Термин “искусственный интеллект” похож на чемодан: каждый набивает его своим содержанием. Ученые тоже не могут достичь консенсуса в определении машинного разума. От этого в головах людей царит сплошная путаница.
В Лаборатории искусственного интеллекта, созданной в 1983 году в Брюссельском университете, где я работаю, ИИ определяют следующим образом:
Искусственный интеллект — это научное направление, которое (1) исследует природу и механизмы интеллекта, (2) формализует свои выводы с помощью математики и (3) реализует их посредством информатики.
Таким образом, мы выделяем три главных “столпа”, на которых держится ИИ:
- первый — философский (помогающий понять природу искусственного интеллекта и его особенности);
- второй — формалистический (описывающий с помощью математических символов модели разумного поведения, “объясняя” их компьютеру);
- третий — инженерный (реализующий алгоритмы и создающий разумные системы).
А теперь представьте себе трехуровневое построение ИИ в виде выпечки торта. На философском уровне вам нужно определить концепцию кондитерского изделия и подобрать хорошо сочетаемые ингредиенты. На этапе формализации составляете рецепт десерта с соблюдением точных пропорций продуктов и способов их смешивания (на языке информатики — моделируете алгоритм). Наконец, вам остается проверить теорию на практике — испечь торт (назовем эту финальную часть процесса инженерией).
Уже на философском уровне происходят существенные прорывы. Они становятся возможными благодаря использованию идей из многих дисциплин — от социологии, биологии, математики до нейробиологии. Заимствуя знания из разных наук, искусственный интеллект вносит в каждую из них значительный вклад. Таким образом, ИИ — поистине междисциплинарная область исследований.
Большинство изысканий проводится на математическом уровне. В ходе научных конференций специалисты представляют инновационные алгоритмы для решения новых задач или более эффективного выполнения уже существующих.
Разумеется, вы не построите реально работающую систему без инноваций на уровне информатики. К примеру, объектно-ориентированное программирование частично обязано своим появлением искусственному интеллекту: в поисках путей представления реальности во всей ее сложности исследователи использовали абстрактные типы данных.
В исследовании ИИ не последнюю роль играет и вычислительное “железо” — платформа, на которой работают алгоритмы. Несмотря на то, что ПО для игры в шахматы было изобретено Клодом Шенноном еще в 1950 году, только в 1997 году компьютер получил достаточно памяти и вычислительной мощи для того, чтобы победить чемпиона мира.
Важность признания трех уровней ИИ нельзя недооценивать. Невозможно создать надежные и стабильные системы, а также определить их прикладное значение без досконального понимания всего процесса разработки программируемого разума.
В некоторых отношениях компьютеры проигрывают человеку. К примеру, способность рассуждать на основе здравого смысла — пока еще камень преткновения для ИИ. Учет подобных ограничительных факторов на этапе реализации систем ИИ необходим для понимания ожидаемого эффекта.
Мало того, без математических расчетов и философского обоснования нельзя представить себе все последствия внедрения ИИ. Пренебрежение этими условиями уже сказалось массой нежелательных побочных эффектов, включая предвзятость ИИ.
Искусственный интеллект требует слишком многого от своих разработчиков. Они должны быть “универсальными солдатами”: помимо арсенала философских абстракций, им надо овладеть навыками матанализа и написания кода. И, конечно, необходимо хорошо представлять себе сферы применения ИИ со всеми вытекающими этическими и социальными последствиями.
ИИ не является единой концепцией или технологией. Он включает в себя целый комплекс идей, ментальных моделей, методов, принципов и средств программного обеспечения. Иногда ИИ называют “технологией общего назначения”. В этом смысле он подобен электродвигателю, который является “сердцем” многих устройств (фенов, миксеров, триммеров для бороды, дрелей, холодильников, автомобилей).
Алгоритмы играют аналогичную роль в компьютерных системах, хотя они управляют информационными, а не механическими структурами. Поэтому их можно сравнить с автоматами на производственной линии, повышающими качество продукта.
Алгоритмы многофункциональны: через них можно выразить что угодно — пол человека, уровень зарплаты работника, психологическую черту личности, количество пикселей, электронную почту.
ИИ изучает общие законы разума. Другими словами, мы не стремимся воспроизвести человеческий интеллект как таковой. Мы ведь не пытаемся соорудить копию птицы, а хотим понять, как она летает. Для этого нам нужно записать математическим языком принципы ее полета, чтобы потом построить летательный аппарат.
Таким образом, разработка ИИ преследует две главные цели:
- глубинное постижение возможностей интеллекта с помощью таких инструментов исследования, как информатика и математика;
- создание интеллектуальных систем.
А теперь небольшое замечание по поводу понятия “интеллект”, которое может сбить некоторых с толку (как и меня в свое время). Не стоит воспринимать это слово слишком буквально. Приведу цитату Эдсгера Дейкстры, одного из отцов-основателей информатики:
“В вопросе, умеет ли компьютер думать, не больше смысла, чем в вопросе, может ли подводная лодка плавать”.
В научном сообществе понятие “интеллект” обычно применяется в отношении задач, не поддающихся решению традиционными способами или обладающих свойствами, которые приписываются разумным существам. Мы имеем дело с довольно условным понятием. Как только задача (например, планирование маршрута или игра в шахматы) “взломана” алгоритмом, она обычно больше не называется ИИ (хотя и не выходит из сферы интересов разработчиков).
Если вы хотите понять, что же все-таки значит второе “И” в аббревиатуре ИИ, подумайте об этом как о стремлении исследователей глубже постичь этот мир. Своими достижениями они воздают дань уважения интеллекту (человеческому / животному / природному), признавая сложность и загадочность миропорядка.
Будут ли роботы доминировать над людьми? Ученых, занимающихся искусственным интеллектом, не очень интересуют подобные темы. Они заняты более приземленными, но не менее интересными вопросами, например:
- как человек собирает такие овощи, как помидоры (для этого нужно задействовать тактильную обратную связь, опознать объект по его признакам, прочувствовать на себе гравитацию);
- на каком расстоянии мы держимся от собеседника (это зависит от ситуации и степени близости отношений с конкретным человеком);
- к кому относится местоимение “они” в следующем предложении: “Члены городского совета отказали демонстрантам в разрешении, потому что они побоялись насилия” (такие вопросы называются “схемами Винограда” и показывают, что понимание принципов естественного языка все еще остается большой проблемой).
Определяя ИИ как область исследования, мы видим, что наша работа далека от завершения и нам еще предстоит ответить на множество вопросов.
Читайте также:
- Искусственный интеллект + распределённые реестры = оружие против фейковых новостей
- Как искусственный интеллект меняет финансовый сектор?
- Искусственный интеллект оживит наших близких
Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен
Перевод статьи Johan Loeckx, AI studies the laws of intelligence, like physics studies the laws of nature
