Читать книгу: «Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин»

Введение

Всеобщее волнение показывает, насколько глубоко в нашем сознании засели опасения о будущем ИИ. Конечно же, наше будущее вряд ли будет схоже с сюжетами фильмов-катастроф. Однако стоит готовиться к тому, что нас ждут еще менее понятные и более удивительные события.

Машина типа A не могла ничему научиться, поэтому Тьюринг воспользовался ей в качестве основы для обучаемой машины типа B. Машины типа B были идентичны типу A с той лишь разницей, что места соединений между нейронами содержали переключатели, которые можно было «обучить». Обучение сводилось к указанию переключателю включиться (сигнал мог передаваться по синапсу) или выключиться (сигнал блокировался). Тьюринг предположил, что такая схема подойдет для обучения нейронных сетей.

Чтобы приблизиться к человеческому интеллекту, системе нужно смоделировать не только задачу, но и саму ситуацию, при которой эта задача может возникнуть. Она должна улавливать окружающую среду и реагировать на нее, при необходимости изменяя и корректируя собственные действия. О разумности системы можно говорить только тогда, когда машина научится принимать правильные решения в ситуации неопределенности.

Сравнение искусственного интеллекта с человеческим вызывает как радость, так и беспокойство. Насколько похожим на нас станет ИИ? Сможет ли он нас заменить, лишить работы, превзойти в играх и творческих начинаниях, придающих смысл нашей жизни? Общественные деятели во главе со Стивеном Хокингом и Илоном Маском дошли до того, что стали строить предположения о конце света, спровоцированном ИИ, при котором сверхразумные машины будущего растопчут нас в погоне за своими непостижимыми целями. Маск говорит, что, развивая ИИ, мы «вызываем дьявола».

Даже несмотря на существенный прогресс в развитии компьютеров, они до сих пор ограничены пределами, описанными Чёрчем и Тьюрингом. И пускай современные компьютеры в разы мощнее габаритных машин 1940-х годов, они до сих пор способны выполнять только тот же набор задач, что и универсальная машина Тьюринга.

По сути Тьюринг стал отцом информатики. Своей усердной работой и аналитическими знаниями он помог союзникам выиграть Вторую мировую войну. Тьюринг задавал фундаментальные вопросы о природе разума и его связи со структурой мозга. К концу своей жизни ученый взялся за серьезные исследования в области биологии, работая над математической теорией морфогенеза (например, как леопард получает именно такой окрас). Его работы заложили основу новой области биологии, которую признали и начали исследовать только сейчас. Однако столь многогранный, выдающийся и глубокий ум был потерян в 1954 году – Тьюринг покончил с собой после обвинения в «грубой непристойности» за открытую гомосексуальность, которая в то время была запрещена в Великобритании.

Философские истоки искусственного интеллекта

Предположение Аристотеля подготовило почву для более широкого исследования природы искусственного интеллекта. Однако лишь в середине XX века компьютеры стали достаточно «умны» для проверки гипотез. В 1948 году Грей Уолтер, исследователь из Бристольского университета, создал сеть автономных механических «черепашек», которые могли двигаться, реагировать на свет и были способны к обучению. Одна из них, по имени Элси, реагировала на окружающую обстановку снижением чувствительности к свету по мере разрядки аккумулятора. Столь сложное поведение делало ее непредсказуемой, на основании чего Уолтер проводил аналогию с поведением животных.

Мы стоим на пороге больших технических и этических проблем, и эта книга расскажет вам всё самое важное об искусственном интеллекте. Здесь собраны лучшие статьи экспертов журнала New Scientist: мысли ведущих ученых, ответы на самые неожиданные вопросы и предсказания о том, какой будет наступающая эпоха разумных машин.

Книга своевременная и достаточно серьезная, судя по авторам, несмотря на популяризаторский формат. Вокруг ИИ в нашей стране создается шумиха вместо того, чтобы всерьез разобраться, что он может. Надеюсь, эта книга внесет больше серьезного отношения к тенденции уже близкого будущего человечества.

Почему так? Процедура, записанная на ленте, является аналогом компьютерной программы. Универсальная машина Тьюринга загружает программу с ленты на свое устройство – именно это мы и делаем с программами на жестком диске. Сейчас ваш компьютер используется в качестве текстового процессора, а через минуту он превращается в музыкальный плеер.

Тьюринг понял, что можно создать машину, которая сначала будет считывать процедуру с ленты, а затем использовать эту информацию для определения своих внутренних правил. Таким образом, машина станет программируемой и способной к выполнению тех же действий, что и отдельно взятая машина Тьюринга с фиксированным набором правил. Такое гибкое устройство, которое мы называем «универсальной машиной Тьюринга», и является компьютером.

Книга несколько устарела, так как написана была в 2017 году, а за это время системы искусственного интеллекта (ИИ) успели покорить не одну вершину. С другой стороны, многие вопросы, поднятые в книге, стали за это время только более актуальными — например, проблема интерпретируемости рекомендаций, выдаваемых машиной. В книге приводится любопытный пример анализа, какие именно исходные данные привели в одном из исследований ИИ к выводу, что он не желает собственного отключения.