Олег Бяхов
Отзыв на курс лекций "Может ли машина мыслить?"
Курс лекций был прочитан в рамках второй методологической школы в 2024 году.
* Олег Бяхов — международный эксперт в области информационных технологий и взаимодействия ИТ-корпораций с гос.управлением, руководитель проекта первого российского ИТ-форсайта.
Мне было крайне интересно познакомиться с курсом лекций П. Г. Щедровицкого на тему «Может ли машина мыслить?».
Во-первых, потому что я могу в некотором смысле назвать Петра Георгиевича своим «методологическим дядькой» (в смысле uncle, а не в смысле bearleader). Ростовскую школу логиков создал научный руководитель моего диплома Юрий Григорьевич Гладких, сам дипломник А. А. Зиновьева, товарища Г. П. Щедровицкого по Московскому логическому кружку. Так что я принадлежу к третьему поколению той же «программы», второе поколение которой представляет Пётр Георгиевич.
Во-вторых, потому что моя работа непосредственно связана с «практическим», узко-прикладным использованием решений искусственного интеллекта по всему миру, прежде всего в государственном секторе.
И с этой точки зрения мой взгляд на удивительно широкую, но всё же по-платоновски телеологичную, компиляцию различных программ ИИ в этом курсе лекций – гораздо более узкий и прагматичный, чем заслуживает того сама работа.
Автор приглашает читателя в путешествие длиной в добрых четыре века, по ходу которого человек, создавая всё более сложные и технологически совершенные машины, моделировал (и тем самым одновременно и развивал) собственный интеллект – сначала его отдельные простейшие функции, вроде элементарных арифметических операций, потом сложные математические расчёты, и наконец – с достаточной точностью воспроизводимые процессы анализа и генерации как естественного языка, так и невербальных каналов межличностной коммуникации.
Курс лекций носит глубокий методологический характер, поэтому тот, кто рассчитывает почерпнуть из него утилитарные знания по лучшим практикам промптинга для ChatGPT, быстро разочаруется.
Курс скорее поможет тем, кто хочет глубже понять – каков он, или скорее каким он рождается на наших глазах, дивный новый мир, в котором человек сможет передать «на внешний аутсорсинг» не только телесные функции, как это случилось в предыдущие промышленные революции, но и часть (и только часть!) своих мыслительных функций.
В том и состоит польза методологии, что она помогает читателю на системном уровне разобраться, в чём суть происходящих изменений, какова ценность новых технологий, как они меняют его собственный жизненный ландшафт, что можно отдать на откуп внешним агентам, как это увеличит его, читателя, собственную степень свободы и того, что по-английски называется многозначным термином outreach («дальнодействие»).
И в этом смысле курс П.Г. Щедровицкого включает уникальное по ширине охвата изложение концептуальных подходов, с которыми читатель может встретиться по отдельности во многих источниках, но нигде со всем, сразу и вместе.
Немного о структуре изложения.
Конечно, мне как сугубому практику, на каждой странице хочется увидеть врезку с конкретными указаниями. Как в анекдоте про капитана всплывшей подводной лодки, требующего от полярного аборигена возле полыньи: «Ты не умничай, ты мне рукой покажи!»
Но именно эту работу, опираясь на системные принципы, изложенные в курсе лекций, читатель должен проделать сам, попутно с удивлением обнаруживая для себя глубокую рифмуемость давних, и, казалось бы, совершено абстрактных концептов теоретических «программ» с самыми современными и чисто технологическими новациями. Так, только вчитываясь в подробное изложение программы Минского я вдруг связал его мысль об обязательности ошибок для работы интеллекта как с модными тенденциями в архитектуре нейросетей (backpropagation neural networks), так и с давним кратким замечанием Николая Кузанского о необходимости момента незнания в любом знании.
Некоторые из положений курса лекций требуют для своего полного осознания многократного прочтения и обдумывания. Зато после неё вдруг из, казалось бы, чисто теоретических построений вырастают очень практические наборы рекомендаций, что называется, «прямого применения». Так, рефлексию последователей Д. Энгельбарта о причинах нереализованности его чрезвычайно глубокой программы легко трансформировать в свод принципов технического (и вообще системного) дизайна.
Иногда технические особенности взятого стиля изложения затрудняют работу с курсом неискушённому читателю.
Например, приводя впервые на неаннотированную схему мыследеятельности, автор то ли подразумевает, что читатель уже знаком со всеми её элементами и хорошо понимает, что означают все эти «3.1» и «1-3», то ли намеренно мотивирует читателя на дальнейшее погружение в материал.
Боюсь, что современный, перегруженный информацией читатель, избалованный анимированной, легко потребляемой визуализацией, гиперссылками, врезками, и короткими видео на YouTube, не слишком обрадуется таким «непоняткам». В них мысль автора представлена настолько концентрированно и свёрнуто, что не всякий наберётся отваги распутывать этот гордиев узел (ну или для любителей Дэна Брауна – раскручивать этот криптекс).
При глубоком прочтении некоторых исторических разделов курса сами собой возникают потрясающие рифмы с современностью, и те, кто услышит эти рифмы, приобретут главную ценность методологического курса – способность, мельком взглянув на новую предметную область, сразу перейти от неразберихи явлений к глубинным системным связям, определяющим суть того, что нам в этой предметной области является.
Именно в поиске таких «рифм» и заключается смысл долгого отступления в историю общей теории машин. Оно может показаться затянутым слишком современному техногику, для которого история мыслящих машин начинается даже не с машины Бэббиджа или холлеритовского табулятора, а прямо с ENIAC.