Файл: Пеноуз Роджер. Тени разума. В поисках науки о сознании.doc

3.25. Сложность в математических доказательствах

Существует, однако, еще одно немаловажное соображе­ние, о котором необходимо упомянуть. Суть его заключается в том, что, хотя количество-высказываний, которые необходимо принимать в рассмотрение в рамках приведенного в рассуждения, является конечным, нет никакого явного ограни­чения на объем доказательств, необходимых роботам для реали­зации-демонстрации истинности всех этих-высказываний. Даже если ограничить степень сложности принимаемых в рас­смотрение-высказываний самым скромным пределом с, то все равно придется учитывать и некоторые весьма громоздкие и сложные случаи. Например, гипотезу Гольдбаха (см. §2.3), согласно которой каждое четное число, большее 2, является суммой двух простых чисел, можно сформулировать в виде высказывания очень небольшой степени сложности, и в то же время она представляет собой настолько сложный случай, что все попытки математиков-людей однозначно установить ее ис­тинность до сих пор не увенчались успехом. Учитывая подоб­ные обстоятельства, можно предположить, что если кому-то в конце концов удастся отыскать доказательство действительной истинности Гольдбахова-высказывания, то это доказатель­ство неизбежно окажется весьма и весьма сложным и изощрен­ным. Если такое доказательство выдвинет в качестве кандидата на-утверждение один из наших роботов, то прежде, чем его таковым признают, оно непременно будет подвергнуто чрезвы­чайно тщательному исследованию (возможно, даже силами всего роботского общества, ответственного за присвоение-статуса). В случае гипотезы Гольдбаха нам неизвестно, является ли это высказывание действительно истинным, — а если является, то возможно ли его доказательство в рамках известных и общепри­нятых методов математического доказательства. Иначе говоря, это-высказывание может входить в формальную систему а может и не входить.

Еще одним «неудобным»-высказыванием может ока­заться утверждение, устанавливающее истинность теоремы о четырех красках, — теоремы, согласно которой плоскую (или сферическую) карту «мира» можно, используя всего четыре крас­ки, раскрасить так, чтобы любая «страна» получила собствен­ный, отличный от соседей цвет. Теорема о четырех красках была-таки доказана в 1976 году (после 124 лет неудачных попыток) Кеннетом Аппелем и Вольфгангом Хакеном, причем доказатель­ство потребовало использования 1200 часов компьютерного вре­мени. Принимая во внимание то обстоятельство, что существен­ную часть доказательства составил впечатляющий объем компьютерных вычислений, можно предположить, что полная запись его на бумаге потребовала бы невероятного ее количества. Ес­ли же сформулировать эту теорему в виде-высказывания, то степень сложности такого высказывания будет очень небольшой, хотя, наверное, все же большей, нежели степень сложности высказывания, необходимого для выражения гипотезы Гольдба­ха. Если бы доказательство Аппеля-Хакена было выдвинуто од­ним из наших роботов в качестве кандидата на получение статуса, то его пришлось бы проверять очень и очень тщательно. Для утверждения обоснованности каждого его отдельного фраг­мента потребовалось бы участие всего сообщества элитных ро­ботов. И все же, несмотря на сложность доказательства в целом, один лишь объем его чисто вычислительной части вряд ли смог бы явиться сколько-нибудь серьезным затруднением для наших роботов. В конце концов, выполнение точных вычислений — это их работа.

Упомянутые-высказывания вполне укладываются в пре­делы степени сложности, устанавливаемые любым достаточно большим значением с, — например, тем, что может быть обу­словлено каким-либо правдоподобным набором механизмов лежащим в основе поведения наших роботов. Несомненно, най­дется множество других-высказываний, которые будут значи­тельно сложнее приведенных здесь, хотя степень их сложности и не превысит величины с. Некоторые из таких-высказываний окажутся, скорее всего, особенно неудоборешаемыми, а дока­зать некоторые из последних, в свою очередь, будет наверняка еще сложнее, чем теорему о четырех красках или даже гипотезу Гольдбаха. Любое из этих-высказываний, истинность которо­го может быть однозначно установлена роботами (посредством демонстрации, достаточно убедительной для присвоения выска­зыванию-статуса и успешного преодоления им всех загражде­ний, установленных с целью обеспечения безошибочности полу­чаемых роботами результатов), автоматически становится теоре­мой формальной системы

Кроме того, возможны и пограничные случаи, приемлемость или неприемлемость (причем грань между этими состояния­ми весьма тонка) которых определяется строгостью стандар­тов, необходимых для получения-статуса, или тем, насколь­ко точный характер имеют меры предосторожности, установлен­ные с целью обеспечения безошибочности утверждений, принимаемых в качестве «кирпичей» для построения формальной си­стемы. Точная формулировка системы будет различной в зависимости от того, полагаем мы такое-высказывание безошибочным-утверждением либо нет. В обычных обстоя­тельствах эта разница не имеет большого значения, посколь­ку различные варианты системы, обусловленные принятием или отклонением высказыванияявляются логически экви­валентными. Такая ситуация может возникнуть в случае высказываний, доказательства истинности которых роботы могут счесть сомнительными просто из-за их чрезмерной сложности. Если доказательство высказыванияокажется на деле логиче­ским следствием из других-утверждений, которые уже приня­ты как безошибочные, то возникнет эквивалентная система, причем вне зависимости от того, принимается высказывание Р в качестве ее теоремы или нет. С другой стороны, возможны такие-высказывания, которые потребуют для своего доказа­тельства каких-то хитроумных логических процедур, выходящих за рамки любых логических следствий из тех-утверждений, которые были приняты как безошибочные ранее, при построении системы. Обозначим получаемую таким образом формаль­ную систему (до включения в нее высказывания) через а систему, образующуюся после присоединения к системевы­сказывания, через. Системаокажется неэквивалентна системев том, например, случае, если высказываниембудет гёделевское предположениеОднако если роботы, в соответствии с нашим допущением, способны достичь человече­ского уровня математического понимания (а то и превзойти его), то они безусловно должны быть способны понять аргументацию Гёделя, так что им ничего не остается, как признать истинность гёделевского предположения для какой угодно системы(при­своив ему гарантирующий безошибочность-статус), коль ско­ро обоснованность этой системыими же-подтверждена. Таким образом, если они принимают системуто они долж­ны принять и систему(при условии, что степень сложности высказыванияне превышает с — а так оно и будет, если значение с выбрано таким, каким мы выбрали его выше).

Необходимо отметить, что наличие либо отсутствие-вы­сказыванияв формальной системе никоим образом не влияет на представленные в §§3.19 и 3.20 рассуждения. Само -высказываниепринимается за истинное в любом случае, независимо от того, входит высказываниев систему или нет.

Могут найтись и другие способы, с помощью которых ро­ботам удастся «перескочить» через ограничения, налагаемые некоторыми ранее принятыми критериями присвоения-статуса -высказываниям. В этом нет ничего «парадоксального» — до тех пор, пока роботы не попытаются применить подобное рассу­ждение к тем самым механизмамкоторые обусловливают их поведение, т. е. к собственно системе. Возникающее в этом случае противоречие не является, строго говоря, «парадоксом», однако дает возможность посредством показать, что такие механизмы существовать не могут или, по крайней мере, не могут быть познаваемыми для роботов, а сле­довательно, и для нас.

Отсюда мы и делаем вывод о том, что такие «роботообу-чающие» механизмы — восходящие, нисходящие, смешанного типа, причем в каких угодно пропорциях, и даже с добавлением случайных элементов — не могут составить познаваемую основу для построения математического робота человеческого уровня.

3.26. Разрыв вычислительных петель

Попробую осветить полученный вывод под несколько иным углом зрения. Предположим, что, пытаясь обойти налагаемые теоремой Гёделя ограничения, некто решил построить такого ро­бота, который будет способен каким-либо образом «выскакивать из системы» всякий раз, когда управляющий им алгоритм попадет в вычислительную петлю. В конце концов именно постоянное приложение теоремы Гёделя не позволяет нам спокойно при­нять предположение о том, что математическое понимание можно объяснить посредством вычислительных процедур, поэтому, как мне кажется, стоит рассмотреть с этой точки зрения трудности, с которыми сталкивается любая вычислительная модель матема­тического понимания при встрече с теоремой Гёделя.

Мне кто-то говорил, что где-то живут ящерицы, тупость ко­торых настолько велика, что они, подобно «обычным компьюте­рам и некоторым насекомым», способны «зацикливаться». Если несколько таких ящериц поместить на край круглого блюда, то они в вечной «гонке за лидером» будут бегать по кругу до тех пор, пока не умрут от истощения. Смысл этой истории в том, что подлинно интеллектуальная система должна располагать какими-то средствами для разрыва таких петель, тогда как ни один из существующих компьютеров подобными качествами, вообще го­воря, не обладает. (Проблему «разрыва петель» рассматривал Хофштадтерв[200].)

Вычислительная петля простейшего типа возникает, когда система на некотором этапе своей работы возвращается назад, в точности в то же состояние, в каком она пребывала на некотором предыдущем этапе. В отсутствие ввода каких-то дополнитель­ных данных она будет просто повторять одно и то же вычис­ление бесконечно. Не составляет большой трудности построить систему, которая, в принципе, будет гарантированно (пусть и не слишком эффективно) выбираться из петель подобного рода по мере их возникновения (скажем, посредством ведения списка всех состояний, в которых оказывается система, и проверки на каждом этапе на предмет выяснения, не встречалось ли такое состояние когда-либо раньше). Существует, однако, множество других возможных типов петель, причем гораздо более слож­ных. Собственно говоря, проблеме образования петель посвяще­на большая часть рассуждений главы 2 (в особенности, §§2.1 — 2.6), так как вычисление, застрявшее в петле, есть не что иное, как вычисление, которое не завершается. Собственно говоря, под -высказыванием мы как раз и понимаем утверждение о том, что некоторое вычисление образует петлю (см. §2.10, коммен­тарий к возражению). А еще в § 2.5 мы имели возможность убедиться в том, что факт незавершаемости вычисления (т. е. об­разования петли) однозначно установить с помощью одних лишь алгоритмических методов невозможно. Более того, как можно заключить из вышеприведенных рассуждений, процедуры, по­средством которых математики-люди устанавливают, что данное конкретное вычисление действительно образует петлю (т. е. уста­навливают истинность соответствующего-высказывания), во­обще не являются алгоритмическими.

Таким образом, получается, что, если мы хотим встроить в систему все доступные человеку методы, позволяющие одно­значно установить, что те или иные вычисления действительно образуют петли, необходимо снабдить ее неким «невычислитель­ным интеллектом». Можно, конечно, предположить, что петель можно избежать с помощью некоего механизма, который бу­дет оценивать, как долго уже выполняется текущее вычисление, и «выскакивать из системы», если ему покажется, что оно вы­полняется слишком долго. Однако такой способ не сработает, если механизм, принимающий подобные решения, является по своей природе вычислительным, поскольку в этом случае неиз­бежны ситуации, когда упомянутый механизм со своей задачей не справляется, либо приходя к ошибочному заключению, что вычисление зациклилось, либо вообще не приходя ни к какому заключению (по той причине, что теперь зациклился уже сам ме­ханизм). Целиком и полностью вычислительной системе нечего противопоставить проблеме образования петель, и нет никаких гарантий, что вся система в целом, пусть даже избежав ошибоч­ных выводов, в конце концов не зациклится.

А что если ввести в процесс принятия решения о необхо­димости «выскакивать из системы» (в случае предположительно зациклившегося вычисления) и о том, когда именно это нужно делать, некоторые случайные элементы? Как мы отмечали выше (в частности, в §3.18), от чисто случайных элементов — в проти­воположность вычислительным псевдослучайным — нам в этой связи никакой реальной пользы не будет. Кроме того, если мы действительно хотим знать точно, образует ли петлю то или иное вычисление (т. е. истинно ли соответствующее-высказыва­ние), то следует учесть еще один момент. Сами по себе случайные процедуры не годятся для решения таких задач, поскольку, исхо­дя из самой природы феномена, называемого нами случайностью, о выводах, действительно обусловленных случайными элемента­ми, определенно можно сказать лишь одно — какая бы то ни было определенность в них напрочь отсутствует. Известны, одна­ко, вычислительные процедуры со случайными (или псевдослу­чайными) элементами, позволяющие получить математический результат с очень высокой степенью достоверности. Существу­ют, например, весьма эффективные методы со случайным вхо­дящим потоком, позволяющие определить, является ли данное большое число простым, причем практически в любом конкрет­ном случае результат оказывается правильным. Математически строгие методы проверки гораздо менее эффективны — поневоле задумаешься, что же предпочтительнее: сложное, но математи­чески точное построение, которое, не исключено, содержит не одну ошибку, или относительно простое, но вероятностное рассу­ждение, вероятность ошибки в котором на практике может ока­заться значительно меньше, нежели в первом случае. Подобные размышления порождают множество неловких вопросов, ломать копья из-за которых я не испытываю ни малейшего желания. Достаточно будет сказать, что для «принципиальных» рассужде­ний, которым посвящена большая часть этой главы, вероятност­ное доказательство, с помощью которого можно устанавливать истинность-высказываний, неизбежно оказывается, скажем так, не совсем адекватным.

Если мы намерены научиться однозначно устанавливать ис­тинность любого-высказывания в принципе, то, вместо то­го, чтобы бездумно полагаться на случайные или непознавае­мые процедуры, нам необходимо достичь подлинного понима­ния смысла феноменов, с этими высказываниями действитель­но связанных. Возможно, процедуры, полученные методом проб и ошибок, и дадут нам некоторые указания относительно то­го, где искать необходимые сведения, однако сами по себе та­кие процедуры окончательными критериями истинности являться не могут.