Как человек мечтал, создавал, развивал и боялся искусственного интеллекта.
Что такое искусственный интеллект (ИИ)
Вопрос дискуссионный. Если буквоедствовать, то сам термин появился в 1956 году, когда стало очевидно, что с многократным развитием скорости вычислений будут развиваться и технологии, связанные с выполнением задач, подвластных человеческому интеллекту.
Если же развивать словарное определение, легко заметить, что и до компьютерных технологий у человека уже были приспособления, помогающие выполнять задачи. Ярким примером могут служить календарь и счёты.
Вехи развития ИИ
Человечество давно мечтало переложить тяжёлый труд на неких металлических послушных работяг. Однако настоящий прорыв в этом направлении начался лишь в XX веке. Началось всё с распознавания текста (оптофон, 1913), когда стало реальностью то, что понять письмо человека может не только другой человек. В 1939 году появился синтез речи, то есть преобразование текста в аудио. Это открыло прямой путь к распознаванию речи (1952, программа «Одри»).
Но всё это баловство было «местечковым», «этому городу нужен был новый герой», кто бы представил миру компьютерную (математическую) модель человеческого мозга, способную обучаться через множество опытов. Героем суждено было стать Фрэнку Розенблатту в 1957 году с его Перцептроном.
Жить стало веселее, следом появляется распознавание лиц (1964), первый каталог произведений искусства от ИИ (1968). Отдельно стоит упомянуть первого полезного чат-бота — «Параноика Перри». Этот парень был призван тренировать всех тех, кто так или иначе сталкивался с психическими заболеваниями (доктора, родственники, учёные).
Никогда нельзя забывать, что раз мы имитируем мозги людей, значит и искусственные мозги должны «думать» о бытовых вещах. Появляются беспилотные автомобили (1984), роботы-пылесосы (2002). По-настоящему искусство ИИ возвращается в 2015 году, когда программа Deep Dream от Google демонстрирует очень схожий с человеческим подход к созданию произведений искусства.
А что насчёт космоса? Неужели для ИИ не нашли применения? Нашли: марсоход «Кьюриосити» в 2015 году снабдили системой ИИ «AEGIS», которая позволяла сортировать грунт «по интересности»: уже изученные породы игнорировались, а неизвестные анализировались марсоходом. Также моделька сильно помогала в случаях, когда с марсоходом на время терялась связь с Землёй.
Ну и под конец немного испугаем. В 2019 году запустили ИИ — предсказатель смерти. Нейросеть с вероятностью выше 90% предсказывала срок ухода из жизни тяжело больных людей в диапазоне 3-12 месяцев. Да, в её основе были все медицинские знания и истории болезни пациентов, но всё равно — это впечатляет. А пугает здесь следующее: по утверждениям причастных к созданию этой нейронки, она так и не смогла пояснить, чем именно она руководствовалась, выдавая тот или иной прогноз. Жуть…
Идеи развития ИИ
Книга не забывает окунуться во времена, когда человек не мог воспроизвести теорию на практике, а мог только мечтать. Тем не менее, эту последовательность также любопытно было узнать.
Основа всему — «Органон» Аристотеля, или попросту учение о логике. «Левиафан» Томаса Гоббса (1651) впервые привёл прообраз дальнейших научных изысканий в области роботостроения (тело — механизм, размышление — вычисление).
Идея описывать мышление человека с помощью простой алгебры появилась только в 1854 году — «Булева алгебра». Далее в игру вступил загадочный и гениальный Никола Тесла, который разработал концепцию: механические устройства можно рассматривать не просто как инструменты, но как потенциальных «механических людей», способных выполнять сложные задачи.
Затем началась настоящая эра механических роботов, правда до ИИ в современном понимании было ещё далековато. 1951 год дарит новый прорыв — обучение с подкреплением: один из первых методов обучения, при котором система учится принимать оптимальные решения через взаимодействие со средой.
В 1954 году появляется первая машина-переводчик (обработка естественного языка), и это удивительно! Следом, в 1959 году, появляется процесс, в результате которого компьютеры способны показывать поведение, которое в них не было запрограммировано изначально. А если короче — появилось машинное обучение.
Дальше логично было развивать машинное обучение, разрабатывая всё новые и новые подходы. В этом смысле 1965 год — однозначный фаворит: здесь тебе и экспертные системы (имитация решения задач экспертов в определённой области), и нечёткая логика (рассуждения в условиях нечёткости, размытости), и глубокое обучение (регрессия или «сам изучи свою ошибку, чтобы не допустить её в дальнейшем»).
И только в 1975 году учёные догадались применить на ИИ теорию Дарвина! Назвали это генетическими алгоритмами, стараясь повторять за природой естественный отбор, мутацию и рекомбинацию.
Игры, по которым учился ИИ
Лучшим источником для обучения и доказательством достигнутого прогресса ИИ служили, как ни странно, игры. Приведу лишь несколько примеров: крестики-нолики прекрасно подходили для нейросетей на первых парах. Сами посудите: правила просты, все действия открыты. Побочный эффект: было доказано, что классические крестики-нолики — «полностью решены», то есть при условии безошибочности ходов противников в поединке точно будет ничья.
В качестве тестов для ИИ также часто используются: Ханойская башня (1883), Мастер майнд (1970), игра «Четыре в ряд» (1988), «Реверси» (1997) и Вари (2002). Особое упоминание в книге делается на датах, когда ИИ последовательно обыгрывало человека во всё более сложных играх: короткие нарды (1976), шахматы (1976, под раздачу попал Крамник), «Скрэббл» (2006), игра Го (2016), наконец, покер (2017).
Опасения по поводу ИИ
Всегда полезны скептики, кто подвергает сомнению всеобщую эйфорию по новому. Прогресс всё равно не остановить, но можно нивелировать риски. В заметке первым отмечу пресловутые три закона робототехники Азимова (1942):
1. Робот не может причинить вред человеку или через своё бездействие.
2. Робот должен подчиняться указаниям человека, если не противоречит первому закону.
3. Робот должен защищать собственную безопасность, если это не противоречит первым двум законам.
Далее Тьюринг составил тест, который стал неким барьером для ИИ — способна ли нейросеть обмануть человека. Идея того, что можно создать искусственный интеллект, неизбежно привела к мыслям о нашем с вами существовании: кажется, мы и сами живём в симуляции (1967).
Через 20 лет возникла новая страшилка — «Парадокс Моравека» (1988). Суть: трудные задачи просты для ИИ, а простые — сложны. Получается, что образованные люди окажутся на улице, их труд будет не нужен.
Дальше — больше. Размышления по поводу создания системы защиты от ИИ (герметичный ящик для ИИ, 1993 год) обескураживают. Если ИИ будет умнее человека, какие бы препятствия мы не придумали, более совершенный разум рано или поздно одержит верх.
По сути, ИИ для нас станет неизведанной силой, которая будет превосходить нас во многих аспектах. В 2015 году даже появилось сравнение ИИ с пришельцами из-за схожих проблем во взаимодействии.
Наконец, были придуманы состязательные примеры (2018). Целью было обмануть ИИ с помощью вставок: слегка изменённых исходных данных, которые выглядят точно так же для человека, но могут неправильно интерпретироваться компьютером.
В конце заметки размещу художественные произведения, которые автор отдельно отмечает. Отзыв получился длинным, но он не отразил и четверти содержания несложной на первый взгляд литературы. Книга будет полезна как просто любопытствующим, так и тем, кто в работе взаимодействует с пресловутым чатом GPT и аналогами.
Приятного чтения/прослушивания!
***
Художественные произведения на тему
«Франкенштейн, или Современный Прометей» (1818). Мэри Шелли.
«R.U.R.» (1920). Карел Чапек.
«Метрополис» (1927). Фриц Ланг.
«2001 год: Космическая одиссея» (1968). Стэнли Кубрик.
«Колосс: Проект Форбина» (1970). Джозеф Сарджент.
«Бегущий по лезвию» (1982). Ридли Скотт.
«Терминатор» (1984). Джеймс Кэмерон.
«Искусственный разум» (2001). Стивен Спилберг.
***
Изображения взяты с просторов сети.
Статья принесла пользу? Поддержи автора рублём по возможности.