Виталий Потопахин - Романтика искусственного интеллекта

Анализируя эти затруднения, легко прийти к выводу, что тест Тьюринга содержит в себе серьезное противоречие. С точки зрения теста, мы обязаны для обеспечения чистоты теста определить, что такое осмысленная речь. Фактически требуется понятие интеллекта определить через очень сложное понятие осмысленной речи. Это своего рода тавтология.

Единственный выход из создавшегося положения – отбросить все наукоемкие и философски солидные рассуждения, признать человеческую речь осмысленной по определению, на всякий случай отбросить все умные темы, ограничившись общими понятиями, и поговорить с программой. Однако в этом пункте разработчиков искусственного разума ожидало самое главное разочарование. Оказывается, так называемая осмысленная речь достаточно легко алгоритмизируется. Первый виртуальный собеседник появился уже в 1966 году – программа Элиза, созданная Джозефом Вейзем-баумом. Элиза моделировала речевое поведение, используя технику активного слушания, например используя фразы «Продолжайте, пожалуйста». Такие собеседники стали создаваться регулярно программистами и лингвистами, интересующимися проблематикой искусственного интеллекта, и с учетом того, что тест Тьюринга не имеет математически строгой формулировки и не вполне понятно, о какой ситуации можно сказать определенно «Программа тест прошла», то ценность самого теста таяла с появлением каждого нового виртуального собеседника.

И наконец, самая большая проблема. Человек обладает способностью осознавать то, что он делает. В отношении машины, отрабатывающей успешно тест Тьюринга, остается вопрос, а понимает ли машина, что она ведет беседу. В этой книге мы еще вернемся к этому вопросу, а пока заострите свое внимание на том факте, что обнаружение рефлексии на себя представляет задачу особой сложности.

Конечно, хотелось бы завершить этот текст на позитиве. Вроде того: «И наконец, они придумали идеальное определение и построили разумную машину, начав новую историю человечества». Но ничего подобного не произошло. Сегодня, что такое интеллект, точно так же не понятно, как и на заре создания теории ИИ, а значит, как и прежде, не ясно, как нам реагировать на появление еще одной умной машины. Мы уже знаем, что выигрыш машиной у шахматного мастера, даже гроссмейстера, не означает разума, точно так же мы не обнаруживаем интеллекта у программ, управляющих в режиме реального времени сложнейшими техническими системами. С каждой новой разработкой мы просто становимся свидетелями еще одного доказательства, что превосходство в еще одной частной сфере не означает возникновения интеллекта у машины. Проблема тысячелетия по-прежнему остается открытой.

Однако теория искусственного интеллекта существует, существуют и одноименные технические системы, используемые в реальных задачах. Искусственный интеллект, например, управляет системами защиты боевого корабля, позволяя исключить человеческий фактор в условиях динамичного и сверхманевренного боя, в котором есть необходимость отбиваться сразу от большого количества нападений ракетами, самолетами, торпедами, движущимися очень быстро и способными маневрировать. Это реально работает. Так что такое искусственный интеллект?

В истории развития теории разума произошла следующая метаморфоза. Ученые, довольно основательно побившись головой о стенку философского осмысления понятия интеллект, обнаружили, что для решения конкретных задач нет необходимости во всеобщем, универсальном, самообучаемом и т. д. интеллекте. Это примерно то же самое, как нет необходимости моделировать кузнеца-человека, чтобы построить машину, штампующую из металла конкретные детали. Интеллектуальные процессы тоже можно моделировать и создавать конкретные программы под конкретные задачи. Таким образом, современная теория искусственного интеллекта перешла к созданию технических систем, работающих так, как будто они разумны, но только в рамках вполне определенной задачи.

Это направление человеческой мысли сейчас доминирует, но, конечно, задача разобраться в том, как работает интеллект вообще, осталась, и, может быть, и она когда-нибудь будет разрешена, но сейчас мы уже понимаем, насколько это сложно в действительности, и сколько уйдет на решение времени, совершенно не понятно.

К задаче определения искусственного интеллекта можно подойти с разных сторон. На мой личный взгляд, наиболее сложный способ заключается в том, чтобы попытаться дать определение без привязки к нашему человеческому мышлению и дать строгое, математически точное описание. Почему это сложно? Да потому, что надо дать исчерпывающее определение в терминах, не включающих информацию о человеческом разуме. Может быть, это было бы проще, если бы удалось поговорить с парой-тройкой представителей инопланетных цивилизаций. Но такой возможности нет. Другие подходы более реальны. Можно попытаться создать математическую теорию, описывающую именно наше, человеческое мышление, и создать устройство, работающее по этой теории, но не копируя человеческий мозг. И можно исследовать мозг в деталях и сделать его точную копию.

Нейрофизиологические исследования головного мозга дали огромную груду информации. Сегодня мы знаем, какие функции локализованы в специфических отделах головного мозга, а какие размазаны по всему человеческому мыслительному аппарату. Выяснен главный системотехнический принцип. Оказывается, сверхвысокая эффективность работы мозга обеспечивается очень примитивными элементами – нейронами (нервными клетками). Каждый нейрон в отдельности практически ничего не умеет, но именно в этом ничегонеумении и заключается секрет успеха. Их примитивность на самом деле проявляется как универсальность. Действительно, если некий исполнитель способен выполнять только простую операцию и не желает вникать в общую постановку задачи, то такого исполнителя можно вставить в любую схему, большое количество элементов которой за счет специальной организации уже будет способно на многое. Нейронная идея даже породила целое направление в теории искусственного интеллекта – так называемые нейронные сети. И хотя пока самая сложная нейронная сеть не способна приблизиться по своим возможностям к человеческому мозгу, это направление считается очень перспективным.

Что же касается математически точной теории разума, то здесь положение дел очень туманно. Пока хорошая математика присутствует только в описании нейронных сетей и в теории эвристических алгоритмов, немного, конечно, но пока так. И это несмотря на то, что попытки математического осмысления проблемы имеют очень долгую историю. Здесь ожидались большие прорывы в силу ошибочного сведения мышления к одной из его форм – строгому логическому выводу. Впрочем, может быть, никакой особой ошибки в этом и нет, просто логика – такая вещь, которая наиболее просто формализуется и поддается исследованию, а пытаться пройти простым путем свойственно для нашего разума.