Цитаты из книг автора «Ernest Davis»

современное машинное обучение находится в сильной зависимости от точности и объема обучающих данных, и такие системы часто дают сбои, если попытаться их применить к иным задачам, выходящим за рамки тех конкретных наборов данных, на которых они обучались. Системы машинного перевода, обученные на юридических документах, плохо работают с медицинской лексикой, и наоборот. Системы распознавания голоса, обученные только на примере взрослых и нативноговорящих людей, часто не могут справиться с детской речью или иностранными акцентами. Технология, очень похожая на ту, что легла в основу создания чат-бота Tay, прекрасно работала, когда получала обратную связь от общества, в котором политические высказывания жестко регулируются, но приводила к неприемлемым результатам при отсутствии тотального контроля. Система глубокого обучения, которую научили распознавать цифры при печати черным цветом на белом фоне с точностью 99 %, при смене цветов внезапно давала отказ, возвращая правильные значения только в 34 % случаев.

Когда узкий искусственный интеллект играет в игру, подобную го, он имеет дело с полностью закрытой системой, которая состоит из игровой доски размером 19 на 19 клеток и набора черных и белых камешков. Правила игры четко прописаны, и поэтому способность мгновенно оценивать множество возможных положений камешков на доске дает машинам явное и само собой разумеющееся преимущество. Система искусственного интеллекта может видеть каждую ситуацию в игре целиком (в отличие от человека, память которого ограничена) и знает все ходы, которые она и ее противник могут сделать, не нарушая правил. Машина сама делает половину ходов в игре и может точно предсказать, каковы будут последствия того или иного хода. Кроме того, шахматные и подобные им программы (включая компьютерных го-партнеров) могут набрать за сравнительно короткое время колоссальный опыт, проведя миллионы виртуальных партий и собрав методом проб и ошибок огромное количество данных, точно отражающих свойства игры, в которой они будут затем соперничать с человеком. Реальная жизнь, напротив, принципиально открыта; никакие предварительно загруженные данные не в состоянии отразить постоянно меняющийся мир, в котором мы живем. Нет здесь и фиксированных правил, зато возможности безграничны. Мы не можем отработать заранее каждый вариант развития событий или предвидеть, какая информация нам понадобится в той или иной ситуации.

Основная проблема – это невозможность (невзирая на вышесказанное) доверять современному искусственному интеллекту. Узкие ИИ-системы, которыми человечество располагает на данный момент, часто вполне работоспособны, но только в рамках того, на что они запрограммированы, – им нельзя доверять никаких других задач помимо тех, которые в точности были предусмотрены программировавшими их людьми. Это особенно важно при высоких ставках на результативность и безопасность. Если узкоориентированная система искусственного интеллекта покажет вам неправильную рекламу в Facebook, никто не умрет. Но если аналогичная по надежности система столкнет ваш автомобиль с другим автомобилем просто потому, что тот выглядит необычно и отсутствует в базе данных системы, это грозит серьезным, даже смертельным исходом. То же самое может случиться, если недостаточно обученная система не сумеет диагностировать рак у онкологического больного. Чего сегодня не хватает искусственному интеллекту (и, скорее всего, эта проблема не решится до тех пор, пока в нашем арсенале не появятся новые подходы) – это широты (или универсальности) «мышления».

Одним словом, главная проблема нынешнего искусственного интеллекта – это его крайняя узость. Он пригоден лишь для решения очень конкретных задач – тех, на которые он запрограммирован, – и то при условии, что встречающиеся ему вещи и ситуации не слишком отличаются от тех, с которыми он уже имел дело ранее. Он прекрасно подходит для традиционных интеллектуальных настольных игр, таких как го, где правила не менялись уже два с половиной тысячелетия, однако намного менее перспективен для большинства реальных ситуаций. Перевод искусственного интеллекта на следующий уровень потребует от нас изобретения машины с принципиально большей гибкостью алгоритмов.