Оно опирается на понятия, которые, будучи интуитивно ясны, все же неточны и нуждаются в доопределении. К этому определению можно задать слишком много вопросов:
• Что такое знание?
• Что такое абстрактные концепции?
• Что значит обучение на основе опыта? Обучить дрессировкой можно очень многие виды животных. Означает ли это наличие у них интеллекта? А что такое обучение без дрессуры? В наших, человеческих школах очень многое делается именно дрессурой, означает ли это, что люди – школьники не обладают интеллектом?
• Что считать новой ситуацией и что считать успешной адаптацией? Очень часто люди теряются в необычной ситуации, означает ли это, что они не разумны?
Можно привести и другие, столь же мудреные и ненадежные определения. В чем их недостаток? Они для определения интеллекта используют сложные понятия. Это грубая логическая ошибка. Хорошее определение может свести понятие к более общему с добавлением достаточного уточняющего признака. Например, белая береза – это дерево с белой корой. При условии что понятие «дерево» уже определено и больше деревьев с белой корой не существует, это определение вполне удачно. Причем черную березу (а такая тоже есть) мы в определении отмели, так как ограничились именно белой.
Еще хорошее определение может свести термин к комбинации более простых. Например, окружность – это множество точек плоскости, равноудаленных от одной точки, называемой центром. Понятия точки, множества, плоскости проще, нежели понятие окружности. Кроме того, этим определением мы уходим от необходимости пояснять такие сложные вещи, как непрерывность и кривизна линии.
А еще хорошее определение может воспользоваться понятием эквивалентности. Например, синий цвет – это цвет неба. Круглый – это форма футбольного мяча. В общем, способов дать хорошее определение достаточно много. Заметим еще, что хорошее определение должно быть рабочим, то есть применимым для идентификации объектов. Это тоже не всегда просто. Например, можно определить километр как расстояние, которое способен пройти взрослый человек по прямой, не торопясь, за 10 минут. Допустим, что любой взрослый человек идет, не торопясь, с одной и той же скоростью (это не так, но допустим), то есть это точное определение. Но оно все равно не рабочее, так как измерять таким способом расстояния в сотни километров нереально.
Итак, какой способ нам выбрать? Свести к более общему с указанием определяющего свойства не получится. К сожалению или к счастью, но нам не известен ни один пример инопланетного разума. Животным, живущим рядом с нами, мы в разуме отказываем. Это означает, что у человечества нет возможности определить интеллект «вообще», без привязки к его человеческой разновидности. Разложить на более простые вещи не получится, для этого надо хорошо понимать, как он работает и из чего состоит. Этот метод фактически работает только на простых объектах. Единственное, что нам остается, – это признать интеллект свойством, присущим каждому человеку (здоровому в медицинском смысле), и выделить некие вещи, которые может делать только человек, и только потому, что он разумен. Таким образом, мы для построения теста на интеллектуальность вынуждены выбрать человека как эталон.
Критерий Тьюринга
Европейский математик Алан Тьюринг предложил следующий критерий:
Рис. 1.2. Алан Мэтисон Тьюринг
Для справки. Изображенный на рис. 1.2 Алан Мэтисон Тьюринг – английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. Кавалер Ордена Британской империи, член Лондонского королевского общества. Предложенная им в 1936 году абстрактная вычислительная «машина Тьюринга», которую можно считать моделью компьютера общего назначения, позволила формализовать понятие алгоритма и до сих пор используется во множестве теоретических и практических исследований.