Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

Р. К.: Функция Smart Reply в сервисе Gmail, которая предлагает три базовых варианта ответа на каждое письмо, использует именно такую иерархическую систему. Недавно мы запустили сервис Talk to Books[16], позволяющий получать ответы из книг. Пользователь задает вопрос, а система за полсекунды читает 100 тысяч книг (примерно 600 млн предложений) и возвращает наиболее подходящий ответ. Все это базируется не на ключевых словах, а на семантическом понимании.

В Google мы сильно продвинулись в работе над естественным языком. Язык создается и понимается неокортексом. Он иерархичен, благодаря чему мы можем делиться друг с другом возникающими в неокортексе идеями. Я думаю, что тест Тьюринга проводится на естественном языке, потому что в понимании речи задействован весь спектр человеческого мышления и интеллекта.

М. Ф.: Ваша конечная цель – создать машину, способную пройти тест Тьюринга?

Р. К.: Мою точку зрения многие не разделяют, но я считаю, что правильно подготовленный тест Тьюринга действительно позволяет проверить, обладает ли сущность интеллектом на уровне человека. Проблема в том, что в кратком документе 1950 г. Тьюринг не описал процедуру тестирования. Я поспорил с Митчем Капором на 20 тысяч долларов, что ИИ пройдет тест Тьюринга к 2029 г. Победитель отдаст выигрыш на благотворительные нужды.

М. Ф.: Но согласитесь, что эффективным тест Тьюринга станет только после снятия ограничения по времени. В течение 15 минут не так уж сложно водить экзаменатора за нос.

Р. К.: Вы совершенно правы. Согласно правилам, которые придумали мы с Митчем, тест занимает несколько часов, и даже этого может оказаться недостаточно. Машина должна убедить экзаменатора, что она – человек. Такую иллюзию вполне можно создать с помощью несложных уловок.

М. Ф.: Тест покажет, что машина обладает интеллектом, не найдя в ней сходство с человеком.

Р. К.: Киты и осьминоги проявляют интеллектуальное поведение, но никогда не смогут пройти тест Тьюринга. Китаец, который не говорит по-английски, тоже не пройдет. Невозможность пройти тест не указывает на отсутствие развитого интеллекта, но чтобы его пройти, нужно обладать развитым интеллектом.

М. Ф.: Вы верите в то, что комбинация глубокого обучения и вашего иерархического подхода позволяет двигаться в сторону сильного ИИ или для этого нужен какой-то сдвиг парадигмы?

Р. К.: Я думаю, что люди используют именно иерархический подход. Каждый из модулей способен обучаться, и в книге я подчеркиваю, что в человеческом мозге происходит не глубокое обучение, а какой-то эквивалент марковского процесса. При этом глубокое обучение результативно. В системах Google мы с его помощью создаем векторы, представляющие собой шаблоны для каждого модуля иерархии, а затем начинается сама иерархия, которая в парадигму глубокого обучения уже не вписывается. Я думаю, что для сильного ИИ этого достаточно. На мой взгляд, иерархический подход отражает процессы, которые протекают в мозге человека, и проекты по реверсивному воспроизведению мозга это подтверждают.

Существуют доказательства того, что мозг использует систему, основанную на правилах, а не ту, что предлагают коннекционисты. Именно поэтому люди способны четко отличать вещи друг от друга и логически мыслить. При этом коннекционистская система в определенных ситуациях настолько уверена в своих суждениях, что действует как система, основанная на правилах, и при этом справляется с исключениями и нюансами.

Обратное при этом неверно. Система, основанная на правилах, не может эмулировать коннекционистскую систему. Проект Cyc (читается «сайк») Дугласа Лената очень впечатляет, но, на мой взгляд, он страдает от ограничений системы, основанной на правилах. В какой-то момент неизбежно достигается предел сложности. То есть правила становятся настолько сложными, что при попытке исправить одну вещь ломаются три другие.

М. Ф.: Cyc – это проект, в котором люди вручную вводят логические правила?

Р. К.: Да. Точных цифр я не знаю, но количество правил там огромно. В одном из режимов можно распечатывать рассуждения, обосновывающие поведение. Обычно они занимают несколько страниц, и уследить за их ходом сложно. Это хороший проект, но человеческий интеллект формируется как-то по-другому. Вместо каскадов правил люди используют самоорганизующуюся иерархию.

Преимуществом коннекционистского подхода я считаю и то, что он прозрачен. Можно посмотреть на модули в иерархии и увидеть, на какие решения влияет каждый из них. А состоящие из 100 слоев нейронные сети действуют как большой «черный ящик». Понять ход происходящих внутри рассуждений крайне сложно, хотя некоторые пытались.

М. Ф.: В человеческом мозге с рождения присутствуют определенные структуры, например, позволяющие новорожденным распознавать лица.