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
1. По нашему подобию
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.
Что такое искусственный интеллект?
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.
Философские истоки искусственного интеллектаПредпосылки 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.