- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -

Искусственный интеллект и призрак в машине

image

Концепция ИИ восходит к гораздо более ранним временам, чем время появления современных компьютеров – ещё к греческим мифам. Гефест, греческий бог ремесленников и кузнецов, создал автоматы, работавшие на него. Ещё один мифический персонаж, Пигмалион, вырезал статую прекрасной женщины из слоновой кости, в которую затем и влюбился. Афродита наградила статую жизнью в качестве дара Пигмалиону, который женился на уже живой женщине.

В истории постоянно встречались мифы и легенды об искусственных существах, наделённых интеллектом. Они разнились от просто сверхъестественных источников (греческие мифы) до более научных методов, таких, как алхимия. В художественных произведениях, в частности, в научной фантастике, ИИ стали всё чаще появляться в XIX веке.

Но только когда математика, философия и научные методы развились достаточно для того, в XIX и XX веках ИИ начали принимать всёрьёз в качестве реальной возможности. Именно тогда такие математики, как Джордж Буль [1], Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед [2] начали предлагать теории формализации логических рассуждений. С разработкой цифровых компьютеров во второй половине XX века эти концепции нашли практическое применение, и вопрос ИИ начали исследовать по-настоящему.

Искусственный интеллект и призрак в машине - 2
«Пигмалион», Жан-Батист Реньо, 1786 год

За последние 50 лет интерес к разработке ИИ подкреплялся общественным интересом и успехами, а также неудачами, этой индустрии. Иногда предсказания исследователей и футурологов не соответствовали реальности. Обычно это можно было списать на ограничения компьютеров. Но более глубокая проблема, понимание, что же такое интеллект, стала источником активных споров.

Несмотря на эти неудачи, исследования и разработка ИИ продолжились. Сейчас их проводят технологические корпорации, видящие экономический потенциал таких улучшений, а также академические группы всего мира. На каком этапе находятся эти исследования, и что можно ожидать от ближайшего будущего? Перед ответом на эти вопросы необходимо попытаться определить, что же такое ИИ.

Сильный, слабый и обобщённый ИИ

Возможно, вас удивит, что принято считать, что ИИ уже существует. Как пишет исследователь ИИ из Кремниевой долины под псевдонимом Альберт: «ИИ отслеживает транзакции по вашей кредитке на предмет странных трат, считывает числа, которые вы пишете на ваших банковских чеках. Если вы ищете „закат“ среди картинок в вашем телефоне, именно зрение ИИ находит их». Такой тип ИИ в индустрии называют «слабым ИИ».

Слабый ИИ

Слабый ИИ работает над узкими задачами, к примеру, как Siri от Apple [3]. Считается, что Siri – это ИИ, но она способна работать только в предопределённом диапазоне, комбинирующем небольшой набор задач. Siri обрабатывает язык, интерпретирует запросы и выполняет другие простые задачи. Но у Siri нет сознания, она не разумна, и поэтому многие считают, что её нельзя определять, как ИИ.

Альбрет же считает, что ИИ – нечто вроде движущейся мишени: «В сообществе исследователей ИИ есть внутренняя шутка, согласно которой, когда мы решаем какую-нибудь проблему, люди тут же объявляют, что это не настоящий ИИ». Несколько десятилетий назад возможности такого ассистента, как Siri, посчитали бы ИИ. Альберт продолжает: «Люди считали шахматы вершиной интеллекта, пока мы не победили чемпиона мира. Тогда они сказали, что мы никогда не победим в го, потому что у неё слишком большое пространство для поиска, требующее „интуиции“. Пока мы в прошлом году не победили чемпиона мира».

Сильный ИИ

И всё же Альберт определяет такие системы, как слабый ИИ. Сильный ИИ – то, что представляют себе непрофессионалы, когда разговор заходит об ИИ. Сильный ИИ был бы способен на реальные размышления и рассуждения, обладал бы сознанием и разумностью. Такого рода ИИ определил персонажей НФ типа HAL 9000, KITT и Cortana (из игры Halo, а не Microsoft Cortanta).

Обобщённый ИИ

Что же определяет сильный ИИ, и как проверить и определить такую сущность – эта тема всё ещё противоречива и служит источником горячих споров. В любом случае, мы пока ещё не приблизились к созданию сильного ИИ. Но есть ещё один тип систем, ОИИ – это нечто вроде мостика между слабым и сильным ИИ. У ОИИ не будет сознания, присущего сильному ИИ, но он будет гораздо более способным, чем слабый ИИ. Настоящий ОИИ будет обучаться на основе получаемой им информации, и сможет ответить на любой вопрос по ней (а также выполнить связанные с ней задачи).

И хотя большая часть современных исследований сконцентрирована на ОИИ, конечной целью многих служит сильный ИИ. После того, как десятилетия, и даже столетия, сильный ИИ был центральной темой НФ, большинство из нас считают само собой разумеющимся то, что когда-нибудь будет создан разумный ИИ. Однако многие не верят, что это в принципе возможно, и большая часть дебатов по этому вопросу идёт вокруг философских концепций разума, сознания и интеллекта.

Сознание, ИИ и философия

Споры начинаются с очень простого вопроса: что есть сознание? Хотя вопрос прост, каждый, прослушавший курс «введение в философию», скажет вам, что ответ на него совсем не прост. Над этим вопросом все мы коллективно ломали голову тысячелетиями, и мало кто на самом деле пытался дать удовлетворительный ответ.

Что есть сознание?

Некоторые философы даже предположили, что сознания, как его обычно представляют, не существует. К примеру, в книге "Consciousness Explained [4]" Дэниел Денет доказывает, что сознание – это сложная иллюзия, создаваемая разумом. Это логическое расширение философской концепции детерминизма [5], утверждающей, что всё есть результат единственно возможного следствия из причины. Если довести идею до крайности, то детерминизм скажет, что каждая мысль, а следовательно, и сознание – физическая реакция на предыдущие события, вплоть до взаимодействий атомов.

Большинство людей считают такое объяснение абсурдным – наш опыт сознания так плотно связан с нашим существованием, что мы его не признаём. Однако, даже если принять идею того, что сознание возможно, и что некто им обладает – как доказать, что другая сущность тоже обладает ею? Это переходит в интеллектуальную область солипсизма и философских зомби [6].

Солипсизм утверждает, что человек может доказать существование только своего сознания. Вспомним знаменитую цитату Декарта «Cogito ergo sum» – я мыслю, следовательно, существую. Хотя многим она кажется обоснованным доказательством наличия сознания у человека, она ничего не говорит о существовании сознаний у других людей. Популярный мысленный эксперимент, иллюстрирующий эту загадку – возможность существования философских зомби.

Философский зомби

Философский зомби – человек без сознания, способный имитировать его наличие. Цитата с Википедии [7]: «К примеру, философский зомби может получить укол острого предмета и не ощутить боли, но вести себя так, будто он её ощущает (сказать „ой“, отпрянуть от стимула, и сообщить, что ему больно)». Это гипотетическое существо может даже считать, что чувствует боль, хотя на самом деле оно её не чувствует.

Искусственный интеллект и призрак в машине - 3
Нет, не такой зомби

Расширяя этот мысленный эксперимент, предположим, философские зомби родились в какой-то ранний момент человеческой истории, и получили эволюционное преимущество. Со временем это преимущество позволило им размножаться и в результате полностью заменить всех разумных людей. Можете ли вы доказать, что все окружающие вас люди обладают сознанием, или, может быть, они просто хорошо имитируют его наличие?

Эта проблема лежит в центре дебатов по поводу сильного ИИ. Если мы даже не можем доказать наличие сознания у другого человека, как мы можем доказать, что оно есть у ИИ? Джон Сёрл не только продемонстрировал это в своём знаменитом мысленном эксперименте "Китайская комната [8]", но и выдвинул соображение, что в цифровом компьютере невозможно создать разумный ИИ.

Китайская комната

В изначальной редакции Сёрла эксперимент [9] с китайской комнатой описан так: представим, что был разработан ИИ, принимающий на вход китайские символы, обрабатывающий их, и выдающий китайские символы в качестве выходных данных. Он даже проходит с этим тест Тьюринга. Значит ли это, что ИИ «понимает» китайские символы, обрабатывая их?

Сёрл считает, что нет, и что ИИ просто работает так, будто он понимает китайский. Доказывает он это так: если человека, знающего только английский, поместить в изолированную комнату, то он, на основании корректной инструкции, сможет делать то же самое. Человек может получить запрос на китайском языке, выполнить инструкции, написанные по-английски, объясняющие, что делать с этими символами, и выдать на выход китайские символы. Человек не понимает китайского, а просто следует инструкциям. Таким же образом, говорит Сёрл, и ИИ не понимал бы на самом деле того, что он обрабатывает, а просто действовал бы так, будто понимает.

Искусственный интеллект и призрак в машине - 4

Идея китайской комнаты не случайно походит на идею философского зомби, поскольку обе они рассуждают о разнице между сознанием и внешними признаками сознания. Тест Тьюринга [10] часто критикуют за упрощённость, но Алан Тьюринг до того, как представить свой тест, тщательно рассматривал проблему, схожую с китайской комнатой. Это происходило за 30 лет до публикаций Сёрла, но Тьюринг предвидел такую концепцию, как расширение «проблемы иных разумов» (лежащей в основе солипсизма).

Вежливое соглашение

Тьюринг подошёл к этой проблеме, заключив с машинами "вежливое соглашение [11]", заключаемое нами с другими людьми. Хотя мы не можем знать, обладают ли на самом деле другие люди таким же сознанием, как и мы, из соображений практичности мы предполагаем, что так и есть – мы ничего не достигли бы, ведя себя по-другому. Тьюринг считал, что отвергать ИИ на основании таких проблем, как китайская комната, значило бы применять к нему стандарты более высокие, чем к людям. Поэтому, тест Тьюринга уравнивает подражание сознанию с настоящим сознанием из практических соображений.

Искусственный интеллект и призрак в машине - 5
Алан Тьюринг

Современные исследователи ИИ считают, что этот отказ от определения того, что является «истинным» сознанием, будет наилучшим подходом для философов. Тревор Сэндс (исследующий ИИ в компании Lockheed Martin, уточняющий, что высказывает личное мнение, а не мнение работодателя), говорит: «Сознание, по-моему, не является необходимым условием для ОИИ, а просто появляется как результат интеллекта».

Альберт соглашается с Тьюрингом, говоря: «если что-то ведёт себя достаточно убедительно, демонстрируя наличие сознание, мы были бы вынуждены относиться к нему, как будто так и есть, даже если на самом деле это может быть не так». И пока учёные спорят с философами, исследователи продолжают свою работу. Вопросы сознания отложены в сторону в пользу разработки ОИИ.

История разработки ИИ

Современное исследование ИИ началось в 1956 году, на конференции в Дартмутском колледже. Многие её участники впоследствии стали экспертами в области ИИ, и отвечали за раннюю разработку ИИ. За следующее десятилетие они разработали ПО, подстегнувшее всеобщее возбуждение по поводу растущей области исследований. Компьютеры могли играть (и выигрывать) в шахматы, проводить математические доказательства (в некоторых случаях создавая более эффективные, чем у математиков, решения), и демонстрировать рудиментарные способности по обработке языка.

Неудивительно, что потенциальное военное применение ИИ привлекло внимание правительства США, и к 60-м годам министерство обороны вливало в исследования финансы. Из-за высокой степени оптимизма эти исследования не сильно ограничивали. Считалось, что вскоре должен произойти серьёзный прорыв, и исследователи работали так, как считали нужным. Марвин Мински [12], плодотворный исследователь ИИ того времени, в 1967 году заявил, что «в нашем поколении задача создания „искусственного интеллекта“ будет в основном решена».

К несчастью, обещания по созданию ИИ никто не выполнил, и к 70-м оптимизм поутих, а государственное финансирование было уменьшено. Отсутствие финансов серьёзно замедлило исследования, и в последующие годы было достигнуто очень мало. Только в 80-х прогресс «экспертных систем» в частном секторе породил стимулы для финансирования этой области.

В 80-е разработка ИИ вновь хорошо спонсировалась, в основном американским, британским и японским правительствами. Часто встречался напоминающий 60-е оптимизм, и вновь были сделаны крупные обещания по поводу скорого появления ИИ. Японский проект компьютерных систем пятого поколения [13] должен был обеспечить платформу для разработки ИИ. Но неудачи этой системы и другие провалы привели к усыханию финансирования исследований.

На исходе столетия практические подходы к разработке и использованию ИИ выглядели многообещающими. С доступом к большому количеству информации через интернет и мощным компьютерам, слабый ИИ показывал свои преимущества для бизнеса. Такие системы с успехом использовались на финансовом рынке, для обработки данных и логистики, и в области медицинской диагностики.

За последнее десятилетие прогресс нейросетей и глубинного обучения привёл к возрождению области ИИ. Сейчас большинство исследований занимается практическим применением слабого ИИ и потенциально ОИИ. Слабый ИИ уже используется повсеместно, в создании ОИИ совершаются прорывы, и оптимизм по поводу ИИ снова на высоте.

Текущий подход к разработке ИИ

Сегодняшние исследователи активно занимаются нейросетями [14], примерно повторяющими работу биологического мозга [15]. И хотя изучается возможность настоящей виртуальной эмуляции биологического мозга [16] с моделированием отдельных нейронов, на деле используется более практичный подход – глубинное обучение нейросетей. Идея в том, что способ обработки мозгом [15] информации важен, но не обязательно реализовывать его биологически.

Искусственный интеллект и призрак в машине - 6

Альберт, как специалист по глубинному обучению, пытается обучить нейросети отвечать на вопросы. «Мечта в этой области – заполучить оракула, способного переварить все человеческие знания и умеющего ответить на любой вопрос о них». И хотя это пока невозможно, он говорит: «Мы дошли до того, что можем дать ИИ прочесть документ и вопрос, и извлечь из документа простую информацию. Самое интересное из передовых достижений в том, что мы начинаем видеть, как эти системы начинают пытаться рассуждать».

Тревор Сэндс работает над схожими вещами с нейросетями в Lockheed Martin. Он создаёт «программы, использующие технологии ИИ, чтобы люди и автономные системы работали, как одна команда». Как и Альберт, Сэндс использует нейросети и глубинное обучение для умной обработки больших объёмов данных. Он надеется придумать правильный подход и создать систему, которой можно было бы задать направление для самостоятельного обучения.

Разницу между слабым ИИ и современными нейросетями Альберт описывает так: «До того одни люди занимались зрением, другие – распознаванием речи, третьи – обработкой естественных языков. Но сейчас все они начинают использовать нейросети, по сути, одну и ту же технику для разных задач. Я нахожу прекрасной такую универсализацию. Особенно потому, что существуют люди, считающие, будто мозг [15] и интеллект – результат единственного алгоритма».

В идеале, нейросеть в качестве ОИИ должна работать с любыми данными. Как и человеческий разум, это был бы истинный интеллект, способный обработать любые полученные данные. В отличие от современных слабых ИИ, его не нужно было бы разрабатывать для определённой цели. Система, способная отвечать на вопросы по истории, одновременно могла бы давать советы по инвестициям в ценные бумаги или поставлять разведывательную информацию.

Будущее ИИ

Однако, текущие нейросети недостаточно развиты для этого. Их нужно «тренировать» на тех данных, с которыми они работают, и объяснять, как их перерабатывать. Альберт говорит, что успех – вопрос проб и ошибок: «Получив данные, мы должны разработать архитектуру нейросети, которая, по нашему мнению, хорошо справится с задачей. Обычно мы начинаем с реализации известной из научной литературы модели, которая работает хорошо. После этого я пытаюсь придумать, как её улучшить. Затем я провожу эксперименты, чтобы посмотреть, улучшили ли работу модели мои изменения».

Главная цель, конечно, же, состоит в нахождении идеальной модели, работающей везде одинаково хорошо. Такой, которую не нужно держать за руку и тренировать особым способом, и которая может учиться по данным сама. Когда это случится, и система сможет реагировать надлежащим образом, у нас на руках будет обобщённый искусственный интеллект.

Альберт и Тревор неплохо представляют себе будущее ИИ. Я подробно обсуждал это с ними, и в следующей статье мы поговорим о будущем ИИ и некоторых других интересных вопросах из этой области. Не переключайтесь.

Автор: SLY_G

Источник [17]


Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru

Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/budushhee-zdes/247628

Ссылки в тексте:

[1] Джордж Буль: http://www.gutenberg.org/ebooks/author/5861

[2] Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед: https://plato.stanford.edu/entries/principia-mathematica/

[3] Siri от Apple: http://www.apple.com/ios/siri/

[4] Consciousness Explained: http://www.nytimes.com/books/98/12/06/specials/dennett-consciousness.html

[5] детерминизма: https://en.wikipedia.org/wiki/Determinism

[6] философских зомби: https://plato.stanford.edu/entries/zombies/

[7] Википедии: https://ru.wikipedia.org/wiki/Философский_зомби

[8] Китайская комната: https://ru.wikipedia.org/wiki/Китайская_комната

[9] эксперимент: http://www.iep.utm.edu/chineser/

[10] Тест Тьюринга: http://www.turing.org.uk/scrapbook/test.html

[11] вежливое соглашение: http://www.loebner.net/Prizef/TuringArticle.html

[12] Марвин Мински: http://web.media.mit.edu/~minsky/

[13] пятого поколения: https://en.wikipedia.org/wiki/Fifth_generation_computer

[14] нейросетями: http://hackaday.com/2016/12/03/talking-neural-nets/

[15] мозга: http://www.braintools.ru

[16] виртуальной эмуляции биологического мозга: https://en.wikipedia.org/wiki/Mind_uploading

[17] Источник: https://geektimes.ru/post/286554/