Искусственный интеллект: от Бога или от лукавого?
Почему так называется
Под искусственным интеллектом люди в разное время понимали разные вещи. В этом нет ничего удивительного: любой предмет из сферы человеческого духа всегда имеет множество определений. Мы до сих пор не можем дать определения, что такое государство, общество, право. Такие вещи, как любовь, дружба, — что это такое? Всё то, что мы не можем потрогать, вызывает споры и имеет тысячи определений.
Приведу в пример книгу Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход» (русский перевод вышел в 2010 году). Открывая эту 1000-страничную книгу, мы видим, что она безнадежно устарела, читать её можно только как исторический документ. Когда эти авторы, фундаментально занимавшиеся проблемой искусственного интеллекта, пытались систематизировать представления 1990–2000-х годов, они разделили признаки ИИ на четыре части. Искусственный интеллект 1) думает подобно людям, 2) думает рационально, 3) действует подобно людям и 4) действует рационально. В зависимости от этого они приводят цитаты разных авторов, которые по-разному представляют себе искусственный интеллект как что-то такое, что освобождает человека от необходимости думать над чем-то. Сейчас это уже не годится в качестве надежного критерия.
То же самое произошло с тестом Алана Тьюринга, который он создал в середине ХХ века. Программе, которая общается с человеком, предлагается его пройти. Если человек не распознал, что он общается с программой, а не с человеком, считается, что тест пройден. Вы сами можете вспомнить сотни примеров, когда мы не можем распознать, что общаемся не с человеком. Мы сталкиваемся с роботами, которые звонят нам из сотовых компаний, с ботами, которые переписываются с нами в чатах поддержки, мы слышим объявления в аэропорту, на вокзалах, на станциях. У нас есть «Алиса» и «Сири» в мобильных устройствах. Все эти программы легко пройдут тест Тьюринга.
Это свидетельствует о том, что те определения, которые задавались раньше в отношении искусственного интеллекта, теряют свой смысл. Мы уже не можем опираться на такие формальные критерии.
Еще существует критерий самостоятельного решения тех задач, которые не заложены в программе в качестве алгоритмов. Алгоритмы как таковые существуют давно. Самый известный, который проходят еще в школе, это алгоритм нахождения общего делителя или множителя, предложенный еще Евклидом две с половиной тысячи лет назад. Но алгоритм — это продолжение нашего мышления. В современном понимании программа, которая реализует всё то, что мы написали в качестве алгоритма, последовательных шагов, рецепта, искусственным интеллектом не считается. Ведь последний решает только те задачи, которые не заложены в нем в качестве алгоритмов. Это самое существенное его определение.
Три непростые задачи
Техническая сторона вопроса состоит в том, что искусственному интеллекту мы можем дать на решение всего три категории задач. К ним сводятся и чат-боты, и такси без водителя, и многое другое.
Самая простая задача — это классификация. Она предполагает, что мы с вами знаем, что вот это, например, книга, а не что-то иное. Мы с вами относим эту вещь к определенному классу (роду или виду). Это непростая задача. Еще Аристотель ввел понятие силлогизма и создал науку формальной логики, которая занимается изучением и построением автоматических выводов. «Все люди смертны. Сократ человек. Следовательно, Сократ смертен». Такого рода силлогизмы непосредственно связаны с классификацией. Сначала мы классифицируем Сократа как человека. Если мы это сделали в своем сознании, то можем сделать определенный вывод из общеутвердительного суждения. Классификация сейчас — ключевая задача искусственного интеллекта, две другие менее существенны с точки зрения внедрения в широкую жизнь. Когда мы говорим, например, о беспилотном такси, то задача, которая стоит перед компьютером, управляющим его движением, очень проста: распознать и классифицировать объекты. Если мы видим перед собой красный светофор, значит, должны остановиться. Видим человека, который переходит дорогу, значит, нужно послать сигнал двигателю затормозить. Всё это сводится к задаче классификации объектов, которые находятся перед «глазами» искусственного интеллекта.
Вторая задача — кластеризация. Например, мы берем несколько ручек и говорим, что у нас есть красные ручки, зеленые и фиолетовые. Мы не задаем никаких классов, по которым разбираем эти ручки, алгоритм кластеризует их автоматически.
Третья задача — экстраполяция, интерполяция или регрессия. Мы можем предсказать, например, что если температура зимой в Санкт-Петербурге холодная, то, скорее всего, и завтра у нас не будет +20; судя по тому, какая погода пришла в наш город, температура будет примерно такой же, как сегодня. Это наша регрессия.
Мы пользуемся этим постоянно. Если бы мы сидели в аудитории, я взял бы и запустил бумажный самолетик. Вы по движению этого самолетика сразу же представили бы, куда он может прилететь. Вам не потребовалось бы проводить вычисления, потому что если самолетик летит прямо в вас и вы это видите, вы зажмуритесь и отклонитесь от его траектории. Наш мозг производит такие предсказания на будущее автоматически, за секунды. Причем делает это быстро и эффективно, а искусственному интеллекту нужны огромные вычислительные мощности, для того чтобы сделать то же самое в том режиме, в каком мы это делаем в повседневной жизни, даже не задумываясь и не воспринимая это как чудо, потому что это само собой разумеется. Эти вещи встроены в наши нейронные сети, мы экстраполируем будущее на себя. Точно так же мы можем, не зная о том, какого типа предметы, взять и кластеризовать их по частям. Тем более мы можем их классифицировать. Мы же можем отличить бумажный самолетик от самолета, на котором можно летать.
Но когда мы пытаемся этим вещам научить компьютер, мы вынуждены осознавать, задумываться над ними, вести дискуссии, потому что дискутируемым здесь является вообще всё, начиная с самого понятия интеллекта. Можно ли вообще человека считать носителем и критерием наличия интеллекта? Здесь приводится вполне справедливый пример с самолетами. Мы знаем, что на протяжении многих лет идея полета основывалась на подражании животному миру. Птицы машут крыльями и благодаря этому взлетают.
Самые первые двигательные самолеты действительно пытались махать огромными неуклюжими крыльями, ломались и никуда особо не взлетали, потому что механизм полета гораздо более сложный. Пока эта ограниченность не была преодолена, самолеты не полетели. Самолеты братьев Райт, которые были запущены в XIX веке, уже не являются подражанием птицам и построены на новом принципе. Я уж не говорю о тех самолетах, на которых мы летаем сейчас.
Возможно, то же происходит и с принципиальным подходом к искусственному интеллекту. Может быть, нам нужно не отталкиваться от тех примеров, которые даются нам в человеческом мозге, а строить определение на каких-то новых технологических принципах.
С нейронными сетями, основным инструментом искусственного интеллекта, постоянно проводят аналогии из мира человеческого мозга. Я думаю, что эта аналогия, как и любая другая, может завести нас не туда. Действительно, в человеческом мозге есть система нейронов, которые связаны каждый друг с другом, и быстрота обработки информации, которой мы восхищаемся, которая является нашим даром, обусловлена сложной системой взаимосвязи между ними.
Математические нейронные сети в какой-то мере могут быть уподоблены в нашем сознании живым нейронным сетям, но это не более чем метафора. На самом деле нейронные связи, которые расположены в компьютерных сетях, — это просто цепи маленьких вычислений, которые передаются из одной ячейки в другую и так далее.
Статуя Алана Тьюринга в Блетчли-парке, Англия, созданная по заказу американского филантропа Сидни Фрэнка из полумиллиона кусков валлийского сланца. Скульптор Стивен Кеттл. 2012 год
Немного истории
Мы думаем, что искусственный интеллект — это достояние современного общества. Но если задуматься, то окажется, что датировок можно приводить сколько угодно.
Например, мы скажем, что искусственный интеллект появился с появлением компьютеров. Но тогда надо вспомнить, что первый компьютер появился в XIX веке. Он был механический, назывался «машина Беббиджа», и программированием на нем занималась дочь лорда Байрона, известного английского поэта.
Может, искусственный интеллект появился, когда люди начали делать сложные вычисления? Да, но кому принадлежат основные разработки в этой сфере? Систему дифференциального исчисления разработал еще Ньютон в XVII веке. Наиболее передовая сегодня технология, генеративное обучение — мы программу вообще ничему не обучаем, она учится сама, — вся построена на цепях Андрея Андреевича Маркова, профессора Петроградского Императорского университета, великого математика.
Если подумать, что такое формальная логика Аристотеля? Это попытка формализовать наши вычисления и сделать автоматический вывод этих данных. Конечно, к ним есть претензии с точки зрения современной науки, по большому счету, это скорее логика здравого смысла, но тем не менее формальная логика Аристотеля тоже представляет собой вариант искусственного интеллекта, когда человек может получить ответ с помощью воображаемой машины. Не забудем и о том, что машины для вычислений появились уже в древности, например антикитерский механизм. Можно сказать, что это древнегреческий калькулятор.
Та информация, которая к нам приходит, это отражение в нашем сознании того, что мы видим вовне. Это не нами замечено. Платон в диалоге «Государство» приводит метафору: пещера, жители которой видят слабые отблески света на стенах и по ним составляют себе впечатление об окружающем мире. Чтобы понять, как мы составляем это впечатление, посмотрим внутрь нашей физиологии. Давным-давно, в 1930-х годах, были проведены исследования того, как мы воспринимаем свет. Происходит преобразование светового излучения: фотон стимулирует клетку в сетчатке глаза, которая вызывает возникновение электрического сигнала. В середине прошлого века было изучено, что пучки этих сигналов в глазном нерве по очень сложной запутанной формуле соединяются и отправляются дальше через нервную систему в наш мозг, где с помощью нейронов производится отображение. Так отблески света составляют в нашем мозгу какое-то представление об окружающем мире. Надо заметить, что из глаза в кору головного мозга идут электрические сигналы, правда, это аналоговые сигналы, непрерывная волна, а не 0–1–0–1, как в компьютерах. Тем не менее, вот перед вами искусственный интеллект естественного происхождения.
Мы сами в себе содержим механизм для распознавания мира вокруг нас, который предоставляет нам образы, идеи, доносит до нас информацию. Благодаря этому мы мыслим, чувствуем, созерцаем, и это существовало задолго до появления человека.
Например, самый изученный мозг в мире, мозг дождевого червя, состоит из 300 нейронов. Он построен по тому же принципу, он тоже обрабатывает информацию с учетом небольшого количества тех нейронов, что ему доступны. У него такой же способ отображения идей, создания выводов, классификации, принятия решений на её основе, а значит, с тем же успехом мы можем говорить о том, что и у дождевого червя есть искусственный интеллект.
Если мы рассмотрим вопрос появления жизни в рамках религиозных представлений о мире, то мы увидим, что жизнь, согласно книге Бытия, появилась до создания человека. Соответственно, искусственный интеллект был создан еще задолго до того, как появился сам человек. Вот такой парадокс.
