Штучний інтелект: що про нього думають учені



Сьогодні про штучний інтелект не пише тільки лінивий. Наприклад, Autodesk вважають, що штучний інтелект може враховувати набагато більше факторів, ніж людина, і, таким чином, давати більш точні, логічні і навіть більш креативні рішення складних проблем. В Оксфордському університеті взагалі висловлюють предположения про те, що штучний інтелект в недалекому майбутньому може замінити штатних журналістів та писати за них огляди і статті (і того й гляди виграє Пулітцерівську премію).

Загальне захоплення темою штучного інтелекту давно вийшло за рамки наукових конференцій і розбурхує уми письменників, кінематографістів і широкої громадськості. Здається, що від майбутнього, в якому роботи (або Скайнет) правлять світом або, як мінімум, вирішують більшу частину повсякденних завдань, рукою подати. Але що з цього приводу думають самі вчені?

Для початку варто розібратися з терміном «штучний інтелект»: занадто багато існує на цю тему домислів і художніх перебільшень. У цьому питанні краще всього звернутися до автора цього терміна (і за сумісництвом творець мови Лисп та лауреату багатьох премій) – Джон Маккарті. статті з однойменною назвою («Що таке штучний інтелект?») Маккарті наводив наступне визначення:

Це наука і технологія створення інтелектуальних машин, в особливості – інтелектуальних комп'ютерних програм. Штучний інтелект пов'язаний із завданням використання комп'ютерів для розуміння роботи людського інтелекту, але не обмежується використанням методів, які спостерігаються в біології.
Виходить, що штучний інтелект і інтелект «людський» тісно пов'язані? Не зовсім так – сам Маккарті підкреслював: якщо інтелект «взагалі» – це «обчислювальна» складова того, що допомагає суб'єкту досягати поставлених цілей, тоді інтелект людини, тварин і машин буде працювати по-різному.

Виходить, що штучний інтелект – це не подоба людського, хоча багатьом футуристів, письменникам і навіть вченим хочеться вірити в те, що це не так. Про це часто повторює Майкл Джордан, почесний професор Каліфорнійського Університету в Берклі. Він вважає, що недостатнє розуміння того, що ж представляє із себе штучний інтелект, призводить не просто до створення «красивих образів», не пов'язаних з реальною наукою, а до самої цієї дезінформації і різного роду міфів, процвітаючих в цій області.

Міф перший: для створення або вдосконалення штучного інтелекту треба розібратися з тим, як працює людський мозок

Джордан утверждает, що це зовсім не так. Робота штучного інтелекту, як правило, не має нічого спільного з тим, як влаштований інтелект людини. Цей «міф» глибоко укорінився із-за пристрасті громадськості до «красивих ідей»: авторам науково-популярних статей про штучному інтелекті припали дуже до душі метафори, взяті з нейробіології.

Насправді нейробіологія має дуже опосередковане відношення (або взагалі не має ніякого відношення) до роботи штучного інтелекту. Для Майкла Джордана ідея про те, що «для глибинного навчання потрібно розуміння того, як обробляє інформацію і вчиться людський мозок», звучить як відверта брехня.

«Нейрони», задіяні в глибинному навчанні – це метафора (або, висловлюючись мовою Джордана, взагалі «карикатура» на роботу мозку), яка застосовується тільки для стислості та зручності. Насправді ж робота механізмів того ж глибинного навчання набагато ближче до процедури побудови статистичної моделі логістичної регресії, ніж до роботи цих нейронів. При цьому, нікому не приходить в голову для «стислості і зручності» використовувати метафору «нейрона» статистики та економетрики.

Міф другий: штучний інтелект і глибинне навчання – останні досягнення сучасної науки

Думка про те, що «думаючі як людина» комп'ютери будуть супроводжувати нас у недалекому майбутньому, безпосередньо пов'язане з ідеєю, згідно з якою штучний інтелект, нейронні мережі, глибинне навчання є надбанням виключно сучасної науки. Адже якщо припустити думку про те, що все це було придумано десятиліття тому (а роботи до сьогоднішнього дня так і не захопили світ), «поріг очікувань» від наукових досягнень взагалі і швидкості їх розвитку, зокрема доведеться серйозно знизити.

На жаль, ЗМІ намагаються зробити все можливе, щоб підігріти інтерес до своїх матеріалів, і дуже вибірково ставляться до вибору тематик, які, на думку редакторів, викличуть інтерес у читачів. У підсумку описувані ними досягнення і перспективи виявляються набагато більш значними, ніж реальні відкриття, а частина інформації просто «обережно опускається», щоб не знижувати напруження пристрастей.

Багато чого з того, що зараз підносять «під соусом» штучного інтелекту, є просто переробленої інформацією про нейронних мережах, які відомі людству з 80-х років.

А у вісімдесяті всі повторювали те, що було відомо в 1960е роки. Таке відчуття, що кожні 20 років проходить хвиля інтересу до одним і тим же темам. У нинішньої хвилі головною ідеєю є сверточная нейронна мережа, про яку вже говорили років двадцять назад
– Майкл Джордан
Міф третій: штучна нейронна мережа складається з тих же елементів, що і «реальна»

Насправді фахівці, зайняті питаннями розробки обчислювальних систем, що оперують нейробиологическими термінами і формулюваннями набагато сміливіше, ніж багато нейробіологи. Інтерес до роботи мозку і пристрою інтелекту людини став живильним середовищем для розвитку такої теорії як «невральный реалізм».

У системах штучного інтелекту немає ні спайків, ні дендритів, більше того, принципи їх роботи далекі не тільки від роботи головного мозку, але і від горезвісного «неврального реалізму». Фактично, в нейронних мережах нічого «нейронного» немає.

Більш того, ідея «неврального реалізму», заснована на уподібненні роботи систем штучного інтелекту роботі мозку, на думку Джордана, не витримує критики. За його словами, до прогресу в сфері штучного інтелекту привів не «невральный реалізм», а використання принципів, абсолютно не узгоджуються з тим, як працює мозок людини.

В якості прикладу Джордан призводить популярний алгоритм глибинного навчання, заснований на «зворотної передачі помилки навчання». Його принцип роботи (а саме передача сигналу в зворотному напрямку) явно суперечить тому, як працює людський мозок.

Міф четвертий: вчені добре розуміють, як працює «людський» інтелект

І це знову далеко від істини. Як стверджує той же Майкл Джордан, глибинні принципи роботи мозку не просто залишаються невирішеною проблемою нейробіології – у цій галузі вчених відокремлюють від вирішення питання десятки років. А спроби створити працюючу імітацію мозку так само не наближають дослідників до розуміння того, як влаштований людський інтелект.

Це просто архітектура, створена в надії, що коли-небудь люди створять відповідні для неї алгоритми. Але немає нічого, що б підкріплювали цю надію. Думаю, що надія заснована на вірі в те, що якщо ви побудуєте щось на зразок мозку, то відразу стане зрозуміло, що він може робити
– Майкл Джордан
Джон Маккарті, в свою чергу, наголошував: проблема не тільки в тому, щоб створити систему за образом і подобою людського інтелекту, а в тому, що самі вчені не дотримуються єдиної думки з приводу того, що він (інтелект) з себе представляє і за які конкретно відповідає процеси.

На це питання вчені намагаються відповісти по-різному. У своїй книзі «Нейронні мережі та глибинне навчання» Майкл Нілсен наводить кілька точок зору. Наприклад, з позиції коннектомики наш інтелект і його робота пояснюються тим, скільки нейронів і гліальних клітин містить наш мозок, і скільки сполук спостерігається між ними.

Враховуючи, що в нашому мозку налічується близько 100 млрд нейронів, 100 млрд гліальних клітин і 100 трлн з'єднань між нейронами, говорити про те, що ми можемо «в точності відтворити» цю архітектуру і змусити її працювати, в найближчому майбутньому малоймовірно.

А ось молекулярні біологи, які вивчають геном людини і його відмінності від близьких родичів людей по еволюційному ланцюжку, дають обнадійливі прогнози: виявляється, геном людини відрізняється від генома шимпанзе на 125 мільйонів пар основ. Цифра велика, але не нескінченно велика, що дає Нилсену привід сподіватися, що на підставі цих даних група вчених зможе скласти якщо не «працюючий прототип», то як мінімум якого б то ні було адекватне «генетичне опис» людського мозку або швидше базові принципи, що лежать в основі його роботи.

Варто сказати, що Нілсен дотримується «загальноприйнятого людського шовінізму» і вважає, що значущі принципи, що визначають роботу людського інтелекту, лежать в тих самих 125 мільйонів пар основ, а не в інших 96% геному, які у людини і шимпанзе збігаються.

Так чи зможемо ми створити штучний інтелект, рівний по можливостям людського? Чи вийде у нас в осяжному майбутньому зрозуміти, як саме працює наш власний мозок? Майкл Нілсен, вважає, що це цілком можливо – якщо озброїтися вірою в світле майбутнє і в те, що багато речей в природі працюють за більш простим законам, ніж це здається на перший погляд.

А ось Майкл Джордан дає більш близький до практичної роботи дослідників порада: не піддаватися на провокації журналістів і не шукати «революційні» рішення. На його думку, прив'язуючись до людського інтелекту як відправної точки і кінцеву мету своїх досліджень, вчені, які працюють над проблемою штучного інтелекту, надмірно обмежують себе: цікаві рішення в цій області можуть лежати в напрямках, ніяк не пов'язаних з тим, як влаштований наш мозок (і як нам представляється його пристрій).

P. S. Ми в 1cloud розглядаємо різні теми в нашому блозі на Хабре – пара прикладів:

І розповідаємо про власному хмарному сервісі:



Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.