Новости всё Hi-Tech - iCity.life Белгород

«Мыслю, следовательно существую». Все мы слышали это знаменитое утверждение, являющееся одной из основ современной философии, самосознания, индивидуализма и западного рационализма. Однако французский философ Рене Декарт, выдвинувший его, не особо утруждался тем, чтобы дать ему точное определение. Утверждение было выдвинуто как первичная достоверность, истина, в которой невозможно усомниться. Но так ли это на самом деле?

Что есть мысли? Что есть интеллект? И могут ли машины обладать этими особенностями? Когда речь идет о сфере искусственного интеллекта (ИИ), то вопросы здесь играют такую же немаловажную роль, как и сами ответы. Прежде всего, мы должны понять, будут ли умные машины думать так же, как это делаем мы.

В качестве иллюстрации и примера для понимания того, о чем идет речь, разберем один интересный мысленный эксперимент.

Китайская комната

Представьте себе изолированную комнату. Внутри комнаты находится множество людей, сидящих за столами. В одном конце комнаты через щель подается записка, покрытая странными отметками и символами. Задача находящихся в комнате людей заключается в том, чтобы разделить написанное на бумаге на части и поместить символы в нужные корзинки с учетом имеющейся инструкции. Например, при виде прямой диагональной линии необходимо поместить символ в корзинку 2-B, при виде крестообразного символа – в корзинку 17-Y и так далее. При этом в инструкциях не указывается значение этих символов. Люди просто выполняют то, что в них написано. Когда работа завершена, бумажки передаются в другую часть комнаты. Там сидят люди, которые обучены выполнять другую работу. И тоже согласно инструкции. Если коробка 2-B прошла проверку – поставить горизонтальную линию; если коробка 17-Y была проверена – поставить кружок. После этого все кусочки передаются последнему человеку, который их объединяет вместе и передает конечный результат через щель в другой части комнаты.

Записка, которая передавалась через одну щель, была написана на китайском. Записка, которая была отправлена через другую щель на другом конце комнаты, написана на идеальном английском. Суть в том, что никто в комнате не знает этих языков.

Этот мысленный эксперимент, впервые опубликованный философом и одним из пионеров компьютерных вычислений и вопросов искусственного интеллекта Джоном Серлом, часто используется в качестве примера, который показывает всю сложность самого определения интеллекта. При наличии достаточного количества людей в комнате вы можете выполнять практически любые задачи: рисовать или описывать картины, переводить или исправлять ошибки перевода с одного языка на другой, вычислять невероятно огромные цифры и так далее. Но можно ли все эти действия объединить под одним общим понятием «интеллект»? Некоторые люди, находящиеся «за пределами комнаты», скажут, что можно. Но все те, кто будет внутри – не согласятся.

Если вместо людей в комнате представить транзисторы, то перед вами по сути будет находиться компьютер. Поэтому более логичный вопрос заключается в следующем: может ли компьютер являться нечто большим, чем просто сверхусложненной версией «китайской комнаты»? Один из ответов на этот вопрос, как это часто бывает в такой сфере обсуждения, порождает еще больше вопросов: а что, если вместо транзисторов комната заполнена нейронами? Что, если мозг — это не что иное, как более усложненный аналог «китайской комнаты»?

Глубина этой «кроличьей норы» может быть такой, какой вы сами этого захотите, однако сегодня мы не будет пытаться решить проблемы и ответить на вопросы, на которые не могут ответить философы на протяжении целого тысячелетия. Лучше давайте сразу перейдем к чему-то более практичному.

Слабый и сильный ИИ

В наши дни термин «ИИ» любят применять практически повсюду, не особо задумываясь о том, что он на самом деле означает. Тем не менее у него есть точное определение. Если кратко, то ИИ – это программа, способная воспроизводить процессы человеческого мышления или их результат. Конечно, такая формулировка кажется весьма расплывчатой, но для нашего случая подойдет.

Однажды ИИ будет применяться повсеместно. ИИ будет за вас выбирать следующую композицию в вашей музыкальной коллекции; ИИ будет управлять конечностями прямоходящих роботов; ИИ будет способен выделять на изображении объекты и описывать их; ИИ будет переводить текст с немецкого на английский и с русского на корейский языки в любой последовательности. В общем и целом он будет способен выполнять все те вещи, которые мы сейчас выполняем самостоятельно, но в будущем хотели бы автоматизировать.

Несмотря на то, что в этом списке присутствуют и очень сложные задачи, они не перестают быть… «задачами». Нейронная сеть, обученная миллионам слов, фраз и предложений, позволяющих свободно переводить и переключаться между 8 разными языками, это все же не более чем просто очень усложненный, согласно правилам, установленным их создателем, набор цифр. Если решение какой-нибудь задачи можно свести к следованию простому набору правил и инструкций, как в той самой «китайской комнате» — можно ли говорить об этом как об интеллекте, а не как об обычном вычислении?

Именно поэтому мы приходим к такому разделению, как «слабый» и «сильный» ИИ. Это не совсем типы ИИ, это скорее способы подхода к самой идее. Как и в случае множества различных философских теорий, ни один из вариантов здесь не является «более правильным», чем «другой». Каждый из них по-своему важен и актуален.

С одной стороны выступают те, кто считает, что максимальным достижением ИИ будет не более чем эмуляция разума тех, кто его создал. При этом неважно, насколько сложным и массивным будет сама структура этого ИИ – он не сможет вырваться за пределы рамок, наложенных на него с учетом его механической природы. Но даже в этих рамках он может стать удивительным инструментом для решения очень сложных и комплексных задач. Тем не менее такой ИИ будет не чем иным, как просто очень продвинутым программным обеспечением. Такая перспектива рассматривается в отношении слабого ИИ. Учитывая его ограниченность фундаментальными рамками, его использование будет актуально только для решения четко сформулированных задач.

С другой стороны выступают сторонники сильного ИИ, которые считают, что однажды будет создан ИИ, чьи возможности будут не только не уступать, но даже превосходить возможности человеческого разума. Это те люди, которые считают, что сам мозг является «китайской комнатой». И если эта масса биологических схем, имеющаяся в каждой из наших голов, может создавать то, что мы называем интеллектом и самосознанием, то почему искусственные микросхемы не могут делать то же самое? Именно в этом заключается основная идея сильного ИИ.

Казалось бы, задачи определены, акценты расставлены, чего мы ждем-то? Есть одно небольшое «но», которое не позволяет нам приступить к созданию ИИ. У нас просто нет работающего определения и схемы интеллекта!

Значение второй «И»

На самом деле весьма непросто вот так сразу сказать, какого существенного прогресса мы добились в определении интеллекта даже за последние 3000 лет. Но по крайней мере мы смогли отказаться от очевидно мутных идей вроде той, что интеллект — это что-то, что может быть легко измерено, или что он зависит от каких-то биологических показателей вроде размера головы и мозга.

Скорее всего, каждый из нас имеет свое собственное представление о том, чем же на самом деле является интеллект, но это, в свою очередь, только усложняет ответ на поставленный вопрос – может ли ИИ подпадать под это понятие. За все время было предложено множество определений, каждое из которых старалось дать более точное описание, но все они в конечном итоге говорили об одном и том же, только с разных точек зрения. Некоторые варианты были слишком частные, другие, наоборот, слишком общие, некоторые и вовсе были — не побоюсь этого слова — безумные.

Тем не менее среди всех наиболее простым и в то же время основополагающим, вероятнее всего, может являться следующий: интеллект – это способность решать новые проблемы.

В конечном итоге именно это лежит в сердце «адаптивности», «генерализации» и «инициативности», которые, в свою очередь, являются прямым отражением «мотивированности», «суждений» и «восприятия», напрямую связанных с интеллектом. Очень важно, чтобы индивид мог решать проблемы через призму окружающего его мира. Но еще более важно то, чтобы этот индивид мог обладать возможностью решать не только отдельно взятые проблемы, но и адаптироваться к решению других. Именно это свойство – адаптивная природа — является ключом к интеллекту даже несмотря на то, что пока никто не смог более точно и, что называется, «по полочкам» сформулировать эту идею.

Сможет ли однажды созданный нами ИИ обладать способностью адаптации к решению других проблем? Сможет ли он однажды самостоятельно, без указаний со стороны своих создателей заниматься вопросами и задачами, которые перед ним никто не ставил? Ученые всеми силами пытаются создать новые поколения ИИ, которые смогут обучаться и выполнять задачи с беспрецедентной точностью к деталям, ИИ, которые будут обучаться не только по указке свыше, но и благодаря собственным инициативам. В конечном итоге будут ли эти ИИ «думать» или все-таки «вычислять» — оставим этот вопрос для философов и специалистов компьютерных наук. Но сам факт того, что рано или поздно мы к этому вопросу однажды вернемся — не может не восхищать.