Алан Тьюринг - Могут ли машины мыслить?

Таким образом, емкость памяти 100 листов бумаги (разграфленных на 50 строк каждый, где каждая строка может вместить 30 цифр), о которых говорит Тьюринг, составляет примерно 61 килобайт, а емкость памяти Манчестерской машины составляла примерно 20 килобайт. – Прим И.Д.

Если задана таблица, соответствующая некоторой машине с дискретными состояниями, то можно предсказать, 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 А), 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 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 таких 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 A в „игре в имитацию“ (причем роль B будет исполнять человек).

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 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 через пятьдесят лет станет возможным программировать работу машин с емкостью памяти около 10 6так, 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.