Игнаси Белда - Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи

Уже несколько десятилетий искусственный интеллект занимает умы не только ученых, но и широкой публики. Что правда, а что вымысел во всех этих фильмах и романах с говорящими роботами, автономными машинами и автоматическими системами, которые действуют почти как люди?

В этой книге мы раскроем некоторые тайны искусственного интеллекта и коротко расскажем о том, что такое «искусственная жизнь». Ждать ли нам в ближайшем будущем появления говорящих машин и автономных разумных систем, или робот еще не скоро сравнится с человеком? Ответ на этот и многие другие вопросы вы узнаете из книги, которую держите в руках.

В ней мы расскажем о четырех основных сферах применения искусственного интеллекта: поиске, обучении, планировании и автоматических рассуждениях. Также в главе 5 мы поговорим об анализе данных — одной из областей, где искусственный интеллект находит наибольшее применение. В нашу цифровую эпоху анализ данных крайне важен, ведь сегодня ежесекундно генерируются миллиарды байт данных, которые были бы бесполезны без интеллектуальных средств, позволяющих преобразовать эти байты в знания.

Наконец, в главе 6 мы погрузимся в бездны искусственной жизни, поговорим о том, что такое живой организм, и выясним, возможно ли вообще создание живых разумных организмов. Отвечая на эти вопросы, мы приведем практические примеры того, как современный человек каждый день сталкивается с искусственной жизнью.

Завершая предисловие, отметим, что хотя вычислительные науки и относятся к прикладной математике, мы в этой книге постарались все же перенести на задний план математическую и аналитическую основу нашего повествования, чтобы сделать эту увлекательную тему более понятной. Кажется, мы достигли определенного успеха, потому что, читая эту книгу, наш редактор, авторитетный специалист в области популярной математики, не раз и не два задавал вопрос: действительно ли мы пишем о математике? Да, эта книга — о математике, и более того, без математики все описанное в ней не могло бы появиться.

17 ноября 2067 года

В европейских столицах состоялись массовые акции протеста, направленные против сокращения расходов на социальные программы.

Париж, Брюссель, Барселона, Милан, Порту, Мюнхен и многие другие европейские города серьезно пострадали в ходе беспорядков и массовых акций, направленных против мер, утвержденных Центральным компьютером (ЦК).

Новое законодательство напрямую затронет европейский средний класс, так как согласно принятым законам продолжительность отпусков сократится на 10 % — с 200 дней в год до 180, температура в жилых помещениях будет снижена на 1 °C — с 25 до 24 °C, а субсидирование пятого робота-помощника для каждого гражданина будет прекращено, что повлечет за собой снижение расходов по этой социальной программе на 20 %.

Принятие представленного пакета законов обеспечит экономию в 8 трлн евро, которые будут направлены на повышение добычи на шахтах Марса и Венеры, как указано в заявлении ЦК, который уже 34 года железной рукой правит Европейским союзом.

Как известно, согласно Конституции Европейского союза, пересмотренной 39 лет назад и утвержденной на референдуме, вся законодательная, исполнительная и судебная власть передана ЦК, который по вычислительным способностям, объему памяти и скорости анализа значительно превосходит любые группы экспертов-людей. Эффективность пакета законов, принятых ЦК, подтвердили различные автоматические аналитики (АА) из основных независимых систем автоматического анализа (НСАА).

Тем не менее представители населения утверждают, что эти законы ущемляют гражданские свободы и стали ответной мерой на решительный отказ людей ратифицировать Всеобщую декларацию прав роботов и автономных машин.

Внутри Центрального компьютера ЦК управляется когнитивной картой, включающей триллионы переменных, каждая из которых заключена в одном из так называемых нейронов. При постройке ЦК каждый нейрон был связан с соседними, в результате образовалась огромная нейронная сеть. Она непрерывно модифицируется: при наступлении нового события меняется и значение переменной, соответствующей этому событию, после чего, как при цепной реакции, изменяются значения нейронов, связанных с этой переменной.

Графически такую нейронную сеть можно сравнить бассейном, куда упал камень. В месте соударения камня с водой силы поверхностного натяжения практически мгновенно передаются другим молекулам на поверхности воды. Так возникают волны, которые распространяются по всей поверхности бассейна, а затем постепенно затухают.

При постройке ЦК в его когнитивную карту были внесены квадриллионы элементов данных, собранных за всю историю человечества. Далее когнитивная карта автоматически построила связи между нейронами на основе всего опыта, накопленного людьми.

После того как была выстроена нейронная сеть, ЦК начал использовать ее не только для контроля над Европейским союзом, но и для принятия решений с помощью системы автоматических рассуждений. Эта система способна выдвигать гипотезы и предсказывать их последствия. Продолжая приведенную ранее аналогию, можно сказать, что мы бросаем камень в копию исходного бассейна и наблюдаем за тем, как меняется поверхность воды. Если эффект от предполагаемых изменений оказывается положительным, изменения вступают в силу.

Можно сказать, что система автоматических рассуждений ЦК представляет собой алгоритм поиска.

Если ЦК обнаруживает, что необходимо решить какую-то проблему, он разворачивает комбинаторное дерево, отражающее все политические, социальные, экономические и даже военные действия, которые можно предпринять. Учитывая сложность политической деятельности, это дерево уже через несколько миллисекунд содержит несколько миллионов ответвлений, и если процесс его формирования не прекратится, то всего за несколько секунд число ветвей дерева будет превышать число атомов во Вселенной. Допустим, что наша цель — снизить дефицит бюджета на 1,5 %.

Скорость современных квантовых суперкомпьютеров такова, что комбинаторное дерево всего за несколько секунд становится бесконечно большим. Разумеется, провести расчеты над бесконечным деревом невозможно, поэтому ЦК использует различные средства, чтобы «отрубить» ветви, которые очевидно не приведут к желаемой цели. К примеру, если мы хотим снизить дефицит бюджета, но при этом не планируем повышать налоги и/или стимулировать экономический рост путем увеличения бюджета, то цели мы не достигнем. Следовательно, все ветви дерева, не ведущие к требуемой цели, можно отсечь. Подобные эвристические методы решения проблем были созданы автоматически на основе данных за прошлые периоды.