Вопрос. Не будет ли пугать народ такая перспектива?

Ответ. Любая перспективная возможность будет пугать народ. Она будет пугать народ, если ее использовать без понимания. Использованная же с пониманием, она может оказаться весьма ценным орудием.

Вопрос. Можете ли Вы описать вычислительную машину, использующую гены как запоминающее устройство? Что было бы для нее возможно?

Ответ. Слишком похоже на фантастику, чтобы говорить сейчас.

Вопрос. Каковы бы были возможности подобной машины по сравнению с вычислительными машинами, которыми мы располагаем сегодня?

Ответ. Они могут оказаться несравненно бо́льшими. Машина могла бы быть гораздо меньше; она могла бы пропускать гораздо больше данных. Но все, что я сказал бы о ней, было бы не только преждевременным, но и безнадежно преждевременным. Однако работа в этих областях должна проводиться, я уверен.

Вопрос. Говорят, что вычислительные машины думают. Так ли это?

Ответ. Если иметь в виду нынешнее положение вещей, то вычислительные машины могут обучаться. Вычислительные машины могут учиться улучшать свою работу путем ее анализа. Это, безусловно, верно. Называть ли это мышлением, вопрос терминологический. Что вещи такого рода получат гораздо большее развитие в будущем, когда наша способность строить более сложные вычислительные машины возрастет, в этом, я думаю, не приходится сомневаться.

Вопрос. Существует ли вероятность, что машины могут учиться больше, чем человек? Способны ли они к этому сейчас?

Ответ. Сейчас наверняка нет, и наверняка нет еще долгое время, если вообще когда-либо будут способны. Но если смогут, то лишь потому, что мы перестанем [c.321] учиться. Я хочу сказать, что намучиться легче, чем машине. Если же мы поклоняемся машине и все ей оставляем, то мы должны благодарить самих себя за все неприятности, в которые попадаем.

В этом суть дела. Вычислительная машина очень хороша при быстрой работе, проводимой однозначным образом над полностью представленными данными. Вычислительная машина не может сравниться с человеческим существом при обработке еще не выкристаллизовавшихся данных. Если назвать это интуицией, то я не сказал бы, что интуиция недоступна вычислительной машине, но у нее она меньше, а экономически невыгодно заставлять машину делать то, что человек делает намного лучше.

Вопрос. Что именно представляет собой обучающаяся машина?

Ответ. Обучающаяся машина — это такая машина, которая не просто, скажем, играет в какую-нибудь игру по твердым правилам, с неизменной стратегией, но периодически или непрерывно рассматривает результаты этой стратегии, дабы определить, нельзя ли изменить с пользой те или иные параметры, те или иные величины в стратегии.

Вопрос. Пример, который всегда приходит на ум, — машины, играющие в шашки…

Ответ. Прекрасно, возьмем шашки. Машина была достаточно хороша, чтобы через некоторое время стать способной систематически обыгрывать своего изобретателя, пока тот не выучил про шашки немного больше.

Вопрос. Почему же с шахматами не так?

Ответ. Потому что шахматы сложнее. С шахматами тоже будет так, но это потребует гораздо более длительной работы.