Искусственному интеллекту можно поручать только узкие правовые задачи

История

В 1960-х годах Стив Кук, Ричард Карп и другие учёные разработали теорию NP-полных задач, которые в теории решаемы, но время, необходимое на решение таких задач зависит от сложности задачи экспоненциально. При этом люди способны решать подобные задачи зачастую за гораздо меньшее время [1] . К началу 1970-х годов наука об искусственном интеллекте признала приоритет программирования систем над построением их материальной части в деле создания ИИ [6] . Примерно в это же время, начался резкий вал критики в отношении идей создания искусственного интеллекта, вылившийся в сокращение финансирования. В первую очередь это было связано с небольшими вычислительными мощностями существовавших тогда компьютеров, не позволявшими запустить сложную многоуровневую программу, из-за чего все практические образцы ИИ оставались на уровне «игрушек» (наибольшего успеха достигли программы для игры в шахматы).

Первые попытки теоретического проектирования мыслящих машин были предприняты после Второй Мировой войны сразу несколькими исследователями независимо друг от друга. В 1947 году Алан Тьюринг прочитал первую лекцию об искусственном интеллекте, в которой, вероятнее всего, первым постулировал, что построение оного будет с большей вероятностью заключаться в написании компьютерной программы, чем в проектировании вычислительной машины. Тремя годами позже он выпустил статью «Счётные машины и интеллект» (англ. Computing Machinery and Intelligence ), в которой обсудил вопросы оценки интеллектуальности машины и предложил критерий, по которому машина может считаться интеллектуальной, если она может убедительно представиться человеком информированному наблюдателю. Это было названо по имени создателя, «Тестом Тьюринга». При этом, в дальнейшем неоднократно проводились слепые тесты Тьюринга, которые показали, что большинство людей готовы признать человеком довольно глупую программу [1] .

Искусственный интеллект может применяться как в качестве партнёра в играх (например, шахматах), так и в более серьёзных задачах. Например, с 1990-х годов ИИ используется для распознания речи, что повышает удобство различных сервисов. Способен искусственный интеллект и распознавать живую речь, для чего недостаточно просто распознавать отдельные слова. Ещё один вариант использования — компьютерное зрение. Мир, в котором мы находимся имеет три измерения, в то время как устройства ввода визуальной информации, что у человека, что у машины, воспринимают только двухмерную картинку. Задача ИИ в данном случае — обработать имеющееся изображение для распознания объектов на нём. Также ИИ используются для так называемых «экспертных систем» — систем анализа данных в определённой сфере знаний или деятельности, действующей эффективнее, чем человек за счёт высокой скорости обработки [3] [7] [8] .

Главное отличие искусственного интеллекта от других программ в отсутствии чётко заданного алгоритма решении задачи [3] . Согласно одной из распространённых версий, есть необходимый набор свойств для программы, чтобы считаться искусственным интеллектом. Исследователи уточняют, что список может быть неполным, так как какие-то из свойств интеллекта ещё не открыты или достаточно не изучены. Список выглядит так [4] :

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

Исследования в сфере искусственного интеллекта делятся на две категории: теоретические и практические; последние, в свою очередь имеют базовые и прикладные аспекты. Направлений исследования ИИ два. Первое, биологическое, основывается на том, что раз человек обладает интеллектом, искусственные системы должны имитировать его психологию или физиологию. Второе, феноменологическое, изучает само понятие интеллекта, проблемы, стоящие перед миром и способы достижения целей. Оба этих подхода в определённой степени взаимодействуют между собой. Также исследования ИИ тесно взаимодействуют с философией, особенно современной аналитической, так как обе отрасли науки изучают мышление [5] .

В 1930-х годах британский и австрийский математики Алан Тьюринг и Курт Гёдель, а также другие математики пришли к выводу, что не существует универсального алгоритма для решения любых задач в некоторых важных математических областях. Существуют задачи, которые не решаются путём составления алгоритма, но доступны к решению человеком, так что был сделан вывод, что компьютеры по своей природе не могут делать то, что делают люди [1] .

Одна из наиболее осуществимых систем применения ИИ — эвристика, то есть сортировка информации по категориям, используя имеющиеся данные. Пример такой деятельности — анализ контрагентов при банковских операциях [7] . Ещё одна сфера, в которой искусственный интеллект необходим — самоорганизующиеся системы, то есть компьютерные системы, способные изменять себя согласно заданным параметрам, условиям окружающей среды или необходимым к выполнению задачам [9] .

Сильный ИИ

В России имеются правовые, технические и технологические предпосылки активного применения слабого искусственного интеллекта (ИИ), с помощью которого можно решать узкоспециализированные задачи: прорабатывается возможность использования «нейронного мозга» для рассмотрения гражданских и административных дел по бесспорным требованиям, в том числе в приказном и упрощенном производстве, рассказал секретарь Пленума Верховного Суда РФ, глава Совета судей Виктор Момотов на совместном мероприятии председателей высших инстанций России и Германии. По его словам, в упрощенных процедурах в России рассматривается более 75% гражданских и административных дел в судах общей юрисдикции, и почти 60% дел в арбитражных судах. «Использование искусственного интеллекта по такому объему дел позволит рассматривать дела путем оперативного и прозрачного обмена электронными документами и снизит нагрузку на судей. В ближайшем будущем мы планируем ввести технологию слабого искусственного интеллекта в процедуру вынесения судебных приказов. Разработана программа для подготовки судебных приказов с использованием конструктора шаблонов в соответствии с типовыми бланками судебных приказов, разработанными Судебным департаментом при Верховном Суде и согласованными с Верховным Судом. В одном из субъектов РФ в 2021 году запустили пилотный проект: три участка мировых судей с помощью технологии слабого искусственного интеллекта будут готовить судебные приказы при взыскании с граждан имущественного, транспортного и земельного налогов. С помощью данной технологии будут готовиться необходимые документы, проверяться реквизиты. Если проект покажет хорошие результаты, мы распространим данную практику и на остальные суды», — отметил Момотов. Он указал, что также с помощью суперсервиса «Правосудие онлайн» будет возможно автоматизированное составление проектов судебных актов с использованием технологий искусственного интеллекта на основе анализа текста процессуального обращения и материалов судебного дела: это уже будет своего рода электронный помощник судьи, способный систематизировать и анализировать информацию, предлагая в итоге базу материала, на основе которого судья может оформить свое решение. «Применение технологии слабого искусственного интеллекта в организационной деятельности суда позволяет уменьшить рутинную работу судей и работников аппарата суда. Уже сейчас с помощью данной технологии можно решать задачи по автоматизированному вводу и обработке информации при осуществлении делопроизводства, рассмотрению поступающих в суд процессуальных документов с целью выявления их несоответствия требованиям процессуального законодательства, идентификации личности и полномочий для участия в судебном разбирательстве. Все это позволяет оптимизировать деятельность судов, снизить нагрузку на судей и аппарат суда и высвободить больше времени для непосредственного рассмотрения дел», — считает представитель ВС.

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .

Искусственный интеллект — это наука и технология создания интеллектуальных машин, в первую очередь интеллектуальных компьютерных программ. Интеллект в данном случае — это вычислительная способность достигать целей в мире, присущая человеку, многим животным и некоторым машинам. При этом до сих пор в научном сообществе нет чёткого понимания, какие вычислительные функции считать интеллектом в силу понимания только части из них; по этой причине точного общепринятого определения интеллекта, не завязанного на интеллект человека, не существует. Также из-за того, что интеллект — это сложное понятие, состоящее из множества свойств и функций, некоторые из которых до сих пор не поддаются вычислительным машинам, невозможно чётко отделить «интеллектуальные» машины от «не интеллектуальных»; многие из вычислительных систем, созданных для выполнения той или иной функции можно назвать «в какой-то мере интеллектуальными» [1] .

«Относительно дискуссии использования системы универсального (сильного) искусственного интеллекта в правосудии, мы придерживаемся следующей точки зрения. Предложение о замене судьи универсальным искусственным интеллектом видится опасным и нежелательным, повышающим риски снижения гарантий защиты прав и свобод граждан. Мы понимаем, что задачи, которые можем передать на решение как слабого, так и сильного искусственного интеллекта, имеют свои допустимые границы. Искусственный интеллект может оценивать обстоятельства дела только с точки зрения формальной логики, а значит, он не способен полностью понять фабулу дела, так как во многих делах, например, семейных или уголовных, очень много иррационального, а не формально-логического. Система искусственного интеллекта никогда не сможет проникнуть в глубину человеческой психики, не сможет понять мотивацию поступков и скрытые цели сторон, что повлечет за собой необъективность рассмотрения дела и вынесение ошибочных решений», — отмечает Момотов. Искусственный интеллект, на его взгляд, не сможет постигнуть принципы гуманизма и справедливости при назначении наказания, разумности и добросовестности в гражданском процессе. «Кроме того, процесс исследования и оценки доказательств требует от судьи руководствоваться своим внутренним убеждением, которое является гораздо более сложной категорией, чем программные алгоритмы. В зависимости от конкретных обстоятельств одни и те же доказательства могут быть в одном деле отвергнуты, а в другом деле, наоборот, приняты за основу. Судья, обладая такими качествами, как компетентность, справедливость, уважение к участникам процесса, порядочность и достоинство, профессиональная тайна, терпимость, моральная чистоплотность и эмпатия, может посмотреть на спор сторон не только с юридической точки зрения, но и через социальную и человеческую призму. Искусственный интеллект не будет способен применять аналогию закона или аналогию права, так как только человек может постигнуть дух закона. Также искусственный интеллект имеет свои законы и свой язык, отсутствие глубокого понимания которых у человека делает решения нейросетей непредсказуемыми. Может быть искусственный интеллект и можно сравнивать с человеческим мозгом, но он точно не сравнится с человеческой душой. Поэтому в вопросах применения искусственного интеллекта в судопроизводстве мы должны рассуждать здраво, подходить осторожно и выверять все риски, не позволяя передавать судьбу человека в руки машины», — подчеркивает представитель ВС.

Тогда же, в конце 1940-х годов, была впервые выдвинута идея машинного обучения. Согласно им, необходимо сделать программу, которая обладает базовым набором знаний и возможностью усваивать информацию, что позволит делать только «оболочку», которая будет самостоятельно достраивать себя до полноценного ИИ [1] .

Несмотря на то, что в самой идее искусственного интеллекта исследователи ориентируются на интеллект человека, симуляция оного на компьютере — не есть цель большей части проектов. Используемый для оценки человеческого интеллекта коэффициент (IQ) не применим для оценки машинных систем, по причине того, что он завязан на интеллектуальное развитие ребёнка и если на взрослых людей эту шкалу можно экстраполировать, то высокие результаты искусственного интеллекта в тесте на IQ не будут означать высокого интеллекта системы. При этом, некоторые из задач, используемых в этих тестах всё же помогают изучать эффективность конкретного искусственного интеллекта. Также, в то время как интеллект всех людей основывается на примерно одинаковых механизмах и развивается приблизительно по одному пути, в машинном интеллекте дело может обстоять с точностью до наоборот: при наличии превосходящих человеческие возможности вычислительных мощностей он основывается на тех принципах и цепочках, которые заложены в него разработчиком, а потому в каждой системе могут, с одной стороны, присутствовать интеллектуальные функции, развиваемые человеком только с подросткового возраста, а с другой — отсутствовать какие-то механизмы, присущие маленьким детям. Осложняется это тем, что природа человеческого интеллекта до сих пор изучена не до конца [1] [2] .