Краткая история цифровизации - Мартин Буркхардт

Автор: Хороший вопрос! Когда в восьмидесятых годах я заинтересовался компьютерным миром, все началось как раз с искусственного интеллекта. Я отправился в Америку, поговорил со многими ведущими исследователями в этой области и остался в недоумении. Что меня удивило? Не спектр возможностей искусственного интеллекта, а то, что апологеты ИИ показались мне учениками чародея, запутавшимися в собственных фантазиях. Философ Ницще очень точно описал момент, когда человек заколдовывает сам себя: ты вначале прячешь пасхальные яйца, а потом – опа! – находишь их. Понятно, что через какое-то время ты начинаешь верить в то, что их приносят пасхальные зайцы. Многое кажется нам искусственным интеллектом лишь потому, что мы не видим предыстории. Да, если пианино вдруг само начинает играть, то это производит впечатление чуда, однако если знать, что вначале на студию пришел пианист и записал свой шедевр, то какое уж тут волшебство?

Читатель: Все равно, машины же сами чему-то самостоятельно учатся. Есть же такое слово – «машинное обучение».

Автор: Да, это интересная тема – хотя бы потому, что она практически догнала искусственный интеллект по популярности. Только вот почему? Моя мама, которая не разбирается в компьютерах от слова «совсем», любила повторять: «Дурная голова ногам покоя не дает». Мне кажется, эта пословица прекрасно описывает отношения между ИИ и машинным обучением. Искусственный интеллект – это голова, которая пытается рассказать компьютеру, как устроен мир, а вот машинное обучение, использующее так называемые нейронные сети, даже и этого не пытается сделать. Компьютеру просто скармливают огромный массив данных – например, фотографии котиков, – а тот благодаря своему быстродействию как бы приделывает этим данным ноги. В результате, переварив не одну тысячу фотографий, он получает способность распознавать кошек на картинке. Эта способность крайне важна для беспилотных автомобилей, потому что их бортовой компьютер постоянно сканирует картинку с камеры и определяет, кто бежит через дорогу: кошка, олень или пешеход. Само распознавание работает достаточно неплохо, весь вопрос в следующем: разве компьютер понимает, что именно он делает? Он знает, в чем отличие мяча, который катится через дорогу, от бегущей кошки, которую эта машина легко может задавить? Ответ простой – нет! В случае с машинным обучением есть только паттерны: паттерн мяча, паттерн кошки, паттерн человека.

Читатель: То есть, нет собственно интеллекта?

Автор: Именно. Там, где мы хотим увидеть интеллект, на самом деле стоит пустой безмозглый ящик. Ну или точнее – там те самые ноги, про которые говорила моя мама. Тем не менее операции автоматического распознавания объектов, лиц или вообще поведенческих паттернов сами по себе крайне полезны, особенно если объединить все эти данные.

Читатель: Но из твоих примеров следует, что компьютер все-таки значительно производительнее человека.

Автор: Производительнее – да, но в своем быстродействии он ограничен небольшим количеством функций, что связано не столько с интеллектом, сколько с узким кругом задач.

Читатель: А разве умение распознавать закономерности – не признак интеллекта? Скажем, кто-то слышит произведение и понимает, что это фуга, которую мог написать только Бах.

Автор: Это может выглядеть как признак интеллекта, но, как мы знаем, не все то золото, что блестит. Разве к интеллекту в какой-то форме не прилагается самосознание? Ранние энтузиасты ИИ уже однажды разочаровались, убедившись, что их компьютеры не то чтобы очень интеллектуальны – у пятилетнего ребенка кругозор и то шире.

Читатель: В каком смысле?

Автор: Если робот наблюдает за вращающимся объектом, то он анализирует пиксели картинки и сличает их с сохраненным образцом. В результате он может идентифицировать объект на одном кадре, а на другом – уже нет. У человека, даже у маленького ребенка, таких проблем не возникнет, ведь мы понимаем: то, что крутится перед глазами, – это один и тот же предмет.

Читатель: То есть ты утверждаешь, что надежда на создание искусственного интеллекта – самообман?

Автор: И да, и нет. Сейчас искусственный интеллект неожиданно снова оказался в центре всеобщего внимания, потому что даже у машинного обучения, несмотря на все успехи, много недостатков – компьютеру нужно скормить огромное количество данных. Джефри Хинтон, пионер машинного обучения, прекрасно осознает эту проблему и сейчас пытается научить компьютер распознаванию образов. У людей это работает так: человек освоил игру на фортепиано на уровне крупной моторики, практикуется дальше, чтобы улучшить свои навыки, и в итоге становится пианистом-виртуозом. Однако если проанализировать его движения на уровне мелкой моторики, то становится ясно, что в их основе лежат все те же простейшие перемещения. Современный робот такого не умеет: его можно научить какому-то движению рук, но он не сможет взять эту последовательность за основу и научиться выполнять какую-то другую сходную операцию. На любую незнакомую задачу робот будет смотреть как баран на новые ворота. Машинное обучение нужно совместить с распознаванием образов и аналогий, чтобы преобразовывать совокупность крупномоторных движений А в совокупность тонкомоторных движений Б. В этом случае компьютер сможет обойтись без громадных массивов данных, опираясь на небольшое количество информации и совершенствуя свои движения самостоятельно.

Читатель: Ну то есть всё-таки приобретет интеллект!

Автор: Нет, он может совершенствовать однажды выученные движения, например поднимая с пола все более мелкие предметы сложной формы. При этом он не становится умнее и всё так же не осознает разницу между мячом, кошкой и человеком.

Читатель: Но компьютер может делать то, чему его никто никогда не учил!

Автор: Да, роботы будут пылесосить, мыть и драить пол, готовить нам еду, но это никак не скажется на их интеллекте. Мне вообще кажется, что дискуссия об искусственном интеллекте уводит нас в сторону. Вопрос, по-моему, нужно поставить иначе: какую роль это играет для нас и нашей самоидентификации?

Читатель: Что ты имеешь в виду?

Автор: Приведу пример. В начале шестидесятых годов, когда стали возможны пилотируемые космические полеты, ученые НАСА стали рассматривать астронавтов как «кибернетически дополненные организмы», то есть как киборгов, оснащенных дыхательными аппаратами, скафандрами и постоянной радиосвязью с базой. Сегодня мы не мыслим своей жизни без смартфонов, шагомеров, навигаторов, мессенджеров и постоянного подключения к сети, то есть сегодня мы такие же киборги.

Читатель: Ты про то, что однажды машины захватят мир?

Автор: Как раса боргов из «Звездного пути», которая нас ассимилирует? Нет, я к тому, что сосуществование с ботами, роботами и искусственными интеллектами изменит нашу систему ценностей. Разве мог кто-то представить, что поиск сексуального партнера в крупных городах сведется к свайпу в «Тиндере»? Это плохо? Да нет, просто доказывает, что постоянно появляется что-то новое.