Эволюция разума. Как расширение возможностей нашего разума позволит решить многие мировые проблемы

«Еще более удивительным — и гораздо менее оцененным — фактом является то, что во многих областях повышение производительности за счет улучшения алгоритмов намного опережает значительное повышение производительности за счет ускорения работы процессоров. Используемые сегодня алгоритмы для распознавания речи, перевода разговорной речи, игры в шахматы и логистического планирования значительно эволюционировали за последние десять лет… Вот лишь один пример, приведенный профессором Мартином Грётшелем из Музея Конрада Цузе. Профессор Грётшель, эксперт в области оптимизации, замечает, что для решения задачи планирования в 1988 г. с помощью линейных алгоритмов и компьютеров того времени потребовалось бы 82 года. Через 15 лет, в 2003 г., ту же задачу можно было бы решить за одну минуту, что быстрее примерно в 43 млн раз. При этом примерно тысячекратное ускорение было бы достигнуто за счет повышения скорости процессоров, а фактор 43 тыс. объясняется усовершенствованием алгоритмов! Грётшель также отмечает 30 000-кратное улучшение алгоритмов смешанного целочисленного программирования в период между 1991 и 2008 гг. Создание и анализ алгоритмов, а также анализ вычислительной сложности задач являются важнейшими направлениями исследований в компьютерной области».

Обратите внимание, что упомянутое Грётшелем линейное программирование — тот математический метод, который используется для оптимального распределения ресурсов в таких иерархических системах памяти, как обсуждавшиеся выше иерархические скрытые модели Маркова. В книге «Сингулярность уже близка» я привел множество подобных примеров[174].

Что касается искусственного интеллекта, Аллен, как и многие другие критики, не признают способностей Ватсона. Многие из этих критиков практически ничего о Ватсоне не знают, кроме того, что это некая компьютерная программа (хотя и действующая на 720 процессорах). Аллен пишет, что подобные Ватсону системы «остаются хрупкими, пределы их возможностей строго определены их внутренними установками и алгоритмами, они не могут обобщать и часто дают бессмысленные ответы в тех областях, которые выходят за рамки их специфической области знаний».

Прежде всего, такое же замечание можно сделать и в отношении людей. Я также замечу, что «специфические области знаний» Ватсона включают в себя всю информацию, содержащуюся в «Википедии», а также много других баз данных, что составляет весьма широкий спектр. Ватсон владеет большим объемом человеческих знаний и способен воспринимать различные формы речи, включая каламбуры, шутки и метафоры, относящиеся практически к любой области человеческой деятельности. Он не идеален, но и люди не идеальны, однако он достаточно хорош, чтобы обыгрывать лучших игроков в «Джеопарди!»

Аллен пишет, что Ватсон был собран учеными, объединившими свои специфические знания в узких областях. Но это неправда. Хотя некоторые знания Ватсона были запрограммированы напрямую, значительную часть информации он раздобыл сам, изучая документы на человеческом языке, например «Википедию». В этом заключается его главная сила, а также в его способности понимать сложно сформулированные вопросы викторины «Джеопарди!», но знания свои он получил сам, читая литературу.

Как я уже упоминал выше, многие критики Ватсона сходятся на том, что его функция основана на определении статистической вероятности, а не на «истинном» понимании. Многие понимают это так, что Ватсон просто статистическим образом перебирает последовательности слов. На самом деле в случае Ватсона под «статистической информацией» подразумеваются коэффициенты распределения и символические связи в таких самоорганизующихся моделях, как иерархические скрытые модели Маркова. Точно так же «статистической информацией» можно назвать распределение концентрации нейромедиаторов и избыточность образов в человеческой новой коре. На самом деле неясные вопросы мы разрешаем во многом тем же способом, что и Ватсон, — путем рассмотрения вероятности различных интерпретаций той или иной фразы.

Аллен продолжает: «Любая структура [мозга] тщательно оттачивалась на протяжении миллионов лет эволюции для выполнения конкретной функции. Он не похож на компьютер, в котором содержатся миллиарды идентичных транзисторных ячеек памяти, контролируемых центральным процессором и некоторыми другими элементами. В мозге каждая отдельная структура и каждая нервная цепочка вырабатывалась под действием эволюции и внешних факторов в индивидуальном порядке».