миром, который можно увидеть, на третьем уровне идет взаимодействие с миром, который увидеть нельзя (потому что он противоречит наблюдаемому). Чтобы преодолеть этот разрыв, необходима модель причинного процесса, который иногда называют теорией или (когда мы невероятно уверены в себе) законом природы. Короче говоря, нам необходимо понимание. Это, конечно же, святой Грааль любой науки – разработка теории, которая позволит нам предсказать, что случится в ситуациях, которые мы даже не предвидели. Но дело заходит еще дальше: присутствие таких законов позволяет нам выборочно нарушать их, чтобы создать мир, который противоречит нашему. В следующем разделе мы рассмотрим такие нарушения на практике.
Мини-тест Тьюринга
В 1950 году Алан Тьюринг задался вопросом, что это значит: компьютер, думающий как человек. Он предложил практический тест под названием «Игра в имитацию», но исследователи искусственного интеллекта с тех пор зовут его исключительно тестом Тьюринга. Во всех практических отношениях компьютер достоин считаться думающей машиной, если обычный человек, который общается с ним при помощи клавиатуры, не догадается, с кем он разговаривает – с другим человеком или с компьютером. Тьюринг был горячо уверен в том, что это абсолютно достижимо. Он писал: «Я верю, что примерно через 50 лет можно будет так хорошо программировать компьютеры для игры в имитацию, что после пяти минут вопросов и ответов у среднего собеседника будет не более 70 %-ного шанса сделать правильный выбор».
Предсказание Тьюринга оказалось немного неточным. Ежегодно самый похожий на человека чатбот в мире борется за премию Лёбнера: за программу, которая сумеет обмануть всех четырех судей, притворяясь человеком, полагается золотая медаль и 100 тысяч долларов. В 2015 году, спустя 25 лет с начала соревнований, ни одной программе не удалось обмануть не то что всех судей, но даже и половину.
Тьюринг не просто разработал игру в имитацию, он также предложил стратегию, чтобы пройти тест. «Что, если разработать программу, симулирующую не разум взрослого человека, а ум ребенка?» – спросил он. Если это сделать, можно было бы обучить ее так, как мы обучаем детей, – и вуаля! Через 20 лет (или меньше, учитывая более высокую скорость компьютера) мы получим искусственный интеллект. «Можно предположить, что ум ребенка подобен тетради, которую покупают в канцелярском магазине, – писал он. – Совсем небольшой механизм и много пустых страниц». Здесь он ошибался: мозг ребенка богат механизмами и заранее загруженными шаблонами.
И все же я думаю, что в чем-то Тьюринг прав. Скорее всего, у нас не получится произвести интеллект, подобный человеческому, пока мы не создадим интеллект, схожий с детским, и главным компонентом этого интеллекта будет владение причинно-следственными связями.
Как же машины могут получить знания о причинно-следственных связях? Это и по сей день остается важнейшим вызовом, который, несомненно, относится к замысловатым сочетаниям
