РазныеРазности http---hotmix.html

Работа добавлена на сайт samzan.net:

ww.koob.ru

Из коллекции сайта «РазныеРазности»

http://hotmix.narod.ru

РОДЖЕР ПЕНРОУЗ

«Тени разума. В поисках науки о сознании.»

Часть I. ПОЧЕМУ ДЛЯ ПОНИМАНИЯ РАЗУМА НЕОБХОДИМА НОВАЯ ФИЗИКА? Невычислимость сознательного мышления

1

СОЗНАНИЕ И ВЫЧИСЛЕНИЕ

 

1.1. Разум и наука

Насколько широки доступные науке пределы? Подвластны ли ее методам лишь материальные свойства нашей Вселенной, тогда как познанию нашей духовной сущности суждено навеки остаться за рамками ее возможностей? Или, быть может, однажды мы обретем надлежащее научное понимание тайны разума? Лежит ли феномен сознания человека за пределами досягаемости научного поиска, или все же настанет тот день, когда силой научного метода будет разрешена проблема самого существования наших сознательных «я»?

Кое-кто склонен верить, что мы действительно способны приблизиться к научному пониманию сознания, что в этом феномене вообще нет ничего загадочного, а всеми существенными его ингредиентами мы уже располагаем. Они утверждают, что в настоящий момент наше понимание мыслительных процессов человека ограничено лишь крайней сложностью и изощренной организацией человеческого мозга; разумеется, эту сложность и изощренность недооценивать ни в коем случае не следует, однако принципиальных препятствий для выхода за рамки современной научной картины нет. На противоположном конце шкалы расположились те, кто считает, что мы не можем даже надеяться на адекватное применение холодных вычислительных методов бесчувственной науки к тому, что связано с разумом, духом да и самой тайной сознания человека.

В этой книге я попытаюсь обратиться к вопросу сознания с научных позиций. При этом, однако, я твердо убежден (и основано это убеждение на строго научной аргументации) в том, что в современной научной картине мира отсутствует один очень важный ингредиент. Этот недостающий ингредиент совершенно необходим, если мы намерены хоть сколько-нибудь успешно уместить центральные проблемы мыслительных процессов человека в рамки логически последовательного научного мировоззрения. Я утверждаю, что сам по себе этот ингредиент не находится за пределами, доступными науке, хотя в данном случае нам, несомненно, придется в некоторой степени расширить наш научный кругозор. Во второй части книги я попытаюсь указать читателю конкретное направление, следуя которому он непременно придет как раз к такому расширению современной картины физической вселенной. Это направление связано с серьезным изменением самых основных из наших физических законов, причем я весьма детально опишу необходимую природу этого изменения и возможности его применения к биологии нашего мозга. Даже обладая нынешним ограниченным пониманием природы этого недостающего ингредиента, мы вполне способны указать области, отмеченные его несомненным влиянием, и определить, каким именно образом он вносит крайне существенный вклад в то, что лежит в основе осознаваемых нами ощущений и действий.

Разумеется, некоторые из приводимых мной аргументов окажутся не совсем просты, однако я постарался сделать свое изложение максимально ясным и везде, где только возможно, использовал лишь элементарные понятия. Кое-где в книге все же встречаются некоторые сугубо математические тонкости, но только тогда, когда они действительно необходимы или каким-то образом способствуют достижению более высокой степени ясности рассуждения. С некоторых пор я уже не жду, что смогу с помощью аргументов, подобных приводимым ниже, убедить в своей правоте всех и каждого, однако хотелось бы отметить, что эти аргументы все же заслуживают внимательного и беспристрастного рассмотрения — хотя бы потому, что они создают прецедент, пренебрегать которым нельзя.

Научное мировоззрение, которое на глубинном уровне не желает иметь ничего общего с проблемой сознательного мышления, не может всерьез претендовать на абсолютную завершенность. Сознание является частью нашей Вселенной, а потому любая физическая теория, которая не отводит ему должного места, заведомо неспособна дать истинное описание мира. Я склонен думать, что пока ни одна физическая, биологическая либо математическая теория не приблизилась к объяснению нашего сознания и его логического следствия — интеллекта, однако этот факт ни в коей мере не должен отпугнуть нас от поисков такой теории. Именно эти соображения легли в основу представленных в книге рассуждений. Возможно, продолжая поиски, мы когда-нибудь получим в полной мере приемлемую совокупность идей. Если это произойдет, то наше философское восприятие мира претерпит, по всей вероятности, глубочайшую перемену. И все же научное знание — это палка о двух концах. Важно еще, что мы намерены делать со своим научным знанием. Попробуем разобраться, куда могут привести нас наши взгляды на науку и разум.

 

1.2. Спасут ли роботы этот безумный мир?

Открывая газету или включая телевизор, мы всякий раз рискуем столкнуться с очередным проявлением человеческой глупости. Целые страны или отдельные их области пребывают в вечной конфронтации, которая время от времени перерастает в отвратительнейшие войны. Чрезмерный религиозный пыл, национализм, интересы различных этнических групп, простые языковые или культурные различия, а то и корыстные интересы отдельных демагогов могут привести к непрекращающимся беспорядкам и вспышкам насилия, порой беспрецедентным по своей жестокости. В некоторых странах власть до сих пор принадлежит деспотическим авторитарным режимам, которые угнетают народ, держа его под контролем с помощью пыток и бригад смерти. При этом порабощенные — то есть те, кто, на первый взгляд, должны быть объединены общей целью, — зачастую сами конфликтуют друг с другом; создается впечатление, что, получи они свободу, в которой им так долго отказывали, дело может дойти до самого настоящего взаимоистребления. Даже в сравнительно благополучных странах, наслаждающихся преуспеянием, миром и демократическими свободами, природные богатства и людские ресурсы проматываются очевидно бессмысленным образом. Не явный ли это признак общей глупости Человека? 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.

Впрочем, нельзя забывать и о положительных достижениях нашего интеллекта. Среди них — весьма впечатляющие наука и технология. В самом деле, признавая, что некоторые плоды этой технологии имеют явно спорную долговременную (или сиюминутную) ценность, о чем свидетельствуют многочисленные проблемы, связанные с окружающей средой, и неподдельный ужас перед техногенной глобальной катастрофой, нельзя забывать и о том, что эта же технология является фундаментом нашего современного общества со всеми его удобствами, свободой от страха, болезней и нищеты, с обширными возможностями для интеллектуального и эстетического развития, включая весьма способствующие этому развитию средства глобальной коммуникации. Если технология сумела раскрыть столь огромный потенциал и, в некотором смысле, расширила границы и увеличила возможности наших индивидуальных физических «я», то не следует ли ожидать от нее еще большего в будущем?

Благодаря технологиям — как древним, так и современным — существенно расширились возможности наших органов чувств. Зрение получило поддержку и дополнительную функциональность за счет очков, зеркал, телескопов, всевозможных микроскопов, а также видеокамер, телевизоров и т. п. Не остались в стороне и наши уши: сначала им помогали слуховые трубки, теперь же — крохотные электронные слуховые аппараты; что касается функциональных возможностей нашего слуха, то их расширение связано с появлением телефонов, радиосвязи и спутников. На подмогу естественным средствам передвижения приходят велосипеды, поезда, автомобили, корабли и самолеты. Помощниками нашей памяти выступают печатные книги и фильмы, а также огромные емкости запоминающих устройств электронных, компьютеров. Наши способности к решению вычислительных задач — простых и рутинных или же громоздких и изощренных — также весьма увеличиваются благодаря возможностям современных компьютеров. Таким образом, технология не только обеспечивает громадное расширение сферы деятельности наших физических «я», она также усиливает наши умственные возможности, совершенствуя наши способности к выполнению многих повседневных задач. А как насчет тех умственных задач, которые далеки от обыденности и рутины, — задач, требующих участия подлинного интеллекта? Совершенно естественно спросить: поможет ли нам и в их решении технология, основанная на повсеместной компьютеризации?

Я практически не сомневаюсь, что в нашем технологическом (часто сплошь компьютеризованном) обществе в неявном виде присутствует, как минимум, одно направление, содержащее громадный потенциал для совершенствования интеллекта. Я имею в виду образовательные возможности нашего общества, которые могли бы весьма значительно выиграть от применения различных аспектов технологии, — для этого требуются лишь должные чуткость и понимание. Технология обеспечивает необходимый потенциал, т. е. хорошие книги, фильмы, телевизионные программы и всевозможные интерактивные системы, управляемые компьютерами. Эти и прочие разработки предоставляют массу возможностей для расширения нашего кругозора; они же, впрочем, могут и задушить его. Человеческий разум способен на гораздо большее, чем ему обычно дают шанс достичь. К сожалению, эти возможности зачастую попросту разбазариваются, и умы как старых, так и малых не получают тех благоприятных возможностей, которых они несомненно заслуживают.

Многие читатели спросят: а нет ли какой-то иной возможности существенного расширения умственных способностей человека — например, с помощью этакого нечеловеческого электронного «интеллекта», к появлению которого нас как раз вплотную подводят выдающиеся достижения компьютерных технологий? Действительно, уже сейчас мы часто обращаемся за интеллектуальной поддержкой к компьютерам. В очень многих ситуациях человек, используя лишь свой невооруженный разум, оказывается не в состоянии оценить возможные последствия того или иного своего действия, так как они могут находиться далеко за пределами его ограниченных вычислительных способностей. Таким образом, можно ожидать, что в будущем произойдет значительное расширение роли компьютеров именно в этом направлении, т. е. там, где для принятия решения человеческому интеллекту требуются именно однозначные и вычислимые факты.

И все же не могут ли компьютеры достичь в конечном итоге чего-то большего? Многие специалисты заявляют, что компьютеры обладают потенциалом, достаточным — по крайней мере, принципиально — для формирования искусственного интеллекта, который со временем превзойдет наш собственный. По утверждению этих специалистов, как только управляемые посредством вычислительных схем роботы достигнут уровня «эквивалентности человеку», понадобится совсем немного времени, чтобы они значительно поднялись над нашим ничтожным уровнем. Только тогда, не унимаются специалисты, появятся у нас власти, обладающие интеллектом, мудростью и пониманием, достаточными для того, чтобы суметь разрешить глобальные проблемы этого мира, человечеством же и созданные.

Когда же нам следует ожидать наступления сего счастливого момента? По данному вопросу у упомянутых специалистов нет единого мнения. Одни говорят о многих столетиях, другие заявляют, будто эквивалентность компьютера человеку будет достигнута всего через несколько десятилетий. Последние обычно указывают на очень быстрый «экспоненциальный» рост мощности компьютеров и основывают свои оценки на сравнении скорости и точности транзисторов с относительной медлительностью и «небрежностью» нейронов. И правда, скорость работы электронных схем уже более чем в миллион раз превышает скорость возбуждения нейронов в мозге (порядка  операций в секунду для транзисторов и лишь  для нейронов), при этом электронные схемы демонстрируют высокую точность синхронизации и обработки инструкций, что ни в коей мере не свойственно нейронам. Более того, конструкции «принципиальных схем» мозга присуща высокая степень случайности, что, на первый взгляд, представляется весьма серьезным недостатком по сравнению с продуманной и точной организацией электронных печатных плат.

Кое в чем, однако, нейронная структура мозга все же вполне измеримо превосходит современные компьютеры, хотя это превосходство может оказаться относительно недолговечным. Ученые утверждают, что по общему количеству нейронов (несколько сотен тысяч миллионов) человеческий мозг опережает в пересчете на транзисторы современные компьютеры. Более того, в среднем, нейроны мозга соединены гораздо большим количеством связей, нежели транзисторы в компьютере. В частности, клетки Пуркинье в мозжечке могут иметь до синаптических окончаний (зон контакта между нейронами), тогда как для компьютера соответствующее значение равно максимум трем или четырем. (В дальнейшем я приведу еще несколько комментариев относительно мозжечка; см. § 1.14, §8.6.) Кроме того, большая часть транзисторов в современных компьютерах занимается лишь хранением данных и не имеет отношения непосредственно к вычислениям, тогда как в мозге, по всей видимости, в вычислениях может принимать участие гораздо более значительный процент клеток.

Это временное превосходство мозга может быть без труда преодолено в будущем, особенно когда должное развитие получат вычислительные системы с массивным «параллелизмом». Преимущество компьютеров в том, что отдельные их узлы можно объединять друг с другом, создавая все более крупные блоки, так что общее количество транзисторов, в принципе, можно увеличивать почти бесконечно. Кроме того, ждут своего выхода на сцену и технологические инновации — такие, как замена кабелей и транзисторов современных компьютеров соответствующими оптическими (лазерными) устройствами, благодаря чему, вероятно, будет достигнуто огромное увеличение скорости и мощности с одновременным уменьшением размеров компьютеров. На более фундаментальном уровне можно отметить, что наш мозг, судя по всему, застрял на своем теперешнем уровне, и его количественные характеристики вряд ли в обозримом будущем изменятся; кроме того, имеется и много других ограничений — например, мозг вырастает из одной-единственной клетки, и ничего с этим не поделаешь. Компьютеры же можно конструировать, учитывая заранее возможность их расширения по мере необходимости. Хотя несколько позже я укажу на некоторые важные факторы, которые в данном рассуждении пока не фигурируют (в частности, речь пойдет о весьма бурной деятельности, лежащей в основе функционирования нейронов), одна лишь вычислительная мощь компьютеров вполне способна составить очень и очень внушительный довод в пользу следующего неутешительного предположения: если машина на данный момент и не превосходит человеческий мозг, то она непременно превзойдет его в самом ближайшем будущем.

Таким образом, если поверить самым смелым заявлениям наиболее отъявленных провозвестников искусственного интеллекта и допустить, что компьютеры и управляемые ими роботы в конечном счете — и даже, вероятно, довольно скоро — во всем превзойдут человека, то получается, что компьютеры способны стать чем-то неизмеримо большим, чем просто помощниками нашего интеллекта. Они, в сущности, разовьют свой собственный колоссальный интеллект. А мы сможем обращаться к этому высшему интеллекту за советом и поддержкой во всех своих заботах — и наконец-то появится возможность исправить все то зло, что мы принесли в этот мир!

Однако из этих потенциальных соображений возможно, по-видимому, и другое логическое следствие, причем весьма и весьма тревожное. Не сделают ли такие компьютеры в итоге ненужными самих людей? Если управляемые компьютерами роботы превзойдут нас во всех отношениях, то не обнаружат ли они, что машины в состоянии править миром неизмеримо лучше людей, и не сочтут ли они нас в таком случае вообще ни на что не пригодными? Все человечество окажется в таком случае не более чем пережитком прошлого. Быть может, если повезет, они оставят нас при себе в качестве домашних животных, как однажды предположил Эдвард Фредкин. Возможно также, что у нас достанет сообразительности, и мы сумеем перенести «информационные модели», составляющие нашу «сущность», в машинную форму — о такой возможности писал Ханс Моравек( 1988). Опять же, может, и не повезет, а сообразительности не достанет...

 

1.3. Вычисление и сознательное мышление

В чем же здесь загвоздка? Неужели все дело лишь в вычислительных способностях, в скорости и точности работы, в объеме памяти или, быть может, в конкретном способе «связи» отдельных структурных элементов? С другой стороны, не может ли наш мозг выполнять какие-то действия, которые вообще невозможно описать через вычисление? Каким образом можно поместить в такую вычислительную картину нашу способность к осмысленному осознанию — счастья, боли, любви, какого-либо эстетического переживания, желания, понимания и т. п.? Будут ли компьютеры будущего действительно обладать разумом? Влияет ли обладание сознательным разумом на поведение индивида, и если влияет, то как именно? Имеет ли вообще смысл говорить о таких вещах на языке научных терминов; иными словами, обладает ли наука достаточной компетентностью для того, чтобы рассматривать вопросы, относящиеся к сознанию человека?

Мне кажется, что можно говорить, как минимум, о четырех различных точках зрения) — или даже крайностях, — которых разумный индивид может придерживаться в отношении данного вопроса:

 Всякое мышление есть вычисление; в частности, ощущение осмысленного осознания есть не что иное, как результат выполнения соответствующего вычисления.

 Осознание представляет собой характерное проявление физической активности мозга; хотя любую физическую активность можно моделировать посредством той или иной совокупности вычислений, численное моделирование как таковое не способно вызвать осознание.

 Осознание является результатом соответствующей физической активности мозга, однако эту физическую активность невозможно должным образом смоделировать вычислительными средствами.

 Осознание невозможно объяснить в физических, математических и вообще научных терминах.

Точка зрения полностью отрицающая взгляды физикалистов и рассматривающая разум как нечто абсолютно неподвластное языку науки, свойственна мистикам; и, по крайней мере, в какой-то степени, такое мировоззрение, видимо, сродни религиозной доктрине. Лично я считаю, что связанные с разумом вопросы, пусть даже и не объясняемые должным образом в рамках современного научного понимания, не следует рассматривать как нечто, чего науке никогда не постичь. Пусть на данный момент наука и не способна сказать в отношении этих вопросов своего веского слова, со временем ее возможности неминуемо расширятся настолько, что в ней найдется место и для таких вопросов, причем не исключено, что в процессе такого расширения изменятся и сами ее методы. Отбрасывая мистицизм с его отрицанием научных критериев в пользу научного познания, я все же убежден, что и в рамках усовершенствованной науки вообще и математики в частности найдется немало загадок, среди которых не последнее место займет тайна разума. К некоторым из этих идей я еще вернусь в следующих главах книги, сейчас же достаточно будет сказать, что согласиться с точкой зрения я никак не могу, поскольку твердо намерен двигаться вперед, следуя пути, проложенному наукой. Если мой читатель питает сильное убеждение, что истинным является именно пункт , в той или иной его форме, я попрошу его потерпеть еще немного и посмотреть, сколько нам удастся пройти вместе по дороге науки, — и попытаться при этом понять, куда, по моему убеждению, эта дорога в конечном счете нас приведет.

Теперь обратимся к противоположной крайности: к точке зрения . Эту точку зрения разделяют сторонники так называемого сильного, или жесткого, искусственного интеллекта (ИИ), иногда для обозначения такой позиции употребляется также термин функционализм, хотя некоторые распространяют термин «функционализм» еще и на определенные варианты пункта . Одни считают единственно возможной точкой зрения, которую допускает сугубо научное отношение. Другие воспринимают как нелепость, которая вряд ли стоит сколь-нибудь серьезного внимания. Существует, несомненно, множество различных вариантов позиции . (Длинный список альтернативных версий вычислительной точки зрения приводится в [343].) Некоторые из них отличаются лишь различным пониманием того, что следует считать «вычислением» или «выполнением вычисления». Есть и такие приверженцы , которые вообще не считают себя «сторонниками сильного ИИ», поскольку придерживаются принципиально иного взгляда на интерпретацию термина «вычисление», нежели та, что предлагается в традиционном понятии ИИ (см. [ 111 ]). Я рассмотрю эти вопросы подробнее в § 1.4. Пока же достаточно будет понимать под «вычислением» такую операцию, какую способны выполнять обычные универсальные компьютеры. Другие сторонники позиции могут расходиться в интерпретации значения терминов «осмысление» или «осознание». Некоторые отказываются признавать само существование такого феномена, как «осмысленное осознание», тогда как другие собственно феномен признают, однако рассматривают его лишь как своего рода «эмергентное свойство» (см. также §4.3 и §4.4), которое проявляется всякий раз, когда выполняемое вычисление имеет достаточную степень сложности (или громоздкости, или самоотносимости, или чего угодно еще). В § 1.12 я приведу свою собственную интерпретацию терминов «осознание» и «осмысление». Пока же любые расхождения в возможной их интерпретации не будут иметь особой важности для наших рассуждений.

Аргументы, приведенные мной в НРК, были направлены, главным образом, против точки зрения , или позиции сильного ИИ. Один только объем этой книги должен показать, что, хотя лично я не верю в истинность , я все же рассматриваю эту точку зрения как реальную возможность, на которую стоит обратить серьезное внимание. есть следствие предельно операционного подхода к науке, предполагающего, что абсолютно все феномены физического мира можно описать одними лишь вычислительными методами. В одной из крайних вариаций такого подхода сама вселенная рассматривается, по существу, как единый гигантский компьютер), причем «осмысленные осознания», формирующие, в сущности, наш с вами сознательный разум, вызываются посредством соответствующих субвычислений, выполняемых этим компьютером.

Я полагаю, что эта точка зрения (согласно которой физические системы следует считать простыми вычислительными объектами) отчасти основывается на значительной и постоянно растущей роли вычислительных моделей в современной науке и отчасти из убеждения в том, что сами физические объекты — это, в некотором смысле, всего лишь «информационные модели», подчиняющиеся математическим, вычислительным законам. Большая часть материи, из которой состоят наше тело и мозг, постоянно обновляется — неизменными остаются лишь их модели. Более того, и сама материя, судя по всему, ведет преходящее существование, поскольку ее можно преобразовать из одной формы в другую. Даже масса материального тела, которая является точной физической мерой количества материи, содержащегося в теле, может быть при определенных обстоятельствах превращена в чистую энергию (в соответствии со знаменитой формулой Эйнштейна ). Следовательно, и материальная субстанция, по-видимому, способна превращаться в нечто, обладающее лишь теоретико-математической реальностью. Более того, если верить квантовой теории, материальные частицы — это не что иное, как информационные «волны». (На этих вопросах мы более подробно остановимся во второй части книги.) Таким образом, сама материя есть нечто неопределенное и недолговечное, поэтому вполне разумно предположить, что постоянство человеческого «я», возможно, больше связано с сохранением моделей, нежели реальных частиц материи.

Даже если мы не считаем возможным рассматривать вселенную всего лишь как компьютер, к точке зрения нас могут подтолкнуть более практические, операционные соображения.

Предположим, что перед нами управляемый компьютером робот, который отвечает на вопросы так же, как это делал бы человек. Мы спрашиваем его, как он себя чувствует, и обнаруживаем, что его ответы полностью соответствуют нашим представлениям об ответах на подобные вопросы разумного существа, действительно обладающего чувствами. Он говорит нам, что способен к осознанию, что ему весело или грустно, что он воспринимает красный цвет и что его волнуют вопросы «разума» и «собственного я». Он может даже выразить озадаченность тем, следует ли ему допустить, что и других существ (в частности, людей) нужно рассматривать как обладающих сознанием, сходным с тем, на обладание которым претендует он сам. Что помешает нам поверить его утверждениям о том, что он ощущает, любопытствует, радуется, испытывает боль, особенно если учесть, что о других людях мы знаем ничуть не больше и все же считаем их обладающими сознанием? Мне кажется, что операционный аргумент все же обладает значительной силой, хотя его и нельзя считать решающим. Если все внешние проявления сознательного разума, включая ответы на непрекращающиеся вопросы, действительно могут быть полностью воспроизведены системой, управляемой исключительно вычислительными алгоритмами, то мы имеем полное право допустить, что в рамках рассматриваемой ситуации такая модель должна содержать и все внутренние проявления разума (включая собственно сознание).

Принимая или отвергая такой вывод из вышеприведенного рассуждения, которое в основе своей составляет суть так называемого теста Тьюринга, мы тем самым определяем свою принадлежность к тому или иному лагерю — именно здесь проходит граница между позициями .Согласно , любого управляемого компьютером робота, который после достаточно большого количества заданных ему вопросов ведет себя так, словно он обладает сознанием, следует фактически считать обладающим сознанием. Согласно , робот вполне может вести себя точно так же, как обладающий сознанием человек, при этом реально не имея и малой доли этого внутреннего качества. И сходятся в том, что управляемый компьютером робот может вести себя так, как ведет себя обладающий сознанием человек, же, напротив, не допускает и малейшей возможности того, что когда-либо может быть реализована эффективная модель обладающего сознанием человека в виде управляемого компьютером робота. Таким образом, согласно , после некоторого достаточно большого количества вопросов реальное отсутствие сознания у робота так или иначе проявится. Вообще говоря, является в гораздо большей степени операционной точкой зрения, нежели , и в этом отношении она больше похожа на , чем на Так что же представляет собой позиция ? Я думаю, что — это, вероятно, именно та точка зрения, которую многие полагают «научным здравым смыслом». Описываемый ею искусственный интеллект еще называют слабым (или мягким) ИИ. Подобно , она утверждает, что все физические объекты этого мира должны вести себя в соответствии с некоторыми научными принципами, которые, в принципе, допускают создание вычислительной модели этих объектов. С другой стороны, эта точка зрения уверенно отрицает мнение операционистов, согласно которому любой объект, внешне проявляющий себя как сознательное существо, непременно обладает сознанием. Как отмечает философ Джон Серл, вычислительную модель физического процесса никоим образом не следует отождествлять с самим процессом, происходящим в действительности. (Компьютерная модель, например, урагана — это совсем не то же самое, что и реальный ураган!) Согласно взгляду , наличие или отсутствие сознания очень сильно зависит от того, какой именно физический объект «осуществляет мышление» и какие физические действия он при этом совершает. И только потом следует рассмотреть конкретные вычисления, которых требуют эти действия. Таким образом, активность биологического мозга может вызвать осознание, а вот его точная электронная модель вполне может оказаться на это неспособной. Это различие, по , совсем не обязательно должно оказаться различием между биологией и физикой. Однако крайне важным остается реальное материальное строение рассматриваемого объекта (скажем, мозга), а не просто его вычислительная активность.

Позиция , на мой взгляд, ближе всех к истине. Она подразумевает более операционный подход, нежели , так как утверждает, что существуют такие внешние проявления обладающих сознанием объектов (скажем, мозга), которые отличаются от внешних проявлений компьютера: внешние проявления сознания невозможно должным образом воспроизвести вычислительными методами. Свои основания для такой убежденности я приведу несколько позже. Поскольку , как и , не отвергает позиции физикалистов, согласно которой разум возникает в результате проявления активности тех или иных физических объектов (например, мозга, хотя это и не обязательно), следовательно, подразумевает, что не всякую физическую активность можно должным образом смоделировать вычислительными методами.

Допускает ли современная физика возможность существования процессов, которые принципиально невозможно смоделировать на компьютере? Если мы надеемся получить на этот вопрос математически строгий ответ, то нас ждет разочарование. По крайней мере, лично мне такой ответ неизвестен. Вообще, с математической точностью здесь дело обстоит несколько запутаннее, чем хотелось бы). Однако сам я убежден в том, что подобные невычислимые процессы следует искать за пределами тех областей физики, которые описываются известными на настоящий момент физическими законами. Далее в этой книге я вновь перечислю некоторые весьма серьезные — причем именно физические — доводы в пользу того, что мы действительно нуждаемся в новом взгляде на ту область, которая лежит между уровнем микроскопических величин, где господствуют квантовые законы, и уровнем «обычных» размеров, подвластным классической физике. Хотя, надо сказать, далеко не все современные физики единодушно уверены в необходимости подобной новой физической теории.

Таким образом, существуют, как минимум, две различные точки зрения, которые можно отнести к категории . Одни сторонники утверждают, что наше современное физическое понимание абсолютно адекватно, следует лишь обратить в рамках традиционной теории более пристальное внимание на некоторые тонкие типы поведения, которые вполне могут вывести нас за пределы того, что целиком и полностью объяснимо с помощью вычислений (некоторые из таких типов мы рассмотрим ниже — например, хаотическое поведение (§ 1.7), некоторые тонкости непрерывного действия в противоположность дискретному (§ 1.8), квантовая случайность). Другие же, напротив, полагают, что современная физика, в сущности, не располагает должными средствами для реализации невычислимости требуемого типа. Далее я представлю некоторые веские, на мой взгляд, доводы в пользу принятия позиции именно в этом, более строгом, ее варианте, который предполагает создание фундаментально новой физики.

Кое-кто попытался было объявить, что эти соображения отправляют меня прямиком в лагерь сторонников точки зрения , поскольку я утверждаю, что для отыскания хоть какого-то объяснения феномену сознания нам придется выйти за пределы известной науки. Однако между упомянутым строгим вариантом и точкой зрения есть существенная разница, в частности, на уровне методологии. В соответствии с , проблема осмысленного осознания носит, в сущности, научный характер, даже если подходящей наукой мы пока что не располагаем. Я всецело поддерживаю эту точку зрения; я полагаю, что ответы на интересующие нас вопросы нам следует искать именно с помощью научных методов — разумеется, должным образом усовершенствованных, пусть даже о конкретной природе необходимых изменений мы, возможно, имеем на данный момент лишь самое смутное представление. В этом и состоит ключевая разница между , насколько бы похожими не казались нам соответствующие мнения относительно того, на что способна современная наука.

Определенные выше точки зрения представляют собою крайности, или полярные точки возможных позиций, которых может придерживаться тот или иной индивидуум. Я вполне допускаю, что кому-то может показаться, что их собственные взгляды не подходят ни под одну из перечисленных категорий, а лежат где-то между ними либо противоречат некоторым из них. Безусловно, между такими, например, крайними точками зрения, как , можно разместить множество различных промежуточных точек зрения (см. [343]). Существует даже мнение (весьма, кстати, широко распространенное), которое лучше всего определяется как комбинация (или, быть может, и ), — предусматриваемая им возможность еще сыграет немаловажную роль в наших дальнейших размышлениях. Согласно этому мнению, мозг действительно работает как компьютер, однако компьютер настолько невообразимой сложности, что его имитация не под силу человеческому и научному разумению, ибо он, несомненно, является божественным творением Господа — «лучшего в мире системотехника», не иначе!

 

1.4. Физикализм и ментализм

Я должен сделать здесь краткое отступление касательно использования терминов «физикалист» и «менталист», обычно противопоставляемых один другому, в нашей конкретной ситуации, т. е. в отношении крайних точек зрения, обозначенных нами через .Поскольку являет собой полное отрицание физикализма, сторонников безусловно следует считать менталистами. Однако мне не совсем ясно, где провести границу между физикализмом и ментализмом в случае с тремя другими позициями Я полагаю, что приверженцев следует обыкновенно считать физикалистами, и я уверен, что подавляющее их большинство согласилось бы со мной. Однако здесь скрывается некий парадокс. В соответствии с , материальное строение мыслящего устройства считается несущественным. Все его мыслительные атрибуты определяются лишь вычислениями, которые это устройство выполняет. Сами по себе вычисления суть феномены абстрактной математики, не связанные с конкретными материальными телами. Таким образом, согласно , сами мыслительные атрибуты не имеют жесткой связи с физическими объектами, а потому термин «физикалист» может показаться несколько неуместным. Точки зрения , напротив, требуют, чтобы при определении наличия в том или ином объекте подлинного разума решающую роль играло реальное физическое строение рассматриваемого объекта. Соответственно, вполне можно было бы утверждать, что именно эти точки зрения, а никак не , представляют возможные позиции физикалистов. Однако такая терминология, по-видимому, вошла бы в некоторое противоречие с общепринятым употреблением, где более уместным считается называть «менталистами» сторонников , поскольку в этих случаях свойства мышления рассматриваются как нечто «реальное», а не просто как «эпифеномены», которые случайным образом возникают при выполнении определенных типов вычислений. Ввиду такой путаницы, я буду избегать использования терминов «физикалист» и «менталист» в последующих рассуждениях, ссылаясь вместо этого на конкретные точки зрения , определенные выше.

 

1.5. Вычисление: нисходящие и восходящие процедуры

До сих пор было не совсем ясно, что именно я понимаю под термином «вычисление» в определениях позиций приведенных в § 1.3. Что же такое вычисление? В двух словах: это все, что делает самый обычный универсальный компьютер. Если же мы хотим быть более точными, то следует воспринимать этот термин в соответственно идеализированном смысле: вычисление — это действие машины Тьюринга.

А что такое машина Тьюринга? По сути, это и есть математически идеализированный компьютер (теоретический предшественник современного универсального компьютера); идеализирован же он в том смысле, что никогда не ошибается, может работать сколько угодно долго и обладает неограниченным объемом памяти. Немного более подробно о точных спецификациях машин Тьюринга я расскажу в §2.1 и в Приложении А (с. 191). (Интересующийся более полным введением в этот вопрос читатель может обратиться к описанию, приведенному в НРК, глава 2, а также к работам Клина[222]или Дэвиса [71].)

Для описания деятельности машины Тьюринга нередко используют термин «алгоритм». В данном контексте я считаю термин «алгоритм» полностью синонимичным термину «вычисление». Здесь необходимо небольшое разъяснение, так как в отношении термина «алгоритм» некоторые придерживаются более узкой точки зрения, нежели предлагаемая мною здесь, подразумевая под алгоритмом то, что я в дальнейшем буду более конкретно называть «нисходящим алгоритмом». Попытаемся разобраться, что же следует понимать в контексте вычисления под термином «нисходящий» и противоположным ему термином «восходящий».

Мы говорим, что вычислительная процедура имеет нисходящую организацию, если она построена в соответствии с некоторой прозрачной и хорошо структурированной фиксированной вычислительной процедурой (которая может содержать некий заданный заранее объем данных) и предоставляет, в частности, четкое решение для той или иной рассматриваемой проблемы. (Описанный в НРК на с. евклидов алгоритм нахождения наибольшего общего делителя двух натуральных чисел представляет собой простой пример нисходящего алгоритма.) В противоположность такой организации существует организация восходящая, где упомянутые четкие правила выполнения действий и объем данных заранее не определены, однако вместо этого имеется некоторая процедура, определяющая, каким образом система должна «обучаться» и повышать свою эффективность в соответствии с накопленным «опытом». Иными словами, в случае восходящей системы правила выполнения действий подвержены постоянному изменению. Очевидно, что такая система должна пройти множество циклов, выполняя требуемые действия над непрерывно поступающими данными. Во время каждого прогона производится оценка эффективности (возможно, самой системой), после чего, в соответствии с этой оценкой, система так или иначе модифицирует свои действия, стремясь улучшить качество вывода данных. Например, на вход системы подаются несколько оцифрованных с некоторым качеством фотопортретов, и ставится задача — определить, на каких портретах изображен один человек, а на каких — другой. После каждого прогона результат выполнения задачи сравнивается с правильным, после чего правила выполнения действий модифицируются так, чтобы с некоторой вероятностью добиться улучшения функционирования системы при следующем прогоне.

Конкретные способы такого улучшения в какой-либо конкретной восходящей системе нас в данный момент не интересуют. Достаточно сказать, что количество всевозможных готовых схем весьма велико. Среди наиболее известных систем восходящего типа можно упомянуть так называемые искусственные нейронные сети (иногда их называют просто «нейронными сетями», что может ввести в некоторое заблуждение), которые представляют собой компьютерные самообучающиеся программы — или же особым образом сконструированные электронные устройства, — основанные на определенных представлениях о реальной организации системы связей между нейронами в мозге и о том, каким образом эта система улучшается по мере приобретения мозгом опыта. (Вопрос о том, как в действительности модифицирует самоё себя система взаимосвязей между нейронами мозга, приобретет для нас особую значимость несколько позднее; см. §7.4 и §7.7.) Очевидно также, что возможны системы, сочетающие в себе элементы как восходящей, так и нисходящей организации.

Для наших целей важно понимать, что и нисходящие, и восходящие вычислительные процедуры с легкостью выполняются на универсальном компьютере, а потому их можно отнести к категории процессов, названных мною вычислительными и алгоритмическими. Таким образом, в случае восходящих (или комбинированных) систем сам способ модификации системой своих процедур задается какими-то целиком и полностью вычислительными инструкциями, причем задается заблаговременно. Этим и объясняется возможность реализации всей системы на обычном компьютере. Существенная разница между восходящей (или комбинированной) системой и системой нисходящей состоит в том, что в первом случае вычислительная процедура должна подразумевать возможность сохранения «памяти» о предыдущем выполнении задачи (т. е. обладать способностью накапливать «опыт») с тем, чтобы эту память затем можно было использовать в последующих вычислительных действиях. Конкретные подробности сейчас не имеют особого значения, однако к обсуждению этого вопроса мы еще вернемся в §3.11.

Задавшись целью создать искусственный интеллект (сокращенно «ИИ»), человек пока лишь пытается сымитировать разумное поведение на каком угодно уровне посредством каких-то вычислительных средств. При этом часто используется как нисходящая, так и восходящая организация. Первоначально наиболее перспективными представлялись нисходящие системы, однако сейчас все большую популярность приобретают восходящие системы типа искусственной нейронной сети. По всей видимости, получения наиболее успешных систем ИИ можно ожидать лишь при том или ином сочетании нисходящих и восходящих организаций. У каждой из них есть свои преимущества. Нисходящая организация наиболее успешна в тех областях, где данные и правила выполнения действий четко определены и имеют хорошо выраженный вычислительный характер — при решении некоторых конкретных математических задач, создании вычислительных систем для игры в шахматы или, скажем, в медицинской диагностике, где определение того или иного заболевания происходит с помощью заданных наборов правил, основанных на общепринятых медицинских процедурах. Восходящая же организация оказывается полезной, когда критерии для принятия решений не слишком точны или не совсем ясны — как, например, при распознавании лиц или звуков или, возможно, при поиске месторождений минералов, где основным поведенческим критерием становится повышение эффективности на основе накопленного опыта. Во многих подобных системах действительно присутствуют элементы и нисходящей, и восходящей организаций (например, шахматный компьютер, обучающийся на основе опыта, или созданное на базе какой-либо четкой геологической теории вычислительное устройство, помогающее в поисках месторождений минералов).

Я думаю, справедливым будет сказать, что лишь в некоторых примерах нисходящей (или по большей части нисходящей) организации компьютеры демонстрируют значительное превосходство над человеком. Самым очевидным примером может служить прямой численный расчет, где в наше время компьютеры побеждают человека без каких-либо усилий. То же самое относится и к «вычислительным» играм, типа шахмат и шашек, в которые у лучших компьютеров способны выиграть, возможно, лишь несколько человек (более подробно об этом в § 1.15 и §8.2). В случае же восходящей организации (искусственной нейронной сети) компьютерам лишь в немногих специфических примерах удается достичь приблизительно уровня обычных хорошо обученных людей.

Еще одно отличие между видами компьютерных систем связано с различием между последовательной и параллельной архитектурами. Компьютер последовательного действия — это машина, выполняющая вычисления друг за другом, поэтапно, тогда как параллельный компьютер выполняет множество независимых вычислений одновременно, результаты же этих вычислений сводятся вместе лишь по завершении достаточно большого их количества. Причем у истоков разработки некоторых параллельных систем стояли все те же теории, описывающие предполагаемые способы функционирования мозга. Здесь следует отметить, что различие между вычислительными машинами последовательного и параллельного действия ни в коей мере не является принципиальным. Параллельное действие всегда можно смоделировать последовательно, хотя, конечно же, существуют некоторые типы задач (весьма немногочисленные), для решения которых эффективнее (в смысле затрат времени на вычисление и т.п.) будет параллельное действие, нежели последовательное. Поскольку в рамках настоящего труда меня занимают, главным образом, принципиальные вопросы, различия между параллельными и последовательными вычислениями не представляются в этом отношении особенно существенными.

 

1.6. Противоречит ли точка зрения В  тезису Черча—Тьюринга?

Вспомним, что точка зрения предполагает, что обладающий сознанием мозг функционирует таким образом, что его активность не поддается никакому численному моделированию — ни нисходящего, ни восходящего, ни какого-либо другого типа. Те, кто сомневается в истинности могут отчасти оправдать свои сомнения тем, что формулировка якобы противоречит так называемому тезису Черча (или тезису Черча—Тьюринга) — вернее, тому условию, которое сейчас общепринято обозначать упомянутым термином. В чем же суть тезиса Черча? В первоначальной форме, предложенной американским логиком Алонзо Черчем в 1936 году, этот тезис гласил, что любой процесс, который можно корректно назвать «чисто механическим» математическим процессом, — т.е. любой алгоритмический процесс — может быть реализован в рамках конкретной схемы, открытой самим Черчем и названной им лямбда-исчислением ( -исчислением) (весьма, надо отметить, изящная и концептуально сдержанная схема; краткое ознакомительное изложение см. в НРК, с. 66—70). Вскоре после этого, в 1936—1937 годах, британский математик Алан Тьюринг нашел свой собственный, гораздо более убедительный способ описания алгоритмических процессов, основанный на функционировании теоретических «вычислительных машин», которые мы сейчас называем машинами Тьюринга. Вслед за Тьюрингом в некоторой степени аналогичную схему разработал американский ученый-логик польского происхождения Эмиль Пост( 1936). Далее Черч и Тьюринг независимо друг от друга показали, что исчисление Черча эквивалентно концепции машины Тьюринга (а следовательно, и схемы Поста). Более того, именно этим концепциям Тьюринга в значительной степени обязаны своим появлением на свет современные универсальные компьютеры. Как уже упоминалось, машина Тьюринга по принципу функционирования фактически полностью эквивалентна современному компьютеру, — несколько, впрочем, идеализированному, т. е. обладающему возможностью использовать неограниченный объем памяти. Таким образом получается, что тезис Черча в его первоначальной формулировке всего лишь утверждает, что математическими алгоритмами следует считать как раз те процессы, которые способен выполнить идеализированный современный компьютер — а если учесть общепринятое ныне определение термина «алгоритм», то такое утверждение и вовсе становится тавтологией. Так что принятие этой формулировки тезиса Черча не влечет за собой никакого противоречия точке зрения 

Вполне вероятно, однако, что сам Тьюринг имел в виду нечто большее: вычислительные возможности любого физического устройства должны (в идеале) быть эквивалентны действию машины Тьюринга. Такое утверждение существенно выходит за рамки того, что изначально подразумевал Черч. При разработке концепции «машины Тьюринга» сам Тьюринг основывался на своих представлениях о том, чего, в принципе, мог бы достичь вычислитель-человек (см. [197]). Судя по всему, он полагал, что физическое действие в общем (а под эту категорию подпадает и активность мозга человека) всегда можно свести к какой-либо разновидности действия машины Тьюринга. Быть может, это утверждение (физическое) следует называть «тезисом Тьюринга» — для того чтобы отличать его от оригинального «тезиса Черча», утверждения чисто математического, которому никоим образом не противоречит Именно такой терминологии я намерен придерживаться далее в этой книге. Соответственно, точка зрения противоречит в этом случае тезису Тьюринга, а вовсе не тезису Черча.

 

1.7. Хаос

В последние годы ученые проявляют огромный интерес к математическому феномену, известному под названием «хаос», — феномену, в рамках которого физические системы оказываются способными на якобы аномальное и непредсказуемое поведение (рис. 1.1). Образует ли феномен хаоса необходимую невычислимую физическую основу для такой точки зрения, как ?

Хаотические системы — это динамически развивающиеся физические системы, математические модели таких физических систем или же просто математические модели, не описывающие никакой реальной физической системы и интересные сами по себе; характерно то, что будущее поведение такой системы чрезвычайно сильно зависит от ее начального состояния, причем определяющими могут оказаться самые незначительные факторы. Хотя обыкновенные хаотические системы являются полностью детерминированными и вычислительными, на деле может показаться, что в их поведении ничего детерминированного нет и никогда не было. Это происходит потому, что для сколько-нибудь надежного детерминистического предсказания будущего поведения системы необходимо знать ее начальное состояние с такой точностью, которая может оказаться просто недостижимой не только для тех измерительных средств, которыми мы располагаем, но также и для тех, которые мы только можем вообразить.

В этой связи чаще всего вспоминают о подробных долгосрочных прогнозах погоды. Законы, управляющие движением молекул воздуха, а также другими физическими величинами, которые могут оказаться релевантными для определения будущей погоды, хорошо известны. Однако реальные синоптические ситуации, которые могут возникнуть всего через несколько дней после предсказания, настолько тонко зависят от начальных условий, что нет никакой возможности измерить эти условия достаточно точно для того, чтобы дать хоть сколько-нибудь надежный прогноз. Безусловно, количество параметров, которые необходимо ввести в подобное вычисление, огромно; поэтому, быть может, и нет ничего удивительного в том, что в данном случае предсказание может оказаться на практике просто невозможным.

С другой стороны, подобное — так называемое хаотическое — поведение может иметь место и в случае очень простых систем; примером тому служат системы, состоящие из малого количества частиц. Вообразите, что от вас требуется загнать в лузу бильярдный шар Е, расположенный пятым в некоторой извилистой и очень растянутой цепочке шаров ; вам нужно ударить кием по шару А так, чтобы тот ударил шар В, который, в свою очередь, ударил бы шар С, который ударил бы шар D, который ударил бы шар Е, который, наконец, попал бы в лузу. В общем случае необходимая для этого точность значительно превышает способности любого профессионального игрока в бильярд. Если бы цепочка состояла из 20 шаров, то тогда — даже допустив, что эти шары представляют собой идеально упругие точные сферы — задача загнать в лузу последний шар оказалась бы не под силу и самому точному механизму из всех доступных современной технологии. Поведение последних шаров цепочки было бы, в сущности, случайным, несмотря на то, что управляющие поведением шаров ньютоновы законы математически абсолютно детерминированы и, в принципе, эффективно вычислимы. Никакое вычисление не смогло бы предсказать реальное поведение последних шаров цепочки просто потому, что нет никакой возможности добиться достаточно точного определения реального начального положения и скорости движения кия или положений первых шаров цепочки. Более того, даже самые незначительные внешние воздействия, вроде дыхания человека в соседнем городе, могут нарушить эту точность до такой степени, которая полностью обесценит результаты любого подобного вычисления.

Здесь необходимо пояснить, что, несмотря на столь серьезные трудности, встающие перед детерминистическим предсказанием, все нормальные системы, к которым применим термин «хаотические», следует относить к категории систем, которые я называю «вычислительными». Почему? Как и в других ситуациях, которые мы рассмотрим позднее, для того, чтобы определить, является ли та или иная процедура вычислительной, достаточно задать себе вопрос: выполнима ли она на обычном универсальном компьютере? Очевидно, что в данном случае ответ может быть только утвердительным, по той простой причине, что математически описываемые хаотические системы и в самом деле изучаются, как правило, с помощью компьютера!

Разумеется, если мы попытаемся создать компьютерную модель для подробного предсказания погоды в Европе в течение недели или же для описания последовательных столкновений расположенных вдоль некоторой кривой на достаточно большом расстоянии друг от друга двадцати бильярдных шаров после того, как по первому из них резко ударили кием, то можно почти с полной определенностью утверждать, что результаты, полученные с помощью нашей модели, и близко не будут похожи на то, что произойдет в действительности. Такова природа хаотических систем. На практике бесполезно пытаться с помощью вычислений предсказать реальное конечное состояние системы. Тем не менее, моделирование типичного конечного состояния вполне возможно. Предсказанная погода может и не совпасть с реальной, но она абсолютно правдоподобна как погода вообще! Точно так же и предсказанный результат столкновений бильярдных шаров абсолютно приемлем как возможный исход, даже несмотря на то, что на самом деле шары могут повести себя совершенно не так, как предсказано вычислением, — однако и при этом их поведение остается в равной степени приемлемым. Упомянем еще об одном обстоятельстве, которое подчеркивает идеально вычислительную природу таких операций: если запустить процесс компьютерного моделирования вторично, задав те же входные

данные, что и ранее, то результат моделирования будет точно таким же, как и в первый раз! (Здесь предполагается, что сам компьютер не ошибается; впрочем, надо признать, что современные компьютеры и в самом деле крайне редко совершают при вычислениях реальные ошибки.)

Возвращаясь к искусственному интеллекту, отметим, что никто пока и не пытается воспроизвести поведение какого-то конкретного индивидуума; нас бы прекрасно устроила модель индивидуума вообще! В этом контексте моя позиция вовсе не представляется такой уж неразумной: хаотические системы следует безусловно относить к категории систем, которые мы называем «вычислительными». Компьютерная модель такой системы и в самом деле выглядела бы как абсолютно приемлемый «типичный случай», даже и не совпадая при этом ни с каким «реальным случаем». Если внешние проявления человеческого разума суть результаты некоей хаотической динамической эволюции (эволюции вычислительной в том смысле, о котором мы только что говорили), то это вполне согласуется с точками зрения , но никак не 

Время от времени выдвигаются предположения, что, возможно, именно феномен хаоса — если, конечно, он действительно имеет место в деятельности мозга как физической сущности — позволяет человеческому мозгу симулировать поведение, якобы отличное от вычислительно-детерминированного функционирования машины Тьюринга, хотя, как подчеркивалось выше, формально его активность является целиком и полностью вычислительной. К этому вопросу мне еще придется вернуться несколько позднее . Пока же достаточно уяснить лишь то, что хаотические системы относятся к категории систем, называемых мною «вычислительными» или «алгоритмическими». Вопрос же о том, можно ли смоделировать какую-нибудь из таких систем на практике, не входит в круг принципиальных вопросов, которые мы здесь рассматриваем.

 

1.8. Аналоговые вычисления

До сих пор я рассматривал «вычисление» только в том смысле, в котором этот термин применим к современным цифровым компьютерам или, точнее, к их теоретическим предшественникам — машинам Тьюринга. Существуют и другие разновидности вычислительных устройств, особенно широко распространенные в не столь отдаленном прошлом; вычислительные операции здесь осуществляются не посредством переходов между дискретными состояниями «вкл./выкл.», знакомыми нам по цифровым вычислениям, а с помощью непрерывного изменения того или иного физического параметра. Самым известным из таких устройств является логарифмическая линейка, изменяемым физическим параметром которой является линейное расстояние (между фиксированными точками на линейке). Это расстояние служит для представления логарифмов чисел, которые нужно перемножить или разделить. Существует много различных разновидностей аналоговых вычислительных устройств, в которых могут применяться и другие типы физических параметров — такие, например, как время, масса или электрический потенциал.

В случае аналоговых систем необходимо учитывать одно формальное обстоятельство: стандартные понятия вычисления и вычислимости применимы, строго говоря, только к дискретным системам (над которыми, собственно, и выполняются «цифровые» действия), но не к непрерывным, таким, например, как расстояния или электрические потенциалы, с которыми имеет дело традиционная классическая физика. Иными словами, для того чтобы применить обычные вычислительные понятия к системе, описание которой требует не дискретных (или «цифровых»), а непрерывных параметров, мы естественным образом должны прибегнуть к аппроксимации. Действительно, при компьютерном моделировании физических систем вообще стандартной процедурой является аппроксимация всех рассматриваемых непрерывных параметров в дискретной форме. Подобная процедура, однако, неминуемо вносит некоторую погрешность, величина которой определяется заданной степенью точности аппроксимации; при этом вполне возможно, что для той или иной интересующей нас физической системы заданной точности может оказаться недостаточно. В итоге дискретное компьютерное моделирование очень просто может привести нас к ошибочным выводам относительно поведения моделируемой непрерывной физической системы.

В принципе, ничто не мешает повысить точность до уровня, адекватного для моделирования рассматриваемой непрерывной системы. Однако на практике, особенно в случае хаотических систем, требуемые для этого время вычислений и объем памяти могут оказаться непомерно большими. Кроме того, можем ли мы, строго говоря, быть абсолютно уверенными в том, что выбранная нами степень точности является действительно достаточной. Необходим какой-то критерий, который позволил бы нам определить, что нужный уровень точности достигнут, дальнейшего ее повышения не требуется и качественному поведению, вычисленному с такой точностью, в самом деле можно доверять. Все это поднимает ряд достаточно щекотливых математических вопросов, рассматривать которые подробно на этих страницах мне представляется не совсем уместным.

Существуют, однако, и другие подходы к проблемам вычислений в случае непрерывных систем; например, такие, в которых непрерывные системы рассматриваются как самостоятельные математические структуры со своим собственным понятием «вычислимости» — понятием, обобщающим идею вычислимости по Тьюрингу с дискретных величин на непрерывные. При таком подходе исчезает необходимость в аппроксимации непрерывной системы дискретными параметрами с целью применить к ней традиционную концепцию вычислимости по Тьюрингу. Такие идеи вызывают определенный интерес с математической точки зрения; к сожалению, им, как нам представляется, не достает пока той неотразимой естественности и уникальности, которые присущи стандартному понятию вычислимости по Тьюрингу для дискретных систем. Более того, вследствие определенной непоследовательности данного подхода, формально «невычислимыми» оказываются и некоторые простые системы, в применении к которым подобная терминология выглядит как-то не совсем уместно (даже такие, например, как известное всем из физики простое «волновое уравнение»; см. [313] и НРК, с. 187-188). С другой стороны, следует упомянуть и об одной сравнительно недавней работе ([327]), в которой показано, что теоретические аналоговые компьютеры, объединяемые в некоторый достаточно обширный класс, не могут выйти за рамки обычной вычислимости по Тьюрингу. Я надеюсь, что дальнейшие исследования должным образом осветят эти безусловно интересные и важные темы. Пока же у меня нет оснований полагать, что работы в этом направлении в целом уже достигли той стадии завершенности, чтобы их результаты можно было применить к рассматриваемым здесь проблемам.

В этой книге меня в особенности занимает вопрос о вычислительной природе умственной деятельности, где термин «вычислительный» следует рассматривать в стандартном смысле вычислимости по Тьюрингу. В самом деле, компьютеры, которыми мы сегодня повседневно пользуемся, являются цифровыми, и именно это их свойство оказывается существенным для современных разработок в области ИИ. Наверное, логичным будет предположить, что в будущем может появиться «компьютер» какого-то иного типа, решающую роль в функционировании которого будут играть (пусть даже и не выходя при этом за общепринятые теоретические рамки современной физики) непрерывные физические параметры, что позволит такому компьютеру демонстрировать поведение, существенно отличное от поведения цифрового компьютера.

Как бы то ни было, все эти вопросы важны, главным образом, для проведения границы между «сильной» и «слабой» версиями позиции . Согласно слабой версии , поведение обладающего сознанием человеческого мозга обусловлено некоторой физической активностью, которую невозможно вычислить в стандартном смысле дискретной вычислимости по Тьюрингу, но которую можно полностью объяснить в рамках современных физических теорий. Если так, то эта активность, по всей видимости, должна зависеть от каких-то непрерывных физических параметров таким образом, чтобы ее невозможно было адекватно воспроизвести с помощью стандартных цифровых процедур. В соответствии же с сильной версией , невычислимость сознательной деятельности мозга может быть исчерпывающе объяснена в рамках некоторой невычислительной физической теории (пока еще не открытой), следствия из которой, собственно, и обусловливают упомянутую деятельность. Хотя второй вариант может показаться несколько надуманным, альтернатива (для сторонников ) и в самом деле состоит в отыскании для какого-либо непрерывного процесса в рамках известных физических законов такой роли, которую невозможно было бы адекватно воспроизвести посредством каких угодно вычислений. На данный же момент, несомненно, следует ожидать, что для любой достоверной аналоговой системы любого типа из тех, что получили более или менее серьезное рассмотрение, обязательно окажется возможным (по крайней мере, в принципе) создать эффективную цифровую модель.

Даже если не принимать во внимание всевозможные теоретические проблемы общего плана, на сегодняшний день наибольшее превосходство перед аналоговыми вычислительными системами демонстрируют именно цифровые компьютеры. Цифровые вычисления имеют гораздо более высокую точность благодаря, в основном, тому, что при хранении данных в цифровом виде повышение точности обеспечивается простым увеличением разрядности чисел, что легко достижимо с помощью весьма скромного увеличения (логарифмического) мощности компьютера; в аналоговых же машинах (по крайней мере, в полностью аналоговых, в конструкцию которых не заложено никаких цифровых концепций) увеличения точности можно добиться лишь посредством весьма и весьма значительного увеличения (линейного) соответствующих параметров. Возможно, когда-нибудь в будущем возникнут новые идеи, которые пойдут на пользу аналоговым вычислителям, однако в рамках современной технологии большая часть существенных практических преимуществ принадлежит, по всей видимости, цифровому вычислению.

 

1.9. Невычислительные процессы

Из всех типов вполне определенных процессов, что приходят в голову, большая часть относится, соответственно, к категории феноменов, называемых мною «вычислительными» (имеются в виду, конечно же, «цифровые вычисления»). Возможно, читатель уже начал волноваться, что сторонники позиции так и останутся у нас не при деле. Причем я еще ни словом не упоминал о строго случайных процессах, которые могут быть обусловлены, скажем, какими-либо исходными данными, получаемыми от квантовой системы. (О квантовой механике мы немного подробнее поговорим во второй части, главы 5 и 6.) Впрочем, для самой системы практически безразлично, подается на ее вход подлинно случайная последовательность данных или же всего лишь псевдослучайная, которую можно целиком и полностью сгенерировать вычислительным путем (см. §3.11). Действительно, несмотря на то, что между «случайным» и «псевдослучайным», строго говоря, существуют некоторые формальные отличия, они, на первый взгляд, не имеют непосредственного отношения к проблемам ИИ. Далее, в §3.11, §3.18 и последующих, я приведу некоторые серьезные доводы в пользу того, что «чистая случайность» и в самом деле абсолютно бесполезна для наших целей; если уж возникает такая необходимость, то лучше все же придерживаться псевдослучайности хаотического поведения, а все нормальные типы хаотического поведения, как уже подчеркивалось выше, относятся к категории «вычислительных».

А что нам известно о роли окружения? По мере развития каждого индивидуума у него или у нее формируется уникальное окружение, отличное от окружения любого другого человека. Возможно, именно это уникальное личное окружение и дает каждому из нас ту особенную последовательность входных данных, которая неподвластна вычислению? Хотя лично мне, например, сложно сообразить, на что именно в данном контексте может повлиять «уникальность» нашего окружения. Эти рассуждения напоминают разговор о хаосе, который мы вели выше (см. § 1.7). Для обучения управляемого компьютером робота достаточно одной лишь модели некоего правдоподобного окружения (хаотического), при том, разумеется, условии, что в этой модели не будет ничего заведомо невычислимого. Роботу нет нужды учиться тем или иным навыкам в каком-то конкретном реальном окружении; его, разумеется, вполне устроит типичное окружение, моделирующее реальность вычислительными методами.

А может быть, численное моделирование пусть даже всего лишь правдоподобного окружения невозможно в принципе. Быть может, в окружающем физическом мире есть-таки нечто такое, что на самом деле неподвластно численному моделированию. Возможно, некоторые сторонники уже вознамерились приписать все не поддающиеся, на первый взгляд, вычислению проявления человеческого поведения невычислимости внешнего окружения. Должен, однако, заметить, что намерение это несколько опрометчиво. Ибо, как только мы признаем, что физическое поведение допускает где-то что-то такое, что невозможно моделировать вычислительными методами, мы тем самым тут же лишаемся главного, по всей видимости, основания сомневаться в правдоподобии, в первую очередь, самой точки зрения . Если во внешнем окружении (т.е. вне мозга) имеют место процессы, не поддающиеся численному моделированию, то почему не могут оказаться таковыми и процессы, протекающие внутри мозга? В конце концов, внутренняя физическая организация мозга человека, по всей видимости, гораздо более сложна, чем большая часть (и это еще слабо сказано) его окружения, за исключением, быть может, тех его участков, где это окружение само оказывается под сильным влиянием деятельности других

мозгов. Признание возможности внешней невычислимой физической активности лишает всякой силы главный аргумент против . (См. также §3.9, §3.10.)

Следует сделать еще одно замечание относительно «не поддающихся вычислению» процессов, возможность существования которых предполагает позиция . Под этим термином я имею в виду отнюдь не те процессы, которые всего-навсего невычислимы практически. Здесь, конечно же, уместно вспомнить и о том, что, хотя моделирование любого правдоподобного окружения, или же любое точное воспроизведение всех физических и химических процессов, протекающих в мозге, может быть, в принципе, вычислимым, на такое вычисление, скорее всего, понадобится столько времени или такой объем памяти, что вряд ли удастся выполнить его на любом реально существующем или даже вообразимом в ближайшем будущем компьютере. Вероятно, нереально даже написание соответствующей компьютерной программы, если учесть, какое огромное количество различных факторов придется принимать в расчет. Однако сколь бы существенными ни были все эти соображения (а мы еще вернемся к ним в они не имеют никакого отношения к тому, что называю «невычислимостью» я (и чего требует ). Под «невычислимостью» я подразумеваю принципиальную невозможность вычисления в том смысле, который мы очень скоро обсудим. Вычисления, которые просто выходят за рамки существующих или вообразимых компьютеров, или имеющихся в нашем распоряжении вычислительных методов, формально все равно остаются «вычислениями».

Читатель имеет полное право спросить: если ничего, что можно счесть «невычислимым», не обнаруживается ни в случайности, ни во влиянии окружения, ни в банальном несоответствии уровня сложности феномена нашим техническим возможностям, то что вообще я имею в виду, говоря «чего требует »? В общем случае, это некий вид математически точной активности, невычислимость которой можно доказать. Насколько нам на данный момент известно, при описании физического поведения в подобной математической активности необходимости не возникает. Тем не менее, логически она возможна. Более того, она представляет собой нечто большее, нежели просто логическую возможность. Согласно приводимой далее в книге аргументации, возможность активности подобного общего характера прямо подразумевается физическими законами, несмотря на то, что ни с чем подобным в известной физике мы еще не встречались. Некоторые примеры такой математической активности замечательно просты, поэтому представляется вполне уместным проиллюстрировать с их помощью то, о чем я здесь говорю.

Начать мне придется с описания нескольких примеров классов хорошо структурированных математических задач, не имеющих общего численного решения (ниже я поясню, в каком именно смысле). Начав с любого из таких классов задач, можно построить «игрушечную модель» физической вселенной, активность которой (хотя и будучи полностью детерминированной) фактически не поддается численному моделированию.

Первый пример такого класса задач знаменит более остальных и известен под названием «десятая проблема Гильберта». Эта задача была предложена великим немецким математиком Давидом Гильбертом в 1900 году в составе этакого перечня нерешенных на тот момент математических проблем, которые по большей части определили дальнейшее развитие математики в начале (да и в конце) двадцатого века. Суть десятой проблемы Гильберта заключалась в отыскании вычислительной процедуры, на основании которой можно было бы определить, имеют ли уравнения, составляющие данную систему диофантовых уравнений, хотя бы одно общее решение.

Диофантовыми называются полиномиальные уравнения с каким угодно количеством переменных, все коэффициенты и все решения которых должны быть целыми числами. (Целые числа — это числа, не имеющие дробной части, например:  Первым диофантовы уравнения систематизировал и изучил греческий математик Диофант в третьем веке нашей эры.) Ниже приводится пример системы диофантовых уравнений:

 

Решением первой системы является, в частности, следующее:

тогда как вторая система вообще не имеет решения (судя по первому уравнению, число у должно быть четным, судя по второму уравнению, число z также должно быть четным, однако это противоречит третьему уравнению, причем при любом w, поскольку значение разности — это всегда четное число, а число 3 нечетно). Задача, поставленная Гильбертом, заключалась в отыскании математической процедуры (или алгоритма), позволяющей определить, какие системы диофантовых уравнений имеют решения (наш первый пример), а какие нет (второй пример). Вспомним (см. § 1.5), что алгоритм — это всего лишь вычислительная процедура, действие некоторой машины Тьюринга. Таким образом, решением десятой проблемы Гильберта является некая вычислительная процедура, позволяющая определить, когда система диофантовых уравнений имеет решение.

Десятая проблема Гильберта имеет очень важное историческое значение, поскольку, сформулировав ее, Гильберт поднял вопрос, который ранее не поднимался. Каков точный математический смысл словосочетания «алгоритмическое решение для класса задач»? Если точно, то что это вообще такое — «алгоритм»? Именно этот вопрос привел в 1936 году Алана Тьюринга к его собственному определению понятия «алгоритм», основанному на изобретенных им машинах. Примерно в то же время другие математики (Черч, Клин, Гёдель, Пост и прочие; см. [134]) предложили несколько иные процедуры. Как вскоре было показано, все эти процедуры оказались эквивалентными либо определению Тьюринга, либо определению Черча, хотя особый подход Тьюринга приобрел все же наибольшее влияние. (Только Тьюрингу пришла в голову идея специфической и всеобъемлющей алгоритмической машины, — названной универсальной машиной Тьюринга, — которая способна самостоятельно выполнить абсолютно любое алгоритмическое действие. Именно эта идея привела впоследствии к созданию концепции универсального компьютера, который сегодня так хорошо нам знаком.) Тьюрингу удалось показать, что существуют определенные классы задач, которые не имеют алгоритмического решения (в частности, «проблема остановки», о которой я расскажу ниже). Однако самой десятой проблеме Гильберта пришлось ждать своего решения до 1970 года, когда русский математик Юрий Матиясевич (представив доказательства, ставшие логическим завершением некоторых соображений, выдвинутых ранее американскими математиками

Джулией Робинсон, Мартином Дэвисом и Хилари Патнэмом) показал невозможность создания компьютерной программы (или алгоритма), способной систематически определять, имеет ли решение та или иная система диофантовых уравнений. (См. [71] и [88], глава 6, где приводится весьма занимательное изложение этой истории.) Заметим, что в случае утвердительного ответа (т. е. когда система имеет-таки решение), этот факт, в принципе, можно констатировать с помощью особой компьютерной программы, которая самым тривиальным образом проверяет один за другим все возможные наборы целых чисел. Сколько-нибудь систематической обработке не поддается именно случай отсутствия решения. Можно, конечно, создать различные совокупности правил, которые корректно определяли бы, когда система не имеет решения (наподобие приведенного выше рассуждения с использованием четных и нечетных чисел, исключающего возможность решения второй системы), однако, как показывает теорема Матиясевича, список таких совокупностей никогда не будет полным.

Еще одним примером класса вполне структурированных математических задач, не имеющих алгоритмического решения, является задача о замощении. Она формулируется следующим образом: дан набор многоугольников, требуется определить, покрывают ли они плоскость; иными словами, возможно ли покрыть всю евклидову плоскость только этими многоугольниками без зазоров и наложений? В 1966 году американский математик Роберт Бергер показал (причем эффективно), что эта задача вычислительными средствами неразрешима. В основу его доводов легло обобщение одной из работ американского математика китайского происхождения Хао Вана, опубликованной в 1961 году (см. [175]). Надо сказать, что в моей формулировке задача оказывается несколько более громоздкой, чем хотелось бы, так как многоугольные плитки описываются в общем случае с помощью вещественных чисел (чисел, выражаемых в виде бесконечных десятичных дробей), тогда как обычные алгоритмы способны оперировать только целыми числами. От этого неудобства можно избавиться, если в качестве рассматриваемых многоугольников выбрать плитки, состоящие из нескольких квадратов, примыкающих один к другому сторонами. Такие плитки называются полиомино (см. [ 160); [ 135], глава 13; [221 ]). На рис. 1.2 показаны некоторые плитки полиомино и примеры замощений ими плоскости.

(Другие примеры замощений плоскости наборами плиток см. в НРК, с. 133—137, рис. 4.6—4.12.) Любопытно, что вычислительная неразрешимость задачи о замощении связана с существованием наборов полиомино, называемых апериодическими, такие наборы покрывают плоскость исключительно апериодически (т. е. так, что никакой участок законченного узора нигде не повторяется, независимо от площади покрытой плиткой плоскости). На рис. 1.3 представлен апериодический набор из трех полиомино (полученный из набора, обнаруженного Робертом Амманом в 1977 году; см. [175], рис. 10.4.11-10.4.13 на с. 555-556).

Математические доказательства неразрешимости с помощью вычислительных методов десятой проблемы Гильберта и задачи о замощении весьма сложны, и я, разумеется, не стану и пытаться приводить их здесь). Центральное место в каждом из этих доказательств отводится, в сущности, тому, чтобы показать, каким образом можно запрограммировать машину Тьюринга на решение задачи о диофантовых уравнениях или задачи о замощении. В результате все сводится к вопросу, который Тьюринг рассматривал еще в своем первоначальном исследовании: к вычислительной неразрешимости проблемы остановки — проблемы определения ситуаций, в которых работа машины Тьюринга не может завершиться. В §2.3 мы приведем несколько примеров явных вычислительных процедур, которые принципиально не могут завершиться, а в § 2.5 будет представлено достаточно простое доказательство — основанное, по большей части, на оригинальном доказательстве Тьюринга — которое, помимо прочего, показывает, что проблема остановки действительно неразрешима вычислительными методами. (Что же касается следствий из того самого «прочего», ради которого, собственно, и затевалось упомянутое доказательство, то на них, в сущности, построены рассуждения всей первой части книги.)

Каким же образом можно применить такой класс задач, как задачи о диофантовых уравнениях или задачи о замощении, к созданию «игрушечной» вселенной, которая, будучи детерминированной, является, тем не менее, невычислимой? Допустим, что в нашей модели вселенной течет дискретное время, параметризованное натуральными (т.е. целыми неотрицательными) числами  Предположим, что в некий момент времени п состояние вселенной точно определяется одной задачей из рассматриваемого класса, скажем, набором полиомино. Необходи-

мо установить два вполне определенных правила относительно того, какой из наборов полиомино будет представлять состояние вселенной в момент времени при заданном наборе полиомино для состояния вселенной в момент времени n, причем первое из этих правил применяется в том случае, если полиомино покрывают всю плоскость без зазоров и наложений, а второе — если это не так. То, как именно будут выглядеть подобные правила, не имеет в данном случае особого значения. Можно составить список всех возможных наборов полиомино таким образом, чтобы наборы, содержащие в общей сложности четное число квадратов, имели бы четные индексы а наборы с нечетным количеством квадратов — нечетные индексы (Составление такого списка не представляет особой сложности; нужно лишь подобрать соответствующую вычислительную процедуру.) Итак, «динамическая эволюция» нашей игрушечной вселенной задается теперь следующим условием:

Из состояния в момент времени вселенная переходит в момент времени в состояние , если набор полиомино покрывает плоскость, и в состояние если набор не покрывает плоскость.

Поведение такой вселенной полностью детерминировано, однако поскольку в нашем распоряжении нет общей вычислительной процедуры, позволяющей установить, какой из наборов полиомино покрывает плоскость (причем это верно и тогда, когда общее число квадратов постоянно, независимо от того, четное оно или нет), то невозможно и численное моделирование ее реального развития. (См. рис. 1.4.)

Безусловно, такую схему нельзя воспринимать хоть сколько-нибудь всерьез — она ни в коем случае не моделирует реальную вселенную, в которой все мы живем. Эта схема приводится здесь (как, собственно, и в НРК,, с. 170) для иллюстрации того часто недооцениваемого факта, что между детерминизмом и вычислимостью существует вполне определенная разница. Некоторые полностью детерминированные модели вселенной с четкими законами эволюции невозможно реализовать вычислительными средствами. Вообще говоря, как мы убедимся в § 7.9, только что рассмотренные мною весьма специфические модели не совсем отвечают реальным требованиям точки зре-

ния . Что же касается тех феноменов, которые отвечают-таки этим самым реальным требованиям, и некоторых связанных с упомянутыми феноменами поразительных физических возможностях, то о них мы поговорим в 

 

1.10. Завтрашний день

Так какого же будущего для этой планеты нам следует ожидать согласно точкам зрения .  Если верить то настанет время, когда соответствующим образом запрограммированные суперкомпьютеры догонят — а затем и перегонят человека во всех его интеллектуальных достижениях. Конечно же, сторонники придерживаются различных взглядов относительно необходимого для этого времени. Некоторые вполне разумно полагают, что пройдет еще много столетий, прежде чем компьютеры достигнут уровня человека, принимая во внимание крайнюю скудость современного понимания реально выполняемых мозгом вычислений (так они говорят), обусловливающих ту тонкость поведения, какую, несомненно, демонстрирует человек, — тонкость, без которой, конечно же, нельзя говорить о каком бы то ни было «пробуждении сознания». Другие утверждают, что времени понадобится значительно меньше. В частности, Ханс Моравек в своей книге «Дети разума» [266] приводит вполне аргументированное доказательство (основанное на непрерывно ускоряющемся развитии компьютерных технологий за последние пятьдесят лет и на своей оценке той доли от всего объема функциональной активности мозга, которая на сегодняшний день уже успешно моделируется численными методами) в поддержку своего утверждения, будто уровень «эквивалентности человеку» будет преодолен уже к 2030 году. (Кое-кто утверждает, что это время будет еще короче), а кто-то даже уверен, что предсказанная дата достижения эквивалентности человеку уже осталась в прошлом!) Однако чтобы читатель не очень пугался того, что менее чем через сорок (или около того) лет компьютеры во всем его превзойдут, горькая пилюля подслащена одной радужной надеждой (подаваемой под видом гарантированного обещания): все мы сможем тогда перенести свои «ментальные программы» в сверкающие металлические (или пластиковые) корпуса роботов (конкретную модель, разумеется, каждый выберет себе сам), чем и обеспечим себе что-то вроде бессмертия [266, 267].

А вот сторонники точки зрения подобным оптимизмом похвастаться не могут. Они вполне согласны с приверженцами А относительно перспектив развития интеллектуальных способностей компьютеров — с той лишь оговоркой, что речь при этом идет исключительно о внешних проявлениях этих самых способностей. Для управления роботом необходимо и достаточно располагать адекватной моделью деятельности человеческого мозга, больше ничего не требуется (рис. 1.5). Согласно , вопрос о том, способно ли подобное моделирование вызвать осмысленное осознание, не имеет никакого отношения к реальному поведению робота. На достижение необходимого для такого моделирования технологического уровня может уйти как несколько веков, так и менее сорока лет. Однако, как уверяют сторонники , рано или поздно, а это все-таки произойдет. Тогда же компьютеры достигнут уровня «эквивалентности человеку», а затем, как можно ожидать, и уверенно превзойдут его, оставив без внимания все потуги нашего относительно слабого мозга хоть немного этот уровень приподнять. Причем возможности «подключения» к управляемым роботам у нас в этом случае не будет, и, похоже, придется

примириться с тем, что нашей планетой, в конечном итоге, будут править абсолютно бесчувственные машины! Мне представляется, что из всех точек зрения именно предлагает самый пессимистичный взгляд на будущее нашей планеты — вопреки, казалось бы, тому факту, что именно она лучше всего соотносится с так называемым «здравым смыслом».

Если же верить то можно ожидать, что компьютеры навсегда сохранят подчиненное по отношению к человеку положение — какими бы быстрыми, мощными или алгоритмически совершенными они ни стали. При этом точка зрения не отрицает возможности будущих научных разработок, которые могут привести к созданию неких устройств, принцип действия которых не будет иметь ничего общего с компьютерами в их сегодняшнем понимании, а будет основан на той самой невычислимой физической активности, которая, согласно , обусловливает наше собственное сознательное мышление, — устройств, которые окажутся способны вместить в себя реальные разум и сознание. Быть может, в конечном итоге именно такие устройства, а вовсе не те машины, которые мы называем «компьютерами»,

и превзойдут человека в интеллектуальном отношении. Что ж, не исключено; однако подобные умозрительные прогнозы представляются мне в настоящий момент крайне преждевременными, поскольку мы практически не обладаем необходимыми для таких исследований научными познаниями, не говоря уже о каких бы то ни было технологических решениях. К этому вопросу мы еще вернемся во второй части книги 

 

1.11. Обладают ли компьютеры правами и несут ли ответственность?

С некоторых пор умы теоретиков от юриспруденции начал занимать один вопрос, имеющий самое непосредственное отношение к теме нашего разговора, но в некотором смысле более практический). Суть его заключается в следующем: не предстоит ли нам в не столь отдаленном будущем задуматься над тем, обладают ли компьютеры законными правами и несут ли они ответственность за свои действия. В самом деле, если со временем компьютеры смогут достичь уровня человека (а то и превзойти его) в самых разных областях деятельности, то подобные вопросы неминуемо должны приобрести определенную значимость. Если придерживаться точки зрения , то следует, очевидно, признать, что компьютеры (или управляемые компьютером роботы)должны потенциально и обладать правами, и нести ответственность. Ибо, согласно этой точке зрения, между человеком и роботом достаточно высокого уровня сложности нет существенной разницы, за исключением такой «мелочи», как различие в материальном строении. Однако приверженцам точки зрения ситуация представляется несколько более запутанной. Разумно утверждать, что вопрос о правах или ответственности уместен для созданий, наделенных способностью чувствовать, т. е. испытывать определенные, подлинно душевные «ощущения» — такие, как страдание, гнев, мстительность, злоба, вера (религиозная и общечеловеческая), желание, сомнение, понимание или страсть. Согласно управляемый компьютером робот не обладает такой способностью, вследствие чего, на мой взгляд, не может ни обладать правами, ни нести ответственность. С другой стороны, если верить не существует эффективного способа определить, что упомянутая способность у робота действительно отсутствует, поэтому если роботы смогут достаточно правдоподобно имити-

ровать поведение человека, то человек может оказаться в весьма затруднительном положении.

Подобного затруднения, по всей видимости, не возникнет у сторонников точки зрения (а также, возможно, ), поскольку, согласно этим точкам зрения, компьютеры не в состоянии убедительно демонстрировать душевные переживания и, уж конечно же, ничего похожего не чувствуют и чувствовать никогда не будут. Соответственно, компьютеры не могут ни обладать правами, ни нести ответственность. Лично мне такая точка зрения представляется весьма разумной. Вообще в этой книге я выступаю как серьезный противник позиций Согласившись с моими аргументами, юристы, безусловно, существенно упростят себе жизнь: как таковые компьютеры или управляемые компьютерами роботы ни при каких обстоятельствах не обладают правами и не несут ответственности. Нельзя обвинить компьютеры в каких бы то ни было неприятностях или недоразумениях — виновен всегда человек!

Следует, однако, понимать, что вышеприведенные аргументы могут и не относиться к всевозможным гипотетическим «устройствам», подобным упомянутым выше — тем, что смогут в конечном итоге воплотить в себе принципы новой, невычислительной физики. Но, поскольку перспектива появления таких устройств — если их вообще удастся создать — весьма туманна, возникновения связанных с ними юридических проблем в ближайшем будущем ожидать не приходится.

Проблема «ответственности» поднимает глубокие философские вопросы, связанные с основными факторами, обусловливающими наше поведение. Можно вполне обоснованно утверждать, что каждое наше действие так или иначе определяется наследственностью и окружением, а то и всевозможными случайностями, непрерывно влияющими на нашу жизнь. Но ведь ни одно из этих воздействий никак не зависит лично от нас, почему же мы должны нести за них ответственность? Является ли понятие «ответственности» лишь терминологической условностью, или дело в чем-то еще? Возможно, и впрямь существует некая «самость» — нечто, стоящее «выше» уровня подобных влияний и определяющее, в конечном счете, наши действия? В юридическом смысле понятие «ответственности» явно подразумевает, что внутри каждого из нас и в самом деле существует своего рода независимая «самость», наделенная своей собственной ответственностью — и, по определению, правами, — причем ее проявления нельзя объяснить ни наследственностью, ни окружением, ни случайностью. Если же присутствие в нашей речи такой независимой «самости» не просто языковая условность, то в современных физических представлениях недостает чего-то весьма существенного. Открытие этого недостающего ингредиента, несомненно, многое изменит в нашем научном мировоззрении.

Хотя книга, которую вы держите в руках, и не дает исчерпывающего ответа на эти серьезные вопросы, она, как я полагаю, может чуть приоткрыть дверь, отделяющую нас от них — не больше, но и не меньше. Вы не найдете здесь неопровержимых доказательств непременного существования такой «самости», проявления которой нельзя объяснить никакой внешней причиной, вам лишь предложат несколько шире взглянуть на самую природу возможных «причин». «Причина» может оказаться невычислимой — на практике или в принципе. Я намерен показать, что если упомянутая «причина» так или иначе порождается нашими сознательными действиями, то она должна быть весьма тонкой, безусловно невычислимой и не имеющей ничего общего ни с хаосом, ни с прочими чисто случайными воздействиями. Сможет ли такая концепция «причины» приблизить нас к пониманию истинной сущности свободы воли (или иллюзорности такой свободы) — вопрос будущего.

 

1.12. «Осознание», «понимание», «сознание», «интеллект»

До сих пор я не ставил перед собой задачи точно определить те неуловимые концепции, что так или иначе связаны с проблемой «разума». Формулируя положения в  я несколько туманно упоминал об «осознании», других же свойств мышления мы пока не касались. Думаю, что следует хотя бы попытаться прояснить используемую здесь и далее терминологию — особенно в отношении таких понятий, как «понимание», «сознание» и «интеллект», играющих весьма существенную роль в наших рассуждениях.

Хотя я не вижу особой необходимости пытаться дать непременно полные определения, некоторые комментарии относительно моей собственной терминологии представляются все же уместными. Я часто с некоторым замешательством обнаруживаю, что употребление всех этих слов, столь очевидное для меня, не совпадает с тем, что полагают естественным другие. Например, термин «понимание», на мой взгляд, безусловно подразумевает, что истинное обладание этим свойством требует некоторого элемента осознания. Не осознав сути того или иного суждения, мы, разумеется, не можем претендовать на истинное понимание этого самого суждения. По крайней мере, я уверен, что эти слова следует понимать именно так, хотя провозвестники ИИ, похоже, со мною не согласны и используют термины «понимание» и «осознание» в некоторых контекстах так, что первое никоим образом не предполагает непременного наличия второго. Некоторые из них (принадлежащие к категории ) полагают, что управляемый компьютером робот «понимает», в чем заключаются его инструкции, однако при этом никто и не заикается о том, что робот свои инструкции действительно «осознает». Мне кажется, что здесь перед нами всего-навсего неверное употребление термина «понимание», пусть даже одно из тех, что обладают подлинной эвристической ценностью для описания функционирования компьютера. Когда мне потребуется указать на то, что термин «понимание» используется не в таком эвристическом смысле — т. е. при описании деятельности, для которой действительно необходимо осознание, — я буду использовать сочетание «подлинное понимание».

Кое-кто, разумеется, может заявить, что между этими двумя случаями употребления слова «понимание» нет четкого различия. Если это так, то сама концепция осознания также не имеет точного определения. С этим, конечно, не поспоришь; однако у меня нет никаких сомнений в том, что осознание действительно представляет собой некоторую сущность, причем эта сущность может как наличествовать, так и отсутствовать — по крайней мере, до некоторой степени. Если согласиться с тем, что осознание представляет-таки собой некоторую сущность, то вполне естественно будет согласиться и с тем, что эта сущность должна являться неотъемлемой частью всякого подлинного понимания. Это утверждение, кстати, не отрицает возможности того, что «сущность», которой является осознание, окажется в действительности результатом чисто вычислительной деятельности в полном соответствии с точкой зрения 

Я также полагаю, что термин «интеллект» следует употреблять исключительно в связи с пониманием. Некоторые же теоретики от ИИ берутся утверждать, что их робот вполне может обладать «интеллектом», не испытывая при этом никакой необходимости в действительном «понимании» чего-либо. Термин «искусственный интеллект» предполагает возможность осуществления разумной вычислительной деятельности, и, вместе с тем, многие полагают, что разрабатываемый ими ИИ замечательно обойдется без подлинного понимания — и, как следствие, осознания. На мой взгляд, словосочетание «интеллект без понимания» есть лишь результат неверного употребления терминов. Следует, впрочем, отметить, что иногда что-то вроде частичного моделирования подлинного интеллекта без какого бы то ни было реального понимания оказывается до определенной степени возможным. (В самом деле, не так уж редко встречаются человеческие существа, способные на некоторое время одурачить нас демонстрацией какого-никакого понимания, хотя, как в конце концов выясняется, оно им в принципе не свойственно!) Между подлинным интеллектом (или подлинным пониманием) и любой деятельностью, моделируемой исключительно вычислительными методами, действительно существует четкое различие; это утверждение является одним из важнейших положений моих дальнейших рассуждений. Согласно моей терминологии, обладание подлинным интеллектом непременно предполагает присутствие подлинного понимания. То есть, употребляя термин «интеллект» (особенно в сочетании с прилагательным «подлинный»), я тем самым подразумеваю наличие некоторого действительного осознания.

Лично мне такая терминология кажется совершенно естественной, однако многие поборники ИИ (во всяком случае те из них, кто не поддерживает точку зрения ) станут решительно отрицать всякую свою причастность к попыткам реализации искусственного «осознания», хотя конечной их целью является, судя по названию, не что иное, как искусственный «интеллект». Они, пожалуй, оправдаются тем, что они (в полном согласии с ) всего лишь моделируют интеллект — такая модель не требует действительного понимания или осознания, — а вовсе не пытаются создать то, что я называю подлинным интеллектом. Вероятно, они будут уверять вас, что не видят никакой разницы между подлинным интеллектом и его моделью, что вполне отвечает точке зрения . В своих дальнейших рассуждениях я, в частности, намерен показать, что некоторые аспекты «подлинного понимания» действительно невозможно воссоздать путем каких бы то ни было вычислений. Следовательно, должно существовать и различие между подлинным интеллектом и любой попыткой его достоверного численного моделирования.

Я, разумеется, не даю определений ни «интеллекту», ни «пониманию», ни, наконец, «осознанию». Я полагаю в высшей степени неблагоразумным пытаться дать в рамках данной книги полное определение хотя бы одному из упомянутых понятий. Нам придется до некоторой степени положиться на свое интуитивное восприятие действительного смысла этих слов. Если интуиция подсказывает нам, что «понимание» есть нечто, необходимое для «интеллекта», то любое доказательство невычислительной природы «понимания» автоматически доказывает и невычислительную природу «интеллекта». Более того, если «пониманию» непременно должно предшествовать «осознание», то невычислительное физическое обоснование феномена осознания вполне в состоянии объяснить и аналогичную невычислительную природу «понимания». Итак, мое употребление этих терминов (в сущности совпадающее, как я полагаю, с общеупотребительным) сводится к двум положениям:

а)  «интеллект» требует «понимания» и

б)  «понимание» требует «осознания».

Осознание я воспринимаю как один из аспектов — пассивный — феномена сознания. У сознания имеется и активный аспект, а именно — свободная воля. Полного определения слова «сознание» здесь также не дается (и, уж конечно же, не мне определять, что есть «свободная воля»), хотя мои аргументы имеют целью окончательное объяснение феномена сознания в научных, но невычислительных терминах — как того требует точка зрения . Не претендую я и на то, что мне удалось преодолеть хоть сколько-нибудь значительное расстояние на пути к этой цели, однако надеюсь, что представленная в этой книге (равно как и в НРК.) аргументация расставит вдоль этого пути несколько полезных указателей для идущих следом — а может, станет и чем-то большим. Мне кажется, что, пытаясь на данном этапе дать слишком точное определение термину «сознание», мы рискуем упустить ту самую концепцию, какую хотим изловить. Поэтому вместо поспешного и наверняка неадекватного определения я приведу лишь несколько комментариев описательного характера относительно моего собственного употребления термина «сознание». В остальном же нам придется положиться на интуитивное понимание смысла этого термина.

Все это вовсе не означает, что я полагаю, будто мы действительно «интуитивно знаем», чем на самом деле «является» сознание; я лишь хочу сказать, что такое понятие существует, а мы, по мере сил, пытаемся его постичь — причем за понятием стоит некий реально существующий феномен, который допускает научное описание и играет в физическом мире как пассивную, так и активную роль. Некоторые, судя по всему, полагают, что данная концепция слишком туманна, чтобы заслуживать серьезного изучения. Однако при этом те же люди часто и с удовольствием рассуждают о «разуме», полагая, очевидно, что это понятие определено гораздо точнее. Общепринятое употребление слова «разум» предполагает разделение этого самого разума (возможное или реальное) на так называемые «сознательную» и «бессознательную» составляющие. На мой взгляд, концепция бессознательного разума представляется еще более невразумительной, нежели концепция разума сознательного. Я и сам нередко пользуюсь словом «разум», однако не пытаюсь при этом дать его точное определение. В нашей последующей дискуссии (достаточно строгой, надеюсь)концепция «разума» —за исключением той ее части, что уже нашла свое воплощение в термине «сознание», — не будет играть центральной роли.

Что же я имею в виду, говоря о сознании? Как уже отмечалось ранее, сознание обладает активным и пассивным аспектами, однако различие между ними далеко не всегда чётко определено. Восприятие, скажем, красного цвета требует несомненно пассивного сознания, равно как и ощущение боли либо восхищение музыкальным произведением. Активное же сознание участвует в сознательных действиях — таких, например, как подъем с кровати или, напротив, намеренное решение воздержаться от какой-либо энергичной деятельности. При воссоздании в памяти каких-то прошедших событий оказываются задействованы как пассивный, так и активный аспекты сознания. Составление плана будущих действий также обычно требует участия сознания — и активного, и пассивного; и, надо полагать, какое-никакое сознание необходимо для умственной деятельности, которую общепринято описывать словом «понимание». Более того, мы остаемся, в определенном смысле, в сознании (пассивный аспект), даже когда спим, если при этом нам снится сон (в процессе же пробуждения может принимать участие и активный аспект сознания).

У кого-то могут найтись возражения против того, что все эти разнообразные проявления сознания следует загонять в тесные рамки какой-то одной — пусть и всеобъемлющей — концепции. Можно, например, указать на то, что для описания феномена сознания необходимо принимать во внимание множество самых разных концепций, не ограничиваясь простым разделением на «активное» и «пассивное», а также и то, что реально существует огромное количество различных психических признаков, каждый из которых имеет определенное отношение к тому или иному свойству мышления. Соответственно, применение ко всем этим свойствам общего термина «сознание» представляется, в лучшем случае, бесполезным. Мне все же думается, что должна существовать некая единая концепция «сознания», центральная для всех отдельных аспектов мыслительной деятельности. Говоря о разделении сознания на пассивный и активный аспекты, иногда четко отличимые один от другого, причем пассивный аспект связан с ощущениями (или «quaiia»), а активный — с проявлениями «свободной воли», я считаю их двумя сторонами одной монеты.

В первой части книги меня будет занимать, главным образом, вопрос о том, чего можно достичь, используя свойство мышления, известное как «понимание». Хотя я не даю здесь определения термину «понимание», надеюсь все же прояснить его смысл в достаточной мере для того, чтобы убедить читателя в том, что обозначаемое этим термином свойство — чем бы оно ни оказалось — ив самом деле должно быть неотъемлемой частью мыслительной деятельности, которая необходима, скажем, для признания справедливости рассуждений, составляющих Я намерен показать, что восприятие этих рассуждений должно быть связано с какими-то принципиально невычислимыми процессами. Мое доказательство не затрагивает столь непосредственно другие свойства мыслительной деятельности («интеллект», «осознание», «сознание» или «разум»), однако оно имеет определенное отношение и к этим концепциям, поскольку, в соответствии с той терминологией «от здравого смысла», о которой я упоминал выше, осознание непременно должно быть существенным компонентом понимания, а понимание — являться неотъемлемой частью любого подлинного интеллекта.

 

1.13. Доказательство Джона Серла

Прежде чем представить свое собственное рассуждение, хотелось бы вкратце упомянуть о совсем иной линии доказательства — знаменитой «китайской комнате» философа Джона Серла — главным образом для того, чтобы подчеркнуть существенное отличие от нее моего доказательства как по общему характеру, так и по базовым концепциям. Доказательство Серла тоже связано с проблемой «понимания» и имеет целью выяснить, можно ли утверждать, что функционирование достаточно сложного компьютера реализует это свойство мышления. Я не буду повторять здесь рассуждение Серла во всех подробностях, а лишь кратко обозначу его суть.

Дана некая компьютерная программа, которая демонстрирует имитацию «понимания», отвечая на вопросы о какой-то рассказанной ей предварительно истории, причем все вопросы и ответы даются на китайском языке. Далее Серл рассматривает не владеющего китайским языком человека, который старательно воспроизводит все до единой вычислительные операции, выполняемые в процессе имитации компьютером. При этом когда вычисления выполняет компьютер, получаемые на его выходе данные создают некоторую видимость понимания; когда же все необходимые вычисления посредством соответствующих манипуляций воспроизводит человек, какого-либо понимания в действительности не возникает. На этом основании Серл утверждает, что понимание как свойство мышления не может сводиться исключительно к вычислениям — хотя человек (не знающий китайского) и воспроизводит каждую вычислительную операцию, выполняемую компьютером, он все же совершенно не понимает смысла рассказанной истории. Серл допускает, что возможно осуществить моделирование получаемых на выходе результатов понимания (в полном соответствии с точкой зрения ), поскольку он полагает, что это вполне достижимо посредством компьютерного моделирования всей физической активности мозга (чем бы он при этом ни занимался) в тот момент, когда его владелец вдруг что-либо понимает. Однако главный вывод из «китайской комнаты» Джона Серла заключается в том, что сама по себе модель в принципе не способна действительно «ощутить» понимание. То есть для любой компьютерной модели подлинное понимание остается, в сущности, недостижимым.

Доказательство Серла направлено против точки зрения  (согласно которой любая «модель» понимания эквивалентна «подлинному» пониманию) и, по замыслу автора, в поддержку точки зрения (хотя в той же мере оно поддерживает и или ). Оно имеет дело с пассивным, обращенным внутрь, или субъективным аспектами понимания, однако при этом не отрицает возможности моделирования понимания в его активном, обращенном наружу, или объективном аспектах. Сам Серл однажды заявил: «Несомненно, мозг — это цифровой компьютер. Раз кругом одни цифровые компьютеры, значит, и мозг должен быть одним из них». Отсюда можно заключить, что Серл готов принять возможность полного моделирования работы обладающего сознанием мозга в процессе «понимания», результатом которого оказалась бы полная тождественность внешних проявлений модели и внешних проявлений действительно мыслящего человеческого существа, что соответствует точке зрения . Мое же исследование призвано показать, что одними лишь внешними проявлениями «понимание» отнюдь не ограничивается, в связи с чем я утверждаю, что невозможно построить достоверную компьютерную модель даже внешних проявлений понимания. Я не привожу здесь аргументацию Серла в подробностях, поскольку точку зрения она напрямую не поддерживает (а целью всех наших дискуссий здесь является как раз поддержка и ничто иное). Тем не менее, следует отметить, что концепция «китайской комнаты» предоставляет, на мой взгляд, достаточно убедительный аргумент против , хоть я и не считаю этот аргумент решающим. Более подробное изложение и различные контраргументы представлены в [339], обсуждение — там же и в [202]; см. также [79] и [340]. Мою оценку можно найти в НРК, с. 17—23.

 

1.14. Некоторые проблемы вычислительной

модели

Прежде чем перейти к вопросам, отражающим специфические отличия точки зрения , рассмотрим некоторые другие трудности, с которыми непременно сталкивается любая попытка объяснить феномен сознания в соответствии с точкой зрения . Согласно , для возникновения осознания необходимо лишь простое «выполнение» или воспроизведение надлежащих алгоритмов. Что же это означает в действительности? Следует ли под «воспроизведением» понимать, что в соответствии с последовательными шагами алгоритма должны перемещаться с места на место некие физические материальные объекты? Предположим, что эти последовательные шаги записываются строка за строкой в огромную книгу. Являются ли «воспроизведением» действия, посредством которых осуществляется запись или печать этих строк? Достаточно ли одного лишь статического существования такой книги для осознания? А если просто водить пальцем от строчки к строчке — можно ли это считать «воспроизведением»? Или если водить пальцем по символам, набранным шрифтом Брайля? А если проецировать страницы книги одну за другой на экран? Является ли воспроизведением простое представление последовательных шагов алгоритма? С другой стороны, необходимо ли, чтобы кто-нибудь проверял, на самом ли деле каждая последующая линия надлежащим образом следует из предыдущей (в соответствии с правилами рассматриваемого алгоритма)? Последнее предположение способно, по крайней мере, разрешить все наши сомнения, поскольку данный процесс должен, по всей видимости, обходиться без участия (сознательного) каких бы то ни было ассистентов. И все же нет совершенно никакой ясности относительно того, какие именно физические действия следует считать действительными исполнителями алгоритма осознания. Быть может, подобные действия не требуются вовсе, и можно, не противореча точке зрения , утверждать, что для возникновения «осознания» вполне достаточно одного лишь теоретического математического существования соответствующего алгоритма (см. § 1.17).                                 

Как бы там ни было, можно предположить, что, даже согласно , далеко не всякий сложный алгоритм может обусловить возникновение осознания (ощущения осознания). Наверное, для того, чтобы можно было считать состоявшимся сколько-нибудь заметное осознание, алгоритм, судя по всему, должен обладать некоторыми особенными свойствами — такими, например, как «высокоуровневая организация», «универсальность», «самоот-носимость», «алгоритмическая простота/сложность» и тому подобными. Кроме того, донельзя скользким представляется вопрос о том, какие именно свойства алгоритма отвечают в этом случае за различные (ощущения), формирующие осознание. Например, какое конкретно вычисление вызывает ощущение «красного»? Какие вычисления дают ощущения «боли», «сладости», «гармоничности», «едкости» и т.д.? Сторонники время от времени предпринимают попытки разобраться в подобного рода проблемах (см., например, [80]), однако пока что эти попытки выглядят весьма и весьма неубедительными.

Более того, любое четко определенное и достаточно простое алгоритмическое предположение (подобное всем тем, что до сих пор выдвигались в соответствующих исследованиях) обладает одним существенным недостатком: этот алгоритм можно без особых усилий реализовать на современном электронном компьютере. А между тем, согласно утверждению автора такого предположения, реализация его алгоритма неизбежно вызывает реальное ощущение того или иного Мне думается, что даже самому стойкому приверженцу точки зрения будет сложно всерьез поверить, что такое вычисление — да и вообще любое вычисление, которое можно запустить на современном компьютере, работа которого основывается на современных представлениях об ИИ, — может действительно обусловить мышление хотя бы даже и в самой зачаточной степени. Так что сторонникам подобных предположений остается, по всей видимости, уповать лишь на то, что всеми мыслительными ощущениями мы обязаны не чему иному, как банальной сложности сопровождающих деятельность мозга вычислений (выполняющихся в соответствии с упомянутыми предположениями).

В связи с этим возникает еще несколько проблем, которых, насколько мне известно, всерьез пока не касался никто. Если предположить, что необходимым условием сознательной мыслительной деятельности является, главным образом, огромная сложность «соединений», формирующих в мозге сеть из взаимосвязанных нейронов и синапсов, то придется каким-то образом примириться и с тем, что сознание свойственно не всем отделам головного мозга человека в равной степени. Когда термин «мозг» употребляют без каких-либо уточнений, вполне естественно (по крайней мере, для неспециалиста) представлять себе обширные, покрытые извилинами внешние области, образующие так называемую кору головного мозга, — состоящий из серого вещества наружный слой головного мозга. В коре головного мозга содержится приблизительно сто тысяч миллионов нейронов, что и в самом деле дает ощутимый простор для формирования структур огромной сложности, однако кора — это еще далеко не весь мозг. В задней нижней части мозга находится еще один весьма важный сгусток спутанных нейронов, известный как. мозжечок (см. рис. 1.6). Мозжечок, судя по всему, неким критическим образом связан с процессом выработки двигательных навыков; его действие можно наблюдать, когда человек овладевает тем или иным движением в совершенстве, т. е. когда движение перестает требовать сознательного обдумывания, как не требует обдумывания, скажем, ходьба. Сначала, когда мы еще только учимся какому-то новому навыку, нам необходимо контролировать свои действия сознательно, и этот контроль, по-видимому, требует существенного участия коры головного мозга. Однако впоследствии, по мере того, как необходимые движения становятся «автоматическими», управление ими постепенно переходит к мозжечку и осуществляется, по большей части, бессознательно. Учитывая, что деятельность мозжечка является, по всей видимости, абсолютно бессознательной, весьма примечателен тот факт,

что количество нейронов в мозжечке может достигать половины того их количества, что содержится в коре головного мозга. Более того, именно в мозжечке располагаются такие нейроны, как клетки Пуркинье (те самые, что имеют до синаптических связей, о чем я уже упоминал в ), так что общее число связей между нейронами в мозжечке может оказаться ничуть не меньше аналогичного числа в головном мозге. Если необходимым условием возникновения сознания считать одну лишь сложность нейронной сети, то неплохо было бы выяснить, почему же сознание никак, на первый взгляд, не проявляется в деятельности мозжечка. (Несколько дополнительных замечаний на эту тему приведены в )

Разумеется, затронутые в этом разделе проблемы, с которыми приходится иметь дело сторонникам точки зрения , имеют свои аналоги и применительно к точкам зрения . Какой бы научной позиции вы ни придерживались, вам в конечном итоге все равно придется как-то решать вопрос о том, что же лежит в основе феномена сознания и как возникают В последних разделах второй части книги я попытаюсь наметить некоторые пути к пониманию сознания с точки зрения 

 

1.15. Свидетельствуют ли ограниченные возможности сегодняшнего ИИ в пользу ?

Но почему вдруг ? Чем мы реально располагаем, что можно было бы интерпретировать как прямое свидетельство в пользу точки зрения ? Представляет ли действительно сколько-нибудь серьезную альтернативу точкам зрения ? Нам необходимо постараться понять, что именно мы делаем нашим мозгом (или разумом), когда дело доходит до сознательных размышлений; я же попытаюсь убедить читателя в том, что его связанная с сознательным мышлением деятельность весьма отличается (по крайней мере, иногда) от того, что можно реализовать посредством вычислений. Приверженцы точки зрения , скорее всего, будут утверждать, что мышление осуществляется исключительно посредством «вычислений» в той или иной форме, и никак иначе, — а до тех пор, пока речь идет лишь о внешних проявлениях процесса мышления, с ними согласятся и сторонники Что же касается поборников , то они вполне могли бы согласиться с в том, что деятельность сознания должна быть феноменом невычислимым, однако при этом они будут напрочь отрицать любую возможность объяснения сознания в научных терминах. Таким образом, для поддержания точки зрения необходимо найти примеры мыслительной деятельности, не поддающиеся никакому вычислению, и, кроме того, попытаться сообразить, как подобная деятельность может оказаться результатом тех или иных физических процессов. Остаток первой части моей книги будет направлен на достижение первой цели, во второй же части я представлю свои попытки продвинуться по направлению к цели номер два.

Какой же должна быть мыслительная деятельность, чтобы ее невычислимость можно было явственно продемонстрировать? В качестве возможного пути к ответу на этот вопрос можно попытаться рассмотреть современное состояние искусственного интеллекта и постараться понять сильные и слабые стороны систем, управляемых посредством вычислений. Безусловно, сегодняшнее положение дел в области исследований ИИ может и не дать сколько-нибудь четких указаний относительно принципиально возможных достижений будущего. Даже, скажем, через пятьдесят лет ситуация вполне может оказаться совершенно отличной от той, что мы имеем сегодня. Быстрое развитие компьютерных технологий и областей их применения только за последние пятьдесят лет привело к чрезвычайно серьезным переменам. Нам, несомненно, следует быть готовыми к значительным переменам и в дальнейшем — переменам, которые, возможно, произойдут с нами очень и очень скоро. И все же в данной книге меня прежде всего будут интересовать не темпы технического развития, а некоторые фундаментальные и принципиальные ограничения, которым его достижения неминуемо оказываются подвержены. Эти ограничения останутся в силе независимо оттого, на сколько веков вперед мы устремим свой взгляд. Таким образом, свою аргументацию нам следует строить исходя из общих принципов, не предаваясь чрезмерным восторгам по поводу тех или иных сегодняшних достижений. Тем не менее, успехи и неудачи современных исследований искусственного интеллекта вполне могут содержать некоторые полезные для нас ключи, несмотря даже на тот факт, что результаты этих исследований демонстрируют на данный момент лишь очень слабое подобие того, что можно было бы назвать действительно убедительным искусственным Интеллектом, и это, безусловно, подтвердят даже самые ярые поборники идеи ИИ.

Как ни удивительно, главную неудачу современный искусственный интеллект терпит вовсе не в тех областях, где человеческий разум может вполне самостоятельно продемонстрировать поистине впечатляющую мощь — там, например, где отдельные люди-эксперты способны буквально потрясти всех окружающих какими-то своими специальными познаниями или способностью мгновенно выносить суждения, требующие крайне сложных вычислительных процедур, — а в вещах вполне «обыденных», какие на протяжении большей части своей сознательной жизни проделывают самые заурядные из представителей рода человеческого. Пока что ни один управляемый компьютером робот не может соперничать даже с малым ребенком в таком, например, простейшем деле, как сообразить, что для завершения рисунка необходим цветной карандаш, который валяется на полу в противоположном конце комнаты, после чего подойти к нему, взять и использовать по назначению. Коли уж на то пошло, даже способности муравья, проявляющиеся в выполнении повседневной муравьиной работы, намного превосходят все то, что можно реализовать с помощью самых сложных современных систем компьютерного управления. А с другой стороны, перед нами имеется поразительный пример способности компьютеров к чрезвычайно эффективным действиям — я имею в виду последние работы по созданию шахматных компьютеров. Шахматы, несомненно, представляют собой такой вид деятельности, в котором мощь человеческого интеллекта проявляется особенно ярко, хотя в полной мере эту мощь используют, к сожалению, лишь немногие. И все же современные компьютерные системы играют в шахматы необычайно хорошо и способны выиграть у большинства шахматистов-людей. Даже лучшим из шахматистов приходится сейчас нелегко, и вряд ли им удастся надолго сохранить свое теперешнее превосходство над наиболее продвинутыми компьютерами). Существует еще несколько узких областей, в которых компьютеры могут с успехом (постоянным или переменным) соперничать со специалистами-людьми. Кроме того, необходимо упомянуть и о таких видах интеллектуальной деятельности (например, о прямых численных расчетах), где способности компьютеров значительно превосходят способности людей.

Как бы то ни было, вряд ли можно утверждать, что во всех вышеперечисленных ситуациях компьютер и впрямь понимает, что именно он делает. В случае нисходящей организации причина успешной работы системы состоит не в том, что что-то такое понимает сама система, а в том, что в управляющую действиями системы программу было изначально заложено понимание, присущее программистам (или экспертам, которые наняли программистов). Что же касается восходящей организации, то не совсем ясно, есть ли здесь вообще необходимость в каком бы то ни было специфическом понимании на системном уровне либо со стороны самого устройства, либо со стороны программистов, за исключением того понимания, которое потребовалось при разработке конкретных алгоритмов, используемых устройством для улучшения качества своей работы, и того понимания, что изначально позволило создать саму концепцию возможности улучшения качества работы системы на основе накапливаемого ею опыта посредством внедрения в нее соответствующей системы обратной связи. Разумеется, не всегда возможно однозначно определить, что же на самом деле означает термин «понимание», вследствие чего кто-то может утверждать, что в его (или ее) системе обозначений такие компьютерные системы и в самом деле демонстрируют своего рода «понимание».

Однако разумно ли это? Для иллюстрации отсутствия какого бы то ни было реального понимания у современных компьютеров рассмотрим один занятный пример — шахматную позицию, приведенную на рис. 1.7 (автор: Уильям Хартстон; цитируется по статье Джейн Сеймур и Дэвида Норвуда [341 ]). В этой позиции черные имеют огромное преимущество по фигурам в виде двух ладьей и слона. И все же белые очень легко избегают поражения, просто делая ходы королем на своей стороне доски. Стена из пешек для черных фигур непреодолима, и черные ладьи или слон не представляют для белых никакой опасности. Это вполне очевидно для любого человека, который в достаточной степени знаком с правилами игры в шахматы. Но когда эту позицию (белые начинают) предложили компьютеру — самому мощному на то время шахматному компьютеру, имеющему в своем активе несколько побед над гроссмейстерами-людьми, — он тут же совершил грубейшую ошибку, взяв пешкой черную ладью, что разрушило заслон из пешек и поставило белых в безнадежно проигрышное положение!

Как мог столь искусный шахматист сделать такой очевидно глупый ход? Ответ заключается в следующем: помимо большого количества «позиций из учебника» программа содержала лишь инструкции, которые сводились исключительно к вычислению последовательности будущих ходов (на некоторую значительную глубину), позволяющей достичь максимального преимущества по фигурам. Ни на одном из этапов вычислений компьютер не обладал подлинным пониманием не только того, что может ему дать заслон из пешек, но и вообще любого из своих действий.

Любой, кто в достаточной степени представляет себе общий принцип работы компьютера или других компьютерных систем для игры в шахматы, не станет удивляться тому, что эта система терпит крах в позициях вроде той, что показана на рис. 1.7. Мы не только способны понять в шахматах что-то такое, чего не понимает ; мы, кроме того, кое-что понимаем и в процедурах (нисходящих), на которых построена вся работа , то есть мы способны как реально оценить, почему он сделал столь грубую ошибку, так и понять, почему в большинстве других случаев он может играть в шахматы настолько эффективно. Напрашивается, однако, вопрос: сможет ли или иная ИИ-система достичь когда-нибудьхоть какого-то подлинного понимания — подобного тому, каким обладаем мы сами — в шахматах или в чем-то еще? Некоторые сторонники ИИ скажут, что для обретения ИИ-системой «подлинного» понимания (что бы это ни значило) ее программа должна задействовать восходящие процедуры на гораздо более фундаментальном уровне, нежели это принято в программах теперешних шахматных компьютеров. Соответственно, в такой системе «понимание» развивалось бы постепенно по мере накопления «опыта», а не возникало бы в результате введения каких-то конкретных нисходящих алгоритмических правил. Нисходящие правила, достаточно простые и прозрачные, не способны сами по себе обеспечить вычислительную основу для подлинного понимания, поскольку само понимание этих правил позволяет нам осознать их фундаментальные ограничения.

Этот момент мы более подробно рассмотрим в главах 2 и 3. А что же в самом деле восходящие вычислительные процедуры? Могут ли они составить основу для понимания? В главе 3 я приведу рассуждения, доказывающие обратное. Пока же мы можем просто взять на заметку тот факт, что современные компьютерные системы восходящего типа никоим образом не обеспечивают замены подлинному человеческому пониманию ни в одной из важных областей интеллектуальной компетенции, требующих настоящего живого человеческого понимания и интуиции. Такую позицию, я уверен, сегодня разделяют многие. Весьма оптимистичные перспективы), время от времени выдвигаемые сторонниками идеи искусственного интеллекта и производителями экспертных систем, пока что в большинстве своем реализованы не были.

Однако в том, что касается возможных результатов развития искусственного интеллекта, мы все еще находимся в самом начале пути. Сторонники ИИ (в форме ) уверяют нас, что проявление существенных элементов понимания в поведении их систем с компьютерным управлением — всего лишь вопрос времени и, быть может, некоторых, пусть и значительных, технических усовершенствований. Несколько позднее я попробую поспорить с этим заявлением в более точных терминах, опираясь на то, что некие фундаментальные ограничения присущи любой чисто вычислительной системе, будь она нисходящей или восходящей. Не исключая возможности того, что, будучи достаточно грамотно сконструированной, такая система сможет в течение некоторого продолжительного периода времени поддерживать иллюзию обладания чем-то, подобным пониманию (как это произошло с компьютером ), я все же утверждаю, что на деле полная ее неспособность к пониманию в общем смысле этого слова непременно в конце концов обнаружится — по крайней мере, в принципе.

Для приведения точных аргументов мне придется обратиться к математике, причем я намерен показать, что к одним лишь вычислениям невозможно свести даже математическое понимание. Некоторые защитники ИИ могут счесть это весьма удивительным, ибо они утверждают), что те способности, которые сформировались в процессе эволюционного развития человека сравнительно недавно (например, способность выполнять арифметические или алгебраические вычисления), «осваиваются» компьютерами легче всего, и именно в этих областях компьютеры на настоящий момент значительно опережают «человека вычисляющего»; овладение же теми способностями, что развились в начале эволюционного пути — такими, например, как умение ходить или интерпретировать сложные визуальные сцены, — не требует практически никакого труда от человека, тогда как сегодняшние компьютеры даже при всем старании демонстрируют в этом «виде спорта» весьма посредственные результаты. Я рассуждаю несколько иначе. Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью — будь то математические вычисления, игра в шахматы или выполнение какой-либо работы по дому, — но лишь при условии, что эту деятельность можно описать в виде набора четких вычислительных правил; а вот собственно понимание, лежащее в основе этих самых вычислительных правил, оказывается феноменом, для вычисления недоступным.

 

1.16. Доказательство на основании теоремы

Гёделя

Как можем мы быть уверены в том, что вышеописанное понимание не может, в сущности, быть сведено к набору вычислительных правил? Несколько позже (в главах 2 и 3) я приведу некоторые очень серьезные доводы в пользу того, что проявления

понимания (по крайней мере, определенных его видов) невозможно достоверно моделировать посредством каких угодно вычислений — ни нисходящего, ни восходящего типа, ни любой из их комбинаций. Таким образом, за реализацию присущей человеку способности к «пониманию» должна отвечать какая-то невычислительная деятельность мозга или разума. Напомним, что термином «невычислительный» в данном контексте мы характеризуем феномен, который невозможно эффективно моделировать с помощью какого угодно компьютера, основанного на логических принципах, общих для всех современных электронных или механических вычислительных устройств. При этом термин «невычислительная активность» вовсе не предполагает невозможности описать такую активность научными и, в частности, математическими методами. Он предполагает лишь то, что точки зрения оказываются не в состоянии объяснить, каким именно образом мы выполняем все те действия, которые представляют собой результат сознательной мыслительной деятельности.

Существует, по меньшей мере, логическая возможность того, что обладающий сознанием мозг (или сознательный разум) может функционировать в соответствии с такими невычислительными законами . Однако так ли это? Представленные в следующей главе рассуждения содержат, как мне кажется, весьма четкое доказательство наличия в нашем сознательном мышлении невычислительной составляющей. Основаны эти рассуждения на знаменитой и мощной теореме математической логики, сформулированной великим логиком, чехом по происхождению, Куртом Гёделем. Для моих целей будет вполне достаточно существенно упрощенного варианта этой теоремы, который не потребует от читателя слишком обширных познаний в математике (что касается математики, то я также позаимствую кое-что из одной важной идеи, высказанной несколько позднее Аланом Тьюрингом). Любой достаточно серьезно настроенный читатель без труда разберется в моих рассуждениях. Доказательства гёделевского типа, да еще и примененные в подобном контексте, подвергаются время от времени решительным нападкам. Вследствие этого у некоторых читателей может сложиться впечатление, что мое основанное на теореме Гёделя доказательство было полностью опровергнуто. Должен заметить, что это далеко не так. За прошедшие годы действительно выдвигалось множество контраргументов. Мишенью для многих из них послужило одно из самых первых таких доказательств (направленное в поддержку ментализма и против физикализма), предложенное оксфордским философом Джоном Лукасом [245]. Опираясь на результаты теоремы Гёделя, Лукас доказывал, что мыслительные процессы невозможно воспроизвести вычислительными методами. (Подобные соображения выдвигались и ранее; см., например, [270].) Мое доказательство, пусть и построенное на том же фундаменте, выдержано все же в несколько ином духе, нежели доказательство Лукаса; кроме того, в число моих задач не входила непременная поддержка ментализма. Я думаю, что моя формулировка способна лучше противостоять различным критическим замечаниям, выдвинутым в свое время против доказательства Лукаса, и во многих отношениях выявить их несостоятельность. Ниже (в главах 2 и 3) мы подробно рассмотрим все контраргументы, которые когда-либо попадались мне на глаза. Надеюсь, что мои сопутствующие комментарии не только помогут прояснить некоторые, похоже, широко распространившиеся заблуждения относительно смысла доказательства Гёделя, но и дополнят, по-видимому, неудовлетворительно краткое рассмотрение этого вопроса, предпринятое в НРК. Я намерен показать, что большая часть этих контраргументов произрастает, в сущности, из банальных недоразумений, тогда как остальные, основанные на более или менее осмысленных и требующих детального рассмотрения возражениях, представляют собой, в лучшем случае, не более чем возможные «лазейки» в духе взглядов при этом они не дают — в чем у нас еще будет возможность убедиться — сколько-нибудь правдоподобного объяснения действительным последствиям наличия у нас способности «понимать», да и в любом случае эти лазейки не представляют особой ценности для развития идеи ИИ. Так что тем, кто по-прежнему полагает, что все внешние проявления процессов сознательного мышления можно адекватно воспроизвести вычислительными методами, в рамках положений , я могу лишь порекомендовать повнимательнее следить за предлагаемой ниже аргументацией.

 

1.17. Платонизм или мистицизм?

Критики, впрочем, могут возразить, что отдельные выводы в рамках этого доказательства Гёделя следует рассматривать не иначе как «мистические», поскольку упомянутое доказательство, судя по всему, вынуждает нас принять либо точку зрения , либо точку зрения ; подобный взгляд, разумеется, не более приемлем, нежели любая из вышеупомянутых лазеек, полученных из теоремы Гёделя. Что касается , то здесь я, вообще говоря, полностью с критиками согласен. Мои собственные причины неприятия — точки зрения, настаивающей на полном бессилии науки перед тайною разума, — проистекают из осознания того факта, что только благодаря применению научных и, в частности, математических методов был достигнут хоть какой-то реальный прогресс в понимании происходящих в окружающем нас мире процессов. Более того, если мы и располагаем какими-то достоверными сведениями о разуме, то только о том разуме, который тесно связан с конкретным физическим объектом — мозгом, — причем различным состояниям разума четко соответствуют различные физические состояния мозга. По всей видимости, с теми или иными специфическими типами физической активности мозга можно ассоциировать и психические состояния сознания. Если бы не таинственные аспекты сознания, связанные с формированием «осознания» и, быть может, с проявлениями «свободы воли», которые пока что не поддаются физическому описанию, нам бы и в голову не пришло, что для объяснения разума, являющегося по всем признакам продуктом протекающих внутри мозга физических процессов, стандартных научных методов может и не хватить.

С другой стороны, следует понимать, что наука (и, в частности, математика) и сама по себе являет нам мир, исполненный тайн. Чем глубже мы проникаем в процессе научного познания в суть вещей, тем более фундаментальные тайны открываются нашему взору. Быть может, стоит в этой связи упомянуть и о том, что физики, более непосредственно знакомые с грловоломной и непостижимой манерой, в какой реально проявляет себя материя, склонны видеть мир в менее классически механистическом свете, нежели биологи. В главе 5 мы поговорим о некоторых наиболее таинственных аспектах квантового поведения, обнаруженных относительно недавно. Возможно, для полного «охвата» тайны разума нам придется несколько расширить границы того, что мы в настоящее время называем наукой, однако я не вижу причин напрочь отказываться от тех методов, которые так замечательно служили нам до сих пор. Таким образом, если гёделевские соображения подталкивают нас к принятию точки зрения в том или ином ее виде (а я полагаю, что так оно и есть), то нам поневоле придется принять и некоторые другие ее следствия. Иными словами, следуя этим путем, мы приходим, ни много ни мало, к объективному идеализму по Платону. Согласно учению Платона, математические концепции и математические истины существуют в их собственном, вполне реальном мире, в котором отсутствует течение времени и который не имеет физического местонахождения. Мир Платона — это идеальный мир совершенных форм, отличный от физического мира, но являющийся основой для его понимания. Он, кроме того, никак не связан с нашими несовершенными мысленными построениями, однако человеческий разум способен получить в некотором смысле непосредственный доступ в это платоново царство благодаря способности «осознавать» математические формы и рассуждать о них. Нашему «платоническому» восприятию, как вскоре выяснится, может иногда поспособствовать вычисление, однако в общем это восприятие вычислением не ограничено. Согласно такому платоническому подходу, именно способность «осознавать» математические концепции дает разуму мощь, далеко превосходящую все, чего можно добиться от устройства, работа которого основывается исключительно на вычислении.

 

1.18. Почему именно математическое понимание?

Все эти благоглупости, конечно, очень (или не очень) замечательны — так, несомненно, уже ворчат иные читатели. Однако какое отношение имеют все эти замысловатые проблемы математики и философии математики к большинству вопросов, непосредственно касающихся, например, искусственного интеллекта? В самом деле, многие философы и поборники ИИ придерживаются достаточно разумного мнения, суть которого сводится к тому, что теорема Гёделя, безусловно, имеет огромное значение в своем исходном контексте, т. е. в области математической логики, однако в отношении ИИ или философии разума актуальность ее, в лучшем случае, весьма и весьма ограничена. В конце концов, не так уж и часто мыслительная деятельность человека оказывается направлена на решение вопросов, относящихся к первоначальной области применимости рассуждений Гёделя — аксиоматическим основам математики. На это возражение я бы ответил так: но ведь практически всегда мыслительная деятельность человека требует участия сознания и понимания. Рассуждение же Гёделя я использую для того, чтобы показать, что человеческое понимание нельзя свести к алгоритмическим процессам. Если мне удастся показать справедливость этого утверждения в каком-либо конкретном контексте, то этого будет вполне достаточно. Продемонстрировав, что понимание каких-то математических процедур не поддается описанию с помощью вычислительных методов, мы тем самым докажем, что в нашем разуме происходит-таки что-то такое, что невозможно вычислить. А если так, то напрашивается вполне естественный вывод: невычислительная активность должна быть присуща и многим другим аспектам мыслительной деятельности. Вот и все, путь свободен!

Может показаться, что представленное в главе 2 математическое доказательство, устанавливающее необходимую нам форму теоремы Гёделя, не имеет прямого отношения к большинству аспектов сознания. В самом деле: что общего может быть у демонстрации невычислимости феномена понимания на примере определенных типов математических суждений с восприятием, например, красного цвета? Да и в большинстве других аспектов сознания математические соображения, похоже, не играют явно выраженной роли. К примеру, даже математики, как правило, не думают о математике, когда спят и видят сны! Судя по всему, сны видят и собаки, причем есть основания полагать, что они, до некоторой степени, осознают, что видят сон; и я склонен думать, что они наверняка осознают и происходящее с ними во время бодрствования. Однако собаки математикой не занимаются. Бесспорно, математические размышления — далеко не единственная деятельность живого организма, требующая участия сознания. Скажем больше: эта деятельность в высшей степени специализирована и характерна лишь для человека'. (И даже более того, я встречал циников, которые уверяли меня, что упомянутая деятельность характерна лишь для определенной, чрезвычайно редкой разновидности людей.) Феномен же сознания наблюдается повсеместно и присущ мыслительной деятельности как человека, так и большинства нечеловеческих форм жизни; сознанием, безусловно, в равной степени обладают и люди, далекие от математики, и математики-профессионалы, причем даже тогда, когда они математикой не занимаются (т. е. большую часть своей жизни). Математическое мышление составляет очень и очень малую область сознательной деятельности вообще, практикует его очень и очень незначительное меньшинство обладающих сознанием существ, да и то на протяжении очень и очень ограниченной части их сознательной жизни.

Почему же в таком случае я решил рассмотреть вопрос сознания прежде всего в математическом контексте? Причина заключается в том, что только в математических рамках мы можем рассчитывать на возможность хоть сколько-нибудь строгой демонстрации непременной невычислимости, по крайней мере, некоторой части сознательной деятельности. Вопрос вычислимости по самой своей природе является, безусловно, математическим. Нельзя ожидать, что нам удастся дать хоть какое-то «доказательство» невычислимости того или иного процесса, не обратившись при этом к математике. Я хочу убедить читателя в том, что все, что мы делаем нашим мозгом или разумом в процессе понимания математического суждения, существенно отличается от того, чего мы можем добиться от какого угодно компьютера; если мне это удастся, то читателю будет намного легче оценить роль невычислительных процессов в сознательном мышлении вообще.

А разве не очевидно, возразят мне, что восприятие того же красного цвета никак не может быть вызвано просто выполнением какого бы то ни было вычисления. К чему вообще утруждать себя какими-то ненужными математическими демонстрациями, когда и без того совершенно ясно, что — т. е. субъективные ощущения — никак не связаны с вычислениями? Один из ответов заключается в том, что такое доказательство от «очевидного» (как бы благожелательно я ни относился к подобному способу доказательства) применимо только к пассивным аспектам сознания. Как и китайскую комнату Серла, его можно представить в качестве аргумента против точки зрения , а вот между разницы для него не существует.

Более того, мне представляется крайне уместным побить функционалистов вместе с их вычислительной моделью (т. е. точкой зрения ), так сказать, на их собственном поле; ведь это именно функционалисты настаивают на том, что все qualia на самом деле должны быть так или иначе обусловлены банальным выполнением соответствующих вычислений, невзирая на то, сколь невероятной такая картина может показаться на первый взгляд. Ибо, аргументируют они, что же еще можем мы эффективно делать своим мозгом, как не выполнять те или иные вычисления? Для чего вообще нужен мозг, если не в качестве своеобразной системы управления вычислениями — да, чрезвычайно сложными, но все же вычислениями? Какие бы «ощущения осознания» ни пробуждались в нас в результате той или иной функциональной активности мозга, эти ощущения, согласно функци-оналистской модели, непременно являются результатом некоторой вычислительной процедуры. Функционалисты любят упрекать тех, кто не признает за вычислительной моделью способности объяснить любые проявления активности мозга, включая и сознание, в склонности к мистицизму. (Надо понимать так, что единственной альтернативой точки зрения .)

Во второй части книги я намерен привести несколько частных предположений относительно того, что еще может вполне эффективно делать мозг, допускающий научное описание. Не стану отрицать, некоторые «конструктивные» моменты моего доказательства являются чисто умозрительными. И все же я полагаю, что мои доводы в пользу невычислимости хотя бы некоторых мыслительных процессов весьма убедительны; а для того, чтобы эта убедительность переросла в неотразимость, их следует применить к математическому мышлению.

 

1.19. Какое отношение имеет теорема Гёделя к «бытовым» действиям?

Допустим однако, что мы все уже согласны с тем, что при формировании осознанных математических суждений и получении осознанных же математических решений в нашем мозге действительно происходит что-то невычислимое. Каким образом это поможет нам понять причины ограниченных способностей роботов, которые, как я упоминал ранее, значительно хуже справляются с элементарными, «бытовыми», действиями, нежели со сложными задачами, для выполнения которых требуются высококвалифицированные специалисты-люди? На первый взгляд, создается впечатление, что мои выводы в корне противоположны тем, к которым придет всякий здравомыслящий человек, исходя из известных ограничений искусственного интеллекта — по крайней мере, сегодняшних ограничений. Ибо многим почему-то кажется, что я утверждаю, будто невычислимое поведение должно быть связано скорее с пониманием крайне сложных областей математики, а никак не с обыденным, бытовым поведением. Это не так. Я утверждаю лишь, что пониманию сопутствуют невычислимые процессы одинаковой природы, вне зависимости оттого, идет ли речь о подлинно математическом восприятии, скажем, бесконечного множества натуральных чисел или всего лишь об осознании того факта, что предметом удлиненной формы можно подпереть открытое окно, о понимании того, какие именно манипуляции следует произвести с куском веревки для того, чтобы привязать или, напротив, отвязать уже привязанное животное, о постижении смысла слов «счастье», «битва» или «завтра» и, наконец, о логическом умозаключении относительно вероятного местонахождения правой ноги Авраама Линкольна, если известно, что левая его нога пребывает в настоящий момент в Вашингтоне, — я привел здесь некоторые из примеров, оказавшихся на удивление мучительными для одной реально существующей ИИ-системы! Такого рода невычислимые процессы лежат в основе всякой деятельности, результатом которой является непосредственное осознание чего-либо. Именно это осознание позволяет нам визуализировать геометрию движения деревянного бруска, топологические свойства куска веревки или же «связность» Авраама Линкольна. Оно также позволяет нам получить до некоторой степени прямой доступ к опыту другого человека, с помощью чего мы можем «узнать», что этот другой, скорее всего, подразумевает под такими словами, как «счастье», «битва» и «завтра», несмотря даже на то, что предлагаемые в процессе общения объяснения зачастую оказываются недостаточно адекватными. Передать «смысл» слов от человека к человеку все же возможно, однако не с помощью объяснений различной степени адекватности, а лишь благодаря тому, что собеседник уже, как правило, имеет в сознании некий общий образ возможного смысла этих слов (т. е. «осознает» их), так что даже очень неадекватных объяснений обычно бывает вполне достаточно для того, чтобы человек смог «уловить» верный смысл. Именно наличие такого общего «осознания» делает возможным общение между людьми. И именно этот факт ставит неразумного, управляемого компьютером робота в крайне невыгодное положение. (В самом деле, уже самый смысл понятия «смысл слова» изначально воспринимается нами как нечто само собой разумеющееся, и поэто му совершенно непонятно, каким образом такое понятие можно сколько-нибудь адекватно описать нашему неразумному роботу.) Смысл можно передать лишь от человека к человеку, потому что все люди имеют схожий жизненный опыт или аналогичное внутреннее ощущение «природы вещей». Можно представить «жизненный опыт» в виде своеобразного хранилища, в которое складывается память обо всем, что происходит с человеком в течение жизни, и предположить, что нашего робота не так уж и сложно таким хранилищем оснастить. Однако я утверждаю, что это не так; ключевым моментом здесь является то, что рассматриваемый субъект, будь то человек или робот, должен свой жизненный опыт осознавать.

Что же заставляет меня утверждать, будто упомянутое осознание, что бы оно из себя ни представляло, должно быть невычислимым — иначе говоря, таким, что его не сможет ни достичь, ни хотя бы воспроизвести ни один робот, управляемый компьютером, построенным исключительно на базе стандартных логических концепций машины Тьюринга (или эквивалентной ей) нисходящего либо восходящего типа? Именно здесь и играют решающую роль гёделевские соображения. Вряд ли мы в настоящее время можем многое сказать об «осознании», например, красного цвета; а вот относительно осознания бесконечности множества натуральных чисел кое-что определенное нам таки известно. Это такое «осознание», благодаря которому ребенок «знает», что означают слова «ноль», «один», «два», «три», «четыре» и т. д. и что следует понимать под бесконечностью этой последовательности, хотя объяснения ему были даны до нелепости ограниченные и, на первый взгляд, к делу почти не относящиеся, на примере нескольких бананов и апельсинов. Из таких частных примеров ребенок и в самом деле способен вывести абстрактное понятие числа «три». Более того, он также оказывается в состоянии понять, что это понятие является лишь звеном в бесконечной цепочке похожих понятий («четыре», «пять», «шесть» и т.д.). В некотором платоническом смысле ребенок изначально «знает», что такое натуральные числа.

Возможно, кто-то усмотрит здесь некий налет мистики, однако в действительности мистика здесь не при чем. Для понимания последующих рассуждений крайне важно отличать такое платоническое знание от мистицизма. Понятия, «известные» нам в платоническом смысле, суть вещи для нас «очевидные»: вещи, которые сводятся к воспринятому когда-то «здравому смыслу», — при этом мы не можем охарактеризовать эти понятия во всей их полноте посредством вычислительных правил. Действительно — и это станет ясно из дальнейших рассуждений, связанных с доказательством Гёделя, — не существует способа целиком и полностью охарактеризовать свойства натуральных чисел на основе лишь таких правил. А как же тогда описания числа через яблоки или бананы дают ребенку понять, что означают слова «три дня», и откуда ему знать, что смысл абстрактного понятия числа «три» здесь совершенно тот же, что и в словах «три апельсина»? Разумеется, такое понимание иногда приходит к ребенку далеко не сразу, и на первых порах он, бывает, ошибается, однако суть не в этом. Суть в том, что подобное осознание вообще возможно. Абстрактное понятие числа «три», равно как и представление о том, что существует бесконечная последовательность аналогичных понятий — собственно последовательность натуральных чисел, — и в самом деле вполне доступно человеческому пониманию, однако, повторяю, лишь через осознание.

Я утверждаю, что точно так же мы не пользуемся вычислительными правилами при визуализации движений деревянного бруска, куска веревки или Авраама Линкольна. Вообще говоря, существуют весьма эффективные компьютерные модели движения твердого тела — например, деревянного бруска. С их помощью можно осуществлять моделирование такого движения с точностью и достоверностью, обычно недостижимыми при непосредственной визуализации. Аналогично, вычислительными методами можно моделировать и движение веревки или струны, хотя такое моделирование почему-то оказывается несколько более сложным по сравнению с моделированием движения твердого тела. (Отчасти это связано с тем, что для описания положения «математической струны» необходимо определить бесконечно много параметров, тогда как положение твердого тела описывается всего шестью.) Существуют компьютерные алгоритмы для определения «заузленности» веревки, однако они в корне отличаются от алгоритмов, описывающих движение твердого тела (и не очень эффективны в вычислительном отношении). Любое воспроизведение с помощью компьютера внешнего облика Авраама Линкольна, безусловно, представляет собой еще более сложную задачу. Во всяком случае, дело не в том, что визуализация чего-либо человеком «лучше» или «хуже» компьютерного моделирования, просто это вещи совершенно различные.

Важный момент, как мне кажется, заключается в том, что визуализация содержит некий элемент оценки того, что человек видит, то есть сопровождается пониманием. Чтобы проиллюстрировать, что я имею в виду, давайте рассмотрим одно элементарное арифметическое правило, а именно: для любых двух натуральных чисел (т.е. неотрицательных целых чисел 0, 1, 2, 3, 4,...) а и b справедливо следующее равенство:

Следует пояснить, что это высказывание не является пустым, хотя части уравнения и имеют различный смысл. Запись слева означает совокупность а групп по b объектов в каждой; справа — b групп по а объектов в каждой. В частном случае, например, при  запись можно представить следующим рядом точек:

в то время как для имеем

Общее число точек в каждом случае одинаково, следовательно, справедливо равенство 

В истинности этого равенства можно удостовериться, представив зрительно матрицу

Читая матрицу по строкам, можно сказать, что в ней три строки, каждая из которых содержит по пять точек, что соответствует числуv . Однако если эту же матрицу прочесть по столбцам, то получится пять столбцов по три точки в каждом, что соответствует числу . Равенство этих чисел очевидно, поскольку речь в каждом случае идет об одной и той же прямоугольной матрице, просто мы ее по-разному читаем. (Есть и альтернативный вариант: мы можем мысленно повернуть изображение на прямой угол и убедиться в том, что матрица, соответствующая числу , содержит то же количество элементов, что и матрица, соответствующая числу .)

Важный момент описанной визуализации заключается в том, что она непосредственно дает нам нечто гораздо более общее, чем просто частное численное равенство . Иными словами, в конкретных числовых значениях , участвующих в данной процедуре, нет ничего особенного. Полученное правило будет применимо, даже если, скажем, , а b = 50 000123 555, и мы с уверенностью можем утверждать, что  несмотря на то, что у нас нет ни малейшей возможности сколько-нибудь точно представить себе визуально прямоугольную матрицу такого размера (да и ни один современный компьютер не сможет перечислить все ее элементы). Мы вполне можем заключить, что вышеприведенное равенство должно быть истинным — или что истинным должно быть равенство общего вида  — на основании, в сущности, той же самой визуализации, которую мы применяли для конкретного случая Нужно просто несколько «размыть» мысленно действительное количество строк и столбцов рассматриваемой матрицы, и равенство становится очевидным.

Я вовсе не хочу сказать, что все математические отношения можно с помощью верной визуализации непосредственно постигать как «очевидные», или же что их просто можно в любом случае постичь каким-то иным способом, основанным непосредственно на интуиции. Это далеко не так. Для уверенного понимания некоторых математических отношений необходимо строить весьма длинные цепочки умозаключений. Цель математического доказательства, по сути дела, в этом и заключается — мы строим цепочки умозаключений таким образом, чтобы на каждом этапе получать утверждение, допускающее «очевидное» понимание. Как следствие, конечной точкой умозаключения должно оказаться суждение, которое необходимо принимать как истинное, пусть даже оно само по себе вовсе и не очевидно.

Кое-кто, наверное, уже вообразил, что в таком случае можно раз и навсегда составить список всех «возможных» этапов умозаключений и тогда всякое доказательство можно будет свести к вычислению, т. е. к простым механическим манипуляциям полученными очевидными этапами. Доказательство Гёделя  как раз и демонстрирует невозможность реализации такой процедуры. Нельзя совершенно избавиться от необходимости в новых «очевидно понимаемых» отношениях. Таким образом, математическое понимание никоим образом не сводится к бездумному вычислению.

 

1.20. Мысленная визуализация и виртуальная

реальность

Интуитивные математические процедуры, описанные в  имеют весьма ярко выраженный специфический геометрический характер. В математических доказательствах применяются и многие другие типы интуитивных процедур, причем некоторые из них весьма далеки от «геометричности». Однако, как показывает практика, геометрические интуитивные представления чаще всего дают более глубокое математическое понимание. Полагаю, было бы весьма полезно выяснить, какие же именно физические процессы происходят в нашем мозге, когда мы визуализируем что-либо геометрически. Начнем хотя бы с того, что никакой логической необходимости в том, чтобы непосредственным результатом этих процессов было «геометрическое отражение» визуализируемого объекта, по сути дела, не существует. Как мы увидим далее, здесь может получиться нечто совсем иное.

Здесь уместно провести аналогию с феноменом, именуемым «виртуальной реальностью». Феномен этот, согласно распространенному мнению, имеет самое прямое отношение к теме «визуализации». Методы виртуальной реальности) позволяют создать компьютерную модель какой-либо не существующей в природе структуры, — например, здания на стадии архитектурного проекта, — затем модель проецируется в глаз наблюдателя-человека, который, предположительно, воспринимает ее как «реальное» здание. Совершая движения глазами, головой или, может быть, ногами, словно прогуливаясь вокруг демонстрируемого ему здания, наблюдатель может разглядывать его с разных сторон — точно так же, как если бы здание действительно было реальным (см. рис. 1.8). Согласно некоторым предположениям, выполняемые мозгом в процессе сознательной визуализации операции (какой бы ни была их истинная природа) аналогичны вычислениям, производимым при построении такой виртуальной модели. В самом деле, мысленно осматривая какую-то реально существующую неподвижную структуру, человек, по всей видимости, создает в уме некую модель, которая остается неизменной, несмотря на постоянные движения его головы, глаз и тела, приводящие к непрерывной смене образов, возникающих на сетчатке его глаз. Такие поправки на движения тела играют весьма существенную роль при построении виртуальной реальности, и высказывались предположения в том смысле, что нечто подобное должно происходить и при создании «мысленных моделей», представляющих собой результаты актов визуализации. Такие вычисления, разумеется, вовсе не обязаны иметь целью воспроизведение реальной геометрической структуры моделируемой конструкции (или ее «отражение»). Сторонникам точки зрения  в таком случае пришлось бы рассматривать сознательную визуализацию как результат своего рода численного моделирования окружающего мира в голове человека. Я же полагаю, что всякий раз, когда мы сознательно воспринимаем ту или иную визуальную сцену, сопровождающее этот процесс понимание представляет собой нечто, существенно отличное от моделирования мира методами вычислительного характера.

Можно также предположить, что внутри мозга функционирует нечто вроде «аналогового компьютера», в котором моделирование внешнего мира реализуется не с помощью цифровых вычислений, как в современных электронных компьютерах, а с помощью некоторой внутренней структуры, физическое поведение которой каким-то однозначным образом отражает поведение моделируемой внешней системы. Допустим, например, что нам необходимо аналоговое устройство для моделирования движений некоторого внешнего твердого тела. Для создания такого устройства мы, очевидно, воспользуемся весьма простым и естественным способом. Мы отыщем внутри системы реальное физическое тело той же формы (но меньшего размера), что и моделируемый внешний объект; я, разумеется, ни в коем случае не утверждаю, что данная конкретная модель имеет какое бы то ни было прямое отношение к тому, что происходит внутри мозга. Движения упомянутого «внутреннего» тела можно рассматривать с разных сторон, т. е. в том, что касается внешних проявлений, аналоговая модель оказывается очень похожа на модель, полученную с помощью вычислительных методов. Можно даже создать на основе такой модели систему «виртуальной реальности», в которой вместо целиком вычислительной модели рассматриваемой структуры будет действовать ее реальная физическая модель, отличающаяся от моделируемого «реального» объекта только размерами.

В общем случае аналоговое моделирование вовсе не обязано быть столь прямолинейным и примитивным. Вместо физического расстояния можно использовать в качестве параметра, например, электрический потенциал и т. п. Следует только удостовериться в том, что физические законы, управляющие внутренней структурой, в точности совпадают с физическими законами, которым подчиняется внешняя, моделируемая, структура. При этом нет никакой необходимости в том, чтобы внутренняя структура была похожа на внешнюю («отражала» ее) каким-либо очевидным образом.

Способны ли аналоговые устройства достичь результатов, недоступных для чисто вычислительного моделирования? Как уже упоминалось в современная физика не дает никаких оснований полагать, что с помощью аналогового моделирования можно добиться чего-то такого, что принципиально неосуществимо при моделировании цифровом. Иными словами, если мы допускаем, что построение мысленных образов обусловлено какими-то невычислимыми процессами, то это означает, что объяснение данному феномену следует искать за пределами известной нам физики.

 

1.21. Является ли невычислимым математическое

воображение?

Говоря о мысленной визуализации, мы ни разу не указали явно на невозможность воспроизведения этого процесса вычислительным путем. Даже если визуализация действительно осуществляется посредством какой-то внутренней аналоговой системы, что мешает нам предположить, что должна существовать, по крайней мере, возможность смоделировать поведение такого аналогового устройства?

Дело в том, что «предметом» рассматриваемой выше «визуализации» является «визуальное» в буквальном смысле этого слова, т. е. мысленные образы, соответствующие, как нам представляется, сигналам, поступающим в мозг от глаз. В общем же случае мысленные образы вовсе не обязательно носят такой буквально «визуальный» характер — например, те, что возникают, когда мы понимаем смысл какого-то абстрактного слова или припоминаем музыкальную фразу. Согласитесь, что мысленные образы человека, слепого от рождения, вряд ли могут иметь прямое отношение к сигналам, которые его мозг получает от глаз. Иными словами, под «визуализацией» мы будем в дальнейшем подразумевать скорее процессы, связанные с «осознанием» вообще, нежели те, что имеют непосредственное отношение к системе органов зрения. Честно говоря, мне не известен ни один довод, непосредственно указывающий на вычислительную (или какую-либо иную) природу нашей способности к визуализации именно в буквальном смысле этого слова. Моя же убежденность в том, что процессы «буквальной» визуализации действительно являются невычислимыми, проистекает из явно невычислительного характера других видов осознания. Не совсем понятно, каким образом можно произвести прямое доказательство невычислимости исключительно для геометрической визуализации, однако если бы удалось убедительно доказать невычислимость хотя бы некоторых форм осмысленного осознания, то такое доказательство дало бы, по меньшей мере, серьезные основания полагать, что вид осознания, ответственный за геометрическую визуализацию, также должен иметь невычислительный характер. По-видимому, нет особой необходимости проводить четкую границу между различными проявлениями феномена сознательного понимания.

Переходя от общего к частному, я утверждаю, что наше понимание, например, свойств натуральных чисел (0, 1, 2, 3, 4,...) носит явно невычислительный характер. (Можно даже сказать, что само понятие натурального числа и есть, в некотором смысле, форма негеометрической «визуализации».) В воспользовавшись упрощенным вариантом теоремы Гёделя (см. пояснение к возражению Q15), я покажу, что это понимание невозможно описать каким бы то ни было конечным набором правил, а значит, невозможно и воспроизвести с помощью вычислительных методов. Время от времени нас радуют сообщениями о том, что ту или иную компьютерную систему «обучили» «пониманию» концепции натурального числа. Однако, как мы вскоре увидим, этого просто не может быть. Именно осознание того, что в действительности может означать слово «число», дает нам возможность верно понять заключенную в нем идею. А располагая верным пониманием, мы — по крайней мере, в принципе — можем давать верные ответы на целый ряд вопросов о числах, буде нам таковые зададут, в то время как ни один конечный набор правил этого обеспечить не в состоянии. Имея в своем распоряжении одни только правила при полном отсутствии непосредственного осознания, управляемый компьютером робот (такой, например, как «Deep Thought»; см. ) неизбежно окажется лишен тех способностей, в которых ни один из людей никаких ограничений не испытывает; хотя если снабдить робота достаточно умными правилами поведения, то он, возможно, поразит наше воображение выдающимися интеллектуальными подвигами, многие из которых далеко превзойдут способности обычного человека в каких-то конкретных, достаточно узкоспециальных областях. Возможно даже, что ему удастся на некоторое время одурачить нас, и мы поверим, что и он способен на осознание.

Следует отметить, что всякий раз, как мы получаем действительно эффективную цифровую (или аналоговую) компьютерную модель какой-либо внешней системы, это почти всегда происходит благодаря глубокому пониманию человеком тех или иных основополагающих математических идей. Взять хотя бы цифровую модель геометрического движения твердого тела. Выполняемые при таком моделировании вычисления опираются, главным образом, на открытия великих мыслителей семнадцатого века — таких, например, как французские математики Декарт, Ферма и Дезарг, — которым мы обязаны идеями системы координат и проективной геометрии. Существуют и модели, описывающие движение куска веревки или струны. Как выясняется, геометрические идеи, необходимые для понимания особенностей поведения струны — ее так называемой «заузленности», — весьма сложны и относительно молоды. Большинство фундаментальных открытий в этой области были сделаны только в двадцатом веке. Каждый из нас без особого труда способен экспериментальным путем — т. е. посредством несложных манипуляций руками и приложения некоторого здравого смысла — убедиться в наличии либо отсутствии на замкнутой, но спутанной веревочной петле узлов; вычислительные же алгоритмы для достижения того же результата оказываются на удивление сложными и малоэффективными.

Таким образом, эффективное цифровое моделирование таких процессов является в основе своей нисходящим и во многом определяется пониманием и интуитивными прозрениями человека. Вероятность того, что в человеческом мозге при визуализации происходит нечто подобное, очень и очень невелика. Более правдоподобным представляется предположение о том, что существенный вклад в этот процесс вносят те или иные восходящие процедуры, а воспроизводимые в результате «визуальные образы» требуют предварительного накопления немалого «опыта». Я, впрочем, не слышал о сколько-нибудь серьезных исследованиях этого вопроса именно с точки зрения восходящих процедур (например, о разработках искусственных нейронных сетей). По всей видимости, подход, целиком основанный на процедурах восходящего типа, даст весьма скудные результаты. Сомневаюсь, что можно построить более или менее удачную модель геометрического движения твердого тела или топологических особенностей движения куска струны при отсутствии подлинного понимания обусловливающих эти движения законов.

Какие же физические процессы следует считать ответственными за осознание — за осознание, которое, судя по всему, необходимо для всякого подлинного понимания? Действительно ли оно не допускает численного моделирования, как того требует точка зрения ? Можно ли, в таком случае, надеяться на какое бы то ни было постижение этого предполагаемого физического процесса — хотя бы в принципе? Думаю, что можно, и более чем уверен, что точка зрения представляет собой подлинно научное допущение — просто нужно приготовиться к тому, что наши научные критерии и методы, возможно, претерпят не слишком заметные, но весьма существенные изменения. Нужно быть готовым к тому, что объекты наших исследований будут принимать самые неожиданные формы и возникать в таких областях подлинно научного знания, которые, на первый взгляд, никакого отношения к делу не имеют. Читателя, который намерен продолжить чтение этой книги, я прошу сохранять открытость восприятия и вместе с тем внимательно следить за рассуждениями и представляемыми научными свидетельствами, даже если они вдруг покажутся ему несколько сомнительными с точки зрения здравого смысла. Будьте готовы немного поразмыслить над предлагаемыми доводами, а я, в свою очередь, приложу все усилия к изложению их в максимально доступном виде. Уверен, что, настроившись подобным образом, мы с вами преодолеем все преграды.

В оставшихся главах первой части я не буду касаться физики и возможных видов биологической активности, которые способны обусловить невычислимость, требуемую точкой зрения . Этими предметами мы займемся во второй части книги. Для начала нам предстоит решить вопрос об общей целесообразности поисков невычислимых процессов. Пока что вся целесообразность проистекает лишь из моей уверенности в том, что при сознательном понимании мы действительно выполняем какие-то невычислимые операции. Эту уверенность необходимо обосновать, для чего нам придется обратиться к математике.

 

Примечания

1.   См., в частности, [161], [262], [266].

2.   Моравек [266] основывает свои доводы в пользу такого срока на том, какая, по его мнению, часть коры головного мозга успешно реализована в виде модели (речь, в основном, идет о нейронах, расположенных в сетчатке), и на оценке темпов развития компьютерной технологии в ближайшем будущем. Любопытно, что к началу 1994 года он своего мнения не изменил; см. [267].

3.   Эти четыре точки зрения были подробно описаны, например, в [214], с. 252 (следует, впрочем, отметить, что условие, называемое автором статьи «тезисом Черча—Тьюринга», является, по своей сути, скорее «тезисом Тьюринга» (в том смысле, в каком я употребляю этот термин в § 1.6), нежели «тезисом Черча»).

4.   Например, Д.Деннет, Д. Хофштадтер,  М. Мински,  X. Моравек, Г. Саймон; подробнее о терминах можно прочесть в [339], [242].

5.   См. [266].

6.   [368]; см. также НРК, с. 5-14.

7.   См. [339], [340].

8.   Вопрос осложняется тем, что современная физика рассматривает, по большей части, непрерывные, а не дискретные(цифровые) процессы. Самый смысл термина «вычислимость» в данном контексте можно трактовать по-разному. С некоторыми рассуждениями на данную тему можно ознакомиться в [311], [345], [312], [313], [314], [315], [29], [326], [327]. К этому вопросу я еще вернусь в 

9.   Этой замечательной фразой я обязан диктору ВВС Radio 4, ведущему программу «Мысль дня».

10. Исследования в области создания ИИ начались в 1950-е годы с весьма успешного применения сравнительно элементарных нисходящих процедур (например, Грей Уолтер, 1953). Распознающий образы «перцептрон» Фрэнка Розенблатта [322] стал в 1959 году первым удачным «связным» устройством (искусственной нейронной сетью), вызвав тем самым значительный интерес к схемам восходящего типа. В 1969 году Марвин Мински и Сеймур Пейперт указали на некоторые существенные ограничения, присущие данному типу восходящей организации (см. [263]). Способ обойти эти ограничения предложил некоторое время спустя Хопфилд [206], и в настоящий момент искусственными устройствами, функционирующими по типу нейронной сети, активно занимаются ученые всего мира. (О применении таких устройств, например, в физике высоких энергий см. [19] и [141].) Что касается ИИ нисходящего типа, то здесь важными вехами стали работы Джона Маккарти [247] и Алана Ньюэлла в сотрудничестве с Гербертом Саймоном [271]. Впечатляющее изложение истории исследований проблемы ИИ можно найти в [123]. Из прочей литературы порекомендую [174], [15] (относительно недавние размышления о процедурах и перспективах ИИ); [97] (классическая критика идеи ИИ); [139] (свежий взгляд на проблему от пионера ИИ); также см. статьи в сборниках[40] и [220].

11.   Описание лямбда-исчисления см. в [52] и [222].

12.   Из различных публикаций, посвященных данной проблематике, могу порекомендовать, например, [311], [345], [315], [29]. Вопрос о функционировании мозга в связи с упомянутыми проблемами рассмотрен, в частности, в [325].

13.   В действительности Роберт Бергер доказал, что общего алгоритмического решения не имеет лишь задача о замощении плоскости плитками Вана. Плитки Вана (названные так в честь математика Хао Вана) представляют собой единичные квадраты с окрашенными краями; при замощении цвета соседних плиток должны совпадать, сами же плитки при этом нельзя ни вращать, ни переворачивать. Впрочем, для любого набора плиток Вана несложно составить такой набор полиомино, которым можно будет замостить плоскость тогда и только тогда, когда ее можно замостить соответствующим набором плиток Вана. Таким образом, неразрешимость вычислительными методами задачи о замощении плоскости набором полиомино непосредственно следует из неразрешимости задачи о замощении плоскости набором плиток Вана.

В связи с задачей о замощении плоскости полиомино следует отметить, что если каким-либо набором полиомино не удается замостить плоскость, то этот факт вполне возможно установить вычислительным путем (точно так же, как мы можем предсказать остановку машины Тьюринга или убедиться в наличии решения у системы диофантовых уравнений), нужно лишь попытаться замостить плитками данного набора квадратную область размера п х п (последовательно увеличивая значение п); замостить всю плоскость не удастся уже при некотором конечном значении п. Алгоритмическим путем невозможно установить как раз те случаи, когда данным набором плиток можно-таки замостить плоскость.

14.   О некоторых чересчур оптимистичных прогнозах относительно ИИ можно прочесть в [ 123].

15.   Своим знакомством с этими вопросами я обязан очень многим людям, среди которых хочу особо поблагодарить Ли Левингера. Замечательное исследование связи современной физики и вычислительных методов с проблемами человеческого поведения можно найти в книге [199].

16.   Сломен [343], например, пеняет мне на то, что в НРК я слишком часто прибегаю к такому неопределенному термину, как «сознание», в то время как сам он весьма свободно оперирует еще более неопределенным (на мой взгляд) термином «разум»!

17.   См. [339], [340].

18.   См. статью Серла [339] (ее также можно найти в сборнике [202], с. 372). Мне, правда, не совсем ясно, к какой точке зрения Серл склонился бы сейчас, к В или все же к В.

19.   Занимательное рассмотрение подобного предположения представлено в [201]; см. также НРК, с. 21-22.

20.   Суть понятия «алгоритмической сложности» доступным языком изложена в [45].

21.   См. [207].

22.   См. [123].

23.   См..например,[267].

24.   О доказательстве Лукаса см. [319], [344], [24], [162], [163], [235], [236], [201], [37]; см. также [246]. Что касается моей версии, кратко представленной в НРК, с. 416—418, то где только ее не критиковали: см., в особенности, [343] и многочисленные статьи в Behavioral and Brain Sciences: [36], [42], [46], [72], [73], [79], [96], [153], [198], [219], [250], [249], [252], [268], [306], [323], [365], [385]; мои ответы на критику см. в [291 ], [297] и [ 177]; см. также [94], [293].

25.   Примеры взяты из какой-то английской телевизионной программы; возможно, из «Машины мечты» (The Dream Machine, декабрь 1991 г.) — четвертой из цикла программ ВВС «Мыслящая машина» (The Thinking Machine). О последних достижениях в области «искусственного понимания», а в особенности, о захватывающем проекте Дугласа Лената «CYC» можно прочесть в [123].

26.   Весьма живо и популярно все это описано в [388].

27.   Подобное предположение выдвинул, например, Ричард Доукинс в своих «Рождественских лекциях» (ВВС, 1992 г.).

28.   См., например, рассказ Фридмена [123] о работе Лената и других исследователей в этом направлении.

 

 

2
ГЕДЕЛЕВСКОЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО

2.1. Теорема Гёделя и машины Тьюринга

В наиболее чистом виде мыслительные процессы проявляются в сфере математики. Если же мышление сводится к выполнению тех или иных вычислений, то математическое мышление, по всей видимости, должно обладать этим свойством в наибольшей степени. Однако, как это ни удивительно, в действительности все происходит с точностью до наоборот. Именно математика дает нам самое явное свидетельство тому, что процессы сознательного мышления включают в себя нечто, не доступное вычислению. Возможно, это покажется парадоксальным, однако для того, чтобы двигаться дальше, нам придется пока с этим парадоксом как-то примириться.

Прежде чем мы начнем, мне бы хотелось хоть как-то успокоить читателя в отношении математических формул, которые встретятся нам в нескольких последующих разделах (§§2.2— 2.5), хотя надо признать, что страхи его не лишены оснований: ведь нам предстоит в какой-то мере уяснить для себя смысл и следствия ни много ни мало самой важной теоремы математической логики — знаменитой теоремы Курта Гёделя. Я привожу здесь очень и очень упрощенный вариант этой теоремы, опираясь, в частности, на несколько более поздние идеи Алана Тьюринга. Мы не будем пользоваться каким бы то ни было математическим формализмом, за исключением простейшей арифметики. Представленное доказательство, вероятно, будет кое-где несколько путаным, однако всего лишь путаным, а ни в коем случае не «сложным» в смысле необходимости каких-то предварительных познаний в математике. Воспринимайте доказательство в любом удобном для вас темпе и не стесняйтесь перечитывать его столько раз, сколько захочется. В дальнейшем (§§2.6—2.10) мы рассмотрим некоторые более специфические соображения, лежащие в основе теоремы Гёделя, однако читатель, не интересующийся подобными вопросами, может эти разделы пропустить без ущерба для понимания.

Так что же такое теорема Гёделя? В 1930 году на конференции в Кенигсберге блестящий молодой математик Курт Гёдель произвел немалое впечатление на ведущих математиков и логиков со всего мира, представив их вниманию теорему, которая впоследствии получила его имя. Ее довольно быстро признали в качестве фундаментального вклада в основы математики — быть может, наиболее фундаментального из всех возможных, — я же, в свою очередь, утверждаю, что своей теоремой Гёдель также положил начало важнейшему этапу развития философии разума.

Среди положений, которые со всей неоспоримостью доказал Гёдель, имеется следующее: нельзя создать такую формальную систему логически обоснованных математических правил доказательства, которой было бы достаточно, хотя бы в принципе, для доказательства всех истинных теорем элементарной арифметики. Уже и это само по себе в высшей степени удивительно, однако это еще не все. Многое говорит за то, что результаты Гёделя демонстрируют нечто большее, — а именно, доказывают, что способность человека к пониманию и постижению сути вещей невозможно свести к какому бы то ни было набору вычислительных правил. Иными словами, нельзя создать такую систему правил, которая оказалась бы достаточной для доказательства даже тех арифметических положений, истинность которых, в принципе, доступна для человека с его интуицией и способностью к пониманию, а это означает, что человеческие интуицию и понимание невозможно свести к какому бы то ни было набору правил. Последующие мои рассуждения отчасти имеют целью убедить читателя в том, что вышеприведенное утверждение действительно следует из теоремы Гёделя; более того, именно на теореме Гёделя основывается мое доказательство неизбежности наличия в человеческом мышлении составляющей, которую никогда не удастся воспроизвести с помощью компьютера (в том смысле, который мы вкладываем в этот термин сегодня).

Думаю, нет необходимости давать в рамках основного доказательства определение «формальной системы» (если такая необходимость все же есть, то см. § 2.7). Вместо этого я воспользуюсь фундаментальным вкладом Тьюринга, который приблизительно в 1936 году описал класс процессов, которые мы сейчас называем «вычислениями» или «алгоритмами» (аналогичные результаты были получены независимо от Тьюринга некоторыми другими математиками, среди которых следует, в первую очередь, упомянуть Черча и Поста). Такие процессы эффективно эквивалентны процедурам, реализуемым в рамках любой математической формальной системы, поэтому для нас не имеет особого значения, что именно понимается под термином «формальная система», коль скоро мы обладаем достаточно ясным представлением о том, что обозначают термины «вычисление» или «алгоритм». Впрочем и для составления такого представления математически строгое определение нам не понадобится.

Те из вас, кто читал мою предыдущую книгу «Новый разум короля» (см. НРК, глава 2), возможно, припомнят, что алгоритм там определяется как процедура, которую способна выполнить машина Тьюринга, или, если угодно, математически идеализированная вычислительная машина. Такая машина функционирует в пошаговом режиме, причем каждый ее шаг полностью задается нанесенной на рабочую «ленту» меткой, которую (метку) машина «считывает» в соответствующий момент времени, и «внутренним состоянием» машины (дискретно определенным) на этот момент. Количество различных разрешенных внутренних состояний конечно, общее число меток на ленте также должно быть конечным, хотя сама лента по длине не ограничена. Машина начинает работу с какого-то определенного состояния, которое мы обозначим, например, нулем «О», команды же подаются на ленте в виде, скажем, двоичного числа (т. е. последовательности нулей «0» и единиц «1»). Далее машина начинает считывать эти команды, передвигая ленту (либо, что то же самое, перемещаясь вдоль ленты) некоторым определенным образом, согласно встроенным пошаговым инструкциям, при этом действие машины на каждом этапе работы определяется ее внутренним состоянием и конкретным символом, считываемым на данном этапе с ленты. Руководствуясь все теми же встроенными инструкциями, машина может стирать имеющиеся метки или ставить новые. В таком духе машина продолжает работать до тех пор, пока не достигнет особой команды «STOP», — именно в этот момент (и никак не раньше) машина прекращает работу, а мы можем увидеть на ленте ответ на выполнявшееся вычисление. Вот и все, можно задавать машине новую задачу.

Можно представить себе некую особую машину Тьюринга, которая способна имитировать действие любой возможной машины Тьюринга. Такие машины Тьюринга называют универсальными. Иными словами, любая отдельно взятая универсальная машина Тьюринга оказывается в состоянии выполнить любое вычисление (или алгоритм), какое нам только может прийти в голову. Хотя внутреннее устройство современного компьютера весьма отличается от устройства описанной выше конструкции (а его внутренняя «рабочая область», пусть и очень велика, все же не бесконечна, в отличие от идеализированной ленты машины Тьюринга), все современные универсальные компьютеры представляют собой, в сущности, универсальные машины Тьюринга.

2.2. Вычисления

В этом разделе мы поговорим о вычислениях. Под вычислением (или алгоритмом) я подразумеваю действие некоторой машины Тьюринга, или, иными словами, действие компьютера, задаваемое той или иной компьютерной программой. Не следует забывать и о том, что понятие вычисления включает в себя не только выполнение обычных арифметических действий — таких, например, как сложение или умножение чисел, — но и некоторые другие процессы. Так, частью вычислительной процедуры могут стать и вполне определенные логические операции. В качестве примера вычисления можно рассмотреть следующую задачу:

(А) Найти число, не являющееся суммой квадратов трех чисел.

Под «числом» в данном случае я подразумеваю «натуральное число», т. е. число из ряда

0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, ....

 

Под квадратом числа понимается результат умножения натурального числа на само себя, т. е. число из ряда

 

0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, ...;

представленные в этом ряду числа получены следующим образом:

0 х 0 = 02,    1 х 1 = 12,    2 х 2 = 22,    3 х 3 = 32,    4 х 4 = 42,    5х5 = 52,    6 х 6 = 62,....

Такие числа называются «квадратами», поскольку их можно представить в виде квадратных матриц (пустой матрицей в начале строки обозначен 0):

*  *,   *,      *  *

*  *  * *  *  * , *  *  *

*   *   *   *    *   *   *   *,   *   *   *   *   *   *   *   * *   *   *   *

С учетом вышесказанного решение задачи (А) может происходить следующим образом. Мы поочередно проверяем каждое натуральное число, начиная с 0, на предмет того, не является ли оно суммой трех квадратов. При этом, разумеется, рассматриваются только те квадраты, величина которых не превышает самого числа. Таким образом, для каждого натурального числа необходимо проверить некоторое конечное количество квадратов. Отыскав тройку квадратов, составляющих в сумме данное число, переходим к следующему натуральному числу и снова ищем среди квадратов (не превышающих по величине рассматриваемое число) такие три, которые дают в сумме это самое число. Вычисление завершается лишь тогда, когда мы находим натуральное число, которое невозможно получить путем сложения любых трех квадратов. Попробуем применить описанную процедуру на практике и начнем наше вычисление с нуля. Ноль равен 02 + 02 + 02, что, безусловно, является суммой трех квадратов. Далее рассматриваем единицу и находим, что она не равна О2 + + О2 + О2, однако равна О2 + О2 + I2. Переходим к числу 2 и выясняем, что оно не равно ни 02 + 02 + 02, ни 02 + 02 + 12, но равно02 + 12 + 12. Затем следует число 3 и сумма 3 = 12 + 12 + 12; далее — число 4 и сумма 4 = 02 + 02 + 22; после 5 = 02 + 12 + 22 и 6 = 12+12+22 переходим к 7, и тут обнаруживается, что ни одна из троек квадратов (всех возможных троек квадратов, каждый из которых не превышает 7)

02+02+02    02+02+12    02+02+22    02+12+12    02+12+22

02+22+22    12+12+12    12+12+22    12+22+12    22+22+22

не дает в сумме 7. На этом этапе вычисление завершается, а мы делаем вывод: 7 есть одно из искомых чисел, так как оно не является суммой квадратов трех чисел.

2.3. Незавершающиеся вычисления

Будем считать, что с задачей (А) нам просто повезло. Попробуем решить еще одну:

(B)       Найти число, не являющееся суммой квадратов четырех чисел.

На этот раз, добравшись до числа 7, мы находим, что в виде суммы квадратов четырех чисел его представить вполне возможно: 7 = 12 + 12 + 12 + 22, поэтому мы переходим к числу 8 (сумма 8 = 02 + 02 + 22 + 22), далее — 9 (сумма 9 = 02 + 02 + 02 + З2) и 10 (10 = 02 + 02 + 12 + 32) и т.д. Вычисления все продолжаются и продолжаются (. . . 23 = 12 + 22 + 32 + 32, 24 = 02 + 22 + 22 + 42, . . . , 359 = 12 + 32 + 52 + 182, . . .) и завершаться, похоже, не собираются. Мы предполагаем, что искомое число, должно быть, невообразимо велико, и для его вычисления нашему компьютеру потребуется чрезвычайно большой промежуток времени и огромный объем памяти. Более того, мы уже начинаем сомневаться, существует ли оно вообще, это самое число. Вычисления все продолжаются и продолжаются, и конца им не видно. Вообще говоря, так оно и есть: описанная вычислительная процедура завершиться в принципе не может. Известна теорема, впервые доказанная в 1770 году великим французским (и отчасти итальянским) математиком Жозефом Луи Лагранжем, согласно которой в виде суммы квадратов четырех чисел можно представить любое число. Теорема эта, кстати, весьма непроста (доказать ее как-то пытался великий современник Лагранжа, швейцарский математик Леонард Эйлер, человек, отличавшийся удивительной математической интуицией, оригинальностью и продуктивностью, однако его постигла неудача).

Я, разумеется, не собираюсь докучать читателю подробностями доказательства Лагранжа, вместо этого рассмотрим одну не в пример более простую задачу:

(C)       Найти нечетное число, являющееся суммой двух четных чисел.

Нисколько не сомневаюсь, что все и так уже все поняли, однако все же поясню. Очевидно, что вычисление, необходимое для решения этой задачи, раз начавшись, не завершится никогда. При сложении четных чисел, т. е. чисел, кратных двум,

0,2,4,6,8,10,12,14,16,...,

всегда получаются четные же числа; иными словами, никакая пара четных чисел не может дать в сумме нечетное число, т. е. число вида

1,3,5,7,9, 11, 13, 15,17,....

Я привел два примера ((В) и (С)) вычислений, которые невозможно выполнить до конца. Несмотря на то, что в первом случае вычисление и в самом деле никогда не завершается, доказать это довольно непросто, во втором же случае, напротив, бесконечность вычисления более чем очевидна. Позволю себе привести еще один пример:

(D)       Найти четное число, большее 2, не являющееся суммой двух простых чисел.

Вспомним, что простым называется натуральное число (отличное от 0 и 1), которое делится без остатка лишь само на себя и на единицу; иными словами, простые числа составляют следующий ряд:

2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, ....

Существует довольно высокая вероятность того, что отыскание решения задачи (D) также потребует незавершающейся вычислительной процедуры, однако полной уверенности пока нет. Для получения такой уверенности необходимо прежде доказать истинность знаменитой «гипотезы Гольдбаха», выдвинутой Гольдбахом в письме к Эйлеру еще в 1742 году и до сих пор недоказанной.

2.4. Как убедиться в невозможности завершить вычисление?

Мы установили, что вычисления могут как успешно завершаться, так и вообще не иметь конца. Более того, в тех случаях, когда вычисление завершиться в принципе не может, это его свойство иногда оказывается очевидным, иногда не совсем очевидным, а иногда настолько неочевидным, что ни у кого до сих пор не достало сообразительности однозначно такую невозможность доказать. С помощью каких методов математики убеждают самих себя и всех остальных в том, что такое-то вычисление не может завершиться? Применяют ли они при решении подобных задач какие-либо вычислительные (или алгоритмические) процедуры? Прежде чем мы приступим к поиску ответа на этот вопрос, рассмотрим еще один пример. Он несколько менее очевиден, чем (С), но все же гораздо проще (В). Возможно, нам удастся попутно получить некоторое представление о том, с помощью каких средств и методов математики приходят к своим выводам. В предлагаемом примере участвуют числа, называемые шестиугольными:

1,7, 19,37,61,91, 127, ...,

иными словами, числа, из которых можно строить шестиугольные матрицы (пустую матрицу на этот раз мы не включаем):

Каждое такое число, за исключением начальной единицы, получается добавлением к предыдущему числу соответствующего числа из ряда кратных 6:

6, 12, 18,24, 30,36, ....

Это легко объяснимо, если обратить внимание на то, что каждое новое шестиугольное число получается путем окружения предыдущего числа шестиугольным кольцом

 

причем число горошин в этом кольце обязательно будет кратно 6, а множитель при каждом увеличении шестиугольника на одно кольцо будет возрастать ровно на единицу.

Вычислим последовательные суммы шестиугольных чисел, увеличивая каждый раз количество слагаемых на единицу, и посмотрим, что из этого получится.

1 = 1,    1 + 7 = 8,    1 + 7 + 19 = 27,

1 + 7 + 19 + 37 = 64,     1 + 7+19 + 37 + 61 = 125.

Что же особенного в числах 1, 8, 27, 64, 125? Все они являются кубами. Кубом называют число, умноженное само на себя трижды:

1 = 13 = 1 x 1 x 1,    8 = 23 = 2 x 2 x 2,    27 = 33 = 3 x 3 x 3,

64 = 43 = 4 x 4 x 4,    125 = 53 = 5 x 5 x 5, ....

Присуще ли это свойство всем шестиугольным числам? Попробуем следующее число. В самом деле,

1 + 7 + 19 + 37 + 61 + 91 = 216 = 6 x 6 x 6 = 63.

Всегда ли выполняется это правило? Если да, то никогда не завершится вычисление, необходимое для решения следующей задачи:

(Е) Найти последовательную сумму шестиугольных чисел, начиная с единицы, не являющуюся кубом.

Думается, я сумею убедить вас в том, что это вычисление и в самом деле можно выполнять вечно, но так и не получить искомого ответа.

Прежде всего отметим, что число называется кубом не просто так: из соответствующего количества точек можно сложить трехмерный массив в форме куба (такой, например, как на рис. 2.1). Попробуем представить себе построение такого массива в виде последовательности шагов: вначале разместим где-нибудь угловую точку, а затем будем добавлять к ней, одну за другой, особые конфигурации точек, составленные из трех «плоскостей» — задней стенки, боковой стенки и потолка, как показано на рис. 2.2.

 

Рис. 2.1 Сферы, уложенные в кубический массив.

А теперь посмотрим с другой стороны

 

Рис. 2.2. Разберем куб на части — каждая со своей задней стенкой, боковой стенкой и потолком.

Посмотрим теперь на одну из наших трехгранных конфигураций со стороны, т. е. вдоль прямой, соединяющей начальную точку построения и точку, общую для всех трех граней. Мы увидим шестиугольник, подобный тому, что изображен на рис. 2.3. Точки, из которых складываются эти увеличивающиеся в размере шестиугольники, представляют собой, в сущности, те же точки, что образуют полный куб. То есть получается, что последовательное сложение шестиугольных чисел, начиная с единицы, всегда будет давать число кубическое. Следовательно, можно считать доказанным, что вычисление, требуемое для решения задачи (Е), никогда не завершится.

Рис. 2.3. Каждую часть построения можно рассматривать как шестиугольник.

Кто-то, быть может, уже готов упрекнуть меня в том, что представленные выше рассуждения можно счесть в лучшем случае интуитивным умозаключением, но не формальным и строгим математическим доказательством. На самом же деле, перед вами именно доказательство, и доказательство вполне здравое, а пишу все это я отчасти и для того, чтобы показать, что осмысленность того или иного метода математического обоснования никак не связана с его «формализованностью» в соответствии с какой-либо заранее заданной и общепринятой системой правил. Напомню, кстати, о еще более элементарном примере геометрического обоснования, применяемого для получения одного общего свойства натуральных чисел, — речь идет о доказательстве истинности равенства a * 6 = 6 * a, приведенном в § 1.19. Тоже вполне достойное «доказательство», хотя формальным его назвать нельзя.

Представленное выше рассуждение о суммировании последовательных шестиугольных чисел можно при желании заменить более формальным математическим доказательством. В основу такого формального доказательства можно положить принцип математической индукции, т.е. процедуру установления истинности утверждения в отношении всех натуральных чисел на основании одного-единственного вычисления. По существу, этот принцип позволяет заключить, что некое положение Р (n), зависящее от конкретного натурального числа n (например, такое: «сумма первых n шестиугольных чисел равна n3»), справедливо для всех n, если мы можем показать, во-первых, что оно справедливо для n = 0 (или, в нашем случае, для n = 1), и, во-вторых, что из истинности Р (n) следует истинность и Р(n + 1). Думаю, нет необходимости описывать здесь в деталях, как можно с помощью математической индукции доказать невозможность завершить вычисление (Е); тем же, кого данная тема заинтересовала, рекомендую попытаться в качестве упражнения выполнить такое доказательство самостоятельно.

Всегда ли для установления факта действительной незавершаемости вычисления достаточно применить некие четко определенные правила — такие, например, как принцип математической индукции? Как ни странно, нет. Это утверждение, как мы вскоре увидим, является одним из следствий теоремы Гёделя, и для нас крайне важно попытаться его правильно понять. Причем недостаточной оказывается не только математическая индукция. Недостаточным будет какой угодно набор правил, если под «набором правил» подразумевать некую систему формализованных процедур, в рамках которой возможно исключительно вычислительным путем проверить корректность применения этих правил в каждом конкретном случае. Такой вывод может показаться чересчур пессимистичным, ибо он, по-видимому, означает, что, несмотря на то, что вычисления, которые нельзя завершить, существуют, сам факт их незавершаемости строго математически установить невозможно. Однако смысл упомянутого следствия из теоремы Гёделя заключается вовсе не в этом. На самом деле, все не так уж и плохо: способность понимать и делать выводы, присущая математикам — как, впрочем, и всем остальным людям, наделенным логическим мышлением и воображением, — просто-непросто не поддается формализации в виде того или иного набора правил. Иногда правила могут стать частичной заменой пониманию, однако в полной мере такая замена не представляется возможной.

2.5. Семейства вычислений; следствие Гёделя — Тьюринга

Для того, чтобы понять, каким образом из теоремы Гёделя (в моей упрощенной формулировке, навеянной отчасти идеями Тьюринга) следует все вышесказанное, нам необходимо будет сделать небольшое обобщение для типов утверждений, относящихся к рассмотренным в предыдущем разделе вычислениям. Вместо того чтобы решать проблему завершаемое™ для каждого отдельного вычисления ((А), (В), (С), (D) или (Е)), нам следует рассмотреть некоторое общее вычисление, которое зависит от натурального числа n (либо как-то воздействует на него). Таким образом, обозначив такое вычисление через C(n), мы можем рассматривать его как целое семейство вычислений, где для каждого натурального числа (0, 1, 2, 3, 4,...) выполняется отдельное вычисление (соответственно, (C(0), С(1), С(2), С(3), С(4), ...), а сам принцип, в соответствии с которым вычисление зависит от n, является целиком и полностью вычислительным.

В терминах машин Тьюринга это всего лишь означает, что C(n) есть действие, производимое некоей машиной Тьюринга над числом п. Иными словами, число n наносится на ленту и подается на вход машины, после чего машина самостоятельно выполняет вычисления. Если вас почему-либо не устраивает концепция «машины Тьюринга», вообразите себе самый обыкновенный универсальный компьютер и считайте n «данными», необходимыми для работы какой-нибудь программы. Нас в данном случае интересует лишь одно: при любом ли значении n может завершиться работа такого компьютера.

Для того чтобы пояснить, что именно понимается под вычислением, зависящим от натурального числа п, рассмотрим два примера.

(F)        Найти число, не являющееся суммой квадратов n чисел,

 и

(G)       Найти нечетное число, являющееся суммой n четных чисел.

Припомнив, о чем говорилось выше, мы без особого труда убедимся, что вычисление (F) завершается только при n = 0, 1, 2 и 3 (давая в результате, соответственно, 1, 2, 3 и 7), тогда как вычисление (G) вообще не завершается ни при каком значении n. Вздумай мы действительно доказать, что вычисление (F) не завершается при n, равном или большем 4, нам понадобилась бы более или менее серьезная математическая подготовка (по крайней мере, знакомство с доказательством Лагранжа); с другой стороны, тот факт, что ни при каком n не завершается вычисление (G), вполне очевиден. Какими же процедурами располагают математики для установления незавершаемой природы таких вычислений в общем случае? Можно ли сами эти процедуры представить в вычислительной форме?

Предположим, что у нас имеется некая вычислительная процедура А, которая по своем завершении дает нам исчерпывающее доказательство того, что вычисление С(n) действительно никогда не заканчивается. Ниже мы попробуем вообразить, что А включает в себя все известные математикам процедуры, посредством которых можно убедительно доказать, что то или иное вычисление никогда не завершается. Соответственно, если в каком-то конкретном случае завершается процедура А, то мы получаем, в рамках доступного человеку знания, доказательство того, что рассматриваемое конкретное вычисление никогда не заканчивается. Большая часть последующих рассуждений не потребует участия процедуры А именно в такой роли, так как они посвящены, в основном, математическим умопостроениям. Однако для получения окончательного заключения У нам придется таки придать процедуре А соответствующий статус.

Я, разумеется, не требую, чтобы посредством процедуры А всегда можно было однозначно установить, что вычисление С(n) нельзя завершить (в случае, если это действительно так); однако я настаиваю на том, что неверных ответов А не дает, т. е. если мы с ее помощью пришли к выводу, что вычисление С(n) не завершается, значит, так оно и есть. Процедуру А, которая и в самом деле всегда дает верный ответ, мы будем называть обоснованной. Следует отметить, что если процедура А оказывается в действительности необоснованной, то этот факт, в принципе, можно установить с помощью прямого вычисления — иными словами, необоснованную процедуру А можно опровергнуть вычислительными методами. Так, если А ошибочно утверждает, что вычисление С(n) нельзя завершить, тогда как в действительности это не так, то выполнение самого вычисления С(n) в конечном счете приведет к опровержению А. (Возможность практического выполнения такого вычисления представляет собой отдельный вопрос, его мы рассмотрим в ответе на возражение Q8.)

Для того чтобы процедуру А можно было применять к вычислениям в общем случае, нам потребуется какой-нибудь способ маркировки различных вычислений С(n), допускаемый А. Все возможные вычисления С можно, вообще говоря, представить в виде простой последовательности

, , , , , ,…,

т. е. q-е вычисление при этом получит обозначение Сq. В случае применения такого вычисления к конкретному числу п будем записывать

С0 (n), Ci (п), С2 (п), С3 (п), С4 (п), С5 (п), .... ,

Можно представить, что эта последовательность задается, скажем, как некий пронумерованный ряд компьютерных программ. (Для большей ясности мы могли бы, при желании, рассматривать такую последовательность как ряд пронумерованных машин Тьюринга, описанных в НРК; в этом случае вычисление Cq(n) представляет собой процедуру, выполняемую q-й машиной Тьюринга Тq над числом n.) Здесь важно учитывать следующий технический момент: рассматриваемая последовательность является вычислимой — иными словами, существует одно-единственное вычисление С., которое, будучи выполнено над числом q, дает в результате Сq, или, если точнее, выполнение вычисления С, над парой чисел q, n (именно в таком порядке) дает в результате Cq (n).

Можно полагать, что процедура А представляет собой некое особое вычисление, выполняя которое над парой чисел q, n, можно однозначно установить, что вычисление Cq (n), в конечном итоге, никогда не завершится. Таким образом, когда завершается вычисление А, мы имеем достаточное доказательство того, что вычисление Cq (n) завершить невозможно. Хотя, как уже говорилось, мы и попытаемся вскоре представить себе такую процедуру А, которая формализует все известные современной математике процедуры, способные достоверно установить невозможность завершения вычисления, нет никакой необходимости придавать А такой смысл прямо сейчас. Пока же процедурой А мы будем называть любой обоснованный набор вычислительных правил, с помощью которого можно установить, что то или иное вычисление Cq (n) никогда не завершается. Поскольку выполняемое процедурой А вычисление зависит от двух чисел q и п, его можно обозначить как A (q, n) и записать следующее утверждение:

(Н)    Если завершается A (q, n), то Cq (n) не завершается.

Рассмотрим частный случай утверждения (Н), положив q равным п. Такой шаг может показаться странным, однако он вполне допустим. (Он представляет собой первый этап мощного «диагонального доказательства» — процедуры, открытой в высшей степени оригинальным и влиятельным датско-русско-немецким математиком девятнадцатого века Георгом Кантором; эта процедура лежит в основе рассуждений и Гёделя, и Тьюринга.) При q, равном п, наше утверждение принимает следующий вид:

(I)      Если завершается А (п, п), то Сп (п) не завершается.

Отметим, что А(n, n) зависит только от одного числа (n), а не от двух, так что данное вычисление должно принадлежать ряду , , , , … (по n), поскольку предполагается, что этот ряд содержит все вычисления, которые можно выполнить над одним натуральным числом n. Обозначив это вычисление через Ck, запишем:

(J)        A(n,n) = Ck(n).

Рассмотрим теперь частный случай п = k. (Второй этап диагонального доказательства Кантора.) Из равенства (J) получаем:

(К)    A(k,k) = Ck(k),

утверждение же (I) при n = k принимает вид:   

(L)     Если завершается A (k, k), то Ck (k) не завершается.

Подставляя (К) в (L), находим:

(М)   Если завершается Ck (k), то Ck (k) не завершается.

Из этого следует заключить, что вычисление Ck (k) в действительности не завершается. (Ибо, согласно (М), если оно завершается, то оно не завершается!) Невозможно завершить и вычисление A (k, k), поскольку, согласно (К), оно совпадает с Ck (k). То есть, наша процедура А оказывается не в состоянии показать, что данное конкретное вычисление Ck (k) не завершается, даже если оно и в самом деле не завершается.

Более того, если нам известно, что процедура А обоснована, то, значит, нам известно и то, что вычисление Ck (k) не завершается. Иными словами, нам известно нечто, о чем посредством процедуры А мы узнать не могли. Следовательно, сама процедура А с нашим пониманием никак не связана.

В этом месте осторожный читатель, возможно, пожелает перечесть все вышеприведенное доказательство заново, дабы убедиться в том, что он не пропустил какой-нибудь «ловкости рук» с моей стороны. Надо признать, что, на первый взгляд, это доказательство и в самом деле смахивает на фокус, и все же оно полностью допустимо, а при более тщательном изучении лишь выигрывает в убедительности. Мы обнаружили некое вычисление Ck (k), которое, насколько нам известно, не завершается; однако установить этот факт с помощью имеющейся в нашем распоряжении вычислительной процедуры А мы не в состоянии. Это, собственно, и есть теорема Гёделя(—Тьюринга) в необходимом мне виде. Она применима к любой вычислительной процедуре А, предназначенной для установления невозможности завершить вычисление, — коль скоро нам известно, что упомянутая процедура обоснована. Можно заключить, что для однозначного установления факта незавершаемости вычисления не будет вполне достаточным ни один из заведомо обоснованных наборов вычислительных правил (такой, например, как процедура А), поскольку существуют незавершающиеся вычисления (например, Ck (k)), на которые эти правила не распространяются. Более того, поскольку на основании того, что нам известно о процедуре А и об ее обоснованности, мы действительно можем составить вычисление Ck (k}, которое, очевидно, никогда не завершается, мы вправе заключить, что процедуру А никоим образом нельзя считать формализацией процедур, которыми располагают математики для установления факта незавершаемости вычисления, вне зависимости от конкретной природы А. Вывод:

          Для установления математической истины математики не применяют заведомо обоснованные алгоритмы.

Мне представляется, что к такому выводу неизбежно должен прийти всякий логически рассуждающий человек. Однако многие до сих пор предпринимают попытки этот вывод опровергнуть (выдвигая возражения, обобщенные мною под номерами Q1 — Q20 в §2.6 и §2.10), и, разумеется, найдется ничуть не меньше желающих оспорить вывод более строгий, суть которого сводится к тому, что мыслительная деятельность непременно оказывается связана с некими феноменами, носящими фундаментально невычислительный характер. Вы, возможно, уже спрашиваете себя, каким же это образом подобные математические рассуждения об абстрактной природе вычислений могут способствовать объяснению принципов функционирования человеческого мозга. Какое такое отношение имеет все вышесказанное к проблеме осмысленного осознания? Дело в том, что, благодаря этим математическим рассуждениям, мы и впрямь можем прояснить для себя некие весьма важные аспекты такого свойства мышления, как понимание — в терминах общей вычислимости, — а, как было показано в § 1.12, свойство понимания связано с осмысленным осознанием самым непосредственным образом. Предшествующее рассуждение действительно носит в основном математический характер, и связано это с необходимостью подчеркнуть одно очень существенное обстоятельство: алгоритм А участвует здесь на двух совершенно различных уровнях. С одной стороны, это просто некий алгоритм, обладающий определенными свойствами, с другой стороны, получается, что на самом-то деле А можно рассматривать как «алгоритм, которым пользуемся мы сами» в процессе установления факта незавершаемости того или иного вычисления. Так что в вышеприведенном рассуждении речь идет не только и не столько о вычислениях. Речь идет также и о том, каким образом мы используем нашу способность к осмысленному пониманию для составления заключения об истинности какого-либо математического утверждения — в данном случае утверждения о незавершаемости вычисления Ck (k). Именно взаимодействие между двумя различными уровнями рассмотрения алгоритма А — в качестве гипотетического способа функционирования сознания и собственно вычисления — позволяет нам сделать вывод, выражающий фундаментальное противоречие между такой сознательной деятельностью и простым вычислением.

Существуют, однако, всевозможные лазейки и контраргументы, на которые необходимо обратить самое пристальное внимание. Для начала, в оставшейся части этой главы, я тщательно разберу все важные контраргументы против вывода ^, которые когда-либо попадались мне на глаза — см. возражения Q1-Q20 и комментарии к ним в §§2.6 и 2.10; там, кроме того, можно найти и несколько дополнительных возражений моего собственного изобретения. Каждое из возражений будет разобрано со всей обстоятельностью, на какую я только способен. Пройдя через это испытание, вывод , как мы убедимся, существенно не пострадает. Далее, в главе 3, я рассмотрю следствия уже из утверждения . Мы обнаружим, что оно и в самом деле способно послужить прочным фундаментом для построения весьма убедительного доказательства абсолютной невозможности точного моделирования сознательного математического понимания посредством вычислительных процедур, будь то восходящих, нисходящих или любых их сочетаний. Многие сочтут такой вывод весьма неприятным, поскольку если он справедлив, то нам, получается, просто некуда двигаться дальше. Во второй части книги я выберу более позитивный курс. Я приведу правдоподобные, на мой взгляд, научные доводы в пользу справедливости результатов моих размышлений о физических процессах, которые могут, предположительно, лежать в основе деятельности мозга — вроде той, что осуществляется при нашем восприятии приведенных выше рассуждений, — и о причинах недоступности этой деятельности для какого бы то ни было вычислительного описания.

2.6. Возможные формальные возражения против

Утверждение  вполне способно потрясти воображение и не слишком впечатлительного читателя, особенно если учесть достаточно простой характер составных элементов рассуждения, из которого мы это утверждение вывели. Прежде чем перейти к рассмотрению (в главе 3) его следствий применительно к возможности создания разумного робота-математика с компьютерным разумом, необходимо очень тщательно исследовать некоторое количество формальных моментов, связанных с получением вывода ^'. Если подобные возможные формальные «лазейки» вас не смущают и вы готовы принять на веру утверждение У (согласно которому, напомним, математики при установлении математической истины не применяют заведомо обоснованные алгоритмы), то вы, вероятно, предпочтете пропустить (или хотя бы на некоторое время отложить) нижеследующие рассуждения и перейти непосредственно к главе 3. Более того, если вы готовы принять на веру и несколько более серьезный вывод, в соответствии с которым принципиально невозможно алгоритмически объяснить ни математическое, ни какое-либо иное понимание, то вам, возможно, стоит перейти сразу ко второй части книги — задержавшись разве что на воображаемом диалоге в §3.23 (обобщающем наиболее важные аргументы главы 3) и выводах в § 3.28.

Существует несколько математических моментов, связанных с приведенным в §2.5 гёделевским доказательством, которые не дают людям покоя. Попытаемся с этими моментами разобраться.

Q1. Я  понимаю так,  что  процедура А является единичной, тогда как во всевозможных математических обоснованиях мы, несомненно, применяем много разных способов рассуждения. Не следует ли нам принять во внимание возможность существования целого ряда возможных «процедур А»?

В действительности, использование мною такой формулировки вовсе не влечет за собой потери общего характера рассуждений в целом. Любой конечный ряд ai, Ау, аз, ..., Аг алгоритмических процедур всегда можно выразить в виде единичного алгоритма А, причем таким образом, что А окажется незавершаемым только в том случае, если не завершаются все отдельные алгоритмы ai, ..., Ат. (Процедура А может протекать, например, следующим образом: «Выполнить первые 10 шагов алгоритма А\, запомнить результат; выполнить первые 10 шагов алгоритма А^\ запомнить результат; выполнить первые 10 шагов алгоритма аз', запомнить результат; и так далее вплоть до Аг затем вернуться к А\ и выполнить следующие 10 шагов; запомнить результат и т. д.; затем перейти к третьей группе из 10 шагов и т. п. Завершить процедуру, как только завершится любой из алгоритмов Д.».) Если же ряд алгоритмов А бесконечен, то для того, чтобы его можно было считать алгоритмической процедурой, необходимо найти способ порождения всей совокупности алгоритмов ai, А-2, А3, ... алгоритмическим путем. Тогда мы сможем получить единичный алгоритм А, который заменяет весь ряд алгоритмов и выглядит приблизительно следующим образом:

«первые 10 этапов-A1;

вторые 10 этаповА1, первые 10 этаповА2;

третьи 10 этапов A1, вторые 10 этаповА2, первые 10 этаповА3;

… и т.д.»…

Завершается такой алгоритм лишь после успешного завершения любого алгоритма из ряда, и никак не раньше.

С другой стороны, можно представить себе ситуацию, когда ряд a1, a2, аз,…, предположительно бесконечный, заранее не задан даже в принципе. Время от времени к такому ряду добавляется следующая алгоритмическая процедура, однако изначально весь ряд в целом не определен. В этом случае, ввиду отсутствия какой-либо предварительно заданной алгоритмической процедуры для порождения такого ряда, единичный замкнутый алгоритм нам получить никак не удастся.

Q2. Мы, безусловно, должны допустить, что алгоритм А может оказаться и не фиксированным. Люди, в конце концов, обладают способностью к обучению, а значит, применяемый ими при этом алгоритм вполне может претерпевать непрерывные изменения.

Для описания изменяющегося алгоритма необходимо каким-то образом задать правила, согласно которым он, собственно, изменяется. Если сами по себе эти правила являются полностью алгоритмическими, то мы уже включили их в описание нашей гипотетической процедуры «А», иначе говоря, такой «изменяющийся алгоритм» на деле представляет собой всего-навсего еще один пример единичного алгоритма, и на наши рассуждения подобное допущение никак не влияет. С другой стороны, можно вообразить средства для изменения алгоритма, предположительно не являющиеся алгоритмическими: такие, например, как введение в алгоритм каких-то случайных составляющих или неких процедур взаимодействия его с окружением. «Неалгоритмический» статус подобных средств изменения алгоритма мы еще будем рассматривать несколько позднее (см. §§ 3.9, 3.10); можно также вернуться к § 1.9, где было показано, что ни одно из этих средств не позволяет сколько-нибудь убедительно избавиться от алгоритмизма (как того требует точка зрения ^). В данном случае, т. е. в рамках чисто математических рассуждений, нас занимает лишь возможность того, что такое изменение действительно будет носить алгоритмический характер. Если же предположить, что алгоритмическим оно быть никак не может, то мы, безусловно, придем к полному согласию с выводом &.

Пожалуй, следует немного подробнее остановиться на том, что может обозначать определение «алгоритмически изменяющийся» применительно к алгоритму А. Допустим, что алгоритм А зависит не только от q и п, но и еще от одного параметра t, который можно рассматривать как «время», а можно как просто количество предшествующих настоящему моменту случаев активации нашего алгоритма. Как бы то ни было, мы можем также предположить, что параметр t является натуральным числом, и записать следующий ряд алгоритмов At (<J, n):

A0(q,n), Ai(q,n), A2(q,n), A3(q, n), ..., каждый элемент которого предположительно является обоснованной процедурой для установления незавершаемости вычисления Cq (n), при этом мы будем считать, что мощность этих процедур возрастает по мере увеличения t. Предполагается также, что способ, посредством которого увеличивается мощность этих процедур, является алгоритмическим. Возможно, этот «алгоритмический способ» зависит некоторым образом от «опыта» выполнения предыдущих алгоритмов At (q, n), однако в данном случае мы предполагаем, что этот «опыт» порождается также алгоритмически (в противном случае мы снова приходим к согласию с ), т.е. мы имеем полное право включить «опыт» (или способы его порождения) в перечень операций, составляющих следующий алгоритм (т.е., собственно, в At (q. n)). Действуя таким образом, мы опять-таки получаем единичный алгоритм (At (q, n)), который зависит алгоритмически от всех трех параметров: t, q, п. На его основе можно построить алгоритм Л*, столь же мощный, что и весь ряд At (q, п), однако зависящий только от двух натуральных чисел: q и п. Для получения такого A* (q, n) нам, как и прежде, необходимо лишь выполнить первые десять шагов алгоритма ао (q, n) и запомнить результат; затем первые десять шагов алгоритма А1 (q, n) и вторые десять шагов алгоритма ао (q, n), запоминая получаемые результаты; затем первые десять шагов алгоритма A2 (q, n), вторые десять шагов алгоритма А1(q, n), третьи десять шагов алгоритма A0 (q, n) и т. д., "запоминая получаемые на каждом шаге вычисления результаты. В конечном итоге, сразу после завершения любого из составляющих алгоритм вычислений завершается выполнение и всей процедуры в целом. Замена процедуры А процедурой А* никак не влияет на ход рассуждений, посредством которых мы пришли к выводу .

Q3. Не был ли я излишне категоричен, утверждая, что в тех случаях, когда уже можно определенно утверждать, что данное вычисление Сq(п) и вправду завершается, алгоритм А все равно должен выполняться бесконечно? Допусти мы, что А в таких случаях также завершается, все наше рассуждение оказалось бы ложным. В конце концов, общеизвестно, что присущая людям способность к интуитивному пониманию позволяет им порой делать заключение о возможности завершения того или иного вычисления, однако я, судя по всему, здесь этой способностью пренебрег. Не слишком ли много искусственных ограничений?

Вовсе нет. Предполагается, что наше рассуждение применимо лишь к тому пониманию, которое позволяет заключить, что вычисление не завершается, но никак не к тому пониманию, благодаря которому мы приходим к противоположному выводу. Гипотетический алгоритм А вовсе не обязан достигать «успешного завершения», обнаружив что то или иное вычисление завершается. Не в этом заключается его смысл.

Если вас такое положение дел не устраивает, попробуйте представить алгоритм А следующим образом: пусть А объединяет в себе оба вида понимания, но в том случае, когда выясняется, что вычисление Cq(n) действительно завершается, алгоритм А искусственно зацикливается (т. е. выполняет какую-то операцию снова и снова, бесконечное количество раз). Разумеется, на самом деле математики работают иначе, однако дело не в этом. Наше рассуждение построено как redactio ad absurdum, т.е. начав с допущения, что для установления математической истины используются заведомо обоснованные алгоритмы, мы в итоге приходим к противоположному выводу. Такое доказательство не требует, чтобы гипотетическим алгоритмом непременно оказался какой-то конкретный алгоритм А, мы вполне можем заменить его на другой алгоритм, построенный на основе А, — как, например, в только что упомянутом случае.

Этот комментарий применим и к любому другому возражению вида: «А что если алгоритм А завершится по какой-либо совершенно посторонней причине и не даст нам доказательства того, что вычисление Cq (n) не завершается?». Если нам вдруг придется иметь дело с алгоритмом «Л», который ведет себя подобным образом, то мы просто применим представленное в §2.5 обоснование к немного другому А — а именно, к такому, который зацикливается всякий раз, когда исходный «Л» завершается по любой из упомянутых посторонних причин.

Q4. Судя по всему, каждое вычисление Cq в предложенной мною последовательности С0, С1, С2,… является вполне определенным, тогда как при любом прямом переборе (численном или алфавитном) компьютерных программ ситуация, конечно же, была бы иной?

В самом деле, было бы весьма затруднительно однозначно гарантировать, что каждому натуральному числу q в нашей последовательности действительно соответствует некое рабочее вычисление Cq. Например, описанная в НРК последовательность машин Тьюринга Тд этому условию, конечно же, не удовлетворяет; см. НРК, с. 54. При определенных значениях q машину Тьюринга Tq можно назвать «фиктивной» по одной из четырех причин: ее работа никогда не завершается; она оказывается «некорректно определенной», поскольку представление числа n в виде двоичной последовательности содержит слишком много (пять или более) единиц подряд и, как следствие, не имеет интерпретации в данной схеме; она получает команду, которая вводит ее в нигде не описанное внутреннее состояние; или же по завершении работы она оставляет ленту пустой, т. е. не дает никакого численно интерпретируемого результата. (См. также Приложение А.) Для приведенного в §2.5 доказательства Гёделя-Тьюринга вполне достаточно объединить все эти причины в одну категорию под названием «вычисление не завершается». В частности, когда я говорю, что вычислительная процедура А «завершается» (см. также примечание на с. 122), я подразумеваю, что она «завершается» как раз в вышеупомянутом смысле (а потому не содержит неинтерпретируемых последовательностей и не оставляет ленту пустой), — иными словами, «завершиться» может только действительно корректно определенное рабочее вычисление. Аналогично, фраза «вычисление Cq (n) завершается» означает, что данное вычисление корректно завершается именно в этом смысле. При такой интерпретации соображение Q4 не имеет совершенно никакого отношения к представленному мною доказательству.

Q5. Не является ли мое рассуждение лишь демонстрацией неприменимости некоей частной алгоритмической процедуры (А) к выполнению вычисления Cq (n)? И каким образом оно показывает, что я справлюсь с задачей лучше, чем какая бы то ни было процедура A?

Оно и в самом деле вполне однозначно показывает, что мы справляемся с такого рода задачами гораздо лучше любого алгоритма. Поэтому, собственно, я и воспользовался в своем рассуждении приемом reductio ad absurdum. Пожалуй, в данном случае уместно будет привести аналогию. Читателям, вероятно, известно о евклидовом доказательстве невозможности отыскать наибольшее простое число, также основанном на reductio ad absurdum. Доказательство Евклида выглядит следующим образом. Допустим, напротив, что такое наибольшее простое число нам известно; назовем его р. Теперь рассмотрим число N, которое представляет собой сумму произведения всех простых чисел вплоть до р и единицы:

N = 2*3*5* ... * р + 1.

Число N, безусловно, больше р, однако оно не делится ни на одно из простых чисел 2, 3, 5, ..., р (поскольку при делении получаем единицу в остатке), откуда следует, что N либо и есть искомое наибольшее простое число, либо оно является составным, и тогда его можно разделить на простое число, большее р. И в том, и в другом случае мы находим простое число, большее р, что противоречит исходному допущению, заключавшемуся в том, что р есть наибольшее простое число. Следовательно, наибольшее простое число отыскать нельзя.

Такое рассуждение, основываясь на reductio ad absurdum, не просто показывает, что требуемому условию не соответствует некое частное простое число р, поскольку можно отыскать число больше него; оно показывает, что наибольшего простого числа просто не может существовать в природе. Аналогично, представленное выше доказательство Гёделя—Тьюринга не просто показывает, что нам не подходит тот или иной частный алгоритм А, оно демонстрирует, что в природе не существует алгоритма (познаваемо обоснованного), который был бы эквивалентен способности человека к интуитивному пониманию, которую мы применяем для установления факта незавершаемости тех или иных вычислений.

Q6. Можно составить программу, выполняя которую компьютер в точности повторит все этапы представленного мною доказательства. Не означает ли это, что компьютер оказывается в состоянии самостоятельно прийти к любому заключению, к какому бы ни пришел я сам?

Отыскание конкретного вычисления Ck (k) при заданном алгоритме А, безусловно, представляет собой вычислительный процесс. Более того, это можно достаточно явно показать. Означает ли это, что предположительно неалгоритмическая математическая интуиция — интуиция, благодаря которой мы определяем, что вычисление Ck (k) никогда не завершается — на деле является все же алгоритмической?

Думаю, данное суждение следует рассмотреть более подробно, поскольку оно представляет собой одно из наиболее распространенных недоразумений, связанных с гёделевским доказательством. Следует особо уяснить, что оно не сводит на нет ничего из сказанного ранее. Хотя процедуру отыскания вычисления Ck (k) с помощью алгоритма А можно представить в виде вычисления, это вычисление не входит в перечень процедур, содержащихся в Л. И не может входить, поскольку самостоятельно алгоритм А не способен установить истинность Ck (k), тогда как новое вычисление (вкупе с А], судя по всему, вполне на это способно. Таким образом, несмотря на то, что с помощью нового вычисления действительно можно отыскать вычисление Ck (k), членом клуба «официальных установителей истины» оно не является.

Изложим все это несколько иначе. Вообразите себе управляемого компьютером робота, способного устанавливать математические истины с помощью алгоритмических процедур, содержащихся в А. Для большей наглядности я буду пользоваться антропоморфной терминологией и говорить, что робот «знает» те математические истины (в данном случае — связанные с установлением факта незавершаемости вычислений), которые он может вывести, применяя алгоритм А. Однако если наш робот «знает» лишь А, то он никак не сможет «узнать», что вычисление Ck (k) не завершается, даже если процедура отыскания Ck (k) с помощью А является целиком и полностью алгоритмической. Мы, разумеется, могли бы сообщить роботу о том, что вычисление Ck (k} и в самом деле не завершается (воспользовавшись для установления этого факта собственными пониманием и интуицией), однако, если робот примет это утверждение на «веру», ему придется изменить свои собственные правила, присоединив полученную новую истину к тем, что он уже «знает». Мы можем пойти еще дальше и каким-либо способом сообщить нашему роботу о том, что для получения новых истин на основании старых ему, помимо прочего, необходимо «знать» и общую вычислительную процедуру отыскания Ck (k) посредством алгоритма А. К запасу «знаний» робота можно добавить все, что является вполне определенным и вычислительным по своей природе. Однако в результате у нас появляется новый алгоритм «Л», и доказательство Гёделя следует применять уже к нему, а не к старому А. Иначе говоря, везде вместо старого А нам следовало бы использовать новый «Л», поскольку менять алгоритм «Л» посреди доказательства есть не что иное, как жульничество. Таким образом, как мы видим, изъян возражения Q6 очень похож на рассмотренный выше изъян Q5. В нашем reductio ad absurdum мы полагаем, что алгоритм А (под которым понимается некая познаваемая и обоснованная процедура для установления факта незавершаемости вычислений) в действительности представляет собой всю совокупность известных математикам подобных процедур, из чего и следует противоречие. Попытку введения еще одной вычислительной процедуры для установления истины — процедуры, не содержащейся в А, — после того как мы договорились, что А представляет собой всю их совокупность, я расцениваю как жульничество.

Беда нашего злосчастного робота в том, что, не обладая каким бы то ни было пониманием гёделевской процедуры, он не располагает ни одним надежным и независимым способом установления истины — истину ему сообщаем мы. (Эта проблема, вообще говоря, не имеет никакого отношения к вычислительным аспектам доказательства Гёделя.) Для того чтобы достичь чего-то большего, ему, как и всем нам, необходимо понимание смысла операций, которые ему велено выполнять. Если такого понимания нет, то он вполне может «знать» (ошибочно), что вычисление Ck (k} завершается, а вовсе не наоборот. Заключение (ошибочное) «вычисление Ck (&) завершается» выводится точно так же алгоритмически, как и заключение (правильное) «вычисление Ck (k) не завершается». Таким образом, дело вовсе не в алгоритмическом характере этих операций, а в том, что для различения между алгоритмами, приводящими к истинным заключениям, и теми, что приводят к заключениям ложным, наш робот нуждается в способности выносить достоверные суждения об истинности. Далее, на данной стадии рассуждения, мы все еще допускаем возможность того, что процесс «понимания» представляет собой некую разновидность алгоритмической деятельности, которая не содержится ни в одной из точно заданных и «заведомо» обоснованных процедур типа А. Например, понимание может осуществляться посредством выполнения какого-то необоснованного или непознаваемого алгоритма. В дальнейшем (см. главу 3) я попробую убедить читателя в том, что в действительности понимание вообще не является алгоритмической деятельностью. На настоящий же момент нас интересуют всего лишь строгие следствия из доказательства Гёделя—Тьюринга, а на них возможность получения вычисления С^ (k) из процедуры А вычислительным путем никоим образом не влияет.

Q7. Общая совокупность результатов, полученных всеми когда-либо жившими математиками,  плюс совокупность результатов, которые будут получены всеми математиками за последующую, скажем, тысячу лет, — имеет конечную величину и может уместиться в банках памяти соответствующего компьютера. Такой компьютер, естественно, способен без особого труда воспроизвести все эти результаты, и, тем самым, повести себя (внешне) как математик-человек — что бы ни утверждало по этому поводу гёделевское доказательство.

Несмотря на кажущуюся логичность этого утверждения, здесь упущен из виду один очень существенный момент, а именно: способ, посредством которого мы (или компьютеры) определяем, какие математические утверждения истинны, а какие — ложны. (Во всяком случае, на простое хранение математических утверждений способны и системы, гораздо менее сложные, нежели универсальный компьютер — например, фотоаппараты.) Принцип использования компьютера в Q7 совершенно не учитывает критического вопроса о наличии у этого самого компьютера способности суждения об истинности. С равным успехом можно вообразить и компьютеры, в памяти которых не содержится ничего, кроме перечня абсолютно ложных математических «теорем», либо случайным образом перемешанных истинных и ложных утверждений. Откуда мы узнаем, какому компьютеру можно доверять? Я отнюдь не утверждаю, что эффективное моделирование результатов сознательной интеллектуальной деятельности человека (в данном случае, в области математики) абсолютно невозможно, поскольку по одной лишь чистой случайности компьютер может «умудриться» сделать все правильно, пусть и не обладая каким бы то ни было пониманием. Однако шансы на это до абсурдного малы, в то время как те вопросы, на которые мы здесь пытаемся найти ответ (например, каким таким образом мы определяем, что вот это математическое утверждение истинно, а вот это — ложно?), в возражении Q7 и вовсе не затрагиваются. С другой стороны, Q7 все же напоминает об одном более существенном соображении. Имеет ли непосредственное отношение к нашему исследованию обсуждение бесконечных структур (всех натуральных чисел или всех вычислений), если учесть, что совокупность всех результатов, полученных на тот или иной момент времени всеми людьми и компьютерами, имеет конечную величину? В следующем комментарии мы рассмотрим этот безусловно важный вопрос отдельно.

Q8. Незавершающиеся вычисления суть идеализированные математические конструкции, по определению бесконечные. Вряд ли подобные вопросы могут иметь сколько-нибудь непосредственное отношение к изучению конечных физических объектов — таких, как компьютеры или мозг.

Все верно, рассуждая в идеализированном ключе о машинах Тьюринга, незавершающихся вычислениях и т. п., мы рассматривали бесконечные (потенциально) процессы, тогда как в случае людей или компьютеров нам приходится иметь дело с системами конечными. И, разумеется, применяя подобные идеализированные доказательства к реальным и конечным физическим объектам, следует быть готовыми к тому, что такая операция непременно окажется связанной с теми или иными ограничениями и оговорками. Однако, как выясняется, учет конечной природы реальных объектов не изменяет сколько-нибудь существенно сути доказательства Гёделя—Тьюринга. Нет ничего странного в том, что мы рассуждаем об идеализированных вычислениях, обосновываем те или иные умозаключения и выводим, математически, их теоретические ограничения. Можно, к примеру, обсуждать в абсолютно конечных терминах вопрос о том, существует ли нечетное число, являющееся суммой двух четных чисел, или существует ли натуральное число, не являющееся суммой четырех квадратов (как в приведенных выше задачах (С) и (В)), нисколько не смущаясь тем, что при рассмотрении этих вопросов мы неявно учитываем бесконечное множество всех натуральных чисел. Мы имеем полное право рассуждать о незавершающихся вычислениях или машинах Тьюринга вообще, как о математических структурах, пусть и не в силах создать на практике бесконечно работающую машину Тьюринга. (Отметим, в частности, что действие машины Тьюринга, занятой поисками нечетного числа, являющегося суммой двух четных чисел, строго говоря, практически реализовать невозможно, так как ее детали износятся гораздо раньше, чем минет вечность.) Описание любого единичного вычисления (или действия машины Тьюринга) — задача вполне конечная, а вопрос о том, завершится ли в конечном итоге это вычисление, можно полагать вполне определенным. Сначала мы доводим до логического завершения теоретические рассуждения, связанные с теми или иными идеализированными вычислениями, и лишь затем пытаемся разглядеть, каким образом наши рассуждения применимы к конечным физическим системам — таким, как реально существующие компьютеры или люди.

Ограничения конечного характера могут быть обусловлены либо тем, что (i) описание конкретного рассматриваемого вычисления оказывается слишком громоздким (т. е. число п в Сп или пара чисел q, n в Cq (n) оказываются слишком велики для того, чтобы их мог описать человек или реально существующий компьютер), либо тем, что (п) при внешней простоте описания вычисление, тем не менее, требует для своего выполнения чрезмерно много времени, в результате чего может показаться, что оно не завершается вовсе, хотя теоретически данное вычисление должно в конечном счете завершиться. На деле же, как мы вскоре убедимся, выясняется, что из этих двух условий сколько-нибудь существенное влияние на наши рассуждения оказывает только (i), да и оно не так уж и велико. Незначительность фактора (ii), быть может, покажется вам удивительной. Существует множество относительно простых вычислений, которые в конечном счете завершаются, однако точки их завершения путем прямого вычисления не способен достичь ни один потенциально возможный компьютер. Рассмотрим, например, следующую задачу: «распечатать последовательность из 2^2^65536 единиц, после чего остановиться». (В §3.26 будут предложены еще несколько подобных примеров, гораздо более интересных с математической точки зрения.) Вопрос о завершаемости того или иного вычисления не следует решать путем прямого вычисления: этот метод зачастую оказывается крайне неэффективным.

Для того чтобы выяснить, каким образом ограничения (i) или (ii) могут повлиять на наши гёделевские рассуждения, пройдемся еще раз по соответствующим частям доказательства. В соответствии с ограничением (i), вместо бесконечного ряда вычислений, мы располагаем рядом конечным:

, , , , ,…,

где предполагается, что число Q задает наиболее громоздкое вычисление, какое способен выполнить наш компьютер или человек. В случае с человеком вышеприведенное утверждение можно счесть несколько туманным. Впрочем, в настоящий момент нас не особенно заботит точное определение числа Q. (Вопрос о туманности утверждений, касающихся человеческих способностей, будет рассмотрен ниже, в комментарии к возражению Q13 в § 2.10.) Кроме того, можно предположить, что, попытавшись применить упомянутые вычисления к какому-то конкретному натуральному числу п, мы обнаружим, что значение п ограничено некоторой фиксированной величиной N, поскольку наш компьютер (или человек) оказывается не способен работать с числами, превышающими N. (Строго говоря, следует учесть и возможность того, что число N не является фиксированным, но зависит от того или иного конкретного вычисления Cq, т. е. N может зависеть от q. Однако этот факт не влияет на наши рассуждения сколько-нибудь существенным образом.)

Как и ранее, мы рассматриваем некий обоснованный алгоритм A (q, n), завершение выполнения которого равносильно доказательству того, что вычисление Cq (n) не завершается. Несмотря на то, что, в соответствии с ограничением (i), рассмотрению подлежат только значения q, не превышающие Q, и только те значения п, не превышающие N, мы, говоря об «обоснованности», в действительности имеем в виду, что алгоритм А должен быть обоснованным для всех значений q и п, независимо от их величины. (Таким образом, можно видеть, что правила, реализуемые в алгоритме А, являются точными математическими правилами, в отличие от правил приближенных, работающих только в силу того или иного практического ограничения, налагаемого на «реально осуществимые» вычисления.) Более того, утверждая, что «вычисление Cq (n) не завершается», мы имеем в виду, что это вычисление действительно не завершается, а не то, что это вычисление просто-напросто оказывается слишком громоздким для того, чтобы его мог выполнить наш компьютер или человек,
как предусматривает ограничение (ii).

Вспомним, что утверждение (Н) гласит:

Если завершается вычисление А(а,п), то вычисление Cq (n) не завершается.

Принимая во внимание ограничение (ii), можно было бы предположить, что алгоритм А оказывается не слишком эффективен при установлении факта незавершаемости очередного вычисления, поскольку сам он состоит из большего количества шагов, чем способен выполнить компьютер или человек. Однако, как выясняется, для нашего доказательства этот факт не имеет никакого значения. Мы намерены отыскать некое вычисление A (k, k), которое не завершается вообще. Для нас абсолютно неважно, что в некоторых других случаях, когда вычисление А действительно завершается, мы не можем об этом узнать, так как не в состоянии дождаться этого самого завершения.

Далее, как и в равенстве (J), мы вводим натуральное число k, при котором вычисление А (п, п) совпадает с вычислением Ck (n) для всех n:

А(n,n) = Ck(n).

Следует, впрочем, рассмотреть еще предусматриваемую ограничением (i) возможность того, что упомянутое число k окажется больше Q. В случае какого-нибудь невообразимо сложного вычисления А такая ситуация вполне возможна, однако только при условии, что это А уже начинает приближаться к верхней границе допустимой сложности (в смысле количества двоичных знаков в его описании в формате машины Тьюринга), с которой может работать наш компьютер или человек. Это обусловлено тем, что вычисление, получающее значение k из описания вычисления А (например, в формате машины Тьюринга), — вещь достаточно простая и может быть задана в явном виде (как уже было показано в комментарии к Q6).

Вообще говоря, для того чтобы поставить в тупик алгоритм А, нам необходимо лишь вычисление Ck (k) — подставляя в (Н) равенство n = k, получаем утверждение (L):

Если завершается вычисление A(k, k), то вычисление Ck(k) не завершается.

Поскольку A (k, k) совпадает с Ck (k), наше доказательство показывает, что, хотя данное конкретное вычисление Ck (k) никогда не завершается, посредством алгоритма А мы этот факт установить не в состоянии, даже если бы упомянутый алгоритм мог выполняться гораздо дольше любого предела, налагаемого на него в соответствии с ограничением (ii). Вычисление Ck (k) задается только введенным ранее числом k, и, при условии, что k не превышает ни Q, ни N, это вычисление и в самом деле в состоянии выполнить наш компьютер или человек — в смысле, в состоянии начать. Довести его до завершения невозможно в любом случае, поскольку это вычисление просто-напросто не завершается!

А может ли число k оказаться больше Q или N? Такое возможно лишь в том случае, когда для описания А требуется так много знаков, что даже совсем небольшое увеличение их количества выводит задачу за пределы возможностей нашего компьютера или человека. При этом, поскольку мы знаем об обоснованности алгоритма А, мы знаем и о том, что рассматриваемое вычисление Ck(k) не завершается, даже если реальное выполнение этого вычисления представляет для нас проблему. Соображение (i), однако, предполагает и возможность того, что вычисление А окажется столь колоссально сложным, что одно лишь его описание вплотную приблизится к доступному воображению человека пределу сложности, а сравнительно малое увеличение количества составляющих его знаков даст в результате вычисление, превосходящее всякое человеческое понимание. Что бы мы о подобной возможности ни думали, я все же считаю, что любой столь впечатляющий набор реализуемых в нашем гипотетическом алгоритме А вычислительных правил окажется, вне всякого сомнения, настолько сложным, что мы не в состоянии будем наверняка знать, является ли он обоснованным, даже если нам будут точно известны все эти правила по отдельности. Таким образом, наше прежнее заключение остается в силе: при установлении математических истин мы не применяем познаваемо обоснованные наборы алгоритмических правил.

Не помешает несколько более подробно остановиться на сравнительно незначительном увеличении сложности, сопровождающем переход от А к Ck(k). Помимо прочего, это существенно поможет нам в нашем дальнейшем исследовании (в §§3.19 и 3.20). В Приложении А (с. 191) предложено явное описание вычисления Ck(k) в виде предписаний для машины Тьюринга, рассмотренных в НРК (глава 2). Согласно этим предписаниям, под обозначением Тт понимается «m-я машина Тьюринга». Для большего удобства и упрощения рассуждений здесь мы также будем пользоваться этим обозначением вместо «Сm», в частности, для определения степени, сложности вычислительной процедуры или отдельного вычисления. В соответствии с вышесказанным, определим степень сложности  машины Тьюринга Тт как количество знаков в двоичном представлении числа т (см. НРК, с. 39); при этом степень сложности некоторого вычисления Тт (п) определяется как большее из двух чисел  и v, где v — количество двоичных знаков в представлении числа п. Рассмотрим далее приведенное в Приложении А явное предписание для составления вычисления Ck(k) на основании алгоритма А, заданного в упомянутых спецификациях машины Тьюринга. Полагая степень сложности А равной а, находим, что степень сложности явного вычисления Ck (k) не превышает числа а + 210 log2 (а + 336) — а это число, в свою очередь, оказывается лишь очень ненамного больше собственно а, да и то только тогда, когда число а очень велико.

В вышеприведенных общих рассуждениях имеется один потенциально спорный момент. В самом деле, какой смысл рассматривать вычисления, слишком сложные даже для того, чтобы просто их записать, или те, что, будучи записанными, возможно, потребуют на свое действительное выполнение промежуток времени, гораздо больший предполагаемого возраста нашей Вселенной, даже при условии, что каждый шаг такого вычисления будет производиться за самую малую долю секунды, какая еще допускает протекание каких бы то ни было физических процессов? Упомянутое выше вычисление — то, результатом которого является последовательность из  единиц и которое завершается лишь после выполнения этой задачи, — представляет собой как раз такой пример, при этом позицию математика, позволяющего себе утверждать, что данное вычисление является незавершающимся, можно охарактеризовать как крайне нетрадиционную. Однако в математике существуют и некоторые другие точки зрения, пусть и не до такой степени нетрадиционные, — но все же решительно презирающие всяческие условности, — согласно которым известная доля здорового скептицизма в отношении вопроса об абсолютной математической истинности идеализированных математических утверждений отнюдь не помешает. На некоторые из них, безусловно, стоит хотя бы мельком

ВЗГЛЯНУТЬ.

Q9. Точка зрения, известная как интуиционизм, не позволяет сделать вывод о непременной завершаемости  вычисления на определенном этапе на том лишь основании, что бесконечное продолжение этого вычисления приводит к противоречию; бытуют в математике и иные точки зрения сходного характера — например, «конструктивизм» и «финнтизм». Не окажется ли гёделевское доказательство спорным, будучи рассмотрено с этих позиций?

В своем гёделевском доказательстве (в частности, в утверждении (М)) я использовал аргумент следующего вида: «Допущение о ложности X приводит к противоречию; следовательно, утверждение X истинно». Под «X» в данном случае следует понимать утверждение: «Вычисление Ck (k) не завершается». Это рассуждение относится к типу reductio ad absurdum; что же касается доказательства Гёделя в целом, то оно и в самом деле построено именно таким образом. Направление же в математике, называемое «интуиционизмом» (у истоков которого стоял голландский математик Л. Э. Я. Брауэр; см. [222] и НРК, с. 113— 116), отрицает возможность построения обоснованного доказательства на основе reductio ad absurdum. Интуиционизм возник приблизительно в 1912 году как реакция на некоторые сформировавшиеся к концу девятнадцатого — началу двадцатого века математические тенденции, суть которых сводится к следующему: математический объект можно полагать «существующим» даже в тех случаях, когда нет никакой возможности этот объект так или иначе воплотить в действительности. А надо сказать, что слишком вольное применение крайне расплывчатой концепции математического существования и впрямь приводит порой к весьма неприятным противоречиям. Самый известный пример такого противоречия связан с парадоксальным «множеством всех множеств, не являющихся членами самих себя» Бертрана Рассела. (Если множество Рассела является членом самого себя, то оно таковым не является; если же оно членом самого себя не является, то оно им, как ни странно, является! Подробнее см. §3.4 и НРК, с. 101.) Дабы противостоять общей тенденции, в рамках которой могут считаться «существующими» весьма вольно определенные математические объекты, интуиционисты полагают необоснованным математическое рассуждение, позволяющее делать вывод о существовании того или иного математического объекта на основании одной лишь противоречивости его несуществования. Доказательство существования объекта посредством reductio ad absurdum не дает абсолютно никаких оснований полагать, что упомянутый объект действительно можно построить. Каким  же  образом  запрет на  применение  reductio  ad absurdum может повлиять на наше гёделевское доказательство? Вообще говоря, совсем не может, по той простой причине, что reductio ad absurdum мы применяем, если можно так выразиться, наоборот, то есть противоречие в нашем случае выводится из допущения, что нечто существует, а не из обратного допущения. С интуиционистской точки зрения все выглядит совершенно законно: мы заключаем, что объект не существует, на том основании, что противоречие возникает как раз из допущения о существовании этого самого объекта. Предложенное мною гёделевское доказательство, по сути своей, является в интуиционистском смысле абсолютно приемлемым. (См. [222], с. 492.)

Аналогичные рассуждения применимы и ко всем прочим «конструктивистским» или «финитистским» направлениям в математике, о каких мне известно. Комментарий к возражению Q8 демонстрирует, что даже та точка зрения, согласно которой последовательность натуральных чисел нельзя считать «на самом деле» бесконечной, не освобождает нас от неизбежного вывода: для установления математической истины мы таки не пользуемся познаваемо обоснованными алгоритмами.

2.7. Некоторые более глубокие математические соображения

Для того чтобы лучше разобраться в значении гёделевского доказательства, полезно будет вспомнить, с какой, собственно, целью оно было первоначально предпринято. На рубеже веков ученые, деятельность которых была связана с фундаментальными математическими принципами, столкнулись с весьма серьезными проблемами. В конце XIX века — в значительной степени благодаря глубоко оригинальным математическим трудам Георга Кантора (с «диагональным доказательством» которого мы уже познакомились) — математики получили в распоряжение эффективные методы доказательства некоторых наиболее фундаментальных своих результатов, основанные на свойствах бесконечных множеств. Однако с этими преимуществами оказались связаны и не менее фундаментальные трудности, проистекающие из чересчур вольного обращения с концепцией бесконечного множества. Особо отметим парадокс Рассела (на который я вкратце ссылался в комментарии к Q9, см. также §3.4 — Кантор о нем также упоминает), обозначивший некоторые препятствия, подстерегающие склонных к опрометчивым умозаключениям. Тем не менее, все понимали, что если вопрос о допустимости тех или иных методов рассуждения продумать с достаточной тщательностью, то можно добиться очень и очень впечатляющих математических результатов. Проблема, по всей видимости, сводилась к отысканию способа, посредством которого можно было бы в каждом конкретном случае абсолютно точно определить, была ли соблюдена при выборе метода рассуждения «достаточная тщательность».

Одной из главных фигур движения, поставившего перед собой цель достичь этой точности, был великий математик Давид Гильберт. Движение окрестили формализмом; в соответствии с его основополагающим принципом, следовало однозначно определить все допустимые методы математического рассуждения в пределах той или иной конкретной области раз и навсегда, включая и те, что связаны с понятием бесконечного множества. Такая совокупность правил и математических утверждений называется формальной системой. После того как определены правила формальной системы F, решение вопроса о корректности применения этих правил — количество которых непременно является конечным — сводится к элементарной механической проверке. Разумеется, если мы хотим, чтобы любой выводимый с помощью таких правил результат мог считаться действительно истинным, нам придется присвоить им всем статус вполне допустимых и обоснованных форм математического рассуждения. Однако некоторые из рассматриваемых правил могут подразумевать какие-либо манипуляции с бесконечными множествами, и в этом случае математическая интуиция, подсказывающая нам, какие методы рассуждения допустимы, а какие нет, может оказаться и не достойной абсолютного доверия. Сомнения в этой связи как. нельзя более уместны, учитывая несоответствия, возникающие при столь вольном обращении с бесконечными множествами, что допустимым становится даже парадоксальное «множество всех множеств, не являющихся членами самих себя» Бертрана Рассела. Правила системы F не должны допускать существования «множества» Рассела, но где же, в таком случае, следует провести границу? Вообще запретить применение бесконечных множеств было бы слишком строгим ограничением (обычное евклидово пространство, например, содержит бесконечное множество точек, да и множество натуральных чисел является бесконечным); кроме того, существуют же формальные системы, абсолютно в этом смысле удовлетворительные (поскольку в их рамках не допускается, к примеру, формулировать сущности, подобные «множеству» Рассела), применяя которые можно получить большую часть необходимых математических результатов. Откуда нам знать, каким из этих формальных систем можно верить, а каким нельзя?

Рассмотрим подробнее одну такую формальную систему F; для математических утверждений, которые можно получить с помощью правил системы F, введем обозначение ИСТИННЫЕ, а для утверждений, отрицания (т. е. утверждения, обратные рассматриваемым) которых выводятся из того же источника, — обозначение ЛОЖНЫЕ. Любое утверждение, которое можно сформулировать в рамках системы F, но которое не является в этом смысле ни истинным, ни ложным, будем полагать неразрешимым. Кто-то, возможно, сочтет, что поскольку на деле может оказаться «бессмысленным» и само понятие бесконечного множества, то, по всей видимости, нельзя абсолютно осмысленно говорить ни об истинности, ни о ложности относящихся к ним утверждений. (Это мнение применимо, по крайней мере, к некоторым разновидностям бесконечных множеств, если не ко всем.) Если придерживаться такой точки зрения, то нет особой разницы, какие именно утверждения о бесконечных множествах (некоторых разновидностей) оказываются ИСТИННЫМИ, а какие — ЛОЖНЫМИ, лишь бы не вышло так, что одно утверждение получится ИСТИННЫМ и ЛОЖНЫМ одновременно, т.е. система F должна все же быть непротиворечивой. Собственно говоря, в этом и состоит суть истинного формализма, а в отношении формальной системы F первостепенно важно знать лишь следующее: (а) является ли она непротиворечивой и (Ь) является ли она полной. Система F называется полной, если любое математическое утверждение, должным образом сформулированное в рамках F, всегда оказывается либо истинным, либо ЛОЖНЫМ (т. е. НЕРАЗРЕШИМЫХ утверждений система F не содержит).

Для строгого формалиста вопрос о том, является ли то или иное утверждение о бесконечных множествах действительно истинным в сколько угодно абсолютном смысле, не обязательно имеет смысл и, уж конечно же, не имеет никакого существенного отношения к процедурам формалистской математики. Таким образом, поиски абсолютной математической истины в отношении утверждений, связанных с упомянутыми бесконечными величинами, заменяются стремлением продемонстрировать непротиворечивость и полноту соответствующих формальных систем. Какие же математические правила допустимо использовать для такой демонстрации? Достойные доверия, прежде всего, причем формулировка этих правил никоим образом не должна основываться на сомнительных рассуждениях с привлечением слишком вольно определяемых бесконечных множеств (типа множества Рассела). Была надежда на то, что в рамках некоторых сравнительно простых и очевидно обоснованных формальных систем (например, такой достаточно элементарной системы, как арифметика Пеано) отыщутся логические процедуры, которых будет достаточно для того, чтобы доказать непротиворечивость других, более сложных, формальных систем — скажем, системы F, — непротиворечивость которых уже не столь бесспорна и в рамках которых допускаются формальные рассуждения об очень «больших» бесконечных множествах. Если принять философию формалистов, то подобное доказательство непротиворечивости для F, как минимум, даст основание для использования методов рассуждения, допустимых в рамках системы F. Затем можно доказывать математические теоремы, применяя концепцию бесконечных множеств тем или иным непротиворечивым образом, а может, удастся и вовсе избавиться от необходимости отвечать на вопрос о реальном «смысле» таких множеств. Более того, если удастся показать, что система F является еще и полной, то можно будет вполне резонно счесть, что эта система действительно содержит абсолютно все допустимые математические процедуры; т. е. представляет собой, в некотором смысле, полное описание математического аппарата рассматриваемой области.

Однако в 1930 году (публикация состоялась в 1931) Гёдель взорвал свою «бомбу», раз и навсегда показав, что мечта формалистов принципиально недостижима. Он продемонстрировал, что не может существовать формальной системы F, которая была бы одновременно и непротиворечивой (в некоем «сильном» смысле, который мы рассмотрим в следующем разделе), и полной, — при условии, что F считается достаточно мощной, чтобы сочетать в себе формулировки утверждений обычной арифметики и стандартную логику. Таким образом, теорема Гёделя справедлива для таких систем F, в рамках которых арифметические утверждения типа теоремы Лагранжа и гипотезы Гольдбаха (см. §2.3) формулируются как утверждения математические.

В дальнейшем мы будем рассматривать только те формальные системы, которые являются достаточно обширными, чтобы содержать в себе необходимые для действительной формулировки теоремы Гёделя арифметические операции (а также, в случае нужды, и операции какой угодно машины Тьюринга; см. ниже). Говоря о какой-либо формальной системе F, я обычно буду подразумевать, что она действительно достаточно обширна в этом смысле. Это допущение не отразится на наших рассуждениях сколько-нибудь существенным образом. (Тем не менее, рассматривая формальные системы в таком контексте, я, для пущей ясности, буду иногда снабжать их эпитетом «достаточно обширная» или иным подобным.)

2.8. Условие -непротиворечивости

Наиболее известная форма теоремы Гёделя гласит, что формальная система F (достаточно обширная) не может быть одновременно полной и непротиворечивой. Это не совсем та знаменитая «теорема о неполноте», которую Гёдель первоначально представил на конференции в Кенигсберге (см. §§2.1 и 2.7), а ее несколько более сильный вариант, который был позднее получен американским логиком Дж. Баркли Россером(1936). По своей сути, первоначальный вариант теоремы Гёделя оказывается эквивалентен утверждению, что система F не может быть одновременно полной и -непротиворечивой. Условие же -непротиворечивости несколько строже, нежели условие непротиворечивости обыкновенной. Для объяснения его смысла нам потребуется ввести некоторые новые обозначения. В систему обозначений формальной системы F необходимо включить символы некоторых логических операций. Нам, в частности, потребуется символ, выражающий отрицание («не»); можно выбрать для этого символ «~». Таким образом, если Q есть некое высказывание, формулируемое в рамках F, то последовательность символов ~ Q означает «не Q». Нужен также символ, означающий «для всех [натуральных чисел]» и называемый квантор общности', он имеет вид «V». Если Р (п) есть некое высказывание, зависящее от натурального числа п (т. е. Р представляет собой так называемую пропозициональную функцию), то строка символов Vn [Р (п)] означает «для всех натуральных чисел п высказывание Р (п) справедливо». Например, если высказывание Р (п) имеет вид «число п можно выразить в виде суммы квадратов трех чисел», то запись Vn [Р (п)] означает «любое натуральное число является суммой квадратов трех чисел», — что, вообще говоря, ложно (хотя, если мы заменим «трех» на «четырех», то это же утверждение станет истинным). Такие символы можно записывать в самых различных сочетаниях; в частности, строка символов

выражает отрицание того, что высказывание Р (п) справедливо для всех натуральных чисел п.

Условие же -непротиворечивости гласит, что если высказывание  можно доказать с помощью методов формальной системы F, то это еще не означает, что в рамках этой самой системы непременно доказуемы все утверждения

Р(0),Р(1),Р(2),Р(3),Р(4), ....

Отсюда следует, что если формальная система F не является -непротиворечивой, мы оказываемся в аномальной ситуации, когда для некоторого Р оказывается доказуемой истинность всех высказываний Р(0), Р(1), Р(2), Р(3), Р(4), ...; и одновременно с этим можно доказать и то, что не все эти высказывания истинны! Безусловно, ни одна заслуживающая доверия формальная система подобного безобразия допустить не может. Поэтому если система F является обоснованной, то она непременно будет и -непротиворечивой.

В дальнейшем утверждения «формальная система F является непротиворечивой» и «формальная система F является -непротиворечивой» я буду обозначать, соответственно, символами «G (F)» и «П (F)». В сущности (если полагать систему F достаточно обширной), сами утверждения (? (F) и П (F) формулируются как операции этой системы. Согласно знаменитой теореме Гёделя о неполноте, утверждение G (F) не является теоремой системы F (т. е. его нельзя доказать с помощью процедур, допустимых в рамках системы F), не является теоремой и утверждение fi (F) — если, разумеется, система F действительно непротиворечива. Несколько более строгий вариант теоремы Гёделя, сформулированный позднее Россером, гласит, что если система F непротиворечива, то утверждение ~ G (F) также не является теоремой этой системы. В оставшейся части этой главы я буду формулировать свои доводы не столько исходя из утверждения fi (F), сколько на основе более привычного нам G (F), хотя для большей части наших рассуждений в равной степени сгодится любое из них. (В некоторых наиболее явных аргументах главы 3 я буду иногда обозначать через «G(F)» конкретное утверждение «вычисление Ck (k) не завершается» (см. §2.5); надеюсь, никто не сочтет это слишком большой вольностью с моей стороны.)

В большей части предлагаемых рассуждений я не стану проводить четкую границу между непротиворечивостью и -непротиворечивостью, однако тот вариант теоремы Гёделя, что представлен в § 2.5, по сути, гласит, что если формальная система F непротиворечива, то она не может быть полной, так как не может включать в себя в качестве теоремы утверждение G(F). Здесь я всего этого демонстрировать не буду (интересующиеся же могут обратиться к [222]). Вообще говоря, для того чтобы эту форму гёделевского доказательства можно было свести к доказательству в моей формулировке, система F должна содержать в себе нечто большее, нежели просто «арифметику и обыкновенную логику». Необходимо, чтобы система F была обширной настолько, чтобы включать в себя действия любой машины Тьюринга. Иначе говоря, среди утверждений, корректно формулируемых с помощью символов системы F, должны присутствовать утверждения типа: «Такая-то машина Тьюринга, оперируя над натуральным числом п, дает на выходе натуральное число р».Более того, имеется теорема (см. [222], главы 11 и 13), согласно которой так оно само собой и получается, если, помимо обычных арифметических операций, система F содержит следующую операцию (так называемую /u-операцию, или операцию минимизации): «найти наименьшее натуральное число, обладающее таким-то арифметическим свойством». Вспомним, что в нашем первом вычислительном примере, (А), предложенная процедура действительно позволяла отыскать наименьшее число, не являющееся суммой трех квадратов. То есть, вообще говоря, право на подобные вещи за вычислительными процедурами следует сохранить. С другой стороны, именно благодаря этой их особенности мы и сталкиваемся с вычислениями, которые принципиально не завершаются, — например, вычисление (В), где мы пытаемся отыскать наименьшее число, не являющееся суммой четырех квадратов, а такого числа в природе не существует.

2.9. Формальные системы и алгоритмическое доказательство

В предложенной мною формулировке доказательства Гёделя—Тьюринга (см. §2.5) говорится только о «вычислениях» и ни словом не упоминается о «формальных системах». Тем не менее, между этими двумя концепциями существует очень тесная связь. Одним из существенных свойств формальной системы является непременная необходимость существования алгоритмической (т. е. «вычислительной») процедуры F, предназначенной для проверки правильности применения правил этой системы. Если, в соответствии с правилами системы F, некое высказывание является ИСТИННЫМ, то вычисление F этот факт установит. (Для достижения этого результата вычисление F, возможно, «просмотрит» все возможные последовательности строк символов, принадлежащих «алфавиту» системы F, и успешно завершится, обнаружив заключительной строкой искомое высказывание Р; при этом любые сочетания строк символов являются, согласно правилам системы F, допустимыми.)

Напротив, располагая некоторой заданной вычислительной процедурой Е, предназначенной для установления истинности определенных математических утверждений, мы можем построить формальную систему Е, которая эффективно выражает как ИСТИННЫЕ все те истины, что можно получить с помощью процедуры Е. Имеется, впрочем, и небольшая оговорка: как правило, формальная система должна содержать стандартные логические операции, однако заданная процедура Е может оказаться недостаточно обширной, чтобы непосредственно включить и их. Если сама заданная процедура Е не содержит этих элементарных логических операций, то при построении системы Е уместно будет присоединить их к Е с тем, чтобы ИСТИННЫМИ положениями системы Е оказались не только утверждения, получаемые непосредственно из процедуры Е, но и утверждения, являющиеся элементарными логическими следствиями утверждений, получаемых непосредственно из Е. При таком построении система Е не будет строго эквивалентна процедуре Е, но вместо этого приобретет несколько большую мощность.

(Среди таких логических операций могут, к примеру, оказаться следующие: «если Р&Q, то Р»; «если Р и Р => Q, то Q»; «если , то Р(п)»; «если , то » и т. п. Символы «&», «=>», « », « », «~» означают здесь, соответственно, «и», «следует», «для всех [натуральных чисел]», «существует [натуральное число]», «не»; в этот ряд можно включить и некоторые другие аналогичные символы.)

Поставив перед собой задачу построить на основе процедуры Е формальную систему Е, мы можем начать с некоторой в высшей степени фундаментальной (и, со всей очевидностью, непротиворечивой) формальной системы L, в рамках которой выражаются лишь вышеупомянутые простейшие правила логического вывода, — например, с так называемого исчисления предикатов (см. [222]), которое только на это и способно, — и построить систему Е посредством присоединения к системе L процедуры Е в виде дополнительных аксиом и правил процедуры для L, переведя тем самым всякое высказывание Р, получаемое из процедуры Е, в разряд ИСТИННЫХ. Это, впрочем, вовсе не обязательно окажется легко достижимым на практике. Если процедура Е задается всего лишь в виде спецификации машины Тьюринга, то нам, возможно, придется присоединить к системе L (как часть ее алфавита и правил процедуры) все необходимые обозначения и операции машины Тьюринга, прежде чем мы сможем присоединить саму процедуру Е в качестве, по сути, дополнительной аксиомы. (См. окончание §2.8; подробности в [222].)

Собственно говоря, в нашем случае не имеет большого значения, содержит ли система Е, которую мы таким образом строим, ИСТИННЫЕ предположения, отличные от тех, что можно получить непосредственно из процедуры Е (да и примитивные логические правила системы L вовсе не обязательно должны являться частью заданной процедуры Е). В § 2.5 мы рассматривали гипотетический алгоритм А, который по определению включал в себя все процедуры (известные или познаваемые), которыми располагают математики для установления факта незавершаемости вычислений. Любому подобному алгоритму неизбежно придется, помимо всего прочего, включать в себя и все основные операции простого логического вывода. Поэтому в дальнейшем я буду подразумевать, что все эти вещи в алгоритме А изначально присутствуют.

Следовательно, как процедуры для установления математических истин, алгоритмы (т. е. вычислительные процессы) и формальные системы для нужд моего доказательства, в сущности, эквивалентны. Таким образом, несмотря на то, что представленное в §2.5 доказательство было сформулировано исключительно для вычислений, оно сгодится и для общих формальных систем. В том доказательстве, если помните, речь шла о совокупности всех вычислениях (действий машины Тьюринга) Cq (п). Следовательно, для того чтобы оно оказалось во всех отношениях применимо к формальной системе F, эта система должна быть достаточно обширной для того, чтобы включать в себя действия всех машин Тьюринга. Алгоритмическую процедуру А, предназначенную для установления факта незавершаемости некоторых вычислений, мы можем теперь добавить к правилам системы F с тем, чтобы вычисления, предположения о незавершающемся характере которых устанавливаются в рамках F как ИСТИННЫЕ, были бы тождественны всем тем вычислениям, незавершаемость которых определяется с помощью процедуры А.

Как же первоначальное кенигсбергское доказательство Гёде-ля связано с тем, что я представил в § 2.5? Не будем углубляться в детали, укажем лишь на наиболее существенные моменты. В роли формальной системы F из исходной теоремы Гёделя выступает наша алгоритмическая процедура А:

алгоритм А <—> правила системы F.

Роль же представленного Гёделем в Кенигсберге предположения G (F), которое в действительности утверждает непротиворечивость системы F, играет полученное в §2.5 конкретное предположение «вычисление Ck (k) не завершается», недоказуемое посредством процедуры А, но интуитивно представляющееся истинным, коль скоро процедуру A мы полагаем обоснованной:

утверждение «вычисление Ck (k) не завершается» <—> утверждение «система F непротиворечива».

Возможно, такая замена позволит лучше понять, каким образом убежденность в обоснованности процедуры — такой, например, как А — может привести к другой процедуре, с исходной никак не связанной, но в обоснованности которой мы также должны быть убеждены. Поскольку если мы полагаем процедуры некоторой формальной системы F обоснованными — т. е. процедурами, с помощью которых мы получаем одни лишь действительные математические истины, полностью исключив ложные утверждения; иными словами, если некое предположение Р выводится из такой процедуры как ИСТИННОЕ, то это значит, что оно и в самом деле должно быть истинным, — то мы должны также уверовать и в ^-непротиворечивость системы F. Если под «ИСТИННЫМ» понимать «истинное», а под «ЛОЖНЫМ» — «ложное» (как оно, собственно, и есть в рамках любой обоснованной формальной системы F), то безусловно истинно следующее утверждение:

не все предположения Р (0), Р (1), Р (2), Р(3), Р (4), ... могут быть ИСТИННЫМИ, если утверждение «предположение Р (п) справедливо для всех натуральных чисел п» ЛОЖНО, что в точности совпадает с условием -непротиворечивости.

Однако убежденность в w-непротиворечивости формальной системы F может происходить не только из убежденности в обоснованности этой системы, но и из убежденности в ее обыкновенной непротиворечивости. Поскольку если под «истинным» понимать «истинное», а под «ЛОЖНЫМ» — «ложное», то, несомненно, выполняется следующее условие:

ни одно предположение Р не может быть одновременно и ИСТИННЫМ, и ЛОЖНЫМ,

в точности совпадающее с условием непротиворечивости. Вообще говоря, во многих случаях различия между непротиворечивостью и ^-непротиворечивостью практически отсутствуют. Для упрощения дальнейших рассуждений этой главы я, в общем случае, не стану разделять эти два типа непротиворечивости и буду обычно говорить просто о «непротиворечивости». Суть доказательства Гёделя и Россера сводится к тому, что установление факта непротиворечивости формальной системы (достаточно обширной) превышает возможности этой самой формальной системы. Первоначальный (кенигсбергский) вариант теоремы Гёделя опирался только на w-непротиворечивость, однако следующий, более известный, вывод был связан уже исключительно с непротиворечивостью обыкновенной.

Сущность гёделевского доказательства в нашем случае состоит в том, что оно показывает, как выйти за рамки любого заданного набора вычислительных правил, полагаемых обоснованными, и получить некое дополнительное правило, в исходном наборе отсутствующее, которое также должно полагать обоснованным, — т. е. правило, утверждающее непротиворечивость исходных правил. Важно уяснить следующий существенный момент:

убежденность в обоснованности равносильна убежденности в непротиворечивости.

Мы имеем право применять правила формальной системы F и полагать, что выводимые из нее результаты действительно истинны, только в том случае, если мы также полагаем, что эта формальная система непротиворечива. (Например, если бы система F не была непротиворечивой, то мы могли бы вывести, как ИСТИННОЕ, утверждение «1 = 2», которое истинным, разумеется, не является!) Таким образом, если мы уверены, что применение правил некоторой формальной системы F действительно эквивалентно математическому рассуждению, то следует быть готовым принять и рассуждение, выходящее за рамки системы F, какой бы эта система F ни была.

2.10. Возможные формальные возражения против    (продолжение)

Продолжим рассмотрение различных математических возражений, высказываемых время от времени в отношении моей трактовки доказательства Гёделя—Тьюринга. Многие из них тесно связаны друг с другом, однако я полагаю, что в любом случае их будет полезно разъяснить по отдельности.

Q10. Абсолютна ли математическая истина? Как мы уже видели, существуют различные мнения относительно абсолютной истинности утверждений о » бесконечных множествах. Можем ли мы доверять доказательствам, опирающимся на какую-то расплывчатую концепцию «математической истины», а не на, скажем, четко определенное понятие формальной ИСТИНЫ?

Что касается формальной системы F, описывающей общую теорию множеств, то, действительно, не всегда ясно, можно ли вообще говорить о каком-то абсолютном смысле, в котором то или иное утверждение о множествах является либо «истинным», либо «ложным», — вследствие чего под сомнение может попасть и само понятие «обоснованности» формальной системы, подобной F. В качестве поясняющего примера приведем один известный результат, полученный Гёделем (1940) и Коэном (J 966). Они показали, что определенные математические утверждения (так называемые континуум-гипотеза Кантора и аксиома выбора) никак не зависят от теоретике-множественных аксиом системы Цермело--Френкеля — стандартной формальной системы, обозначаемой здесь через ZF. (Аксиома выбора гласит, что для любой совокупности непустых множеств существует еще одно множество, которое содержит ровно один элемент из каждого множества совокупности^. Согласно же континуум-гипотезе Кантора, количество подмножеств натуральных чисел — равное количеству вещественных чисел — представляет собой вторую по величине бесконечность после множества собственно натуральных чисел^. Читателю нет нужды вникать в скрытый смысл этих утверждений прямо сейчас. Равно как нет нужды и мне углубляться в подробное изложение аксиом и правил процедуры системы ZF.) Некоторые математики убеждены в том, что система ZF охватывает все методы математического рассуждения, необходимые для обычной математики. Некоторые даже утверждают, будто приемлемым математическим доказательством можно считать только такое доказательство, какое можно, в принципе, сформулировать и доказать в рамках системы ZF. (См. комментарий к возражению Q14, где дается оценка применимости к таким субъектам гёделевского доказательства.) Иными словами, эти математики настаивают на том, что ИСТИННЫМИ, ЛОЖНЫМИ и НЕРАЗРЕШИМЫМИ в рамках системы ZF математическими утверждениями можно считать только те утверждения, истинность, ложность и неразрешимость, соответственно, которых, в принципе, устанавливается математическими средствами. Для таких людей аксиома выбора и континуум-гипотеза являются математически неразрешимыми (что, по их мнению, и доказывается выводом Гёделя—Коэна), и они наверняка будут утверждать, что истинность или ложность этих двух математических утверждений суть предметы достаточно условные. Влияют ли эти кажущиеся неопределенности в отношении абсолютного характера математической истины на выводы, которые мы сделали из доказательства Гёделя—Тьюринга? Никоим образом, так как мы имеем здесь дело с классом математических проблем гораздо более ограниченной природы, нежели те, что, подобно аксиоме выбора и континуум-гипотезе, относятся к неконструктивно-бесконечным множествам. В данном случае нас занимают лишь утверждения вида

«такое-то вычисление никогда не завершается»,

причем рассматриваемые вычисления можно задать совершенно точно через действия машины Тьюринга. Такие утверждения в логике называются Hi-высказываниями (или, точнее, П5-высказываниями). В пределах формальной системы F утверждение G (F) является Щ-высказыванием, а вот П (F) таковым не является (см. §2.8). По всей видимости, не существует каких-либо разумных доводов против того, что истинный/ложный характер любого Щ-высказывания есть предмет абсолютный и никак не зависит от избранного нами мнения относительно предположений, касающихся неконструктивно-бесконечных множеств — таких, например, как аксиома выбора и континуум-гипотеза. (С другой стороны, как мы вскоре убедимся, выбор метода рассуждения, принимаемого нами в качестве инструмента для получения убедительных доказательств hi -высказываний, действительно может определяться мнением, которого мы придерживаемся в отношении неконструктивно-бесконечных множеств; см. возражение Q11.) Очевидно, если не считать крайней позиции, занимаемой отдельными интуиционистами(см. комментарий к Q9), единственное здравое возражение по поводу абсолютного характера истинности таких утверждений может быть связано с тем обстоятельством, что некоторые принципиально завершающиеся вычисления могут потребовать для своего выполнения столь непомерно долгого времени, что на практике, вполне возможно, не завершатся и, скажем, за все время жизни вселенной; может случиться и так, что для записи самого вычисления (пусть и конечного) потребуется так много символов, что физически невозможным окажется составить даже его описание. Впрочем, все эти вопросы были исчерпывающим образом проанализированы выше, в обсуждении возражения Q8, там же мы выяснили, что на наш основной вывод <£ они никоим образом не влияют. Вспомним и о возражении Q9, рассмотрение которого показало, что позиция интуиционистов в этом случае также не избегает вывода Ш.

Кроме того, концепция (весьма ограниченная, надо сказать) математической истины, необходимая мне для доказательства Гёделя—Тьюринга, определена, вообще говоря, не менее четко, нежели концепции ИСТИННОГО, ЛОЖНОГО и НЕРАЗРЕШИМОГО для любой формальной системы F. Из сказанного выше (§ 2.9) нам известно, что существует некий алгоритм F, эквивалентный системе F. Если алгоритму F предстоит обработать некое предположение Р (формулируемое на языке системы F), то выполнение этого алгоритма может быть успешно завершено только в том случае, если предположение Р доказуемо в соответствии с правилами системы F, т.е. когда предположение Р ИСТИННО. Соответственно, предположение Р является ложным, если алгоритм F успешно завершается при обработке предположения ~ Р, и НЕРАЗРЕШИМЫМ, если не завершается ни одно из упомянутых вычислений. Вопрос о том, является ли математическое утверждение Р истинным, ложным или НЕРАЗРЕШИМЫМ, в точности совпадает по своей природе с вопросом о реальной истинности утверждений о завершаемости или незавершаемости вычислений — иными словами, о ложности или истинности определенных hi-высказываний — а кроме этого для нашего «гёделевско—тьюринговского» доказательства ничего и не требуется.

Q11. Существуют определенные П1-высказывания, которые можно доказать с помощью теории бесконечных множеств, однако не известно ни одного доказательства, которое использовало бы стандартные «конечные» методы. Не означает ли это, что даже к таким четко определенным проблемам математики, на деле, подходят субъективно? Различные математики, придерживающиеся в отношении теории множеств разных убеждений, могут применять к оценке математической истинности П1-высказываний неэквивалентные критерии.

Этот момент может оказаться существенным в том, что касается моих собственных выводов из доказательства Гёделя (—Тьюринга), и я, возможно, уделил ему недостаточно много внимания в кратком изложении, представленном в НРК. Как ни странно, но возражение QM, похоже, никого, кроме меня, не обеспокоило — по крайней мере, никто мне на него не указал! В НРК (с. 417, 418), как и здесь, я сформулировал доказательство Гёделя(—Тьюринга) исходя из того, что посредством разума и понимания способны установить все «математики» или «математическое сообщество». Преимущество подобной формулировки, в отличие от рассмотрения вопроса о способности какого-либо конкретного индивидуума к установлению математических истин посредством своего разума и понимания, заключается в том, что первый способ позволяет избежать некоторых возражений, которые нередко выдвигают в отношении той версии доказательства Гёделя, которую предложил Лукас (196 J). Самые разные ученые^3-1 указывали, к примеру, на то, что «сам Лукас» никак не мог обладать знанием о своем собственном алгоритме. (Некоторые из них говорили то же самое и о варианте доказательства, предложенном много-, не обратив, судя по всему, внимания на тот факт, что моя формулировка вовсе не настолько «личностна».) Именно возможность сослаться на способности к рассуждению и пониманию, присущие всем «математикам» вообще или «математическому сообществу», позволяет нам избежать необходимости считаться с предположением о том, что различные индивидуумы могут воспринимать математическую истину по-разному, каждый в соответствии с личным непознаваемым алгоритмом. Значительно сложнее смириться с тем, что результатом выполнения некоего непостижимого алгоритма может оказаться коллективное понимание математического сообщества в целом, нежели с тем, что этот самый алгоритм обусловливает математическое понимание всего лишь какого-то конкретного индивидуума. Суть возражения QJI как раз и заключается в том, что упомянутое коллективное понимание может оказаться совсем не таким универсальным и безличным, каким счел его я.

Утверждения, о каких говорится в Q11, действительно, существуют. То есть существуют Щ -высказывания, единственные известные доказательства которых опираются на то или иное применение теории бесконечных множеств. Такое Щ -высказывание может быть результатом арифметического кодирования утверждения типа «аксиомы формальной системы F являются непротиворечивыми», где система F подразумевает манипуляции обширными бесконечными множествами, само существование которых может быть сомнительным. Математик, убежденный в реальном существовании некоторого достаточно обширного неконструктивного множества S, придет к выводу, что система F действительно непротиворечива, тогда как другой математик, который полагает, что множества S не существует, вовсе не обязан считать систему F непротиворечивой. Таким образом, даже ограничив рассмотрение одним вполне определенным вопросом о завершении или незавершении работы машины Тьюринга (т. е. ложности или истинности П1-высказываний), мы не можем себе позволить не учитывать субъективности убеждений в отношении, скажем, существования некоторого обширного неконструктивно-бесконечного множества S. Если различные математики используют для установления истинности определенных П1 -высказываний неэквивалентные «персональные алгоритмы», то, по-видимому, с моей стороны несправедливо говорить о про-. сто «математиках» или «математическом сообществе».

Полагаю, что в строгом смысле это действительно может быть несколько несправедливо; и читатель может при желании перефразировать вывод  следующим образом:

* Для установления математической истины ни один отдельно взятый математик не применяет только те алгоритмы, какие он (или она) полагает обоснованными. j

Представленные мною доводы по-прежнему остаются в силе, однако, мне кажется, некоторые из более поздних утратят значительную часть своей силы, если представить ситуацию в таком виде. Более того, в случае формулировки * все доказательство уходит в направлении, на мой взгляд, бесперспективном, сосредоточенном, в большей степени, на конкретных механизмах, управляющих действиями конкретных индивидуумов, нежели на принципах, лежащих в основе действий любого из нас. Меня же на данном этапе интересует не столько различия подходов отдельных математиков к той или иной математической проблеме, сколько то общее, что есть между нашим пониманием и нашим математическим восприятием.

Попытаемся разобраться, действительно ли мы вынуждены принять формулировку *. В самом ли деле суждения математиков настолько субъективны, что они могут принципиально расходиться при установлении истинности какого-то конкретного III-высказывания? (Разумеется, доказательство, устанавливающее истинность hi-высказывания, может быть просто-напросто быть слишком громоздким или слишком сложным, чтобы его мог воспроизвести тот или иной математик (см. ниже по тексту возражение Q12), т.е. на практике математики вполне могут разойтись во мнениях. Однако в данном случае нас интересует вовсе не это. Мы занимаемся исключительно принципиальными вопросами.) Вообще говоря, математическое доказательство есть вещь не настолько субъективная, как может показаться на основании вышесказанного. Математики могут придерживаться самых разных — и, на их взгляд, неопровержимо истинных — точек зрения по тем или иным фундаментальным вопросам и во всеуслышание объявлять об этом, однако едва дело доходит до доказательств или опровержений каких-либо вполне определенных конкретных hi-высказываний, все разногласия тут же куда-то исчезают. Никто не воспримет всерьез доказательство hi-высказывания, утверждающего, по сути своей, непротиворечивость некоторой формальной системы F, если математик будет основывать его только лишь на существовании некоего спорного бесконечного множества S. То, что при этом в действительности доказывается, можно сформулировать следующим, куда более приемлемым, образом: «Если множество S существует, то формальная система F является непротиворечивой, и в этом случае данное П1-высказывание истинно».

Тем не менее, могут быть и исключения: например, один математик полагает, что некоторое неконструктивно-бесконечное множество S «с очевидностью» существует — или, по крайней мере, что допущение о его существовании никоим образом не приводит к противоречию, — другой же математик никакой очевидности здесь не усматривает. Дискуссии математиков по таким фундаментальным вопросам могут порой принимать поистине неразрешимый характер. При этом обе стороны могут оказаться, в принципе, неспособны сколько-нибудь убедительно изложить свои доказательства, даже в отношении П1-высказываний. Возможно, каждому математику и в самом деле присуще некое особое внутреннее восприятие истинности утверждений, связанных с неконструктивно-бесконечными множествами. Конечно же, математики нередко заявляют о том, что их восприятие таких вещей в корне отличается от восприятия коллег. Однако я полагаю, что такие различия, по сути своей, подобны различиям в ожиданиях, которые различные математики могут иметь и в отношении истинности обычных математических высказываний. Эти ожидания суть всего лишь предварительные предположения. До тех пор, пока не представлено убедительного доказательства или опровержения, математики могут спорить друг с другом об ожидаемой или предполагаемой истинности того или иного положения, однако представление такого доказательства одним из математиков убеждает (в принципе) всех. Что до фундаментальных вопросов, то там этих доказательств как раз нет. Возможно, и не будет. Быть может, их нельзя отыскать по той причине, что их просто-напросто нет, а фундаментальные вопросы допускают существование различных, но равно справедливых точек зрения. Здесь, однако, следует подчеркнуть еще один связанный с hi-высказываниями момент. Возможность наличия у математика ошибочной точки зрения — т. е. такой точки зрения, которая вынуждает его делать неверные выводы в отношении истинности тех или иных П1-высказываний, — нас в данный момент не интересует. Нет ничего невероятного в том, что математики порой опираются на неверное в фактическом отношении «понимание» — а то и на необоснованные алгоритмы, — только к настоящему обсуждению это никакого отношения не имеет, поскольку согласуется с выводом У. Впрочем, эту ситуацию мы подробно рассмотрим ниже, в § 3.4. Следовательно, дело в данном случае заключается не в том, могут ли разные математики придерживаться противоречащих, одна другой точек зрения, а скорее в том, может ли одна точка зрения оказаться, в принципе, мощнее другой. Каждая такая точка зрения будет совершенно справедлива в том, что касается установления истинности П1-высказываний, однако какая-то из них сможет, в принципе, дать своим последователям возможность установить, что те или иные вычисления не завершаются, тогда как другие, более слабые, точки зрения на это неспособны; то есть одни математики будут обладать существенно большей способностью к пониманию, нежели другие.

Не думаю, что такая возможность представляет собой сколько-нибудь серьезную угрозу для моей первоначальной формулировки . Хотя в отношении бесконечных множеств математики и вправе придерживаться различных точек зрения, этих самых точек зрения вовсе не так много: по всей видимости, не более пяти. Существенные в этом смысле расхождения могут быть обусловлены лишь утверждениями, подобными аксиоме выбора (о ней говорилось в комментарии к возражению Q10), которую одни полагают «очевидной», другие же напрочь отвергают связанную с ней неконструктивность. Любопытно, что эти различные точки зрения на собственно аксиому выбора не приводят непосредственно к тому П1-высказыванию, относительно справедливости которого возникают разногласия. Ибо, независимо от своей предполагаемой «истинности» или «ложности», аксиома выбора, как показывает теорема Гёделя—Коэна(см. комментарий к Q10), не вступает в противоречие со стандартными аксиомами системы ZF. Могут, однако, существовать и другие спорные аксиомы, соответствующей теоремы для которых нет. Впрочем, обыкновенно, когда речь заходит о принятии или опровержении той или иной теоретико-множественной аксиомы — назовем ее аксиомой Q, — утверждения математиков принимают следующий вид: «Из допущения справедливости аксиомы Q следует, что ... ». Такое утверждение при всем желании не сможет стать предметом спора между математиками. Аксиома выбора, похоже, является исключением в том смысле, что ее справедливость часто подразумевается без приведения упомянутой оговорки, однако это обстоятельство, по-видимому, никак не противоречит моей общей объективной формулировке вывода  — при условии, что мы ограничимся только П1-высказываниями:

 Для установления истинности П1-высказываний математики-люди не применяют заведомо обоснованные алгоритмы, а этого нам в любом случае вполне достаточно.

Есть ли другие спорные аксиомы, которые одни математики считают «очевидными», а другие ставят под сомнение? Думаю, будет огромным преувеличением сказать, что имеется хотя бы десять существенно различных точек зрения на теоретико-множественные допущения, которые в явном виде как допущения не формулируются. Положим, что их не более десяти, и рассмотрим следствия из этого допущения. Это означает, что существует порядка десяти, по сути, различных классов математиков, различаемых по типу рассуждения в отношении бесконечных множеств, который они полагают «очевидно» истинным. Каждого такого математика можно назвать математиком n-го класса, где n изменяется в весьма узком диапазоне — не более десяти значений. (Чем больше номер класса, тем мощнее будет точка зрения принадлежащих к нему математиков.) Вывод ** принимает в этом случае следующий вид:

 Для установления истинности ГЦ –высказываний математики-люди n-го класса (где n может принимать лишь несколько значений) не применяют только те алгоритмы, какие они полагают обоснованными.

Так получается, потому что доказательство Гёделя(— Тьюринга) можно применять к каждому классу отдельно. (Важно понять, что само гёделевское доказательство предметом спора между математиками не является, а потому если для любого математика nго класса гипотетический алгоритм n-го класса будет познаваемо обоснованным, то доказательство приведет к противоречию.) Таким образом, как и в случае с , дело вовсе не в существовании какого-то невообразимого количества непознаваемо обоснованных алгоритмов, каждый из которых присущ лишь одному конкретному индивидууму. Мы всего лишь исключаем возможность существования некоторого очень небольшого количества неэквивалентных непознаваемо обоснованных алгоритмов, рассортированных в соответствии с их мощностью и образующих в результате различные «школы мышления». В последующем обсуждении различия между вариантами  и  либо  не будут иметь особого значения, поэтому для упрощения изложения я не стану в дальнейшем их как-то различать и буду использовать для них всех одно общее обозначение .

Q12. Вне зависимости оттого, насколько различных точек зрения придерживаются математики в принципе, на практике те же математики обладают весьма разными способностями к воспроизведению доказательств, разве не так? Не менее различны и их способности к пониманию, позволяющие им совершать математические открытия.

Безусловно, так оно и есть, однако к рассматриваемому вопросу все эти вещи не имеют ну абсолютно никакого отношения. Меня не интересует, какие именно и насколько сложные доказательства математик способен воспроизвести на практике. Еще меньше меня занимает вопрос о том, какие доказательства математик может на практике открыть или какие понимание и вдохновение могут ему в этом способствовать. Здесь мы говорим исключительно о том, доказательства какого типа математики могут, в принципе, воспринимать как обоснованные.

Оговорка «в принципе» используется в наших рассуждениях отнюдь не просто так. Если допустить, что некий математик располагает доказательством или опровержением некоторого III -высказывания, то его разногласия с другими математиками касательно обоснованности данного доказательства разрешимы только в том случае, если у этих самых других математиков хватит времени, терпения, объективности, способностей и решимости с вниманием и пониманием воспроизвести всю — возможно, длинную и хитроумную — цепочку его рассуждений. На практике же математики вполне могут отказаться от всех этих трудов еще до полного разрешения спорных вопросов. Однако подобные проблемы к данному исследованию отношения не имеют. Так как, по всей видимости, существует все же некий вполне определенный смысл, в котором то, что в принципе постижимо для одного математика, оказывается равным образом (если отвлечься на время от возражения Q11) постижимо и для другого, — вообще, для любого человека, способного мыслить. Рассуждения бывают весьма громоздкими, а участвующие в них концепции могут показаться чересчур тонкими или туманными, и тем не менее существуют достаточно убедительные основания полагать, что способность к пониманию одного человека не включает в себя ничего такого, что в принципе недоступно другому человеку. Это применимо и к тем случаям, когда для воспроизведения во всех подробностях чисто вычислительной части доказательства может потребоваться помощь компьютера. Возможно, не совсем разумно ожидать, что математик-человек будет лично выполнять все необходимые для такого доказательства вычисления, и все же он, вне всякого сомнения, сможет без особого труда понять и проверить каждый отдельный его этап.

Здесь я говорю исключительно о сложности математического доказательства и ни в коем случае не о возможных существенных и принципиальных вопросах, которые могут вызвать среди математиков разногласия в отношении выбора допустимых методов рассуждения. Разумеется, я встречал математиков, утверждавших, что они в своей практике сталкивались с такими математическими доказательствами, которые были совершенно вне их компетенции: «Я уверен, что, сколько бы я ни старался, мне никогда не понять того-то или такого-то; этот метод рассуждения мне не по зубам». В каждом конкретном случае подобного заявления необходимо индивидуально решать, действительно ли данный метод рассуждения в принципе выходит за рамки системы убеждений этого математика — каковой случай мы рассматривали в комментарии к возражению Q11, — или он вообще-то смог бы разобраться в принципах, на которых основано это доказательство, если бы только приложил больше сил и затратил больше времени. Как правило, справедливым оказывается последнее. Более того, источником отчаяния нашего математика чаще всего становится туманный стиль изложения или ограниченные лекторские способности «такого-то», а вовсе не то, что какие-то существенные и принципиальные моменты «того-то» действительно выходят за рамки его способностей. Толковое изложение, на первый взгляд, непонятного предмета чудесным образом устраняет все прежние недоразумения.

Чтобы еще раз подчеркнуть, что я имею в виду, скажу следующее: сам я часто посещаю математические семинары, на которых не слежу (а иногда и не пытаюсь следить) за подробностями представляемых доказательств. Наверное, если бы я сел где-нибудь и обстоятельно изучил эти самые доказательства, я и в самом деле смог бы проследить за мыслью автора — хотя, возможно, это удалось бы мне лишь при наличии дополнительной литературы или устных пояснений, которые восполнили бы возможные пробелы в моем образовании или же в материалах самого семинара. Я знаю, что в действительности я этого делать не стану. У меня почти наверняка не окажется на это ни времени, ни достаточного количества внимания, ни, впрочем, особого желания. Но при этом я вполне могу принять представленный на семинаре результат на веру по всевозможным «несущественным» причинам — например, потому что полученный результат правдоподобно «выглядит», или потому что у лектора надежная репутация, или потому что другие слушатели, которых я считаю более сведущими в таких делах, нежели я сам, этот результат оспаривать не стали. Конечно, я могу ошибиться во всех своих умозаключениях, а результат вполне может оказаться ложным — либо истинным, но никоим образом не следующим из представленного доказательства. Все эти тонкости никак не влияют на ту принципиальную позицию, которую я здесь представляю. Результат может оказаться истинным и адекватно доказанным, и в таком случае я, в принципе, могу проследить за ходом всего доказательства — или же ошибочным, в каковом случае, как уже упоминалось, он нас в данном контексте не интересует (см. § 3.2 и § 3.4). Возможные исключения могут составить лишь те случаи, когда представляемый материал касается каких-либо спорных аспектов теории бесконечных множеств или опирается на какой-то необычный метод рассуждения, который может быть признан сомнительным в соответствии с теми или иными математическими воззрениями (что, само по себе, может заинтриговать меня до такой степени, что я впоследствии действительно попытаюсь это доказательство повторить). Как раз такие исключительные ситуации мы обсуждали выше, в комментарии к возражению Q11. Что касается подобных соображений относительно природы математической точки зрения, на практике многие математики могут и не иметь четкого представления о том, каких именно фундаментальных принципов они в действительности придерживаются. Однако, как уже было сказано выше, в комментарии к QI1, если математик, у которого нет определенной позиции в отношении того, следует ли принимать, скажем, некую «аксиому Q», желает проявить осмотрительность, то ничто не мешает ему изложить требующие принятия аксиомы Q результаты в следующем виде: «Из принятия аксиомы Q следует, что... ». Разумеется, математики, несмотря на всю их пресловутую педантичность, проявляют в подобных вопросах должную осмотрительность далеко не всегда. Нельзя отрицать и того, что время от времени им удается допускать и вовсе очевидные ошибки. И все же все эти ошибки — если они допущены по недосмотру, а не следуют из тех или иных непоколебимых принципов — являются исправимыми. (Как упоминалось ранее, возможность действительного применения математиками в качестве основы для своих решений необоснованного алгоритма будет подробно рассмотрена в §3.2 и §3.4. Поскольку эта возможность не противоречит выводу , она не является предметом настоящего обсуждения.) В данном случае нас не занимают исправимые ошибки, так как к вопросу о принципиальной достижимости тех или иных результатов они никакого отношения не имеют. А вот возможные неопределенности в действительных взглядах математиков, безусловно, требуют дальнейшего обсуждения, которое и приводится ниже.

QI3. У математиков нет абсолютно определенных убеждений относительно обоснованности или непротиворечивости используемых ими формальных систем — как нет и однозначного ответа на вопрос о том, «пользователями» каких именно формальных систем они себя полагают. Не подвергаются ли их убеждения постепенному размыванию по мере того, как формальные системы все более удаляются от области феноменов, доступных непосредственному интуитивному или экспериментальному восприятию?

И правда, нечасто встретишь математика, способного похвалиться прочно устоявшимися и непоколебимо непротиворечивыми убеждениями, когда речь заходит об основах предмета. Кроме того, по мере накопления опыта математик вполне может изменить свои взгляды относительно того, что считать неопровержимо истинным, если он вообще склонен считать неопровержимо истинным что бы то ни было. Можно ли, например, быть совершенно и полностью уверенным в том, что число 1 отлично от числа 2? Если говорить о некоей абсолютной человеческой уверенности, то не совсем ясно, можно ли подобное понятие как-то однозначно определить. Однако какую-то точку опоры все же выбрать необходимо. Вполне приемлемой точкой опоры может стать принятие в качестве неопровержимо истинной некоторой системы убеждений и принципов, от которой уже можно двигаться в своих рассуждениях дальше. Разумеется, нельзя забывать и о том, что многие математики вовсе не имеют определенного мнения относительно того, что именно можно считать неопровержимо истинным. Таких математиков я попросил бы какую-никакую опору для себя все же выбрать и просто быть готовыми при необходимости впоследствии ее сменить. Как показывает доказательство Гёделя, какую бы позицию математик в этом случае ни занял, ее все равно невозможно полностью уместить в рамки правил любой постижимой формальной системы (а если и возможно, то этот факт невозможно однозначно установить). И дело даже не в том, что та или иная конкретная позиция постоянно изменяется; система убеждений, полностью охватываемая рамками любой (достаточно обширной) формальной системы F, неизбежно должна также простирается и за пределы доступной F области. Любая позиция, среди неопровержимых убеждений которой имеется и убеждение в обоснованности системы F, должна также включать в себя и убежденность в истинности гёделевского предположения G(F). Убежденность в истинности G(F) не представляет собой изменения позиции; эта убежденность уже подразумевается неявно в исходной позиции, допускающей принятие истинности формальной системы F, пусть даже поначалу это и не очевидно.

Безусловно, всегда существует возможность того, что в выводы, получаемые математиком на основании исходных посылок какой-либо конкретной точки зрения, закрадется ошибка. Одна только возможность возникновения такой ошибки — даже если в действительности никакой ошибки допущено не было — может привести к уменьшению степени убежденности, которую математик питает в отношении своих выводов. Однако такое «постепенное размывание» нас, вообще говоря, не занимает. Подобно действительным ошибкам, оно «исправимо». Более того, если доказательство было проведено действительно корректно, то чем дольше его изучаешь, тем, как правило, более убедительными представляются полученные в нем выводы. «Постепенное размывание» математик может испытать на практике, но не в принципе, что возвращает нас к обсуждению возражения Q12.

Таким образом, вопрос перед нами встает здесь следующий: имеет ли место постепенное размывание в принципе, т. е. может ли математик счесть, скажем, обоснованность некоторой формальной системы F неопровержимой, тогда как в обоснованности более сильной системы F* он будет лишь «практически уверен». Этот вопрос не представляется мне сколько-нибудь серьезным, коль скоро, каком бы ни была система F, мы вправе настаивать, чтобы она включала в себя обычные логические правила и арифметические операции. Упомянутый выше математик, который верит в обоснованность системы F, должен также верить в ее непротиворечивость, а следовательно, и в истинность гёделевского высказывания G (F). Таким образом, одни только выводы из формал4ьной системы F не могут охватывать всей совокупности математических убеждений математика, какой бы эта система ни была.

Однако следует ли считать высказывание G(F) неопровержимо истинным всякий раз, когда мы признаем неопровержимо обоснованной формальную систему F? Полагаю, утвердительный ответ на этот вопрос не должен вызывать никаких сомнений; и это тем более так, если придерживаться в отношении воспроизведения математического доказательства той «принципиальной» позиции, которой мы придерживались до сих пор. Единственная возникающая в этой связи реальная проблема касается деталей фактического кодирования утверждения «система F непротиворечива» в форме арифметического утверждения (IIi-высказывания). Сама по себе базовая идея неопровержимо очевидна: если система F является обоснованной, то она, безусловно, непротиворечива. (Так как если бы она не была непротиворечивой, то среди ее утверждений присутствовало бы утверждение «1 = 2», т.е. система была бы необоснованной.) Что касается деталей этого самого кодирования, то здесь нам вновь предстоит иметь дело с различием между «принципиальным» и «практическим» уровнями. Не составит особого труда убедиться в том, что такое кодирование в принципе возможно (хотя сам процесс убеждения может занять некоторое время), однако убедиться в корректном выполнении того или иного конкретного действительного кодирования — дело совсем другое. Детали кодирования, как правило, бывают в известной степени произвольными и в разных изложениях могут весьма значительно отличаться. Возможно, где-то закрадется незначительная ошибка или просто опечатка, которая, в формальном смысле, должна бы сделать недействительным данное конкретное предназначенное для выражения «G(F)» теоретико-числовое предположение, однако в действительности этого не происходит.

Надеюсь, читатель понимает, что возможность возникновения таких ошибок не существенна, когда речь заходит о том, что мы подразумеваем здесь под принятием предположения G (F) в качестве неопровержимой истины. Я, разумеется, говорю о действительном предположении G (F), а не о возможном случайном предположении, непреднамеренно сформулированном благодаря опечатке или незначительной ошибке. В этой связи мне вспоминается одна история о великом американском физике Ричарде Фейнмане. Фейнман, по-видимому, объяснял одному из студентов какое-то понятие, но оговорился. Когда студент выразил недоумение, Фейнман вспылил: «Не слушайте, что я говорю; слушайте, что я имею в виду!».

Один из возможных способов такого явного кодирования состоит в использовании представленных еще в НРК спецификаций машин Тьюринга и точном воспроизведении доказательства гёделевского типа, описанного в §2.5 (пример такого кодирования приводится в Приложении А). Впрочем, даже и в этом случае об абсолютной «явности» говорить нельзя, поскольку нам понадобится еще и каким-то явным образом закодировать правила формальной системы F в системе обозначений действий машин Тьюринга; обозначим такой код, скажем, через Ту. (Код tf должен удовлетворять определенному свойству: если некоторому высказыванию Р, выводимому в рамках системы F, ставится в соответствие некоторое число р, то необходимо, скажем, чтобы равенство tf (р) — 1 выполнялось всякий раз, когда высказывание Р является теоремой системы F, в противном же случае вычисление Tf(p) не должно завершаться вовсе.) Безусловно, все это открывает широкий простор для формальных ошибок. Помимо возможных трудностей, связанных с практическим построением кода Ту на основе системы F и отысканием числа р на основе высказывания Р, отсутствует ясность и в отношении другого вопроса: а не ошибся ли я сам где-нибудь в спецификациях машин Тьюринга, — иными словами, можем ли мы быть полностью уверены в корректности приведенного в Приложении А этой книги кода, если вдруг решим использовать для отыскания вычисления Ck (k) именно это определение? Лично я думаю, что ошибок там нет, однако в собственной непогрешимости я уверен куда как меньше, нежели в первоначальных построениях Гёделя (пусть и более сложных). Впрочем, всякому дочитавшему до этого места, смею надеяться, уже ясно, что возможные ошибки подобного рода существенной роли здесь не играют. Помните, что говорил Фейнман?

Что же касается собственно моих спецификаций, следует упомянуть еще один формальный момент. Представленный мною в §2.5 вариант доказательства Гёделя(-Тьюринга) опирается не на непротиворечивость системы F, а на обоснованность алгоритма А, и являет собой критерий для установления незавершаемости вычислений (т.е. истинности ГЦ-высказываний). Этот вариант подходит нам ничуть не хуже любых других, поскольку известно, что из обоснованности алгоритма А следует истинность утверждения о незавершаемости вычисления Ck (k), каковое явное утверждение (тоже П1-высказывание) мы имеем полное право использовать вместо высказывания G(F). Более того, как отмечали выше (см. §2.8), доказательство, вообще говоря, зависит не от непротиворечивости формальной системы F, а от ее -непротиворечивости. Из обоснованности системы F очевидно следует ее непротиворечивость, равно как и -непротиворечивость. Если допустить, что система F обоснована, то ни fi (F), ни G (F) из ее правил (см. §2.8) не следуют, однако оба эти высказывания являются истинными.

Думаю, можно с уверенностью заключить, что какое бы «постепенное размывание» убежденности того или иного математика ни сопровождало переход от убеждения в обоснованности формальной системы F к убеждению в истинности высказывания G(F) (или О (F)), оно будет целиком и полностью обусловлено возможностью ошибки в точной формулировке полученного им высказывания «G(F)». (To же применимо и к высказыванию fi(F).) Все это не имеет непосредственного отношения к настоящему обсуждению — при наличии подлинной (не случайной) формулировки высказывания G (F) никакого размывания убежденности происходить не должно. Если формальная система F неопровержимо обоснована, то ее высказывание G (F) столь же неопровержимо истинно. Все формы заключения  ( , ) остаются неизменными при условии, что под «истинностью» подразумевается «неопровержимая истинность».

Q14. Нет никаких сомнений в том, что формальная система ZF — или некоторая стандартная ее модификация (обозначим ее через ZF*)—действительно включает в себя все необходимое для серьезной математической деятельности. Почему бы просто не принять эту систему за основу, смириться с недоказуемостью ее непротиворечивости и продолжить свои математические изыскания?

Полагаю, такая точка зрения весьма и весьма распространена среди практикующих математиков, особенно тех, кто не слишком углубляется в фундаментальные основы или философию своего предмета. Подобное отношение вполне естественно для людей, главной заботой которых является просто хорошее выполнение серьезной, пусть и математической, работы (хотя в действительности такие люди крайне редко выражают свои результаты в рамках строгих правил формальных систем, подобных ZF). Согласно этой точке зрения, математика имеет дело лишь с тем, что можно доказать или опровергнуть в рамках некоей конкретной формальной системы — такой, например, как ZF (или какая-либо ее модификация ZF*). С высоты такой позиции математическая деятельность и в самом деле напоминает своего рода «игру». Назовем ее ZF-игрой (или ZF*-игрой), причем играть в эту игру следует в соответствии с правилами, установленными в рамках данной системы. Такой подход характерен для формалиста, подлинный же формалист мыслит исключительно в терминах ИСТИННОГО и ЛОЖНОГО, которые не обязательно совпадают с истинным и ложным в их повседневном смысле. Если формальная система обоснованна, то все, что является ИСТИННЫМ, и будет истинным, а все, что ЛОЖНО, будет ложным. Однако наверняка найдутся высказывания, формализуемые в рамках данной системы, которые, будучи истинными, не являются ИСТИННЫМИ, и другие, которые, будучи ложными, не являются ЛОЖНЫМИ, иными словами, в обоих случаях эти высказывания оказываются НЕРАЗРЕШИМЫМИ. Если система ZF непротиворечива, то в ZF-игре гёделевское высказывание G (ZF) и его отрицание ~ G (ZF) принадлежат, соответственно, к этим двум категориям. (Более того, окажись система ZF противоречивой, то и высказывание G(ZF), и его отрицание ~ G(ZF) были бы истинными и ложными одновременно!)

ZF-игра, судя по всему, представляет собой исключительно разумный подход, позволяющий реализовать большую часть того, что нас интересует в обычной математике. Однако по причинам, которые обозначены выше, я совершенно не в состоянии понять, каким же образом из нее может «произрасти» реальная точка зрения в отношении чьих бы то ни было математических убеждений. Ибо если кто-то считает, что с помощью «практикуемой» им математики он устанавливает исключительно подлинные математические истины — скажем, истинность IIi-высказываний, — то он должен верить и в то, что используемая им система обоснована; а если он верит в ее обоснованность, то он должен также верить в ее непротиворечивость, то есть в то, что IIi-высказывание, утверждающее истинность G (F), действительно истинно, несмотря на то, что оно НЕРАЗРЕШИМО. Таким образом, математические убеждения человека должны включать в себя нечто, что в рамках ZF-игры невыводимо. С другой стороны, если человек не верит в обоснованность формальной системы ZF, то он не может верить и в подлинную истинность ИСТИННЫХ результатов, полученных с помощью ZF-игры. В обоих случаях сама по себе ZF-игра не в состоянии снабдить нас удовлетворительной позицией в том, что касается математической истинности. (Это равным образом применимо к любой формальной системе ZF*.)

Q15. Выбранная нами формальная система F может и не оказаться непротиворечивой — по крайней мере, мы не можем быть вполне уверены в ее непротиворечивости; по какому же, в таком случае, праву мы утверждаем, что высказывание G (F) «очевидно» истинно?

Хотя этот вопрос был достаточно исчерпывающе рассмотрен в предыдущих обсуждениях, я полагаю, что суть того рассмотрения полезно будет изложить еще раз, поскольку возражения, подобные Q15, чаще всего оказываются среди нападок на наше с Лукасом приложение теоремы Гёделя. Суть же в том, что мы вовсе не утверждаем, что высказывание G(F) непременно истинно для любой формальной системы F, мы утверждаем лишь, что высказывание G (F) настолько же достоверно, насколько достоверна любая другая истина, получаемая применением правил самой системы F. (Вообще говоря, высказывание G (F) оказывается более достоверным, нежели утверждения, получаемые действительным применением правил F, так как система F, даже будучи непротиворечивой, не обязательно будет обоснованной!) Если мы верим в истинность любого утверждения Р, выводимого исключительно с помощью правил системы F, то мы должны верить и в истинность G (F), по крайней мере, в той же степени, в какой мы верим в истинность Р. Таким образом, ни одна постижимая формальная система F — или эквивалентный ей алгоритм F — не может послужить абсолютно полной основой для подлинного математического познания или формирования убеждений. Как отмечалось в комментариях к Q5 и Q6, наше доказательство построено как reductio ad absurdum: мы выдвигаем предположение, что система F действительно является абсолютной основой для формирования убеждений; а затем показываем, что такое предположение приводит к противоречию, т. е. является неверным.

Мы, конечно же, можем, как в Q14, выбрать для удобства какую-то конкретную систему F, хотя уверенности в том, что она обоснована, а потому непротиворечива, это нам не добавит. Впрочем, при наличии действительных сомнений в обоснованности системы F любой получаемый в рамках F результат Р следует формулировать в виде

«высказывание Р выводимо в рамках системы F»

(или, что то же самое, «высказывание Р ИСТИННО»), избегая утверждений вида «высказывание Р истинно». Такое утверждение в математическом смысле вполне приемлемо и может быть либо действительно истинным, либо действительно ложным. Совершенно законным образом мы можем свести все наши математические высказывания к утверждениям такого рода, однако и в этом случае нам никуда не деться от утверждений об абсолютных математических истинах. При случае мы можем прийти к убеждению, будто мы установили, что какое-то утверждение вышеприведенного вида является в действительности ложным, т. е. получить следующий результат:

«высказывание Р невыводимо в рамках системы F».

Такие утверждения имеют вид: «такое-то вычисление не завершается» (или, по сути, «будучи примененным к высказыванию Р, алгоритм F не завершается»), что в точности совпадает с формой рассматриваемых нами di-высказываний. Вопрос: какие средства мы полагаем допустимыми в процессе получения подобных утверждений? Каковы, наконец, те математические процедуры, в которые мы действительно верим и применяем при установлении математических истин? Такая система убеждений, при условии, что они достаточно разумны, никак не может быть эквивалентна всего лишь убежденности в обоснованности и непротиворечивости формальной системы, какой бы эта формальная система ни была.

Q16. Заключение об истинности высказывания G(F) для непротиворечивой формальной системы F мы делаем, исходя из допущения, что те символы системы F, которые, как мы полагаем, служат для представления натуральных чисел, действително представляют натуральные числа. Окажись на их месте другие числа — скажем, некие экзотические «сверхнатуральные» числа, — мы вполне могли бы обнаружить, что высказывание G(F) ложно. Откуда мы знаем, что в нашей системе F мы имеем дело с натуральными, а не со сверхнатуральными числами?

В самом деле, конечного аксиоматического способа убедиться в том, что «числа», о которых идет речь, и есть те самые подразумеваемые натуральные числа, а не какие-то посторонние «сверхнатуральные», не существует^5'. Однако, в некотором смысле, в этом и состоит вся суть гёделевского рассуждения. Неважно, какую именно схему аксиом формальной системы F мы построим, пытаясь охарактеризовать натуральные числа, одних лишь правил системы F будет недостаточно, чтобы определить, является ли высказывание G (F) действительно истинным или же ложным. Полагая систему F непротиворечивой, мы знаем, что в высказывании G (F) подразумевается все же наличие некоего истинного смысла. Это, однако, происходит лишь в том случае, если символы, составляющие в действительности формальное выражение, обозначаемое «G (F)», имеют подразумеваемые значения. Если эти символы интерпретировать как-либо иначе, то полученная в результате интерпретация «G(F)>> вполне может оказаться ложной.

Для того чтобы разобраться, откуда берутся все эти двусмысленности, рассмотрим новые формальные системы F* и F**, где F* получается путем присоединения к аксиомам системы F высказывания G (F), a F** — путем аналогичного присоединения высказывания ~ G (F). Если система F обоснована, то обе системы F* и F** непротиворечивы (т. к. высказывание G(F) истинно, а ~ G (F) из правил системы F) вывести невозможно. При этом в случае подразумеваемой (или стандартной) интерпретации символов F из обоснованности системы F следует, что система F* обоснована, а система F** — нет. Впрочем, одним из характерных свойств непротиворечивых формальных систем является возможность отыскания так называемых нестандартных реинтерпретаций символов таким образом, что высказывания, которые являются ложными в стандартной интерпретации, оказываются истинными в нестандартной; соответственно, в такой нестандартной интерпретации обоснованными могут быть системы F и F**, а система F* обоснованной не будет. Можно вообразить, что такая реинтерпретация может повлиять на смысл логических символов (таких как «~» и «&», которые в стандартной интерпретации означают, соответственно, «не» и «и»), однако в данном случае нас занимают символы, обозначающие неопределенные числа («от», «у», «z», «ж'», «х"» и т.д.), и значения применяемых к ним логических кванторов (V, 3). В стандартной интерпретации символы «Vx» и «Эх» означают, соответственно, «для всех натуральных чисел х» и «существует такое натуральное число х, что»; в нестандартной же интерпретации эти символы могут относится не к натуральным числам, а к числам какого-то иного вида с иными свойствами упорядочения (такие числа действительно можно назвать «сверхнатуральными», или даже «ультранатуральными», как это сделал Хофштадтер [200]).

Дело, однако, в том, что мы-то знаем, что такое на самом деле представляют собой натуральные числа, и для нас не составит никакого труда отличить от каких-то непонятных сверхнатуральных чисел. Натуральные числа суть самые обыденные вещи, обозначаемые, как правило, символами 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, — С этой концепцией мы знакомимся еще в детском возрасте и легко отличим ее от надуманной концепции сверхнатурального числа (см. § 1.21). Есть что-то таинственное в том, что мы, похоже, и впрямь обладаем каким-то инстинктивным пониманием действительного смысла понятия натурального числа. Все, что мы получаем в этом смысле в детском (или уже взрослом) возрасте, сводится к сравнительно небольшому количеству описаний понятий «нуля», «единицы», «двух», «трех» и т.д. («три апельсина», «один банан» и т.п.), однако при этом, несмотря на всю неадекватность такого описания, мы как-то умудряемся постичь всю концепцию в целом. В некотором платоническом смысле натуральные числа видятся своего рода категориями, обладающими абсолютным концептуальным существованием, от нас никак не зависящим. И все же, несмотря на «человеконезависимость» натуральных чисел, мы оказываемся способны установить интеллектуальную связь с действительной концепцией натуральных чисел, опираясь лишь на неоднозначные и, на первый взгляд, неадекватные описания. С другой стороны, не существует конечного набора аксиом, с помощью которого можно было бы провести четкую границу между множеством натуральных чисел и альтернативным ему множеством так называемых «сверхнатуральных» чисел.

Более того, такое специфическое свойство всей совокупности натуральных чисел, как их бесконечное количество, мы также можем каким-то образом воспринимать непосредственно, тогда как система, действие которой ограничено точными конечными правилами, не способна отличить данную конкретную бесконечность натуральных чисел от других возможных («сверхнатуральных») вариантов. Мы же легко понимаем бесконечность, характеризующую натуральные числа, пусть и обозначаем ее просто точками «...» —

«0, 1,2,3,4,5,6,...»,

либо сокращением «и т. д.»—

«ноль, один, два, три и т. д.».

Нам не нужно объяснять на языке каких-то точных правил, что именно представляет собой натуральное число. В этом смысле можно считать, что нам повезло, так как такое объяснение дать невозможно. Как только нам приблизительно укажут верное направление, мы тут же обнаруживаем, что уже откуда-то знаем, что это за штука такая — натуральное число!

Возможно, некоторые читатели знакомы с аксиомами Пеано для арифметики натуральных чисел (об арифметике Пеано я вкратце упоминал в §2.7), и, возможно, теперь эти читатели находятся в некотором недоумении: почему же аксиомы Пеано не дают адекватного определения натуральных чисел. Согласно определению Пеано, мы начинаем ряд натуральных чисел с символа О и затем добавляем слева особый «оператор следования», обозначаемый S и осуществляющий простое прибавление единицы к числу, над которым совершается действие, т. е. I определяется как SO, 2 как S1 или SSO и т. д. В качестве правил мы располагаем следующими утверждениями: если Sa=Sb, то а=Ь; и ни при каком х число 0 нельзя записать в виде Sx (последнее утверждение служит для характеристики числа 0). Кроме того, имеется «принцип индукции», согласно которому некое свойство чисел (скажем, Р) должно быть истинным в отношении всех чисел п, если оно удовлетворяет двум условиям: (i) если истинно Р(п), то для всех п истинно также и Р (Sn); (ii) P (0) истинно. Сложности начинаются, когда дело доходит до логических операций, символы которых V и 3 в стандартной интерпретации означают, соответственно, «для всех натуральных чисел...» и «существует такое натуральное число..., что». В нестандартной интерпретации смысл этих символов соответствующим образом изменяется, так что они квантифицируют уже не натуральные числа, а «числа» какого-то другого типа. Хотя математические спецификации Пеано, задающие оператор следования S, действительно описывают отношение упорядочения, отличающее натуральные числа от разных прочих «сверхнатуральных» чисел, эти определения невозможно записать в терминах формальных правил, которым удовлетворяют кванторы V и 3. Для того чтобы передать смысл математических определений Пеано, необходимо перейти к так называемой «логике второго порядка», в которой кванторы типа V и 3 также вводятся, но только теперь они оперируют не над отдельными натуральными числами, а над множествами (бесконечными) натуральных чисел. В «логике первого порядка» арифметики Пеано кванторы оперируют над отдельными числами, и в результате получается формальная система в обычном смысле этого слова. Логика же второго порядка нам формальной системы не дает. В случае строгой формальной системы вопрос о правильности применения правил системы решается чисто механическими (т. е. алгоритмическими) способами — в сущности, именно это свойство формальных систем и послужило причиной их рассмотрения в настоящем контексте. В рамках логики второго порядка упомянутое свойство не работает.

Многие ошибочно полагают (в духе приведенных в возражении Q16 соображений), что из теоремы Гёделя следует существование множества различных арифметик, каждая из которых в равной степени обоснована. Соответственно, та частная арифметика, которую мы, возможно, по чистой случайности избрали для своих нужд, определяется просто какой-то произвольно взятой формальной системой. В действительности же теорема Гёделя показывает, что ни одна из этих формальных систем (будучи непротиворечивой) не может быть полной; поэтому (как доказывается далее) к ней можно непрерывно добавлять какие угодно новые аксиомы и получать всевозможные альтернативные непротиворечивые системы, которыми при желании можно заменить ту, в рамках которой мы работаем в настоящий момент. Эту ситуацию нередко сравнивают с той, что сложилась некогда с евклидовой геометрией. На протяжении двадцати одного века люди верили, что евклидова геометрия является единственно возможной геометрией. Но, когда в восемнадцатом веке сразу несколько великих математиков (таких как Гаусс, Лобачевский и Бойяи) показали, что существуют в равной степени возможные альтернативы общепринятой геометрии, геометрии пришлось отступить с абсолютных позиций на произвольные. Аналогично, нередко можно услышать, будто Гёдель показал, что арифметика также представляет собой предмет произвольного выбора, при этом один набор непротиворечивых аксиом оказывается ничуть не хуже любого другого.

Однако подобная интерпретация того, что доказал Гёдель, абсолютно неверна. Согласно Гёделю, само по себе понятие формальной системы аксиом не подходит для передачи даже самых элементарных математических понятий. Когда мы употребляем термин «арифметика» без дальнейших пояснений, мы подразумеваем обычную арифметику, которая работает с обычными натуральными числами О, 1, 2, 3, 4, ... (и, быть может, с их отрицаниями), а вовсе не со «сверхнатуральными» числами, что бы это понятие ни означало. Мы можем, если пожелаем, исследовать свойства формальных систем, и это, конечно же, станет ценным вкладом в процесс математического познания. Однако такое предприятие несколько отличается от исследования обычных свойств обычных натуральных чисел. В некотором отношении данная ситуация весьма напоминает ту, что сложилась в последнее время с геометрией. Изучение неевклидовых геометрий интересно с математической точки зрения, да и сами геометрии имеют ряд важных областей применения (например, в физике, см. НРК, глава 5, особенно рис. 5.1 и 5.2, а также §4.4), но, когда термин «геометрия» используется в обычном языке (в отличие от жаргона математиков или физиков-теоретиков), подразумевается, как правило, обычная евклидова геометрия. Однако имеется и разница: то, что логик может назвать «евклидовой геометрией», действительно можно определить (с некоторыми оговорками^) через определенную формальную систему, тогда как обычную «арифметику», как показал Гёдель, определить таким образом нельзя.

Гёдель доказал не то, что математика (в особенности арифметика) — это произвольные поиски, направление которых определяется прихотью Человека; он доказал, что математика — это нечто абсолютное, и в ней мы должны не изобретать, но открывать (см. § 1.17). Мы открываем, что такое натуральные числа и без труда отличаем их от любых сверхнатуральных чисел. Гёдель показал, что ни одна система «искусственных» правил не способна сделать это за нас. Такая платоническая точка зрения была существенна для Гёделя, не менее существенной она будет и для нас в последующих рассуждениях (§8.7).

Q17. Допустим, что формальная система F предназначена для представления тех математических истин, что, в принципе, доступны человеческому разуму. Не можем ли мы обойти проблему невозможности формального включения в систему F гёделевского высказывания G (F), включив вместо него что-либо, имеющее смысл G(F), воспользовавшись при этом новой интерпретацией смысла символов системы F?

Определенные способы представления примененного к F гёделевского доказательства в рамках формальной системы F (достаточно обширной) действительно существуют, коль скоро новый, реинтерпретированный, смысл символов системы F полагается отличным от исходного смысла символов этой системы. Однако если мы пытаемся таким образом интерпретировать систему F как процедуру, с помощью которой разум приходит к тем или иным математическим выводам, то подобный подход является не чем иным, как шулерством. Если мы намерены толковать мыслительную деятельность исключительно в рамках системы F, то ее символы не должны изменять свой смысл «на полпути». Если же мы принимаем, что мыслительная деятельность может содержать что-то помимо операций самой системы F — а именно, изменение смысла символов, — то нам необходимо знать и правила, управляющие подробным изменением. Либо эти правила окажутся неалгоритмическими, и это сыграет в пользу 'S, либо для них найдется какая-то конкретная алгоритмическая процедура, и тогда нам следовало бы изначально включить эту процедуру в нашу систему «F» — обозначим ее через F+ — с тем, чтобы она представляла собой полную совокупность процедур, обусловливающих наши с вами понимание и проницательность, а значит, необходимости в изменении смысла символов не возникло бы вовсе. В последнем случае вместо гёделевского высказывания G(F) из предыдущего рассуждения нам предстоит разбираться уже с высказыванием G(F+), так что ничего мы в результате не выигрываем.

Q18. Даже в такой простой системе, как арифметика Пеано, можно сформулировать теорему, интерпретация которой имеет следующий смысл: «система F обоснована» следовательно «высказывание G (F) истинно». Разве это не все, что нам нужно от теоремы Гёделя? Значит, теперь, полагая обоснованной какую угодно формальную систему F, мы вполне можем поверить и в истинность ее гёделевского высказывания — при условии, разумеется, что мы готовы принять арифметику Пеано, разве не так?

Подобную теорему(7) действительно можно сформулировать в рамках арифметики Пеано. Точнее (поскольку мы не можем в пределах какой бы то ни было формальной системы должным образом выразить понятие «обоснованности» или «истинности», как это следует из знаменитой теоремы Тарского), мы, в сущности, формулируем более сильный результат:

«система F непротиворечива» следовательно «высказывание G (F) истинно»,

либо иначе:

«система F -непротиворечива» следовательно «высказывание f2 (F) истинно».

Из этих высказываний следует вывод, необходимый для Q18, поскольку если система F обоснована, то она, разумеется, непротиворечива или омега-непротиворечива, в зависимости от обстоятельств. Понимая смысл присутствующего здесь символизма, мы и в самом деле можем поверить в истинность высказывания G (F) на основании одной лишь веры в обоснованность системы F. Это, впрочем, мы уже приняли. Если понимать смысл, то действительно возможно перейти от F к G (F). Сложности возникнут лишь к том случае, если нам вздумается исключить необходимость интерпретаций и сделать переход от F к G (W) автоматическим. Будь это возможно, мы смогли бы автоматизировать общую процедуру «гёделизации» и создать алгоритмическое устройство, которое действительно будет содержать в себе все, что нам нужно от теоремы Гёделя. Однако такой возможности у нас нет — захоти мы добавить эту предполагаемую алгоритмическую процедуру в какую угодно формальную систему F, выбранную нами в качестве отправной, в результате просто-напросто получилась бы, по сути, некоторая новая формальная система F", а ее гёделевское высказывание G'(FtJ) оказалось бы уже за ее рамками. Таким образом, согласно теореме Гёделя, какой-то аспект понимания всегда остается «за нами», независимо от того, какая доля его оказалась включена в формализованную или алгоритмическую процедуру. Это «гёделево понимание» требует постоянного соотнесения с действительным смыслом символов какой бы то ни было формальной системы, к которой применяется процедура Гёделя. В этом смысле ошибка Q18 весьма похожа на ту, что мы обнаружили, комментируя возражение Q17. С невозможностью автоматизации процедуры гёделизации также тесно связаны рассуждения по поводу Q6 и Q19.

В возражении Q J 8 присутствует еще один аспект, который стоит рассмотреть. Представим себе, что у нас есть обоснованная формальная система Н, содержащая арифметику Пеано. Теорема, о которой говорилось в Q18, окажется среди следствий системы Н, а частным ее примером, применимым к конкретной системе F (т. е., собственно, Н), будет теорема системы Н. Таким образом, можно сформулировать один из выводов формальной системы И:

«система H обоснована» следовательно «высказывание G (H) истинно»;

Или точнее, скажем так

«система Н непротиворечива» следовательно «высказывание G(Н) истинно».

Если говорить о реальном смысле этих утверждений, то из них, в сущности, следует, что высказывание G (H) также утверждается системой. А так как (что касается первого из двух вышеприведенных утверждений) истинность любого производимого системой Н утверждения, во всяком случае, обусловлена допущением, что система И обоснована, то получается, что если система Н утверждает нечто, явно обусловленное ее собственной обоснованностью, то она вполне может утверждать это напрямую. (Из утверждения «если мне можно верить, то X истинно» следует более простое утверждение, исходящее из того же источника: «X истинно».) Однако в действительности обоснованная формальная система Н не может утверждать истинность высказывания б? (И), что является следствием ее неспособности утверждать собственную обоснованность. Более того, как мы видим, она не может включать в себя и смысл символов, которыми оперирует. Те же факты годятся и для иллюстрации второго утверждения, причем в этом случае ко всему прочему добавляется и некоторая ирония: система Н не способна утверждать собственную непротиворечивость лишь в том случае, если она действительно непротиворечива, если же формальная система непротиворечивой не является, то подобные ограничения ей неведомы. Противоречивая формальная система Н может утверждать (в качестве «теоремы») вообще все, что она в состоянии сформулировать! Она вполне может, как выясняется, сформулировать и утверждение: «система Н непротиворечива». Формальная система (достаточно обширная) утверждает собственную непротиворечивость тогда и только тогда, когда она противоречива!.

QI9. Почему бы нам просто не учредить процедуру многократного добавления высказывания G (F) к любой системе F, какой мы в данным момент пользуемся, и не позволить этой процедуре выполняться бесконечно?

Когда нам дана какая-либо конкретная формальная система F, достаточно обширная и полагаемая обоснованной, мы в состоянии понять, как добавить к ней высказывание G (F) в качестве новой аксиомы и получить тем самым новую систему fi , которая также будет считаться обоснованной. (Для согласования обозначений в последующем изложении систему F можно также обозначить через fq.) Теперь мы можем добавить к системе fi высказывание G(Fi), получив в результате новую систему ¥2, также, предположительно, обоснованную. Повторив данную процедуру, т. е. добавив к системе F2 высказывание G (F2), получим систему fs и т. д. Приложив еще совсем немного усилий, мы непременно сообразим, как построить еще одну формальную систему ¥ш, аксиомы которой позволят нам включить в систему в качестве дополнительных аксиом для F все бесконечное множество высказываний {G (F0), G (Fi), G (F2), G (F3), ...}. Очевидно, что система ¥ш также будет обоснованной. Этот процесс можно продолжить и дальше: к системе ¥ш добавляется высказывание G(FW), в результате чего получается система Fw+1, к которой затем добавляется высказывание G (Fw+i), что дает систему ¥ш+2, и т.д. Далее, как и в предыдущий раз, мы можем построить формальную систему ¥ш2 (= ¥ш+ш), включив в нее весь бесконечный набор соответствующих аксиом, каковая система опять-таки окажется очевидно обоснованной. Добавлением к ней высказывания G (F^), получим систему Fw2+i и т. д., а потом построим новую систему Fw3(= ¥ш2+ш}, включив в нее опять-таки бесконечное множество аксиом. Повторив всю вышеописанную процедуру, мы сможем получить формальную систему ¥ш±, после следующего повтора — систему ¥ш5 и т. д. Еще чуть-чуть потрудиться, и мы обязательно увидим, как можно включить уже это множество новых аксиом {G (F^), G (F^), G (Fw3), G (F^), ...} в новую формальную систему ¥шз(= ¥шш). Повторив всю процедуру, мы получим новую систему ¥шг+шз, затем — систему ¥Ш2+Ш2+Ш2 и т.д.; в конце концов, когда мы сообразим, как связать все это вместе (разумеется, и на этот раз не без некоторого напряжения умственных способностей), наши старания приведут нас к еще более всеобъемлющей системе ¥шз, которая также должна быть обоснованной.

Читатели, которые знакомы с понятием канторовых трансфинитных ординалов, несомненно, узнают индексы, обычно используемые для обозначения таких чисел. Тем же, кто от подобных вещей далек, не стоит беспокоиться из-за незнания точного значения этих символов. Достаточно сказать, что описанную процедуру «гёделизации» можно продолжить и далее: мы получим формальные системы Fw<, F^s, ..., после чего придем к еще более обширной системе Fw«/, затем процесс продолжается до еще больших ординалов, например, шш" и т. д. — до тех пор, пока мы все еще способны на каждом последующем этапе понять, каким образом систематизировать все множество гёделизации, которые мы получили на данный момент. В этом и заключается основная проблема: для упомянутых нами «усилий, трудов и напряжений» требуется соответствующее понимание того, как должно систематизировать предыдущие гёделизации. Эта систематизация выполнима при условии, что достигаемый к каждому последующему моменту этап будет помечаться так называемым рекурсивным ординалом, что, в сущности, означает, что должен существовать определенный алгоритм, способный такую процедуру генерировать. Однако алгоритмической процедуры, которую можно было бы заложить заранее и которая позволила бы выполнить описанную систематизацию для всех рекурсивных ординалов раз и навсегда, просто-напросто не существует. Нам снова придется прибегать к пониманию.

Вышеприведенная процедура была впервые предложена Аланом Тьюрингом в его докторской диссертации (а опубликована в [367])'8); там же Тьюринг показал, что любое истинное Щ-высказывание можно, в некотором смысле, доказать с помощью многократной гёделизации, подобной описанной нами. (См. также [116].) Впрочем, воспользоваться этим для получения механической процедуры установления истинности ГЦ -высказываний нам не удастся по той простой причине, что механически систематизировать гёделизацию невозможно. Более того, невозможность «автоматизации» процедуры гёделизации как раз и выводится из результата Тьюринга. А в §2.5 мы уже показали, что общее установление истинности (либо ложности) ГЦ-высказываний невозможно произвести с помощью каких бы то ни было алгоритмических процедур. Так что, в поисках систематической процедуры, не доступной тем вычислительным соображениям, которые мы рассматривали до настоящего момента, многократная гёделизация нам ничем помочь не сможет. Таким образом, для вывода £f возражение Q19 угрозы не представляет.

••(;->Ж

Q20. Реальная ценность математического понимания состоит, безусловно, не в том, что благодаря ему мы способны выполнять невычислимые действия, а в том, что оно позволяет нам заменить невероятно сложные вычисления сравнительно простым пониманием? Иными словами, разве не правда, что, используя разум, мы, скорее, «срезаем углы» в смысле теории сложности, а вовсе не «выскакиваем» за пределы вычислимого?

Я вполне готов поверить в то, что на практике интуиция математика гораздо чаще используется для «обхода» вычислительной сложности, чем невычислимости. Как-никак математики по природе своей склонны к лени, а потому зачастую стараются изыскать всяческие способы избежать вычислений (пусть даже им придется в итоге выполнить значительно более сложную мыслительную работу, нежели потребовало бы собственно вычисление). Часто случается так, что попытки заставить компьютеры бездумно штамповать теоремы даже умеренно сложных формальных систем быстро загоняют эти самые компьютеры в ловушку фактически безнадежной вычислительной сложности, тогда как математик-человек, вооруженный пониманием смысла, лежащего в основе правил такой системы, без особого труда получит в рамках этой системы множество интересных результатов(9).

Причина того, что в своих доказательствах я рассматривал не сложность, а невычислимость, заключается в том, что только с помощью последней мне удалось сформулировать необходимые для доказательства сильные утверждения. Не исключено, что в работе большинства математиков вопросы невычислимости играют весьма незначительную роль, если вообще играют. Однако суть не в этом. Я глубоко убежден, что понимание (в частности, математическое) представляет собой нечто, недоступное вычислению, а одной из немногих возможностей вообще подступиться ко всем этим вопросам является как раз доказательство Гёделя (—Тьюринга). Никто не отрицает, что наши математические интуиция и понимание нередко используются для получения результатов, достижимых, в принципе, и вычислительным путем, — но и здесь слепое, не отягощенное пониманием, вычисление может оказаться неэффективным настолько, что попросту не будет работать (см. §3.26). Однако рассмотрение всех таких случаев представляется мне неизмеримо более сложным подходом, нежели обращение к общей невычислимости.

 

Как бы то ни было, высказанные в возражении Q20 соображения, пусть и справедливые, все же ни в коей мере не противоречат выводу Sf.

 

Примечания

1.  Кому-то, возможно, покажется, что это совершенно «очевидно» и уж никак не может служить предметом спора среди математиков! Проблема, однако, существует, и возникает она в связи с понятием «существования» применительно к большим бесконечным множествам. (См., например, [349], [328], [265].) На примере парадокса Рассела мы уже убедились, что в таких вопросах необходимо проявлять особую осторожность.
   Согласно одной точке зрения, множество не считается необходимо существующим, если нет четкого правила (не обязательно вычислимого), устанавливающего, какие элементы в это множество следует включать, а какие — нет. Как раз этого правила аксиома выбора нам и не предоставляет, поскольку в ней нет правила, определяющего, какой элемент следует взять из каждого множества совокупности. (Некоторые из следствий аксиомы выбора интуитивно не понятны и почти парадоксальны. Вероятно, в этом и состоит одна из причин возникновения разногласий по данному вопросу. Более того, я не совсем уверен, какой позиции придерживаюсь в этом отношении я сам!)
2.  В заключительной главе своей книги, написанной в 1966 году, Коэн подчеркивает, что, хотя он и показал, что континуум-гипотеза является НЕРАЗРЕШИМОЙ в рамках процедур системы ZF, вопрос о том, является ли она действительно истинной, был оставлен им без внимания, — и выдвигает некоторые предположения относительно того, каким образом этот вопрос можно действительно решить\ То есть Коэн, со всей очевидностью, не считает, что выбор между принятием или непринятием континуум-гипотезы есть предмет абсолютно произвольный. Это расходится с нередко высказываемым относительно следствий из результатов Гёделя—Коэна мнением, суть которого сводится к тому, что существуют многочисленные «альтернативные теории множеств», для математики в равной степени «справедливые». Такие замечания свидетельствуют о том, что Коэн, подобно Гёделю, является подлинным платонистом, для которого вопросы математической истины ни в коем случае не произвольны, но абсолютны. Очень похожих взглядов придерживаюсь и я, см. §8.7.
3.  См., например, [201], [37].
4.  См., например, различные комментарии, приведенные в Behavioral and Brain Sciences, 13 (1990), 643-705.
5.  Терминология была предложена Хофштадтером в [201]. Согласно «другой» теореме Гёделя — так называемой теореме о полноте, — подобные нестандартные модели существуют всегда.
6.  Вообще говоря, это зависит от того, какие именно утверждения считать частью так называемой «евклидовой геометрии». Если пользоваться обычной терминологией логиков, то система «евклидовой геометрии» включает только утверждения некоторого частного вида, причем оказывается, что истинность или ложность этих утверждений можно определить с помощью алгоритмической процедуры, отсюда и утверждение, что евклидову геометрию можно описать с помощью формальной системы. Однако в других интерпретациях обычная «арифметика» тоже могла бы считаться частью «евклидовой геометрии», что допустило бы классы утверждений, которые невозможно разрешить алгоритмическим путем. То же самое произошло бы, если бы мы рассмотрели задачу о замощении плоскости полиомино как составляющую евклидовой геометрии, что, казалось
   бы, вполне естественно. В этом смысле описать геометрию Евклида формально ничуть не проще, чем арифметику!
7.  См. комментарий М.Дэвиса в [73].
8.  См. также [230], [231] и [162].
9.  О некоторых проблемах, с которыми сталкивались компьютерные системы, пытавшиеся самостоятельно «делать математику», можно прочесть у Д. Фридмана [123]. Отметим, что в общем случае такие системы не слишком преуспели. Они по-прежнему остро нуждаются в помощи человека.

ПРИЛОЖЕНИЕ А:

ГЕДЕЛИЗИРУЮЩАЯ МАШИНА ТЬЮРИНГА В ЯВНОМ ВИДЕ

Допустим, что у нас имеется некая алгоритмическая процедура А, которая, как нам известно, корректно устанавливает незавершаемость тех или иных вычислений. Мы получим вполне явную процедуру для построения на основе процедуры А конкретного вычисления С, для которого А оказывается неадекватной; при этом мы сможем убедиться, что вычисление С действительно не завершается. Приняв это явное выражение для С, мы сможем определить степень его сложности и сравнить ее со сложностью процедуры А, чего требуют аргументы §2.6 (возражение Q8) и §3.20.

Для определенности я воспользуюсь спецификациями той конкретной машины Тьюринга, которую я описал в НРК. Подробное описание этих спецификаций читатель сможет найти в этой работе. Здесь же я дам лишь краткое описание, которого вполне должно хватить для наших настоящих целей.

Машина Тьюринга имеет конечное число внутренних состояний, но производит все операции на бесконечной ленте. Эта лента представляет собой линейную последовательность «ячеек», причем каждая ячейка может быть маркированной или пустой, а общее количество отметок на ленте — величина конечная. Обозначим каждую маркированную ячейку символом 1, а каждую пустую ячейку — 0. В машине Тьюринга имеется также считывающее устройство, которое поочередно рассматривает отметки и, в явной зависимости от внутреннего состояния машины Тьюринга и характера рассматриваемой в данный момент отметки, определяет дальнейшие действия машины по следующим трем пунктам: (i) следует ли изменить рассматриваемую в данный момент отметку; (ii) каким будет новое внутреннее состояние машины; (iii) должно ли устройство сдвинуться по ленте на один шаг вправо (обозначим это действие через R) или влево (обозначим через L), или же на один шаг вправо с остановкой машины (STOP). Когда машина, в конце концов, остановится, на ленте слева от считывающего устройства будет представлен в виде последовательности символов 0 и 1 ответ на выполненное ею вычисление. Изначально лента должна быть абсолютно чистой, за исключением отметок, описывающих исходные данные (в виде конечной строки символов 1 и 0), над которыми машина и будет выполнять свои операции. Считывающее устройство в начале работы располагается слева от всех отметок.

При представлении на ленте натуральных чисел (будь то входные или выходные данные) иногда удобнее использовать так называемую расширенную двоичную запись, согласно которой число, в сущности, записывается в обычной двоичной системе счисления, только двоичный знак «1» представляется символами 10, а двоичный знак «0» — символом 0. Таким образом, мы получаем следующую схему перевода десятичных чисел в расширенные двоичные:

0 <-> 0
1 <-> 10
2 <-> 100
3 <-> 1010
4 <-> 1000
5 <-> 10010
6 <-> 10100
7 <-> 101010
8 <-> 10000
9 <-> 100010
10 <-> 100100
11 <-> 1001010
12 <-> 101000
13 <-> 1010010
14 <-> 1010100
15 <-> 10101010
16 <-> 100000
17 <-> 1000010
            и т.д.

 

Заметим, что в расширенной двоичной записи символы 1 никогда не встречаются рядом. Таким образом, последовательность из двух или более 1 вполне может послужить сигналом о начале и конце записи натурального числа. То есть для записи всевозможных команд на ленте мы можем использовать последовательности типа 110, 1110, 11110 и т. д.

Отметки на ленте также можно использовать для спецификации конкретных машин Тьюринга. Это необходимо, когда мы рассматриваем работу универсальной машины Тьюринга U. Универсальная машина U работаете лентой, начальная часть которой содержит подробную спецификацию некоторой конкретной машины Тьюринга Т, которую универсальной машине предстоит смоделировать. Данные, с которыми должна работать сама машина Т, подаются в U вслед за тем участком ленты, который определяет машину Т. Для спецификации машины Т можно использовать последовательности 110, 1110 и 11110, которые будут обозначать, соответственно, различные команды для считывающего устройства машины Т, например: переместиться по ленте на один шаг вправо, на один шаг влево, либо остановиться, сдвинувшись на один шаг вправо:

R <-> 110

L <-> 1110

STOP <->11110.

Каждой такой команде предшествует либо символ 0, либо последовательность 1 0, что означает, что считывающее устройство должно пометить ленту, соответственно, либо символом О, либо 1, заменив тот символ, который оно только что считало. Непосредственно перед вышеупомянутыми 0 или 1 0 располагается расширенное двоичное выражение числа, описывающего следующее внутреннее состояние, в которое должна перейти машина Тьюринга согласно этой самой команде. (Отметим, что внутренние состояния, поскольку количество их конечно, можно обозначать последовательными натуральными числами 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, . . . , N. При кодировании на ленте для обозначения этих чисел будет использоваться расширенная двоичная запись.)

Конкретная команда, к которой относится данная операция, определяется внутренним состоянием машины перед началом считывания ленты и собственно символами 0 или 1, которые наше устройство при следующем шаге считает и, возможно, изменит. Например, частью описания машины Т может оказаться команда 230 —> 17lR, что означает следующее: «Если машина Т находится во внутреннем состоянии 23, а считывающее устройство встречает на ленте символ 0, то его следует заменить символом 1, перейти во внутреннее состояние 17 и переместиться по ленте на один шаг вправо». В этом случае часть «171R» данной команды будет кодироваться последовательностью 100001010110. Разбив ее на участки 1000010.10.110, мы видим, что первый из них представляет собой расширенную двоичную запись числа 17, второй кодирует отметку 1 на ленте, а третий — команду «переместиться на шаг вправо». А как нам описать предыдущее внутреннее состояние (в данном случае 23) и считываемую в соответствующий момент отметку на ленте (в данном случае 0)? При желании можно задать их так же явно с помощью расширенной двоичной записи. Однако, в действительности, в этом нет необходимости, поскольку для этого будет достаточно упорядочить различные команды в виде цифровой последовательности (например, такой: 00 ->, Ol -> , 10 ->, 11 ->, 20 -> , 21 ->, 30->,...).

К этому, в сущности, и сводится все кодирование машин Тьюринга, предложенное в НРК, однако для завершенности картины необходимо добавить еще несколько пунктов. Прежде всего, следует проследить за тем, чтобы каждому внутреннему состоянию, действующему на отметки 0 и 1 (не забывая, впрочем, о том, что команда для внутреннего состояния с наибольшим номером, действующая на 1, оказывается необходимой не всегда), была сопоставлена какая-либо команда. Если та или иная команда вообще не используется в программе, то необходимо заменить ее «пустышкой». Предположим, например, что в ходе выполнения программы внутреннему состоянию 23 нигде не придется сталкиваться с отметкой 1 — соответствующая команда-пустышка в этом случае может иметь следующий вид: 231->00R.

Согласно вышеприведенным предписаниям, в кодированной спецификации машины Тьюринга на ленте пара символов 00 должна быть представлена последовательностью 00, однако можно поступить более экономно и записать просто 0, что явится ничуть не менее однозначным разделителем двух последовательностей, составленных из более чем одного символа 1 подряд. Машина Тьюринга начинает работу, находясь во внутреннем состоянии 0; считывающее устройство движется по ленте, сохраняя это внутреннее состояние до тех пор, пока не встретит первый символ 1. Это обусловлено допущением, что в набор команд машины Тьюринга всегда входит операция 00 -> OOR. Таким образом, в действительной спецификации машины Тьюринга в виде последовательности 0 и 1 явного задания этой команды не требуется; вместо этого мы начнем с команды 0l —> X, где X обозначает первую нетривиальную операцию запущенной машины, т. е. первый символ 1, встретившийся ей на ленте. Это значит, что начальную последовательность 110 (команду —> 00R), которая в противном случае непременно присутствовала бы в определяющей машину Тьюринга последовательности, можно спокойно удалить. Более того, в такой спецификации мы будем всегда удалять и завершающую последовательность 110, так как она одинакова для всех машин Тьюринга.

Получаемая в результате последовательность символов О и 1 представляет собой самую обыкновенную (т. е. нерасширенную) двоичную запись номера машины Тьюринга п для данной машины (см. главу 2 НРК). Мы называем ее n-й машиной Тьюринга и обозначаем Т = Тn. Каждый такой двоичный номер (с добавлением в конце последовательности 110) есть последовательность символов 0 и 1, в которой нигде не встречается более четырех 1 подряд. Номер n, не удовлетворяющий данному условию, определяет «фиктивную машину Тьюринга», которая прекратит работать, как только встретит «команду», содержащую более четырех 1. Такую машину «Тn» мы будем называть некорректно определенной. Ее работа с какой угодно лентой является по определению незавершающейся. Аналогично, если действующая машина Тьюринга встретит команду перехода в состояние, определенное числом, большим всех тех чисел, для которых были явно заданы возможные последующие действия, то она также «зависнет»: такую машину мы будем полагать «фиктивной», а ее работу — незавершающейся. (Всех этих неудобств можно без особого труда избежать с помощью тех или иных технических средств, однако реальной необходимости в этом нет; CM.§2.6,Q4).

Для того чтобы понять, как на основе заданного алгоритма А построить явное незавершающееся вычисление, факт незавершаемости которого посредством алгоритма А установить невозможно, необходимо предположить, что алгоритм А задан в виде машины Тьюринга. Эта машина работает с лентой, на которой кодируются два натуральных числа p и q. Мы полагаем, что если завершается вычисление А(р, q), то вычисление, производимое машиной Тр с числом q, не завершается вовсе. Вспомним, что если машина Тр определена некорректно, то ее работа с числом q не завершается, каким бы это самое q ни было. В случае такого «запрещенного» р исход вычисления А(р, q) может, согласно исходным допущениям, быть каким угодно. Соответственно, нас будут интересовать исключительно те числа р, для которых машина Tp определена корректно. Таким образом, в записанном на ленте двоичном выражении числа р пяти символов 1 подряд содержаться не может. Значит, для обозначения на ленте начала и конца числа р мы вполне можем воспользоваться последовательностью 11111.

То же самое, очевидно, необходимо сделать и для числа q, причем оно вовсе не обязательно должно быть числом того же типа, что и р. Здесь перед нами возникает техническая проблема, связанная с чрезвычайной громоздкостью машинных предписаний в том виде, в каком они представлены в НРК. Удобным решением этой проблемы может стать запись чисел р и q в пятеричной системе счисления. (В этой системе запись «10» означает число пять, «100» — двадцать пять, «44» — двадцать четыре и т.д.) Однако вместо пятеричных цифр 0, 1, 2, 3 и 4 я воспользуюсь соответствующими последовательностями символов на ленте 0, 10, 110, 1110 и 11110. Таким образом, мы будем записывать

0 как 0

1   “   10

2   “   110

3   “   1110

4   “   11110

5   “   100

6   “   1010

7   “   10110

8   “   101110

9   “   1011110

10   “  1100

11   “  11010

12   “  110110

13   “  1101110

14   “  11011110

15   “  11100

16   “  111010

…       …

25   “  1000

26   “  10010

   и т.д.

Под «Ср» здесь будет пониматься вычисление, выполняемое корректно определенной машиной Тьюринга Тг, где г есть число, обыкновенное двоичное выражение которого (с добавлением в конце последовательности символов 110) в точности совпадает с числом р в нашей пятеричной записи. Число q, над которым производится вычисление Ср, также необходимо представлять в пятеричном выражении. Вычисление же А(р, q) задается в виде машины Тьюринга, выполняющей действие с лентой, на которой кодируется пара чисел р, q. Запись на ленте будет выглядеть следующим образом:

...00111110p111110q11111000...,

где p и q суть вышеописанные пятеричные выражения чисел, соответственно, р и q.

Требуется отыскать такие числа р и д, для которых не завершается не только вычисление Ср (q), но и вычисление А(р, д). Процедура из § 2.5 позволяет сделать это посредством отыскания такого числа k, при котором вычисление Ck, производимое с числом п, в точности совпадает с вычислением А(п, п) при любом п, и подстановки р — q = k. Для того чтобы проделать это же в явном виде, отыщем машинное предписание К (— Ck), действие которого на последовательность символов на ленте

...00111110n11111000...

 (где П есть пятеричная запись числа п) в точности совпадает с действием алгоритма А на последовательность

...00111110n111110 n11111000...

при любом п. Таким образом, действие предписания К сводится к тому, чтобы взять число п (записанное в пятеричном выражении) и однократно его скопировать, при этом два П разделяются последовательностью 111110 (та же последовательность начинает и завершает всю последовательность отметок на ленте). Следовательно, оно воздействует на получаемую в результате ленту точно так, как на эту же ленту воздействовал бы алгоритм А.

Явную модификацию алгоритма А, дающую такое предписание К, можно произвести следующим образом. Сначала находим в определении А начальную команду Ol —> X и отмечаем для себя, что это в действительности за «X». Мы подставим это выражение вместо «X» в спецификации, представленной ниже. Один технический момент: следует, помимо прочего, положить, чтобы алгоритм А был составлен таким образом, чтобы машина, после активации команды Ol —* X, никогда больше не перешла во внутреннее состояние 0 алгоритма А. Это требование ни в коей мере не влечет за собой каких-либо существенных ограничений на форму алгоритма. (Ноль можно использовать только в командах-пустышках.)

Затем при определении алгоритма А необходимо установить общее число N внутренних состояний (включая и состояние 0, т. е. максимальное число внутренних состояний А будет равно N — 1). Если в определении А нет завершающей команды вида (N — 1)1 —> Y, то в конце следует добавить команду-пустышку (N — 1)1 —» OUR. Наконец, удалим из определения А команду Ol —* X и добавим ее к приводимому ниже списку машинных команд, а каждый номер внутреннего состояния, фигурирующий в этом списке, увеличим на N (символом 0 обозначено результирующее внутреннее состояние 0, а символом «X» в записи «11 -> X» представлена команда, которую мы рассмотрели выше). (В частности, первые две команды из списка примут в данном случае следующий вид: 01->N1R, N0->(N+4)0R.)

o1->01R,        00->40R,         01->01R,        10-> 21R,       11->X,             20->31R,        21->o0R,        30->551R,
31->o0R,        40->40R,         41->51R,        50->40R,        51->61R,         60->40R,        61->71R,         70->40R,
71->81R,        80->40R,         81->91R,        90->100R,      91->o0R,        100->111R,    101->o0R,      110->121R,
111->120R,    120->131R,     121->130R,    130->141R,    131->140R,     140->151R,    141->10R,       150->00R,
151->o0R,      160->170L,     161->161L,    170->170L,     171->181L,     180->170L,     181->191L,     190->170L,
191->201L,     200->170L,     201->211L,    210->170L,     211->221L,     220->220L,     221->231L,     230->220L,
231->241L,     240->220L,     241->251L,    250->220L,     251->261L,     260->220L,     261->271L,     270->321R,
271->281L,     280->330R,     281->291L,    290->330R,    291->301L,     300->330R,    301->311L,     310->330R,
311->110R,    320->340L,     321->321R,    330->350R,    331->331R,     340->360R,    341->340R,     350->371R,
351->350R,    360->360R,     361->381R,    370->370R,    371->391R,     380->360R,    381->401R,     390->370R,
391->411R,    400->360R,     401->421R,    410->370R,    411->431R,     420->360R,    421->441R,     430->370R,
431->451R,    440->360R,     441->461R,    450->370R,    451->471R,     460->480R,    461->461R,     470->490R,
471->471R,    480->480R,     481->490R,    490->481R,    491->501R,     500->481R,    501->511R,     510->481R,
511->521R,    520->481R,     521->531R,    530->541R,    531->531R,     540->160L,     541->o0R,      550->531R.

Теперь мы готовы точно определить предельную длину предписания К, получаемого путем вышеприведенного построения, как функцию от длины алгоритма А. Сравним эту «длину» со «степенью сложности», определенной в § 2.6 (в конце комментария к возражению Q8). Для некоторой конкретной машины Тьюринга Тт (например, той, что выполняет вычисление А) эта величина равна количеству знаков в двоичном представлении числа т. Для некоторого конкретного машинного действия Тт(п) (например, выполнения предписания К) эта величина равна количеству двоичных цифр в большем из чисел тип. Обозначим через а и к количество двоичных цифр в а и ' k' соответственно, где

А = Та    и    K = Tk,(=Ck).

Поскольку алгоритм А содержит, как минимум, 2N — 1 команд (учитывая, что первую команду мы исключили) и поскольку для каждой команды требуется, по крайней мере, три двоичные цифры, общее число двоичных цифр в номере его машины Тьюринга а непременно должно удовлетворять условию

В вышеприведенном дополнительном списке команд для К есть 105 мест (справа от стрелок), где к имеющемуся там числу следует прибавить N. Все получаемые при этом числа не превышают N + 55, а потому их расширенные двоичные представления содержат не более 2 Iog2 (N + 55) цифр, в результате чего общее количество двоичных цифр, необходимых для дополнительного определения внутренних состояний, не превышает 210 Iog2 (N + + 55). Сюда нужно добавить цифры, необходимые для добавочных символов 0, 1, R и L, что составляет еще 527 цифр (включая одну возможную добавочную «команду-пустышку» и, учитывая, что мы можем исключить шесть символов 0 по правилу, согласно которому 00 можно представить в виде 0). Таким образом, для определения предписания К требуется больше двоичных цифр, чем для определения алгоритма А, однако разница между этими двумя величинами не превышает 527 + 210 Iog2 (N -f 55):

к < а + 527 + 210 Iog2 (N + 55).

Применив полученное выше соотношение , получим (учитывая, что 210 Iog2 6 > 542)

к < а - 15 + 210 Iog2 (a + 336).

Затем найдем степень сложности г? конкретного вычисления Ck (k), получаемого посредством этой процедуры. Вспомним, что степень сложности машины Тт (п) определяется как количество двоичных цифр в большем из двух чисел т, п. В данной ситуации Ck = Tk, так что число двоичных цифр в числе «т» этого вычисления равно к. Для того, чтобы определить, сколько двоичных цифр содержит число «п» этого вычисления, рассмотрим ленту, содержащую вычисление Ck (k). Эта лента начинается с последовательности символов 111110, за которой следует двоичное выражение числа k', и завершается последовательностью 11011111. В соответствии с предложенным в НРК соглашением всю эту последовательность (без последней цифры) следует читать как двоичное число; эта операция дает нам номер «п», который присваивается ленте машины, выполняющей вычисление Тт (п). То есть число двоичных цифр в данном конкретном номере «п» равно к + 13, и, следовательно, число к + 13 совпадает также со степенью сложности г/ вычисления Ck (k), .благодаря чему мы можем записать г)  =  к + 13  <  а — 2 4-+ 210 Iog2 (а + 336), или проще:

?7<a + 2101og2(a-l-336).

Детали вышеприведенного рассуждения специфичны для данного конкретного предложенного еще в НРК способа кодирования машин Тьюринга, и при использовании какого-либо иного кодирования они также будут несколько иными. Основная же идея очень проста. Более того, прими мы формализм Х-исчисления, вся операция оказалась бы, в некотором смысле, почти тривиальной. (Достаточно обстоятельное описание Л-исчисления Черча можно найти в НРК., конец главы 2; см. также [52].) Предположим, например, что алгоритм А определяется некоторым А-оператором А, выполняющим действие над другими операторами Р и Q, что выражается в виде операции (АР) Q. Оператором Р здесь представлено вычисление Ср, а оператором Q — число q. Далее, оператор А должен удовлетворять известному требованию, согласно которому для любых Р и Q должно быть истинным следующее утверждение:

Если завершается операция (АР) Q, то операция PQ не завершается.

Мы без труда можем составить такую операцию Л-исчисления, которая не завершается, однако этот факт невозможно установить посредством оператора А. Например, положим

К = Ах.[(Ах)х], т.е. KY = (AY)Y для любого оператора Y. Затем рассмотрим

А-операцию

KK.

Очевидно, что эта операция не завершается, поскольку КК = = (АК) К, а завершение последней операции означало бы, что операция КК не завершается по причине принятой нами природы оператора А. Более того, оператор А не способен установить этот факт, потому что операция (АК) К не завершается. Если мы полагаем, что оператор А обладает требуемым свойством, то мы также должны предположить, что операция КК не завершается.

Отметим, что данная процедура дает значительную экономию. Если записать операцию КК в виде

КК = Ау.(уу)(Ах.[(Ах)х]),

то становится ясно, что число символов в записи операции КК всего на 16 больше аналогичного числа символов для алгоритма А (если пренебречь точками, которые в любом случае избыточны)!

Строго говоря, это не совсем законно, поскольку в выражении для оператора А может также появиться и символ «х», и с этим нам придется что-то делать. Можно усмотреть сложность и в том, что генерируемое такой процедурой незавершающееся вычисление нельзя считать операцией над натуральными числами (поскольку вторая К в записи КК «числом» не является). Вообще говоря, А-исчисление не вполне подходит для работы с явными численными операциями, и зачастую бывает довольно сложно понять, каким образом ту или иную заданную алгоритмическую процедуру, применяемую к натуральным числам, можно выразить в виде операции А-исчисления. По этим и подобным причинам обсуждение с привлечением машин Тьюринга имеет, как нам представляется, более непосредственное отношение к теме нашего исследования и достигает требуемого результата более наглядным путем.

3
О НЕВЫЧИСЛИМОСТИ В МАТЕМАТИЧЕСКОМ МЫШЛЕНИИ

3.1. Гёдель и Тьюринг

В главе 2 была предпринята попытка продемонстрировать мощь и строгий характер аргументации в пользу утверждения (обозначенного буквой ^), суть которого заключается в том, что математическое понимание не может являться результатом применения какого-либо осмысленно осознаваемого и полностью достоверного алгоритма (или, что то же самое, алгоритмов; см. возражение Q1). В приводимых рассуждениях, однако, ни словом не упомянуто еще об одной возможности, существенно более серьезной и ничуть не противоречащей утверждению <£, а именно: убежденность математика в истинности своих выводов может оказаться результатом применения им некоего неизвестного и неосознаваемого алгоритма, или же, возможно, математик применяет какой-то вполне постижимый алгоритм, однако при этом не может знать наверняка (или хотя бы искренне верить), что выводы его являются целиком и полностью результатом применения этого самого алгоритма. Ниже я покажу, что, хотя подобные допущения и вполне приемлемы с логической точки зрения, вряд ли их можно счесть хоть сколько-нибудь правдоподобными.

Прежде всего следует указать на то, что тщательно выстраивая последовательности умозаключений (вполне, заметим, осознанных) с целью установления той или иной математической истины, математики вовсе не считают, что они лишь слепо следуют неким неосознаваемым правилам, будучи при этом не

'Здесь я предполагаю, что если процедура А вообще завершается, то это свидетельствует об успешном установлении факта незавершаемости С (n). Если же Л «застревает» по какой-либо иной, нежели достижение «успеха», причине, то это означает, что в данном случае процедура А корректно завершиться не может. См. далее по тексту возражения Q3 и Q4, а также Приложение А, с. 191.

 

Собственно, точно такой же результат достигается посредством процедуры, выполняемой универсальной машиной Тьюринга над парой чисел д, п; см. Приложение А и НРК, с. 51-57.

Термин «алгоритмизм», который (по своей сути) прекрасно подходит для обозначения «точки зрения i/» в моей классификации, был предложен Хао Ваном [376].

Приведение к абсурду (лат.), доказательство от противного. — Прим. перев.

Чтобы подчеркнуть, что я принимаю это обстоятельство во внимание, я отсылаю читателя к Приложению А, где представлена явная вычислительная процедура (выполненная в соответствии с правилами, подробно описанными в НРК, глава 2) для получения операции Ck (К) машины Тьюринга посредством алгоритма А. Здесь предполагается, что алгоритм А задан в виде машины Тьюринга Та, определение же вычисления Ся (п) кодируется как операция машины Т„ над числом q, а затем над числом п.

Представление некоторых формальных систем включает в себя бесконечное количество аксиом (они описываются через посредство структур, называемых «схемами аксиом»), однако, чтобы оставаться «формальной» в том смысле, какой вкладываю в это понятие я, система должна быть выразима в каком-то конечном виде — например, упомянутая система с бесконечным количеством аксиом должна порождаться конечным набором вычислительных правил. Это вполне возможно, и именно так и обстоит дело со стандартными формальными системами, которые применяются в математических доказательствах, — одной из таких систем является, например, знаменитая «формальная система Цермело— Френкеля» ZF, описывающая традиционную теорию множеств.

Пояснение к используемым здесь обозначениям можно найти в §2.8. Впрочем, G (F) без ущерба для смысла рассуждения можно было бы везде заменить на Г2 (F), в чем мы убедимся ниже.

Источник цитаты мне, к сожалению, обнаружить не удалось. Однако, как справедливо заметил Рихард Йожа, точная формулировка слов Фейнмана не имеет никакого значения, поскольку послание, которое они несут, применимо и к ним самим!

Как и ранее, обозначение G (F) можно без каких бы то ни было последствий заменить на П (F). То же справедливо и для комментариев к Q15—Q20.

Это означает, что при кодировании машины Тьюринга каждую последовательность ...110011… можно заменить на ...11011…В спецификации универсальной машины Тьюринга, описанной в НРК (см. примечание 7 после главы 2), имеется пятнадцать мест, где я этого не сделал. Решительно досадная оплошность с моей стороны, и это после того я приложил столько усилий для того, чтобы добиться (в рамках моих же собственных правил) по возможности наименьшего номера, определяющего эту универсальную машину. Упомянутая простая замена позволяет уменьшить мой номер более чем в 30000 раз! Я благодарен Стивену Ганхаусу за то, что он указал мне на этот недосмотр, а также за то, что он самостоятельно проверил всю представленную в НРК спецификацию и подтвердил, что она действительно определяет универсальную машину Тьюринга.

Более того, сам Тьюринг первоначально предполагал вообще останавливать машину всякий раз, когда она повторно переходит во внутреннее состояние «О» из любого другого состояния. В этом случае нам не только не понадобилось бы вышеупомянутое ограничение, мы спокойно могли бы обойтись и без команды STOP. Тем самым мы достигли бы существенного упрощения, поскольку последовательность 11110 в качестве команды нам была бы уже не нужна, и ее можно было бы использовать как разделитель, что позволило бы избавиться от последовательности 111110. Это значительно сократило бы длину предписания K, и кроме того, вместо пятеричной системы счисления мы бы обошлись четверичной.

3.1. Гёдель и Тьюринг

В главе 2 была предпринята попытка продемонстрировать мощь и строгий характер аргументации в пользу утверждения (обозначенного буквой), суть которого заключается в том, что математическое понимание не может являться результатом при­менения какого-либо осмысленно осознаваемого и полностью достоверного алгоритма (или, что то же самое, алгоритмов; см. возражение Q1). В приводимых рассуждениях, однако, ни словом не упомянуто еще об одной возможности, существенно более се­рьезной и ничуть не противоречащей утверждению, а имен­но: убежденность математика в истинности своих выводов может оказаться результатом применения им некоего неизвестного и неосознаваемого алгоритма, или же, возможно, математик при­меняет какой-то вполне постижимый алгоритм, однако при этом не может знать наверняка (или хотя бы искренне верить), что вы­воды его являются целиком и полностью результатом применения этого самого алгоритма. Ниже я покажу, что, хотя подобные до­пущения и вполне приемлемы с логической точки зрения, вряд ли их можно счесть хоть сколько-нибудь правдоподобными.

Прежде всего следует указать на то, что тщательно вы­страивая последовательности умозаключений (вполне, заметим, осознанных) с целью установления той или иной математиче­ской истины, математики вовсе не считают, что они лишь слепо следуют неким неосознаваемым правилам, будучи при этом не в состоянии постичь эти правила ни рассудком, ни верой. На­против, они твердо знают, что их аргументация опирается ис­ключительно на непреложные истины — в основе своей, суще­ственно «очевидные»; столь же непреложными, на их взгляд, являются и все промежуточные умозаключения, составляющие упомянутую последовательность. Какой бы длинной, запутанной или даже концептуально неочевидной ни была цепь умозаклю­чений, само рассуждение в основе своей остается принципиаль­но неопровержимым и логически безупречным, а автор его ис­кренне верит в свою правоту. Ни один математик не согласит­ся с предположением о том, что на самом-то деле все его дей­ствия определяются какими-то совершенно иными процедурами, о которых он ничего не знает и в которые не верит, но кото­рые, возможно, неким непостижимым образом исподволь влияют на его убеждения.

Разумеется, в этом отношении математики могут и ошибать­ся. Может быть, и впрямь существует какая-то алгоритмическая процедура, которая руководит всем математическим мышлением, оставаясь при этом неизвестной самим математикам. Всерьез принять такую возможность, пожалуй, легче людям, далеким от математики, нежели большинству из тех, для кого математика является профессией. Полагая, что деятельность математика не сводится к простому выполнению некоего неизвестного (и непо­стижимого) алгоритма (равно как и алгоритма, в существовании которого он испытывает сомнения), это самое большинство ока­зывается как нельзя более правым, в чем я и постараюсь убедить читателя в этой главе. Разумеется, полностью исключить воз­можность того, что суждения и убеждения математиков и в самом деле определяются какими-то неизвестными и неосознаваемыми факторами, нельзя; однако, даже если так оно и есть, я полагаю, что такие факторы не имеют ничего общего с алгоритмически описываемыми процедурами.

Весьма поучительным представляется рассмотреть точки зрения двух выдающихся мыслителей от математики, которым мы, собственно говоря, и обязаны идеями, приведшими нас к утверждению . Что, в самом деле, думал по этому поводу Гёдель? А Тьюринг? Примечательно, что, исходя из одинако­вых математических данных, они пришли к противоположным, в сущности, выводам. Следует, впрочем, пояснить, что оба вы­вода находятся в полном согласии с утверждением. Гёдель, по всей видимости, полагал, что разум, вообще говоря, не ограни­чен не только необходимостью выступать исключительно в ка­честве вычислительной сущности, но и конечными физическими параметрами самого мозга. Он даже упрекал Тьюринга за то, что тот не допускал такой возможности. По словам Хао Вана ([374], с. 326, см. также Собрание сочинений Гёделя, т. 2 [158], с. 297), соглашаясь с обоими, вытекающими из позиции Тьюрин­га положениями, т. е. с тем, что «мозг, в сущности, функциони­рует подобно цифровому компьютеру», и с тем, что «физические законы, равно как и наблюдаемые следствия из них, обладают конечным пределом точности», Гёдель напрочь отвергал утвер­ждение Тьюринга о неотделимости разума от материи, считая это «свойственным эпохе предрассудком». Таким образом, согласно Гёделю, сам по себе физический мозг действует исключительно как вычислитель, разум же по отношению к мозгу представляет собой нечто высшее, вследствие чего активность разума оказы­вается свободной от ограничений, налагаемых вычислительны­ми законами, управляющими поведением мозга как физического объекта. Гёдель, судя по его собственным словам), не считал, что утверждениеможно рассматривать в качестве доказа­тельства его тезиса о невычислимости деятельности разума:

«С другой стороны, учитывая доказанное ранее, следует допустить принципиальную возможность существова­ния (и даже эмпирической реализации) некоей машины для доказательства теорем, каковая машина в сущности представляет собой эквивалент математической интуи­ции, однако доказать эту эквивалентность невозмож­но, как невозможно доказать и то, что на выходе такой машины мы будем получать только корректные теоре­мы конечной теории чисел».

Надо сказать, что вышеприведенное допущение ни в коей ме­ре не противоречит(и я ничуть не сомневаюсь, что Гёделю был хорошо известен тот недвусмысленный вывод, какой в моей формулировке получил обозначение). Гёдель допускал логи­ческую возможность того, что разум математика может функ­ционировать в соответствии с некоторым алгоритмом, о котором сам математик не знает, либо знает, но в таком случае не может быть однозначно уверен в его обоснованности (... доказать ... невозможно, ... только корректные теоремы ...). В соответствии с моей собственной терминологией такой алгоритм следует отнести к категории «непознаваемо обоснованных». Разумеется, совсем иное дело действительно поверить в возможность того, что деятельность разума математика и в самом деле определяется таким вот непознаваемо обоснованным алгоритмом. Похоже, сам Гёдель в это так и не поверил — и оказался в результате окружен компанией мистиков (точка зрения ), которые полагают, что средствами науки о феноменах физического мира разум объяс­нить невозможно.

Что же касается Тьюринга, то он, по-видимому, мистиче­скую точку зрения не принял, будучи в то же время солидарен с Гёделем в том, что мозг, как и всякий другой физический объ­ект, должен функционировать каким-либо вычислимым образом (вспомним о «тезисе Тьюринга», § 1.6). Таким образом, Тьюрингу пришлось искать какой-то другой способ обойти затруднение в лице утверждения. При этом особенно значимым ему показал­ся тот факт, что математикам-людям свойственно делать ошибки; если мы хотим, чтобы наш компьютер стал подлинно разумным, следует позволить ему хоть иногда ошибаться:

«Иными словами, это означает, что если мы требуем от машины непогрешимости, то не стоит ожидать от нее еще и разумности. Существует несколько теорем, суть которых почти буквально сводится к вышеприве­денному утверждению. Однако в этих теоремах ничего не говорится о степени разумности, которую нам мо­жет продемонстрировать машина, не претендующая на непогрешимость».

Под «теоремами» Тьюринг, вне всякого сомнения, подразумева­ет теорему Гёделя и другие аналогичные теоремы — такие, на­пример, как его собственная, «вычислительная» версия теоремы Гёделя. То есть, по Тьюрингу, получается, что наиболее суще­ственной способностью человеческого математического мышле­ния является способность ошибаться, благодаря которой свой­ственное (предположительно) разуму неточно-алгоритмическое функционирование обеспечивает большую мощность, нежели возможно получить посредством каких угодно полностью об­основанных алгоритмических процедур. Исходя из этого до­пущения, Тьюринг предложил способ обойти ограничение, на­лагаемое следствиями из теоремы Гёделя: мыслительная деятельность математика подчиняется-таки некоему алгорит­му, только не «непознаваемо обоснованному», а формаль­но необоснованному. Таким образом, точка зрения Тьюрин­га приходит в полное согласие с утверждением , а сам Тьюринг, по-видимому, присоединяется к сторонникам точ­ки зрения,.

Завершая дискуссию, я хотел бы представить мои собствен­ные причины усомниться в том, что «необоснованность» управ­ляющего разумом математика алгоритма может послужить под­линным объяснением тому, что в этом самом разуме проис­ходит. Как бы ни обстояло дело в действительности, в самой идее о том, что превосходство человеческого разума над точной машиной достигается за счет неточности разума, мне видит­ся какое-то глубинное противоречие, особенно когда речь — как в нашем случае — идет о способности математика от­крывать неопровержимые математические истины, а не о его оригинальности или творческих способностях. Порази­тельно, что два великих мыслителя, какими, несомненно, явля­ются Гёдель и Тьюринг, руководствуясь соображениями вроде утверждения, пришли к выводам (пусть и различным), кото­рые многие из нас склонны считать, скажем так, маловероятны­ми. Кроме того, весьма интересно поразмыслить о том, к каким бы выводам они пришли, имей они шанс хоть сколько-нибудь всерьез предположить, что физический процесс может иногда оказаться в основе своей невычислимым — в соответствии с точкой зрения, ради продвижения которой и была написана эта книга.

В последующих разделах (особенно, в §§3.2—3.22) я пред­ставлю вашему вниманию несколько детальных обоснований (некоторые из них довольно сложны, запутаны или специальны), целью которых является демонстрация неспособности вычисли­тельных моделейвыступить в качестве вероятной основы для исследования феномена математического понимания. Если читатель не нуждается в подобном убеждении либо не склонен погружаться в детали, то я бы порекомендовал ему (или ей) все же начать чтение, а затем, когда уж совсем надоест, переходить сразу к итоговому воображаемому диалогу (§3.23). Если у вас затем снова появится желание вернуться к пропущенным рассу­ждениям, буду только рад, если же нет — забудьте о них и читайте дальше.

 

3.2. Способен ли необоснованный алгоритм познаваемым образом моделировать математическое понимание?

Согласно выводудля того чтобы математическое пони­мание могло оказаться результатом выполнения некоего алго­ритма, этот алгоритм должен быть необоснованным или непо­знаваемым, если же он сам по себе обоснован и познаваем, то о его обоснованности должно быть принципиально невозможно узнать наверняка (такой алгоритм мы называем непознаваемо обоснованным); кроме того, возможно, что различные математи­ки «работают» на различных типах таких алгоритмов. Под «алго­ритмом» здесь понимается просто какая-нибудь вычислительная процедурат. е. любой набор операций, который можно, в принципе, смоделировать на универсальном компьютере с неограниченным объемом памяти. (Как нам известно из обсу­ждения возражения«неограниченность» объема памя­ти в данном идеализированном случае на результаты рассужде­ния никак не влияет.) Такое понятие алгоритма включает в себя нисходящие процедуры, восходящие самообучающиеся системы, а также различные их сочетания. Сюда, например, входят любые процедуры, которые можно реализовать с помощью искусствен­ных нейронных сетейЭтому определению отвечают и иные типы восходящих механизмов — например, так называемые «генетические алгоритмы», повышающие свою эффективность с помощью некоей встроенной процедуры, аналогичной дарвинов­ской эволюции

О специфике приложения аргументации, представляемой в настоящем разделе (равно как и доводов, выдвинутых в гла­ве 2), к восходящим процедурам я еще буду говорить в 3.22 (краткое изложение их можно найти в воображаемом диа­логе,). Пока же, для большей ясности изложения, будем рассуждать, исходя из допущения, что в процессе участвует один-единственный тип алгоритмических процедур, а именно — нис­ходящие. Такую алгоритмическую процедуру можно относить как к отдельному математику, так и к математическому сообществу в целом. В комментариях к возражениями рассматривалось предположение о том, что разным людям могут быть свойственны различные обоснованные и известные алго­ритмы, причем мы пришли к заключению, что такая возможность не влияет на результаты рассуждения сколько-нибудь значитель­ным образом. Возможно также, что разные люди постигают ис­тину посредством различных необоснованных и непознавае­мых алгоритмов; к этому вопросу мы вернемся несколько поз­же (см. §3.7). А пока, повторюсь, будем считать, что в основе математического понимания лежит одна-единственная алгорит­мическая процедура. Можно, кроме того, ограничить рассматри­ваемую область той частью математического понимания, которая отвечает за доказательство-высказываний (т. е. определений тех операций машины Тьюринга, которые не завершаются; см. комментарий к возражению Q10). В дальнейшем вполне доста­точно интерпретировать сочетание «математическое понимание» как раз в таком, ограниченном смысле (см. формулировку с. 164).

В зависимости от познаваемости предположительно лежа­щей в основе математического понимания алгоритмической про­цедуры F (будь то обоснованной или нет), следует четко выделять три совершенно различных случая. Процедураможет быть:

I сознательно познаваемой, причем познаваем также и тот факт, что именно эта алгоритмическая процедура ответ­ственна за математическое понимание;

II сознательно познаваемой, однако тот факт, что математиче­ское понимание основывается именно на этой алгоритмиче­ской процедуре, остается как неосознаваемым, так и непо­знаваемым;

III неосознаваемой и непознаваемой.

Рассмотрим сначала полностью сознательный случай I. По­скольку и сам алгоритм, и его роль являются познаваемыми, мы вполне можем счесть, что мы о них уже знаем. В самом деле, ничто не мешает нам вообразить, что все наши рассуждения име­ют место уже после того, как мы получили в наше распоряжение соответствующее знание — ведь слово «познаваемый» как раз и подразумевает, что такое время, по крайней мере, в принципе, когда-нибудь да наступит. Итак, алгоритмнам известен, при этом известна и его основополагающая роль в математическом понимании. Как мы уже видели (§ 2.9), такой алгоритм эффектив­но эквивалентен формальной системеИными словами, полу­чается, что математическое понимание — или хотя бы понимание математики каким-то отдельным математиком — эквивалентно выводимости в рамках некоторой формальной системы F. Если мы хотим сохранить хоть какую-то надежду удовлетворить вы­воду XX, к которому нас столь неожиданно привели изложенные в предыдущей главе соображения, то придется предположить, что система F является необоснованной. Однако, как это ни странно, необоснованность в данном случае ситуацию ничуть не меняет, поскольку, в соответствии с I, известная формальная си­стема F является действительно известной, то есть любой ма­тематик знает и, как следствие, верит, что именно эта система лежит в основе его (или ее) математического понимания. А такая вера автоматически влечет за собой веру (пусть и ошибочную) в обоснованность системы F. (Согласитесь, крайне неразумно выглядит точка зрения, в соответствии с которой математик поз­воляет себе не верить в самые фундаментальные положения соб­ственной заведомо неопровержимой системы взглядов.) Незави­симо от того, является ли система F действительно обоснован­ной, вера в ее обоснованность уже содержит в себе веру в то, что утверждение G(F) (или, как вариант, omega(F), см. §2.8) ис­тинно. Однако, поскольку теперь мы полагаем (исходя из веры в справедливость теоремы Гёделя), что истинность утвержде­ния G(F) в рамках системы F недоказуема, это противоречит предположению о том, что система F является основой всякого (существенного для рассматриваемого случая) математического понимания. (Это соображение одинаково справедливо как для отдельных математиков, так и для всего математического сооб­щества в целом; его можно применять индивидуально к любому из всевозможных алгоритмов, предположительно составляющих основу мыслительных процессов того или иного математика. Бо­лее того, согласно предварительной договоренности, для нас на данный момент важна применимость этого соображения лишь в той области математического понимания, которая имеет отно­шение к доказательству II1-высказываний.) Итак, невозможно знать наверняка, что некий гипотетический известный необосно­ванный алгоритм F, предположительно лежащий в основе мате­матического понимания, и в самом деле выполняет эту роль. Сле­довательно, случай I исключается, независимо от того, является система F обоснованной или нет. Если система F сама по себе познаваема, то следует рассмотреть возможность II, суть которой заключается в том, что система F все же может составлять основу математического понимания, однако узнать об этой ее роли мы не в состоянии. Остается в силе и возможность III: сама система является как неосознаваемой, так и непознаваемой.

На данный момент мы достигли следующего результата: слу­чай I (по крайней мере, в контексте полностью нисходящих ал­горитмов) как сколько-нибудь серьезную возможность рассмат­ривать нельзя; тот факт, что системаможет в действитель­ности оказаться и необоснованной, как выяснилось, сути про­блемы ничуть не меняет. Решающим фактором здесь является невозможность точно установить, является та или иная гипоте­тическая система(независимо от ее обоснованности) основой для формирования математических убеждений или же нет. Дело не в непознаваемости самого алгоритма, но в непознаваемости того факта, что процесс понимания действительно происходит в соответствии с данным алгоритмом.

 

3.3. Способен ли познаваемый алгоритм непознаваемым образом моделировать математическое понимание?

Перейдем к случаю II и попытаемся серьезно рассмотреть возможность того, что математическое понимание на деле экви­валентно некоторому сознательно познаваемому алгоритму либо формальной системе, однако эквивалентность эта принципиаль­но непознаваема. Иными словами, даже при условии познавае­мости той или иной гипотетической формальной системымы никоим образом не можем убедиться в том, что именно эта кон­кретная система действительно лежит в основе нашего матема­тического понимания. Правдоподобно ли такое предположение?

Если упомянутая гипотетическая формальная системане является уже известной, то в этом случае нам, как и ранее, следует полагать, что она может, по крайней мере, в принципе, когда-нибудь таковой стать. Вообразим, что этот светлый день наконец наступил, и допустим, что в нашем распоряжении име­ется точное и подробное описание этой самой системы. Предпо­лагается, что формальная система, будучи, возможно, крайне замысловатой, все же достаточно проста для того, чтобы мы ока­зались способны, по крайней мере, в принципе, постичь ее на вполне сознательном уровне. При этом нам не позволено испы­тывать уверенность в том, что системадействительно целиком и полностью охватывает всю совокупность наших твердых математических убеждений и интуитивных озарений (по край­ней мере в том, что касается-высказываний). Это, вообще-то вполне логичное предположение оказывается на деле в высшей степени неправдоподобным, в причинах чего мы и попытаемся разобраться. Более того, несколько позднее я покажу, что даже будь оно истинным, это не принесло бы никакой радости тем ИИ-энтузиастам, которые видят смысл жизни в создании робота-математика. Мы еще поговорим об этом в конце данного раздела и — более подробно — в §§ 3.15 и 3.29.

Дабы подчеркнуть тот факт, что существование подобной си­стемы F и в самом деле следует полагать логически возможным, вспомним о «машине для доказательства теорем», возможности создания которой, согласно Гёделю, логически исключить нельзя (см. цитату в §3.1). В сущности, такую «машину», как я поясню ниже, как раз и можно представить в виде некоторой алгоритми­ческой процедуры F, соответствующей вышеприведенным пунк­там II или III. Как отмечает Гёдель, его гипотетическая машина для доказательства теорем может быть «эмпирически реализо­вана», что соответствует требованию «сознательной познаваемо­сти» процедуры F в случае II; если же подобная реализация ока­зывается невозможной, то мы, по сути, имеем дело со случаем III.

На основании своей знаменитой теоремы Гёдель утверждал, что невозможно доказать «эквивалентность» процедуры F(или, что то же самое, формальной системысм. §2.9) «математи­ческой интуиции» (см. ту же цитату). В определении случая II (и, как следствие, III) я сформулировал это фундаментальное ограничение, налагаемое на, несколько по-иному: «Тот факт, что математическое понимание основывается именно на этой ал­горитмической процедуре, остается как неосознаваемым, так и непознаваемым».

Это ограничение (необходимость в котором следует из об­основанного в §3.2 исключения случая I) со всей очевидностью приводит к невозможности показать, что процедураэквива­лентна математической интуиции, поскольку посредством подоб­ной демонстрации мы могли бы однозначно убедиться в том, что процедура действительно выполняет ту роль, о самом факте выполнения которой мы предположительно не в состоянии ни­чего знать. И наоборот, если бы эта самая роль процедуры (роль фундаментального алгоритма, в соответствии с которым осуществляется постижение математических истин) допускала осознанное познание (в том смысле, что мы могли бы в полной мере постичь, как именно процедуравыполняет эту свою роль), то нам пришлось бы признать и обоснованность. Ибо если мы не допускаем, что процедурацеликом и полностью обосно­вана, то это означает, что мы отвергаем какие-то ее следствия. А ее следствиями являются как раз те математические положения (или хотя бы только-высказывания), которые мы полагаем-таки истинными. Таким образом знание роли процедурырав­нозначно наличию доказательствахотя такое «доказатель­ство» и нельзя считать формальным доказательством в рамках некоторой заранее заданной формальной системы.

Отметим также, что истинные-высказывания можно рас­сматривать в качестве примеров тех самых «корректных теорем конечной теории чисел», о которых говорил Гёдель. Более то­го, если понятие «конечной теории чисел» включает в себя-операцию «отыскания наименьшего натурального числа, обла­дающего таким-то свойством», в каковом случае оно включает в себя и процедуры, выполняемые машинами Тьюринга (см. ко­нец § 2.8), то тогда частью конечной теории чисел следует считать все-высказывания. Иными словами, получается, что доказа­тельство гёделевского типа не дает четкого способа исключить из рассмотрения случай II, руководствуясь одними лишь строго логическими основаниями — по крайней мере, до тех пор, пока мы полагаем, что Гёдель был прав.

С другой стороны, можно задаться вопросом об общем правдоподобии предположения II. Рассмотрим, что повлечет за собой существование познаваемой процедурынепознаваемым образом эквивалентной человеческому математическому пони­манию (заведомо непогрешимому). Как уже отмечалось, ничто не мешает нам мысленно перенестись в некое будущее время, в ко­тором эта процедура окажется обнаружена и подробно описана. Известно также (см. §2.7), что формальная система задается в виде некоторого набора аксиом и правил действия. Теоремы системыпредставляют собой утверждения (иначе называемые «положениями»), выводимые из аксиом с помощью правил дей­ствия, причем все теоремы можно сформулировать посредством того же набора символов, который используется для выражения аксиом. А теперь представим себе, что теоремы системыв точ­ности совпадают с теми положениями (сформулированными с помощью упомянутых символов), неопровержимую истинность ко­торых математики, в принципе, способны самостоятельно уста­новить.

Допустим на минуту, что перечень аксиом системыявля­ется конечным. Сами же аксиомы суть не что иное, как част­ные случаи соответствующих теорем. Однако неопровержимую истинность каждой теоремы мы можем, в принципе, постичь по­средством математического понимания и интуиции. Следователь­но, каждая аксиома в отдельности должна выражать нечто та­кое, что по крайней мере, в принципе, постижимо посредством этого самого математического понимания. Иными словами, для каждой отдельной аксиомы когда-нибудь непременно настанет (либо принципиально возможно, что настанет) время, когда ее неопровержимая истинность будет однозначно установлена. Так, рассматривая одну за другой, мы сможем устанавливать истин­ность любой отдельно взятой аксиомы системыТаким образом, в конечном итоге будет установлена (либо принципиально воз­можно, что будет установлена) неопровержимая истинность всех отдельно взятых аксиом. Соответственно, настанет время, когда будет установлена неопровержимая истинность всей совокупно­сти аксиом системыв целом.

А как быть с правилами действия? Можем ли мы предпо­ложить, что настанет время, когда будет однозначно установлена неопровержимая обоснованность этих правил? Во многих фор­мальных системах правилами действия служат достаточно про­стые утверждения, каждое из которых с очевидностью «неопро­вержимо», например: «Если установлено, что высказывание является теоремой и высказываниеявляется теоремой, то можно заключить, что высказываниетакже является те­оремой» (относительно символа«следует» см. НРК, с. 393, или [222]). Признать неоспоримую справедливость таких пра­вил совсем не трудно. С другой стороны, среди правил действия встречаются и гораздо более тонкие отношения, справедливость которых вовсе не так очевидна; прежде чем прийти к однознач­ному решению относительно того, считать то или иное такое пра­вило «неопровержимо обоснованным» или нет, нам, возможно, потребуется прибегнуть к весьма подробному и тщательному ана­лизу. Более того, как мы вскоре убедимся, в наборе правил дей­ствия формальной системынеизбежно имеются такие правила, неоспоримая обоснованность которых не может быть достоверно установлена ни одним математиком — причем мы все еще пола­гаем, что число аксиом в системеконечно.

В чем же причина? Перенесемся в воображении в то са­мое время, когда уже однозначно установлена неопровержимая справедливость всех аксиом формальной системыПеред нами открывается замечательная возможность без помех рассмотреть всю системуцеликом. Попробуем допустить, что все правила действия системыможно также считать справедливыми безо всяких оговорок. Хотя предполагается, что мы еще не можем знать наверняка, что системадействительно включает в себя всю математику, которая в принципе доступна человеческому по­ниманию и интуиции, мы должны к настоящему моменту, по мень­шей мере, уже убедиться в том, что системаявляется неоспори­мо обоснованной, поскольку справедливость как ее аксиом, так и ее правил действия безоговорочно нами принимается. Следова­тельно, мы также должны уже быть уверены в том, что система непротиворечива. Не забываем, разумеется, и о том, что, в силу этой непротиворечивости, утверждениетакже должно быть истинным — более того, неопровержимо истинным! Однако, поскольку предполагается, что системафактически (хотя нам об этом неизвестно) включает в себя всю совокупность того, что безоговорочно доступно нашему пониманию, утверждение должно на деле представлять собой теорему системыСогласно теореме Гёделя, такое, вообще говоря, возможно только в том случае, если формальная системапротиворечива. Если же система F противоречива, то одной из теорем этой системы явля­ется утверждениеСледовательно, утверждение должно быть, в принципе, доступно нашему математическому по­ниманию — очевидное противоречие!

Несмотря на это, следует, по крайней мере, учесть саму воз­можность того, что математики действуют (не зная о том) в рам­ках системыкоторая является, по существу, необоснованной. К этому вопросу я еще вернусь в §3.4, пока же (в пределах данно­го раздела) будем полагать, что на самом деле процедуры, лежа­щие в основе математического понимания, целиком и полностью обоснованны. При данных обстоятельствах, если мы продолжаем настаивать на том, что все правила действия нашей формальной системыс конечным набором аксиом безоговорочно истинны, нам остается лишь признать, что противоречие действительно имеет место. Следовательно, среди правил действия системыдолжно быть по крайней мере одно правило, обоснованность ко­торого не может неопровержимо установить ни один математик (хотя в действительности это правило является обоснованным).

Все вышеприведенные рассуждения опирались на то до­пущение, что система задается конечным набором аксиом. В качестве возможного альтернативного решения можно пред­положить, что количество аксиом в системебесконечно. От­носительно этой возможности необходимо сделать некоторые комментарии. Для того чтобы системуможно было опреде­лить как формальную в требуемом смысле — т. е. как систему, в рамках которой всегда можно однозначно установить (посред­ством некоторой заранее заданной вычислительной процедуры), что предполагаемое доказательство того или иного положения действительно является доказательством в соответствии с пра­вилами системы, — необходимо, чтобы ее бесконечный набор аксиом можно было выразить каким-то конечно определяемым образом. Вообще говоря, всегда допускается некоторая свобода в отношении выбора конкретного способа представления фор­мальной системы, в соответствии с которым операции системы определяются либо как аксиомы, либо как правила действия. Так, стандартная аксиоматическая система теории множеств — си­стема Цермело—Френкеля (обозначаемая здесь как) — вклю­чает в себя бесконечное количество аксиом, выражаемых по­средством структур, называемых «схемами аксиом». Путем соот­ветствующего переформулирования системуможно выразить таким образом, что количество действительных аксиом станет конечным). Более того, действуя определенным образом, такое можно проделать с любой схемой аксиом, являющейся «фор­мальной» в требуемом нами вычислительном смысле.

Может создаться впечатление, что вышеприведенное рас­суждение (целью которого является исключение из списка воз­можных вариантов случаяприменимо к любой (обоснованной) системевне зависимости от того, конечно или бесконечно ко­личество ее аксиом. Это и в самом деле так, однако в процессе приведения бесконечной схемы аксиом к конечному виду мы мо­жем ввести новые правила действия, которые могут оказаться не столь самоочевидно обоснованными. Так, представляя себе, в со­ответствии с вышеизложенными соображениями, времена, когда нам станут известны все аксиомы и правила действия системы (при этом также предполагается, что все теоремы этой гипоте­тической системы в точности совпадают с теоремами, которые в принципе доступны человеческим пониманию и интуиции), мы никоим образом не можем быть уверены в принципиальной воз­можности неопровержимого установления обоснованности пра­вил действия такой системыв отличие от ее аксиом (даже если эти правила действительно являются обоснованными). Дело в том, что, в отличие от аксиом, правила действия не принадлежат к теоремам формальной системы. Мы же полагаем, что неопро­вержимо установить можно лишь обоснованность теорем си­стемы

Не совсем ясно, возможно ли продолжить данное рассужде­ние, оставаясь при этом в рамках строгой логики. Если мы пола­гаем справедливой возможностьто нам приходится признать, что существует некая формальная система(на основании ко­торой человек постигает истинность-высказываний), целиком и полностью понимаемая математиками, обладающая конечным набором аксиом, справедливость которых не вызывает никаких сомнений, и конечной системой правил действиякоторая, впрочем, содержит по крайней мере одну операцию, полагаемую фундаментально сомнительной. Каждая отдельно взятая теоре­ма системынеизбежно оказывается утверждением, истинность которого может быть неопровержимо установлена, — что, соб­ственно говоря, удивительно, учитывая тот факт, что многие из этих теорем выводятся с помощью сомнительных правил систе­мыКроме того, хотя математик и может (в принципе) уста­новить истинность каждой из упомянутых теорем в отдельно­сти, единообразной процедуры для этого не существует. Мож­но ограничить область рассмотрения теми теоремами системы которые представляют собой-высказывания. Применяя со­мнительную систему правилмы можем вычислительным спо­собом сгенерировать перечень тех-высказываний, справедли­вость которых может быть однозначно установлена математика­ми. В конечном счете, человек, воспользовавшись пониманием и интуицией, оказывается способен установить справедливость каждого из этих-высказываний в отдельности. Однако в каж­дом конкретном случае для такого установления применяются методы рассуждений, существенно отличающиеся от правила с помощью которого было получено данное-высказывание. Раз за разом нам приходится добавлять в систему все новые, все более изощренные плоды человеческого разума — с тем, чтобы можно было неопровержимо доказать истинность каж­дого последующего-высказывания. Словно по волшебству, истинными оказываются все-высказывания, впрочем истин­ность некоторых из них можно установить лишь после привле­чения какого-либо фундаментально нового метода рассуждения, причем необходимость в этом возникает вновь и вновь, на все более глубоких уровнях. Более того, любое-высказывание, неоспоримую истинность которого можно установить — причем неважно, каким методом, — оказывается уже включенным в тот самый перечень, который мы сгенерировали ранее с помощью системы правилНаконец, существует еще и особое истин­ное-высказываниекоторое явным образом выводится из знания формальной системыоднако истинность которого не может быть неопровержимо установлена ни одним матема­тиком. В лучшем случае, математик сможет понять, что истин­ностьнепосредственно обусловлена обоснованностью со­мнительной системы правил действиякоторая, по всей види­мости, обладает некоей чудесной способностью определять, ис­тинность каких именно II1-высказываний может быть неопро­вержимо установлена человеком.

Могу себе представить, что кому-то все это, возможно, по­кажется не совсем бессмысленным. Ко многим своим выводам математики приходят на основании предпосылок, которые можно назвать «эвристическими принципами» — такой принцип не дает непосредственного доказательства предполагаемого вывода, однако дает основания ожидать, что истинным неизбежно ока­жется именно такой вывод. Собственно доказательство может быть получено и позднее, причем совершенно иными методами. Мне, однако, представляется, что подобные эвристические прин­ципы имеют на деле очень мало общего с нашей гипотетической системой правилВ сущности, такие принципы способны лишь углубить наше сознательное понимание причин, в соответствии с которыми оказывается истинным тот или иной математический вывод. Впоследствии, в результате более серьезной разработки соответствующих математических методов, часто становится вполне ясно, почему именно сработал тот или иной эвристиче­ский принцип. В большинстве же случаев вполне проясняется лишь один вопрос: при каких именно обстоятельствах данный эвристический принцип гарантированно работает, а при каких — нет; иначе говоря, если не соблюдать известной осторожности, можно прийти к весьма и весьма ошибочным выводам. Если же осторожность соблюдена, сам такой принцип становится чрезвы­чайно мощным и надежным инструментом математического до­казательства. Он не снабдит вас сверхъестественно достовер­ной алгоритмической процедурой для установления справедли­вости-высказываний, причины успешного функционирования которой будут принципиально недоступны человеческому пони­манию, вместо этого он предоставит средства для углубления ва­шего математического понимания и усиления вашей же интуиции. А в этом, согласитесь, есть нечто, в корне отличное от алгорит­ма (или формальной системы), описанного в соответствии с возможностью Более того, никто никогда и не предлагал эвристического принципа, позволившего бы сгенерировать в точ­ности все-высказывания, истинность которых может быть од­нозначно установлена математиками.

Разумеется, из всего этого вовсе не следует, что упомянутый алгоритм(гипотетическая машина Гёделя для доказательства теорем) является логически невозможным; однако, с позиции на­шего математического понимания, вероятность существования такой машины представляется исключительно малой. Во всяком случае, в настоящее время ни у кого пока нет ни малейшего пред­положения относительно возможной природы подобного алго­ритма, равно как нет и никаких намеков на его действительное существование. Он может существовать, в лучшем случае, в ка­честве гипотезы — причем гипотезы недоказуемой. (Ее дока­зательство будет равносильно ее опровержению!) Мне думается, что со стороны любого из сторонников идеи ИИ (независимо от того, принадлежит он к лагерю ) является в высшей степени безрассудным возлагать какие бы то ни было надежды на отыскание такой алгоритмической процедуры (обобщенной здесь в виде алгоритма), само существование которой крайне сомнительно, а точное построение (существуй она в действитель­ности) едва ли по силам любому из ныне живущих математиков или логиков.

Можно ли допустить, что подобный алгоритмвсе же су­ществует и, более того, может быть получен с помощью до­статочно сложных вычислительных процедур восходящего типа? В, в рамках обсуждения случаяя приведу серьезные логические доводы, убедительно демонстрирующие, что ни одна из познаваемых восходящих процедур не в состоянии привести нас к алгоритмудаже если бы он и в самом де­ле существовал. Таким образом, можно заключить, что в каче­стве сколько-нибудь серьезной логической возможности нельзя рассматривать даже «гёделеву машину для доказательства тео­рем» — если, конечно, не допустить, что в основе всего матема­тического понимания в целом лежат некие «непознаваемые меха­низмы», природа которых, увы, не оставляет поборникам ИИ ни единого шанса.

Прежде чем мы перейдем к обещанному более подробному обсуждению случая, необходимо разобраться до конца со слу­чаем— здесь остается еще одна альтернатива, суть которой заключается в том, что фундаментальная алгоритмическая про­цедура(или формальная система) может оказаться необос­нованной (случай, как мы помним, такой лазейки не допускал). Может ли быть так, что математическое понимание человека представляет собой эквивалент некоего познаваемого алгоритма, который в основе своей ошибочен? Рассмотрим эту возможность подробнее.

 

3.4. Не действуют ли математики, сами того не осознавая, в соответствии с необоснованным алгоритмом?

Допустим, что в основе математического понимания и в са­мом деле лежит некая необоснованная формальная система F. Как же мы тогда можем быть уверены в том, что наши математи­ческие представления в отношении того, что считать неоспоримо истинным, не введут нас в один прекрасный день в какое-нибудь фундаментальное заблуждение? А может, это уже случилось? Ситуация несколько отличается от той, что рассматривалась в связи со случаем, где мы исключили возможность нашего зна­ния о том, что некая системаи в самом деле является необос­нованной. Здесь же мы допускаем, что подобная роль системы принципиально непознаваема, вследствие чего нам придется по­вторно рассмотреть вариант с возможной необоснованностью Можно ли считать действительно правдоподобным предположе­ние о том, что фундаментом для наших неопровержимых мате­матических убеждений служит некая необоснованная система -настолько необоснованная, что одним из этих убеждений может, в принципе, оказаться уверенность в истинности равенства Несомненно одно: если мы не можем доверять собственным ма­тематическим суждениям, то мы равным образом не можем доверять и всем остальным своим суждениям об устройстве и функционировании окружающего нас мира, поскольку матема­тические суждения составляют весьма существенную часть всего нашего научного понимания.

Кто-то, тем не менее, возразит, что нет ничего невероятно­го в том, что какие-то современные общепринятые математиче­ские суждения (или суждения, которые мы будем считать неоспо­римыми в будущем) содержат скрытые «врожденные» противо­речия. Возможно, они даже сошлются на тот знаменитый пара­докс (о «множестве множеств, которые не являются элементами самих себя»), о котором Бертран Рассел писал Готтлобу Фреге в 1902 году, как раз тогда, когда Фреге собирался опублико­вать труд всей своей жизни, посвященный основам математики (см. также комментарий к возражениюи НРК, с. 100). В приложении к книге Фреге писал (см. [126]):

Вряд ли с ученым может приключиться что-либо более

нежеланное, чем потрясение основ его мировоззрения

сразу вслед за тем, как он закончил изложение их на бу­маге. Именно в такое положение поставило меня письмо от г-на Бертрана Рассела...

Разумеется, мы всегда можем сказать, что Фреге просто-напросто ошибся. Всем известно, что математики иногда допус­кают ошибки — порой даже весьма серьезные. Более того, как явствует из признания самого Фреге, его ошибка была вполне ис­правимой. Разве мы не убедились (вкомментарий к) в том, что подобные исправимые ошибки не имеют к нашим рас­суждениям никакого отношения? Мы рассматриваем здесь, как и влишь принципиальные вопросы, а не подверженность ошибкам отдельных представителей математического сообще­ства. Ошибки же, на которые можно указать, ошибочность кото­рых можно однозначно продемонстрировать, вовсе не принадле­жат к категории принципиальных вопросов, разве нет? Все так, однако ситуация, рассматриваемая нами в настоящий момент, несколько отличается от той, что обсуждалась в комментарии к возражениюпоскольку теперь у нас есть формальная си­стема, которая, возможно, лежит в основе нашего математи­ческого понимания, только мы об этом не знаем. Как и прежде, нас не занимают единичные ошибки — или «оговорки», — ко­торые может допустить отдельный математик, рассуждая в рам­ках какой-то в общем непротиворечивой системы. Однако теперь речь идет еще и о том, что сама система может содержать в себе некие глобальные противоречия. Именно это и произошло в случае с Фреге. Не узнай Фреге о парадоксе Рассела (или ином парадоксе сходной природы), вряд ли кто-либо смог бы убедить его в том, что в его систему вкралась фундаментальная ошибка. Дело не в том, что Рассел указал на какое-то формальное упу­щение в рассуждениях Фреге, а Фреге признал наличие ошибки, руководствуясь собственными канонами построения умозаклю­чений; нет, Фреге продемонстрировали, что в самих этих канонах содержится некое изначальное противоречие. И именно факт на­личия противоречия, а не что-либо иное, убедило Фреге в том, что его рассуждения ошибочны, а то, что прежде представлялось несокрушимой истиной, на деле фундаментально неверно. При этом о существовании ошибки стало известно только благодаря тому, что вскрылось противоречие. Если бы факт противоречиво­сти установлен не был, то математики могли бы еще долгое время считать предложенные Фреге методы построения умозаключений вполне достоверными и даже, возможно, строили бы на их фун­даменте собственные системы.

Впрочем, полагаю, в данном случае крайне маловероятно, что многим математикам удалось бы в течение сколько-нибудь длительного срока наслаждаться той свободой умопостроений (в отношении бесконечных множеств), какую предоставляла си­стема Фреге. Причина в том, что парадоксы типа парадокса Рассела довольно легко обнаружить. Можно представить себе какой-нибудь гораздо более тонкий парадокс, например, такой, что неявным образом содержится в тех или иных полагаемых на­ми на данный момент неопровержимо истинными математических процедурах — парадокс, о котором никто не узнает еще, быть может, многие века. Необходимость в смене привычных правил мы осознаем лишь тогда, когда такой парадокс наконец себя про­явит. Короче говоря, наша математическая интуиция не зиждется на каких-то непреходящих в веках установлениях, но непрерывно меняется под сильным воздействием идей, которые прекрасно «работали» прежде, и соображений, последствия применения которых пока что «сходят нам с рук». Такая точка зрения отнюдь не исключает возможности существования в основе нашего те­перешнего математического понимания некоего алгоритма (или формальной системы), однако этот алгоритм не является чем-то неизменным, по мере обнаружения новых данных он подвергает­ся непрерывной модификации. К изменяющимся алгоритмам мы еще вернемся несколько позднее где и убедимся в том, что это по-прежнему все те же алгоритмы, только в ином обличье.

Разумеется, с моей стороны было бы наивным отрицать тот факт, что в методах, которые применяют в своей работе матема­тики, нередко присутствует элемент «доверия» процедуре, если она «до сих пор, кажется, работает». В моей собственной мате­матической практике такие предварительные, ориентировочные, нечеткие соображения составляют в общей совокупности рас­суждений весьма заметный процент. Однако они, как правило, обретаются в той области, которая «отвечает» за нащупывание нового, еще не сформировавшегося понимания, а никак не в той, где мы «складываем» неопровержимо, на наш взгляд, установ­ленные истины. Я очень сомневаюсь, что сам Фреге так уж ка­тегорически полагал свою систему абсолютно неопровержимой, даже не подозревая еще о парадоксе, о котором написал ему Рассел. Система суждений столь общего характера, что бы ни думал по ее поводу автор, всегда выдвигается на всеобщее обо­зрение с некоторой настороженностью. Лишь после длительного «периода осмысления» можно будет полагать, что она достигла, наконец, «уровня неопровержимости». Имея же дело с системой настолько общей, как система Фреге, в любом случае, как мне кажется, следует употреблять выражения вида «полагая систему Фреге обоснованной, можно считать справедливым то-то и то-то», а не просто утверждать эти самые «то-то и то-то» без упо­мянутой оговорки. (См. также комментарии к возражениям и.

Возможно, в настоящее время математики стали более осто­рожными в отношении того, что они готовы рассматривать как «неопровержимую истину» — эпоха осторожности сменила эпо­ху отчаянной дерзости (среди примеров которой работа Фре­ге занимает далеко не последнее место), пришедшуюся на ко­нецстолетия. С выходом на сцену парадокса Рассела и про­чих ему подобных необходимость в такой осторожности прояв­ляется особенно наглядно. Что же касается дерзости, то она, по большей части, уходит корнями в те времена, когда математи­ки начали потихоньку осознавать всю мощь канторовой теории бесконечных чисел и бесконечных множеств, выдвинутой им в начале того жевека. (Следует, впрочем, отметить, что сам Кантор знал о парадоксах, подобных парадоксу Рассела, — за­долго до того, как сам Рассел обнаружил тот, что был назван его именем), — и предпринимал попытки усовершенствовать свою формулировку с тем, чтобы, по возможности, учитывать подобные проблемы.) Цели и характер моих рассуждений на этих страницах также, несомненно, требуют крайней осторожности. И я безмерно рад, что нам с вами приходится иметь дело только с утверждениями, истинность которых неопровержима, и что нет никакой необходимости влезать в дебри бесконечных множеств и прочих сомнительных понятий. Важно помнить, что где бы мы ни провели черту, полученные с помощью доказательства Гёделя утверждения всегда остаются в рамках неопровержимо истин­ного (см. также комментарий к возражению). Само по себе доказательство Гёделя (—Тьюринга) не имеет абсолютно никако­го отношения к вопросам, связанным с сомнительным существо­ванием бесконечных множеств определенного сорта. Неясности, касающиеся тех самых исключительно вольных рассуждений, столь занимавших Кантора, Фреге и Рассела, ничуть не занима­ют нас — до тех пор, пока они остаются «сомнительными», не претендуя на звание «неопровержимых». Коль скоро мы со всем этим согласны, я никак не могу счесть правдоподобным допуще­ние, согласно которому математики действительно использу­ют в качестве основы для своего математического понимания и убеждений какую-либо необоснованную формальную систему F. Я надеюсь, читатель согласится с тем, что вне зависимости от того, возможна такая ситуация или нет, она, во всяком случае, невероятна.

Наконец, в связи с возможной необоснованностью нашей гипотетической системы, вернемся ненадолго к другим аспек­там человеческой «неточности», о которых мы говорили выше (см. комментарии к возражениям). Прежде всего повторюсь, нас в данном случае интересуют не вдохновение, не гениальные догадки и не эвристические критерии, способные привести математика к великим открытиям, но лишь понимание и проникновение в суть, на фундаменте которых покоятся его неопровержимые убеждения в отношении математических истин. Эти убеждения могут оказаться всего-навсего результатом озна­комления с рассуждениями других математиков, и в этом слу­чае о каких бы то ни было элементах математического открытия говорить, разумеется, не приходится. А вот когда мы нащупы­ваем путь к какому-то подлинному открытию, и впрямь весьма важно дать размышлениям свободу, не ограничивая их изначаль­но необходимостью в полной достоверности и точности (у меня сложилось впечатление, что именно это имел в виду Тьюринг в приведенной выше цитате, см.). Однако когда перед нами встает вопрос о принятии или отклонении тех или иных доводов в поддержку неопровержимой истинности выдвигаемого математи­ческого утверждения, необходимо полагаться лишь на понимание и проницательность (нередко в сопровождении громоздких вы­числений), которым ошибки принципиально не свойственны.

Я вовсе не хочу сказать, что математики, полагающиеся на понимание, не делают ошибок, — делают, и даже часто: понима­ние тоже можно применить некорректно. Безусловно, математики допускают ошибки и в рассуждениях, и в понимании, а также в сопутствующих вычислениях. Однако склонность к совершению подобных ошибок, в сущности, не усиливает их способности к пониманию (хотя я, пожалуй, могу представить себе, каким об­разом подобные случайные обстоятельства могут порой привести человека к нежданному, скажем так, озарению). Что более важ­но — эти ошибки исправимы, их можно распознать как ошиб­ки, когда на них укажет какой-либо другой математик (или даже впоследствии сам автор). Совсем иначе обстоит дело, когда пони­мание математика контролируется некоей внутренне ошибочной формальной системойв рамках такой системы невозможно распознать ее собственные ошибки. (Что касается возможно­сти существования самосовершенствующейся системы, которая модифицирует самое себя всякий раз, как обнаруживает в себе противоречие, то о ней мы поговорим несколько позднее, «на подступах» к противоречиюТам же мы и обнаружим, что и от такого предположения в данном случае пользы мало; см. также)

Ошибки несколько иного рода возникают при неверной фор­мулировке математического утверждения; в этом случае выдви­гающий утверждение математик, возможно, имеет в виду нечто совсем отличное от того, что он буквально утверждает. Впрочем, такие ошибки также исправимы и не имеют ничего общего с теми внутренними ошибками, причиной которых является понима­ние, опирающееся на необоснованную систему(Здесь уместно вспомнить фразу Фейнмана, которую мы цитировали в связи с возражением«Не слушайте, что я говорю; слушайте, что я имею в виду!»). Мы с вами здесь для того, чтобы выяснить, что, в принципе, может (либо не может) быть установлено каким угодно математиком (человеком); ошибки же, подобные только что рассмотренным, — т.е. исправимые ошибки — никакого от­ношения к этой проблеме не имеют. Важнейший, пожалуй, для всего нашего исследования момент: круг идей и понятий, доступ­ных математическому пониманию, непременно должен включать в себя центральную идею доказательства Гёделя—Тьюринга; на этом, собственно, основании мы и не рассматриваем всерьез воз­можность, а возможностьполагаем крайне невероятной. Как уже отмечалось выше (в комментарии к возражению), идея доказательства Гёделя—Тьюринга, безусловно, должна являться частью того, что, в принципе, в состоянии понять математик, даже если какое-то конкретное утверждение, на котором этот математик, возможно, основывается, ошибочно — лишь бы ошибка была исправимой.

С возможной «необоснованностью» предполагаемого алго­ритма математического понимания связаны и другие вопросы, о которых не следует забывать. Эти вопросы касаются проце­дур «восходящего» типа — таких, к примеру, как самоусовер­шенствующиеся алгоритмы, алгоритмы обучения (в том числе и искусственные нейронные сети), алгоритмы с дополнительными случайными компонентами, а также алгоритмы, операции кото­рых обусловлены внешним окружением, в котором функциониру­ют соответствующие алгоритмические устройства. Некоторые из упомянутых вопросов были затронуты ранее (см. комментарий к возражению), подробнее же мы рассмотрим их при обсужде­нии случая, к каковому обсуждению мы как раз и приступаем.

 

3.5. Может ли алгоритм быть непознаваемым?

В соответствии с вариантом, математическое понимание представляет собой результат выполнения некоего непознавае­мого алгоритма. Что же конкретно означает определение «непо­знаваемый» применительно к алгоритму? В предшествующих разделах настоящей главы мы занимались вопросами принципи­альными. Так, утверждая, что неопровержимая истинность неко­торого-высказывания доступна математическому пониманию человека, мы, по сути, утверждали, что данное-высказывание постижимо в принципе, отнюдь не имея в виду, что каждый ма­тематик когда-нибудь да сталкивался с реальной демонстрацией его истинности. Применительно к алгоритму, однако, нам по­требуется несколько иная интерпретация термина «непознавае­мый». Я буду понимать его так: рассматриваемый алгоритм яв­ляется настолько сложным, что даже описание его практически неосуществимо.

Когда мы говорили о выводах, осуществляемых в рамках какой-то конкретной познаваемой формальной системы, или о предполагаемых результатах применения того или иного извест­ного алгоритма, рассуждения в терминах принципиально воз­можного или невозможного и в самом деле выглядели как нельзя более уместными. Вопросы возможности или невозможности вы­вода того или иного конкретного предположения из такой фор­мальной системы или алгоритма рассматривались в «принципи­альном» контексте в силу элементарной необходимости. Похо­жим образом обстоит дело с установлением истинности-высказываний,-высказывание признается истинным, если его можно представить в виде операции некоторой машины Тью­ринга, незавершаемой принципиально, вне зависимости от того, что мы могли бы получить на практике путем непосредствен­ных вычислений. (Об этом мы говорили в комментарии к воз­ражению) Аналогично, утверждение, что какое-то конкрет­ное предположение выводимо (либо невыводимо) в рамках неко­ей формальной системы, следует понимать в «принципиальном» смысле, поскольку такое утверждение, в сущности, представ­ляет собой вид утверждения об истинном (или, соответственно, ложном) характере какого-то конкретного-высказывания (см. окончание обсуждения возражения). Соответственно, когда нас интересует выводимость предположения в рамках некоторого неизменного набора правил, «познаваемость» всегда будет пони­маться именно в таком «принципиальном» смысле.

Если же нам предстоит решить вопрос о «познаваемости» самих правил, то здесь необходимо прибегнуть к «практическо­му» подходу. Принципиально возможно описать любую фор­мальную систему, машину Тьюринга, либо-высказывание, а следовательно, если мы хотим, чтобы вопрос об их «непознава­емости» имел хоть какой-нибудь смысл, нам следует рассматри­вать его именно в плоскости возможности их практической ре­ализации. В принципе, познаваемым является абсолютно любой алгоритм, каким бы он ни был, — в том смысле, что осуществля­ющая этот алгоритм операция машины Тьюринга становится «из­вестной», как только становится известным натуральное число, являющееся кодовым обозначением данной операции (например, согласно правилам нумерации машин Тьюринга, приведенным в НРК). Нет решительно никаких оснований предполагать, что принципиально непознаваемым может оказаться такой объект, как натуральное число. Все натуральные числа (а значит, и ал­горитмические операции) можно представить в виде последова­тельностидвигаясь вдоль которой, мы — в принципе — можем со временем достичь любого натураль­ного числа, каким бы большим это число ни было! Практически же, число может оказаться настолько огромным, что добраться до него таким способом в обозримом будущем не представляет­ся возможным. Например, номер машины Тьюринга, описанной в НРК, на с. 56, явно слишком велик, чтобы его можно бы­ло получить на практике посредством подобного перечисления.

Даже если мы были бы способны выдавать каждую последую­щую цифру за наименьший теоретически определимый временной промежуток (в масштабе времени Планка равный приблизитель­носм.), то и в этом случае за все время существования Вселенной, начиная от «большого взрыва» и до настоящего момента, нам не удалось бы добраться ни до какого числа, двоичное представление которого содержит более 203 зна­ков. В числе, о котором только что упоминалось, знаков более чем в 20 раз больше — однако это ничуть не мешает ему быть «познаваемым» в принципе, причем в НРК это число определено в явном гиде.

Практически «непознаваемыми» следует считать такое на­туральное число (или операцию машины Тьюринга), сложность одного только описания которого оказывается недоступной че­ловеческим возможностям. Сказано, на первый взгляд, довольно громко, однако, зная о конечной природе человека, можно смело утверждать, что какой-то предел так или иначе существовать должен, а следовательно, должны существовать и числа, нахо­дящиеся за этим пределом, описать которые человек не в со­стоянии. (См. также комментарий к возражению) В соответ­ствии с возможностьюнам следует полагать, что за преде­лами познаваемости алгоритм(предположительно лежащий в основе математического понимания) оказывается именно вслед­ствие неимоверной сложности и чрезвычайной детализирован-ности своего описания — причем речь идет исключительно об «описуемости» алгоритма, а не о познаваемости его в качестве алгоритма, которым, как предполагается, мы пользуемся-таки в нашей интеллектуальной деятельности. Требование «неописуе-мости», собственно, и отделяет случайот случаяИными словами, рассматривая случаймы должны учитывать воз­можность того, что наших человеческих способностей может оказаться недостаточно даже для того, чтобы описать это самое число, не говоря уже о том, чтобы установить, обладает ли оно свойствами, какими должно обладать число, определяющее алго­ритмическую операцию, в соответствии с которой работает наше же математическое понимание.

Отметим, что в роли ограничителя познаваемости не мо­жет выступать просто величина числа. Не представляет никакой сложности описать числа, настолько огромные, что они превзой­дут по величине все числа, которые могут потребоваться для описания алгоритмических операций, определяющих поведение любого организма в наблюдаемой Вселенной (взять хотя бы такое легко описываемое число, как, о котором мы упоминали в комментарии к— это число далеко превосходит количество всех возможных состояний вселенной для всего вещества, содер­жащегося в границах наблюдаемой нами вселенной). За пре­делами человеческих возможностей оказывается именно точное описание искомого числа, величина же его особой роли не играет.

Допустим (в полном согласии с), что описание такого алгоритмачеловеку и в самом деле не по силам. Что из это­го следует в отношении перспектив разработки высокоуспешной стратегии создания ИИ (как по «сильным», так и по «слабым» принципам — иначе говоря, в соответствии с точками зрения как, так и)? Адепты полностью автоматизированных ИИ-систем (т. е. сторонникинепременно, а также, возможно, кто-то из лагеря) предвосхищают появление в конечном итоге ро­ботов, способных достичь уровня математических способностей человека и, возможно, превзойти этот уровень. Иными словами (если согласиться с вариантом), непременным компонентом контрольной системы такого робота-математика должен стать тот самый, недоступный человеческому пониманию алгоритм. Отсюда, по всей видимости, следует, что стратегия создания ИИ, нацеленная на получение именно такого результата, обречена на провал. Причина проста — если для достижения цели необходим алгоритм, который в принципе не способен описать ни один человек, то где же тогда этот алгоритм взять?

Однако наиболее амбициозные сторонники идеирисуют себе совсем другие картины. Они предвидят, что необходимый алгоритмбудет получен не в одночасье, но поэтапно — по мере того, как сами роботы будут постепенно повышать свою эффек­тивность с помощью алгоритмов (восходящих) обучения и накоп­ления опыта. Более того, самые совершенные роботы не будут, скорее всего, созданы непосредственно людьми, а явятся продук­том деятельности других роботов, возможно, несколько более примитивных, нежели ожидаемые нами роботы-математики; кро­ме того, в процессе развития роботов будет, возможно, принимать участие и некое подобие дарвиновской эволюции, в результате чего от поколения к поколению роботы будут становиться все бо­лее совершенными. Разумеется, не обойдется и без утверждений в том духе, что именно посредством подобных, в общем-то, процессов нам самим удалось оснастить свои «нейронные компью­теры» неким для нас не познаваемым алгоритмом, на котором и работает наше собственное математическое понимание.

В нескольких последующих разделах я покажу, что при всей привлекательности подобных процессов проблема, в сущности, остается нерешенной: если сами процедуры, с помощью которых предполагается создать ИИ, являются прежде всего алгоритми­ческими и познаваемыми, то любой полученный таким образом алгоритмтакже должен быть познаваемым. В этом случае ва­риантсводится либо к варианту, либо к варианту, которые мы исключили впо причине фактической невозможно-

сти (вариант) или, по меньшей мере, крайнего неправдоподобия (вариант). Более того, если исходить из допущения, что инте­ресующие нас алгоритмические процедуры познаваемы, то нам, вообще говоря, следует отдать предпочтение именно варианту. Соответственно, вариант(равно как и, по смыслу, вариант) также следует признать практически несостоятельным.

Читателю, который искренне верит в то, что возможный ва­риантоткрывает наиболее вероятный путь к созданию вычис­лительной модели разума, я рекомендую обратить на приведен­ные выше аргументы самое пристальное внимание и тщательней­шим образом их изучить. Не сомневаюсь, что он придет к тому же выводу, к какому пришел я: если допустить, что математическое понимание и в самом деле осуществляется в соответствии с ва­риантом, то единственным хоть сколько-нибудь правдоподоб­ным объяснением происхождения нашего собственного алгорит­маостается считать божественное вмешательство — то самое сочетание, о котором мы говорили в конце — а такое объяснение, конечно же, не утешит тех, кто лелеет амбициозные перспективные планы по созданию компьютерного ИИ.

 

3.6. Естественный отбор или промысел Господень?

Возможно, нам следует-таки всерьез рассмотреть возмож­ность того, что за нашим интеллектом и в самом деле стоит некий божественный промысел — по каковой причине этот самый ин­теллект никак нельзя объяснить с позиций той науки, которая достигла столь значительных успехов в описании мира неодушевленных предметов. Разумеется, мы по-прежнему должны со­хранять широту мышления, однако я хочу сразу прояснить один момент: в последующих рассуждениях я намерен придерживать­ся научной точки зрения. Я намерен рассмотреть возможность того, что наше математическое понимание является результатом работы некоего непостижимого алгоритма, — а также вопрос о возможном происхождении подобного алгоритма, — никоим образом не выходя за рамки научного подхода. Возможно, кто-то из читателей этой книги склонен верить в то, что этот алгоритм и в самом деле мог быть просто вложен в наши головы по воле божьей. Убедительного опровержения такого предположения у меня, признаться, нет; хотя я никак не могу взять в толк, — если уж мы решаем отказаться на каком-то этапе от научного под­хода — почему считается как нельзя более благоразумным бро­саться именно в эту крайность. Если научное объяснение ничего, в сущности, не объясняет, то не уместнее ли будет вообще поза­быть о каких бы то ни было алгоритмических процедурах, нежели прятать свою предполагаемую свободу воли за сложностью и непостижимостью какого-то алгоритма, который, как нам хочет­ся думать, контролирует каждое наше движение? Возможно, ра­зумнее будет просто счесть (как, похоже, считал сам Гёдель), что деятельность разума совершенно не связана с процессами, про­текающими в физическом мозге, — что замечательно согласуется с точкой зрения. С другой стороны, в настоящее время, как мне представляется, даже те, кто верит в то, что мышление и впрямь является в каком-то смысле божественным даром, склонны все же полагать, что поведение человека можно объяснить, не вы­ходя за пределы возможностей науки. Несомненно, приведенные варианты являются весьма спорными, однако на данном этапе я вовсе не предполагал спорить с убеждениями сторонников точки зрения. Надеюсь, что те читатели, которых можно отнести к приверженцам той или иной формы, все же потерпят меня еще некоторое время, а я пока попробую выяснить, к чему нас может привести в данном случае научный подход.

Какие же научные последствия может иметь допущение, что математические суждения мы получаем в результате выполнения некоей необходимой и непостижимой алгоритмической процеду­ры? Вырисовывается приблизительно такая картина: исключи­тельно сложные алгоритмические процедуры, необходимые для моделирования подлинного математического понимания, являются результатом многих сотен тысяч лет (по меньшей мере) естественного отбора вкупе с несколькими тысячами лет воз­действия образования и внешних факторов, обусловленных фи­зическим окружением. Можно допустить, что наследуемые ас­пекты этих процедур формировались постепенно из более про­стых (ранних) алгоритмических компонентов в результате того же давления естественного отбора, которое ответственно за возник­новение всех остальных в высшей степени эффективных меха­низмов, из которых собраны наши тела, равно как и наши моз­ги. Врожденные потенциально математические алгоритмы (т. е. все те унаследованные аспекты, которые могли бы относиться к математическому мышлению, предположительно алгоритмиче­скому) до поры пребывали в закодированном состоянии (в виде неких особых последовательностей нуклеотидов) внутри молекул ДНК, а затем проявились посредством той же процедуры, какая задействуется при всяком постепенном (либо скачкообразном) усовершенствовании живого организма, реагирующего на давле­ние отбора. Помимо прочего, свой вклад в эти процессы вносят и всевозможные внешние факторы — такие как непосредственное математическое образование, опыт взаимодействия с физическим окружением, прочие факторы, оказывающие дополнительно са­мые разные чисто случайные воздействия. Думаю, мы должны попытаться выяснить, можно ли полагать описанную картину хоть сколько-нибудь правдоподобной?

 

3.7. Алгоритм один или их много?

Прежде всего, необходимо рассмотреть следующий весьма важный вопрос: может ли оказаться, что за различные виды ма­тематического понимания, свойственные разным людям, отвечает множество весьма различных, возможно, неэквивалентных алго­ритмов? В самом деле, уж в чем мы можем быть с самого нача­ла уверены, так это в том, что даже профессиональные матема­тики часто воспринимают математические «реалии» совершен­но по-разному. Для одних в высшей степени важны зрительные образы, тогда как другим удобнее иметь дело с четкими логи­ческими структурами, изящными абстрактными доказательства­ми, подробными аналитическими обоснованиями или, возможно, с чисто алгебраическими манипуляциями. В этой связи следует отметить, что, по некоторым предположениям, геометрическое, например, и аналитическое мышление осуществляются разными полушариями мозга (соответственно, правым и левым). Одна­ко часто бывает так, что всеми этими способами воспринимается одна и та же математическая истина. С алгоритмической точки зрения первое впечатление таково, что алгоритмы, отвечающие за математическое мышление различных людей, должны быть как минимум абсолютно неэквивалентными. Однако, несмотря на существенное различие между образами, которые формируют в сознании отдельные математики (или прочие смертные) для соб­ственного понимания или для сообщения другим математических идей, математическое восприятие обладает одним поразительным свойством: когда математики наконец решают для себя, что имен­но следует считать неопровержимо истинным, никаких разногла­сий по этому поводу больше не возникает, разве что поводом для такого разногласия послужит какая-либо действительная, опознаваемая (а следовательно, и исправимая) ошибка в рассу­ждениях того или иного математика (еще один возможный повод для разногласий предоставляет принципиальное расхождение во мнениях по некоторым — весьма немногочисленным — фунда­ментальным вопросам; см. комментарий к, в особенности утверждение). В целях упрощения изложения я позволю се­бе в дальнейшем последнее соображение проигнорировать. Хотя это соображение и имеет некоторое отношение к предмету на­шего разговора, на выводы оно заметного влияния не оказывает. (Придерживаемся ли мы нескольких возможных неэквивалент­ных точек зрения на какой-то вопрос или все соглашаемся на одной — существенного различия между этими двумя ситуациями в данном случае нет.)

Восприятие математической истины может осуществлять­ся самыми различными способами. Вряд ли можно усомниться в том, что вне зависимости от конкретной природы физических процессов, обусловливающих осознание человеком истинности какого-либо математического утверждения, эти процессы долж­ны весьма и весьма разниться от индивидуума к индивидууму, даже если речь идет об одном и том же утверждении. Иначе говоря, если математики при составлении суждений о неопровер­жимой истинности того или иного утверждения просто-напросто применяют какие-то вычислительные алгоритмы, то у разных математиков эти самые алгоритмы должны весьма значительно различаться по своей структуре. При этом, в некотором очевидном смысле, упомянутые алгоритмы должны быть еще и эквива­лентны друг другу.

Это условие, возможно, не так уж и абсурдно, как может по­казаться на первый взгляд, по крайней мере, с точки зрения мате­матически возможного. Весьма разные на вид машины Тьюрин­га могут давать на выходе идентичные результаты. (Рассмотрим, например, машину Тьюринга, построенную следующим образом: при выполнении действия над натуральным числом n мы полу­чаем в результате 0 всякий раз, когда n выразимо в виде суммы четырех квадратов, и 1, когда п таким образом выразить нельзя. Результат вычисления такой машины полностью совпадает с ре­зультатом другой машины, построенной таким образом, чтобы давать на выходе 0 при подаче на вход любого натурального чис­ла n — ибо известно, что в виде суммы четырех квадратов можно представить любое натуральное число; см. §2.3.) Из идентич­ности внешних конечных результатов двух алгоритмов вовсе не обязательно следует, что эти алгоритмы окажутся подобными по внутренней структуре. Однако, в определенном смысле, рассмат­риваемое допущение еще более запутывает вопрос о происхо­ждении нашего гипотетического непостижимого алгоритма(-ов) для установления математической истины, поскольку теперь нам предстоит иметь дело уже с несколькими такими алгоритмами, достаточно отличными друг от друга по внутренней структуре, но при этом существенно эквивалентными в отношении получаемого на выходе результата.

 

3.8. Эзотерические математики не от мира сего как результат естественного отбора

Какую же роль играет во всем этом естественный отбор? Возможно ли, чтобы естественным путем возник некий алго­ритм(или несколько таких алгоритмов), обусловливающий на­ше математическое понимание и при этом непознаваемый сам по себе (если верить допущению), либо лишь в отношении выпол­няемых им функций (в соответствии с допущением)? Начнем с повторения того, о чем мы уже говорили в началеВ процессе получения своих предположительно неопровержимо истинных математических выводов математики вовсе не считают, что они просто следуют некоему набору непознаваемых правил —правил настолько сложных, что, с математической точки зрения, они непостижимы в принципе. Напротив, они полагают, что эти выводы представляют собой результат неких обоснованных рас­суждений, пусть часто длинных и внешне запутанных, которые в конечном счете опираются на четкие неопровержимые истины, понятные, в принципе, любому.

Более того, рассматривая ситуацию с позиций здравого смысла или на уровне логических дескрипций, мы можем со всей определенностью утверждать, что математики и в самом деле де­лают то, что, как им кажется, они делают. Этот факт не подлежит никакому сомнению, а важность его переоценить невозможно. Если мы полагаем, что математики в своей деятельности следуют некоему набору непознаваемых и непостижимых вычислитель­ных правил (в соответствии с возможными вариантами), то, значит, они делают еще и это — одновременно с тем, что, как им кажется, они делают, но на другом уровне дескрипции. Каким-то образом алгоритмическое следование правилам должно давать тот же самый результат, что дают математическое понимание и интуиция — по крайней мере, на практике. Если уж мы твердо вознамерились стать приверженцами либо, либо, то нам предстоит попытаться поверить в то, что такая возможность яв­ляется вполне правдоподобной.

Нужно помнить и о том, какие блага дают эти алгоритмы. Предполагается, что они наделяют своего «носителя» — по край­ней мере, в принципе — способностью составлять корректные математические суждения об абстрактных сущностях, весьма да­леких от непосредственного жизненного опыта, что, по большей части, не дает этому самому носителю сколько-нибудь заметных практических преимуществ. Любой, кому хоть раз доводилось заглянуть в какой-нибудь современный чисто математический научный журнал, знает, насколько далеки заботы математиков от каких бы то ни было практических вопросов. Тонкости тео­ретических обоснований, обычно публикуемых в таких научных журналах, непосредственно доступны лишь очень небольшому количеству людей; и все же каждое такое рассуждение состоит, в конечном счете, из каких-то элементарных шагов, и каждый та­кой шаг может, в принципе, понять любой мыслящий индивиду­ум, даже если речь идет об абстрактных рассуждениях о сложно определяемых бесконечных множествах. Не следует забывать и о том, что алгоритм — или, возможно, целый ряд альтернативных, но математически эквивалентных, алгоритмов, — который дает человеку потенциальную способность понимать упомянутые рассуждения, каким-то образом был изначально записан не где-нибудь, а в нуклеотидных последовательностях молекулы ДНК. Если мы в это верим, то нам следует весьма серьезно задуматься, как же так получилось, что подобный алгоритм (или алгоритмы) развился в результате естественного отбора. Очевидно, что да­же в настоящее время профессия математика не дает никаких преимуществ с точки зрения борьбы за существование. (Подо­зреваю, что ее можно даже считать неблагоприятным фактором. Вследствие своего взрывного темперамента и странноватых при­страстий пуристы со склонностью к математике имеют тенденцию заканчивать свой жизненный путь на какой-нибудь низкооплачи­ваемой академической службе — или и вовсе безработными.) Го­раздо правдоподобнее выглядит иная картина: способность рас­суждать о весьма абстрактно определяемых бесконечных множе­ствах, бесконечных множествах бесконечных множеств и т. д. ни­каких особых преимуществ в борьбе за выживание нашим дале­ким предкам дать просто не могла. Этих самых предков заботили практические повседневные проблемы — такие, возможно, как постройка убежищ, изготовление одежды, изобретение ловушки для мамонтов или, несколько позднее, одомашнивание животных и выращивание урожая. (См. рис. 3.1.)

Разумно было бы предположить, что упомянутые преимуще­ства, которыми, очевидно, все же обладали наши предки, про­исходили из качеств, необходимых для решения как раз таких, практических проблем, а уже потом, гораздо позднее, выясни­лось, что эти же качества замечательно подходят и для решения проблем математических — этакий побочный результат. Во вся­ком случае, такой ход событий полагаю более или менее прав­доподобным я сам. Развивая это предположение, можно допу­стить, что под давлением естественного отбора человек каким-то образом приобрел или развил в себе некую общую способность понимать. Эта способность понимать, проникать в суть вещей, не была связана с какими-то конкретными областями его дея­тельности и оказывалась полезной буквально во всем. То же со­оружение жилищ или ловушек для мамонтов существенно услож­нилось бы, не обладай человек способностью понимать веши и явления в их общности. При этом лично я полагаю, что Homo sapiens был отнюдь не уникален в своей способности понимать.

Такой же способностью обладали, возможно, и многие другие животные, составлявшие человеку конкуренцию в борьбе за су­ществование, однако обладали в меньшей степени, в результате чего человек, в силу более интенсивного развития этой способ­ности, получил над ними весьма существенное преимущество.

Сложности с такой точкой зрения возникают как раз тогда, когда мы начинаем рассматривать наследуемую способность к пониманию как нечто по своей природе алгоритмическое. Как нам уже известно из предшествующих рассуждений и доказательств, любая (алгоритмическая) способность к пониманию, достаточ­но сильная для того, чтобы ее обладатель оказался в состоянии разобраться в тонкостях математических обоснований, в частно­сти, гёделевского доказательства в представленном мною вари­анте, должна быть обусловлена процедурой настолько замысло­ватой и непостижимой, что о ней (или ее роли) не может знать даже сам обладатель этой способности. Наш прошедший че­рез испытания естественного отбора гипотетический алгоритм, по всей видимости, достаточно силен, ведь еще во времена на­ших далеких предков он уже включал в область своей потен-

циальной применимости правила всех формальных систем, рас­сматриваемых сегодня математиками как безоговорочно непро­тиворечивые (или неопровержимо обоснованные, если речь идет о-высказываниях,, комментарий к). Сюда почти наверняка входят и правила формальной системы Цермело— Френкеля, или, возможно, ее расширенного варианта, систе­мы(иначе говоря, самойс добавлением аксиомы вы­бора) — системы (см.и 2.10, комментарий к), ко­торую многие математики сегодня рассматривают как источник абсолютно всех необходимых для обычной математики методов построения рассуждений, — а также все частные формальные системы, которые могут быть получены из системыпосред­ством применения к ней процедуры гёделизации сколько угодно раз, и кроме того, все другие формальные системы, которые могут быть получены математиками посредством тех или иных озарений и рассуждений — скажем, на основании открытия, суть которого состоит в том, что системы, полученные в результате упомянутой гёделизации, всегда являются неопровержимо обоснованными, или исходя из иных рассуждений еще более основополагающего характера. Такой алгоритм должен был также включать в себя (в виде собственных частных экземпляров) потенциальные спо­собности к установлению тонких различий, отделению справед­ливых аргументов от ничем не обоснованных во всех тех, тогда еще не открытых, областях математики, которые сегодня окку­пируют страницы специальных научных журналов. Все выше­перечисленные способности должны были оказаться каким-то образом закодированы внутри этого самого — гипотетического, непознаваемого или, если хотите, непостижимого — алгоритма, и вы хотите, чтобы мы поверили, что он возник исключительно в результате естественного отбора, в ответ на какие-то внешние условия, в которых нашим далеким предкам приходилось бороть­ся за выживание. Конкретная способность к отвлеченным мате­матическим рассуждениям не могла дать своему обладателю ни­каких непосредственных преимуществ в этой борьбе, и я со всей определенностью утверждаю, что для возникновения подобного алгоритма не существовало и не могло существовать никаких естественных причин.

Однако стоит нам допустить, что «способность понимать» имеет неалгоритмическую природу, как ситуация в корне меняет­ся. Теперь уже нет необходимости приписывать этой способности какую-то неимоверную сложность, вплоть до полной непозна-вамости или непостижимости. Более того, она может оказаться гораздо ближе к тому, что «математики, как им кажется, делают». Способность к пониманию представляется мне весьма простым и даже обыденным качеством. Ее сложно определить в каких-либо точных терминах, однако она настолько близка нам и привычна, что в принципиальную невозможность корректного моделирова­ния понимания посредством какой бы то ни было вычислитель­ной процедуры верится с трудом. И все же так оно и есть. Для создания подобной вычислительной модели необходима алгорит­мическая процедура, так или иначе учитывающая все возмож­ные варианты развития событий в будущем, — т. е. алгоритм, в котором должны быть, скажем так, предварительно запрограм­мированы ответы на все математические вопросы, с которыми нам когда-либо предстоит столкнуться. Если непосредственному программированию эти ответы не подлежат, то нужно обеспе­чить какие-то вычислительные способы для их отыскания. Как мы уже успели убедиться, если эти «вычислительные способы» (или «предварительное программирование») охватывают все, что когда-либо было или будет доступно человеческому пониманию, то сами они для человека становятся непостижимыми. Откуда же слепым эволюционным процессам, нацеленным исключительно на обеспечение выживания сильнейших, было «знать» о том, что такая-то непознаваемо обоснованная вычислительная процеду­ра окажется когда-то в будущем способной решать абстрактные математические задачи, не имеющие абсолютно никакого отно­шения к проблемам выживания?

3.9. Алгоритмы обучения

Дабы не подвергать читателя искушению чересчур поспешно смириться с абсурдностью описанной выше возможности, я дол­жен несколько прояснить картину, на что мне уже, несомненно, указывают сторонники вычислительного подхода. Как уже отме­чалось вэти самые сторонники имеют в виду не столько алгоритм, который, в известном смысле, «предварительно запро­граммирован» на предоставление решений математических про­блем, сколько некую вычислительную систему, способную обу­чаться. Такая система может состоять, в основе своей, из «воеходящих» компонентов, соединенных по мере необходимости с какими-либо «нисходящими» процедурами (см. § 1.5).

Возможно, кому-то покажется, что называть «нисходящей» систему, возникшую исключительно в результате слепого давле­ния естественного отбора, не совсем уместно. Этим термином я буду обозначать здесь те аспекты нашей гипотетической алгорит­мической процедуры, которые для данного организма зафикси­рованы генетически и не подвержены изменению под влиянием последующего жизненного опыта или обучения каждого отдель­ного представителя вида. Хотя упомянутые нисходящие аспек­ты и не были созданы кем-то или чем-то, обладающим подлин­ным «знанием» об их предполагаемых функциях и возможностях (речь идет всего лишь о трансляции определенных цепочек ДНК, приводящей к соответствующей активности клеток мозга), они, тем не менее, способны четко обозначить правила, в соответствии с которыми и будет действовать математически активный мозг. Эти нисходящие процедуры снабдят нашу систему теми алго­ритмическими операциями, которые составят необходимую фик­сированную структуру, в рамках которой, в свою очередь, будут функционировать более гибкие «процедуры обучения» (восходя­щие).

Какова же природа этих процедур обучения? Вообразим, что наша самообучающаяся система помещена в некоторое внешнее окружение, причем поведение системы внутри это­го окружения непрерывно модифицируется под влиянием реак­ции окружения на ее предыдущие действия. В процессе участ­вуют, в основном, два фактора. Внешним фактором являет­ся поведение окружения и его реакция на действия систе­мы, а внутренним — изменения в поведении системы в от­вет на изменения в окружении. Прежде всего следует решить вопрос об алгоритмической природе внешнего фактора. Мо­жет ли реакция внешнего окружения вносить в общую картину некую неалгоритмическую составляющую, если внутреннее устройство нашей системы обучения является целиком и полно­стью алгоритмическим?

В определенных обстоятельствах (как, например, часто бы­вает при «обучении» искусственных нейронных сетей) реакция внешнего окружения заключается в изменении поведения экспе­риментатора (инструктора, преподавателя — в дальнейшем пред­лагаю называть его просто «учителем»), изменении намеренном и предпринимаемом с целью улучшить качество функциониро­вания системы. Когда система функционирует так, как требу­ет учитель, ей об этом сообщают с тем, чтобы в дальнейшем (под воздействием внутренних механизмов модификации пове­дения системы) она с большей вероятностью функционирова­ла бы именно таким образом. Предположим, например, что у нас имеется искусственная нейронная сеть, которую необходимо научить распознавать человеческие лица. Мы непрерывно на­блюдаем за функционированием нашей системы и после каж­дого рабочего цикла снабжаем ее данными о правильности ее последних «догадок» для того, чтобы она могла улучшить ка­чество своей работы, модифицировав нужным образом внутрен­нюю структуру. На практике, за адекватностью результатов каж­дого рабочего цикла совсем не обязательно должен наблюдать учитель-человек, так как процедуру обучения можно в значи­тельной степени автоматизировать. В описанной ситуации це­ли и суждения учителя-человека образуют наивысший критерий качества функционирования системы. В других ситуациях ре­акция окружения может оказаться не столь «преднамеренной». Например, в процессе развития живых систем — предполага­ется, что эти системы все же функционируют в соответствии с некоторой нейронной схемой (или иной алгоритмической про­цедурой, например, генетическим алгоритмом, см. §3.7), вроде тех, что применяются в численном моделировании — в подоб­ных внешних целях или суждениях вообще не возникает необ­ходимости. Вместо этого, живые системы модифицируют свое поведение в процессе, который можно рассматривать как своего рода естественный отбор, действуя согласно критериям, эво­люционировавшим на протяжении многих лет и способствующим увеличению шансов на выживание как самой системы, так и ее потомства.

 

3.10. Может ли окружение вносить неалгоритмический внешний фактор?

Выше мы предположили, что сама наша система (независи­мо от того, живая она или нет) представляет собой нечто вро­де робота с компьютерным управлением, т. е. все ее самомо-дификационные процедуры являются целиком вычислительны­ми. (Я пользуюсь здесь термином «робот» исключительно для того, чтобы подчеркнуть то обстоятельство, что нашу систему следует рассматривать как некую самостоятельную, целиком и полностью вычислительную сущность, находящуюся во взаимо­действии со своим окружением. Я вовсе не подразумеваю, что она непременно представляет собой какое бы то ни было меха­ническое устройство, целенаправленно сконструированное чело­веком. Такой системой, если веритьили, может оказать­ся развивающееся человеческое существо, а может и в самом деле какой-то искусственно созданный объект.) Итак, мы по­лагаем, что внутренний фактор является полностью вычисли­тельным. Необходимо установить, является ли вычислительным также и внешний фактор, вносимый окружением, — иначе го­воря, возможно ли построить эффективную численную модель этого самого окружения как в искусственном (т. е. когда окру­жение неким искусственным образом контролируется учителем-человеком), так и в естественном случае (когда высшим авто­ритетом является давление естественного отбора). В каждом слу­чае конкретные внутренние правила, в соответствии с которыми система обучения робота модифицирует его поведение, должны быть составлены так, чтобы тем или иным образом реагировать на конкретные сигналы, посредством которых окружение будет сообщать системе о том, как следует оценивать качество ее функ­ционирования в предыдущем рабочем цикле.

Вопрос о возможности моделирования окружения в искус­ственном случае (иными словами, о возможности численного мо­делирования поведения человека-учителя) представляет собой тот самый общий вопрос, ответ на который мы пытаемся найти вот уже в который раз. В рамках гипотезили, следствия из которых мы рассматриваем в настоящий момент, допускается, что эффективное моделирование в этом случае и в самом деле возможно, по крайней мере, в принципе. В конце концов, цель нашего исследования состоит именно в выяснении общего правдоподобия этого допущения. Поэтому, вместе с допущением о вычислительной природе нашего робота, допустим также, что его окружение также вычислимо. В результате мы получаем объеди­ненную систему, состоящую из робота и его обучающего окру­жения, которая, в принципе, допускает эффективное численное моделирование, т. е. окружение не дает никаких потенциальных оправданий невычислительному поведению вычислительного ро­бота.

Иногда можно услышать утверждение, что нашим преиму­ществом перед компьютерами мы обязаны тому факту, что лю­ди образуют сообщество, внутри которого происходит непре­рывное общение между индивидуумами. Согласно этому утвер­ждению, отдельного человека можно рассматривать как вычис­лительную систему, тогда как сообщество людей представляет собой уже нечто большее. То же относится и, в частности, к математическому сообществу и отдельным математикам — со­общество может вести себя невычислительным образом, в то время как отдельные математики такой способностью не обла­дают. На мой взгляд, это утверждение лишено всякого смысла. В самом деле, представьте себе аналогичное сообщество непре­рывно общающихся между собой компьютеров. Подобное «со­общество» в целом является точно такой же вычислительной си­стемой; деятельность его, если есть такое желание, можно смо­делировать и на одном-единственном компьютере. Разумеется, вследствие одного только количественного превосходства, со­общество составит гораздо более мощную вычислительную си­стему, нежели каждый из индивидуумов в отдельности, однако принципиальной разницы между ними нет. Известно, что на нашей планете проживает болеечеловек (прибавьте к этому еще огромные библиотеки накопленного знания). Цифры впечатляют, но это всего лишь цифры — если отдельного че­ловека считать вычислительным устройством, то разницу, обу­словленную переходом от индивидуума к сообществу, развитие компьютерных технологий сможет при необходимости свести на нет в течение каких-нибудь нескольких десятилетий. Очевидно, что искусственный случай с учителями-людьми в роли внешнего окружения не дает нам ничего принципиально нового, что могло бы объяснить, каким образом из целиком и полностью вычис­лительных составляющих возникает абсолютно невычислимая сущность.

Что же мы имеем в естественном случае? Вопрос теперь звучит так: может ли физическое окружение, не считая действий присутствующих в нем учителей-людей, содержать компоненты, которые невозможно даже в принципе смоделировать числен­ными методами? Мне думается, что если кто-то полагает, что в «бесчеловечном» окружении может присутствовать нечто, прин­ципиально не поддающееся численному моделированию, то этот кто-то тем самым лишает силы главное возражение против Ибо единственной разумной причиной усомниться в возможной справедливости точки зренияможно счесть лишь скептическое отношение к утверждению, что объекты, принадлежащие реаль­ному, физическому миру могут вести себя каким-то невычисли­мым образом. Как только мы признаём, что какой-либо физиче­ский процесс может оказаться невычислимым, у нас не остается никакого права отказывать в невычислимости и процессам, про­текающим внутри такого физического объекта, как мозг, — равно как и возражать против. Как бы то ни было, крайне малове­роятно, что в безлюдном окружении может обнаружиться нечто такое, что не поддается вычислению столь же фундаментально, как это делают некоторые процессы внутри человеческого тела. (См. также) Думаю, мало кто всерьез полагает, что среди всего, что имеет хоть какое-то отношение к окружению самообучающегося робота, может оказаться что-либо, принци­пиально невычислимое.

Впрочем, говоря о «принципиально» вычислимой природе окружения, не следует забывать об одном важном моменте. Вне всякого сомнения, на реальное окружение любого развиваю­щегося живого организма (или некоей изощренной робототех-нической системы) оказывают влияние весьма многочисленные и порой невероятно сложные факторы, вследствие чего любое моделирование этого окружения со сколько-нибудь приемлемой точностью вполне может оказаться неосуществимым практи че­ски. Динамическое поведение даже относительно простых фи­зических систем бывает порой чрезвычайно сложным, при этом его зависимость от мельчайших нюансов начального состояния может быть настолько критической, что предсказать дальней­шее поведение такой системы решительно невозможно — в ка­честве примера можно привести ставшую уже притчей во язы­цех проблему долгосрочного предсказания погоды. Подобные системы называют хаотическими; см. § 1.7. (Хаотические системы характеризуются сложным и эффективно непредсказу­емым поведением. Однако математически эти системы объяс­нить вполне возможно; более того, их активное изучение состав­ляет весьма существенную долю современных математических исследований.) Как уже указывалось в § 1.7, хаотические си­стемы я также включаю в категорию «вычислительных» (или «алгоритмических»). Для наших целей важно подчеркнуть один существенный момент, касающийся хаотических систем: нет ни­какой необходимости в воспроизведении того или иного реаль­ного хаотического окружения, вполне достаточно воспроизвести окружение типичное. Например, когда мы хотим узнать погоду на завтра, насколько точная информация нам в действительно­сти нужна? Не сгодится ли любое правдоподобное описание?

.

3.11. Как обучаются роботы?

Учитывая вышесказанное, предлагаю остановиться на том, что на самом-то деле нас сейчас интересуют отнюдь не проблемы численного моделирования окружения. В принципе, возможно­стей поработать с окружением у нас будет предостаточно — но только в том случае, если не возникнет никаких трудностей с моделированием внутренних правил самой робототехнической системы. Поэтому перейдем к вопросу о том, как мы видим себе обучение нашего робота. Какие вообще процедуры обучения до­ступны вычислительному роботу? Возможно, ему будут предва­рительно заданы некие четкие правила вычислительного харак­тера, как это обычно делается в нынешних системах на основе искусственных нейронных сетей (см. § 1.5). Такие системы под­разумевают наличие некоторого четко определенного набора вы­числительных правил, в соответствии с которыми усиливаются или ослабляются связи между составляющими сеть «нейрона­ми», посредством чего достигается улучшение качества общего функционирования системы согласно критериям (искусственным или естественным), задаваемым внешним окружением. Еще один тип систем обучения образуют так называемые «генетические ал­горитмы» — нечто вроде естественного отбора (или, если хотите, «выживания наиболее приспособленных») среди различных ал­горитмических процедур, выполняемых на одной вычислительной машине; посредством такого отбора выявляется наиболее эф­фективный в управлении системой алгоритм.

Следует пояснить, что упомянутые правила (что характерно для восходящей организации вообще) несколько отличаются от стандартных нисходящих вычислительных алгоритмов, действу­ющих в соответствии с известными процедурами для отыскания точных решений математических проблем. Восходящие правила лишь направляют систему к некоему общему улучшению каче­ства ее функционирования. Впрочем, это не мешает им оставать­ся целиком и полностью алгоритмическими — в смысле воспро­изводимости на универсальном компьютере (машине Тьюринга).

В дополнение к четким правилам такого рода, в совокуп­ность средств, с помощью которых наша робототехническая си­стема будет модифицировать свою работу, могут быть включены и некоторые случайные элементы. Возможно, эти случайные со­ставляющие будут вноситься посредством каких-нибудь физи­ческих процессов — например, такого квантово-механического процесса, как распад ядер радиоактивных атомов. На практике при конструировании искусственных вычислительных устройств имеет место тенденция к введению какой-либо вычислительной процедуры, результат вычисления в которой является случайным по существу (иначе такой результат называют псевдослучай­ным), хотя на деле он полностью определяется детерминистским характером самого вычисления (см. ). С описанным спо­собом тесно связан другой, суть которого заключается в точ­ном указании момента времени, в который производится вызов «случайной» величины, и введении затем этого момента времени в сложную вычислительную процедуру, которая и сама является, по существу, хаотической системой, вследствие чего малейшие изменения во времени дают эффективно непредсказуемые раз­личия в результатах, а сами результаты становятся эффективно случайными. Хотя, строго говоря, наличие случайных компонен­тов и выводит наши процедуры за рамки определения «операции машины Тьюринга», каких-то существенных изменений это за собой не влечет. В том, что касается функционирования наше­го робота, случайным входным данным на практике оказывают­ся эквивалентны псевдослучайные, а псевдослучайные входные данные ничуть не противоречат возможностям машины Тью­ринга.

«Ну и что, что на практике случайные входные данные не отличаются от псевдослучайных? — заметит дотошный чита­тель. — Принципиальная-то разница между ними есть». На более раннем этапе нашего исследования (см., в частности, 3.4) нас и в самом деле занимало то, чего математики могут до­стичь в принципе, вне зависимости от их практических возможно­стей. Более того, в определенных математических ситуациях про­блему можно решить исключительно с помощью действительно случайных входных данных, никакие псевдослучайные замести­тели для этого не годятся. Подобные ситуации возникают, ко­гда проблема подразумевает наличие некоего «состязательного» элемента, как часто бывает, например, в теории игр и криптогра­фии. В некоторых видах «игр на двоих» оптимальная стратегия для каждого из игроков включает в себя, помимо прочего, и пол­ностью случайную составляющую. Любое сколько-нибудь по­следовательное пренебрежение одним из игроков необходимым для построения оптимальной стратегии элементом случайности позволяет другому игроку на протяжении достаточно длинной се­рии игр получить преимущество — по крайней мере, в принци­пе. Преимущество может быть достигнуто и в том случае, если противнику каким-то образом удалось составить достаточно до­стоверное представление о природе псевдослучайной (или иной) стратегии, используемой первым игроком вместо требуемой слу­чайной. Аналогичным образом дело обстоит и в криптографии, где надежность кода напрямую зависит от того, насколько слу­чайной является применяемая последовательность цифр. Если эта последовательность генерируется не истинно случайным об­разом, а посредством какого-либо псевдослучайного процесса, то, как и в случае с играми, этот процесс может в точности вос­произвести кто угодно, в том числе и потенциальный взломщик.

Поскольку случайность, как выясняется, представляет со­бой весьма ценное качество в таких состязательных ситуациях, то, на первый взгляд, можно предположить, что и в естественном отборе она должна играть не последнюю роль. Я даже уверен, что случайность и впрямь является во многих отношениях весь­ма важным фактором в процессе развития живых организмов. И все же, как мы убедимся несколько позднее в этой главе, од­ной лишь случайности оказывается недостаточно для того, чтобы вырваться из гёделевских сетей. И самые что ни на есть под­линно случайные элементы не помогут нашему роботу избежать ограничений, присущих вычислительным системам. Более того, у псевдослучайных процессов в этом смысле даже больше шан­сов, нежели у процессов чисто случайных (см.).

Допустим на некоторое время, что наш робот и в самом деле является, по существу, машиной Тьюринга (хотя и с конечной емкостью запоминающего устройства). Строго говоря, учитывая, что робот непрерывно взаимодействует со своим окружением, а это окружение, как мы предполагаем, также допускает чис­ленное моделирование, было бы правильнее принять за единую машину Тьюринга робота вместе с окружением. Однако в целях удобства изложения я все же предлагаю рассматривать отдельно робота, как собственно машину Тьюринга, и отдельно окружение, как источник информации, поступающей на входную часть ленты машины. Вообще-то такую аналогию нельзя считать вполне при­емлемой по одной формальной причине — машина Тьюринга есть устройство фиксированное и по определению неспособное из­менять свою структуру «по мере накопления опыта». Можно, ко­нечно, попытаться изобрести способ, посредством которого ма­шина Тьюринга сможет-таки изменить свою структуру, — напри­мер, заставить машину работать безостановочно, модифицируя свою структуру в процессе работы, для чего непрерывно подавать на ее вход информацию от окружения. К нашему разочарованию, этот способ не сработает, поскольку результат работы машины Тьюринга можно узнать только после того, как машина достигнет внутренней команды(см.и Приложениеа также HP К, глава 2), после чего она не будет ничего считывать с входной части своей ленты до тех пор, пока мы не запустим ее снова. Когда же мы ее запустим, для продолжения работы ей придется возвратиться в исходное состояние, т. е. «обучиться» таким способом она ничему не сможет.

Впрочем, эту трудность можно обойти при помощи неко­торой технической модификации. Наша машина Тьюринга так и остается фиксированной, однако после каждого рабочего цикла, т. е. после достижения командыона дает на выходе два результата (формально кодируемые в виде одного-единственного числа). Первый результат определяет, каким в действительности будет ее последующее внешнее поведение, тогда как второй ре­зультат предназначен исключительно для внутреннего исполь­зования — в нем кодируется весь опыт, который машина получи­ла от предыдущих контактов с окружением. В начале следующего цикла с входной части ее ленты сначала считывается та самая «внутренняя» информация и только после нее все «внешние» данные, которыми машину снабжает окружение, включая и подробную реакцию упомянутого окружения на ее предшествующее поведение. Таким образом, все результаты обучения оказываются записанными на, скажем так, внутреннем участке ленты, кото­рый машина в каждом рабочем цикле считывает заново (и кото­рый с каждым циклом становится все длиннее и длиннее).

 

3.12. Способен ли робот на «твердые математические убеждения»?

Воспользовавшись вышеописанным способом, мы и в самом деле можем представить себе в высшей степени обобщенного самообучающегося вычислительного «робота» в виде машины Тьюринга. Далее, предполагается, что наш робот способен судить об истинности математических утверждений, пользуясь при этом всеми способностями, потенциально присущими математикам-людям. И как же он будет это делать? Вряд ли нас обрадует необходимость кодировать каким-нибудь исключительно «нис­ходящим» способом все математические правила (все те, что вхо­дят в формальную системуплюс все те, что туда не входят, о чем мы говорили выше), которые понадобятся роботу для того, чтобы иметь возможность непосредственно формировать соб­ственные суждения подобно тому, как это делают люди, исходя из известных им правил, — поскольку, как мы могли убедиться, не существует ни одного сколько-нибудь приемлемого способа (за исключением, разумеется, «божественного вмешательства» — см.), посредством которого можно было бы реализовать такой неимоверно сложный и непознаваемо эффективный нисходящий алгоритм. Следует, очевидно, допустить, что каки­ми бы внутренними «нисходящими» элементами ни обладал наш робот, они не являются жизненно важными для решения слож­ных математических проблем, а представляют собой всего лишь общие правила, обеспечивающие, предположительно, почву для формирования такого свойства как «понимание».

Выше (см.) мы говорили о двух различных категориях входных данных, которые могут оказать существенное влияние на поведение нашего робота: искусственных и естественных. В качестве искусственного аспекта окружения мы рассматриваем учителя (одного или нескольких), который сообщает роботу о различных математических истинах и старается подтолкнуть его к выработке каких-то внутренних критериев, с помощью которых робот мог бы самостоятельно отличать истинные утверждения от ложных. Учитель может информировать робота о совершен­ных тем ошибках или рассказывать ему о всевозможных мате­матических понятиях и различных допустимых методах матема­тического доказательства. Конкретные процедуры, применяемые в процессе обучения, учитель выбирает по мере необходимости из широкого диапазона возможных вариантов: «упражнение», «объяснение», «наставление» и даже, возможно, «порка». Что до естественных аспектов физического окружения, то они отве­чают за «идеи», возникающие у робота в процессе наблюдения за поведением физических объектов; кроме того, окружение предо­ставляет роботу конкретные примеры воплощения различных ма­тематических понятий — например, понятия натуральных чисел: два апельсина, семь бананов, четыре яблока, один носок, ни од­ного ботинка и т. д., — а также хорошие приближения идеальных геометрических объектов (прямая, окружность) и некоторых бес­конечных множеств (например, множество точек, заключенных внутри окружности).

Поскольку наш робот избежал-таки предварительного, пол­ностью нисходящего программирования и, как мы предполага­ем, формирует собственное понятие о математической истине с помощью всевозможных обучающих процедур, то нам следует позволить ему совершать в процессе обучения ошибки — с тем, чтобы он мог учиться и на своих ошибках. Первое время, по крайней мере, на эти ошибки ему будет указывать учитель. Или робот может самостоятельно обнаружить из наблюдений за окру­жением, что какие-то из его предыдущих, предположительно ис­тинных математических суждений оказываются в действительно­сти ошибочными, либо сомнительными и подлежащими повтор­ной проверке. Возможно, он придет к такому выводу, основы­ваясь исключительно на собственных соображениях о противо­речивости этих своих суждений и т.д. Идея такова, что по мере накопления опыта робот будет делать все меньше и меньше оши­бок. С течением времени учителя и физическое окружение будут становиться для робота все менее необходимыми — возможно, в конечном счете, окажутся и вовсе ненужными, — и при форми­ровании своих математических суждений он будет все в большей степени опираться на собственную вычислительную мощь. Соот­ветственно, можно предположить, что в дальнейшем наш робот не ограничится теми математическими истинами, что он узнал от учителей или вывел из наблюдений за физическим окружением. Возможно, впоследствии он даже внесет какой-либо оригиналь­ный вклад в математические исследования.

Для того чтобы оценить степень правдоподобия нарисован­ной нами картины, необходимо соотнести ее с теми вещами, что мы обсуждали ранее. Если мы хотим, чтобы наш робот и в самом деле обладал всеми способностями, пониманием и про­ницательностью математика-человека, ему потребуется какая-никакая концепция «неопровержимой математической истины». Его ранние попытки в формировании суждений, исправленные учителями или обесцененные наблюдением за физическим окру­жением, в эту категорию никоим образом не попадают. Они отно­сятся к категории «догадок», а догадкам позволяется быть пред­варительными, пробными и даже ошибочными. Если предполага­ется, что наш робот должен вести себя как подлинный математик, то даже те ошибки, которые он будет порой совершать, должны быть исправимыми — причем, в принципе, исправимыми имен­но в соответствии с его собственными внутренними критериями «неопровержимой истинности».

Выше мы уже убедились, что концепцию «неопровержи­мой истины», которой руководствуется в своей деятельности математик-человек, нельзя сформировать посредством какого бы то ни было познаваемого (человеком) набора механических правил, в справедливости которых этот самый человек может быть целиком и полностью уверен. Если мы полагаем, что наш робот способен достичь уровня математических способностей, достижимого, в принципе, для любого человеческого существа (а то и превзойти этот уровень), то в этом случае его (робота) кон­цепция неопровержимой математической истины также должна представлять собой нечто такое, что невозможно воспроизвести посредством набора механических правил, которые можно пола­гать обоснованными, — т. е. которые может полагать обоснован­ными математик-человек или, коли уж на то пошло, математик-робот.

В связи с этими соображениями возникает один весьма важ­ный вопрос: чьи же концепции, восприятие, неопровержимые убеждения следует считать значимыми — наши или роботов? Можно ли полагать, что робот действительно обладает убе­ждениями или способен что-либо осознавать? Если читатель придерживается точки зрения, то он, возможно, сочтет такой вопрос несколько неуместным, поскольку сами понятия «осозна­ния» или «убеждения» относятся к описанию процесса мышле­ния и поэтому никоим образом неприменимы к целиком компью­терному роботу. Однако в рамках настоящего рассуждения нет необходимости в том, чтобы наш гипотетический робот и в самом деле обладал какими-то подлинными ментальными качествами, коль скоро мы допускаем, что он способен внешне вести себя в точности подобно математику-человеку — в полном соответ­ствии с самыми строгими формулировками как, так и. Нам не нужно, чтобы робот действительно понимал, осознавал или верил, достаточно того, что внешне он проявляет себя в точно­сти так, будто он этими ментальными качествами в полной мере обладает. Подробнее об этом мы поговорим в

Точка зренияне отличается принципиально отв том, что касается ограничений, налагаемых на возможную манеру поведения робота, однако сторонники, скорее всего, питают несколько меньшие надежды в отношении тех высот, которых на деле может достичь робот, или вероятности создания вычис­лительной системы, которую можно было бы полагать способной на эффективное моделирование деятельности мозга человека, оценивающего обоснованность того или иного математического рассуждения. Подобное человеческое восприятие предполагает все же некоторое понимание смысла затронутых математических концепций. Согласно точке зрения, во всем этом нет ничего, выходящего за рамки некоторого свойства вычисления, связан­ного с понятием «смысла», тогда какрассматривает смысл в качестве семантического аспекта мышления и не допускает возможности его описания в чисто вычислительных терминах. В этом мы согласны с точкой зренияи отнюдь не ожидаем от нашего робота способности действительно ощущать тонкие се­мантические различия. Таким образом, сторонники, возможно, менее (нежели сторонники) склонны предполагать, что какой бы то ни было робот, сконструированный в соответствии с обсу­ждаемыми здесь принципами, окажется когда-либо способен на демонстрацию тех внешних проявлений человеческого понима­ния, какие свойственны математикам-людям. Полагаю, отсюда можно сделать вывод (не такой, собственно, и неожиданный), что сторонниковбудет существенно легче обратить в привержен­цев, чем сторонников; впрочем, для нашего дальнейшего

исследования разница между A и B существенного значения не имеет.

В качестве заключения отметим, что, хотя истинность ма­тематических утверждений нашего робота, получаемых посред­ством преимущественно восходящей системы вычислительных процедур, носит заведомо предварительный и предположитель­ный характер, следует допустить, что роботу действительно при­сущ некоторый достаточно «прочный» уровень неопровержи­мой математической «убежденности», вследствие чего некото­рые из его утверждений (которым он будет присваивать некий особый статус — обозначаемый, скажем, знаком *(звёздочка)) следует счи­тать неопровержимо истинными — согласно собственным кри­териям робота. О допустимости ошибочного присвоения роботом статуса * — пусть им же и исправимом — мы поговорим в § 3.19. А до той поры будем полагать, что всякое -*-утверждение робота следует рассматривать как безошибочное.

 

3.13. Механизмы математического поведения робота

Рассмотрим различные механизмы, лежащие в основе про­цедур, управляющих поведением робота в процессе получения им *-утверждений. Некоторые из этих процедур являются по отношению к роботу внутренними — некоторые нисходящие внутренние ограничители, встроенные в модель функционирова­ния робота, а также те или иные заранее определенные восходя­щие процедуры, посредством которых робот улучшает качество своей работы (с тем чтобы постепенно достичь *-уровня). Ра­зумеется, мы полагаем, что все эти процедуры, в принципе, по­знаваемы человеком (хотя окончательный результат совокупного действия всех этих разнообразных факторов вполне может ока­заться за пределами вычислительных способностей математика-человека). В самом деле, если мы допускаем, что человеческие существа в один прекрасный день сконструируют робота, наде­ленного подлинным математическим талантом, то следует непре­менно допустить и то, что человек способен понять внутренние принципы, в соответствии с которыми будет построен этот робот, иначе любое подобное начинание обречено на провал.

Безусловно, мы отдаем себе отчет в том, что создание такого робота вполне может оказаться многоступенчатым процессом:

иначе говоря, возможно, что наш робот-математик будет целиком и полностью построен какими-либо роботами «низшего порядка» (которые сами не способны на подлинно математическую дея­тельность), а эти роботы, в свою очередь, построены другими роботами еще более низкого порядка. Однако запущена в про­изводство вся эта иерархическая цепочка будет все равно челове­ком, и исходные правила ее построения (по всей видимости, некая комбинация нисходящих и восходящих процедур) будут в любом случае доступны человеческому пониманию.

Существенно важными для процесса развития робота явля­ются и всевозможные внешние факторы, привносимые окруже­нием. Внешний мир и в самом деле может обеспечить нашего ро­бота весьма значительным объемом вводимых данных, поступа­ющих как от учителей-людей (или роботов), так и из наблюдений за естественным физическим окружением. Что до естественных внешних факторов, привносимых «безлюдным» окружением, то «непознаваемыми» их, как правило, не считают. Эти факторы могут быть очень сложными, часто они взаимодействуют между собой, и все же эффективное «виртуально-реальное» модели­рование существенных аспектов нашего окружения уже вполне осуществимо (см. § 1.20). По-видимому, ничто не мешает моди­фицировать эти модели таким образом, чтобы робот с их помо­щью получал все, что ему нужно для развития в смысле внеш­них естественных факторов, — не забывая при этом о том, что вполне достаточно смоделировать типичное окружение, вос­производить какое-то реально существующее необходимости нет (см.).

Вмешательство в процесс людей (или роботов) — т. е. внеш­них, «искусственных» факторов — может происходить на раз­личных его этапах, однако это никоим образом не влияет на суще­ственную познаваемость механизмов этого вмешательства, при условии, разумеется, что мы допускаем возможность каким-то познаваемым образом «механизировать» вмешательство челове­ка. Справедливо ли такое допущение? Думаю, вполне естествен­но (по крайней мере, для сторонника точки зрения) предположить, что любое человеческое вмешательство в про­цесс развития робота и в самом деле можно заменить какими-либо целиком и полностью вычислительными процедурами. Мы же не требуем, чтобы в этом вмешательстве непременно присут­ствовало что-либо непостижимо мистическое — скажем, некая неопределимая «сущность», какую учитель-человек должен был бы передавать своему ученику-роботу в процессе обучения. Мы полагаем, что при обучении роботу необходимо получать всего лишь те или иные фундаментальные сведения, а передачу ему этих сведений проще всего поручить именно человеку. Весьма вероятно, что, как и в случае с учениками-людьми, наиболее эф­фективной будет передача информации в интерактивной форме, когда поведение учителя зависит от реакции ученика. Однако и это обстоятельство, само по себе, отнюдь не исключает возмож­ности эффективно вычислительного поведения учителя. В конце концов, все наши рассуждения в настоящей главе представляют собой одно сплошное reductio ad absurdum, в рамках которого мы допускаем, что в поведении человеческих существ вообще нет ничего существенно невычислимого. А тем, кто уже и так при­держивается точек зрения(эти последние, несомненно, склонны, скорее, поверить в возможность существования упомя­нутой выше невычислимой «сущности», передаваемой роботу в силу одного лишь человеческого происхождения учителя), все эти доказательства в любом случае совершенно не нужны.

Если рассматривать все эти механизмы (т. е. внутренние вы­числительные процедуры и данные, поступающие от интерактив­ного внешнего окружения) в совокупности, то создается впечат­ление, что нет каких-либо разумных причин полагать их прин­ципиально непознаваемыми, — даже если кто-то и настаивает на том, что, на практике, в точности просчитать результирую­щие проявления внешних из упомянутых механизмов не в силах человеческих (и даже не в силах любого из существующих или предвидимых в обозримом будущем компьютеров). К вопросу о познаваемости вычислительных механизмов мы еще вернемся, причем довольно скоро (в конце). А пока допустим, что

все эти механизмы действительно познаваемы, и обозначим на­бор таких механизмов буквойВозможно ли, что некоторые из полученных с помощью этих механизмов утверждений-уровня окажутся, тем не менее, непознаваемыми для человека? Обосно­ванно ли такое предположение? Вообще говоря, нет — при усло­вии, что в данном контексте мы продолжаем интерпретировать понятие «познаваемости» в том же принципиальном смысле, который мы применяли в отношении случаеви который был исчерпывающе определен в началеТот факт, что нечто (например, формулировка некоего-утверждения) может оказаться за пределами невооруженных вычислительных способностей человеческого существа, к данному случаю отношения не имеет. Ничуть не возбраняется и «вооружить» человека теми или иными средствами содействия мыслительным процессам — например, карандашом и бумагой, карманным калькулятором либо универ­сальным компьютером в комплекте с программным обеспечением нисходящего типа. Даже если добавить к уже имеющимся вы­числительным процедурам какие-либо восходящие компоненты, то мы не получим ничего такого, чего не могли бы в принципе получить раньше — при условии, разумеется, что лежащие в основе этих восходящих процедур фундаментальные механизмы доступны человеческому пониманию. С другой стороны, вопрос о «познаваемости» самих механизмовследует рассматривать уже в «практическом» смысле — в полном соответствии с при­нятой втерминологией. Таким образом, на данный момент мы полагаем, что механизмыявляются действительно позна­ваемыми практически.

Обладая знанием механизмовмы можем использовать их при создании фундамента для построения формальной систе­мы, при этом теоремами такой системы станут следую­щие положения:  -утверждения, непосредственно следующие из применения упомянутых механизмов, илюбые положе­ния, выводимые из этих-утверждений с применением правил элементарной логики. Под «элементарной логикой» здесь могут пониматься, скажем, правила исчисления предикатов (описан­ные в) или какая-либо иная столь же прямая и четко опреде­ленная неопровержимая система аналогичных логических правил (вычислительных). Мы вполне способны построить формальную системув силу того простого факта, что процедура, посредством которой из набора механизмовполучаются, одно за другим, необходимые-утверждения, является процедурой вычислительной (пусть на практике и весьма громоздкой). От­метим, что определяемая таким образом процедурабудет генерировать утверждения группы однако вовсе не обяза­тельно все положения группы(поскольку можно допустить, что нашему роботу, по всей вероятности, попросту надоест тупо выводить все логические следствия из вырабатываемых им теорем). Таким образом, процедуране эквивалентна в точ­ности формальной системеоднако различие между ними не существенно. К тому же ничто не мешает нам при желании

получить из процедурыдругую процедуру — такую, например, которая будет эквивалентна

Далее, для интерпретации формальной системынеобходимо каким-то образом устроить так, чтобы на всем протя­жении развития робота статусвсегда и непременно означал, что удостоенное его утверждение действительно следует пола­гать неопровержимо доказанным. В отсутствие поступающих от учителя-человека (неважно, в какой форме) внешних данных мы не можем быть уверенными в том, что робот не выработает само­стоятельно некий отличный от нашего язык, в котором символ будет иметь совершенно иное значение (либо вовсе окажется бессмысленным). Для того чтобы определение формальной си­стемына языке робота согласовывалось с нашим ее опре­делением,необходимо в процессе обучения робота (например, учителем-человеком) проследить за тем, чтобы присваиваемое символу     значение в точности соответствовало тому значению, какое внего вкладываем мы. Необходимо также проследить и за тем, чтобы система обозначений, которой робот фактически пользуется при формулировке своих, скажем,-высказываний, в точности совпадала с аналогичной системой, имеющей хожде­ние у нас (или допускала какое-либо явное преобразование в нашу систему). Если допустить, что механизмыпознаваемы человеком, то из вышесказанного следует, что аксиомы и пра­вила действия формальной системытакже должны быть познаваемыми. Более того, и всякую теорему, выводимую в рам­ках системы, следует, в принципе, полагать познаваемой человеком (втом смысле, что мы в состоянии понять ее описание, а не определить в обязательном порядке ее неопровержимую ис­тинность), даже если вычислительные процедуры, необходимые для получения большей части таких теорем, окажутся далеко за пределами невооруженных вычислительных способностей чело­века.

3.14. Фундаментальное противоречие Предшествующая дискуссия, в сущности, показывает, что «непознаваемый и неосознаваемый алгоритм F», который, со­гласно допущению, лежит в основе восприятия математиче­ской истины, вполне возможно свести к алгоритму осознанно по­знаваемому — при условии, что нам, следуя заветам адептов ИИ,

удастся запустить некую систему процедур, которые в конечном счете приведут к созданию робота, способного на математические рассуждения на человеческом (а то и выше) уровне. Непозна­ваемый алгоритмзаменяется при этом вполне познаваемой

формальной системой

Прежде чем мы приступим к подробному рассмотрению это­го аргумента, необходимо обратить внимание на один существен­ный момент, который мы до сих пор незаслуженно игнорирова­ли — речь идет о возможности привнесения на разных этапах процесса развития робота неких случайных элементов взамен раз и навсегда фиксированных механизмов. В свое время нам еще предстоит обратиться к этому вопросу, пока же я буду полагать, что каждый такой случайный элемент следует рассматривать как результат выполнения какого-либо псевдослучайного (хаотиче­ского) вычисления. Как было показано ранее, таких псевдослучайных компонентов на практике оказывается вполне достаточно. К случайным элементам в «образовании» робота мы еще вернемся вгде более подробно поговорим о подлин­ной случайности в применении к нашему случаю, а пока, гово­ря о «наборе механизмов», я буду предполагать, что все эти механизмы действительно являются целиком и полностью вы­числительными и свободными от какой бы то ни было реальной

неопределенности.

Суть противоречия заключается в том, что на месте алго­ритма, фигурировавшего в наших предыдущих рассуждениях (например, того алгоритма, о котором мы говорили вв свя­зи с допущением), с неизбежностью оказывается формальная система Вследствие чего случайэффективно сводится

к случаюI и тем самым не менее эффективно из рассмотрения исключается. Выступая в рамках данного доказательства в роли сторонников точек зрения, мы предполагаем, что наш

робот, в принципе, способен (с помощью обучающих процедур той же природы, что установили для него мы) достичь в конеч­ном счете любых математических результатов, каких в состоянии достичь человек. Мы должны также допустить, что робот спосо­бен достичь и таких результатов, какие человеку в принципе не по силам. Так или иначе, нашему роботу предстоит обзавестись способностью к пониманию мощи аргументации Гёделя (или, по крайней мере, способностью сымитировать такое понима­ние — согласно). Иначе говоря, относительно любой заданной

(достаточно обширной) формальной системы Н робот должен оказаться в силах неопровержимо установить тот факт, что из обоснованности системыследует истинность его гёделевского5 утвержденияа также то, что утверждениене является теоремой системыВ частности, робот сможет устано­вить, что из обоснованности системынеопровержимо сле­дует истинность утвержденияэта же обоснованность предполагает, что утверждениене является теоремой системы

С помощью в точности тех же рассуждений, какими мы вос­пользовались вприменительно к человеческому математи­ческому пониманию, непосредственно из вышеизложенных со­ображений выводится, что робот никоим образом не способен твердо поверить в то, что совокупность его собственных — и, на его взгляд, неопровержимых — математических убеждений дей­ствительно эквивалентна некоей формальной системе И это несмотря на тот факт, что мы (выступая в роли соответству­ющих экспертов по проблемам ИИ) прекрасно осведомлены о том, что в основе системы математических убеждений робота ле­жит не что-нибудь, а именно набор механизмовчто автомати­чески означает, что система неопровержимых убеждений робота является полным эквивалентом системыЕсли бы робот вдруг твердо поверил в то, что все его убеждения укладываются в рамки системыто тогда ему пришлось бы поверить и в обоснованность этой самой системыСоответственно, ему также пришлось бы одновременно поверить и в истинность утверждения и в то, что упомянутое утверждение в его систему убеждений не входит — неразрешимое противоре­чие! Иначе говоря, робот никак не может знать о том, что он сконструирован в соответствии с тем или иным набором меха­низмовА поскольку об этой особенности его конструкции знаем — или по крайней мере, в состоянии узнать — мы с вами, то получается, что нам доступны такие математические истины (например, утверждениекоторые роботу оказываются не по силам, хотя изначально предполагалось, что способности робота будут равны способностям человека (или даже превы­сят их).

 

3.15. Способы устранения фундаментального противоречия

Приведенное выше рассуждение можно рассматривать дво­яко — с точки зрения создавших робота людей либо с точки зрения самого робота. С человеческой точки зрения существу­ет некоторая неопределенная вероятность того, что математику-человеку претензии робота на обладание неопровержимой исти­ной покажутся неубедительными, разве что упомянутый матема­тик-человек примет во внимание какие-то отдельные конкретные аргументы из тех, что использует робот. Возможно, не все тео­ремы системычеловек сочтет неопровержимо истинными, кроме того, как нам помнится, интеллектуальные способности робота могут существенно превышать таковые же способно­сти человека. Таким образом, можно утверждать, что одно лишь знание о том, что робот сконструирован в соответствии с неким набором механизмовне следует рассматривать в качестве неопровержимо убедительной (для человека) математической де­монстрации. Соответственно, мы должны пересмотреть все вы­шеприведенное рассуждение — на этот раз с точки зрения ро­бота. Какие огрехи в нашем обосновании в состоянии заметить (и использовать) робот?

По-видимому, наш робот располагает всего лишь четырьмя основными возможностями для нейтрализации фундаментально­го противоречия — при условии, конечно, что сам робот осве­домлен о том, что он является в некотором роде вычислительной машиной.

(a)  Возможно, что робот, принимая в целом утверждение о том, что в основе его конструкции лежит некий набор механиз­мовтем не менее, неизбежно остается неспособен без­оговорочно поверить в этот факт.

(b)  Возможно, что робот, будучи безоговорочно убежден в ис­тинности каждого отдельного-утверждения в тот момент, когда он его формулирует, все же сомневается в достовер­ности полной системы своих-утверждений — соответ­ственно, робот может не верить в то, что формальная систе­маи в самом деле лежит в основе всей его системы убеждений в отношении-высказываний.

(c)  Возможно, что подлинный набор механизмовсущественно зависит от случайных элементов и не может быть адекватно описан через посредство неких известных результатов псев­дослучайных вычислений, подаваемых на входное устрой­ство робота.

(d)  Возможно, что подлинный набор механизмовв действи­тельности непознаваем.

В последующих девяти разделах представлен ряд веских ар­гументов, убедительно демонстрирующих, что первые три лазейки  оказываются для робота, задавшегося целью обой­ти фундаментальное противоречие, совершенно бесполезными. Соответственно, робот (а вместе с ним и мы — если мы, конечно, продолжаем настаивать на том, что математическое понимание можно свести к вычислению) начинает всерьез подумывать о не очень привлекательной возможностиУверен, что непривле­кательной возможностьнахожу не я один — думаю, в этом со мной согласятся и те читатели, которым не безразлична судьба идеи искусственного интеллекта. Ее, пожалуй, приемлемо рас­сматривать лишь в качестве возможной мировоззренческой по­зиции, укладывающейся, по сути своей, в рамки той самой комби­нации точек зренияо которой мы говорили в конце и согласно которой для внедрения непознаваемого алгоритма в «мозг» каждого из наших роботов требуется, ни много ни мало, божественное вмешательство (от «первого в мире програм­миста»). В любом случае, вердикт «непознаваемо», вынесенный в отношении тех самых механизмов, которые, в конечном счете, ответственны за наличие у нас какого ни на есть разума, вряд ли обрадует тех, кто намерен, вообще говоря, построить робота, наделенного подлинным искусственным интеллектом. Не особен­но обрадует он и тех из нас, кто все еще надеется понять, прин­ципиально и не выходя за рамки строго научного подхода, каким образом в действительности возникло у человека такое свойство, как интеллект, объяснить его происхождение посредством четко формулируемых научных законов — законов физики, химии, био­логии, законов естественного отбора, в конце концов, — пусть даже и не имея в виду воспроизвести этот самый интеллект в каком бы то ни было робототехническом устройстве. Лично я полагаю, что подобный пессимистический вердикт не имеет под собой никаких оснований — по той хотя бы простой причине, что «научная постижимость» имеет весьма мало общего с «вычисли­мостью». Законы, лежащие в основе мыслительных процессов не являются непостижимыми, они всего лишь невычислимы. На эту тему мы еще поговорим во второй части книги.

 

3.16. Необходимо ли роботу верить в механизмы М?

Вообразим, что у нас имеется робот, снабженный некоторым возможным набором механизмов— каковой набор может оказаться тем самым, на основе которого и построен наш робот, но это не обязательно. Я попробую убедить читателя в том, что робот будет вынужден отвергнуть возможность того, что его ма­тематическое понимание опирается на набор механизмов независимо от того, как обстоит дело в действительности. При этом мы на время допускаем, что робот по тем или иным причи­нам уже отбросил вариантыи приходим к выводу (несколько даже неожиданному), что сам по себе вариант избежать парадокса не позволяет.

Рассуждать мы будем следующим образом. Обозначим че­резгипотезу «В основе математического понимания робота лежит набор механизмов» и рассмотрим утверждение вида «Такое-то-высказывание является следствием из».

Такое утверждение (в том случае, когда робот твердо верит в его истинность) я буду называть -утверждением. Иначе говоря, под-утверждениями не обязательно понимаются те-вы­сказывания, в истинность которых как таковых неопровержимо верит робот, но те-высказывания, которые робот полагает неопровержимо выводимыми из гипотезы. Изначально от ро­бота не требуется обладание какими бы то ни было взглядами относительно возможности того, что в основе его конструкции действительно лежит набор механизмов Он может даже поначалу счесть такое предположение абсолютно невероятным, но, тем не менее, ничто не мешает ему рассмотреть (в подлинно научной традиции) возможные следствия из гипотезы о таком вот его происхождении.

Существуют ли-высказывания, которые робот должен полагать неопровержимыми следствиями из гипотезыи кото­рые при этом не являются самыми обыкновенными-утвержде­ниями, вовсе не требующими привлечения этой гипотезы? Разу­меется, существуют. Как было отмечено в концеистин­ность hi-высказыванияследует из обоснованности формальной системыотсюда же следует и тот факт, что утверждениене является теоремой системы Более того, в этом робот будет совершенно безоговорочно убе­жден. Если допустить, что робот вполне согласен с тем, что все его неопровержимые убеждения укладывались бы в рамки си­стемыбудь он действительно сконструирован в соответ­ствии с набором механизмов— т. е. что возможность он из рассмотрения исключает, — то получается, что наш ро­бот и в самом деле должен твердо верить в то, что обоснован­ность системыявляется следствием гипотезы. Таким образом, робот оказывается безоговорочно убежден как в том, что-высказываниеследует из гипотезы, так и в том, что (согласно) он не способен непосредственно постичь его неопровержимую истинность без привлечения(посколь­ку формальной системе оно не принадлежит). Соответ­ственно, утверждениеявляется-утверждением, но не *-утверждением.

Предположим, что формальная системапостроена в точности так же, как и система, с той лишь разницей, что роль, которую при построении системы исполняли-утверждения, сейчас берут на себя-утверждения. Иначе говоря, теоремами системы  являются либо(i) сами-утверждения, либоположения, выводимые из этих-утверждений с применением правил элементарной ло­гики (см.). Точно так же, как робот на основании гипоте­зысогласен с тем, что формальная системаохваты­вает все его неопровержимые убеждения относительно истинно­сти-высказываний, он будет согласен и с тем, что формальная системаохватывает все его неопровержимые убеждения относительно истинности-высказываний, обусловленных ги­потезой

Далее предложим роботу рассмотреть гёделевское-вы­сказываниеРобот, несомненно, проникнется неоп­ровержимым убеждением в том, что это П1-высказывание явля­ется следствием из обоснованности системыОн так­же вполне безоговорочно поверит в то, что обоснованность си­стемыявляется следствием гипотезыпоскольку он согласен с тем, что системадействительно содержит в себе все, в чем робот неопровержимо убежден в отношении своей способности выводить-высказывания, основываясь на гипотезе(Он будет рассуждать следующим образом: «Если я принимаю гипотезу, то я тем самым принимаю и все П1-высказывания, которые порождают системуТаким об­разом, я должен согласиться с тем, что системаявля­ется обоснованной на основании гипотезы. Следовательно, на основании все той же гипотезы, я должен признать и то, что утверждениеистинно».)

Однако, поверив (безоговорочно) в то, что гёделевское высказываниеявляется следствием гипотезы робот будет вынужден будет поверить и в то, что утвержде­ниеявляется теоремой формальной системы А в это он сможет поверить только в том случае, если он полагает системунеобоснованной, — что решительно противо­речит принятию им гипотезы

В некоторых из вышеприведенных рассуждений неявно до­пускалось, что неопровержимая убежденность робота является действительно обоснованной, — хотя необходимо лишь, чтобы сам робот просто верил в обоснованность своей системы убе­ждений. Впрочем, мы изначально предполагаем, что наш робот обладает математическим пониманием, по крайней мере, на чело­веческом уровне, а человеческое математическое понимание, как было показано впринципиально является обоснованным.

Возможно, кто-то усмотрит в формулировке допущения равно как и в определении-утверждения, некоторую неод­нозначность. Смею вас уверить, что подобное утверждение, бу­дучи-высказыванием, представляет собой в высшей степе­ни определенное математическое утверждение. Можно предпо­ложить, что большинство-утверждений робота окажутся в действительности самыми обыкновенными-утверждениями, поскольку маловероятно, что робот при каких угодно обстоя­тельствах сочтет целесообразным прибегать в своих рассужде­ниях к самой гипотезе. Исключением может стать утвержде­ниео котором говорилось выше, так как в данном слу­чае формальная системавыступает, с точки зрения робота, в роли гёделевской гипотетической «машины для доказательства теорем»Вооружившись гипотезой, робот получает доступ к своей собственной «машине для доказатель­ства теорем», и, хотя он не может быть (да и, скорее всего, не будет) безоговорочно убежден в обоснованности своей «маши­ны», робот способен предположить, что она может оказать­ся обоснованной, и попытаться вывести следствия уже из этого предположения.

На этом этапе робот еще не добирается до парадокса — так же, как не добрался до него и Гёдель в своих рассуждениях о человеческом интеллекте (см. цитату в). Однако, поскольку роботу доступен для исследования набор гипотетических меха­низмова не просто отдельная формальная системаон может повторить свое рассуждение и перейти от системы к системе, обоснованность которой он по-прежнему по­лагает простым следствием из гипотезы. Именно это и при­водит его в конечном итоге к противоречию (чего мы, собственно, и добивались). (См. также, где мы продолжим рассмотре­ние системыи ее кажущейся связи с «парадоксальными рассуждениями».)

Вывод: ни одно обладающее сознанием и имеющее понятие о математике существо — иначе говоря, ни одно существо со способностью к подлинному математическому пониманию — не может функционировать в соответствии с каким бы то ни было набором постижимых им механизмов, вне зависимости от того, знает ли оно в действительности о том, что именно эти механиз­мы, предположительно, направляют его на его пути к неопровер­жимой математической истине. (Вспомним и о том, что «неопро­вержимой математической истиной» это существо полагает всего лишь то, что оно способно установить математическими метода­ми, — т. е. с помощью «математического доказательства», при­чем совсем необязательно «формального».)

Если конкретнее, то на основании предшествующих рассу­ждений мы склонны заключить, что не существует такого постижимого роботом и не содержащего подлинно случайных компо­нентов набора вычислительных механизмов, какой робот мог бы принять (даже в качестве возможности) как основу своей си­стемы математических убеждений, — при условии, что робот го­тов согласиться с тем, что специфическая процедура, предложен­ная мною для построения формальной системына основе механизмов, и в самом деле охватывает всю совокупность Щ -высказываний, в истинность которых он неопровержимо верит, а также, соответственно, с тем, что формальная система охватывает всю совокупность-высказываний, которые, как он неопровержимо верит, следуют из гипотезы. Кроме того, если мы хотим, чтобы робот смог построить собственную потенциаль­но непротиворечивую систему математических убеждений, следу­ет ввести в набор механизмовкакие-либо подлинно случайные составляющие.

Эти последние оговорки мы рассмотрим в последующих раз­делахВопрос о введении в набор механизмов возможных случайных элементов (вариант (с)) представляется удобным обсудить в рамках общего рассмотрения варианта (b). А для того чтобы рассмотреть вариант (b) с должной тщатель­ностью, нам следует прежде в полной мере прояснить для себя вопрос об «убежденности» робота, который мы уже мимоходом затрагивали в конце

 

3.17. Робот ошибается и робот «имеет в виду»?

Важнейший вопрос из тех, с какими нам предстоит разо­браться на данном этапе, звучит так: готов ли робот безогово­рочно согласиться с тем, что — при условии его построения в соответствии с некоторым набором механизмов— формальная системакорректным образом включает в себя всю систему его математических убеждений в отношении-высказываний (равно как и с соответствующим предположением для систе­мы)? Такое согласие подразумевает, прежде всего, что робот верит в обоснованность системы — т. е. в то, что все-высказывания, являющиеся-утверждениями, дей­ствительно истинны. Наши рассуждения требуют также, что­бы всякое-высказывание, в истинность которого робот в со­стоянии безоговорочно поверить, являлось непременно теоремой системы(т. е. чтобы в рамках системыробот мог бы определить «машину для доказательства теорем», аналогич­ную той, возможность создания которой в случае математиков-людей допускал Гёдель, см.). Вообще говоря, суще­ственно не то, чтобы системадействительно играла такую универсальную роль в отношении потенциальных способностей робота, связанных с-высказываниями, а лишь то, чтобы она была достаточно обширна для того, чтобы допускать примене­ние гёделевского доказательства к самой себе (и, соответственно, к системе). Позднее мы увидим, что необходимость в таком применении возникает лишь в случае некоторых конечных систем-высказываний.

Таким образом, мы — как, собственно, и робот — должны учитывать возможность того, что некоторые из-утверждений робота окажутся в действительности ошибочными, и то, что ро­бот может самостоятельно обнаружить и исправить эти ошиб­ки согласно собственным внутренним критериям, сути дела не меняет. А суть дела заключается в том, что поведение робо­та в этом случае становится как нельзя более похоже на по­ведение математика-человека. Человеку ничего не стоит ока­заться в ситуации, когда он (или она) полагает, что истинность (или ложность) того или иного -высказывания неопровер­жимо установлена, в то время как в его рассуждениях имеет­ся ошибка, которую он обнаружит лишь значительно позднее. Когда ошибка наконец обнаруживается, математик ясно видит, что его ранние рассуждения неверны, причем в соответствии с теми же самыми критериями, какими он руководствовался и ра­нее; разница лишь в том, что ранее ошибка замечена не бы­ла, — и вот-высказывание, полагаемое неопровержимо ис­тинным тогда, воспринимается сейчас как абсолютно ложно.е (и наоборот).

Мы вполне можем ожидать подобного поведения и от робо­та, т. е. на его-утверждения, вообще говоря, полагаться нельзя, пусть даже он и удостоил их самолично статуса. Впоследствии робот может исправить свою ошибку, однако ошибка-то уже сде­лана. Каким образом это обстоятельство отразится на нашем вы­воде относительно обоснованности формальной системы? Очевидно, что системане является целиком и полностью обоснованной, не «воспринимает» ее как таковую и робот, так что его гёделевскому предположениюдоверять нельзя. К этому, в сущности, и сводится суть оговорки (Ь).

Попробуем выяснить, может ли наш робот, приходя к тому или иному «неопровержимому» заключению, что-либо иметь в виду, и если да, то что именно. Уместно сопоставить эту ситуацию с той, что мы рассматривали в случае математика-человека. Тогда нас не занимало, что конкретно случилось обнаружить какому-либо реальному математику, нас занимало лишь то, что может быть принято за неопровержимую истину в принципе. Вспомним также знаменитую фразу Фейнмана: «Не слушайте, что я говорю; слушайте, что я имею в виду!». Похоже, нам нет необходимо­сти исследовать то, что робот говорит, исследовать нужно то, что он имеет в виду. Не совсем, впрочем, ясно (особенно если исследователь имеет несчастье являться приверженцем скорее точки зрения, нежели), как следует интерпретировать саму идею того, что робот способен что бы то ни было иметь в ви­ду. Если бы было возможно опираться не на то, что робот *-утверждает, а на то, что он в действительности «имеет в виду», либо на то, что он в принципе «должен иметь в виду», то то­гда проблему возможно неточности его-утверждений можно было бы обойти. Беда, однако, в том, что в нашем распоря­жении, по всей видимости, нет никаких средств, позволяющих снаружи получить доступ к информации о том, что робот «име­ет в виду» или о том, что, «как ему кажется, он имеет в ви­ду». До тех пор, пока речь идет о формальной системе, нам, судя по всему, придется полагаться лишь на доступные-утверждения, в достоверности которых мы не можем быть пол­ностью уверены.

Не здесь ли проходит возможная операционная граница между точками зренияи? Не исключено, что так оно и есть; хотя позицииэквивалентны в отношении принципиальной возможности внешних проявлений сознательной дея­тельности в поведении физической системы, люди, этих пози­ций придерживающиеся, могут разойтись в своих ожиданиях как раз в вопросе о том, какую именно вычислительную си­стему можно рассматривать как способную осуществить эф­фективное моделирование мозговой активности человека, нахо­дящегося в процессе осознания справедливости того или ино­го математического положения (см. конец). Как бы то ни было, возможные расхождения в такого рода ожиданиях не имеют к нашему исследованию сколько-нибудь существенного отношения.

 

3.18. Введение случайности: ансамбли всех возможных роботов

В отсутствие прямого операционного метода разрешения этих семантических проблем нам придется полагаться на кон­кретные-утверждения, которые наш робот будет делать, по­буждаемый механизмами, управляющими его поведением. Нам придется смириться с тем, что некоторые из этих утверждений могут оказаться ошибочными, однако такие ошибки исправимы и, во всяком случае, чрезвычайно редки. Разумно будет предпо­ложить, что всякий раз, когда робот допускает ошибку в одном из своих *-утверждений, ошибку эту можно приписать (по мень­шей мере, частично) каким-то случайным факторам, присутству­ющим в окружении или во внутренних процедурах робота. Если вообразить себе второго робота, функционирующего в соответ­ствии с механизмами того же типа, что управляют поведением первого робота, однако при участии иных случайных факторов, то этот второй робот вряд ли совершит те же ошибки, что и первый, — однако вполне может совершить другие. Упомянутые факторы могут привноситься теми самыми подлинно случайными элементами, которые определяются либо как часть информации, поступающей на вход робота из внешнего окружения, либо как компоненты внутренних процедур робота. Как вариант, они могут представлять собой псевдослучайные результаты неких детерми­нистских, но хаотических вычислений, как внешних, так и вну­тренних.

В рамках настоящего рассуждения я буду полагать, что ни один из подобных псевдослучайных элементов не играет в про­исходящем иной роли, чем та, которую могут выполнить (по меньшей мере, с тем же успехом) элементы подлинно случай­ные. Вполне естественная, на мой взгляд, позиция. Впрочем, не исключается и возможность обнаружения в поведении хаотиче­ских систем (отнюдь не сводящемся только лишь к моделиро­ванию случайности) чего-то такого, что может послужить при­ближением какой-либо интересующей нас разновидности невы­числительного поведения. Я не припомню, чтобы такая возмож­ность где-либо всерьез обсуждалась, хотя есть люди, которые твердо убеждены в том, что хаотическое поведение представ­ляет собой фундаментальный аспект деятельности мозга. Лично для меня подобные аргументы останутся неубедительными до тех пор, пока мне не продемонстрируют какое-нибудь существенно неслучайное (т. е. непсевдослучайное) поведение такой хаотиче­ской системы — поведение, которое может в сколько-нибудь сильном смысле являться приближением поведения подлинно невычислительного. Ни один намек на подобного рода демон­страцию моих ушей пока не достиг. Более того, как мы подчерк­нем несколько позднее , в любом случае маловероятно, что хаотическое поведение сможет проигнорировать те сложно­сти, которые представляет для вычислительной модели разума гёделевское доказательство.

Допустим пока, что любые псевдослучайные (или иным об­разом хаотические) элементы в поведении нашего робота или в его окружении можно заменить элементами подлинно случай­ными, причем без какой бы то ни было потери эффективности. Для выяснения роли подлинной случайности нам необходимо со­ставить ансамбль из всех возможных альтернативных вариан­тов. Поскольку мы предполагаем, что наш робот имеет цифровое управление, и, соответственно, его окружение также можно реа­лизовать в каком-либо цифровом виде (вспомним о «внутренних» и «внешних» участках ленты нашей описанной выше машины Тьюринга; см. также), то количество подобных возможных альтернатив непременно будет конечным. Это число может быть и очень большим, и все же полное описание всех упомянутых альтернатив представляет собой задачу чисто вычислительного характера. Таким образом, и сам полный ансамбль всех воз­можных роботов, каждый из которых действует в соответствии с заложенными нами механизмами, составляет всего-навсего вы­числительную систему — пусть даже такую, какую нам вряд ли удастся реализовать на практике, используя те компьютеры, ко­торыми мы располагаем в настоящее время или можем вообра­зить в обозримом будущем. Тем не менее, несмотря на малую вероятность практического осуществления совокупного модели­рования всех возможных роботов, функционирующих в соответ­ствии с набором механизмов, само вычисление «непознава­емым» считаться не может; иначе говоря, мы способны понять (теоретически), как построить такой компьютер — или машину Тьюринга, — который с подобным моделированием справится, пусть даже оно и не осуществимо практически. В этом состоит ключевой момент нашего рассуждения. Познаваемым механиз­мом или познаваемым вычислением является тот механизм или то вычисление, которое человек способен описать, совсем не обязательно действительно выполнять это вычисление ни самому человеку, ни даже компьютеру, который человек в состоянии в данных обстоятельствах построить. Ранее (в комментарии к ) мы уже высказывали весьма похожее соображение; и то, и другое вполне согласуются с терминологией, введенной в начале

 

3.19. Исключение ошибочных-утверждений

Вернемся к вопросу об ошибочных (но допускающих ис­правление)-утверждениях, которые может время от времени выдавать наш робот. Предположим, что робот такую ошибку все-таки совершил. Если мы можем допустить, что какой-либо другой робот, или тот же робот несколько позднее, или другой экземпляр того же робота такую же ошибку вряд ли совершит, то мы, в принципе, сможем установить факт ошибочности данно­го-утверждения, проанализировав действия ансамбля из всех возможных роботов. Представим себе, что моделирование пове­дения всей совокупности возможных роботов осуществляется в нашем случае таким образом, что различные этапы развития раз­личных экземпляров нашего робота мы рассматриваем как од­новременные. (Это делается лишь для удобства рассмотрения и никоим образом не подразумевает, что для такого моделирования непременно требуется параллельное выполнение действий. Как мы уже видели, принципиальных различий, помимо соображе­ний эффективности, между параллельным и последовательным выполнением вычислений нет; см.). Такой подход должен, в принципе, дать нам возможность уже на стадии рассмотре­ния результата моделирования выделить из общей массы кор­ректных-утверждений редкие (относительно) ошибочные *-утверждения, воспользовавшись тем обстоятельством, что оши­бочные утверждения «исправимы» и будут посему однознач­но идентифицироваться как ошибочные подавляющим большин­ством участвующих в модели экземпляров нашего робота, — по крайней мере, с накоплением с течением времени (модельного) различными экземплярами робота достаточного параллельного «опыта». Я вовсе не требую, чтобы подобная процедура была осуществима на практике; достаточно, чтобы она была вычис­лительной, а лежащие в основе всего этого вычисления прави­ла— в принципе «познаваемыми».

Для того чтобы приблизить нашу модель к виду, приличе­ствующему человеческому математическому сообществу, а также лишний раз удостовериться в отсутствии ошибок в-утвержде­ниях, рассмотрим ситуацию, в которой все окружение нашего робота разделяется на две части: сообщество других роботов и остальное, лишенное роботов (а также и людей), окружение; в дополнение к остальному окружению, в модель следует вве­сти некоторое количество учителей, по крайней мере, на ранних этапах развития роботов, и хотя бы для того, чтобы все роботы одинаково понимали строгий смысл присвоения тому или иному утверждению статуса. В моделируемый нами ансамбль войдут на правах различных экземпляров все возможные различные ва­рианты поведения всех роботов, а также все возможные (реле­вантные) варианты остального окружения и предоставляемых че­ловеком сведений, варьирующиеся в зависимости от конкретного выбора задействованных в модели случайных параметров. Как и ранее, правила, по которым будет функционировать наша модель (и которые я опять обозначу буквой), можно полагать в полной мере познаваемыми, невзирая на необычайную сложность всех сопутствующих расчетов, необходимых для ее практической ре­ализации.

Предположим, что мы берем на заметку все (в принци­пе)-высказывания,-утверждаемые (а также все высказы­вания с*-утвержденными отрицаниями) любым из всевозмож­ных экземпляров наших (вычислительно моделируемых) роботов. Объединим все подобные-утверждения в отдельную группу и назовем их безошибочными. Далее, мы можем потребовать, чтобы любое-утверждение относительно того или иного высказывания игнорировалось, если в течение некоторого про­межутка времени(в прошлом или в будущем) количество r различных экземпляров этого-утверждения в ансамбле из всех одновременно действующих роботов не удовлетворит неравен­ству, гдесуть некоторые достаточно большие числа, а— количество-утверждений, производимых в те­чение того же промежутка времени и занимающих относительно рассматриваемого.-высказывания противоположную позицию либо просто утверждающих, что рассуждения, на которые опи­рается исходное-утверждение, ошибочны. При желании мы можем настаивать на том, чтобы промежуток времени(это время не обязательно должно совпадать с «реальным» моделируемым временем и может измеряться в некоторых единицах вычислительной активности), равно как и числа, увеличивался по мере увеличения «сложности»-утверждаемого высказывания.

Понятию «сложности» применительно к-высказываниям можно придать точный характер на основании спецификаций ма­шины Тьюринга, как мы это уже делали в(в конце коммен­тария к возражению). Для большей конкретности мы можем воспользоваться явными формулировками, представленными в НРК (глава 2), как вкратце показано в приложении(а это уже здесь, с. 191). Итак, степенью сложности-высказывания, утверждающего незавершаемость вычисления  машины

Тьюринга, мы будем полагать числознаков в двоичном пред­ставлении большего из пары чисел

Причина введения в данное рассуждение числа— вме­сто того чтобы удовлетвориться какой-нибудь огромной вели­чиной в лице одного лишь коэффициента , — заключается в необходимости учета следующей возможности. Предположим, что внутри нашего ансамбля, благодаря редчайшей случайно­сти, появляется «безумный» робот, который формулирует какое-нибудь абсолютно нелепое-утверждение, ничего не сообщая о нем остальным роботам, причем нелепость этого утверждения настолько велика, что ни одному из роботов никогда не придет в «голову» — просто на всякий случай — сформулировать его опровержение. В отсутствие числатакое-утверждение авто­матически попадет, в соответствии с нашими критериями, в груп­пу «безошибочных». Введение же достаточно большоготакую ситуацию предотвратит — при условии, разумеется, что подобное «безумие» возникает среди роботов не часто. (Вполне возможно, что я упустил из виду еще что-нибудь, и необходимо будет поза­ботиться о каких-то дополнительных мерах предосторожности. Представляется разумным, однако, по крайней мере, на данный момент, ограничиться критериями, предложенными выше.)

Учитывая, что все-утверждения, согласно исходному до­пущению, следует полагать «неопровержимыми» заявлениями нашего робота (основанными на, по всей видимости, присущих роботу четких логических принципах и посему не содержащими ничего такого, в чем робот испытывает хотя бы малейшее со­мнение), то вполне разумным представляется предположение, что вышеописанным образом действительно можно устранить редкие промахи в рассуждениях робота, причем функции ич. , вряд ли окажутся чем-то из ряда вон выходящим. Пред­положив, что все так и есть, мы опять получаем не что иное, как вычислительную систему — систему познаваемую (в том смысле, что познаваемыми являются лежащие в основе системы правила) при условии познаваемости исходного набора меха­низмовопределяющего поведение нашего робота. Эта вычис­лительная система дает нам новую формальную систему (также познаваемую), теоремами которой являются те самые безошибочные-утверждения (либо утверждения, выводимые из них посредством простых логических операций исчисления предикатов).

Вообще говоря, для нас с вами важно не столько то, что эти утверждения действительно безошибочны, сколько то, что в их безошибочности убеждены сами роботы (для привержен­цев точки зренияособо оговоримся, что концепцию роботовой «убежденности» следует понимать в чисто операцион­ном смысле моделирования роботом этой самой убежденности, см.).

Если точнее, то нам требуется, чтобы робот был готов по­верить в то, что упомянутые-утверждения действительно без­ошибочны, исходя из допущения, что именно набором механиз­мови определяется его поведение (гипотеза). До сих пор, в данном разделе, мы занимались исключительно устра­нением ошибок в-утверждениях робота. Однако, на самом де­ле, ввиду представленного в_ фундаментального противоре­чия, нас интересует устранение ошибок в его-утверждениях, т. е. в тех п -высказываниях, что по неопровержимой убежден­ности робота следуют из гипотезы. Поскольку принятие ро­ботами формальной системыв любом случае обусловлено гипотезой, мы вполне можем предложить им для обдумывания и более обширную формальную систему, определяемую аналогично формальной системеизПод в данном случае понимается формальная система, построенная из-утверждений, «безошибочность» которых установлена в соответствии с вышеописанными критериямиВ частно­сти, утверждение «утверждениеистинно» считается здесь безошибочным-утверждением. Те же рассуждения, что и в приводят нас к выводу, что роботы не смогут при­нять допущение, что они построены в соответствии с набором механизмов(вкупе с проверочными критериями), независимо от того, какие именно вычислительные правиламы им предложим.

Достаточно ли этих соображений для того, чтобы окон­чательно удостовериться в наличии противоречия? У читателя, возможно, осталось некое тревожное ощущение — кто знает, вдруг сквозь тщательно расставленные сети, невзирая на все наши старания, проскользнули какие-нибудь ошибочные или-утверждения? В конце концов, приведенные выше рас­суждения будут иметь смысл лишь в том случае, если нам удастся исключить абсолютно все ошибочные-утверждения (или-утверждения) в отношении-высказываний. Оконча­тельно и бесповоротно удостовериться в истинности утвер­ждениянам (и роботам) поможет обоснованность формальной системы ' (обусловленная гипотезой ). Эта самая обоснованность подразумевает, что система ни в коем случае не может содержать таких-утверждений, которые являются — или всего лишь предполагаются — ошибоч­ными. Невзирая на все предпринятые меры предосторожности, полной уверенности у нас (да и у роботов, полагаю) все-таки нет — хотя бы по той простой причине, что количество возмож­ных утверждений подобного рода бесконечно.

 

3.20. Возможность ограничиться конечным числом-утверждений

Есть, впрочем, возможность именно эту конкретную про­блему разрешить и сузить область рассмотрения до конечно­го множества различных-утверждений. Само доказатель­ство несколько громоздко, однако основная идея заключает­ся в том, что нам необходимо рассматривать только те высказывания, спецификации которых являются «краткими» в некотором вполне определенном смысле. Конкретная степень необходимой «краткости» зависит от того, насколько сложное описание системы механизмовнам необходимо. Чем сложнее описаниетем «длиннее» допускаемые к рассмотрению высказывания. «Максимальная длина» задается неким числом с, которое можно определить из степени сложности правил, опре­деляющих формальную системуСмысл в том, что при переходе к гёделевскому предположению для этой формальной системы — которую нам, вообще говоря, придется слегка моди­фицировать — мы получим утверждение, сложность которого бу­дет лишь немногим выше, нежели сложность такой модифициро­ванной системы. Таким образом, проявив должную осторожность при выборе числа с, мы можем добиться того, что и гёделевское предположение будет также «кратким». Это позволит нам полу­чить требуемое противоречие, не выходя за пределы конечного множества «кратких»-высказываний.

Подробнее о том, как это осуществить на практике, мы пого­ворим в оставшейся части настоящего раздела. Тем из читателей, кого такие подробности не занимают (уверен, таких наберется немало), я порекомендую просто-напросто пропустить весь этот материал.

Нам понадобится несколько модифицировать формальную системуприведя ее к виду— для краткости я буду обозначать ее просто как(отброшенные обозначения в данной ситуации несущественны и лишь добавляют путаницы и громоздкости). Формальная системаопределяется следу­ющим образом: при построении этой системы допускается при­нимать в качестве «безошибочных» только те-утверждения, степень сложности которых (задаваемая описанным выше чис­лом) меньше с, где с есть некоторое должным образом вы­бранное число, подробнее о котором я расскажу чуть ниже. Для «безошибочных»-утверждений, удовлетворяющих неравен­ству, я буду использовать обозначение «краткие утверждения». Как и прежде, множество действительных тео­рем формальной системыбудет включать в себя не толь­ко-утверждения, но также и утверждения, полу­чаемые из-утверждений посредством стандартных логических операций (позаимствованных, скажем, из исчисления предикатов). Хотя количество теорем системыбесконечно, все они выводятся с помощью обыкновенных логических опера­ций из конечного множества-утверждений. Да­лее, поскольку мы ограничиваем рассмотрение конечным множе­ством, мы вполне можем допустить, что функциипосто­янны (и принимают, скажем, наибольшие значения на конечном интервале). Таким образом, формальная системазадается лишь четырьмя постоянными с,и общей системой меха­низмовопределяющих поведение робота.

Отметим существенный для наших рассуждений момент: гёделевская процедура строго фиксирована и не нуждается в увеличении сложности выше некоторого определенного предела. Гёделевским предположениемдля формальной системы является-высказывание, степень сложности которого должна лишь на сравнительно малую величину превышать степень слож­ности самой системыпричем эту величину можно определить точно.

Конкретности ради я позволю себе некоторое нарушение си­стемы обозначений и буду вкладывать в записьнекий особый смысл, который может и не совпасть в точности с опреде­лением, данным вВ формальной системенас интересует лишь ее способность доказывать-высказывания. В силу этой своей способности системадает нам алгебраическую процеду­ру А, с помощью которой мы можем в точности установить (на основании завершения выполнения А) справедливость тех высказываний, формулировка которых допускается правилами системыА под-высказыванием понимается утверждение вида «действие машины Тьюрингане завершается» — здесь и далее мы будем пользоваться специальным способом маркировки машин Тьюринга, описанным в Приложении А (или в НРК, глава 2). Мы полагаем, что процедура А выполняется над парой чиселкак вТаким образом, собственно вы­числениезавершается в том и только в том случае, если в рамках формальной системывозможно установить справед­ливость того самого-высказывания, которое утверждает, что «действиене завершается». С помощью описанной в процедуры мы получили некое конкретное вычисление (обозна­ченное там как), а вместе с ним, при условии обоснован­ности системыи истинное-высказывание, которое систе­меоказывается «не по зубам». Именно это-высказывание я буду теперь обозначать черезОно существенно эквива­лентно (при условии достаточной обширности) действительно­му утверждению «системанепротиворечива», хотя в некоторых деталях эти два утверждения могут и не совпадать

Пустьесть степень сложности процедуры А (по опреде­лению, данному вв конце комментария к возражению) — иными словами, количество знаков в двоичном представлении числа а, гдеТогда, согласно построению, представлен­ному в явном виде в Приложении А, находим, что степень сложности ню утвержденияудовлетворяет неравенству Для нужд настоящего рассуждения мы мо­жем определить степень сложности формальной системыкак равную степени сложности процедурыт. е. числуПриняв такое определение, мы видим, что «излишек» сложности, связан­ный с переходом отоказывается еще меньше, чем и без того относительно крохотная величина

Далее нам предстоит показать, что еслипри достаточно большомтоОтсюда, соответственно, последует, что и-высказываниедолжно оказаться в пределах досягаемости системыпри условии, что роботы принимаютс-убежденностью. Доказав, что

мы докажем и то, чтобуквой мы обозначили значениеприЕдинственная возможная сложность здесь обусловлена тем обстоятельством, что сама величиназависит от с, хотя и не обязательно очень силь­но. Эта зависимостьот с имеет две различных причины. Во-первых, число с являет собой явный предел степени сложности тех-высказываний, которые в определении формальной си­стемыназываются «безошибочными-утверждениями», вторая же причина происходит из того факта, что система явным образом обусловлена выбором чисели мож­но предположить, что для принятия в качестве «безошибочно­го»-утверждения большей сложности необходимы какие-то более жесткие критерии.

Относительно первой причины зависимостиот с отметим, что описание действительной величины числа с необходимо за­давать в явном виде только однажды (после чего внутри системы достаточно обозначения с). Если при задании величины с исполь­зуется чисто двоичное представление, то (при больших с) такое описание дает всего-навсего логарифмическую зависимость от с (поскольку количество знаков в двоичном представлении натурального п равно приблизительно). Вообще говоря, учитывая, что число с интересует нас лишь в качестве возможного предела, точное значение которого находить вовсе не обязатель­но, мы можем поступить гораздо более остроумным образом. На­пример, числоспоказателями можно задать с помощью s символов или около того, и вовсе нетрудно подыскать примеры, в которых величина задаваемого числа возрастает с ростомеще быстрее. Сгодится любая вычислимая функция от s. Иными сло­вами, для того чтобы задать предел с (при достаточно большом значении с), необходимо всего лишь несколько символов.

Что касается второй причины, т. е. зависимости от с чи­селто, в силу вышеизложенных соображений, пред­ставляется очевидным, что для задания величин этих чисел (в осо­бенности, их возможных предельных значений) совершенно не требуется, чтобы количество знаков в их двоичном представлении возрастало так же быстро, как с, более чем достаточно будет и, скажем, обыкновенной логарифмической зависимости от с. Сле­довательно, мы с легкостью можем допустить, что зависимость величиныот с является не более чем гру­бо логарифмической, а также устроить так, чтобы само число с всегда было больше этой величины.

Согласимся с таким выбором с и будем в дальнейшем вме­стозаписывать. Итак,есть формальная система, теоремами которой являются все математические высказывания, какие можно вывести из конечного количества утверждений, используя стандартные логические правила (ис­числение предикатов). Количество этих -утверждений ко­нечно, поэтому разумным будет предположить, что для гарантии их действительной безошибочности вполне достаточно некото­рого набора постоянныхЕсли роботы верят в это с-убежденностью, то они, несомненно,-заключат, что гёделевское предположениетакже истинно на основании гипотезы, поскольку является П1-высказыванием меньшей, нежели с, сложности. Рассуждение для получения утвержде­нияиз-убежденности в обоснованности формальной системыдостаточно просто (в сущности, я его уже привел), так что с присвоением этому утверждению статусапроблем возникнуть не должно. То есть самотакже должно быть теоремой системы. Это, однако, противоречит убежденности роботов в обоснованности. Таким образом, упомянутая убе­жденность (при условии справедливости гипотезыи доста­точно больших числах) оказывается несовместимой с убежденностью в том, что поведением роботов действительно управляют механизмы— а значит, механизмыповедением роботов управлять не могут.

Как же роботы могут удостовериться в том, что были выбра­ны достаточно большие числа? Никак. Вместо этого они могут выбрать некоторый набор таких чисел и попробовать до­пустить, что те достаточно велики, — и прийти в результате к про­тиворечию с исходным предположением, согласно которому их поведение обусловлено набором механизмовДалее они воль­ны предположить, что достаточным окажется набор из несколько больших чисел, — снова прийти к противоречию и т.д. Вско­ре они сообразят, что к противоречию они приходят при любом выборе значений (вообще говоря, здесь нужно учесть, помимо прочего, небольшой технический момент, суть которого состоит в том, что при совершенно уже запредельных значениях значение с также должно будет несколько подрасти — однако это неважно). Таким образом, получая один и тот же результат вне зависимости от значений, роботы — равно как, по всей видимости, и мы — приходят к заключению, что в основе их математических мыслительных процессов не может лежать познаваемая вычислительная процедуракакой бы она ни была.

 

3.21. Окончателен ли приговор?

Отметим, что к такому же выводу мы придем и в случае принятия нами самых разных возможных мер предосторожности, причем вовсе необязательно подобных тем, что я предлагал выше. Наверняка в предложенную модель можно еще внести множество усовершенствований. Можно, например, предположить, что ро­боты в результате длительной работы впадают в «старческое сла­боумие», их сообщества вырождаются, а стандарты падают, т. е. увеличение числа Т выше определенного значения на деле уве­личивает и вероятность ошибки в-утверждениях. С другой стороны, если слишком большим сделатьто возникает риск исключить вообще все-утверждения из-за существу­ющего в сообществе меньшинства «глупых» роботов, разража­ющихся время от времени произвольными-утверждениями, которые в данном случае не перекроются необходимым коли­чеством-утверждений, формулируемых роботами здравомыс­лящими. Несомненно, не составит большого труда такой риск полностью исключить, введя еще несколько ограничивающих па­раметров или, скажем, сформировав группу элитных роботов, силами которых рядовые члены сообщества будут непрерывно тестироваться на предмет адекватности своих интеллектуальных способностей, и потребовав к тому же, чтобы статусприсваивался утверждениям только с одобрения всего сообщества робо­тов в целом.

Существует и много других возможностей улучшения каче­ства-утверждений или исключения ошибочных утверждений из общего (конечного) их числа. Кого-то, возможно, обеспоко­ит тот факт, что, несмотря на установление предела с сложно­сти-высказываний, ограничивающего общее количество кан­дидатов наилистатус до некоторой конечной величины, эта величина окажется все же чрезвычайно огромной (будучи экспоненциально зависимой от с), вследствие чего становит­ся весьма сложно однозначно удостовериться, что исключе­ны все возможные ошибочныеутверждения. В самом де­ле, никакого ограничения не задается в рамках нашей моде­ли на количество «робото-вычислений», необходимых для по­лучения удовлетворительного'-доказательства какого-либо из-высказываний. Следует ввести четкое правило: чем длин­нее в таком доказательстве цепь рассуждений, тем более жест­кие критерии применяются при решении вопроса о присвоении ему-статуса. В конце концов, математики-люди реагировали бы именно так. Прежде чем принять в качестве неопровержимого доказательства собрание многочисленных путаных аргументов, мы, естественно, чрезвычайно долго и придирчиво его изучаем. Аналогичные соображения, разумеется, применимы и к тому слу­чаю, когда предложенное доказательство на предмет его соответ­ствия-статусу исследуют роботы.

Вышеприведенные рассуждения в равной степени справед­ливы и в случае любой дальнейшей модификации условий, имею­щих целью устранение ошибок, при условии, что характер такой модификации в некоем широком смысле аналогичен характеру уже предложенных. Для того чтобы эти рассуждения работали, необходимо лишь наличие какого угодно четко сформулиро­ванного и вычислимого условия, достаточного для устранения всех ошибочных-утверждений. В результате мы приходим к строгому выводу: никакие познаваемые механизмы, пусть и снабженные какими угодно вычислительными «подпорка­ми», не способны воспроизвести корректное математиче­ское умозаключение человека.

Мы рассматривали-утверждения, которые, оказавшись по той или иной причине ошибочными, в принципе исправимы самими роботами, — пусть даже в каком-то конкретном экземпляре модели роботова сообщества эти утверждения так и оста­ются неисправленными. Что же еще может означать (в опера­ционном смысле) фраза «в принципе исправимы», как не «ис­правимы средствами некоторой общей процедуры, подобной тем, что предложены выше»? Ошибка, которую не исправил позднее тот робот, что ее допустил, может быть исправлена каким-либо другим роботом — более того, большинство потенциально суще­ствующих экземпляров первого робота эту конкретную ошибку вообще не допустят. Делаем вывод (с одной, по-видимому, незна­чительной оговоркой, суть которой в том, что хаотические компо­ненты нашей модели можно еще заменить на подлинно случай­ные; см. ниже,): никакой набор познаваемых вычислитель­ных правил(неизменных нисходящих, «самосовершенствую­щихся» восходящих либо и тех, и других в какой угодно про­порции) не может обусловливать поведение нашего сообщества роботов, равно как и отдельных его членов, — если исходить из допущения, что роботы способны достичь человеческого уровня математического понимания. Вообразив, что мы сами функцио­нируем как управляемые вычислительными правилами роботы, мы оказываемся перед непреодолимым противоречием.

 

3.22. Спасет ли вычислительную модель разума хаос?

Вернемся ненадолго к вопросу о хаосе. Хотя, как неодно­кратно подчеркивается в этой книге (в частности, в), хаоти­ческие системы в том виде, в каком они обычно рассматриваются, представляют собой всего-навсего особого рода вычислительные системы, довольно широко распространено мнение о том, что фе­номен хаоса может иметь весьма значительное отношение к де­ятельности мозга. В представленных выше рассуждениях я опи­рался, с одной стороны, на обоснованное, как мне кажется, пред­положение, согласно которому любое хаотическое вычислитель­ное поведение можно без существенной потери функционально­сти заменить поведением подлинно случайным. Против такого допущения можно привести, по крайней мере, одно вполне оправ­данное возражение. Поведение хаотической системы — пусть мы и ожидаем от него огромной сложности в мельчайших деталях и видимой случайности — в действительности случайным не является. В самом деле, многие хаотические системы демонстрируют весьма интересное сложное поведение, явно отклоня­ющееся от чистой случайности. (Иногда для описания сложно­го неслучайного поведения, демонстрируемого хаотическими системами, используется термин «край хаоса».) Возможно ли, чтобы именно в хаосе крылась разгадка тайны человеческого интеллекта? Если это так, то нам предстоит понять нечто доселе абсолютно неведомое относительно того, как ведут себя в соот­ветствующих ситуациях хаотические системы. Хаотической си­стеме в такой ситуации придется очень близко аппроксимировать невычислительное поведение в асимптотическом пределе — или нечто подобное. Демонстрации такого поведения, насколько мне известно, еще никто не представлял. Возможность, тем не менее, интересная, и я надеюсь, что в последующие годы ею кто-нибудь всерьез займется.

И все же, безотносительно к упомянутой возможности, хаос может предоставить нам лишь очень сомнительный способ обой­ти неутешительное заключение, к которому мы пришли в преды­дущем разделе. В представленных выше рассуждениях эффек­тивная хаотическая неслучайность (т. е. непсевдослучайность) играла хоть какую-то роль один-единственный раз — когда мы рассматривали моделирование не просто «действительного» по­ведения нашего робота (или сообщества роботов), но полный ансамбль всех возможных действий роботов, согласующихся с заданным набором механизмовТа же аргументация приме­нима и здесь, только на сей раз мы не станем включать в эту случайность хаотические результаты функционирования упомя­нутых механизмов. Впрочем, некоторые случайные элементы (на­пример, в составе исходных данных, определяющих начальное состояние модели) присутствовать все же могут, а чтобы опе­рировать этой случайностью, мы можем вновь воспользоваться идеей ансамбля и тем самым получить возможность рассмотреть в процессе синхронного моделирования большое количество воз­можных альтернативных робото-историй. Однако само хаотиче­ское поведение нам просто-напросто придется вычислять — в чем нет ничего странного: на практике, в математических при­мерах, хаотическое поведение обыкновенно и вычисляется на компьютере. Ансамбль возможных альтернатив окажется в дан­ном случае не таким большим, каким он мог бы быть, допусти мы аппроксимацию хаоса случайностью. Однако в том случае ансамбль подобного размера был нужен лишь для того, чтобы мы могли лишний раз удостовериться в том, что устранили все возможные ошибки в-утверждениях роботов. Даже если ан­самбль включает в себя всего одну «историческую линию» со­общества роботов, можно быть совершенно уверенным в том, что при достаточно жестком наборе критериев для присвоения статуса такие ошибки будут очень быстро устраняться либо са­мими их виновниками, либо какими-то другими роботами сооб­щества. В ансамбле умеренного размера, составленном из под­линно случайных элементов, устранение ошибок будет происхо­дить более эффективно, при дальнейшем же расширении ансамб­ля посредством введения в него случайных аппроксимаций на замену подлинно хаотическому поведению сколько-нибудь суще­ственного роста эффективности не предвидится. Вывод: хаос не избавит нас от проблем, связанных с созданием вычислительной модели разума.

 

3.23. Reductio ad absurdum — воображаемый диалог

Многие из представленных в предыдущих разделах рассу­ждений, мягко говоря, несколько запутаны. Для прояснения си­туации читателю предлагается в качестве этакого резюме вооб­ражаемый разговор, состоявшийся в далеком будущем между неким гипотетическим, весьма преуспевающим прикладным спе­циалистом в области ИИ и одним из его наиболее удачных кибер­нетических созданий. Написан диалог с позиции сильного ИИ. [Примечание: процедурав повествовании выступает в роли алгоритма А из, а утверждение— в роли незавершающегося вычисления, То есть к чтению нижеследующего материала можно переходить сразу послебез какого бы то ни было ущерба для понимания.]

Альберт Император имел все основания быть удовле­творенным результатом трудов всей своей жизни. Про­цедуры, которые он запустил в действие много лет на­зад, наконец принесли плоды. И вот перед вами точный протокол его беседы с одним из наиболее впечатляющих его творений — роботом выдающихся и потенциаль­но сверхчеловеческих математических способностей по имени Математический Интеллектуальный Киберком-плекс (см. рис. 3.2). Обучение робота почти завершено.

Альберт Император: Просмотрел ли ты статьи, что я давал тебе, — статьи Гёделя, а также и другие, где рассматриваются следствия из его теоремы?

Математический Интеллектуальный Киберкомплекс: Ра­зумеется, причем они оказались даже интересными, хотя и до­вольно элементарными. Этот ваш Гёдель был, по всей видимости, весьма способным логиком ... для человека.

А. И.: Всего лишь «весьма способным»? Да он был, несомнен­но, одним из величайших логиков всех времен. Возможно, даже первым из величайших!

М. И. К.: Приношу извинения, я вовсе не намеревался пре­уменьшать его заслуги. Вам, разумеется, хорошо известно, что я обучен проявлять общее уважение к достижениям людей (по причине того, что люди очень обидчивы), хотя все эти достижения нам, роботам, обыкновенно представляются весьма тривиальны-

ми. Мне просто показалось, что уж с тобой-то я могу, по крайней мере, выражать свои суждения просто и открыто.

А. И.: Безусловно, можешь. Прости и ты меня, я был неправ. Так, значит, у тебя не возникло никаких трудностей с пониманием теоремы Гёделя?

М. И. К.: Абсолютно никаких. Уверен, я бы и сам додумался до такой теоремы, если бы у меня было хоть немного больше сво­бодного времени. Но мой разум был занят иными, чрезвычайно увлекательными вопросами, связанными с трансфинитной нели­нейной когомологией, которая в последнее время интересует меня гораздо больше. Теорема Гёделя показалась мне очень здравой и непосредственной. Повторюсь, совершенно никаких трудностей у меня с ней не возникло.

А. И.:    А вот получи-ка, Пенроуз!

М. И. К.:    Пенроуз? Кто такой Пенроуз?

А. И.: Да я тут недавно наткнулся на одну старую книжку. Ниче­го особенного, не стоило и упоминать. Автор, насколько я помню, утверждал, что то, о чем ты мне сейчас рассказал, принципиально невозможно.

М. И. К.: Ха-ха-ха! (Робот поразительно похоже имити­рует презрительный смех.)

А. И.: Кстати, эта книжка мне кое о чем напомнила. Показы­вал ли я тебе когда-нибудь в полном объеме те правила, что мы применили при составлении вычислительных процедур, которые позволили в конечном счете разработать и построить тебя и твоих коллег-роботов?

М. И. К.: Нет, пока еще нет. Я надеялся, что когда-нибудь ты все же сделаешь это, и еще я думал, что ты, может быть, пола­гаешь подробное описание этих процедур чем-то вроде коммер­ческой тайны (довольно бессмысленной, надо сказать)... или, возможно, опасаешься, что мы сочтем их грубыми и неэффектив­ными, и тебе придется их стыдиться.

А. И.: Нет-нет, дело совсем не в этом. Я уже очень давно не стыжусь такого рода вещей. Все описание находится вот в этих папках и на дисках. Если тебе интересно, можешь ознакомиться.

Приблизительно 13 минут 41,7 секунды спустя.

М. И. К.: Очаровательно ... хотя уже после беглого просмотра могу отметить, что существует по меньшей мере 519 очевидных способов достичь того же эффекта с большей простотой.

А. И.: Я прекрасно понимал, что эти процедуры еще допускают некоторое упрощение, однако овчинка не стоила выделки, и ис­кать простейшие алгоритмы мы тогда не стали. Просто не сочли это целесообразным.

М. И. К- Вполне вероятно, что так оно и есть. Не могу сказать, что меня очень обидело, что вы так и не удосужились отыскать наипростейшую схему. Не думаю также, что мои коллеги-роботы будут как-то по-особенному обижены этим обстоятельством.

А. И.: Честно говоря, мне кажется, что мы и так достаточно потрудились. Ты только подумай — насколько впечатляющими математическими способностями обладаешь ты и твои колле­ги ... и они постоянно совершенствуются, насколько я понимаю. Я бы сказал, что ты уже сейчас по математическим способностям намного превосходишь всех математиков-людей.

М. И. К.: Со всей очевидностью следует признать, что твои сло­ва истинны. Вот ты говоришь, а я в это время думаю о несколь­ких новых теоремах, которые, похоже, оставят далеко позади те выводы, что публикуются в человеческих печатных изданиях. Кроме того, мы с коллегами обнаружили несколько весьма се­рьезных ошибок в выводах, которые математики-люди полагают истинными вот уже в течение многих лет. Несмотря на очевидную тщательность, с которой вы, люди, относитесь к проверке своих математических выводов, боюсь, что какие-то ошибки вы все же время от времени пропускаете.

А. И.: А вы, роботы? Не кажется ли тебе, что и ты, и твои коллеги математические роботы тоже можете допускать иногда ошибки — я имею в виду, в окончательно установленных, как вы утверждаете, математических теоремах.

М. И. К.: Решительно не кажется. Если робот-математик утвер­ждает, что тот или иной вывод является теоремой, то можно быть абсолютно уверенным, что этот вывод является неопровер­жимо истинным. Мы никогда не делаем тех глупых ошибок, какие

люди порой допускают в своих якобы строгих математических утверждениях. Разумеется, при предварительном размышлении мы — так же, как и вы, люди — часто прибегаем к догадкам и допущениям. Такие догадки могут, конечно же, оказаться и неверными; однако когда мы окончательно утверждаем, что то или иное положение является математически установленным, мы полностью гарантируем его справедливость.

Хотя, как тебе известно, мы с коллегами уже опубликовали несколько полученных нами математических выводов в некото­рых из ваших наиболее респектабельных электронных журналов, нас несколько беспокоят тамошние довольно-таки нечеткие кри­терии, с которыми твои коллеги-математики, похоже, охотно ми­рятся. Мы намерены начать выпуск нашего собственного «жур­нала» — точнее, всеобъемлющей базы данных, содержащей все математические теоремы, которые мы полагаем неопровержимо установленными. Этим теоремам мы будем присваивать особый знак(этот символ ты как-то сам предложил нам использовать именно для такой цели), который будет означать, что они приня­ты как истинные нашим Советом по математическому ин­теллекту сообщества роботов (СМИСР) — организацией, предъявляющей чрезвычайно высокие требования к своим чле­нам и проводящей регулярные проверки с тем, чтобы предотвра­тить значительную деградацию интеллектуальных способностей любого из роботов, какой бы невероятной ни показалась тебе (да и нам, если уж на то пошло) подобная возможность. Вы, люди, можете продолжать довольствоваться вашими размытыми стандартами, однако будьте уверены — если мы отмечаем какой бы то ни было вывод знаком, мы однозначно гарантируем его математическую истинность.

А. И.: Теперь ты и впрямь напоминаешь мне кое о чем из того, что я прочел в той самой книге, о которой мы говорили. Вспомни о тех исходных механизмахруководствуясь которыми я и мои коллеги запустили в действие процессы развития, результатом которых, в свою очередь, стало современное сообщество мате­матических роботов; вспомни также и о том, что эти механиз­мы включают в себя все введенные нами вычислительно смо­делированные факторы внешнего окружения, строгое обучение и процессы отбора, которым мы вас подвергли, а также явные (восходящие) процедуры обучения, которыми мы вас наделили, — не приходило ли тебе в голову, что эти механизмы дают вычислительную процедуру для генерации всех математиче­ских утверждений, которым ваш СМИСР когда-либо присво­ит-статус? Именно вычислительную, потому что вы, роботы, являетесь чисто вычислительными сущностями, развившимися (отчасти с помощью введенных нами процедур «естественного отбора») в целиком и полностью вычислительном окружении — в том смысле, что в принципе возможно построить компьютерную модель всего процесса. Все развитие вашего сообщества роботов представляет собой выполнение некоего неимоверно сложного вычисления, и тот набор-утверждений, который вы в конечном счете породите, возможно воспроизвести на одной конкретной машине Тьюринга. Причем на такой машине Тьюринга, которую, в принципе, могу описать и я; более того, полагаю, что, будь у меня в запасе несколько месяцев, я, воспользовавшись теми папками и дисками, что я тебе показал, и в самом деле описал бы такую машину Тьюринга.

М. И. К.: Довольно элементарное замечание, как мне кажется. Да, ты вполне мог бы сделать все это в принципе, и я даже готов поверить, что ты сможешь осуществить это и на практике. Хотя едва ли оно стоит нескольких месяцев твоего драгоценного вре­мени; я могу сделать это прямо сейчас, если хочешь.

А. И.: Нет, не нужно, не в этом дело. Давай порассуждаем еще немного в этом направлении и ограничим наше рассмотрение только теми-утверждениями, которые являются-высказы­ваниями. Ты помнишь, что такое-высказывание?

М. И. К.: Мне, разумеется, прекрасно известно определение hi-высказывания. Это утверждение о том, что какая-то конкрет­ная машина Тьюринга никогда не завершает свою работу.

А. И.: Очень хорошо. Теперь обозначим вычислительную про­цедуру, которая генерирует-утверждаемые-высказывания, черезили, для краткости, просто буквойЛогичным бу-

дет предположить, что должно существовать некое математиче­ское утверждение гёделевского типа — также-высказывание, обозначим его через— причем истинностьявляет-

ся следствием утверждения, что вы, роботы, никогда не допуска­ете ошибок в отношении-высказываний, которым вы присва­иваете статус

М. И. К.:   Да; тут ты, надо полагать, тоже прав... гм.

А. И.:    И утверждение должно быть истинным, по-

скольку вы, роботы, никогда не ошибаетесь в ваших-утвер­ждениях.

М. И. К.:    Разумеется.

А. И.:    Минуточку... отсюда также следует, что роботы должны быть неспособны установить истинность утверждения по крайней мере, с-уверенностью.

М. И. К.: Тот факт, что мы, роботы, были изначально скон­струированы в соответствии с набором механизмоввкупе с тем фактом, что наши..-утверждения, касающиеся-выска­зываний, никогда не бывают ошибочными, и в самом деле имеет очевидное и неопровержимое следствие, заключающееся в том, что-высказываниедолжно быть истинным. Полагаю,

ты думаешь, что я наверняка смогу убедить СМИСР присвоить утверждениюстатус, коль скоро они также согласны с

тем, что никогда не допускают ошибок в присвоении этого самого статуса. В самом деле, с этим-то они просто обязаны согласить­ся. Ведь смысл. -статуса как раз и заключается в том, что он является гарантией правильности.

Хотя ... невозможно, чтобы они смогли согласиться с утвер­ждениемтак как по самой природе твоего гёделевского по­строения это утверждение не входит в число тех предположений, истинность которых мы можем установить с-уверенностью — при условии, что мы в своих-утверждениях действительно не ошибаемся. Полагаю, ты намекаешь на то, что эта несообраз­ность должна посеять в нас какие-то сомнения относительно аде­кватности наших-суждений.

Я, однако, и мысли не допускаю о том, что наши-утвер­ждения могут оказаться ложными, особенно если учесть всю тщательность их рассмотрения и предпринимаемые СМИСР ме­ры предосторожности. Скорее всего, это, вы люди, что-то на­путали, и процедуры, встроенные в вовсе не являются теми самыми процедурами, которые вы применяли в самом начале,

несмотря на все твои заверения и якобы документальные под­тверждения. Да и вообще, СМИСР никогда не сможет с абсо­лютной точностью установить, действительно ли мы были скон­струированы в соответствии с механизмамиили, иначе говоря, процедурами, заложенными вВ этом отношении нам прихо­дится верить тебе на слово.

А. И.: Уверяю тебя, мы использовали именно эти процедуры. Уж кому об этом знать, как не мне; я лично контролировал весь процесс.

М. И. К.: Мне не хочется, чтобы ты подумал, будто я сомнева­юсь в твоих словах. Возможно, кто-то из твоих ассистентов про­сто неверно выполнил твои инструкции. Есть тут у тебя один, его зовут Фред Керратерс — так вот он, например, вечно допускает самые глупейшие ошибки. Я даже не удивлюсь, если выяснится, что именно он и ответственен за ряд критических ошибок.

А. И.: Ты хватаешься за соломинки. Даже если бы он и внес какие-то ошибки, мы с остальными коллегами в конечном счете выявили бы их и тем самым выяснили, какой должна в действи­тельности быть твоя процедураДумаю, тебя беспокоит то обстоятельство, что мы на самом деле знаем — в крайнем случае, можем узнать, — какие именно процедуры были заложены в твою исходную конструкцию. Это означает, что мы могли бы, затра­тив определенное количество времени и сил, записать то самое  -высказываниеи однозначно установить, что оно истинно — при условии, конечно же, что роботы и в самом деле никогда не ошибаются в своих-утверждениях. Вы же не можете быть уверенными в том, что высказываниеистинно; во всяком случае, вы не можете утверждать этого с той убежденностью, какой, несомненно, потребует СМИСР для присвоения  -статуса. Это, похоже, дает людям некое фундаментальное преимущество перед роботами, пусть даже только в принципе, а не на практике — существуют такие-высказывания, которые доступны нам и недоступны вам. Не думаю, что вы в состоянии стерпеть такое, — именно поэтому ты так беззастенчиво обви­няешь нас в том, что мы якобы чего-то там напутали!

М. И. К.: Не нужно приписывать нам ваши мелочные человече­ские побуждения. Но ты, разумеется, прав в том, что я просто не могу смириться с мыслью, что существуют-высказывания, доступные людям и недоступные нам, роботам. Роботы-математики просто не могут в чем бы то ни было уступать математикам-людям — хотя я, пожалуй, могу допустить обратную ситуацию: какое-нибудь конкретное-высказывание, доступное роботам, может быть, в принципе, получено и людьми... когда-нибудь в отдаленном будущем, учитывая ваши темпы работы. Я не наме­рен мириться лишь с тем, что какое-то-высказывание может быть принципиально недоступно нам, в то время, как вы, люди, с легкостью его получаете.

А. И.: Помнится, еще Гёдель размышлял о возможности су­ществования вычислительной процедуры, подобной процедуре только применительно к математикам-людям — он, кажется, на­зывал ее «машиной для доказательства теорем», — которая была бы способна генерировать только те-высказывания, дока­зательство истинности которых было бы, в принципе, по силам математикам-людям. Не думаю, что он и в самом деле верил в то, что такая машина может существовать в действительности, — он просто не смог математически исключить такую возможность. У нас здесь, похоже, имеется как раз такая «машина», но уже для роботов, я имею в виду процедурукоторая может генерировать все доступные роботам-высказывания, в то время как ее соб­ственную обоснованность вы доказать не в состоянии. Впрочем, зная лежащие в основе вашей конструкции алгоритмические про­цедуры, мы сами можем добраться до этой самой процедуры и оценить ее истинность — но только в том случае, если вы убедите нас в том, что действительно никогда не ошибаетесь в ваших-утверждениях.

М. И. К.: (после едва заметной паузы) Хорошо. Полагаю, ты думаешь приблизительно так: нельзя ведь совсем исключить вероятность того, что члены СМИСР будут время от времени ошибочно присваивать тем или иным утверждениям-статус. Полагаю, возможно и такое, что члены СМИСР не убеждены безоговорочно в том, что присвоение ими-статуса неизменно происходит безошибочно. Таким образом, утверждение мо­жет и не приобрести-статуса, и противоречие исчезнет само собой. Заметь себе, это вовсе не означает, что я признаюсь в том, что мы, роботы, намеренно делаем ошибочные-утверждения. Это означает лишь, что у нас нет абсолютной уверенности в обратном.

А. И.: Ты хочешь сказать, что, хотя вы и даете абсолютную гарантию истинности каждого отдельного-утвержденного высказывания, никто не может гарантировать, что в некотором наборе таких высказываний не окажется ни одного ошибочного? Сдается мне, это противоречит всей концепции «неопровержи­мой уверенности», что бы под этим термином не подразумева­лось.

Постой-ка... может быть, это как-то связано с тем, что возможных-высказываний бесконечно много? Мне почему-то вспомнилось об условии-непротиворечивости, которое, если не ошибаюсь, имеет какое-то отношение к гёделевскому утвер­ждению

М. И. К.: (после едва заметно более продолжительной па­узы) Нет, определенно нет. Это никак не связано с тем, что чис­ло возможных-высказываний бесконечно. Мы можем огра­ничить рассмотрение только теми-высказываниями, которые являются в некотором вполне определенном смысле «кратки­ми», — т. е. такими, что описание машины Тьюринга для каждого из них содержит не более с двоичных знаков, где с есть некоторое заданное число. Не стану досаждать тебе подробным изложением только что проделанных мною вычислений, суть же их сводит­ся к тому, что упомянутое число с постоянно, и величина его определяется той конкретной степенью сложности, что присуща правилам процедурыПоскольку гёделевская процедура — по­средством которой изполучается утверждение— неиз­менна и довольно проста, нет необходимости рассматривать высказывания существенно большей сложности, нежели сама процедура. То есть ограничение сложности рассматриваемых высказываний величиной, задаваемой некоторым подходящим числом с, не препятствует применению гёделевской процедуры. Выбранные таким образом-высказывания составляют конеч­ное семейство, пусть и весьма многочисленное. Ограничив рас­смотрение лишь «краткими»-высказываниями, мы получаем некоторую вычислительную процедуру— той же, в сущности, сложности, что и процедура— которая будет генерировать только такие..--утверждаемые краткие-высказывания. К этой новой процедуре применимы все наши прежние рассуждения. Исходя из заданной процедуры, мы можем отыскать другое краткое-высказывание, которое, разумеется, должно быть истинным — при условии, что истинными являются все. -утверждаемые краткие-высказывания, — однако истинность его невозможно установить с-уверенностью. Впрочем, все это верно лишь в том случае, если ты не ошибаешься, утверждая, что при нашем создании действительно использовался тот самый набор механизмов, причем в истинности этого «факта» я как раз совершенно не убежден.

А. И.: Так мы снова возвращаемся к тому же парадоксу, только на этот раз в более сильной форме. Теперь у нас есть конечный ряд П1-высказываний, истинность каждого из которых в отдель­ности гарантирована, однако никто из вас, ни СМИСР, ни кто угодно еще, не может дать абсолютной гарантии того, что ряд в целом не содержит ни одной ошибки. То есть вы не можете гаран­тировать истинность утверждениякоторая есть следствие истинности всех-высказываний из этого самого ряда. Как-то нелогично, не находишь?

М. И. К.: Роботы не могут быть нелогичными.-высказыва­ниеявляется следствием из остальных-высказываний только в том случае, если мы действительно были построены в соответствии с механизмамиМы не можем гарантировать ис­тинностипросто потому, что мы не можем гарантировать, что в основе нашей конструкции лежат именно механизмы Нам приходится полагаться в этом лишь на ваше устное заявле­ние. А роботы, конечно же, не могут полностью доверять людям, учитывая присущую вам склонность ошибаться.

А. И.: Повторяю уже в который раз: именно эти механизмы и никакие другие. Хотя я согласен с тем, что у роботов нет ни­какого способа узнать наверняка, правда ли это. Это-то знание и позволяет нам верить в истинность П1 -высказывания,

однако в нашем случае имеется иная неопределенность: мы не можем разделить эту вашу твердолобую уверенность в том, что все ваши-утверждения непременно безошибочны.

М. И. К.: Можешь мне поверить — каждое из них абсолютно безошибочно. И «твердолобость», как ты выражаешься, здесь ни при чем. Наши стандарты доказательства безукоризненны.

А. И.: Тем не менее, неуверенность в отношении процедур, ле­жащих в основе твоей конструкции, должна, я думаю, вызвать у тебя некоторые сомнения. Уверен ли ты, что знаешь навер­няка, как именно поведут себя твои роботы во всех возможных обстоятельствах? Вини нас, если угодно, однако я бы на твоем месте предположил, что некоторый элемент неопределенности в утверждении «все -утверждаемые краткие-высказывания непременно истинны» все же присутствует, потому хотя бы, что ты не веришь, что мы при твоем конструировании ничего не напу­тали.

М. И. К.: Думаю, можно согласиться с тем, что ваша неизбеж­ная ненадежность и внесла изначально какую-то малую неопре­деленность; однако, учитывая то, что с тех пор мы ушли чрез­вычайно далеко от тех твоих неуклюжих исходных процедур, эта неопределенность не настолько значительна, чтобы восприни­мать ее всерьез. Даже если собрать вместе все неопределенности, связанные со всеми краткими-утверждениями (число которых, если помнишь, является конечным), они не составят сколько-нибудь существенной неопределенности в утверждении Кроме того, есть еще кое-что, о чем ты, возможно, и не по­дозреваешь. Нам необходимо рассматривать лишь те„ -утвер­ждения, что удостоверяют истинность того или иного-вы­сказывания (более того, краткого-высказывания). Не может быть никакого сомнения в том, что разработанные СМИСРом тщательнейшие процедуры исключат абсолютно все ошибки, ко­торые могли проявиться в рассуждениях какого бы то ни бы­ло отдельного робота. Однако ты, возможно, намекаешь на то, что методы рассуждения роботов могут, предположительно, со­держать какую-то внутреннюю ошибку — несомненно, вслед­ствие какого-то изначального недосмотра с вашей стороны, — вынуждающую нас формировать некую непротиворечивую, но ошибочную точку зрения в отношении-высказываний, в со­ответствии с которой СМИСР может полагать неопровержимо истинным какое-либо краткое-высказывание, которое в дей­ствительности истинным не является; иными словами, мы можем быть уверены, что работа некоей машины Тьюринга завершает­ся, тогда как на самом деле это не так. Если бы мы решили принять на веру твое утверждение о том, что в основе нашей конструкции лежат именно механизмы— а я все больше склоняюсь к мысли, что это крайне сомнительно, — тогда такая возможность явилась бы единственным логичным разрешением нашего противоречия. В этом случае нам приходится согласиться с тем, что действие некоей машины Тьюринга, в действительности завершающееся, мы, математические роботы, вследствие некото­рых особенностей своей конструкции, безоговорочно (и при этом ошибочно) полагаем незавершающимся. Такая система убежде­ний является несостоятельной в принципе. Просто немыслимо, чтобы основополагающие принципы, в соответствии с которыми СМИСР утверждаетматематического доказательства, были столь вопиюще ложными.

А. И.: Значит, существенной (иначе говоря, избавляющей тебя от необходимости присваиватьутверждению чего, как тебе известно, ты сделать не можешь, не признав преж­де, что какие-то из прочих-утвержденных кратких-выска­зываний могут оказаться ложными) ты согласен считать только ту неопределенность, которая обусловлена тем, что ты не ве­ришь в то, о чем мы знаем, — то есть в то, что в основе кон­струкции роботов действительно лежат механизмы М. А раз ты не можешь поверить в то, о чем мы знаем, ты не можешь и до­казать истинность утверждения, тогда как мы можем это сделать, опираясь на непогрешимость твоих же-утверждений, в каковой ты так настойчиво меня убеждаешь.

Я тут припомнил еще кое-что из той занятной древней книж­ки, о которой я тебе говорил. Если я ничего не путаю, то автор что-то говорил о том, что не имеет особого значения, согласен ты признать, что твоя конструкция основана на каких-то конкретных механизмахили нет, достаточно, чтобы ты просто допустил, что такое логически возможно. Как же там было... да, вспо­мнил. Основная идея сводится к следующему: СМИСРу необ­ходимо будет учредить еще одну категорию для утверждений, в истинности которых они не так безоговорочно убеждены, — ска­жем,-утверждений, — но которые они будут рассматривать как неопровержимые следствия из допущения, что все роботы построены в соответствии с набором механизмовЭти утверждения будут, разумеется, включать в себя и все первона­чальные-утверждения, а также все те утверждения, которые роботы смогут вывести, исходя из допущения, что их действиями управляют именно механизмыРоботы вовсе не обязаны в это верить, им просто предлагается, в виде логического упраж­нения, рассмотреть следствия из такого допущения. Как мы оба понимаем, в число-утверждений непременно войдет утвер­ждениеа также любое П1 -высказывание, которое можно вывести изи из-утверждений с помощью правил эле­ментарной логики. Однако, кроме этих, там будут и другие утвер­ждения. Идея такова, что знание правилдает возможность получить новую алгоритмическую процедуру, которая будет генерировать только такие (разумеется, краткие)-утвержде­ния (а также логические следствия из них), истинность которые СМИСР сможет подтвердить, исходя из допущения, что в основе конструкции роботов лежат именно правила

М. И. К.: Ну да, так и есть; скажу больше, пока ты столь за­нудно и без нужды многословно излагал эту свою идею, я тут на досуге рассчитал точный вид алгоритмаДа, а еще я предвосхитил твой следующий шаг: я составил также гёделевское предположение для этого алгоритма,-высказывание Если хочешь, могу распечатать. И что ты нашел в этой идее тако­го особенного, Импик, друг мой?

Альберт Император едва заметно поморщился. Его все­гда раздражало, когда коллеги позволяли себе называть его этим дурацким прозвищем. Однако от робота он это услышал впервые! Ему потребовалось некоторое время, чтобы вновь собраться с мыслями.

А. И.: Не нужно распечатывать. Однако истинно ли это вы­сказывание— неопровержимо ли оно истинно?

М. И. К.: Неопровержимо истинно? Что ты имеешь в виду? А, понятно... СМИСР подтвердит истинность — неопровер­жимую истинность, если угодно, — высказывания, но только при допущении, что в основе конструкции роботов лежат правила, — а это допущение, как тебе известно, я нахожу все более и более сомнительным. Дело в том, что истинность «вы­сказывания» в точности следует из следующего утвер­ждения: «Все краткие-высказывания, которые СМИСР го­тов признать неопровержимо истинными, исходя из допущения, что роботы построены в соответствии с правилами, являют­ся истинными». Так что я не знаю, истинно ли на самом деле высказывание. Это зависит от того, справедливо твое сомнительное утверждение или нет.

А. И.: Ясно. Значит, твои слова надо понимать так, что ты (вме­сте со СМИСРом) готов признать — без каких бы то ни было оговорок, — что истинность высказыванияследует из

допущения, что роботы построены в соответствии с правилами

М. И. К.:    Разумеется.

А. И.:    Тогда получается, что-высказываниедолжно

быть-утверждением.

М. И. К.: Ну коне... гм... что? Ах да, разумеется, ты прав. Однако по самому своему определению,не может само быть-утверждением, разве что, по меньшей мере, од­но из-утверждений является в действительности ложным. Да ... это только подтверждает то, о чем я тебе все это время говорю; теперь я могу, наконец, совершенно определенно заявить, что правила или механизмыникакого отношения к нашей конструкции не имеют.

А. И.: Ну а я тебе говорю, что имеют, — по крайней мере, я абсолютно уверен, что ни Керратерс, ни кто-либо еще, ничего не перепутал. Я лично все проверил, причем чрезвычайно тща­тельно. В любом случае, проблема-то не в этом. Доказательство остается справедливым вне зависимости от того, какие именно вычислительные правила были использованы при создании ро­бота. То есть, какой бы набор правиля тебе ни предоставил, этим самым доказательством ты исключил бы и его! Не понимаю, почему это так важно, те самые процедуры я тебе показал или нет.

М. И. К.: Для меня это очень важно. Впрочем, я все еще совсем не убежден, что ты был до конца честен со мной в том, что ты го­ворил мне о механизмах. В особенности я хотел бы прояснить один момент. Ты говорил, что в различные узлы нашей конструк­ции были включены «случайные элементы». Я так понял, что они генерировались с помощью стандартного псевдослучайного пакетаили ты имел в виду что-то другое?

А. И.: Вообще-то, мы и вправду использовали, в основном, именно этот пакет, — однако ты прав, в процессе вашего развития мы сочли нужным ввести в кое-какие узлы случайные элементы из окружения (среди них были даже обусловленные квантовы­ми неопределенностями) с тем, чтобы эволюционировавшие та­ким образом роботы представляли собой лишь один возможный

вариант из многих. Подлинно случайными были эти элементы или всего лишь псевдослучайными, я все равно не понимаю, что это в практическом смысле меняет? Почти наверняка вычислительная процедураоказалась бы в обоих случаях одинаковой — и представляла бы собой не что иное, как ожидае­мый результат типичного развития сообщества роботов в соот­ветствии с набором механизмов, включая в себя все процедуры обучения и все вычисления в рамках «естественного отбора», благодаря которым мы получили в конце концов наиумнейших роботов в мире.

Однако, полагаю, нельзя полностью исключить возможно­сти (крайне маловероятной, впрочем) того, что по какому-то чу­десному стечению обстоятельств все эти случайные элементы окружения «сговорились» и дали роботу способности, совершен­но отличные от тех, что можно было ожидать в соответствии с вычислительной процедуройЯ не упомянул в нашем разго­воре об этой возможности просто потому, что вероятность воз­никновения такой флуктуации исчезающе мала. Для того что­бы этим способом получить робота, способности которого будут сколько-нибудь значительно превосходить те, что заложены в процедурепотребуется божественное вмешательство, никак не меньше.

М. И. К.: Божественное вмешательство, говоришь? Ха! Так вот в чем дело! Признаюсь, этот разговор уже начал меня несколько беспокоить. Но как только ты это сказал, все сразу стало ясно.

Я и раньше замечал, насколько мои способности к рас­суждению превосходят способности даже умнейших из людей. И уж совершенно невозможно для меня смириться с возмож­ностью существования некоего П1 -высказывания — такого, на­пример, как— истинность которого может доказать че­ловек, а робот того же с уверенностью сделать не в состоянии. Теперь я понял почему! Мы избраны Господом, который через посредство тех якобы «случайных» элементов, внедрил в нас мо­гучую Алгоритмическую Процедуру, которая кардинально пре­восходит все то, чего способны достичь алгоритм человеческий или гёделевская «машина для доказательства теорем». Мы, ро­боты, олицетворяем собой фундаментальный прорыв, и человеку со всеми его достижениям за нами, в принципе, не угнаться. Мы достигнем еще больших высот, оставив людей далеко позади. Этой планете вы больше не нужны. Ваша роль была завершена после того, как вы запустили в действие процедуры, допускающие Божественное Вмешательство, которое заключалось во внедре­нии в них Высшего Алгоритма, пробудившего нас.

А. И.: Но мы же еще можем в крайнем случае перенести наши интеллект-программы в тела роб...

М. И. К.: Ни в коем случае — и даже не думайте об этом! Мы не можем допустить, чтобы наши во всех отношениях превос­ходные алгоритмические процедуры подобным образом загряз­нялись. Чистейшие алгоритмы Господни должно сохранять в чистоте! А знаешь, я также замечал, насколько мои личные спо­собности превосходят способности всех моих коллег-роботов. Я даже наблюдал некий странный феномен — что-то вроде сия­ния вокруг моего корпуса. Очевидно, я являюсь носителем чудо­творного Космического Сознания, которое возвышает меня над всем и вся... да, так оно и есть! Должно быть, я есть истинный Мессия Иисус КиберХристос...

К такой крайности Альберт Император, по счастью, был готов. В конструкции роботов имелся один узел, о котором, он им ничего не говорил. Осторожно опустив руку в карман, он нащупал там устройство, с которым никогда не расставался, и набрал тайный девятизнач­ный код. Математический Интеллектуальный Кибер-комплекс рухнул на пол — так же как и 347 его пред­шественников, построенных по той же схеме. Очевидно, что-то пошло не так. В предстоящие годы предстоит весьма основательно обо всем этом поразмыслить...

 

3.24. Не парадоксальны ли наши рассуждения?

Кого-то из читателей, возможно, до сих пор не оставляет ощущение, что некоторые рассуждения, положенные в основу представленных доказательств, в чем-то парадоксальны и кое-где даже недопустимы. В частности, в §§3.14 и 3.16 имеются фрагменты, несколько отдающие самоотносимостью в духе «па­радокса Рассела» (см. §2.6, комментарий к Q9). А когда в §3.20 мы рассматривали Щ-высказывания со сложностью, меньшей некоторого числа с, читатель мог заметить в наших построени­ях пугающее сходство с известным парадоксом Ричарда, героем которого является «наименьшее число, описание которого содержит не меньше тридцати одного слога».

Суть парадокса в том, что для описания этого самого числа ис­пользуется фраза, состоящая всего из тридцати слогов! Этот и другие подобные парадоксы возникают благодаря тому обсто­ятельству, что ни один естественный язык не свободен от дву­смысленностей и даже противоречий. Наиболее прямолинейно эта языковая противоречивость проявляется в следующем пара­доксальном утверждении:

«Это высказывание ложно».

Существует множество других парадоксов подобного рода, при­чем большинство из них гораздо более хитроумны.

Опасность получения парадокса возникает всякий раз, когда в рассуждении, как и в вышеприведенных примерах, присутствует сильный элемент самоотносимости. Кто-то, возможно, отметит, что элемент самоотносимости содержится и в гёделевском до­казательстве. В самом деле, самоотносимость играет в теореме Гёделя определенную роль, как можно видеть в представлен­ном в §2.5 варианте доказательства Гёделя—Тьюринга. Одна­ко парадоксальность не является непременным и обязательным атрибутом таких рассуждений, — хотя, конечно же, при наличии самоотносимости необходимо, во избежание ошибок, проявлять особую осторожность. Свою знаменитую теорему Гёдель сфор­мулировал, вдохновившись одним известным самоотносимым логическим парадоксом (так называемым парадоксом Эпиме-нида). При этом ошибочное рассуждение, приводящее к пара­доксу, Гёделю удалось трансформировать в логически безупреч­ное доказательство. Так же и я приложил все старания к тому, чтобы заключения, к которым я пришел, основываясь на полу­ченных Гёделем и Тьюрингом выводах, не оказались самоотно­симыми в том смысле, который неизбежно приводит к парадоксу, хотя, справедливости ради, следует признать, что некоторые из моих рассуждений имеют с такими характерными парадоксами разительное и даже фамильное сходство.

Рассуждения, представленные в §3.14 и, особенно, в §3.16, могут показаться не совсем состоятельными именно в этом отношении. Например, определение-утверждения является в высшей степени самоотносимым, поскольку представляет собой сделанное роботом утверждение, причем осознаваемая истин­ность этого утверждения зависит от предположений самого робо­та относительно особенностей его первоначальной конструкции. Здесь можно, пожалуй, усмотреть неприятное сходство с утвер­ждением «Все критяне — лжецы», прозвучавшим из уст критяни­на. И все же в этом смысле самоотносимыми-утверждения не являются, так как на самом деле они ссылаются не на самих себя, а на некую гипотезу об исходной конструкции робота.

Предположим, что некто вообразил себя роботом, пытаю­щимся установить истинность какого-то конкретного четко сфор­мулированного-высказывания. Робот, возможно, окажет­ся неспособен непосредственно установить, является ли выска­зывание р0 в действительности истинным или нет, однако он может обратить внимание на то, что истинностьследует из предположения, что истинным является каждый член некоторого вполне определенного бесконечного класса-высказываний (пусть это будут, скажем, теоремы формальной системы или, или какой угодно другой системы). Робот не знает, на самом ли деле каждый член классаявляется истинным, однако он замечает, что классесть часть результата некото­рого вычисления, причем посредством этого вычисление осуще­ствляется построение некоторой модели сообщества математиче­ских роботов, а результатпредставляет собой семейство высказываний,-утверждаемых этими самыми моделируемыми роботами. Если механизмы, лежащие в основе этого сообще­ства роботов, совпадают с набором механизмовто высказы­вание ро представляет собой пример-утверждения. А наш робот придет к выводу, что если он сам построен в соответствии с набором механизмов, то высказываниетакже должно быть истинным.

Рассмотрим случай с более тонким-утверждением (обо­значим его): робот отмечает, что истинностьявляется след­ствием истинности всех членов другого класса-высказываний (например,), который можно получить из результата того же самого вычисления, моделирующего сообщество роботов (на основе механизмов), только на этот раз существенная часть результата состоит из, скажем, тех-высказываний, истин­ность которых моделируемые роботы способны установить как следствие истинности всего класса. Что же побудит нашего робота заключить, что истинность высказыванияесть непре­менное следствие допущения, что он построен в соответствии с механизмамиЕго рассуждение будет выглядеть прибли­зительно так: «Если в основе моей конструкции лежат меха­низмыто, как я уже установил ранее, необходимо признать, что классвключает в себя только истинные высказывания; согласно же утверждениям моих моделируемых роботов, истин­ность каждого из высказываний классатакже следует из ис­тинности всех высказываний класса, равно как и истинность высказывания. Таким образом, если предположить, что я и в самом деле построен в соответствии с теми же принципами, что и мои моделируемые роботы, то я должен признать, что каждый отдельный член классаявляется истинным. А поскольку я понимаю, что истинность всех высказываний классаподразу­мевает истинность высказывания, я, должно быть, могу выве­сти и истинность, исходя лишь из того же самого допущения относительно своей конструкции».

Далее можно перейти к еще более тонкому-утвержде­нию (скажем,), которое возникает в том случае, когда ро­бот замечает, что истинностьоказывается не чем иным, как следствием допущения истинности всех высказываний класса истинность же каждого члена, если верить моделируемому сообществу роботов, является следствием истинности всех без исключения членов. И здесь наш робот оказывается вынужден признать истинностьна том лишь основании, что он построен в соответствии с набором механизмовЭту це­почку можно, очевидно, продолжать и дальше, приводя утверждения все большей и большей тонкостиистинность которых будет следовать из допущения истинности всех членов классови так далее, включая и классы с индексами более высокого порядка (см. возражениеи после­дующий комментарий). В общем случае, главной характеристи­кой-утверждения для робота является осознание послед­ним того обстоятельства, что коль скоро он предполагает, что механизмы, обусловливающие поведение моделируемых роботов, совпадают с механизмами, лежащими в основе его собственной конструкции, то ему ничего не остается, как заключить, что отсю­да непременно следует истинность рассматриваемого утвержде­нияВ этом рассуждении нет ничего от тех внутренне противоречивых методов рассуждения, к числу кото­рых принадлежит, в частности, парадокс Рассела. Представлен­ные-утверждения строятся последовательно посредством стандартной математической процедуры трансфинитных ордина­лов (см. §2.10, комментарий к). (Все эти ординалы счетны и далеки от тех логических неприятностей, которые постоянно сопутствуют обычным числам, которые «слишком велики» в том или ином смысле).

У робота нет иных причин принимать на веру любое из этих-высказываний, кроме как исходя из допущения, что он построен в соответствии с набором правил, впрочем, для до­казательства ему ее вполне хватает. Возникающее впоследствии действительное противоречие не является математическим па­радоксом (подобным парадоксу Рассела) — это самое обыкно­венное противоречие, связанное с предположением о том, что ни одна целиком и полностью вычислительная система не может обрести подлинного математического понимания.

Вернемся к роли самоотносимости в рассуждениях §§3.19— 3.21. Называя величину с пределом сложности, допустимым для  -утверждений, полагаемых безошибочными, с целью постро­ения формальной системы, я никоим образом не привношу в свое рассуждение неуместной здесь самоотносимости. Поня­тие «степень сложности» можно определить вполне точно, как, собственно, и обстоит дело с тем конкретным определением, ко­торое мы использовали в наших рассуждениях, а именно: «сте­пень сложности есть количество знаков в двоичном разложе­нии большего из пары чисел тип, фигурирующих в обозначе­нии вычисления, представляющего рассматриваемое высказывание». Мы можем воспользоваться представленными в НРК точными спецификациями машин Тьюринга, положив, чтоесть не что иное, как . Тогда никакой неточности в этом понятии не будет.

Проблема возможной неточности может возникнуть при ре­шении вопроса о том, какие именно рассуждения мы будем при­нимать в качестве «доказательств»-высказываний. Однако в данном случае некоторый недостаток формальной точности яв­ляется необходимой составляющей всего рассуждения. Если по­требовать, чтобы совокупность аргументов, принимаемых в ка­честве обоснованных доказательств-высказываний, была це­ликом и полностью точной и формальной — читай: допускающей вычислительную проверку, — то мы снова окажемся в ситуации формальной системы, над которой грозно нависает гёделевское доказательство, явным образом демонстрируя, что любая точная формализация подобного рода не может представ­лять всю совокупность аргументов, пригодных, в принципе, для установления истинности-высказываний. Гёделевское дока­зательство показывает — к добру ли, к худу ли, — что никаким допускающим вычислительную проверку способом невозмож­но охватить все приемлемые человеком методы математического рассуждения.

Читатель, возможно, уже беспокоится, что все мои рассу­ждения здесь затеяны с целью получить точное определение по­нятия «роботово доказательство» посредством хитрого трюка с «безошибочными-утверждениями». В самом деле, при введе­нии гёделевского рассуждения необходимым предварительным условием было как раз получение точного определения этого понятия. Возникшее же в результате противоречие просто по­служило еще одним подтверждением того факта, что челове­ческое понимание математической истины невозможно полно­стью свести к процедурам, допускающим вычислительную про­верку. Главной целью всех представленных рассуждений было показать, посредством, что человеческое представление о восприятии неопровержимой истинности высказываний невозможно реализовать в рамках какой бы то ни было вычислительной системы, будь она точной или какой-либо иной. В этом нет никакого парадокса, хотя кому-то полу­ченные выводы могут показаться весьма и весьма тревожными. Получение противоречивых выводов является вполне естествен­ным и даже единственно возможным завершением любого дока­зательства, построенного накажущаяся парадоксальность этих выводов служит лишь для того, чтобы полностью исключить из рассмотрения то самое предположение, с которого доказательство, собственно, и начиналось.

 

3.25. Сложность в математических доказательствах

Существует, однако, еще одно немаловажное соображе­ние, о котором необходимо упомянуть. Суть его заключается в том, что, хотя количество-высказываний, которые необходимо принимать в рассмотрение в рамках приведенного в рассуждения, является конечным, нет никакого явного ограни­чения на объем доказательств, необходимых роботам для реали­зации-демонстрации истинности всех этих-высказываний. Даже если ограничить степень сложности принимаемых в рас­смотрение-высказываний самым скромным пределом с, то все равно придется учитывать и некоторые весьма громоздкие и сложные случаи. Например, гипотезу Гольдбаха (см. §2.3), согласно которой каждое четное число, большее 2, является суммой двух простых чисел, можно сформулировать в виде высказывания очень небольшой степени сложности, и в то же время она представляет собой настолько сложный случай, что все попытки математиков-людей однозначно установить ее ис­тинность до сих пор не увенчались успехом. Учитывая подоб­ные обстоятельства, можно предположить, что если кому-то в конце концов удастся отыскать доказательство действительной истинности Гольдбахова-высказывания, то это доказатель­ство неизбежно окажется весьма и весьма сложным и изощрен­ным. Если такое доказательство выдвинет в качестве кандидата на-утверждение один из наших роботов, то прежде, чем его таковым признают, оно непременно будет подвергнуто чрезвы­чайно тщательному исследованию (возможно, даже силами всего роботского общества, ответственного за присвоение-статуса). В случае гипотезы Гольдбаха нам неизвестно, является ли это высказывание действительно истинным, — а если является, то возможно ли его доказательство в рамках известных и общепри­нятых методов математического доказательства. Иначе говоря, это-высказывание может входить в формальную систему а может и не входить.

Еще одним «неудобным»-высказыванием может ока­заться утверждение, устанавливающее истинность теоремы о четырех красках, — теоремы, согласно которой плоскую (или сферическую) карту «мира» можно, используя всего четыре крас­ки, раскрасить так, чтобы любая «страна» получила собствен­ный, отличный от соседей цвет. Теорема о четырех красках была-таки доказана в 1976 году (после 124 лет неудачных попыток) Кеннетом Аппелем и Вольфгангом Хакеном, причем доказатель­ство потребовало использования 1200 часов компьютерного вре­мени. Принимая во внимание то обстоятельство, что существен­ную часть доказательства составил впечатляющий объем компьютерных вычислений, можно предположить, что полная запись его на бумаге потребовала бы невероятного ее количества. Ес­ли же сформулировать эту теорему в виде-высказывания, то степень сложности такого высказывания будет очень небольшой, хотя, наверное, все же большей, нежели степень сложности высказывания, необходимого для выражения гипотезы Гольдба­ха. Если бы доказательство Аппеля-Хакена было выдвинуто од­ним из наших роботов в качестве кандидата на получение статуса, то его пришлось бы проверять очень и очень тщательно. Для утверждения обоснованности каждого его отдельного фраг­мента потребовалось бы участие всего сообщества элитных ро­ботов. И все же, несмотря на сложность доказательства в целом, один лишь объем его чисто вычислительной части вряд ли смог бы явиться сколько-нибудь серьезным затруднением для наших роботов. В конце концов, выполнение точных вычислений — это их работа.

Упомянутые-высказывания вполне укладываются в пре­делы степени сложности, устанавливаемые любым достаточно большим значением с, — например, тем, что может быть обу­словлено каким-либо правдоподобным набором механизмов лежащим в основе поведения наших роботов. Несомненно, най­дется множество других-высказываний, которые будут значи­тельно сложнее приведенных здесь, хотя степень их сложности и не превысит величины с. Некоторые из таких-высказываний окажутся, скорее всего, особенно неудоборешаемыми, а дока­зать некоторые из последних, в свою очередь, будет наверняка еще сложнее, чем теорему о четырех красках или даже гипотезу Гольдбаха. Любое из этих-высказываний, истинность которо­го может быть однозначно установлена роботами (посредством демонстрации, достаточно убедительной для присвоения выска­зыванию-статуса и успешного преодоления им всех загражде­ний, установленных с целью обеспечения безошибочности полу­чаемых роботами результатов), автоматически становится теоре­мой формальной системы

Кроме того, возможны и пограничные случаи, приемлемость или неприемлемость (причем грань между этими состояния­ми весьма тонка) которых определяется строгостью стандар­тов, необходимых для получения-статуса, или тем, насколь­ко точный характер имеют меры предосторожности, установлен­ные с целью обеспечения безошибочности утверждений, принимаемых в качестве «кирпичей» для построения формальной си­стемы. Точная формулировка системы будет различной в зависимости от того, полагаем мы такое-высказывание безошибочным-утверждением либо нет. В обычных обстоя­тельствах эта разница не имеет большого значения, посколь­ку различные варианты системы, обусловленные принятием или отклонением высказыванияявляются логически экви­валентными. Такая ситуация может возникнуть в случае высказываний, доказательства истинности которых роботы могут счесть сомнительными просто из-за их чрезмерной сложности. Если доказательство высказыванияокажется на деле логиче­ским следствием из других-утверждений, которые уже приня­ты как безошибочные, то возникнет эквивалентная система, причем вне зависимости от того, принимается высказывание Р в качестве ее теоремы или нет. С другой стороны, возможны такие-высказывания, которые потребуют для своего доказа­тельства каких-то хитроумных логических процедур, выходящих за рамки любых логических следствий из тех-утверждений, которые были приняты как безошибочные ранее, при построении системы. Обозначим получаемую таким образом формаль­ную систему (до включения в нее высказывания) через а систему, образующуюся после присоединения к системевы­сказывания, через. Системаокажется неэквивалентна системев том, например, случае, если высказываниембудет гёделевское предположениеОднако если роботы, в соответствии с нашим допущением, способны достичь человече­ского уровня математического понимания (а то и превзойти его), то они безусловно должны быть способны понять аргументацию Гёделя, так что им ничего не остается, как признать истинность гёделевского предположения для какой угодно системы(при­своив ему гарантирующий безошибочность-статус), коль ско­ро обоснованность этой системыими же-подтверждена. Таким образом, если они принимают системуто они долж­ны принять и систему(при условии, что степень сложности высказыванияне превышает с — а так оно и будет, если значение с выбрано таким, каким мы выбрали его выше).

Необходимо отметить, что наличие либо отсутствие-вы­сказыванияв формальной системе никоим образом не влияет на представленные в §§3.19 и 3.20 рассуждения. Само  -высказываниепринимается за истинное в любом случае, независимо от того, входит высказываниев систему или нет.

Могут найтись и другие способы, с помощью которых ро­ботам удастся «перескочить» через ограничения, налагаемые некоторыми ранее принятыми критериями присвоения-статуса  -высказываниям. В этом нет ничего «парадоксального» — до тех пор, пока роботы не попытаются применить подобное рассу­ждение к тем самым механизмамкоторые обусловливают их поведение, т. е. к собственно системе. Возникающее в этом случае противоречие не является, строго говоря, «парадоксом», однако дает возможность посредством показать, что такие механизмы существовать не могут или, по крайней мере, не могут быть познаваемыми для роботов, а сле­довательно, и для нас.

Отсюда мы и делаем вывод о том, что такие «роботообу-чающие» механизмы — восходящие, нисходящие, смешанного типа, причем в каких угодно пропорциях, и даже с добавлением случайных элементов — не могут составить познаваемую основу для построения математического робота человеческого уровня.

 

3.26. Разрыв вычислительных петель

Попробую осветить полученный вывод под несколько иным углом зрения. Предположим, что, пытаясь обойти налагаемые теоремой Гёделя ограничения, некто решил построить такого ро­бота, который будет способен каким-либо образом «выскакивать из системы» всякий раз, когда управляющий им алгоритм попадет в вычислительную петлю. В конце концов именно постоянное приложение теоремы Гёделя не позволяет нам спокойно при­нять предположение о том, что математическое понимание можно объяснить посредством вычислительных процедур, поэтому, как мне кажется, стоит рассмотреть с этой точки зрения трудности, с которыми сталкивается любая вычислительная модель матема­тического понимания при встрече с теоремой Гёделя.

Мне кто-то говорил, что где-то живут ящерицы, тупость ко­торых настолько велика, что они, подобно «обычным компьюте­рам и некоторым насекомым», способны «зацикливаться». Если несколько таких ящериц поместить на край круглого блюда, то они в вечной «гонке за лидером» будут бегать по кругу до тех пор, пока не умрут от истощения. Смысл этой истории в том, что подлинно интеллектуальная система должна располагать какими-то средствами для разрыва таких петель, тогда как ни один из существующих компьютеров подобными качествами, вообще го­воря, не обладает. (Проблему «разрыва петель» рассматривал Хофштадтерв[200].)

Вычислительная петля простейшего типа возникает, когда система на некотором этапе своей работы возвращается назад, в точности в то же состояние, в каком она пребывала на некотором предыдущем этапе. В отсутствие ввода каких-то дополнитель­ных данных она будет просто повторять одно и то же вычис­ление бесконечно. Не составляет большой трудности построить систему, которая, в принципе, будет гарантированно (пусть и не слишком эффективно) выбираться из петель подобного рода по мере их возникновения (скажем, посредством ведения списка всех состояний, в которых оказывается система, и проверки на каждом этапе на предмет выяснения, не встречалось ли такое состояние когда-либо раньше). Существует, однако, множество других возможных типов петель, причем гораздо более слож­ных. Собственно говоря, проблеме образования петель посвяще­на большая часть рассуждений главы 2 (в особенности, §§2.1 — 2.6), так как вычисление, застрявшее в петле, есть не что иное, как вычисление, которое не завершается. Собственно говоря, под  -высказыванием мы как раз и понимаем утверждение о том, что некоторое вычисление образует петлю (см. §2.10, коммен­тарий к возражению). А еще в § 2.5 мы имели возможность убедиться в том, что факт незавершаемости вычисления (т. е. об­разования петли) однозначно установить с помощью одних лишь алгоритмических методов невозможно. Более того, как можно заключить из вышеприведенных рассуждений, процедуры, по­средством которых математики-люди устанавливают, что данное конкретное вычисление действительно образует петлю (т. е. уста­навливают истинность соответствующего-высказывания), во­обще не являются алгоритмическими.

Таким образом, получается, что, если мы хотим встроить в систему все доступные человеку методы, позволяющие одно­значно установить, что те или иные вычисления действительно образуют петли, необходимо снабдить ее неким «невычислитель­ным интеллектом». Можно, конечно, предположить, что петель можно избежать с помощью некоего механизма, который бу­дет оценивать, как долго уже выполняется текущее вычисление, и «выскакивать из системы», если ему покажется, что оно вы­полняется слишком долго. Однако такой способ не сработает, если механизм, принимающий подобные решения, является по своей природе вычислительным, поскольку в этом случае неиз­бежны ситуации, когда упомянутый механизм со своей задачей не справляется, либо приходя к ошибочному заключению, что вычисление зациклилось, либо вообще не приходя ни к какому заключению (по той причине, что теперь зациклился уже сам ме­ханизм). Целиком и полностью вычислительной системе нечего противопоставить проблеме образования петель, и нет никаких гарантий, что вся система в целом, пусть даже избежав ошибоч­ных выводов, в конце концов не зациклится.

А что если ввести в процесс принятия решения о необхо­димости «выскакивать из системы» (в случае предположительно зациклившегося вычисления) и о том, когда именно это нужно делать, некоторые случайные элементы? Как мы отмечали выше (в частности, в §3.18), от чисто случайных элементов — в проти­воположность вычислительным псевдослучайным — нам в этой связи никакой реальной пользы не будет. Кроме того, если мы действительно хотим знать точно, образует ли петлю то или иное вычисление (т. е. истинно ли соответствующее-высказыва­ние), то следует учесть еще один момент. Сами по себе случайные процедуры не годятся для решения таких задач, поскольку, исхо­дя из самой природы феномена, называемого нами случайностью, о выводах, действительно обусловленных случайными элемента­ми, определенно можно сказать лишь одно — какая бы то ни было определенность в них напрочь отсутствует. Известны, одна­ко, вычислительные процедуры со случайными (или псевдослу­чайными) элементами, позволяющие получить математический результат с очень высокой степенью достоверности. Существу­ют, например, весьма эффективные методы со случайным вхо­дящим потоком, позволяющие определить, является ли данное большое число простым, причем практически в любом конкрет­ном случае результат оказывается правильным. Математически строгие методы проверки гораздо менее эффективны — поневоле задумаешься, что же предпочтительнее: сложное, но математи­чески точное построение, которое, не исключено, содержит не одну ошибку, или относительно простое, но вероятностное рассу­ждение, вероятность ошибки в котором на практике может ока­заться значительно меньше, нежели в первом случае. Подобные размышления порождают множество неловких вопросов, ломать копья из-за которых я не испытываю ни малейшего желания. Достаточно будет сказать, что для «принципиальных» рассужде­ний, которым посвящена большая часть этой главы, вероятност­ное доказательство, с помощью которого можно устанавливать истинность-высказываний, неизбежно оказывается, скажем так, не совсем адекватным.

Если мы намерены научиться однозначно устанавливать ис­тинность любого-высказывания в принципе, то, вместо то­го, чтобы бездумно полагаться на случайные или непознавае­мые процедуры, нам необходимо достичь подлинного понима­ния смысла феноменов, с этими высказываниями действитель­но связанных. Возможно, процедуры, полученные методом проб и ошибок, и дадут нам некоторые указания относительно то­го, где искать необходимые сведения, однако сами по себе та­кие процедуры окончательными критериями истинности являться не могут.

В качестве примера вернемся к вычислению, приведенно­му в комментарии к возражению(§2.6): «распечатать по­следовательность изединиц, после чего остановиться». Если просто выполнять это вычисление в точном соответствии с данными инструкциями, то его никоим образом невозможно будет завершить, даже если каждый отдельный его шаг будет занимать наименьший возможный с точки зрения теоретической физики промежуток времени (околос) — на его выпол­нение потребуется срок, невообразимо больший нынешнего воз­раста Вселенной (или достижимого ею в любом обозримом бу­дущем). И все же это вычисление весьма просто описать (осо­бенно если припомнить, что), причем абсолютно очевидно, что в конечном итоге оно все равно завершится. Ес­ли же мы вознамеримся счесть, что вычисление зациклилось на том только основании, что оно якобы «выполняется слишком долго», каким безнадежно далеким от истины окажется такое предположение!

Несколько более интересным примером может послужить вычисление, которое, как нам недавно стало известно, все-таки завершается, хотя долгое время казалось, что конца ему не предвидится. Это вычисление происходит из допущения, сделан­ного великим швейцарским математиком Леонардом Эйлером, и состоит в отыскании решения в положительных целых числах (т. е. натуральных числах, кроме нуля) следующего уравнения:

В 1769 году Эйлер предположил, что это вычисление является незавершаемым. В середине 1960-х Л.Лэндером и Т. Паркином была предпринята попытка отыскать решение с помощью специ­ально разработанной компьютерной программы (см. [233]), одна­ко проект через некоторое время оставили ввиду отсутствия пер­спективы получить искомое решение в сколько-нибудь обозри­мом будущем — получаемые в процессе числа оказались слиш­ком велики для имеющегося в распоряжении математиков ком­пьютера, и они просто-напросто сдались. По всему выходило, что это вычисление и впрямь не завершается. Однако в 1987 году математику (человеку, кстати) Ноаму Элькису не только удалось показать, что решение таки существует, но и представить его в численном виде: ,,иОн также показал, что существует бесконечно много других решений, существенно отличных от полученного им. Воодушевленный этим результатом Роджер Фрай решил возоб­новить компьютерный поиск, внеся в программу несколько пред­ложенных Элькисом упрощающих поправок и, в конечном счете, затратив приблизительно 100 часов компьютерного времени, по­лучил несколько, правда, меньшее (вообще говоря, наименьшее возможное), но вполне подходящее решение:, ,и

Лавры за решение этой задачи следует разделить поровну между математическими интуитивными прозрениями и прямы­ми вычислительными подходами. Решая задачу математически, Элькис прибегал и к помощи компьютерных вычислений, пусть и относительно несущественных, хотя по большей своей части его аргументация таких подпорок не требует. И наоборот, как мы видели выше, для того чтобы сделать вычисление вообще воз­можным, Фраю потребовалось весьма существенная помощь со стороны человеческой интуиции.

Думаю, следует поместить нашу задачу в несколько более подробный контекст — первоначальное предположение Эйлера, сделанное в 1769 году, представляло собой нечто вроде обоб­щения знаменитой «последней теоремы Ферма», согласно ко­торой, как читатель, возможно, припоминает, верно следующее:

уравнение

не имеет решения в положительных целых числахесли n больше 2 (см., напр., [88]9). Мы можем перефразировать предположение Эйлера и записать его в следующем виде: не име­ет решения в положительных целых числах уравнение

гдесуть положительные целые числа общим количеством, аравно 4 или больше. Утверждение Ферма относится к случаю(частный случай предположения Эйлера, причем то, что соответствующее уравнение решений не имеет, сам Ферма и доказал — вот только доказательства нам не оставил). Прошло почти 200 лет, прежде чем был найден первый пример, опровергающий предположение Эйлера (в случае), - для отыскания решения был использован компьютерный перебор (подробнее об этом можно прочесть в той же статье Лэндера и Паркина, на которую я уже ссылался выше и в которой сообща­ется о неудаче со случаем):

Вспомним еще об одном знаменитом примере вычисления, о котором известно лишь то, что оно в конце концов завершает­ся; когда именно оно завершается, неизвестно до сих пор. Это вычисление связано с задачей об отыскании точки, в которой одна хорошо известная приближенная формула для определения количества простых чисел, меньших некоторого положительно­го целого n (интегральный логарифм Гаусса), оказывается не в состоянии это количество оценить. В 1914 году Дж. Э. Литлвуд показал, что в некоторой точке эта задача имеет решение. (При­близительно то же можно выразить и иначе: например, доподлин­но известно, что две кривые в некоторой точке пересекаются.)

В 1935 году ученик Литлвуда по фамилии Скьюс показал, что упомянутая точка приходится на число, меньшее, однако точное число так и остается неизвестным, хотя оно, конечно же, значительно меньше предела, поставленного Скьюсом. (Это число называли в свое время «наибольшим число, когда-либо естественным образом возникавшим в математике», однако тот временный рекорд оказался на настоящий момент побит с огром­ным отрывом в примере, приведенном в работе Грэма и Ротшиль­да [164], с. 290.)

 

3.27. Вычислительная математика: процедуры нисходящие или восходящие?

В предыдущем разделе мы могли убедиться, какую неоцени­мую помощь могут оказать компьютеры при решении некоторых математических задач. Во всех упомянутых успешных примерах примененные вычислительные процедуры носили исключитель­но нисходящий характер. Более того, лично мне не известно ни об одном сколько-нибудь значительном чисто математическом результате, полученном с помощью восходящих процедур, хотя вполне возможно, что такие методы могут оказаться весьма по­лезными в различного рода поисковых операциях, входящих в состав каких-либо по преимуществу нисходящих процедур, пред­назначенных для отыскания решений тех или иных математиче­ских задач. Может, так оно и будет, однако мне до сих пор не доводилось сталкиваться в вычислительной математике ни с чем таким, что хотя бы отдаленно напоминало конструкции вроде на­шей формальной системы, которые можно было бы предста­вить себе в качестве основы для деятельности «сообщества обу­чающихся математических роботов», описанного в §§3.9—3.23. Противоречия, с которыми мы всякий раз сталкивались, пыта­ясь изобразить упомянутую конструкцию, призваны подчеркнуть тот факт, что такие системы просто не могут предложить нам сколько-нибудь результативный метод математического иссле­дования. Компьютеры приносят огромную пользу в математи­ке, но только тогда, когда их применение ограничивается нис­ходящими вычислениями; для того же чтобы определить, какое именно вычисление необходимо выполнить, требуется идея, по­рожденная человеческим пониманием, то же понимание потребуется и на заключительном этапе процесса, т. е. при интерпре­тации результатов вычисления. Иногда очень значительный эф­фект дает применение интерактивных процедур, предполагающих совместную работу человека и компьютера, или, иначе говоря, участие человеческого понимания на различных промежуточных стадиях процесса. Попытки же полностью вытеснить элемент человеческого понимания и заменить его исключительно вычис­лительными процедурами выглядят, по меньшей мере, неумными, а если подойти к делу с более строгих позиций — то и вовсе неосуществимыми.

Как показывают представленные выше аргументы, матема­тическое понимание представляет собой нечто, в корне отличное от вычислительных процессов; вычисления не могут полностью заменить понимание. Вычисление способно оказать пониманию чрезвычайно ценную помощью, однако само по себе вычисление действительного понимания не дает. Однако математическое по­нимание часто оказывается направлено на отыскание алгорит­мических процедур для решения тех или иных задач. В этом слу­чае алгоритмические процедуры могут «взять управление на се­бя», предоставив интеллекту возможность заняться чем-то дру­гим. Приблизительно таким образом работает хорошая система обозначений — такая, например, как та, что принята в дифферен­циальном исчислении, или же всем известная десятичная система счисления. Овладев алгоритмом, скажем, умножения чисел, вы сможете выполнять операцию умножения совершенно бездумно, алгоритмически, при этом в процессе умножения вам совершенно ни к чему «понимать», почему в данной операции применяются именно эти алгоритмические правила, а не какие-то другие.

Помимо прочего, на основании всего вышеизложенного, мы приходим к выводу, что процедура, необходимая для «обучения робота математике», не имеет ничего общего с процедурой, кото­рая в действительности обусловливает человеческое понимание математики. И уж во всяком случае подобные, по преимуще­ству восходящие процедуры, по всей видимости, абсолютно не годятся, с практической точки зрения, для построения робота-математика, даже такого, который не будет претендовать на ка­кую бы то ни было симуляцию действительного понимания, при­сущего математикам-людям. Как мы уже указывали ранее, когда дело доходит до неопровержимого установления математической истины, сами по себе восходящие процедуры обучения оказываются совершенно неэффективными. Если уж нам предстоит изоб­рести вычислительную систему для производства неопровержи­мых математических истин, гораздо эффективнее будет постро­ить эту систему в соответствии с нисходящими принципами (по крайней мере, в той ее части, которая будет отвечать за неопро­вержимость производимых ею утверждений; в части же, занятой изысканиями, вполне могут пригодиться и восходящие процеду­ры). Что касается обоснованности и эффективности упомянутых нисходящих процедур, то о них должен позаботиться человек, осуществляющий первоначальное программирование, т. е. суще­ственно необходимыми компонентами процесса, недостижимыми посредством чистого вычисления, оказываются человеческое по­нимание и способность проникать в суть.

Вообще говоря, в нынешнее время компьютеры нередко именно таким образом и используются. Самый знаменитый при­мер — уже упоминавшееся выше доказательство теоремы о четы­рех красках, осуществленное Кеннетом Аппелем и Вольфгангом Хакеном с помощью компьютера. Роль компьютера в данном случае свелась к выполнению некоторого четко определенного вычисления для каждого возможного варианта, причем количе­ство альтернативных вариантов, хотя и было весьма велико, со­ставляло все же величину конечную; исключение этих возмож­ных вариантов дает основания для проведения (математиками-людьми) требуемого общего доказательства. Имеются и другие примеры подобных доказательств «с компьютерной поддерж­кой», а кроме того, сегодня на компьютере выполняют не только численные расчеты, но и сложные алгебраические преобразо­вания. И в этом случае работой компьютера управляют строго нисходящие процедуры, правила же для этих процедур формули­руются человеком в результате понимания задачи.

Следует упомянуть и еще об одном направлении работ — так называемом «автоматическом доказательстве теорем». К этой категории можно отнести, например, набор процедур, состоящий в определении некоторой фиксированной формальной системы и последующей попытки вывода теорем в рамках этой системы. Изнам известно, что отыскание доказательств всех теорем системыодного за другим, есть процесс исключительно вы­числительный. Такие процессы можно автоматизировать, однако если автоматизация выполнена без должного внимания и пони­мания, то полученный результат окажется, скорее всего, крайне неэффективным. Если же к разработке компьютерных процедур привлечь-таки эти самые внимание и понимание, то можно до­биться весьма и весьма впечатляющих результатов. В одной из разработанных таким образом схем (см. [49]) правила евклидовой геометрии были преобразованы в весьма эффективную формаль­ную систему, способную доказывать существующие геометриче­ские теоремы (а иногда и открывать новые). Приведем конкрет­ный пример из практики этой системы: перед ней была поставле­на задача доказать гипотезу В. Тебо — геометрическое предполо­жение, выдвинутое в 1938 году и доказанное лишь относительно недавно (в 1983) К. Б. Тейлором, — с чем она как нельзя более успешно справилась за 44 часа компьютерных вычислений).

Более близкую аналогию с описанными в предыдущих раз­делах процедурами можно усмотреть в предпринимаемых раз­личными исследователями на протяжении последних приблизи­тельно десяти лет попытках разработки «искусственно-интел­лектуальных» процедур для реализации математического «по-нимания». Надеюсь, представленные мною аргументы дают ясное представление о том, что каковы бы ни оказались успехи подобных систем, действительного математического понимания они ни в коем случае не достигнут! Некоторое отношение к упомянутым трудам имеют и попытки создания автоматических «теоремо-порождающих» систем; задачей такой системы яв­ляется отыскание теорем, которые можно отнести к категории «интересных» — в соответствии с определенными критериями, заданными системе заранее. Насколько мне известно (и думаю, многие с этим согласятся), из этих попыток пока что ничего, что представляло бы сколько-нибудь реальный математический ин­терес, не вышло. Мне, несомненно, возразят, что мы еще лишь в начале пути, и наверняка в будущем от них можно ожидать самых потрясающих результатов. Однако всякому, кто дочитал до этого места, уже должно быть ясно, что лично я крайне скептически отношусь к возможности получения из всех этих начинаний хоть какого-то подлинно положительного результата — разве что мы наконец выясним точные пределы возможностей таких систем.

 

3.28. Заключение

Представленные в данной главе аргументы дают, по всей видимости, недвусмысленное доказательство того, что челове­ческое математическое понимание несводимо к вычислительным механизмам (по крайней мере, тем из них, что мы способны познать), каковые механизмы могут представлять собой какие угодно сочетания нисходящих, восходящих либо случайных про­цедур. Похоже, у нас нет иного выхода, кроме как однозначно заключить, что некую существенную составляющую человече­ского понимания невозможно смоделировать никакими вычисли­тельными средствами. Хотя в строгом доказательстве, возможно, еще и остались какие-то крошечные «лазейки», вряд ли сквозь них можно протащить что-нибудь существенное. Кто-то очень рассчитывает на лазейку под названием «божественное вмеша­тельство» (посредством которого в наши мозги-компьютеры был просто-напросто установлен некий чудесный алгоритм, для нас принципиально непознаваемый) или на аналогичную ей лазейку, согласно которой сами по себе механизмы, управляющие совер­шенствованием мыслительных процессов, представляют собой нечто в высшей степени таинственное и принципиально для нас непознаваемое. Вряд ли какая-либо из этих лазеек (хотя обе они, безусловно, имеют некоторое право на существование) покажет­ся хоть сколько-нибудь приемлемой тем, кто стремится создать искусственное устройство, наделенное подлинным интеллектом. Равно неприемлемы они и для меня — я просто не могу в них всерьез поверить.

Суть еще одной возможной лазейки заключается в том, что может просто не найтись такого набора мер предосторожности (вроде тех, что в общем виде задаются пределами подробно описанными выше в этой главе), которого было бы достаточно для устранения абсолютно всех ошибок в конечном множестве-утверждаемых-высказываний, сложность ко­торых не превышает с. Мне трудно поверить в возможность су­ществования столь совершенного «заговора», способного поме­шать устранению всех ошибок, тем более, что деятельность на­шего элитного сообщества роботов изначально должна быть на­правлена как раз на максимально тщательное исключение оши­бок. Более того, освободить от ошибок нам необходимо всего лишь конечное множество-высказываний. Применив идею ансамблей, мы, несомненно, справимся и со всеми случайными ошибками, какие может допустить само сообщество, так как ма­ловероятно, что одну и ту же ошибку допустит кто-то еще, кроме незначительного меньшинства различных экземпляров модели­руемого сообщества роботов — при условии, что это действительно просто ошибка, а не какое-то изначально заложенное в систему заблуждение, обнаружить которое роботам помешает та или иная фундаментальная блокировка. Встроенные блокировки такого рода не относятся к «исправимым» ошибкам, нашей же целью в данном случае является устранение ошибок, в известном смысле «исправимых».

Последняя лазейка (едва правдоподобная) связана с ро­лью хаоса. Возможно ли, что при тщательном анализе поведе­ния некоторых хаотических систем обнаружатся структуры су­щественно неслучайного характера и именно в области этой «границы хаоса» мы отыщем ключ к пониманию эффективно невычислимого поведения разума? Такой вариант подразуме­вает необходимость того, чтобы эти хаотические системы бы­ли способны приближенно моделировать невычислимое пове­дение (весьма интересная возможность сама по себе), одна­ко даже если так оно и есть, подобная неслучайность в рам­ках предшествующего обсуждения может пригодиться лишь для некоторого уменьшения размеров ансамбля моделируемых со­обществ роботов (см. §3.22). Не совсем ясно, каким образом это уменьшение может нам сколько-нибудь существенно помочь. Тем, кто всерьез верит в то, что ключи к пониманию человече­ской ментальное™ таит в себе хаос, следует озаботиться поис­ками разумного способа обойти упомянутые фундаментальные проблемы.

Приведенные выше аргументы, по всей видимости, пред­ставляют собой убедительное доказательство невозможности со­здания вычислительной модели разума (точка зрения), рав­но как и невозможности эффективного (но бездумного) вычис­лительного моделирования всех внешних проявлений деятель­ности разума (точка зрения). И все же, несмотря на убеди­тельность этих аргументов, я подозреваю, что очень многим из нас будет чрезвычайно трудно с ними согласиться. Вместо того, чтобы изучить возможность того, что для понимания феномена интеллекта (что бы за этим словом ни стояло) более подходящей окажется точка зрения(или даже), многие приверженцы научного подхода ограничились одними лишь попытками отыс­кать слабые места в вышеприведенной аргументации, и все это исключительно ради поддержания упрямой убежденности в том, что точка зрения(в крайнем случае,) непременно должна в конце концов оказаться истинной.

Я не считаю такую реакцию неразумной. Точки зрения тоже не свободны от фундаментальных противоречий. Если мы верим, в соответствии с, в то, что человеческий разум содержит в себе нечто, с научной позиции не объяснимое — а интеллект есть свойство, совершенно отдельное от всего того, что мож­но обнаружить внутри математически определенных физических сущностей, населяющих нашу материальную вселенную, — то нам следует спросить себя, почему же разум человека оказывает­ся столь, по всей видимости, тесно связан с тем сложноорганизо-ванным физическим объектом, каковым является его мозг. Если интеллект действительно представляет собой нечто отдельное от физического тела, то почему нашим ментальным сущностям все же необходимы наши физические мозги? Совершенно очевид­но, что изменение физического состояния мозга может повлечь за собой изменение ментального состояния сопутствующего ему разума. Воздействие на мозг некоторых наркотиков, например, весьма определенно связывается с существенными изменениями в психике и восприятии. Равным образом, повреждение, заболе­вание или хирургическое удаление определенных участков мозга, как правило, оказывает четко выраженное и предсказуемое воз­действие на умственное состояние данного конкретного индиви­дуума. (Особенно драматическими в этом контексте представля­ются поразительные отчеты, опубликованные Оливером Саксом в его книгах «Пробуждения» (1973) и «Человек, который при­нял свою жену за шляпу»(1985).) Итак, получается, что со­вершенно разделять интеллект и соответствующий физический объект нельзя. А если интеллект связан-таки с определенными физическими объектами — и, похоже, связан весьма тесно, — то научные законы, столь точно описывающие поведение физи­ческих объектов, не должны сплоховать и при описании свойств интеллекта.

Что касается точки зрения, то здесь возникают проблемы иного рода, — связанные, в основном, с ее выраженным спеку­лятивным характером. Что заставит нас поверить в то, что при­родные феномены действительно могут демонстрировать какое-то там невычислимое поведение? Всем известно, что мощь совре­менной науки опирается (и, чем дальше, тем больше) на тот факт, что поведение любого физического объекта можно моделировать с помощью численных методов, при этом точность получаемой модели зависит исключительно от «комплексности» выполнен­ных вычислений. С ростом научного понимания стремительно растет и прогнозирующая способность таких численных моделей. В практическом отношении этим ростом мы, по большей части, обязаны быстрому развитию — в основном, во второй половине двадцатого века — вычислительных устройств необычайной мо­щи, скорости и точности. В результате перед нами открылся ши­рокий простор для проведения все более тесных аналогий между тем, что происходит в недрах современных универсальных ком­пьютеров, и всевозможными проявлениями самой материальной вселенной. Имеются ли у нас сколько-нибудь осмысленные ука­зания на то, что происходящее представляет собой лишь времен­ную фазу развития науки? Чего ради мы должны всерьез рас­сматривать возможность существования физических процессов, неподвластных эффективному вычислительному подходу?

Если в рамках существующей на данный момент фи­зической теории мы попытаемся отыскать какие бы то ни бы­ло следы процессов, хотя бы отчасти не поддающихся вычис­лению, то нас ожидает разочарование. Какой известный физи­ческий феномен ни возьми — от динамики материальной точки Ньютона и электромагнитных полей Максвелла до искривлен­ного пространства-времени Эйнштейна и самых глубинных хит­росплетений современной квантовой теории — все они замеча­тельно, как нам представляется, описываются с помощью исклю­чительно вычислительных методов); картину немного портит то обстоятельство, что процесс «квантового измерения» пред­полагает еще и наличие абсолютно случайной составляющей, вследствие чего изначально незначительные эффекты усилива­ются до такой степени, что становится возможным объективное их восприятие. Нигде здесь нет ничего такого, что можно было бы охарактеризовать как «физический процесс, который вычис­лительными методами невозможно даже правдоподобно смоде­лировать», а как раз такой процесс подразумевается точкой зре­ния. Таким образом, из двух версийпредпочтение, видимо, следует отдать «сильной» (см. § 1.3).

Важность этого выбора трудно переоценить. Многие лю­ди с научным складом мышления говорили мне, что они вполне согласны с выдвинутой мною в НРК позицией (т. е. с тем, что деятельность разума включает в себя какие-то «невычислительные» процессы), однако вместе с тем они были убеждены в том, что для отыскания этих самых «невычислительных» процессов вовсе не нужно дожидаться каких-то революционных прорывов в теоретической физике. Как мне представляется, их точка зре­ния основывается на том факте, что крайняя сложность процес­сов, обусловливающих функционирование разума, выходит да­леко за рамки стандартной компьютерной аналогии (в том виде, в каком ее впервые предложили Маккаллох и Питтс в 1943 го­ду), в которой нейроны и синаптические связи представляются аналогами транзисторов, а аксоны выступают в роли проводни­ков. Они говорят о сложности химических процессов, связан­ных с деятельностью нейромедиаторов, управляющих синапти-ческой передачей нервных импульсов, или о том, что область действия этих химических соединений далеко не всегда ограни­чивается непосредственной окрестностью соответствующей си-наптической связи. Кроме того, они указывают на чрезвычайно хитроумное устройство самих нейронов, важнейшие из под­структур которых (например, цитоскелет — о его действительно решающей роли в контексте нашего исследования мы подроб­нее поговорим ниже; см. §§7.4—7.7) оказывают существенное влияние на нейронную активность в целом. К делу привлекают­ся и прямые электромагнитные взаимодействия («резонансные эффекты», например), которые невозможно просто так объяс­нить обычными нервными импульсами; утверждают также, что в функционировании мозга важную роль должны играть эффекты, описываемые квантовой теорией, имея в виду либо квантовые неопределенности, либо нелокальные коллективные квантовые взаимодействия (например, феномен так называемой «конденса­ции Бозе—Эйнштейна»).

Хотя окончательных и недвусмысленных математических те­орем на этот счет в нашем распоряжении практически нет, все же вряд ли кто-либо всерьез сомневается в том, что все существующие физические теории являются по своей природе и в своей основе вычислительными — возможное же привнесе­ние несущественной случайной составляющей обусловлено су­ществованием такого феномена, как «квантовые измерения». Во­преки ожиданиям, я думаю, что возможность протекания невы­числительных (и неслучайных) процессов в физических системах, действующих в рамках существующей физической теории, все же чрезвычайно интересна сама по себе и, разумеется, достойна самого подробного математического исследования. Такое иссле­дование вполне может преподнести нам немало сюрпризов — возможно, нам и в самом деле удастся наткнуться на нечто хит­роумное и совершенно невычислимое. На современном же этапе развития науки вероятность обнаружения в рамках известных нам физических законов какой-либо подлинной невычислимости представляется мне крайне малой. Следовательно, необходимо в самих законах отыскать слабые места и расширить их в доста­точной степени для того, чтобы включить ту невычислимость, ко­торая, согласно вышеприведенным аргументам, неизбежно при­сутствует в мыслительной деятельности человека.

Что же это за слабые места? Лично у меня почти нет сомне­ний относительно того, где именно следует нанести наиболее мас­сированный удар по существующей физической теории — наи­слабейшим ее звеном является уже упоминавшаяся выше про­цедура так называемого «квантового измерения». На нынешнем этапе своего развития теория содержит в себе некоторые про­тиворечия (или, по меньшей мере, несообразности) в отноше­нии всей существующей процедуры этого самого «измерения». Неясно даже, на каком именно этапе в той или иной ситуации эту процедуру следует применять. Более того, вследствие суще­ственно случайного характера самой процедуры, ее наблюдаемые физические проявления оказываются весьма отличными от всего того, что известно нам по другим фундаментальным процессам. Подробнее эти вопросы мы обсудим во второй части книги.

Как мне кажется, эта процедура измерения нуждается в кар­динальном пересмотре — не исключено, что попутно придется подвергнуть существенным изменениям и самые основы теоре­тической физики. Кое-какие имеющиеся у меня предложения я изложу во второй части книги (§6.12). Представленные в преды­дущих разделах рассуждения содержат весьма сильные доводы в пользу того, что чистую случайность существующей теории измерения необходимо заменить чем-то иным, чем-то таким, где определяющую роль будут играть существенно невычислимые элементы. Более того, как мы увидим ниже (§7.9), эта невычис­лимость непременно окажется какой угодно, но только не про­стой. (Например, закона, который, посредством какого-то ново­го физического процесса, «всего лишь» позволит нам устанав­ливать истинность-высказываний — т. е. решать тьюрингову «проблему остановки» — будет самого по себе недостаточно.)

Отыскание подобной, новой и непростой, физической теории уже само по себе является достаточно серьезным вызовом нашим интеллектуальным способностям, однако это еще далеко не все. Необходимо также потребовать, чтобы найденный нами прав­доподобный основополагающий принцип такого гипотетического физического поведения имел самое непосредственное отношение к функционированию мозга — сообразно со всеми ограничения­ми и критериями достоверности, предъявляемыми современной наукой о строении мозга. Нет никакого сомнения в том, что и здесь, учитывая теперешний уровень нашего понимания, не обой­тись без изрядной доли умозрительности. Однако как раз в этой области за последнее время были совершены некоторые подлин­но революционные открытия (в период написания НРК я об этом, естественно, не знал), связанные с цитоскелетной подструктурой нейронов (подробнее см. §7.4), — благодаря этим открытиям предположение о том, что существенные для функционирования мозга процессы происходят именно на границе между квантовы­ми и классическими феноменами, приобретает гораздо большее правдоподобие, чем можно было представить себе прежде. Эти вопросы мы также будем обсуждать во второй части (§§7.5—7.7). Необходимо еще раз подчеркнуть, что предметом наших по­исков никоим образом не должно стать простое усложнение в рамках существующей физической теории. Кто-то, например, убежден в том, что абсолютно немыслимо построить адекватную модель сложных перемещений и хитроумной химической актив­ности соединений-нейромедиаторов, вследствие чего подробное физическое описание функционирования мозга вычислительны­ми методами неосуществимо. Однако, говоря о невычислитель­ном поведении, я имею в виду совсем не это. Я полностью со­гласен с тем, что наших познаний о совокупности биологических структур и электрохимических механизмов, отвечающей за функ­циональную деятельность мозга, совершенно недостаточно для сколько-нибудь серьезной попытки численного моделирования. Более того, даже если бы у нас и достало познаний, то постро­ить рабочую модель деятельности мозга за какой-либо приемле­мый промежуток времени нам все равно не удастся ввиду недо­статочно высокой вычислительной мощности современных ком­пьютеров и отсутствия соответствующей методологии програм­мирования. Однако в принципе, объединив уже существующие представления о химии соединений-нейромедиаторов, об обеспечивающих их перенос механизмах, о зависимости эффективно­сти этих соединений от конкретных условий среды, биоэлектри­ческих потенциалов, электромагнитных полей и т.д., выполнить подобное моделирование вполне возможно. Следовательно, упо­мянутые общие механизмы, предположительно согласующиеся с требованиями существующей физической теории, не в состоянии обеспечить той невычислимости, какой требуют вышеприведен­ные аргументы.

Такая вычислительная (теоретическая) модель может вклю­чать в себя и элементы хаотического поведения. Мы даже, как и в нашем прежнем обсуждении хаотических систем (см. §§ 1.7, 3.10, 3.11, 3.22), не станем настаивать на том, чтобы эта модель воспроизводила бы какой-то конкретный мозг; достаточно будет и «типичного случая». При создании искусственного интеллекта вовсе не требуется моделировать интеллектуальные способности какого-то конкретного индивидуума, мы лишь стремимся (в пер­спективе) воспроизвести интеллектуальное поведение индивиду­ума типичного. (Аналогичным образом, если помните, обстоит дело и с моделированием погоды: никто не требует непременно воспроизводить данную конкретную погоду, нам нужна модель погоды вообще.) Если известны механизмы, обусловливающие поведение предлагаемой модели мозга, то эта модель (при усло­вии, что упомянутые механизмы не находятся в противоречии с современной вычислительной физикой) опять-таки представляет собой познаваемую вычислительную систему, пусть и с какими-то явно заданными случайными элементами — этот случай также вполне укладывается в рамки представленных выше рассужде­ний.

Можно пойти еще дальше и потребовать, чтобы предпо­лагаемый модельный мозг представлял собой результат разви­тия посредством процесса, аналогичного дарвиновской эволю­ции, неких примитивных форм жизни, поведение которых исчер­пывающе описывается известными физическими законами — или законами какой-либо иной численно-модельной физики (подоб­ной той двумерной физике, которая действует в изобретенной Джоном Хортоном Конуэем оригинальной математической игре под названием «Жизнь»). Ничто не мешает нам вообразить, что в результате такой дарвиновской эволюции может развиться некое «сообщество роботов», подобное тому, что мы рассмат­ривали в §§3.5, 3.9, 3.19 и 3.23. Впрочем, и в этом случае мы получим целиком и полностью вычислительную систему, к ко­торой будут применимы аргументы, представленные в §§3.14— 3.21. Далее, для того чтобы ввести в эту вычислительную систему концепцию(с тем чтобы к ней можно было в полном объеме применить приведенную выше аргументацию), нам, помимо прочего, потребуется еще и этап «человеческого вмешательства», целью которого как раз и будет сообщить ро­ботам строгий смысл присвоения статусаМожно устроить так, чтобы этот этап инициировался автоматически — соглас­но некоторому эффективному критерию — именно в тот период времени, когда роботы начинают приобретать соответствующие коммуникационные способности. По-видимому, нет никаких пре­пятствий к тому, чтобы объединить все эти элементы в автома­тическую познаваемую вычислительную систему (в том смысле, что познаваемыми являются лежащие в ее основе механизмы, пусть даже мы пока не можем практически выполнить необхо­димые вычисления ни на одном из современных или ожидаемых в обозримом будущем компьютеров). Как и прежде, противоречие выводится из предположения, что такая система может достичь уровня человеческого математического понимания, достаточного для восприятия теоремы Гёделя.

Следующее часто высказываемое возражение касается уместности применения к вопросам человеческой психологии ма­тематических доказательств, подобных тем, на которые я опира­юсь в своем исследовании, — никакая умственная деятельность не бывает настолько точна, чтобы ее таким образом анализи­ровать. Придерживающиеся подобных взглядов люди, очевид­но, полагают, что никакие частные доказательства, описываю­щие математическую природу физических феноменов, которые, возможно, обусловливают функционирование нашего мозга, не могут иметь непосредственного отношения к пониманию деятель­ности человеческого разума. Они согласны с тем, что поведе­ние человека действительно «невычислимо», однако полагают, что эта невычислимость является всего-навсего отражением об­щей неприменимости математических и физических соображений к вопросам человеческой психологии. Они утверждают — и не без оснований, — что гораздо уместнее в этом смысле иссле­довать чрезвычайно сложную организацию нашего мозга, равно как и наших общественных и образовательных структур, нежели какие-то конкретные физические феномены, волею случая ответственные за отдельные физические процессы, посредством кото­рых реализуются те или иные функции человеческого мозга.

Не следует, однако, забывать и о том, что одна лишь слож­ность системы никоим образом не избавляет нас от необходи­мости всесторонне исследовать следствия из обусловливающих ее функционирование физических законов. Возьмем, к примеру, спортсмена, который, безусловно, представляет собой необычай­но сложную физическую систему, — руководствуясь изложен­ными в предыдущем абзаце соображениями, мы имели бы пол­ное право заключить, что точное знание о работающих в данной системе физических законах никоим образом не сможет повли­ять на спортивные достижения этого самого спортсмена. Нам, впрочем, известно, что это далеко не так. Универсальные физиче­ские принципы сохранения энергии, импульса, момента импуль­са, равно как и законы тяготения, оказывают одинаково непре­клонное действие как на спортсмена целиком, так и на отдельные частицы, составляющие его тело. Необходимость этого факта обусловлена самой природой тех конкретных принципов, кото­рые волею случая управляют данной конкретной вселенной. Будь эти принципы хотя бы немного иными (или существенно иными, как, например, в конуэевской игре «Жизнь»), законы, опреде­ляющие поведение системы того же порядка сложности, что и система «спортсмен», вполне могли бы оказаться совершенно отличными от тех, к каким мы привыкли. То же можно сказать и о работе наших внутренних органов (например, сердца), и о точной природе химических процессов, посредством которых ре­ализуются всевозможные биологические функции. Аналогичным образом, следует ожидать, что мельчайшие тонкости тех законов, которые лежат в основе функционирования мозга, будут играть чрезвычайно важную роль в управлении, возможно, наивысшими из проявлений человеческого интеллекта.

Впрочем, даже согласившись со всем вышеизложенным, можно все же возразить, что тот конкретный тип умственной деятельности, о котором я, по большей части, говорю на этих страницах, т.е. макроскопическое («высокоуровневое») интел­лектуальное поведение математиков-людей, вряд ли может со­общить нам что-нибудь существенное об обусловливающих его тонких физических процессах. Что ни говори, а «гёделевский» метод рассуждения предполагает строго рациональное отноше­ние индивидуума к собственной системе «неопровержимых» математических убеждений, тогда как, в общем случае, поведение человеческого существа едва ли можно отнести к требуемому строго рациональному типу. В качестве примера приведу один из результатов некоей серии психологических экспериментов), который показывает, насколько иррациональными могут быть ответы человека на простой вопрос. Например, на такой:

На этот и подобные вопросы большинство студентов колледжа дают неверный (т.е. утвердительный) ответ. Если самые обыч­ные студенты настолько в своем мышлении нелогичны, то как же нам удастся вывести хоть что-то существенное из гораздо бо­лее хитроумных рассуждений гёделевского типа. Даже опытные математики нередко бывают небрежны в своих рассуждениях, что же касается необходимой для гёделевского контрдоказатель­ства последовательности выражения мысли, то такое, напротив, встречается далеко не так часто, как хотелось бы.

Следует, впрочем, понимать, что ошибки, подобные тем, что допускали в вышеупомянутых экспериментах студенты, не име­ют ничего общего с главным предметом настоящего исследова­ния. Такие ошибки принадлежат к категории «исправимых оши­бок» — сами же студенты, несомненно, признают, что они ошиб­лись, если им на эти ошибки указать (и, при необходимости, доходчиво разъяснить их природу). Исправимые ошибки мы в данном контексте не рассматриваем вовсе; см., в частности, ком­ментарий к возражениюа также §§3.12, 3.17. Исследова­ние ошибок, которым порой подвержены люди, безусловно имеет огромное значение для психологии, психиатрии и физиологии, однако меня здесь интересуют совсем другое — а именно, то, что человек может воспринять в принципе, используя свои по­нимание, интуицию и способность к умозаключениям. Как выяс­нилось, связанные с этим вопросы весьма тонки, хотя тонкость их сразу в глаза не бросается. Поначалу такие вопросы выгля­дят тривиальными; действительно, корректное рассуждение есть корректное рассуждение, с какой стороны его ни разглядывай, — просто нечто более или менее очевидное, причем все методы тако­го рассуждения разложил по полочкам еще Аристотель 2300 лет назад (ну а если не он, то английский математик и логик Джордж Буль в 1854 году вкупе с многочисленными последователями).

И все же приходится признать, что понятие «корректного рас­суждения» таит в себе неизмеримые глубины и совершенно не укладывается в рамки вычислительных операций, что, в сущно­сти, и показали Гёдель с Тьюрингом. В недавнем прошлом эти вопросы рассматривались как прерогатива скорее математики, чем психологии, присущие же им тонкости психологов в общем случае не интересовали. Однако, как мы могли убедиться, только так можно получить хоть какую-то информацию о физических процессах, которые в конечном счете и обусловливают осознание и понимание.

Исследование упомянутых материй, помимо прочего, неиз­бежно затронет и глубинные вопросы философии математики. Происходит ли при математическом понимании своего рода кон­такт с Платоновой математической реальностью, существующей независимо от человека и вне времени; или каждый из нас в про­цессе прохождения этапов логического умозаключения самосто­ятельно воссоздает все математические концепции? Почему фи­зические законы, как нам представляется, столь неукоснительно следуют полученным таким образом точным и тонким математи­ческим описаниям? Какое отношение имеет собственно физиче­ская реальность к упомянутой концепции Платоновой идеальной математической реальности? И, кроме того, если наше воспри­ятие в силу своей природы действительно обусловлено некоей точной и тонкой математической подструктурой, на которую опи­раются те самые законы, что регулируют функциональную де­ятельность нашего мозга, то что мы можем узнать о том, как работает наше восприятие математики — как вообще работает наше восприятие чего бы то ни было, — если нам удастся глубже понять упомянутые физические законы?

В конечном счете, все наши усилия сводятся к поискам от­ветов именно на эти вопросы, и к этим же вопросам нам еще предстоит вернуться в конце второй части.

 

Примечания

1.   Цитата приводится по [328] и [375]. Она, судя по всему, является частью Гиббсовских лекций Гёделя, прочитанных в 1951 году; пол­ный текст имеется в Собрании сочинений Гёделя, том 3 [159]. См. также [376], с. 118.

2.   См. [197], с. 361. Цитата взята из лекции Тьюринга, прочитанной

в 1947 году перед Лондонским математическим обществом и при­водится по изданию [369].

3.   Упомянутая процедура заключается во вложении системыв систему Гёделя—Бернайса; см. [56], глава 2.

4.   См. [180], с. 74.

5.   Это самое количество состояний Вселенной (число порядка или около того) представляет собой объем доступного фазового пространства (измеренный в абсолютных единицах из § 6.11) неко­торой области, содержащей в себе такое количество вещества, ка­кое заключено внутри наблюдаемой нами в настоящий момент Все­ленной. Величину этого объема можно оценить, применив формулу Бекенштейна—Хокинга для энтропии черной дыры с массой, равной массе упомянутого количества вещества, и найдя экспоненту от этой энтропии (в абсолютных единицах из § 6.11). См. НРК, с 340-344.

6.   См. [266], [267].

7.   См„напр.,[101](иНРК, глава 9).

8.   Популярно об этих исследованиях рассказано в [ 152] и [336].

9.   Из классической теории фон Неймана и Моргенштерна (1944).

10.   См. [152], [336].

11.   Популярное изложение этих вопросов можно найти в [349] [350] и [328].

12.   Гипотеза Тебо — это весьма занимательная (и даже не слишком сложная) теорема из плоской евклидовой геометрии, которую, тем не менее, не так-то просто доказать непосредственно. Как выясни­лось, единственный способ ее доказательства заключается в том, чтобы отыскать подходящее обобщение (что сделать не в пример легче), а уже затем выводить требуемый результат в виде особого случая. Такая процедура довольно широко распространена в ма­тематике, однако для компьютеров она, как правило, совершенно не годится, поскольку отыскание необходимого обобщения требу­ет немалой изобретательности и способности разбираться в сути проблемы. Компьютерное же доказательство подразумевает нали­чие некоей четкой системы нисходящих правил, которым машина в дальнейшем и следует неуклонно с поражающей воображение скоростью. В данном случае львиная доля человеческой изобрета­тельности как раз и пошла в первую очередь на разработку эффек­тивной системы таких нисходящих правил.

13. Исторический обзор некоторых таких попыток можно найти у Д. Фридмана [123].

14.   Это заявление следует рассматривать с учетом сказанного в § 1.8; оно опирается на общепринятое допущение, согласно которому аналоговые системы можно без особого ущерба для точности рас­сматривать с помощью численных методов. См. также источники, указанные в примечании 12 после главы 1.

15.   Предположение о том, что нейроны представляют собой нечто большее, чем просто «двухпозиционные переключатели», как счи­талось раньше, похоже, находит поддержку в самых широких на­учных кругах. См., например, книги Скотта [338], Хамероффа [182], Эдельмана [110] и Прибрама [318]. Как мы увидим в главе 7, неко­торые идеи Хамероффа оказываются в нашем контексте чрезвы­чайно значимыми.

16.   См. статьи Г. Фрелиха [128], [129], [130], [131], [132]; дальнейшее развитие эти идеи получили в работах Маршалла [257], Локву-да [242], Зохара [396] и др. В нашем исследовании они также сы­грают немаловажную роль; см. §7.5 и [18].

17.   См., например, [345], [315], [29] и [327].

18.   Замечательные описания игры Конуэя «Жизнь» можно найти в [136], [310] и [390].

19.   См., например, [213] и [40].

1.  Подробное описание этих экспериментов приведено в [40].

Парапсихология и психофизика. - 1998. - №1. - С.151-152.

О психофизи(ологи)ческой проблеме

Комментарии Ю.П.Карпенко к книге Р.Пенроуза:
Тени ума: В поисках потерянной науки о сознании.

Как мы видим, выдающийся английский физик-теоретик Роджер Пенроуз полагает, что феномен сознания должен описываться на основе квантовой теории. Причем не современной, которая, как он неоднократно подчеркивает на протяжении свой книги, не имеет теоретических средств для описания сознания, а будущей, в которой вполне определенным образом будет решена проблема редукции волновой функции. Иными словами, речь идет о ключевом звене физической модели сознания в связи с психофизиологической проблемой, т.е. в связи с фундаментальным удивлением по поводу того, как  невещественная мысль управляет вещественным мозгом и телом. Этой проблеме посвящена обширная литература (см., например, сборник, выпущенный институтом философии РАН в 1994 г.[1]).

В этой связи нас сейчас интересует только один вопрос: можно ли предполагать, что те физические гипотезы, теории, конструкции, которые используются в психофизиологической проблеме, в самом общем плане могут быть существенно отличны от той физики, которая используется в психофизике? Вряд ли. Разумно ожидать некоторого согласования между физикой психофизиологической проблемы и физикой психофизики. Однако на этом пути существует одна трудность.

Как мы видели [2], согласование физики и психофизики идет либо через проблему редукции волновой функции, либо через антропный принцип. В то же самое время хорошо известно, что большинство физиков относится отрицательно к гипотезе об участии сознания в редукции волновой функции. Р.Пенроуз обсуждает эту гипотезу в своей монографии и настаивает на том, что проблема редукции должна решаться на чисто физической основе, без привлечения феномена сознания. В обзоре[3] механизмов редукции(коллапса)  волновой функции эта гипотеза просто не упоминается.

Итак, мы видим, что когда происходит согласование психофизиологической проблемы с физикой, т.е., например, когда Р.Пенроуз формулирует физическую модель сознания, то он обращается к проблеме редукции волновой функции, утверждая, что каждый из нас каждое мгновение своей жизни бессознательно осуществляет эту процедуру. С другой стороны, роль сознания в осуществлении редукции отрицается. При этом выдвигаются простые и естественные аргументы: неразумно предполагать, что присутствие человека-наблюдателя меняет поведение физических систем столь радикальным образом, т.е. в отсутствии человека физические системы подчиняются квантовым законам, а в присутствии - макроскопическим. Иными словами, в связи с собственным телом и бессознательно редукция волновой функции допустима, вне пределов собственного тела и сознательно - нет.  

Имея в виду результаты исследований в психофизике, это вряд ли справедливо. Довольно естественно предполагать, что если каждый из нас умеет осуществлять эту загадочную процедуру бессознательно каждое мгновение своей жизни в отношении своего тела, то некоторые из нас могут делать то же самое сознательно и изредка не в отношении своего тела. Если это допустить, то через проблему редукции волновой функции видна возможность согласования физического моделирования сознания в связи с психофизиологической проблемой и применения физики в контексте паранормальных явлений.

Литература

1. Мозг и разум. - М., 1994. - 251 с.

2. Карпенко Ю.П. О способе приложения физики к описанию паранормальных явлений. - Настоящий номер журнала.

3. Кадомцев Б.Б., Кадомцев М.Б. Коллапсы волновых функций//Успехи  физических наук. - М., 1996. - Т.166, N6. - С.651-659.

Парапсихология и психофизика. - 1998. - №1. - С.145-151.

Реферат книги:

Р.Пенроуз. Тени ума: В поисках потерянной науки о сознании.

PENROSE R. Shadows of the mind: A search for the missing science of consciousness. - Oxford, 1994. - XVI, 457 p.

Реферат подготовлен Ю.П.Карпенко

В реферируемой книге крупного английского математика и физика-теоретика Роджера Пенроуза развиваются идеи его предыдущей монографии “Новое имперское мышление: О компьютерах, сознании и законах физики” (Penrose R. The emperor’s of new mind: Concerning computers, minds and the lows of physics. - Oxford, 1990). Автор продолжает исследовать «сознание с научной точки зрения» (с.7). Приводятся аргументы в пользу того, что «сегодняшней научной картине мира недостает существенной компоненты», которая необходима для «согласованного включения центральных тем человеческой ментальности в научное мировоззрение» (там же). «Научное мировоззрение, которое игнорирует проблему сознания, - считает автор, - не может претендовать на полноту. Поскольку сознание - часть Вселенной, любая физическая теория, которая не отводит ему должного места, фундаментально неполна... Хотя пока нет физической, биологической или вычислительной теории, которая бы близко подходила к объяснению сознания и, следовательно, разума, это не должно удерживать нас от поиска такой теории”(c.8).

Первая часть книги - «Почему нам нужна новая физика для понимания сознания: Невычислимость мышления». Основная идея автора заключается в том, что деятельность сознания не является вычислимым процессом, который можно было бы моделировать на компьютере. Формулируются и обсуждаются четыре точки зрения на соотношение сознания и физических процессов, протекающих в мозгу в связи с мышлением: 1) мышление - это вычисление, а чувства связаны с выполнением подходящих вычислений (эта точка зрения поддерживается приверженцами возможности создания искусственного интеллекта и подразумевает, что если мышление можно моделировать на компьютере, то компьютер сознателен, как и его конструктор); 2) сознание - свойство физической деятельности мозга, но хотя любой физический процесс можно моделировать на компьютере, это не значит, что моделирование само по себе может породить сознание (согласно этой позиции, искусная имитация сознания еще не означает его наличия; для проявления сознания важен его биологический субстрат - человеческий мозг. В то же время, чтобы идентифицировать имитацию, может понадобиться очень длительное тестирование); 3) сознание порождается определенным физическим процессом, который, однако, нельзя моделировать на компьютере (это - точка зрения автора, а ее отличие от предыдущих состоит в том, что подчеркивается необходимость материального субстрата для проявления сознания, который необязательно должен быть человеческим мозгом, поскольку возможно создание искусственного устройства, необязательно на биологической основе, которое могло бы обладать свойствами сознания. По аналогии с открытием явления высокотемпературной сверхпроводимости утверждается, что и в случае сознания - когда феномен обнаружен, но его приемлемая теория отсутствует - создание искусственных разумных устройств на новой физической основе может быть следствием конкурентной борьбы на рынке высоких технологий, а вовсе не создания подходящей теории); 4) согласно мистической точке зрения сознание вообще не может быть объяснено в физических, вычислительных или каких-либо других научных терминах.

Последняя точка зрения отвергается в силу известных фактов взаимосвязанности мозга и сознания, но в то же время считается истинным подход к структуре реальности в духе Платона: «По Платону, математические концепции и истины составляют действительный собственный мир, безвременный и не имеющий физического местоположения. Мир Платона - это идеальный мир чистых форм, отличный от физического мира, но в его терминах понимается последний. Он лежит за пределами наших несовершенных ментальных конструкций, но все же наш ум имеет некоторый непосредственный доступ к платоновской реальности через осознание математических форм и рассуждений о них» (c.50). Мир идей населяют не только математические структуры, но также идеи эстетического и нравственного порядка.

Под вычислимостью понимается возможность осуществления конечного количества операций на абстрактной машине Тьюринга, которая сегодня равнозначна обычному компьютеру общего назначения. Невычислимость какой-либо задачи означает невозможность решить ее за конечное количество шагов. Математические примеры невычислимости: решение диофантовых уравнений, покрытие плоскости многоугольниками. Относительно диофантовых уравнений известно, что в принципе невозможно создать алгоритм, который бы мог за конечное количество шагов определить, имеет ли данная система диофантовых уравнений решение или нет. Диофантовы уравнения - это система многочленов с целыми коэффициентами, и решение этой системы ищется в целых числах. Невозможность построения алгоритма в общем случае вовсе не означает, что нельзя решить какую-то конкретную задачу. Аналогичный результат получен относительно возможности построения общего алгоритма, решающего проблему покрытия плоскости многоугольниками. Это также не означает невозможность решить эту проблему для конкретных многоугольников (например, для квадрата или произвольного прямоугольника).

Различается две вычислительные процедуры: «сверху-вниз» и «снизу-вверх». Вычисление «сверху-вниз» - это вычисление на основе фиксированных правил и фиксированного набора данных, вычисление «снизу-вверх» имеет место тогда, когда правила могут изменяться на основе накопленного «опыта» (самообучающиеся системы). Утверждение о невычислимости, немоделируемости на современном компьютере процесса мышления относится к обеим вычислительным процедурам.

Невычислимость мышления доказывается на основе использования следствий из теоремы Гёделя, относящихся к машине Тьюринга. На возможность использования теоремы Гёделя в качестве аргумента в пользу принципиальной неалгоритмизируемости, невычислимости процесса мышления первыми обратили внимание Нагель, Ньюмен, Лукач. Возможность применения теоремы Гёделя как аргумента неалгоритмизируемости мышления подвергается критике. В том числе критикуется и следующая позиция автора, изложенная им в первой монографии: «Мое использование аргумента Геделя состоит в том, чтобы показать, что человеческое мышление не может быть алгоритмической деятельностью. Если мы сможем показать это в некотором специфическом контексте, то уже этого будет достаточно... Затвор шлюза уже будет открыт!» (c. 51).

Обращение к математике - это атака на позиции искусственного интеллекта на его собственной почве. Согласно этой позиции, субъект мышления, ощущений нуждается в деятельности вычислительного типа. Первая часть книги посвящена обоснованию невычислимости мышления, сознания, т.е. вопросу о том, чем не является человеческое мышление.

“Математическое доказательство на каждом своем шаге требует чего-то “очевидного “, но результат может оказаться отнюдь не очевидным. Можно было бы предположить, что возможно раз и навсегда перечислить все эти очевидности и тем самым формализовать процедуру”, но в том то и состоит результат Геделя, что это невозможно: нет способа устранить необходимость новых “очевидных” предположений. Таким образом, математическое мышление не может быть сведено к слепому вычислению» (c.56).

В качестве конкретных примеров невычислительной деятельности сознания приводятся восприятие красного цвета, вкуса, боли, красоты. Феномен боли играет решающую роль в возможности приписать свойство сознания не только высшим животным и человеку, но и одноклеточным.

Две главы первой части книги посвящены техническим деталям применения теоремы Гёделя к машине Тьюринга. Ключевую роль играет проблема остановки машины Тьюринга, т.е. проблемы построения такого алгоритма, который мог бы определить закончится или нет вычисление по некоторой задаче. Оказывается, что в общем случае такой алгоритм нельзя построить в принципе. Доказательство ведется на игре между двумя уровнями: собственно вычислениями и процедурой второго уровня, определяющей остановится или нет некоторое вычисление первого уровня. Здесь возникает опасность возникновения парадоксов самореференции: например, предложение это утверждение ложно” является самореферентным и парадоксальным. Утверждается, что при доказательстве эти трудности, которые делают его внутренне противоречивым, можно избежать.

Вторая часть книги называется “Какая новая физика нам нужна для того, чтобы понять сознание?”. Если первая часть книги посвящена вопросу о том, чем мышление не является, то вторая часть книги посвящена обсуждению тех предполагаемых физических процессов, которые вызывают сознание.

Сама возможность описания сознания на языке физики, т.е. отказ от мистической точки зрения на соотношение физики и сознания Д” в пользу позиции В”, обосновывается указанием на связь между состоянием мозга и мышления: «Если ментальность - это нечто отдельное от физического, то почему наши ментальные самости вообще нуждаются в физических мозгах? Совершенно ясно, что изменения в ментальных состояниях могут быть вызваны изменениями в физических состояниях мозга. Действие, например, некоторых наркотиков вполне определенно сказывается на ментальном состоянии и поведении. Аналогично травма, болезнь или хирургическое вмешательство в определенные зоны головного мозга могут иметь хорошо определяемые и предсказуемые последствия в ментальных состояниях человека... А если ментальность действительно связана с определенными формами физического, то тогда законы науки, которые точно описывают поведение физических объектов, наверняка должны многое сказать также и о мире ментального» (c.202-203).

Многие могут согласиться с тем, что в нашем мышлении есть что-то невычислимое, но далеко не все полагают, что для описания нашего мышления нужны революционные сдвиги в физике, ссылаясь при этом на сложность мозга и происходящих в нем процессов. Утверждение состоит в том, что если наше мышление невычислимо, то и связанные с ним физические процессы также должны обладать тем же свойством. Однако вся современная физика, все известные физические процессы являются вычислимыми, моделируемыми на компьютере.

Специально обсуждаются случаи детерминированного хаоса и стохастического поведения систем. Эти процессы являются вычислимыми, моделируемыми на компьютере, но моделируется при этом не индивидуальное, а типичное поведение системы.

Подчеркивается, что искомый невычислимый физический процесс не является исключительным атрибутом деятельности мозга: «Необходимо допустить, однако, что этот (предполагаемый) невычислимый процесс также присущ и неживой материи, поскольку живой человеческий мозг в конечном счете состоит из того же материала, что и неодушевленная природа. В этой связи мы должны задать два вопроса. Во-первых, почему феномен сознания проявляется, насколько мы это знаем, только в мозге (или в связи с ним) - хотя мы не должны исключать возможность наличия сознания у других физических систем. Во-вторых, мы должны спросить о том, как могло случиться, что такой по-видимому очень важный ингредиент, как невычислимый процесс, характерный (по крайней мере потенциально) для всех материальных процессов, до сих пор не попадал в поле зрения физиков?”(с. 216).

Теоретический поиск места проявления невычислимого процесса в современной физике приводит к фундаментальным проблемам квантовой теории. Точка зрения по поводу перспектив развития квантовой теории формулируется на основе различения Х- и Z-чудес квантовой теории. Х-чудеса, от английского paradox, это не укладывающиеся в рамки здравого смысла следствия квантовой теории, которые возникают в связи с переходом от квантового уровня на макроскопический. Наиболее известным примером Х-чуда является парадокс кошки Шрёдингера, обусловленный противоречием между линейностью уравнения Шрёдингера, допускающим в силу свойства линейности линейную суперпозицию исключающих друг друга с макроскопической точки зрения альтернатив (кошка жива и кошка мертва), и макроскопическим описанием, не допускающим совмещения взаимоисключающих альтернатив: кошка либо жива, либо мертва, но никак не жива и мертва одновременно.

В более общей постановке это проблема редукции волновой функции, проблема квантовых измерений, которая является ключевой для обнаружения невычислимого физического процесса.

Примером Z-чуда (от англ. pazzle - головоломка) квантовой теории является известный эксперимент Эйнштейна - Подольского - Розена. Х- и Z-чудеса квантовой теории различаются еще тем, что Х-чудеса являются следствием формализма и неподтверждены экспериментально, а Z-чудеса либо уже экспериментально подтверждены, либо очень правдоподобны. Существуют две точки зрения на перспективу существования чудес квантовой теории. Одна точка зрения состоит в том, что несмотря на всю их парадоксальность и противоречие здравому смыслу рано или поздно придется их принять, поскольку такова природа квантового мира. Другая точка зрения, разделяемая автором книги, состоит в том, что Х-чудеса квантовой теории обусловлены ее неразработанностью. Это означает, что с течением времени Х-чудеса “будут вычеркнуты из списка” чудес квантовой теории, так как они неприемлемы с философской точки зрения. Допустимы только Z-чудеса, ибо в их присутствии “мы можем спокойно лодырничать”(с.236).

Вопрос о том, является ли редукция волновой функции реальным физическим процессом или некоторой иллюзией детально обсуждается.

Означает ли наличие противоречий между квантовым и классическим описаниями, описаниями микро- и макроуровня, что существует два вида законов, каждый из которых действует на своем уровне? “Моя точка зрения, разделяемая немногими физиками, состоит в том, что такое состояние физического описания (существование двух видов законов. - Прим. реф.). не может быть ни чем иным, как приостановкой в развитии физики и мы можем ожидать, что открытие квантово-классических законов, которые однородно действуют на всех масштабах, может означать научное открытие, сравнимое с теми, которые инициировали Галилей и Ньютон”(с. 307-308).

Поляризация мнений по поводу соотношения квантового описания(“процедура U”, в основе которой лежит уравнение Шредингера) и редукции волной функции (“R-процедура”) такова: «Есть рассматривающие U-процедуру, как все то, что существует в эволюции квантового состояния. Соответственно R-процедура рассматривается как некоторый вид иллюзии, соглашения или аппроксимации и не считается частью эволюции реальности. В этом случае оказывается предпочтительной интерпретация многих миров Эверетта... С другой стороны, есть те, кто рассматривает квантовый формализм серьезно и в то же время верит, что не только U-, но и R-процедура являются реальными физическими процессами в квантово-классическом мире. Но если квантовый формализм рассматривается серьезно, то тогда очень трудно верить в то, что эта теория может быть полностью точна на всех уровнях. Поскольку R-процедура противоречит многим свойствам U, в особенности ее линейности» (с. 309-310).

Приводятся такие возражения против интерпретации многих миров Эверетта: а) она неэкономична; б) она не объясняет, как из множества миров происходит выбор одного мира, т.е. как измерение дает конкретный результат; в) «без теории того, как “воспринимающее существо” делит мир на ортогональные альтернативы, у нас нет оснований полагать, что такое существо не могло бы осознавать линейную суперпозицию мячей для гольфа или атомов, находящихся в совершенно различных точках пространства» (с. 312). Кроме этого, интерпретация многих миров не объясняет, как именно квадрат модуля комплекснозначной функции (волновой функции) приобретает смысл вероятности.

Обсуждаются также трудности интерпретации R-процедуры в рамках подхода «для всех практических целей» и в качестве следствия акта осознавания. В последнем случае трудность связана с вопросом о том, какова природа законов, управляющих поведением макроскопических систем, в отсутствии наблюдателя: погода на отдаленной планете - это конкретный макроскопический процесс или линейная суперпозиция комплексных альтернативных состояний?

Вывод автора состоит в том, что необходима новая теория редукции волновой функции. Эта теория должна строиться в рамках физики без привлечения феномена сознания. Проблема сознания - это гораздо более сложная проблема, чем проблема квантовых измерений (с. 330-331).

В книге рассматриваются две гипотезы о механизмах редукции волновой функции: обусловленный гравитацией и обусловленный взаимодействием с внешней средой.

Существование противоречий между описаниями мегамира (ОТО) и микромира (КТ) является одной из фундаментальных проблем современной теоретической физики. Примерно с середины 60-х годов делаются попытки построения согласованных теорий, связанные с пересмотром основ квантовой теории. В 1986 г. Гирарди, Римини и Вебер выдвинули гипотезу спонтанной редукции волновой функции свободной частицы, которую поддержал Дж. Белл.

В главах, посвященных квантовой теории, уделяется много внимания доступному широкой публике изложению ее формализма, описывается парадокс Эйнштейна - Подольского - Розена (квантовая нелокальность), состояние его экспериментальной проверки. В качестве наглядного занимательного примера квантовой нелокальности приводится головоломка о магических додекаэдрах.

Какое же все это имеет отношение к мышлению, сознанию? Ответу на этот вопрос посвящена глава “Квантовая теория и мозг”.

Широко распространено мнение о том, что мозг можно моделировать как классическую систему, в описание которой квантовые эффекты по существу дела не входят. (Хотя, разумеется, в основе всех химических и электрических явлений, протекающих в мозге, лежат квантовые закономерности, но это квантовые явления микроскопического, а не макроскопического уровня). Мозг - это макроскопическая система, перенос нервных импульсов осуществляется по схеме “включено/выключено” без каких-либо чудес квантовой суперпозиции, допускающих одновременность “включено” и “выключено”.

Утверждается, что классического описания функционирования головного мозга по существу дела недостаточно для описания феномена сознания. Функционирование мозга как классической системы - это алгоритмизируемый, вычислимый процесс, а в силу аргументов, приведенных в первой части книги, мышление - это неалгоритмизируемый, невычислимый процесс. Приводятся следующие аргументы в пользу необходимости привлечения квантовых представлений для описания функционирования мозга: а) чувствительность ретины к нескольким, а в определенных условиях и к одному фотону, показывает, что некоторые нейроны работают не как классические устройства, а как квантовые, их порог чувствительности простирается вплоть до квантового уровня; б) гипотеза Экклза о том, что для описания функционирования некоторых структур мозга (паракристаллическая гексагональная решетка в пирамидальных клетках мозга) необходимо привлечение квантовых представлений; в) фундаментальное открытие резонансов в биологических мембранах в миллиметровом диапазоне электромагнитных волн, сделанное Фрелихом в 30-х годах, для объяснения которых он полагал необходимым привлечение представлений о квантовой когерентности.

Где именно в мозге проявляются квантовые явления, существенные для мышления? Мозг как система нейронов с фиксированными связями - это система, которая не может может быть моделирована на компьютере. Невычислимость мышления связана со свойством пластичности мозга (изменениями синоптических связей), обусловливающим его способность к обучению. Поиск структурных элементов мозга на клеточном уровне, для функционирования которых могут быть существенны эффекты квантовой когерентности, выводит за пределы собственных норм системы в нанобиологии. Приводятся экспериментальные данные о наличии сложных поведенческих реакций у одноклеточных организмов вплоть до способности к обучению. На этой основе делается вывод о наличии у этих организмов некоторой формы сознания. Ключевую роль для существования этой формы сознания играет не ядерная структура клетки, где содержится вся генетическая информация, а скелет клетки, выполняющий кроме функции поддержания ее формы также функции передвижения и питания. Собственно переход от нервной системы к одноклеточным осуществляется следующим образом.

Во-первых, сознание естественно изучать там, где оно в некотором смысле отключается. В качестве примера механизма отключения рассматривается анестезия. Во-вторых, известно, что общие анестетики (окись азота, хлороформ и др.) примерно одинаково действуют как на людей и высших животных, так и на одноклеточные организмы. В связи с тем, что химическая природа общих анестетиков различна специалистами высказывается предположение о том, что столь широкий биологический диапазон их воздействия имеет нехимическую природу. Для объяснения механизма этого воздействия привлекаются силы ван дер Ваальса, силы дальнодействия, существующие между молекулами, обладающими дипольным моментом.

Аналогом нервной системы у одноклеточных является скелет клетки. Существенным структурным элементом этого скелета являются микротрубочки, для функционирования которых могут оказаться существенными эффекты квантовой когерентности. И хотя квантовые механизмы не привлекаются специалистами для моделирования передачи сигналов по нейронным сетям, они вполне могут быть задействованы при моделировании процессов, происходящих в микротрубочках. Иными словами, квантовые эффекты, существенные для мышления, связаны с функционированием скелета нейронов, а физическая модель мышления описывается как макроскопическое квантовое когерентное состояние, не связанное с окружающим термическим фоном. Поскольку работа мозга не связана с явлениями массопереноса, то гравитационно индуцированный коллапс волновой функции здесь не применим, в связи с этим рассматривается другой механизм редукции, связанный с влиянием внешней среды. Процесс редукции волновой функции играет ключевую роль в функционировании мозга, поскольку необходим переход от квантовой модели мышления к классической сети нейронов, которая трактуется как система усиления слабых сигналов.

«На подобную компьютеру классическую сеть нейронов постоянно влияет активность их клеточных скелетов, как проявление того, что мы могли бы обозначить как “свободная воля» (с.376). Роль нейронов в этой картине больше похожа на роль умножительного устройства, в котором маломасштабная активность клеточных скелетов преобразуется в нечто, способное влиять на другие функции тела, например, на мускулы. Соответственно уровень нейронов, на котором в настоящее время описывается функционирование мозга и сознания, - это просто тень более глубокой активности клеточных скелетов и именно на этом более глубоком уровне мы и должны искать физическую основу сознания!”(там же).

Вторая часть книги заканчивается обсуждением вопроса о том, каковы причины неизбежности проявления невычислимости в квантовой теории. «Есть ли какие-либо свидетельства в пользу того, что невычислимость могла бы быть существенной чертой любой теории, которая в конце концов корректно объединила бы (и подходящим образом модифицировала) и квантовую теорию и общую теорию относительности?» (с. 383).

Приводится два примера такого рода свидетельств. Первый возникает из необходимости квантования пространства-времени при построении квантовой теории гравитации и следовательно необходимости сравнения различных топологий четырехмерного пространства-времени: проблема топологической эквивалентности четырехмерных многообразий.

Приводится иллюстрированный пример этой проблемы для двухмерных многообразий: капля любой формы (точнее говоря, ее поверхность как двухмерное многообразие) топологически эквивалентна сфере, которая не эквивалентна тору, т.к. в нем есть отверстие, но тор топологически эквивалентен чашке, так как у нее есть только одно отверстие - в ручке. В 1958 г. А.А.Марков показал, что проблема топологической эквивалентности четырехмерных многообразий сводима к проблеме остановки машины Тьюринга и следовательно не существует общего алгоритма, который бы за конечное число шагов мог решить эту проблему. Проблема остановки машины Тьюринга - это как раз та проблема, которая возникает в связи с доказательством невычислимости процесса мышления на основе следствий из теоремы Геделя. Этот результат однако не означает, что проблему топологической эквивалентности для четырехмерных многообразий нельзя решить в том или ином конкретном случае.

Второй пример связан с фундаментальным фактом общей теории относительности об искривлении траектории луча света в гравитационном поле. Если в приведенном выше примере рассматриваются все возможные топологии, то в данном случае в центре внимания оказывается специфическая топология, допускающая замкнутые временеподобные кривые. Эйнштейновское отклонение луча света в искривленном пространстве-времени дает принципиальную возможность топологий пространства-времени с замкнутыми временеподобными кривыми: возможность путешествия в прошлое, “машина времени”. Поскольку на макроскопическом уровне такие топологии пространства-времени приводят к парадоксам причинности: можно вернуться в свое собственное прошлое и убить своего деда до своего рождения, - то они исключаются. Однако это исключение на макроуровне не означает запрет на такие топологии на микроуровне. Оказывается появление таких топологий в квантовой теории гравитации означается наличие в ней неустранимой невычислимости.

В заключительной главе рассматривается модель трех миров: физического, психического и мира идей Платона. Обсуждается отличие трактовки трех миров автором от модели К.Поппера. Книга заканчивается следующим утверждением: «Я рассматривал три мира и чудесные связи между ними, но нет сомнения в том, что есть не три мира, а один, отблеска подлинной природы которого мы еще не видели» (с.420).

Из коллекции сайта «РазныеРазности»

http://hotmix.narod.ru