Перевод статьи Кейтлин Уолч (Kathleen Walch) «Artificial Intelligence Is Not A Technology», опубликованной в журнале «Форбс» 01.11.2018.
Люди давно мечтали о том, чтобы у машин были такие же интеллект и возможности, как у людей. От ранних греческих мифов о Гефесте и его автоматонах до голема восточноевропейской еврейской традиции и до научной фантастике, романах и фильмах на протяжении более чем ста лет — наши фантазии предвидели, каково это было бы иметь разумные, интеллектуальные, подобные человеку машины, которые сосуществуют с нами. В 1920 году в пьесе Карела Чапека «R. U. R.» (Rossum's Universal Robots) впервые было использовано слово «робот», что и дало нам название для творений из наших фантазий. Во многих отношениях стремление к получению интеллектуальной машины привело к появлению современного компьютера. Идеи Алана Тьюринга не только лежали в основе программируемых машин, но и стали ядром концепций Искусственного Интеллекта — начиная с теста Тьюринга, который является средством оценки степени интеллектуальности машин.
Тем не менее, несмотря на многовековые технологические достижения и почти экспоненциальный рост вычислительных ресурсов, данных, знаний и возможностей, мы до сих пор не достигли видения Общего Искусственного Интеллекта (AGI; Artificial General Intelligence) — машины, которая смогла бы иметь равные аналоги человеческих способностей. Мы даже не близки к этому. У нас есть устройства, с которыми мы можем поговорить, но которые не понимают, что мы говорим. У нас есть беспилотные автомобили, которые с удовольствием въедут прямо в стену, если на это укажет GPS-навигатор. Эти автомобили распознают изображения, но не понимают, что на них изображено. И у нас есть удивительные компьютеры, которые могут победить чемпионов мира в шахматах, го и многопользовательских играх, но не могут ответить на вопрос «Как долго я должен готовить индейку весом в 14 фунтов»? Мы освоили вычисления. Мы используем большие данные. Мы разобрались в обучении. Но мы не знаем, как достичь Общего Искусственного Интеллекта.
Частью причины такого состояния являются различные штуки, которые мы разработали в результате наших поисков интеллектуальной машины. Искусственный интеллект — это не технология. Вопрос о том, является ли какая-либо конкретная технология ИИ или нет, некорректен. Искусственный интеллект — это путешествие. Это поиски интеллектуальной машины. Все технологии, которые мы разработали на пути во время этого поиска, — это штуки, которые по отдельности полезны, но все вместе ещё даже и не приблизили нас к цели. Вот почему важно понимать, что Искусственный Интеллект не является технологией, во многом в той же мере, в какой Космическая Гонка не является технологией.
Современные роботы
Чтобы понять, где мы сейчас находимся в отношении ИИ (в зависимости от того, как вы хотите смотреть на вещи), важно знать корни современного ИИ. Термин «Искусственный Интеллект» был придуман в 1956 году на летней конференции в Дартмутском университете. Джон МакКарти, знаменитый исследователь ИИ, который сам и собрал конференцию, сказал, что ИИ не имеет специфического для технологии значения. По его словам, «ИИ — это наука и техника создания интеллектуальных машин». Создатель сам видел ИИ не целью, а средством. ИИ — не технология в той же мере, как физика или гражданское строительство. Задача состоит в том, что, как и все науки, у ИИ должно быть применение, чтобы концепция была воплощена в реальность.
С 1950-х годов происходили величайшие достижения в области технологий, что помогало нам в достижении цели построения Искусственного Интеллекта. В первые десятилетия, когда были запущены исследования ИИ с 1950-х по 1970-е годы, мы создали машины, которые играли в игры, понимали основную логику, могли участвовать в простых разговорах, имели базовые возможности машинного перевода и даже рудиментарные нейронные сети.
После снижения интереса инвесторов, вызванного недостаточным представлением результатов в области ИИ, интерес вновь возобновился в конце 1980-х годов с широким внедрением персональных компьютеров и разработкой экспертных систем. В конце 1990-х годов компания Deep Blue сокрушила шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова. Казалось бы, мы вернулись на магистральное направление по разработке ИИ. Но всё это вновь затихло, когда корпоративные и венчурные интересы ослабевали вместе с невозможностью ИИ выполнить некоторые из обещаний.
Тем не менее, мечта всё ещё жива, и страстный интерес к Искусственному Интеллекту вновь появился в середине 2000-х годов. Благодаря почти безграничной мощности облачных вычислений и графическим процессорам, распространённости больших данных и нашим ноу-хау для их использования, а также разработке современных алгоритмов нейронных сетей мы смогли достичь некоторых из обещаний, не полученных ИИ в прошлом. ИИ вновь на волне хайпа. Он в моде. Деньги текут. Компании становятся «первыми в ИИ» так, как если бы предыдущая зима никогда не существовала. Интерес к ИИ продолжает расти и не выказывает признаков замедления. И всё же, использовав все миллиарды и усилия тысяч лучших мыслителей мира по этому вопросу, мы до сих пор не раскололи орех Общего Искусственного Интеллекта. Является ли наша технология недостаточной? Это проблема с нашими данными? У нас ещё не хватает вычислительных мощностей? Или более вероятно, что поезд ИИ движется, и мы только что покинули последнюю станцию. В текущей волне хайпа мы уже решили некоторые проблемы, но цель ИИ ещё впереди. Нам нужно доехать до следующей станции.
ИИ — это не технология
Является ли ИИ технологией, которую люди используют, чтобы сделать компьютеры интеллектуальными, или это движение к цели достижения машинного интеллекта? По словам Джона МакКарти, ИИ фактически является наукой. Это область исследований. Но было бы более полезно думать об ИИ как о цели. Если ИИ считается совокупностью технологий, то вы можете спорить весь день о том, что есть и что не является ИИ. Являются ли программируемые роботы Искусственным Интеллектом? А беспилотные автомобили — это ИИ? Является ли компьютерное зрение ИИ? Является ли распознавание символов ИИ? Если вы думаете об ИИ как о технологии, то вопрос всегда будет находиться в области разногласий и интерпретаций. Однако, если вы думаете об нём как о цели или процессе её достижения, то это то, к чему мы всегда стремимся, даже если мы ещё не совсем там. Даже если вы думаете об ИИ как об области обучения, типа физики, то области исследования имеют цели. Цель физики — получить истинное понимание природы Вселенной. Всё, что мы разработали в этом стремлении к пониманию в физике, — это технологии, которые полезны в нашей повседневной жизни. Но эти технологии не являются физикой — это побочные продукты наших поисков, чтобы понять физику. Точно так же машинное обучение и компьютерное зрение и робототехника — это не ИИ, они являются побочными продуктами технологии наших стремлений к достижению или пониманию ИИ.
Поиски искусственной интеллектуальной системы уже привели нас к большим достижениям в этой области. Как мы уже отмечали выше, теперь у нас есть технологии, которые могут распознавать и классифицировать изображения, понимать и генерировать естественный язык, беспилотные автомобиля, чат-боты, которые могут одновременно разговаривать на нескольких языках, системы, которые могут помочь диагностировать такие заболевания, как рак или диабет, и почти бесчисленное множество приложений в самых разных отраслях. Многие классифицируют эти приложения как «узкий ИИ» (или не дай бог уничижительный термин «слабый ИИ»). Само собой разумеется, что, поскольку никто ещё не достиг ОИИ (считающийся «сильным ИИ»), то каждое текущее применение ИИ является узким. Это делает термин «узкий ИИ» одновременно бесполезным и ненужным. Когда люди используют термин «узкий ИИ», они в действительности предполагают когнитивные технологии, которые были разработаны в поисках интеллектуальной машины. Итак, вместо того, чтобы говорить об узком ИИ, просто используйте термин «когнитивная технология». Это более точно указывает на то, что имеется в виду. Когда кто-то говорит об общем ИИ или сильном ИИ, вы должны спросить: «Вы имеете в виду технологии, которые реализуют интеллектуальную машину или конечную цель»? Одна из них — наука, другая — технологии применения.
Точно так же, как космическая гонка не была технологией, ИИ можно рассматривать с той же точки зрения. Многие из наших разработок вышли из наших стремлений добраться до космоса, таких как тёплые одеяла, микропроцессоры и даже липучка. Целью было доставить людей в космос, на Луну и даже получить межзвёздный транспорт. Вещи, созданные в поисках цели, смогли помочь обществу. То, что получается в результате гонки, — все эти технологии, которые составляют попытки достичь этой цели.
Создание интеллектуальных машин — это и цель ИИ, и основная наука, понимающая, что нужно, чтобы сделать машину интеллектуальной. ИИ представляет собой наш желаемый результат, и многие из событий на пути этого понимания, такие как беспилотные транспортные средства, технология распознавания образов или обработка и генерация естественного языка, — это шаги на пути к ОИИ. Передовые исследовательские организации и отдельные лица понимают, что ИИ не является технологией. Они не спрашивают, является ли или нет то, что они реализуют, Искусственным Интеллектом. Вместо этого они спрашивают, какой преобразующий эффект имеет эта технология. Они спрашивают, какую выгоду они могут реализовать на машинах, которые могут думать и действовать, как люди. Они спрашивают, какие возможности ИИ будет предоставлять для значительного повышения эффективности, сокращения расходов, повышения удовлетворённости клиентов, улучшения существующих продуктов и услуг и создания новых возможностей для бизнеса. Потому что в конце концов сама организация не связана со своими технологиями, но руководствуется своей общей миссией и целями. И как и эти организации, ИИ определяется не технологией, а общей задачей.
Кейтлин — серийный предприниматель, опытный маркетолог, эксперт по ИИ и машинному обучению, а также отраслевой эксперт. Она является главным аналитиком, управляющим партнёром и основателем компании Cognilytica, исследовательской и консультационной фирмы в области ИИ, и ведущей популярного подкаста AI Today.
