Другое дело, если машина будет специально пытаться выглядеть человеком, не прибегая к подсказкам. Даже если ей «всего лишь» удастся обмануть эксперта и заставить поверить, что она – человек, это уже будет значительным шагом на пути к искусственному интеллекту.
Ведь чтобы ввести подготовленного эксперта в заблуждение, машина должна будет неплохо разбираться в людской психологии и достаточно глубоко понимать, что такое быть человеком, а это уже совсем не мало. Но, конечно, это не мышление в обычном понимании, а очень достоверное подражание мышлению.
Между явлением и его имитацией – огромная разница. Бездушному механизму перехитрить грамотного эксперта чрезвычайно сложно. Например, можно придумать какую-нибудь интеллектуальную ловушку.
Вот пример. Представьте, что если в рамках теста Тьюринга вам разрешили задать всего один вопрос, каким бы он был?
Кибернетик Дуглас Хофштадтер3 задал бы испытуемому такой: «Если в рамках теста Тьюринга вам разрешили задать всего один вопрос, каким бы он был?». Очень интересно услышать рассуждения машины на этот счёт.
Пожалуй, всё говорит за то, что машина, строго устроенная по принципу Тьюринга – это тот же автомат, состоящий из логических элементов и управляемый простыми законами. Но это явно не искусственный интеллект. Никакие модели и математические конструкции не приведут к автоматическому появлению сознания. Автомат не способен к чувствам, переживаниям, внутреннему монологу с самим собой.
Более перспективным представляется проект создания полноценной модели мозга.
Мозг – материальная структура, поэтому никаких принципиальных научных ограничений по созданию его точной копии на подходящей материальной основе, нет. Просто это невероятно трудная задача. Но она не противоречит логике естественнонаучного подхода и фундаментальным законам природы.
Насколько скорость обработки информации в мозге соотносится с возможностями компьютера?
По расчётам, для правдоподобного моделирования мозга необходим компьютер со скоростью 100 000 000 000 000 000 операций в секунду. Кстати, это примерно соответствует возможностям уже существующих самых мощных вычислительных машин. Как же тогда добиться решающего технологического прорыва?
Есть два способа решения задачи.
Во-первых, можно с помощью компьютера сымитировать работу миллиардов нейронов. Здесь всё зависит от будущей мощности суперЭВМ. Задача колоссальная по своему масштабу, но принципиально реализуемая при необходимом уровне технологий. Скорее всего, квантовый компьютер способен её решить.
Во-вторых, можно методом последовательного анализа установить местоположение каждого