Искусственный интеллект: миф, который может стать реальностью

Возможно ли вообще создать искусственный интеллект? И если да, то насколько человечество приблизилось к этому? - спрашивает профессор математики Маркус дю Сайтой.

По окончании работы над последними сериями моего цикла программ для Би-Би-Си, который называется "Код", я пересекся с одним знакомым ученым.

"Ты слышал новость о Ватсоне?" - спросил он меня.

Я не был уверен, что понимаю, о чем, собственно, он спрашивает. Может, кто-то снял новые серии о Шерлоке Холмсе? Я выглядел несколько растерянным.

"Ватсон победил чемпионов мира на шоу Jeopardy прошлым вечером", - добавил он.

Jeopardy - это американское телевизионное шоу для интеллектуалов на эрудированность. Но я не понимал, почему мой знакомый профессор, специализирующийся на свойствах мозга, так заинтересовался американским телешоу.

Но потом он пояснил: Ватсон - это не человек, а компьютер. Победа Ватсона на телешоу, по мнению моего знакомого, чрезвычайно важный момент в процессе создания искусственного интеллекта.

Со времени первой работы ученого Алана Тьюринга в 1950 году, в котором он поставил вопрос о том, способна ли машина думать, ученые всего мира пытаются создать приборы, которые бросят вызов нашему - человеческому - интеллекту.

Непростые препятствия

Существует ряд препятствий, которые должны преодолеть ученые, работающие над созданием искусственного интеллекта. Они считают их ключевыми барьерами, не преодолев которые нельзя будет осуществить мечту Тьюринга середины 20-го века.

И добиться, чтобы компьютер смог победить лучших эрудитов мира во время телешоу Jeopardy, было как раз одной из таких непростых задач.

Возможно, это выглядит слишком упрощенно, но суть телеигры в том, что человеческий мозг демонстрирует то, что он умеет делать хорошо.

Например, возьмем один из вопросов: "Какой элемент, имеющий атомный номер 27, может предшествовать "синему" и "зеленому"?"

Человеческий мозг может сориентироваться в такой формулировке и быстро погрузиться в базу данных нашей памяти, вытащив из нее правильный ответ: "Кобальт".

Компьютеры стали удивительно умелыми в таких вот упражнениях. Тут надо понимать, как работают поисковые программы, когда получают вам нужный ответ, несмотря на минимальное количество данных, которое вы задаете в начале поиска.

Но настроить математические алгоритмы, на которых базируются поисковые программы, на то, чтобы они смогли победить чемпионов мира в телеигре Jeopardy, - это был поворотный момент для компьютерного интеллекта, когда речь идет о доступе к информации.

Однако компьютеры не впервые прошли тест на искусственный интеллект. Еще в 1999 году суперкомпьютер Deep Blue компании IBM победил тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

От компьютера требовался глубокий логический анализ каждого хода на доске, но это, пожалуй, была одна из самых легких задач из поставленных перед ним. Логическое мышление - это то, что компьютерам удается лучше.

Тест Тьюринга

Ключевым моментом для успеха усилий по созданию искусственного интеллекта Алан Тьюринг в своей работе в 1950 году считал коммуникацию.

Если вы общаетесь он-лайн, сможете ли вы отличить, когда общаетесь с человеком, а когда с компьютером?

Поскольку мы можем определить умственные способности того или иного человека в общении с ним, то если компьютер сможет выдать себя за человека, - можно сказать, что он интеллект?

Даже если компьютер пройдет этот тест, то это еще не означает, что он способен к общению.

Недавно надо мной провели эксперимент, который называется "китайская комната", разработанный философом Джоном Сирлом. Этот эксперимент бросает вызов идее о способности машины думать.

Меня завели в комнату с инструкцией, которая указывала правильный ответ на любую комбинацию китайских иероглифов, изображение которых находилось в этой комнате.

И хотя я не говорю на китайском языке, все же мне доказали, что я могу иметь убедительный диалог с носителем китайского языка - это при том, что я не понимал ничего из своих собственных - правильных - ответов.

Сирл сравнил человека в "китайской комнате" с компьютером, который читает код. Итак, если я не понимал китайский язык, то как компьютер может понимать, на что он запрограммирован?

Это сильный аргумент против уместности теста Тьюринга. Но опять же, что делает мой ум, когда вот сейчас я произношу, например, слова?

Не следую ли я автоматически какому-то набору готовых инструкций?

Компьютерное зрение

Самым большим вызовом для искусственного интеллекта, вероятно, будет умение работать с визуальной информацией, как это делает человек.

Компьютерам еще очень далеко до человека, когда речь идет о поразительной способности человеческого мозга интерпретировать визуальную информацию.

Вспомните только о тех искаженных словах или буквах, которые вас просят вписать на веб-сайтах, когда хотят подтвердить, что имеют дело с человеком, а не с запрограммированной кибератакой, которая может "засорить" всю компьютерную систему.

Это такой интересный антитест Тьюринга, когда компьютер пытается распознать, имеет ли он дело с человеком или машиной.

Люди способны распознавать искаженные буквы, а компьютер не может справиться с этой головоломкой.

Это яркое подтверждение того, насколько компьютеры не способны работать с визуальной информацией. И не только специалисты, занимающиеся проблемой искусственного интеллекта, рассматривают это как главный вызов на пути к его созданию.

Учитывая количество камер наружного наблюдения, которые отслеживают каждый наш шаг, охранные фирмы хотели бы решить эту проблему, чтобы не полагаться на большое количество людей, которые должны следить за изображениями на мониторах. Для них идеальным был бы компьютер, который, снимая информацию с камер наблюдения, мог бы подсказывать, что кто-то ведет себя подозрительно или где-то возникла опасность.

Но компьютеры считывают визуальную информацию пиксель за пикселем, и им трудно сложить все вместе.

Похоже, что мы все еще далеки от создания машины, которая сможет сравниться с полутора килограммами «серых клеточек» в нашей голове.

Но не стоит забывать, что расстояние, которое в течение эволюции прошел мозг до нынешнего своего состояния, измеряется миллионами лет.