Искусственный интеллект и архитектура сознания. Переход от Narrow AI к General AI

– Почему именно «искусственный интеллект»? Изначально никакого особого значения Джон МакКарти не вкладывал в название. Термин возник в некотором смысле случайно; сам МакКарти так объяснил свой выбор: «Надо было как-то назвать, вот я и предложил такое название – искусственный интеллект» (цитата по Mitchell, 2019). На выбор названия повлияло то, что на тот момент времени МакКарти и Мински было важно отделить область своей деятельности от кибернетики и обозначить новое направление в информационных технологиях как самостоятельное.

Термин «искусственный интеллект» оказался поистине гениальным маркетинговым решением. Понятное и амбициозное, зовущее в технологичное будущее, оно мгновенно было подхвачено и растиражировано СМИ, авторами научных и художественных произведений. Новые технологии стремительно привлекали внимание общественности, журналистов, писателей-фантастов, режиссеров и т.п. Общество было взбудоражено перспективами искусственного интеллекта и ожиданиями безграничных возможностей искусственной жизни. Ближайшее будущее представлялось наполненным разумными роботами и небывалыми технологиями решениями, которые сделают жизнь на Земле прекрасной и беззаботной. Многие ожидания даже удалось воплотить в жизнь – компьютеры, смартфоны, роботы, беспилотные автомобили и летательные аппараты т.п. – стали вполне обыденной частью нашей повседневной жизни.

Однако первые десятилетия развития ИИ складывались весьма непросто и порой драматически, со своими взлетами и падениями, тупиками и перезагрузками. Два наиболее продолжительных периода спада в развитии ИИ получили особое название – «зимы ИИ» (AI Winters). Эти периоды сопровождаются резким снижением прогресса в развитии ИИ и, соответственно, сокращением финансирования проектов. Первая «зима ИИ» пришлась на период 60-х годов прошлого столетия и ее связывают с дискредитацией «нейросетевого» подхода, предложенного Розенблатом. Марвин Мински, один из основателей ИИ, выдвинул свой подход – экспертный, «symbolic logic – expert systems», подвергнув критике и заклеймив идеи «перцептрона» и в целом «нейросетевой» подход Розенблата как «тупиковый». Этот эпизод в истории ИИ вошел под названием «Битва разумов» («Brain Wars»).

Только 70-х годах «нейросетевой» подход был реабилитирован и даже стал доминировать в разработках ИИ, хотя его автор – Фрэнк Розенблат – к этому времени уже скончался в возрасте 43 лет. Но на тот момент компьютерам для решения задач с помощью нейросетевых алгоритмов не хватало вычислительных мощностей. В итоге наступает вторая «зима ИИ», которую удалось преодолеть только в 90-е прошлого века, когда был совершен революционный скачок в увеличении мощностей компьютеров.

«В настоящее время ИИ переживает свой новый этап хайпа» (Mueller&Massaron, 2016). Современного человека со всех сторон окружает ИИ, задачи, которые он способен решать, становятся все сложнее, а возможности – все более удивительными и даже – невероятными. Например, ИИ «научился» играть в настольные игры еще в конце 50-х прошлого столетия, а на рубеже 20 и 21 веков ИИ не оставляет шансов человеку в шахматах, Го, и даже в покер. В 1997 году шахматный компьютер «DeepBlue» побеждает действующего чемпиона мира по шахматам. Затем искусственный интеллект одолел чемпиона мира в китайскую игру Го (Google DeepMind Challenge Match) – сначала корейского чемпиона Ли Се-Дола (Lee Se-Dol)в 2016 году, а затем и китайского Ке Цзе (Ke Jie) в 2017 году.

Эти даты и события можно считать историческими вехами, которые ознаменовали торжество ИИ над интеллектуальными возможностями человека. С тех пор, как правило ИИ не оставляет шансов человеку в решении тех задач, для которых он создан и запрограммирован. Он способен не только играть и выигрывать в логические и комбинаторные игры, но также решать очень сложные и важные задачи, на решение которых у человека ушли бы века или даже тысячелетия. Современный компьютер способен обрабатывать до 100 млрд инструкций в секунду и на такой объем работы у человека уйдет порядка 3,5–3,7 тысяч лет (Wooldridge, 2021). Способности обычного человека считать «в уме» ни в какое сравнение не идут даже с простым калькулятором, не говоря уже об алгоритмах ИИ, которые способны собирать и обрабатывать гигантские массивы Bigdata или контролировать многоуровневые аналитические процессы.

ИИ применяется практически во всех жизненно важных сферах жизни человека и успешно решает множество задач: сбор и обработка Bigdata, диагностика заболеваний и определять стратегию лечения, распознание лиц, управление технологическими процессами, торговля акциями, обеспечение безопасностью, запуск и управление спутниками, самолетами и беспилотными устройствами, рисование картин, предсказание землетрясений и цунами, ответы на поисковые запросы в интернет, перевод разговорной речи с одного языка на другой и т.д.

Сингулярность