Ojcowie informatyki wobec dylematów mechanizacji myślenia

Nie ujmując zasług pomysłowi Johna McCarthy'ego, żyjącego klasyka SI, słynnego autora języka programowania LISP, który w 1956 r. zaproponował nazwę Artificial Intelligence (wcześniej Turing mówił o inteligencji mechanicznej), czas pomyśleć o jej zrewidowaniu. Termin był w swoim czasie do przyjęcia; prowizorycznie, ale skutecznie, wypełniał lukę pojęciową. Na komputer patrzono wówczas jak na liczydło, żeby więc zwrócić uwagę na jego inne ogromne możliwości, trzeba było jakiegoś chwytliwego hasła (w szczególności dla pozyskiwania grantów na badania). Dziś ten termin już się przeżywa, bo to, że komputer, powiedzmy, dowodzi twierdzeń czy tłumaczy z języka na język, to rzecz nie bardziej osobliwa niż to, że dodaje, mnoży itp.

Ponadto zaczynają zacierać się granice między tym, co naturalne, i tym co sztuczne, tym co biologiczne, i co elektroniczne. Zaprogramowany komputer biologiczny jest naturalny z racji biologiczności, sztuczny z racji zaprogramowania go przez człowieka.

A nanotechnologia, która pozwoli na programowane nanoimplanty elektroniczne w mózgu, podnoszące wydatnie inteligencję ich posiadacza, będzie sukcesem z zakresu sztucznej czy naturalnej inteligencji? Trudno powiedzieć. Nie ma natomiast wątpliwości, że byłby to sukces informatyki.

Co do cognitive science jest to "niewypał" pojęciowy, bardziej jeszcze niefortunny w polskiej wersji ,,kognitywistyka". Gdy przydawkę cognitive tak skleić z science, że przypisuje się nauce funkcję poznawczą, będzie to banał nad banały; nie o to więc chodzi. A jeśli cognitive science ma oznaczać naukę o poznaniu, to ta mająca być supernowoczesną nauką pokryje się definicyjnie z wiekową epistemologią. A naprawdę chodzi w tej nauce o to (o czym jej nazwa nie wspomina nawet aluzyjnie), żeby zjawiska umysłowe traktować jako procesy przetwarzania informacji obejmujące to wszystko, co czyni maszyna Turinga (i ewentualnie więcej). W USA uznano tę doktrynę za rewelację, bo sprzeciwiła się jakże modnemu wcześniej behawioryzmowi, który głosił, że pojęcie informacji należy do niegodnej uczonych metafizyki. Kto jednak miał do behawioryzmu stosunek należycie pobłażliwy, ten nie zawdzięcza nowej doktrynie szczególnego oświecenia. Ogólna teoria przetwarzania informacji pod kątem rozwiązywania problemów, obejmująca układy biologiczne, czym jest w zamierzeniu cognitive science, doskonale się zmieści w pojęciu informatyki - na tyle szerokim, że się go nie ogranicza do urządzeń elektronicznych. Dorobek Turinga i von Neumanna należy do tak szeroko pojętej informatyki.

Informatyk jako demiurg cyfrowej kreacji

Wiara Turinga w moc programowania maszyn cyfrowych przywodzi na myśl grecką postać demiurga. Jest to ktoś wykonujący dzieło (ergon) dla dobra ludu (demos); ktoś o mocy niższej niż boska, lecz dalece górującej nad ludzką. Taki demiurg występuje jako kosmiczny producent świata w dialogu Platona Timaios.

Szansa na to, by ludzka cywilizacja pełniła rolę demiurga w platońskim sensie okazuje się dziś realna. Byłby to udział kosmosu i w stwarzaniu umysłu. To pierwsze nie jest naszym tematem, ale dla rozpędzenia wyobraźni warto rzec o tym słowo. Choć do inżynierii kosmicznej staniemy się zdolni dopiero za setki czy tysiące lat, już dziś możemy nie bez podstaw przypuszczać, jakie są konieczne do tego wyniki teoretyczne, jakie moce obliczeniowe i jak wysokie energie. Fizyk Paul Davies w książce pod znamiennym tytułem Superforce powiada, że gdy rozwiążemy zagadkę unifikacji wszystkich sił (grawitacji, elektromagnetycznej i oddziaływań jądrowych) w jedną supersiłę, będziemy mogli "zmieniać strukturę przestrzeni i czasu, wiązać węzły w nicości i na życzenie tworzyć materię".

Może się jednak okazać, że obecny potencjał intelektualny, nawet super-geniuszy, nie wystarczy do badań niezbędnych w inżynierii kosmicznej. Musiałaby ją wyprzedzić inżynieria mentalna, podnosząc do niewyobrażalnej dziś mocy intelekt przyszłych konstruktorów kosmicznych. W czasach Turinga jeszcze nie marzono o kształtowaniu inteligencji, czy to przez inżynierię genetyczną, czy przez nanotechnologię. Ale w wyobraźni Turinga świtała możliwość konstruowania systemów, które zdolnością rozwiązywania problemów przewyższyłyby inteligencję człowieka.

Jak to osiągnąć? Według Turinga, całość zadania sprowadza się do napisania odpowiednich programów dla maszyny cyfrowej. Wszak zgodnie z tezą Churcha-Turinga wszystko, co daje się rozwiązać środkami matematyki, jest też rozwiązywalne dla maszyny Turinga.

Trzeba jeszcze przyjąć, że każdy problem niematematyczny da się przetłumaczyć na problem matematyczny, jak to się dzieje w fizyce, a nie jest też obce humanistyce (o czym świadczą np. automatyczne przekłady). To ośmiela do ekstrapolacji na całość wiedzy w formie poglądu, że JEŚLI ZAGADNIENIE NAUKOWE DAJE SIĘ ROZSTRZYGNĄĆ, POTRAFI TO MASZYNA TURINGA. A że pracuje ona w kodzie cyfrowym, kod ten okazuje swą uniwersalność i jako język całej nauki, i jako język wspólny ludziom i maszynom.

Wnikliwy czytelnik może zacznie się w tym miejscu zastanawiać, co znaczy ta zagadkowa klauzula "jeśli zagadnienie naukowe daje się rozstrzygnąć". Wszak od zarania nauki uważano, że jeśli pytanie jest naukowe, to tym samym musi być rozstrzygalne; jeśli nie zaraz, to po odpowiednim nakładzie czasu i środków. To odwieczne przekonanie okazało się błędne dzięki odkryciom logicznym z lat 30., wśród których centralne miejsce zajmuje wynik Turinga. Jest to wielce pomysłowy dowód twierdzenia, że istnieją w matematyce problemy nierozstrzygalne dla zdefiniowanej przez niego maszyny.

Do tego wyniku mogło dojść dzięki temu, że z maksymalną precyzją został sformułowany problem rozstrzygalności w matematyce. Było to zasługą Davida Hilberta i wielu innych autorów.

Problem rozstrzygalności można ograniczyć do arytmetyki liczb naturalnych, inne bowiem działy matematyki dadzą się do niej sprowadzić. Rozstrzygnąć (w tym precyzyjnym sensie)

problem arytmetyczny to znaczy wyprowadzić odpowiedź z aksjomatów arytmetyki poprzez przekształcenia aksjomatów według reguł logiki symbolicznej. Reguły te odwołują się wyłącznie do kształtu składających się na formuły symboli (abstrahując od ich znaczenia). Dzięki temu można je stosować w sposób mechaniczny. Każdy bowiem dowód twierdzenia (będącego zawsze odpowiedzią na jakieś pytanie) jest skończonym ciągiem formuł. Kombinując więc losowo różne zestawienia, po jakimś czasie skończonym (choć może dłuższym niż wiek wszechświata) maszyna znajdzie takie, że ostatni element ciągu okaże się wyprowadzalny z aksjomatów według reguł logiki. To znaczy dostarczy mechanicznego dowodu danego twierdzenia.


TOP 200