Элисон Джордж - Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин

Мы уже сталкивались с технологическими «пузырями», например бум и крах доткомов в конце 1990-х. Шумиха вокруг ИИ – и миллиардные вложения в профильные компании по всему миру – сравнима с напряженным ажиотажем в первые дни появления Интернета. Однако сейчас все иначе. Нам стоит готовиться к колоссальным переменам во всех аспектах нашей жизни, начиная с взаимодействия с устройствами и заканчивая принципами функционирования общества. Есть и те, кто полагает, что ИИ сможет изменить даже понимание того, что значит быть человеком.

Мы уже стоим на пороге еще больших технических и этических проблем, и эта книга расскажет вам все, что нужно знать об ИИ. Собрав воедино мысли ведущих исследователей и лучшее из журнала New Scientist , мы познакомим вас с мнением и деятельностью тех, кто формирует наше будущее, и расскажем об их прогнозах. Читайте эту книгу, если хотите узнать о надеждах и страхах тех, кто стоит на передовой ИИ. Ведь ИИ, как сказал один из пионеров отрасли, – это последнее изобретение, которое нам осталось создать.

Дуглас Хэвен, редактор

Проблема создания разумных машин

Мы давно подозревали о том, что интеллект не является сугубо человеческим качеством, и вот уже более 75 лет мечтаем о создании машины, рассуждающей и обучающейся не хуже человека. С расцветом компьютерных вычислений стало казаться, что мы близки к своей цели, однако создание машины по нашему образу и подобию оказалось куда сложнее, чем мы думали.

Область ИИ – это наука и техника создания машин, способных действовать разумно. Здесь возникает сложный вопрос: а что такое «разумность»? В большинстве случаев «неразумные» машины уже в разы умнее нас. Но мы не называем компьютерную программу «умной» только потому, что она умеет умножать длинные числа или отслеживать тысячи банковских операций. Мы воспринимаем это как данность. А слово «умный» мы оставляем для описания уникальных человеческих качеств: узнавания знакомого лица, маневрирования на дороге в часы пик или освоения музыкального инструмента.

Почему же так сложно создать машину, которая сможет выполнять эти действия? Обычно программист знает, какую задачу будет решать запрограммированный им компьютер. Но в случае с ИИ перед программистом стоит другая задача – научить компьютер действовать правильно, при этом не зная, как именно.

В реальном мире неопределенность может принимать различные формы. Например, в лице соперника, мешающего вам достичь желаемой цели, в форме последствий принятых решений, которые не очевидны сразу (если вы пытаетесь уйти от столкновения на дороге, не убедившись в безопасности маневра), или в качестве новой информации, поступающей в процессе выполнения задачи. «Умная» программа должна уметь обрабатывать все новые данные и многое другое.

Чтобы приблизиться к человеческому интеллекту, системе нужно смоделировать не только задачу, но и саму ситуацию, при которой эта задача может возникнуть. Она должна улавливать окружающую среду и реагировать на нее, при необходимости изменяя и корректируя собственные действия. О разумности системы можно говорить только тогда, когда машина научится принимать правильные решения в ситуации неопределенности.

Предпосылки к искусственному интеллекту появились задолго до первых компьютеров. Еще Аристотель описывал формальный механический аргумент, названный силлогизмом, который позволял нам делать заключения на основании суждений. Одно из его правил разрешало следующий аргумент:

Некоторые лебеди – белые.

Все лебеди – птицы.

Поэтому некоторые птицы – белые.

Данная форма аргумента – некоторые Л являются Б, все Л являются П, поэтому некоторые П являются Б – может применяться к любым Л, Б и П. Эта схема позволяет сделать правильное умозаключение вне зависимости от исходных данных. На основании формулы Аристотеля можно выстроить механизм, который может действовать разумно и без подробного «справочника по человеческому интеллекту».

Предположение Аристотеля подготовило почву для более широкого исследования природы искусственного интеллекта. Однако лишь в середине XX века компьютеры стали достаточно «умны» для проверки гипотез. В 1948 году Грей Уолтер, исследователь из Бристольского университета, создал сеть автономных механических «черепашек», которые могли двигаться, реагировать на свет и были способны к обучению. Одна из них, по имени Элси, реагировала на окружающую обстановку снижением чувствительности к свету по мере разрядки аккумулятора. Столь сложное поведение делало ее непредсказуемой, на основании чего Уолтер проводил аналогию с поведением животных.