Сознание и вычисление разум и наука
Скачать 1.04 Mb.
|
1.4. Физикализм и ментализм Я должен сделать здесь краткое отступление касательно использования терминов «физикалист» и «менталист», обычно противопоставляемых один другому, в нашей конкретной ситуации, т. е. в отношении крайних точек зрения, обозначенных нами через  .Поскольку являет собой полное отрицание физикализма, сторонников безусловно следует считать менталистами. Однако мне не совсем ясно, где провести границу между физикализмом и ментализмом в случае с тремя другими позициями Я полагаю, что приверженцев следует обыкновенно считать физикалистами, и я уверен, что подавляющее их большинство согласилось бы со мной. Однако здесь скрывается некий парадокс. В соответствии с , материальное строение мыслящего устройства считается несущественным. Все его мыслительные атрибуты определяются лишь вычислениями, которые это устройство выполняет. Сами по себе вычисления суть феномены абстрактной математики, не связанные с конкретными материальными телами. Таким образом, согласно , сами мыслительные атрибуты не имеют жесткой связи с физическими объектами, а потому термин «физикалист» может показаться несколько неуместным. Точки зрения , напротив, требуют, чтобы при определении наличия в том или ином объекте подлинного разума решающую роль играло реальное физическое строение рассматриваемого объекта. Соответственно, вполне можно было бы утверждать, что именно эти точки зрения, а никак не , представляют возможные позиции физикалистов. Однако такая терминология, по-видимому, вошла бы в некоторое противоречие с общепринятым употреблением, где более уместным считается называть «менталистами» сторонников , поскольку в этих случаях свойства мышления рассматриваются как нечто «реальное», а не просто как «эпифеномены», которые случайным образом возникают при выполнении определенных типов вычислений. Ввиду такой путаницы, я буду избегать использования терминов «физикалист» и «менталист» в последующих рассуждениях, ссылаясь вместо этого на конкретные точки зрения , определенные выше.1.5. Вычисление: нисходящие и восходящие процедуры До сих пор было не совсем ясно, что именно я понимаю под термином «вычисление» в определениях позиций  приведенных в § 1.3. Что же такое вычисление? В двух словах: это все, что делает самый обычный универсальный компьютер. Если же мы хотим быть более точными, то следует воспринимать этот термин в соответственно идеализированном смысле: вычисление — это действие машины Тьюринга.А что такое машина Тьюринга? По сути, это и есть математически идеализированный компьютер (теоретический предшественник современного универсального компьютера); идеализирован же он в том смысле, что никогда не ошибается, может работать сколько угодно долго и обладает неограниченным объемом памяти. Немного более подробно о точных спецификациях машин Тьюринга я расскажу в §2.1 и в Приложении А (с. 191). (Интересующийся более полным введением в этот вопрос читатель может обратиться к описанию, приведенному в НРК, глава 2, а также к работам Клина[222]или Дэвиса [71].) Для описания деятельности машины Тьюринга нередко используют термин «алгоритм». В данном контексте я считаю термин «алгоритм» полностью синонимичным термину «вычисление». Здесь необходимо небольшое разъяснение, так как в отношении термина «алгоритм» некоторые придерживаются более узкой точки зрения, нежели предлагаемая мною здесь, подразумевая под алгоритмом то, что я в дальнейшем буду более конкретно называть «нисходящим алгоритмом». Попытаемся разобраться, что же следует понимать в контексте вычисления под термином «нисходящий» и противоположным ему термином «восходящий». Мы говорим, что вычислительная процедура имеет нисходящую организацию, если она построена в соответствии с некоторой прозрачной и хорошо структурированной фиксированной вычислительной процедурой (которая может содержать некий заданный заранее объем данных) и предоставляет, в частности, четкое решение для той или иной рассматриваемой проблемы. (Описанный в НРК на с.  евклидов алгоритм нахождения наибольшего общего делителя двух натуральных чисел представляет собой простой пример нисходящего алгоритма.) В противоположность такой организации существует организация восходящая, где упомянутые четкие правила выполнения действий и объем данных заранее не определены, однако вместо этого имеется некоторая процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом». Иными словами, в случае восходящей системы правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Очевидно, что такая система должна пройти множество циклов, выполняя требуемые действия над непрерывно поступающими данными. Во время каждого прогона производится оценка эффективности (возможно, самой системой), после чего, в соответствии с этой оценкой, система так или иначе модифицирует свои действия, стремясь улучшить качество вывода данных. Например, на вход системы подаются несколько оцифрованных с некоторым качеством фотопортретов, и ставится задача — определить, на каких портретах изображен один человек, а на каких — другой. После каждого прогона результат выполнения задачи сравнивается с правильным, после чего правила выполнения действий модифицируются так, чтобы с некоторой вероятностью добиться улучшения функционирования системы при следующем прогоне.Конкретные способы такого улучшения в какой-либо конкретной восходящей системе нас в данный момент не интересуют. Достаточно сказать, что количество всевозможных готовых схем весьма велико. Среди наиболее известных систем восходящего типа можно упомянуть так называемые искусственные нейронные сети (иногда их называют просто «нейронными сетями», что может ввести в некоторое заблуждение), которые представляют собой компьютерные самообучающиеся программы — или же особым образом сконструированные электронные устройства, — основанные на определенных представлениях о реальной организации системы связей между нейронами в мозге и о том, каким образом эта система улучшается по мере приобретения мозгом опыта. (Вопрос о том, как в действительности модифицирует самоё себя система взаимосвязей между нейронами мозга, приобретет для нас особую значимость несколько позднее; см. §7.4 и §7.7.) Очевидно также, что возможны системы, сочетающие в себе элементы как восходящей, так и нисходящей организации. Для наших целей важно понимать, что и нисходящие, и восходящие вычислительные процедуры с легкостью выполняются на универсальном компьютере, а потому их можно отнести к категории процессов, названных мною вычислительными и алгоритмическими. Таким образом, в случае восходящих (или комбинированных) систем сам способ модификации системой своих процедур задается какими-то целиком и полностью вычислительными инструкциями, причем задается заблаговременно. Этим и объясняется возможность реализации всей системы на обычном компьютере. Существенная разница между восходящей (или комбинированной) системой и системой нисходящей состоит в том, что в первом случае вычислительная процедура должна подразумевать возможность сохранения «памяти» о предыдущем выполнении задачи (т. е. обладать способностью накапливать «опыт») с тем, чтобы эту память затем можно было использовать в последующих вычислительных действиях. Конкретные подробности сейчас не имеют особого значения, однако к обсуждению этого вопроса мы еще вернемся в §3.11. Задавшись целью создать искусственный интеллект (сокращенно «ИИ»), человек пока лишь пытается сымитировать разумное поведение на каком угодно уровне посредством каких-то вычислительных средств. При этом часто используется как нисходящая, так и восходящая организация. Первоначально наиболее перспективными представлялись нисходящие системы, однако сейчас все большую популярность приобретают восходящие системы типа искусственной нейронной сети. По всей видимости, получения наиболее успешных систем ИИ можно ожидать лишь при том или ином сочетании нисходящих и восходящих организаций. У каждой из них есть свои преимущества. Нисходящая организация наиболее успешна в тех областях, где данные и правила выполнения действий четко определены и имеют хорошо выраженный вычислительный характер — при решении некоторых конкретных математических задач, создании вычислительных систем для игры в шахматы или, скажем, в медицинской диагностике, где определение того или иного заболевания происходит с помощью заданных наборов правил, основанных на общепринятых медицинских процедурах. Восходящая же организация оказывается полезной, когда критерии для принятия решений не слишком точны или не совсем ясны — как, например, при распознавании лиц или звуков или, возможно, при поиске месторождений минералов, где основным поведенческим критерием становится повышение эффективности на основе накопленного опыта. Во многих подобных системах действительно присутствуют элементы и нисходящей, и восходящей организаций (например, шахматный компьютер, обучающийся на основе опыта, или созданное на базе какой-либо четкой геологической теории вычислительное устройство, помогающее в поисках месторождений минералов). Я думаю, справедливым будет сказать, что лишь в некоторых примерах нисходящей (или по большей части нисходящей) организации компьютеры демонстрируют значительное превосходство над человеком. Самым очевидным примером может служить прямой численный расчет, где в наше время компьютеры побеждают человека без каких-либо усилий. То же самое относится и к «вычислительным» играм, типа шахмат и шашек, в которые у лучших компьютеров способны выиграть, возможно, лишь несколько человек (более подробно об этом в § 1.15 и §8.2). В случае же восходящей организации (искусственной нейронной сети) компьютерам лишь в немногих специфических примерах удается достичь приблизительно уровня обычных хорошо обученных людей. Еще одно отличие между видами компьютерных систем связано с различием между последовательной и параллельной архитектурами. Компьютер последовательного действия — это машина, выполняющая вычисления друг за другом, поэтапно, тогда как параллельный компьютер выполняет множество независимых вычислений одновременно, результаты же этих вычислений сводятся вместе лишь по завершении достаточно большого их количества. Причем у истоков разработки некоторых параллельных систем стояли все те же теории, описывающие предполагаемые способы функционирования мозга. Здесь следует отметить, что различие между вычислительными машинами последовательного и параллельного действия ни в коей мере не является принципиальным. Параллельное действие всегда можно смоделировать последовательно, хотя, конечно же, существуют некоторые типы задач (весьма немногочисленные), для решения которых эффективнее (в смысле затрат времени на вычисление и т.п.) будет параллельное действие, нежели последовательное. Поскольку в рамках настоящего труда меня занимают, главным образом, принципиальные вопросы, различия между параллельными и последовательными вычислениями не представляются в этом отношении особенно существенными. 1.6. Противоречит ли точка зрения В тезису Черча—Тьюринга? Вспомним, что точка зрения  предполагает, что обладающий сознанием мозг функционирует таким образом, что его активность не поддается никакому численному моделированию — ни нисходящего, ни восходящего, ни какого-либо другого типа. Те, кто сомневается в истинности могут отчасти оправдать свои сомнения тем, что формулировка якобы противоречит так называемому тезису Черча (или тезису Черча—Тьюринга) — вернее, тому условию, которое сейчас общепринято обозначать упомянутым термином. В чем же суть тезиса Черча? В первоначальной форме, предложенной американским логиком Алонзо Черчем в 1936 году, этот тезис гласил, что любой процесс, который можно корректно назвать «чисто механическим» математическим процессом, — т.е. любой алгоритмический процесс — может быть реализован в рамках конкретной схемы, открытой самим Черчем и названной им лямбда-исчислением ( -исчислением) (весьма, надо отметить, изящная и концептуально сдержанная схема; краткое ознакомительное изложение см. в НРК, с. 66—70). Вскоре после этого, в 1936—1937 годах, британский математик Алан Тьюринг нашел свой собственный, гораздо более убедительный способ описания алгоритмических процессов, основанный на функционировании теоретических «вычислительных машин», которые мы сейчас называем машинами Тьюринга. Вслед за Тьюрингом в некоторой степени аналогичную схему разработал американский ученый-логик польского происхождения Эмиль Пост( 1936). Далее Черч и Тьюринг независимо друг от друга показали, что исчисление Черча эквивалентно концепции машины Тьюринга (а следовательно, и схемы Поста). Более того, именно этим концепциям Тьюринга в значительной степени обязаны своим появлением на свет современные универсальные компьютеры. Как уже упоминалось, машина Тьюринга по принципу функционирования фактически полностью эквивалентна современному компьютеру, — несколько, впрочем, идеализированному, т. е. обладающему возможностью использовать неограниченный объем памяти. Таким образом получается, что тезис Черча в его первоначальной формулировке всего лишь утверждает, что математическими алгоритмами следует считать как раз те процессы, которые способен выполнить идеализированный современный компьютер — а если учесть общепринятое ныне определение термина «алгоритм», то такое утверждение и вовсе становится тавтологией. Так что принятие этой формулировки тезиса Черча не влечет за собой никакого противоречия точке зрения Вполне вероятно, однако, что сам Тьюринг имел в виду нечто большее: вычислительные возможности любого физического устройства должны (в идеале) быть эквивалентны действию машины Тьюринга. Такое утверждение существенно выходит за рамки того, что изначально подразумевал Черч. При разработке концепции «машины Тьюринга» сам Тьюринг основывался на своих представлениях о том, чего, в принципе, мог бы достичь вычислитель-человек (см. [197]). Судя по всему, он полагал, что физическое действие в общем (а под эту категорию подпадает и активность мозга человека) всегда можно свести к какой-либо разновидности действия машины Тьюринга. Быть может, это утверждение (физическое) следует называть «тезисом Тьюринга» — для того чтобы отличать его от оригинального «тезиса Черча», утверждения чисто математического, которому никоим образом не противоречит  Именно такой терминологии я намерен придерживаться далее в этой книге. Соответственно, точка зрения противоречит в этом случае тезису Тьюринга, а вовсе не тезису Черча. |
Похожие:
 | Сигачёв александр Александрович наука и сознание ... | | Тема : «вычисление площади криволинейой трапеции с помощью интеграла» Цель: Закрепить знание материала по теме «Вычисление площади криволинейной трапеции с помощью интеграла», подготовиться к контрольной... |
| Программа по формированию навыков безопасного поведения на дорогах... Сознание каждого разумного существа формирует тот мир, в котором это сознание воплощено 24 | | Д. филос н., проф. В. Д. Комаров Государственная морская академия... Тип внеклассного занятия: раскрытие духовного смысла сказки и постижение её внутренней логики путём исследования «живого» образного... |
| Название науки происходит от греческого слова Logos речь, мысль,... Виноградов А. И., кандидат философских наук, доцент кафедры социальных наук Жигунова Г. В | | Викторина "Здоровье не купишь его разум дарит" Цель: формирование... Оформление и оборудование: картинки и плакаты о спорте, здоровье, шары, игровое поле для игры „Крестики нолики”, музыка, задания... |
 | Викторина «Здоровье не купишь его разум дарит» Цель: формирование... Оформление и оборудование: картинки и плакаты о спорте, здоровье; игровое поле для игры „Крестики нолики”, музыка, чистые листы,... | | Реферат на тему «Искусство не наука, оно только тогда сильно, когда... Каждая жизнь – это новая ветвь на большом дереве человеческого рода. Разум человека, его интеллект, способность к речи, культурному... |
| Темы Философия Духовная философия + Рационализм. Современные наука и техника Последние научные достижения. + Технические усовершенствования. + «Безумные» идеи. + Альтернативная наука + Нетрадиционная наука... | | Конспект урока физики в 8 классе по теме: «Удельная теплоёмкость.... «Удельная теплоёмкость. Вычисление количества теплоты, полученного телом при нагревании или отданного телом при охлаждении.» |
| Тест по теме «Биология – наука о живой природе». Задания с выбором... Настоящее «Положение о Правлении Общества» (в дальнейшем именуемое Положение) разработано в соответствии с Федеральным законом “Об... | | Вычисление характеристик поляризованного излучения в слоистой среде... |
| Тема: “Вычисление площадей плоских фигур Рассмотрение разных способов (приближенный и точный) вычисления площади «криволинейной трапеции» | | Наука и техника Настоящее «Положение о Правлении Общества» (в дальнейшем именуемое Положение) разработано в соответствии с Федеральным законом “Об... |
| Разум цветов Рабочая программа утверждена на заседании кафедры «Связи с общественностью» протокол № от 20 г | | Д/З: п. 7, вопросы 1-4 Интерактив. Вычисление количества вещества по известному объему газообразного вещества |
