Читать онлайн «Последнее изобретение человечества». Страница 10

Стремясь получить конкурентное преимущество на рынке, Google X и другие стелс-компании, вполне возможно, создадут полноценный искусственный интеллект вне публичного поля.

Итак, похоже, что стелс-компании осуществляют скрытный обход на пути к ИИ человеческого уровня. Однако Вассар считает, что самый быстрый путь будет весьма публичным и дорогостоящим. Это метод обратного проектирования, то есть построение искусственного интеллекта по образцу работающего человеческого мозга с использованием как искусного программирования, так и решения в лоб. Под «решением в лоб» подразумевается количественное накопление продвинутой техники — блоков с самыми быстрыми процессорами, петабайт памяти и т. п.

Экстремальный вариант решения в лоб — биологические исследования, — сказал мне Вассар. — Продолжая анализировать при помощи машин биологические системы, разбираться в обмене веществ, в сложных взаимоотношениях внутри биологических систем, со временем люди накопят огромное количество информации о том, как нейроны обрабатывают информацию. В дальнейшем эти данные можно использовать для разработки ИИ.

Получается примерно так: в основе работы разума лежат биохимические процессы, которые протекают в нейронах, синапсах и дендритах. При помощи различных технологий сканирования мозга, включая позитронно-эмиссионную и функциональную магнитно-резонансную томографию, а также неврологических зондов, размещаемых как внутри, так и снаружи черепа, ученые определяют, как конкретные нейроны и кластеры нейронов участвуют в мыслительном процессе. Затем они реализуют каждый из этих процессов при помощи компьютерной программы или алгоритма.

Этим занимается новая область науки — вычислительная нейробиология. Один из мировых лидеров в этой области — доктор Ричард Грейнджер, директор Лаборатории инженерии мозга Дартмутского университета — создал алгоритмы, работа которых имитирует работу нейронных контуров человеческого мозга. Он даже запатентовал чрезвычайно производительный компьютерный процессор, построенный на принципах работы этих контуров. Когда такой процессор доберется до рынка, мы станем свидетелями гигантского скачка в машинном распознавании объектов, поскольку компьютеры будут это делать в точности так, как наш мозг.

Конечно, остается множество других контуров мозга, которые нужно будет исследовать и скопировать. Но стоит нам создать алгоритмы для всех процессов мозга — и наши поздравления! Вот и готовый мозг! Или нет? Может, и нет. Возможно, в результате получится лишь машинный эмулятор мозга. Надо сказать, в отношении ИИ это серьезнейший вопрос. К примеру, думает ли шахматная программа?

Когда компания IBM бралась за разработку Deep Blue, обыгрывающего лучших шахматистов мира, его не программировали играть в шахматы, как чемпион мира Гарри Каспаров, только еще лучше. Авторы программы просто не знали, как это сделать. Виртуозная игра Каспарова опиралась на его громадный опыт, на множество сыгранных им партий и еще большее количество изученных. Он собрал в своей голове огромную библиотеку дебютов, атак, маневров, блокад, ловушек, гамбитов и эндшпилей — настоящую энциклопедию стратегии и тактики. Он узнает позиции, видит закономерности, помнит и думает. Обычно Каспаров думает на три-пять ходов вперед, но это число может доходить до четырнадцати. Ни один современный компьютер на это не способен.

Поэтому IBM запрограммировала компьютер на анализ 200 млн позиций в секунду.

Deep Blue начинает с того, что делает гипотетический ход и оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. На каждый такой ход он предлагает собственный гипотетический ответ и вновь оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. Такое моделирование глубиной в два уровня называют двухслойным поиском — иногда Deep Blue доходит до шестого слоя. Это означает, что на каждый гипотетический ход рассматривается по шесть следующих «ходов» каждой стороны.

Затем компьютер возвращается к нетронутой доске и начинает оценивать другой гипотетический ход. Этот процесс повторяется много раз, для всех возможных ходов, и каждый из них оценивается в баллах в зависимости от того, берет ли этот ход фигуру, и насколько ценную, улучшает ли он в целом позицию игрока и насколько. В конце концов ход с максимальным рейтингом будет сделан.

Так думает ли Deep Blue?

Возможно. Но вряд ли кто-то будет спорить с тем, что думает он не так, как человек. И мало кто из специалистов сомневается в том, что с ИИ будет та же история. Каждый исследователь, занятый разработкой ИИ человеческого уровня, применяет собственный подход. Некоторые идут по чисто биологическому пути, пытаясь в точности имитировать мозг. Другие также опираются на биологию и принимают мозг за образец, но больше полагаются на безотказный инструментарий ИИ: способы доказательства теорем, поисковые алгоритмы и алгоритмы обучения, автоматизированную логику и т. п.

Мы рассмотрим некоторые из этих инструментов и увидим, что человеческий мозг использует многие из тех же самых вычислительных методов, что и компьютеры. Но смысл в том, что мы не можем сказать заранее, будут ли компьютеры думать в нашем понимании и обретут ли они когда-нибудь что-нибудь вроде намерений (интенций) или сознания. Таким образом, говорят некоторые ученые, искусственный интеллект, эквивалентный человеческому интеллекту, невозможен.

Философ Джон Сёрль предложил для доказательства этого утверждения мысленный эксперимент, получивший название «китайской комнаты».

Представьте, что человека, совершенно не говорящего и не понимающего по-китайски, заперли в комнате, полной коробок с карточками, на которых изображены китайские иероглифы (своеобразная база данных), и книгой инструкций на его родном языке о том, что нужно делать с этими иероглифами (программа). Представьте также, что люди вне комнаты передают этому человеку другие карточки с китайскими иероглифами, которые на самом деле (он этого не знает) представляют собой вопросы на китайском языке (входной сигнал). И представьте еще, что, следуя инструкциям (программе), человек в комнате может передавать обратно карточки с китайскими иероглифами, представляющие собой верные ответы на эти вопросы (выходной сигнал).

Человек в комнате корректно отвечает на вопросы, так что люди снаружи считают, что он может общаться на китайском. Тем не менее на самом деле он не понимает по-китайски ни слова. Подобно этому человеку, заключает Сёрль, компьютер никогда не научится по-настоящему думать и понимать. В лучшем случае обратное проектирование мозга позволит как следует отладить мимику. ИИ-системы дадут тот же механический результат.

Сёрль не одинок во мнении о том, что компьютеры никогда не научатся думать и не обретут сознания. Но у него много критиков с самыми разными претензиями. Некоторые недоброжелатели приписывают ему компьютерофобию. Если рассматривать в целом, то все в китайской комнате, включая человека, складывается в систему, которая очень убедительно «понимает» китайский язык. С такой позиции аргументы Сёрля замыкаются: ни одна из частей комнаты (компьютера) не понимает по-китайски, следовательно, и сам компьютер не может понимать по-китайски.

Кроме того, аргументы Сёрля можно с той же легкостью применить и к человеку: у нас нет формального определения того, что представляет собой в реальности понимание языка — так как же мы можем утверждать, что человек «понимает» какой-то язык? Судя о том, имеется ли в данном случае понимание, мы можем опереться только на наблюдения. В точности как люди вне китайской комнаты Сёрля.

В любом случае что, собственно, такого выдающегося в мозговых процессах и даже в сознании? Тот факт, что сегодня мы не понимаем феномен сознания, не означает, что мы никогда его не поймем. Это не волшебство.

И все же я согласен и с Сёрлем, и с его критиками. Сёрль прав: машинный интеллект не будет похож на нас. Он будет полон вычислительных механизмов, которые никто как следует не понимает. К тому же компьютерные системы, созданные для ИИ человеческого уровня на основе так называемой «когнитивной архитектуры», могут оказаться слишком сложными, чтобы их мог понять один человек. Но критики Сёрля правы в том, что когда-нибудь УЧИ или ИСИ мог бы научиться мыслить, как мы, если бы мы довели его разработку до этого этапа.

Я не думаю, что до этого дойдет. Я считаю, что наше Ватерлоо состоится в обозримом будущем и участвовать в нем будет завтрашний ИИ и нарождающийся УЧИ, появление которого ожидается лет через десять-двадцать. Для выживания человечества, если оно возможно, необходимо, помимо всего прочего, при создании УЧИ встроить в него что-то похожее на совесть и человеческую отзывчивость, даже дружелюбие. Для этого необходимо как минимум до тонкостей понять умные машины, чтобы не было неожиданностей.