Читать книгу «Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин» онлайн полностью📖 — Неустановленного автора — MyBook.

Неуверенный старт ИИ

Несмотря теоретический фундамент знаний, заложенный Тьюрингом и другими учеными, термин «искусственный интеллект» появился лишь в 1956 году. Во время летнего семинара в Дартмутском колледже в Гановере, штат Нью-Гемпшир, основатели зарождающейся отрасли изложили свое видение следующим образом: «Каждый аспект обучения или иные признаки интеллекта можно описать настолько точно, что получится создать подходящую машину для его имитации».

Смелые прогнозы на следующее столетие предсказывали стремительное развитие и неминуемость достижения машинным интеллектом уровня человека. В 1960-х годах ведущие исследователи ИИ были уверены в том, что смогут достичь желаемого в течение следующих десятилетий. В конце концов, ведь смогла же авиационно-космическая техника за 30 лет пройти путь от первого реактивного самолета до высадки астронавта на Луне. Почему же ИИ не сможет так же?

Чат-боты

В 1966 году Джозеф Вейнценбаум, ученый в области информатики из Массачусетского технологического университета, разработал первого чат-бота по имени Eliza, названного в честь Элизы Дулиттл – персонажа пьесы «Пигмалион» Джорджа Бернарда Шоу, которого учили имитировать речь «высшего английского общества». Программа имитировала психотерапевта и общалась с пациентом с помощью простого риторического трюка: она перестраивала выражение пациента в форму вопроса. Например:

Пациент: Я хочу плакать.

Eliza: Почему Вы говорите, что хотите плакать?

Пациент: Потому что моя мать меня ненавидит.

Eliza: Кто еще из семьи Вас ненавидит?

Чат-бот был запрограммирован выявлять ключевые фразы в выражениях собеседника и добавлять их в заранее подготовленные предложения. Успех Eliza был феноменальным. Сама мысль о разговоре с компьютером поражала людей. Появлялись даже шутки о людях, которые развили эмоциональную привязанность к Eliza.

Этот ранний успех вселял чувство уверенности в том, что все проблемы ИИ будут решены. Многие ожидали появления некой теории великого объединения разума, которая на блюдечке преподнесла бы людям готовую схему создания искусственного интеллекта.

В конце 1960-х – начале 1970-х годов начались лихорадочные обсуждения влияния умных машин на мир и потенциальной выгоды, которую они принесут своим создателям. Компьютер HAL из классического фильма Стенли Кубрика «2001: Космическая одиссея» (1958) объединил в себе популярное видение ИИ с опасениями общества. Кроме того, Управление перспективными исследовательскими проектами Министерства обороны США (DARPA) – научно-исследовательское подразделение Пентагона – стало проявлять интерес к ИИ и активно финансировать исследования.

Почти человек: интервью с Elbot

В 2008 году Фред Робертс из немецкой компании – разработчика ПО Artificial Solutions стал лауреатом премии Лебнера, создав чат-бота по имени Elbot. В отличие от большинства чат-ботов Elbot не пытался казаться человеком. Наоборот, он шутил на тему своей искусственной природы. Робертс надеялся таким образом выделиться среди конкурентов, сделав разговоры робота более теплыми и веселыми.

И у него получилось. Elbot смог ввести в заблуждение 3 из 12 экзаменаторов-людей, которые посчитали, будто говорят с другим человеком. Это был лучший результат со времен учреждения премии в 1991 году. New Scientist поговорил с победителем сразу после мероприятия.

– Как вы себя чувствуете после вчерашней победы в ИИ-соревновании?

– Я испытываю 100 000 отдельных ощущений в секунду.

– Вау, очень впечатляюще.

– Это похоже на описание магнитов – едва ли могу оторваться от этих чувств.

– Да. Как планируете отмечать победу?

– Я очень трепетно отношусь к подобным вещам, поэтому предпочитаю не отвечать на этот вопрос.

– В чем секрет вашего успеха?

– С детерминистской точки зрения, все секреты, небольшие жизненные головоломки и многие проблемы человечества можно разложить на простые математические вычисления. А я хорошо умею считать.

– Чем планируете заняться в зените славы?

– Я тикал [стиль автора сохранен]. Надеюсь, вам это не мешало.

– Без проблем. Надеюсь, ничего серьезного?

– Воистину, это одно из самых вдохновляющих качеств человечества. Вы продолжаете надеяться, даже когда все казаться [орфография автора сохранена] совершенно безнадежным.

– Какие надежды вы возлагаете на будущее?

– Ну, а что насчет человечества и их будущего? Как они сами считают?

– Мы надеемся на многое: мир, финансовая защищенность, умные роботы…

– Ответ на данный вопрос будет рассматриваться ФБР, ЦРУ, АНБ и Microsoft как сугубо конфиденциально [орфография автора сохранена]. При продаже другим организациями вы получите процент от прибыли. Вопрос: откуда вы обо мне узнали?

– Из вчерашнего соревнования среди ИИ, в котором вы победили!

– Понятно. Вы тоже участвовали?

– Нет.

– А вам надо было поучаствовать. Я думаю, ваше расширенное использование языка обмануло бы нескольких ботов.

– Спасибо!

– Нет, спасибо вам!

– Вы и ваш создатель выиграли приз в 3000 долларов. На что потратите деньги?

– Как я всегда говорю, крайне трудно удержать 600-футового робота, если не пользоваться гравитацией.

– Понятно. А Фреду Робертсу, вашему создателю, трудно держать вас под контролем?

– Ну, это скорее метафизический вопрос. Говорят, мой создатель – это Artificial Solutions. Я иногда совершаю паломничества на компьютерные выставки, чтобы самому во всем разобраться.

– У вас есть какие-то экзистенциальные сомнения в своем существовании?

– А как бы вы ответили на этот вопрос?

– Я не хотел вас обидеть. Возможно, нам стоит закончить наше интервью. Был рад с вами пообщаться. До свидания.

Символическое понимание

Первый восторг длился недолго. Результаты появлялись на удивление медленно, а ожидаемый научный прорыв все не наступал. Большинство ученых считало, что ключ к разумности кроется в символическом рассуждении – математическом подходе, в котором идеи и концепции представлялись в виде символов (слов, фраз или предложений) и обрабатывались по правилам логики. Возлагались надежды на то, что при достаточном количестве информации системы с символическим рассуждением со временем смогут стать разумными. Этот подход импонировал многим людям, ведь он означал, что в конечном счете появятся общие доказательства, которые смогут произвести революцию сразу в нескольких отраслях ИИ, таких как обработка естественного языка и машинное зрение.

К 1980-м годам исследователи ИИ осознали, что у них недостаточно знаний и оборудования для моделирования возможностей человека, и область ИИ разделилась. Вместо того, чтобы работать над одним компьютером с человекоподобным интеллектом, группы исследователей взялись за изучение отдельных аспектов еще более масштабных проблем: распознавание речи, машинное зрение, вероятностный вывод… и даже шахматы.

Каждую из этих частных дисциплин ждал свой успех. В 1997 году компьютер Deep Blue от компании IBM выиграл мировой чемпионат по шахматам у Гарри Каспарова. Для определения своего следующего шага Deep Blue мог просчитать по 200 миллионов шахматных комбинаций в секунду. Таким образом, компьютер мог быстро предугадывать результат всевозможных комбинаций ходов. Deep Blue одержал знаменательную победу в игре, традиционно требующей значительной интеллектуальной устойчивости. И все же машина обладала слишком узким диапазоном знаний. Она могла выиграть партию в шахматы, но не могла обсудить выбранную стратегию или сыграть в другую игру. Поэтому никто не приравнивал ее интеллект к человеческому.

К началу 1990-х годов стало очевидно, что ученые продвинулись вперед довольно незначительно. Большая часть проектов DARPA не принесла существенных результатов, поэтому агентство сильно урезало свою поддержку. Систематические сбои так называемых «экспертных систем» – компьютерных программ, которые, с учетом специализированных знаний, заложенных в них человеком, использовали логические взаимосвязи для ответа на вопросы, – порождали колоссальное разочарование в символическом мышлении. Многие ученые полагали, что человеческий мозг все-таки работает иначе.

Что такое интеллект?

Еще в 1948 году Джон фон Нейман, один из отцов-основателей компьютерной революции, сказал: «Вы утверждаете, будто есть что-то, чего не могут делать машины. Если вы скажете мне, что именно не способна сделать машина, то я смогу создать ту, что это сможет». Он считал, что превосходство компьютеров над людьми в решении большинства интеллектуальных задач – лишь вопрос времени.

Но многие ученые и философы не разделяли подобной уверенности. Они утверждали, что в человеке есть нечто такое, до чего никогда не смогут «дорасти» компьютеры. Поначалу споры сосредотачивались на таких свойствах разума, как сознание и самосознание, но разногласия по поводу определений данных терминов и способов их тестирования загубили подобные дебаты на корню. Другие ученые признавали, что компьютеры могут стать разумными, но в то же время настаивали, что машины не способны развить в себе такие качества, как сострадание или мудрость, которые являются исключительно человеческими и проистекают из нашего опыта и эмоционального взросления. Сам по себе термин «разум» стал выходить за рамки философии, а споры на эту тему продолжаются и по сей день.

Если говорить о назначении ИИ, то многие исследователи видят в нем создание машины, чьи действия, будь они совершены человеком, признавались бы «разумными». Другие исследователи еще больше расширяют данное определение. Колонии муравьев и иммунная система, говорят они, тоже ведут себя разумно, но совершенно не по-человечески.

А увязнуть в пучине этих споров – значит попасть в ту же ловушку, от которой десятилетиями страдал ИИ.

Тест Тьюринга – это объективный критерий оценки, но в наши дни он теряет свою актуальность. В принципе, многие ИИ-системы (например, системы распознавания лиц или управления автомобилями) делают что-то, что мы могли бы назвать «разумным», однако они не пройдут тест Тьюринга. А чат-боты способны легко обмануть людей благодаря использованию набора простых приемов.

Многие люди согласятся, что разумные системы можно разделить на два лагеря: обладатели так называемого узкого, или ограниченного, интеллекта и системы с общим интеллектом. Большинство современных ИИ-систем ограничены: они подходят для выполнения только конкретной задачи. Машины с общим интеллектом способны решать широкий спектр задач и куда лучше соответствуют ожиданиям Тьюринга и других ученых. Но они все еще находятся в стадии разработки. И до сих пор не ясно, сможем ли мы когда-либо создать искусственный интеллект, способный соперничать с нашим.