Андрей Курпатов - Четвертая мировая война. Будущее уже рядом

Показательно, кстати, что в программе этой конференции не было никаких докладов, которые были бы как-то связаны с поведением человека или его интеллектом.

Сейчас нет ни одного форума по искусственному интеллекту, где бы не говорили о биологическом интеллекте, механизмах мозга, обратной эмуляции коннектома [15] Эмуляция коннектома предполагает перевод данных, собранных в результате подробного картирования всех связей мозга, в цифровую форму, позволяющую использовать эту модель для воспроизводства интеллектуальной деятельности эмулируемого мозга. и тому подобных вещах. Но для Маккарти подобные вещи выглядели бы глупо и совершенно неуместно на конференции по «искусственному интеллекту».

Когда он и его коллеги обсуждали «искусственный интеллект», они вовсе не воображали себе тех роботов из голливудских блокбастеров, к которым мы за это время уже так привыкли. Они говорили о чём-то своём… Но о чём именно?

Чтобы понять это, давайте посмотрим на ставшие уже классическими примеры искусственного интеллекта – да, слабого, но полностью отражающего существо феномена.

В 1998 году Ларри Пейдж, под руководством своего наставника Терри Винограда и в соавторстве с Сергеем Брином, опубликовал в IEEE Data Engineering Bulletin статью под названием «Что можно сделать с сетью в кармане?», где была сформулирована концепция будущей поисковой системы Google – по тем самым легендарным уже гиперссылкам.

Уже через несколько месяцев предприимчивые Пейдж с Брином ушли из Стэндфордской лаборатории и основали свою компанию, которая теперь обладает главным в мире интернет-поисковиком.

Но успех их проекта – это не какое-то единичное техническое решение двух удачливых стэнфордских магистрантов, а гигантский искусственный интеллект, изо дня в день осуществляющий сложнейшую работу по ранжированию и выдаче страниц, мониторингу сайтов и поведения конкретных пользователей, продаже рекламы и т. д., и т. п.

Количество искусственных интеллектов, созданных Google за два десятка лет, вообще-то говоря, колоссально.

Вот взять, например, Google Translate – это самообучающийся и постоянно совершенствующийся искусственный интеллект. Изначально ему было предложено соотнести десятки тысяч документов, которые за долгие годы были созданы на различных языках бесчисленными переводчиками Организации Объединённых Наций.

Это оказалось блестящим решением – где ещё отыщешь такое огромное количество текстов, которые с предельной точностью одновременно переведены на огромное количество национальных языков?

Искусственный интеллект Google подошёл к делу технически безукоризненно: он обнаружил в продублированных на разные языки текстах множество взаимосвязей, корреляций и соотношений и, можно сказать, буквально научился на этих языках говорить.

Теперь, когда вы предлагаете Google Translate перевести какой-то текст, он не просто вываливает на вас набор слов из бесчувственного словаря, а строит фразу, причём не только используя известные ему алгоритмы, но и параллельно совершенствуя их, самообучаясь.

«Получив предложение на английском языке и запрос перевода на немецкий, сервис сканирует все известные ему документы на английском и немецком, ищет точное совпадение и затем возвращает соответствующий текст на немецком языке. […] Компьютеры оценивают статистические закономерности в больших массивах ранее накопленного цифрового контента, создание которого потребовало больших затрат, но воспроизведение их не стоит почти ничего».

Является ли такого рода «интеллектуальная» работа собственно интеллектом? И да, и нет. Если достаточно грубо обобщить то, что делает какой-нибудь Google Translate, то ситуация выглядит следующим образом:

• на его условный сенсор приходит некая информация, которую он должен сначала как-то распознать, идентифицировать, а потом отреагировать на неё;

• чтобы придумать адекватную реакцию на этот идентифицированный им как-то раздражитель, он должен сопоставить её с каким-то своим опытом – с тем, что он уже знает;

• он обращается к своей базе данных (своему «опыту») и находит некое соответствие, и производит реакцию – некое поведение, а проще говоря, предлагает перевод слова или фразы.

Если вы имеете хоть какое-то представление о том, как развивалась психотерапевтическая наука, а слова «бихевиоризм» и «когнитивно-поведенческая психотерапия» для вас не пустой звук, то вы уже понимаете, что мы имеем дело с классической моделью психики.

ПСИХОТЕРАПЕВТИЧЕСКИЕ РАЗВИЛКИ

Когда говорят о психотерапии, то первым делом вспоминают, конечно, классический психоанализ. Фигура Зигмунда Фрейда и правда была грандиозной, а думать о сексе, согласитесь, куда приятнее и привычнее, чем о чём-либо ещё. Но психоанализ ни в практическом, ни в концептуальном плане не выдержал испытания временем. Это красивая теория, но она ненаучна.

Наука начинается с нейрофизиологии – с наших соотечественников И. М. Сеченова, И. П. Павлова, А. А. Ухтомского, Л. С. Выготского, А. Р. Лурии, П. К. Анохина… Об открытиях этих великих учёных я уже много раз рассказывал в других своих книгах, а здесь нас интересуют лишь общие схемы – на них и остановимся.

Настоящему учёному, который занимается исследованием человеческого поведения, вполне очевидно, что он никак и ни при каких обстоятельствах не может достоверно знать, что происходит в голове у другого человека: нельзя прочитать его мысли, прочувствовать, что он чувствует, увидеть мир его глазами и т. д.

Да, можно представить, догадываться о чём-то, но это уже не наука, а кофейная гуща. Такую не-науку, например, пыталась в своё время запродать советскому правительству и госорганам Наталья Петровна Бехтерева – мол, электроды в голову встроим, ЭЭГ снимем и будем знать, что человек думает! Где сейчас то правительство и те органы – хорошо известно, а Наталья Петровна на старости лет ловко переключилась с электродов на мистику и эзотерику.

Конец ознакомительного фрагмента.

Вот лишь небольшой их список: ВИЧ, заражение людей птичьим гриппом, геморрагические лихорадки (Эбола и др.), новые разновидности вирусного гепатита и т. д.

Проект «Геном человека» (The Human Genome Project, HGP) – это научно-исследовательский проект по расшифровке последовательности нуклеотидов, составляющих ДНК (порядка 25 тыс. генов). Проект был начат в 1990 году под руководством нобелевского лауреата Джеймса Уотсона, а также Национальной организации здравоохранения США, и стал одной из крупнейших международных научных коллабораций.