Питер Макоуэн - Вычислительное мышление - Метод решения сложных задач

Еще один способ создать искусственный разум — написать программу, которая может учиться. Потом ей нужно показать множество примеров желаемого поведения в разных ситуациях. Понемногу она будет тренироваться на примерах и сможет освоить нужные действия по шаблонам. Разновидность этого способа — позволить машине учиться на своих ошибках. «Наказывать» ее, когда она делает что-то неправильно, и «вознаграждать», когда все хорошо. В этом случае ПО приспосабливается повторять хорошее поведение и избегать плохого и постепенно все чаще и чаще ведет себя так, как нам хотелось бы. Подробнее мы рассмотрим это в следующей главе.

Как бы ни компоновался ИИ — был ли он создан разработчиками-людьми, обучался ли какому-то поведению на многочисленных примерах или эволюционировал путем выживания наиболее приспособленных, — у него почти гарантированно будет модульное устройство. Компоненты с разным поведением объединяются для выполнения задачи — это декомпозиция.Такой подход позволяет отдельно тестировать каждый модуль и повторно использовать их в других, более новых системах, что упрощает и удешевляет производство роботов. Также это означает, что по мере усовершенствования индивидуальных компонентов и появления новых будут создаваться еще более сложные ИИ, поскольку мы всё лучше понимаем каждую конкретную возможность.

Способность говорить — один из фундаментальных признаков человека, поэтому, чтобы понять, как применить вычислительное мышление к ИИ, можно начать с посещения психотерапевта. Но в нашем случае в роли психотерапевта выступит компьютерная программа под названием «Элиза», которую в середине 1960-х гг. написал Джозеф Вейценбаум в Массачусетском технологическом институте. Это был первый виртуальный собеседник,созданный, чтобы вести обычную беседу с человеком. Люди разговаривали с «Элизой», полагая, что общаются с настоящим психотерапевтом. Вейценбаум назвал ее в честь Элизы Дулитл — цветочницы-кокни из пьесы «Пигмалион», которую учат разговаривать как люди из высшего общества, это была своего рода шутка для посвященных. Программа одной из первых прошла тест Тьюринга— одно из самых известных и авторитетных испытаний для ИИ — на умение вести беседу.

Тест Тьюринга основан на следующем положении: если мы не видим разницы между навыками ИИ и человека, в данном случае это навык поддерживать разговор, — это значит, что ИИ прошел тест и должен считаться таким же разумным, как человек. Разработал этот тест математик, криптограф и информатик Алан Тьюринг, который, предположительно, позаимствовал идею из викторианской салонной игры. По правилам этой игры из комнаты выходят мужчина и женщина, а остальные придумывают для них вопросы. Вопросы записывают на карточках и передают их вышедшей паре. Те пишут ответы и передают их обратно. Играющие зачитывают ответы вслух и пытаются догадаться, кто автор. Сложность в том, что мужчине разрешается лгать, а женщина обязана говорить правду (викторианцы, предположительно, считали, что женщинам не пристало врать, мужчинам же…). Если мужчине удастся убедить играющих, что он женщина, то он побеждает. В противном случае выигрывает женщина.

Тьюринг осознал, что надо сделать нечто похожее с компьютером. Он предложил поместить в одну комнату не мужчину и женщину, а машину и человека и дать им похожее задание — выяснить, кто из них машина, просто задавая вопросы. Как и мужчине в салонной игре, компьютеру разрешается как угодно вас обманывать. Тьюринг утверждал, что если после долгого разговора невозможно заметить разницу, то надо признать, что машина обладает таким же интеллектом, как и человек.

Вейценбаум решил, что беседа с «Элизой» должна имитировать диалог с психотерапевтом, потому что в такой ситуации допускается нечеткость формулировок и смена тем и таким образом повышается вероятность обмана.

В сущности, «Элиза» была простой вычислительной модельюработы психотерапевта и в более общем смысле — диалогов между людьми. Сначала, чтобы узнать конкретные слова и фразы во введенном тексте, ей надо было проводить сопоставление с образцом. Потом она использовала эти подсказки, чтобы выбрать из списка шаблонных исходящих фраз или правил действия, имеющие смысл в этом контексте. Например, если вы упоминали во входящей фразе мать, «Элиза» опознавала это слово и могла выдать фразу «Расскажите больше о вашем раннем детстве».