Когда рядовой человек слышит понятие "искусственный интеллект", зачастую он невольно думает о неком сознании сродни человеческого. Однако это не вполне так. Каждый раз системы, имитирующие деятельность человеческого сознания, решают какую-нибудь конкретную задачу. И именно в этом кроется причина того, что по крайней мере в наше время никаких подходов для решения задач общего характера с помощью искусственного разума попросту нет. А проиллюстрирую я это на нескольких простых примерах.
Несмотря на выдающиеся успехи, например, в обработке изображений, когда с фотореалистичным качеством удаётся получить себя же, но старого, или более мужественного, или вообще сменить пол, это частная очень конкретная задача, где нейронная сеть добавляет человеку признаки, которые должны у него быть в соответствии с запросом.
Кроме того после первичной обработки входящего материала нередко применяют дополнительные нейронные сети, которые призваны устранить те признаки, которые выдают в результатах обработки деятельность машины. Т.е. мы получаем комплекс нейронных сетей, которые последовательно отрабатывают, выполняя каждая свои задачи. При этом последовательность или алгоритм этой последовательности устанавливает разработчик.
Почему это важно, я хочу показать на примере разработки роботизированного игрока для игры StarCraft2 от компании DeepMind. StartCraft2 - это стратегия в реальном времени с весьма замысловатым балансом, механикой и довольно широким простором деятельности. И хоть даже здесь можно алгоритмически прописать практически всё, явно видно, что для нейронных сетей эта задача непосильна из-за ограниченности "органов" восприятия.
Так, например, когда АльфаСтар (именно так называется этот комплекс нейронных сетей) в самом начале игры посылает рабочего на разведку, он разворачивает его и возвращает на базу. Очевидно, что нейронная сеть научилась копировать действия игроков, которые при игре против Зерга посылали раба навстречу Наблюдателю врага. И если они видели этого Наблюдателя, то понимали, что враг играет условно стандартным образом, что косвенно свидетельствует о том, что бояться пока нечего. В нашем случае раб не доезжает буквально несколько метров и разворачивается. Т.е. АльфаСтар не ставил целью посмотреть, был ли Наблюдатель. Он просто копировал определённые действия без оглядки на окружающую обстановку.
Ярким примером подобного поведения является так называемый "харас" минеральной линии рабом. Раб подъезжает, начинает добывать минералы на кристалле врага, затем отменяет добычу. Делается это с конкретной целью, чтобы вражеский рабочий не добывал. Он "видит", что кристалл уже занят, и едет добывать на другой кристалл. Затем нашим рабочим нужно прервать добычу, ожидая, пока к кристаллу подъедет следующий раб врага. И так далее по кругу. Таким образом можно убрать вражеских рабов с пары рядом стоящих кристаллов. В профессиональной игре это весьма ощутимо. Но нет, АльфаСтар просто начинает и прерывает добычу, не понимая, для чего это делают сильные игроки.
Ещё один курьёзный пример, который показывает абсолютную бессознательность АльфаСтар - это манера строить стенки зданиями. Их обычно строят так, чтобы вражеские боевые единицы не смогли проехать на вашу базу. Но только не наш искусственный интеллект. Он просто тыкает здания так, что получается более-менее похожее на стенку образование. Дело тут в том, что человек в такой ситуации следует чёткому алгоритму. У него есть план, и он его придерживается. А АльфаСтар, как и любая другая нейронная сеть делает нечто примерное. И в данном случае это полностью лишает всё мероприятие смысла.
Есть и более сложный пример, когда искусственный интеллект не разведал новую базу противника, но по косвенным признакам опытный игрок прекрасно понимает, что эта база обязана быть. Потому он даже "вслепую" может отправить армию в атаку на одну из предполагаемых локаций, где эта третья база есть. Но этого не делает АльфаСтар. Другими словами искусственный интеллект не только не использует всю доступную ему информацию, но и не способен использовать неявные сигналы в некоторых случаях. И это при том, что этот бот наиграл уже тысячи, если не десятки тысяч, игровых лет. Т.е. училась эта машина столько, сколько физически не смог бы учиться ни один человек или даже целый городок людей вместе взятых, но разумности до сих пор не приобрела.
Это происходит не потому, что наш человеческий разум какой-то особенный и волшебный. Я далёк от мысли, что в человеке есть что-то, чего нельзя воспроизвести в техническом устройстве. Причиной тому крайняя ограниченность принимаемых данных и объёма обрабатываемой информации. Человек - это универсальное устройство ввода. Так или иначе мы видим и слышим всё вокруг. С опытом отдельные сигналы из всей входящей информации начинают казаться нам значимыми. И всё это выливается в экспертные знания в той или иной области. Искусственный интеллект делает то же самое, но входящих сигналов у него гораздо меньше. И это не всё.
У человека есть большой опыт в областях, не связанных с конкретной задачей. И зачастую этот опыт оказывается вполне подходящим для её решения. Но нейронные сети не решают сразу все задачи. Они не могут брать опыт из одной области и применять его в другой, пока этого не сделает разработчик. А человек может. Все его нейронные сети собраны в одном мозге. Регулярно рвутся и образуются связи между этими нейронными сетями, что иногда приводит к неожиданным выходам из стандартных ситуаций.
Процессы в мозге весьма сложны. Далеко не все факторы вообще изучены. А вычислительные мощности и алгоритмы пока не дают возможности приблизиться даже к изученному. Потому пока не будет ни Джарвисов Тони Старка, ни каких-либо других универсальных систем, которые могут и разговор про женщин поддержать, и на баяне сыграть под пиво. Но в части автоматизации рутинных задач, где не требуется особая смекалка, их внедрение в ближайшие годы будет таким, что это приведёт к тотальной переделке всего рынка труда.