Развитие искусственного интеллекта

Искусственный интеллект сейчас обсуждают все: за несколько лет эти технологии буквально заполонили собой мир. Рекомендательные системы, поиск, генерация текстов и иллюстраций — кажется, что вот-вот, и умные роботы заменят человека, а он будет спокойно себе отдыхать на «заслуженной пенсии». 

В этой статье мы не будем рассуждать о возможности замены человека роботом. Но расскажем о том, как в принципе появился искусственный интеллект, кто первым предположил его возможность и обрисовал его характеристики и как отличить человека от машины. А также о том, почему слово «интеллект» к этому явлению не слишком применимо. 

Механистическая теория

Искусственный интеллект, согласно своему классическому определению — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Значит, для того, чтобы возникла сама идея такого интеллекта, нужно, во-первых, понимание машины (механизма), а во-вторых, понимание того, что интеллект можно сконструировать. 

Механицизм

Механизм — это внутреннее устройство машины, приводящее её в действие. Механизмы известны человечеству с древнейших времён: всяческие телеги и колодцы являются именно ими. В сказках и мифах эти механизмы порой обретают разум — однако этот разум не конструируется магом или волшебником, он «вдыхается». Пигмалион не создаёт разум и душу Галатеи, она обретаёт её самостоятельно: материал заражается творческим огнём своего автора. 

Мир как механизм — это концепция уже Нового времени, когда предыдущая эпоха Возрождения поместила в центр Вселенной человека и его способность преображать мир. Механицизм сводит все разнообразные явления к механике, к физическим причинам, и тем противостоит витализму, который утверждает в природе и в человеке наличие некой сверхъестественной «жизненной силы». 

Механистические воззрения разделяли многие знаменитые учёные Нового времени: Галилео Галилей, Томас Гоббс, Исаак Ньютон, Рене Декарт, Роберт Бойль, Пьер-Симон Лаплас и многие, многие другие. Именно в этой картине мира становится возможным искусственный интеллект как таковой: мышление существует в реальном мире – значит, это механизм, значит, его можно сконструировать. 

Многие боятся того, что умные роботы захватят мир и уничтожат человечество. О том, может ли это произойти, мы рассказываем в статье «Возможно ли восстание машин?» 

Основными работами, положившими начало самой возможности размышлять о создании искусственного интеллекта, можно считать «Рассуждение о методе» Рене Декарта и последовавшую за ним работу Томаса Гоббса «Человеческая природа».

Интеллект и intelligence

ЭВМ первой половины XX века — Z3, Colossus, ENIAC — несмотря на свою огромную медлительность даже в сравнении с сегодняшними мобильными телефонами, сразу обнаружили свою способность производить вычисления гораздо быстрее, нежели естественный человеческий разум. Поэтому практически моментально стали развиваться теории о том, что компьютер может стать огромным подспорьем в различных сферах человеческой деятельности, только его нужно научить мыслить. 

Здесь сразу следует оговориться. В русском языке словосочетание «искусственный интеллект» напрямую отсылает к интеллекту людскому. Исходное словосочетание — artificial intelligence — возникло в английском языке, и в нём интеллект всё-таки обозначается словом intellect. А вот intelligence — это скорее «умение рассуждать разумно»: таким образом, исходно ИИ не настолько антропоморфен. Правда, intelligence это до кучи ещё и «разведка» — та, которая со шпионами и тайнами Мадридского двора. Но это так, к слову. 

Может ли машина мыслить

Подходов к определению искусственного интеллекта, его применимости и возможности реализации было множество. Можно, например, вспомнить Семёна Корсакова — коллежского советника, пионера применения перфокарт в информатике, предложившего в первой половине XIX века серию «интеллектуальных машин» для усиления возможностей человеческого разума. 

В 1943 году появляется работа Уорена Мак-Каллока и Уолтера Питтса «A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity», которая заложила основы нейронных сетей. Но основными вехами в становлении ИИ как понятия являются два события — Дартмутский семинар 1956 года и работа Алана Тьюринга «Может ли машина мыслить?»

Расскажем сначала о Тьюринге. Алан Тьюринг — это английский математик, логик и криптограф, который оказал значительное влияние на развитие информатики как таковой. Ещё в 1936 году он предложил абстрактную модель, названную затем машиной Тьюринга, которая позволила формализовать понятие алгоритма и которую можно считать моделью компьютера общего назначения. 

Тест Тьюринга

В 1950 году в философском журнале «Mind» выходит статья Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум». Учёный задался вопросом, может ли машина мыслить, и как человек может её в этом уличить. 

Стандартная формулировка этого теста звучит так: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». 

При этом никто из участников теста не видит другого. Если судья не может уверенно сказать, кто из собеседников является человеком, то считается, что машина прошла тест. Так как задача в том, чтобы протестировать именно интеллект, а не способность машины к распознаванию человеческой речи, то беседа ведётся в режиме экранного текста, вводимого с клавиатуры. Также обмен репликами производится через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не вычислил машину по скорости реакции. 

Может ли ИИ управлять обществом? Об этом читайте в нашем интервью «Искусственный интеллект у власти»

Критика теста

Тест Тьюринга — это легенда. Он цитируется во множестве произведений литературы и во многих фильмах — например, в знаменитом «Бегущем по лезвию» Ридли Скотта репликантов подвергают тесту Войта-Кампфа, который является сочетанием тьюринговского теста и полиграфа. 

Однако тест практически сразу стали критиковать за излишний антропоморфизм, и это выделило важную проблему разработки искусственного интеллекта. По сути, Тьюринг разработал исследование, которое проверяло не уровень интеллекта машины как таковой, а то, насколько похоже на человека мыслит машина. 

Питер Норвиг — директор по исследованиям в Google — провёл интересную параллель: «Тесты по авиационному проектированию и строительству не ставят целью своей отрасли создание машин, которые летают точно так же, как летают голуби, что даже сами голуби принимают их за своих».

Дартмутский семинар 

Классическое определение искусственного интеллекта, однако же, дал не Алан Тьюринг, а американский информатик Джон Маккарти. Собственно говоря, именно он и породил термин Artificial Intelligence, переведённый на русский как «искусственный интеллект». 

Сделал он это во время своего доклада в 1956 году на семинаре в Дартмутском университете. Этот семинар длился два месяца, и именно здесь были заложены основы разработки искусственного интеллекта как такового. Одним из его организаторов, помимо Маккарти, был Клод Шеннон, называемый «отцом информационного века». 

Темы, обсуждавшиеся в процессе мероприятия, звучали так: автоматические компьютеры; как должен быть запрограммирован компьютер, чтобы использовать язык; нейронные сети; теоретические соображения о сфере арифметической операции; самосовершенствование; абстракции; случайность и творчество. 

В итоге семинара получилось сформулировать один из принципов создания искусственного интеллекта — меняющиеся ответы на переменную среду. И тогда же Маккарти обозначил проблему, с которой столкнулся Тьюринг: «Проблема состоит в том, что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».

Собственно, так обстоят дела и сейчас — несмотря на то, что за прошедшие почти семь десятилетий с Дартмутского семинара человечество сделало гигантские шаги и в развитии машин, и в познании мозга. Тьюринг ввёл условие про контролируемые промежутки времени между ответами в тесте не потому, что машина «перегоняла» человека, а потому что она была более медленной. На Дартмутском семинаре все участники обязательно допускали оговорку, что, дескать, сейчас скорость и способность памяти у машин ниже, чем у садовой улитки и имитировать функции человеческого она не может, но то пока… 

Кто знает, как дальше будут развиваться машины, как они будут помогать нам в нашей повседневной деятельности. Но уже сейчас благодаря умным алгоритмам машины помогают нам сохранять нашу человеческую семейную память — например, в Цифровой капсуле времени!