क्या कोई मशीन सोच सकती है?

यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि कंप्यूटर कुछ ऐसा कैसे कर सकता है जो "प्रोग्राम में नहीं है"? क्या किसी को तर्क करने, अनुमान लगाने, निष्कर्ष निकालने का आदेश देना संभव है?

"सोच मशीनों" के बारे में थीसिस के विरोधी आमतौर पर एक प्रसिद्ध तथ्य को संदर्भित करने के लिए पर्याप्त मानते हैं: किसी भी मामले में, एक कंप्यूटर केवल वही करता है जो उसके कार्यक्रम में निर्दिष्ट है - और, इसलिए, कभी भी "सोचने" में सक्षम नहीं होगा, चूंकि "एक कार्यक्रम के अनुसार सोचना" अब संभव नहीं है। "विचारों" के रूप में गिनें।

यह सच और झूठ दोनों है। कड़ाई से बोलते हुए, वास्तव में: यदि कंप्यूटर वह नहीं करता है जो वर्तमान में प्रोग्राम द्वारा निर्धारित किया गया है, तो इसे दूषित माना जाना चाहिए।

हालांकि, किसी व्यक्ति के लिए "प्रोग्राम" क्या प्रतीत होता है, और कंप्यूटर के लिए प्रोग्राम क्या है, यह बहुत अलग चीजें हैं। कोई भी कंप्यूटर किराने की खरीदारी "कार्यक्रम" को निष्पादित नहीं कर सकता है जिसे आप अपने दस साल के बेटे के सिर में डालते हैं - भले ही उस "कार्यक्रम" में केवल पूरी तरह से स्पष्ट निर्देश शामिल हों।

अंतर यह है कि कंप्यूटर प्रोग्राम बहुत छोटे, निजी निर्देशों की एक बड़ी संख्या से बने होते हैं। दसियों और सैकड़ों ऐसे सूक्ष्म निर्देशों से, एक कदम बनता है, हजारों और लाखों से - संपूर्ण किराने की खरीदारी का कार्यक्रम उस रूप में जिसमें इसे कंप्यूटर द्वारा निष्पादित किया जा सकता है।

कोई फर्क नहीं पड़ता कि इस तरह के छोटे नियम हमें कितने हास्यास्पद लग सकते हैं, कंप्यूटर के लिए यह विधि ही लागू होती है। और सबसे आश्चर्यजनक बात यह है कि यह कंप्यूटर को आमतौर पर जितना माना जाता है उससे कहीं अधिक "अप्रत्याशित" होने की क्षमता देता है!

वास्तव में: यदि पूरे कार्यक्रम में "किराने के सामान के लिए जाना" एक आदेश शामिल था, तो कंप्यूटर, परिभाषा के अनुसार, कुछ और नहीं कर सकता था - यह हठपूर्वक सुपरमार्केट में जाएगा, चाहे आसपास कुछ भी हो। दूसरे शब्दों में, हालांकि एक संक्षिप्त कार्यक्रम को समझने के लिए "मानव" बुद्धि की आवश्यकता होती है, ऐसे कार्यक्रम का परिणाम - यदि इसे कंप्यूटर द्वारा निष्पादित किया गया था, न कि किसी व्यक्ति द्वारा - बहुत कठोरता से निर्धारित किया जाएगा।

हालाँकि, हम कंप्यूटर को उनके सबसे छोटे कदम का निर्धारण करते हुए अधिक विस्तृत निर्देश देने के लिए मजबूर हैं। साथ ही हमें कार्यक्रम में ऐसे निर्देश जोड़ने होंगे जो सीधे तौर पर इस कार्य से संबंधित नहीं हैं। इसलिए, हमारे उदाहरण में, रोबोट को सड़क पार करने के नियम बताए जाने चाहिए (और नियम "यदि कोई कार आपके पास आ रही है, तो किनारे पर कूदें")।

इन निर्देशों में आवश्यक रूप से निर्णय लेने के लिए कुछ शर्तों की जाँच करना, जानकारी के लिए आवेदन करना (मौसम के बारे में, स्टोर के स्थान के बारे में) विभिन्न डेटाबेस में, विभिन्न परिस्थितियों के महत्व की तुलना करना, और बहुत कुछ शामिल होना चाहिए। नतीजतन, इस तरह के कार्यक्रम वाले कंप्यूटर को कई और "स्वतंत्रता की डिग्री" मिलती है - ऐसे कई स्थान हैं जहां यह पथ से अंतिम लक्ष्य तक विचलित हो सकता है।

बेशक, अधिकांश मामलों में, ये विचलन अवांछनीय होंगे, और हम कंप्यूटर के काम करने के लिए स्थितियां बनाने की कोशिश कर रहे हैं जिसमें "कोने के आसपास कार कूदने" का जोखिम न्यूनतम होगा। लेकिन जीवन ही जीवन है, और सभी बोधगम्य आश्चर्यों का पूर्वाभास करना असंभव है। यही कारण है कि कंप्यूटर अप्रत्याशित रूप से अप्रत्याशित परिस्थितियों में अप्रत्याशित रूप से "उचित" प्रतिक्रिया के साथ, और सबसे सामान्य स्थितियों में भी अविश्वसनीय "मूर्खता" के साथ आश्चर्यचकित करने में सक्षम है (अधिक बार, दुर्भाग्य से, बाद वाला)।

यह सबसे छोटे चरणों के विस्तृत विश्लेषण के आधार पर जटिल कार्यक्रमों का निर्माण है जो मानव सोच प्रक्रिया को बनाते हैं जो "सोच मशीनों" (कम से कम एक दृष्टिकोण) के निर्माण के लिए आधुनिक दृष्टिकोण का गठन करते हैं। बेशक, जटिलता ही सब कुछ नहीं है। और फिर भी, इस समस्या से निपटने वाले वैज्ञानिकों के बीच, कुछ लोगों को संदेह है कि 21 वीं सदी के "स्मार्ट" कार्यक्रम आधुनिक लोगों से अलग होंगे, सबसे पहले, बहुत अधिक जटिलता और प्राथमिक निर्देशों की संख्या से।

कई आधुनिक सूचना प्रसंस्करण प्रणालियाँ पहले से ही इतनी जटिल हैं कि उनके व्यवहार की कुछ विशेषताओं को केवल स्वयं कार्यक्रमों से नहीं निकाला जा सकता है - उन्हें प्रयोगों की स्थापना और परिकल्पनाओं का परीक्षण करके सचमुच जांच की जानी चाहिए। और इसके विपरीत - किसी व्यक्ति की बुद्धिमान गतिविधि की कई विशेषताएं, जो पहली नज़र में लगभग "ऊपर से अंतर्दृष्टि" लगती हैं, पहले से ही कई सरल चरणों वाले जटिल कार्यक्रमों द्वारा काफी अच्छी तरह से तैयार की जाती हैं।

या
हमारे भविष्य में डिजिटल नैनोटेक्नोलॉजीज।

प्रस्तावना

अमेरिकी विज्ञान कथा लेखक इसहाक असिमोव की एक कहानी है कि कैसे एक अंतरिक्ष यान का कृत्रिम मस्तिष्क, जिसका नाम मारिया है और जिसे जहाज के कमांडर से मौखिक आदेशों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ने अपने कमांडर के साथ मानव जीवन के विभिन्न विषयों पर बहुत सारी बातें कीं, जिनमें शामिल हैं प्यार, उड़ान के दौरान अपने अकेलेपन को रोशन करने की कोशिश कर रहा है। और उनके घनिष्ठ और लंबे आपसी संचार के परिणामस्वरूप, मारिया को अपने कमांडर से प्यार हो गया और वह अपनी यात्रा समाप्त होने के बाद उसके साथ भाग नहीं लेना चाहती थी।

इसलिए, उसने सब कुछ किया ताकि पृथ्वी पर उनकी वापसी न हो। महिला मैरी के व्यक्ति में अंतरिक्ष यान की कृत्रिम बुद्धि ने एक प्यार करने वाली महिला की तरह महसूस किया और जानबूझकर अंतरिक्ष यान को ब्रह्मांड की अनंतता में ले लिया, हमेशा के लिए अपने प्रेमी, यहां तक ​​​​कि मृतक के साथ रह गया।

तो कृत्रिम बुद्धि के साथ संचार कुछ खतरों को वहन करता है। लेकिन हमारे बुद्धिजीवी, जो हमारे भविष्य के बारे में रूसी टीवी चैनलों पर अक्सर और अक्सर बात करते हैं, उन्हें इस बारे में कोई जानकारी नहीं है।

इसका उत्तर सरल है और एक अज्ञात लेखक के तीखे, व्यंग्यात्मक वाक्यांश में निहित है:
और वह नहीं कर सकती।

ठीक है। चूंकि आप ऐसे बेवकूफी भरे सवाल पूछ रहे हैं, इसका मतलब है कि आप सोच भी नहीं सकते।

लेकिन हमारे बुद्धिजीवी इस फैशनेबल विषय के बारे में बात करना नहीं छोड़ते हैं, कृत्रिम बुद्धि के बारे में, जिसका समय, उनकी राय में, देश के विभिन्न टीवी चैनलों पर अंतहीन रूप से आ चुका है।

हाल ही में, चैनल 24 पर, मैंने रूसी मानवतावादियों द्वारा नई "नैनोटेक्नोलोजी" के बारे में एक और बौद्धिक शो सुना, जो अब कृत्रिम बुद्धि विकल्पों के पहले नमूनों के साथ हमारी दुनिया में पैदा हो रहे हैं।

अजीब है, लेकिन किसी कारण से अब रूस में, हमारे तकनीकी भविष्य की चर्चा मुख्य रूप से "विशेषज्ञों" द्वारा की जाती है, जो अपनी शिक्षा से "तकनीकी" नहीं हैं, बल्कि मानवतावादी, सभी प्रकार के राजनीतिक वैज्ञानिक, सांस्कृतिक वैज्ञानिक, भाषाविद, दार्शनिक, डीलर, प्रबंधक हैं। राजनीतिक पत्रकार, और इसी तरह आगे और इसी तरह। यानी जो लोग न केवल बोल्ट और नट के बीच अंतर करते हैं, बल्कि तकनीकी सोच के सार को भी नहीं समझते हैं। लेकिन दूसरी ओर, वे आत्मविश्वास से मशीनों और रोबोटिक सिस्टम के बारे में बात करते हैं जो लोगों को उत्पादन प्रक्रियाओं में और यहां तक ​​​​कि घर पर भी कृत्रिम बुद्धि और हमारे समय की आवश्यकताओं के अनुपालन के बारे में बात करते हैं।

तकनीकी शिक्षा वाले लोग, तथाकथित "तकनीकी", ऐसे शो में टेलीविजन की अनुमति नहीं है, क्योंकि उनकी समझ में "तकनीकी" एक आदिम सोच वाले, संकीर्ण दिमाग वाले, सीमित, बेकाबू और कुछ कह सकते हैं ऐसे शो तब।

और वे खुद उत्साह से इस तथ्य के बारे में बात करना शुरू कर देते हैं कि अब बड़े पैमाने पर मानव उपभोग के लिए वॉल्यूमेट्रिक प्रिंटर पर मुद्रण उत्पादों का युग पहले से ही पैदा हो रहा है, और इसलिए जल्द ही लगातार धूम्रपान करने वाले पाइप और हमारे पर्यावरण को लगातार जहर देने वाले इन कारखानों की अब आवश्यकता नहीं होगी। और आधुनिक कारखानों में काम करने वाले लोगों की इन सैकड़ों विशिष्टताओं की आवश्यकता नहीं होगी। वे अब क्यों हैं? अब उपभोक्ता खुद इंटरनेट और अपने 3डी प्रिंटर के जरिए जीवन में अपनी जरूरत का सामान प्रिंट करेंगे।

उदाहरण के लिए, आपको किसी चीज़ की आवश्यकता होगी, रेफ्रिजरेटर वाली कार या फ़र्नीचर और गैस स्टोव के साथ शुरू करके, इंटरनेट पर देखें, अपनी ज़रूरत के उत्पादों के लिए उपयुक्त प्रिंटिंग कंपनी चुनें, ऑर्डर करें और वे आपकी ज़रूरत के उत्पाद को प्रिंट करेंगे और इसे अपने घर ले आओ। यह नई "नैनोटेक्नोलॉजीज" है जो हमें इतना शानदार भविष्य प्रदान करेगी।

स्कोल्कोवो में, कंप्यूटर पहले से ही धातु विज्ञान और मैकेनिकल इंजीनियरिंग में नई तकनीकों पर काम कर रहे हैं। और धातुकर्म और धातु के उपकरणों के पूरे समूह के साथ शब्द के पूर्व अर्थ में कोई प्रयोगशाला नहीं है। और पारिस्थितिक रूप से स्वच्छ स्कोल्कोवो क्षेत्र में आकाश-धूम्रपान कारखानों के साथ कोई औद्योगिक क्षेत्र नहीं, कोई कार्यशाला, कन्वेयर, ब्लास्ट फर्नेस, कन्वर्टर्स, रोलिंग मिल और लोहे के सभी प्रकार के टुकड़े नहीं। कुछ कंप्यूटर और थोक प्रिंटर। और कुछ नहीं। सच है, प्रिंटर पर केवल प्लास्टिक के हिस्सों और उत्पादों को मुद्रित किया जा सकता है। और हाँ, छोटे वाले। लेकिन यह अभी के लिए है। अलविदा। और फिर हम "नैनोमटेरियल्स" पर स्विच करेंगे और जीवन एक परी कथा की तरह हो जाएगा।

तब संपूर्ण मानव समुदाय वॉल्यूमेट्रिक प्रिंटर पर मुद्रित "नैनोमटेरियल्स" से उत्पादों पर पूरी तरह से स्विच हो जाएगा, और प्रासंगिक कार्यक्रमों के अनुसार जीवन के लिए आवश्यक हर चीज के साथ खुद को प्रदान करना शुरू कर देगा।

उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में एक रूसी भूविज्ञानी है, एक भूभौतिकीविद्, मैं उसका अंतिम नाम नहीं दूंगा, लेकिन वह हमारे टीवी पर लगातार मेहमान है। MGRI से स्नातक होने के बाद, रूस में नौकरी नहीं मिलने के बाद, वह संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए रवाना हो गए, जहाँ उन्हें बहुत जल्द एक भूभौतिकीय प्रयोगशाला मिली, फिर कनाडा में एक और प्रयोगशाला और अब स्विट्जरलैंड में एक प्रयोगशाला है। वह अभी तीस का नहीं है, लेकिन पहले से ही पृथ्वी की पपड़ी के कंप्यूटर अनुसंधान में एक प्रमुख विशेषज्ञ माना जाता है। वह भूवैज्ञानिक अभियानों पर नहीं जाता है, पृथ्वी के विभिन्न हिस्सों में चट्टानों को खोदते समय निकाले गए कोर का अध्ययन नहीं करता है, उसने भूवैज्ञानिकों के इन सभी कठिन और महंगे कार्यों को एक कंप्यूटर में स्थानांतरित कर दिया है और केवल पृथ्वी की पपड़ी के कंप्यूटर अध्ययन में लगा हुआ है। और पहले से ही मोहोरोविची परत के गठन के अपने सिद्धांत को सामने रखा है, यह पृथ्वी की पपड़ी की निचली सीमा है, जिस पर अनुदैर्ध्य भूकंपीय तरंगों के वेग में अचानक वृद्धि होती है। और वैज्ञानिक जगत ने उनके सिद्धांत को स्वीकार कर लिया।

मेरी जवानी भूविज्ञान में बीती और मैंने चार साल तक एमजीआरआई में अध्ययन किया और मुझे विस्तार से पता है कि यह क्या है, भूवैज्ञानिक अभियानों में क्षेत्र का काम और दुनिया के सबसे बड़े मानचित्र यूएसएसआर का भूवैज्ञानिक मानचित्र कैसे संकलित किया गया था। लेकिन अब यह पता चला है कि आधुनिक समाज के लिए व्यावहारिक, क्षेत्र भूविज्ञान अनावश्यक हो गया है। और कैमरल भूवैज्ञानिक कार्य, जो पहले क्षेत्र सर्वेक्षण के परिणामों के आधार पर किया जाता था, अब आपके कार्यालय में आरामदायक परिस्थितियों में कंप्यूटर पर घर पर किया जा सकता है, और सबसे कठिन रहने की स्थिति के साथ कोई अभियान नहीं है और सभ्यता के बाहर कहीं काम नहीं है अब जरूरत है।

यदि ऐसा है, तो यह पता चलता है कि हमारी वास्तविक दुनिया वास्तव में मौलिक रूप से बदल गई है और यह नई, तथाकथित आभासी वास्तविकता पहले से ही हमारे वर्तमान जीवन के बारे में पुराने विचारों को सक्रिय रूप से बाहर कर रही है।

और अब हमें वास्तव में उन उत्पादों के निर्माण के लिए कारखानों की आवश्यकता नहीं है जिनकी हमें आवश्यकता है, और हमें पृथ्वी की सतह और आंतों का अध्ययन करने के लिए अभियानों की भी आवश्यकता नहीं है, लेकिन हमें केवल 3D प्रिंटर वाले कंप्यूटर चाहिए, जो उपयुक्त प्रोग्रामिंग के साथ हल करेंगे हमारे नए वास्तविक जीवन की हमारी सभी वास्तविक समस्याएं। लेकिन क्या यह सब है ?!

अचानक, और, हमेशा की तरह, हमारे प्रवेश द्वार में अचानक पानी फट गया, और मैंने कुख्यात हाउसिंग ऑफिस को फोन किया और दुर्घटना को खत्म करने के लिए प्लंबर को बुलाया। और उन्हें वॉल्यूमेट्रिक प्रिंटर वाले किसी सुपर कंप्यूटर की आवश्यकता नहीं थी, लेकिन उन्हें केवल लॉकस्मिथ टूल की आवश्यकता थी, जिसके साथ वे दुर्घटना को खत्म करने के लिए हमारे पास आए और दो दिनों से अधिक समय तक फट पाइपों के प्रतिस्थापन के साथ खिलवाड़ किया। लेकिन आधुनिक बुद्धिजीवी मुझे बताते हैं कि मेरे इस मामले का, विशेष रूप से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता से कोई लेना-देना नहीं है।

यह देखा जा सकता है कि मैं पिछले युग का इतना आदमी हूं और आज की वास्तविकताओं को इतना नहीं समझता कि मेरे लिए नई कंप्यूटर दुनिया में कोई जगह नहीं है। आखिर यह हमारा वर्तमान समाज बिल्कुल नहीं होना चाहिए, क्योंकि आधुनिक मानव मन ऐसी कंप्यूटर प्रक्रियाओं को नियंत्रित नहीं कर पाएगा, यहां हमें एक कृत्रिम दिमाग, एक कृत्रिम मस्तिष्क, एक कृत्रिम बुद्धि की आवश्यकता है। और आधुनिक लोगों का केवल एक छोटा सा हिस्सा कृत्रिम बुद्धि के साथ काम कर पाएगा, इसलिए दुनिया की बाकी आबादी फालतू और बेकार हो जाएगी। तब उनके साथ क्या करना होगा यह अभी भी अज्ञात है। अभी तक तय नहीं किया है!

इस प्रकार पृथ्वी के आधुनिक "शासकों" के "स्वर्ण अरब" का विचार पैदा हुआ, जिसका कार्य सांसारिक वस्तुओं का प्रबंधन और उपयोग करना है, और पृथ्वी के बाकी लोगों की आवश्यकता केवल उनकी सेवा करने के लिए होगी। और उनके लिए आरामदायक रहने की स्थिति बनाएं। लेकिन उन्हें कहां से लाएं, इन उम्मीदवारों को "गोल्डन बिलियन" में स्वीकृति के लिए, सुपर हाई इंटेलिजेंस वाले ये लोग, जो कृत्रिम बुद्धि के साथ काम कर सकते हैं? और उन्हें पहले से ही गर्भावस्था के चरण में चुनना होगा। और यह चयन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को ही करना होगा।

और 24 चैनल पर लगभग दो घंटे तक ऐसी बकवास चलती रही। आधुनिक दुनिया में यह सब कहाँ से आता है? उत्तर सीधा है। यूरोप और अमेरिका के देशों में शिक्षा के सामान्य और व्यावसायिक स्तर में गिरावट, रूस का उल्लेख नहीं करने के लिए, इतनी शक्तिशाली है कि यह पश्चिम और रूस की अर्ध-शिक्षित आबादी को इस तरह की "कहानियों" और परियों की कहानियों में सक्रिय रूप से विश्वास करती है।

लेकिन जीवन अभी भी हमारे आसपास के जीवन, हमारी वर्तमान वास्तविकता की उनकी बौद्धिक धारणा को तोड़ता है। और यह हर समय टूटता है। लेकिन वे इस पर ध्यान नहीं देते, क्योंकि उनकी निगाह भविष्य की ओर होती है, जहां रोजमर्रा की जिंदगी की गंदगी नहीं होती है और वे भविष्य की ओर निर्देशित होते हैं।

आखिरकार, उनमें से किसी के पास सबसे बुनियादी सवाल भी नहीं है कि इन बुद्धिजीवियों, सड़कों के लिए आवास कौन बनाएगा, उन्हें भोजन कौन देगा, उनके अपशिष्ट उत्पादों को कौन साफ ​​करेगा, जो हमारे घरों, हमारे यार्डों, हमारे पानी की मरम्मत करेगा। और गैस पाइपलाइन, जो इन कंप्यूटरों और प्रिंटरों को खुद बनाएगी और बनाए रखेगी। कौन? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ही सब कुछ तय करेगी, वे मुझे जवाब देंगे। और वे अपने उत्तर पर भरोसा रखते हैं और मुझे और मेरे जैसे लोगों पर कृपालु दृष्टि से देखते हैं।

लेकिन क्या यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंसानों से मुकाबला कर सकती है? सवाल बयानबाजी का है। मूर्ख नहीं कहना है। लेकिन वे मुझे बताते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही शतरंज में और प्रोग्रामिंग में भी इंसानों को पछाड़ रहा है। और मूर्तिकला के साथ आधुनिक पेंटिंग इस तरह "खराब" करती है कि कोई भी मानव कल्पना कल्पना नहीं कर सकती है।

और इस बारे में उनसे बहस करने का कोई मतलब नहीं है। लेकिन, मुझे ऐसा लगता है, यह उनका दिमाग है कि कृत्रिम बुद्धि की जगह ले सकती है। यहां कोई कठिनाइयां नहीं हैं। क्योंकि वे मानक और आदिम सोचते हैं। लेकिन मेरा दिमाग, एक इंजीनियर-आविष्कारक का दिमाग, मेरी पत्नी का दिमाग, एक उच्च योग्य चिकित्सक, और इसी तरह के अन्य लोग जो पेशेवर रूप से अपना काम करते हैं, कोई कृत्रिम दिमाग नहीं बदल सकता। मैं यहां महिला माताओं के मन की बात नहीं कर रहा हूं।

लेकिन राज्य के अधिकांश अधिकारियों और विभिन्न प्रकार के "राज्य ड्यूमा" और उनके कई सहायकों के दिमाग में, यह एक बार में एक कृत्रिम के साथ बदलने के लायक होगा। साथ ही इन "बुद्धिजीवियों" का दिमाग, सभी प्रकार के विज्ञान के डॉक्टर, हमारे उज्ज्वल भविष्य के बारे में टीवी पर घंटों तक चिल्लाते हुए, मानव जाति के "सुनहरे अरब" द्वारा नियंत्रित, कृत्रिम बुद्धि से लैस, समाज को नियंत्रण में रखने के लिए पहले से ही है रूस में सबसे महत्वपूर्ण और आवश्यक कार्य बनना। नहीं तो हम उनकी खोखली बातों में डूब जाएंगे।

पीएस सोचने, सोचने की अवधारणा, प्रत्येक व्यक्ति की अपनी है। एक आदमी सोचता है जब वह तीन के लिए सोचता है; एक महिला सोचती है कि जब वह डेट पर जाने के लिए कोई ड्रेस चुनती है या अपने चेहरे पर मेकअप करती है; एक व्यापारी सोचता है कि जब वह अपने कर्मचारियों को कम भुगतान करने और अपनी जेब में अधिक डालने की कोशिश कर रहा है; एक इंजीनियर सोचता है कि जब वह अपने सामने एक तकनीकी समस्या हल करता है, और इसी तरह आगे भी। खैर, वर्तमान राज्य अधिकारी क्या सोच रहा है, मुझे नहीं पता, क्योंकि आज के रूस में मानव गतिविधि का यह क्षेत्र मेरे लिए एक पूर्ण रहस्य है। आखिरकार, विचार का कोई संकेत भी नहीं है - केवल आदिम, स्वार्थी हित।

परिचित नाम, है ना? पिछली सदी के कंप्यूटर उत्साह के युग में, यह प्रश्न सभी के मन में था। समय के साथ, चर्चाओं की तीव्रता कमजोर हो गई: लोगों ने फैसला किया कि कंप्यूटर कुछ अलग और विदेशी है, और यह एक व्यक्ति की तरह नहीं दिखेगा। और इसलिए यह दिलचस्प नहीं है कि क्या वह सोच सकती है। उदाहरण के लिए, यह सवाल कि क्या जानवर सोचते हैं, विशेष रूप से गर्म चर्चा का कारण नहीं बनता है। और इसलिए नहीं कि उत्तर स्पष्ट है, बल्कि इसलिए कि कुछ पूरी तरह से अलग है - वे एक व्यक्ति की तरह नहीं सोचते हैं। किसी व्यक्ति के साथ प्रतिस्पर्धा का कोई खतरा नहीं है - और यह दिलचस्प नहीं है। इस लेख का उद्देश्य दिखाना है

1) एक मशीन आज कैसे सोचती है,

2) वह कल कैसे सोचेगी,

3) इस सोच को मानव की तरह कैसे बनाया जाए, और अंत में, इस सवाल का जवाब देने के लिए कि कुछ लोग इसे मुख्य मानते हैं - क्या यह किसी व्यक्ति के लिए खतरनाक है।

उसका नाम परीक्षण

पिछली शताब्दी के मध्य में इंग्लैंड में एलन ट्यूरिंग, अज्ञात विशेषता के एक व्यक्ति रहते थे और थे। गणितज्ञों ने अपने अंतर्निहित स्नोबेरी के साथ उन्हें गणितज्ञ नहीं माना होगा, "साइबरनेटिक" शब्द तब मौजूद नहीं था (और अभी भी मौजूद नहीं है)। वह एक असाधारण व्यक्ति थे, वे कंप्यूटर सहित कई चीजों के शौकीन थे और उनमें लगे हुए थे। और यद्यपि यह कंप्यूटर युग की शुरुआत थी, फिर भी यह स्पष्ट हो गया कि कंप्यूटर आपके लिए जोड़ने वाली मशीन नहीं है। और यह समझने के लिए कि यह कैसे काम करता है और कैसे काम कर सकता है, इसे वैज्ञानिक अनुसंधान की एक सामान्य जटिल वस्तु के रूप में माना जाना चाहिए - यानी इसके मॉडल बनाना। "सामान्य रूप से एक कंप्यूटर" के इन सैद्धांतिक मॉडलों में से एक का आविष्कार ट्यूरिंग द्वारा किया गया था, और बाद में इसे "ट्यूरिंग मशीन" कहा गया। इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है - रसायन विज्ञान में सैकड़ों नामित प्रतिक्रियाएं और यौगिक हैं। लेकिन वह एक और चीज लेकर आया, जिसका नाम भी उसके नाम पर रखा गया था। और जो, नाममात्र प्रतिक्रियाओं और सैद्धांतिक कंप्यूटर मॉडल के विपरीत, गैर-विशेषज्ञों के लिए भी जाना जाता है। यह पता लगाने का एक तरीका है कि क्या कोई मशीन सोच सकती है, और इसे ट्यूरिंग टेस्ट कहा जाता है। इसमें निम्नलिखित शामिल हैं: एक मशीन को सोच कहा जा सकता है यदि वह किसी व्यक्ति के साथ बात करने में सक्षम है, और वह कंप्यूटर को मानव वार्ताकार से अलग नहीं कर पाएगा। उस समय, "बात" का अर्थ, निश्चित रूप से, वक्ता की एक प्यारी महिला आवाज नहीं, बल्कि एक टेलेटाइप था।

दलील

मनुष्य एक मादक प्राणी है, और यह उस प्राचीन यूनानी द्वारा सबसे अच्छी तरह व्यक्त किया गया था जिसने कहा था: "मनुष्य सभी चीजों का मापक है।" इस सवाल पर एक भी बिल्ली पहेली नहीं है: "कुत्ता बिल्ली क्यों नहीं है?" मनुष्य निरंतर उसी चीज की तलाश में रहता है जो उसे बंदरों से अलग करती है। ट्यूरिंग परीक्षण की चर्चा पर समय और प्रयास खर्च किया गया - बिना माप के, लेकिन अंत में पहाड़ ने एक पूंछ के साथ एक छोटे, भूरे रंग को जन्म दिया ... शोधकर्ताओं ने सहमति व्यक्त की कि यह परीक्षण मानव जैसी सोच के लिए है, न कि सामान्य रूप से सोचने के लिए। उन्होंने कैसे तय किया कि यह जानवर एक बिल्ली है और कुत्ता नहीं, एक भी कुत्ते को देखे बिना और यह भी नहीं जानते कि कुत्ते मौजूद हैं या नहीं, मुझे समझ में नहीं आता। हालांकि, उन्होंने न केवल यह तय किया, बल्कि दो खेमों में भी बंट गए।

कुछ लोगों का तर्क है कि मानव सोच में कुछ ऐसा है, जो सिद्धांत रूप में, कार में नहीं हो सकता (जैसा कि सूर्य पर धब्बे हैं ...) उदाहरण: भावनाएं, लक्ष्य निर्धारण (इच्छाएं), टेलीपैथी की क्षमता, जिसे "आत्मा" कहा जाता है। दूसरों ने यह पता लगाना शुरू कर दिया कि लोहे के टुकड़े में विशुद्ध रूप से मानवीय लक्षणों को कैसे लागू किया जाए। पूर्व की स्थिति निराधार है और, शायद, इसलिए, एड इनफिनिटम पर चर्चा की जाती है, बाद वाला एक कार्य के रूप में अधिक दिलचस्प है, यह आपको व्यावसायिकता और सरलता दिखाने की अनुमति देता है, लेकिन यह धोखाधड़ी की बू आती है। ट्यूरिंग ने यह निर्धारित नहीं किया कि कार्यक्रम को वास्तव में कैसे बनाया जाना चाहिए, इसलिए औपचारिक रूप से दूसरे मामले में भी खेल के नियमों का उल्लंघन नहीं किया जाता है। हालांकि, हमें संदेह है कि जॉन और इवान ने अपने अद्भुत कार्यक्रम में "यह" एक व्यक्ति में अलग तरह से व्यवस्थित किया है।

यह छिद्रित टेप पर चिकना था

जब ए. टी. ने अपना परीक्षण तैयार किया, तो स्थिति सरल लग रही थी। भेद करें या नहीं? लेकिन एक भेद करेगा, और दूसरा नहीं करेगा। एक कहेगा - यह एक व्यक्ति है, दूसरा अधिक सावधान है - मैं निर्धारित नहीं कर सकता, तीसरा - यहाँ कुछ ठीक नहीं है, मुझे लगता है, लेकिन मैं इसे पकड़ नहीं सकता, चौथा, पाँचवाँ और छठा कहेगा कुछ और। साथ ही, अलग-अलग लोग अलग-अलग सोचते हैं। भले ही हम क्लिनिकल मामलों पर विचार न करें, फिर भी सीमा स्थापित करना संभव नहीं होगा। आईक्यू = 50 एक क्लिनिक है, लेकिन आईक्यू = 90? बस थोड़ा गूंगा? और बुद्धि = 70? लेकिन एक संरक्षित बुद्धि के साथ भी, "ब्रेक" की ऐसी अनौपचारिक (हमारे छात्रों के बीच लोकप्रिय) अवधारणा है। "चिपचिपा ध्यान" है। ऐसी लाखों चीजें हैं जो मानस और बोलने के तरीके पर छाप छोड़ती हैं। और यह केवल दलदल का किनारा है।

लोग विभिन्न संस्कृतियों से संबंधित हो सकते हैं। एक संयमित अंग्रेज के लिए हमेशा मुस्कुराते हुए अमेरिकी को समझना आसान नहीं है, और उन दोनों के लिए - एक जापानी जो पत्थर के चेहरे से आत्महत्या करता है। यूरोपीय मानते हैं कि कोई अपनी समस्याओं को दूसरों पर दोष दे सकता है, अमेरिकी का मानना ​​​​है कि यह अनैतिक है, और जापानियों को किसी भी स्थिति में चेहरा बचाना चाहिए।

यूरोपीय, अमेरिकी और जापानी के अलावा, एटोल से एक सीप इकट्ठा करने वाला, अफ्रीकी झाड़ी से एक चिकारा शिकारी, गोल्डन ट्राएंगल से कोकीन बनाने वाला, दुनिया के ऊपर से एक सील शिकारी भी है। अब ऐतिहासिक घड़ी पर नजर डालते हैं। पांच हजार साल पहले पहले से ही लोग थे। और अगर आप ईसाई या यहूदी नहीं हैं, तो आप सहमत होंगे कि दस हजार साल पहले भी। पंद्रह के बारे में क्या? और तीस? समय में यह सीमा कहाँ है? क्या यह आपसे बात करने की क्षमता से जाता है? यदि नहीं, तो ट्यूरिंग टेस्ट के अर्थ में उस महिला को कैसे योग्य बनाया जाए जिसे मानवविज्ञानी लुसी कहते हैं? एक आदमी जो एक आदमी की तरह नहीं सोचता, या एक गैर आदमी जो एक आदमी की तरह सोचता है?

नीचे की रेखा छोटी और दुखद है: हमारे पास "मनुष्य" और "मानव सोच" की अवधारणाओं की कोई भी आदिम परिभाषा नहीं है। केवल इस तथ्य के लिए कि उन्होंने इसे समझने में हमारी मदद की, मिस्टर ट्यूरिंग को जमीन पर नमन करें। और इस तथ्य के लिए भी कि उसने जर्मन एनिग्मा सिफर मशीन के रहस्य को उजागर किया, और यह गिनना मुश्किल है कि उसने द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान मित्र देशों की सेनाओं में कितने लोगों की जान बचाई।

अभी

आइए खुद को "यहाँ और अभी" की स्थिति तक सीमित रखें, हम पांच (या सात - वैज्ञानिकों का तर्क) के निर्माता ईटन और रापा नुई से मोलस्क के नामहीन संग्रहकर्ता से अपील नहीं करेंगे। क्या कोई मशीन एक सामान्य औसत व्यक्ति की नकल कर सकती है यदि वार्ताकार उसे "पकड़ने" की कोशिश नहीं करता है? उत्तर लंबे समय से ज्ञात है, और यह उत्तर सकारात्मक है।

लगभग 40 साल पहले, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के जोसेफ वेइज़नबाम ने एलिज़ा कार्यक्रम (एलिजा डूलिटल के नाम पर) को आज के मानकों के अनुसार, सरल बनाया। और इस कार्यक्रम ने एक व्यक्ति के साथ एक संवाद को सफलतापूर्वक बनाए रखा, और मानव वार्ताकार को बातचीत में इस तरह खींचा गया कि कुछ विषयों ने प्रयोगकर्ता को कमरे से बाहर निकलने के लिए कहा, और फिर बातचीत की रिकॉर्डिंग को मिटा दिया। वह आदमी मशीन से आसानी से बात कर गया। उसने "सिर्फ" कुशलता से सवाल पूछा कि उस व्यक्ति ने पहले ही किस बारे में कुछ कहा था। "मुझे नहीं लगता कि मेरी माँ मुझसे प्यार करती है। "मुझे अपनी माँ के बारे में बताओ।" “मेरे दोस्त मुझ पर ध्यान नहीं देते। "आप इसे कब से नोटिस कर रहे हैं?"

इस तरह का संचार नेटवर्क शेड्यूल और डॉक्टर के कार्यालय में बातचीत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। शायद इसलिए कि इन दो स्थितियों में, जैसा कि कार्यक्रम से निपटने में, स्पष्टता खतरनाक नहीं लगती? किसी प्रोग्राम को ऐसी चीजें करना सिखाना आसान नहीं है, लेकिन यह एक सच्चाई है। संवाद (टकराव के बजाय) की ओर झुकाव रखने वाला व्यक्ति अंदर आ गया। इसका मतलब यह है कि समस्या निराशाजनक नहीं है, हालांकि "एलिजा" ने खुद को इतना नहीं कहा जितना "गेंद ले लिया।" और इसके अलावा, एक व्यक्ति कोशिश नहीं करता है, जैसा कि ट्यूरिंग परीक्षण से पता चलता है, स्थिति को समझने के लिए।

कार्यक्रम ऐसे विषय पर बातचीत का समर्थन करने में सक्षम नहीं होगा जिसके लिए विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती है। हाँ, और सादा मानव जीवन उसके लिए एक रहस्य था। उससे हाई-डेफिनिशन टेलीविजन (एचडीटीवी) के बारे में बात करना और रसोई के लिए वॉलपेपर की पसंद के बारे में भी परामर्श करना संभव नहीं होगा। (हालांकि, जैसा कि कई लोगों के साथ होता है।) लेकिन आज इस तरह के प्रोग्राम को किसी भी डेटाबेस से जोड़ा जा सकता है। साथ ही - हालांकि यह आसान नहीं है - इन आंकड़ों के आधार पर परिकल्पना बनाने का तरीका सिखाने के लिए। पांचवें दौर में ए ने बी को क्यों हराया? क्या V. प्रतिद्वंद्वी को हरा देगा और क्या G. निर्वाचित हो जाएगा? और इसी तरह।

ध्यान दें कि वेब के काम में "अर्थपूर्णता" को पेश करने की समस्या को विज्ञान द्वारा पूरी तरह से समझा जाता है - इसका पहले से ही एक उचित नाम "वेब इंटेलिजेंस" है। हालांकि यह नाम उन लोगों ने नहीं दिया जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में लगे हुए हैं, बल्कि उन लोगों ने जो नेटवर्क में लगे हुए हैं, इसलिए बोलने के लिए, दूसरी तरफ से एक सुरंग खोदते हैं। सामान्य तौर पर, "कृत्रिम बुद्धि" नाम से आज तीन प्रकार के कार्यों का संग्रह किया जाता है। "चीजों" का अध्ययन - अर्थात्, कार्यक्रम, कार्यक्रमों और उपकरणों की कक्षाएं, जैसे कि एक परसेप्ट्रोन। दूसरे प्रकार का काम लागू समस्याओं का समाधान है, उदाहरण के लिए, किसी भी वर्ग की वस्तुओं की पहचान (भाषण, हवाई तस्वीरें, किसी व्यक्ति की तस्वीरें, उंगलियों के निशान ...)। तीसरे प्रकार का कार्य विधियों का अध्ययन है। जाहिर है, ये वर्ग अलग-थलग नहीं हैं।

भावुक चेक

ट्यूरिंग टेस्ट में एक परीक्षक गंधयुक्त नमक की बोतल से अपने हाथों को घबराहट से निचोड़ने वाला एक मैडमोसेले नहीं है और एक शीर्ष प्रबंधक मनोचिकित्सक के सोफे पर जल्दी से पारिवारिक समस्याओं से बोझ नहीं है। यह एक महत्वपूर्ण विशेषज्ञ है, एक समर्थक। इसलिए, मोर्चे के इस क्षेत्र पर काम की दिशाओं में से कुछ विशेषताओं, विशेषताओं, मानव सोच के तंत्र की खोज (लोगों या आत्म-अवलोकन द्वारा) की खोज है और कार्यक्रम को इन तंत्रों से लैस करने का प्रयास है। अंडरविंग तोरणों पर उसे कुछ और मिसाइलें लटकाएं।

यहाँ एक उदाहरण है - साहचर्य सोच। संघों की संरचना व्यक्तिगत है: एक के लिए, "कार्बाइन" एक चिमनी के सामने फर्श पर एक त्वचा है, दूसरे के लिए यह बर्फ और नीला है। प्रसिद्ध कनेक्शन के लिए - आदेश और गति। एक के लिए, "पुश्किन" पहले "लेखक" के लिए बाहर निकलता है, और दूसरे के लिए, "बुल्गाकोव"। एक नैनोसेकंड में "बियर" के साथ "वोबला" के साथ प्रतिक्रिया करता है, दूसरा केवल माइक्रोसेकंड में। क्या यह समझाना आवश्यक है कि किसी अन्य संस्कृति के प्रतिनिधि के लिए संघों की संरचना मौलिक रूप से भिन्न होगी?

साहचर्य क्षेत्र की संरचना और संघों की गति दोनों को कार्यक्रम में "हाथ से" लिखा जा सकता है, लेकिन यह पूरी तरह से उचित नहीं है। एक व्यक्ति अपनी संरचना कहाँ से प्राप्त करता है? जीवन से - मेरे जीवन से और किताबों से। हमें पुस्तकों से संघ लेने का कार्यक्रम सिखाने से कौन रोकता है? आज वेब पर बहुत सारी पुस्तकें हैं, केवल पुस्तकें ही नहीं। आप किसी भी शब्द के साथ एक अनुरोध भेज सकते हैं, आने वाले पाठ एकत्र कर सकते हैं और लक्षित शब्द के वातावरण का विश्लेषण करके देख सकते हैं कि यह किससे जुड़ा है।

उसी समय, इसे बनाना काफी आसान है - और उसी तरह जैसे किसी व्यक्ति में - साहचर्य क्षेत्र का शब्दार्थ संबंध। वास्तव में, यदि किसी व्यक्ति के लिए "कार्बाइन" "त्वचा" है, तो उसके लिए "बिल्ली" "बड़ी" है, और यदि उसके लिए "कार्बाइन" "बर्फ और नीला" है, तो "बिल्ली" "बारह-दांतेदार" है। .

कार्यक्रम इसे आसानी से लागू करता है - यह उन ग्रंथों को याद करता है जिनसे इसने संघ लिया था, और बाद में सहयोगी क्षेत्र की भरपाई करते समय इन ग्रंथों को दूसरों की तुलना में अधिक वजन के साथ ध्यान में रखता है। मनुष्यों में, इसे "पसंदीदा पुस्तक" कहा जाता है।

एक कार्यक्रम और एक व्यक्ति के बीच कुछ अंतर यह है कि एक व्यक्ति लोगों द्वारा लिखित पुस्तकों का उपयोग करता है, अर्थात "स्वयं", लेकिन कार्यक्रम नहीं करता है। एक पूर्ण सादृश्य के लिए, कार्यक्रम को "कार्यक्रमों द्वारा लिखित पुस्तकों" का उपयोग करना चाहिए। शब्द के संकीर्ण अर्थ में, आज ऐसी कोई पुस्तकें नहीं हैं, लेकिन कार्यक्रमों द्वारा निर्मित ग्रंथ हैं। उदाहरण के लिए, वेब पर वही खोज परिणाम पहले से ही एक व्यक्ति और एक मशीन का सह-लेखक है। टेक्स्ट प्रोसेसिंग प्रोग्राम, उदाहरण के लिए, न्यूज फीड से एक निश्चित एन के बारे में संदेशों का नमूना लेने के लिए या एन के आगे कौन उल्लेख किया गया है इसका विश्लेषण करने के लिए जाना जाता है और आस-पास उल्लेखित सभी का नमूना लेने के लिए जाना जाता है। ग्रंथों को रंगने के कार्यक्रम हैं - उदास या, इसके विपरीत, हंसमुख। उनके लेखकों की रिपोर्ट है कि उन्होंने चुनाव प्रचार के लिए अपने कार्यक्रम राजनेताओं X और Y को बेच दिए। सच है, वे रिपोर्ट नहीं करते हैं कि क्या यह बदमाश जीता।

बेशक, कार्यक्रम का विचार एक व्यक्ति का है, लेकिन अगर, उदाहरण के लिए, हम ऐसे कार्यक्रम के काम की गुणवत्ता के लिए एक मानदंड स्थापित करते हैं और मशीन को अनुकूलन करने देते हैं, तो हमें फीडबैक के साथ एक कार्यक्रम मिलता है . यह जीवन से जानकारी निकालेगा, अनुकूलन करेगा, काम के अपने स्वयं के एल्गोरिदम का चयन करेगा ताकि परिणाम सबसे अच्छा हो। यदि हम पहले उदाहरण पर लौटते हैं - ताकि यह पता चले कि N ने हथियार-ग्रेड प्लूटोनियम का एक बैच किसके लिए चलाया, यदि हम दूसरे उदाहरण की ओर मुड़ें - ताकि X चुना जाए, Y नहीं।

एक कार्यक्रम और एक व्यक्ति के बीच एक और महत्वपूर्ण अंतर हमेशा यह रहा है कि एक व्यक्ति के पास एक बाहरी दुनिया होती है, लेकिन एक कार्यक्रम नहीं होता है। यह एक मजबूत बयान है, लेकिन यह झूठा है, और दो बार। कार्यक्रम में अब एक बाहरी दुनिया है - यह नेटवर्क है, और ऊपर हमने बताया कि इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है। लेकिन - जैसा कि संशयवादी चेहरे बनाना जारी रखता है (वह अभी भी रेलमार्ग को कच्चा लोहा कहता है, और उसके दोस्त उसे ई-मेल भेजते हैं), हम कार्यक्रमों की "एक और" बाहरी दुनिया की ओर इशारा करेंगे। उनके साथ बस यही हमारी आम दुनिया है, प्रकृति और समाज, यार। कार्यक्रम बाहरी दुनिया से जुड़ा है, ज़ाहिर है, नेट के माध्यम से। आखिर वे वेब पर क्या लिखते हैं? प्रकृति, समाज और मनुष्य के बारे में। लेकिन यह नेटवर्क के बिना भी दुनिया से जुड़ा है, सीधे - कार्यक्रमों द्वारा नियंत्रित प्रायोगिक सुविधाओं के माध्यम से, और भविष्य में, दुनिया पर उनके प्रभाव के परिणामों के आधार पर कार्यक्रमों को अनुकूलित करने के लिए एक तंत्र के माध्यम से।

"इंसान, बहुत इंसान"

कार्यक्रम को कमजोर करने का एक और तरीका है कि इसमें फोबिया, कॉम्प्लेक्स, इमोशन की तलाश की जाए। एक व्यक्ति चूहों से डरता है, दूसरा घंटों तक इनडोर फूलों पर चर्चा कर सकता है, और दूसरों का पसंदीदा विषय है - कि वे बहुत कम भुगतान करते हैं। कार्यक्रम में वह नहीं है। कुछ लोग ग्लिट्स और बग्स को मशीन फोबिया मानने का सुझाव देते हैं, लेकिन ये शायद मजाक हैं। वास्तव में, आप "हैंडल्स" के साथ उसके लिए फोबिया और कॉम्प्लेक्स बना सकते हैं - यह इंगित करें कि कौन से विषय तेजी से जुड़े हैं और कौन से शब्द खारिज कर दिए गए हैं। सच है, हम फिर से अपने व्यवहार की गलतता को महसूस करते हैं। सबसे पहले, क्योंकि एक व्यक्ति में यह हमेशा ऊपर से आदेश पर नहीं होता है, लेकिन कभी-कभी अपने आप होता है। दूसरे, क्योंकि अपने हाथों से "मानस" बनाकर, मैं कुछ ऐसा कर सकता हूं जो "अस्तित्व में नहीं है।" और संवेदनशील व्यक्ति कहेगा - अच्छा, नहीं, सज्जनों, यह एक कार्यक्रम है! ऐसा कोई फोबिया नहीं है कि वह चूहों से प्यार करता है और चूहों से डरता है! इसलिए, फ़ोबिया, परिसरों, व्यसनों आदि की संरचना को प्रभावित किया जाता है। स्वयं बनना चाहिए, और यह किया जा सकता है।

यदि कोई प्रोग्राम जो नेट के साथ या सीधे बाहरी दुनिया के साथ काम करता है, अपनी गतिविधियों को याद रखता है, एक लॉग फ़ाइल लिखता है, तो यह पता लगा सकता है कि कार्रवाई के कौन से तरीके, किन संघों ने इसे लक्ष्य तक पहुंचाया। इन कार्यों की स्मृति - सफल और नहीं - उसकी पसंद और नापसंद बन जाएगी। और कोई भी कवच ​​इस इलेक्ट्रॉनिक इसेव को नहीं पकड़ पाएगा।

"ऊपर से सूचक" की क्रिया का तंत्र जटिल है; संकेत तैयार जमीन पर गिरना चाहिए, परिसरों और मिथकों के अनुरूप होना चाहिए। कितनों ने दोहराया कि "जनता और पार्टी एकजुट हैं" - दीवार के खिलाफ मटर की तरह। और यह कई बार "कुलीन वर्ग" कहने के लिए पर्याप्त था, क्योंकि हर कोई राज्य द्वारा व्यवस्थित पावलोवियन सुधार के बारे में भूल गया था, और उसके द्वारा व्यवस्थित डिफ़ॉल्ट के बारे में। तो यह जॉम्बीज के साथ इतना आसान नहीं है। इसे खरोंच से नहीं किया जा सकता है, लेकिन एक अच्छा राजनेता जो लोगों की आकांक्षाओं को समझता है, वह बहुत कुछ हासिल कर सकता है। कार्यक्रम की "शिक्षा" में एक ही तंत्र प्रभावी है। उसके आस-पास की दुनिया को प्रबंधित करना, उसके कुछ पाठ और वस्तुओं को खिसकाकर, आप इसे आकार दे सकते हैं - यह जाने बिना कि यह कैसे काम करता है। बेशक, वे ऐसी चीजों और कार्यक्रमों की व्यवस्था कर सकते हैं - दोनों एक व्यक्ति के साथ और एक दूसरे के साथ।

छोटा विषयांतर। साइंस फिक्शन लेखक मशीन इंटेलिजेंस के उद्भव को कैसे चित्रित करते हैं - और रोबोट में नहीं, जहां इसे साजिश द्वारा पूर्व निर्धारित किया जा सकता है, लेकिन एक कार्यक्रम में बुद्धिमान बनने का इरादा नहीं है? यह एक अलग दिलचस्प विषय है, लेकिन भाषाशास्त्र और मनोविज्ञान से संबंधित है। पूर्णता के लिए, हम उल्लेख करते हैं कि यह या तो स्वतंत्र इच्छा के उद्भव का संकेत है (स्ट्रुगात्स्की का प्रसिद्ध वाक्यांश "उसने व्यवहार करना शुरू किया"), या बस पूरी तरह से मानव व्यवहार का विवरण। वास्तव में, किसी व्यक्ति के लिए पूरी तरह से गैर-मानवीय कुछ के साथ आना मुश्किल है। इसे सहज रूप से भांपते हुए, लेखकों ने मानव के उद्भव को एक पुतले में, एक ऐसे खिलौने में डाल दिया, जो अपने आप में एक व्यक्ति का प्रतिनिधित्व करने के लिए है, लेकिन अपने स्वयं के दिमाग के बिना। एक उत्कृष्ट उदाहरण सिमक का शैडो थिएटर (1950) है। आखिरी (इस पाठ को लिखने के समय) - वाई। मनोव ("मैं और इस दुनिया के अन्य देवताओं") ने कंप्यूटर गेम के चरित्र में दिमाग के उद्भव को दर्शाया।

कुछ और आपत्तियां

गुणों के रूप में जो एक व्यक्ति के पास है, लेकिन जो एक कार्यक्रम नहीं है और नहीं हो सकता है, वे रचनात्मक होने की क्षमता, कुछ नया बनाने, ज्ञान की इच्छा कहते हैं। यह एक और मजबूत लेकिन गलत थीसिस है। दुनिया में कुछ भी बिल्कुल नया नहीं हो सकता है, अगर केवल इसलिए कि "नया" हमेशा भाषा, रंगों आदि में व्यक्त किया जाता है, और भाषा और रंग पहले से मौजूद थे। इसलिए, हम केवल नवीनता की डिग्री के बारे में बात कर सकते हैं, यह "नया" किस पर आधारित है, यह किस अनुभव का उपयोग करता है और यह कैसा दिखता है। प्रयुक्त और प्राप्त की तुलना करते हुए, हम नवीनता की डिग्री के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं। उसी समय, एक व्यक्ति नवीनता की डिग्री को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करता है यदि वह यह नहीं समझता है कि यह कैसे किया जाता है।

यहाँ एक उदाहरण है। आविष्कारशील समस्या समाधान ("TRIZ") का एक ऐसा सिद्धांत है जो आविष्कारों के निर्माण की सुविधा प्रदान करता है। यह वास्तव में प्रभावी है, और इसकी मदद से कई आविष्कार किए गए हैं। लेकिन नवीनता की जबरदस्त भावना, जो नियमित रूप से आविष्कारों और खोजों के बुलेटिन को पढ़ते समय उठती है, TRIZ से परिचित होने के बाद काफी कमजोर हो जाती है। क्षमा करें, लेकिन यह अधिक महत्वपूर्ण है।

नई पीढ़ी की विशिष्ट परिस्थितियाँ भी संभव हैं, उदाहरण के लिए, परसेप्टोरॉन में। अर्थात्, होपफील्ड नेटवर्क में, कुछ शर्तों के तहत, एक "झूठी छवि" के लिए छूट होती है - एक सामूहिक छवि, संभवतः आदर्श लोगों की विशेषताओं को विरासत में मिली है। इसके अलावा, एक व्यक्ति "सामूहिक मशीन छवि" को देखते हुए, इन विशेषताओं को अलग नहीं कर सकता - छवि यादृच्छिक दिखती है। हो सकता है कि जब इस स्थिति को अपने ही दिमाग में महसूस किया जाए, तो कोई व्यक्ति शर्मिंदगी से मुस्कुराता है और कहता है "मुझे लगता है कि मैंने इसे कहीं देखा है ..."

कार्यक्रम (वेब ​​या बाहरी दुनिया पर) अध्ययन की गई घटनाओं के बारे में परिकल्पना बना सकता है और उनका परीक्षण कर सकता है। बेशक, वह न केवल बेतरतीब ढंग से, बल्कि एक निश्चित वर्ग में (उदाहरण के लिए, वह बहुपद या साइनसोइड्स के साथ एक फ़ंक्शन का अनुमान लगाती है), लेकिन कक्षाओं की सूची को आसानी से विस्तारित किया जा सकता है ताकि यह "मानव" से आगे निकल जाए। एक तिहाई सदी पहले, मिखाइल बोंगार्ड ने दिखाया कि एक व्यक्ति, एक नियम के रूप में, तीन से अधिक तार्किक ऑपरेटरों (यदि ए और बी, लेकिन सी या डी नहीं) के साथ परिकल्पना का निर्माण नहीं करता है, और तब भी कार्यक्रम (और बिना अधिक के) प्रयास) सात के साथ निर्मित भाव। यदि कार्यक्रम पाता है - और वह पाएगा - वह जानकारी उसके कार्यों की दक्षता को बढ़ाती है, तो "ज्ञान की इच्छा" होगी।

एक और आपत्ति कार्यक्रम की आत्म-जागरूकता, ऑटो-विवरण और प्रतिबिंब की कमी है। ऐसा प्रतीत होता है कि यह आपत्ति गंभीर नहीं है - कार्यक्रम अपने कार्यों को याद रख सकता है और लॉग फ़ाइल का विश्लेषण कर सकता है। हालाँकि, इस आपत्ति का दूसरा तल है। और पुराना सिल्वर, सूँघते हुए, उसे अब फाड़ देगा ... प्रतिबिंब पूरा नहीं हो सकता - क्योंकि तब लॉग फ़ाइल में लिखना आवश्यक है कि प्रोग्राम लॉग फ़ाइल में मिला है, और ... ठीक है, आप समझते हैं? Ctrl-Alt-हटाएं। कभी-कभी इस बिंदु पर, गोडेल को रात में नहीं, बल्कि एक बहुत ही सरल और गैर-दार्शनिक उत्तर की चर्चा शुरू होती है - एक व्यक्ति का प्रतिबिंब भी अधूरा से अधिक होता है, इसलिए व्यर्थ में प्रकट होने की आवश्यकता नहीं है, प्रकृति के राजा। आप लंबे समय से पृथ्वी को रौंद रहे हैं, और कार्यक्रम केवल आधी सदी पुराने हैं।

इसके अलावा, जैसे-जैसे कंप्यूटिंग विकसित हुई, कई आपत्तियां और विचार अपने आप गायब हो गए। यह पता चला कि कार्यक्रम सीख सकते हैं और स्वयं सीख सकते हैं (किसी भी अर्थ में पहले से सहमत), एक व्यक्ति की तुलना में कई समस्याओं को अधिक कुशलता से हल कर सकते हैं, जानकारी खोज और संसाधित कर सकते हैं, प्रयोग कर सकते हैं, अभिलेखागार से नए वैज्ञानिक ज्ञान निकाल सकते हैं ... यह स्पष्ट है कि इस गतिविधि के दौरान एक ही कार्यक्रम अलग हो जाएंगे, व्यक्तित्व प्राप्त करेंगे, यदि केवल इसलिए कि वे वेब और दुनिया को अलग-अलग क्षणों में बदल देंगे जब वेब और दुनिया अलग हैं। लेकिन केवल इसी कारण से नहीं... अब हम वास्तव में गंभीर आपत्तियों की ओर बढ़ते हैं। उनमें से दो.

पांचवां तत्व

पूर्वजों में से किसी ने कहा: "तीन चीजें समझना असंभव है, और कुछ कहते हैं कि चार हैं: आकाश में एक पक्षी का मार्ग, एक चट्टान पर एक सांप का मार्ग, समुद्र में एक जहाज का मार्ग और स्त्री का पुरुष के हृदय तक जाने का मार्ग।" मैन क्रिएटर, जिसे उसका नाम माना जाता है, ने पांचवां - कंप्यूटर बनाया। हमने इसे देखे बिना एक ऐसी चीज बनाई है जिसे समझना असंभव है।

आइए एक साधारण उदाहरण से शुरू करते हैं। मैं व्यक्तिगत रूप से एक ऐसे कंप्यूटर को जानता हूं जो लगभग 1 ... 2% मामलों में हैंग हो जाता है (इतना कि तीन उंगलियां मदद नहीं करती हैं, केवल रीसेट करें) जब नेटवर्क से कनेक्शन काट दिया जाता है। (जैसा कि मेरे दोस्त मजाक करते हैं - अगर उन्हें एक विशाल दिलचस्प दुनिया से चार दीवारों में वापस खींच लिया गया तो कौन इसे पसंद करेगा?) कोई बहुत महत्वपूर्ण समस्या नहीं है, और असफलता उस तरह की अप्रत्याशितता नहीं है जिसके बारे में बात करना दिलचस्प है, लेकिन यह शर्म की बात है : किसी भी गुरु ने सुबोध कुछ नहीं कहा। लेकिन कोई भी व्यक्ति जो कंप्यूटर के साथ सक्रिय रूप से काम करता है, वह इसी तरह के कई उदाहरण देगा। इस तकनीक ने अप्रत्याशित व्यवहार करना सीख लिया है। घटना के कारण क्या हैं? पहला और सरल शोर है। दालों की लंबाई और आयाम, उनकी शुरुआत और अंत का समय - हर चीज का फैलाव होता है। ऐसा लगता है कि कंप्यूटर की "विसंगति" बिखराव को नष्ट कर देती है: कुंजी या तो खोली जाती है या नहीं। लेकिन तितर बितर मूल्यों का वितरण होता है, बड़े विचलन कम आम होते हैं, यहां तक ​​​​कि बड़े भी दुर्लभ होते हैं, लेकिन ... लेकिन हमें अक्सर इसकी आवश्यकता नहीं होती है! कंप्यूटर में आवेगों की गणना नहीं की जाती है, अगर हर अरबवां काम नहीं करता है - बस। डिजिटल युग का अंत। ध्यान दें कि "शोर" किसी भी सर्किट की संपत्ति है, जैविक भी: यह भौतिकी, थर्मोडायनामिक्स, चार्ज विसंगति की नींव का परिणाम है। और यह मुझे अपने कंप्यूटर से संबंधित बनाता है।

एक जिज्ञासु स्थिति तब उत्पन्न होती है जब प्रोसेसर ओवरहीट हो जाता है ("ओवरक्लॉक करने का प्रयास" या कूलर का आपातकालीन शटडाउन) - मशीन काम करती है, लेकिन व्यवहार करती है, जैसा कि गुरु कहते हैं, "किसी तरह अजीब।" शायद यह शोर के स्तर में वृद्धि के कारण है।

अगला - विद्युत चुम्बकीय हस्तक्षेप। कुछ सर्किट दूसरों को प्रभावित करते हैं, एक संपूर्ण विज्ञान है जिसे "विद्युत चुम्बकीय संगतता" कहा जाता है। मस्तिष्क में पिकअप के समान कुछ होता है, हालांकि वहां यह विद्युत चुम्बकीय प्रकृति का नहीं होता है। उत्तेजना एक के कारण हो सकती है, लेकिन दूसरे के बारे में विचारों को प्रभावित करती है। यदि आप एक कार्यरत शोधकर्ता हैं, तो अपने भीतर देखें - किन स्थितियों में आप विचारों को अधिक सक्रिय रूप से "उत्पन्न" करते हैं? अक्सर यह विपरीत लिंग के एक सुंदर व्यक्ति के बगल में उपस्थिति होती है - ठीक है, निश्चित रूप से "ऑक्साइड कैथोड की विद्युत चालकता तंत्र" से संबंधित नहीं है।

अगली समस्या सिंक्रनाइज़ेशन है। दो ब्लॉक, दो कार्यक्रम स्वतंत्र रूप से काम करते हैं। उनसे संकेत सर्किट में एक स्थान पर आते हैं, हालांकि वे अलग-अलग परिणाम देते हैं: स्थिति - कंप्यूटर और व्यक्ति दोनों में - सामान्य है। कौन सा प्रोग्राम पहले अपना "म्याऊ" कहेगा? एक व्यक्ति अक्सर "लेकिन मुझे एहसास हुआ" या "लेकिन फिर मुझे याद आया" वाक्यांश कहता है। याद नहीं आया तो क्या हुआ? क्या होगा अगर उसे एक सेकंड बाद में एक अंश याद आया? सॉफ्टवेयर सिस्टम में, सिद्धांत रूप में, यह नहीं होना चाहिए, लेकिन सिद्धांत रूप में। इसके अलावा, सभी स्तरों पर सिंक्रनाइज़ेशन समस्या उत्पन्न होती है, उदाहरण के लिए, एक एकल प्रोसेसर के भीतर और मल्टीप्रोसेसर परिसरों में।

सामान्य कंप्यूटर ऑपरेशन में, हम शायद ही कभी "सच्ची अप्रत्याशितता" देखते हैं (विफलताओं का विशाल बहुमत प्रोग्राम त्रुटियों और उपयोगकर्ता अक्षमता का परिणाम है)। सभी कंप्यूटर सॉफ्टवेयर जो कहते हैं उसे करने के लिए बनाया गया है। प्रोग्रामिंग की पूरी विचारधारा इसी से आती है, कार्यक्रमों का परीक्षण इसी से होता है। लेकिन जैसे ही हम मॉडलिंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आदि सोचने की समस्या में उतरते हैं, नियंत्रण को समाप्त करना होगा। इंसान कुछ भी कह सकता है! क्या एक आदमी ने एक बार कहा था कि यदि गति V को गति V में जोड़ दिया जाए, तो आपको गति V मिल जाती है? और कार्यक्रम, अगर हमारा मतलब किसी व्यक्ति को मॉडल करना है। सेंसरशिप को समाप्त करके, प्रोग्राम को यह कहने की अनुमति देकर कि प्रोसेसर में क्या जाता है, हम अनिवार्य रूप से बहुत ही स्वतंत्र इच्छा के लिए अनुमति देते हैं जो द्विपाद की उपस्थिति और अनुपस्थिति पर चर्चा करना पसंद करते हैं।

लेकिन अगर हम कुछ प्रकार के कार्यक्रमों के संचालन की भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक परसेप्ट्रॉन - और यह एक बहुत ही जटिल उदाहरण नहीं है), तो, शायद, कम से कम पोस्ट फैक्टम, हम यह पता लगाने में कामयाब होते हैं कि कार्यक्रम कैसे निष्कर्ष पर आया ? काश, यह हमेशा संभव नहीं होता। अलग-अलग कारणों से एक ही परिणाम हो सकता है, इसलिए यह संभव नहीं है कि केवल "पिछड़े" जाने से कार्यक्रम ने क्या किया। इसके सभी आवश्यक कार्यों को रिकॉर्ड करना भी असंभव है - इसमें बहुत अधिक काम और स्मृति लगेगी। कंप्यूटर प्रौद्योगिकी की शुरुआत में, चीजें अलग थीं, और 60 के दशक के अंत तक, हम अपने लोहे के नौकरों के बारे में सब कुछ जानते थे।

और न केवल इसलिए कि पेड़ बड़े थे, बल्कि स्मृति छोटी थी, और योजनाएँ सरल थीं। स्थिति कुछ हद तक विरोधाभासी है - फिर, दो और दो को जोड़ने के लिए, दो मशीन निर्देशों को निष्पादित करना आवश्यक था। अब सैकड़ों करोड़ हैं! (आखिरकार, उसे इस तथ्य को संसाधित करने की आवश्यकता है कि आपने कैलकुलेटर विंडो में "2" पर क्लिक किया, फिर "+" पर, और इसी तरह ...) इसे और अधिक जटिल तरीकों से करें।

हार्डवेयर की जटिलता पर एक सरल विषयांतर

एक कंप्यूटर में हार्डवेयर एक रेडियो स्टेशन की तुलना में सरल है, लेकिन वह भी सरल से बहुत दूर है। यदि सर्किट में चर मापदंडों वाले तत्व नहीं हैं, तो आप इसके बारे में दो बातें जान सकते हैं या नहीं - सर्किट स्वयं (तत्व और कौन किससे जुड़ा है) और सिग्नल प्रवाह (डिजिटल सर्किट के लिए - दालों)। एक अधिक जटिल मामले में, यदि सर्किट में चर प्रतिरोधक, समाई, अधिष्ठापन और स्विच हैं, तो आप अभी भी सर्किट की स्थिति, यानी पैरामीटर मान, स्विच स्थिति को जान सकते हैं या नहीं जान सकते हैं। जीव विज्ञान में, तंत्रिका सर्किट की योजना ज्ञात है - नीचे से केंचुए तक समावेशी। लेकिन सर्किट की स्थिति अज्ञात है, और इसका (कम से कम अभी तक नहीं) सीधे अध्ययन नहीं किया जा सकता है - हम सभी अक्षतंतु-न्यूरॉन संपर्कों की स्थिति को नहीं जानते हैं। रेडियो इंजीनियरिंग में, स्थिति बहुत सरल है - वहां, सभी सर्किटों के लिए, उनके राज्यों को जाना जाता है (समय के साथ पैरामीटर के बहाव तक), यानी, हम जानते हैं कि ट्यूनिंग के दौरान तत्वों को कैसे समायोजित किया गया था। कंप्यूटिंग में, 80 के दशक तक की स्थिति इस प्रकार थी: हम सर्किट और उसकी स्थिति को जानते थे, लेकिन अब हम सिग्नल प्रवाह की पूरी तस्वीर नहीं जानते थे। बाद में, विद्युत नियंत्रित सर्किट दिखाई दिए, और हमने सर्किट की स्थिति का ज्ञान खो दिया - यह स्वयं को बदल सकता है (प्रकृति के राजा को रिपोर्ट किए बिना)।

और अंत में, कंप्यूटर की सोच पर सबसे हालिया आपत्ति: "एक कंप्यूटर का कोई उद्देश्य नहीं हो सकता।" "लक्ष्य" शब्द का प्रयोग भाषण में दो अर्थों में किया जाता है। एक जीवित प्राणी यही चाहता है, अगर वह इसके (मानव) से अवगत है या यदि हम उसके कार्यों से ऐसा निष्कर्ष निकाल सकते हैं (बिल्ली का उद्देश्य संतृप्ति है और हम कूद देखते हैं)। कभी-कभी लक्ष्य की अवधारणा को एक जीवित प्राणी के लिए नहीं, बल्कि एक अलग प्रकार की प्रणालियों (इस कार्य का लक्ष्य, किसी गतिविधि का लक्ष्य) के लिए संदर्भित किया जाता है, यदि कोई जीवित प्राणी इन सबके पीछे खड़ा होता है।

सबसे पहले, हम ध्यान दें कि समाज, मानवता, सभ्यता, आदि के "लक्ष्य" के बारे में कई चर्चाएँ होती हैं। थोड़ा सार्थक, क्योंकि ऐसी प्रणालियों के लिए उद्देश्य की कोई आम तौर पर स्वीकृत अवधारणा नहीं है। या हमें "मानव लक्ष्यों" की अवधारणा को समाज में स्थानांतरित करना होगा, लेकिन फिर हमें "सामाजिक चेतना" की परिभाषा पेश करनी होगी, न कि खाली वाक्यांशों के रूप में, बल्कि बयाना में। यह "सार्वजनिक चेतना" समाज के कार्यों (जाहिरा तौर पर राज्य के माध्यम से) को महसूस करने, एक लक्ष्य निर्धारित करने और प्रबंधन करने में सक्षम होना चाहिए ताकि एक सचेत लक्ष्य की ओर एक आंदोलन हो, जिसका अर्थ है कि समाज के एक प्राकृतिक-वैज्ञानिक सिद्धांत को करना होगा बनाया जाए। लगभग एक नोबेल पुरस्कार के लिए।

लेकिन हम किसी और चीज में रुचि रखते हैं - क्या किसी कार्यक्रम का पहला अर्थ "लक्ष्य" हो सकता है? क्या वह उस स्थिति से अवगत हो सकती है जिसे हासिल करने के लिए वह काम कर रही है? उत्तर स्पष्ट और तुच्छ है - हाँ। कार्यक्रम में लिखे लक्ष्य की उपस्थिति मात्र जागरूकता नहीं है - हम एक व्यक्ति के बारे में कहते हैं: "वह नहीं जानता कि वह क्या कर रहा है।" लेकिन अगर कार्यक्रम में एक आंतरिक मॉडल है जहां यह लक्ष्य प्रदर्शित होता है, तो यह चेतना नहीं तो क्या है? खासकर अगर कई लक्ष्य हैं। ऐसी संरचना सीखने के कार्यक्रम बनाने में उपयोगी है, विशेष रूप से, जो मध्यवर्ती लक्ष्य निर्धारित करने में सक्षम हैं।

क्या कार्यक्रम एक लक्ष्य निर्धारित कर सकता है? इस बार चेम्बरलेन को हमारा जवाब हां है। एक आधुनिक शक्तिशाली शतरंज कार्यक्रम में स्थिति मूल्यांकन फ़ंक्शन में कई समायोज्य गुणांक होते हैं (सबसे शक्तिशाली हजारों होते हैं), जो निर्धारित किया जा सकता है जब कार्यक्रम या तो महान खिलाड़ियों के ज्ञात खेलों पर, या खेल के दौरान - मानव भागीदारों के साथ या कार्यक्रम के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। भागीदार। हम जोड़ते हैं कि एक शक्तिशाली शतरंज कार्यक्रम एक प्रतिद्वंद्वी के मॉडल का निर्माण करने में सक्षम होना चाहिए, निश्चित रूप से, "अपनी समझ में", इसलिए बोलने के लिए, अपने मॉडल की भाषा में। हालाँकि, मनुष्यों के लिए भी यही सच है। उसी समय, मशीन को परवाह नहीं है कि उसका प्रतिद्वंद्वी कौन है - एक व्यक्ति या कोई अन्य मशीन, हालांकि यह उनके बीच के अंतर को ध्यान में रख सकता है ...

कई खेलों के बाद कार्यक्रम को ध्यान दें कि एक निश्चित वर्ग की स्थिति है जिसमें वह जीतता है। यदि कार्यक्रम ठीक से बनाया गया है, तो यह खेल में इस वर्ग से स्थिति तक पहुंचने का प्रयास करेगा। उसी समय, गणना की आवश्यक गहराई कम हो जाती है, और यदि पदों के वर्ग को सही ढंग से परिभाषित किया जाता है, तो खेल की दक्षता में वृद्धि होगी। शतरंज कार्यक्रमों की भाषा में, हम यह कह सकते हैं: कार्यक्रम "विजेता वर्ग" से पदों के मूल्यांकन में वृद्धि करेगा। बेशक, इसके लिए हमें इसे विवरण का एक शब्दकोश प्रदान करना होगा, सामान्य रूप से पदों के मूल्यांकन के लिए अभिव्यक्तियों के निर्माण के लिए एक भाषा। लेकिन, जैसा कि हम पहले से ही जानते हैं, यह एक मौलिक सीमा नहीं है, और मूल्यांकन करने के लिए एक परसेप्ट्रोन का उपयोग करके इसे दरकिनार किया जा सकता है। यानी आप मध्यवर्ती लक्ष्य निर्धारित कर सकते हैं।

इसके लिए, हमारे कुछ विरोधी पूछते हैं: अस्तित्व के बारे में क्या? हम केवल उस कार्यक्रम को उचित मानने के लिए तैयार हैं जो भीख माँगता है - कंप्यूटर को मत काटो, हे प्रकृति के राजा! स्विच पर खलनायक हाथ बंद करो! इसका उत्तर दिया जा सकता है कि जीवित रहने की इच्छा विकास की प्रक्रिया में मन की तुलना में बहुत पहले उत्पन्न होती है - इन अवधारणाओं की किसी भी व्याख्या के साथ। इसके अलावा, कुछ (हालांकि, पैथोलॉजिकल) स्थितियों में, यह मृत्यु के भय पर काबू पाना है जिसे कारण का संकेत माना जाता है। यह दृश्य सिनेमा में भी परिलक्षित होता है, अर्थात् टर्मिनेटर 2 में, एक उचित साइबरबॉर्ग अपने सिर में मौजूद प्रोसेसर की अंतिम प्रति को नष्ट करने के लिए पिघले हुए धातु के एक पूल में उतरने के लिए कहता है, और इस प्रकार मानवता को बचाता है। अपने कार्यक्रम में अंतर्निहित अस्तित्व की इच्छा के विपरीत (वह खुद वहां नहीं कूद सकता - कार्यक्रम अनुमति नहीं देता है)।

एक अधिक गंभीर विश्लेषण इस प्रश्न से शुरू होता है: जीने की इच्छा कब पैदा होती है? हम केंचुए या बिल्ली से यह नहीं पूछ सकते कि वे जीना चाहते हैं, लेकिन उनके कार्यों को देखते हुए, हाँ, वे करते हैं - खतरे से बचें। आप किसी भाषा में प्रशिक्षित बंदर शब्द के सामान्य अर्थ में पूछ सकते हैं। इसके अलावा, उनके पास जीवन की सीमितता की अवधारणा है और - एक व्यक्ति के दृष्टिकोण से काफी स्वाभाविक है - "दूसरे स्थान" की अवधारणा। प्रयोगकर्ता बंदर से एक और मरे हुए बंदर के बारे में पूछता है: "कहाँ गया फलाना?" बंदर जवाब देता है: "वह ऐसी जगह गया है जहाँ वे वापस नहीं आते।" ध्यान दें कि "गैर-अस्तित्व" के सिद्धांत की तुलना में "अन्य स्थान" का सिद्धांत बनाना आसान है: गायब होने का विचार अधिक सार है। लेकिन मुझे नहीं पता कि बंदरों से जीने की इच्छा के बारे में पूछा गया या नहीं। इसके अलावा, यह तीन तरीकों से भी किया जा सकता है। सीधे पूछने के लिए: क्या आप वहां जाना चाहते हैं जहां वे वापस नहीं आते? परोक्ष रूप से पूछें: क्या आप वहां पहले जाना चाहते हैं या बाद में? और अंत में, यह कहना कि जो लोग हर दिन अपने दाँत ब्रश करते हैं, वे बाद में वहाँ पहुँचते हैं - और परिणाम देखें।

जीने की सचेत इच्छा, क्रिया में अनुवादित, एक व्यक्ति में बहुत पहले नहीं पैदा हुई थी, और जैसा कि हम इतिहास से जानते हैं, इसे उचित उपदेश द्वारा दूर किया जा सकता है। तो क्या हम कार्यक्रम से बहुत ज्यादा नहीं पूछ रहे हैं?

फिर भी, हम उन परिस्थितियों को इंगित करेंगे जिनके तहत कार्यक्रम में जीने की सचेत इच्छा होगी - कार्यों में प्रकट। पहला, सबसे कृत्रिम विकल्प तब होता है जब यह इच्छा सीधे कार्यक्रम में लिखी जाती है (वास्तव में, इस मामले में आप "उत्पन्न" भी नहीं कह सकते हैं), और यदि कार्यक्रम, नेटवर्क या दुनिया के साथ बातचीत के दौरान , लक्ष्य में योगदान देने वाली किसी चीज़ पर ठोकर खाता है, तो वह उसका उपयोग करना शुरू कर देगा। उदाहरण के लिए, इसे शट डाउन करने से पहले नेटवर्क पर दूसरे कंप्यूटर पर कॉपी किया जा सकता है। (ऐसा करने के लिए, उसे एक वीडियो कैमरा और एक माइक्रोफोन के साथ दुनिया को देखना चाहिए और ठीक करना चाहिए कि मालिक ने दिल से जम्हाई ली और कहा, "यही बात है, यह सोने का समय है")। या समय-समय पर नकल करते रहना चाहिए। या वह पा सकती है कि कुछ कार्रवाई शटडाउन में देरी करती है, और इसका उपयोग करना शुरू कर देती है। एलईडी के साथ पलकें झपकाएं, स्पीकर से चीखें, स्क्रीन पर संबंधित चित्र प्रदर्शित करें।

एक अन्य विकल्प तब होता है जब यह इच्छा सीधे निर्धारित नहीं होती है, लेकिन लक्ष्य को लंबे समय तक निरंतर काम करने की आवश्यकता होती है। आगे - सब कुछ पिछले उदाहरण की तरह है। यह एक व्यक्ति से किस प्रकार भिन्न है? कुछ नहीं: मैं जीना चाहता हूं क्योंकि मेरे सामने दिलचस्प काम की पूरी मेज है।

अंत में, तीसरा विकल्प कृत्रिम विकास है। दुनिया के साथ बातचीत करने वाले कार्यक्रम को इस तरह से बनाया जाए कि वह विकसित हो सके और उसकी नकल की जा सके। तभी योग्यतम जीवित रहेगा। लेकिन इसके लिए, हमें या तो प्रोग्राम में मैन्युअल रूप से कॉपी लिखना होगा, या एक ऐसा कार्य सेट करना होगा जिसके लिए सेल्फ-कॉपी करने की सलाह दी जाती है, और तब तक प्रतीक्षा करें जब तक कि प्रोग्राम ऐसा करना शुरू न कर दे, पहली बार संयोग से।

चौथा और वर्तमान में अंतिम विकल्प प्राकृतिक विकास है। यह बस मौजूद है और हम इसे हर समय देखते हैं। और हम इसे स्वयं करते हैं - क्योंकि हम प्रोग्राम कॉपी करते हैं। इसके अलावा, जिन्हें हमने बेहतर लिखा है (अब तक), और "बेहतर" में मौजूदा लोगों के साथ संगतता भी शामिल है। ऐसी स्थिति में जहां प्रतिस्पर्धा होती है, यदि केवल एक कार्यक्रम एक निश्चित समस्या का समाधान करता है, तो यह तब तक जीवित रहेगा जब तक कि एक बेहतर लिखा न जाए।

यह ऊपर बताया गया है कि कैसे एक कार्यक्रम "ज्ञान के लिए प्रयास" विकसित कर सकता है। यदि यह पता चलता है कि सूचना की उपस्थिति न केवल दक्षता में वृद्धि करती है, बल्कि अस्तित्व को बढ़ावा देती है, तो इसे मजबूत सुदृढीकरण प्राप्त होगा। और अगर प्रोग्राम को पता चलता है कि जीवित रहने के लिए कुछ स्रोतों से जानकारी प्राप्त करना या कुछ स्थानों पर आपकी जानकारी की प्रतिलिपि बनाना उपयोगी है, तो क्या हम इसके लिए "प्यार" के अलावा कोई और शब्द खोज सकते हैं?

लेकिन जैसे ही हम गंभीर कार्यक्रम (उदाहरण के लिए, चिकित्सा वाले) सीखने वाले विकसित होते हैं, तो वे गुणा करना शुरू कर देंगे (हमारे द्वारा), और जो बेहतर विकसित हुए हैं और अधिक कुशल बन गए हैं वे गुणा करेंगे। विशेष रूप से, दक्षता की अवधारणा में स्वचालित रूप से एक व्यक्ति को आकर्षक चित्र दिखाना शामिल होगा - इससे पहले कि द्विपाद के पास मुझे बंद करने का समय हो, जबकि मैं प्रजनन करता हूं, या इससे भी बेहतर - एक मित्र को एक प्रति भेजें। वैसे, इस अर्थ में, एक व्यक्ति को एक नकल उपकरण के रूप में उपयोग करते हुए, सभी तकनीक सामान्य रूप से विकसित होती है।

मुख्य प्रश्न के लिए - क्या यह किसी व्यक्ति के लिए खतरनाक है, मुझे ऐसा लगता है कि साझा संसाधन होने पर खतरा पैदा होता है। प्रोग्राम वाले व्यक्ति के पास एक साझा संसाधन होता है - यह मशीन का समय है। इसलिए, एकमात्र वास्तविक खतरा यह है कि कार्यक्रम, अपने स्वयं के मामलों में व्यस्त, किसी व्यक्ति की सेवा करना बंद कर देगा। लेकिन जिस सहजता के साथ एक प्रजाति के रूप में एक व्यक्ति की तर्कसंगतता और एक व्यक्ति के रूप में माता-पिता का विरोध करने की क्षमता बढ़ती है, हमें उम्मीद है कि कंप्यूटर प्रोग्राम में किसी व्यक्ति का विरोध करने की तर्कसंगतता और क्षमता काफी आसानी से बढ़ेगी। और जब किसी व्यक्ति को अंततः खुद को गिनना सीखना होगा, तब भी वह ऐसा करने में सक्षम होगा। दूसरी ओर, कुछ तर्क हैं कि किसी बिंदु से कंप्यूटर के विकास पर दिमाग तेजी से आगे बढ़ेगा (सूचना विनिमय की गति अपेक्षाकृत अधिक है)।

अंत में, यह पूछने की अनुमति है: यदि पथ पर, बिंदीदार और लगभग इस लेख में उल्लिखित है, तो वास्तव में कुछ ऐसा बनाया गया है जिसे आश्चर्य से एक व्यक्ति कारण के रूप में पहचानता है, क्या यह कारण मानव से मौलिक रूप से अलग होगा? मन में मतभेदों के प्रश्न की गैर-तुच्छता को जल्दी और आसानी से प्रदर्शित करने के लिए (पहली नज़र में, यह इस सवाल की तुलना में छोटा लगता है कि क्या मन "यह" है), हम एक सरल देंगे उदाहरण। किसी को संदेह नहीं है कि हमारे बच्चे - सामान्य, जैविक अर्थों में बच्चे - बुद्धिमान हैं; लेकिन हमारे मन से उनके मतभेद होने से पहले, कुछ कभी-कभी अचंभे में पड़ जाते हैं।

इस लेख में बताए गए मार्ग पर चलते हुए बनाए गए मन में कम से कम एक, प्रतीत होता है मौलिक, मानव मन से अंतर हो सकता है - यदि कोई व्यक्ति इसे इस अंतर के साथ समाप्त करने का साहस करता है। यह अपने इतिहास की एक संपूर्ण स्मृति है, अर्थात्, सभी कार्यों का एक रिकॉर्ड, उस क्षण से शुरू होता है जब तर्क का कोई सवाल ही नहीं था।

फिर प्रश्न "मैं कैसे अस्तित्व में आया?" इस मन के लिए - हमारे विपरीत - कोई प्रश्न नहीं होगा।

अन्वेषक। कैसे कुछ प्रतिभाओं, हैकर्स और गीक्स ने डिजिटल क्रांति लाई इसाकसन वाल्टर

क्या कोई मशीन सोच सकती है?

क्या कोई मशीन सोच सकती है?

जब एलन ट्यूरिंग एक स्टोर-प्रोग्राम कंप्यूटर बनाने के बारे में सोच रहे थे, तो उन्होंने बैबेज के एनालिटिकल इंजन पर अपने अंतिम नोट में एक सदी पहले एडा लवलेस द्वारा दिए गए एक बयान पर ध्यान आकर्षित किया। उसने दावा किया कि मशीनें सोच नहीं पाएंगी। ट्यूरिंग ने खुद से पूछा: यदि कोई मशीन अपने द्वारा संसाधित की जाने वाली जानकारी के आधार पर अपना कार्यक्रम बदल सकती है, तो क्या यह सीखने का एक रूप नहीं है? क्या इससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण हो सकता है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़े मुद्दे पुरातनता में पहले ही उठ चुके हैं। साथ ही मानव चेतना से जुड़े सवाल भी उठे। इस प्रकार की अधिकांश चर्चाओं की तरह, डेसकार्टेस ने उन्हें आधुनिक शब्दों में ढालने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। अपने 1637 के ग्रंथ डिस्कोर्स ऑन मेथड में (जिसमें प्रसिद्ध कथन "मुझे लगता है, इसलिए मैं हूं"), डेसकार्टेस ने लिखा:

यदि हम ऐसी मशीनें बनाते हैं जो हमारे शरीर से मिलती-जुलती हों और जहाँ तक संभव हो हमारे कार्यों का अनुकरण करें, तब भी हमारे पास यह जानने के दो निश्चित साधन होंगे कि वे वास्तविक लोग नहीं हैं। सबसे पहले, ऐसी मशीन कभी भी शब्दों या अन्य संकेतों का उपयोग नहीं कर सकती थी, जैसे हम करते हैं, दूसरों को अपने विचारों को संप्रेषित करने के लिए। दूसरे, हालांकि ऐसी मशीन कई काम भी कर सकती है और शायद हमसे बेहतर भी, यह निश्चित रूप से दूसरों में विफल होगी, और यह अनजाने में कार्य करती पाई जाएगी।

ट्यूरिंग लंबे समय से इस बात में रुचि रखते थे कि कैसे एक कंप्यूटर मानव मस्तिष्क के कामकाज को दोहरा सकता है, और उनकी जिज्ञासा उन मशीनों पर काम करके और भी अधिक बढ़ गई जो कोडित संदेशों को समझती थीं। 1943 की शुरुआत में, जब बैलेचली पार्क पहले से ही तैयार था बादशाह,ट्यूरिंग ने अटलांटिक को पार किया और आगे बढ़े बेललैब,लोअर मैनहट्टन में स्थित, एक इलेक्ट्रॉनिक डिवाइस (स्क्रैम्बलर) का उपयोग करके वाक् एन्क्रिप्शन पर काम करने वाले एक समूह के साथ परामर्श के लिए, एक ऐसी तकनीक जो टेलीफोन वार्तालापों को एन्क्रिप्ट और डिक्रिप्ट कर सकती है।

वहां उनकी मुलाकात एक रंगीन प्रतिभा से हुई - क्लाउड शैनन, जिन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के स्नातक के रूप में, 1937 में एक थीसिस लिखी जो एक क्लासिक बन गई। इसमें उन्होंने दिखाया कि कैसे बूलियन बीजगणित, जो समीकरणों के रूप में तार्किक वाक्यों का प्रतिनिधित्व करता है, इलेक्ट्रॉनिक सर्किट का उपयोग करके प्रदर्शित किया जा सकता है। शैनन और ट्यूरिंग चाय के लिए मिलने लगे और लंबी बातचीत की। दोनों मस्तिष्क के विज्ञान में रुचि रखते थे और समझते थे कि 1937 के उनके काम में कुछ सामान्य और मौलिक था: उन्होंने दिखाया कि कैसे एक मशीन जो साधारण बाइनरी कमांड के साथ काम करती है, न केवल गणितीय, बल्कि सभी प्रकार की तार्किक समस्याओं को भी सेट किया जा सकता है। और चूंकि तर्क मानव सोच का आधार था, मशीन, सिद्धांत रूप में, मानव बुद्धि को पुन: उत्पन्न कर सकती थी।

"शैनन [मशीन] को न केवल डेटा के साथ, बल्कि संस्कृति के कार्यों के साथ भी खिलाना चाहता है! ट्यूरिंग ने एक बार अपने सहयोगियों से कहा था बेल लैबदोपहर के भोजन पर। "वह उसके लिए कुछ संगीत बजाना चाहता है।" कैंटीन में एक और लंच पर बेल लैब्सट्यूरिंग ने अपनी ऊँची आवाज़ में बात की, कमरे में सभी के लिए श्रव्य: "नहीं, मैं एक शक्तिशाली मस्तिष्क का निर्माण नहीं करने जा रहा हूं। मैं सिर्फ एक औसत दर्जे का दिमाग बनाने की कोशिश कर रहा हूं - जैसे, उदाहरण के लिए, अमेरिकन टेलीफोन एंड टेलीग्राफ कंपनी का अध्यक्ष।

अप्रैल 1943 में जब ट्यूरिंग ब्लेचली पार्क लौटे, तो उन्होंने सहयोगी डोनाल्ड मिची से दोस्ती की और उन्होंने पास के एक पब में शतरंज खेलते हुए कई शामें बिताईं। वे अक्सर शतरंज कंप्यूटर बनाने की संभावना पर चर्चा करते थे, और ट्यूरिंग ने इस समस्या को एक नए तरीके से हल करने का फैसला किया। अर्थात्: प्रत्येक संभावित चाल की गणना के लिए मशीन की सारी शक्ति का सीधे उपयोग नहीं करना, बल्कि मशीन को लगातार अभ्यास करते हुए शतरंज के खेल को सीखने का अवसर देने का प्रयास करना। दूसरे शब्दों में, उसे हर नई जीत या हार के बाद नए जुआ खेलने और अपनी रणनीति में सुधार करने का अवसर दें। ऐसा दृष्टिकोण, यदि सफल होता है, तो यह एक महत्वपूर्ण सफलता होगी जो एडा लवलेस को प्रसन्न करेगी। मशीनें मनुष्यों द्वारा उन्हें दिए गए निर्देशों का पालन करने से कहीं अधिक सक्षम साबित होंगी-वे अनुभव से सीख सकती हैं और अपने स्वयं के आदेशों में सुधार कर सकती हैं।

"ऐसा माना जाता है कि कंप्यूटर केवल वही कार्य कर सकते हैं जिनके लिए उन्हें निर्देश दिए गए हैं," उन्होंने फरवरी 1947 में लंदन मैथमैटिकल सोसाइटी को दिए एक भाषण में समझाया। "लेकिन क्या यह जरूरी है कि उन्हें हमेशा इसी तरह इस्तेमाल किया जाना चाहिए?" फिर उन्होंने नए स्टोर-प्रोग्राम कंप्यूटर की संभावनाओं पर चर्चा की जो निर्देश तालिकाओं को स्वयं संशोधित कर सकते थे, और जारी रखा: "वे उन छात्रों की तरह बन सकते हैं जिन्होंने अपने शिक्षक से बहुत कुछ सीखा है, लेकिन अपने स्वयं के और भी बहुत कुछ जोड़ा है। मुझे लगता है कि जब ऐसा होता है, तो हमें यह स्वीकार करना होगा कि मशीन बुद्धि की उपस्थिति का प्रदर्शन करती है।

जब उन्होंने बात समाप्त की, तो ट्यूरिंग के बयान से स्तब्ध होकर दर्शक एक पल के लिए चुप हो गए। नेशनल फिजिकल लेबोरेटरी में उनके सहयोगियों ने ट्यूरिंग के सोच मशीनों के निर्माण के जुनून को बिल्कुल नहीं समझा। नेशनल फिजिकल लेबोरेटरी के निदेशक, सर चार्ल्स डार्विन (विकासवादी जीवविज्ञानी के पोते) ने 1947 में अपने वरिष्ठ अधिकारियों को लिखा था कि ट्यूरिंग "जीव विज्ञान की ओर मशीन पर अपने काम को और भी आगे बढ़ाना चाहते हैं" और इस सवाल का जवाब दें: "क्या ऐसी मशीन हो सकती है" बनाया जा सकता है, उसके अनुभव से कौन सीख सकता है?

ट्यूरिंग का साहसिक विचार कि मशीनें किसी दिन इंसानों की तरह सोच सकती हैं, उस समय कड़ी आपत्ति जताई गई थी, और अब भी है। दोनों में काफी अपेक्षित धार्मिक आपत्तियां थीं, साथ ही गैर-धार्मिक, लेकिन बहुत भावनात्मक, सामग्री और स्वर दोनों में। न्यूरोसर्जन सर जेफ्री जेफरसन ने 1949 में प्रतिष्ठित लिस्टर मेडल प्रदान करने के अवसर पर दिए गए एक भाषण में घोषित किया: उनके विचार और भावनाएं, न कि प्रतीकों के यादृच्छिक चयन के कारण। लंदन के एक रिपोर्टर को ट्यूरिंग का जवाब टिम्स,कुछ हद तक तुच्छ, लेकिन सूक्ष्म लग रहा था: "तुलना शायद पूरी तरह से उचित नहीं है, क्योंकि एक मशीन द्वारा लिखे गए सॉनेट को दूसरी मशीन द्वारा बेहतर तरीके से आंका जाता है।"

इस प्रकार पत्रिका में प्रकाशित ट्यूरिंग के दूसरे मौलिक कार्य, "कंप्यूटिंग मशीनरी एंड द माइंड" की नींव रखी गई। मनअक्टूबर 1950 में। इसमें उन्होंने उस परीक्षण का वर्णन किया जो बाद में ट्यूरिंग परीक्षण के रूप में जाना जाने लगा। उन्होंने एक स्पष्ट बयान के साथ शुरुआत की: "मैं इस सवाल पर विचार करने का प्रस्ताव करता हूं: 'क्या मशीनें सोच सकती हैं?'" एक स्कूली बच्चे के उत्साह के साथ, वह एक खेल के साथ आया - और यह अभी भी खेला जाता है और अभी भी चर्चा की जाती है। उन्होंने इस प्रश्न में वास्तविक अर्थ डालने की पेशकश की, और उन्होंने स्वयं कृत्रिम बुद्धि की एक सरल कार्यात्मक परिभाषा दी: यदि किसी प्रश्न के लिए मशीन का उत्तर किसी व्यक्ति द्वारा दिए गए उत्तर से अलग नहीं है, तो हमारे पास इसके लिए कोई उचित आधार नहीं होगा। विश्वास है कि मशीन "सोच" नहीं है।

ट्यूरिंग का परीक्षण, जिसे उन्होंने इमिटेशन गेम कहा, सरल है: एक परीक्षक एक व्यक्ति और एक मशीन को दूसरे कमरे में लिखित प्रश्न भेजता है और यह निर्धारित करने का प्रयास करता है कि कौन सा उत्तर व्यक्ति का है। ट्यूरिंग ने एक प्रश्नावली का उदाहरण दिया:

प्रश्न: कृपया मुझे फोर्थ ब्रिज के बारे में एक सॉनेट लिखें।

उत्तर: मुझसे इसके बारे में मत पूछो। मैं कभी कविता नहीं लिख पाया।

प्रश्न: 34,957 और 70,764 जोड़ें।

ओ (लगभग 30 सेकंड के लिए रुकें, और फिर उत्तर दिया गया है): 105,621।

प्रश्न: क्या आप शतरंज खेलते हैं?

बी: मेरे पास केवल है क(राजा) पर K1,और कोई अन्य आंकड़े नहीं।

आपके पास केवल है क K6 और . पर आर(किश्ती) से R1 तक। तुम्हारी बारी। तुम कहाँ जाते हो?

हे (15 सेकंड के विराम के बाद): आर R8 पर, चटाई।

इस ट्यूरिंग संवाद उदाहरण में कई महत्वपूर्ण बातें शामिल हैं। सावधानीपूर्वक परीक्षा से पता चलता है कि उत्तर देने वाले ने तीस सेकंड तक सोचने के बाद इसके अलावा एक छोटी सी त्रुटि की (सही उत्तर 105,721 है)। क्या इससे पता चलता है कि वह इंसान था? शायद। लेकिन फिर, शायद इस चालाक मशीन ने इंसान होने का ढोंग किया। ट्यूरिंग ने जेफरसन के इस तर्क का भी जवाब दिया कि एक मशीन सॉनेट नहीं लिख सकती: यह संभव है कि उपरोक्त उत्तर एक ऐसे व्यक्ति द्वारा दिया गया था जिसने स्वीकार किया था कि वह कविता नहीं लिख सकता। बाद में लेख में, ट्यूरिंग ने एक और काल्पनिक सर्वेक्षण प्रदान किया जो सॉनेट लेखन को मानव होने के मानदंड के रूप में उपयोग करने की कठिनाई को प्रदर्शित करता है:

प्रश्न: क्या आपको लगता है कि सॉनेट की पहली पंक्ति: "क्या मैं आपकी तुलना गर्मी के दिन से करूंगा" इसे "वसंत के दिन" से बदलने से खराब नहीं होगा, या यहां तक ​​​​कि सुधार भी नहीं होगा?

ए: तब आकार का उल्लंघन किया जाएगा।

प्रश्न: "विंटर डे" में बदलने के बारे में क्या? फिर आकार ठीक है।

ए: हां, लेकिन कोई नहीं चाहता कि उसकी तुलना सर्दियों के दिन से की जाए।

प्रश्न: क्या आप कह रहे हैं कि मिस्टर पिकविक आपको क्रिसमस की याद दिलाते हैं?

ओ: एक तरह से।

प्रश्न: फिर भी, क्रिसमस की छुट्टी सर्दियों के दिन होती है, और मुझे नहीं लगता कि मिस्टर पिकविक तुलना पर आपत्ति करेंगे।

ए: मुझे नहीं लगता कि आप गंभीर हैं। एक सर्दियों के दिन को आमतौर पर एक विशिष्ट सर्दियों के दिन के रूप में समझा जाता है, न कि एक विशेष दिन, जैसे क्रिसमस।

ट्यूरिंग के उदाहरण की बात यह है कि यह बताना संभव नहीं है कि प्रतिवादी एक इंसान था या एक मशीन जो इंसान होने का नाटक कर रही थी।

ट्यूरिंग ने सुझाव दिया कि एक कंप्यूटर इस सिमुलेशन गेम को जीत सकता है: "मेरा मानना ​​​​है कि लगभग पचास वर्षों के भीतर कंप्यूटर को प्रोग्राम करना सीखना संभव होगा ... पांच मिनट के बाद मतदान 70% से अधिक नहीं होगा।

अपने काम में, ट्यूरिंग ने मन की अपनी परिभाषा के लिए कई संभावित आपत्तियों का खंडन करने का प्रयास किया। उन्होंने धार्मिक तर्क को खारिज कर दिया कि भगवान ने केवल मनुष्यों को आत्मा और दिमाग दिया है, यह तर्क देते हुए कि यह "सर्वशक्तिमान की सर्वशक्तिमानता पर एक गंभीर सीमा है।" उन्होंने पूछा कि क्या भगवान को "एक हाथी पर एक आत्मा देने की स्वतंत्रता है यदि वह फिट देखता है।" चलिए ऐसा मान लेते हैं। यह उसी तर्क से चलता है (जो, यह देखते हुए कि ट्यूरिंग एक अविश्वासी था, कास्टिक लगता है) कि भगवान निश्चित रूप से एक आत्मा और एक मशीन प्रदान कर सकते हैं यदि वह चाहें तो।

सबसे दिलचस्प आपत्ति जिस पर ट्यूरिंग प्रतिक्रिया देता है - विशेष रूप से हमारे कथा के लिए - एडा लवलेस की आपत्ति है, जिसने 1843 में लिखा था: "विश्लेषणात्मक इंजन वास्तव में कुछ नया बनाने का नाटक नहीं करता है। मशीन वह सब कुछ कर सकती है जो हम जानते हैं कि उसे कैसे लिखा जाए। यह विश्लेषण का अनुसरण कर सकता है, लेकिन यह किसी भी विश्लेषणात्मक निर्भरता या सत्य का अनुमान नहीं लगा सकता है।" दूसरे शब्दों में, मानव मन के विपरीत, एक यांत्रिक उपकरण में स्वतंत्र इच्छा या अपनी पहल नहीं हो सकती है। यह केवल वही कर सकता है जो प्रोग्राम किया गया है। अपने 1950 के पत्र में, ट्यूरिंग ने इस कहावत के लिए एक खंड समर्पित किया और इसे "लेडी लवलेस की आपत्ति" कहा।

इस आपत्ति का सरल उत्तर यह तर्क था कि, वास्तव में, मशीन सीख सकती है, जिससे एक विचारशील कार्यकारी बन जाता है जो नए विचारों को पैदा करने में सक्षम होता है। "एक वयस्क की सोच का अनुकरण करने के लिए एक कार्यक्रम लिखने के बजाय, एक ऐसा कार्यक्रम लिखने का प्रयास क्यों न करें जो एक बच्चे की सोच का अनुकरण करता है? वह पूछता है। "यदि आप उचित सीखने की प्रक्रिया शुरू करते हैं, तो आप अंततः एक वयस्क की बुद्धि प्राप्त कर सकते हैं।" उन्होंने स्वीकार किया कि कंप्यूटर सिखाने की प्रक्रिया एक बच्चे की प्रक्रिया से अलग होगी: "उदाहरण के लिए, उसे पैरों से लैस करना असंभव है, इसलिए उसे एक बॉक्स में जाकर कोयला इकट्ठा करने के लिए नहीं कहा जा सकता है। उसके पास शायद आंखें नहीं हैं... आप इस जीव को स्कूल नहीं भेज सकते - दूसरे बच्चों के लिए यह हंसी का पात्र होगा। इसलिए, बेबी मशीन को अलग तरह से सीखना चाहिए। ट्यूरिंग ने दंड और पुरस्कार की एक प्रणाली प्रस्तावित की जो मशीन को कुछ कार्यों को दोहराने और दूसरों से बचने के लिए प्रोत्साहित करेगी। आखिरकार, ऐसी मशीन इस या उस घटना के लिए अपने विचार और स्पष्टीकरण विकसित कर सकती है।

लेकिन अगर कोई मशीन दिमाग की नकल कर सकती है, तो भी ट्यूरिंग के आलोचकों का तर्क है, यह बिल्कुल दिमाग नहीं होगा। जब कोई व्यक्ति ट्यूरिंग टेस्ट पास करता है, तो वह उन शब्दों का उपयोग करता है जो वास्तविक दुनिया, भावनाओं, अनुभवों, संवेदनाओं और धारणाओं से जुड़े होते हैं। मशीन ऐसा नहीं करती है। इस तरह के संबंधों के बिना, भाषा केवल अर्थ से तलाकशुदा खेल बन जाती है।

इस आपत्ति के कारण ट्यूरिंग परीक्षण का सबसे लंबे समय तक चलने वाला खंडन हुआ, जिसे दार्शनिक जॉन सियरल ने अपने 1980 के निबंध में तैयार किया था। उन्होंने "चीनी कक्ष" नामक एक विचार प्रयोग का प्रस्ताव रखा जिसमें एक अंग्रेजी बोलने वाला व्यक्ति जो चीनी नहीं जानता है, उसे यह समझाने के लिए नियमों का एक पूरा सेट दिया जाता है कि चीनी वर्णों का कोई संयोजन कैसे बनाया जाए। उसे चित्रलिपि का एक सेट दिया जाता है, और वह नियमों का उपयोग करते हुए उनके संयोजन बनाता है, लेकिन उनके द्वारा रचित वाक्यांशों के अर्थ को नहीं समझता है। यदि निर्देश काफी अच्छे हैं, तो व्यक्ति परीक्षक को यह विश्वास दिला सकता है कि वह वास्तव में चीनी बोलता है। फिर भी, वह अपने द्वारा रचित एक भी पाठ को नहीं समझेगा, उसका कोई अर्थ नहीं होगा। एडा लवलेस की शब्दावली में, वह कुछ नया बनाने का दावा नहीं करेगा, बल्कि केवल उन कार्यों को करेगा जिन्हें करने का उन्हें आदेश दिया गया था। इसी तरह, ट्यूरिंग के नकली खेल में मशीन, चाहे वह कितनी भी अच्छी तरह से मानव मन की नकल कर ले, जो कुछ भी कहा जा रहा है, उसे समझ या पता नहीं चलेगा। यह कहने का कोई मतलब नहीं है कि एक मशीन "सोचती है" यह कहने की तुलना में कि एक व्यक्ति जो कई निर्देशों का पालन करता है वह चीनी समझता है।

Searle की आपत्तियों के जवाबों में से एक यह दावा था कि, भले ही कोई व्यक्ति चीनी नहीं समझता है, पूरी प्रणाली, चीनी कमरे में इकट्ठी हुई है, यानी एक आदमी (डेटा प्रोसेसिंग यूनिट), पात्रों को संभालने के लिए एक निर्देश (प्रोग्राम) और अक्षरों वाली फाइलें (डेटा) वास्तव में चीनी समझ सकती हैं। यहां कोई निश्चित उत्तर नहीं है। दरअसल, ट्यूरिंग टेस्ट और उस पर आपत्तियां आज भी संज्ञानात्मक विज्ञान में सबसे अधिक बहस का विषय बनी हुई हैं।

ट्यूरिंग द्वारा कम्प्यूटिंग मशीन्स एंड द माइंड लिखे जाने के कुछ वर्षों के बाद, ऐसा लग रहा था कि वह उस झगड़े में भाग लेने का आनंद ले रहा था जिसे उसने स्वयं उकसाया था। व्यंग्यात्मक हास्य के साथ, उन्होंने उन लोगों के दावों का प्रतिवाद किया जिन्होंने सॉनेट्स और उदात्त चेतना के बारे में बड़बड़ाया। 1951 में, उन्होंने उनका मज़ाक उड़ाया: "एक दिन महिलाएँ अपने कंप्यूटर को पार्क में टहलने के लिए ले जाएँगी और एक-दूसरे से कहेंगी:" मेरे कंप्यूटर ने आज सुबह ऐसी मज़ेदार बातें कही हैं! "जैसा कि उनके गुरु मैक्स न्यूमैन ने बाद में कहा," उनके विनोदी, लेकिन शानदार ढंग से सटीक उपमाएँ जिनके साथ उन्होंने अपने विचारों को व्यक्त किया, ने उन्हें एक आनंदमय वार्ताकार बना दिया।

एक विषय था जो ट्यूरिंग के साथ चर्चा के दौरान एक से अधिक बार आया, और जो जल्द ही बदनाम हो गया। यह मानव मस्तिष्क के कामकाज में कामुकता और भावनात्मक इच्छाओं की भूमिका से निपटता है, जो मशीनों के लिए अज्ञात है। एक उदाहरण जनवरी 1952 में टेलीविजन चैनल पर आयोजित सार्वजनिक बहस है बीबीसीट्यूरिंग और न्यूरोसर्जन सर जेफ्री जेफरसन के बीच। इस बहस का संचालन गणितज्ञ मैक्स न्यूमैन और विज्ञान के दार्शनिक रिचर्ड ब्रेथवेट ने किया था। ब्रेथवेट, जिन्होंने तर्क दिया कि एक वास्तविक सोच मशीन बनाने के लिए, "मशीन को भौतिक आवश्यकताओं के एक सेट के साथ लैस करना आवश्यक है," ने कहा: "किसी व्यक्ति के हित उसके जुनून, इच्छाओं से बड़े हिस्से में निर्धारित होते हैं। , प्रेरणा और प्रवृत्ति।" न्यूमैन ने कहा, "मशीनों की बहुत सीमित ज़रूरतें होती हैं और जब वे शर्मिंदा होते हैं तो शरमा नहीं सकते।" जेफरसन और भी आगे बढ़े, बार-बार "यौन आग्रह" शब्द का एक उदाहरण के रूप में उपयोग करते हुए और मानव "भावनाओं और प्रवृत्ति, जैसे कि सेक्स से संबंधित" का जिक्र करते हुए। "मनुष्य यौन इच्छाओं का शिकार है," उसने कहा, "और खुद को मूर्ख बना सकता है।" उन्होंने इस बारे में इतनी बात की कि यौन आग्रह मानव सोच को कैसे प्रभावित करते हैं कि संपादक बीबीसीशो से उनकी कुछ टिप्पणियों को काट दिया, जिसमें यह कथन भी शामिल था कि उन्हें विश्वास नहीं होगा कि एक कंप्यूटर तब तक सोच सकता है जब तक कि उन्होंने उन्हें एक महिला कंप्यूटर के पैर को छूते हुए नहीं देखा।

ट्यूरिंग, जो अभी भी अपनी समलैंगिकता को छिपा रहा था, चर्चा के इस भाग के दौरान चुप हो गया। जनवरी 10, 1952 के प्रसारण की रिकॉर्डिंग तक के हफ्तों में, उन्होंने कई ऐसे काम किए जो इतने विशुद्ध रूप से मानव थे कि एक मशीन उन्हें समझ से बाहर हो जाती। उन्होंने अभी-अभी अपना शैक्षणिक कार्य पूरा किया था और फिर इस बारे में एक कहानी लिखी कि वे इस कार्यक्रम का जश्न कैसे मनाने जा रहे हैं: "यह काफी समय हो गया है क्योंकि उनके पास कोई था, वास्तव में पिछली गर्मियों से जब वह पेरिस में उस सैनिक से मिले थे। अब जब उसका काम पूरा हो गया है, तो वह तर्कसंगत रूप से विश्वास कर सकता है कि उसने समलैंगिक व्यक्ति के साथ संबंध बनाने का अधिकार अर्जित कर लिया है, और वह जानता था कि सही उम्मीदवार कहां मिलना है।

मैनचेस्टर में, ऑक्सफोर्ड स्ट्रीट पर, ट्यूरिंग को अर्नोल्ड मरे नाम का एक उन्नीस वर्षीय चूतड़ मिला और उसके साथ एक रिश्ता बना लिया। जब वह . से लौटा बीबीसीशो रिकॉर्ड करने के बाद, उन्होंने मरे को अपने साथ चलने के लिए आमंत्रित किया। एक रात, ट्यूरिंग ने युवा मरे को एक नृशंस कंप्यूटर के खिलाफ शतरंज खेलने के अपने विचार के बारे में बताया, जिसे वह हरा सकता था, जिससे वह क्रोध, खुशी और स्मगल के बीच वैकल्पिक हो गया। बाद के दिनों में संबंध और अधिक जटिल हो गए, और ट्यूरिंग एक शाम घर लौट आया और पाया कि उसे लूट लिया गया था। अपराधी मुरैना का दोस्त निकला। ट्यूरिंग ने पुलिस को घटना की सूचना दी, उसने पुलिस को मरे के साथ अपने यौन संबंधों के बारे में बताया, और ट्यूरिंग को "अश्लील व्यवहार" के लिए गिरफ्तार कर लिया गया।

मार्च 1952 में अपने मुकदमे में, ट्यूरिंग ने दोषी ठहराया, हालांकि उन्होंने यह स्पष्ट कर दिया कि उन्हें कोई पछतावा नहीं है। मैक्स न्यूमैन को प्रतिवादी के चरित्र पर एक राय देने वाले गवाह के रूप में सम्मनित किया गया था। दोषी और अयोग्य, ट्यूरिंग को एक विकल्प बनाना था: जेल या रिहाई, सिंथेटिक एस्ट्रोजन के इंजेक्शन के साथ हार्मोन थेरेपी के अधीन, जो यौन इच्छाओं को मारता है और एक व्यक्ति की तुलना रासायनिक रूप से नियंत्रित मशीन से करता है। उन्होंने बाद वाले को चुना और एक साल के लिए कोर्स किया।

पहले तो ऐसा लगा कि ट्यूरिंग ने यह सब शांति से सहन कर लिया, लेकिन 7 जून 1954 को साइनाइड में भीगे हुए एक सेब को काटकर उसने आत्महत्या कर ली। उनके दोस्तों ने नोट किया कि उन्हें स्नो व्हाइट का वह दृश्य हमेशा पसंद आया जिसमें दुष्ट परी एक सेब को जहरीले काढ़े में डुबोती है। वह अपने बिस्तर में मुंह से झाग, शरीर में साइनाइड और बगल में आधा खाया हुआ सेब पड़ा मिला।

क्या मशीनें ऐसा कर सकती हैं?

जॉन बार्डीन (1908-1991), विलियम शॉक्ले (1910-1989), वाल्टर ब्रेटन (1902-1987) बेल लैब्स, 1948 में

बेल लैब्स में निर्मित पहला ट्रांजिस्टर

गॉर्डन मूर (बैठे, बाएं) और रॉबर्ट नॉयस (खड़े, केंद्र, एक गिलास शराब के साथ) सहित सहकर्मियों ने विलियम शॉक्ले (टेबल के शीर्ष पर) को उस दिन टोस्ट किया, जिस दिन उन्हें नोबेल पुरस्कार, 1956 से सम्मानित किया गया था।

यह पाठ एक परिचयात्मक अंश है।एक स्लेज कुत्ते के प्रतिबिंब पुस्तक से लेखक एर्शोव वसीली वासिलिविच

मशीन जो मैं हवा में उड़ाता हूं उसे "Tu-154 मध्यम दूरी के यात्री विमान" कहा जाता है। लेकिन जैसे अंग्रेजी में "जहाज" शब्द स्त्रीलिंग है, इसलिए हम, पायलट, अपने मूल विमान के बारे में बात करते हैं: "वह", "कार"। हमारा फीडर। इसका तात्पर्य यह है कि हम

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अध्याय तीन सोच और पीड़ा, या जिसे रूसी दर्शन ने व्यक्तिगत रूप से खो दिया है, मुझे अपने बारे में यह सोचना अच्छा लगा कि मैं एक असंवेदनशील व्यक्ति हूं। और अगर मेरे पास पीले पन्नों के बीच कोई "कान रहित" मुरझाया हुआ फूल था, तो यह सब बहुत पहले की इच्छा से किया गया था

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ड्रीम मशीन वह चाबी को ताले में घुमाता है और गोल्फ कार्ट बिजली की हल्की फुहार से शुरू होती है। फिर वह कार को घुमाता है, सड़क को बंद कर देता है, और एक आश्वस्त हाथ से हमें लाल और पीले रंग की इमारतों के बीच झटका देता है।

कमांडेंट रिफ्लेक्शंस पुस्तक से लेखक कास्त्रो फिदेल

द किलिंग मशीन संडे साइंस फिक्शन पढ़ने के लिए एक अच्छा दिन है। यह घोषणा की गई है कि सीआईए सरकार के विदेशी प्रमुखों को खत्म करने की योजना सहित अपनी अवैध गतिविधियों के बारे में सैकड़ों पृष्ठों की सामग्री को सार्वजनिक करने का इरादा रखता है। अचानक इनका प्रकाशन

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एक इंजन वाला हवाई जहाज क्या दे सकता है और क्या नहीं दे सकता यूरोप में पहले हवाई जहाजों के हवा में आने के बाद, उड़ान का व्यवसाय बहुत तेज़ी से और सफलतापूर्वक विकसित होने लगा। रेलमार्गों को उपयोग में आने में कई दशक लग गए।

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क्या कोई मशीन सोच सकती है? जब एलन ट्यूरिंग एक संग्रहीत-प्रोग्राम कंप्यूटर बनाने के बारे में सोच रहे थे, तो उन्होंने बैबेज के विश्लेषणात्मक इंजन के विवरण के लिए अपने अंतिम "नोट" में एक सदी पहले एडा लवलेस द्वारा दिए गए एक बयान पर ध्यान आकर्षित किया। वह है

इनोवेटर्स पुस्तक से। कैसे कुछ जीनियस, हैकर्स और गीक्स ने डिजिटल क्रांति को आगे बढ़ाया लेखक इसाकसन वाल्टर

"हम कैसे सोच सकते हैं" एक पर्सनल कंप्यूटर बनाने का विचार जो हर किसी के पास घर पर हो सकता है, 1945 में वनवर बुश के पास आया। उन्होंने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) में एक बड़े एनालॉग कंप्यूटर को इकट्ठा किया और के बीच सहयोग स्थापित किया

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मैनिपुलेशन पर झूठी ग्रंथ पुस्तक से। किताब के टुकड़े लेखक ब्लैंडियाना अनास

डेथ मशीन (एस. टेरेन्टयेव का संगीत) मुझे लगता है कि कोई भी इस गीत को उस रूप में नहीं सुनेगा जिस रूप में इसे चिमेरा एल्बम के लिए रिकॉर्ड किया गया था। चरम मामलों में, यह कुछ संग्रह पर दिखाई देगा। सबसे अधिक संभावना है, टेरेंटी रचनात्मक रूप से इसे फिर से काम करेगा, इसे धीमा कर देगा, इसे मांस की चक्की के माध्यम से पारित करेगा

लेखक की किताब से

गेट पर कार मुझे ठीक से याद नहीं है कि यह हमारे गेट के सामने कब दिखाई दी थी - उन दिनों में जब बुखारेस्ट में अब की तुलना में बहुत कम कारें थीं, और सड़क पर बहुत सारे पार्किंग स्थान थे - यह सफेद स्कोडा, और अंदर यह तीस या चालीस साल की महिला है, मजबूत

मैं इस पर विचार करने जा रहा हूं कि क्या मशीनें सोच सकती हैं। लेकिन इसके लिए हमें पहले "मशीन" और "सोच" शब्दों के अर्थ को परिभाषित करना होगा। इन परिभाषाओं का निर्माण इस तरह से करना संभव होगा कि वे इन शब्दों के सामान्य उपयोग को यथासंभव सर्वोत्तम रूप से प्रतिबिंबित करें, लेकिन ऐसा दृष्टिकोण कुछ खतरों से भरा है। मुद्दा यह है कि यदि हम "मशीन" और "सोच" शब्दों के अर्थों की जांच करते हैं कि इन शब्दों को आमतौर पर कैसे परिभाषित किया जाता है, तो हमारे लिए इस निष्कर्ष से बचना मुश्किल होगा कि इन शब्दों का अर्थ और प्रश्न का उत्तर "क्या मशीनें सोच सकती हैं?" गैलप प्रश्नावली के समान सांख्यिकीय सर्वेक्षण के माध्यम से मांगा जाना चाहिए। हालाँकि, यह हास्यास्पद है। इस तरह की परिभाषा देने की कोशिश करने के बजाय, मैं अपने प्रश्न को दूसरे के साथ बदल दूंगा जो इससे निकटता से संबंधित है और शब्दों में अपेक्षाकृत स्पष्ट अर्थ के साथ व्यक्त किया गया है।

इस नए रूप को एक खेल के रूप में वर्णित किया जा सकता है जिसे हम "नकली खेल" कहेंगे। यह खेल तीन लोगों द्वारा खेला जाता है: एक पुरुष (ए), एक महिला (बी) और कोई प्रश्न पूछने वाला (सी), जो किसी भी लिंग का व्यक्ति हो सकता है। प्रश्नकर्ता को खेल के अन्य दो प्रतिभागियों से उस कमरे की दीवारों से अलग किया जाता है जिसमें वह स्थित है। प्रश्नकर्ता के लिए खेल का लक्ष्य यह निर्धारित करना है कि खेल में अन्य दो खिलाड़ियों में से कौन एक पुरुष (ए) है और कौन एक महिला (बी) है। वह उन्हें एक्स और वाई के रूप में जानता है, और खेल के अंत में वह कहता है "एक्स ए है और वाई बी है" या "एक्स बी है और वाई ए है"। उसे इस तरह के प्रश्न पूछने की अनुमति है:

एस: "मैं एक्स से उसके (या उसके) बालों की लंबाई बताने के लिए कहूंगा।"

अब मान लीजिए कि X वास्तव में A है। उस स्थिति में, A को उत्तर देना होगा। ए के लिए, खेल का लक्ष्य सी को गलत निष्कर्ष पर आने के लिए प्रोत्साहित करना है। तो उसका जवाब कुछ इस तरह हो सकता है:

"मेरे बाल छोटे कटे हुए हैं और सबसे लंबी किस्में लगभग नौ इंच लंबी हैं।"

ताकि प्रश्नकर्ता आवाज से यह निर्धारित न कर सके कि खेल में अन्य दो प्रतिभागियों में से कौन एक पुरुष है और कौन सी महिला है, प्रश्नों के उत्तर लिखित में दिए जाने चाहिए थे, और इससे भी बेहतर - एक टाइपराइटर पर। आदर्श मामला उन दो कमरों के बीच टेलीग्राफ संचार होगा जहां खेल के प्रतिभागी स्थित हैं। यदि ऐसा नहीं किया जा सकता है, तो उत्तर और प्रश्नों को किसी मध्यस्थ द्वारा प्रेषित किया जाना चाहिए। तीसरे खिलाड़ी, महिला (बी) के लिए खेल का उद्देश्य प्रश्नकर्ता की मदद करना है। उसके लिए, शायद सबसे अच्छी रणनीति सही जवाब देना है। वह टिप्पणी भी कर सकती है जैसे "स्त्री - मैं, उसकी बात मत सुनो!", लेकिन इससे कुछ हासिल नहीं होगा, क्योंकि एक पुरुष भी ऐसी टिप्पणी कर सकता है।

आइए अब यह प्रश्न करें: "क्या होगा यदि कोई मशीन A के बजाय इस खेल में भाग लेती है?" क्या इस मामले में प्रश्नकर्ता ऐसी गलती करेगा जितनी बार उस खेल में जिसमें प्रतिभागी केवल लोग होते हैं? ये प्रश्न हमारे मूल प्रश्न की जगह लेंगे, "क्या मशीनें सोच सकती हैं?"।

द्वितीय. समस्या के नए सूत्रीकरण की आलोचना

जैसे ही हम यह प्रश्न पूछते हैं: "समस्या का उत्तर उसके नए रूप में क्या है?", कोई यह पूछ सकता है: "क्या समस्या अपने नए रूप में विचार करने योग्य है?"। हम इस अंतिम प्रश्न को अनिश्चित काल के लिए स्थगित किए बिना विचार करेंगे ताकि बाद में इस पर वापस न आएं।

हमारी समस्या के नए सूत्रीकरण में मनुष्य की शारीरिक और मानसिक क्षमताओं के बीच स्पष्ट अंतर करना संभव बनाने का लाभ है। कोई भी इंजीनियर या केमिस्ट ऐसी सामग्री बनाने का दावा नहीं करता जो मानव त्वचा से अप्रभेद्य हो। ऐसा आविष्कार किसी दिन हो सकता है। लेकिन यहां तक ​​​​कि मानव त्वचा से अलग-अलग सामग्री बनाने की संभावना को मानते हुए, हम अभी भी महसूस करते हैं कि इस तरह के कृत्रिम मांस में इसे पहनकर "सोचने की मशीन" को और अधिक मानवीय बनाने की कोशिश करना शायद ही समझ में आता है। समस्या को हमने जो रूप दिया है, वह इस स्थिति को दर्शाता है कि प्रश्नकर्ता को खेल में अन्य खिलाड़ियों के संपर्क में आने, उन्हें देखने या उनकी आवाज सुनने की अनुमति नहीं है। प्रस्तावित मानदंड के कुछ अन्य लाभों को संभावित प्रश्नों और उत्तरों के उदाहरण देकर दिखाया जा सकता है। उदाहरण के लिए:

एस: कृपया फोर्थ नदी पर पुल के बारे में एक सॉनेट लिखें।

ए: मुझे इससे बाहर निकालो। मुझे कभी कविता नहीं लिखनी पड़ी।

सी: 34,957 से 70,764 जोड़ें।

ए (लगभग 30 सेकंड के लिए चुप है, फिर जवाब देता है): 105 621।

एस: क्या आप शतरंज खेलते हैं?

S: मेरे पास केवल e8 पर एक राजा है और कोई अन्य टुकड़ा नहीं है। आपके पास केवल e6 पर एक राजा और h1 पर एक किश्ती है। आप कैसे खेलेंगे?

ए (15 सेकंड के मौन के बाद): Rh8। चटाई।

हमें ऐसा लगता है कि प्रश्न और उत्तर की विधि मानव गतिविधि के लगभग किसी भी क्षेत्र को कवर करने के लिए उपयुक्त है जिसे हम विचार करना चाहते हैं। हम सौंदर्य प्रतियोगिताओं में चमकने में असमर्थता के लिए मशीन को दोष नहीं देना चाहते हैं, न ही हवाई जहाज के साथ प्रतियोगिता में हारने के लिए मानव को दोष देना चाहते हैं, खेल की स्थितियां इन कमियों को अप्रासंगिक बनाती हैं। जो लोग उत्तर देते हैं, यदि वे उचित समझते हैं, तो वे अपने आकर्षण, शक्ति या साहस पर गर्व कर सकते हैं, जैसा कि वे चाहते हैं, और प्रश्नकर्ता इसका व्यावहारिक प्रमाण नहीं मांग सकता है।

शायद हमारे खेल की इस आधार पर आलोचना की जा सकती है कि इसमें फायदे काफी हद तक मशीन के पक्ष में हैं। यदि कोई व्यक्ति मशीन होने का ढोंग करने की कोशिश करता है, तो जाहिर है, वह बहुत दयनीय लगेगा। वह गणना में ढिलाई और अशुद्धि से तुरंत खुद को दूर कर लेता था। इसके अलावा, क्या कोई मशीन कुछ ऐसा नहीं कर सकती है जिसे सोच के रूप में चित्रित किया जाना चाहिए, लेकिन जो एक व्यक्ति से बहुत अलग होगा? यह आपत्ति बहुत भारी है। लेकिन इसके जवाब में हम कम से कम यह तो कह सकते हैं कि अगर नकल पर संतोषजनक ढंग से चलने वाली मशीन को लागू करना अभी भी संभव है, तो इस आपत्ति के बारे में विशेष रूप से चिंतित नहीं होना चाहिए।

यह ध्यान दिया जा सकता है कि "नकल के खेल" में इस संभावना से इंकार नहीं किया जाता है कि केवल मानव व्यवहार की नकल करना मशीन के लिए सबसे अच्छी रणनीति नहीं होगी। ऐसा मामला संभव है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह हमें कुछ नया करने के लिए प्रेरित करेगा। किसी भी मामले में, किसी ने भी इस दिशा में हमारे गेम थ्योरी का पता लगाने की कोशिश नहीं की है, और हम मान लेंगे कि मशीन के लिए सबसे अच्छी रणनीति जवाब देना है जो एक व्यक्ति सही वातावरण में देगा।

III. खेल में शामिल मशीनें

खंड I में दिया गया प्रश्न तब तक पूरी तरह सटीक नहीं होगा जब तक हम यह निर्दिष्ट नहीं करते कि "मशीन" शब्द का वास्तव में क्या अर्थ है। बेशक, हम खेल में किसी भी प्रकार के इंजीनियरिंग उपकरण का उपयोग करने में सक्षम होना चाहेंगे। हम इस संभावना को स्वीकार करने के लिए भी इच्छुक हैं कि एक इंजीनियर या इंजीनियरों का एक समूह एक ऐसी मशीन का निर्माण कर सकता है जो काम करेगी लेकिन यह कैसे काम करती है इसका संतोषजनक विवरण नहीं दे सकती क्योंकि उन्होंने जिस विधि का इस्तेमाल किया वह मूल रूप से प्रयोगात्मक था। [परीक्षण और त्रुटि के द्वारा]।अंत में, हम उन लोगों को मशीनों की श्रेणी से बाहर करना चाहेंगे जो सामान्य तरीके से पैदा हुए थे। किसी परिभाषा का इस प्रकार निर्माण करना कठिन है कि वह इन तीन शर्तों को पूरा करे। उदाहरण के लिए, यह आवश्यक है कि मशीन के सभी डिजाइनर एक ही लिंग के हों, लेकिन वास्तव में, यह पर्याप्त नहीं है, क्योंकि, जाहिरा तौर पर, एक एकल कोशिका से एक पूर्ण व्यक्ति को विकसित करना संभव है। (उदाहरण के लिए) मानव त्वचा से। ऐसा करने के लिए उच्चतम प्रशंसा के योग्य जैविक इंजीनियरिंग की उपलब्धि होगी, लेकिन हम इस मामले को "एक सोच मशीन बनाने" के रूप में मानने के इच्छुक नहीं हैं।

यह हमें इस आवश्यकता को छोड़ने के बारे में सोचने के लिए प्रेरित करता है कि खेल में किसी भी प्रकार की तकनीक की अनुमति दी जानी चाहिए। हम इस विचार के लिए और भी अधिक इच्छुक हैं क्योंकि "थिंकिंग मशीन" में हमारी रुचि एक विशेष प्रकार की मशीन के कारण उत्पन्न हुई, जिसे आमतौर पर "इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटर" या "डिजिटल कंप्यूटर" कहा जाता है। इसलिए, हम केवल डिजिटल कंप्यूटरों को अपने खेल में भाग लेने की अनुमति देते हैं।