Искусственный интеллект – надежды и опасения

Наша система изумляет, поскольку она в значительной степени соответствует человеческим навыкам. У нее примерно те же «обучательные» данные – примерно такое же количество изображений, какое человеческий младенец видит в первую пару лет своей жизни. Примерно такое же количество операций нужно выполнить в процессе обучения, используя примерно одинаковое количество нейронов, по крайней мере на первых уровнях нашей зрительной коры. Отличия в следующем: принципы работы искусственных нейронов имеют мало общего с принципами работы нейронов человеческого мозга. Но концепции схожи, и, безусловно, обнаруживается даже некая универсальность. Математически это составление очень большого количества функций с определенными свойствами непрерывности, позволяющее использовать методы исчисления для инкрементного обучения системы. При таких свойствах возможно в конечном счете делать все то, что делает человеческий мозг в процессе физиологического распознавания образов.

Но разве это ИИ? Давайте призадумаемся. У нас есть физиологическое распознавание образов, есть перевод голоса в текст, есть перевод с языка на язык – люди справляются с перечисленными задачами лучше или хуже, но справляются. Таковы, между прочим, наметки создания машин, похожих на людей в своих действиях. Лично мне любопытно внедрение указанных возможностей в строгий символический язык для репрезентации повседневного мира. Теперь у нас есть система, которая может сказать: «Это стакан воды». Мы переходим от изображения стакана воды к понятию стакана воды. Теперь настала пора изобрести некий реальный символический язык для репрезентации этих понятий.

Я начал с попытки представить математические, технические виды знаний, а затем взялся за другие виды знания. Мы проделали довольно хорошую работу по представлению объективных знаний в мире. Теперь проблема заключалась в том, чтобы репрезентировать повседневный человеческий дискурс в строгой символической форме – на языке знаний, предназначенном для общения между людьми и машинами, чтобы и люди, и машины могли его понимать. Например, вы можете сказать: «Х больше 5». Это предикат. Также можно сказать: «Я хочу кусочек шоколада». Это тоже предикат. В нем присутствуют слова «Я хочу». Мы должны найти строгое символическое представление желаний, которые выражаются на естественном, человеческом языке.

В конце 1600-х годов Готфрид Лейбниц, Джон Уилкинс и другие мыслители заинтересовались, как они сами это называли, философскими языками, то есть полным, универсальным и символическим представлением знаний о мире[233]. Вот, к примеру, философский язык Джона Уилкинса, отражающий значимые для того времени концепции мироздания. Некоторые стороны человеческого бытия остались неизменными с 1600-х годов, некоторые радикально изменились. В языке Уилкинса много внимания уделяется смерти и различным формам человеческих страданий; в современной онтологии об этом размышляют намного меньше. Любопытно проследить, в чем современный философский язык отличается от философского языка середины 1600-х годов. Это мера нашего прогресса. Такие попытки формализации предпринимались неоднократно на протяжении человеческой истории. В математике, например, имеется фундаментальный труд Уайтхеда и Рассела «Principia Mathematica» (1910). До них к той же задаче подступались Готлоб Фреге и Джузеппе Пеано[234], но масштаб начинаний несопоставим. В конечном счете они ошибались в том, что именно, по их мнению, следовало формализовать: они считали, что нужно формализовывать некие процедуры математического доказательства, но выяснилось, что большинству людей это нисколько не интересно.

Применительно к современному аналогу теста Тьюринга возникает занятный вопрос. По-прежнему витает идея разговорного бота, о котором помышлял Тьюринг. Пока такой бот не реализован на практике, но непременно появится; вот только хотелось бы знать – для чего? Признаться, я привык спрашивать: «Зачем нам это нужно?», поскольку мне всегда казалось, что в данном случае в выигрыше окажется разве что сфера клиентского обслуживания, а последнюю я, увы, ценю не слишком высоко. Но служба поддержки клиентов, с которой вы пытаетесь взаимодействовать, как раз и является идеальной средой для внедрения разговорного языка.