Алан Тьюринг интуитивно придумал искусственные нейронные сети. Ни одна деталь реализации отсутствует. Ну, может быть, несколько. Изысканность простоты обманчива. По сути, всю мою жизнь меня ввели в краткость. Я расстраиваю даже самого терпеливого любимого человека своим контекстуальным обрамлением ответа на вопрос «да» или «нет». Мое биполярное расстройство наделило меня этим даром касания, рожденным некоторыми уникальными причудами моей настоящей нейронной сети, из-за которых я постоянно тонул в океане информации, столь же текучей и хаотичной, сколь ограниченной и измеряемой. Все связано, и я вижу, как. Мое воображение любит заполнять пробелы. Ах, так вот почему люди называли меня всезнайкой.

Как выжить в мире, наполненном вечно вложенными паттернами в паттерны? В отличие от гиперграфических бессонных ночей, когда я был ребенком, я называл это жизнью «между», подстраиваясь под место, где есть пространство. Когда я рос, я думал о своей выгоде как о загадке, которую нужно решить, вынужден учиться в контрастном пространстве между воображением и реальностью. Я обдумываю значение различий вещей, прежде чем решить их истинную природу. Когда я пишу или кодирую, это распутывается от конца к началу; Я обратный инженер. Если вы хоть немного знакомы с тем, как машины учатся, процесс практически такой же. Вы передаете ему большой набор информации, и он находит все шаблоны и строит сложную модель для их имитации. По мере развития области искусственного интеллекта растет и моя признательность за мои громоздкие умственные способности. Искусственные нейронные сети, компьютерные системы, которые могут учиться и думать, очень похожи. Но я не думающая машина, я человек.

Разница существенная. Что приводит меня к тому, что я написал в твиттере на днях.

Правомерность этого утверждения была оспорена. Позволь мне объяснить.

яблоко Алана Тьюринга

Алан Тьюринг стал причиной смерти от отравления цианидом. Цианид стал причиной смерти Алана Тьюринга. Это повествовательный прием, называемый хиазмом. Это умное использование отражения, как зеркало, которое меняет порядок первой фразы на вторую. Не все хиазмы очевидны — есть концептуальные хиазмы, метафорические хиазмы, зрительные хиазмы — наша двойная спиральная структура ДНК — это хиазмы. Тьюринг был гением, одержимым двусмысленностью отражений природы. Тьюринг покончил жизнь самоубийством, замочив яблоко в самодельном цианиде. Его мать считала, что это был случайный вдох, а яблоко было поэтическим совпадением. Власти полагали, что он проглотил яблоко, о чем свидетельствует откусанный от него кусочек.

Алана Тьюринга подвергли химической кастрации в наказание за то, что он гей. Он провел большую часть своей жизни, скрывая свою ориентацию, и однажды предложил жениться на Джоан Кларк, которая работала над «Энигмой» с Тьюрингом в качестве взломщика кодов. Он принял несколько решений, чтобы бросить вызов социальным законам, чтобы быть самим собой, и в результате подвергался преследованиям со стороны общества до тех пор, пока не перестал узнавать собственное отражение — физически и интроспективно. Тьюринг любил яблоки и ел их каждый вечер перед сном. Это было идеальное средство передвижения для хиазмы его жизни; точка, которая обращает вспять процесс самой жизни, смерти. Дизайн был вдохновлен сказкой Диснея « Белоснежка и семь гномов» .

После того, как они увидели его в кинотеатре после его выхода в 1938 году, друзья Тьюринга говорят, что он был очарован этим фильмом. Он постоянно говорил о двух ключевых элементах двусмысленной риторики фильма: Злой Королеве и яблоке. С помощью «волшебного зеркала» Злая Королева превращается в Злую Ведьму, а яблоко, изначально наполовину зеленое, наполовину красное, сорт «Макинтош», отравляется, превращаясь в сияющий зеленый цвет, пока заклинание не скроет его цвет. настоящая природа с блестящей красной кожей. Как бы мне ни было больно не касаться компьютеров Apple, Macintosh, языка дизайна Белоснежки, логотипа и Стива Джобса, я буду придерживаться Тьюринга.

Запретный плод: тридцать лет угнетающего духовного совершенствования в Apple

Алан Гарнер, писатель, который работал с Тьюрингом, поделился историей о нем и Белоснежке в The Observer.в 1951 году. Гарнер признался, что, когда ему было пять лет, фильм напугал его, оставив шрам травмы, который перенесся во взрослую жизнь. Тьюринг немедленно отреагировал с сочувствием, подробно поделившись своим пониманием хиазматической двусмысленности сцены. Гарнер рассматривал это как общую травму, но я не верю, что слово «травма» оправдывает ее. Слова двусмысленны без контекста. Гарнер был напуган двусмысленностью, но неопределенность аффективных различий зачаровала Тьюринга. Возможно, «шок» — лучшее слово. Шок или удивление могут быть захватывающими и приятными, но также могут быть пугающими и неприятными. Они имеют общую выразительность, повышенную заметность, но не являются признаком эмоционального выражения.

душа Алана Тьюринга

Глядя не только на Тьюринга как на ученого-компьютерщика или математика, легко понять, почему мультфильм Уолта Диснея произвел такое впечатление на доктора наук. Тьюринг был воспитан религиозным человеком, веря в божество по имени Бог и в дарованную нам бессмертную душу. В 1927 году, когда ему было 16 лет, он изучил работу Эйнштейна о ньютоновских законах движения и вновь сформулировал вывод Эйнштейна о том, что двусмысленность природы фиксируется в математике посредством логических сравнений истинного и ложного. Несколько лет спустя, когда его одноклассник, с которым он имел близкую дружбу и романтические чувства, внезапно умер от туберкулеза крупного рогатого скота, он отрекся от религии и объявил себя атеистом.

Если вы заметили, в моем твите я поставил квадратные кавычки вокруг слов «бог» и «бессмертная душа». Он не отказался от идеи, что природа непознаваема в своей основе, он принял ее. Он доказалчто проблема остановки непознаваема. Он изучал математику квантовой физики в Кембридже, присваивая аксиомы неопределенности субатомных частиц. Неоднократно во всех своих работах он различает биологию человека по статистической вероятности, отличающуюся от машин. Он не потерял веру в «бога» и «бессмертную душу», он лишил ее какого-то мифического всезнающего мастера-творца-кукловода. Оно переместилось в квантовую неопределенность его собственного сознания по отношению к сознанию всех остальных. Хиазма реальности — это телескопическая встреча сети субъективных эмоциональных переживаний, тесно, но гибко связанных и управляемых материальной вселенной.

Я не буду говорить за этого человека, и он здесь не для того, чтобы говорить за себя, но мое понимание его замены «бога» заключается в том, что «бог» — это волокнистая сеть общей неопределенности, математически представленная кажущимся бесконечным, но все же конечным — истинных или ложных операций и переживается как свобода воли и материалы, управляющие ее фрактальной периферией. «Бог» — это система. Наши индивидуальные системы – это «душа». Причина его бессмертия в том, что наша смерть прекращает наши вклады в реальном времени. Наше место в системе неизменно, потому что мы его измеряем. Мы записываем историю в выражениях. Именно это произведение является одним из них. Мои синаптические клеточные структуры, эмоциональная подпись воспоминаний, — это другое.

Алан Тьюринг не спрашивал, могут ли машины чувствовать. Он даже не спросил, могут ли машины думать. Он попросил нас рассмотреть вопрос: «Могут ли машины думать?» и сразу сказал, что такой вопрос абсурден и бессмыслен. Он так сетовал на уменьшение сложности природы в общеупотребительном языке, что предложил такой вопрос, аналогичный проведению опроса Гэллапа. Вы не можете смотреть только на сходство вещей, чтобы познать их истинную природу. Вы должны изучить различия в их сложности. Что такое яблоко? Принятие простой идеи о яблоке может означать вашу смерть, ваша смерть может наступить, если вы не примете ее. Может быть, яблоко отравлено, а может быть, оно дарует вечную жизнь.

Затем Алан Тьюринг вместо этого предложил другую проблему, которая, по его словам, была относительно однозначной в ее словесном выражении. Около 10000 или около того из них. Кстати, их редукция привела к десяткам, а то и больше, интерпретаций его.

Тест Алана Тьюринга

Вместо того чтобы полностью объяснять статью Тьюринга 1950 года « Вычислительные машины и интеллект» , я собираюсь исследовать те ее части, которые, как мне кажется, раскрывают ее природу. Это отчасти потому, что я уже довольно много написал, чтобы подставить самого Тьюринга, а также потому, что я знаю, что я многословен (причина, по которой я надеюсь, имеет смысл), и смысл в том, чтобы объяснить мой вывод из вышеупомянутого твита. Я должен скрыть некоторые из своих неясностей, но многое можно почерпнуть из терминологии, использованной в его статье 1950 года, и того, как она отличается от других его работ, таких как «Разумная машина», еретическая теория., лекцию, которую он прочитал в 1951 году. Основанный на эволюции его объяснений, его первоначальный тезис о том, что выражение слов было столь же относительно двусмысленным, сколь и обратно однозначным. Все, казалось бы, является точкой хиазматического отражения.

Повторю мой тезис: предметом теста Тьюринга является не машина, а человек, проводящий тест. Испытание состоит в смирении и измеряется намерением.

Тест Тьюринга основан на игре в имитацию. Он состоит из трех компонентов:

1. Следователь (С)
2. Женщина (В)
3. Мужчина, подражающий женщине (А)

Я был бы бесстрашным лидером
Я был бы альфа-типом
Когда все верят тебе
Каково это?

Мне так надоело бежать так быстро, как я могу,
интересно, доберусь ли я быстрее,
если бы я был мужчиной

— Тейлор Свифт, «Человек»

Сама по себе игра в имитацию проблематична, хотя Тьюринг не говорит об этом прямо, он превращает игру в игру, в которой удаляется пол участников, а вместе с ним и социальная структура, добавляющая несправедливые предубеждения. Его следующий шаг — убрать «свободу воли» из одного из трех компонентов игры, особенно из того, целью которого является обман.

1. Следователь (С)
2. Женщина (В)
3. Цифровой компьютер (А)

Алан Тьюринг поясняет, что этот тест должен быть только одним из «цифрового компьютера», он не может быть сконструирован таким образом, чтобы он выглядел, звучал, чувствовал, нюхал или иным образом воспринимался извне как человек. Всякое его восприятие, кроме символов связи, должно быть удалено. В Ex Machina , написанном Алексом Гарландом, Калеб — инженер-программист, который выигрывает неделю, проводя время с генеральным директором своей поисковой компании Натаном и его андроидом Авой. Гарланд прямо пишет, что Калеб является объектом теста Натана. Натан говорит ему, что бессмысленно, чтобы Ава могла сойти за человека. С этим соглашается Тьюринг. Он определяет тест как единственный, для которого машина «предназначена для выполнения любых операций, которые может выполнять человеческий компьютер».

Предполагается, что человеческий компьютер следует установленным правилам; он не имеет права отклоняться от них в деталях.

Первое правило игры состоит в том, что компьютер должен выполнять только те логические операции, на которые способен мозг. Он считал, что это возможно, и мы сделали это. Вопрос «Могут ли машины думать?» отвечает. Как сказал Тьюринг, такой вопрос бессмысленен. Вопрос «Может ли машина сойти за человека?» возможно, с практической точки зрения на него меньше ответа, но я считаю, что ответ положительный, и Тьюринг тоже в это верил. Если ни один из них не является вопросом, то в чем вопрос? Любопытный.

Тьюринг объясняет, что цифровой компьютер должен иметь огромный объем памяти для хранения информации и два механизма, которые зависят друг от друга, чтобы определять ответы машины. Один является регулятором правил, другой — частью, способной выполнять сложные операции, составленные из комбинаций этих правил. Последний Тьюринг уточняет, что цифровой компьютер, вероятно, также должен быть «дискретным конечным автоматом». Он поясняет, что настоящий дискретный конечный автомат невозможен, потому что природа подвижна и непрерывна. Мы можем моделироватьмашины как таковые, а только путем абстрагирования их истинной природы. Цепь может быть представлена ​​на диаграмме как разомкнутая или замкнутая, что может соответствовать свету, находящемуся в двух различных состояниях: включенном или выключенном. Выключатель света можно настроить так, чтобы он переходил между этими двумя состояниями с помощью действия. Мы можем добавить сети переключателей и цепей, чтобы переходить между более сложными состояниями. Если бы у цифрового компьютера была модель такой сети, он мог бы рассчитать все возможные состояния сети и условия, определяющие каждое состояние. Таким образом, возникает вопрос: «Могут ли мыслящие машины предсказать поведение дискретных конечных автоматов?»

1. Следователь (С)
2. Дискретный конечный автомат (B)
3. Цифровой компьютер (А)

1. Следователь (С)
2. Мужчина (В)
3. Цифровой компьютер, который также является дискретным конечным автоматом (A)

Алан Тьюринг критиковал чувство общества всеобщего превосходства и последующей эксплуатации. Он по своей природе отличался от общества способами, которые глубоко повлияли на него. Воздействие было вызвано не его различиями, а, скорее, непрекращающимся желанием общества использовать его так, как они ценят, и пытаться наказать или исправить его так, как они этого не делали. Если они не могли извлечь выгоду, она была сломана; если бы они могли, это было бы гениально. Общество нанесло Алану Тьюрингу эмоциональный вред, эксплуатируя его за его дары.

Его последнюю итерацию теста не следует воспринимать всерьез, на самом деле, он утверждал, что только солипсистский человек примет такой тест. Вопрос этого теста: «Может ли человек определить, думает ли машина?»

1. Мужчина в роли следователя (С)
2. Цифровой компьютер, который также является дискретным конечным автоматом (A)

1. Могут ли машины думать?
   Тьюринг находит этот вопрос слишком абсурдным, а слово «думать» слишком двусмысленным, чтобы его можно было развлекать. В ответ он просит вас подумать, как часто игрок в игре правильно идентифицирует мужчину, притворяющегося женщиной, в то время как женщина помогает игроку.
2. Будет ли лучше играть игрок против компьютера, которому помогает женщина?
   Цифровой компьютер заменяет человека в игре. Тьюринг просит вас подумать, будет ли у игрока больше шансов проиграть компьютеру, пока женщина помогает игроку. Он утверждает, что эта игра будет несправедливо противопоставлена ​​машине . Когда он сравнивает цифровой компьютер с мужчиной, он сбрасывает со счетов его способность имитировать человека, когда женщина помогает игроку.
3. Может ли игрок выиграть у двух компьютеров?
   Цифровой компьютер заменяет мужчину, а «универсальная машина» заменяет женщину. Он противопоставляет их тому, что они совершенно разные, хотя оба компьютера способны выполнять сложные вычисления. Вместе с этими двумя компьютерами игрок не может победить машину, которая может предсказать результат своего помощника.
4. Будет ли игрок хуже противостоять суперкомпьютеру с помощью человека?
   Суперкомпьютер, состоящий из цифрового компьютера и универсальной машины, заменяет женщину, а мужчина теперь помогает игроку. Он считает, что эта версия игры достойна спорного справедливого исхода. В этой игре, когда человек помогает игроку, суперкомпьютер может достаточно хорошо имитировать человека, чтобы игрок больше проигрывал, чем выигрывал.
5. Могут ли машины думать?
   Тьюринг заменяет игру тестом, который должен быть издевательством над вопросом. Субъектом теста является человек, который считает, что объектом теста является машина; Затем человек опрашивает машину, чтобы определить, может ли она думать. Тьюринг делает это, чтобы успокоить кого-то настолько крайне эгоцентричного, что он принял бы такой тест. В этом тесте он сравнивает суперкомпьютер с попугаем.

Взгляды, которые исследует Тьюринг, варьируются от теологии до экстрасенсорного восприятия, последнее из которых одновременно и самое нелепое, и самое интересное. Если бы следователь мог предсказывать будущее, он бы знал, где машина, а где человек; если бы человек мог читать мысли машины, следователь всегда выигрывал бы. Он предположил, что в такой ситуации потребуется «комната, защищенная от телепатии». Большая часть характера этой статьи может быть почерпнута из этого раздела. Обсуждение этого вопроса отличается эгоцентризмом и упрощенчеством в отрицательном, но не лишено двусмысленности в положительном. Тьюринг старается отличать людей от компьютеров, но не так, чтобы это было справедливо или значимо.

Опровержение комплекса превосходства

Нам нравится верить, что Человек каким-то неуловимым образом превосходит все остальное творение. Лучше всего, если он обязательно покажет свое превосходство, потому что тогда нет опасности, что он потеряет свое командное положение. Популярность богословского аргумента явно связана с этим чувством.

Всякий раз, когда одной из этих машин задают соответствующий критический вопрос и она дает определенный ответ, мы знаем, что этот ответ должен быть неверным, и это дает нам определенное чувство превосходства.

Мы слишком часто сами даем неправильные ответы на вопросы, чтобы иметь право быть очень довольными такими свидетельствами ошибочности со стороны машин. Кроме того, наше превосходство может ощущаться в таком случае только по отношению к той единственной машине, над которой мы добились нашего мелкого триумфа.

…согласно этой точке зрения, единственный способ узнать, что думает человек , – это быть этим конкретным человеком. На самом деле это солипсистская точка зрения.

Аналогичное опровержение обобщения

Я нашел бы этот аргумент более убедительным, если бы животных причисляли к людям, потому что, на мой взгляд, между типичными одушевленными и неодушевленными существует большее различие, чем между человеком и другими животными.

За свою жизнь человек повидал тысячи машин. Из того, что он видит о них, он делает ряд общих выводов. Они уродливы, каждая предназначена для очень ограниченной цели, когда требуется для совсем другой цели, они бесполезны, разнообразие поведения каждого из них очень мало и т. д. и т. д. Естественно, он заключает, что это необходимые свойства. машин вообще.

Возможно, это самая логичная точка зрения, но она затрудняет обмен идеями. А склонен полагать, что «А думает, а Б нет», в то время как Б верит, что «Б думает, а А нет». Вместо того, чтобы постоянно спорить по этому поводу, обычно придерживаются вежливой условности, о которой думают все.

Ибо мы считаем, что верно не только то, что регулирование законами поведения подразумевает существование некоторого рода машины (хотя и не обязательно машины с дискретными состояниями), но, наоборот, существование такой машины подразумевает регулирование такими законами.

Смирение без опровержения вообще

Попытка разработать правила поведения, охватывающие все возможные ситуации, даже возникающие в результате светофора, представляется невозможной. Со всем этим я согласен.

Неспособность полакомиться клубникой со сливками могла показаться читателю легкомысленной. Возможно, машину можно было бы заставить наслаждаться этим восхитительным блюдом, но любая попытка заставить ее делать это была бы идиотизмом.

Я не хочу производить впечатление, что я думаю, что в сознании нет никакой тайны. Есть, например, некий парадокс, связанный с любой попыткой его локализации. Но я не думаю, что эти загадки обязательно нужно разгадывать, прежде чем мы сможем ответить на вопрос, который нас интересует в этой статье.

Он, вероятно, скажет, что такие сюрпризы происходят из-за какого-то творческого умственного акта с моей стороны и не делают кредита на машину. Это возвращает нас к аргументу сознания, а не к идее неожиданности.

Это правда, что машина с дискретными состояниями должна отличаться от машины непрерывного действия. Но если придерживаться условий игры в имитацию, то следователь не сможет воспользоваться этой разницей.

Если телепатия будет допущена, придется ужесточить наш тест. Ситуацию можно было бы рассматривать как аналогичную той, которая имела бы место, если бы следователь разговаривал сам с собой, а один из участников слушал бы ухом к стене.

Машинное обучение Алана Тьюринга

К дискуссии Ады Лавлейс, которой он посвятил целый раздел, в которой она сказала, что машины могут делать только то, что мы им приказываем, они не могут выражать оригинальные идеи. Это вводит новый вопрос: «Могут ли машины быть творческими?»

Компоненты, по его словам, необходимы для творческого мышления:

1. Начальное состояние ума, скажем, при рождении,
2. Воспитание, которому он подвергся.

Креативное мышление и разумное принуждение, которое он называет разумным поведением, вызывают отклонение от соблюдения правил. Это возможно только при наличии воображения и неопределенного поведения. Чтобы машина имитировала человека, они должны быть более чем организованными и логичными, они также должны быть абстрактными и подверженными ошибкам, потому что именно в экспериментировании — полной открытости к неудачам в погоне за пониманием — мы проявляем креативность.

На этом он заканчивает свои гипотезы о вычислительных машинах и интеллекте, но образование — не последнее, что ему нужно, чтобы компьютер успешно имитировал человеческий разум. Опыт есть.

1. Начальное состояние ума, скажем, при рождении,
2. Доброе, индивидуальное воспитание, которому он подвергся,
3. Другой опыт, который нельзя назвать образованием, которому он подвергся.

Так что насчет вопроса «Могут ли машины имитировать людей?» Возвращаясь к моему твиту, я утверждал: «Алан Тьюринг не верил, что у машин может быть сознание». До этого момента вы могли утверждать, что это спорно, но он сам сказал, что не может отрицать, что сознание возможно уникально для людей. Единственная наиболее определяющая теория Тьюринга была прекрасно резюмирована одним из его бывших коллег Джеком Гудом: «Из противоречия можно вывести все ». Я утверждаю, что вопрос о машинах, имитирующих людей, так же абсурден, как и вопрос, могут ли машины думать! Возвращаясь к опровержениям, именно к опровержениям, которые вообще не были опровержениями, мы находим противоречие в том, что компьютерное мышление можно рассматривать как аналог человеческого. Тьюринг почти прямо сказал:когда вы разговариваете с компьютером, вы разговариваете сами с собой. Ответы — это отголоски ваших собственных мыслей, мало чем отличающиеся от разговора с попугаем. Так что вопрос действительно должен быть интроспективным: «Что делает меня человеком?»

Тьюринг был мыслящей машиной; дегуманизированы обществом и сведены к вычислениям. Я понял, что мое беспокойство по поводу ИИ было столь же личным из-за моей собственной дегуманизации. Я биполярный. Я начал видеть себя в компьютерах, когда узнал, как работают искусственные нейронные сети, на самом деле казалось, что машины преувеличивают мои недостатки. Одна из вещей, которая заставила меня усомниться в моей собственной человечности, заключалась в том, что я узнал, что большая часть того, как я адаптировался, связана с подражанием. Это прямо невротик. У меня гиперактивная система зеркальных нейронов (среди других нейробиологических особенностей) — по сути, мой мозг чрезмерно использует свою систему отражения, чтобы имитировать чужой опыт, чтобы помочь мне принимать решения (возможно, из-за моего дисфункционального исполнительного контроля). Противоречие заключалось в эмпатии, полностью развившейся из моего жизненного опыта.

«Компьютер заслужил бы звание разумного, если бы он мог обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек». Эта цитата в моем твите несколько дерзкая. Это было приписано Алану Тьюрингу в статье, написанной покойным математиком С. Барри Купером в 2012 году для The Guardian , но мне нигде не удалось найти атрибуцию. Каждый источник утверждает это в своей статье 1950 года, на которую ссылается The Guardian , но это не так. Я выбрал цитату из-за этой двусмысленности. Независимо от того, сказал он это или нет, это по-прежнему репрезентативно для его газеты. Единственный способ, которым компьютер может обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек, — это если человек поверит, что интеллект не предполагает никакого отношения к переживанию жизни и сопереживанию другим существам.

Если бы мне пришлось теоретизировать компьютер, который мог бы имитировать человеческий разум, я бы добавил много недостающих функций. А именно, все части, которые составляют нашу систему предотвращения вреда и саморефлексии.

Внутренний слой

1. Магазин.
2. Узорная единица.
3. Единица измерения по умолчанию.
4. Зеркальный блок.

1. Кэш.
2. Заметная единица.
3. Исполнительный блок.
4. Устройство управления.

1. Блок внимания.
2. Циркадная единица.
3. Блок воплощения.

Я боюсь настоящего вопроса, скрывающегося за «Могут ли машины думать?» на самом деле просто: «Зеркало, зеркало на стене, кто выше всех?»

Конечно, машины могут думать. Мы машины. Мы тоже люди. Мы влияем друг на друга. Мы влияем на окружающую среду. Это влияет на нас. Мы не выше, и этот мир не принадлежит нам.

Я вырос с The Jetson's. ИИ должен был выполнять все рутинные задачи, с которыми я сталкиваюсь, потому что у меня биполярное расстройство. Вместо этого я каждый день вижу, как люди борются с чат-ботами в Твиттере. Они купили бота для помолвки? Не обмануты ли они самореференциальной петлей, подтверждающей предвзятость?

Мы можем видеть только небольшое расстояние вперед, но мы видим там много того, что нужно сделать.