Алан Тьюринг был пионером машинного обучения, чьи работы продолжают развивать важнейшую тему: могут ли машины мыслить?

Когда Алан Тьюринг обратил свое внимание на искусственный интеллект, пожалуй, в мире не было никого, кто был бы лучше подготовлен для изучения этой сферы. Его статья ‘Вычислительная техника и интеллект’ (1950) до сих пор является одной из наиболее часто цитируемых в этой области. Хотя Тьюринг и умер молодым, долгое время большая часть его работ оставалась либо засекреченной, либо иным образом недоступной. Так что, пожалуй, нет ничего удивительного в том, что есть много чему поучиться у Тьюринга, включая философским основам искусственного интеллекта.

Размышления Тьюринга на эту тему намного опережали мысли  всех остальных ученых, отчасти потому, что он открыл фундаментальный принцип современной вычислительной техники – проектирование хранимых программ - еще в 1936 году (за целых 12 лет до того, как был фактически сконструирован первый современный компьютер). Тьюринг только получил первую степень по математике в Королевском колледже, в  Кембридже (1934 год), когда была опубликована его статья "О вычислимых числах" (1936) – одна из самых важных математических работ в истории, в которой он описал абстрактную цифровую вычислительную машину, известную сегодня как универсальная Машина Тьюринга.

Основываясь на идеи Тьюринга, были созданы практически все современные компьютеры. Однако изначально он заметил, что человек, вовлеченный в процесс вычисления, может быть сопоставим с машиной, в том смысле, который был полезен для математики. Его целью было определить подмножество действительных чисел, которые в принципе вычислимы независимо от времени и пространства. По этой причине ему нужно было, чтобы его воображаемая вычислительная машина была максимально мощной.

Чтобы достичь этого, он сначала вообразил, что существует бесконечный запас ленты (носитель информации воображаемой машины). Но что более важно, он открыл метод настройки центрального механизма машины, который должен был быть способен настраиваться бесконечным множеством различных способов, чтобы делать то или иное в ответ на то, что он сканирует на ленте. Таким образом, он бы имел возможность имитировать любую возможную настройку центрального механизма. Существенным компонентом этого метода является конструкция с сохраненной программой: универсальная машина Тьюринга может имитировать любую другую машину Тьюринга только потому, что, как отмечал Тьюринг, базовое программирование центрального механизма (то есть способ настройки механизма) само может быть сохранено на ленте и, следовательно, может быть изменено (отсканировано, записано, стерто). Таким образом, Тьюринг определил тип машины, которая могла бы вычислять любое действительное число и вообще какое угодно, которое могла бы вычислить любая другая машина, которая может сканировать, печатать и стирать автоматически в соответствии с заданным набором инструкций.; более того, (в той мере, в какой справедлива основная аналогия с человеком в процессе вычислений), машина вычисляла все то, что мог вычислить человек. 

Важно понимать, что проектирование хранимых программ - это не только самый фундаментальный принцип современных вычислений; в нем также содержится глубокое понимание пределов машинного обучения: а именно, что такая машина в принципе не может сделать ничего такого, чего она не может понять сама. Тьюринг очень рано понял это, а также осознал практический потенциал машинного обучения. И вскоре он очень заинтересовался  этим вопросом, еще за несколько лет до того, как дизайн хранимой программы был впервые реализован на реальной машине.

Макс Ньюман, учитель Тьюринга в Кембридже, многолетний коллега и соратник пионера компьютерных технологий, писал: "Описание, которое он дал ”универсальной" вычислительной машине, было полностью теоретическим по своей цели, но сильный интерес Тьюринга ко всем видам практических экспериментов заставил его уже тогда заинтересоваться возможностью реального построения машины на этих линиях".

Во время Второй Мировой войны Тьюринг узнал о достижениях в области высокоскоростной электронной коммутации (с использованием вакуумных ламп) и стал свидетелем рождения первого полностью функционирующего электронного цифрового компьютера Colossus, который использовался британскими крипто аналитиками с начала 1944 года. Стоит отметить, что у Colossus не было своего базового программного обеспечения, хранящегося внутри, и, как правило, он был далек от того, чтобы быть универсальным – или, в современных терминах, компьютером “общего назначения”. Скорее, для того чтобы заставить его выполнять любую из небольшого числа различных задач, сначала нужно было запрограммировать вручную с помощью различных штекеров и переключателей. Но в июне 1945 года, всего через несколько недель после капитуляции Германии, Тьюринг был нанят Национальной Физической лабораторией Великобритании для руководства разработкой электронной версии своей универсальной вычислительной машины. Он завершил работоспособное проектное предложение до конца года, которое представляло собой наиболее полную на сегодняшний день спецификацию электронного цифрового компьютера общего назначения с сохраненной программой, включая исключительно подробные описания того, как должно быть спроектировано электронное оборудование. В течение трех лет предложение Тьюринга привело к созданию первого работающего современного компьютера.

По словам его коллег со времен Второй Мировой, еще до 1945 года Тьюринг уже серьезно размышлял об искусственном интеллекте, особенно о машинном обучении и эвристическом поиске. В своем предложении 1945 года он кратко отмечает: "Есть признаки... того, что можно заставить машину демонстрировать интеллект, рискуя время от времени совершать серьезные ошибки". В следующем, 1946 году, он посвятил большую часть своей энергии новаторским исследованиям в области программирования, которые, по его справедливому мнению, были ключом к будущему развитию. В феврале 1947 года он прочитал лекцию в Лондонском математическом обществе, которая, вероятно, стала первой публичной научной презентацией на тему Искусственного Интеллекта.

Он начал с того, что рассказал своей аудитории об универсальных машинах Тьюринга. Он объяснил, что то, что разрабатывается, "можно рассматривать как практические версии машин того же типа", и что эти машины, таким образом, "могут быть созданы для выполнения любой работы, которую может выполнить человек-компьютер’. Далее он объяснил, как эти машины могут быть использованы для математических исследований в будущем, а также их вероятное влияние на характер и количество рабочих мест для математиков. "Эта тема", - отметил он, - "естественно, приводит к вопросу о том, насколько в принципе возможно, чтобы вычислительная машина имитировала человеческую деятельность". Он совершенно ясно дал понять, какую человеческую деятельность было бы наиболее важно попытаться имитировать. "Что нам нужно, так это машина, которая может учиться на собственном опыте", - сказал он.

Тьюринг также ясно дал понять, что это возможно сделать, позволив "машине изменять свои собственные инструкции, обеспечивая тем самым механизм для этого [процесса самообучения]’. Другими словами, конструкция хранимой программы делает это возможным. "Но", - добавил он, - "это, конечно, не продвинет нас очень далеко". В конце концов, программирование тогда даже не находилось в зачаточном состоянии (таких терминов, как "алгоритм обучения", еще даже не существовало), не говоря уже о том факте, что машина, о которой он говорил (современный компьютер) только строился.

Вся его философская работа преследовала лишь инструментальную цель концептуальной ясности

Связанная с этим проблема, которую Тьюринг стремился решить, носит чисто философский характер. Это вопрос, который, вероятно, занимал его больше всегодо конца его жизни. И это та же самая проблема, которая породила наиболее широко обсуждаемую концепцию из его философии искусственного интеллекта, которая сейчас известна как тест Тьюринга. Наблюдение за эволюцией мышления Тьюринга в этой связи, как до, так и после формулировки его знаменитого теста, поможет нам избежать, по крайней мере, самых грубых, но слишком распространенных недоразумений относительно того, что пытался сделать Тьюринг.

"Можно утверждать, что в идее машины с интеллектом существует фундаментальное противоречие", - так он начал свои заключительные размышления в лекции, кульминацией которой стал его “призыв к "честной игре для машин”’. Он проиллюстрировал то, что имел в виду, небольшим мысленным экспериментом, который можно рассматривать в качестве раннего предшественника теста Тьюринга:

Давайте предположим, что мы установили машину с определенными таблицами начальных инструкций [т.е. программами], сконструированными таким образом, чтобы эти таблицы могли при случае, если возникнет веская причина, изменять эти таблицы. Можно себе представить, что после того, как машина работала в течение некоторого времени, инструкции изменились бы до неузнаваемости, но, тем не менее, оставались бы такими, что пришлось бы признать, что машина все еще выполняла очень полезные вычисления. Возможно, она все еще может получать результаты желаемого типа, при первой настройки машины, но гораздо более эффективным способом.

Комментируя этот случай, он затем добавил:

В таком случае пришлось бы признать, что прогресс машины не был предвиден, когда были введены ее первоначальные инструкции. Это было бы похоже на ученика, который многому научился у своего учителя, но добавил гораздо больше своей собственной работой. Когда это происходит, я чувствую, что человек обязан рассматривать машину как проявление интеллекта.

Тьюринг знал, что независимо от того, что он или другие могут чувствовать по поводу такого случая, это менее важно, чем то, действительно ли возможен машинный интеллект. Но он также знал – как и любой другой – что концептуальная ясность на фундаментальном уровне, которая может быть достигнута посредством философских размышлений, будет иметь решающее значение для любого крупного научного прогресса. Возможно, вся его философская работа преследовала только эту инструментальную цель концептуальной ясности. Безусловно, для его работы всегда было характерно, что эти две вещи – философия и наука (или, в более общем смысле, фундаментальная наука и прикладная наука) – шли рука об руку. В лекции это показано его непосредственным продолжением приведенного выше отрывка: "Как только станет возможным обеспечение достаточно большим объемом памяти, тогда будет возможно начать экспериментировать в этом направлении".

Сильный интерес Тьюринга к практическим экспериментам был одной из причин, по которой он последовательно выступал за разработку высокоскоростных машин с большой памятью и с минимально сложной аппаратной архитектурой (дочерние машины, как он позже их назовет), что  предоставляло бы  максимально возможную свободу программированию, включая перепрограммирование машины само по себе (т.е. машинное обучение). Таким образом, он объяснил:

Я потратил значительное время в этой лекции на вопрос о памяти, потому что я считаю, что обеспечение надлежащего хранения является ключом к проблеме цифрового компьютера, и, конечно, если их нужно убедить проявить какой-либо подлинный интеллект.

В письме того же периода он писал: "Меня больше интересует возможность создания моделей работы мозга, чем практические приложения к вычислительной технике’. Из-за его истинных научных интересов в развитии вычислительной техники Тьюринг быстро разочаровался в продолжающихся инженерных работах в Национальной Физической лаборатории, которые были не только медленными из-за плохой организации, но и значительно менее амбициозными с точки зрения скорости и емкости хранилища, чем он хотел. В середине 1947 года он попросил 12-месячный отпуск. Директор лаборатории Чарльз Дарвин (внук того самого Чарльза Дарвина) поддержал это, и просьба была удовлетворена. В письме от июля того же года Дарвин следующим образом описал доводы Тьюринга:

Он хочет расширить свою работу над машиной еще дальше, перейдя к биологической стороне. Я могу лучше всего описать это, сказав, что до сих пор машина была запланирована для работы, эквивалентной работе низших отделов мозга, а он хочет посмотреть, как много машина может сделать для высших отделов; например, можно ли создать машину, которая могла бы учиться на собственном опыте?

Результатом этого исследования, которое действительно было сосредоточено на вопросе обучения, стала новаторская машинопись под названием ‘Интеллектуальные машины’. Философ Джек Коупленд, директор Архива Истории Вычислительной Техники Тьюринга в Новой Зеландии, назвал эту статью первым манифестом искусственного интеллекта, и это кажется верным, насколько позволяют судить наши нынешние исторические знания. Окончательная версия была написана в 1948 году. Однако это не было оценено по достоинству в лаборатории, где Дарвин, как сообщается, высмеял его как "сочинение школьника" и решил, что оно не подходит для публикации. Она оставалась неопубликованной вплоть до 1968 года, и впоследствии ей уделялось мало внимания.

“Аналогия с человеческим мозгом используется в качестве руководящего принципа”

Тем не менее, в статье предвосхищается множество важных идей и методов как в логическом, так и в коннекционистском (нейронные сети и т.д.) подходах к ИИ. В частности, Тьюринг дает подробное описание искусственной нейронной сети, которую можно обучать с использованием подкрепления (обратная связь "вознаграждение" против "наказания’ и т.д.) и генетических алгоритмов. Его собственное краткое изложение в конце статьи дает представление о ее новаторском характере:

Возможные способы, с помощью которых можно было бы создать механизмы, демонстрирующие разумное поведение, на стадии обсуждения. В качестве руководящего принципа используется аналогия с человеческим мозгом. Отмечается, что потенциальные возможности человеческого интеллекта могут быть реализованы только в том случае, если будет обеспечено соответствующее образование. Исследование в основном сосредоточено вокруг аналогичного процесса обучения, применяемого к машинам. Определена идея неорганизованной машины, и высказано предположение, что кора головного мозга новорожденного человека имеет такую же природу. Приведены простые примеры таких машин и обсуждается их обучение с помощью поощрений и наказаний. В одном случае образовательный процесс осуществляется через …

Тьюринг так и не вернулся в Национальную Физическую лабораторию после своего исследовательского отпуска. Вместо этого в мае 1948 года он присоединился к Лаборатории Вычислительных Машин своего друга Ньюмана в Манчестерском университете, где вскоре после этого первый в мире электронный цифровой компьютер общего назначения с сохраненной программой, Малогабаритная экспериментальная машина (широко известная как Manchester Baby), запустила свою первую программу.

Тьюринг провел большую часть оставшихся шести лет своей жизни, продолжая свои исследования в области искусственного интеллекта. После завершения разработки системы программирования расширенной машины Manchester Mark I и последующего Ferranti Mark I, первого в мире коммерчески доступного современного компьютера (производства Ferranti Ltd), в начале 1951 года Тьюринг начал экспериментировать с Ferranti. Первые результаты его компьютерного моделирования биологического роста были опубликованы в статье "Химическая основа морфогенеза" (1952), которая стала важным ранним вкладом в исследования искусственной жизни.

В другой статье, которую он написал, описывается алгоритм обучения шахматам с использованием генетического поиска, который, вполне возможно, был тем, что он имел в виду в своем предложении 1945 года, когда писал, что:

есть признаки... того, что можно заставить машину проявлять интеллект, рискуя при этом время от времени совершать серьезные ошибки. Следуя этому аспекту, машину, вероятно, можно было бы заставить играть в очень хорошие шахматы.

В частности, Тьюринг продолжал свою работу над философией Искусственного Интеллекта и активно пытался продвинуть эту тему в академический и общественный дискурс. Например, сохранились протоколы дискуссии на философском семинаре в октябре 1949 года между Тьюрингом, Ньюманом, нейрохирургом Джеффри Джефферсоном и Майклом Поланьи, который в то время был профессором социальных наук в Манчестере, на тему ‘Разум и вычислительная машина’. В следующем году была опубликована статья Тьюринга ‘Вычислительная техника и интеллект’. Более того, в начале 1950-х годов он появился по меньшей мере в трех радиопередачах BBC. Хотя и неизвестно никаких сохранившихся записей выпусков, сценарии были опубликованы в 2004 году. Первый выпуск - это краткая лекция под названием "Интеллектуальные машины, эвристическая теория", вероятно, впервые транслировавшаяся в 1951 году. В выпуске заявленная цель состоит в том, чтобы подвергнуть сомнению общепринятое мнение "Вы не можете заставить машину думать за вас", путем объяснения и размышления о технике обучения с подкреплением.

Второй - короткая лекция по вопросу "Могут ли цифровые компьютеры мыслить?", в которой Тьюринг кратко представляет универсальность компьютеров с хранимыми программами, прежде чем выдвинуть следующий аргумент:

Если любая машина может быть надлежащим образом описана как мозг, то любой цифровой компьютер может быть так описан … Если принять, что настоящий мозг... это своего рода машина, то из этого следует, что наш цифровой компьютер, соответствующим образом запрограммированный, будет вести себя как мозг.

Однако, если это то, чего требует процесс "программирования машины на мышление", он отмечал, что это будет похоже на написание трактата о семейной жизни на далекой планете, о существовании которой просто известно (примером Тьюринга в то время была семейная жизнь на Марсе). "Дело в том", - продолжал он объяснять, - "что мы очень мало знаем об этом [как запрограммировать машину так, чтобы она вела себя как мозг], и до сих пор было проведено очень мало исследований". Он добавляет: "Я скажу только одно: я считаю, что этот процесс должен иметь тесную связь с процессом преподавания".

Имитационная игра послужила своей цели; она также была в корне неправильно понята

Третья и последняя программа, в которой участвовал Тьюринг (первая передача состоялась в 1952 году), представляет собой дискуссию с Ньюманом и Джефферсоном под председательством кембриджского философа Р.Б. Брейтуэйта по вопросу "Можно ли сказать, что автоматические счетные машины мыслят?’ С самого начала участники соглашаются с тем, что не было бы смысла пытаться дать общее определение мышления. Затем Тьюринг вводит вариацию "имитационной игры", или теста Тьюринга. В своей статье 1950 года он говорит, что вводит имитационную игру, чтобы заменить вопрос, который он рассматривает: с "Могут ли машины думать?" – на тот, "который тесно связан с ним и выражен в относительно недвусмысленных словах". Бумажная версия игры, которая является немного более сложной, состоит из человека-судьи, пытающегося определить, кто из двух участников является человеком, а кто машиной, исключительно на основе удаленного общения с помощью машинописных текстовых сообщений, при этом другой человек пытается помочь судье, в то время как машина притворяется, что является человеком. Тьюринг говорил, что:

Вопрос "Могут ли машины мыслить?" следует заменить на "Существуют ли мыслимые цифровые компьютеры, которые преуспели бы в имитационной игре?"

Хотя сама по себе его слава является доказательством того, что имитационная игра послужила своей цели, она также была в корне неправильно понята. Действительно, ценность работы Тьюринга об искусственном интеллекте традиционно сводилась, как философами, так и компьютерщиками, к различным искаженным представлениям о его назначении. Например, во влиятельной критической статье философ Джон Сирл в 1980 году жаловался, что "тест Тьюринга традиционно типичен в том, что он беззастенчиво бихевиористичен" (то есть сводит психологию к наблюдению за внешним поведением), в то время как ученые-компьютерщики Стюарт Рассел и Питер Норвиг, авторы первой в мире наиболее широко используемого учебника по Искусственному Интеллекту, написав в одной главе:

Немногие исследователи искусственного интеллекта обращают внимание на тест Тьюринга, предпочитая сосредоточиться на производительности своих систем в практических задачах, а не на способности имитировать людей.

Но свежий взгляд на статью 1950 года показывает, что цель Тьюринга явно выходила за рамки простого определения мышления (или интеллекта) – вопреки тому, как его обычно понимали философы, такие как Сирл, – или просто операционализации концепции, как его часто понимали специалисты по информатике. В частности, в отличие от Сирла и ему подобных, Тьюринг четко осознавал, что успехи машины в имитационной игре не являются ни необходимым, ни достаточным критерием мышления или интеллекта. Вот как он объясняет аналогичный тест, который он представляет в дискуссии по радио:

Вы могли бы назвать это тестом, чтобы увидеть, думает ли машина, но было бы лучше избежать напрашивающегося вопроса и сказать, что машины, которые превосходят (скажем) Машины класса ‘А’ … Мое предложение заключается только в том, что это тот вопрос, который мы должны обсудить. Это не то же самое, что "Думают ли машины", но это кажется достаточно близким к нашей нынешней цели и вызывает почти те же трудности.

Этот отрывок, наряду с другими работами Тьюринга и публичными выступлениями по философии искусственного интеллекта (включая все описанные выше), получил мало внимания. Однако, взятые вместе, эти труды дают четкое представление о том, какова была его основная цель при разработке имитационной игры. Например, они показывают, что начиная с 1947 года (а возможно, и раньше), преследуя ту же общую цель, Тьюринг фактически предложил не один, а множество тестов для сравнения людей и машин. Эти тесты касались обучения, мышления и интеллекта и могли быть применены к различным более мелким и крупным задачам, включая простое решение проблем, таких игр, как шахматы и Го, а также общую беседу. Но его главной целью никогда не было просто определить или ввести в действие что-либо из этих вещей. Скорее, она всегда была более фундаментальной и прогрессивной по своей природе, а именно: тщательно и строго подготовить концептуальную основу в манере математического философа, которым он был, на которой будущие вычислительные технологии могли бы успешно опираться сначала учеными и инженерами, а затем политиками и обществом в целом.

Широко упускается из виду, что, возможно, самый важный предшественник имитационной игры содержится в коротком заключительном разделе неопубликованной исследовательской работы Тьюринга по искусственному интеллекту 1948 года под заголовком "Интеллект как эмоциональная концепция’. В этой работе совершенно очевидно, что главная цель введения такого теста, как имитационная игра, состоит в том, чтобы устранить недоразумения, которые в противном случае могут вызвать наши обычные концепции и обычное использование, которое мы делаем из них. Как объясняет Тьюринг:

Степень, в которой мы считаем, что что-то ведет себя разумно, определяется как нашим собственным состоянием ума и подготовкой, так и свойствами рассматриваемого объекта. Если мы в состоянии объяснить и предсказать его поведение или если кажется, что в основе лежит небольшой план, у нас мало соблазна воображать разум.

Мы хотим, чтобы наше научное суждение о том, является ли что-то разумным или нет, было объективным, по крайней мере, в той степени, в какой наше суждение не будет зависеть от нашего собственного состояния ума; например, от того, способны ли мы объяснить соответствующее поведение или, возможно, мы боимся возможности интеллекта в данном кейс. 

По этой причине – как он также объяснял в каждой из трех радиопередач и в своей статье 1950 года - Тьюринг предложил способы устранения эмоциональных компонентов наших обычных концепций. В статье 1948 года он писал:

Можно провести небольшой эксперимент в этом направлении, даже на современном уровне знаний. Нетрудно изобрести бумагоделательную машину [то есть программу, написанную на бумаге], которая будет играть не очень плохую партию в шахматы. Теперь возьмите трех мужчин в качестве испытуемых для эксперимента A, B, C. A и C должны быть довольно плохими шахматистами, B - оператор, который работает с бумагоделательной машиной. (Для того, чтобы он мог работать с ней достаточно быстро, желательно, чтобы он был одновременно математиком и шахматистом.) Две комнаты используются с некоторым расположением для обмена ходами, и игра ведется между C и либо A, либо бумагоделательной машиной. C может оказаться довольно трудно определить, с кем он играет.

Это правда, что в дополнение к своей концептуальной работе Тьюринг выдвинул множество философских аргументов в защиту возможности машинного интеллекта, предвосхитив – и, возможно, опровергнув – все наиболее влиятельные возражения (от аргумента Лукаса-Пенроуза до Хьюберта Дрейфуса) о сознании. Но это заметно отличается от приведения метафизических аргументов в пользу существования машинного интеллекта, от чего Тьюринг категорически отказался.

“Если машина может думать, она может мыслить более разумно, чем мы”

Нет никаких оснований полагать, что Тьюринг был несерьезен, когда в своей статье 1950 года он сказал:

Читатель, должно быть, предвидел, что у меня нет очень убедительных аргументов позитивного характера в поддержку моих взглядов. Если бы я это сделал, я бы не стал так усердно указывать на ошибки в противоположных взглядах.

Но он всегда был достаточно осторожен, чтобы выражать свои собственные взгляды не в терминах наших обычных понятий – например, могут ли машины "думать", – а строго в терминах предположений о том, когда можно ожидать, что машины будут выполнять на человеческом уровне (более или менее) объективно измеримую задачу (например, имитационная игра). В то же время он, безусловно, не согласился с мнением, высказанным специалистом по информатике Эдсгером Дейкстрой в 1984 году и все еще популярным среди исследователей искусственного интеллекта сегодня, что "вопрос о том, могут ли машины думать ... примерно так же актуален, как вопрос о том, могут ли подводные лодки плавать". Напротив, Тьюринг полностью осознавал культурную, политическую и научную важность такого рода вопросов. Например, в одной радиопередаче "Могут ли цифровые компьютеры думать?" он заканчивает вопросом:

Если машина может думать, она может думать более разумно, чем мы, и тогда где мы должны быть? Даже если бы мы могли удерживать машины в подчиненном положении, например, отключая питание в стратегические моменты, мы, как вид, чувствовали бы себя очень униженными. … Эта новая опасность... если она вообще придет... отдалена, но не астрономически далека, и, безусловно, является чем-то, что может вызвать у нас беспокойство. В беседе или статье на эту тему принято предлагать крупицу утешения в форме заявления о том, что некоторые особенно человеческие характеристики никогда не смогут быть имитированы машиной. Например, можно было бы сказать, что ни одна машина не может писать на хорошем английском, или что на нее нельзя повлиять сексуальной привлекательностью или курением трубки. Я не могу предложить никакого такого утешения, поскольку считаю, что такие границы не могут быть установлены.

Наконец, он указывает на важность этого вопроса для изучения человеческого познания:

Весь процесс мышления все еще остается для нас довольно загадочным, но я верю, что попытка создать мыслящую машину очень поможет нам в выяснении того, как мы думаем сами.

Сегодня мы можем с уверенностью сказать, что он был прав; попытка создать мыслящую машину, безусловно, помогла нам в этом. Более того, он также правильно предсказал в своей статье 1950 года, что "в конце века использование слов и общее образованное мнение изменятся настолько, что можно будет говорить о машинном мышлении, не ожидая, что ему будут противоречить’" Он, конечно, не имел в виду, что проблема разума и машин была бы решена. На самом деле проблема стала только более актуальной. Продолжающиеся достижения в области аффективных вычислений и биоинженерии заставят все больше и больше людей поверить в то, что машины могут не только думать, но и чувствовать, возможно, заслуживают определенных юридических прав и т.д. Однако другие (например, Роджер Пенроуз) все еще могут обоснованно отрицать, что компьютеры вообще могут вычислять.

Именно фундаментальная концептуальная работа Тьюринга в сочетании с его практическим, экспериментальным подходом позволили ему не только постичь фундаментальный принцип современных вычислений в 1935-36 годах, но и в 1947-48 годах предвосхитить то, что сейчас, более 70 лет спустя, является одним из самых успешных теоретических подходов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Возможно, именно это сочетание позволило ему пройти путь от школьника, чьи работы по математике считались многообещающими, но неопрятными, а идеи (по мнению его учителей) "расплывчатыми" и "грандиозными", до одного из самых новаторских умов 20-го века.

P.S. Советуем вдохновиться фильмом про Алана Тьюринга, которого сыграл Бенедикт Камбербэтч, "Игра в имитацию".