Мыслящие машины появятся не скоро

Гэри Маркус

Профессор психологии Нью-Йоркского университета; автор книги «Guitar Zero: Новый музыкант и наука учиться» (Guitar Zero: The New Musician and the Science of Learning)

Что я думаю о мыслящих машинах? Что они появятся не скоро. Я не вижу для этого каких-то принципиальных препятствий; в углероде нет никакой магии, и кремний ничем не хуже. Но в последнее время шумиха вокруг искусственного интеллекта совсем уж не соответствует реальному положению вещей. От умения опознавать изображенную во всех деталях кошку после изучения 10 миллионов видеокадров из интернета очень далеко до понимания того, что такое кошка. Всякий, кто думает, что мы подобрали ключ к искусственному интеллекту, просто не знает ограничений современной технологии.

Несомненно, наблюдается экспоненциальный рост в узкотехнических областях применения искусственного интеллекта, таких как игра в шахматы, расчет маршрутов или грубый перевод текстов, но прогресс в области создания сильного искусственного интеллекта за последние пять десятилетий едва дотягивает до линейного роста. Например, разные «умные» личные помощники, которых можно установить на смартфон, очень недалеко ушли от «Элизы» – одной из первых примитивных программ для обработки естественного языка, появившейся в середине 1960-х годов. У нас до сих пор нет машины, которая могла бы, например, прочесть все, что есть в Сети про войну, и грамотно спланировать военную кампанию, как нет и открытой системы ИИ, способной сообразить, как написать итоговое сочинение по литературе на первом курсе института или сдать экзамен по естествознанию в восьмом классе средней школы.

Почему достигнуто так мало, несмотря на впечатляющий рост объемов памяти и процессорной мощности? Когда Марвин Минский и Джеральд Сассман в 1966 году пытались создать зрительный анализатор, могли ли они предвидеть гигабайты, которые помещаются в кармане? Почему достижения такого рода не привели нас прямой дорогой к машинам, обладающим гибкостью человеческого разума? Рассмотрим три варианта.

1. Мы подберем ключ к ИИ (и это в итоге приведет к созданию мыслящих машин), как только компьютеры станут больше и быстрее.

2. Мы подберем ключ к ИИ, когда наши алгоритмы обучения станут лучше или когда у нас будут еще бо́льшие данные.

3. Мы подберем ключ к ИИ, когда наконец поймем, что же такого сделала эволюция при построении человеческого мозга.

 

Рэй Курцвейл и многие другие, похоже, делают ставку на первый вариант – достаточную процессорную мощность. Но сколько удвоений процессорной мощности потребуется? Все удвоения, произошедшие до сегодняшнего дня, приблизили нас к подлинному интеллекту? Или только к узкоспециализированным приложениям, которые умеют показывать расписание сеансов в кино?

Во втором варианте большие данные и усовершенствованные алгоритмы обучения пока что обеспечили нам только такие инновации, как машинный перевод, который работает быстро, но посредственно, компонуя ранее переведенные людьми фрагменты без какого-либо подобия мышления. Такие программы не могут, например, ответить даже на самые простые вопросы по тексту, который только что перевели. Их скорее надо воспринимать как ученых идиотов, чем выдающихся мыслителей.

Я бы поставил на третий вариант. Эволюция, похоже, снабдила нас мощным набором априорных форм (или того, что Ноам Хомский или Стивен Пинкер могли бы назвать врожденными ограничениями), которые позволяют нам постигать мир, основываясь на ограниченных данных. Бо́льшие усилия и бо́льшие данные в действительности не приближают нас к пониманию этих априорных форм, так что, хотя мы все лучше и лучше справляемся с узкотехническими задачами типа движения по хорошо картографированной дороге, мы все так же далеки от создания машин, обладающих здравым смыслом и способных понимать естественный язык. Или, если сформулировать так, чтобы это было ближе к поставленному Edge вопросу, мы все так же далеки от создания машин, которые действительно могут мыслить.