Возвращаясь к рассуждениям в книге «Тени разума», можно сделать вывод, что Пенроуз в своем видении вычислительной модели опирается на математизм подхода к рассмотрению идеи воплощения искусственного интеллекта. Суть же метода MSM состоит в парсинге сходства и различия объектов и использовании правил обработки не только относительно конкретных элементов, но и в отношении классов объектов и фраз, предложений, составленных из классов моделей. Похожие процессы происходят и в искусственных нейросетях, которые также основаны на приципе поиска сходства и различий, однако диалоговые нейросети используют для своих операций слова, фразы и предложения естественного языка, тогда как MSM оперирует их смысловым кодом, заимствованным из понимания естественного языка.
Но другой вопрос состоит в том, является ли сам человек эталоном смысла и интеллекта? И возможно ли, анализируя смысловую нагрузку языка, достигнуть более высоких интеллектуальных результатов, чем у среднестатистического человека, как это видится многим нашим современникам?
Еще одна цитата Пенроуза в этом месте кажется весьма уместной: «Мы уверены, что являем собой апофеоз интеллекта в царстве животных, однако этот интеллект, по всей видимости, оказывается самым жалким образом не способен справиться с множеством проблем, которые продолжает ставить перед нами наше собственное общество».19
Таким образом Пенроуз понимает, что человеческий интеллект несовершенен. И как вы помните, наша задача в конструировании MSM видится скорее в воссоздании модели человеческой логики в программной модели, нежели в создании сверхинтеллекта. Объективное человеческое несовершенство является частью человеческой сущности; в связи с чем рано или поздно нам не избежать его воплощения, частичного или полного в электронно-вычислительной машине.
Почему этот вывод становится нам очевидным? Напомню, что посыл реализации диалоговой модели на основе MSM состоит в том, что человеческое мышление и символьный язык по существу неотъемлемы, как утверждает, в частности, Ноам Хомски.20 И хотя этот тезис неоднозначен, но он хорошо аргументирован, ведь мышление без языка – это набор рефлективных зависимостей, бихевиористический подход, способный решать лишь узкий набор задач, отвечающих за реакцию на положительное подкрепление. Находить выход в лабиринте, избежать столкновения, выиграть в шахматы или Го, – это все замечательные примеры реализации статистических, а иначе говоря, математических методов в построении искусственного интеллекта. И даже те современные системы, которые направлены на работу с естественным языком (например, переводчики или боты-консультанты) по существу не оперируют смыслом языка, а производят лишь внешнюю, автоматную, формальную обработку статистических зависимостей того или иного написания слов. Однако они не «понимают» принципиальной разницы между кукурузой и кузнечиком, не могут сказать, кто быстрее или умнее, не различают позитивных и отрицательных факторов; а ведь эти вопросы по существу является сутью мышления.
В пользу этой точки зрения стоит привести несколько фрагментов из статьи «Ноам Хомский: где искусственный интеллект пошел не туда?»:21
«… Ноам Хомский и его коллеги работали над тем, что впоследствии стало называться когнитивной наукой – открытие ментальных представлений и правил, которые лежат в основе наших познавательных и умственных способностей. Хомский и его коллеги опрокинули доминирующую в тот момент парадигму бихевиоризма, возглавляемую гарвардским психологом Б. Ф. Скиннером, в которой поведение животных было сведено к простому набору ассоциаций между действием и его следствием в виде поощрения или наказания.
