Может ли компьютер быть умнее человека? Кто сильнее в шахматах компьютер или человек Подготовить сообщение компьютер и человек кто сильнее

Разработанной инженерами Массачусетского технологического института. Фишер трижды поставил мат компьютеру и одержал безоговорочную победу. В своих письмах шахматист писал, что программы допускают «грубые ошибки», а сами компьютеры называл «бесполезными кусками железа».

Но в том же году Монти Ньюборн, один из первых ученых, изучавших компьютерные шахматы, сказал пророческие слова:

«Раньше гроссмейстеры приходили на турниры по компьютерным шахматам, чтобы посмеяться. Сейчас они приходят наблюдать, а в дальнейшем будут там учиться».

Бобби Фишер после победы над компьютером. Фото: Getty Images

Похоже, что люди питают какую-то врожденную любовь к интеллектуальным играм. Когда в 1649 году короля Англии Карла I приговорили к смерти, он взял с собой на казнь две вещи - библию и набор шахмат. Известный художник XX века Марсель Дюшан на пике своей карьеры внезапно уехал в Аргентину и начал заниматься вырезанием шахматных фигур из дерева, да и в целом увлекся шахматами. В XIX веке в Японии произошла загадочная история, связанная с игрой го. По легенде духи подсказали одному знаменитому игроку три блестящих хода. В результате он смог победить, а его противник после партии упал на пол, захлебнулся кровью и умер.

Компьютеры далеки от всей этой мистики, но всего за пару десятков лет они изучили интеллектуальные игры глубже, чем человечество за тысячелетия. В 2014 году компания приобрела фирму DeepMind за $400 миллионов для «проведения самого необычного и сложного исследования, конечной целью которого является разгадка сущности интеллекта». В частности ученые хотели научить компьютер играть в го. Эта игра значительно сложнее шахмат. В 1985 году один тайваньский промышленный магнат сказал, что заплатит $1,4 миллиона за программу, которая сможет победить лучшего игрока в го. В 1997 году магнат умер, а спустя три года у его предложения истек срок действия - никто так и не смог забрать приз.

Сейчас он мог бы принадлежать программе DeepMind AlphaGo, которая использует современные нейросети. Год назад она международного чемпиона по го Ли Седоля. В мае этого года она вновь победу над лучшим игроком в го, а также над командой из пяти других профессиональных игроков.

AlphaGo стала абсолютным чемпионом. Вот только вскоре после своих громких побед ее ждет забвение. В конце мая DeepMind незаметно сообщила , что AlphaGo уходит с соревновательной сцены. Чтобы отметить это событие, компания опубликовала 50 вариантов партий, которые программа играла против самой себя. В дальнейшем DeepMind хочет выпустить итоговую исследовательскую работу, в которой будет описана эффективность алгоритма программы.

Что касается шахмат, то человечество потеряло пальму первенства в них еще за 20 лет до этих событий, когда шахматист Гарри Каспаров проиграл суперкомпьютеру IBM Deep Blue. Шахматы и го - не единственные игры, которым пытаются обучить ИИ. Компьютер пробовали научить шашкам , коротким нардам , реверси , покеру и многим другим настольным играм. И человеческий интеллект уже не может сравниться в них с искусственным. Отчасти это произошло из-за развития технологий. Например, еще в 1997 году компьютер Deep Blue занимал 259-е место в списке самых быстрых суперкомпьютеров в мире и мог выполнять около 11 миллиардов операций в секунду. Сейчас же благодаря современным алгоритмам даже ваш смартфон способен победить Каспарова.

Гарри Каспаров против компьютера Deep Blue. Слева один из инженеров IBM Сюн Фэйсюн. Фото: Getty Images

Такие достижения ИИ вызвали у людей вполне человеческие эмоции: печаль, угнетенность и отчаяние. После того как Ли Седоль потерпел поражение от AlphaGo, он пережил экзистенциальный кризис. «Я усомнился в человеческой изобретательности, - признался он после матча. - Я засомневался, являются ли все ходы в го, которые я знаю, правильными». По словам одного из очевидцев, после поражения Ли выглядел так, будто бы ему было «физически плохо». Каспаров чувствовал себя после проигрыша компьютеру не лучше. Когда он вернулся в отель, он просто разделся, лег в постель и смотрел в потолок.

«Компьютер настолько глубоко анализирует некоторые позиции, что играет, как бог», - сказал Каспаров.

Deep Blue впервые показал общественности, что компьютер способен превзойти человека в решении интеллектуальных задач. «Тогда это вызвало шок, - сказал Мюррей Кемпбелл, один из создателей Deep Blue. - Сейчас же мы постепенно привыкаем к этой мысли». Тем не менее, непонятно что ждет человечество в будущем. Как можно использовать в реальном мире достижения в играх? Ответ Кемпбелла на этот вопрос звучит пессимистично. «Трудно найти хороший пример применения таких успехов в настольных играх, - сказал он. - В начале 90-х один из сотрудников IBM по имени Геральд Тезауро пытался обучить ИИ игре в нарды и сделал некоторые достижения в стимулированном обучении. Сейчас его методы часто используются в робототехнике. Однако его случай - скорее исключение из правил».

Говорят, что мозг человека сильнее компьютера. Но как можно оценить производительность человеческого мозга?

Специалисты Афинского национального университета сумели определить объем возможностей мозга с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии. Исследование заключалось в анализе выполнения простых зрительно-моторных проб, в общем было задействовано около 50 независимых процессов одновременно.

Эксперимент показал, что наш мозг может выполнять сразу несколько задач. Ученые поставили цель подсчитать, какое точное число независимых процессов может поддерживать мозг. Технология МРТ позволяет визуализировать активность разных участков мозга за счет насыщения их кислородом. При этом мозг условно разбивается на участки объемом примерно 5 куб.мм. Вот и получается у нас в мозге своеобразная трехмерная сетка мозговой активности.

Выделить в этой сложной схеме независимые процессы - задача непростая. Для этого был использован стандартный метод статистической обработки, или независимый факторный анализ. Первоначально метод был применен на искусственно смоделированной МРТ-картинке, а потом с реальными 9 испытуемыми.

Во время томографии участники выполняли два вида простых задач. Первое - стандартное зрительно-моторное действие, когда требуется выполнить какое-то действие в зависимости от зрительного стимула. Задание заключалось в том, что перед испытуемым на экране в любой его части появлялась красная либо зеленая коробка. При виде красной коробки, испытуемый должен был указать на нее указательным пальцем правой руки, при зеленой - пальцем левой руки. Задача усложнялась, когда расположение коробки и рука не совпадали.

Обработав все измерения, ученые пришли к выводу, что в момент выполнения задания в головном мозге было активно одновременно около 50 независимых процессов. При выполнении второго задания на распознание предметов и отнесение их к определенной категории, активных процессов было отмечено меньше.

Ученые говорят, что это число далеко не максимум, но даже оно на порядок выше того, на что способны современные компьютеры.

Шахматная мозаика

Выпуск №2. (выпуск №1)

С юных лет автора статьи очень интересовал вопрос разработки шахматной программы, которая могла бы на равных противостоять человеку. Ведь есть же в эндшпиле точное правило квадрата, по которому можно определить, является пешка проходной или нет!

Последним толчком, который побудил к исследованиям в данной области, стало знакомство с результатами работы электронно-вычислительной машины Томпсона, которая с легкостью справлялась с теорией соответствующих полей.

Сложный в анализе эндшпиль был представлен в виде цифр, нанесенных на шахматную доску. Каждая цифра означала число ходов, за которое можно достигнуть выигрыша. Так, при ходе короля на одну клетку выигрыш достигался в 15 ходов, а при ходе на соседнюю клетку - уже в 28 ходов!

Автору статьи показалось, что таким образом и всю шахматную партию можно разложить по полочкам, проанализировать и создать четкий алгоритм, систему, которая позволит спрогнозировать наперед все развитие партии, а значит и успешно бороться против человеческого интеллекта.

Первыми разработками стали обычные алгоритмы на бумаге с анализом позиции на несколько ходов вперед и определением текущего хода в зависимости от того, насколько изменится материальное соотношение сторон на шахматной доске через несколько ходов. Уже позже были испробованы попытки реализации задачи на компьютере с помощью простых процедурных языков программирования, аппарат которых оказался недостаточным ввиду сложности рассматриваемой задачи.

Оказалось, что просто оценивать материальное соотношение сторон недостаточно - необходимо учитывать еще и факторы позиционной оценки.

Самым эффективным оказалось использование современных объектно—ориентированных языков программирования, которые позволяют исследовать сложные позиции. С ростом быстродействия компьютеров стало понятно, что можно использовать огромную базу дебютов, накопленных человечеством, типичные атаки в середине игры, несложные приемы в концовке шахматной партии, когда на доске остается пять - шесть фигур.

В настоящее время существуют уже готовые базы данных эндшпилей. Также на компьютере можно запрограммировать решение несложной задачи на постановку мата, тактические маневры, приводящие к выигрышу качества или целой фигуры.

Но все же компьютер пока еще не способен к творческому мышлению, авантюре, непредсказуемым комбинациям - всему тому, что присуще человеческому разуму. Даже в наш 21 век практически нельзя научить компьютер реагировать на жертву пешки или фигуры, приводящую в дальнейшем к выигрышу через 15 ходов. Электронно-вычислительная машина попросту «скушает» пешку или коня, так как согласно ее расчетам в данный момент выгодно побить фигуру, а в ближайшие 6-8 ходов (самая распространенная глубина счета) компьютеру не грозит мат или ухудшение материального положения в партии.

Еще одним недостатком является откровенное «подвисание» компьютера в эндшпилях, в которых задействовано большое число фигур. В библиотеке компьютера есть только самые типовые концовки партий типа пешка с королем против пешки или король с двумя пешками против короля. Когда же разыгрывается эндшпиль с большим количеством фигур, то компьютер не в состоянии стратегически рассчитать выгодные позиционные ходы. В таком шахматном окончании необходимо несколько десятков ходов, чтобы плавно нарастить позиционное преимущество, а потом превратить его в материальное.

Эти эндшпили просто не вписываются в строгий математический расчет, простой перебор вариантов. К тому же прекрасно известно, что даже перебор всех возможных позиций с глубиной в 6-10 ходов наперед является приблизительным. Компьютер или программа, играющая в шахматы, анализирует лишь острые варианты, связанные с изменение материального положения, возможной угрозы мата или значительным ухудшением позиции. В полный тупик электронно-вычислительную машину ставят так называемые «тихие» ходы - тактически тонкие маневры фигурами, сила которых проявляется через некоторое время, а не сразу.

Тем не менее, за последние шестнадцать лет компьютеры добились значительных успехов в сражениях против людей.

Первой самой громкой сенсацией стала победа шахматного компьютера с романтическим названием Deep Blue в 1997 году над Гарри Каспаровым со счетом 3.5 на 2.5 очка.

В октябре 2002 года Владимир Крамник сыграл вничью с компьютером «Deep Fritz». Крамник победил во второй и третьей партиях, а компьютер - в пятой и шестой партиях. Первая, четвертая, седьмая и восьмая партии закончились вничью.

С 26 января по 7 февраля 2003 года в Нью-Йорке проходил матч между Гарри Каспаровым и шахматным компьютером «Deep Junior 7». Легендарный гроссмейстер победил в первой партии. Компьютер праздновал успех в третьей партии. Остальные четыре партии закончились мирным исходом. Общий счет встречи - 3:3.

С 11 по 18 ноября 2003 года в Нью-Йорке состоялся матч между Гарри Каспаровым и шахматным компьютером «X3dFritz». Каждый из оппонентов выиграл по одной партии, а две партии закончились вничью.

Самые громкие победы электронно-вычислительных машин произошли в 2004-2006 годах. В 2004 году в двух партиях у чемпиона мира по версии ФИДЕ Руслана Пономарева выиграл шахматный компьютер «Hydra». В 2005 году тот же компьютер «Hydra» в матче из шести партий «разбил» со счетом 5.5 на 0.5 очка Майкла Адамса, занимавшего в то время седьмую строчку мирового рейтинга.

В 2005 году трио компьютеров-чемпионов («Hydra», «Deep Fritz» и «Junior») обыграло в объединенном матче команду из троих сильнейших гроссмейстеров (Руслан Пономарев, Веселин Топалов, и Сергей Карякин) с общим счетом 8.5 на 3.5 очка.

А самой громкой сенсацией стало поражение Владимира Крамника в следующем году от шахматного компьютера «Deep Fritz» со счетом 4:2.

Возможно, у читателей «Русского Базара» возник вполне резонный вопрос: неужели компьютеры в последнее время стали непобедимыми?

Дело в том, что во всех этих победах большую роль сыграл человеческий фактор. Гроссмейстеры допустили ряд грубых зевков, что привело к их поражению.

Еще одним фактором успеха стала возможность изменять базы данных программы по ходу матча. Если бы такой возможности не было, компьютер попросту мог бы быть разгромлен несколько раз одними и те же тактическими приемами.

Чемпионы мира Гарри Каспаров и Владимир Крамник выбирали на поединки правильные тактические схемы. Они выбирали малоизвестные дебюты, разменивались и быстро переходили в фигурный эндшпиль.

Причинами проигранных партий стали серьезные ошибки. Давайте рассмотрим вторую партию матча Гарри Каспарова в Deep Blue в 1997 году.

Компьютер играет белыми фигурами, а чемпион мира - черными.

1. e4 e5 2.Kf3 Kc6 3.Cb5 a6 4.Ca4 Kf6 5.O-O Ce7 6.Лe1 b5 7.Cb3 d6 8.c3 O-O 9.h3 h6 10.d4 Лe8 11.Kbd2 Cf8 12.Kf1 Cd7 13.Kg3 Ka5 14.Cc2 c5 15.b3 Kc6 16.d5 Ke7 17.Ce3 Kg6 18.Фd2 Kh7 19.a4 Kh4 20.Kxh4 Фxh4 21.Фe2 Фd8 22.b4 Фc7 23.Лec1 c4 24.Лa3 Лec8 25.Лca1 Фd8 26.f4 Kf6 27.fe de 28.Фf1 Ke8 29.Фf2 Kd6 30.Cb6 Фe8 31.Л3a2 Ce7 32.Cc5 Cf8 33.Kf5 Cxf5 34.ef f6 35.Cxd6 Cxd6 36.ab ab 37.Ce4 Лxa2 38.Фxa2 Фd7 39.Фa7 Лc7 40.Фb6 Лb7 41.Лa8+ Kf7 42.Фa6 Фc7 43.Фc6 Фb6+ 44.Kf1 Лb8

В этой позиции шахматный компьютер сделал слабый ход 45.Лa6? Гарри Каспаров мог спастись вечным шахом 45. ... Фe3! 46. Ф:d6 Лe8! 47. h4! h5!. Однако гроссмейстер предпочёл сдаться.

Почему компьютер «просмотрел» такой вариант как вечный шах?

С точки зрения электронно-вычислительной машины, она остается с материальным преимуществом, а если избежать вечного шаха, то материальное положение хуже. У компьютера напрочь отсутствует гибкость мышления, которая свойственна живому человеку.

В другой партии Каспаров умело воспользовался «жадностью» компьютерной программы. Пожертвовав пешку, чемпион мира получил выигрышную позицию. Нехватка времени и неточности в атаке позволили компьютеру свести партию вничью.

Даже чемпионам мира свойственно ошибаться, причем очень серьезно. Владимир Крамник при игре с шахматным компьютером «Deep Fritz» в 2006 году «зевнул» мат в один ход. Фактически это предопределило исход всего матча. Если бы эта партия закончилась вничью, то и весь поединок тоже.

Ранее, в 2002 году в первой встрече с программой «Deep Fritz» Крамник фактически «зевнул» коня.

Еще одним проигрышным вариантом для шахматиста будет попытка переиграть компьютер в комбинационной игре.

В том же матче Владимир Крамник решил в одной партии ввязаться в авантюру с жертвой слона за пару пешек. Компьютер просчитал матовую атаку и отбил ее. Шахматные компьютеры блестяще защищаются. Если у человека угроза мата и сильная атака вызывает желание только держать оборону, то для компьютера - это обычная математическая задача.

Грамотно защищаясь, электронно-вычислительная машина ведет свою игру, пытаясь параллельно атаковать. В защитных действиях компьютер практически непобедим.

Стоит признать, что в этих поединках гроссмейстеры изначально были поставлены в неравные условия. Во время игры сотни процессоров и резервные жесткие диски обеспечивали анализ партий за дополнительными досками. В то же время у чемпионов мира не было даже одной доски, где бы можно было сделать анализ.

Алгоритм работы ЭВМ был «заточен» под определенного человека. В то же время гроссмейстер не знал, как играет машина. Периодические перезагрузки и изменения в программу во время матчей говорят о том, что без команды разработчиков ЭВМ бы не справилась.

Шахматный компьютер умеет анализировать миллионы позиций в секунду, а человек за это время даже одну не сможет.

Тем не менее, электронно-вычислительным машинам пока еще очень далеко до человеческого разума. По сути, все проигрыши гроссмейстеров состоялись из-за зевков. Творческое, иррациональное мышление - вот что делает человека намного сильнее машины.

Но этот спор еще не закончен. В ближайшем будущем вновь и вновь предстоят увлекательные битвы человеческого творческого разума против холодного компьютерного расчета.

Мы любим фантазировать и по-детски наивно хотим верить в то, что разум, созданный искусственно, станет нам не просто помощником в повседневных делах, а другом, компаньоном и равноценным партнёром. Мы мечтаем о том, что искусственный разум будет способен общаться, творить, писать песни, развиваться самостоятельно, влюбляться и шутить.

Видео: отрывок из кинофильма «Двухсотлетний человек» по повести Айзека Азимова

Но будем реалистами: на настоящий момент то, что мы называем искусственным интеллектом - это компьютерные программы, призванные смоделировать процессы человеческого мышления. Собственно, так называется и наука, изучающая проблемы воссоздания разумных действий и рассуждений с помощью искусственных устройств и вычислительных систем. Проблема в том, что мы не понимаем всех механизмов человеческого интеллекта, поэтому и создать идентичный человеческому разум не можем. Более того, кажется, мы и не очень-то стремимся понять хоть что-то о нашем разуме. До сих пор в науке идут споры: насколько реально сознание. Именно при изучении нашего разума (с помощью нашего же разума) наука встаёт в тупик. Наука, как сфера деятельности, стремящаяся к объективности, не знает, с какой стороны подойти к субъективному явлению человеческого сознания (субъективному в том смысле, что оно состоит из субъективных ощущений, чувств и восприятия).

Основные вопросы о сознании:
Каким местом человек думает?
Как он этим местом думает?

Этой проблемой с 80-х годов прошлого столетия занимается Джон Сёрль , известнейший американский философ, профессор Калифорнийского университета, ведущий мировой специалист по философии искусственного интеллекта. Ещё он человек с непередаваемым чувством юмора. Проведите 15 приятных минут с Джоном Сёрлем и его сознанием:

Именно Сёрль поднял проблематику так называемых «сильного и слабого искусственного интеллекта».

Слабый искусственный интеллект - это компьютерные программы, от которых ожидается решение узкого спектра заранее определённых задач.

Сильный искусственный интеллект - это такие программы, которые будут способны мыслить, принимать решения, осознавать себя и окружение; при этом необязательно при этом будут являться моделью именно человеческого разума. Появится ли у сильного искусственного интеллекта способность к сопереживанию - остаётся неизвестным даже в теории.

В середине XX века, когда были созданы первые компьютеры и зародилась теория алгоритмов, вопрос об искусственном интеллекте был впервые поднят в научном сообществе.

1950

В 1950 году Алан Тьюринг, английский математик с непростой судьбой публикует статью под названием «Может ли машина мыслить?» . В статье он ставит вопрос: насколько различается искусственное мышление от человеческого? С целью ответа на этот вопрос он изобретает эмпирический тест, который впоследствии стал известен как тест Тьюринга.

Стандартная интерпретация теста Тьюринга:
Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы - ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор.

Предполагается, что этот тест поможет определить тот момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком.

2014

В 2014 г. это произошло: программа-бот выиграла тест Тьюринга. Программа, созданная российскими разработчиками, притворялась тринадцатилетним подростком из Одессы под псевдонимом Eugene Goostman. Во время серии тестов в британском университете Рединга Юджин смог убедить 30% судей в том, что он - человек.

Значит ли это, что человечество уже добилось искусственного интеллекта? Нет. Сами разработчики говорят, что тест Тьюринга - отнюдь не лакмусовая бумажка, которая сможет сказать: «Всё, машины поумнели, а вы, жалкие людишки, можете отдыхать». Это свидетельствует лишь о развитии математических алгоритмов и способности программ оперировать синтаксическими средствами, свойственными человеческому языку. Вам же не придёт в голову назвать разумным смартфон, распознающий вашу речь и реагирующий на неё определённой последовательностью действий? Чат-бот Юджин скорее является представителем слабого интеллекта, чем сильного. Это не самообучающаяся и не осознающая себя система.

Кстати, о непростой судьбе самого Тьюринга:
Этот английский учёный после Второй мировой войны занимался взломом шифров нацистской шифровальной машины «Энигма». Вскоре после начала работ он был обвинён в гомосексуализме и согласился на прохождение принудительной гормональной терапии. Помимо этого его лишили доступа к секретным материалам и был вынужден прекратить исследования. В 1954 году Тьюринг умер от отравления цианидом, по официальной версии - вследствие самоубийства. А в прошлом году великий криптограф и математик был посмертно помилован британской королевой.

1997

В 1997 г. супермощный компьютер от IBM под названием Deep Blue выигрывает многократного чемпиона по шахматам Гарри Каспарова. Надо сказать, что Каспаров играл с этим компьютером годом ранее и одержал уверенную победу 4:2. За год компания IBM усилила его мощность почти в два раза. В этот раз Каспаров проиграл неожиданно, сдавшись на 45 ходу. Есть мнения, что при анализе спорного 44 хода чемпион и его команда вполне могли переоценить силу компьютера, что и привело к поспешной капитуляции.

Каспаров на церемонии закрытия этой исторической игры требовал реванша и обвинял IBM в нечестной игре (о, это так по-человечески!), но IBM вместо этого распустила команду Deep Blue. Но суперкомпьютеры продолжали свою жизнь, и их мощности используются сейчас для молекулярного моделирования в швейцарском центре Blue Brain .

2011

Снова IBM со своей разработкой под названием . Эта система способна воспринимать человеческую речь и производить поиск с помощью алгоритмов. Watson в 2011 г. сыграл в американской игре Jeopardy! (российский аналог - «Своя игра»), где и обошла обоих своих противников.

2012

Google, несомненный лидер по производству сервисов будущего, в 2010 г. начал тестирование автомобилей, оснащённых специальной системой беспилотного управления. Система собирает информацию с Google Street View и считывает реальную ситуацию с видеокамер, датчика на крыше, в передней части авто и датчика на заднем колесе. В проекте участвуют 10 автомобилей, 12 водителей и 15 инженеров. К настоящему моменту беспилотные «гугломобили» проехали уже более 500 тысяч километров с минимальным участием человека.

Мы перечислили лишь одни из самых значимых примеров систем искусственного интеллекта и их достижения. Так получается, что даже самые продвинутые из них скорее относятся к слабому искусственному интеллекту, чем к сильному. Восстания машин можно не опасаться и продолжать разрабатывать более тонкие алгоритмы взаимодействия компьютера с человеком.

А под конец предлагаем посмотреть научно-философскую притчу от «ЦентрНаучФильма», снятую в 1976 г. Открывается она диалогом из беседы с Виктором Михайловичем Глушковым , основоположником компьютерной науки и кибернетики в СССР:

Виктор Михайлович, будет ли когда-нибудь создан искусственный разум, который ни в чём не уступит человеческому? Могли бы вы ответить категорически: да или нет?
- Извольте. Да и ещё раз да. Это, видимо, произойдёт ещё до начала двадцать первого века.

Добавлена 15.03.2010 11:12:00

Компьютер и человек

Сейчас вот мы сидим за компьютером, нажимаем клавиши и пялимся в монитор. А что это за адская машина перед нами? Она получает какие-то входные данные, а выдает – другие данные. И как принято считать – сама не создает ничего нового.

Но ведь можно считать, что и человек тоже, как и компьютер, «не создает новое знание», а только перерабатывает полученную информацию и выдает ее в новом виде. У человека гораздо больше источников информации («входных данных»), чем у компьютера. Человек может видеть, слышать, переживать и т.д. – испытывать все чувства, которыми наградила его природа. И эти «входные данные» пока очень трудно (невозможно на данном этапе технического развития) ввести в компьютер.

И еще небольшое наблюдение: наверное, создание компьютера можно сравнить с изобретением колеса – по прямой дороге автомобили и поезда могут развивать скорость намного большую, чем человек с его шагающим механизмом (впрочем, гепард тоже может бегать со скоростью 120 км в час). Но на сильно пересеченной местности (в лесу, в горах) скорость колесной машины сильно замедляется, и здесь уже шагающий механизм более надежный, чем колесо. Так и компьютер при вычислениях «по прямой» развивает скорости, не доступные человеку. (Опять же замечу, что я читала о молодом человеке, который в уме перемножал очень большие числа).

Так чем же все-таки принципиально отличается компьютер от человека? Вдруг он тоже умеет думать? Только мы его пока спрашивать не умеем.

Не хотелось бы углубляться в проблемы художественного творчества, - оно связано с чувствами, которые еще не возможно заложить в компьютер.

Человек творит и создает «новое» на основе уже имеющейся информации (даже когда фантазирует). Он ее перерабатывает и выжимает из нее что-то, что не замечают другие. Обычно – это и называется новым.

Человек, в отличие от компьютера, может совершать нелогичные поступки. Но и у человека при всей его логике могут возникнуть парадоксы.

Ведь был же логично, что Солнце крутится вокруг Земли. Оказалось – нелогично.

Отсутствие логики – это просто отсутствие достаточной информации.

Иногда и компьютер ведет себя «нелогично». Вы не пробовали отлаживать программы? Уверяю вас, представления о логике могут сильно пошатнуться. Вроде бы, думаешь, все правильно, программа должна работать на все 100! Так нет – в какой-нибудь ситуации вдруг пойдет в такой разнос, что единственное средство – выдернуть шнур из розетки.

И вообще, мне кажется, наши логические переходы и причинно-следственные связи – очень хрупкие создания.

Наши ум и логика могут рождать парадоксы – зто уже и есть отсутствие логики. А если человека поглубже копнуть, то почти всегда можно найти где и почему у него там стрельнуло, кольнуло, что захотелось сделать именно то, что сделал. Можно будет построить вполне логичную закономерность. Например, человек в душе сильно боится свой тещи, но никому не говорит об этом. Поэтому иногда его поступки кажутся абсурдными.

Да и Фрейда тут можно припомнить.

Поведение человека, как и компьютера, тоже обуславливается неявно заданными условиями его психики, здоровья, окружающей обстановкой, тем, что покушал на завтрак и т.д. Что внешне и проявляется как нелогичное поведение и поступки.

Только компьютер попроще – с горем пополам можно докопаться до этих условий и выявить их. А вот с человеком посложнее – некоторые аналитические механизмы могут загореться синим пламенем.