Концепция искусственного интеллекта восходит к намного более ранним временам, чем время появления современных компьютеров – ещё к греческим мифам. Гефест, греческий бог кузнецов и ремесленников, создал автоматы, которые на него работали. Ещё один мифический персонаж, Пигмалион, вырезал из слоновой кости статую прекрасной женщины, в которую впоследствии и влюбился. Афродита наградила статую жизнью в качестве дара Пигмалиону, который женился на уже живой женщине.

В истории все время встречались легенды и мифы об искусственных существах, которые были наделены интеллектом. Они разнились от просто сверхъестественных источников (греческие мифы) до более научных методов, подобных алхимии. В художественных произведениях, например, в научной фантастике, искусственный интеллект стал всё чаще появляться в XIX веке.

Но только когда философия,математика и научные методы развились достаточно для того, в XIX и XX веках искусственный интеллект стали принимать всерьёз в качестве реальной возможности. Именно в то время такие математики, как Бертран Рассел, Джордж Буль и Альфред Норт Уайтхед принялись предлагать теории формализации логических рассуждений. С разработкой цифровых компьютеров во второй половине XX века эти концепции нашли практическое применение, и вопрос искусственного интеллекта стали по-настоящему исследовать.

За последние пятьдесят лет интерес к разработке искусственный интеллект усиливался общественным интересом и успехами, а также неудачами этой индустрии. Порой предсказания футурологов и исследователей реальности не соответствовали. Обычно это можно было списать на ограничения компьютеров. Но более глубокая проблема, понимание, что же такое интеллект, стала источником больших споров.

Несмотря на эти неудачи, разработка и исследования искусственного интеллекта продолжились. В настоящий момент их проводят технологические корпорации, которые видят экономический потенциал подобных улучшений, а также академические группы всего мира. На каком этапе находятся эти исследования, и что можно ждать от ближайшего будущего? Перед ответом на эти вопросы следует постараться определить, что искусственный интеллект представляет собой.

Сильный, слабый и обобщённый искусственный интеллект

Вероятно, вас может удивить, что принято считать, что искусственный интеллект уже существует. Как завляет исследователь искусственного интеллекта из Кремниевой долины под псевдонимом Альберт: «искусственный интеллект отслеживает транзакции по вашей кредитке на предмет странных трат, считывает числа, которые вы пишете на ваших банковских чеках. Если вы ищете „закат“ среди картинок в вашем телефоне, именно зрение искусственный интеллект находит их». Подобный тип искусственного интеллекта в индустрии называют «слабым искусственным интеллектом».
Слабый искусственный интеллект

Слабый искусственный интеллект трудится над узкими задачами, например, как Siri от Apple. Принято считать, что Siri – это искусственный интеллект, но она может функционировать только в предопределённом диапазоне, который комбинирует маленький набор задач. Siri интерпретирует запросы,обрабатывает язык и решает другие простые задачи. Но у Siri нет сознания, она не разумна, и поэтому многие полагают, что её нельзя назвать искусственным интеллектом.

Альбрет же утверждает, что искусственный интеллект – нечто похожее на движущуюся мишень: «В сообществе исследователей искусственный интеллект есть внутренняя шутка, согласно которой, когда мы решаем какую-нибудь проблему, люди тут же объявляют, что это не настоящий искусственный интеллект». Несколько десятков лет назад возможности подобного ассистента, как Siri, посчитали бы искусственным интеллектом. Альберт говорит: «Люди называли шахматы вершиной интеллекта, пока мы не победили чемпиона мира. После этого они сказали, что мы никогда не победим в го, потому что у неё слишком огромное пространство для поиска, требующее „интуиции“. Пока мы в прошлом году не победили чемпиона мира».
Сильный искусственный интеллект

И всё же Альберт определяет такие системы, как слабый искусственный интеллект. Сильный искусственный интеллект – то, что представляют себе непрофессионалы, когда речь заходит об искусственном интеллекте. Сильный искусственный интеллект мог бы реально размышлять и рассуждать, обладал бы разумностью и сознанием. Подобного рода искусственный интеллект определил персонажей НФ типа HAL 9000, KITT и Cortana (из игры Halo, а не Microsoft Cortanta).

Обобщённый искусственный интеллект

Что же определяет сильный искусственный интеллект, и как определить и проверить такую сущность – эта тема всё ещё противоречива и служит источником жарких споров. В любом случае, мы пока ещё не приблизились к созданию сильного искусственного интеллекта. Но есть ещё один тип систем, который называется обобщённым искусственным интеллектом – это нечто вроде мостика между сильным и слабымискусственном интеллектом. У обобщённогоискусственного интеллекта  не будет сознания, присущего сильному искусственному интеллекту, но он будет гораздо более способным, чем слабый искусственный интеллект. Настоящий обобщённый искусственный интеллект будет обучаться на основе получаемой им информации, и сумеет ответить на любой вопрос по ней (а также выполнить задачи,с несвязанные).

И хотя огромная часть современных исследований сконцентрирована на обобщённый искусственный интеллект, конечной целью многих служит сильный искусственный интеллект. После того, как десятки, и даже сотни лет, сильный искусственный интеллект был центральной темой НФ, большинство из нас полагают само собой разумеющимся то, что когда-нибудь создадут разумный искусственный интеллект.но многим не верится, что этовозможно в принципе, и большая часть дебатов по этому вопросу крутится вокруг философских концепций интеллекта,сознания и разума.

Сознание, искусственный интеллект и философия

Споры начинаются с очень простого вопроса: что есть сознание? Хотя вопрос прост, каждый, прослушавший курс «введение в философию», скажет вам, что ответ на него совсем не прост. Над этим вопросом все мы коллективно ломали голову тысячелетиями, и мало кто на самом деле пытался дать удовлетворительный ответ.

Что такое сознание?

Некоторые философы даже предположили, что сознания, как его представляют обычно, не существует. Например, Дэниел Денет в книге "Consciousness Explained" утверждает, что сознание – представляет сложную иллюзию, создаваемую разумом. Это логическое расширение философской концепции детерминизма, которая утверждает, что всё есть результат единственно возможного следствия из причины. Если идею довести до крайности, то детерминизм скажет, что каждая мысль, а соответственно, и сознание – физическая реакция на предыдущие события, вплоть до взаимодействий атомов.

Большинство людей полагают такое объяснение абсурдным – наш опыт сознания так сильно связан с нашим существованием, что мы не признаём его. Но, даже если принять идею того, что сознание возможно, и что некто им обладает – каким образом доказать, что другая сущность также обладает ею? Это переходит в интеллектуальную область солипсизма и философских зомби.

Солипсизм говорит, что человек способен доказать существование лишь своего сознания. Стоит вспомнить знаменитую цитату Декарта «Cogitoergosum» – я мыслю, следовательно, существую. Хотя многие считают ее обоснованным доказательством наличия сознания у человека, она ничего не говорит о существовании сознаний у других людей. Популярный мысленный эксперимент, который эту загадку иллюстрирует – возможность существования философских зомби.

Философский зомби

Философский зомби –  это человек без сознания, способный имитировать его наличие. Цитата с Википедии: «Например, философский зомби может получить укол острого предмета и не почувствовать боль, но вести себя так, словно он её ощущает. Это гипотетическое существо способно даже полагает, что чувствует боль, хотя на самом деле оно её не чувствует.

Расширяя этот мысленный эксперимент, предположим, философские зомби родились в какой-то ранний момент человеческой истории, и у них есть эволюционное преимущество. Со временем это преимущество позволило им размножаться и в результате совершенно заменить всех разумных людей. Можете ли вы доказать, что все окружающие вас люди имеют сознание, или, возможно, они просто великолепно имитируют его наличие?

Эта проблема находится в центре дебатов по поводу сильного искусственного интеллекта. Если мы даже не способны доказать наличие сознания у другого человека, каким образом мы можем доказать, что оно есть у искусственного интеллекта? Джон Сёрл не только показал это в своём знаменитом мысленном эксперименте "Китайская комната", но и высказал соображение, что в цифровом компьютере нельзя создать разумный искусственный интеллект.

Китайская комната

В изначальной редакции Сёрла эксперимент с китайской комнатой описывается так: представим, что был разработан искусственный интеллект, который принимает на вход китайские символы, обрабатывает их и выдает китайские символы в качестве выходных данных. Он даже проходит с этим тест Тьюринга. Означает ли это, что искусственный интеллект «понимает» китайские символы, обрабатывая их?

Сёрлполагает, что нет, и что искусственный интеллект лишь работает так, словно он понимает китайский. Доказывает он это таким образом: если человека, который знает только английский язык, поместить в изолированную комнату, то он, на основании корректной инструкции, сумеет делать то же самое. Человек может получить запрос на китайском языке, выполнить инструкции, которые написаны по-английски и объясняют, что делать с этими символами, и выдать на выход китайские символы. Человек не знает китайского, а только следует инструкциям. Таким же образом, говорит Сёрл, и искусственный интеллект не понимал бы на самом деле того, что он обрабатывает, а просто действовал бы так, словно понимает.

Идея китайской комнаты не случайно похожа на идею философского зомби, так как обе они рассуждают о разнице между сознанием и внешними признаками сознания. Тест Тьюринга постоянно критикуют за упрощённость, но Алан Тьюринг до того, как представить свой тест, внимательно рассматривал проблему, схожую с китайской комнатой. Это происходило за тридцать лет до публикаций Сёрла, но Тьюринг подобную концепцию предвидел, как расширение «проблемы иных разумов» (лежащей в основе солипсизма).

Вежливое соглашение

Тьюринг подошёл к этой проблеме, заключив с машинами "вежливое соглашение", заключаемое нами с другими людьми. Хотя мы не можем знать, имеют ли на самом деле другие люди такое же сознание, как и мы, из соображений практичности мы предполагаем, что так и есть – мы ничего не достигли бы, ведя себя по-другому. Тьюринг полагал, что отвергать искусственный интеллект на основании таких проблем, как китайская комната, означало бы применять к нему стандарты более высокие, чем к людям. Поэтому, тест Тьюринга уравнивает подражание сознанию с настоящим сознанием из практических соображений.

Современные исследователи искусственного интеллекта полагают, что этот отказ от определения того, что является «истинным» сознанием, станет наилучшим подходом для философов. Тревор Сэндс (исследующий искусственный интеллект в компании Lockheed Martin, который уточняет, что высказывает личное мнение, а не мнение работодателя), говорит: «Сознание, по-моему, не необходимые условие для обобщённого искусственного интеллекта, а просто появляется как результат интеллекта».

Альберт соглашается с Тьюрингом, утверждая: «если что-то ведёт себя достаточно убедительно, демонстрируя наличие сознание, мы были бы вынуждены относиться к нему, как будто так и есть, даже если на самом деле это может быть не так». И пока учёные спорят с философами, исследователи продолжают свою работу. Вопросы сознания отложены в сторону в пользу разработки обобщённого искусственного интеллекта.

История разработки искусственного интеллекта

Современное исследование искусственного интеллекта началось в 1956 году, на конференции в Дартмутском колледже. Многие её участники впоследствии стали экспертами в области искусственного интеллекта, и отвечали за раннюю разработку искусственного интеллекта. За следующее десятилетие они разработали программное обеспечение, подстегнувшее всеобщее возбуждение по поводу растущей области исследований. Компьютеры могли играть (и выигрывать) в шахматы, проводить математические доказательства (в некоторых случаях создавая более эффективные, чем у математиков, решения), и демонстрировать рудиментарные способности по обработке языка.

Неудивительно, что потенциальное военное применение искусственного интеллекта привлекло внимание правительства США, и к 60-м годам министерство обороны вливало в исследования финансы. Из-за высокой степени оптимизма эти исследования не сильно ограничивали. Считалось, что вскоре должен произойти серьёзный прорыв, и исследователи работали так, как считали нужным. Марвин Мински, плодотворный исследователь искусственного интеллекта того времени, в 1967 году заявил, что «в нашем поколении задача создания „искусственного интеллекта“ будет в основном решена».

К несчастью, обещания по созданию искусственного интеллекта никто не выполнил, и к 70-м оптимизм поутих, а государственное финансирование было уменьшено. Отсутствие финансов серьёзно замедлило исследования, и в последующие годы было достигнуто очень мало. Только в 80-х прогресс «экспертных систем» в частном секторе породил стимулы для финансирования этой области.

В 80-е разработка искусственного интеллекта вновь хорошо спонсировалась, в основном американским, британским и японским правительствами. Часто встречался напоминающий 60-е оптимизм, и вновь были сделаны крупные обещания по поводу скорого появления искусственного интеллекта. Японский проект компьютерных систем пятого поколения должен был обеспечить платформу для разработки искусственного интеллекта. Но неудачи этой системы и другие провалы привели к усыханию финансирования исследований.

На исходе столетия практические подходы к разработке и использованию искусственного интеллекта выглядели многообещающими. С доступом к большому количеству информации через интернет и мощным компьютерам, слабый искусственный интеллект показывал свои преимущества для бизнеса. Такие системы с успехом использовались на финансовом рынке, для обработки данных и логистики, и в области медицинской диагностики.

За последнее десятилетие прогресс нейросетей и глубинного обучения привёл к возрождению области искусственного интеллекта. Сейчас большинство исследований занимается практическим применением слабого искусственного интеллекта и потенциально обобщённого искусственного интеллекта. Слабый искусственный интеллект уже используется повсеместно, в создании обобщённого искусственного интеллекта совершаются прорывы, и оптимизм по поводу искусственного интеллекта снова на высоте.

Текущий подход к разработке искусственного интеллекта

Сегодняшние исследователи активно занимаются нейросетями, примерно повторяющими работу биологического мозга. И хотя изучается возможность настоящей виртуальной эмуляции биологического мозга с моделированием отдельных нейронов, на деле используется более практичный подход – глубинное обучение нейросетей. Идея в том, что способ обработки мозгом информации важен, но не обязательно реализовывать его биологически.

Альберт, как специалист по глубинному обучению, пытается обучить нейросети отвечать на вопросы. «Мечта в этой области – заполучить оракула, способного переварить все человеческие знания и умеющего ответить на любой вопрос о них». И хотя это пока невозможно, он говорит: «Мы дошли до того, что можем дать искусственный интеллект прочесть документ и вопрос, и извлечь из документа простую информацию. Самое интересное из передовых достижений в том, что мы начинаем видеть, как эти системы начинают пытаться рассуждать».

Тревор Сэндс работает над схожими вещами с нейросетями в Lockheed Martin. Он создаёт «программы, использующие технологии искусственного интеллекта, чтобы люди и автономные системы работали, как одна команда». Как и Альберт, Сэндс использует нейросети и глубинное обучение для умной обработки больших объёмов данных. Он надеется придумать правильный подход и создать систему, которой можно было бы задать направление для самостоятельного обучения.

Разницу между слабым искусственным интеллектом и современными нейросетями Альберт описывает так: «До того одни люди занимались зрением, другие – распознаванием речи, третьи – обработкой естественных языков. Но сейчас все они начинают использовать нейросети, по сути, одну и ту же технику для разных задач. Я нахожу прекрасной такую универсализацию. Особенно потому, что существуют люди, считающие, будто мозг и интеллект – результат единственного алгоритма».

В идеале, нейросеть в качестве обобщённого искусственного интеллекта должна работать с любыми данными. Как и человеческий разум, это был бы истинный интеллект, способный обработать любые полученные данные. В отличие от современных слабых искусственных интеллектов, его не нужно было бы разрабатывать для определённой цели. Система, способная отвечать на вопросы по истории, одновременно могла бы давать советы по инвестициям в ценные бумаги или поставлять разведывательную информацию.

Будущее искусственного интеллекта

Однако, текущие нейросети недостаточно развиты для этого. Их нужно «тренировать» на тех данных, с которыми они работают, и объяснять, как их перерабатывать. Альберт говорит, что успех – вопрос проб и ошибок: «Получив данные, мы должны разработать архитектуру нейросети, которая, по нашему мнению, хорошо справится с задачей. Обычно мы начинаем с реализации известной из научной литературы модели, которая работает хорошо. После этого я пытаюсь придумать, как её улучшить. Затем я провожу эксперименты, чтобы посмотреть, улучшили ли работу модели мои изменения».

Главная цель, конечно, же, состоит в нахождении идеальной модели, работающей везде одинаково хорошо. Такой, которую не нужно держать за руку и тренировать особым способом, и которая может учиться по данным сама. Когда это случится, и система сможет реагировать надлежащим образом, у нас на руках будет обобщённый искусственный интеллект.

Альберт и Тревор неплохо представляют себе будущее искусственного интеллекта. Я подробно обсуждал это с ними, и в следующей статье мы поговорим о будущем искусственного интеллекта и некоторых других интересных вопросах из этой области. Не переключайтесь.