Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии

Вряд ли сегодня данные факты смогут произвести хоть какое-то впечатление. Но это обусловлено тем, что наши представления о стандартах несколько смещены, поскольку мы уже знакомы с теми выдающимися достижениями, которые появились после описываемых событий. В прежние времена, например, профессиональное умение шахматиста считалось высшим проявлением умственной деятельности человека. Некоторые специалисты конца 1950-х годов считали: «Если когда-нибудь получится создать удачную машину для игры в шахматы, возможно, люди постигнут суть своих интеллектуальных усилий»[61]. В наше время все выглядит иначе. Остается лишь согласиться с Джоном Маккарти, когда-то посетовавшим, что «стоит системе нормально начать работать, как ее сразу перестают называть искусственным интеллектом»[62].

Однако появление интеллектуальных шахматных систем не обернулось тем торжеством разума, на которое многие рассчитывали, — и это имело определенное объяснение. По мнению ученых того времени — мнению, наверное, небезосновательному, — компьютер станет играть в шахматы наравне с гроссмейстерами, только когда будет наделен высоким общимуровнем интеллектуального развития[63]. Казалось бы, великий шахматист должен соответствовать немалым требованиям: иметь крепкую теоретическую подготовку; быть способным оперировать абстрактными понятиями; стратегически мыслить и разумно действовать; заранее выстраивать хитроумные комбинации; обладать дедуктивным мышлением и даже уметь моделировать ход мысли противника. Отнюдь. Выяснилось, что достаточно разработать идеальную шахматную программу на основе алгоритма с узкоцелевым назначением[64]. Если программу поставить на быстродействующий процессор — а скоростные компьютеры стали доступны уже в конце XX века, — то она демонстрирует весьма сильную игру. Однако подобный искусственный интеллект слишком однобок. Он ничего другого не умеет, кроме как играть в шахматы[65].

В других случаях изучения и применения искусственного интеллекта выявились проблемы более сложногопорядка, чем ожидалось, поэтому и развитие шло значительно медленнее. Профессор Дональд Кнут, крупнейший специалист в области программирования и вычислительной математики, с удивлением заметил: «Искусственный интеллект, преуспев сегодня во всем, где требуется “разум”, неспособен на те действия, которые люди и животные совершают “бездумно”, — эта задача оказалась гораздо труднее!»[66] Затруднения вызывала, например, разработка системы управления поведением роботов, а также такие их функции, как распознавание зрительных образов и анализ объектов при взаимодействии с окружающей средой. Тем не менее и сделано было немало, и продолжает поныне делаться, причем работа идет не только над развитием программного обеспечения — постоянно совершенствуются аппаратные средства.

В один ряд с исследованием инстинктивного поведения можно поставить логику здравого смысла и понимание естественных языков — явления, которые тоже оказались не самыми легкими для систем искусственного интеллекта. Сейчас принято считать, что решение подобных проблем на уровне, сопоставимом с человеческим, является AI-полной задачей[67] — то есть их сложность эквивалентна трудности разработки машин, таких же умных и развитых, как люди[68]. Иными словами, если кто-то добьется успеха в создании ИИ, способного понимать естественный язык так же, как понимает его взрослый человек, то, скорее всего, он или уже создал ИИ, который может делать все, на что способен человеческий разум, или будет находиться в шаге от его создания[69].

Высокий уровень игры в шахматы, как оказалось, достижим с помощью исключительно простого алгоритма. Возникает соблазн считать, будто и другие способности, например общее умение осмысливать или некоторые основные навыки программирования, можно также обеспечить за счет некоего удивительно несложного алгоритма. То обстоятельство, что в определенный момент оптимальная продуктивность достигается в результате применения сложного механизма, вовсе не означает, что ни один простой механизм не способен делать ту же работу так же хорошо и даже лучше. Птолемеева система мира (в центре Вселенной находится неподвижная Земля, а вокруг нее вращаются Солнце, Луна, планеты и звезды) выражала представление науки об устройстве мироздания на протяжении тысячи лет. Чтобы лучше объяснять характер движения небесных тел, ученые от века к веку усложняли модель системы, добавляя все новые и новые эпициклы, за счет чего повышалась точность ее прогнозов. Пришло время, и на смену геоцентрической пришла гелиоцентрическая система мира; теория Коперника была намного проще, а после доработки ее Кеплером стала и прогностически более точной[70]