Сергей Соболенко - Искусственный интеллект. Строки, контекст и волны на Паскале

В отличие от традиционного решения семантической сети и вариантов объектного программирования, в которых сеть связей элементов описывается с помощью дополнительных описательных блоков, не обладающих комплементарными зависимостями, элементы в MSM входят в единую структуру, где каждый из них обладает «памятью предков», а кроме того «отягощен» свойствами и «отношениями». Эта структура обладает безграничной глубиной связей, «зашитой» в самом коде элементов. На рисунке – показан лишь микроскопический фрагмент, примерно 1/10 000 доли реального объема структуры, которая кодируется с помощью этих простых правил.

Рис. 1. Элементы семантической сети представлены в виде ориентированного графа, вершины которого обозначают объекты предметной области, а ребра между ними формируют отношения между ними.

Кроме того, во взаимоотношениях элементов MSM играют немаловажную роль дополнительные словари зависимостей, весов и свойств, позволяющие с помощью минимальных средств строить сложные логические конструкции, обобщающиеся на целые классы значений.

Приведенный фрагмент классификатора занимает минимальный объем памяти, составляющий менее (!) 1 килобайта. За счет подобной реализации в перспективе можно достигнуть возможностей мощной логической машины, имеющей ничтожный объем в десятки или сотни мегабайт. Так приложение на основе MSM сможет работать даже в обычной бытовой технике вроде холодильника или микроволновки.

Рис. 2. Фрагмент визуализации дерева элементов MSM в 3D.

(Правда, насколько для потребителя может быть актуальна «понимающая» смысл языка микроволновая печь – это большой вопрос, но почему бы и нет?)

Но возвращаясь к теории Геделя, а точнее, к ее интерпретации, сам Роджер Пенроуз отчасти соглашается с вероятным сценарием построения сильного искусственного интеллекта: «Наше непонимание человеческого сознания говорит о наличие большого пробела в научных знаниях и этот пробел, возможно, находится там, где теории нужно выйти за пределы вычислительной системы» . 17 17 «Роджер Пенроуз: Квантовая природа сознания», видео канала «2045 Initiative», 2013 г., на 3 мин. 19 сек.

Вот еще цитата из его книги «Тени разума»: 18 18 Роджер Пенроуз «Тени разума – в поисках науки о сознании», М. 2005 . с. 27—28.

«В современной научной картине мира отсутствует один очень важный ингредиент. Этот недостающий ингредиент совершенно необходим, если мы намерены хоть сколько-нибудь успешно уместить центральные проблемы мыслительных процессов человека в рамки логически последовательного научного мировоззрения. Я утверждаю, что сам по себе этот ингредиент не находится за пределами, доступными науке, хотя в данном случае нам, несомненно, придется в некоторой степени расширить наш научный кругозор…»

Не является ли MSM тем самым недостающим звеном, пробелом в науке, выходящим за рамки математических вычислений? Ведь зависимости, образующиеся в этой технологии в большей степени функциональны только по причине организованных «вручную» связей, основанных на смысловой «нагрузке» языка, а также их отношений? Нематематические «вычисления» следуют контексту естественного языка, который выступает носителем смыслов, весов, свойств и отношений между элементами; и система MSM в достаточной степени удовлетворяет полноте отражения этих отношений.

Возвращаясь к рассуждениям в книге «Тени разума», можно сделать вывод, что Пенроуз в своем видении вычислительной модели опирается на математизм подхода к рассмотрению идеи воплощения искусственного интеллекта. Суть же метода MSM состоит в парсинге сходства и различия объектов и использовании правил обработки не только относительно конкретных элементов, но и в отношении классов объектов и фраз, предложений, составленных из классов моделей. Похожие процессы происходят и в искусственных нейросетях, которые также основаны на приципе поиска сходства и различий, однако диалоговые нейросети используют для своих операций слова, фразы и предложения естественного языка, тогда как MSM оперирует их смысловым кодом, заимствованным из понимания естественного языка.

Но другой вопрос состоит в том, является ли сам человек эталоном смысла и интеллекта? И возможно ли, анализируя смысловую нагрузку языка, достигнуть более высоких интеллектуальных результатов, чем у среднестатистического человека, как это видится многим нашим современникам?

Еще одна цитата Пенроуза в этом месте кажется весьма уместной: «Мы уверены, что являем собой апофеоз интеллекта в царстве животных, однако этот интеллект, по всей видимости, оказывается самым жалким образом не способен справиться с множеством проблем, которые продолжает ставить перед нами наше собственное общество». 19 19 См. там же.

Таким образом Пенроуз понимает, что человеческий интеллект несовершенен. И как вы помните, наша задача в конструировании MSM видится скорее в воссоздании модели человеческой логики в программной модели, нежели в создании сверхинтеллекта. Объективное человеческое несовершенство является частью человеческой сущности; в связи с чем рано или поздно нам не избежать его воплощения, частичного или полного в электронно-вычислительной машине.

Почему этот вывод становится нам очевидным? Напомню, что посыл реализации диалоговой модели на основе MSM состоит в том, что человеческое мышление и символьный язык по существу неотъемлемы, как утверждает, в частности, Ноам Хомски. 20 20 Аврам Ноам (Наум) Хомски (также часто транскрибируется как Хомский или Чомски, англ. Avram Noam Chomsky; род. 7 декабря 1928, Филадельфия, штат Пенсильвания, США) – американский лингвист, политический публицист, философ и теоретик. Профессор лингвистики Массачусетского технологического института. Также он известен своей открытой позицией относительно связи мышления, языка и интеллекта. И хотя этот тезис неоднозначен, но он хорошо аргументирован, ведь мышление без языка – это набор рефлективных зависимостей, бихевиористический подход, способный решать лишь узкий набор задач, отвечающих за реакцию на положительное подкрепление. Находить выход в лабиринте, избежать столкновения, выиграть в шахматы или Го, – это все замечательные примеры реализации статистических, а иначе говоря, математических методов в построении искусственного интеллекта. И даже те современные системы, которые направлены на работу с естественным языком (например, переводчики или боты-консультанты) по существу не оперируют смыслом языка, а производят лишь внешнюю, автоматную, формальную обработку статистических зависимостей того или иного написания слов. Однако они не «понимают» принципиальной разницы между кукурузой и кузнечиком, не могут сказать, кто быстрее или умнее, не различают позитивных и отрицательных факторов; а ведь эти вопросы по существу является сутью мышления.