игра в имитацию что это
«Игра в имитацию»: Биографическая головоломка
Игра в имитацию. Реж. Мортен Тильдум, 2014
Конец 30-х годов. Самой большой проблемой британской «Правительственной школы кодирования и шифрования» (GC&CS) была Энигма — машина, которую немцы использовали для шифровки всей внутренней коммуникации в армии и во флоте. Все сообщения — от сводок погоды до секретных планов захватов и расположения войск — проходили через Энигму. Британцам удавалось перехватывать эти сообщения, но пользы от них было мало. Если в 37-м году кое-что удавалось интерпретировать, то к началу Второй мировой войны немцы усовершенствовали код, сделав дешифровку невозможной.
Работа над взломом Энигмы потребовала расширения аппарата GC&CS, и руководитель школы командир Аластер Деннистон принял на службу молодого кембриджского математика и криптолога Алана Тьюринга. В команде с другими специалистами он должен был разгадать принцип работы Энигмы. Хотя «в команде» — громко сказано. Командная работа не являлась его сильной стороной.
По природе своей замкнутый и высокомерный во всем, что касалось математики, Тьюринг не думал вливаться в какой-то там коллектив специалистов по дешифровке. Биограф Тьюринга Эндрю Ходжес, книга которого легла в основу сценария «Игры в имитацию», писал, что состав GC&CS на момент прихода Тьюринга был довольно разнородным, и ученых-математиков и профессиональных криптологов в нем было мало, а точнее, почти не было. Поэтому первое, что делает экранный Алан Тьюринг, получив право руководить рабочей группой, это увольняет всех лингвистов со словами: «Вы посредственные лингвисты и решительно никакие дешифровщики!» Тьюринг в исполнении Камбербэтча — заносчив и остр на язык, иногда совершенно лишен эмпатии, но одновременно предельно уязвим и обнажен перед жестокостью социальных систем. Окружающие находятся с ним либо в конфронтации, либо избегают его. Приспособиться к его характеру удается только Джоан Кларк (Кира Найтли), которая становится его коллегой, верным другом и даже на короткий период его невестой.
Создать образ ученого такого масштаба нелегко: одно неосторожное движение и можно нечаянно вырезать его по лекалу гения-безумца. Вряд ли актеру в подобной роли захочется, чтобы его подозревали в копировании Шерлока, Шелдона или Нэша. Видеозаписей Тьюринга нет, поэтому изобретать его пришлось по осколкам чужих воспоминаний и по его собственным письмам: характер собирался по кусочкам, как пазл. Тильдум, Мур и сам Камбербэтч признаются, что им пришлось немало экспериментировать. Надо сказать, что в итоге получился очень самостоятельный герой, которого на протяжении всего фильма не приходится сравнивать с другими учеными в истории кино.
«Алан Тьюринг был помешан на головоломках, на играх, так что и весь фильм должен был стать головоломкой», — рассказывает Грэм Мур о своем сценарии. Еще в детстве, когда Мур был увлечен математикой и информатикой и ездил по компьютерным летним школам, у него появилась мечта прославить имя Тьюринга.
Мур поработал звукоинженером, попробовал себя в роли сценариста ситкомов, написал исторический роман. Он утверждает, что все еще чувствует себя в некотором роде инженером. Возможно, это его откровение оправдывает предсказуемость некоторых эпизодов «Игры в имитацию», но оставим в стороне замечания о шаблонности некоторых поворотов сюжета. В конце концов, ее сложно избежать, снимая фильм об открытии, которое изменило мир. Создателям подобных экранизаций так или иначе приходится сталкиваться с необходимостью бюлеровских Aha-эффектов. И этот фильм не обошла ловко ввернутая в сюжет случайность, благодаря которой герой, наконец, получил право воскликнуть «эврика!».
Зато остроумные диалоги и замысловатый параллельный монтаж, соединяющий воедино три разных периода жизни Тьюринга — его юношество и учебу в Шерборнской школе, военные годы работы в Блетчли-парке и арест в 50-х — насыщают пространство фильма необходимым напряжением и разглаживают все стереотипные стилистические складки.
Игра в имитацию. Реж. Мортен Тильдум, 2014
По словам Камбербэтча «Игра в имитацию» — это кино о секретах, о тайнах, о становлении человека и о том, что есть человеческое (human). Я бы сказала, что этот фильм еще о том, что система делает с человеческим. Мне бы не хотелось говорить, что это фильм о том, что делает система с гением. Существует множество примеров, когда гении отлично приспосабливались к системам — к школе, к свойствам тех научных структур, в которых они работали, к государственным строям и всему прочему.
Алан Тьюринг хотел заниматься криптологией и математикой. Государственные тайны интересовали его меньше всего, но во время войны он невольно оказался автором гениального устройства, которое должно было помочь человечеству в борьбе с нацистами. В этих обстоятельствах он подвергся мощному испытанию системой: жесткие временные рамки, пристальное внимание британских спецслужб и коллег, которые возлагали на него ответственность за жизнь ежедневно гибнущих за пределами Блетчли-парка людей. Но даже в этом состоянии эмоционального хаоса он все же закончил свое изобретение. Жизнь Тьюринга — пример противления человеческого системе. Это отчаянная попытка показать системе, что ни физическая сила, ни власть предубеждений не могут управлять миром, что нельзя отменить человеческую природу, нельзя аннулировать воспоминания и растоптать человеческую волю. Право быть таким, какой ты есть, делать то, что ты хочешь делать, отстаивается в этом фильме с первой до последней минуты, с первых же слов монолога Алана Тьюринга, которым открывается «Игра в имитацию»: «Вы будете слушать меня внимательно и не будете меня осуждать».
Игра в имитацию что это
Алан Тьюринг, истории которого посвящен этот фильм, известен широкой публике двумя вещами. Во время Второй мировой войны Машина Тьюринга позволила взломать Энигму – код, которым шифровались все сообщения фашистов – что позволило выиграть войну на три года раньше и спасти миллионы жизней. Второе, это «тест Тьюринга», который был разработан для того, чтобы определить грань, отделяющую машину от искусственного интеллекта.
Многие считают, что именно им надкусано яблоко на задней стенке наших смартфонов, планшетов и лэптопов.
Тьюринга снова умудрились оскорбить, пытаясь «вылечить» его историю инъекциями розовых соплей и надуманных конфликтов, извращая образ самого Тьюринга, лишая его чувства юмора и харизмы, умения общаться с людьми.
Алана показали как некого Человека Дождя, считающего зубочистки, словно американцы не могут представить себе гения, не страдающего аутизмом, терпящего соседство гороха и моркови в одной тарелке и способного понимать чувства других людей. Такое ощущение, что единственное, с какой стороны они могут воспринимать великого ученого – это со стороны сочувствия.
Давайте пожалеем бедного парализованного Хоукинга, бедного одинокого и неуклюжего притесненного гея Тьюринга, теряющего разум Рассела Кроу в «Играх разума». Ведь если гения нельзя жалеть, останется лишь чувствовать свою ничтожность в сравнении с его умом и выдающимися достижениями, от чего внезапно зачешутся все застарелые двойки по алгебре.
Тьюринг, кусающий яблоко Ньютона – это могло быть тонко, чувственно даже…
Этот фильм очень хорошо попадает во все эрогенные места Оскара. Он про войну – ту самую, наиболее любимую членами Академии – он основан на реальных событиях, он голливудский донельзя, и в нем есть история непонятого гения, который всем доказал, превозмог и трагически погиб. Можно было давать ему Оскар заочно. Камбербэтчу могут вручить статуэтку уже просто потому, что пора, неважно, лучшая этого его роль или нет.
И все-таки, это может стать моментом истины для Академии. Достаточно ли для выигрыша по-прежнему просто попасть в нужные ноты, или это время прошло, и теперь такое не прокатит.
Спойлеры!
После того как Тьюринг спас мир от фашистов и положил начало компьютерной эре, его арестовали за то, что он гей, и принудительно кололи ему гормоны в надежде вылечить.
После пары лет «процедур» Тьюринг вколол цианид в яблоко и съел его, инсценируя сцену из «Белоснежки». Многие считают, что именно им надкусано яблоко на задней стенке наших смартфонов, планшетов и лэптопов. Но сам Джобс говорил, что ему бы хотелось, чтобы так оно и было, но нет, они не думали о Тьюринге при создании лого. На первом логотипе, больше похожем на карту Таро, был Ньютон – это его яблоко, в общем, не Тьюринга. Хотя Тьюринг, кусающий яблоко Ньютона – это могло быть тонко, чувственно даже, но это всего лишь версия, изобретенная постфактум.
Все конфликты в фильме высосаны из среднего пальца, показанного исторической достоверности.
Вообще вся история с яблоком могла так же быть выдумкой, надкусанный Тьюрингом фрукт никто на следы цианида не проверял. Тьюринг точно умер от отравления цианидом, но по другой версии он просто надышался ядовитых паров во время эксперимента.
По словам создателей фильма от сцены самоубийства отказались, так как лежащий на кровати труп в окружении полицейский показался им недостаточно драматичным кадром для концовки. Помимо того, им каким-то образом хотелось закончить на жизнеутверждающей ноте. Не знаю, где они собирались ее найти. Фильм кончается текстом о смерти на черном фоне – внезапное желание прыгать и собирать ромашки от этого не появляется.
Если сравнивать фильм с книгой, по которой он был снят, то есть с тем, что произошло в реальности, то все инородные инъекции Голливуда проступают еще с большей ясностью.
Фильм устраивает целый спектакль из принятия Джоанны (персонажа Киры Найтли) в состав группы Тьюринга, спектакль в стиле «посмотрите, как ужасно относились тогда к женщинам, какое неравенство тогда царило, и как далеко мы продвинулись». Никто не верил, что женщина может быть достаточно умна, боле того, способна соображать быстрее других математиков, поэтому только просветленный гей Тьюринг сумел добиться для нее позиции в группе.
Это редкий талант – взять поразительную историю о притеснении геев, Второй мировой войне, зарождении современной информатики и самоубийстве гения – и все спустить в трубу.
На самом деле Джоанна училась в Кембридже вместе с Тьюрингом, где они и познакомились. Еще там ее математические способности были отмечены, из-за чего ее и рекомендовали, а затем и приняли в группу. Более того, она уже работала в том же шифровальном учреждении на тот момент, когда ее перевели в группу Тьюринга, поэтому никакой истории спасения решательницы кроссвордов рыцарем на белом коне не было.
По фильму Тьюринг не знал о болезни Кристофера и назвал в честь того свою машину, а потом и следующую ее версию. В реальности Алан знал, что Кристофер был болен, а машины назывались «Бомба» и «Универсальная Машина Тьюринга».
Ну и самое главное, дабы выпятить гениальность Тьюринга, так чтобы в нее верил каждый кусок попкорна в зале, его сделали эдаким чудаковатым дедушкой Шелдона. Мол, никто его нее любит, никто не понимает, а он взял и Гитлера победил в одиночку, наперекор тупому начальству и заносчивым коллегам. Пророк, который уже в сороковых предсказал отдельную вспышку для айфона, втыкающуюся в порт для наушников.
В реальности, Тьюринг работал как часть команды. Машина Энигмы, которая к нему попала, не была тайно вывезена из Берлина, как пафосно заявил фильм, это была реплика, которую собрали польские инженеры, используя обратную разработку и ориентируясь на зашифрованные послания. Те же польские коллеги дошли до того, что ломать код придется с помощью другой машины, поделились наработками и чертежами с командой Тьюринга, на которых те основывали свою работу. Коллеги и начальство также мыслили в одном направлении с Тьюрингом, поэтому все конфликты, раздутые в фильме, высосаны из среднего пальца, показанного исторической достоверности.
Самое грустное, что лента не справляется со своей основной задачей, самой базовой, просветительской – рассказать людям о Тьюринге. Как вымышленная история она яйца ломаного не стоит, а как биография она слишком много врет и выдумывает, не раскрывая персонажей хоть сколько-нибудь глубоко.
Я наделся, что фильм можно будет посмотреть хотя бы для того, чтобы узнать что-то новое о Тьюринге, но ничего запоминающегося лента так и не показывает. Это редкий талант – взять поразительную историю о притеснении геев, Второй мировой войне, зарождении современной информатики и самоубийстве гения – и все спустить в трубу. Как внутренний голос из анекдота со своим «Слышишь, как булькнуло?».
«Игра в имитацию» оставляет стойкое желание угостить режиссера кислой антоновкой. Я надеюсь, что на Оскаре фильм пролетит, потому что чествовать посредственность еще хуже, чем мучить гениев гормонами.
Игра в имитацию: «Основано на невероятной, но реальной истории»
Вот наконец и до нас дошел нашумевший фильм «Игра в имитацию», который почти во всем мире успел уже выстрелить, заслужить множество громких наград, одобрение кинокритиков, ну и, конечно, восемь номинаций на «Оскар», чем и привлек бόльшую часть зрителей.
Наверное, сразу надо оговориться: наивно и слегка глупо надеяться увидеть здесь полноценный и, главное, достоверный байопик о жизни Алана Тьюринга, ведь фильм основан на романе, который является художественным произведением, а не энциклопедическим источником. Поэтому знатокам истории Второй мировой и личности Тьюринга в частности советую отнестись к фильму с определенной долей терпимости и снисхождения, а не плеваться с первых же минут.
На самом деле, фильм, безусловно, хорош. Тут можно придираться ко многим мелочам, вроде советского шпиона, ставшего уже must have в каждой иностранной картине о войне (и эта – не исключение), но это все детали, неспособные испортить приятное кино. Основное действие происходит в Блетчли-парке, где пятеро самых талантливых и перспективных дешифровщиков Англии пытаются разгадать секретный и недоступный код Enigma, с помощью которого немцы передают сообщения своим союзникам. Среди ученых – тот самый Алан Тьюринг, гениальный криптограф с сопутствующим набором душевных качеств: резкость, раздражительность и тотальная неспособность находить общий язык с людьми. Тьюринга просто потрясающе сыграл небезызвестный Бенедикт Камбербэтч, идеально вписавшийся в этот образ. Как мы помним после успеха «Шерлока», Бенедикту хорошо удается воплощать персонажей-социопатов, что он еще раз продемонстрировал в «Игре», добавив в образ неожиданную сентиментальность и чувствительность. На мой взгляд, среди всех номинаций «Игры в имитацию» на «Оскар» именно победа Камбербэтча как лучшего актера была бы на 100% оправданной и заслуженной. Но если вы сейчас подумали, что только он один тянет на себе всю картину, это не так — каст здесь на уровне: Кира Найтли в образе единственной в компании девушки-ученого, Чарльз Дэнс, известный многим по «Игре престолов», Марк Стронг, он же лорд Блэквуд из «Шерлока» Гая Ричи и многие другие знакомые кинолюбителям актеры.
И все бы складывалось удачно в непростой жизни Алана Тьюринга, если бы он не был гомосексуалистом, что в те времена считалось серьезным преступлением, влекущим за собой тюремное заключение или что похуже. После такого сюжетного поворота появилось странное двойственное чувство — вроде как история реальная, главного героя очень жаль, но неприятный осадочек остается, и вот почему: тематика гомосексуализма сейчас определенно в моде и потому встречается буквально в каждом третьем произведении массовой культуры. Хоть я и не имею ничего против этой темы, в «Игре…» она раскрыта очень слабо и вставлена где-то в конце как будто для галочки, все же стоило уделить больше внимания этой идее, если она действительно так важна.
Так или иначе, фильм прекрасен со всеми своими недостатками (а, может, их и нет – тут все субъективно), захватывает своим действием, актерской игрой и прекрасной историей, достойной того, чтобы вы уделили ей пару часов своего времени. Приятного просмотра!
Игра в имитацию. О шифрах, кодах и искусственном интеллекте
Иногда люди, которые ничего из себя не представляли, делают то, чего никто не мог себе представить… (Алан Тьюринг) Как мыслит компьютер? Как отыскать ошибку в системе, в которой их нет? Как взломать код, который невозможно взломать? Ученый-математик Алан Тьюринг в тексте работы «О вычислимых числах», вышедшей в 1936 году, доказал, что универсального метода установления истины нет и не может быть в математической науке. Математика всегда будет содержать не поддающиеся разрешению задачи. На базе этого метода ученый разработал так называемую «Машину Тьюринга», ставшую прообразом современного персонального компьютера. Во времена Второй мировой он создал дешифровальную машину, которая позволила взломать код «Энигмы», что изменило весь ход Второй мировой войны. Именно Алан Тьюринг считается основателем современной кибернетики и главным теоретиком проблемы искусственного интеллекта. В этой книге Алан Тьюринг расшифровывает не только свои методы, философию, но и код собственной жизни. «Всегда есть ошибка. В этом все дело. Без них невозможно существование любой системы. Вопрос лишь в том, как ее найти…» (Алан Тьюринг)
Оглавление
Приведённый ознакомительный фрагмент книги Игра в имитацию. О шифрах, кодах и искусственном интеллекте предоставлен нашим книжным партнёром — компанией ЛитРес.
Может ли машина мыслить? [1]
Эта новая форма проблемы может быть описана с помощью игры, которую мы назовем «игрой в имитацию». В этой игре участвуют три человека: мужчина (A), женщина (В) и кто-нибудь задающий вопросы (С), которым может быть лицо любого пола. Задающий вопросы отделен от двух других участников игры стенами комнаты, в которой он находится. Цель игры для задающего вопросы состоит в том, чтобы определить, кто из двух других участников игры является мужчиной (A), а кто — женщиной (В). Он знает их под обозначениями X и Y и в конце игры говорит либо «X есть А, и Y есть В», либо «X есть В, и Y есть А». Ему разрешается задавать вопросы такого, например, рода:
С: «Попрошу X сообщить мне длину его (или ее) волос».
Допустим теперь, что в действительности X есть А. В таком случае А и должен давать ответ. Для А цель игры состоит в том, чтобы побудить С прийти к неверному заключению. Поэтому его ответ может быть, например, таким:
«Мои волосы коротко острижены, а самые длинные пряди имеют около девяти дюймов в длину».
Чтобы задающий вопросы не мог определить по голосу, кто из двух других участников игры — мужчина, а кто — женщина, ответы на вопросы следовало бы давать в письменном виде или, еще лучше, печатать на машинке. Идеальным случаем было бы телеграфное сообщение между комнатами, где находятся участники игры. Если же этого сделать нельзя, то ответы и вопросы может передавать какой-нибудь посредник. Цель игры для третьего игрока — женщины (В) — состоит в том, чтобы помочь задающему вопросы. Для нее, вероятно, лучшая стратегия — давать правдивые ответы. Она также может делать такие замечания, как «Женщина — я, не слушайте его!», но этим она ничего не достигнет, так как мужчина тоже может делать подобные замечания.
Поставим теперь вопрос: «Что произойдет, если в этой игре вместо А будет участвовать машина?» Будет ли в этом случае задающий вопросы ошибаться столь же часто, как и в игре, где участниками являются только люди? Эти вопросы и заменят наш первоначальный вопрос «Могут ли машины мыслить?».
II. Критика новой постановки проблемы
Подобно тому, как мы задаем вопрос «В чем состоит ответ на проблему в ее новой форме?», можно спросить: «Заслуживает ли рассмотрения проблема в ее новой постановке?» Этот последний вопрос мы рассмотрим, не откладывая дела в долгий ящик, с тем чтобы в последующем уже не возвращаться к нему.
Новая постановка нашей проблемы имеет то преимущество, что позволяет провести четкое разграничение между физическими и умственными возможностями человека. Ни один инженер или химик не претендует на создание материала, который было бы невозможно отличить от человеческой кожи. Такое изобретение, быть может, когда-нибудь и будет сделано. Но, даже допустив возможность создания материала, не отличимого от человеческой кожи, мы все же чувствуем, что вряд ли имеет смысл стараться придать «мыслящей машине» большее сходство с человеком, одевая ее в такую искусственную плоть. Форма, которую мы придали проблеме, отражает это обстоятельство в условии, не позволяющем задающему вопросы соприкасаться с другими участниками игры, видеть их или слышать их голоса. Некоторые другие преимущества введенного критерия можно показать, если привести образчики возможных вопросов и ответов. Например:
А: Увольте меня от этого. Мне никогда не приходилось писать стихи.
С: Прибавьте 34 957 к 70 764.
А (молчит около 30 секунд, затем дает ответ): 105 621.
С: Вы играете в шахматы?
С: У меня только король на е8 и других фигур нет. У Вас только король на е6 и ладья на h1. Как Вы сыграете?
А (после 15 секунд молчания): Лh8. Мат.
Нам кажется, что метод вопросов и ответов пригоден для того, чтобы охватить почти любую область человеческой деятельности, какую мы захотим ввести в рассмотрение. Мы не желаем ни ставить в вину машине ее неспособность блистать на конкурсах красоты, ни винить человека в том, что он терпит поражение в состязании с самолетом. Условия нашей игры делают эти недостатки несущественными. Отвечающие, если найдут целесообразным, могут хвастать своим обаянием, силой или храбростью, сколько им вздумается, но задающий вопросы не может требовать практических тому доказательств.
Вероятно, нашу игру можно подвергнуть критике на том основании, что в ней преимущества в значительной степени находятся на стороне машины. Если бы человек попытался притвориться машиной, то, очевидно, вид у него был бы весьма жалкий. Он сразу выдал бы себя медлительностью и неточностью при подсчетах. Кроме того, разве машина не может выполнять нечто такое, что следовало бы характеризовать как мышление, но что было бы весьма отлично от того, что делает человек? Это возражение очень веское. Но в ответ на него мы, во всяком случае, можем сказать, что если можно все-таки создать такую машину, которая будет удовлетворительно играть в имитацию, то относительно него особенно беспокоиться не следует.
Можно было бы заметить, что при «игре в имитацию» не исключена возможность того, что простое подражание поведению человека не окажется для машины наилучшей стратегией. Такой случай возможен, но я не думаю, чтобы он привел нас к чему-нибудь существенно новому. Во всяком случае, никто не пытался исследовать теорию нашей игры в этом направлении, и мы будем считать, что наилучшая стратегия для машины состоит в том, чтобы давать ответы, которые в соответствующей обстановке дал бы человек.
III. Машины, привлекаемые к игре
Вопрос, поставленный в разделе I, не станет совершенно точным до тех пор, пока мы не укажем, что именно следует понимать под словом «машина». Разумеется, нам бы хотелось, чтобы в игре можно было применять любой вид инженерной техники. Мы склонны также допустить возможность, что инженер или группа инженеров могут построить машину, которая будет работать, но удовлетворительного описания работы которой они не смогут дать, поскольку метод, которым они пользовались, был в основном экспериментальным. Наконец, мы хотели бы исключить из категории машин людей, рожденных обычным образом. Трудно построить определение так, чтобы оно удовлетворяло этим трем условиям. Можно, например, потребовать, чтобы все конструкторы машины были одного пола; в действительности, однако, этого недостаточно, так как, по-видимому, можно вырастить законченный индивидуум из одной-единственной клетки, взятой (например) из кожи человека. Сделать это было бы подвигом биологической техники, заслуживающим самой высокой похвалы, но мы не склонны рассматривать этот случай как «построение мыслящей машины».
Сказанное наводит нас на мысль отказаться от требования, согласно которому в игре следует допускать любой вид техники. Мы еще больше склоняемся к этой мысли в силу того обстоятельства, что наш интерес к «мыслящим машинам» возник благодаря машине особого рода, обычно называемой «электронной вычислительной машиной» или «цифровой вычислительной машиной». Поэтому мы разрешаем принимать участие в нашей игре только цифровым вычислительным машинам.
На первый взгляд, это ограничение кажется весьма сильным. Я постараюсь показать, что в действительности дело обстоит не так. Для этого мне придется дать краткий обзор природы и свойств этих вычислительных машин.
Можно также сказать, что отождествление машин с цифровыми вычислительными машинами — равно как и наш критерий «мышления» — должно быть признано совершенно неудовлетворительным, если (вопреки моему убеждению) окажется, что цифровые вычислительные машины не в состоянии хорошо играть в имитацию.
Целый ряд вычислительных машин уже находится в действии, и естественно возникает вопрос: «А почему бы нам, вместо того чтобы сомневаться в правильности наших рассуждений, не поставить эксперимент? Удовлетворить условиям игры было бы нетрудно. В качестве задающих вопросы можно было бы использовать много различных людей, и полученные статистические данные показали бы, как часто задающим вопросы удавалось прийти к правильному заключению».
Коротко на этот вопрос можно ответить так: нас интересует не то, будут ли все цифровые вычислительные машины хорошо играть в имитацию, и не то, будут ли хорошо играть в эту игру те вычислительные машины, которыми мы располагаем в настоящее время; вопрос заключается в том, существуют ли воображаемые вычислительные [4] машины, которые могли бы играть хорошо. Но это только краткий ответ. Ниже мы рассмотрим этот вопрос в несколько ином свете.
IV. Цифровые вычислительные машины
То, что мы имеем в виду, говоря о цифровых вычислительных машинах, можно пояснить следующим образом. Предполагается, что эти машины могут выполнять любую операцию, которую мог бы выполнить человек-вычислитель. Мы считаем, что вычислитель придерживается определенных, раз навсегда заданных правил и не имеет права ни в чем отступать от них. Мы можем также считать, что эти правила собраны в книге, которая заменяется другой, когда вычислитель приступает к новой работе. У человека-вычислителя имеется также неограниченный запас бумаги, на которой он производит вычисления. Кроме того, он может выполнять операции сложения и умножения с помощью арифмометра — это несущественно.
Если данное выше пояснение принять за определение, то возникает угроза того, что наше рассуждение окажется движущимся в замкнутом круге. Чтобы избежать этой опасности, мы приведем перечень тех средств, с помощью которых достигается требуемый эффект. Можно считать, что цифровая вычислительная машина состоит из трех частей:
1) запоминающего устройства;
2) исполнительного устройства;
3) контролирующего устройства.
Запоминающее устройство — это склад информации. Оно соответствует бумаге, имеющейся у человека-вычислителя, независимо от того, является ли эта бумага той, на которой производятся выкладки, или той, на которой напечатана книга правил. Поскольку человек-вычислитель некоторые расчеты проводит в уме, часть запоминающего устройства машины будет соответствовать памяти вычислителя.
Исполнительное устройство — это часть машины, выполняющая разнообразные индивидуальные операции, из которых состоит вычисление. Характер этих операций изменяется от машины к машине. Обычно можно проделывать весьма громоздкие операции, например: «Умножить 3 540 675 445 на 7 076 345 687», однако на некоторых машинах можно выполнять только очень простые операции, вроде таких: «написать 0».
Мы уже упоминали, что имеющаяся у вычислителя «книга правил» заменяется в машине некоторой частью запоминающего устройства, которая в этом случае называется «таблицей команд». Обязанность контролирующего устройства — следить за тем, чтобы эти команды выполнялись безошибочно и в правильном порядке. Контролирующее устройство сконструировано так, что это происходит непременно.
Информация, хранящаяся в запоминающем устройстве, разбивается на небольшие части, которые распределяются по ячейкам памяти. Например, для некоторых машин такая ячейка может состоять из десяти десятичных цифр. Тем ячейкам, в которых хранится различная информация, в некотором определенном порядке приписывают номера. Типичная команда может гласить:
«Число, хранящееся в ячейке 6809, прибавить к числу, хранящемуся в ячейке 4302, а результат поместить в ту ячейку, где хранилось последнее из чисел».
Нет необходимости говорить о том, что если все это выразить на русском языке, то машина не выполнит такую команду. Более удобно было бы закодировать эту команду в виде, например, числа 6809430217. Здесь 17 говорит о том, какую из различных операций, которые можно выполнять с помощью данной машины, следует проделать с числами, хранящимися в указанных ячейках. В данном случае имеется в виду описанная выше операция, т. е. операция «число… прибавить к числу…». Следует заметить, что сама команда занимает 10 цифр и, таким образом, заполняет одну ячейку памяти, что весьма удобно. Обычно контролирующее устройство выбирает необходимые команды в том порядке, в котором они расположены, но иногда могут встречаться и такие команды:
«Теперь выполнить команду, хранящуюся в ячейке 5606, и продолжать оттуда»
«Если ячейка 4505 содержит 0, выполнить команду, хранящуюся в ячейке 6707, в противном случае продолжать идти по порядку».
Читатель должен считать твердо установленным, что цифровые вычислительные машины можно строить на основе тех принципов, о которых мы рассказали выше, и что их действительно строят, придерживаясь этих принципов. Ему должно быть ясно, что цифровые вычислительные машины могут в действительности весьма точно подражать действиям человека-вычислителя.
Разумеется, описанная нами книга правил, которой пользуется вычислитель, является всего лишь удобной фикцией. На самом деле настоящие вычислители помнят, что они должны делать. Если мы хотим построить машину, подражающую действиям человека-вычислителя при выполнении некоторой сложной операции, то следует спросить последнего, как он выполняет эту операцию, и ответ представить в виде таблицы команд.
Составление таблицы команд обычно называют «программированием». «Запрограммировать выполнение машиной операции А» — значит ввести в машину подходящую таблицу команд, следуя которым, машина может выполнить операцию А.
Интересной разновидностью цифровых вычислительных машин являются «цифровые вычислительные машины со случайным элементом». Такие машины имеют команды, содержащие бросание игральной кости или какой-нибудь эквивалентный электронный процесс. Одной из таких команд может быть, например, следующая: «бросить кость и полученное при бросании число поместить в ячейку 1000». Иногда говорят, что такие машины обладают свободой воли (хотя лично я не стал бы употреблять такое выражение). Установить наличие «случайного элемента» в машине путем наблюдений за ее действием обычно оказывается невозможным, так как если сделать, например, выбор команды зависимым от последовательности цифр в десятичном разложении числа π, то результат получится совершенно аналогичный.
Все существующие в действительности цифровые вычислительные машины обладают лишь конечной памятью. Однако теоретически нетрудно представить себе машину с неограниченной памятью. Разумеется, в любое данное время возможно использование только конечной части запоминающего устройства. Точно так же запоминающее устройство, которое можно физически осуществить, всегда имеет конечные размеры, но мы можем представлять дело так, что по мере надобности к нему пристраиваются все новые и новые части. Такие вычислительные машины представляют особый теоретический интерес, и впредь мы будем их называть машинами с бесконечной емкостью памяти.
То, что Аналитическая машина Бэббеджа была задумана как чисто механический аппарат, помогает нам избавиться от одного предрассудка. Часто придают значение тому обстоятельству, что современные цифровые машины являются электрическими устройствами и что нервная система также является таковым. Но поскольку машина Бэббеджа не была электрическим аппаратом и поскольку в известном смысле все цифровые вычислительные машины эквивалентны, становится ясно, что использование электричества в этом случае не может иметь теоретического значения. Естественно, что там, где требуется быстрая передача сигналов, обычно появляется электричество; поэтому неудивительно, что мы встречаем его в обоих указанных случаях. Для нервной системы химические явления играют, по крайней мере, столь же важную роль, что и электрические. В некоторых же вычислительных машинах запоминающее устройство в основном акустическое. Отсюда ясно, что сходство между нервной системой и цифровыми вычислительными машинами, состоящее в том, что в обоих случаях используется электричество, сводится лишь к весьма поверхностной аналогии. Если мы действительно хотим открыть глубокие связи, нам, скорее, следует искать сходство в математических моделях функционирования нервной системы и цифровых вычислительных машин.
V. Универсальность цифровых вычислительных машин
Рассмотренные в предыдущем разделе цифровые вычислительные машины можно отнести к классу «машин с дискретными состояниями». Так называются машины, работа которых складывается из совершающихся последовательно одна за другой резких смен их состояния. Состояния, о которых идет речь, достаточно отличны друг от друга, для того чтобы можно было пренебречь возможностью принять по ошибке одно из них за другое. Строго говоря, таких машин не существует. В действительности всякое движение непрерывно. Однако имеется много видов машин, которые удобно считать машинами с дискретными состояниями.
Например, если рассматривать выключатели осветительной сети, то удобно считать, отвлекаясь от действительного положения дела, что каждый выключатель может быть либо включен, либо выключен. То, что выключатель фактически имеет также и промежуточные состояния, несущественно для наших целей, и мы можем об этом забыть. Приведу пример машины с дискретными состояниями. Рассмотрим колесико, способное через каждую секунду совершать скачкообразный поворот (щелчок) на 120°, но которое можно застопоривать с помощью рычажка, управляемого извне. Пусть, кроме того, когда колесико принимает какое-нибудь определенное положение (одно из трех возможных для него), загорается лампочка. В абстрактном виде эта машина выглядит так. Внутреннее состояние машины (которое задается положением колесика) может быть qi q2 или q3. На вход машины подается либо сигнал i0, либо сигнал ii (положения рычажка). Внутреннее состояние в любой момент определено предыдущим состоянием и сигналом на входе согласно следующей таблице:
Сигналы на выходе, единственно видимые извне проявления внутреннего состояния (загорание лампочки), задаются таблицей:
Этот пример типичен для машин с дискретными состояниями. Такие машины можно описывать с помощью таблиц, при условии что они обладают конечным числом возможных состояний.
Очевидно, что при заданном начальном состоянии машины и заданном сигнале на входе всегда возможно предсказать все будущие состояния. Это напоминает точку зрения Лапласа, утверждавшего, что если известны положения и скорости всех частиц во вселенной в некоторый момент времени, то из такого полного описания ее состояния можно предсказать все ее будущие состояния. Однако то предсказание будущего, о котором у нас идет речь, гораздо ближе к практическому осуществлению, чем то, которое имел в виду Лаплас. Система «вселенной как единого целого» такова, что даже очень небольшие отклонения в начальных состояниях могут иметь решающее значение в последующем. Смещение одного электрона на одну миллиардную долю сантиметра в некоторый момент времени может явиться причиной того, что через год человек будет убит обвалом в горах. Существенной особенностью тех механических систем, которые мы назвали «машинами с дискретными состояниями», является то, что в них это явление не имеет места. Даже если вместо идеализированных машин взять реальные физические машины, то точное (в разумных пределах) знание о состоянии машины в один момент времени позволяет нам с разумной степенью точности предсказать любое число ее состояний в последующем.
Как мы уже упоминали, цифровые вычислительные машины относятся к классу машин с дискретными состояниями. Но число состояний, в которых может находиться такая машина, обычно велико. Например, число состояний машины, работающей в настоящее время в Манчестере, равно приблизительно 2 165 000, т. е. почти 1 050 000. Сравните эту величину с числом состояний описанного выше «щелкающего» колесика. Нетрудно понять, почему число состояний вычислительной машины оказывается столь огромным. В вычислительной машине имеется запоминающее устройство, соответствующее бумаге, которой пользуется человек-вычислитель. Запоминающее устройство должно быть таково, чтобы в нем можно было записать любую комбинацию символов, которая может быть написана на бумаге. Для простоты допустим, что в качестве символов используются только цифры от 0 до 9. Различия в почерках не принимаются во внимание. Допустим, что человек-вычислитель располагает 100 листами бумаги, разграфленными на 50 строк каждый. Строка может вместить 30 цифр. Число состояний в этом случае равно 10 100 × 50 × 30, т. е. 10 150 000. Это приблизительно равно числу состояний трех Манчестерских машин, взятых вместе. Логарифм числа состояний по основанию 2 обычно называют «емкостью памяти» машины. Например, Манчестерская машина обладает емкостью памяти около 165 000, а машина с колесиком из нашего примера — около 1,6. Если две машины соединены вместе, то емкость памяти объединенной машины представляет собой сумму емкостей памяти составляющих машин. Это позволяет формулировать такие утверждения, как «Манчестерская машина содержит 64 магнитных трека (направляющих приспособлений) каждый емкостью по 2560, восемь электронно-лучевых трубок емкостью по 1280. Число различных запоминающих устройств доходит до 300, что в целом приводит к емкости памяти в 174 380 единиц».
Если задана таблица, соответствующая некоторой машине с дискретными состояниями, то можно предсказать на будущее, что будет делать эта машина. Нет причин, по которым эти вычисления не могли бы выполняться с помощью цифровой вычислительной машины. Если бы с помощью цифровой вычислительной машины можно было достаточно быстро производить вычисления, то ее можно было бы использовать для имитации поведения любой машины с дискретными состояниями. В «игре в имитацию» тогда могли бы участвовать: машина с дискретными состояниями (которая играла бы за В) и имитирующая ее цифровая вычислительная машина (в качестве A), и задающий вопросы не смог бы отличить их друг от друга. Разумеется, для этого необходимо, чтобы цифровая вычислительная машина имела надлежащую емкость памяти, а также работала достаточно быстро. Кроме того, ее пришлось бы снабжать новой программой для каждой новой машины, которую она должна была бы имитировать.
Именно это особое свойство цифровых вычислительных машин — то, что они могут имитировать любую машину с дискретными состояниями, и имеют в виду, когда говорят, что цифровые вычислительные машины являются универсальными машинами. Из того, что имеются машины, обладающие свойством универсальности, вытекает важное следствие: чтобы выполнять различные вычислительные процедуры, нам вовсе не нужно создавать все новые и новые разнообразные машины (если отвлечься от растущих требований к быстроте вычислений). Все вычисления могут быть выполнены с помощью одной-единственной цифровой вычислительной машины, если снабжать ее надлежащей программой для каждого случая. В дальнейшем мы увидим в качестве следствия из этого результата, что все цифровые вычислительные машины в каком-то смысле эквивалентны друг другу.
Теперь мы можем вернуться к вопросу, поднятому нами в конце раздела III. Там мы высказали предположение, что вопрос «Могут ли машины мыслить?» можно заменить вопросом «Существуют ли воображаемые цифровые вычислительные машины, которые могли бы хорошо играть в имитацию?». Если угодно, мы можем придать этому вопросу видимость еще большей общности и спросить: «Существуют ли машины с дискретными состояниями, которые могли бы хорошо играть в эту игру?» Но в свете того, что цифровые вычислительные машины универсальны, мы видим, что любой из этих вопросов эквивалентен следующему: «Если взять только одну конкретную цифровую вычислительную машину Ц, то спрашивается: справедливо ли утверждение о том, что, изменяя емкость памяти этой машины, увеличивая скорость ее действия и снабжая ее подходящей программой, можно заставить Ц удовлетворительно исполнять роль А в “игре в имитацию” (причем роль В будет исполнять человек)?»
VI. Противоположные точки зрения по основному вопросу
Теперь мы можем считать, что основные понятия нами выяснены, и перейти к рассмотрению вопроса «Могут ли машины мыслить?» и его варианта, изложенного в конце предыдущего раздела. Вместе с тем мы не можем отказаться и от первоначальной формы вопроса, так как по поводу равноценности замены одной формы вопроса другой мнения могут расходиться, и в любом случае необходимо выслушать то, что было бы сказано в этой связи.
Читателю будет легче разобраться в этой дискуссии, если я сначала разъясню свои собственные убеждения. Рассмотрим сперва более точную форму вопроса. Я уверен, что лет через пятьдесят станет возможным программировать работу машин с емкостью памяти около 109, так чтобы они могли играть в имитацию настолько успешно, что шансы среднего человека установить присутствие машины через пять минут после того, как он начнет задавать вопросы, не поднимались бы выше 70 %. Первоначальный вопрос «Могут ли машины мыслить?» я считаю слишком неосмысленным, чтобы он заслуживал рассмотрения. Тем не менее я убежден, что к концу нашего века употребление слов и мнения, разделяемые большинством образованных людей, изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не боясь, что тебя поймут неправильно. Более того, я считаю вредным скрывать такие убеждения. Широко распространенное представление о том, что ученые с неуклонной последовательностью переходят от одного вполне установленного факта к другому, не менее хорошо установленному факту, не давая увлечь себя никакому непроверенному предположению, в корне ошибочно. Не будет никакого ущерба от того, что мы ясно осознаем, что является доказанным фактом, а что — предположением. Догадки очень важны, ибо они подсказывают направления, полезные для исследований.
Теперь я перехожу к рассмотрению мнений, противоположных моему собственному.
«Мышление есть свойство бессмертной души человека. Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и каждой женщине, но не дал души никакому другому животному или машинам. Следовательно, ни животное, ни машина не могут мыслить».