Уподобившись Эйнштейну, исполним простой мысленный эксперимент, доступный и ребенку.

Возьмем часы. Банальные настольные механические часы-будильник.

Есть ли у них «интеллект»?

В силу мутности (как мы увидим ниже — неслучайной) термина «ИИ», уточним вопрос: есть ли у часов сознание (consciousness).

?

Хорошо, представим часы намного сложнее — со звоном, турбийоном, вечным календарем и фазами Луны.

И танцующими фигурками.

Это исключительно сложный механизм, близкий к вершине часового искусства.

Вопрос: насколько ближе стали эти часы к обретению сознания, нежели наш первоначальный будильник?

Ответ очевиден.

Количество деталей (шестеренок, пружинок, балансиров и прочей механической мелкоты) в наших вторых часах будет порядка нескольких тысяч.

Теперь представим себе мозговзрывающе навороченные часы с количеством деталей в сто миллиардов (это как каждому китайцу соответствует своя деталь, и таких Китаев сто штук; или как 12 раз по населению всей планеты).

Для интереса — размером такой мегабудильник будет с 17-этажный дом.

Какова вероятность, что сей монстрообразный механизм сможет оценить трагизм фигуры Гамлета?

Увы и ах.

Меж тем наши фантастические супер-часы приблизились по порядку сложности к человеческому мозгу.

Продолжим далее. Пусть наши часы станут размером с Эмпайр Стейт Билдинг. С Луну... с Солнечную систему...

Где же Гамлет?

Ау!..

Скажете, что, мол, вы тут нам про бабушкин будильник, ведь «сильный» Искусственный Интеллект будет работать на суперкрутых суперкомпьютерах?

Увы и ах.

Математический факт: любой сколь угодно сложный алгоритм может быть сведен к совокупности простых алгоритмов, исполняемых т.н. «машиной Тьюринга».

С точки зрения математики ни часы, ни суперкомпьютер (любой немыслимой скоросчетности), принципиально между собой не отличаются — это, упрощенно говоря, частные случаи машины Тьюринга.

Проще говоря — алгоритмические устройства.

Сложность исполняемых алгоритмов может при этом отличаться как треньканье бабушкиного будильника от теории относительности, но это не имеет значения: опять-таки, поскольку любой сложный алгоритм раскладывается в совокупность простейших.

Не существует принципиальных ограничений повторить функциональность любого хитрого суперкомпьютера простым (хотя и большим) набором механических элементов.

Да-да, компьютеры бывают не только электронные. И даже не только цифровые!

Просто на текущий момент цифровые электронные компьютеры экономически самые выгодные.

А теперь — внимание: следите за руками.

Если бы сторонники «сильного» ИИ рассказывали широкой аудитории, что вот мы к настольному будильнику прикрутим еще пару-тройку квинтиллионов шестеренок, то, наконец, получим механического Шекспира…

Что бы сказала широкая аудитория? Вероятно, усомнилась бы.

Но когда речь идет ровно о том же, но на песочной основе («песок» звучит невдохновительно, лучше «кремний», а еще лучше — «силикон»), то массы внемлют вполне благосклонно: часы всем понятны и близки, а что там в микросхемах происходит, черт его знает.

Неведение рождает пиетет.

Однако с точки зрения математики оба варианта (что бабушкин будильник, что ваш iPhone) — заведомо нерабочие.

Все программисты Google, возведенные в одноименную степень, могут скончания веков наращивать сложность алгоритмов (а маркетологи — изобретать для них все более впечатляющие названия, выйдут из моды «нейросети», появится новый маркетинговый мем), — и все равно ни на йоту не приблизятся к сознанию человека.

А деньги, в изобретение этого варианта вечного двигателя инвестированные… «Вы уже, вы понимаете».

P.S. С другой стороны, для ныне успешных реципиентов этих инвестиций практическая невозможность создания «сильного» ИИ проблемой вовсе не является.