Глава 1
Революция в искусственном интеллекте

Искусственный интеллект проникает во все секторы экономики, связи, здравоохранения и даже транспорта – благодаря созданию беспилотных автомобилей… Многие наблюдатели говорят уже не о технологической эволюции, а о революции.

Вездесущий искусственный интеллект

«Алекса, какая погода в Буэнос-Айресе?» Менее чем за секунду «умная» акустическая система записывает вопрос, передает его через домашний Wi-Fi на серверы Amazon, которые транскрибируют и интерпретируют его. Затем они получают информацию от метеорологической службы и возвращают ответ, который Алекса озвучивает приятным голосом: «В настоящее время в Буэнос-Айресе, Аргентина, температура воздуха 22 ℃. Пасмурно».

В офисе ИИ – прилежный помощник. Он работает быстро, и его не пугают повторяющиеся задачи. Он может просмотреть миллионы записей в базе денных в поисках цитаты и найти нужную за долю секунды благодаря возможностям современных компьютеров, скорость вычислений у которых сделалась почти невероятной.

Один из первых программируемых электронных компьютеров, ENIAC, построенный в 1945 г. в Университете Пенсильвании для расчета траектории полета снарядов, выполнял приблизительно 360 умножений в секунду для десятизначных цифр. Сейчас эта машина выглядит неповоротливым доисторическим чудищем. Процессоры нынешних персональных компьютеров в миллиард раз быстрее. Они имеют производительность в сотни гигафлопс^[1]. Графические процессоры, используемые нашими компьютерами для визуализации, имеют производительность в несколько десятков терафлопс. Гигантские числа с впечатляющими названиями.

Их уже не остановить! Современные суперкомпьютеры объединяют десятки тысяч этих графических процессоров и достигают скорости в сотни тысяч терафлопс, производя колоссальные объемы вычислений для всевозможных симуляций: прогнозирования погоды, моделирования климата, расчета воздушного потока вокруг самолета или конформации белка, моделирования таких головокружительных событий, как первые мгновения существования Вселенной, смерть звезды, эволюция галактик, столкновения элементарных частиц или ядерный взрыв.

Такие симуляции включают численное решение дифференциальных уравнений или уравнений в частных производных – это задача, которую в прошлом математикам приходилось решать вручную. И все же – так ли умны эти вычислительные гиганты, как математики прошлых лет? Нет, конечно… во всяком случае, пока. Одна из задач развития искусственного интеллекта заключается в том, чтобы когда-нибудь научить машины использовать их огромную вычислительную мощность для решения интеллектуальных задач, сейчас подвластных только животным и людям.

Не стоит судить только по внешности. Программы искусственного интеллекта умеют хорошо учиться, но лишь до определенного момента. В 2017 г. робот Норико Араи – специалиста Токийского университета, изучавшего влияние ИТ на общество, успешно сдал вступительный экзамен в один из японских университетов. Программа, получившая название Todai (название университета), сдала эссе, экзамены по математике и английскому языку лучше 80 % абитуриентов. Но это не значит, что система была умной: на самом деле робот вообще не понимал, что он пишет! Успех программы скорее говорит о несовершенстве как вступительных испытаний в высшие успешные заведения Японии, так и машинного интеллекта. Мы были бы рады, если, в конечном счете, Todai провалится на более продуманно организованных экзаменах.

Искусственный интеллект в искусстве

Искусственный интеллект может быть хорошим художником, точнее – копиистом. Он мастерски создает произведения «в стиле». Он способен превратить любую фотографию в картину Моне, сделать из зимнего пейзажа весенний^[2] или заменить лошадь зеброй на видео. Остерегайтесь фальшивых видеороликов! Более того: в 2017 г. команда Ахмеда Эльгаммала из Университета Рутгерса (США) разработала систему, создающую картины, так похожие на оригинальные творения некоторых художников, что эксперты не могут отличить их от реальных картин тех же художников^[3].

Музыка – тоже не исключение. Многие исследователи используют методы искусственного интеллекта для синтеза звука и музыкальной композиции. Так 21 марта 2019 г. в честь дня рождения Иоганна Себастьяна Баха связанный с Google^[4] проект Magenta анонсировал новую систему, названную Google Doodle^[5], которая позволяет любому пользователю сочинять и аранжировать мелодию в стиле известного композитора. Вспомним также, что 4 февраля 2019 г. в Лондонском концертном зале Cadogan Hall 66 музыкантов английского оркестра «English Session Orchestra» публично исполнили новую версию Симфонии № 8 Шуберта, известную как «неоконченная». В тот вечер она стала законченной. После анализа двух существующих частей система искусственного интеллекта, разработанная компанией Huawei, создала две недостающие части музыкального произведения (впрочем, композитору Лукасу Кантору все-таки пришлось написать партитуру для оркестра).

Гуманоиды? Ничего подобного!

София – красивая девушка со стрижкой «под ноль», загадочной улыбкой и кристально-чистыми глазами, стала настоящей звездой 2017 г. «Вы смотрите слишком много голливудских фильмов!» – усмехается она в ответ журналисту, который выразил беспокойство о том, что однажды роботы захватят Землю. Ее появление вызвало такой общественный резонанс, что в том же году Саудовская Аравия предоставила ей гражданство. На самом деле это прекрасное существо было всего лишь марионеткой, для которой программисты написали набор стандартных ответов на самые разные вопросы. То, что ей говорят, обрабатывается системой сопоставления, которая выбирает из каталога возможных ответов наиболее подходящий к данному случаю.

Софья обманывает свою аудиторию. Она не умнее, чем Todai в Токио. Просто у нее более выраженная и живая мимика, и мы, люди, впечатленные этой анимацией, верим в наличие у человекообразного робота настоящего ума.

«Старый добрый» искусственный интеллект…

Мир искусственного интеллекта меняется. Его границы постоянно расширяются. Когда та или иная проблема решена, она покидает сферу искусственного интеллекта и постепенно переходит в классический набор инструментов.

Например, преобразование математических формул в инструкции, выполняемые компьютером, было делом искусственного интеллекта лишь в 1950-х гг., когда информатика только зарождалась как наука. Сегодня – это обычная функция компиляторов – программ, которые преобразуют программы, написанные инженерами, в наборы инструкций, которые непосредственно исполняются машиной. А компиляция как предмет преподается всем студентам-компьютерщикам.

Или возьмем задачу поиска маршрута. В 1960-е она явно принадлежала к области ИИ. Сегодня – это опять всего лишь стандартный инструмент, каких много. Существуют эффективные алгоритмы поиска кратчайшего пути в графе (сети взаимосвязанных узлов), такие как алгоритм Дейкстры 1959 г.^[6] или алгоритм A* («А звезда») Харта, Нильссона и Рафаэля 1969 г.^[7] С повсеместным распространением GPS эта задача далеко отошла от переднего края науки.

Ядром искусственного интеллекта в 1970-х и 1980-х гг. был набор методов автоматического рассуждения, основанных на логике и манипулировании символами. С некоторой издевкой англоязычные сторонники этого подхода называют подобные системы GOFAI (аббревиатурой от Good Old-Fashioned Artificial Intelligence, то есть «старый добрый искусственный интеллект»).

Перейдем теперь к экспертным системам, где машина вывода применяет правила к фактам и выводит из них новые факты. В 1975 г. MYCIN, например, должен был помочь врачам выявлять острые инфекции, такие как менингит, и назначать лечение антибиотиками. В нем было около 600 правил вроде: «ЕСЛИ инфекционный организм грамотрицательный, И организм палочковидный, И организм анаэробный, ТО этот организм является (с вероятностью 60 %) бактерией».

Для своего времени MYCIN была инновационной системой. Ее правила включали в том числе и факторы достоверности, которые система объединяла для получения оценки общей достоверности результата. Она был оборудована так называемым механизмом вывода с «обратной связью», посредством которого система выдвигала одну или несколько диагностических гипотез и расспрашивала практикующего врача о симптомах пациента. В процессе этого система уточняла гипотезы в зависимости от ответов и ставила диагноз, и, наконец, назначала антибиотик и дозировку (с той или иной степенью уверенности).

Чтобы создать такую систему, врач-эксперт должен был сидеть рядом с инженером и подробно рассказывать инженеру о своих рассуждениях. Как он диагностирует аппендицит или менингит? Какие при этом бывают симптомы? Так у MYCIN появлялись правила. Иначе говоря, если у пациента имеется определенный симптом, то существует такая-то вероятность аппендицита, такая-то вероятность непроходимости кишечника и такая-то вероятность почечной колики. Инженер вручную записывал эти правила в базу.

Надежность MYCIN (и ее преемников) была довольно неплохой. Но они так и не вышли за рамки эксперимента. Компьютеризация в медицине тогда только зарождалась, а процесс ввода данных был утомительным. В конце концов, все эти экспертные системы, основанные на логике и деревьях поиска, оказались слишком тяжелыми и сложными в разработке. Они вышли из употребления, но остаются эталоном и продолжают описываться в учебниках по искусственному интеллекту.

Тем не менее работа над логикой привела к появлению некоторых важных приложений: к символьному решению уравнений и исчислению интегралов в математике, а также к автоматической проверке программ. Например, с его помощью компания Airbus проверяет точность и надежность своего программного обеспечения для управления пассажирскими самолетами.

Часть исследовательского сообщества ИИ продолжает работать над этими темами. Другие специалисты, к которым принадлежу и я, посвятили себя совершенно другим подходам, основанным на машинном обучении.

… или же машинное обучение?

Рассуждения – это лишь малая часть человеческого разума. Мы часто думаем по аналогии, мы действуем интуитивно, опираясь на представления о мире, постепенно приобретаемые через опыт. Восприятие, интуиция, опыт, наборы усвоенных навыков – все это результат обучения.

В таких условиях, если мы хотим построить машину, интеллект которой будет приближен к человеческому, мы должны сделать ее тоже способной к обучению. Человеческий мозг состоит из 86 млрд взаимосвязанных нейронов (или нервных клеток), 16 млрд из которых находятся в коре головного мозга. В среднем каждый нейрон образует почти 2000 других соединений с другими нейронами – так называемых синапсов. Обучение происходит путем создания синапсов, удаления синапсов или изменения их эффективности. Поэтому, используя самый известный подход к машинному обучению, мы создаем искусственные нейронные сети, процесс обучения которых изменяет связи между нейронами. Приведем несколько общих принципов.

Машинное обучение включает первый этап обучения или тренировки, когда машина постепенно «учится» выполнять задачу, и второй этап – реализацию – когда машина закончила обучение.