
- •Пенроуз р. Тени разума: в поисках науки о сознании. 1994
- •Часть I. Почему для понимания разума необходима новая физика?
- •Глава 1. Сознание и вычисление 27
- •Глава 2. Гёделевское доказательство 111
- •Глава 3. О невычислимости в математическом мышлении 206
- •Часть II. Новая физика, необходимая для понимания разума в поисках невычислительной физики разума
- •Глава 4. Есть ли в классической физике место разуму? 339
- •Глава 5. Структура квантового мира 373
- •Глава 6. Квантовая теория и реальность 474
- •Глава 7. Квантовая теория и мозг 534
- •Глава 8. Возможные последствия 598
- •Часть I
- •Часть I
- •1.1. Разум и наука
- •1.2. Спасут ли роботы этот безумный мир?
- •1.2. Спасут ли роботы этот безумный мир? 31
- •1.2. Спасут ли роботы этот безумный мир? 33
- •1.3. Вычисление и сознательное мышление
- •1.3. Вычисление и сознательное мышление 35
- •1.3. Вычисление и сознательное мышление 37
- •1.3. Вычисление и сознательное мышление 39
- •1.4. Физикализм и ментализм 41
- •1.4. Физикализм и ментализм
- •1.5. Вычисление: нисходящие и восходящие процедуры
- •1.5. Вычисление: нисходящие и восходящие процедуры 43
- •1.5. Вычисление: нисходящие и восходящие процедуры 45
- •1.7. Хаос
- •1.7. Хаос 49
- •1.7. Хаос 51
- •1.8. Аналоговые вычисления
- •1.8. Аналоговые вычисления 53
- •1.8. Аналоговые вычисления 55
- •1.9. Невычислительные процессы
- •1.9. Невычислительные процессы 57
- •1.9. Невычислительные процессы 59
- •1.9. Невычислительные процессы
- •Глава I
- •1.9. Невычислительные процессы 65
- •Глава I
- •1.10. Завтрашний день
- •1.10. Завтрашний день 67
- •Глава I
- •1.11. Обладают ли компьютеры правами и несут ли ответственность?
- •1.12. "Осознание", "понимание", "сознание", "интеллект" 71
- •1.12. "Осознание", "понимание", "сознание", "интеллект"
- •1.12. "Осознание", "понимание", "сознание", "интеллект" 73
- •1.12. "Осознание", "понимание", "сознание", "интеллект" 75
- •1.13. Доказательство Джона Серла 77
- •1.13. Доказательство Джона Серла
- •1.14. Некоторые проблемы вычислительной модели 79
- •1.14. Некоторые проблемы вычислительной модели 81
- •Глава I
- •1.16. Доказательство на основании теоремы Гёделя 89
- •1.17. Платонизм или мистицизм?
- •1.17. Платонизм или мистицизм? 91
- •1.18. Почему именно математическое понимание?
- •1.18. Почему именно математическое понимание? 93
- •1.19. Какое отношение имеет теорема Гёделя к "бытовым" действиям?
- •1.20. Мысленная визуализация и виртуальная реальность 101
- •1.20. Мысленная визуализация и виртуальная реальность 103
- •2.1. Теорема Гёделя и машины Тьюринга
- •2.1. Теорема Гёделя и машины Тьюринга 113
- •2.2. Вычисления
- •2.2. Вычисления 115
- •2.3. Незавершающиеся вычисления
- •Глава 2
- •2.6. Возможные формальные возражения против & 129
- •2.6. Возможные формальные возражения против
- •2.6. Возможные формальные возражения против & 133
- •2.6. Возможные формальные возражения против 135
- •2.6. Возможные формальные возражения против 137
- •2.6. Возможные формальные возражения против 139
- •2.6. Возможные формальные возражения против 141
- •2.6. Возможные формальные возражения против 143
- •2.8. Условие -непротиворечивости 151
- •2.8. Условие -непротиворечивости
- •2.8. Условие -непротиворечивости 153
- •2.9. Формальные системы и алгоритмическое доказательство
- •2.10. Возможные формальные возражения против (продолжение)
- •2.10. Возможные формальные возражения против 159
- •2.10. Возможные формальные возражения против 161
- •2.10. Возможные формальные возражения против 165
- •2.10. Возможные формальные возражения против 167
- •2.10. Возможные формальные возражения против 169
- •2.10. Возможные формальные возражения против 171
- •2.10. Возможные формальные возражения против 173
- •2.10. Возможные формальные возражения против 175
- •2.10. Возможные формальные возражения против 177
- •2.10. Возможные формальные возражения против 179
- •2.10. Возможные формальные возражения против 181
- •2.10. Возможные формальные возражения против 183
- •2.10. Возможные формальные возражения против 185
- •2.10. Возможные формальные возражения против 187
- •2.10. Возможные формальные возражения против 189
- •2.10. Возможные формальные возражения против 191
- •3.1. Гёдель и Тьюринг
- •3.1. Гёдель и Тьюринг 207
- •3.2. Способен ли необоснованный алгоритм познаваемым образом моделировать математическое понимание?
- •3.3. Способен ли познаваемый алгоритм непознаваемым образом моделировать математическое понимание?
- •3.4. Не действуют ли математики, сами того не осознавая, в соответствии с необоснованным алгоритмом?
- •3.5. Может ли алгоритм быть непознаваемым?
- •3.5. Может ли алгоритм быть непознаваемым? 231
- •3.5. Может ли алгоритм быть непознаваемым? 233
- •3.6. Естественный отбор или промысел Господень?
- •3.6. Естественный отбор или промысел Господень? 235
- •3.7. Алгоритм или алгоритмы?
- •3.7. Алгоритм или алгоритмы? 237
- •3.9. Алгоритмы обучения 243
- •3.9. Алгоритмы обучения
- •3.9. Алгоритмы обучения 245
- •3.11. Как обучаются роботы? 249
- •3.11. Как обучаются роботы?
- •3.11. Как обучаются роботы? 251
- •3.13. Механизмы математического поведения робота 257
- •3.13. Механизмы математического поведения робота 259
- •3.14. Фундаментальное противоречие 261
- •3.14. Фундаментальное противоречие
- •3.14. Фундаментальное противоречие 263
- •3.15. Способы устранения фундаментального противоречия
- •3.16. Необходимо ли роботу верить в механизмы м?
- •3.16. Необходимо ли роботу верить в механизмы м? 267
- •3.16. Необходимо ли роботу верить в механизмы м? 269
- •3.17. Робот ошибается и робот "имеет в виду"?
- •3.17. Робот ошибается и робот "имеет в виду"? 271
- •3.19. Исключение ошибочных -утверждений 275
- •3.19. Исключение ошибочных -утверждений
- •3.21. Окончателен ли приговор?
- •3.21. Окончателен ли приговор? 285
- •3.22. Спасет ли вычислительную модель разума хаос? 287
- •3.23. Reductio ad absurdum - воображаемый диалог 291
- •3.23. Reductio ad absurdum - воображаемый диалог 293
- •3.23. Reductio ad absurdum - воображаемый диалог 295
- •3.23. Reductio ad absurdum - воображаемый диалог 297
- •3.23. Reductio ad absurdum - воображаемый диалог 301
- •3.24. Не парадоксальны ли наши рассуждения?
- •3.24. Не парадоксальны ли наши рассуждения? 305
- •3.24. Не парадоксальны ли наши рассуждения? 307
- •3.25. Сложность в математических доказательствах 309
- •3.25. Сложность в математических доказательствах
- •3.25. Сложность в математических доказательствах 311
- •3.26. Разрыв вычислительных петель 313
- •3.26. Разрыв вычислительных петель
- •3.26. Разрыв вычислительных петель 315
- •3.26. Разрыв вычислительных петель 317
- •3.27. Вычислительная математика: процедуры нисходящие или восходящие?
- •3.28. Заключение
- •3.28. Заключение 323
- •3.28. Заключение 325
- •3.28. Заключение 327
- •3.28. Заключение 329
- •3.28. Заключение 331
- •3.28. Заключение 333
- •3.28. Заключение 335
- •Часть II
- •4.1. Разум и физические законы
- •4.1. Разум и физические законы 341
- •4.2. Вычислимость и хаос в современной физике
- •4.2. Вычислимость и хаос в современной физике 343
- •4.4. Эйнштейнов наклон 345
- •4.4. Эйнштейнов наклон
- •4.4. Эйнштейнов наклон 347
- •4.4. Эйнштейнов наклон
- •4.4. Эйнштейнов наклон
- •4.4. Эйнштейнов наклон
- •4.4. Эйнштейнов наклон 355
- •Глава 4
- •4.4. Эйнштейнов наклон
- •4.4. Эйнштейнов наклон 359
- •4.5. Вычисления и физика
- •4.5. Вычисления и физика 361
- •4.5. Вычисления и физика 363
- •4.5. Вычисления и физика
- •4.5. Вычисления и физика 367
- •4.5. Вычисления и физика 369
- •4.5. Вычисления и физика 371
- •5.1. Квантовая теория: головоломки и парадоксы
- •5.1. Квантовая теория: головоломки и парадоксы 375
- •5.2. Задача Элитцура - Вайдмана об испытании бомб 377
- •5.3. Магические додекаэдры
- •5.3. Магические додекаэдры
- •5.3. Магические додекаэдры
- •5.3. Магические додекаэдры 383
- •5.3. Магические додекаэдры 385
- •Глава 5
- •Глава 5
- •Глава 5
- •5.6. Основные правила квантовой теории
- •5.6. Основные правила квантовой теории 403
- •5.7. Унитарная эволюция u 405
- •5.7. Унитарная эволюция u
- •5.7. Унитарная эволюция u 407
- •5.7. Унитарная эволюция u 409
- •Глава 5
- •5.8. Редукция r вектора состояния
- •5.8. Редукция r вектора состояния 411
- •5.8. Редукция r вектора состояния 413
- •Глава 5
- •Глава 5
- •5.10. Квантовая теория спина. Сфера Римана 421
- •5.10. Квантовая теория спина. Сфера Римана
- •5. . Квантовая теория спина. Сфера Римана
- •5.10. Квантовая теория спина. Сфера Римана
- •5.10. Квантовая теория спина. Сфера Римана 427
- •Глава 5
- •5.10. Квантовая теория спина. Сфера Римана 429
- •5.12. Гильбертово пространство 433
- •5.12. Гильбертово пространство
- •5. / 2. Гильбертово пространство
- •Глава 5
- •5.12. Гильбертово пространство 437
- •5.13. Описание редукции r в терминах гильбертова пространства
- •5.14. Коммутирующие измерения
- •5.15. Квантовомеханическое "и"
- •5.16. Ортогональность произведений состояний
- •5.17. Квантовая сцепленность
- •5.17. Квантовая сцепленность 451
- •5.17. Квантовая сцепленность 453
- •5.17. Квантовая сцепленность 455
- •5.17. Квантовая сцепленность 457
- •Глава 5
- •5.18. Объяснение загадки магических додекаэдров
- •5.18. Объяснение загадки магических додекаэдров 459
- •5.18. Объяснение загадки магических додекаэдров 463
- •5.18. Объяснение загадки магических додекаэдров 465
- •6.1. Является ли r реальным процессом?
- •6.1. Является ли r реальным процессом? 475
- •6.1. Является ли r реальным процессом? 477
- •6.2. О множественности миров 479
- •6.2. О множественности миров
- •6.2. О множественности миров 481
- •6.3. Не принимая вектор всерьез
- •6.3. Не принимая вектор всерьез 483
- •6.3. Не принимая вектор всерьез 485
- •6.4. Матрица плотности
- •6.4. Матрица плотности 489
- •6.4. Матрица плотности 491
- •6.4. Матрица плотности 493
- •6.4. Матрица плотности 495
- •6.5. Матрицы плотности для эпр-пар
- •6.5. Матрицы плотности для эпр-пар 497
- •6.6. Fapp-объяснение процедуры r 499
- •6.6. Fapp-объяснение процедуры r
- •6.6. Fapp-объяснение процедуры r 503
- •6.6. Fapp-объяснение процедуры r 505
- •6.7. Fapp-объяснение правила квадратов модулей
- •6.7. Fapp-объяснение правила квадратов модулей 507
- •6.9. А теперь попробуем принять действительно всерьез
- •Глава 6
- •6.10. Гравитационная редукция вектора состояния 515
- •6.10. Гравитационная редукция вектора состояния
- •6. 10. Гравитационная редукция вектора состояния 517
- •6.11. Абсолютные единицы 519
- •6.11. Абсолютные единицы
- •6.12. Новый критерий 521
- •6.12, Новый критерий
- •6.12. Новый критерий 523
- •6.12. Новый критерий 525
- •6.12. Новый критерий 527
- •6.12. Новый критерий 529
- •6.12. Новый критерий 531
- •7.2. Нейроны, синапсы и компьютеры
- •7.2. Нейроны, синапсы и компьютеры 541
- •7.2. Нейроны, синапсы и компьютеры 543
- •7.3. Квантовые вычисления
- •7.3. Квантовые вычисления 545
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки 547
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки 549
- •Глава 7
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки
- •Глава 7
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки 553
- •Глава 7
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки
- •Глава 7
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки 557
- •7.4. Цитоскелет и микротрубочки
- •7.5. Квантовая когерентность внутри микротрубочек 561
- •7.5. Квантовая когерентность внутри микротрубочек
- •7.5. Квантовая когерентность внутри микротрубочек 563
- •7.6. Микротрубочки и сознание
- •7.6. Микротрубочки и сознание 565
- •7.7. Модель разума
- •7.7. Модель разума 569
- •7.7. Модель разума 571
- •7.7. Модель разума 573
- •7.8. Невычислимость в квантовой гравитации (1)
- •7.8. Невычислимость в квантовой гравитации (1) 577
- •7.9. Машины с оракулом и физические законы
- •7.9. Машины с оракулом и физические законы 579
- •7.10. Невычислимость в квантовой гравитации (2) 581
- •7.10. Невычислимость в квантовой гравитации (2)
- •7.10. Невычислимость в квантовой гравитации (2) 583
- •7.11. Время и сознательное восприятие
- •7.11. Время и сознательное восприятие 585
- •Глава 7
- •7.11. Время и сознательное восприятие 587
- •7.11. Время и сознательное восприятие 589
- •8.1. Искусственные разумные "устройства"
- •8.1. Искусственные разумные "устройства" 599
- •8.1. Искусственные разумные "устройства" 601
- •8.2. Что компьютеры умеют делать хорошо... И что не очень
- •8.3. Эстетика и т. Д.
- •8.4. Опасности компьютерных технологий
- •8.4. Опасности компьютерных технологий 611
- •8.5. Неправильные выборы 613
- •8.5. Неправильные выборы
- •8.5. Неправильные выборы 615
- •8.6. Физический феномен сознания 617
- •8.6. Физический феномен сознания
- •8.6. Физический феномен сознания 619
- •8.6. Физический феномен сознания 621
- •8.6. Физический феномен сознания 623
- •8.7. Три мира и три загадки 625
- •8.7. Три мира и три загадки
- •8.7. Три мира и три загадки 627
- •8.7. Три мира и три загадки
- •8.7. Три мира и три загадки 631
- •8.7. Три мира и три загадки 633
- •8.7. Три мира и три загадки 635
- •8.7. Три мира и три загадки 637
- •8.7. Три мира и три загадки 639
8.2. Что компьютеры умеют делать хорошо... И что не очень
Даже зная о том, что существующая концепция компьютера не позволяет достичь ни подлинной разумности, ни какого бы то ни было осознания себя, ни в коем случае не следует сбрасывать со счетов огромную мощь современных компьютеров, которая в ближайшей перспективе, по-видимому, увеличится и вовсе до невообразимых пределов (см. §§1.2, 1.10 и [267]). Пусть эти машины и не понимают того, что они делают, они делают это невероятно быстро и точно. Не смогут ли компьютеры таким образом (пусть и неразумным) достичь - к тому же с большей эффективностью - тех же результатов, для получения которых мы используем разум? Можем ли мы сказать заранее, в каких областях компьютерные системы добьются больших успехов, а в каких им никогда не удастся превзойти разум?
Уже сегодня компьютеры замечательно играют в шахматы - приближаясь к уровню лучших гроссмейстеров-людей. В шашки компьютер "Чинук" обыграл всех противников за исключением абсолютного чемпиона мира Мариона Тинсли. А вот в древней восточной игре го компьютеры, как выясняется, не сильны. Компьютер здесь получает преимущество только в том случае, когда продолжительность хода ограничена; если же дать
8.2. Что компьютеры умеют делать хорошо... 603
человеку достаточно времени на ход, то компьютер, как правило, оказывается в проигрыше. Шахматные задачи глубиной в два-три хода компьютер решает практически мгновенно, вне зависимости от того, насколько сложной находит задачу человек. С другой стороны, простая по замыслу, но требующая для решения, скажем, пятьдесят или сто ходов задача может привести к полному поражению компьютера, тогда как опытный шахматист-человек, возможно, никаких трудностей и не встретит (см. также § 1.15 и рис. 1.7).
Эти особенности по большей части объясняются различиями в способностях, присущих компьютеру и человеку. Компьютер всего лишь выполняет вычисления, не понимая при этом, что он делает, - хотя он и пользуется опосредованно тем пониманием, которое программисты вложили в написание программы. Компьютер может хранить и использовать большой объем информации; человек, впрочем, на это тоже способен. Компьютер может многократно, чрезвычайно быстро и точно выполнять предписанные ему программистами операции; его действия абсолютно бездумны, но по скорости и точности далеко превосходят возможности любого человека. Игрок-человек оценивает ситуацию и составляет осмысленные планы, располагая при этом общим пониманием игры вообще и данной конкретной позиции в частности. Эти способности компьютеру абсолютно недоступны, однако недостаток действительного понимания он зачастую с успехом заменяет вычислительной мощью.
Предположим, что количество возможных вариантов, которые компьютеру необходимо рассмотреть за один ход, равно, в среднем, р; тогда при глубине в m ходов компьютеру придется рассмотреть рт альтернатив. Если расчет каждой альтернативы занимает в среднем время t, то полное время Т, необходимое для расчета задачи на такую глубину, составит
Т = t x pm.
В шашках число р не бывает очень большим - скажем, четыре, - что позволяет компьютеру за отведенное ему время просчитывать дальнейшую игру на значительную глубину, вплоть до двадцати ходов (т = 20), тогда как в игре го нередки ситуации, когда р = 200, и сравнимая по мощности компьютерная система справится в этом случае не более чем с пятью (т = 5) ходами или около того. Шахматы располагаются где-то посередине. Кроме
604 Глава 8
того, необходимо учесть, что человеческие оценки и понимание гораздо медленнее, нежели компьютерные вычисления (для человека t велико, для компьютера - мало), однако с помощью этих оценок человек способен значительно сократить эффективное число р (для человека эффективное значение р мало, для компьютера - велико), поскольку достойной дальнейшего рассмотрения человек сочтет лишь малую часть всех доступных альтернатив.
В общем случае из этого следует, что в играх, где р велико, но может быть значительно уменьшено посредством понимания и оценки, относительное преимущество получает игрок-человек. При достаточно большом Т человеческая способность сократить "эффективное р" увеличивает m в формуле Т = t x рт гораздо быстрее, нежели этого можно добиться, уменьшая t (что как раз очень хорошо умеют делать компьютеры). Однако при малом полном времени Т более эффективным оказывается уменьшение t (поскольку существенные для данной игры значения m будут, скорее всего, тоже небольшими). Эти выводы представляют собой простые следствия из "экспоненциальной" формы выражения Т = t x pm.
Приведенное рассуждение страдает некоторой упрощенностью, однако суть его, полагаю, достаточно ясна. (Если вы не математик, но хотите получить представление о том, как ведет себя выражение t x рт, попробуйте подставить в него различные значения t, р и то.) Я не вижу особого смысла углубляться здесь в подробности, но кое-что, думаю, следует прояснить. Кто-то, возможно, полагает, что "большая глубина вычисления", выражаемая числом т, - это вовсе не то, чего стремится достичь игрок-человек. Спешу разуверить: в действительности человек стремится именно к этому. Когда игрок-человек определяет ценность позиции на несколько ходов вперед, а затем решает, что дальше ее просчитывать смысла нет, такое вычисление является в действительности вычислением гораздо большей глубины, поскольку человеческая оценка охватывает и возможный эффект нескольких последующих ходов. Как бы то ни было, с помощью упрощенных соображений такого рода можно в общих чертах понять, почему научить компьютер хорошо играть в го гораздо сложнее, чем научить его хорошо играть в шашки, почему у компьютеров лучше получается решать короткие шахматные задачи и почему компьютеры получают относительное преимущество в играх с ограничением на время хода.
8.2. Что компьютеры умеют делать хорошо... 605
Подчеркнем еще раз главное отличие: человеческий мозг обладает способностью, какой компьютер принципиально лишен, - мозг способен выносить суждения, основанные на понимании. Именно это различие и приводит к следствиям, описанным в общем виде в вышеприведенных простых рассуждениях (а также в рассуждениях относительно шахматной задачи, представленной на рис. 1.7 в § 1.15). Сознательное понимание - процесс сравнительно медленный, однако он может значительно сократить число альтернатив, требующих серьезного рассмотрения, существенно увеличив таким образом эффективную глубину вычисления. (По достижении определенной точки необходимость в рассмотрении отдельных альтернативных вариантов и вовсе отпадает.) И вообще, всем, кому интересно, чего компьютеры могут достичь в будущем, я, думается, могу дать хорошую подсказку: попытайтесь ответить на вопрос, требуется ли для выполнения той или иной задачи подлинное понимание. Многие вещи в нашей повседневной жизни не требуют для своего выполнения какого-то особого понимания, и вполне возможно, что с ними отлично справятся роботы с компьютерным управлением. Уже сейчас существуют управляемые искусственными нейронными сетями машины, успешно выполняющие такого рода задачи. Например, машины научились достаточно хорошо распознавать лица, производить геологическую разведку, находить по звуку неполадки в работе различных механизмов, разоблачать мошенничества с кредитными картами и т. д. Там, где применение таких машин возможно, их эффективность в общем случае приближается к средней эффективности экспертов-людей (а порой и превосходит ее). Однако вследствие особенностей необходимого в данном случае "восходящего" программирования, мы не увидим здесь того уровня мощной машинной "компетентности", какой присущ нисходящим системам (скажем, шахматным компьютерам), или того, что - еще более впечатляюще - демонстрируют компьютеры при выполнении обыкновенных численных расчетов, в каковой области даже лучшие вычислители-люди и близко не подходят к производительности средних по сегодняшним меркам компьютеров. Что же касается задач, с которыми эффективно справляются искусственные нейронные сети (восходящего типа), то задействуемое в выполнении таких задач людьми понимание, если честно, едва ли превышает способности компьютеров, поэтому в таких областях от компьютеров можно ожидать некото-
606 Глава 8
рого ограниченного прогресса. Там, где компьютерные программы имеют по большей части нисходящую организацию (прямые расчеты, шахматные программы, научные вычисления), компьютеры способны достичь огромной мощности и эффективности. В этих случаях компьютер также не нуждается в подлинном понимании выполняемых им действий, только здесь все необходимое понимание предварительно вложено в программу человеком (см. §1.21).
Следует упомянуть и о том, что в системах нисходящего типа очень часты компьютерные ошибки, возникающие из-за ошибок в программах. Впрочем, такая ситуация является результатом человеческой ошибки, а это совершенно иное дело. Существуют-и порой даже приносят реальную пользу - автоматические системы исправления ошибок, однако они способны выловить далеко не все ошибки, некоторые оказываются им не по зубам.
Опасность чрезмерно доверчивого отношения к системам с полным компьютерным управлением хорошо иллюстрируется ситуациями, в которых упомянутая система в течение долгого времени работает вполне приемлемо, создавая, возможно, у человека впечатление, что она понимает, что делает. И вдруг неожиданно она выкидывает нечто совершенно безумное, что недвусмысленно показывает, что никакого подлинного понимания в ее действиях никогда не было (как в случае с неспособностью компьютера "Deep Thought" решить шахматную задачу, изображенную на рис. 1.7). Так что никогда не теряйте бдительности. Вооруженные знанием того, что "понимание" просто-напросто не является вычислительным качеством, мы всегда должны помнить: никакой робот с компьютерным управлением таким качеством ни в коей мере обладать не может.
Разумеется, в отношении обладания способностью к пониманию люди и сами очень друг от друга отличаются. Как и компьютер, человек тоже может создать у окружающих впечатление присутствия в его действиях понимания, когда на самом деле никакого понимания там нет. Как правило, имеет место своего рода компромисс между подлинным пониманием, с одной стороны, и памятью и способностью к счету - с другой. Компьютеры сильны в последнем, но не способны достичь первого. Как хорошо известно преподавателям на всех уровнях (но, увы, не всегда известно правительственным чиновникам), гораздо более ценной во всех отношениях является способность к пониманию. Имен-
8.3. Эстетика и т. d. 607
но понимания (а не просто попугайского зазубривания правил и фактов) стремится добиться от своих учеников учитель. Одно из требований к составителю экзаменационных билетов (особенно в математике) как раз в том и заключается, чтобы по ответам абитуриента на вопросы можно было бы судить о его способности именно к пониманию, отдельно от способностей к запоминанию или счету - хотя эти последние, надо признать, также не лишены некоторой полезности.