Мелани Митчелл - Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект

В недавнем отчете о текущем состоянии ИИ комитет видных исследователей определил эту область как “раздел информатики, изучающий свойства интеллекта посредством синтеза интеллекта” [25] One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100), 2016 Report, 13, ai100.stanford.edu/2016-report. . Да, определение закольцовано. Впрочем, тот же комитет признал, что определить область сложно, но это и к лучшему: “Отсутствие точного, универсального определения ИИ, вероятно, помогает области все быстрее расти, развиваться и совершенствоваться” [26] Ibid., 12. . Более того, комитет отмечает: “Практики, исследователи и разработчики ИИ ориентируются по наитию и руководствуются принципом «бери и делай»”.

Участники Дартмутского семинара 1956 года озвучивали разные мнения о правильном подходе к разработке ИИ. Одни – в основном математики – считали, что языком рационального мышления следует считать математическую логику и дедуктивный метод. Другие выступали за использование индуктивного метода, в рамках которого программы извлекают статистические сведения из данных и используют вероятности при работе с неопределенностью. Третьи твердо верили, что нужно черпать вдохновение из биологии и психологии и создавать программы по модели мозга. Как ни странно, споры между сторонниками разных подходов не утихают по сей день. Для каждого подхода было разработано собственное множество принципов и техник, поддерживаемых отраслевыми конференциями и журналами, но узкие специальности почти не взаимодействуют между собой. В недавнем исследовании ИИ отмечается: “Поскольку мы не имеем глубокого понимания интеллекта и не знаем, как создать общий ИИ, чтобы идти по пути настоящего прогресса, нам нужно не закрывать некоторые направления исследований, а принимать «анархию методов», царящую в сфере ИИ” [27] J. Lehman, J. Clune and S. Risi, “An Anarchy of Methods: Current Trends in How Intelligence Is Abstracted in AI”, IEEE Intelligent Systems 29, no. 6 (2014): 56–62. .

Однако с 2010-х годов одно семейство ИИ-методов, в совокупности именуемых глубоким обучением (или глубокими нейронными сетями), выделилось из анархии и стало господствующей парадигмой ИИ. Многие популярные медиа сегодня ставят знак равенства между понятиями “искусственный интеллект” и “глубокое обучение”. При этом они совершают досадную ошибку, и мне стоит прояснить различия между терминами. ИИ – это область, включающая широкий спектр подходов, цель которых заключается в создании наделенных интеллектом машин. Глубокое обучение – лишь один из этих подходов. Глубокое обучение – лишь один из множества методов в области “машинного обучения”, подобласти ИИ, где машины “учатся” на основе данных или собственного “опыта”. Чтобы лучше понять эти различия, нужно разобраться в философском расколе, который произошел на заре исследования ИИ, когда произошло разделение так называемых символического и субсимволического ИИ.

Давайте сначала рассмотрим символический ИИ. Программа символического ИИ знает слова или фразы (“символы”), как правило понятные человеку, а также правила комбинирования и обработки этих символов для выполнения поставленной перед ней задачи.

Приведу пример. Одной ранней программе ИИ присвоили громкое имя “Универсальный решатель задач” ( General Problem Solver , или GPS) [28] A. Newell and H. A. Simon, “GPS: A Program That Simulates Human Thought”, P-2257, Rand Corporation, Santa Monica, Calif. (1961). . (Прошу прощения за сбивающую с толку аббревиатуру: Универсальный решатель задач появился раньше системы глобального позиционирования, ныне известной как GPS.) УРЗ мог решать такие задачи, как задача о миссионерах и людоедах, над которой вы, возможно, ломали голову в детстве. В этой известной задаче три миссионера и три людоеда должны переправиться через реку на лодке, способной выдержать не более двух человек. Если на одном берегу окажется больше (голодных) людоедов, чем (аппетитных) миссионеров, то… думаю, вы поняли, что произойдет. Как всем шестерым переправиться на другой берег без потерь?

Создатели УРЗ, когнитивисты Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл, записали, как несколько студентов “размышляют вслух”, решая эту и другие логические задачи. Затем Саймон и Ньюэлл сконструировали программу таким образом, чтобы она копировала ход рассуждений студентов, который ученые признали их мыслительным процессом.

Я не буду подробно описывать механизм работы УРЗ, но его символическую природу можно разглядеть в формулировке программных инструкций. Чтобы поставить задачу, человек писал для УРЗ подобный код: