Искусственный интеллект в «китайской комнате»
Читателей интересуют вопросы, связанные с самыми современными технологиями и достижениями прогресса, и один из них звучит так: «В чем состоит разница между машинным обучением, искусственным интеллектом и нейронными сетями?» Редакция BitNewsToday решила разобраться и обо всем рассказать. Сегодня – первая часть.
Ученые XIX и XX столетий размышляли, создавали концепции и даже конструировали машины, которые обладали признаками искусственного интеллекта. В середине прошлого века появился сам термин «искусственный интеллект» и родилась научная дисциплина, представители которой вплотную занимались вопросами создания интеллектуальных машин.
Но интерес в академической среде к этим разработкам постепенно таял, чтобы появиться и исчезнуть еще несколько раз – в основном из-за технологических ограничений. Компьютеры были слабыми, дорогими и хранили мало информации, которой для эффективной работы требуется много.
Искусственный интеллект везде
Появление мощных компьютеров и прогресс в понимании строения мозга и нервной системы (при чем здесь понимание строения мозга, будет рассказано чуть позже) ускорили изучение и практическое применение искусственного интеллекта.
Современные производительные вычислительные машины, математические алгоритмы, развитые сетевые технологии, доступность значительных массивов данных и достижения нейробиологов позволили создать системы искусственного интеллекта, которые уже окружают человека, выполняя множество задач, и продолжают развиваться.
С применением таких систем работают программы подбора и рекомендации товаров в интернет-магазинах; управления ботами и NPC в компьютерных играх; распознавания лиц, речи или рукописного текста; управления автомобилями; прогноза погоды и состояния финансовых рынков; скоринга в кредитных сервисах – список можно продолжать долго. Кажется, современная жизнь уже немыслима без интеллектуальных машин.
Создать искусственный интеллект, не познав свой
Однако нельзя сказать, что в области искусственного интеллекта уже не осталось нерешенных вопросов, а среди ученых не ведется никаких споров – эта дисциплина как никакая другая полна парадоксов. Один из них может быть сформулирован приблизительно так: хорошо, мы создаем и изучаем системы искусственного интеллекта, но что такое «естественный»? Есть ли разница между искусственным интеллектом и нашим?
Как правило, современное определение интеллекта строится вокруг 25 положений, сформулированных ведущими учеными и опубликованными в Wall Street Journal в 1994 году.
Интеллект – это способность к размышлению, планированию, решению проблем, абстрактному мышлению, пониманию сложных идей, быстрому обучению и обучению с использованием своего опыта.
Но множество процессов и явлений, связанных с мышлением и интеллектом, до сих пор не изучены. Например, у человечества есть понимание того, из каких клеток состоит мозг и нервная система, как они устроены, в какие структуры объединяются и как взаимодействуют, но что такое разум, абстрактен он или конкретен, откуда берется, почему он появился у человека, неясно.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект – это область компьютерных наук и технологий. Она занимается изучением и созданием компьютерных систем, которые бы решали задачи, обычно решаемые человеком, применяющим свои интеллектуальные способности.
Такое общее определение обычно не устраивает ни практиков, ни теоретиков. Поэтому ученые пошли дальше и глубже, создав теорию «слабого» и «сильного» искусственного интеллекта.
Все остальные, созданные для решения специфических задач в ограниченных рамках, имеют «слабый» искусственный интеллект. Принято считать, что ко вторым можно отнести все современные прикладные системы. Насчет возможности существования «сильного» есть разные мнения.
Одно из мнений: нет, интеллект – это способность, которую может иметь только биологическое существо, и он никогда не возникнет вне общего комплекса сложных биологических систем, присущих человеку. То, насколько похожи на действия человека будут «интеллектуальные» действия машины, не может быть доказательством наличия у нее интеллекта.
Тест Тьюринга и «китайская комната»
Для определения наличия у машины способностей, достаточных для того, чтобы считать их интеллектом, английский математик и криптограф Алан Тьюринг придумал специальный тест:
человек во время беседы «вслепую», не видя и не слыша двух своих собеседников, только получая вопросы и ответы в виде текста, не должен суметь определить, кто из них человек, а кто – компьютер.
Тест Тьюринга стал очень популярен, претерпел множество модификаций, ему посвящены научные работы, он принят на вооружение разработчиками. Существует специальный конкурс для авторов программ искусственного интеллекта, где испытуемая система должна продержаться против человека заранее оговоренное время, – он называется «Премия Лебнера» (Loebner Prize).
Однако у теста есть и противники, которые считают, что подобным способом можно доказать лишь то, что машина научилась имитировать человека и обманывать его. Одним из контраргументов стал мысленный эксперимент, предложенный философом Джоном Серлом (John Searle), – так называемая китайская комната.
В закрытом помещении оказывается человек, который не знает китайского языка. Снаружи – человек, который знает. Тот, что снаружи, пишет сообщения на китайском языке и через щель в стене передает их находящемуся внутри. Человек внутри также через щель передает свои ответы. У него есть набор инструкций: «Когда получаешь иероглиф вида «Х», берешь из ящика № 1 карточку с иероглифом и передаешь ее наружу, когда получаешь иероглиф вида «Y», то берешь ответный из ящика № 2 и передаешь его. И т. д.».
Суть эксперимента в следующем: человек снаружи будет считать, что он общается с человеком, который знает китайский язык. Человек внутри, при том что его ответы верны и правильны, никогда не выучит язык, потому что не знает значений иероглифов, которые получает, как и не знает значений тех, что передает.
Таким образом, считается, что насколько бы похожим на поведение человека поведением ни обладала компьютерная система, какие бы сложные варианты действий она ни была обучена выполнять, она не обзаведется разумом или интеллектом – только сложным и подробным набором правил.
Из этого эксперимента и родился термин «сильный» искусственный интеллект. Джон Серл считал, что «китайская комната» есть доказательство отсутствия у компьютеров возможности получить «сильный» интеллект в результате выполнения программ.
Разница между человеческим разумом и искусственным интеллектом
Текст предыдущего абзаца дает вполне однозначный ответ: огромная разница, поскольку «сильного» искусственного интеллекта, который мог бы быть сравнен с человеческим, не существует. Впрочем, не стоит спешить.
Однако они существуют и широко применяются, а технологии, используемые в программах искусственного интеллекта, у всех на слуху: нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, большие данные.
Вопрос в названии этой части статьи, несмотря на кажущуюся условность и отвлеченность, имеет вполне конкретный ответ и связан с прикладной технологией, которая имеет физическое воплощение. Разум человека, а точнее его мозг и нервная система, – это модель для одного из «кирпичиков» систем искусственного интеллекта – искусственных нейросетей.
Открытия ученых-нейробиологов стали отправной точкой для создания технологии, которая является важнейшей частью многих систем искусственного интеллекта.
Клетки нервной системы человека – нейроны – стали образцами для узлов нейросетей; структуры, по которым нейроны связаны между собой, учитываются при создании структуры сетей, а способ взаимодействия нейронов стал образцом для программирования функций узлов.
Получается, что частый вопрос, который приходится слышать: «В чем разница между искусственным интеллектом и нейронными сетями?» – не имеет смысла. Искусственный интеллект – это более глобальное понятие, целая академическая дисциплина, а нейронные сети – одна из технологий, входящих в нее.
Продолжение следует.
Иллюстрация: YouTube BBC