Одна из моих любимых игр - шахматы. Я очарован тактикой и стратегией, необходимой для того, чтобы перехитрить вашего оппонента. Естественно, шахматы - это игра, которую мы ассоциируем с интеллектом, потому что они связаны с выявлением и прогнозированием переменных. Шахматы логичны. Его можно запрограммировать. Шахматный мастер всегда должен думать на несколько ходов вперед. Итак, когда Deep Blue - компьютер для игры в шахматы - победил гроссмейстера Гарри Каспарова в 1997 году, это был знак того, что компьютерный интеллект достиг нового пика.

Сказать, что Deep Blue был умен, по крайней мере так же, как Каспаров, значит неправильно понимать интеллект. Нет никаких оснований полагать, что Deep Blue вообще хоть немного разбирается в шахматах. Во многом так же, как банкомат не знает, что такое банк. Ваш компьютер не «знает» все ваши контакты, потому что вы храните их файл, и бот, который выигрывал у вас при покупке билетов на концерты, не был в восторге от получения таких желанных мест.

Рассмотрим эксперимент Джона Сирла Китайская комната. Мужчина сидит в комнате с книгой, в которой представлены английские переводы китайских символов. Затем под дверь кладут листок с китайскими символами. Используя книгу, мужчина переводит страницу с символами на английский и засовывает бумагу обратно под дверь. Система облегчает перевод с китайского на английский, но нельзя сказать, что человек знает китайский. Подобным образом это демонстрирует, как компьютер может выводить правильную информацию, не понимая, что он делает.

Мы чем-то отличаемся? Есть ли основания полагать, что люди не похожи на сложные компьютеры, которые имитируют понимание, но на самом деле ничего не «знают»? Я считаю, что на это есть ответ, и его можно найти в маловероятном источнике: CAPTCHA.

CAPTCHA - это современный тест Тьюринга. Тест Тьюринга был разработан в 1950 году Аланом Тьюрингом как способ проверки компьютера на человеческие качества. Теперь мы используем их для идентификации людей в онлайн-среде. Но вопрос о том, что отличает человека от компьютера, касается не только интеллекта. Необработанная информация идентифицирует человечество не больше, чем Китайская комната Сирла. Мой телефон навсегда проиграет в шахматах, потому что он содержит гораздо больше информации о шахматах, чем я когда-либо. Следовательно, если CAPTCHA проверяет только достаточный уровень информации, компьютер всегда сможет пройти тест. Но мой телефон никогда не играет в шахматы, потому что для игры требуется больше, чем просто информация.

На первый взгляд может показаться, что FunCaptcha работает так же, как и другие CAPTCHA: выполните быстрое задание, чтобы убедиться, что вы являетесь законным пользователем. Однако в основе этих задач обычно лежит идентификация - что такое 2 + 2? Что это за слово? Сколько машин на этом фото? Если вы внимательно изучите FunCaptcha, вы обнаружите, что она работает по-другому: сыграйте в быструю игру. Сама игра, несомненно, проста для людей и в то же время совершенно загадочна для компьютеров. Он не проверяет способность отрыгивать информацию, как в эксперименте «Китайская комната». Он проверяет сложное понимание объекта в определенном контексте.

В одной игре FunCaptcha просит пользователя повернуть изображение 3D-модели, пока оно не окажется «правильным». Каждое изображение создается в реальном времени из 3D-модели с произвольным изменением угла, освещения, текстуры и других ключевых переменных. Считайте лошадь показанной. Как человек, я могу сразу идентифицировать лошадь или, по крайней мере, понять, как должно выглядеть четвероногое животное, стоя. Однако компьютер «видит» вещи по-другому. Чтобы компьютер мог идентифицировать изображение как лошадь, ему нужны другие похожие изображения лошадей для сравнения. Ему нужна база данных, очень похожая на книгу символов в Китайской комнате. За исключением того, что по замыслу ни одно изображение не отображается в FunCaptcha одинаково дважды. Фактически, каждая 3D-модель, которых существует бесконечное количество, создает миллионы уникальных комбинаций одного и того же изображения.

Успех этого подхода подчеркивает человеческие качества, которые еще предстоит воспроизвести на компьютере. Это своего рода человеческое понимание, выходящее за рамки базы данных собранной и тщательно подобранной информации. Он демонстрирует, как люди обрабатывают и понимают мир таким, каким мы его «видим», а компьютеры - нет. Компьютер собирает визуальные входные данные, определяет сходство с другими входными данными, а затем объявляет то, что он «знает». В то время как человек может видеть и понимать то, что он знает.

Как же тогда игра играет роль?

Вернемся к шахматам. Компьютеры можно запрограммировать так, чтобы они побеждали даже самых талантливых соперников, но при этом никогда не играть в шахматы. Игра - это установка или способ чего-то понять. У людей есть любое количество причин для участия в каком-либо мероприятии: «Мне платят за это», «Мне нужно делать это, чтобы выжить» или «Я делаю это для кого-то». Но игровые занятия бывают разные. Обычно мы играем в игры, строим замки из песка или танцуем только потому, что хотим. В этих конкретных действиях мы обнаружили некоторую фундаментальную ценность, которая заставляет нас действовать. Эта внутренняя самомотивация - проявленная игривость. В отсутствие игривого отношения мы можем участвовать в шахматной деятельности, строить замки из песка или танцевать ... но вполне вероятно, что мы просто сдадимся без какой-либо другой причины для их завершения. Конечно, если танец был единственным способом обезвредить бомбу, для этого была бы особая причина.

В этом случае человек не будет играть. Игривое отношение - и деятельность, которая благодаря ему становится возможной - это две разные вещи. Однако компьютер продолжал бы заниматься этой деятельностью. У него нет мотивации завершать задание, основанное на некоторой любви к нему или желании победить. Он продолжается, потому что он так запрограммирован.

CAPTCHA ни в коем случае не является автотелической деятельностью. Это промежуток между нашей мотивацией и связанной с этим отдачей. Промежуток, который традиционно создавался для сокрытия информации от компьютеров; в конечном итоге за счет человеческого понимания. Мы увидели этот промежуток как возможность привлечь внимание пользователей к игривому и исключительно человечному пониманию.

Понимание этого выходит за рамки данных, основанных на правилах, и затрагивает то, как люди обрабатывают мир. В конце концов, «Тот, кто хочет много понимать, должен много играть». - Готфрид Бенн