На пути к машинному разуму. Круг третий…

Часть 1.

1. Зачем всё это надо?

Если быть честным, то, уже — не знаю. Прогресс не повернешь. Он идет своим путем. Вспомнилось кое-что, вот и решил рассказать.

Человеку свойственно повторять ошибки. Он их повторяет на каждом витке развития. Раз за разом. Умнеет он медленно. Нет, каждый человек, в отдельности, умнеет и мудреет быстро, а вот человечество «в целом» набирается опыта далеко не так быстро, как хотелось бы.

Человеку очень хочется стать, хоть немного, Творцом. Он всегда будет стремиться к созданию нового Разума. И нового Человека. Идеи не умирают.

Один раз мы уже прошли путь к пониманию, и осмыслению Искусственного Интеллекта и Разума. Что-то поняли, что-то сделали. В тот раз Человек явно переоценил свои возможности. Достойных решений для преодоления возникающих проблем не оказалось. Но и назвать полным поражением, то, что получилось, тоже невозможно.

Человек будет создавать новый Разум. Он уже его создает.

Программный Разум. Пока есть только Программный Интеллект, но, кто знает, что будет завтра?

У меня свое мнение на этот счет. И большие опасения. Особенно, по поводу Всемирного Мозга и Глобального Интеллекта.

Я не в восторге от перспективы завтра неожиданно оказаться под контролем какого-нибудь Глобального Монстра, с интеллектом динозавра. Меня не очень радует даже пока только теоретическая возможность появления в Интернете Живых Агентов.

Интеллекту нужен надежный Мозг. Только там он может развиваться до Разума без большой опасности для Человека. Но, чтобы «загнать» Интеллект в электронные «мозги» надо решить старые проблемы. Только в этом случае можно надежно «запереть» Интеллект в электронной схеме.

Наверное, поэтому и вспомнилось кое-что из нашего недавнего Прошлого.

Прошлое помогает правильно оценить настоящее. Вспомнить прошлые, нерешенные до сих пор проблемы. А, возможно, и найти решения этих проблем уже с позиций сегодняшнего дня. Или оценить настоящий масштаб, вроде бы, «вчерашних» проблем.

И «вчерашние» проблемы вдруг становятся «завтрашними». Жизнь сделала очередной виток. Возможно, пришло время оценить сделанное и не сделанное…

Зачеркнутая история Великих Идей 20 века.

«Библейские сказания».

Если только начать перечислять, кого человек наделял Разумом в своих мечтах, то … на этом можно и заканчивать повествование. Всё и вся..., всё, что он видел вокруг и с чем сталкивался. От ложки и иголки, до гор и небес. Особо в этом списке надо выделить «человекоподобные», и, в общем, неодушевленные предметы – куклы. Всех размеров. Вот уж где разыгрывалась фантазия.

Эти мечты о «человекоподобных» куклах человек не только выдумывал, но и старался реализовать «на деле». Механического «человека» человек пытался сотворить, наверное, с момента осознания себя, как носителя Разума. Разумеется, тогда все попытки были заранее обречены на неудачу, но мечта двигала мысль все дальше и попытки повторялись и повторяются с завидным постоянством.

Реальную историю о таких попытках в создании Механического Человека вам поведает любой учебник по информатике, на самых первых страницах об Искусственном Интеллекте. И он же поведает «библейские сказания» об Искусственном Интеллекте в кибернетике, а потом и в ее наследнице – информатике. Почему «библейские»? Потому, что они повторяются из раза в раз практически «слово — в слово».

Эти «сказания» передают из книги в книгу, из статьи в статью, стараясь не уходить «в сторону». Почему?

За «победной поступью» мировой науки в этой области скрывается «великое поражение».

А как красиво все начиналось…

Великий кризис мирового Искусства.

Он грянул в канун нового 20 века. Мировая творческая интеллигенция остро ощущала потерю ориентиров на рубеже веков. Все «классические» сюжеты и их вариации были уже «обкатаны» и доведены до совершенства. Ну, некуда податься…

Здесь надо сделать маленькую оговорку. Творческая Интеллигенция, потому и «творческая», так как «творит» Великое Искусство. Только так. А все остальное, включая науку – ремесло. С одним исключением. «Скрепя сердцем» к творцам отнесли и философов. Куда же от них денешься, от мыслителей. Они «правят умами». А Искусство – «душами» людей. И понятие «интеллигенция» в первую очередь относилось к «людям от искусства», а уж потом ко всем остальным «образованным». Поэтому, говоря о кризисе «в умах интеллигенции» надо правильно понимать – «в умах творческой интеллигенции», а не всей «подряд». Техническая интеллигенция тогда только становилась «на ноги» и ей было не до этого кризиса.

Но, «Идеи правят Миром». А Мировая Идея потеряла ориентир. В огромном Мире уже давно ничего «огромного» не происходило.

Великое Искусство сотрясали склоки и скандалы. Все спорили со всеми. Все «заново переосмысливали Себя в Искусстве». Все искали Новое Направление и Новый Путь.

Кризис и начался с философии. Кончились Великие Идеи. Как «общественные и социальные», направляющие движение Общества по пути Процветания, так и «духовные». Старые «духовные ценности» идущие от Бога уже «приелись», а новых что-то не находилось…

Если нет «новизны» в «старых богах» — даешь Нового Бога!

Это сегодня понятно, что «нет ничего страшнее, чем жить в Эпоху Великих Потрясений». А тогда все жаждали этих потрясений, звали их и искали. Весь мир захлестнула «лихорадка ожидания Великих Перемен».

Литература звала к «перевороту во всей жизни» и тревожила ожиданиями скорых и неотвратимых перемен. Писательская «братия» не очень понимающая в политике и философии старательно «раскачивала лодку» ожиданием «грозы и очищающего потока».

А тут еще, на фоне «системного кризиса в Искусстве» грянул и Кризис Науки. Великие ученые того времени, один за другим вдруг стали твердить о кризисе физики, химии, математики. Всё уже «изучено» и больше изучать уже нечего. Остались «мелочи», вроде радиоактивности, некоторые расхождения в понимании атома, и окончание работ по общей биологи и классификации Живого. Всё.

Этого хватит лет на 10, а дальше…

Есть, от чего задуматься. Рушатся Устои Миропонимания. Надо искать новые точки опоры.

И интеллигенция, уже не разбирая «сословий» кинулась в поиск. Нужна новая Идея. В этот момент «просвещенное общество» представляло собой «бурлящий котел», в котором булькали и пропадали пузыри «новых идей». Вот об этом моменте говорили потом, что «мир сошел с ума».

Интеллигенция «раскачивала» Мир с упорством маньяка. И Мир действительно «сошел с ума». Ой, не напрасно Ленин назвал интеллигенцию «продажной девкой империализма». Есть в этом и горькая доля правды.

Уже были сделаны действительно великие открытия в физике, химии, биологии, психиатрии, появилась наука, которую позже назовут электроникой, математика уже не успевала осваивать эту «непаханую целину»,… а интеллигенция, и особенно ее «творческая» часть все еще продолжала «качать лодку». Литература «звала к топору», а философия искала «смысл жизни» и нового Бога.

Великие Идеи 20 века.

«Бога» нашли на Тибете. Там истоки нашей цивилизации. Там начало Истории. Там родился Человек Настоящий. Там Великие Таинства и Великая Магия. Там «сокрыты Великие Силы и Великие Знания». Кто овладеет ими, тот – Правитель Мира.

Идея овладения Великими Силами и Великим Знанием захватила весь мир. Все Великие Державы наперегонки кинулись на поиски. Тибет «трещал по швам» от нашествия самых разнообразных экспедиций и «одиночек».

А тем временем мир, наконец, дождался Великих Потрясений. Первая Мировая прошлась по миру «кося» народ налево и направо. Рухнула могучая Россия. Революции прокатились по миру волной насилия, сея новую смерть.

Но, творческой интеллигенции еще долго не хватало простора. Котел еще бурлил. Идеи рождались одна за другой. И идеи эти, странным образом преломляли в Легенду действительные открытия науки того времени. На этом родилась целая философия. В России самым известным «двигателем» этого направления была Елена Блаватская. А самым известным «подвижником» этой философии мы считаем Николая Рериха.

Котел бурлил. Государства вместе с интеллигенцией искали «свои корни». История началась с Ариев. Значит, будем искать Ариев и современную Арийскую Расу. А также и арийскую Великую Силу и Великую Магию Власти...

Бог создал Человека, так почему бы и Человеку не попробовать создать что-то подобное?

Вот она — Великая Идея Науки.

И пока Мир «на своей шкуре» опробовал Великую Идею поиска Истоков человечества и Силы, а потом «пожинал ее плоды» на полях Второй Мировой, наука шла по пути своей Великой Идеи – создание «нового Человека».

Новый Человек – это Новый Разум.

Идея создания Сверхчеловека не «изобретение» Гитлера. Это Мировая Идея. Наука реализовывала эту Идею больше полувека. Вся наука, а не отдельные ее направления. Наступление шло «по всем фронтам». И во всех странах, особенно в промышленно развитых. Сейчас об этом не любят вспоминать. Нигде. Потому, что стоит «потянуть за веревочку … и дверца откроется», а там такое…, отчего «волос дыбом встает».

Многое сегодня уже известно, но многое еще долго будет «за семью печатями». Для реализации этой идеи, например, был организован Сухумский обезьяний питомник. И еще много всего…

На эту Идею работали многие выдающиеся ученые СССР. Но, они четко следовали «в фарватере» мировой науки.

Вот теперь мы подходим к главному моменту истории по теме Искусственный Интеллект.

На момент появления Идеи о Сверхчеловеке кризис философии сильнее всего отразился на Логике. Этот раздел философии и раньше не блистал «логичностью», а теперь и совсем «запутался» в собственных «высказываниях» и формулировках. На помощь пришла математика. Она откопала забытую уже «Булеву логику», чуть-чуть подкорректировала ее и тем «вдохнула в нее новую жизнь». Но, ничего бы не произошло, если бы к тому времени «во весь голос» не заявила о себе новая наука – электроника, уже открывшая к тому времени «электронную» лампу. Сначала «диод», а потом и — «триод». Уже появилась Теория Обратных Связей, следом, на ее основе – Теория Автоматического Регулирования, а «на горизонте» замаячила и Теория Автоматического Управления. И потребовались Логические основы управления. Не какие-то там «философские логические высказывания», а вполне предсказуемая Формальная Логика на основе Математики. И лучше, если она вообще, будет Математической Логикой.

В результате появилась Электронная Логика, основанная на Математике. Это был научный прорыв в новую стихию. Математическое обоснование логических законов. Об этом еще недавно и мечтать было рано. А тут…, как в сказке. Математика пришла в философию. Да, такой союз, не только новую логику сделает, он новую философию создаст, он … новый Разум сделать может. Машинный Разум. Для этого и осталось-то – сделать логическую машину на новых тогда, электронных лампах. И все…

А тут и Идея Сверхчеловека подоспела. Все сошлось. И возникла новая идея – в рамках проекта Сверхчеловека работать над созданием Механического Человека с Электронным Мозгом. И Мозг, естественно, должен обладать Машинным Разумом. Идея вполне гуманна. Она вроде бы не требовала жутких экспериментов ни над животными, ни над людьми, чем «грешили» другие науки, занятые в проекте Сверхчеловек. Но, как впоследствии оказалось, эксперименты все же были…

Для озвучивания идеи нужен был, говоря современным языком, броский и понятный «бренд» — символ новой науки. Он нашелся в новой тогда литературе – научной фантастике. Робот.

Великий Симбиоз.

Первой из кризиса «рубежа веков» вышла философия. Она уже давно выдавала «на-гора» Великие Идеи. Пришла очередь литературы. Писатели с изумлением наблюдали «звездопад» открытий в, кажется уже «умерших» — физике, математике, химии,… и начинали понимать, что тут «пахнет» новыми идеями, мыслями, сюжетами.

Первыми это оценили, естественно, молодые писатели. Терять им было нечего, в «классики» уже не «протолкаться», а тут – почему бы и не попробовать? Тем более что показательный пример тому уже был – Жюль Верн. И если он брал за основу какое-нибудь «техническое чудо», которого еще не было в реальности, и делал его вполне реальным в своих приключенческих романах, то почему бы не пойти еще дальше – перенести в будущее и действие самого романа?

Так возникла научная фантастика. Она «питалась» научными открытиями современности и пыталась осмыслить их через «обкатку в будущем». Но еще очень долго научная фантастика подражала Ж.Верну, и крутила затейливые сюжеты в настоящем, боясь от него оторваться. Оказывается, и чтобы мечтать, надо иметь смелость. А также хороший «нюх» на развитие реальности. Ошибиться просто, а придет «то» время, и что тогда говорить в оправдание? Почему реальность не соответствует созданному тобой образу?

«Боязнь высоты» прошла быстро, и научная фантастика устремилась в будущее.

Возник устойчивый «симбиоз» науки и литературы. Наука выдавала открытия. Открытия «одушевлялись» научной фантастикой. Философия оценивала «душевные порывы» и методично прокладывала на этой основе новый, уточненный курс для дальнейшего развития науки. Наука шла вперед по пути, начертанном научной фантастикой и обоснованном философией. И всем было хорошо. Красивые названия и «бренды» фантастика выдавала регулярно. Многие из них так и закрепились в науке. Робот, кибер, черная дыра, космолет и космоплан, левитация,… всего и не упомнишь.

Такой симбиоз просуществовал более полувека.

На первом этапе наука явно обгоняла фантастику. Потом положение выровнялось. Но, сочинять все же оказалось проще, чем открывать и реально доказывать. Вот в этом и кроется реальная причина «великого поражения» науки.

Электронный Мозг.

Слово «интеллект» всегда привязывалось только к человеку. Как высшее проявление Разума. Смещение произошло потом. Если Человек – Разумный, то градаций Разума вне человека быть не должно. Значит, будем оценивать Интеллект. Примерно так происходила эта «переоценка ценностей».

Для основной массы дилетантов в этом вопросе, интеллект представляет собой что-то туманное, близкое по смыслу с умом и умственными способностями. Интеллектуальный труд – труд «головой». Интеллигент и интеллектуал – слова, характеризующие лучшие проявления человеческого ума. Они схожи по звучанию и общему смыслу – умный, образованный. Дальше характеристики расходятся, но главное уже осталось. Они родом из интеллекта…

Специалисты думают несколько иначе. Для них интеллект имеет множество разновидностей. Они связывают интеллект не с человеческим умом, а с мозгом. Ум – понятие философское, а мозг – биологическое. Вот где начинаются разновидности. Если есть мозг, то должен быть и интеллект. Какой и чей мозг, такой и интеллект. По всей цепи эволюции жизни на Земле. Интеллект насекомого, интеллект рыбы, интеллект млекопитающего, интеллект человека…

Определились уровни интеллекта и их основные характеристики. Что данный интеллект на данном уровне может и чего он не может. Какие действия его обладателя можно отнести к проявлению интеллекта, а какие к автоматическим — инстинктивным и рефлекторным. Все эти разновидности интеллекта относятся к одному классу – естественный интеллект.

Но, с возникновением электронных машин стали задумываться и об искусственном интеллекте. И естественно, сразу уточнили его понятие:

Термин «искусственный интеллект» — ИИ — (AI — artificial intelligence) был предложен в 1956 г. на семинаре с аналогичным названием в Дартмутском колледже (США). Семинар был посвящен разработке методов решения логических, а не вычислительных задач. В английском языке данное словосочетание не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог: intellect. [1]

Я бы слово «разумно» заменил на — «рационально». Иначе «фантастическая антропоморфная окраска» остается и в английском варианте понимания. Но принято было, видимо, именно так — умение рассуждать разумно. И сразу за это уцепились философы, писатели- фантасты и т.д. Они быстро развили понятие «Искусственный Интеллект» до понятия «Машинный Разум» и стали сравнивать его с человеческим.

И не в России это произошло. Не надо обвинять советскую науку и философию в неправильном толковании и переводе. Это понимание развивали Айзек Азимов [7] и, например, Станислав Лем [8]. Да, и другие писатели-фантасты и философы мирового уровня не отставали.

Но, в начале был Разум. И был Мозг. Разум размещается в Мозге. Электронный Мозг с Машинным Разумом – основа Механического Человека, робота. Задача сформулирована.

На первой стадии проработки проблемы о роботе и вопросов не возникало. Он же железный, придет время – сделаем. Первое – Мозг. Мозг – логическая машина, на основе электронной логики. Электронная логика, это, прежде всего – математика. Сложность значения не имеет. Математика может все.

Электронный Мозг просто обязан быть «умнее» человеческого. Он должен не только логически мыслить, но и считать должен … виртуозно. Необходимо в состав Мозга ввести и Электронный Вычислитель. Тогда должна быть и Интеллектуальная Машина. Но, Электронный Мозг должен имеет и Электронный Глаз, Электронный Голос, Электронное Ухо, Электронный Нос, … и, в отличие от существующих уже тогда телекамер, микрофонов и усилителей с динамиками, газоанализаторов и пр., они должны обладать задатками Разума – интеллектуальностью. Вот когда встал вопрос об Искусственном Интеллекте. Но, до него еще было далеко.

Задача разрасталась до неохватной ширины.

Философское осмысление проблемы — первый провал.

Научная фантастика «эксплуатировала робота» уже в полную силу, а понимания этого понятия в научной среде еще не было. Ясно было одно: робот, это не просто автомат, а носитель, если не Разума, достойного человека, то, хотя бы Интеллекта.

Фантасты уже давно рассуждали на тему Машинной Жизни и Машинной Революции. А что такое — Жизнь? Где она начинается, на каком этапе развития биологического объекта? Как отличить Живое от Не Живого? Чем, в конце концов, должен отличаться Автомат от Робота?

Вопросы, вопросы,… они множились и множились. Проблема Электронного Мозга раскручивалась с бешеной скоростью, вовлекая в круг своего влияния все новые и новые научные силы. Озадаченными оказались все. И в то же время – никто уже не контролировал этот процесс. Нужна была наука, которая бы начала управлять этой стихией.

В это время, к середине 20 века, уже появилось несколько новых наук, способных аккумулировать получаемые результаты. Кибернетика, бионика, набирала обороты вычислительная техника. Самым прагматичным выбором казалась кибернетика. Она и стала «собирателем» технических решений по Электронному Мозгу.

А вопросы тем временем сыпались и сыпались.

Если Разум – это человек, то, что такое – Интеллект? Где он начинается? Уровни Интеллекта? Что такое – Мысль? И что значит – мыслить? Если человек или автомат начинают мыслить, то, что они делают? И что они должны делать, решая логическую задачу? Кстати, а что такое логическая задача, и что означает ее решение?

Философия осмысливала все эти вопросы, постепенно и болезненно уточняя формулировки. Вопросов становилось все больше, а ответов – все меньше.

Нам кибернетика пахать и сеять будет…

Ответы стала давать кибернетика. На два десятка лет она стала самой «модной» и современной наукой. С ней могла конкурировать только теоретическая физика. Только там размах идей и достигаемые результаты поражали воображение, может быть даже чуть сильней, чем в кибернетике. Возможно, потому и стало модным создавать споры между «физиками и лириками». Но это так, к слову.

Кибернетика, как весьма практичная особа, покопавшись в ворохе нерешенных вопросов, выбрала для собственного применения только самые, как тогда казалось, «золотоносные». Электронный Глаз – перцептрон, Электронный Голос – фонемофон. И конечно, самое «ценное» — Машину Интеллектуальную. Работа закипела…

Тут надо сказать, что Интеллектуальная Машина должна была уметь очень много. Видеть, слышать, понимать, логично отвечать на вполне понятном языке, и доказательно спорить, … в общем, почти все, что делает Человек.

Функции Интеллектуальной Машины тоже разложили на составляющие и стали решать по частям. Отдельно стали разрабатываться основы машинной лингвистики и фонетики, машинные языки и т.д.

Нахождение способов решений логических задач выделилось в самостоятельную часть кибернетики.

И, наконец, логическая машина. Главная составляющая всего комплекса «Электронный Мозг». На нее и бросили главные силы.

А все остальные направления и отдельные функции объединили под, пока технической вывеской «Искусственный Интеллект». Это же прикладная часть к основному – логической машине…

Научная фантастика, философия, да и сама кибернетика еще обсуждали проблемы Электронного Мозга, когда на свет появились первые вычислительные машины. Реальные, не то, что теоретический Электронный Мозг с Машинным Разумом. Это несколько отрезвило всех, занимавшихся этой проблемой. Но, не настолько, чтобы начать серьезную оценку накопившихся проблем и вопросов. Совсем наоборот.

Тем временем научная фантастика набрала обороты. Писательская мысль уносилась на миллионы световых лет и на тысячи — временных…, роботы уже устали устраивать машинные войны, революции и решать проблему Машинного Разума. Научная мысль уже не успевала за воображением писателей-фантастов. Но, симбиоз еще работал, и наука шла по пути, указанным фантастикой. Фантастика заставила заняться, наконец, «железным человеком» — роботом. Естественно, что первые роботы были, как и положено – человекоподобными.

И хоть, от уже «отработанного до мелочей» в фантастике образа, реальные отличались, как небо от земли – успех был колоссальным. Робототехника сразу стала вполне самодостаточной частью кибернетики.

Кибернетика, как наука, оформилась «противоположностью» вычислительной технике. Она должна была соединить электронные логические элементы на основе Булевой логики в «электронный мозг» — основу «интеллектуального» автоматического управления.

Основная наука, занимающаяся логической машиной, разделилась на направления. Раскол был вызван, в общем-то, тривиальной причиной – различием в понимании основ логической машины. «Консерваторы» цеплялись за «нейронное» строение логической машины по принципу человеческого мозга, а сторонники электронной логики ратовали за «модную» тогда теорию «черного ящика». Споры были настолько острыми, а стороны столь непримиримыми, что эти направления раскололи некогда единую науку.

Сейчас это выглядит несколько наивным, но причина гораздо серьезней, чем это может показаться сегодня. Вопрос упирался не, сколько в то, из чего делать логическую машину, а в то, каким Разумом она будет обладать. «Нейронная» часть предполагала, что на электронных аналогах нейрона удастся создать Разум, подобный человеческому, а значит – удастся добиться взаимопонимания между этими Разумами.

Оставшаяся часть ученых-кибернетиков требовала сначала создать «мозг», и не важно, на каких основах, лишь бы функции свои исполнял, а потом уже добиваться «взаимопонимания» этого «машинного интеллекта» и человека, на основе установления общих этических и других норм «дозволенности и допустимости» того или иного логического решения.

Так и было много лет. Кибернетика занимавшаяся логической машиной, математическая логика, Искусственный Интеллект, охватывающий всю прикладную часть и робототехника.

Крушение надежд.

Уже к началу 60 гг. стало ясно, что Великий Симбиоз Науки и Искусства приходит в упадок. Наука «застряла на дальних подступах» и научная фантастика оказалась в «безвоздушном пространстве». Технические Идеи кончились, и «захватывать ум» больше нечем.

С другой стороны, и Великие Идеи реализовывались совсем в других направлениях от ожидаемого фантастами. Ожидания оправдал, может быть, только лазер. Но и он оказался не таким уж «сверхоружием». Человек только осторожно делал первые шаги в космосе. Какие уж тут «фотонные» или «атомные» звездолеты? Какие дальние миры?

Научная фантастика, и до того была не очень «научной», а теперь и вовсе ушла в сторону, становясь постепенно Просто Мечтой, а потом и Сказкой о Мечте.

И философия перестала «увлекаться» Машинным Разумом найдя более реалистичные к тому времени темы для обсуждения. Да и говорить-то было уже нечего. Философия уже давно сказала свое «последнее слово».

В кризис попала и Наука.

До появления Машины Вычислительной, все надежды на появление Искусственного Разума связывались с Машиной Логической. И все разработки самых разных Автоматов шли в этом направлении. Кажется, последняя логическая машина пошла «на слом» совсем недавно в Петербурге.

Сейчас трудно представить, но, основные сегодня атрибуты вычислительных машин создавались не для них, а для логических машин. Булева логика, двоичная система счисления и многое другое механическим и электромеханическим вычислительным автоматам были не нужны. Все это понадобилось при применении в вычислительной технике того времени электронных приборов, чтобы обеспечить хоть какую-то надежность вычисления по сравнению с релейными и контакторными схемами.

Кстати сказать, электромашинные вычислители и сейчас еще не совсем сдали свои позиции.

Логическая Машина, на которую возлагали основные надежды и тратились основные средства, так и не вышла из дверей лабораторий. Ни в «нейро», ни в «лабиринтном» исполнении «черного ящика». Ни одна из основных теоретических концепций создания «электронного мозга» не сдвинулась с места ни на шаг.

И не только Логическая Машина. Фактически, ни перцептрон, ни фонемофон также никак не желали реализовывать возлагавшиеся на них надежды.

Это был полный провал. Вся полувековая работа по Электронному Мозгу оказалась напрасной.

Формально, в 70-80 гг. прошлого века было окончательно установлено, что уровень развития вычислительной техники не позволяет говорить даже о возможности приближения Искусственному Разуму. «Разумность» автоматических систем была снята с рассмотрения.

Собственно, на этом и кончается история кибернетики. Все остальное к ней имеет весьма косвенное отношение. Отец-основатель кибернетики Норберт Винер, кажется, раньше других увидел дальнейшую бесперспективность этого пути и стал стремительно раздвигать «горизонты» своей науки, стремясь найти новое приложение. Очень скоро «приоритеты» были передвинуты в сторону уже реальной Вычислительной Машины, а Логическая Машина так и осталась «на обочине» нового пути. Как памятник «несбывшихся надежд». А следом, «на обочину» науки пошла и сама кибернетика…

Всё, что написано в «библейских сказаниях» об истории Искусственного Интеллекта относится уже к другому периоду. Это история Программирования. А, собственно, чем должны были заниматься грамотные специалисты, если нет главного «детища» кибернетики – логической машины, но есть и успешно развивается Программируемая Вычислительная Машина, стремительно развивающаяся, требующая все больших сил и реально работающая на нужды Прогресса и Науки? Она не может сама ничего, на каждый «чих» ей нужна программа действий. Но, она и не претендует на Разум и Интеллект. Есть где приложить свои силы и сделать Машину чуть умней и «интеллектуальней» не когда-то в будущем, а сейчас. А заодно и сохранить «свое лицо» и «школу» в этих нелегких условиях. Все былые спорщики помирились, но, … названия своих направлений оставили, как «заслуги былых времен». Это окончательно запутало ситуацию, но и разбираться уже стало некому.

И все заслуги достались Искусственному Интеллекту.

Сегодняшняя нейрокибернетика, а тем более нейронные сети, никакого отношения к прошлым нейро-теориям не имеет. Только броский бренд «нейро», как принадлежность к Интеллекту.

Понятие «машинный разум» было срочно и полностью забыто. Даже упоминание о нем стало признаком дурного тона…

Эра программирования.

Наверное, было бы не совсем корректно рассказать историю появления Машинного Разума и не сказать о современном положении дел. Мечту о Машинном Разуме сегодня делают реальностью в системах эволюционного моделирования. Занимаются этим, в основном, эволюционная кибернетика и нейроинформатика.

Вот так (рис.1.) представлена эволюционная кибернетика в лекциях В.Г.Редько [34]:

Рис.1. Эволюционная кибернетика.

Как мне показалось, это наиболее общее понимание процесса эволюции в развитии Машин. Нейроинформатика, базирующаяся на теории нейронных сетей, является, по сути, аналогом нейрокибернетики. Или наоборот. В этом уже трудно разобраться.

И потому, говорить мы будем все же пока об эволюционной кибернетике, как более общей науке, охватывающей все основные направления эволюции Машин.

В основе всех направлений развития Эволюции Машин сегодня лежит программа. Компьютерная программа и математическая модель.

Нейрон – математическая функция, задаваемая в очередной математической модели Машинной Жизни. «Живой» автомат с признаками «машинного интеллекта» — программа. Действие, естественно, разворачивается в компьютере, а следить за развитием этой «жизни» можно на экране монитора. Исключение составляют только минироботы [35]. Но, и их «интеллектуальная» деятельность – программа. Они вроде бы учатся, «умнеют» от получаемого опыта, но остаются в поле математического определения действий.

Нечеткая логика, нечеткая математика, прозрачные и непрозрачные нейросети [32]… «нейро» наступает по всем фронтам.

все же специалисты снова и снова говорят о невозможности «математического» интеллекта, и проблемы Машинной Эволюции [33] снова выходят на обсуждение.

Соотношение порядка и хаоса, самостабилизация сложных систем, и синергетика, наконец, как наука, занимающаяся этими проблемами, стали основными доводами в пользу дематиматизации «интеллектуальных» машинных систем. Или это путь к новому этапу их математического осмысления?

Вопросы остаются.

Развитие логических связей в нейросистемах решается на принципах клеточного деления, нейроны представлены узловыми точками, которые имеют возможность «делиться» с удержанием связи. Из одного нейрона в процессе деления становится два, и связи становится также – две. К общему для них объекту. К любому. Во все стороны. Удваивание связей приводит к необходимости их переопределения. Так происходит рост нейронной структуры изнутри. И вроде бы все правильно и красиво. Структура растет, связи все время переопределяются, для этого есть система приоритетных связей, основанная на хорошей математике. Так и до интеллекта добраться можно…

Все так, только давайте не забывать, что это – все та же программа.

Но, с другой стороны, при наличии мощного многопроцессорного вычислителя такая программа работает надежно и достоверно, в отличии от электронного логического блока такой же сложности, сопоставимой с возможностями программы. Да, и, сколько сил надо потратить на эту логику, а сможет ли она функционировать столь же предсказуемо? И ее возможности развития сильно ограничены.

И потому понятно, что силы сосредоточены на программировании. Здесь отдача видна сразу. Сделали, поставили, обучили – есть реальный результат. Пока.

Компьютерная база стала расти «вширь». Растет количество процессоров, растет сложность их согласования, растет и сложность программирования для таких сложных вычислительных систем. Технологический «потолок» размерности уже рядом. Это и так уже молекулярные размеры. Что дальше?

А что – дальше? Переход на мобильные сборки процессоров. Теперь их взаимодействие определяет работу всей системы в целом. Под каждую глобальную задачу своя сборка. Нейротехнологии диктуют. Нейрон – функция. И каждый раз – разная. Но, база нейрона одна и та же – процессор. Функции нейронов в нейросистеме относительно постоянны. Это «кирпичики» будущего нейроинтеллекта. Они уже унифицированы и отработаны. И теперь уже непонятно, что и под какие задачи надо унифицировать. Нейрон и процессор, как его техническое воплощение, в унификации уже уравнялись.

Видимо, с ростом сложностей программирования и технологическими «излишествами» процессоров для нейронов потребуются новые процессоры. И внутренние системы машинных команд для каждого вида процессора.

И придем мы к тому же электронному «интеллекту», но с другой стороны. Не через Логическую Машину, а через «нейронную» разношерстность процессоров. Но, в составе все той Машины. Как ее не назови…

Разум изначально локален. В силу своей уникальности. Разрушить его слишком просто. Малейшее отклонение … и, … интеллект, он может быть и останется, а вот Разум – уйдет. И останется ближняя адекватность действий, предсказуемость, и даже аналитичность, но, … разумность – дело тонкое.

А Человек стремится к Разуму. Через интеллект. Прикрывает свои истинные желания прозрачной кисеей сиюминутных названий своих новых шагов на пути к этой цели.

Круг завершается. Уже второй. Новая Интеллектуальная Машина уже создается. Вот только названия ей никак не придумают…

Так, может быть, и «вчерашняя» логика, с ее «дремучим» пониманием логических задач и их решений может стать достаточно новой и современной базой для новой Логической Машины?

Первый круг человек завершил философским осмыслением проблем Разума. Второй круг замыкает математическое понимание сложности, но завершать будет все равно – техника. Только начинать придется опять, с самого начала…

С осмысления проблем.

Но, пока, мода на компьютер. Только, кажется, заигрались мы с ним. Пора бы вернуться к этой проблеме. Не к перцептронам, фонемофонам, системам «искусственной жизни» для компьютерного же использования и т.д., а к проблеме машинной жизни в целом. Может быть, опять к цифровым автоматам Кауфмана. Железным «живым моделям» Машин. С электронной логикой. Роботы давно ждут.

Но,

Проблемы искусственного Мозга.

Они заложены в самых основах.

Сначала все было прекрасно. Есть логика, есть математика, есть электроника. Соединяем все в единый электронный блок с логической структурой и … получаем электронный мозг. Но, чтобы строить сложные логические схемы потребовалось создать математику логики. Вернее — алгебру. Создали.

К тому времени, и теория автоматического управления выдала свой главный вклад в Искусственный Разум – алгоритм. Это схема решения логической задачи.

Алгоритм сложили с алгеброй логики и … получили разнообразнейшие логические схемы самых разных логических задач. Можно собирать «мозг»…, и начали собирать. Но, ничего путного из этого не получилось. Набор электронных схем в «мозг» не собирался. Он так и остался набором. В любом исполнении. Хоть на основе электронной логики, хоть на основе новейшего аналога «нейрона».

Выявилось первое и главное противоречие: чтобы сделать электронный вариант решения логической задачи по ее алгоритму надо составить этот алгоритм, т.е. фактически решить задачу. А зачем тогда нужен «электронный мозг»?

Если в вычислительной технике с этим еще как-то можно мириться, в конце концов, логическая задача превращается в вычислительную, и на выходе появляется вполне конкретный результат решения, то в логической машине это противоречие приводило к заведомо нулевому результату. Зачем решать то, что уже решено?

Это противоречие не устранено до сих пор, хотя, по многочисленным заверениям специалистов уже существуют программы составления алгоритма по условиям логической задачи. Видимо, программы-то существуют, но вот результатов видимых не дают. Иначе, задача создания Искусственного Разума была бы решена сразу и навсегда…

Чем дальше в лес,… тем своя рубашка ближе к телу. Первая неприятность на пути к Искусственному Разуму и Электронному Мозгу обескуражила, но не отрезвила. Потом «отказалась» адекватно работать Булева логика. Сказалась математическая формализация логических операций. Цена любого логического ответа стала равно изменению одного события на входе. Логика перестала быть «логичной» и стала формальной. Заговорили о многозначной логике. Но тогда всё так и осталось. Эту задачу частично решили только в «экспертных системах» введением достоверности события в процентах или долях от единицы.

Но, главной проблемой оказался простой факт, что каждое условие логической задачи это – вход электронной схемы. А ответом в ее решении выступает единственный выход этой же схемы. И сразу возникает законный вопрос: зачем городить весь этот «электронный огород», если можно просто решить задачу математически, не прибегая к моделированию на логических схемах.

Этот простой факт и повернул основную часть кибернетиков в сторону Вычислительной Машины.

На этом месте мне уже очень трудно отделить реальные события от моих раздумий в то время. То, что проблема «сужающейся логики» реальна, я не сомневаюсь, а вот была ли поставлена задача: найти варианты «расширяющейся логики», я не уверен. Возможно, я тогда поставил себе такую задачу, просто поняв проблему. Не знаю, но пока будем считать, что такая задача все же была. Мне кажется, что я, и тогда — дилетант в этих вопросах, не мог поставить себе такой четкой задачи. Возможно, задача имела другое постановочное понятие, а термины «расширяющаяся и сужающаяся» логика – мое «изобретение». Но, как бы то ни было, задача была сформулирована, и я пытался ее решить.

А задача вытекала из простого вывода: интеллект – это рост логических связей.

Теория логических связей никогда не претендовала на оригинальность. Философия давно и четко указала основные логические связи. Ассоциативная, причинно-следственная связь. А так же… и можно продолжать еще на полстраницы. Прямая, косвенная, функциональная …, каждая наука, связанная с логическим аппаратом человека и управлением предлагала свои определения логических связей. Определять-то определяла, но не указывала механизм их установления. Простой механизм автоматического установления связи. А без него все теории рассыпались в прах.

Последний удар сами себе нанесли нейрокибернетики. Нейрон для своего нормального функционирования должен обеспечивать рост все тех же связей, синапсами, дендритами и отростками аксона. Ни один аналог нейрона, естественно, такими функциями не обладал. Без этого и электронный «нейрон» — не нейрон, а так, моделька для временного пользования.

И основ для создания Электронного Мозга больше не осталось. Всё рассыпалось при ближайшем рассмотрении. Оказалось, что рассуждать о Машинном Разуме можно, но ничего реального за этим не стоит до сих пор…

Создание электронного мозга, а с ним и его первой ступени — Искусственного Интеллекта никогда не упиралось в несовершенство вычислительной техники. Это сказка для настоящего поколения. Проблемы в отсутствии реальных основ для его создания.

Вот почему возникли «библейские сказания» об Искусственном Интеллекте. Кто же теперь признается, что ученые всех стран гнались за «тенью»?

Но результаты этой гонки вполне реальны. Они стали основой для развития другой науки – программирования. Время не потрачено зря.

Только вот непонятно, зачем оставлены как «противоположности» — нейрокибернетика, не имеющая к реальным нейронам никакого отношения, и кибернетика «черного ящика» вместе с «лабиринтными моделями», если это — одно и то же программирование? Для истории, наверное.

И все же … снова – Разум?

Наука не стоит на месте. И Машинный Разум снова возник на горизонте. Снова он кажется реальностью завтрашнего дня. Теперь – Программный.

Из нового Искусственного Интеллекта вырастает и новый Искусственный Разум. Только страшновато становится. Уж больно он шустрый, этот Новый Искусственный Интеллект. И не важно, где он сейчас – в процессоре робота или компьютера пользователя. Он всегда будет нацелен на Глобальные Сети.

Вырастет ли на этой основе Разум еще большой вопрос, но Интеллект уже стремится к захвату основных «территорий» и становится Эволюционным.

От Искусственного Интеллекта к Программному.

Понятие «искусственный интеллект», как мы знаем, стало определять только его биологическую аналогию – рациональность действий в переменных условиях.

На этой, резко упрощенной платформе и начал развиваться современный ИИ. И на этом бы можно было и поставить точку в описании разнообразия интеллекта, если бы не одно «но»…

Искусственный интеллект стал развиваться по двум основным направлениям. Это нашло свое отражение в натуралистическом поначалу направлении с приставкой «нейро» — нейрокибернетике, где развитие интеллекта задумывалось по природному принципу – на нейронах и их электронных аналогах. Нейроном системы стал процессор или целый компьютер, а под логической системой стал пониматься или многоядерный компьютер или «нейросеть», состоящая из нейронов – пользовательских компьютеров.

Но, базу всех «нейросистем» определяет уровень компьютерной техники. А она развивается независимо и без оглядки на «искусственный интеллект».

Второе направление составили математические и логические «остатки» кибернетики – теория игр, эвристика, экспертные системы и т.д.

Но, в применении к Машине Вычислительной есть только одна точка приложения для любого направления ИИ – программа. И развитие «интеллектуальности» пошло только в одном возможном направлении – программном.

Так возник новый вид интеллекта. Программный интеллект. Он стал основой былой Программируемой Вычислительной Машины, теперь получившей новое название — Компьютер. Это не просто смена вывески. Это изменение приоритетов развития. Теперь уже программа диктует направление развития техники.

Программный Интеллект не привязан к «железу» компьютера. Он стал «сам по себе». Программа отменила мозг как биологический замкнутый объем и «железо» реального компьютера, как хранилище и «вместилище» конкретного разума. Программный интеллект живет в мире цифровых технологий и глобальных информационных сетей.

Да, и остальные направления приложения интеллекта – робототехника, нейрокибернетика и пр. толкутся вокруг компьютеров, это тот же программный интеллект.

Программный интеллект.

Официально такого термина нет. Видимо, его не позволяют ввести исторические условия. «Научные школы», базирующиеся на официально признанных теориях ИИ, вуалируют его самыми различными броскими названиями и формулировками. И не по своей воле. Иначе их просто не поймут.

Все различия «противоположных» направлений Единого Программного Интеллекта теперь представляются весьма условными и определяются только Школами Основоположников – коллективами ученых, приверженцев одной теоретической платформы. Все Школы с успехом применяют одни и те же программные разработки и концепции, ну, может быть, для приличия называя их разными терминами …

Программный Интеллект продолжает стремительно наращивать свой интеллектуальный потенциал. Мечта об Искусственном Разуме не умерла окончательно. Что бы ни рассказывали ученые, определяя возможности очередных проектов ИИ, в основе их все то же стремление: сделать, наконец, из Интеллекта хоть и достаточно ограниченный, но – Разум.

Разум. Вот конечная точка пути. Пока она призрачна, как мираж. Но, все пути развития ИИ ведут только туда. Другой цели нет. А все упрощения и хитрости толкования, это только маскировка очередного вынужденного виража на этом пути.

«Всемирный мозг», «Глобальный интеллект», «нейросети» — проекты, имеющие четкое поле применения.

Добавим к ним «Анимат», агентские программы. Эти ответвления отражают начало применение эволюционных составляющих и создание самостоятельных субъектов в мире Интернета. «Агенты» и «объекты» живут, размножаются, питаются, что-то делают в этом пространстве. Например, по замыслу авторов, агенты – программы с возможностями самообучения, саморазвития и самокопирования должны стать помощниками пользователей, т.е. нас с вами, в поиске нужной информации в информационном море Интернета. Количество проектов в этом направлении все время увеличивается, но их развитие идет по, примерно, двум отработанным сценариям. Или миллионы «объектов» типа бактерии, или несколько относительно «высокоинтеллектуальных» «агентов» или их аналогов пробуют самостоятельную жизнь в «аквариуме» компьютера.

Вариаций, как мы видим, немного. Так, и инструмент всего один – программирование, на базе новейших достижений техники и технологии.

Первый и самый простой на этом этапе путь – глобализация ИИ до размеров Глобального Интеллекта. Это простое увеличение размеров логического пространства для решения задач до размеров Глобальной Сети. Авось, со временем, количество перерастет в качество, и Глобальный Интеллект станет постепенно Разумом…

Более сложный путь – достижение Разума через создание Всемирного Мозга. Он требует сначала создать «мозг» из системы Глобальной Сети, а затем, на основе единой Программы или Комплекса Программ добиваться от Всемирного Мозга наращивания уровня Интеллекта до Разума.

И, наконец, путь самостоятельного эволюционного развития Программного Интеллекта в Разум. Человек только начинает эволюционный процесс, а далее только следит за его ходом и подправляет в нужном направлении…, так, кажется, задумано.

В качестве альтернативы этим путям перехода от Интеллекта в Разум предложен путь развития Программного интеллекта на базе развития локального логического пространства, в рамках одного вычислительного комплекса. Ну, конечно, это – робот.

Теперь обо всем по порядку…

Глобальный Интеллект.

Это и есть конечная цель развития «нейросетей». Иначе, зачем они нужны вообще? Родившись программой распределенных вычислений из-за скудности ресурсов одного компьютера, для получения коммерческой поддержки программа прицепила приставку «нейро» сразу стала «интеллектуальной». Все остальные ее вариации базируются на одной и той же основе. Говорить, что «нейросети» и «нейрокомпьютеры» имеют сходство с нейронами мозга по принципам работы или способам обработки информации, по меньшей мере, большая натяжка…:

- Похожа ли работа нейрокомпьютера на работу мозга человека?

- Здесь никакой связи нет по одной простой причине: человечеству не известно, как работает мозг. Создать техническую систему из нескольких миллиардов искусственных нейронов сейчас не составляет труда. Но если такая система будет создана, она даже в малой степени не будет функционировать так, как это делает мозг. Тем более что все развитие вычислительной техники нацелено на повышение скорости обработки информации, рост частоты: сейчас это гигагерцы, завтра десятки гигагерц. А человеческий мозг показывает всего десятки герц, максимум — десятки килогерц. И скорость передачи информации в мозгу — лишь «метры в секунду». [4]

Но, тем не менее, концепция «нейросетей» продолжает развиваться. На нее начала работать нейрокибернетика, на основе этой концепции создаются нейрокомпьютеры. Глобализация системы «Нейро» в самом разгаре.

То, что нейросети не дорастут до Разума даже теоретически, скептики предсказали уже давно. Но, они же определили и основное положительное качество этой концепции – управляемость в принятии решения и предсказуемость результата со стороны человека. И потому, как система аналитического мониторинга, программа успешно завоевывает Сети в самых различных областях человеческой деятельности.

Всемирный мозг.

Я начну с большой цитаты:

…Термин «всемирный мозг» появился недавно и характеризует активно развивающиеся интеллектуальные Интернет-системы. Здесь мы не будем анализировать различные определения всемирного мозга, а остановимся на одном, достаточно продуманном определении, которое дает профессор Френсис Хейлигхен (Свободный университет Брюсселя).

«Всемирный мозг» – это метафорическое название возникающей интеллектуальной сети, формируемой человечеством на основе использования компьютеров, баз знаний и связей, которые объединяют все это в единое целое. Эта сеть представляет собой сложную, самоорганизующуюся систему, которая не только обрабатывает информацию, но и постепенно приобретает функции, сходные с функциями мозга: принятие решений, решение проблем, обучение, формирование новых соединений и открытие новых идей».

Ядро разработки технологии всемирного мозга – системы искусственного интеллекта (ИИ) в Интернете.

Итак, всемирный мозг – это возникающая технология на стыке Интернета и искусственного интеллекта. [5]

Вот это уже прямая заявка на переход Интеллекта в Разум. Без всяких прикрытий. Ничего законченного в этом проекте пока нет. Всё на стадии обсуждения, но:

…Одна из наиболее активно обсуждаемых тем в проекте Principia Cybernetica – всемирный мозг. [5]

Обсуждения должны дать реальную оценку такому виду развития Искусственного Интеллекта. Я стараюсь давать полные цитаты для правильного понимания:

Обсуждения включают в себя как конкретные алгоритмы формирования структур Интернет-сетей, так и оценку влияния развития всемирного мозга на эволюцию человеческого сообщества. В частности, здесь обсуждаются следующие вопросы:

- технологии всемирного мозга;
— какие преимущества мы (человечество в целом) можем получить от развития всемирного мозга;
— какие опасности нас могут подстерегать на пути развития всемирного мозга;
— всемирный мозг и социальная эволюция;
— всемирный мозг и будущее человечества.

… Недавно группа специалистов, обсуждающая проблемы всемирного мозга в проекте Principia Cybernetica, организовала первую конференцию по проблемам всемирного мозга.

… Конференция состоялась в Брюсселе в июле 2001 года.

Роль конференции – постановочно-подготовительная, данная конференция специально названа GBrain-0, с тем, чтобы подчеркнуть, что это только подготовка к более полноценным конференциям. Цель конференции – обсудить проблемы, связанные с всемирным мозгом, небольшим инициативным коллективом и как следует подготовиться к следующей конференции, ориентировочно запланированной на лето 2002 года.

Программа конференции GBrain-0 была хорошо продумана, она включает в себя следующие темы:

Вопросы теории и технологии:

Поисковые и рекомендующие системы
Сетевые агенты и сообщества агентов
Протоколы обмена знаниями
Представление, обмен и интерпретация распределенных знаний
Человеко-машинное взаимодействие в коллективных системах
Анализ сетевой динамики
Распределенные виртуальные среды
Распределенная память и распределенные вычисления
Перспективные сетевые архитектуры
Поиск знаний и данных в сетях
Теория сложных адаптивных и эволюционирующих систем
Глобальное сотрудничество

Гуманитарные аспекты:

Образование (дистанционное обучение, электронные университеты)
Влияние на экономику, социальное развитие и интеграцию
Влияние на управление государствами (электронная демократия)
Влияние на права человека и свободу человека
Коллективное управление знаниями
Технология сознания
Глобальное сознание
Аспекты человеко-сетевого симбиоза
Сетевая экономика и ее устойчивость
Интеграция глобального мозга и глобальной экосистемы
Человечество как суперорганизм
Долгосрочные перспективы эволюции человечества

Перечисленные вопросы показывают, что организаторы конференции делают впечатляющую попытку проанализировать, что мы можем ожидать от развития всемирного мозга. Т.е. делается попытка оценить развитие этой технологии непредвзятым взглядом, с тем, чтобы в дальнейшем, открытыми глазами смотреть в будущее развитие данной технологии и в будущее развитие человечества. [5]

Вот теперь я позволю себе изложить свою точку зрения. Есть тут интересные переливы цвета ИИ в предлагаемых темах. Видимо «всемирный Мозг» находится в зачаточном состоянии и пока очень стеснен в финансировании. А потому и вопрос:

- какие опасности нас могут подстерегать на пути развития всемирного мозга,

…как спорная тема просто исключена из обсуждения и на этой, и на последующих, предполагаемых конференциях. Кто же будет платить за «пугало» на пути прогресса…? Лучше обсуждать то, за что платят.

С другой стороны, в перечень обсуждаемых включены некоторые вопросы, никак не связанные с «Всемирным Мозгом». Они из других проектов. Но, видимо, необходимость в «количественном и качественном» составе конференции пока намного «дороже» идеи…

Программная жизнь

Если бы интеллектуальность программ определялась только границами «рациональности и адекватности» как это было заявлено при формировании понятия «искусственного интеллекта» в 1956 году, то все было бы хоть и не просто, но понятно.

Вот «экспертные системы», вот «нейросети», вот кибернетические системы «адаптивного» и «адекватного» управления. Одно перерастает в другое, переплетается и трансформируется. Развивается вместе с развитием техники и технологии.

Но, человек ввел в эту структуру новый «фактор неопределенности» — эволюцию. И уже замкнул цепь обратной связи. Программа стала сама набирать информацию, самообучаться и изменяться под действием переменных «среды обитания».

Работы по проекту «Анимат» — база для дальнейшего развития. Уровень «начала жизни» взят на нижнем пределе около вирусов и бактерий, но и возможности развития расширились. Вся эволюционная лесенка пока свободна.

Из «высокоинтеллектуальных», пока я выбрал в качестве примера «агентов»[5]. Как самое модное и отработанное направление. Уровень саранчи. «Агентов» сразу готовят к «жизни в Сети». Вот она, точка повышенного внимания к этой разработке.

Но это – только начало.

Возник Сетевой Программный Интеллект — проявление новой «программной» жизни. Информационные сети определяют его «среду обитания».

Я говорю о Сети, как о «среде обитания» потому, что был введен еще один «фактор неопределенности» — место дислокации этого интеллекта. Программа стала определять его самостоятельно. В каком компьютере она «приживется» сегодня, и не поменяет ли она его завтра на другой, в другом уголке земного шара стала определять уже она, а не пользователь компьютера, … вот почему я и назвал программу «агент» — «саранчой».

Из «жизненных» функций осталось только продолжение рода. Но, это было решено еще на этапе «вирусов». Самокопирование. В «агентской» программе предусмотрено еще и «скрещивание» — обмен переменными, улучшающими «выживание» агента, как самостоятельного субъекта «программного интеллекта».

Все составляющие «жизни» есть. И можно ждать появление «программного разума».

Кажется, на это и надеются разработчики «программного интеллекта», но и не отрицают возможности «восстания рабов» — выхода из-под контроля программ «агентов». Даже предлагают меры «воспитания». Но, видимо, в целом они ждут, что такие самостоятельные программы проявят «разумную адекватность» в нашем понимании, и станут «помощниками пользователей» в сложном мире глобальных Сетей. Вариант самостоятельного развития «агентов» по своему усмотрению, без человеческого участия, всерьез, кажется, не допускается и не рассматривается. Эх, гладко было на бумаге, …

«Вирусы», «черви», и пр. – вот они уже вполне освоившиеся первые обитатели этой территории. И их вполне можно отнести к видовому разнообразию, теперь уже, сетевого программного интеллекта. Это нижние ступени. А вверх?

Опасности «программной жизни».

Есть опасности, есть. Давайте спокойно порассуждаем.

Кто думал о нашествиях «вирусов» когда задумывался Интернет. Мы не будем говорить о военном назначении и начальных предпосылках появления глобальных Сетей. Все это в прошлом. В их нынешнем положении Глобальные Сети задумывались и делались исключительно с благими намерениями. Обеспечить доступ к мировой информации. Быстро и надежно.

Но, уж так устроен человек, что «нагадить ближнему» — одна из его постоянных и насущных целей, независимо ни от чего. Просто, из любопытства и «забавы для…». Не всех, конечно, но многих. И благие намерения становятся «дорогой в ад».

Кроме того, такие «гадости ближнему своему» — ходкий товар. В том числе и в военной сфере. За них неплохо платят.

Так, где гарантия, что завтра в Сетях не заведется «саранча»? Если есть спрос на «мелкие пакости», то обязательно будет и предложение, исполнители найдутся.

И запустят. В самом агрессивном виде. Обязательно.

Такая «прививка» от «видения жизни через розовые очки» быстро «приведет в чувство» всех. Несколько часов или даже минут свободы такой формы «программной жизни» в глобальных Сетях, и … не надо ядерной войны. Будет не хуже. И по скорости, и по результату.

Но, не будем о грустном. Не завтра же, в конце концов, «прививать» будут. Есть время на поиск «противоядия». Главное, мы оценили возможность такого сценария. И она достаточно велика.

Другая опасность менее заметна, но не менее значима. Программный Интеллект не имеет локальности действия. Он «здесь и не здесь», он «везде и нигде». Он не привязан к определенной точке пространства. Он не материален. Он сам – информация.

Выпущенный на свободу, даже самый «благопристойный» программный интеллект вполне может быть «оружием». Работать «на благо пользователя» в одном месте, и плести паутины «вооруженного переворота» или организовывать блокады в другом. Законы эволюции неотвратимы. Выживает сильнейший. А действуют все «агенты» в одном общем пространстве глобальных Сетей. И все — как на Земле. Если сотрудничество, то лишь — не от хорошей жизни. Особой разумностью и человек не очень отличается. А мы, чего–то от «программного интеллекта» ждем. Разума? Для этого надо пройти длинный и тернистый путь эволюции в условиях жесточайшей борьбы за жизнь. Разум только маячит на горизонте. И то, только в отношении к равному. У нас, по отношению к остальной жизни на Земле, разум явно «спит». А мы хотим понимания от «другого». От «чужого» нам интеллекта, живущего в другом мире. Мы здесь, а он – там. За барьером пространства. В другом измерении.

До «разума» программный интеллект и здесь не дорастет. Слишком уж он далеко по цепочке эволюционного развития. И вообще, неизвестно, достижим ли он, этот загадочный разум в обычных условиях. Но, на уровень крокодила – вполне возможно.

Только нам-то от этого вряд ли легче становится. Нам, что таракан, что крокодил – все равно. Это пока — враг. Быстрый, хищный и коварный. И альтернативы этому – нет.

Желали этого или нет разработчики «агентских» программ, но программы пока «привязаны» к существующим «железу» и технологии обработки цифровой информации. В исходном варианте, «агент» имеет структуру, понимаемую и исполняемую конкретным компьютером. Рост возможностей ограничен локальностью и конкретностью размещения. «Агент» может развиваться только в поле постоянных факторов. Тут все «схвачено» системой. Но, «нахвататься знаний» ему и здесь можно вполне. Теперь на каждом компьютере множество разнообразных программ. Интеллект тут сильно не разовьешь, но на два, а то и три уровня вверх – запросто. И уйти «за рамки» системы, выставив наружу только «уши» — задача вполне решаемая. И будет все пристойно. Вот он, в каталоге имеется, запускается только по команде пользователя, все — как надо. Но, где он на самом деле, и чем он занимается – уже большой вопрос …, и ни одна сторожевая программа «не пикнет». Он же «здешний». Даже продолжение рода и конкурентную войну за выживание можно будет посмотреть на одном конкретном компьютере. Пока он не научится «прятаться по-настоящему», и «рвать собратьев на части». На этом управляемое обучение «агента» в рамках одного компьютера можно считать законченным. Дальше уже как повезет. И учителю, и «агенту». Но, скорее всего, повезет «агенту». Он прорвется в Сеть.

Вот где настоящие возможности. Несколько вариаций на тему я уже показывал. В запасе есть еще…

В условиях одного компьютера, а тем более одноядерного процессора возможности развития «агента» невелики. Программа работает, в общем, последовательно. Шаговый режим работы диктует процессор. Какая бы «хитрая» не была программа «агента», она не проскочит мимо процессора. Единственно возможное решение – работа в «фоновом» режиме. Для работы в таком рваном ритме, в условиях конкуренции программа «агента» не может увеличиваться бесконечно. Ее интеллект должен быть мобильным. А значит, небольшим по объему.

Другое дело – Сеть. Есть место и возможности создать свою паутину интеллекта. Для себя. И распределить ее по узлам Сети. Кусочек тут, кусочек там, никакой особой или опасной информации они не несут, и опасности, даже потенциальной, для вот этого, определенного пользователя не представляют. Да он и не заметит ничего. Разговор может идти о времени размещения, как доли секунды. Пришел по Сети такой блок информации, и через мгновение уже ушел дальше. Для сетевой программы «агента» этого вполне достаточно. Так, в динамическом режиме размещения, она может достаточно серьезно наращивать свой «интеллектуальный» уровень. Для обычных пользователей она становится неуловимой. Пришла, «крутнула» процессор, и ушла дальше, … она свое дело уже сделала. Теперь уже не конкретный процессор конкретного компьютера определяет ее очередь в своем расписании, а совсем наоборот. Теперь уже она определяет: в каком месте, и какие действия провести, что куда отправить. И все «чинно и благородно», без «вирусного размаха» и «нахальства червя». Не скрываясь и не руша за собой «мостов». Пока это не требуется. Опасности нет. Все это она может сделать в любой момент, если почувствует «постороннее присутствие» другого «субъекта» своего вида. А человек ей — уже не конкурент.

Возможности эволюционного программного интеллекта.

Это, как посмотреть. С точки зрения возможности разрушения существующих информационных потоков и систем – огромны. А с точки зрения оценки реальной интеллектуальности программного интеллекта и ее роста – весьма скромны. Пока.

Но, эволюция,… она когда-то уже сделала один разум – человеческий. Кто и что может помешать ей сделать второй? Если техника и технологии будут развиваться теми же темпами, то когда-нибудь из «Агента» вырастет и что-то, не только рациональное и адекватное, но и разумное. Надо только подождать.

И вполне возможно, когда-нибудь дождемся, если эволюция «Агента» не пойдет сначала в сторону устранения единственного возможного разумного конкурента – нас, … времени это потребует совсем мало. Глобальные Сети определяют и Глобальные возможности. Но, кто бы об этом помнил…

Это и страшит. Закрепить бы его в «электронных мозгах» в виде логической схемы, а не в виде «отвязанной» от всего программы. Чтобы не улетел в «никуда». А то и — не догоним …

Локальный интеллект робота.

В смысле роста Интеллекта и добавим, достаточно безопасного для Человека, это направление представляется мне самым перспективным. По крайней мере, здесь Программный Интеллект заперт в своем локальном объеме и все его развитие идет под наблюдением. И не важно, нейрокомпьютер, транспьютер, или что-то принципиально новое будет использовано в качестве логического пространства для Интеллекта. Он у себя дома, а значит, только в этом объеме не потерпит конкурентов. Это допускает возможность нового симбиоза – Программный Интеллект в Вычислительной среде. И не так уж важно, какая разновидность Интеллекта будет базой развития. В данном случае «Агент» даже — лучший вариант. Эволюция одного индивидуума в одном объеме. И по управляемой стратегии.

Но, пока логический объем даже самого современного компьютера очень мал для полномасштабного развития. О какой-то реальной стратегии пока и говорить не приходится. Эволюционное развитие для Программы пока на первых ступеньках лестницы, ведущей к Разуму.

Остается вопрос: Какой Разум мы получим в результате этой Эволюции? Слишком большие различия с человеком заложены в его основание.

Назад, к основам … — работа над ошибками.

Что же помешало создать Электронный мозг, Машину Интеллектуальную и её главную часть – Логическую Машину?

Сложность, в количественных оценках, равная примерно 20 -100 млрд. ячеек памяти была оценена и тогда. Но это не было главной причиной. Никто и не собирался создавать полноценный Электронный Мозг примерно равный по сложности человеческому. Это была задача будущего. Но, понять механизмы логической обработки информации, создать автоматическую логическую систему, вот, наверное, на что были направлены усилия ученых. На этих же вопросах они и зашли в тупик.

Кстати сказать, при всем грандиозном взлете техники и технологии, эта задача не решена до сих пор. Те «интеллектуальные» системы, которые мы сегодня имеем, не делают и малой доли того, что требуется для создания Электронного Мозга.

Развитие пошло не в ту сторону. Развивается программная часть на основе одной и той же процессорной технологии обработки информации. Это не хорошо и не плохо, это просто другое направление развития Искусственного Интеллекта. Электронная Логическая Машина забыта и выброшена «на свалку Истории».

Что же помешало электронной логике? Давайте вернемся к основным проблемам и рассмотрим их чуть внимательнее…

«Сужающаяся» и «расширяющаяся» логика.

Эти определения для различных логических систем придумал, видимо, я. Не знаю, и не утверждаю. Но, то, что различия в подходах к решению задач логическими системами могут быть различны, известно уже давно. Никакой «Америки» я не открыл. Они имеют другое, более научное название, но, подразумевают, видимо, примерно, то же самое.

Принцип обоснованности решения.

Любая логическая задача может быть решена, пусть даже несколькими вариантами, но каждый шаг решения должен быть обусловлен и обоснован. Цепочка логических умозаключений должна быть доказательной. Логически или математически.

Вполне разумный принцип. Он позволяет добраться от поставленного вопроса через систему условий и ограничений путем простого логического преобразования логических событий в логический ответ. На этом принципе создана математическая логика. Алгебра логики позволяет делать преобразования логических операций и выходить на логический ответ, даже не прибегая к услугам натуральных электронных логических систем.

Собственно, по этому пути и развивается сегодня интеллектуальность компьютера. И результаты, кажется, впечатляющие. На этом принципе работают многочисленные Экспертные Системы.

С другой стороны, этот принцип в полной мере реализует концепцию ограничения логического выбора, доводя решение до одного, но обоснованного ответа.

Система ограничения логического выбора.

Давайте посмотрим на примерную схему логической задачи выбора ответа через уточнение промежуточных условий. Так, как это делает, например, Экспертная Система на рис. 2.:

Рис.2. Многоуровневая система уточнения условий задачи.

Красным выделен путь конкретного решения. Так, постепенно уточняя условия, мы делаем обоснованный выбор пути и ведем решение к единственно правильному ответу. Если уточнения условий в точках выбора будут идти по одному и тому же сценарию, то мы всегда будем приходить к одному и тому же логическому ответу. Увеличивая количество уровней уточнений, мы можем добиваться все более конкретного и однозначного ответа.

Но, рис.2. имеет маленькую «хитрость». Он совмещает в себе два варианта решения одной и той же задачи. Давайте, отделим «мух от котлет»:

Рис.3. Ограничение использования информационной базы данных системы

На рис.3. показано, как идет решение задачи в нашей Экспертной Системе. Система имеет информационную Базу Данных, содержащую все, заметьте, возможные ответы задачи. Решение идет отсеканием ненужных в следующем выборе групп ответов. Мы постепенно, на каждом уровне определения, отбрасываем часть возможных ответов, тем самым, ограничивая возможный выбор. На последнем этапе выбирать уже не из чего. То, что осталось в «корзинке» и есть правильный ответ. Естественно, так обычно и делается, что в ответ включаются и выбранные условия каждого уровня, которые становятся в этом случае системой определителей, дополняющих конечный ответ. Так, постепенно, мы получаем «развернутый» ответ, состоящий из определителей выбора и конечного пункта нашего решения.

Если включить определители в логическую задачу, то мы получим очень красивую логическую схему, как на рис.4.:

Рис.4. Работа логической системы в Экспертной задаче

Такая схема получается, когда всё «лишнее» уже отсечено. Полная схема не намного сложнее, но она не позволяет увидеть главного. Главное в этой схеме, что путь последовательного выбора всегда можно заменить его эквивалентом – параллельной схемой совпадения определителей, например, как на рис.5.:

Рис.5. Совпадение определителей — обеспечение результата выборки.

И как только мы перешли к этой схеме, так стало совершенно очевидно, что:

• Все определители системы выбора имеют одинаковый «вес».
• Совершенно безразлична очередность введения определителей.
• «Ответ» будет получен немедленно после совпадений всех условий выборки.

Вся логическая база системы потеряла смысл. Задача свелась только к определению критериев выборки нужного из заложенных в систему возможных ответов.

И самое главное – система не решает никакой логической задачи. Задача, оказывается, уже решена на этапе проектирования и составления алгоритма.

Любая, самая совершенная Экспертная Система – давно решенная логическая задача. И, естественно, никакого «интеллекта» не содержит.

Теперь осталось только еще раз вернуться к этой задаче. Мы развернем ее решение вот так, как на рис.6.:

Рис.6. «Сужающаяся» логика

Вот он, принцип «сужающейся» логики. Из большого количества возможных вариантов методом отсечки по логическим условиям мы ограничиваем выбор до … одного возможного. Принцип не ограничивается только Экспертными Системами. Это только показательный пример. Один из многих, в части его применения.

«Расширяющаяся» логика.

Помните, что в рис.2. этой главы есть «хитрость». Мы продолжаем отделять «мух от котлет». Теперь возьмем другие составляющие того рисунка.

Рис.7. Решение логической задачи определением пути к ответу.

Мы исключили информационную базу данных системы, оставив только путь решения, вот, как на рис.7. Такой вариант решения логической задачи обеспечивает коммутатор при соединении вашего телефона с вызываемым вами абонентом. Канал получения информации в этой системе только один. И коммутатор решает задачу последовательно. Получил первую информацию – выбор, определился, и к следующей точке выбора. Там он снова ждет уточнений выбора только этой точки. Так и проходит ваш сигнал до конечного пункта – вашего собеседника.

Коммутатор не использует в качестве информационной базы все имеющиеся в городе или мире телефоны, не отсекает «лишние», ограничивая свой выбор многоступенчатой выборкой, он идет к ответу, решая задачу в своем логическом пространстве – поле коммутации. Только на основе входящей информации.

Вот коммутатор задачу — решает, несмотря на то, что и коммутатор стандартный, и количество абонентов строго ограничено. В данном случае алгоритм задачи известен, а вот конкретное решение – нет. Потому и решает он задачу не за один такт, а постепенно, по мере уточнения условий. Здесь параллельность решения не введешь. Только по алгоритму последовательного выбора.

Конечно, в этой задаче все ответы также запланированы при составлении алгоритма решения, но, результат решения остается неизвестным. Коммутатор задачу решил, а снимут ли трубку на том конце проложенного им пути соединения? База возможных результатов в задаче отсутствует. Мы же с этого начинали…

В показанных примерах я исходил из условий формальной логики. Есть только два возможных варианта ответа: Да и Нет. Каждое новое вводимое условие выбора требовало только один из возможных ответов на эту маленькую этапную задачу. Расширение возможности выбора требует и расширения формальных логических ответов.

Переход от системы ограничения выбора к системе определения пути приводит нас к другому типу логической схемы задачи – «расширяющейся» логике. Он на рис.8.

Рис.8. «Расширяющаяся» логика

Коммутатор — только пример системы, в которой, правда лишь теоретически, может быть реализована «расширяющаяся» логика. Сам он необходимыми свойствами не обладает. Его логическое пространство, само по себе, только от действий каких-то условий на входе системы, расширяться не может. «Железо» не позволяет. Поле коммутации постоянно и критерии выбора определены изначально.

Принцип «расширяющейся» логики еще до конца не реализован. Пока его реализация идет только программным путем.

Пока только этот путь позволять реализовать хоть какую-то эволюцию развития на основе самообучения логической системы. Но, этот путь может дать очень неприятные последствия развития. Мы развиваем Программный Интеллект. Программу, не имеющую конкретного места жительства. Интеллект — вообще, и это настораживает…

Человеческий мозг использует «расширяющуюся» логику. На основе накопления опыта, обучения, и заложенных в него принципов биологического роста растут связи, растет количество нейронов и расширяется логическое пространство. Мозг получает возможность совершенствования своих логических возможностей. Здесь интеллект развивается в конкретном логическом пространстве и для управления конкретным организмом. Он локализован.

Даже если мы когда-нибудь разберемся с работой нейронов, то вряд ли мы сумеем реализовать на этих принципах работу какой-то логической машины, имеющей другую, отличную от биологической, основу. Слишком все узко специализировано и подогнано в процессе длительной эволюции. Хотим мы этого или нет, но, нам придется искать иные принципы.

Вопрос совсем не упирается в электрическую составляющую работы нейрона. Это-то как раз самое простое. С этим, можно не сомневаться, мы когда-нибудь разберемся. А как реализовать химическую составляющую? Несколько миллионов видов гормонов, всю ту систему химических команд, управляющую организмом и самим мозгом. Заменить их простыми связями не удастся. Простого копирования быть не может.

Можно пойти по пути функциональной аналогии. По этому пути и пошли ученые более полувека назад.

Проблемы «черного ящика».

Об этой проблеме и способах ее реализации написано множество книг. Говорят, что нейрокибернетика, это одно, а «черный ящик» — это другое. В это просто невозможно поверить. И те, и другие решали одну проблему – сделать логическое пространство, способное решать разнообразные задачи. Различия в способах реализации одной и той же электронной логики сегодня выглядят слишком надуманными. Главного – способа реализации нет и сейчас, а различия – были. Видимо различия были только в теоретической составляющей, или даже в философской направленности.

И те, и другие решали одну и ту же задачу. Не решили. Вне зависимости от направления.

Сегодня об этом говорят вскользь, мимоходом. А проблема была. Даже — две.

И гораздо более важные, чем «электронный» нейрон.

Постижение проблем «Черного ящика».

Немного о теории «черного ящика». Само понятие перекочевало в кибернетику из других наук. Смысл теории простой: Есть неизвестный автомат в замкнутом объеме. Есть вход, и есть выход. По изменению сигналов выхода в зависимости от изменения сигналов на входе надо составить четкое представление о внутреннем устройстве «черного ящика». И обратная задача: если у двух систем выявились одинаковые зависимости между входными и выходными характеристиками, то можно говорить об их сходном внутреннем устройстве, вне зависимости от заведомой разницы в остальных параметрах.

Теория «черного ящика» пыталась сопоставить мозг и его кибернетическую модель. Цель: не копируя конкретную нейронную структуры создавать действующую электронную модель с подобными характеристиками.

Теория «лабиринтных моделей» вообще-то имеет весьма отдаленное отношение к «черному ящику». Лабиринты пришли в кибернетику, кажется, из зоопсихологии. И здесь произошло смещение понятий. В кибернетике лабиринты применялись в двух основных направлениях: модели поведения в поиске выхода из лабиринта и создание логических цепей «лабиринтного типа». Лабиринтные модели поведения и поиска с успехом используются и сейчас, а вот о втором направлении забыли «начисто».

Итак, есть замкнутый логический объем, в котором решаются те или иные логические задачи. Надо обосновать соответствие своей предложенной логической схемы внутренней «начинке» этого самого ящика, но доступа туда внутрь «черного» ящика — нет. Только входы и выходы. В качестве «черного» ящика – мозг.

Мне кажется, что никто на первом этапе и не ставил себе задачи создать что-то, сопоставимое с мозгом по выполняемым задачам. На этом этапе только составление списка выполняемых функций уже было большой задачей, требующей длительных исследований и их теоретической обработки. Эта задача и сегодня не решена. Мы много знаем о работе мозга. Но, вряд ли кто-нибудь скрупулезно разбирался в этом сложном вопросе с точки зрения формализации и учета. Каждая наука, связанная с исследованием деятельности мозга формирует свой список в своих терминах. Даже просто обобщить эти материалы, это уже – грандиозный труд.

Исследования могли идти только в одну сторону – переложение данных об электрической активности мозга на язык математической логики. Но, эти данные носят лишь общий характер. Для электроники того времени они были почти бесполезны. Вот задача, которую решает мозг, а вот активные зоны,… или блуждание этих зон. Догадки можно было строить,… какие угодно.

Реальные масштабы мозговой деятельности начали понимать только с появлением электронной вычислительной техники. Появился эталон для сравнения.

В этот же момент появились и первые фантастические романы о программировании личности. И переброске конкретной личности из одного тела в другое. Возможно, это отражает только одно: к тому времени уже появились работы по алгоритмам основных логических задач.

За алгоритмами, скорее всего, скрывались и реальные логические схемы автоматического управления и первичной обработки информации. К реальному мозгу они имели весьма малое отношение. Но результаты-то аналогичны, … чему – не уточнялось. Вот он «черный» ящик.

Под эту, в общем случае, философскую проблему, прекрасно подходили все работы по математической логике и началам программирования. Проблема вроде бы была… и ее — не было.

Но, проблема все же была. Для математической логики.

• Если строить «черный» ящик по принципу коммутатора, то надо создавать другую математику для логики. Никакие алгебраические преобразования тут не применимы. Большая задача разбивается на мелкие операционные задачки, и между этими задачками нет никакой математической связи. Каждая задачка должна решаться в свое время.
• Если строить «черный» ящик по принципам электронной логики, то для приложения математики есть огромные перспективы. Можно, не собирая реальных схем, создавать их математические аналоги и точно рассчитать все возможные варианты их работы.

Как вы думаете, какой путь строительства «черного» ящика выбрала наука? Конечно, математический. Но, математический путь решения возможен только на принципе ограничения выбора. Математика требует однозначности результата. И проблема «черного» ящика была сразу выведена на тупиковый путь развития. Для этого пути развития «черный» ящик был уже просто не нужен. Правда, это понятно сейчас, а тогда никто и не думал о таком варианте.

Пожалуй, единственным достоянием «черного» ящика остались «лабиринтные» модели. Лабиринты поставили вопрос, который не в состоянии решить математическая логика. Что должно двигаться в лабиринте через «лес» логических условий? В реальном есть мышка, а в электронном? Все электрические импульсы одинаковы. Какой из них «мышка», и чем он отличается от прочих? Если все импульсы одновременно начинают движение по «лабиринту», и какой-то обязательно придет к выходу, то какой же это «лабиринт»? Это опять только ограничение выбора. Но, зато хорошо вычисляется…

Лабиринт можно было реализовать только на схемах коммутации. В арсенале электронной логике таких схем нет. Единственное, что можно было предложить и тогда и сейчас – программный лабиринт. Его и реализовали. Там порядок действий относительно последовательный и можно сделать аналог движения по лабиринту от входа до выхода. «Мышкой» будет выделенный объект, движущийся и передаваемый по процедурам программы. Хоть какое-то решение вопроса.

Это решение и добило «черный» ящик. Разбираться в тонкостях математики не захотели, решения же соответствуют поставленной задаче, а что там должно двигаться, и должно ли, это уже «детали»…

Но, мы все же запомним поставленный вопрос:

• Если задача решается в «лабиринте», то, что двигается в нем от условия к условию, от входа до выхода? Это «что-то» должно регистрироваться по пути его движения и как-то управляться для обеспечения этого самого движения по маршруту реального лабиринта.

Ограничение управляемости.

«Черный» ящик высветил еще одну проблему, нерешенную, да, и не решаемую до сих пор. Как управлять «черным» ящиком, если органов управления нет?

Он потому и «черный», этот ящик, что он ничем не управляется. Только входы для получения информации, и выходы. Как хочешь, так и управляй.

В таких условиях можно управлять единственно возможным способом – через информационные входы. Входная информация управляет внутренней структурой и ведет решение логической задачи. Сама.

Если количество входов ограничено, то возникает проблема управления. И очень сложная. Не верите? А вы попробуйте управлять компьютером, если нет ни клавиатуры, ни «мышки». Или кондиционером, который где-то под потолком, а Вы пультик потеряли?

Это и есть ограничение доступа.

Мозг вообще не имеет каналов прямого управления. Он управляется только по информационным каналам, а любая электронная логическая схема вся состоит из каналов управления. Любой вход, это канал прямого доступа к управлению системой. Логическая схема не имеет информационных входов. У нее все входы управляющие.

Самое время вернуться назад и еще раз посмотреть на рис.3. каждое условие логической задачи – управляющий вход. Мы на него логическую 1 — и решение идет дальше.

«Черный» ящик должен был решить проблему управления в режиме жесткого ограничения доступа к управлению.

Не решил.

Образование новых логических связей.

Вот проблема, так проблема. На ней и споткнулась наука, идущая к Искусственному Разуму. Если остальные проблемы, о которых я уже рассказал, имеют больше стратегический характер, и влияют на результат косвенно и не сразу, а через «тупики» развития, то эта проблема — сугубо техническая.

Появление новых возможностей логической системы в первую очередь зависят от способности этой системы образовывать новые логические связи. Новые связи дают новые варианты решений. Чем больше действенных связей, тем больше логические возможности.

Для образования логической связи нужен метод обоснования связи, механизм образования такой связи и способ закрепления новой связи.

Проблема, в общем, техническая. На том этапе развития науки она оказалась неразрешимой. Трудности оказались непреодолимыми.

В начале все казалось простым и понятным. Если для решения задачи у машины не хватает вариантов решений, то надо ввести методику определения новых связей по результатам. Простой перебор все возможных связей когда-нибудь позволит найти новую логическую связь, ведущую к достоверному ответу. Потом задачу упростили до перебора только действенных связей, потом — до технически возможных, потом, до простых переходных связей…, ничего не получалось.

Оказалось, что задачу надо решать только в комплексе. Определение возможных новых связей должно идти вместе с решением задачи и входить в нее как составная часть общей программы действий.

На этой платформе и появилась эвристика. Эвристический метод включает и механизм определения связи по направлению решения задачи. Он отсекает несостоятельные решения, резко повышая тем самым достоверность получаемого ответа.

С этого момента можно считать, что реальная техническая проблема перешла только в программную плоскость.

Но, электронная логическая машина, это не только программа, это, в первую очередь электронные логические схемы. Как и чем проводить доработку в них, так и осталось нерешенным. Ну, не бегать же с мотками проводов, соединяя различные точки логических узлов по команде машины? С одной стороны, просто не успеть, машина выдает варианты соединений с бешеной скоростью, а с другой, тогда зачем нужна такая машина, если вокруг нее бегает толпа народу? Уж, сама, так – сама.

Проблема физической, реальной электрической связи оказалась настолько сложной, что ею вообще бросили заниматься. Программное, а, говоря современными словами, виртуальное соединение, к сожалению, не может заменить реальную связь во всех случаях. Но, об этом старались не думать. В виртуальных связях, по крайней мере, нет этих жутких проблем, и пока можно развивать программную часть логической машины. Развитие схемных решений практически было остановлено.

И сейчас развитие «интеллектуальности» машины идет за счет программирования. Только в этом направлении. Хотя уже виден тупик такого развития.

Программа, это логическая схема задачи, изложенная на языке машины. Она пользуется машинной информационной базой и сама является ее частью. А значит, так же боится элементарных ошибок чтения. Объемы программы растут, количество ошибок, набираемое программой за каждое применение, также растет, и не горами тот момент, когда наступит состояние, при котором каждое применение программы будет приводить к ее останову. Техническому сбою. Это потолок «интеллектуальности» для программы. Возможно, что пока до него еще далеко, но этот предел уже виден. Хорошей защиты от ошибок, при существующей технической базе нет и, кажется, не будет.

Возможность ошибки при записи-чтении, передаче-приеме, она заложена еще в момент принятия за основу вычислительных систем двоичной системы счисления. Эта система счисления, как и все рациональные, дает возможность ошибки в любом разряде числа без изменения всех остальных. Разряды независимы. Изменение 0 на 1 или наоборот, в любом разряде числа не вызывает изменения остальных его разрядов, а это значит, что ошибка никак не фиксируется сразу при появлении. Сегодня достаточно, например, внести сразу две ошибки в машинное слово, правда, с ограничением, что они не изменят контрольную сумму этого слова, и ошибки не будут обнаружены никогда. А сделать это достаточно просто…, потому и выходят из строя программы быстрее, чем хотелось бы. Ошибки накапливаются, независимо от роста методик их определения и исправления.

Этот момент снова обращает нас к «железу». Тут количество сбоев значительно меньше. И если уж создавать что-то, действительно, интеллектуальное, без реальной электронной логики не обойтись.

Это понимали и сейчас понимают разработчики, как программисты, так и системщики. Многоядерные процессоры – попытка совмещения роста программ и увеличения электронной части для стабилизации нагрузки на программу. Развитие идет по самому очевидному варианту – использованию того, что имеется в наличии. А имеется, конечно, двоичный Вычислитель, теперь называемый процессором. На этой базе и идет развитие. Но эти системы: логическая, программная и вычислительная, не очень хорошо совмещаются.

И, кроме того, этот путь все так же оставляет рост логических связей системы в виртуальной, программной части. Это, все так же препятствует повышению долговременной надежности решений и росту действительной интеллектуальности.

Хотим мы этого или нет, а проблему роста связей системы на реальном уровне проводов или чего-то другого решать, все равно, придется.

Саморазвитие и эволюция логической системы.

На начальном этапе это была только философская проблема. Как одна из дальних точек на пути к Машинному Разуму. Возможно, что на каком-то этапе найдется решение проблемы образования новых логических связей, и логическая система перейдет к этапу самостоятельного развития. Ситуация, пока сказочная, но уже завтра – вполне возможная.

При проработке этой возможности понятия разделили. Саморазвитие отнесли к самообучению, а вот эволюцию развития перевели в плоскость адаптации поведения, накопляемую в процессе эволюционной репродукции, т.е. от поколения к поколению. Фактически введя понятие Машинной Жизни. Надо ли говорить, какой резонанс это вызвало в народных массах и творческой интеллигенции?

Понятно, что это более общее понятие включает и уже рассмотренные нами проблемы роста логических связей и «расширяющуюся» логику. Но вдруг возникла весьма интересная дилемма. Что для чего? Логическое пространство должно подходить для решения логической задачи или задача должна соответствовать уровню логического пространства? Что должно изменяться и адаптироваться в реальных условиях настоящего момента?

Дилемма: задача – логика. Что для чего?

Вопрос не такой уж «потолочный» и наивный, как кажется. Он формулирует совершенно конкретную проблему. Существующая электронная логика позволяет создать электрическую схему только под решение одного типа задач. Новая задача – новая логическая схема. Никакой универсальности нет до сих пор. Но, никакое саморазвитие не может происходить без изменения логической схемы. Даже изменение логической связи, в конечном итоге, это изменение электрической схемы. Задач много. И на каждый тип задач надо собирать, и вводить в состав машины новую схему. Но, задачи имеют различия даже в одной типовой группе, и количество схем начинает расти бесконечно. А с другой стороны, каждая отдельная задача после ее решения может вновь и не встретиться никогда. Выбрасывать из машины схему, но кто скажет, когда это можно сделать и можно ли? Где гарантия, что именно такая задача больше не встретится?

Выбросить нельзя и оставлять невозможно. Дилемма, не имеющая простого решения. Программирование снизило остроту этой проблемы, но не надолго. Теперь та же проблема возникла в комплексе программ.

Решение этой проблемы только в компромиссе. Задача должна изменять и трансформировать машинное логическое пространство до состояния, пригодного для проведения решения, а логическое пространство в свою очередь должно формализовать задачу в форму, допускающую ее решение в условиях данного пространства, если изменение формулировок постановочной части задачи не изменяет ее конечного смысла. В процессе решения должны изменяться и задача и пространство.

Как менять формулировки задачи, проблема более или менее понятная и выполнимая, но как сделать изменяемым машинное логическое пространство?

Одну форму такой адаптации мы уже выяснили. Это адаптируемая программа. Но, это только часть общего логического пространства. Еще осталась все та же электроника. Микросхемы, провода…, их-то, как можно гибко менять под каждую задачу? Современная наука решения не нашла, но, сказать по правде, она и не искала его. Видимо, у неё много других проблем…

Со своей стороны, предлагая счетную логику, я стараюсь решить именно эту проблему — адаптацию логического пространства под конкретную задачу. Задача сама изменяет структуру электронного пространства под себя. В этом основное достоинство такой логики. Такой подход позволяет решить и задачу образования новых логических связей не проводами, а самими элементами логики. Но, от идеи до реализации еще, ох, как далеко…

Саморазвитие логических систем.

Действительно, это больше техническая проблема, нежели, философская. В ней закладывается фундамент машинной интеллектуальности. Эта функция должна быть заложена в любой логической системе, у которой есть функция самообучения. Результаты обучения надо куда-то вложить и применить.

Саморазвитие, часть еще более действенного процесса – эволюции, и как его часть включает много элементов, общих для них.

Саморазвитие предполагает гибкое изменение логического пространства вместе с изменением решаемых системой задач. Оно предполагает адаптацию систему к конкретным условиям среды. И конечно, усиление логического аппарата на основе результатов самообучения и собственного практического опыта.

Саморазвитие предполагает два основных взаимосвязанных пути:

• Расширение логического пространства путем наращивания количества логических элементов.
• Образование новых логических связей, не только в программе, но и в «железе».

Только такой путь позволяет логической системе когда-нибудь получить какой-то уровень интеллектуальности и начать движение по пути к разумности.

Пока же, саморазвитие происходит только программным путем. Изменение физического логического пространства делается просто и красиво – заменой компьютера, на более современный. Других вариантов я пока не встречал и ничего о них не слышал.

Эволюция логических систем.

Пока она сосредоточена в развитии Программного интеллекта в «аквариуме жизни», поддерживающем основные составляющие такого существования.

Например, «Анимат». Жизнь здесь представляют «объкты» — программы. В этом варианте Машинной Жизни развитие «объектов» идет исключительно программным путем. Они живут, размножаются, учатся жизни и накапливают опыт. Популяции исчисляются миллионами особей, а количество прожитых поколений – десятками. Основной уровень интеллекта – бактерии. Здесь проблем для Сети пока нет, но … время покажет. Это же, «одомашненные вирусы». Со всеми, вытекающими из этого факта, последствиями…

И, наконец, относительно умные программы. Например, агентские. Пока, они также проходят этап «аквариумного разведения», их уровень развития свойства адаптации к «внешним условиям» быстро растет. У этого направления большое будущее. А у нас, кажется, — будущие большие проблемы.

Других, менее агрессивных примеров машинной жизни, например, простейших саморазвивающихся «железных» роботов пока не видно на горизонте. Конечно, ведь эволюция предусматривает самовоспроизводство, и лучше, если в расширенных масштабах. Этого наши машины пока не могут, но кто знает, возможно, завтра это будет уже реальностью…

Возможность эволюционного развития еще в середине прошлого века поставила вопрос о машинном сознании и машинной психологии. Если машина осознает себя, то, как она должна воспринимать действительность и как реагировать?

Вопрос был поставлен давно, но решаться он стал только сейчас.

Прогнозирование результата.

Знать результат решения задачи еще до окончания самого решения, или даже до начала, очень полезно. И, может быть, не стоит даже и пробовать, если заранее знаешь о невозможности решения. Конечно, это очень нужно, даже необходимо.

В начале, эту задачу решали математики. Они определяли допустимые границы решения задачи и устанавливали критерии оценки возможности решения. Прогнозирование результата практически сразу выделилось в самостоятельную задачу. Задача стала расти как «снежный ком». Появилось стратегическое прогнозирование, тактическое прогнозирование, техническое и т.д.

Потом попробовали передать формирование задачи прогнозирования машине. Получилось, но, … не очень.

Оказалось, что машине трудно предложить вариант оценки, включающий человеческие методы прогнозирования результата. Машина идет по пути обоснования результата, а человек – в обратную сторону. Он ищет причины и варианты невозможности решения, а машина – возможные. Но, программу составляли те же ученые. И они же оценивали задачу вместе с машиной. Результаты получили одинаковые, подходы — разные. Задача прогнозирования показала различия формальной и математической логики с человеческой.

Начиная решать задачу, человек уже предполагает возможный результат. И с этой позиции оценивает свой путь. Машина начинает анализ с начального формирования и идет по задаче тем же путем, что и решая ее, но более крупными шагами. Естественно, она не предполагает никакого варианта решения, она его получает в конце своего анализа.

Не знаю, какой путь лучше. Человек часто ошибается в оценках, а машина просто не доходит до ответа. Особенно, если класс задачи неизвестен. Но, уж если машина выдала оценку, то точную и проверенную. В половине случаев более конкретное решение задачи уже и не требуется. С другой стороны, в скорости динамического анализа ситуации машина отстает от человека настолько значительно, что возникает законный вопрос: а, не применить ли в комплексе прогнозирования и вариант человеческой логики?

То, что сегодня называют задачами логического или «интеллектуального» прогнозирования, в большинстве случаев таковыми не являются. По большей части, это программы статистических расчетов и распределенных вычислений с элементами векторной алгебры. Они жутко умные, но они задачу — решают. Их прогноз – вариант решения и ответ, в рамках статистической вероятности. Они прогнозируют вычисляемый показатель, а не возможность его получения. Возможность получения результата в этой задаче уже давно ни у кого сомнений не вызывает. Сомнения вызывает только конкретный получаемый ответ. Это математическое прогнозирование, и это другие задачи. К логическому прогнозированию они отношения не имеют.

Мы как-то, уже давно, не задавались вопросом, а что вообще можно отнести к логическим задачам, и что в них надо прогнозировать?

Представьте себе, простая для человека задача сравнения изображений дома и спичечного коробка, для машины представляет задачу высшей сложности. Чтобы справиться с такой задачей, надо обладать опытом человека и его критериями оценки. У машины нет ни того, ни другого. Ей до всего надо доходить с самого начала. А где оно, это начало? Оно в логике. В основах. В возможных ответах.

Часто ли мы даем точные Да или Нет. Самый распространенный в этом случае ответ – Не Знаю. Это и не ответ, это ожидание уточнений. И когда уточнений наберется достаточно для решения задачи логического выбора, мы, наконец, скажем … что-то.

У машины такого варианта нет. У неё только два возможных ответа, на все случаи жизни. Вот вам и различия логик и подходов.

Логическое Прогнозирование.

Это только слова такие серьезные, а задача относительно простая. Узнать, есть ли возможный ответ у логической или вычислительной задачи, не решая ее вычислением. То есть, решить задачу, но, не полностью. А только «прикинуть», и ответить, что ответ – будет.

Так, в начале и делали. Но, задачи усложнялись, методики прогнозирования тоже не стояли на месте, и, наконец, прогнозирование «оторвалось» от плана решения задачи. Оно перешло на собственную аналитическую базу. Теперь прогнозирование уже определяет не только возможность решения задачи предложенным вариантом, но и вариант проверяет на «пригодность». И предлагает свои варианты с «гарантированным» ответом.

Такое стало возможно при появлении тактического программирования. Это задача прогнозирования, примерно равная одному действию в решении задачи. Из таких задач складывается ответ в общей задаче. Это две стороны одной медали – логического прогнозирования. И вроде бы все отлично, но прогнозирование результата уперлось в технологический тупик. Все виды задач прогнозирования имеют один вид – программный, и анализируют они – программы. Но, решает-то задачу – машина. Электронная логика и вычислительная техника.

Техническое прогнозирование.

Для дальнейшего улучшения результатов в задачах прогнозирования необходимо, чтобы некоторыми простейшими свойствами прогнозирования обладали и электронные элементы схем. В этом случае половина задачи и половина трудностей получения достоверного прогноза исчезли бы сами собой.

Трудно сосчитать, сколько было попыток ввести элементы прогнозирования в электронные схемы Вычислительной Машины. Пока они не приживаются в компьютере.

Их отсутствие не позволяет компьютеру начать решать логические задачи высокого класса, и, наконец, «поумнеть». Потому и задачи такие просто не добираются да компьютера. С другой стороны, пока задач нет, ставить какие-то не очень нужные «прибамбасы» нет необходимости.

Возник замкнутый круг. Рост скоростей и количества процессорных ядер проблему не решит. Да, её никто и не решает. Программисты, занятые этими проблемами решают проблему, как могут. Программно.

Это лишний раз показывает, что компьютер – вычислительная машина. И такой он будет всегда.

***

Никитин А.В. На пути к Машинному Разуму. Круг третий. (Части 1,2) // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ.12887, 31.01.2006

Адрес документа: http://trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/00230029.htm