Что должно произойти, чтобы человек перестал относиться к технологиям, как к орудиям?

Что ученые понимают под искусственным интеллектом (далее — ИИ)?

ИИ — система, обеспечивающая автоматизацию решения интеллектуальной задачи. Такое определение слишком широкое, поэтому в науке принято разделять ИИ на два вида: прикладной или слабый ИИ, который решает прикладные интеллектуальные задачи (игра с человеком в шахматы или распознавание лица на фотографиях) и некий гипотетический универсальный ИИ, который сможет решать самый широкий спектр интеллектуальных задач — в идеале любую задачу, которую может решать человек — это, так называемый, artificial Artificial general General intelligenceIntelligence. Для решения конкретных задач в ИИ закладывают различные методы и инструменты. Некоторые из них похожи на человеческие — к примеру, это нейронные сети, — другие нет, например, метод факторных опорных векторов или лес случайных деревьев. Большинство методов машинного обучения на практике используются тогдаОн используется в случаях, когда необходимо на основе каких-то данных принять правильное решение, например свести понятияотнести какой-либо объект к определенному классу, или на основе каких-то величин спрогнозировать определенное некоторое событие. Например, Этот метод используется в банковской сфере прикладной ИИ, использующий те или иные алгоритмы машинного обучения, может: по имеющимся данным о клиенте ИИ просчитываетрассчитать вероятность возвращения долга.

Под определение «системы, обеспечивающей автоматизацию решения интеллектуальной задачи» подходит самый широкий спектр вещей. Даже калькулятор.

Сложно провести четкую грань. Многие вещи виды деятельности имеют интеллектуальную составляющую, потому что люди используют интеллект и для решения простых задач. Если для решения такой задачи сделать машину, то формально это машина будет ИИ. Поэтому калькулятор является простым ИИ, так как счет — самая настоящая интеллектуальная задача. Но публику интересует все, что связано с универсальным ИИ, который мог бы стать отдельной личностью. Об этом много пишут фантасты, с другой стороны, в этом направлении есть и определенные наработки ученых.

Какие, например?

При создании сложного ИИ ученые, в основном, используют пока бионический подход. В природе уже существует работающий аналог ИИ — это человеческий мозг. Поэтому логичнее всего попытаться воссоздать его. Самый известный проект в этом направлении — Blue brainBrain. Компания IBM начала этот проект в 2005 году и к 2023 году планирует получить работающую модель человеческого мозга.

Что в контексте ИИ понимается под интеллектом?

Дать формальное определение интеллекту непросто. Есть разные подходы. По одной из теорий, интеллект определяется через сложность ответамногообразие возможных реакций системы на определенную задачу. Система будет интеллектуальной, если она имеет множество способов реакции на события окружающего мира, и способна выбирать наилучший способ реакции в зависимости от обстоятельствго решений для одной задачи. К примеру, если шахматная программа будет делать наиболее очевидныепервые попавшиеся ходы, то она вряд ли будетне очень умнойая. Если же она будет отличать хороший ход от плохого и применять это знание в конкретной игровой ситуации — то на лицо признаки интеллекта. Но это только один из подходов к определению интеллекта.

В обиходе часто понятия мозга и компьютера используют как синонимы. Насколько корректно такое сопоставление?

С одной стороны, многие задачи, которые мы решаем с помощью компьютера, мы веками решали при помощи мозга. Это похожие устройства с точки зрения выполняемых функций — обе системы обрабатывают информацию. В этом смысле мозг — вычислительное устройство. Но современные ЭВМ по своей архитектуре существенно отличаются от мозга, хотя есть попытки создать ЭВМ, которые в той или иной мере воспроизводят в своей архитектуре основаны на принципахы устройства мозга — это так называемые нейроморфические процессоры. Самая известная разработка — TrueNorth от компании IВМ.

Долгое время нейронными сетями занимались две независимые друг от друга группы ученых. С одной стороны, биологи, которые изучали физиологию мозга, с другой стороны, специалисты сomputer science, которых мозг интересовал, как устройство по для обработкие информации. Алан Ходжкин и Эндрю Хаксли разработали биологическую модель работы нейрона, за что в 1963 году получили Нобелевскую премию. МакКаллок и Питтс, в свою очередь, разработали модель нейрона как суммирующей системы по передаче сигналов. Эта не совсем похоже на то, как работает мозг, но именно эта модель лежит в основе нынешнего нынешних прикладных ИИ, который которые успешно обыгрываюет человека в Го, распознаюет текст и лица. Биологическая линия также не осталась на месте: наработки в этой сфере используются в импульсных нейронных сетях. Сейчас происходит сближение этих направлении направлений — мы можем создать модели, работающие со сходным с мозгом образом.

Когда вы говорите о шахматных программах, то всегда упоминает о том, что ИИ в шахматах не занимается простым перебором возможных ходов...

Это важный момент. Потому что люди думают, что программа их обыгрывает только из-за высокой скорости обработки информации. Если бы это было так, то это была бы глупая программа. Современным ЭВМ по сложности и скорости до сих пор далеко до возможностей мозга. В мозге человека 150 трлн синопосовсинапсов, каждый синопс синапс — это 1000 молекулярных триггеров-переключателей, то есть в итоге несколько мы получим 150 квадраллионов квадриллионов триггеров. Самый мощный компьютер имеет всего 10 млрд триггеровтранзисторов. Если бы программа играла так примитивно, как человек думает, то она никогда бы не выиграла. Вариантов ходов в шахматах во много раз больше, чем количество атомов во Вселенной — перебрать все ходы невозможно. Если заставить играть друг против друга современную шахматную программу и программу 10-летней давности, то разница будет колоссальной — игра пойдет в одни ворота. Прогресс происходит за счет совершенствования алгоритмов и методов выбора хода. Машина использует такие алгоритмы, которые не использует человек. В этом и разница.

Каждое сообщение в СМИ о том, что очередная шахматная программа обыграла гроссмейстера, становится причиной тревог и страхов человека. Имеет ли этот страх под собой почву?

Я этого не понимаю. Атлеты не оскорбляются появлению кранов, которые поднимают огромные грузы. Для меня такие новости — причина для гордости. Это уникальное уникальные научное научные и инженерное инженерные достижениедостижения, которые приведут ко все большей автоматизации жизни. Чем больше будет вокруг машин, тем больше у нас будет времени для творчества, науки и саморазвития.

В основе этого беспокойства — сюжет о восстании машин. Как вы думаете, почему люди думают, что высокий интеллект становится причиной агрессии и более умный организм обязательно попытается нас поработить?

Эта странная логика. Из истории мы видим обратное: чем больше интеллекта, тем меньше агрессии. Мы не видим группы распоясавшихся ученых, дерущихся на улице с футбольными фанатами. Видимо, это история о том, как люди перекладывают свои качества на машины. Они боятся, что машины, превосходящие их в интеллекте, будут обладать теми чертами, которые люди боятся увидеть друг в друге — жестокостью, агрессияагрессией, стремлением к доминированию. Я не считаю, что нас ждет какая-то опасность. Человек в силу своего технологического превосходствай интеллектуальности может легко истребить всех животных, но он этого не делает — наоборот, принимает меры по сохранению видов и ратует за гуманизацию отношений с природой. Машины, которые будут во всем нас превосходить, условно говоря будут еще гуманнее. С другой стороны, я думаю, прогресс пойдет не по пути создания автономного ИИ, а в сторону синтеза человека и ИИ. Я говорю о нейроинтерфейсах — машины станут частями нас самих. В будущем станет сложно понять, где заканчивается человек и начинается машина.

Как в таком случае поменяется содержание понятия человека?

Мы в плену иллюзий насчет автономности и самостоятельности человека. В нас полно бактерий, без которых нам не выжить. Поэтому рациональнее определять человека как искусственное создание. Мы сами себя создали при помощи технологий. Научившись варить твердые зерна, человек повернул свою эволюцию в новую сторону. Мы дитя своих технологий и чем дальше, тем сильнее мы себя модифицируем.

Что должно произойти, чтобы человек перестал относиться к технологиям, как к орудиям?

Я верю в силу науки и просвещения, и думаю, что люди со временем сами станут сознательнее относиться к окружающим. Но для этого необходимо перестройка и гуманизация общества в целом. Вместе с тем изменение отношения к технологиям начнется с процессом их очеловечивания. И это уже происходит.

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: