Научить машину мыслить трудно прежде всего потому, что она слишком много знает и помнит, ее информационные ресурсы способны превысить ресурсы мозга. Попробуйте предложить знатоку какой-то узкоспециальной области что-то в ней изобрести. Для него это практически невозможно, все факты и их комбинации у него уже в голове, зачем же придумывать новое? Машина, особенно если это компьютер на квантовой основе, – сверхэрудит. В ее памяти не только все когда-либо созданные тексты, но и все элементарные частицы, составляющие Вселенную, все их параметры, свойства и отношения. О чем ей мыслить, если она и так все знает? Может быть, вообще мышление – следствие ограниченности человеческого знания, компенсаторный механизм, развившийся из-за нехватки информации? Но если это и так, то именно эта благословенная нехватка привела к эволюции человека, к созданию цивилизации («несчастье помогло»).
Чтобы побудить программу к творческому мышлению, нужно ввести в нее «эрративность» – механизм совершения ошибок. Обычная цель обучения – правильное, безошибочное мышление. Это необходимо для воспроизводства и расширения знания, но, как мы уже выяснили, именно разрыв в системе знаний способен порождать творческий импульс. Поэтому и в эволюцию жизни введен механизм мутаций – опечаток при воспроизводстве генетической информации. При этом возникает широкий разброс случайных отклонений, но такой, подчас чрезмерной, ценой прокладывается путь к созданию новых организмов и видов. Машина должна уметь ошибаться – и при этом, обнаружив ошибку, не исправлять, а оправдывать ее, т. е. создавать на ее основе правила, которые по-новому организуют весь массив информации. Поскольку в распоряжении машины имеются огромные информационные ресурсы, она сможет быстро перерабатывать их в поисках тех систем, где внедрение этой аномалии приобретет конструктивный смысл.
Приведем в пример неологическую машину, в лексической памяти которой хранится самый полный словарь русского языка, а также набор всех словообразующих морфем (корней, приставок, суффиксов…). Над этим уровнем знания программа надстраивает уровень мышления. За точку отправления возьмем исконно русское слово, одно из самых популярных в наш информационный век: «сеть». Программа содержит в своей памяти все слова с этим корнем («сеть», «сетевой», «сетчатка», «сетчатый» и др.). Далее, переходя к творческому процессу, она производит множество дериватов от этого корня со всеми известными морфемами: «над-сетный», «пересетировать», «рассетливый», «усетовничать» и пр. Это стадия случайного «мутирования»: среди множества произведенных морфосочетаний количественно преобладают мертворожденные, так сказать, патолексемы. Как отобрать среди них жизнеспособные?
Программа отмечает, что среди известных слов с корнем «сет» нет ни одного глагола, следовательно, языковая система может иметь реальный запрос на такое новое словообразование. Программа обращается к наиболее продуктивным моделям образования переходных глаголов от существительных и находит среди них такую: «приставка о + корень + суффикс инфинитива итъ», например, «свет – осветить», «свобода – освободить», «звук – озвучить», «человек – очеловечить». По этой же модели программа образует «осетить», с типовым значением для данной модели: «сделать таким, как указано в мотивирующем слове». «Осетить» – значит «сделать сетевым, приобщить к сети». Поскольку «сетью» теперь в основном называется электронная сеть, то глагол «осетить» приобретает значение: «поместить в электронную сеть, вывесить, опубликовать в сети». Так программа создает неологизм, который может далее вынести на рассмотрение публики, предложить для использования в русскоязычной сети. «Пора осетить твой бизнес». «Иванов осетил свой роман». Спустя какое-то время программа определит степень востребованности, употребительности этого слова – и соответственно включит или не включит в постоянно расширяющийся, «экспансивный» словарь русского языка.
Еще одна модель, которая попадет в поле зрения программы, – образование непереходных глаголов от существительных с помощью суффикса «ен»: «корень
