Клиффорд Пиковер - Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей

«Если вы решите обыграть в шахматы чемпиона мира Магнуса Карлсена, вы возьмете в помощники компьютер, – пишет журналист Ларри Эллиот. – А если захотите убрать фигуры после игры, то позовете человека». В этом суть парадокса Моравека, на который в 1980-е гг. обращали внимание некоторые исследователи ИИ. Они с иронией отмечали, что кажущиеся трудными задачи, связанные с высокоуровневыми рассуждениями, становятся все более простыми для компьютеров. При этом простые для человека задачи, требующие сенсомоторных навыков (например, ходьба или удаление ворсинки с обуви), могут представлять для компьютерных систем немалую сложность. Этот парадокс назван в честь робототехника Ханса Моравека, который в 1988 г. писал в своей книге «Дети разума» о том, что «сравнительно легко добиться от компьютера результатов уровня взрослого человека в тестах на интеллект или в шашках, но трудно или невозможно привить ему навыки годовалого ребенка в том, что касается восприятия и подвижности».

Моравек отмечал, что за миллионы лет эволюции мы научились почти бессознательно выполнять некоторые задачи, необходимые для выживания: ходить, распознавать лица и голоса. Однако абстрактное мышление – например, рассуждение, включающее математику и логику, как в шахматах, – это новая и более трудная для человека область. Но этот тип мышления менее сложен для проектирования в ИИ-системах. Для выполнения многих задач, таких как уход за пациентами, приготовление еды или прокладка труб, ИИ-системам все еще необходимо развивать более чувствительные сенсорные и двигательные элементы управления. Как изящно резюмировал ученый-когнитивист Стивен Пинкер (р. 1954), парадокс Моравека означает, что в будущем люди, возможно, будут заниматься лишь низкооплачиваемым трудом, который существовал на протяжении веков и даже тысячелетий: «Главный урок тридцати пяти лет исследований ИИ состоит в том, что трудные задачи просты, а простые трудны. Умственные способности четырехлетнего ребенка, которые мы считаем чем-то само собой разумеющимся, – узнать кого-то в лицо, поднять карандаш, пройтись по комнате, ответить на вопрос – на самом деле представляют собой решения сложнейших инженерных задач… С появлением новых поколений интеллектуальных устройств могут лишиться работы биржевые аналитики, инженеры-нефтехимики и члены комиссий по условно-досрочному освобождению. А вот садовники, портье и повара в ближайшие десятилетия сохранят свои рабочие места».

СМ. ТАКЖЕ «Дарвин среди машин» (1863), Тест Тьюринга (1950), «Симбиоз человека и компьютера» Ликлайдера (1960), «Слоны не играют в шахматы» (1990)

Некоторые задачи,в том числе сенсомоторные, относительно просты для детей, но чрезвычайно сложны для ИИ.

Профессор Тоби Уолш (р. 1964), специалист по ИИ из Университета Нового Южного Уэльса, однажды подарил отцу на Рождество программу, отлично умеющую играть в «Четыре в ряд». Его отец, прежде любивший эту игру, заметил, что программа лишила его удовольствия от процесса, и Уолш был вынужден согласиться. Когда смартфоны будут превосходить людей практически во всех играх и творческих начинаниях, от сочинения музыки до написания романов, как это скажется на коллективной психике человечества?

В «Четыре в ряд» играют два игрока. Они по очереди опускают фишки (желтые против красных) в ячейки вертикальной доски с семью вертикальными и шестью горизонтальными рядами. Фишка падает в самую нижнюю свободную ячейку. Цель каждого игрока в том, чтобы первым выстроить линию из четырех фишек одного цвета (по горизонтали, вертикали или диагонали). Игра напоминает крестики-нолики, но с эффектом гравитации. Конечно, игра «Четыре в ряд» гораздо сложнее, чем крестики-нолики: если подсчитать все возможные варианты заполнения игровой доски (от нуля до 42 фишек), то в сумме получится 4 531 985 219 092 расклада. На самом деле число возможных раскладов, после того как на стандартной доске 7 × 6 размещается n фишек, растет следующим образом (где n = 0, 1, 2, 3, …): 1, 7, 56, 252, 1260, 4620, 18480, 59815, 206780, 605934, 1869840, 5038572, 14164920, 35459424, 91871208, 214864650, 516936420, 1134183050, 2546423880, 5252058812, 11031780760, 21406686756, 42121344720, 76871042612…

1 октября 1988 г. информатик Джеймс Аллен «решил» эту игру – то есть разработал алгоритм, предсказывающий исход партии (выигрыш, проигрыш или ничью) после каждой возможной позиции при условии, что с этого момента игроки будут играть идеально. Две недели спустя независимо от Аллена решение нашел и информатик Виктор Аллис, который использовал ИИ-технологию с девятью стратегиями. Теперь мы знаем, что при условии идеальной игры партию в «Четыре в ряд» всегда должен выигрывать первый игрок.

Существует широкий простор для изучения вариаций игры «Четыре в ряд». Например, представьте себе игру на доске, свернутой в цилиндр, или на доске с иными размерами сетки, дополнительными цветами и более чем двумя измерениями. Количество возможных позиций и исходов будет колоссальным.

СМ. ТАКЖЕ Крестики-нолики (ок. 1300 до н. э.), Реверси (1997), Решение для игры вари (2002), Quackle выигрывает в скребл (2006), AlphaGo – чемпион по игре в го (2016)

Игра «Четыре в ряд».В ходе партии игроки по очереди опускают желтые и красные фишки, которые под действием гравитации падают в самые нижние свободные ячейки.

«Существует альтернативный путь к ИИ, отличный от направлений, в которых люди двигались под этим знаменем в течение последних тридцати с лишним лет», – писал робототехник Родни Брукс (р. 1954) в своем знаменитом манифесте 1990 г. «Слоны не играют в шахматы». Он продолжал: «Традиционный подход сфокусирован на абстрактной обработке символов, которая слабо соотносится с физической реальностью. Мы же испытываем исследовательскую методологию, согласно которой интеллектуальные системы должны проектироваться прежде всего с учетом необходимости постоянного физического взаимодействия со средой».

Среди прочих тезисов Брукс высказывает мысль о том, что нас окружают интеллектуальные сущности, далекие от игры в шахматы: это и разумные животные (например, слоны), и даже стаи насекомых. Брукс считал, что исследователи ИИ должны переключиться, по крайней мере частично, с изучения классического ИИ (с правилами, обработкой символов и деревьями поиска) на искусственный интеллект, более глубоко и полно задействующий сенсомоторную связь с окружающей средой (например, обратную связь между сенсорами и механизмами движения), координацию зрения и движения, а также другие формы прямого физического взаимодействия с миром.