Диссертация (1148966), страница 23
Текст из файла (страница 23)
И само постоянное пополнение интернета новым содержанием отчастипроисходит именно потому, что имеющейся информации всегда недостаточно.Поэтому констатируем, что любой набор инструкций КК столкнется снепредусмотренным в нём запросом.Одно из объяснений невозможности записать все мыслимые вопросыопираетсянааксиомуобесконечностиязыка,принятуюнекоторымилингвистами. «Бесконечность – это одно из самых фундаментальных свойствчеловеческого языка <...>»154.
Утверждается, что ни один из естественных языковне содержит конечного набора предложений155. Очевидно, что невозможнозаписать заранее все предложения, если их бесконечно много. Природа этойбесконечности нуждается в прояснении, речь идет не об актуальной, а опотенциальной бесконечности: сколько бы ни было произнесено предложенийили слов, всегда есть место для новых. Насколько бы ни были полныфразеологические и толковые словари, их приходится пополнять: рождаютсяновые слова и новые устойчивые выражения, к тому же у старых появляютсяновые значения.Бесконечность языка часто проясняют через возможность постоянногоудлинения предложений.
«Не существует самого длинного предложения (любоепредложение-претендент может быть увеличено путем добавления к нему, кпримеру, «Мэри думает, что…»)»156. Но нас такой ход не устраивает. В154Lasnik H. Syntactic Structures Revisited. Cambridge, MA: MIT Press, 2000. P. 3.Epstein S., Hornstein N. Letter on ‘The future of language’ // Language. 2005. No. 81. P. 4.156Hauser M.D., Chomsky N., Fitch W. T. The faculty of language: What is it, who has it, and howdid it evolve? // Science. 2002. No.298.
P. 1571.155106естественном языке предложения имеют предел синтаксического расширения, даи к тому же такое расширение может быть задано в программе. Скорее дело в том,что носители языка в то же самое время являются и его производителями. Людиобладаютспособностьюпроизводитьновыепредложенияислова.Вповседневной коммуникации появляется содержание, неизвестное до этого ниодному из участников и вообще кому бы то ни было. Поэтому машине, чтобыподдерживать с нами диалог, также необходимо такое умение. Постоянная угрозапоявления непредсказуемых вопросов означает, что программа должна уметьсамостоятельно реагировать на оригинальные фразы, не заложенные в неёизначально.
Таким образом, первый способ – максимальное расширение базыданных – не работает.Мы переходим к рассмотрению второго способа решения проблемынепредусмотренныхвнешнихзапросов–конструированиюкреативнойпрограммы. На отсутствие у компьютерных программ креативности, способностик созданию чего-либо оригинального, не прописанного в них заранее, указывалауже в первой половине XIX в. первый программист в истории леди Ада Лавлейс.По поводу аналитической машины Бэббиджа она писала: «Аналитическая машинане претендует на создание чего-либо нового. Она может делать лишь то, что мыумеем ей приказать»157. Оператор КК должен выполнять только то, что написанов книге инструкции, а даже если он по какой-либо причине, допустим в знакпротеста против эксплуатации, выдаст иероглифы совсем не из тех корзинок, чтобыло предусмотрено, такие действия просто будут считаться техническим сбоем.Сегодня может возникнуть сомнение в адекватности замечания Лавлейс,адресованного недостроенной механической вычислительной машине Бэббиджа,для описания возможностей современных компьютеров.
Такие подозрения легкоразвеять, указав на то, что аналитическая машина – это универсальнаявычислительная машина и по сути своей отличается от современных ЭВМ лишьобъемом памяти и скоростью вычислений. Мы не можем запустить Microsoft157Тьюринг А. М. Вычислительные машины и разум // Хофштадер Д., Деннет Д.
Глаз разума.Самара: Бахрах-М, 2003. C. 56.107Word на машине Беббиджа лишь потому, что у той отсутствует необходимыйобъем памяти158. Либо нам придется отказаться от тезиса Тьюринга-Черча оравных возможностях различных физических способов исчисления, либооспариватьправотузамечанияледиЛавлейсприменительноклюбымкомпьютерам.Сам Тьюринг был знаком с аргументом Лавлейс, он упоминал его в рядувозражений против того, что машины могут мыслить. И трактовал его так: еслимашины не могут создать ничего нового, что не было бы результатомдействующих в них алгоритмов, следовательно, они не могут мыслить.
Отвечаяна аргумент Лавлейс, Тьюринг свел его к невозможности для машин удивлятьнас. Хотя, на наш взгляд, это несущественно для того, что хотела сказать Лавлейс.Удивить человека может всё что угодно, вплоть да упавшего на него кирпича.Напротив, оригинальные вещи не для всех и не всегда будут удивительны.Способность к творчеству присуща многим людям, думая над одной и той жезадачей они могут прийти к оригинальным, креативным, но похожим, а потому инеудивительным решениям. Одна и та же новая, доселе неизвестная, мысль можетнезависимо появляться у разных людей. В истории науки это неоднократнослужило причиной конфликтов на почве оспаривания первенства в создании тойили иной теории. Умение додумывать новое проявляется и на уровне обыденныхкоммуникаций, мы чаще всего не проговариваем свои мысли до конца, но лишьобозначаем их направления.
Получив новую информацию вместе с коллегами, мыможем сразу начинать обсуждать выводы из неё, не объясняя ход рассуждений,предполагая, что коллеги уже сами их проделали. Или, одновременно услышавнекий намек, один приятель может спросить другого: «Ты думаешь о том же, очем и я?». И от программы, симулирующей разговор, мы вправе будем ожидатьдостаточной степени креативной догадливости.Создание обучающихся машин – это один из подходов, обещающих решитьпроблему правдоподобной реакции на новую информацию, отсутствующую в158Hutchens J. Conversation Simulation and Sensible Surprises // Epstein R., Roberts G., Beber G.Parsing the Turing Test.
New York: Springer, 2008. P. 326.108базе данных.Предполагается,чтообучение позволитвключатьновуюинформацию в базу данных программы и тем самым делать операбельнымилюбые неизвестные программе слова и фразы. Многие онлайн чат-ботыпополняют свои базы данных благодаря переписке с посетителями. А в 2000 годув Израиле стартовал проект, идея которого состояла в разделении команды наинженеров-программистов и лингвистов-психологов.
Первые должны былисоздавать компьютерную платформу, а последние независимо от первых обучатьее так, как будто это был бы ребенок. Но ни одна из обучающихся программ так ине смогла достойно показать себя в игре-имитации. Несколько самонадеяннобыло ожидать, что если не получилось создать программу М, которая проходитТТ, то получится создать программу М1, которая благодаря случайным вводнымданным сама научится проходить ТТ.
Даже если допустить, что удалось создатьэффективные механизмы усвоения поступающих новых слов и фраз, то такоймеханизм все равно не обеспечит своевременной правдоподобной реакции.Программа сможет пользоваться выученным уроком только в следующий раз итем самым будет всегда запаздывать относительно креативного собеседника.Трудность с выяснением того, обладают ли и могут ли обладатькомпьютеры креативностью отчасти заключается в том, что само определениепонятия креативности как творческой способности к созданию принципиальнонового несколько туманно.
Тем более сложно было бы сейчас определитькреативность через её нейрофизиологические основания. Пока о причинахналичия креативности у человека мы можем только выдвигать гипотезы.Возможно,нашитворческиеспособностикак-тосвязаныс«факторомпроизвольности», задающим смену субъективных состояний159, возможно, что счем-то другим. Но если мы не можем точно определить что-то, это не значит, чтоэтого нет.
В конце концов, для определения феномена, ускользающего от нашегоописания, можно попробовать применить некий формальный тест. Собственно,так и поступил Тьюринг с интеллектом. Для определения степени креативности159Дубровский Д. И. Психические явления и мозг. М: Наука, 1971. C. 304.109американским психологом Гилфордом были предложены тесты креативности160.Например, испытуемого спрашивают, для каких целей можно использоватьстакан. Единственный вариант ответа чтобы пить воду покажет низкийуровень креативности. Соответственно, большее количество ответов или дажеоригинальное рассуждение о диалектике стакана161 укажет на большуюкреативность. Имеющиеся в нашем распоряжении программы чаще всего несмогут дать даже одного уместного «нетворческого» ответа.
Такого рода тестынаправлены на тех, кто уже умеет говорить, а выше было указано на то, чтокреативность сама является условием диалога.В этой связи следует обратить внимание на тест, названный в честь Лавлейси идеально подходящий для обнаружения креативности у компьютеров, хотя онзадумывался как полная замена ТТ162. Тест Лавлейс (далее ТЛ) функционируетчерез выявление эпистемических отношений S между создателем H, ипроизводным о, которое выдает созданный Н искусственный агент А, то естьтаких отношений, при которых Н не может объяснить о. Применение ТЛ позволитещё до игры-имитации отсеять искусственных агентов, просто выполняющихзаложенные в них инструкции.
ТЛ определяется следующим образом:«Искусственный агент А, спроектированный Н, пройдет ТЛ тогда и толькотогда, когда:1. А производит о;2. А произвел о не в результате случайной неполадки аппарата, а врезультате процесса, который А может повторить;3. Н (или кто-то, кто знает, что знает Н и располагает ресурсами Н) неможет объяснить, как А произвел о, апеллируя к архитектуре, базеданных и основным функциям А»163.160Кравченко А.И. Общая психология. М.: Проспект, 2011. С.232.Ленин В.И.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
