Олег Фейгин - Принцип апокалипсиса: сценарии конца света

Большинство современных образованных людей уже и мыслят совсем по-иному. Если спросить студента из какого-нибудь европейского университета конца XIX века о логической связи между лисой и кроликом, то он наверняка ответит, что «лиса охотится на кролика». Современный студент приучен к абстрактному мышлению гораздо более высокого уровня и, скорее всего, предположит, что лиса и кролик – это млекопитающие, обитающие в сходных природных условиях.

Между тем скептики, в число которых входят многие видные кибернетики, считают, что эффект Флинна уже мало чем поможет в интеллектуальной гонке с машинным разумом, поскольку создание полноценного искусственного интеллекта является делом нескольких десятилетий. Тут стоит вспомнить многочисленные прогнозы середины прошлого столетия, которые уже давно поместили нас в развитое кибернетическое сообщество «думающих» роботов. В настоящее время, однако, обнаружилось, что как научные, так и технические поиски столкнулись с несоизмеримо более серьезными трудностями, чем представлялось первым энтузиастам. На первых порах многие пионеры искусственного интеллекта верили, что через какой-нибудь десяток лет машины обретут высочайшие человеческие таланты. Предполагалось, что преодолев период «электронного детства» и буквально впитав в себя все доступные знания, хитроумные компьютеры, благодаря быстродействию, точности и безотказной памяти, постепенно превзойдут своих создателей-людей.

Тем не менее на протяжении всей своей короткой истории исследователи в области искусственного интеллекта так и не смогли создать по-настоящему самообучающийся компьютер. Все «продвинутые пользователи» компьютеров это прекрасно знают, несмотря на уровень стоящих у них программ. Все, что может сделать сегодня даже самый «сверхразвитый» ИИ – это выполнить задание, вложенное в него человеком-программистом. Ну, может быть, иногда чуть-чуть больше, но все это выглядит очень скромно, если не сказать – жалко, даже по сравнению с обучаемостью трехлетнего ребенка.

Хорошим примером возможностей современных кибернетиков может служить ряд моделей японского робота ASIMO, управляемых с компьютера с помощью сложной программы. Помимо запуска элементов программы, в обязанности оператора входит непрерывный контроль за многочисленными параметрами работы робота: показаниями сенсоров, положением сервоприводов, напряжениями в электрических цепях, рабочими температурами элементов и многими другими. Расслабиться нельзя ни на секунду. На случай технических неполадок за сценой всегда припрятан робот-дублер. Существует и оперативный способ управления – с помощью пульта дистанционного управления. Он используется редко, так как, во-первых, требует абсолютной видимости, которая порой недоступна, а во-вторых, ограничивает возможности робота, превращая его в простую радиоуправляемую игрушку.

Во всяком случае, трудно даже представить, что подобное кибернетическое устройство в обозримом будущем достигнет уровня киберов из фантастических романов и начнет превосходить возможности нашего мозга. Конечно, это не касается простой механической памяти…

Однако подобная конкуренция чем-то напоминает спор об эрудированности с толстенным фолиантом какого-нибудь энциклопедического справочника.

Есть здесь и оригинальные точки зрения, например, современный английский физик-теоретик Стивен Хокинг, личность не менее легендарная, чем Винер, вообще утверждал, что люди уже создали на Земле искусственную жизнь в форме компьютерных вирусов. К чему может привести эволюция подобной электронной виртуальной формы квазижизни? Достоверно об этом пока знают только писатели-фантасты! Во всяком случае, здесь возможны очень многие необычные варианты, напоминающие сюжет голливудского фильма «Газонокосильщик».

Надо заметить, что профессор Хокинг, как никто другой, понимал проблему ИИ, ведь, сраженный тяжелым параличом, он может жить и общаться с окружающими благодаря разнообразным кибернетическим устройствам. Студенты Кембриджа, где преподает Хокинг, даже с гордостью называют его «первым в мире киборгом»…

Сегодня наука об искусственном интеллекте является одной из самых быстроразвивающихся кибернетических дисциплин. Как и во всякой сравнительно молодой отрасли знания, в ней существует много сложных проблем, среди которых выделяется «задача программистов» – как представить машине человеческие знания для ввода в память интеллектуальной системы. Причем мы должны так научить кибернетическую систему, чтобы знания из самых различных областей в дальнейшем использовались при решении разнообразных задач. На этом пути очень важно понять, как смоделировать человеческие рассуждения, изучив различные схемы человеческих умозаключений, используемых в процессе решения, а в конечном итоге создать эффективные программы для реализации этих схем в вычислительных машинах.

Первым камнем преткновения здесь является разработка диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающих контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач. Следующим шагом будет уже планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.

Итак, «интеллектуальный» кибер должен быть понимающим, развивающимся и сравнительно неглупым, умея накапливать и обобщать умения и навыки, необходимые в будущем.

Стратегическая цель исследований по искусственному интеллекту состоит в проникновении в тайны мышления человека.