Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

По поводу противостояния гибридного и «чистого» подхода на основе нейронных сетей можно сказать, что у сторонников глубокого обучения есть неотразимый аргумент. Очевидно, что в человеческом мозге нет отдельного компьютера, поддерживающего специальный алгоритм для всей той деятельности, которую не могли бы обеспечивать его нейронные сети. В нем есть только нейроны. Тем не менее мне кажется, что у гибридного подхода больше шансов принести практические результаты в ближней перспективе. Хотя биологическая эволюция пошла по пути чисто нейронной реализации, это не должно заслонять от нас возможность достижения более быстрого прогресса при использовании других методов. Не следует и отбрасывать жизнеспособные подходы только потому, что они кажутся неизящными. Мы высадились на Луну, не имея космического корабля из научной фантастики, способного снизиться, сесть, а затем улететь обратно. Мы применили намного более сложное — можно даже сказать, неуклюжее — решение, включавшее лунный модуль и много элементов, которые сбрасывались по ходу дела. Возможно, когда-нибудь у нас появится корабль как из научной фантастики, пока же мы просто осуществили прилунение.

Ключевые препятствия на пути к универсальному машинному интеллекту

Большинство исследователей ИИ признают: чтобы приблизиться к искусственному интеллекту человеческого уровня, потребуются значимые прорывы, однако мнения о том, какие именно изменения наиболее важны или какие вопросы следует решить в первую очередь, значительно расходятся. Ян Лекун часто приводит аналогию с преодолением горного хребта. Лишь поднявшись на первую вершину, вы сможете увидеть препятствия, ожидающие вас за ней. Преграды, которые нам предстоит преодолеть, неизбежно пересекаются с теми, что возникают на пути к созданию машин, способных в полной мере понимать естественный язык и участвовать в осмысленной свободной беседе. Давайте более детально познакомимся с некоторыми принципиальными проблемами, которые необходимо решить исследователям ИИ. Список не исчерпывающий, но машинный интеллект, который преодолеет эти препятствия, окажется намного ближе к универсальному ИИ, чем все существующее сегодня. Кроме того, система, действительно эффективно решающая любую из этих задач, наверняка станет основой практических разработок огромной коммерческой и научной ценности.

Рассуждение на основе здравого смысла

Под здравым смыслом мы, по сути, подразумеваем общее знание мира и его устройства. Мы опираемся на здравый смысл практически во всех аспектах нашей жизни, но особенно он важен в коммуникации. Здравый смысл восполняет недосказанное и позволяет нам концентрировать речь, опуская огромные объемы второстепенной информации.

Любой нормальный взрослый человек легко и непринужденно пользуется встроенным комплексом знаний, однако для машин это представляет колоссальную проблему. Наполнение искусственного интеллекта здравым смыслом — задача, тесно переплетающаяся со спорами вокруг символического или чистого нейронного подходов, а также с необходимостью встраивания структуры и знаний в ИИ-системы.

В последние годы наблюдается заметный прогресс в разработке ИИ-систем, способных анализировать текст и затем правильно отвечать на вопросы по нему. Например, в январе 2018 года программа, написанная Microsoft совместно с китайским технологическим гигантом Alibaba, сумела слегка превзойти средний человеческий уровень в тесте на понимание прочитанного, разработанном исследователями из Стэнфордского университета[188]. Стэнфордский тест состоит из вопросов на основе статей из «Википедии», правильным ответом на каждый из которых является фрагмент текста, «прочитанного» ИИ-системой. Иными словами, в данном случае демонстрируется не истинная способность понимать, а умение извлекать информацию и распознавать закономерности — в чем, как мы убедились, системы глубокого обучения невероятно сильны. Если для ответа на вопрос необходимо хотя бы малейшее проявление здравого смысла или имплицитное знание мира, то результаты ИИ в таких тестах резко «сдуваются».

Нагляднее всего проблемы ИИ-систем со здравым смыслом проявляются на примере сформулированных особым образом предложений — так называемых схем Винограда. Составленные Терри Виноградом, профессором компьютерных наук из Стэнфорда, эти предложения используют неоднозначные местоимения для проверки способности машинного интеллекта к рациональному мышлению в рамках здравого смысла.

Приведу пример[189].

Члены городского совета отказали демонстрантам в разрешении, потому что они боялись насилия.

Кто боялся насилия? Ответ очевиден практически каждому: члены городского совета.

Поменяем теперь всего одно слово в этом предложении.