Обзор книг о возможностях искусственного интеллекта
В последние два года любая новая технология в том или ином аспекте связана с использованием искусственного интеллекта. К примеру, отслеживание конкретного объекта в видеопотоке для правоохранительных органов, анализ подачи ингредиентов на конвейер и контроль качества в пищевом производстве, диагностика и прогнозирование здоровья человека — применение технологий ИИ становится повсеместным.
Однако вопрос о том, может ли компьютер мыслить как человек, остается в учёной среде открытым. В этой статье мы решили сделать небольшую подборку литературы, в которой отражаются имеющиеся к настоящему времени точки зрения экспертов в области машинного обучения и других видов алгоритмов по данному вопросу. Взяли только книги, которые были переведены на русский. Также все книги из этой подборки заявлены в аннотациях как научно-популярные. Но в качестве уютного чтения перед сном точно не подойдут, требуют сосредоточенности и мыслительной активности.
1. «Искусственный интеллект: современный подход», 4-е издание. Том 1-3. Рассел Стюарт, Норвиг Питер. - М: Диалектика, 2021-2022
Начнём наш обзор с классического фундаментального труда, самого популярного учебника по искусственному интеллекту в мире. Впервые книга была издана в 1995 году, в 2020 вышло четвёртое издание. На русском языке, в связи с очень большим объёмом, учебник был издан в трёх томах в 2021-2022 гг. Авторами учебника являются Стюарт Рассел, профессор компьютерных наук Калифорнийского университета, и Питер Норвиг, директор по исследованиям в компании Google, Inc., ранее руководитель отдела компьютерных наук в Исследовательском центре Эймса, НАСА.
Так как это учебник, да ещё и целых четыре раза переизданный, то в нём всё великолепно структурировано и логично, во всей полноте раскрыта теоретическая база и практическое применение искусственного интеллекта (ИИ). В книге представлены все исследования, проводившиеся за последние пятьдесят лет в этой области, даётся подробный обзор областей знаний, которые помогли вырасти такой новой научной дисциплине как искусственный интеллект. В последнем четвёртом издании представлены новейшие технологии и достижения в таких областях как машинное обучение, алгоритмы обработки естественного языка, робототехника, безопасность и т. д.
Это серьёзный академический учебник, осилить его человек, профессионально не подготовленный, вряд ли сможет ввиду отсутствия мотивации и специальных знаний. В аннотации указано, что книга предназначена для широкого круга читателей. Но под широким кругом в данном случае имеются в виду студенты и преподаватели техническим вузов соответствующих специальностей, инженеры и разработчики программного обеспечения. Мы эту книгу только скачали и просмотрели. Думаем, попробовать почитать из него выборочные части — заинтересовал третий том, где речь идёт о современных подходах к машинному обучению и обработке естественного языка.
2. Сильный искусственный интеллект: На подступах к сверхразуму. Александр Ведяхин и др. - М.: Интеллектуальная Литература, 2021
Это книга написана коллективом российских учёных и специалистов и посвящена обзору открытий и подходов к развитию искусственного интеллекта в России и мире. Основной посыл книги в том, что технологии ИИ внедряются в самых разных сферах нашей жизни и начинают становиться её бытовой частью — от умных пылесосов до виртуальных ассистентов. При этом применение этих технологий ограничено их способностью решать только определённые узкие задачи. А настоящего прорыва можно будет достичь при качественном развитии общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI), которому будут подвластно решение самого широкого круга задач, который позволит решить стоящие перед человечеством задачи выживания — от излечения смертельных болезней до предотвращению экологической катастрофы.
Авторы впервые обобщили и систематизировали накопленные в области общего ИИ знания на русском языке с целью помочь специалистам, занимающихся исследованиями и разработками в этой области, объединить свои знания и выработать единую стратегию по созданию общего искусственного интеллекта.
Читается книга довольно легко, написана научно-популярным языком, имеются цветные иллюстрации, объём 232 страницы. Прочитаем и поделимся своими мыслями здесь же.
3. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос. - М: Манн, Иванов и Фербер, 2016
Это по-настоящему «популярная» книга в нашей подборке. Взяли мы её потому что она на контрасте с остальными предназначена для гуманитариев и людей, которые со всем не разбираются в теме ИИ. Автор книги Педро Домингес — профессор Вашингтонского университета, ведущий эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту, который кроме данной книги написал более 200 научных статей об искусственном интеллекте и анализе данных.
По поводу данной книги было много споров — видели мнение, что автора обвиняют в неудачной попытке популяризировать специфическую область знания и использовании нелепых метафор. Книгу сейчас читаем, это чисто научно-популярный стиль изложения, нет никакого практического разбора математических алгоритмов и инструментов. Книга даёт возможностью прикоснуться к такой предметную область как машинное обучение, а ещё призвана «зажечь» читателя на участие в поиске «верховного алгоритма».
Интригующее название напрямую отсылает к главной цели — поиску универсального алгоритма для машинного обучения, который автор считает фундаментом прогресса и дальнейшего развития ИИ. Домингос сравнивает его с некой единой теорией, со стандартной моделью в физике элементарных частиц, на которую учёные опираются при построении других моделей и выдвижения гипотез. Т.е. нахождение этого алгоритма станет ключом к развитию искусственного интеллекта и к решению стоящих перед человечеством угроз.
Автор считает, что для успешного поиска нужно абстрагироваться от какой-то конкретной концепции машинного обучения и посмотреть на этот поиск сверху. Он последовательно рассказывает про пять основных, по его мнению, школ машинного обучения, их принципах и опорах на разные области знания: физику, статистику, нейробиологию и эволюционную биологию. Вот здесь-то и можно гуманитариям получить новые знания и представление о том, как строится машинное обучение.
4. Искусственный интеллект и универсальное мышление. А. С. Потапов. - СПб: Политехника, 2012
Это книга Алексея Сергеевича Потапова, доктор технических наук, профессор кафедры компьютерной фотоники и видеоинформатики ИТМО, представляет собой введение в теорию искусственного интеллекта и машинного обучения как её части. Должны отметить, что после переводной литературы читать хороший русский язык просто удовольствие.
В книге основная внимание уделяется вопросам мышления как поиску знания и представлению знания как способу описания окружающего мира, разбирается связь между понятиями интеллекта и знания, способности к обучению и потребности в этом интеллекта, описываются способы обработки интеллектом информации, поиск в пространстве решений, самообучение и самоорганизация. Есть фрагменты, которые будут не понятны читателю без соответствующей подготовки, приводятся некоторые математические формулы и примеры программного кода. Но эти примеры автор постарался сделать максимально понятными плюс общее изложение является последовательным и структурированным, так что книга действительно подходит для широкого круга читателей.
Автор анализирует недостатки разработанных систем ИИ и рассуждает о том, каких свойств им не хватает, чтобы стать по-настоящему разумными, обращаясь к различным необходимым для этого областям знаний: психологии, нейрофизиологии, лингвистике, философии и математике. Нам кажется, что эта книга посвящена вопросам мышления в целом, поэтому, возможно, что читать её гуманитариям будет даже интереснее технических специалистов.
5. Тени разума. В поисках науки о сознании. Роджер Пенроуз. - М: ЛКИ, 2005. Новый ум Короля. Роджер Пенроуз. - М: Ленанд, 2020.
И в завершении книги сэра Роджера Пенроуза, британского физика и математика, доктора философии, профессора и главы кафедры математики Оксфордского университета, Нобелевского лауреата по физике 2020 года, соавтора и оппонента Стивена Хокинга.
Про эти книги, как говорится, достаточно упомянуть, чтобы показаться умным человеком. Это, конечно, не научно-популярное чтение и даже если научное, то доступное к прочтению для достаточно узкого круга подготовленных людей. Хотя в аннотации снова указано, что предназначено для широкого круга читателей.
Основным тезисом книг Пенроуза является утверждение, что человеческое сознание не является алгоритмическим и поэтому не может быть смоделировано с помощью обычного цифрового компьютера. По мнению учёного, для понимания природы человеческого сознания необходимо использовать аппарат квантовой механики, в частности важна редукция фон Неймана (мгновенное изменение описания квантового состояния объекта при проведении измерении его путём физического эксперимента, ох). Пенроуз считает, что для моделирования искусственного интеллекта нужна новая теория, учитывающая роль квантовой механики в формировании сознания человека. Сам учёные отмечал, что его идеи имеют спекулятивный характер. Но это совершенно отличный взгляд на вопрос искусственного интеллекта от мыслителя, возможно, опередившего время и описавшего вещи, которые способна понять очень небольшая часть человечества.
Здесь будет уместно отметить, что прогресс в области квантовых вычислений может увеличить производительность и мощь компьютерных систем для машинного обучения в несколько сотен раз или даже больше, что позволит им решать задачи более высокой сложности и обрабатывать огромные объёмы данных. Возможно, тогда настанет время доказательства гипотез на основе идей, выдвинутых Пенроузом. Значительный прогресс в распространённости использования квантовых компьютеров, по словам экспертов в данной области, возможен в течение следующих 10-20 лет. В данный же момент разработки квантовых компьютеров и комплектующих для них ведёт десяток компаний в мире совместно с различными НИИ своих стран.
В качестве краткого заключения по подборке книг можно отметить, что так как разработка алгоритмов для симуляции человеческого мышления является чрезвычайно многогранной и ещё не понятой до конца задачей, то, естественным является такое разделение мнений. В любом случае, никто не может точно сказать, подвластно ли решение данной задачи человеку. Нужен ли для этого прорыв в квантовых технологиях и нейротехнологиях или совершенно новая концепция и точка сборки всех компонентов в единый алгоритм обучения. Или пределом компьютерного мышления будет системы, основанные на принципах адаптивности и самоорганизации, так как мозг человека невозможно воспроизвести с помощью алгоритмов. В любом случае человечество уже вступило на путь решение этой задачи, и следить за этим поиском, а, может, и поучаствовать в нём, очень увлекательно.
Что же касается прикладных аспектов, то даже на нижнем уровне понимание общих принципов устройства нейросети (как основного направления в подходе по изучению возможности построения ИИ) точно будет полезным, к примеру, для написания грамотных для неё запросов.