Искусственный интеллект

Третье свойство – то, в какой реальности функционирует ИИ-система. Тут имеется два варианта: это либо наша объективная реальность, в которой мы с вами живём, и тогда такая ИИ-система называется «роботом», либо это виртуальная реальность, которая сформирована для ИИ-системы программными методами. Виртуальная реальность может быть связана с нашей, а может быть и не связана. Виртуальный помощник функционирует в виртуальной реальности и воспринимает в ней только голосовые команды. Робот-пылесос работает в нашей реальности и воспринимает её многочисленными сенсорами, а также может воздействовать на неё своими исполнительными устройствами.

Четвёртое свойство – общность интеллекта. Здесь тоже имеется дихотомия: искусственный интеллект может быть узким и общим. Узкая ИИ-система решает только одну задачу или один класс задач. Она решает только ту задачу, для которой предназначена. Если ИИ-система играет в шашки, то играть в шахматы она не может, тем более не может водить машину. А вот персональный помощник умеет решать многие задачи, и это первый шаг к построению ИИ-системы общего плана, хотя в этом направлении человечество находится только в самом начале пути.

Наконец, пятое свойство. Это тоже дихотомия, которую мы уже рассмотрели в предыдущей главе, – слабый и сильный искусственный интеллект. Напомню для удобства: слабой называется ИИ-система, которая просто решает поставленную задачу, не задумываясь, не рефлексируя, не осознавая того, что делает. Слабый искусственный интеллект – это просто тот самый набор технологий, который позволяет решать нам задачи, относящиеся к прерогативе человека. Все известные нам на сегодняшний день ИИ-системы являются слабыми. А вот сильный искусственный интеллект обладает самосознанием, он осознаёт себя отдельной разумной сущностью. В этом и состоит его отличие. Проблема в том, что мы пока не обладаем необходимыми инструментами, которые позволяют нам ответить на вопрос, обладает ли ИИ-система самосознанием. Мы не можем этого сделать даже относительно другого человека.

И вот теперь имеется пятимерное пространство, разделённое на тридцать два сектора, т. е. по одному сектору на каждый вариант пяти свойств, каждое из которых может принимать два значения. С одной стороны находится неавтономная неадаптивная узкая слабая ИИ-система, работающая в виртуальном мире. С другой стороны – автономный адаптивный общий сильный ИскИн, живущий рядом с нами. Человек, кстати, тоже находится в одном секторе с ИскИном, если только не принимать во внимание естественность его интеллекта. Ну, кстати, шкала «Искусственность – Естественность» является ещё одним измерением, которое, однако, в рамках темы этой книги никакого особого интереса не представляет.

Итак, повторим для закрепления ещё раз. Под интеллектуальностью искусственной (технической) системы понимается наличие у такой системы двух важных свойств. Во-первых, это возможность адаптации к изменяющимся условиям внешней среды при эксплуатации или изменяющимся условиям самой эксплуатации. Во-вторых, это высокая степень автономности её работы, в том числе и в части функциональности по принятию самостоятельных решений. Чем выше степень автономности и адаптивности искусственной системы, тем выше её интеллектуальность.

С другой стороны, под интеллектуализацией понимается процесс повышения степени интеллектуальности технической системы. Исходя из того что интеллектуальность является составной характеристикой из двух более простых свойств, интеллектуализация представляет собой траекторию развития системы в рамках своего жизненного цикла от низкого уровня к высокому по двухмерному пространству состояний.

Если рассмотреть относительные шкалы для описания и классификации технических систем по степеням их адаптивности и автономности, то можно представить непрерывное двумерное пространство, в котором каждая точка может соответствовать определённой технической системе с заданными степенями адаптивности и автономности от точки (0, 0) – полностью неадаптивная и неавтономная система – до точки (1, 1) – совершенно адаптивная и автономная система. Эта мысль проиллюстрирована следующей схемой.

В качестве типовых примеров систем, которые находятся в квадрантах этого двумерного классификатора интеллектуальности систем, можно привести следующие.

1. Робот-манипулятор на промышленном производстве: обычно такой робот преднастроен на выполнение заданной последовательности действий (низкая адаптивность) и в принципе не предназначен для продуцирования каких-либо решений (отсутствие автономности).

2. Робот-пылесос: этот робот при попадании в незнакомое окружение обследует новое пространство и строит его модель для дальнейшего использования в своей работе (высокая адаптивность), но при этом выполняет только одну функцию уборки помещения с запуском по команде владельца или по триггеру в календаре (низкая автономность).