Так, по Серлю, устроен и компьютер, оперирующий символами, но не понимающий их значения. Из синтаксиса невозможно вывести семантику. А значит, невозможно и построить мыслящую машину — по крайней мере, оставаясь в рамках формального подхода.
Несмотря на внешнюю простоту, аргумент Серля оказал очень сильное воздействие на сообщество разработчиков ИИ, и если сегодня страсти немного поутихли, то лишь потому, что приверженцы противоположных точек зрения уже обменялись всеми возможными аргументами; к тому же тех, кто верит в возможность создания машинного разума[Для этого направления разработок ИИ Серль ввел термин Strong AI — в противоположность Weak AI, где такая глобальная задача не ставится, а системы ИИ рассматриваются только как инструмент для выполнения определенных функций] и работает над решением этой задачи, сегодня не так уж много.
Джефф Хокинс в своей книге использует «китайскую комнату» для критики существующих подходов, однако полностью игнорирует расширенную аргументацию Серля [Что для человека, согласного с концепцией функционализма (см. интервью), довольно странно]: «Можно представить себе совершенную, до последнего синапса, компьютерную модель пептидов гипоталамуса. С тем же успехом мы можем вообразить симуляцию окисления углеводородов в автомобильном двигателе или симуляцию процесса переваривания пиццы. Эмуляция работы мозга ничуть не реальнее эмуляции двигателя или работы желудка. Вы не сможете заправить автомобиль „эмулированным“ бензином и не сможете переварить пиццу, запустив нужную программу. Очевидно, что и эмуляция процессов познания точно так же не воспроизведет сопутствующие нейробиологические эффекты»[«Is The Brain’s Mind a Computer Program?», Scientific American, 1990].
Философских школ, по-разному определяющих, что такое разум и сознание, сегодня немногим меньше, чем философов, однако все подходы можно классифицировать следующим образом: оптимистическая (в контексте Strong AI) точка зрения гласит, что наше мышление поддается алгоритмизации, тогда как пессимистическая предполагает, что деятельность человеческого разума ни к вычислениям, ни к алгоритмам свести нельзя, а значит, и нельзя «повторить» в компьютерном коде.
Аргументы в пользу пессимистической точки зрения могут быть самые разные — от полной метафизики до чистой математики, к которой прибег известный британский физик Роджер Пенроуз. Отталкиваясь от теоремы Гёделя о неполноте, Пенроуз заключил, что разум нельзя смоделировать алгоритмически, и предложил свою теорию, объясняющую, какие физические процессы стоят за мышлением (подробнее о теории Пенроуза см. статью Леонида Левковича-Маслюка «Физическая личность» в «КТ» #268). Согласно гипотезе Пенроуза-Хамероффа, неалгоритмизируемости процессов мышления мы обязаны квантовым эффектам, возникающим в микротрубках нейронов головного мозга. Экспериментального подтверждения эта теория пока не получила, зато вызвала шквал критики со всех сторон, поскольку не пришлась ко двору ни нейрофизиологам, ни физикам (один из них даже подсчитал, что предложенная квантовая модель разума будет работоспособна только при температуре, близкой кабсолютному нулю), ни уж тем более разработчикам ИИ.
Выход первой книжки Пенроуза «Новый ум короля» («Emperor’s New Mind», 1989), равно как и очередной виток блужданий по китайской комнате Серля, спровоцированный публикацией его статьи в Scientific American, совпали по времени с периодом острого недовольства инвесторов и спонсоров результатами исследований ИИ. С начала 1980-х гг. американское правительство довольно щедро оплачивало умозрительные, по большей части, разработки. Одна из главных причин такой широты души заключалась в создании противовеса японской программе разработки компьютеров пятого поколения, которая, как опасались американцы, может привести к созданию ИИ японцами. Кроме того, в 1980-х гг. на смену экспертным системам, в которых многие исследователи уже успели разочароваться, пришли подающие надежды нейросети. Однако к концу декады выяснилось, что существующие модели нейросетей при всей своей обучаемости не обладают долговременной памятью. Японский проект потерпел фиаско. Таким образом, к началу 1990-х гг. у исследователей не было на руках ни подхода, который не успел себя скомпрометировать, ни стимула, который мог бы убедить правительство на дальнейшие денежные вливания.