Наш креативный мозг. Как человек и мир творят друг друг

Тем не менее искусственный интеллект сделал следующий шаг, прежде всего в области компьютерных игр. Компьютерная компания DeepMind опубликовала в 2015 году в журнале Nature самообучающийся алгоритм, комбинацию из нейронной сети и контролируемого обучения. Программа Deep Q учится, так же как мы, с нуля: пробует, смотрит, что получилось, и запоминает результат. Программа иногда даже определяла, какова лучшая стратегия в данной игре, и тем самым находила решение, изумлявшее работавших с нею сотрудников. Технология, положенная в основу программы, получила название Deep Learning [Глубинное обучение]; с ее помощью пытаются заставить компьютер думать так, как думает человеческий мозг.

Эта техника получила дальнейшее развитие и в 2016 г. привела к триумфу разработанного компанией Google DeepMind компьютера для игры в AlphaGo. Он обыграл лучшего игрока в Go на протяжении многих лет, южнокорейца Ли Седоля, со счетом 4:1. Игра в го имеет существенно больше игровых вариантов, чем шахматы, и до последнего времени считалось, что компьютеру она не под силу. AlphaGo не только выучила миллионы ходов профессиональных игроков в го, но с помощью Deep Learning ежедневно с умопомрачительной скоростью играла тысячи партий против себя самой.

С помощью алгоритма Deep Learning, техники распознавания лиц и специального 3D-принтера было проанализировано 346 картин Рембрандта. В 2016 году компьютер создал «нового» Рембрандта. Профессор Эрнст ван де Ветеринг, председатель Rembrand Research Project, сразу же обратил внимание на ряд отсутствующих деталей, которые компьютер, очевидно, не выучил: мерцание, которым Рембрандт намечает влажность слезы на нижнем веке, и свободные движения кисти, которыми написан воротник. Но прежде всего эта «плоская» 3D-живопись лишена неслыханного творческого дара Рембрандта. Можно говорить о превосходной технике изготовления качественных копий, но появления новой прекрасной картины ожидать не приходится.

Deep Learning вскоре найдет применение в автомобилях без водителя и в роботах. Однако роботы все еще не в состоянии завязать шнурки на ботинках: координация глаз-рука и тонкая моторика в меняющихся условиях у них весьма далеки от совершенства.

Даглас Хофстадтер, профессор когнитивистики в США, много писавший об искусственном интеллекте, считает, что компьютер в принципе может воспроизводить любой физический процесс головного мозга и тем самым моделировать любой интеллектуальный процесс. Принцип действия нейронных сетей, моделирующих параллельно протекающие процессы работы мозга, положен в основу сетей распознавания лиц и голоса, которые постепенно функционируют все лучше и лучше. Но это, конечно, довольно специфическое применение. Хофстадтер считает невероятным, что компьютеры в обозримом будущем смогут обладать таким же интеллектом, как мы. Он указывает на то, что ученые при разработке компьютеров не пытаются овладеть когнитивностью – постижением, интеллектом и пониманием, – сущность которой заключается в построении аналогий.

Человеческий мозг несравненно превосходит мозг животных в распознавании паттернов. Эта способность была жизненно важной в ходе эволюции – и для распознавания мест, где можно было найти пищу, и для распознавания животных, которые могли стать добычей или же представляли опасность. Распознавание лиц и эмоций, которые можно читать на лицах, и коммуникация с помощью жестов также имели большое значение для жизни в нашем сложном обществе. Что касается распознавания паттернов, нынешние компьютеры все еще не на высоте: было довольно сложно заставить компьютер отличать собаку от кошки, тогда как наша собака легко с этим справлялась, когда была еще щенком.

В отношении распознавания лиц компьютеры, правда, выступают гораздо успешнее. В различении речи также были достигнуты большие успехи. Сейчас не только возможно непосредственно воспроизводить устную речь на экране компьютера, но и синхронно переводить ее на другой язык и воспроизводить перевод как устную речь и передавать ее; все это, правда, еще далеко не удовлетворительно.

Но сможет ли компьютер когда-либо, как человек или как-нибудь по-другому, даже лучше человека, проявлять творческие наклонности, выказывать эмпатию, быть подверженным головной боли? Может ли он думать? Разные попытки в этом направлении уже предпринимались. Например, в Imperial College в Лондоне пытаются разработать проект искусственного интеллекта Painting Fool, компьютерную программу по созданию произведений живописи. Свидетельством удачи проекта будет момент, когда Painting Fool действительно обретет творческие способности и начнет создавать объекты, которые люди смогут принять за искусство, без того чтобы от этих объектов были в восторге исключительно сами разработчики программного обеспечения. Но столь далеко дело еще не продвинулось.