Искусственный интеллект – надежды и опасения. Сборник

Чтение книги онлайн.

      Человеческий мозг чрезвычайно сложен и представляет собой плод миллионов лет естественного отбора. В эпоху Винера понимание архитектуры мозга было элементарным и упрощенным. С тех пор все более чувствительные инструменты и методы визуализации показали, что мозг гораздо разнообразнее по структуре и сложнее по функциям, чем мог вообразить Винер. Недавно я спросил Томазо Поджо[25], одного из пионеров современной нейробиологии, способны ли, по его мнению, компьютеры с их быстрорастущей вычислительной мощностью вскоре имитировать функционирование человеческого мозга. «Ни в коем случае», – ответил он.

      Последние достижения в области глубинного обучения и нейроморфных вычислений очень точно воспроизводят некоторые особенности человеческого интеллекта, деятельность коры головного мозга, где обрабатываются и распознаются образы. Эти достижения позволили компьютеру победить чемпионов мира по шахматам и по игре в го, что нельзя не признать выдающимся результатом, но мы по-прежнему далеки от того, чтобы компьютеризированный робот мог полноценно убираться в помещении. (Вообще-то, роботы, обладающие хотя бы подобием широкого диапазона гибких человеческих движений, еще далеки от совершенства; рекомендую почитать материалы по запросу «ошибки роботов». Роботы успешно справляются с прецизионной сваркой на сборочных линиях, но до сих пор не в состоянии завязать шнурки.)

      Сама по себе мощность обработки информации не означает разнообразия способов такой обработки. Пусть мощность компьютеров росла экспоненциально, программы, с помощью которых работают компьютеры, часто вообще не развивались. Как правило, компании-разработчики программного обеспечения реагируют на рост вычислительной мощности добавлением «полезных» функций, которые нередко затрудняют использование этого программного обеспечения. Так, офисная программа Microsoft Word достигла некоего идеала в 1995 году и с тех пор медленно гибнет под «весом» дополнительной функциональности. Как только развитие по закону Мура начнет замедляться, разработчики программного обеспечения столкнутся с непростым выбором между эффективностью, скоростью и функциональностью.

      Главный страх сторонников идеи сингулярности заключается в том, что по мере все большего вовлечения компьютеров в разработку собственного программного обеспечения они быстро начнут развивать себя ради достижения сверхчеловеческих вычислительных возможностей. Но практика машинного обучения показывает на движение в противоположном направлении. Чем мощнее и способнее к обучению становятся машины, тем усерднее они обучаются, как и люди, усваивая множество полезных уроков и зачастую под наблюдением учителей (людей и машин). Обучение для компьютеров оказывается столь же сложным и медленным процессом, каким оно является для подростков. Следовательно, системы, основанные на глубинном обучении, становятся все более, а не менее человекоподобными. СКАЧАТЬ