Алгоритм судного дня. Как Facebook, Google, Microsoft, Apple и другие корпорации создают искусственный суперинтеллект и почему это приведет к катастрофе. Эми Уэбб
Чтение книги онлайн.

Читать онлайн книгу Алгоритм судного дня. Как Facebook, Google, Microsoft, Apple и другие корпорации создают искусственный суперинтеллект и почему это приведет к катастрофе - Эми Уэбб страница 12

СКАЧАТЬ ограничили свою выборку теми, кто выглядел и говорил так же, как они.

      В следующем году группа собралась на последнем этаже факультета математики Дартмутского колледжа. Среди тем ее работ были теория сложности, моделирование естественного языка, нейронные сети, связь случайности и творчества, а также самообучающиеся машины. По рабочим дням они собирались в главной аудитории факультета для общего обсуждения, после которого расходились, чтобы работать над частными задачами. Во время одного из таких общих собраний профессора Алан Ньюэлл, Герберт Саймон и Клифф Шоу предложили способ доказательства теорем логики и смоделировали процесс вручную. Свою программу они назвали Logic Theorist, «Ученый логик». Она оказалась первой программой, способной имитировать навыки решения задач, присущие человеку. (Впоследствии программа доказала 38 из 52 теорем из «Оснований математики» Альфреда Норта Уайтхеда и Бертрана Рассела, фундаментального учебника по началам математической науки.) Клод Шеннон, несколькими годами ранее учивший компьютеры играть в шахматы против людей, получил возможность показать прототип своей программы, работа над которой тогда еще продолжалась[35].

      Тем летом в Дартмуте расчетам Маккарти и Минского на фундаментальный прорыв в области ИИ не суждено было оправдаться. Чтобы превратить ИИ из теории в практику, им не хватило времени, не говоря уже о вычислительной мощности[36]. Тем не менее именно к этому моменту восходят три практики, образующие фундамент ИИ в известном нам сегодня виде:

      – теоретическая и практическая разработка ИИ, его тестирование и совершенствование будут производиться крупными технологическими компаниями и академической наукой, работающими совместно; – совершенствование ИИ требует больших сумм денег, поэтому станет необходима коммерциализация этих работ в той или иной форме – будь то взаимодействие с государственными или военными органами через партнерства или разработка продуктов и систем, которые могут быть проданы;

      – исследование и разработка ИИ будут опираться на сеть ученых, работающих на стыке дисциплин, что означает создание новой отрасли науки с нуля. Это также означает, что уже работающие в этой отрасли будут нанимать, как правило, знакомых им людей, обеспечивая относительную однородность сети и ограничивая выборку.

      Тем летом произошло другое интересное событие. Работая над вопросом Тьюринга, могут ли машины мыслить, группа разделилась из-за подходов к ответу на него, а именно построению самообучающейся машины. Некоторые участники предпочитали биологический метод. Иными словами, они считали, что при помощи нейронных сетей можно придать ИИ здравый смысл и способность рассуждать логически – и таким образом машины могут стать разумными. Другие возражали, что построить настолько полную копию мыслительного аппарата человека невозможно никогда. Вместо этого они предлагали инженерный подход. Вместо того чтобы подавать машине СКАЧАТЬ



<p>35</p>

“The Dartmouth Workshop – as Planned and as It Happened,” Stanford Computer Science Department’s Formal Reasoning Group, John McCarthy’s home page, lecture “AI: Past and Future,” last modified October 30, 2006, http://www-formal.stanford.edu/jmc/slides/dartmouth/ dartmouth/node1.html.

<p>36</p>

“The Dartmouth AI Archives,” RaySolomonoff.com, http://raysolomonoff. com/dartmouth/.