Четвертая мировая война. Будущее уже рядом

В конце 70-х — начале 80-х надежды на искусственный интеллект в академическом мире были практически похоронены. Говорить о нём в научных кругах считалось дурным тоном — мол, не смогла, так не смогла, а оправдываться просто глупо. Это время называют «зимой искусственного интеллекта».

Но всё изменилось уже в середине 80-х: в 1986 году Род Брукс, о котором я уже упоминал, сформулировал «восходящий», или, ещё можно сказать, проэволюционный подход в создании искусственного интеллекта, точнее — мозга, а ещё точнее — нейронных сетей.

В общем, кажется, он прислушался к матери-природе и её эволюционной логике. Вместо того, чтобы пытаться воссоздать человека — это самое сложное (и, добавлю, противоречивое) из известных нам на земле животных, это чудо света, — он решил пойти другим путём, начать, так сказать, с другой фактуры.

— Может, нам амёбу какую-нибудь запрограммировать для начала, или таракана, например? Муравья?.. От менее сложного к более сложному, — вот что предложил Брукс.

Проще говоря, если избавиться от языковой игры, в рамках которой «интеллект», согласно философскому словарю, есть «мыслительная (умственная) способность человека, которая может отождествляться с рассудком, разумом и интуицией», и взглянуть на это понятие нейрофизиологически и нейробиологически, то ситуация с созданием «искусственного интеллекта» меняется радикально.

Наша нервная система эволюционно выполняет главную функцию всего живого — это способность воспринимать изменения в окружающей внешней среде как раздражения, идентифицировать их и отвечать приспособительными реакциями.

Формально говоря, даже амёба, не обладающая ещё даже задатками нервной системы, уже умеет специфическим образом реагировать на изменение состояния окружающей среды, демонстрируя соответствующие средовым факторам изменения — вытягивание и сокращение протоплазмы.

Нервная система животных, начиная с гидры и дальше, через ланцетника, к нам — это лишь специализированный инструмент решения всё той же задачи: воспринимать изменения среды как раздражитель, идентифицировать его и отвечать в соответствии с целями и задачами, которые решает животное (точнее, эволюция, которая пользуется животным как контейнером для переноса генетического материала из прошлое в будущее).

В каком-то смысле данная функция перманентной адаптации некого существа к внешним воздействиям плюс феномен репликации ДНК — это и есть сама жизнь. Поэтому если вы собираетесь её воспроизвести, то надо воспроизводить самую эту функцию: превращать сигнал в раздражитель, идентифицировать его в системе внутренних настроек и производить реакцию, которая соответствовала бы целям и задачам системы.

Устроенная таким образом «искусственная сеть», оказавшись в той или иной информационной среде, имеющая достаточную сложность организации и запрограммированная на определённый результат, сама будет себя двигать и развивать. В этом, если совсем грубо, и состояла суть подхода, сформулированного Родом Бруксом.

Теперь добавьте к этому элегантному решению действие законов Мура и ускоряющейся отдачи Курцвейла…

Очевидно, что ситуация с мощностями к девяностым годам XX века выглядит существенно иначе, нежели в пятидесятых. А в двухтысячных — и вовсе совсем по-другому: производительность компьютеров, которая считалась раньше недостижимой, сейчас уже многократно превышена.

Наконец, отдельная и очень важная новая вводная: массив данных — то, о чём первопроходцы искусственного интеллекта изначально вообще не задумывались.

Казалось логичным, используя знания и здравый смысл, сформулировать для тех или иных целей алгоритм действия и превратить его в программный код. Это своего рода экспертный подход, когда человек знает «как», а машина должна только повторить.

Но оказалось, что с машинным обучением всё иначе…

Если вы имеете нечто в реальности — нечто действительное и настоящее, что сообщает вам о себе невероятно большим количеством данных, то зачем вам эксперт? Тем более если это эксперт, я прошу прощения, с человеческими — то есть весьма ограниченными и пристрастными — мозгами.

Нет, это плохая идея! Лучше просто возьмите все эти данные, перетрясите их, так сказать, хорошенько, а затем разложите в непротиворечивой структуре. Как результат вы получите закономерности, описывающие работу системы, и сможете, таким образом, влиять на неё.

Впрочем, кто мог до этого додуматься, когда никаких «больших данных» (Big Data) не было и в помине, а только их жесточайший дефицит, дороговизна и рутинное производство? Но ускоряющаяся отдача, как мы видим, работала…