Воспитание машин. Новая история разума

Отложив обсуждение этой важнейшей проблемы до следующей главы, зададимся пока одним чисто практическим вопросом о драйверах развития ИИ. Есть ли экономическая целесообразность в дальнейшем совершенствовании технологий машинного обучения или бизнес может ограничиться достигнутыми успехами, сосредоточив усилия на бизнес-инновациях, то есть на освоении уже открывшихся благодаря слабому ИИ рынков? От ответа на этот вопрос зависит, в частности, объем вложений в разработку сильного ИИ и соответственно время появления последнего.

Представляется, что в силу упомянутого выше эффекта положительной обратной связи тем, кто хотел бы освоить новые рыночные ниши с помощью существующего слабого ИИ, нет смысла ждать дальнейших инноваций. Надо спешить, так как в каждой такой нише действует принцип «победитель забирает все». Так что в 2020-х годах нас ожидает инвестиционный бум новых доткомов, использующих разработанные в 2010-х технологии глубокого обучения.

Драйвером сильного ИИ выступают сегодня уже сформировавшиеся цифровые платформы, обслуживающие глобальные потребительские рынки, те, для кого голосовые помощники представляют собой важнейший канал общения с их пользователями. Ведь для массового пользователя диалог на естественном языке – максимально удобный способ бытового общения со смартфонами, навигаторами, умными колонками и другой домашней электроникой. Именно через своих электронных ассистентов – Google Assistant, Alexa, Cortana и им подобных – современные платформы продвигают свои сервисы в массы. Умные колонки сегодня – один из наиболее быстро растущих сегментов потребительской электроники, поэтому в сегменте голосовых ассистентов наблюдается очень сильная конкуренция. Крупнейшие интернет-компании тратят существенную часть доходов на совершенствование своих голосовых ассистентов.

Разговорный интерфейс – путь к сильному ИИ

Но несмотря на все эти вложения, качество разговорного интерфейса до сих пор оставляет желать лучшего. При этом и распознавание речи у голосовых помощников, и качество их синтетической речи уже вполне удовлетворительны. Их можно и дальше улучшать, в том числе за счет камер, распознающих мимику, жесты и эмоции пользователя. Проблема не в распознавании речи, а в понимании ее смыслового содержания и умении вести осмысленную беседу, то есть в создании того, что можно назвать разговорным интеллектом.

Выясняется, что одного сенсорного интеллекта для общения на естественном языке вовсе недостаточно. Распознавание речи лишь самый поверхностный слой настоящего разговорного интеллекта, перевод звукового сигнала в текст. Конечно, благодаря глубокому обучению в машинной обработке текстов тоже имеются большие успехи. Это видно хотя бы по довольно высокому качеству современного машинного перевода. Однако оказывается, что излагать одно и то же содержание на другом языке и делать умозаключения на основе этого содержания – задачи разного уровня сложности. Первое требует наличия у машины семантического пространства, в котором отражается содержание предложений, тогда как второе предполагает умение оперировать в этом семантическом пространстве, прокладывать в нем осмысленные траектории – рассуждения.

Разговорный интеллект должен обучаться формировать осмысленное поведение в семантическом пространстве, понимая на каждом шаге цели и позиции всех участников диалога, включая свои собственные. Значит, он и сам должен уметь ставить перед собой какие-то цели и добиваться их достижения. Иными словами, машинный перевод еще можно отнести к задачам распознавания образов – отображению исходного текста в его семантическое представление, а последнего – в текст на другом языке. Разговорный же интеллект относится к гораздо более сложному классу задач – обучению адаптивному целесообразному поведению, включая рациональное мышление как разновидность поведения в семантическом пространстве и умение осознанно манипулировать смыслами. А это – прямой путь к настоящему сильному ИИ.