Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Преобразования текстов на естественных языках — сейчас одна из наиболее быстро развивающихся областей применения искусственного интеллекта, и я думаю, что ее успешное развитие повлечет важные последствия, поскольку именно благодаря языку человек становится человеком. Чем сильнее становится искусственный интеллект в лингвистических предсказаниях, тем точнее он сможет ответить на электронное письмо или поддержать беседу. Благодаря этому, по крайней мере, у постороннего может сложиться впечатление, что он общается с человеком. Системы глубокого обучения делают сейчас первые шаги к тому, чтобы пройти знаменитый тест Тьюринга, научившись достаточно хорошо отвечать на вопросы в письменной форме, создавая у задающего их человека впечатление, что отвечает ему тоже человек.

И все же в работе с языком у искусственного интеллекта впереди еще долгий путь. Я должен признаться, что хотя меня задевает, когда искусственный интеллект обходит меня в точности перевода, я напоминаю себе, что искусственный интеллект совсем не понимает, о чем говорится в переводимом им тексте, и от этого мне сразу становится лучше. Его натренировали на массивном объеме данных искать соответствующие грамматические конструкции в языках и устойчивые отношения между словами, но он не умеет обнаруживать связь этих слов с чем бы то ни было в реальном мире. Например, он может представлять каждое слово в виде списка из тысяч чисел, показывающих, насколько оно близко по значению некоторым другим словам. Он может заключить, что разница между «королем» и «королевой» аналогична разнице между «мужем» и «женой», но он все равно не знает, что значит быть мужчиной или женщиной, или даже что существует такая вещь, как физическая реальность, с пространством, временем и материей.

Тест Тьюринга, коль скоро в нем речь об обмане, не раз критиковали за то, что он проверяет скорее человеческое занудство, чем разумность компьютера. Конкурирующая система получила название Winograd Schema Challenge и была нацелена именно на то, чтобы выявить уровень общего здравомыслия, которого современным системам глубокого обучения как раз и недостает. Мы, люди, по старинке пользуемся нашим знанием о реальном мире, пытаясь понять предложение, угадывая, к чему относится то или иное местоимение. Например, вот типичное задание Винограда: определить, к кому относится местоимение «они» в предложениях:

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

2. Члены городского совета отказали демонстрантам в разрешении, потому что они выступали в защиту насилия.

Каждый год между различными AI-системами проводятся соревнования, где ставятся такие вопросы, и пока эти системы показывают невысокую сообразительность^{13}. Именно эта задача — понимать, что относится к чему — сразила даже Google-переводчик, когда я в своем примере заменил испанский на китайский:

Но ИИ преследовал меня. После прорыва в 2016 году почти ни один язык не может быть переведен лучше, чем система искусственного интеллекта, разработанная командой Google Brain[19].

Пожалуйста, сходите сами на https://translate.google.com, пока читаете эту книгу, и проверьте, не улучшился ли искусственный интеллект Google. Велика вероятность, что с ним это случилось, так как существуют весьма многообещающие подходы, как поженить рекуррентную глубокую нейронную сеть со «старым добрым искусственным интеллектом», чтобы построить лингвистическую AI-систему, включающую в себя и модель мира.

Возможности и вызовы

Все эти три примера тут, разумеется, случайны, так как искусственный интеллект сейчас быстро распространяется на многие виды деятельности. Более того, хотя выше я упоминал только две компании в двух примерах, конкурирующие группы исследователей в университетах и из других компаний не сильно от них отстали. Громкий вой работающего пылесоса раздается во всех департаментах информатики по всему миру — он сопровождает старания Apple, Baidu, DeepMind, Facebook, Google, Microsoft соблазнительными предложениями отсосать оттуда студентов, аспирантов, профессоров.