Witold Marciszewski " Warszawa/Białystok " Filozofia Umysłu i Sztucznej Inteligencji
Wyższa Szkoła Administracji Publicznej im. Stanisława Staszica " Wykład 2006/2007
Rozdział I książki Sztuczna Inteligencja, Znak, Kraków 1998
I. Czy już żyjemy
w erze sztucznej inteligencji?
Pół wieku temu powstały pierwsze komputery w postaci elektronicznych maszyn cyfrowych.
Był to początek cywilizacji informatycznej. Wraz z nim poczęły rodzić się wizje osiągnięcia
stanu, w którym inteligencji ludzkiej nie oddzielałaby od maszynowej magiczna linia posiada-
nia świadomości. Legion maszyn dzielących z ludzmi świadomość, a zarazem wyposażonych w
zawrotną moc obliczeniową i zespolonych w globalnej sieci stworzyłby szansę podołania gigan-
tycznym problemom, także tym, od których może zależeć przetrwanie naszego gatunku.
Co sądzić o tych wizjach i jak ma się do nich stan obecny? Od tego pytania zacznijmy
rozważania nad maszynową czyli sztuczną inteligencją. Jest mu poświęcony obecny rozdział.
1. Jak doszło do pojęcia sztucznej inteligencji?
Gdy zaczęto rozumieć, że dzieje się coś przełomowego, powstał termin Artificial Intelligence
Sztuczna Inteligencja, co skraca się jako AI, a w polskim SI. Dlaczego wyraża on świadomość
przełomu?
S ztuczna inteligencja jest to, w gruncie rzeczy, kolosalna moc obliczeniowa komputera, biorąca
się z doskonałości sprzętu i programów. Fachowcy mogliby się więc obejść bez tego terminu;
czy by on zaistniał czy nie, rozwój komputerów posuwałby się w tym samym kierunku. Pobu-
dza jednak ten termin do refleksji filozoficznej, która powinna iść w parze z postępami nauki i
techniki. A ponadto, co też ważne, przemawia do masowej wyobrazni.
Zwrot sztuczna inteligencja ukazuje coś, czego laik nie wydedukuje z obiegowego pojęcia
komputera. Mianowicie, że inne niż rachowanie czynności inteligentne można również powie-
rzyć maszynie pod warunkiem, że uda się je sprowadzić do rachowania. A to w wielu spra-
wach dobrze się udaje dzięki osiągnięciom logiki matematycznej i sukcesom elektroniki.
Optymizm jest nie tylko w słowie inteligencja lecz i w przydawce sztuczna . Trzeba ją
brać, oczywiście, nie w tym zgryzliwym sensie, który przypisuje sztuczność protezom i falsyfi-
katom. Oto jakieś wyższe instancje, Bóg czy Przyroda, stworzyły inteligencję naturalną. Ta zaś
okazuje się zdolna wytworzyć inteligencję, będącą nie dziełem natury, lecz ludzkiej sztuki. W
tym to sensie, dla człowieka zaszczytnym, jest ona sztuczna.
M aszyna inteligentna, lub inteligencja maszynowa, to inne sugestywne określenia. Pojawiły
się one w 1948 i 1950 w tekstach Alana Turinga. On pierwszy rozważał na poziomie wyko-
nalności technicznej, jak powierzyć maszynie problemy, których rozwiązywanie było dotąd za-
strzeżone dla człowieka.
Alan Turing (1912-1954) wsławił się najbardziej publikacją w roku 1937 podającą po raz
pierwszy logiczno-matematyczne podstawy komputera (o którego technicznej realizacji jeszcze
nie myślano). Ta konstrukcja, zwana maszyną Turinga, po dziś dzień stanowi podstawy teore-
tyczne SI (będzie o tym mowa w rozdziale trzecim).
Turing wsławił się na inny jeszcze sposób, gdy w czasie drugiej wojny światowej dowodził akcją de-
szyfrowania niemieckich depesz wojennych kodowanych przez słynną Enigmę , konstruując do tego
2 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
celu coraz doskonalsze maszyny dekodujące. Prace te rozpoczęło przed wojną kilku polskich mate-
matyków z Poznania we współpracy z wywiadami polskim, francuskim i angielskim, ale po upadku
Francji inicjatywę przejęli całkowicie Anglicy.
Wyrażenie artificial intelligence wymyślił John McCarthy w 1956, jako temat konferencji, która
miała nadać, i w rzeczy samej nadała, nowy impet badaniom i projektom prowadzonym w USA.
Gdy już mamy ten termin, rodzi się intrygujące filozoficznie pytanie: czy zakresy określeń,
sztuczna inteligencja i mechaniczna inteligencja należy uznać za identyczne?
Odpowiedz twierdząca implikuje, że inteligencja wytworzona przez człowieka, a zatem
sztuczna (w odróżnieniu od naturalnej) musi być mechaniczna. Czy istotnie musi? Czy sztuczna
inteligencja nie może być organiczna? A może dopiero organiczna spełni do końca nasze ocze-
kiwania? Powócimy do tych pytań pod sam koniec książki, a przygotują do ich podjęcia dalsze
rozważania tego rozdziału.
Po co ludziom inteligentnym wiedza o SI?
Pojęcie człowieka inteligentnego kryje w sobie pewną relatywizację do epoki. W pełni inte-
ligentny jaskiniowiec przeniesiony w naszą epokę miałby nadal znamiona inteligencji, ale nie
wszystkie. Wszak inteligencja jest to zdolność rozwiązywania problemów, przed którymi się
staje. A ta zależy nie tylko od biologicznych potencji mózgu, którymi mógłby się wykazać i
jaskiniowiec, lecz także od sterującego umysłem systemu pojęć. Ten zaś musi być dostosowany
do miejsca i czasu, w jakim przychodzi człowiekowi rozwiązywać jego problemy, inne dzisiaj
niż w paleolicie, inne w wielkiej metropolii niż w pierwotnej dżungli.
P ojęciowy system społeczeństwa otwartego które swym zasięgiem pokrywa się mniej więcej z
cywilizacją zachodnią, zawiera na poczesnym miejscu pojęcie inteligencji.
Nie chodzi tu o inteligencję w sensie socjologicznym, czyli oświecony ogół, ale o cechę umysłu po-
legającą na zdolności rozwiązywania problemów. Zakresy terminów inteligent i człowiek inteli-
gentny nie muszą być identyczne. Powinna tu jednak zachodzić jakaś wysoka korelacja, gdyż istot-
nym czynnikiem inteligencji jest system pojęciowy; w taki dobrze rozwinięty system mają wyposażać
wyższe uczelnie, dające promocję do statusu inteligenta. W tym to systemie znajduje się dziś pojęcie
sztucznej inteligencji.
Dlaczego cecha inteligencji znalazła się w centrum uwagi tego typu społeczeństwa, które
za Karlem Popperem przyjęło się nazywać otwartym? Zasadność pytania jawi się jeszcze
wyrazniej, gdy zważyć, że nie znały tego pojęcia wcześniejsze epoki naszej kultury. Gdy znaj-
dujemy, na przykład, w scholastycznej łacinie termin intelligentia, to ma on wąski sens specja-
listyczny, oznaczając zdolność pojmowania pierwszych zasad filozoficznych (nota bene, mająca
w szczególnie wysokim stopniu cechować anioły).
Odpowiedzi na to pytanie, dopełniających się wzajem, jest conajmniej cztery. Ich wyliczenie
będzie czymś w rodzaju definicji społeczeństwa otwartego. Oto one:
" rola nauki, techniki i oświaty dla zachowania i rozwoju społeczeństwa, które te dobra nauczyło
się wytwarzać, a do których kultywowania konieczna jest cecha inteligencji;
" postępująca złożoność życia społecznego wymagająca rozwiązywania coraz większej ilości
problemów;
" demokratyzacja społeczna, dzięki której drogą do sukcesu i awansu nie jest odziedziczona
pozycja, jak np. w feudalizmie, lecz osobiste walory umysłowe;
" demokratyzacja polityczna, dzięki której metodą walki politycznej nie jest podstęp czy skry-
tobójstwo lecz publiczna debata wymagająca logicznej argumentacji.
Oczywiście, dwa ostatnie punkty kreślą stan idealny, do którego bywa daleko, jest jednak postęp
w tym kierunku.
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 3
S koro pojęcie inteligencji odgrywa tak dużą rolę w myśleniu społeczeństwa otwartego, to żeby
odnosić w nim sukcesy trzeba dobrze rozumieć, czym jest owa inteligencja, tak wysoko w nim
ceniona. Do niedawna monopol na jej definiowanie mieli psycholodzy, ale wraz z rozwojem
SI punkt ciężkości przesuwa się w stronę logiki. Widać to w samej psychologii, zwłaszcza
w jej nurcie określanym jako psychologia kognitywna (za ang. cognitive psychology) oparta
na pojęciu przetwarzania informacji, którego pionierem jest logika nauka o przetwarzaniu
informacji pod kątem zachowania jej prawdziwości.
Czy dla zrozumienia natury inteligencji jest potrzebna wiedza o SI? Odpowiedz zdecydowa-
nie twierdząca zawiera się w zdaniu, które widnieje na początku książki P. H. Winstona Artificial
Intelligence. W oryginale brzmi ono tak: making computers intelligent helps us understand in-
telligence. Oddajmy je przekładem:
gdy komputer czynimy inteligentnym, pomaga nam to zrozumieć,
na czym polega inteligencja.
Lekcja z meczu Kasparowa z komputerem
Biegłość w szachach uchodzi za dobry sprawdzian inteligencji. Jeśli więc posiądzie ją maszyna
zbudowana sztuką człowieka, można mówić o sukcesie SI.
Dwa pojedynki szachowe Gari Kasparowa z komputerem skonstruowanym przez firmę
IBM, pierwszy wygrany przez człowieka, a drugi przez maszynę, śledzone były przez świat z
napięciem. Dlaczego? Szukając na to odpowiedzi, dotrzemy do sedna tej myśli, że robiąc kom-
puter inteligentnym czyni się postępy w rozumieniu inteligencji.
F ilozoficzny niepokój, który przeżywaliśmy obserwując zmagania wybitnego umysłu z ma-
szyną wiąże się z jednym z tych powodów, dla których ludzie inteligentni powinni się orientować
w SI. Przypomnijmy pewien charakterystyczny komentarz po pierwszej rundzie, tej wygranej
przez człowieka.
17 lutego 1996 roku Gari Kasparow ograł w szachy Deep Blue , superkomputer IBM budowany
przez pięć lat, wyposażony w monstrualny program. Maszyna ta, kosztująca dwa i pół miliona dolarów,
jest w stanie przeprowadzić wyczerpującą analizę wszystkich konfiguracji na osiem ruchów naprzód,
a to oznacza około 50 miliardów pozycji. Po porażce Deep Blue programiści mieli nietęgie miny,
bowiem jako ludzie inteligentni musieli zadać pytanie o inteligencję: Czy inteligencja, błyskotliwość,
świadomość, czy te rzeczy w ogóle należą do sfery kalkulacji, obliczeń? Casus Kasparowa unaocznił
raz jeszcze, że nawet najpotężniejszy na świecie komputer nie jest niczym więcej niż kalkulatorem;
cóż z tego, że najlepszym na świecie, skoro nawet nie ociera się o inteligencję? Tak napisał Krzysztof
Kowalski w Rzeczpospolitej (19-20.XI.1996, s. 20) w rubryce U progu XXI wieku w tekście pt.
Świat według Penrose a .
Trudno nie ulec pokusie sparafrazowania tego tekstu w taki oto sposób.
porażce Kasparowa z Deeper Blue w 1997 roku Krzysztof Kowalski miał nietęgą minę, bowiem
jako człowiek inteligentny musiał zadać pytanie o inteligencję. Już wiadomo, że cechujące Kasparowa
inteligencja, błyskotliwość, świadomość nie wystarczają do wygrania partii szachów z komputerem.
Już poza tą parafrazą, by autorowi nie imputować refleksji, na którą nie wiadomo, czy by się
zdobył, a wiedząc, że wymienione cechy ludzkie nie są do wygrania w szachy z maszyną wy-
starczające, zadajmy teraz zasadnicze pytanie: a czy są one konieczne?
4 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
I ta odpowiedz będzie negatywna, jeśli błyskotliwości, świadomości etc., nie zamierzamy
przypisać maszynie. Na czym zatem polega błąd Krzysztofa Kowalskiego? Na tym, że pochop-
nie wykluczył grę w szachy ze sfery jak powiada kalkulacji, obliczeń .
To, że jest to błąd, jeszcze nie przesądza, czy istnieje w ludzkim myśleniu sfera inna niż
kalkulacji. Przecież świat myśli nie musi kończyć się na szachach. Ale jeśli ktoś jest przekonany
o istnieniu tej innej, to musi się rozejrzeć za lepszymi racjami, niż te, które recytował przytoczony
publicysta.
Nie ma po przegranej Kasparowa powodów do filozoficznego niepokoju, czy ludzka inte-
ligencja sprosta maszynowej. Przeciwnie, im lepsza będzie maszyna w rozwiązywaniu pro-
blemów dla nas zbyt trudnych, tym lepiej. Budujemy maszyny właśnie po to, żeby robiły
mnóstwo rzeczy lepiej niż potrafimy robić to sami. Dotyczy to wielu wymyślonych przez lu-
dzi gier.
G ry takie jak warcaby czy szachy są z natury obiektami matematycznymi, w których wzor-
cowo się realizują możliwości SI jako potęgi obliczeniowej. Toteż od początków SI należały
one, wraz z automatycznym rozumowaniem, do głównych przedmiotów badań oraz projektów
technicznych.
I w tej materii pierwszy był Turing. W 1953 opublikował on tekst o zastosowaniu maszyn
cyfrowych do gier (Digital Computers Applied to Games) w pracy zbiorowej pod znamiennym
tytułem Faster than Thought. Wyrażał tam pogląd, że szachy stanowią idealne laboratorium dla
SI. Dostarczają one dobrze określonego pola do zgłębiania takich problemów, jak planowanie
działań, rola wykorzystywanej w nich wiedzy oraz poszukiwania heurystyczne (tzn. idące w
przemyślany sposób na skróty , gdy pełna realizacja algorytmu jest w praktyce niemożliwa).
Jeszcze jedna ich zaleta polega na tym, że dostarczają dobrych miar ilościowych do oszacowania
skuteczności różnych technik SI.
Jest to studium, które nakreśliło na ponad dwie dekady kierunki badań nad SI. W
szczególności jest jego zasługą określenie funkcji, która oszacowuje w sposób ilościowy siłę
lub słabość poszczególnych pozycji w grze. Obecnie programy gry w szachy osiągnęły po-
ziom, który trudno było nawet przewidzieć w tamtym pionierskim okresie sprzed ćwierć wieku,
realizującym praktycznie teoretyczne wyniki Turinga. Dowodem ostatni sukces szachowy kom-
putera.
Fakt redukcji myślenia do obliczeń, który jest podstawą SI, wcale nie odbiera tej jakości
myśli, którą cytowany wyżej publicysta określił jako błyskotliwość, upatrując w niej cechę spe-
cyficznie ludzką. Matematyka jest sama w sobie, by tak rzec, głęboko błyskotliwa, to znaczy
zdolna zaskoczyć nieoczekiwanym a wielce trafnym wynikiem; po to ją przecież mamy. Gdy
matematyk uruchamia w swym mózgu proces rozwiązywania problemu, to uzyskany wynik,
nieraz głęboki i błyskotliwy, zawdzięcza on nie tylko własnemu talentowi i wysiłkom, lecz także
właściwościom samej matematyki. Dlaczego te same właściwości nie miałyby wyjaśniać suk-
cesów urządzenia elektronicznego, w które nasza matematyka została wbudowana?
Przekonującego przykładu takiego sukcesu dostarcza opisywany w literaturze przypadek me-
czu warcabowego z pierwotnej fazy SI, bo z roku 1962. Wystąpił w nim dobrze się w on czas
sprawiający program warcabowy A. L. Samuela i bardzo silny gracz warcabowy Robert W. Ne-
aley. Przegrał ją Nealey, a oto jak opisuje on przebieg gry i swoje z niej wrażenia.
Unikałem posunięć najczęściej podawanych w książkach, bezskutecznie próbując sprowadzić ma-
szynę na nie znane jej tory. O ile mogłem sprawdzić, poczynając od przegrywającego 32 posunięcia,
cała reszta partii jest całkowicie oryginalna. Wydaje mi się godne podkreślenia, że maszyna, aby
uzyskać zwycięstwo, musiała wykonać kilka błyskotliwych posunięć i że gdyby ich nie zrobiła,
osiągnąłbym remis. Dlatego też przedłużałem grę. Jednakże maszyna rozegrała zakończenie partii
bezbłędnie. Jeśli chodzi o końcówkę, to nie spotkałem wśród ludzi tak silnego partnera od 1954 roku,
kiedy po raz ostatni przegrałem partię. Są to uwagi podane w IBM Research News, a cytowane w pracy
zbiorowej Computers and Thought pod red. Feigenbauma i Feldmana, 1963.
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 5
Mając na uwadze te przykłady, powróćmy do naszej myśli przewodniej, że wyposażając kompu-
ter w inteligencję lepiej pojmujemy jej istotę, a na tym tle wyrazniej się zaznacza swoistość in-
teligencji ludzkiej. Należy do owej istoty zdolność rozwiązywania problemów ujętych w postaci
matematycznej, co nie wyklucza rozwiązań, które odczuwamy jako pomysłowe czy błyskotliwe.
W tej konkurencji komputer ma szanse konkurowania z człowiekiem.
A co do przewag płynących z posiadania świadomości, to jak długo będzie się utrzymywał
prymat człowieka? Czy skończy się on za wiek czy za dziesięć? A może jednak okaże się nie
do podważenia? Warto stawiać te pytania, nawet gdy nie stać nas narazie na więcej, niż przegląd
stanowisk i wysuwanie hipotez.
Maszyna a świadomość: poglądy A, B, C, D
Faktem jest, że doczekaliśmy się sztucznej inteligencji w sensie powstania programów kompu-
terowych, które dorównują ludziom w rozwiązywaniu problemów. Choćby takich, uchodzących
dotąd za niedostępne dla maszyn, jak dowodzenie twierdzeń, gra w szachy, stawianie diagnoz,
przekład z jednego języka na inny.
Czy czeka nas i to zaskoczenie, że powstaną maszyny obdarzone świadomością? Jest to
fundamentalna kwestia filozoficzna. Także technologiczna, bo świadomość jako cecha maszyn
rozszerzyłaby kolosalnie ich zdolność rozwiązywania problemów. Byłaby też warunkiem, ko-
niecznym i zarazem dostatecznym, dla partnerstwa maszyn i ludzi we wspólnym myśleniu.
Odpowiedzi na tę kwestię są, oczywiście, dwie twierdząca i przecząca ale ten
dwuczłonowy podział nie oddaje złożoności problemu. Według Rogera Penrose a (w Shadows
of the Mind, 1994) są w tej materii cztery stanowiska, które odróżnia on literami od A do D.
Przyswoimy tę jego charakterystykę, uzupełniając ją o stanowisko (Lm), na tyle ważne filozo-
ficznie, że poświęcimy mu osobny odcinek.
A jest symbolem użytym przez Penrose a na oznaczenie poglądu znanego szerzej pod nazwą
hard AI lub strong AI. Trudno ją oddać po polsku, bo termin AI określa nie tylko samą inteli-
gencję, lecz także prowadzone nad nią badania, czy dotyczące jej teorie. W pojęciu strong AI
chodzi nie o moc inteligencji, lecz o moc czyli śmiałość, radykalizm, poglądu, że umysł to nic
innego, jak program dla maszyny cyfrowej, a gdy jest to program dostatecznie zaawansowany,
to wytwarza świadomość.
Aksjomatem tej teorii jest pogląd, że wszelkie myślenie jest obliczaniem. Tak więc, żeby
powstawały akty świadome wystarczy wykonywanie odpowiednich obliczeń. Za inicjatora i
filar tego poglądu uchodzi sam Alan Turing.
Stosunek do teorii A silnie polaryzuje środowisko badaczy SI. Jedni uważają ten pogląd
za jedyny zgodny z postawą naukową, inni traktują go jak nonsens nie zasługujący na uwagę.
Jednocześnie zachodzi daleko idące zróżnicowanie wśród jego zwolenników. Trudno, by nie
zachodziło, skoro jest więcej niż jedno pojęcie obliczania i więcej niż jedno pojęcie świadomości.
W spektrum odmian A spotykamy radykalny pogląd, że wszechświat jako całość jest, w
gruncie rzeczy, gigantycznym komputerem. Wśród wykonywanych przezeń obliczeń są takie,
które produkują świadomość i świadome siebie samych umysły. Dochodzą do głosu w tym
poglądzie trendy i doświadczenia najnowszej nauki, przetworzone na wizję kosmologiczną.
Jednym z nich jest przekonanie, że przedmioty fizyczne redukują się do abstrakcyjnych
struktur informatycznych (Penrose nazywa je patterns of information). Owe struktury podle-
gają prawom matematycznych obliczeń, do których się ostatecznie redukują prawa fizyki. Gdy
szukać analogii dla tej wizji w dziejach filozofii, to odnajdziemy ją w nurtach pitagorejskich i
platońskich, a więc spirytualistycznych, co jest o tyle osobliwe, że mocna SI uchodzi za produkt
twardego materializmu.
6 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
Inne wszechobecne dziś doświadczenie w uprawianiu nauki stanowią symulacje kompute-
rowe oraz produkowanie rzeczywistości wirtualnej (te dwa pola zdają się nawzajem przecinać).
Doświadcza się w nich stwórczej mocy procesów obliczeniowych, zdolnych wytwarzać nowe re-
alności. Na poziomie zaś technologii komputerowej odpowiada temu częste emulowanie sprzętu
przez oprogramowanie. Sa to jakby doświadczalne poszlaki na to, że wszelka rzeczywistość, a
więc i umysłowa, może powstawać z procesów obliczeniowych.
A do tego, sama materia jawi się w kontekście współczesnej fizyki nie jako ostoja trwałości i
stabilności, lecz jako coś, co da się przemieniać w coś innego, a więc jakby podlegać demateria-
lizacji. Słynne równanie Einsteina mówi o zamianie masy w energię, co toruje drogę myśleniu,
że możliwa również jest jej zamiana w coś, co miałoby realność w rodzaju obiektów matema-
tycznych. Sprzyja takiemu myśleniu np. mówienie w teorii kwantów, że cząstki materialne są
falami informacji.
B jest poglądem podobnym do A co do maksymalizmu w ocenie możliwości SI: maszyna
może nie tylko dorównać pod każdym względem człowiekowi, lecz nawet pod niejednym go
przewyższyć. Różnica w stosunku do A wyraża się w tym, że wyprodukowanie świadomości
przez procesy obliczeniowe nie jest uważane ani za możliwe ani za konieczne. Nie jest możliwe,
ponieważ świadomość jest atrybutem fizjologicznej aktywności mózgu, która nie może zacho-
dzić w urządzeniu elektronicznym. A nie jest konieczne, ponieważ dokładnie te same wyniki
można osiągnąć przez symulację świadomości. Symulacja jest to matematyczna reprezentacja
sytuacji fizycznych i dotyczących ich problemów pozwalająca rozwiązywać te problemy równie
skutecznie, jak gdyby zachodziła realnie odpowiednia sytuacja fizyczna. Na przykład, symula-
cja lotu kosmicznego stawia przed pilotem te same problemy, z którymi miałby do czynienia w
rzeczywistym locie.
Idea symulacji może się łączyć z podejściem operacjonistycznym. Operacjonizm, kierunek
metodologiczny obejmujący teorię definiowania, postuluje definiowanie badanego obiektu nie
jako rzeczy samej w sobie lecz na określaniu go poprzez sposób działania (operacje). Jeśli
uda się wytworzyć robota, który pod każdym względem będzie się zachowywał jak istota, której
zachowania tłumaczymy posiadaniem przez nią świadomości, to nie pozostanie nic innego, jak
przypisać temu robotowi świadomość.
Stanowisko B może przybrać wersję metodologiczną, nacechowaną pewnym agnostycy-
zmem. Rezygnuje się z definicji świadomości, ponieważ uznaje się ją za zjawisko przekraczające
możliwości ścisłego ujęcia naukowego, a zarazem dające się zignorować bez szkody dla badań
nad SI.
Czymś w tym rodzaju jest podejście Turinga w słynnym artykule z roku 1950 (zawierającym
opis testu nazwanego potem jego imieniem), gdzie pisze on, że wobec niemożności dobrego zde-
finiowania, co znaczy myśleć , należy określić to pojęcie przez opis zachowań zewnętrznych,
które będą nieodróżnialne od zachowań traktowanych jako przejawy stanów wewnętrznych zali-
czanych do świadomego myślenia (por. rozdz. 3, odc. 5, fragm. T).
Dalej idąca wersja czyniłaby ze świadomości element będący jakimś ubocznym i nieistotnym
produktem ewolucji. Skoro bez świadomości inteligencja może osiągnąć poziom taki sam jak
przy jej funkcjonowaniu, a nawet jeszcze wyższy, to jest owa świadomość jakimś przejściowym
rozwiązaniem ewolucyjnym, które ustąpi miejsca rozwiązaniom doskonalszym.
Stanowiska A i B mają to wspólne, że myślenie jest w nich traktowane jako proces za-
chodzący w układzie fizycznym oraz w pełni algorytmiczny. Przedstawiane dalej poglądy od-
chylają się od tego wspólnego trzonu stanowisk A i B w jednym lub w drugim z tych punktów.
C jest poglądem, który ma wspólne z A i B przekonanie o fizyczności procesów myślenia, ale
nie podziela przekonania o ich charakterze algorytmicznym.
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 7
Pojęcie algorytmu stało się w dobie powszechnego używania komputerów zrozumiałe dla
ogółu, przynajmniej w sposób intuicyjny, dzięki pojęciu programu komputerowego. Program
bowiem jest to algorytm wyrażony w języku przekładalnym na kod maszynowy danego typu
komputera. To intuicyjne zrozumienie powinno wystarczyć do śledzenia obecnych wywodów
(pełniejsze omówienie pojęcia algorytmu znajduje się w rozdziale 3).
Wymownym i kompetentnym rzecznikiem poglądu C jest fizyk angielski Roger Penrose, spe-
cjalista od teorii kwantów (znany z osiągnięć w badaniu czarnych dziur). Z teorii kwantów czer-
pie Penrose przesłanki dla hipotezy o nie-algorytmicznym charakterze procesów mózgowych.
Wyraża ją on (w Shadows of the Mind, odc. 1.3), jak następuje. Pewien rodzaj fizycznego
działania mózgu prowadzi do powstania świadomości, ale to działanie fizyczne nie da się
należycie symulować w sposób algorytmiczny.
Co do autorstwa tej frapującej hipotezy, trudno je definitywnie ustalić. Pierwsze znane mi prace Pen-
rose a wyrażające ten pogląd pochodzą z połowy lat 80-tych, ale jego zalążkowe sformułowanie po-
jawiło się 1977 w głośnej książce The Self and Its Brain, 1977, której autorami są dwie znako-
mitości Karl Popper i John Eccles (laureat Nobla 1963 w neurofizjologii). Popper żywił wielkie zain-
teresowanie teorią kwantów (prowadził na ten temat dyskusje z Einsteinem i wiązał z kwantami swe
koncepcje indeterministyczne). Warto tę rzecz mieć na uwadze nie tylko ze względu na kwestię priory-
tetu, lecz także dla odmienności kontekstów filozoficznych. Popper i Eccles zajmują stanowisko bliższe
referowanemu dalej poglądowi D, co nasuwa pytanie, na ile i w jakiej wersji podejście kwantowe jest
nieodłączne od poglądu C.
Penrose sądzi, że działania nie-algorytmiczne mają miejsce w przyrodzie gdzieś poza zasięgiem
znanych dotychczas praw fizyki, ale już obecna fizyka dostarcza poszlak na rzecz tej hipo-
tezy. Bierze on pod uwagę i taką wersję C, wedle której pewne nowe działy obecnej fi-
zyki, w szczególności teoria chaosu, tj. procesów przyrodniczych nieobliczalnych, dotyczyłyby
działań nie-algorytmicznych; sam się jednak za tą wersją nie opowiada, stawiając na oczekiwane
przyszłe odkrycia nowych praw.
D jest ostatnim punktem w sekwencji uporządkowanej wedle tego, jak wielki wpływ na pro-
cesy umysłowe przypisuje się algorytmom. Stanowisko A jest najbardziej w tym względzie
radykalne, przypisując procedurze algorytmicznej moc wytwarzania świadomości. Na przeciw-
nym krańcu jest pogląd, że świadomości nie da się wyjaśnić w kategoriach ani algorytmicznych
ani fizykalnych.
Jeżeli zamiast świadomość powiemy umysł czy dusza , będziemy mieć odwieczny
pogląd, silnie związany z wierzeniami religijnymi; jest nim przekonanie o istnieniu odrębnego
od ciała jestestwa duchowego, któremu zawdzięczamy świadomość, myślenie, inteligencję. Nie-
zależnie od związku z religią i teologią, pogląd ten, począwszy od wieku 18-go, cieszy się też
wigorem i wzięciem filozoficznym za sprawą Ren Descartesa, który dał atrakcyjną filozoficznie
wizję stosunku między materią i umysłem. Podpisuje się pod nią obecnie tak wpływowy obóz
filozoficzny jak fenomenologia, a z innych jeszcze pozycji dostrzegają w niej racjonalne jądro
wspomniani wyżej Popper i Eccles.
To wszystko jednak mogłoby nie wystarczyć do tego, żeby badacze SI traktowali tę opcję z
równą uwagą jak poprzednie z naszej sekwencji. Swój awans do tego towarzystwa zawdzięcza
ona faktowi, który wiąże się z wielkim nazwiskiem austriackiego logika i matematyka Kurta
Gdla (1906-1978), czynnego najpierw w Wiedniu, potem w Princeton.
Gdel opublikował na początku lat 30-tych odkrycia, które okazały się przełomowe dla lo-
giki, matematyki, informatyki, filozofii umysłu i filozofii nauki (traktuje o tym szerzej rozdz. 4).
Ich znaczenie naukowe jest kolosalne i bezsporne, choć ich interpretacja filozoficzna do dziś kon-
trowersyjna. Jedna z interpretacji polega na dostrzeganiu w nich argumentu na rzecz stanowiska
D, a co nadaje jej wagę, to fakt, że podpisał się pod nią sam Gdel.
8 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
W logiczno-matematycznej warstwie swych dociekań, wykazał Gdel, że nie może istnieć
algorytm dowodzenia twierdzeń w arytmetyce przy założeniu, że jest ona systemem nie-
sprzecznym. Innymi słowy, nie można podać procedury tak ogólnej, by mieć pewność, że przy
danym układzie aksjomatów da się podać dowód każdego prawdziwego twierdzenia arytmetyki.
Dowód jest tu terminem technicznym oznaczającym pewien ciąg przekształceń jednych ciągów sym-
boli w inne, przy czym symbole są traktowane jako przedmioty fizyczne, a więc ich przekształcanie jest
procesem fizycznym, wykonalnym dla maszyny wyposażonej w odpowiedni algorytm. Wchodzącymi
tu w grę ciągami symboli są zapisy aksjomatów oraz wyprowadzanych z nich twierdzeń.
Jeśli zbogacimy aksjomatykę o nowe zdania, to dzięki temu więcej da się z niej wyprowadzić,
ale pozostaną wtedy inne zdania niedowodliwe a jednak prawdziwe. Wywód ten ma sens przy
założeniu, że da się zdefiniować pojęcie prawdy, co było przez niektórych odrzucane (nawet z
pasją, trudną dziś do pojęcia). Tak się jednak złożyło, że w tymże czasie polski logik Alfred Tar-
ski ogłosił wynik tyleż rewelacyjny, co odkrycia Gdla, mianowicie precyzyjną definicję prawdy
dla pewnych języków matematycznych. To pozwala uchylić dawniejszy zarzut (formułowany
jeszcze przez biblijnego Piłata), że mówiąc o prawdzie niezbyt wiemy, o czym mówimy.
Pozostał jednak jeden punkt filozoficznie sporny, w którym rozbiegły się drogi Gdla i Tu-
ringa, choć ten drugi w parę lat póżniej potwierdził i uogólnił wyniki Gdla w ich warstwie
matematycznej (i mającej fundamentalną doniosłość dla informatyki). Można jednak na te wy-
niki spojrzeć na dwa sposoby.
Gdel, a także Penrose, widzą to w ten podobny sposób (nim ich widzenia nie zaczną się
różnić dalej), że matematyk nie będący maszyną ma zdolność poznania prawd nie dających się
wywieść z aksjomatów, podczas gdy nie potrafi tego maszyna sterowana algorytmem. Argument
na to czerpie każdy z własnych doświadczeń, które przeżywa jako matematyk. Jest to więc ar-
gumentacja siłą rzeczy subiektywna, i tu rozeszły się drogi Gdla i Turinga. Turing, owszem,
głosił własny i Gdla wynik, że istnieją w matematyce prawdy, do których nie da się dojść algo-
rytmem. Nie sądził jednak, żeby były one bardziej osiągalne dla człowieka niż są dla maszyny.
Głęboko był przekonany, że ludzie i maszyny jadą na jednym wozie .
Drogi Gdla i Penrose a rozchodzą się w innym punkcie, mianowicie w pojmowaniu świata
fizycznego. Jeśli przyjąć za aksjomat, że świat fizyczny podlega prawom działającym z mocą
algorytmu, to możliwość poznawania prawd w sposób inny niż algorytmiczny wymaga przyjęcia
jakiegoś czynnika innego niż fizyczny. Taki jest tok myśli Gdla, który sądził, że materialny
mózg jest maszyną i podlega prawom algorytmicznym, a wobec tego zdolność poznania prawdy
poza wszelkim algorytmem bierze się z jakiejś innej sfery.
Jeśli natomiast dopuści się działania inne niż algorytmiczne w łonie samej materialnej przy-
rody, to założenie co do istnienia niematerialnego umysłu staje się w tym kontekście zbędne.
Taki jest tok myśli Penrose a.
Czy w powyższych czterech poglądach, uporządkowanych według roli przypisywanej algo-
rytmom, wyczerpują sie wszelkie możliwe rozwiązania problemu maszyna a świadomość ? Z
pewnością nie. W każdym razie, istnieje jeszcze jeden wielki pomysł filzoficzny, pochodzący
od prekursora idei algorytmu i maszyn cyfrowych, Gottfrieda Wilhelma Leibniza (1646-1716).
Poświęcimy mu osobny odcinek, zamykający ten rozdział.
Maszyna a świadomość: pogląd Lm
Wielkość Leibniza jest tak uznana, że z reguły nie ma potrzeby uzasadniania, dlaczego poświęca
mu się jeszcze jeden wykład, artykuł czy książkę. Gdy jednak podejmuje się temat tak
współczesny, jak SI, to niezależnie od faktu prekursorstwa Leibniza w tej dziedzinie, wypada
wyjaśnić, dlaczego się go w to miesza . Chylić głowę przed przenikliwością wizjonera to nie
znaczy wierzyć, że z tego, co on widział w mglistym zarysie możemy dziś jeszcze czegoś się
nauczyć.
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 9
Sprawa jednak z Leibnizem jest o tyle nietypowa, że wprowadził on do naszego myślenia o
świecie dwie idee tak owocne, że do dziś jest z czego czerpać. Jedna z nich to Maszyna, druga
to Nieskończoność.
Oznaczmy pogląd Leibniza przez Lm od jego nazwiska; dolny indeks wskazuje na tytuł
dzieła, w którym najdobitniej wspomniane myśli wyraził. Jest to Monadologie (tytuł oryginału
francuskiego), co oddajemy po polsku jako Monadologia; jest to zarazem nazwa teorii filozoficz-
nej wyrażonej w tym jego najbardziej dojrzałym dziele (1714). Takie wyróżnienie indeksem jest
konieczne, bo rzec można istnieje więcej niż jeden Leibniz (gdy śledzić fazy jego rozwoju) i
więcej niż jedna w tej materii interpretacja Leibniza.1
M aszyna, nazywana też automatem, stanowi centralny punkt zainteresowań Leibniza w Mona-
dologii. Jego pojęcie maszyny jest tak szerokie, że obejmuje urządzenia określane tym mianem
w języku potocznym, a zarazem obiekty, które dziś byśmy nazwali maszynami informatycznymi.
Te drugie mogą być dziełami człowieka, o czym świadczy choćby maszyna arytmetyczna
skonstruowana przez samego Leibniza, ale są wtedy wielce niedoskonałe. Doskonałe maszyny
do przetwarzania informacji znajdujemy w przyrodzie, a są nimi organizmy. Ale maszyna orga-
niczna to nie jest to, co dziś określamy jako hardware (a więc kości, muskuły etc.), lecz raczej
coś, co jest bliższe kategorii software u.
W tym punkcie rysuje się pewne podobieństwo Lm do tego wariantu stanowiska A, który
można wyczytać u Turinga, a w którym Penrose dostrzega odejście od głoszonego w nim oficjal-
nie fizykalizmu na rzecz pewnego abstrakcyjnego pojmowania maszyny. Oto jego komentarz.
Według A, materialna konstrukcja myślącej maszyny jest uważana za rzecz nieistotną. Tym, co
determinuje wszystkie jej atrybuty umysłowe są poprostu wykonywane obliczenia. Obliczenia zaś
są same fragmentami abstrakcyjnej matematyki, pozbawionymi wszelkich powiązań z konkretnymi
ciałami. Tak więc, według A, także atrybuty umysłowe są czymś nie mającym związku z przedmiotami
fizycznymi. (R. Penrose, Shadows of the Mind, odc. 1.3, przekł. W.M.).
U Leibniza nie jest aż tak prosto, bo związki umysłu z ciałem nie podlegają takiemu rozdzieleniu
jak w powyższym obrazie, ale łączy go z poglądem A to, że wyższy poziom realności przysługuje
umysłom, te zaś są częścią lub, raczej, wytworem abstrakcyjnej matematyki. Ciała są jakby
sposobem przejawiania się owych abstrakcyjnych jestestw wobec ludzkich zmysłów.
Czy w poglądzie Lm jest miejsce na sztuczną inteligencję? Nakreślone wyżej pojmowanie
organizmów jako abstrakcyjnych maszyn jeszcze nie dostarcza na to odpowiedzi. Odpowiedz
przychodzi dopiero po dołączeniu nowej przesłanki, jaką jest Leibnizjański infinityzm wiara
w nieskończoną złożoność organizmów i związek inteligencji z tą nieskończoną złożonością.
N ieskończoność stanowi drugi klucz do Leibnizjańskiej wizji świata. Wprawdzie Leibniz nie
zdawał sobie sprawy z tego, że istnieje nieskończenie wiele zbiorów nieskończonych; jego
pogląd pozostaje więc niedookreślony co do tego, jaką nieskończoność ma się na myśli. Wy-
starczy jednak dla naszych rozważań, gdy wezmiemy pod uwagę najmniejszą z nich: taką, jaka
cechuje zbiór liczb naturalnych.
Aby odnieść to pojęcie do przyrody tak, jak czynił to Leibniz, trzeba mieć na uwadze, że
był on zdecydowanym przeciwnikiem atomizmu. Uważał za niemożliwe, by podział ciał na
mniejsze części miał jakikolwiek kres, który to kres wielu jego współczesnych upatrywało w
atomach (rozumianych w sensie Demokryta). Głosił więc podzielność ciał w nieskończoność,
co znaczy, że dla każdej struktury materialnej istnieją struktury będące jej składnikami.
1
Wobec wielości interpretacji, litera m może być także czytana jako wskaznik, że jest to
propozycja interpretacyjna pochodząca od obecnego autora, podpisującego się swym inicjałem.
Taki podpis autora interpretacji ma świadczyć, że nie jest ona jedyną możliwą.
10 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
Gdy dzielimy w ten sposób ciało ożywione, to jego funkcjonowanie powiada Leibniz
na każdym poziomie złożoności zależy od funkcjonowania struktur z kolejnego poziomu po-
działu, i tak w nieskończoność. Z tego, co wiemy dziś na temat organizmów, pogląd ten ma do
pewnego punktu klarowną interpretację empiryczną. Wiemy, podobnie jak wiedziano w czasach
Leibniza, że funkcjonowanie całego układu żywego zależy od jego podsystemów, jakimi są np.
poszczególne organy. Wiemy też, czego przed dwoma wiekami nikt wiedzieć nie mógł, że takie
zależności siegają aż poziomu molekularnego (idea, ktorą dopiero w roku 1941 rzucił wybitny
fizyk atomowy Erwin Schrdinger).
Na tym poziomie zatrzymuje się dziś front oficjalnej biologii, ale oto wybiegają przed linię
frontu co zuchwalsi i głoszą jak Penrose, czy Popper z Ecclesem że w funkcjonowaniu mózgu
zachodzą zależności od głębiej położonych struktur sięgające poziomu kwantowego. Trzeba to
uznać za kolejny punkt dla Leibniza, ale do wykazania jego racji jest jeszcze daleko, można rzec,
nieskończenie daleko.
D alej wszystko zależy od tego, czy ma jakiś sens fizykalny mówienie o nieskończonej
złożoności materii. Jest to warunek konieczny (choć nie wystarczający) przyznania racji Le-
ibnizowi, gdy głosi, że aby zrozumieć bez reszty funkcjonowanie organizmu, w szczególności
jego zachowania inteligentne, trzeba by ogarnąć poznawczo cały nieskończony ciąg stopni
złożoności.
Nie mogąc w tej sprawie podać definitywnego argumentu można jednak zestawić aktualne
opinie fizyków przychylne wizji Leibniza; nie wystarczy to, by potwierdzić jego racje, ale star-
czy jako motyw do dyskutowania ich na serio. Zacznijmy od wypowiedzi wybitnego polskiego
matematyka Stanisława Ulama, który (jako jedyny z Polaków) uczestniczył w pracach słynnego
laboratorium w Los Alamos prowadzących do skonstruowania bomby atomowej. Choć nie jest
on typowym przedstawicielem fizyki jak przywoływani potem autorzy, to warto zacząć od jego
sformułowań, bo brzmią jakby przepisane, co do głównej myśli, z Leibniza (choć ich autor Le-
ibniza w tej materii nie studiował).
Według mnie pierwszym pytaniem fizyki choć, oczywiście, nie można tego uznać za precyzyjnie
sformułowany problem jest to, czy istnieje prawdziwa nieskończoność struktur o coraz mniejszych i
mniejszych rozmiarach. Jeśli tak, to matematycy mogliby zastanowić się nad tym, czy czas i przestrzeń
nie zmieniają się, może nawet pod względem topologicznym, gdy przechodzimy do coraz mniejszych
obszarów. W fizyce istnieją podstawy atomistyczne albo oparte na teorii pola. Jeśli rzeczywistość
koniec końców ma charakter polowy, to punkty są prawdziwymi punktami matematycznymi i są nie-
rozróżnialne. Istnieje też możliwość, że mamy do czynienia z dziwaczną strukturą o nieskończenie
wielu poziomach, a każdy z nich ma inną naturę. Jest to nie tylko zagadka filozoficzna, ale i fascy-
nująca coraz bardziej fizyczna wizja. Ostatnie eksperymenty wykazują narastające skomplikowanie
struktur. Pojedynczy nukleon może składać się z partonów, jak to nazywa Feynman. Mogą to być hi-
potetyczne kwarki lub inne obiekty. [...] Być może, osiągnęliśmy punkt, gdzie lepiej byłoby rozważyć
następstwo struktur ad infinitum. Stanisław M. Ulam, Przygody matematyka, przełożyła A.
Górnicka, 1996 (s. 324n); pierwsza publikacja ang. oryginału Adventures of a Mathematician,
1976.
Z większą rezerwą, ale także i z respektem dla tej ewentualności, która się zawiera w wizji
Leibniza, wypowiada się sławny Stephen W. Hawking (promotorem jego doktoratu był nasz
znajomy z tych stron Roger Penrose).
Nauczyliśmy się ostatnio używania pól elektromagnetycznych do nadawania cząstkom coraz
większych energii. Stąd wiemy, że cząstki, które uważano za elementarne przed dwudziestu laty
są, w gruncie rzeczy, złożone z mniejszych cząstek. Czy może się okazać, w miarę przechodzenia do
jeszcze wyższych energii, że i te właśnie odkryte są złożone z jeszcze mniejszych cząstek? Jest to z
pewnością możliwe, ale mamy pewne powody teoretyczne, by wierzyć, że zbliżamy się do poznania
ostatecznych cegiełek przyrody. Stephen W. Hawking, A Brief History of Time from the Bing
Bang to Black Holes, 1sze wyd. 1988 (s.66, przekład ad hoc W.M.).
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 11
Jeszcze jedna opinia warta jest przytoczenia, choć nie wyszła spod pióra fizyka lecz popularyza-
tora fizyki; popularyzator to jednak wysoce kompetentny.
Każda zmiana skali przynosi nowe zjawiska i nowe sposoby zachowania. Dla nowoczesnej fizyki
cząstek elementarnych proces ten nie ma końca. Każdy nowy akcelerator, z jego wzrostem energii
i prędkości, rozszerza pole widzenia nauki ku coraz mniejszym cząstkom i coraz krótszym skalom
czasowym, a każde rozszerzenie przynosi nową informację. James Gleick, Chaos, 1sze wyd. 1988
(s. 115, przekład ad hoc W.M.).
Tekst Ulama ukazuje pewną wizję; dwa następne mówią o warunkach eksperymentalnych
niezbędnych dla jej weryfikacji, z czego wynika wniosek o granicy naszego poznania, gdy idzie o
docieranie do coraz głębszych struktur. Jest to granica ekperymentalna, bo nie można zwiększać
wytwarzanych energii w nieskończoność. Dodajmy do tego zdanie Wernera Heisenberga, jed-
nego z głównych twórców teorii kwantów, mówiące o ograniczeniu naszych możliwości teore-
tycznych.
Przechodząc do wielkości coraz mniejszych, nie znajdujemy wielkości fundamentalnych i niepodziel-
nych, natomiast dochodzimy do punktu, w którym dalsze dzielenie już nie ma sensu. Cytowane za
książką Paula Daviesa Bóg i nowa fizyka, 1996, przełożył P. Amsterdamski (rozdz. Fundamen-
talna struktura materii ). Wyd. oryginalne God and the New Physics, 1983.
Chociaż tok myśli ilustrowany powyższymi cytatami nie jest konkluzywny, to znaczy, nie dopro-
wadza do rozstrzygnięcia jak to jest naprawdę ze stosunkiem materii do inteligencji, dostarcza
on rusztowania pojęciowego na tyle, by rozpocząć budowlę, wznieść jakby pierwszą jej kon-
dygnację. Jest nią wyodrębnienie problemów, na które trzeba odpowiedzieć, żeby przystąpić
do wznoszenie dalszych kondygnacji. Rusztowaniem zaś jest idea stopni złożoności materii.
Pozwala ona postawić pytanie o stosunek między kodem stosowanym do sterowania daną struk-
turą a jej usytuowaniem na skali poziomów złożoności; na przykład: czy na każdym poziomie
stosowny jest kod binarny? Wyjaśnijmy to dokładniej.
K od sterujący zachowaniem układu jest czymś, z czym myśl ludzka oswaja się stopniowo, po-
czynając od budowanych już przed paru wiekami automatów. Były to instrumenty muzyczne i
różne zabawki, a także maszyny tkackie; środkiem sterowania była, na przykład, dziurkowana
taśma, w której konfiguracja dziurek określała zamierzone przez konstruktora zachowania układu
(np. wytworzenie określonego wzoru na tkaninie). System tworzenia owych konfiguracji pod-
pada pod nasze dzisiejsze pojęcie kodu.2
Na tamtym etapie istnienie kodów było faktem marginesowym, bez większego wpływu na
poznawanie i przekształcanie świata. Nikt też poza Leibnizem nie sądził, że kody mogą być
decydującym czynnikiem w życiu organizmów. U Leibniza wynikało to z jego koncepcji orga-
nizmów jako myślących automatów; nikt jednak, nawet wśród wiernych komentatorów, nie był
w stanie docenić tej myśli. Jej czas nastał dopiero wraz z konstruowaniem maszyn cyfrowych i
równoległym procesem odkrywania kodów w przyrodzie: genetycznego i neuronowego.
Nie stało się tak bynajmniej w wyniku czytania Leibniza. Ale gdy rozwój nauki doszedł już
do tego punktu, to konsultacja u Leibniza powinna pomóc w uświadomieniu, że pojęcia kodu i
zapisanego w nim programu są kluczem do rozumienia świata. W szczególności, do rozumienia
relacji w trójkącie inteligencja, świadomość, materia.
W tej perspektywie przyjrzyjmy się raz jeszcze stanowisku oznaczonemu wyżej przez A,
żeby zadać pytania naprowadzające w wyniku na Lm. Zwolennicy A-izmu powiadają, że
świadomość, a wraz z nią wejście do elity jestestw inteligentnych, można zapewnić również
2
W innym sensie mówimy o kodzie, gdy chodzi o szyfrowanie informacji w celu ich utajnie-
nia. Tutaj mowa jest cały czas o kodach sterujących zachowaniem układów.
12 W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji?
urządzeniom elektronicznym. Trzeba je tylko wyposażyć w odpowiednio wyrafinowany pro-
gram (pesymiści w tym obozie oczekują, że stanie się to około roku 2030, optymiści dają bliższe
terminy). Znaczy to, co następuje.
" 1. Wystarczający do wytworzenia świadomości jest stosowany w maszynach cyfrowych kod
binarny.
" 2. Struktura materialna wystarczająca do zapisywania w tym kodzie programów znajduje się
na poziomie złożoności reprezentowanym przez elektrony.
" 3. Wystarczającym do tego rodzajem materii jest krzem ten rodzaj kryształu, z którego
buduje się obecnie procesory i pamięci maszyn cyfrowych.
Rząd wielkości osiągalny dla technologii wymienionej w 3 można zilustrować faktem, że w
układach o najwyższym stopniu scalenia na płatku kryształu o powierzchni 66 mm2 mieszczą się
miliony elementów tego typu, że każdy odpowiada jednej lampie elektronowej z pierwszej gene-
racji maszyn cyfrowych (lata 1946-1959). Powiedzmy, że w którejś kolejnej generacji osiągnie
się miliardy czy biliony elementów na jednej płytce. Im większa liczba elementów do zapisu
liczb, tym większe liczby można zapisywać za ich pomocą w kodzie binarnym.
Kto jednak wie, jak wielkie muszą to być liczby, żeby za ich pomocą dał się wyrazić w kodzie
binarnym program generujący świadomość? Może, na przykład ten jej rodzaj, który nazywamy
świadomością moralną czyli sumieniem jest tak subtelny, że liczba zastosowana do jego opisu
będzie wymagać nieosiągalnej technologicznie ilości miejsc po przecinku? Może będzie to ilość
tak wielka, że potrzebna do tego ilość komórek pamięci nie zmieści się w układach o najbardziej
zawrotnej skali integracji?
Ten rodzaj pytań jest inspirowany poglądem Leibniza, że program definiujący żywy organizm
wyraża sie liczbą rzeczywistą mającą nieskończone i nie dające się obliczyć w skończonym
czasie rozwinięcie. Z tego poglądu natychmiast wynika odpowiedz przecząca na pytanie
o możliwość wytworzenia, czy choćby adekwatnej symulacji świadomości w jakimkolwiek
układzie skończonym. Staje się to, wedle Leibniza, możliwe dopiero w ukladzie nieskończonym
tego typu, że program jest rozpisywany na coraz głębsze poziomy złożoności; a ponieważ jest
ich nieskończenie wiele dzięki nieskończonej złożoności strukturalnej (której dotyczył cytat z
Ulama), stworzyć nieskończony program może tylko programista o nieskończonej potencji inte-
lektualnej. Nie jest to zatem wykonalne dla człowieka.
To skrajne stanowisko Leibniza spróbujmy uczynić bardziej umiarkowanym, unikając też
konkluzji w sprawie nieskończonego umysłu programisty, przez wstrzymanie się od sądu co
do tego, czy liczba poziomów złożoności musi być nieskończona. Wtedy pozostaniemy bez
konkluzji, ale za to z otwartym bardzo pouczającym pytaniem: jak wielka to ma być liczba, żeby
wystarczyła do zapisu programu odpowiadającego swą złożonością skomplikowaniu fenomenu
świadomości?
Takie postawienie sprawy pomimo braku konkluzji posuwa naprzód dyskusję nad SI. A po-
suwa ją dzięki temu, że sytuacja dyskusyjna klaruje sie przez wyrazne wskazanie, na której
stronie ciąży obowiązek dowodzenia czyli onus probandi (jak to się formułuje w logice praw-
niczej). Kto się zobowiązuje wyposażyć maszynę cyfrową w świadomość, jak to czyni A-ista,
niech oszacuje liczbowo, jakiego stopnia złożoności będzie wymagał odpowiedni program i jak
to się ma do osiągalnego technologicznie stopnia złożoności układów scalonych, a także do czasu
potrzebnego na samo programowanie, a potem na realizowanie programu.
A jeśli nasz A-ista dojdzie do wniosku, że nie jest to wykonalne dla obecnej technologii,
niech zaprojektuje inną. Może to będzie inny rodzaj kodu aniżeli binarny, na przykład jakiś kod
analogowy, zdolny adekwatnie odwzorowywać wszelkie liczby rzeczywiste? A może potrafi on
zejść na inny, głębszy, poziom złożoności, dostarczający nowych możliwości kodowania?
Pytania takie nieprędko się zapewne doczekają odpowiedzi na poziomie intersubiektywnej
dyskusji naukowej. Każdy z nas jednak, zachowując należyty krytycyzm, ma prawo do subiek-
W. Marciszewski: Sztuczna Inteligencja I. Czy już żyjemy w erze sztucznej inteligencji? 13
tywnej odpowiedzi, bodaj hipotetycznej, na swój osobisty użytek. Podstawą do takiej odpowie-
dzi będzie własne doświadczenie wewnętrzne wiodące do oszacowania, jak dalece złożonym
fenomenem jest nasza świadomość.
Czynią tak przecież ci rzecznicy poglądu A, którzy zapowiadają wyprodukowanie świa-
domości komputerów, powiedzmy, do roku 2030. Nie dysponują oni obliczeniami, o których
wyżej była mowa, ale mają jakieś osobiste poczucie, że świadomość to byt stosunkowo nieskom-
plikowany, tak więc, szacując na oko , sprosta mu technologia spodziewana w najbliższych de-
kadach. Tak wolno szacować każdemu, byłoby jednak niezupełnie w porządku ogłaszać takie
oczekiwania jako obiektywne i jedynie naukowe podejście.
Podobne prawa mają ci, którym własne doświadczenie wewnętrzne podpowiada, że jest w
świadomym siebie umyśle głębia złożoności, której nie sprosta kod binarny z technologią elek-
troniczną. Potrzebną do tego technologię Leibniz nazywał boską mechanica divina. Jeśli
ten przymiotnik wyraża poczucie tajemnicy, to znaczy nieskończonych obszarów poznawczych
otwierających się przed umysłem, nie muszą się go wyrzekać nawet przysięgli agnostycy. Im
też przystoi, by nie twierdzić w jakiejkowiek sprawie, także w sprawie SI, będziemy wiedzieć
wszystko ; mają natomiast prawo mówić z przekonaniem: będziemy wiedzieć coraz więcej .
*
W tej perspektywie, sięgnijmy po odpowiedz na pytanie postawione w tytule: Czy już żyjemy
w erze sztucznej inteligencji?
Odpowiedz brzmi NIE, jeśli sztuczną inteligencję pojmować jako inteligencję maszy-
nową wytworzoną przez człowieka oraz równą ludzkiej w sensie posiadania świadomości.
Sztuczność znaczy wtedy tyle, że chodzi o dzieło ludzkie nie zaś o twór przyrody, może to
być jednak dzieło dorównujące przyrodzie. Takie zrównanie maszyny z umysłem dotąd nie
nastąpiło, a czy może kiedyś nastąpić oto jest pytanie. Pytanie filozoficzne, na które różni
różnie odpowiadają. Lm odpowiada przecząco.
Odpowiedz brzmi TAK, jeśli sztuczną inteligencję pojmować jako zdolność maszyny do wy-
twarzania produktów naśladujących wiernie pewne wytwory inteligencji ludzkiej partie sza-
chowe, dowody twierdzeń, przekłady z języka na język. Jest to TAK stopniowalne, bo jesteśmy
dopiero u początku drogi. Będziemy się nią posuwać dalej i dalej, w miarę jak będzie wzrastać,
do rozmiarów nie dających się dziś wyobrazić, interakcja maszyn i umysłów w jednej globalnej
sieci (traktuje o tym rozdz. 8).
Nasz czas jest porą stawiania pierwszych kroków. Należy do nich zrozumienie, na czym
polega stosunek między liczeniem i myśleniem. Jest o tym mowa w następnym rozdziale.
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
czy już to rozumiem (1)E FILIPOWICZ I J KWIECIEă ANALIZA MO˝LIWO—CI ZASTOSOWANIA METOD SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W MEDYCYNIEsztuczna inteligencja logik rozmyta 0Sztuczna inteligencja wykład cz 1Sztuczna Inteligencja 226 Podstawy filozoficzne sztucznej inteligencjisztuczna inteligencja cw3 synt ukl wnioskujLogiczne podejście do reprezentacji wiedzy w sztucznej inteligencjiMetody sztucznej inteligencjiCzy już wiesz, co będziesz robić po oświeceniuSztuczna inteligencja we wspomaganiu procesu prognozowania w przedsiębiorstwieSztuczna inteligencja wykład cz2Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniuWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniuwięcej podobnych podstron