Новости Библиотека Учёные Ссылки Карта сайта О проекте


Пользовательский поиск





предыдущая главасодержаниеследующая глава

ПОЛЕМИКА И ЕЕ ИЗДЕРЖКИ

(по поводу спора "машина и творчества")

И. ГРЕКОВА

Может ли машина мыслить? Способна ли машина к самостоятельному творчеству?

Споры на эту тему стали уже привычными. Время от времени они затухают и возникают снова. Ну что же, в этом ничего плохого нет. Рассуждения о возможности «машинного мышления» дают повод лишний раз задуматься о том, что такое интеллектуальный процесс. Но при этом очень важно освободиться от привычных мнений и преодолеть тривиальность распространенных стереотипов. Может быть, поэтому интересно разобраться в содержании ведущихся на эту тему горячих споров. Как правило, такие дебаты ничем не кончаются: обе стороны выходят из этих словесных стычек еще больше, если это возможно, убежденными каждая в своей правоте.

В чем же все-таки дело и о чем спор?

С первого взгляда он может показаться беспредметным, надуманным. Самая форма вопроса подозрительно напоминает известную средневековую формулу: «Может ли всемогущий бог создать такой тяжелый камень, которого сам поднять не может?» По этому вопросу в свое время велись оживленные диспуты.

Многим кажется, что причина спора в недостаточной определенности понятий, о которых идет речь: стоит людям по-хорошему договориться, что такое «машина» и что такое «творчество», как все станет ясно.

Однако дело тут вовсе не в определениях. Когда речь идет о широко известных и часто употребляемых понятиях, точные словесные формулировки мало чем могут помочь. Возьмем, например, определение слова «стол» в толковом словаре русского языка: «предмет мебели в виде широкой горизонтальной доски на высоких опорах, ножках». Вряд ли такое определение способно уточнить или обогатить наше представление о столе. И вообще живое содержание понятия формируется обычно не его определением, а всем опытом общественной жизни и практической деятельности людей, всей системой ассоциаций, образов, аналогий и даже эмоций, связанных с тем или иным предметом или явлением. Коротко можно всю эту систему назвать «ассоциативной базой» понятия.

Возникает вопрос: но ведь содержание памяти и запас представлений у разных людей различны? Значит, и смыслы понятий не могут для них быть одинаковыми?

Именно так! Нет и не было двух людей, которые вкладывали бы в одно и то же понятие в точности один и тот же смысл. Речь может идти только о приближенном (в общих чертах) совпадении смыслов. Такое совпадение встречается, когда мы наблюдаем группу людей с примерно одинаковой психологией, общей культурой, общим запасом сведений. Если же общей ассоциативной базы нет, люди могут понимать под одними и теми же словами совсем разные вещи.

Так, по-видимому, обстоит дело и в спорах о «машинном творчестве». Недаром в них обычно скрещивают оружие представители двух типов мышления: гуманитарного и инженерно-математического. Внешне в этих спорах сталкиваются готовые, законченные мнения, по существу же противоречат друг другу породившие их ассоциативные базы.

В процессе исторического развития общества понятия тоже не остаются неизменными: они развиваются, наполняясь новым содержанием, или отмирают. Возьмем, к примеру, понятие «машина» - ясно, что смысл и содержание этого понятия для нас совершенно иные, чем для людей прошлого века. То же самое на наших глазах произошло с понятием «космос» - вместо туманных философских отвлеченностей возникли вполне конкретные, земные ассоциации.

Итак, смыслы слов, выражений, понятий в процессе исторического развития неизбежно меняются. И, естественно, приоритет в овладении понятиями принадлежит тем, кто чаще с ними сталкивается, кто непосредственно с ними работает. «Доказательство пудинга в том, что его съедают» - гласит английская поговорка. Нет сомнения - инженер или математик вкладывает в понятие «машина» или «автомат» более адекватное, более богатое, более современное содержание, чем, скажем, литературовед или историк. С другой стороны, несомненно (хотя и менее очевидно), что и представитель гуманитарной науки имеет перед инженером или математиком некоторое преимущество: содержание понятий «мышление», «творчество» у него более богатое - гуманитарий о них больше думает и чаще пользуется ими.

И если мы зачастую встречаемся с узким, однобоким и устаревшим представлением о «машине» в гуманитарной среде, то нередко встречается и среди инженеров поверхностное, нигилистическое, обедненное отношение к понятию «творчество». Первые (кстати, весьма скромные) успехи машин в моделировании отдельных творческих функций человека некоторые энтузиасты машинной техники спешат объявить полноценными образцами такой деятельности, чуть ли не отменяющими надобность в человеке как творце и организаторе. Именно такие горе-энтузиасты с их лозунгом немедленной математизации и автоматизации всех видов умственной деятельности человека повинны во многих недоразумениях, возникающих вокруг проблемы «машина и творчество».

Естественно, когда спор ведется без взаимного понимания, он бесперспективен. Единственным путем к установлению если не истины, то хотя бы доступного в настоящее время приближения к ней может стать расширение и обогащение ассоциативной базы понятий, причем не для одной, а непременно для обеих сторон. Речь идет не о том, чтобы (как думают некоторые) растолковать «отсталым гуманитариям», что такое современная машина, а о том, чтобы по возможности спорить об одном и том же без полемических перехлестов и взаимных обвинений. Надо попробовать разобраться в корнях разногласий, сблизить точки зрения на основе взаимного понимания. Гораздо полезнее понять, в чем права противная сторона, а не в чем она ошибается.

Итак, вернемся к предмету спора. Вопрос, поставленный нами сначала в наивной форме: «Способна ли машина к творчеству?»,- можно развернуть несколько подробнее и строже, например в следующем виде: представляет ли собой мышление, творчество и т. п. исключительную прерогативу человеческого мозга или же в принципе возможно существование мыслящей материи в иных формах, например в виде искусственных созданий человека?

Возникновение такого вопроса в наше время вполне естественно. Машины (или, как ученые предпочитают говорить, автоматы) за последние годы с фантастической быстротой стали овладевать рядом функций, которые от века представляли собой прерогативу человека, относились к его умственной, творческой деятельности. Современные машины управляют производственными процессами, боевыми действиями, конструируют технические устройства, несут диспетчерскую службу, играют в шашки, шахматы и другие игры, выводят формулы и теоремы, «сочиняют» стихи и музыку. Машины привлекаются к учебному процессу в качестве «репетиторов» и «экзаменаторов». Ведутся работы в области машинного перевода, машинного реферирования научных статей и т. п. В будущем, без сомнения, возможности машин будут расти, а сфера их деятельности расширяться. Значит ли это, что машине доступны мыслительные функции человека? Значит ли это, что машина способна «творить» в подлинном смысле слова?

На этот вопрос разные специалисты отвечают по-разному.

Например, К. Штейнбух дает определенно положительный ответ. Да, утверждает он, машины и вообще искусственные создания человека способны к мыслительной деятельности. Представление, что мысль есть специальная функция человеческого мозга, он объявляет безнадежно устаревшим и вредным для развития науки. Переворот в научном сознании, связанный с открытием иных, отличных от человеческого мозга носителей мысли, он сравнивает с переворотом Коперника, заменившего геоцентрическую систему мира гелиоцентрической.

Положительно оценивают возможности машинного творчества и многие другие видные ученые. Например, академик В. М. Глушков пишет: «...принципиально ясна техническая возможность построения систем машин, которые могли бы не только решать отдельные интеллектуальные задачи, но и осуществлять комплексную автоматизацию таких высокоинтеллектуальных творческих процессов, как развитие науки и техники... Во второй половине XX столетия задача широкой автоматизации умственного труда стала не только гипотетической возможностью, но и реальной исторической необходимостью».

Нет недостатка и в представителях противоположной точки зрения. Наиболее отчетливо и определенно она развита, пожалуй, в статье П. Палиевского «Мера научности» и в других его выступлениях. Эта позиция вкратце сводится к следующему: все естественное, природное имеет тем самым неизмеримое преимущество над всем искусственным, специально изготовленным, все подлинное - над любой имитацией. Корни этого преимущества П. Палиевский видит в том, что все естественное связано с неисчислимым, неисчерпаемым богатством мира, его самодвижением и саморазвитием, тогда как в искусственных созданиях эти связи отсутствуют. Представителей противоположной точки зрения автор иронически называет «энтузиастами изготовительства».

Не в столь развернутой и категорической форме, но не менее определенно протестуют против вторжения машин в высшие виды умственной человеческой деятельности некоторые ученые гуманитарного профиля. Попытки воспроизвести эти виды деятельности на уровне автоматов кажутся им убогими, неполноценными, заранее обреченными на неудачу.

Именно эти две точки зрения (может быть, выраженные не так резко) и сталкиваются во всех спорах по поводу «машинного творчества». Назовем их условно «инженерной» и «гуманитарной» (условно потому, что приверженность к той или иной позиции не всегда точно соответствует профессии ее «носителя»). «Инженерная» точка зрения по поводу возможностей машин в области мысли и творчества варьируется в пределах от решительного «да!» К. Штейнбуха до менее определенного, но вполне благожелательного «а почему бы и нет?». Напротив, «гуманитарная» точка зрения яростно сопротивляется самой идее «машинного творчества», считает ее профанацией, наглым вторжением в некое «святая святых», сигналом грозного наступления «мира роботов» на «мир людей». Многие доводы, приводимые в защиту этой точки зрения, выглядят довольно убедительно: в самом деле, феномен творческой деятельности человека очень сложен (чтобы не сказать - неизмеримо сложен), и все попытки его моделирования, по крайней мере в настоящее время, выглядят по сравнению с подлинником крайне примитивными и несовершенными.

Формируя свою точку зрения в споре, каждый его активный или пассивный участник опирается, конечно, на свою ассоциативную базу. Причем решающими элементами этой базы оказываются в данном случае не мысли и факты, а эмоции. Корни разногласий не в логике, а в сфере эмоциональных предпочтений и отталкиваний.

Здесь же корни несомненно имеющегося (хотя иногда и скрытого) антагонизма спорящих. При этом «инженерная» точка зрения обычно выступает в роли нападающей, а «гуманитарная» - обороняющейся стороны.

Попытаемся разобраться - хотя бы в грубых чертах - в эмоциональных истоках этого антагонизма.

Начнем с того, что эмоциональная окраска понятия «машина» (или «автомат») для спорящих резко различна.

Сторонник гуманитарной позиции представляет себе автомат «в общем виде», отчужденно и отвлеченно. Для него автомат - нечто сложное, малопонятное, могущественное, но бездушное и отчасти враждебное человеку. Ассоциативное поле, связанное с понятием «автомат», лежит для него где-то между уличными автоматами (от которых, как известно, добра не жди) и многочисленными «роботами» научно-фантастической литературы, которые, конечно, говорят, понимают речь, но бессердечны, своенравны и страшноваты. В сознании некоторых гуманитариев мифические «роботы» населяют будущее, подобно злым духам, населяющим мир в представлении первобытного человека.

Для инженера или математика, непосредственно имеющего дело с автоматами, машина - это «свой брат», не таящий в себе ничего ни страшного, ни загадочного (кстати, термин «робот», столь популярный в гуманитарной среде, специалистами употребляется не часто). Напротив, автомат подчас вызывает раздражение именно своей беспомощностью и «глупостью»: малым объемом памяти, недостаточным быстродействием - словом, вполне реальными недостатками. Зная эти недостатки, специалист примерно представляет себе и пути их преодоления, и трудности, ждущие его на этих путях. Его отношение к машинам по своей природе не мифологично, а конструктивно. Возможности машин он оценивает трезво и здраво, а главное, не склонен ставить какие-то границы этим возможностям. Для инженера-исследователя гипотеза о том, что возможности машин имеют границы, просто не нужна. Ясно, он недоволен, когда ему пытаются такие границы навязать. В этом первое эмоциональное различие.

Отметим и другое. В полемическом антагонизме, сталкивающем стороны в споре «машина и творчество», известную роль играет один ходячий предрассудок, на котором стоит остановиться отдельно. Этот предрассудок касается научной методологии и довольно распространен в инженерной среде. Он состоит в том, что науки якобы делятся на «подлинные» (т. е. точные) и науки, так сказать, «второго сорта» (гуманитарные). Для первых характерен количественный метод исследования, применение математического аппарата и связанная с ним непререкаемость выводов. Для вторых, напротив, характерна неясность, расплывчатость, качественный (а значит, неубедительный) характер аргументации. С этой точки зрения имени науки заслуживает только то, что выражено количественными, математическими законами, все остальное - пустые слова, «сотрясение воздуха».

Такой нигилистической позиции в отношении гуманитарных наук придерживаются (в явной или скрытой форме) многие инженеры, физики, математики. Привыкнув к лаконичной и строгой количественной форме выражения истин на материале своих наук, они слишком легко скидывают со счета любое научное построение, если оно носит словесный характер, а не облечено в форму уравнений. Многим специалистам в области точных наук свойственно некое физико-математическое чванство, нередко проявляющееся с самых первых годов обучения. Рассказывают, что когда-то один известный ученый, открывая совместный вечер студентов физического и механико-математического факультетов МГУ, начал свою вступительную речь такими словами: «Физиков и математиков роднит чувство абсолютного умственного превосходства над студентами всех остальных факультетов». (Справедливость требует отметить, что теперь среди физиков и математиков такая позиция менее распространена и процветает по преимуществу в среде инженеров, применяющих математические методы.)

Если рассуждать здраво, то оснований для подобного чванства нет никаких. Слов нет, количественные, математические методы служат мощным средством исследования явлений окружающего мира, но было бы ошибкой провозглашать их универсальными и единственно научными. Надо помнить, что истину, добытую математическими методами, нет оснований возводить в ранг непререкаемых. Только в чистой математике возможно выведение правильных следствий из произвольных (аксиоматически выбранных) предположений; здесь проверяется не истинность тех или других аксиом и следствий, а правильность цепочки логических умозаключений, связывающих исходные посылки с выводами. В любой другой науке ситуация оказывается более сложной. Никакой самый совершенный математический аппарат не может сам по себе придать истинность научным выводам. Важно другое: адекватна ли действительности математическая модель, положенная в основу исследования? Если нет, исследование и вытекающие из него выводы ложны.

Построение математических моделей и их количественное изучение дали, как известно, блестящие результаты при решении физических и технических задач. За последние десятилетия область применения математических моделей необычайно расширилась. Математические модели становятся ценным подспорьем в биологии, медицине, языкознании, экономике, военном искусстве. Однако нельзя забывать, что каждая из этих наук имеет дело с феноменами несравненно более сложными, чем объекты изучения классических точных наук. В связи с этим математические модели играют здесь не основную, а подсобную роль.

Что касается тех наук, которые занимаются самыми сложными общественными явлениями - скажем, искусством,- то в них методы математического моделирования делают еще только первые шаги. Пока что в классических гуманитарных науках (эстетика, литературоведение и т. п.) математические методы играют более чем скромную роль и полученные с их помощью результаты ни в какое сравнение не идут с результатами, добытыми традиционными описательными методами.

Вряд ли и в будущем развитие гуманитарных наук пойдет по пути сплошной формализации и математизации. Математический аппарат (по крайней мере в том виде, в каком он сейчас существует) недостаточно гибок для того, чтобы освоить ряд существенных категорий, таких, например, как «сходство», «приемлемость», «важность», «содержательность» и другие. Попытки перевести эти категории на чисто количественный язык «больше - меньше» зачастую приводят к огрублению и искажению действительности. Пока что в сложных ситуациях такой, казалось бы, ненадежный, малоточный аппарат, как словесное описание, оказывается и точнее, и богаче формулы. Тем не менее со стороны представителей точных наук нередко наблюдается по отношению к гуманитариям этакая позиция завоевателя. Как выразился один из них, «нет наук не математизируемых, есть только еще не математизированные». Подобная позиция не может не вызвать со стороны гуманитариев ответной - оборонительной - реакции.

Помимо основных - эмоциональных - корней спора «машина и творчество», взаимное непонимание сторон основано еще на некоторых ходячих заблуждениях, причина которых - просто недостаточная осведомленность.

Остановимся на некоторых возражениях против возможности «машинного творчества», с которыми чаще всего приходится встречаться в спорах.

Одно из них состоит в следующем: творчество есть создание нового, а машина способна только к тем действиям, которые заранее заложены в нее, запрограммированы ее создателем - человеком.

Это возражение несостоятельно: оно основано на устаревшем наивном представлении об автомате как устройстве, все действия которого в точности предопределены программой. Такими были автоматы на заре развития этой техники, но сегодня разрабатываются (и уже применяются) высокоорганизованные устройства, способные, подобно человеку, обучаться и самообучаться, совершенствуя свою программу на основе опыта. Автомат, снабженный вначале лишь примитивной и несовершенной программой, вступает во взаимодействие с окружающей средой, получает от нее информацию, в соответствии с ней корректирует свои действия, вырабатывает себе программу, оптимальную для данной ситуации. Именно таким автоматам (обучаемым и самообучающимся) принадлежит будущее, только им доступно воспроизведение высших функций человеческого мозга.

Утверждать сегодня, будто автомат не способен к самостоятельным действиям, не может создать ничего нового, это все равно что сказать: ни один человек никогда не создаст ничего, нового, так как все его действия предопределены комбинацией генов, полученных от отца и матери.

Тут может возникнуть иронический вопрос: так что же, автомат обладает свободой действий, свободой воли?

Да, известной свободой действий он обладает (со «свободой воли» торопиться не будем, так как здесь аналогия пока что сомнительна).

В спорах на тему «машина и творчество» высказанное положение об «известной свободе действий» автомата часто подвергается резкой критике. Оно рассматривается чуть ли не как идеалистическое. Только подумать: автомат - и свобода действий!

На самом деле все обстоит очень просто: способность автомата к непредсказуемым («произвольным») действиям обеспечивается вводом в программу того или иного «генератора случайных ходов». Представьте себе, например, что вам предстоит выбор между двумя действиями: а) идти направо и б) идти налево. Опыта, диктующего выбор направления, у вас нет; приходится выбирать его наугад. Вы подбрасываете монету и, если выпал герб, идете направо, а если решка - налево. Постепенно, повторяя опыт, вы можете сориентироваться в обстановке и убедиться, что вам выгоднее чаще ходить направо, чем налево. Тогда вы можете разыграть свой ход так, чтобы вероятнее был исход «направо», например, подкинуть две монеты и, если хотя бы на одной из них выпадает герб, идти направо, а если на обеих решки, идти налево.

Аналогичный механизм (только, разумеется, в гораздо более сложной форме) кладется и в основу случайных, заранее не предсказуемых действий машины. Применяя такие действия и наблюдая реакцию внешней среды, машина как бы ориентируется в обстановке, «нащупывает» правильный образ действий. Первоначальное бессмысленное, хаотичное поведение постепенно под влиянием сигналов от внешней среды (или от обучающего) превращается в осмысленное, целесообразное. Заметим, что сходная процедура (так называемый «метод проб и ошибок») часто лежит в основе процесса обучения или самообучения человека.

Часто высказывается пренебрежительный взгляд на случайность как источник нового. Он несправедлив. В основе многих новых явлений в той или иной форме лежит случайность. Общеизвестна роль случайных мутаций в биологии. Именно в результате этих мутаций возникают новые формы живых организмов, без чего невозможен прогресс в живой природе. Селекционеры для выведения новых видов также пользуются управляемыми, искусственно вызванными мутациями.

Многие научные открытия возникли в результате случайного стечения обстоятельств (легенда о «ньютоновом яблоке» вряд ли соответствует истине, но она характерна как дань представлению о случайности в науке). Да и в искусстве случайность нередко обладает известной «творческой силой». Вспомните калейдоскоп - элементарную «машину», предназначенную именно для творчества, хотя и весьма примитивного. В трубке со стеклянными перегородками случайным образом перемешиваются цветные стекла; отражаясь в зеркалах, они образуют причудливые узоры, иной раз довольно красивые. Существуют приемы изготовления тканей, узор которых образуется чисто случайным образом. Известно, что некоторые художники (среди них Леонардо да Винчи!) черпали образы своих картин в случайных пятнах плесени на стене, в нагромождениях облаков и т. д.

А в литературе? Каждый писатель знает, к какому иногда неожиданно яркому художественному эффекту может привести случайная описка, обмолвка... Курьезный пример. Однажды я получила телеграмму: «Поздравляю Новым годом, желаю здоровья, успехов, удали». Телеграмма имела успех, но потом выяснилось, что он вызван опечаткой: последнее слово в оригинале было не «удали», а «удачи»...

Разумеется, творчество далеко не исчерпывается- случайностью, но безусловно содержит ее как один из своих элементов. По-видимому, всякая творческая деятельность представляет собой сплав случайных элементов с элементами организующими, дисциплинирующими.

В общих и грубых чертах любой творческий процесс можно условно разделить на два этапа: подготовительный и отборочный. На первом этапе создается множество «заготовок», или возможных вариантов. На втором этапе производится их «просеивание», отбрасывание негодных и окончательный выбор одного - лучшего. Нет сомнения, что машина с ее огромным быстродействием, способная не уставая и не выдыхаясь перебирать необозримое множество вариантов, может существенно помочь человеку на первом этапе.

Рассмотрим в качестве примера работу инженера-конструктора, создающего техническое устройство определенного назначения. Ему приходят в голову кое-какие варианты, но он далеко не уверен, что предусмотрел все возможные. Завтра (если не сегодня) он обратится за подсказкой к машине, которая предложит его вниманию множество вариантов, среди них могут оказаться и весьма удачные, которые самому конструктору не пришли бы в голову...

Ну, скажут скептики, этот пример неубедителен. Ведь все-таки творчество конструктора - это не художественное творчество. Хорошо, возьмем другой пример.

Каждому литератору знакомы моменты поисков «нужного слова», когда единственно необходимое в данном контексте слово прячется, выскальзывает из рук, а вместо него навязчиво вылезают другие, похожие по смыслу, но не совсем те... Плохо ли было бы, если бы он имел возможность обратиться к машине, которая мгновенно выдала бы ему ряд слов, близких по значению к тем, которые приходят в голову? Машина могла бы выдать и ряд других, ассоциативно связанных с искомыми.

Конечно, некоторым литераторам обращение к машине за творческим советом покажется кощунственным; но примирились же они в конце концов с заменой гусиного пера стальным, стального - авторучкой, авторучки - машинкой?

Лично мне такое использование машины-справочника, машины-советчика не кажется ни кощунством, ни нелепостью (разумеется, если обращение к машине обставлено со всем возможным комфортом и не требует специальных акций вроде поездки в вычислительный центр и включения данного запроса в план работ). Опыт учит, что любое внедрение техники в область творческого труда сначала встречается в штыки приверженцами старого Пегаса, но затем становится общепринятым и делает свое дело.

Итак, на первом, подготовительном этапе творчества машина безусловно может помочь человеку. Как же обстоит дело со вторым этапом - отборочным?

Вне сомнения, гораздо сложнее. Отобрать среди множества вариантов наилучший, единственно нужный, конечно, много сложнее, чем эти варианты заготовить. В отборе, отсечении лишнего - подлинная функция творца. Знаменитый скульптор Огюст Роден так описывал процесс создания статуи: «Я беру глыбу мрамора и отсекаю все лишнее». О творческом процессе как «отбрасывании лишнего», «снятии покровов» говорит и Л. Н. Толстой. Помните, как художник Михайлов в романе «Анна Каренина» работает над рисунком фигуры человека, находящегося в припадке гнева? Случайное (!) пятно стеарина оживило для него начатый рисунок, дало человеку новую позу. «Фигура эта жила и была ясно и несомненно определена. Можно было поправить рисунок сообразно с требованиями этой фигуры, можно и должно даже было иначе расставить ноги, совсем переменить положение левой руки, откинуть волосы. Но, делая эти поправки, он не изменял фигуры, а только откидывал то, что скрывало фигуру. Он как бы снимал с нее те покровы, из-за которых она не вся была видна; каждая новая черта только больше выказывала всю фигуру во всей ее энергической силе, такою, какою она явилась ему вдруг от произведенного стеарином пятна».

Итак, подлинное творчество - это отбор, «отсечение ненужного», «снятие покровов»...

Напрашивается мысль, что на втором, отборочном этапе машина уже не может помочь человеку. И все же это не совсем так.

Во-первых, отбор бывает разный, различной степени сложности. В простейших случаях отбор сводится к тому, что из созданных (предложенных) машиной случайных комбинаций отбрасываются те, которые не удовлетворяют каким-то формальным требованиям (законам). Так, например, современные машины «сочиняют» музыку. Сначала машина генерирует случайные последовательности звуков, затем из них автоматически отбрасываются те, которые не удовлетворяют правилам гармонии, контрапункта или определенным стилистическим требованиям. Кстати, получаемая таким способом музыкальная «продукция» отнюдь не лишена художественных достоинств и вполне может конкурировать с рядовыми работами музыкантов-профессионалов.

В качестве убедительного примера сошлюсь на следующий факт: одна из телевизионных передач как раз на тему о «машинном творчестве» целиком, с начала и до конца, шла под аккомпанемент музыки, «сочиненной» электронной цифровой вычислительной машиной по программе, составленной музыкантом и математиком Р. X. Зариновым. Зрители не были предупреждены о том, что передачу сопровождает машинная музыка; им об этом сообщили только в самом конце. И что же? Практически никто не заметил в музыке ничего особенного, не заподозрил ее «нечеловеческого» происхождения (впрочем, никто специально не отмечал и каких-либо особых художественных ее достоинств). Во всяком случае музыка воспринималась как вполне «нормальная», не отличающаяся от обычного музыкального сопровождения телепередач...

Так обстоит дело с применением машин на отборочном этапе в самых простых случаях, когда «критерии отбора» могут быть формализованы, сведены к системе правил.

В более сложных случаях (а они типичны для художественного творчества) критерии отбора неясны и не поддаются формализации. В таких случаях функция отбора гораздо ответственнее и пока доступна только человеку с его непревзойденным умением решать нечетко поставленные, не формализованные задачи. Однако значит ли это, что в таких случаях функция отбора в принципе недоступна машине? Нет, не значит.

Речь идет не о сегодняшних крайне несовершенных автоматах - речь идет о завтрашних машинах, способных к обучению и самообучению. Здесь, как и во всех, плохо формализуемых задачах, могут помочь так называемые эвристические программы, когда обучаемый автомат, как бы подражая своему учителю - человеку, перенимая его приемы, воспроизводит в той или иной мере функцию отбора. Уже в настоящее время примерно по такой схеме автоматы обучаются некоторым видам деятельности человека, например работе диспетчера. Возможности эвристических методов огромны. Любопытной их чертой является то, что, начав с простого подражания человеку, автомат через некоторое время тренировки может усовершенствовать свою программу и в принципе даже превзойти своего учителя - человека. Отдельные примеры таких состязаний «человек - машина», в которых обученная машина переигрывает своего учителя - человека, имеются уже и сейчас. Правда, они относятся к сравнительно простым образцам умственной деятельности, но, как говорится, лиха беда начало...

Разумеется, трудности построения эвристических программ огромны, причем с усложнением умственно-психической деятельности, которую требуется воспроизвести, задача усложняется в огромной степени. Но принципиальная возможность обучения автомата некоторым видам неформальной деятельности несомненна.

Среди возражений против «машинного творчества» часто фигурирует одно, близкое к философской концепции, выдвинутой в уже упоминавшейся статье П. Палиевского: ничто «искусственное», никакое «подражание» не может, по существу, обладать всей полнотой и полноценностью имитируемого объекта, так как в любом искусственном всегда будет не хватать «чего-то», присутствующего в неискусственном, природном.

Эту точку зрения трудно опровергать именно в силу ее крайней неопределенности. Поди докажи, что в твоих искусственных созданиях есть это неуловимое «что-то»! Ситуация напоминает известное требование: «Пойди туда, не знаю куда, принеси то, не знаю что». Единственный возможный путь спора с такой позицией - конструировать убедительные аналогии.

Как известно, человечество создало искусственное устройство - самолет, первоначально задуманный как имитатор летательной способности птицы, но быстро оторвавшийся от своего имитаторского амплуа и начавший вполне самостоятельную жизнь. Вряд ли кто-нибудь будет сомневаться в полноценной способности самолета именно летать и делать это по ряду признаков лучше птицы, хотя у последней есть все преимущества «естественного и живого». Все дело в том, что к формулировке «машина летает» мы уже привыкли, а формулировка «машина думает» или «машина творит» все еще кажется нам дикой.

Конечно, можно утверждать, что птица летает совсем в другом смысле, чем «летает самолет», и в этом есть своя правда. Формулировка «машина думает» также предполагает некоторое изменение понятия «думать». Мы уже привыкли к термину «машинная память» - это удобный способ говорить о процессах, происходящих в машине. Стоит ли «с пеной у рта» возражать против таких расширенных словоупотреблений, да еще придавать этим возражениям статус философской позиции?

Впрочем, с философски развернутой формой отрицания в споре «машина и творчество» приходится встречаться не так уж часто. Гораздо больше распространена другая форма, которую можно назвать «отрицанием с переменной базой». Она сводится к тому, что за подлинные образцы мышления и творчества спорящий соглашается признать только то, что еще не достигнуто машиной. Как только какая-то область умственной деятельности человека оказывается завоеванной машинами, граница «подлинности» отодвигается дальше, а отрицание продолжается.

Два-три десятилетия назад такие «отрицатели» соглашались признать за машиной только способность вычислять; зато творческая функция составления программы, прибавляли они, машине недоступна. Появление автоматов, составляющих и оптимизирующих программы, заставило их слегка пересмотреть свою позицию - функция составления программы, раз уж она оказалась доступной для машины, была отнесена к нетворческим - за человеком оставалось создание математической модели, выполнение алгебраических преобразований, логических умозаключений... И что же? Во всех этих областях сегодня машина начинает соперничать с человеком... Граница подлинно творческой деятельности отодвигается все дальше, но существование самой границы отстаивается с прежним пылом!

Разумеется, нельзя никому помешать придерживаться такой «переменно-постоянной» точки зрения, но она автоматически отменяет самый предмет спора. Если считать за подлинные образцы мышления и творчества то, что на сегодняшний день еще не освоено машинами, разумеется, ответ на вопросы: «Может ли машина мыслить? Способна ли она к самостоятельному творчеству?» - всегда будет один и тот же: «Нет!»

Остановимся еще на одном возражении ярко эмоционального характера, часто выдвигаемом противниками «машинного творчества». Оно формулируется примерно так: а все-таки машина никогда не сможет полностью заменить человека!

Здесь недоразумение со словом «заменить». Как правило, опыты по моделированию умственных и творческих функций человека ведутся без прямой задачи во что бы то ни стало заменить человека в этих его функциях. Цель опытов другая - моделируя, лучше разобраться в существе моделируемых процессов.

«Заменять» человека машиной имеет смысл только в тех функциях, которые машина выполняет лучше человека. И в этих случаях замена происходит не насильственно, в результате агрессивной деятельности «энтузиастов изготовительства», а мирно, естественно, из соображений удобства и экономической выгодности. Так, например, произошло мирное вытеснение человека машиной из области сложных численных расчетов. В прошлом веке и в начале нынешнего высоко ценились виртуозы-вычислители, способные аккуратно, без ошибок производить сложнейшие расчеты с помощью семизначных таблиц логарифмов. Гд теперь эти виртуозы? Где сами семизначные таблицы? Отпали, упразднены жизнью. В недалеком будущем та жа судьба, вероятно, постигнет и сложные буквенные преобразования (сейчас это искусство, имеющее своих артистов). Далее - очередь формальных доказательств теорем и т. д. Первые попытки применения машин в этих областях делаются уже сегодня. Например, машина выполняет тождественные алгебраические преобразования выражений, заданных в буквенном виде; среди полученных вариантов она выбирает наиболее простые («изящные») по определенному признаку (количество букв, одночленная или многочленная форма и т. д.). Какое облегчение для математиков, особенно рассеянных, которые не умеют выполнить мало-мальски сложное преобразование, не ошибившись в знаке и не потеряв двойки!

Проводятся опыты и по привлечению машин к формальному доказательству теорем. Приведу любопытный факт: в процессе отладки программы для логических умозаключений машине было поручено вывести ряд теорем, относящихся к одному из разделов геометрии. Машина не только справилась с задачей, но и вывела дополнительно две новые теоремы, неизвестные составителям программы!

Итак, «замена» человека машиной происходит своевременно и ненасильственно там, где машина сильнее человека. Что касается высших форм творческой деятельности, то пока человек приспособлен к ним куда лучше, чем машина, и вопрос о «замене» ни сегодня, ни в близком будущем не возникает.

Энтузиасты часто говорят с восторгом об отдельных удачных образцах машинного творчества: музыкальных мелодиях, стихотворениях, которые иногда трудно бывает отличать от созданных профессионалами. Несмотря па внешнюю эффектность таких образцов, они все же не выглядят особенно убедительными. По существу, здесь демонстрируются только отдельные элементы, которые наряду с другими могли бы встретиться и в творчестве человека. Куда более сложная задача композиции, объединения элементов, подчинения их некоему замыслу до сих пор машиной не решена. Не надо забывать также, что на суд публики выставляются не все образцы «машинного творчества», а только некоторые из них, наиболее удачные с точки зрения экспериментатора,- это значит, что функция отбора, просеивания опять-таки выполняется человеком. Это - в области музыки, где успехи «творящих машин» наиболее существенны. Что касается «машинной поэзии», то здесь успехи более чем скромны. Опыты по «машинному сочинению стихов» в лучшем случае доказали, что, пользуясь определенным словарным запасом (т. е., по существу, набором штампов), можно создать предмет, имеющий видимость стихотворения, где все в порядке: фразы грамматически осмысленны, размер соблюден, рифмы проставлены... В настоящее время даже лучшие (специально отобранные!) образцы «машинной поэзии» читаются скорее как пародии на убогое творчество стихотворца-ремесленника, чем как полноценные стихи. Кроме того, нельзя забывать, что эти образцы чаще всего известны нам не в подлинниках, а в переводах (количество «машинных» стихов отечественного производства ничтожно). Работа же переводчика может до неузнаваемости «очеловечить» исходный машинный текст.

Значит ли это, что опыты по моделированию творчества вообще бессмысленны и бесполезны? Отнюдь нет. Ведь главная цель таких опытов - по возможности разобраться в структуре творческого процесса. Те «художественные» произведения, которые получаются в результате моделирования, представляют собой скорей побочный продукт производства, чем его цель. Однако сам факт, что в отдельных случаях этот побочный продукт имеет самостоятельную (пока невысокую) художественную ценность, заслуживает внимания.

Наша научно-популярная литература (уж не говоря о научно-фантастической) очень много внимания уделяет возможностям науки и техники, но почти ничего не говорит об их ограничениях. Широкой публике почти ничего не известно о серьезных трудностях, связанных с имитацией некоторых сторон человеческой деятельности, даже не самой сложной, не творческой. Мало кто знает, что сегодняшние автоматы (и автоматы ближайшего будущего) не в силах заменить, скажем, обыкновенного вахтера, сидящего у двери и сличающего лицо посетителя с его изображением на фотографии. Есть автоматы, читающие печатный текст, но пока еще нет автоматов, читающих рукописи. Есть автоматы, выполняющие несложные команды, поданные голосом, но нет еще автоматов, способных выполнить сложную последовательность команд, поданную в обычной речевой форме: слишком разнятся между собой людские голоса, оттенки произношения, ритмика речи. Все это задачи, относящиеся к так называемой «проблеме распознавания образа» - одной из труднейших, ключевых проблем современной науки.

Подлинное овладение машинной техникой наступит тогда, когда мы научим автоматы, подобно человеку, распознавать образы. Здесь мы всегда встречаемся со специфической и пока невоспроизводимой способностью человека - оценивать ситуацию в общем, отбрасывая несущественные подробности и фиксируя только главные. Например, самый ограниченный человек способен опознать предмет под названием «дом» - не важно, велик он или мал, выкрашен в красный или белый цвет, освещен сбоку или спереди, виден на фоне деревьев или забора. Тогда как самый совершенный сегодняшний автомат этой простейшей задачи (и ряда ей подобных) решить не может. Автомату нельзя дать указание типа «ознакомься с обстановкой, оцени ее и поступай соответственно» - ему надо подробнейшим образом «растолковать», как он должен себя вести в том или другом случае. В таких условиях человек по сравнению с сегодняшним автоматом находится на недосягаемой высоте; он умеет решать так называемые неформальные задачи. Научить этому автоматы значило бы сделать огромный шаг вперед в деле имитации чисто человеческих функций; надо трезво, без паники учитывать, что этот шаг очень труден.

Сознание трудностей воспитывает уважение к тому, что уже сделано. Чтобы его по достоинству оценить, надо знать, почем фунт лиха. Современный читатель-неспециалист, вскормленный на научно-фантастической литературе, слишком склонен недооценивать и то, что уже сделано, и то, что еще предстоит сделать. В воображении иных говорящие, понимающие, сторожащие и подслушивающие «роботы»- это уже реальность если не сегодняшнего, так завтрашнего дня, и ничего особенного тут нет, наука все может. Чисто обывательская позиция. «Для обывателя,- как сказал однажды писатель А. Б. Раскин,- характерно сочетание слепой веры во всемогущество науки с глубоким убеждением, что ничего хорошего из этого не выйдет».

Иногда удивляешься: до чего же легко атрофируется у некоторых людей естественное человеческое чувство удивления!

Разве не удивительно, например, что наши сегодняшние, крайне несовершенные машины уже способны сочинять музыку, которую можно слушать без отвращения? Разве не поразительны опыты по автоматическому конструированию технических устройств, по автоматическому расшифровыванию древних текстов? Разве не восхитительно, что машина после десяти-двадцати часов тренировки уверенно обыгрывает в шашки человека, составившего для нее программу?

Куда там! Наш скептик не умеет ни удивляться, ни восхищаться. Он умеет только критиковать. Он сосредоточивает свой пыл на выявлении недостатков и несовершенств современных образцов «машинного творчества». В этом ему нетрудно преуспеть, ибо недостатки и несовершенства изобильны и легко обнаруживаются. И критик торжествующе заявляет: «Все равно ничего у вас не выйдет!» Опомнитесь, хочется ответить такому критику, учтите, что электронная вычислительная техника еще очень молода, она насчитывает чуть больше четверти века, а автоматы - имитаторы умственной деятельности человека еще гораздо моложе. Попрекать ребенка, делающего первые шаги, тем, что он ходит еще плохо,- это, как хотите, не по-джентльменски...

А с другой стороны, хочется сказать «поостерегитесь!» тем инженерам-энтузиастам, которые, достигнув первых успехов в области «машинного творчества», спешат объявить задачу уже решенной... Нельзя забывать, что большое время и множество трудов отделяют первые эффектные попытки и демонстрации от реальной, «промышленной» эксплуатации автоматов в данной сфере умственной деятельности.

Вспомним, как обстояло дело хотя бы с машинным переводом. Первые успешные попытки такого перевода демонстрировались уже в начале 50-х годов. Казалось, еще небольшое усилие - и проблема машинного перевода будет разрешена. Оказалось, это не так. Первоначальные довольно примитивные алгоритмы машинного перевода оказались слишком локальными, слишком привязанными к особенностям того именно текста, который переводился. Понадобились более общие методы. В связи с этим возникла новая самостоятельная научная дисциплина - математическая лингвистика, изучающая различного типа модели языка. Несмотря на большие успехи, достигнутые в этой области, до сих пор еще реальная проблема машинного перевода остается практически нерешенной. Максимум, чего удалось добиться,- машинный перевод специальных (по преимуществу технических) текстов, и то перевод не особенно высокого качества, который приходится редактировать. Функция редактирования до сих пор еще остается прерогативой человека.

Итак, мы видим, что на каждом этапе развития науки и техники происходит временное разделение труда между машиной и человеком. Машине предоставляются те функции, которые в настоящее время она выполняет лучше, быстрее, экономичнее. Никакой резкой границы между «творческими» и «нетворческими» функциями человека нет. Пусть нас не оскорбляют слова «машина мыслит», «машина творит». Не надо ставить никаких ограничений возможностям машин; подобные ограничения никогда не были плодотворными.

Но не надо и торопиться объявлять о «замене» человека машиной в тех его функциях, с которыми он пока лучше нее справляется. Человеку пока еще есть над чем работать!

предыдущая главасодержаниеследующая глава




Rambler s Top100 Рейтинг@Mail.ru
© Злыгостев Алексей Сергеевич, 2001-2017
При копировании материалов активная ссылка обязательна:
http://nplit.ru 'NPLit.ru: Библиотека юного исследователя'