Астрофизики спорят с уфологами, есть ли братья по разуму в далеких галактиках. Биологи спорят с политиками о критериях разумности животных. А вот специалисты по искусственному интеллекту ни с кем не спорят: они просто создают будущее. Мир, где люди будут существовать бок о бок с разумными ИскИнами. О том, каким окажется это будущее, журнал «ЕСЛИ» побеседовал со специалистами по технологиям искусственного интеллекта Анатолием Левенчуком и Михаилом Бурцевым.
Что сейчас происходит в области разработки систем искусственного интеллекта?
Анатолий Левенчук
: Разные люди по-разному отвечают на вопрос про происходящее в области искусственного интеллекта. Кто говорит о «прорыве», кто об окончании «зимы», кто о растущем числе применений давным-давно открытых алгоритмов, кто о надувающемся пузыре фондового рынка. Для меня существенным замечанием явилось то, что мой партнер Виктор Агроскин предложил уже опускать слово «искусственный» — результаты уже сравнимы с человеческими, а то и превосходят его. Как булгаковская осетрина, которая бывает только первой свежести, так и здесь: либо интеллект, либо его отсуствие.Направлений в искусственном интеллекте сейчас множество — коннекционисты (deep learning и нейронные сети как раз оттуда), эволюционисты, последователи Байеса, символисты-логики, использователи аналогий. Я рекомендую книжку Pedro Domingos «The Master Algorithm», которая дает общий обзор этих направлений и возможные пути их объединения в один «царский алгоритм».
Михаил Бурцев
: Разработки ИскИн идут сверху вниз — от моделирования приемов, которыми человек решает интеллектуальные задачи, и снизу вверх — от моделирования нейронных механизмов обучения. Это если рассматривать ИскИн как область фундаментальных исследований. В области приложений, которая называется машинное обучение, используются оба подхода вперемешку — главное, чтобы работало, но и задача ставится менее амбициозная — создание специализированных интеллектуальных систем, а не общего искусственного интеллекта, эквивалентного человеческому. Сейчас в этой прикладной области происходит революция: оказалось, что давно уже известные алгоритмы нейронных сетей начинают давать результаты, существенно превосходящие аналоги, если их масштабировать по входному объему данных и объему вычислений.
Что означает часто встречающийся по отношению к развитию искусственных интеллектов термин «deep Learning»?
Анатолий Левенчук
: Learning означает, что вместо выполняемой человеком инженерии знаний (ручного определения понятий, а потом ручного выписывания способа рассуждения с этими понятиями — каких-то формул или алгоритмов) всю инженерную работу делает компьютерный алгоритм, который «учится» — сам выявляет в ходе обучения знания, сам выстраивает в ходе обучения способы рассуждения с использованием этого знания. A deep означает, что уровней представления и обработки знания много, больше трех: представление и обработка входной информации, выходной информации и более одного находящегося между ними, говорят «скрытого». Чаще всего эти уровни представления и обработки информации — слои нейронов в многослойной нейронной сети, но там необязательно нейроны, могут быть и самые разные другие уровни-слои.
Как ИскИны изменят мир?
Анатолий Левенчук
: А как человек изменяет мир? А как человек изменяет мир, если у него есть компьютеры? Я не думаю, что тут что-то существенно поменяется: просто в разы и разы возрастает скорость изменения мира. Впрочем, и человек при этом изменении уже не совсем человек, и ИскИны не совсем искусственные. Фантастика давно решила вопрос, что важен разум, а природа носителя разума вторична — физиологические потребности носителя относительно легко удовлетворить.Михаил Бурцев
: Один из вариантов — постепенная интеграция людей и окружающих их интеллектуальных систем. Как сегодня многие не мыслят передвижение без автомобиля, так завтра ИскИн будет расширять когнитивные возможности человека, формируя суперинтеллектуальную среду.
Каким может стать мир сосуществования людей и ИскИнов?