Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Орен Этциони: Задача проекта Mosaic – добавить компьютерам здравый смысл. Современные ИИ-системы отлично справляются с узкими задачами. Например, могут обыграть в го абсолютного чемпиона. Но если во время матча начнется пожар, ИИ этого не заметит, потому что не осознает окружающей реальности. В AI2 мы ищем ответ на вопрос, как с помощью ИИ сделать мир лучше. Некоторые сотрудники занимаются фундаментальными исследованиями, но в основном мы решаем инженерные задачи.

Например, в проекте Semantic Scholar рассматривается процесс научного поиска и генерации научных гипотез. Современным ученым приходится читать все больше и больше публикаций, соответственно, они начинают испытывать информационную перегрузку и нуждаются в помощи. Поисковая интернет-платформа Semantic Scholar использует машинное обучение, обработку естественного языка, а также различные методы ИИ, помогая ученым выбирать подходящие статьи.

М. Ф.: Использует ли проект Mosaic символическую логику? В старом проекте Cyc люди пытались вручную записать все логические правила, например варианты связи объектов, и система была громоздкой.

О. Э.: Мы собираемся использовать для получения знаний более современные методы – краудсорсинг, обработку естественного языка, машинное обучение и машинное зрение.

Cyc реализовывался, если можно так выразиться, задом наперед. Сначала создали репозиторий знаний, а затем на его основе строили логические рассуждения. Мы же первым делом определяем эталон, позволяющий оценить способности программы к рассуждениям с точки зрения здравого смысла. Определение такого эталона нетривиальная задача, но как только мы с ней справимся, появится возможность эмпирически и экспериментально измерять наш прогресс.

М. Ф.: То есть вы планируете создать своего рода объективный тест на наличие здравого смысла?

О. Э.: Именно так! Если тест Тьюринга проверял, может ли машина мыслить, наш тест будет проверять, насколько здраво.

М. Ф.: Вы также работали над системами, которые пытались сдать экзамен по биологии и по другим предметам. Вы все еще этим занимаетесь?

О. Э.: У Пола Аллена была идея программы, которая читала главу из учебника, а затем отвечала на вопросы. Мы сформулировали аналогичную задачу – написать программу, умеющую проходить стандартизованные тесты. В научном контексте это часть проекта Aristo, а в контексте математических задач – часть проекта Euclid. Мы определили эталонную задачу, а затем начали увеличивать эффективность ее решения.

М. Ф.: Достигли ли вы поставленных целей?

О. Э.: Честно говоря, однозначно на этот вопрос ответить не получится. Мы провели конкурс Kaggle, в котором участвовало несколько тысяч команд со всего мира. Было интересно посмотреть, что мы упустили, но оказалось, что наша технология работала лучше других. То есть результаты можно считать позитивными, но наша программа не получила высокую оценку, ведь для решения задач требовались и зрение, и владение языком. Кроме того, очень мешало отсутствие здравого смысла, что и привело нас к проекту Mosaic.

Тут есть один парадокс. Трудные для людей вещи, например, играть в го на уровне чемпиона мира, не представляют сложности для машин. Большинство людей, не задумываясь, ответит на вопрос «пройдет ли слон в дверной проем?», машина же впадет в ступор. То, что легко для одного, трудно для другого, и наоборот. Я называю это парадоксом ИИ.

Разработчики стандартизированных тестов хотят взять конкретную концепцию, например фотосинтез, и попросить машину применить ее в определенном контексте. Оказалось, что представить процесс фотосинтеза на уровне ученика шестого класса машине легко. А вот применить эту концепцию к конкретной ситуации она не может, потому что это требует понимания языка и здравого смысла.

М. Ф.: Если получится заложить основы здравого смысла, ускорит ли это прогресс в других областях?

О. Э.: Да. Ведь человек без проблем отвечает на вопрос: «Если растение переместить из темной комнаты ближе к окну, листья начнут расти быстрее, медленнее или же скорость их роста не изменится?», потому что он понимает, что чем больше света, тем быстрее протекает фотосинтез, а значит, рост листьев ускоряется. Компьютеру это неочевидно. Он даже не понимает, что такое «переместить растение ближе к окну».

М. Ф.: Как возник ваш интерес к ИИ и как вы оказались в AI2?

О. Э.: Еще в старшей школе я прочитал книгу «Гедель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда»[24], в которой параллельно рассматривалась логика Курта Геделя, живопись Морица Эшера и музыка Иоганна Себастьяна Баха, а также излагались концепции, относящиеся к ИИ, такие как математика и интеллект. С этого и началось мое увлечение. Затем я поступил в Гарвард, в котором тогда стартовал курс по ИИ. Он был не очень глубоким, но в нескольких минутах езды на метро находилась ИИ-лаборатория MIT, в которой преподавал один из ее основателей Марвин Минский. Кроме того, я ходил на семинары Дугласа Хофштадтера.