Цитаты из книги «Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта»

Предпосылкой для исследования служит наше убеждение в том, что все составляющее обучения или любых других видов деятельности человеческого интеллекта могут быть описаны символами, причем настолько точно, чтобы быть переданы машине и она

ближе всего символьному AI, его труды способствовали тому, что умах большинства европейских ученых мышление представлялось как процесс манипуляции символами.

Иронический взгляд на Луллия обнаруживается в третьей части «Путешествий Гулливера», написанных Джонатаном Свифтом в 1726 году, 300 лет спустя.

Сегодня сложилась следующая трехуровневая классификация автоматизированных систем по уровню их интеллектуальных способностей: • Assisted Intelligence – системы со вспомогательным интеллектом, обладающие ограниченными способностями, могущие делать только то, что им предписано, они широко используются в многочисленных встроенных системах в диапазоне от простых бытовых устройств до крупных промышленных объектов. В эту же категорию попадают и умные вещи, и так называемые Smart Products, и умная окружающая среда (Smart Environment). Эти системы полностью или частично избавляют человека от физического труда. • Augmented Intelligence – системы, интеллект которых служит вспомогательным средствам для человека, они могут избавлять от наиболее рутинной части умственного труда. • Autonomous Intelligence – системы с автономным управлением, способные к самостоятельной деятельности. Это пока еще гипотетический класс систем, возможность создания такого типа остается недоказанной.

Даже при такой упрощенной схеме реализации AI классические компьютеры, построенные по ФНА с ограниченным количеством центральных процессоров (Central Processing Units, CPU) с задачей training не справляются. Фундаментальная причина заключается в том, что они строятся на процессорах, состоящих из ядер типа SISD (Single Instruction, Single data), то есть задуманы для обработки одного потока данных одним потоком инструкций, для распараллеливания число ядер может достигать нескольких десятков. Даже собранные вместе десятки мощных процессоров оказывается неспособными к моделированию работы мозга нейронной сетью с тысячами узлов, требуемой при решении задач CV и NLP. Временный выход из положения совершенно случайно нашелся в виде Graphics Processing Units (GPU), эти созданные для работы с графикой компьютерных игр процессоры относятся к типу SIMD (Single Instruction, Multiple Data), они состоят из тысяч небольших ядер, на них проще воспроизвести нейросеть и специализированный компьютер будет обладать большей производительностью. Сегодня большая часть задач training решается на GPU. Для inference обученная сеть чаще всего переносится на CPU или GPU, а также на программируемых матрицах (Field Programmable Gate Array, FPGA).

как следует из названия на нем тренирует или обучает искусственную нейронную сеть, являющуюся грубой моделью мозга, а на втором обученная нейронная сеть переносится в другую сеть, этот процесс называется inference, что можно перевести логическим выводом иди умозаключением. В то же время мозг простейшего живого совмещает training с inference.

схема работы современной обучаемой AI-системы на нейронных сетях в некотором роде искусственна, в отличие от мозга даже простейших. Она разделена на два этапа, первый – training

авторы первых двух волн шли по пути, названному Тьюрингом «сверху-вниз» в сочетании с действующей по сей день двухзвенной компьютерной парадигмой, стоящей на двух китах: универсальное аппаратное обеспечение и программное обеспечение, служащее для решении конкретной задачи. В рамках этой парадигмы решение любой задачи, какой бы сложной она ни была, сводится написанию программы для компьютера, главное, чтобы он обладал необходимой производительностью. При этом упускались из виду ограничения этой парадигмы – программируемый компьютер по природе своей не может делать ничего помимо того, что в него вложил человек. Следовательно, нет такого момента, где бы он проявить свой собственный тот самый искусственный интеллект и породить что-то «от себя».

Остановимся на одной из причин, почему один из подходов оказался тупиковым, а у второго, во всяком случае так видится сейчас, перспективы ничем не ограничены.

Однако при этом не учли одной вещи, того, компьютер в том виде как он сегодня существует является программируемым устройством и инструментом для создания AI должно стать программирование. Программируемый мозг – нонсенс.