Для наглядного пояснения этих мыслей можно сказать, что постоянно изменяющаяся сложность шахматной доски – это, к примеру, проблема работы авиадиспетчера в миниатюре. Поэтому на протяжении последнего полувека шахматы для компьютерных ученых являются как бы лабораторным полигоном, на котором обкатываются самые разнообразные технологии систем искусственного интеллекта. И ныне, когда общедоступные шахматные программы вроде Fritz или Junior, работающие на обычном персональном компьютере, уже вполне способны наносить в турнирах поражение чемпионам мира, особо важно подчеркнуть, что в основе всех современных шахматных программ по-прежнему лежат шенноновские стратегии «типа A и B».
В те же 50-е годы Шеннон создал любопытную «машину, способную читать мысли». Говоря точнее, коллега Шеннона Дэйв Хэйглбергер построил аппарат, который в опытах с подбрасыванием монеты предсказывал, что будет выбирать человек – «орла» или «решку». Эта машина явно предсказывала выбор с вероятностью, большей 50%. Так, в эксперименте с 9795 бросками машина 5218 раз сделала правильное предсказание выбора человека. Идея «чтения мыслей» состояла в том, что человек не способен генерировать «чисто случайные» последовательности, невольно подстраиваясь под результаты предыдущих испытаний. Логика обычно примерно такова: «вот выпало три подряд „решки“, значит, теперь-то уж точно выпадет „орел“». Основываясь на этой логике Хэйглбергер и разработал ряд несложных алгоритмов предсказания. Шеннона эта задача тоже заинтересовала и он построил собственную машину для чтения мыслей, выставив ее на соревнование с хэйглбергеровской. В конечном итоге машина Шеннона выиграла, правда, с минимальным преимуществом.
А в 1956 году Шеннону исполнилось 40 лет, и, как стало очевидным несколько позже, рубеж этот стал в его жизни переломным. По каким-то труднообъяснимым причинам ученому, находившемуся, казалось бы, в зените карьеры и творческих сил, наскучила исследовательская работа в Bell Labs, и он решает заняться преподаванием. С 56-го года Шеннон начинает работать в МТИ в качестве приглашенного профессора, а в 1958-м становится там постоянным преподавателем. Последующие 20 лет в МТИ показали, что Шеннону явно стало «неинтересно» заниматься областями, где он достиг столь впечатляющих высот. Зато в эти годы и особенно после ухода в 1978 году на пенсию ученый полностью отдался своей давней страсти – жонглированию. Шенноном было построено несколько жонглирующих машин и даже была создана «общая теория жонглирования». Его постоянно и бесконечно притягивала эта завораживающая игра из непрекращающейся ловли и подбрасывания падающих предметов, формирующих в воздухе причудливые динамические фигуры.
И кто знает, быть может суть этого увлечения и истинный смысл «теории жонглирования» Шеннона человечеству еще только предстоит постичь в будущем. Ведь и очень многие прежние его работы расценивались современниками как блажь и эксцентричное чудачество. Причем и от самого Шеннона неоднократно можно было услышать, что мотивацией его деятельности в значительно большей степени всегда руководило любопытство, нежели «практическая полезность»: «Я всегда следовал своим интересам, не думая ни о том, во что они для меня выльются, ни об их ценности для мира. Я потратил уйму времени на совершенно бесполезные вещи… Мне просто было интересно, как эти вещи устроены».
В сущности, можно говорить, что научную работу Шеннон обращал в забаву. Но в результате этих забав рождались воистину гениальные открытия.
Глава 6. Реальность как эволюция сознания
6.1. Игры, в которые играет Пенроуз
Не так давно, когда газета «Нью-Йорк тайме» брала у знаменитого ученого Роджера Пенроуза интервью в его рабочем кабинете в Оксфорде, журналистка не могла не обратить внимание на игрушки, тут и там рассованные по комнате. «Зачем это вам здесь?» – последовал вопрос. В ответ на него Пенроуз рассмеялся и обронил: «Наука и забава – вещи неразделимые»…
Интересно, что смысл этого диалога практически точно был вновь воспроизведен спустя несколько месяцев опять же в оксфордских декорациях, но совсем другими людьми – Дэвидом Дойчем, создателем теории квантовых вычислений, и бравшим у него интервью редактором «Компьютерры» Леонидом Левковичем-Маслюком. Дойч сказал, что работает почти исключительно дома. И тут же уточнил, что «работает» – это не очень удачное слово для его занятий. Он скорее просто «делает то, что хочется». Решает задачи, смотрит телевизор, программирует, снимает анимационные фильмы, играет в компьютерные игры. Все эти занятия являются для него одним и тем же… Когда слышишь такие признания ученых, невольно всплывает слово «лила». В индуистской философии этим термином обозначают разворачивающийся процесс познания Абсолютом самого себя. «Лила» с санскрита переводится как «забава» или «игра».
Электронограмма непериодического кристалла с осью симметрии пятого порядка.Это открытие было чрезвычайно сильным ударом по фундаментальным догмам кристаллографии, где долгое время господствовало утверждение, что кристаллы могут обладать лишь осями симметрии 2-го, 3-го, 4-го и 6-го порядка, но никак не 5-го. Согласно другой догме, твердое вещество могло существовать только в двух формах: либо с регулярной периодической решеткой атомов в кристалле, либо в хаотическом беспорядке атомов аморфных тел, как в стекле, к примеру. Открытие кристаллов с непериодической «квазисимметричной» структурой означает, что между аморфными телами и периодическими кристаллами имеется не четкое разграничение, как казалось долгое время, а плавный переход.
Но означает это и нечто значительно большее. В частности, для понимания природы человеческого сознания, способного предсказывать вещи, противоречащие повседневному опыту и не вычисляемые с помощью компьютера.
Тени сознания императораПроблема непериодического покрытия плоскости, решаемая мозаикой Пенроуза, как было доказано значительно позже, принадлежит к классу задач, не вычислимых алгоритмически на компьютере. И это далеко не единственная задача из тех, что успешно решены человеком, но не укладываются в логику вычислительных машин. Более того, если учитывать богатый опыт кристаллографии, то решение найдено Пенроузом и вопреки опыту, в некотором смысле. Тем не менее ответ на задачу искался математиком с завидным упорством по той, в сущности, причине, что Пенроуз чувствовал – решение есть.
Ученым, делающим открытия, очень хорошо известно, что решения задач нередко рождаются как бы уже в готовом виде. И лишь затем, для обоснования найденного ответа и внятного его пояснения коллегам, выстраиваются цепочки формул или логических аргументов. Правда, удается это не всегда, и в физике, к примеру, имеется достаточное количество формул, которые ниоткуда не выводятся, а существуют сами по себе. Как проявления пытливого ума человеческого.
Пенроуза крайне занимала эта особенность мыслительных процессов. Но чем больше он над этим размышлял, тем больше понимал, что сознание – это такая область науки, где по сию пору вопросов существует намного больше чем ответов. В итоге он, будучи сам математиком и физиком, пришел к выводу, что ухватить суть разума в строгих научных и логических терминах человеку мешает непонимание фундаментальных законов физики.
В 1989 году Пенроуз выпускает книгу «Новый разум императора. О компьютерах, сознании и законах физики» (The Emperor's New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics). Книга стала заметнейшей вехой в дискуссиях, ведущихся вокруг феномена сознания и проблем построения мощных систем искусственного интеллекта (ИИ).
Главный тезис Пенроуза: «Сознание не поддается расчету и функционирует не алгоритмически… Мозг – это не компьютер». С помощью логических аргументов, привлекая известные факты физики и математики, Пенроуз показывает, какие вещи о сознании можно установить, а какие нет. Демонстрирует, что в человеческом мышлении есть такие аспекты, которые никогда не удастся повторить с помощью машины. Что имеется некая внутренняя, непостижимая пока связь между квантовыми эффектами взаимодействия субатомных частиц в живом организме и нашим мышлением («квантовое сознание»). В конечном же счете из этого выводится твердое заключение, что «искусственный интеллект» невозможен, поскольку значительная часть сознания, а может и все оно целиком, не является по природе своей алгоритмическим. Так что прежде, чем поднимать вопрос об искусственном интеллекте, необходимо разобраться с физическими процессами, сознание образующими.