Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

М. Ф.: Пугающий вопрос. Если концептуальные прорывы порой совершаются за десятилетия их практического применения, есть ли уже признаки скорого появления сильного ИИ?

С. Р.: По моим ощущениям, часть «строительных блоков» для будущего сильного ИИ уже готова. Уже известны и способы представления знаний, и способы рассуждений. Вычислительная логика давно разработана. О представлении логических выкладок в виде алгоритмов задумывались еще до появления компьютеров. Мы просто пока не знаем, как связать все это с глубоким обучением.

Уже есть такая технология, как вероятностное программирование, объединяющая возможности обучения, логических языков и языков программирования. С математической точки зрения это способ записи вероятностных моделей, в которые можно добавлять данные и получать прогнозы, используя вероятностный вывод.

Моя группа пользуется языком вероятностного моделирования BLOG (название расшифровывается как байесовская логика). Он позволяет записать известную информацию в форме BLOG-модели, к которой можно добавить данные и получить прогноз.

В качестве реального примера можно привести систему мониторинга за соблюдением договора о запрещении ядерных испытаний. В нее записали все, что известно о физике Земли, о распространении и обнаружении сейсмических сигналов, о присутствующих шумах, о расположении станций обнаружения и т. д. Получилась модель, написанная на формальном языке и учитывающая различные неопределенности. Например, мы не знаем, с какой скоростью сигнал будет распространяться в толще Земли. Со станций обнаружения в модель поставляется необработанная сейсмическая информация, а модель отвечает на следующие вопросы: какие сейсмические явления произошли сегодня? Где? Насколько глубоко? Какова их сила? Какие из них могут быть ядерными взрывами? Это активная, довольно хорошо работающая система мониторинга.

Однако невозможно четко смоделировать процесс понимания естественного языка, на котором описывается процесс рассуждений. Если это сделать, то сильный ИИ сможет прочитать учебник по химии, а затем решить экзаменационные задачи, обосновав свое решение, продемонстрировав рассуждения и выводы, ведущие к ответам.

М. Ф.: Или представим систему сильного ИИ, которая читает учебник истории, а затем моделирует современную геополитическую ситуацию, применяя полученные знания в совершенно другой области.

С. Р.: Это хороший пример, который к тому же связан со способностью системы ИИ манипулировать нашим миром в геополитическом или финансовом планах. ИИ уже может подсказывать новые стратегии продвижения товара, помогая компании обойти конкурентов.

Я бы сказал, что реализация способности понимать язык и использовать понятую информацию и есть тот прорыв, которого не хватает для создания сильного ИИ.

Еще не хватает способности к долговременной деятельности. Программа AlphaZero умеет думать на 20, а то и на 30 шагов вперед, но это ничто по сравнению с работой человеческого мозга. Мельчайшие действия человека сопровождаются отправкой сигналов мозга мышцам; даже при наборе одного абзаца текста отправляется несколько десятков миллионов таких сигналов. Соответственно, 20 или 30 шагов дадут сильному ИИ преимущество всего в несколько миллисекунд. AlphaZero бессмысленно использовать для планирования действий робота.

М. Ф.: Как же люди умудряются функционировать, если для этого требуется так много вычислять и решать?

С. Р.: В реальном мире люди и роботы могут действовать только на разных уровнях абстракции. Мы планируем свою жизнь примерно так: «Сегодня днем попытаюсь сделать вот это». А затем абстрактное действие мы разбиваем на более мелкие задачи. Для нас это рутина, но мы не понимаем, как реализовать подобное в системе с ИИ. Поведение человека явно структурировано в виде уровней абстракции. Но откуда взялась иерархия? Как мы создаем и используем такие конструкции? Умея это, машина смогла бы успешно работать в сложных условиях длительное время. И мы приблизились бы к сильному ИИ.

М. Ф.: А когда, по вашим оценкам, это может произойти?

С. Р.: Подобные вещи никак не связаны с размером наборов данных и мощностью аппаратуры, поэтому количественный прогноз попросту невозможен. Но насколько я помню, 11 сентября 1933 г. Эрнст Резерфорд сказал, что, по его мнению, извлечь из атомов энергию невозможно. На следующее утро, прочитав доклад Резерфорда, Лео Силард разозлился и изобрел ядерную цепную реакцию, запускаемую нейтронами! В итоге сказанное Резерфордом «никогда» 16 часов спустя стало реальностью. Такие примеры внушают оптимизм!