Tak trochu zvláštní počítač
Na celý problém se můžeme podívat i z úplně opačné strany. Většinu námitek vůči Turingovu testu prostě smeteme ze stolu tezí, že lidský mozek není ničím jiným než počítačem, zařízením na zpracování informací. Struktura mozku je modulární, přičemž moduly v počítačové terminologii zhruba odpovídají různým podprogramům a specializovaným aplikacím. Chápání mozku jako počítače je v některých oborech, např. v evoluční psychologii, již bráno za samozřejmost.
Nicméně – v některých ohledech současné počítače rozhodně nedosahují schopností lidského mozku a Turingovým testem doposud neprojdou. Plodnější než debaty o tom, zda stroje mohou myslet nebo zda mozek je počítač, může být proto užší vymezení problému: V čem se mozek-počítač liší od počítačů současných, jaké má speciální vlastnosti?
V první řadě není jasné, zda mozek je systémem výlučně digitálním. V Computerworldu 9/2003 jsme na toto téma přinesli rozhovor s Markem Petrů, který zdůrazňoval, že na práci lidského nervového systému se výrazně uplatňují i analogové systémy (např. mechanismus pro rozpoznávání tváří).
Druhý okruh úvah se může točit kolem počítačů kvantových. Roger Penrose na jednu stranu přirovnává mozek ke kvantovému počítači.
Tuto Penrosovu představu však většina ostatních odborníků odmítá. Pokud se nám podaří přivést k životu kvantové počítače, snad budeme moci vyslovit určitější závěry. S Penrosovými zásadnějšími výhradami k (ne)algoritmizaci lidského myšlení ve vztahu k matematickým důkazům jsme se již setkali výše.
Další série problémů se týká otázky, zda lidský mozek funguje jako sériový nebo jako paralelní systém. Myslíme sériově, nebo paralelně?
Známý britský evoluční biolog Richard Dawkins přišel s ideou, že naše mozky jsou kombinací sériového a paralelního přístupu. Dawkins si představoval, že zatímco na procesoru klasického PC běží úloha ve skutečnosti sériově, byť se interface tváří navenek jako paralelní multitasking, u lidského mozku je tomu naopak. Jde o zařízení pracující paralelně, sériovost, tedy ještě jedna úroveň „seskládání“, pak snad odpovídá vzniku vědomí nebo alespoň myšlení, předvídání apod.
Robert Sternberg ve své knize Kognitivní psychologie uvádí pokusy, jejichž snahou bylo rozlišit sériové a paralelní zpracování informace. Například si máte zapamatovat určitá slova. Pokud budou čtyři slova trvat stejně dlouho jako dvě, pak je úloha řešena paralelně.
Problém však je v tom, že u paralelního zpracování se stejně čeká na nejpomalejší úlohu, a proto čím více stejných/obdobných úloh, tím delší bude pravděpodobně ta nejdelší z nich – a tím déle bude operace trvat. Předpověď je tudíž stejná jako u zpracování sériového.
Lze matematicky dokázat, že každý sériově prováděný výpočet lze modelovat výpočtem paralelním, byť třeba matematika rovnic bude složitější. Vždy existují paralelní modely, které co do předpovědí simulují ty sériové – a naopak.
Dosavadní experimenty však svědčí pro to, že mozek funguje spíše sériově. Čemuž by snad mohla napovídat i následující skutečnost: Jak si v jedné úvaze, která se na stránkách Computerworldu objevila již asi před deseti lety, povšiml Jiří Peterka, není ani tak problém zkonstruovat paralelní počítač, ale spíše algoritmizovat úlohy tak, aby se tohoto paralelismu dokázalo smysluplně využít (z tohoto důvodu se masivně paralelní systémy typu DNA počítačů uplatní jen pro velmi omezený okruh problémů). Proto se zdá, že přinejmenším na úrovni vědomí pracuje náš mozek skutečně sériově a paralelismus není tím, co by vývoj systémů umělé inteligence mohlo samo o sobě nějak posunout.
Speciální okruh námitek proti koncepci vědomí jako softwaru pak představují problémy vazby vědomí na hardware („vtělení mysli“). Např. Antonio Damasio ve své i v češtině vyšlé knize Descartesův omyl polemizuje s tvrzením, že lidské myšlení můžeme pochopit izolovaně bez vazby na tělo. Descartovský dualismus, podle kterého jsou mysl i tělo dvě zcela různé entity, je podle Damasia chybný. V průběhu evoluce se naše inteligence vyvinula právě jako nástroj péče o fyzický organismus; doprovodné rysy myšlení jako vůle a emoce jsou podle Damasia procesy silně fyzickými. Současné počítače touto vazbou na svůj hardware ovšem zřejmě nedisponují.
I proti Damasiovým námitkách se ovšem objevily protiargumenty. Většina lidí zabývajících se vývojem systémů umělé inteligence patří spíše k funkcialistům a konekcialistům než k materialistům, tedy předpokládají, že myšlení a vědomí jsou v zásadě výpočetními procesy a jako takové je možné je simulovat i počítačově. Na rozdíl od dualistů sice funkcialisté uznávají, že výpočet musí běžet na nějakém hmotném „substrátu“, ale ten pro ně může být víceméně libovolný – lidský mozek stejně jako křemíkový procesor.
Zde se mimochodem objevuje další zajímavý problém: Pokud je proces lidského myšlení možné realizovat výpočtem, může k tomu dojít i dostatečně dlouhým přemísťováním kuliček na kuličkovém počítadle? Byl by abakus po milionu let nadán vědomím? Touto přece jen trochu absurdně působící představou bychom se už ovšem dostali do oblasti sci-fi (nápad je velmi zajímavě rozvinut např. v románu Grega Egana Město permutací).
Spor mezi dualisty, materialisty a funkcialisty/konekcialisty už ovšem spadá spíše do oblasti filozofických spekulací – a Turingův test byl zkonstruován právě jako způsob, kterým se filozofii vyhnout. Představa, že lidské vědomí je software, který může běžet na hardwaru různého typu, každopádně odkazuje k dalšímu zdroji motivů pro vývojáře umělé inteligence. Do hry pak totiž vstupuje další odvěký lidský sen – naděje na nesmrtelnost.
Nástupci Elizy
Mají různé automatické konverzační programy šanci projít Turiungovým testem? Současné systémy typu Elizy zcela rezignují na schopnost jazyku porozumět, pouze na základě výskytu určitých slov vygenerují svou vlastní frázi. Jejich činnost spadá do kategorie „triků“, které jsou ovšem dříve nebo později odhaleny – především proto, že partner v konverzaci zaregistruje vyhýbavost a přeskoky mezi tématy, jimiž program „odvádí řeč jinam“. Tímto způsobem lze člověka zmást jenom ve skutečně specifických situacích – Eliza klade podobně jako psychoterapeut občas otázky jakoby bez souvislosti s tím, o čem pacient hovoří („A co vás napadne, když si vzpomenete na otce?“), vesměs však nějak „papouškuje“ to, co člověk řekl v předešlé větě („Mé manželství bylo nevydařené.“ – „Proč si myslíte, že vaše manželství bylo nevydařené?“). Parry má zase podobně jako reálný paranoik „kruhové“ myšlení vracející se stále k tématu vlastní posedlosti („Může za to Mafie.“).
Zkušenosti s Elizou ukazují, že konverzační programy jsou relativně úspěšnější, pokud je nadáme něčím na způsob osobnosti, vybavíme je sadou názorů a „lidskou“ minulostí. Chatovací roboty by neměly pouze pasivně odpovídat, ale být v konverzaci aktivnější, samy přivádět řeč na nová témata. Věrohodnost zvýší, pokud budou disponovat aktuálními informacemi (hudba, film, politika). Samozřejmostí by měl být výstup v podobě gramaticky správných vět. Pouze ve chvíli, kdy se software ocitne úplně „mimo“, by měl generovat věty jako Eliza – tedy tak, že použije slovní zásobu svého partnera v debatě a nějak ji přeskládá.
Stále se však pohybujeme na poli triků. Skutečně „myslící“ aplikace budou nuceny lidskému jazyku nějak rozumět. A zde zůstává zřejmě největší výzva Turingova testu pro vývojáře: Jakým způsobem vlastně máme konstruovat tyto „rozumějící“ programy? Co toto porozumění jazyku přesně obnáší?
Postupný pokrok programů snažících se o splnění Turingova testu ukazuje tzv.Loebnerova cena.
Jak tedy postupovat dál? Je možné, že v tuto chvíli ještě nevlastníme nějakou klíčovou znalost, která by nám umožnila konstruovat programy tak, aby prošly Turingovým testem. Např. Velká Fermatova věta byla dokázána s pomocí matematických koncepcí, které za Fermatova života vůbec nebyly známy. Podobně se může stát, že taktéž Turingův test bude splněn až díky technologiím, o nichž dosud nemáme ani tušení.
Pak je zde ale ještě druhý problém. Zdá se, že jakkoliv splnění Turingova testu garantuje inteligenci, opak se již říct nedá. Proto je docela dobře možné, že se podaří vyvinout systémy, kterým neupřeme vlastní „myšlení“ – ale Turingovým testem tyto aplikace přesto neprojdou.
Modifikace Turingova testu
Během více než 50 let, které uplynuly od myšlenky původního Turingova testu, se samozřejmě objevila řada návrhů na jeho modifikace a zdokonalení.
První námitka vychází z toho, že počítač v Turingově testu simuluje pouze jednu z mnoha schopností člověka – schopnost rozumět jazyku a verbálně se vyjadřovat, oboje navíc pouze v psané formě. V modifikaci Stevana Harnada by počítač měl simulovat prostě všechny lidské schopnosti – je jasné, že tento požadavek nesplní „program“, ale pouze pokročilý humanoidní robot.
Americký analytický filozof Daniel Dennett hovoří v souvislosti s umělou inteligencí o potřebě „intenciality“ a „účelnosti“. Lidský intelekt je poháněn vůlí a chtěním, přičemž tyto vlastnosti jsou důsledkem dlouhé biologické evoluce. Myšlení není mechanické, ale směřuje k nějakému účelu. Počítač by tedy podle Dennetta měl být nejen schopen projít testem, ale měl by o to i sám usilovat, měl by mít své vlastní cíle. Na druhé straně, Turingova původní simulace mířila k otázce, zda stroj může myslet, ne zda může také chtít.
Další verze modifikací se točí kolem tvrzení, že člověka nečiní inteligentním použití jazyka, ale fakt, že jazyk sám v minulosti vyvinul (respektive jej vyvinuli naši předkové). Paul Schweizer proto soudí, že bychom měli nechat počítač, aby sám zkonstruoval jazyk či navrhl pravidla pro hru typu šachů. A nakonec snad i sám přišel s myšlenkou Turingova testu, čímž by jej automaticky splnil :-).
Poměrně bizarní jsou různé „inverzní“ Turingovy testy, kdy v roli posuzovatele je sám počítač. Cílem počítače je pak odlišit člověka od jiného počítače, eventuálně dojít k závěru, že sám je nikoliv člověk, ale počítač.
Problémem modifikovaných verzí Turingova testu je obvykle jejich obtížná praktická realizovatelnost. Na rozdíl od původní varianty zůstanou proto zřejmě v rovině experimentů pouze myšlenkových.
Zkrácená verze vyšla v Computerworldu číslo 11/2003
ČLÁNKY DO MAILU