Глаз разума

Но что же есть у меня в случае с английским текстом такого, что отсутствует в случае с текстом китайским? Очевидный ответ состоит в том, что я знаю, что означает первый, и понятия не имею о значении последнего. Но в чем это заключается, и почему мы не можем дать это нечто, чем бы оно ни было, машине? Я еще вернусь к этому вопросу, но сначала мне бы хотелось продолжить мой пример.

Мне приходилось представлять этот пример нескольким специалистам по Искусственному Интеллекту; интересно, что они не смогли сойтись в мнениях о том, как на него следует отвечать. Я получил самые разнообразные ответы; здесь я приведу основные из них (вместе с их географическим происхождением).

Но сначала я хочу заблокировать обычные недоразумения, связанные с “пониманием”. В этих дискуссиях можно найти попытки дать сложнейшие, причудливые определения слова “понимание”. Мои критики указывают на то, что бывают различные степени понимания; на то, что “понимание” не является простым двучленным предикатом; на то, что существуют даже различные типы и уровни понимания и что закон исключенного третьего нельзя прямо применить к высказываниям типа “X понимает У”, поскольку во многих случаях это не является фактом, но требует принятия решения, и так далее. На все эти возражения мне хочется ответить: “Ну разумеется, разумеется. Но все это не имеет отношения к обсуждаемым вопросам. Существуют бесспорные случаи того, когда понимание имеет место, и бесспорные случаи того, когда никакого понимания нет; именно эти случаи нужны мне для моего доказательства.[4] Я понимаю рассказы по-английски, в меньшей степени, по-французски и в еще меньшей степени, по-немецки. По-китайски я не понимаю ничего. С другой стороны, моя машина и мой калькулятор не понимают ничего — это не их дело. Мы часто метафорически приписываем “понимание” и другие когнитивные предикаты машинам, калькуляторам и другим приспособлениям, но это ничего не доказывает. Мы говорим: “Дверь знает, когда нужно открыться, благодаря своим фотоэлектрическим элементам”, “Калькулятор может складывать и вычитать, но не способен умножать” и “термостат воспринимает изменения температуры”. Причина, по которой мы приписываем все это машинам, довольно интересна — мы наделяем их собственной интенциональностью.[5] Наши инструменты — продолжение наших целей, и мы находим естественным метафорически приписывать им интенциональность. Однако такие примеры не режут философский лед. То, как дверь “понимает инструкции” своего фотоэлемента, не имеет ничего общего с тем, как я понимаю английский. Если бы предполагалось, что компьютер Шенка понимает рассказы в том же метафорическом смысле, в каком дверь понимает инструкции фотоэлемента, а не так, как я понимаю английский, то вопрос не стоил бы обсуждения. Но Ньюман и Саймон (1963) пишут, что понимание компьютеров идентично пониманию человека. Мне нравится прямолинейность подобного утверждения, и именно такие утверждения я и буду рассматривать. Я попытаюсь доказать, что в буквальном смысле запрограммированный компьютер понимает столько же, сколько автомобиль или калькулятор, то есть совершенно ничего. Понимание компьютера не частично или неполно (как мое понимание французского или немецкого) — оно равно нулю.