Шаги в будущее Шаг 8: попытка поумнеть

 

Искусственный интеллект

В прошлый раз мы уже говорили, что пока до создания искусственно­го разума, которого так недостает роботам-андроидам, еще очень далеко. И сегодня нам, скорее, может грозить глупость неподкон­трольной машины, чем ее чрезмер­ный ум. На заре вычислительной техники многие ожидали, что в недалеком будущем компьютеры обретут способность к разумному поведению, сравнимому с челове­ческим, а писатели-фантасты и футурологи хорошо разработали эту "жилу". Но прогнозы оказались слишком оптимистичными. Однако обо всем по порядку.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellec-tus — что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. Соответственно искусст­венный интеллект (Artificial Intelli­gence — AI) обычно трактуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее получен­ного опыта и рационального анали­за внешних воздействий. В этой части есть кое-какие успехи.

В Японии появились роботы-собаки, узнающие хозяина в лицо и кое-чему обучаемые. Есть холо­дильники с выходом в Интернет, изучающие предпочтения хозяина и напоминающие, что "клинское за­кончилось". Чемодан-робот готов "бегать" за владельцем. Ранее рас­сматривавшееся нами "когнитивное радио" — тоже из этой серии. Автомобили с AI сложно спутать с обычными "жигулями". И раз уж главной целью разработчиков робо­тотехники является создание техно­логичных созданий, минимально отличающихся от людей, то уметь такие создания должны то же самое. Человек умеет готовить еду? Тогда робот тоже должен уметь. Человек умеет кататься на скейте? Робот тоже должен уметь. Человек умеет играть в футбол? Робот тоже умеет. Человек умеет делать упраж нения на перекладине? Разработ­чики JR Robotics и VStone уже научи­ли своего RB 2000 подтягиваться и делать "подъем переворотом".

Компания Microsoft собирается внедрять в будущие версии Windows элементы AI. В общем, примеров уже довольно много, ибо интеллек­та в цифровом мире нам, похоже, не хватает.

Не следует думать, будто AI достижение последних десятиле­тий. Существует предание о том, как в середине XIII столетия в Кельне в одном из центров по изу­чению теологии работали монах Фома Аквинский (он же впослед­ствии известный философ) и его учитель Альберт фон Больштедт, прозванный еще при жизни Великим за свою ученость. Альберт часто работал в мастерской, созда вая хитроумные устройства и меха­низмы. Однажды, придя к нему в гости, Фома увидел женщину, тело которой светилось каким-то не­земным светом. Женщина подняла руку, повернула голову и вежливо поздоровалась с монахом. В этом было что-то страшное и неживое. Воспитанный в благочестии, Фома сразу же разломал это "дьяволь­ское наваждение". Но это было давно.

Последний этап развития AI начался с открытия Норбертом Винером "кибернетики", положив шей начало научному подходу к созданию "умных машин". Совре­менного человека трудно напугать куклой-андроидом или заменяю­щим ее мозги компьютером. Сегодня эволюции человека и ком­пьютера движутся в некотором смысле навстречу друг другу: чело­век сначала учится действовать, а уже потом развивает способности к вычислениям и логическим выво­дам. Компьютер же наоборот — рождается как вычислительная система, базирующаяся на фор­мальной логике, которая в процессе развития приобретает способности к распознаванию образов, синтезу речи и управлению в реальном вре­мени.

Не следует забывать, что кибер­нетика — в большей степени наука о живых организмах, человеке и обществе, чем о машинах. Винер считал, что машина — скорее, инструмент и модель в общей кибернетике, а не предмет изуче­ния. Он сравнивал машины, созда­ваемые человеком, и машины, создаваемые природой, и делал вывод, что вторые машины более эффективны и приспособляемы, чем первые. Но машины, созданные человеком, дали ему в руки орудие для естественного эксперимента и эксперимента мысленного. Человек взаимодействует с компьютерными системами с помощью мозга и его сенсорных рецепторов. Получается | как бы объединенный разум с общим интеллектом: человека и машины, который выигрывает за счет синергетического умножения сильных качеств каждой из соста­вляющих.

Одним из важнейших вопросов А1 является цель его создания. В принципе, все, что мы делаем в практической жизни, обычно дела­ется ради того, чтобы больше ниче­го не делать. То есть получается, что это "лень сделала из обезьяны человека" Однако при достаточно высоком уровне жизни на первые роли выступает уже не лень (в смысле желание экономить энер­гию), а поисковые инстинкты. Исторически сложились три основ­ных направления в моделировании А1. В рамках первого подхода изу­чаются структура и механизмы работы мозга человека, дабы рас­крыть "тайны мышления". Сюда относятся: построение моделей на основе психофизиологических дан­ных, проведение экспериментов с ними, выдвижение новых гипотез о механизмах интеллектуальной дея­тельности и пр. Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает непосредственно А1. Это моделирование интеллек­туальной деятельности с помощью компьютеров. Цель — решать ин­теллектуальные задачи не хуже человека. Третий подход ориенти­рован на создание симбиоза воз­можностей естественного и искус­ственного интеллекта. В общем, робототехника — лишь одно из направлений А1.

В последние десятилетия в мире бурно развивается новая приклад­ная область математики, специали­зирующаяся на искусственных ней­ронных сетях (НС). Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных применений НС: автоматизация процессов распознавания образов и адаптивное управление, аппрок­симация функционалов и прогнози­рование, создание экспертных систем и организация ассоциатив­ной памяти и многое, многое дру­гое. С помощью НС можно, напри­мер, предсказывать показатели биржевого рынка, распознавать оптические или звуковые сигналы, строить самообучающиеся систе­мы, способные управлять автома­шиной при парковке или синтезиро­вать речь по тексту. На Западе ней­ронные сети применяются уже довольно широко, у нас же пока еще экзотика Иногда это не так уж и плохо.

 

Недавно сгорел склад бытовой техники, где была, крупная партия стиральных машин с искусственным интеллектом

Боже, как они кричали.

 

Путь познания

Итак, попытки создать "разум­ную" машину постепенно вылились во множество самостоятельных направлений: распознавание обра­зов, машинный перевод, восприя­тие устной речи, многофакторная оптимизация, принятие решений в условиях недостаточности инфор мации, поиск пути к цели (логиче­ских доказательств) и, конечно, задача задач — создание самообу­чающихся систем, способных спра­вляться с проблемами, к которым их не готовили (и какой же робот без этого). Объединяет же все эти задачи невозможность сформули­ровать алгоритм в виде четкой пошаговой инструкции для их решения. Разумеется, компьютер с А1 справляется с задачами, когда сам программист может не знать способа решения. Но за все прихо дится платить — машина утрачива­ет свойственную ей безошибоч­ность. Подобно человеку, который полагается на привычки и интуи­цию, интеллектуальная программа находит нужное решение быстро, но не гарантированно. Именно за уменьшение вероятности ошибок при сохранении скорости принятия решений идет основная борьба в исследованиях по А1.

Наиболее остро разница в интел­лектах проявляется в "чисто челове­ческих" областях — искусстве, поэ­зии, музыке. Известен анекдотич­ный случай, когда фраза "в здоро­вом теле — здоровый дух" была переведена машиной как "мясо еще хорошее, но запах уже сильный". Конечно, современные программы-переводчики работают гораздо эффективнее. Компьютер даже может дать фору сочинителям попу­лярной музыки или иным поэтам. В Интернете можно найти образцы таких машинных творений. Вот, к примеру, два студента в рамках одного достаточно поверхностного исследования поэтических возмож­ностей компьютера применили метод псевдослучайного генериро­вания грамматических предложе­ний при словаре не более чем из 100 слов. И получилось вот что:

Вялая мысль взывает к луне.

Камень зовет любовь, тогда как вялое сильное желание становится странным, но ледяное дерево отталкивается с отчаянием.

Яркость становится нечеткой.

Камень стоит шелковый как сильный шелк и остается ярким в шелково-зеленой солнечной ночи.

Согласитесь, конечно, это не Пушкин и не Байрон, но вполне сой­дет за современную поэзию, ибо загадочно и не прибегает к рифме. Так и хочется назвать пару-тройку имен известных поэтов, кому впол­не можно приписать эти строки. Но в конце концов, дело не в этом. Ос­новная философская проблема в области искусственного интеллек­та — возможность или невозмож­ность моделирования мышления человека. Согласитесь, если когда-либо будет получен отрицательный ответ на этот вопрос, то все осталь­ные вопросы потеряют актуаль­ность. Правда, по роду своей дея­тельности исследователи в области А1 являются оптимистами и не толь­ко дают положительный ответ, но и приводят определенные доводы.

Во-первых, вопреки сложившим­ся традициям ученые сразу берут "быка за рога" и привлекают на свою сторону религию, ибо созда­ние А1, к примеру, не противоречит Библии: "И создал Господь человека по образу и подобию своему Таким образом, мы можем заклю­чить, что, поскольку Господь, во-первых, создал нас, а во-вторых, мы по своей сути подобны ему, то тогда вполне можем создать кого-то по образу и подобию человека.

Во-вторых, создание нового разума биологическим путем для человека дело вроде бы вполне привычное. Хотя, с другой сторо­ны, и совершенно непознанное. Ведь дети приобретают большую часть знаний путем обучения, а не как заложенную в них заранее. Хоть это и не доказано, но по внешним признакам выглядит именно так.

В-третьих, многое из того, что представлялось когда-то недося­гаемой вершиной человеческого интеллекта — типа игры в шахматы распознавания зрительных и зву­ковых образов или синтеза новых технических решений, — на прак­тике оказались не особо сложным делом, был бы компьютер доста­точной производительности. Ма­шина уже выигрывает в шахматы у чемпионов человеческого мира. Сегодня нужно лишь подобрать для решения задач наилучший алго­ритм. Поэтому теплится надежда, что и полное моделирование мыш­ления человека окажется не таким уж и сложным делом. Правда, все мы уже давно подозреваем, что это не совсем так. Но, как говорится, надежда умирает последней.