В последнее время очень любят нас пугать всевозможными катаклизмами. Что не статья, так конец света, ну, или, по крайней мере конец профессии. Намедни, на просторах интернета, а именно: на сайте zakon.ru, попалась мне на глаза статья некоего Станислава Егоркина под названием «Исчезновение юридической профессии. Мысли после прохождения гарвардского курса по искусственному интеллекту».
Если честно, я не совсем понял, зачем российскому юристу, каковым называет себя автор, понадобились курсы по компьютерным наукам, да ещё и в Гарварде. Впрочем, сегодня это модно. Что дают эти курсы? Краткое ознакомление, даже не с основами, а с вводной частью выбранного предмета. Ну, да ладно, расширение кругозора ещё никому вреда не приносило. Но, в самом начале статьи автор указывает, что оказывается он закончил курс под названием «Введение в компьютерные науки». А при чём тут искусственный интеллект? Возник у меня вопрос. И, вопрос, надо сказать, не праздный, поскольку никакого искусственного интеллекта сегодня и в помине нет. То, что автор называет «искусственным интеллектом» сами разработчики именуют «нейронными сетями». Пришлось почитать статью.
После прочтения стало понятно, что этот опус ничем не лучше и не хуже большинства подобных текстовок размещённых на бесчисленных, так называемых, блогах, где авторы состязаются в некомпетентности. Прослушав одну вводную лекцию (половину из неё проспав) они с упоением экспертов начинают рассуждать о тех вещах в которых ничего не смыслят, раздавать комментарии и учить других. Егоркин прости, ты не виноват, ты дитя своего времени, времени вопиющей некомпетентности, но твоя статья переполнила чашу моего терпенья. И дабы людей ты не вводил в заблуждение придётся разобрать её по кирпичикам.
Но, вернёмся к статье. Полный энтузиазма от полученных знаний, автор описывает возможности применения современных компьютерных технологий. Спору нет, умение пользоваться цифровыми технологиями в любой деятельности, в том числе в юриспруденции это требование современности. А вот дальше автор начинает размышлять о том, чего в принципе не понимает и это уже забавно. В частности он заявляет, что его коллеги приходят к неверному выводу о том, что машина не сможет заменить высококвалифицированных юристов, основываясь на неверном представлении об анализе юридических текстов в виде алгоритма. Далее автор поясняет, «неразумным коллегам», что искусственный интеллект работает по другому принципу, он сам создаёт алгоритм решения проблемы, основываясь на алгоритмах обучения. Мне интересно, автор вообще представляет себе, что такое искусственные нейронные сети? Открою автору секрет – это программа, которая имеет архитектуру, как уверяют разработчики, похожую на живые нейронные сети. Я бы сказал, что эта программа выполнена в виде объективации представления её разработчиков о работе живых нейронных сетей. Просто никто до сих пор толком не знает как работают живые нейронные сети. Кстати, и разработчики искусственных нейронных сетей, тоже имеют только общее представление об их работе. Но, поскольку это программа, то и, так называемые, «нейроны» (элементы её составляющие) программируются. В каждый из них закладывается код, который настроен на решение одной простой задачи, если упрощённо, по принципу – «вероятно» или «не вероятно» («верно» / «не верно», «да» / «нет», + / - и т.п., единства терминологии среди разработчиков пока нет). То есть, один нейрон определяет одну закономерность (опять же, в литературе встречается и мнение о том, что нейрон определяет один признак). Можно сказать, что архитектура искусственных нейронных сетей строится по определённому алгоритму. А, вот дальше программу обучают, для обучения существуют алгоритмы, но эти алгоритмы в машину не закладываются. В неё закладываются задачи в соответствии с алгоритмом обучения. Процесс обучения похож на процесс дрессировки собаки, за одним исключением, псу нужен стимул чтобы выполнить правильно команду, программе нет, ей достаточно констатации факта, верно или не верно решена задача. То есть, никаких алгоритмов программа не создаёт, она решает задачи по аналогии. Чем больше она решила задач правильно, тем больше вероятность выдачи правильного решения. Но, задачи должны быть однотипными.
А теперь, внимание, на современном этапе развития искусственных нейронных сетей они могут решать не только однотипные задачи, но и задачи решению которых их не обучали, более того, при решении последних они могут «перераспределять» коды между своими «нейронами». Это стало возможным за счёт создания новой архитектуры, которая позволяет входящему сигналу проходить не только от входа к выходу, но и в обратном направлении. такая сеть решает задачу, а затем проверяет собственное решение. За счёт включения модулей самообучения и памяти такая программа может при решении простых задач построенных на элементарной логике превзойти человека. Но, в любом случае искусственные нейронные сети могут решать только те задачи которые могут быть оцифрованы, то есть это по сути математические задачи, для решения которых существуют формулы. Например, работа с массивами данных, в том числе статистических; распознавание: слов, лиц, музыки и т.д.; поиск информации; сличение текстов и т.д. и т.п. Программа конечно может скомпилировать текст, музыку, изображение, но не может создать ничего нового, уникального. Насколько мне известно ни одна подобная программа не сформулировала даже новую формулу.
Для творчества нужно мышление, которое у искусственных нейронных сетей отсутствует. Мышление человека, насколько нам известно на сегодняшний день, построено на абстрактных категориях имеющих словесное выражение. Например, для человека стол это образ, включающий в себя различные виды и подвиды столов. Для машины стол представляет собой набор цифр (пикселей, векторов и т.п., кому как нравиться). То есть, для машины это всегда конкретный стол. Возможно, продвинутая сеть и может вывести усреднённое математическое выражение видов и подвидов различных столов, но и в данном случае она будет описывать это усреднённое выражение через математическое значение. Разницу уловили? Человек может создать принципиально новый стол, которого никогда не было, машина может усовершенствовать уже существующий, но принципиально нового она создать не в состоянии. В противном случае все учёные стояли бы уже на учёте в службе трудоустройства в поисках работы.
Поскольку программа не мыслит, то и термин «искусственный интеллект» к ней не применим. Что может такая машина дать юриспруденции? В принципе, уже даёт. То, есть, как может, так и даёт. Это распознавание текста, речи, обработка документов и запросов в справочно-правовых системах, отслеживание изменений вносимых в документы и т.п. Правда, пока всё это машина делает весьма «коряво», но мы надеемся, что прогресс всё же будет достигнут.
Но, тут возникает ещё одна проблема, связанная с физическими вычислительными ресурсами, потребляемыми более менее продвинутыми сетями. Например, в Google на создание сети, которая научилась самостоятельно распознавать кошек в серии роликов YouTube, ушло порядка 1000 серверов на базе CPU, что эквивалентно 16000 процессорных ядер. Построенная сеть характеризовалась 1,7 млрд. параметров, виртуально отражающих связи между нейронами» (см.: https://www.ferra.ru/news/techlife/GPU-Largest-Artificial-Neural-Network-18-06-2013.htm).
В то же время Татьяна Владимировна Черниговская, доктор биологических наук, профессор, член-корреспондент РАН, специалист в области нейронауки и психолингвистики и теории сознания, замечает, что в мозге человека 85 миллиардов нейронов, у каждого из них «может быть до пятидесяти, а то и ста тысяч соединений с другими частями мозга. Если это умножить, то получится квадрильон соединений» (См., например: http://pravdasevera.ru/-p7mamshx).
Так что современные искусственные нейронные сети, находятся по своему развитию, где то на уровне бактерий и способны лишь на некие механистические действия. Ну, например, распознание человека по его лицу, распознавание текста и т.п. и при этом требуют неоправданно больших ресурсов, что ставит вопрос о целесообразности их масштабного применения, особенно в сфере юриспруденции. Учитывая вышесказанное можно предположить, что никакого искусственного интеллекта в ближайшее тысячелетие не появиться. В то же время симбиоз искусственных нейронных сетей с разумом человека (в различных его видах и комбинациях) имеет весьма большие перспективы, в том числе и для юридической профессии. Тем более, что сложившаяся в нашей стране ситуация характеризуется: 1) бесконтрольным развитием законодательства, 2) общей деградацией правовых знаний; 3) вопиющим бюрократизмом, 4) снижением профессионализма юристов в целом и судей в частности, 5) всё возрастающим потоком политико-правовой и околоправовой информации.
С позволения читателя я не буду в данной статье развивать данную мысль, поскольку она требует отдельного рассмотрения, укажу лишь на то, что первый и пятый из перечисленных факторов оказывают влияние, в том числе и на высококвалифицированных специалистов. Возникает закономерный вопрос, а надо ли запоминать норму права, или же значимую информацию, которая завтра измениться? Лень – двигатель прогресса, в данном случае играет против прогресса и так и шепчет на ухо – а оно тебе надо? Но, мозг, который не тренируется, деградирует. Вот это настоящая опасность для отечественной юриспруденции. Преодолеть её как раз и может симбиоз искусственных нейронных сетей с разумом.
Продолжение следует.
