Искусственный интеллект: миф, который может стать реальностью

Чи можливо взагалі створити штучний інтелект? І якщо так, то наскільки людство наблизилося до цього? - запитує професор математики Маркус дю Сайтой. 

Під час завершення роботи над останніми серіями мого циклу програм для Бі-Бі-Сі, який має назву "Код", я перетнувся з одним знайомим вченим.

"Ти вже чув новину про Ватсона?", - запитав він мене.

Я не був переконаний, що розумію, про що, власне, він питає. Може, хтось зняв нові серії про Шерлока Холмса? Я виглядав дещо розгубленим.

"Ватсон переміг чемпіонів світу на шоу Jeopardy минулого вечора", - додав він.

Jeopardy - це американське телевізійне шоу для інтелектуалів на ерудованість. Але я не розумів, чому мій знайомий професор, який спеціалізується на властивостях мозку, так зацікавився американським телешоу.

Але потім він пояснив: Ватсон - це не людина, а комп’ютер. Перемога Ватсона на телешоу, на думку мого знайомого, є надзвичайно важливим моментом у процесі створення штучного інтелекту.

З часу першої роботи вченого Алана Тюрінга в 1950 році, в якій він поставив запитання про те, чи здатна машина думати, вчені всього світу намагаються створити прилади, які кинуть виклик нашому - людському - інтелекту.

Непрості перешкоди

Існує низка перешкод, що їх мають подолати вчені, які працюють над створенням штучного інтелекту, вважаючи їх ключовими бар’єрами, не подолавши яких не можна буде здійснити мрію Тюрінга середини 20-го століття.

І домогтися, аби комп’ютер зміг перемогти найкращих ерудитів світу під час телешоу Jeopardy було якраз одним з таких непростих завдань.

Можливо, це виглядає занадто вже спрощено, але, власне, суть телегри в полягає в тому, що людський мозок демонструє те, що він вміє робити добре.

Наприклад, візьмемо одне з запитань: "Який елемент, що має атомний номер 27, може передувати 'синьому' та 'зеленому'?"

Людський мозок може зорієнтуватися в такому формулюванні і швидко зануритись у базу даних нашої пам’яті, витягнувши з неї правильну відповідь: "кобальт".

Комп’ютери стали напрочуд вмілими у таких-от вправах. Тут треба розуміти, як працюють пошукові програми, коли дістають вам потрібну відповідь, незважаючи на мінімальну кількість даних, яку ви задаєте на початку пошуку.

Але налаштувати математичні алгоритми, на яких базуються пошукові програми, на те, щоб вони спромоглися перемогти чемпіонів світу в телегрі Jeopardy, - це був поворотний момент для комп’ютерного інтелекту, коли йдеться про доступ до інформації.

Але це не вперше комп’ютери пройшли тест на штучний інтелект. Ще в 1999 році суперкомп'ютер Deep Blue компанії IBM переміг тодішнього чемпіона світу з шахів Гаррі Каспарова.

Від комп’ютера вимагався глибокий логічний аналіз кожного ходу на шахівниці, але це, мабуть, було одним з найлегших завдань, які перед ним ставились. Логічне мислення - це те, що комп’ютерам вдається найкраще.

Тест Тюрінга

Ключовим моментом для успіху зусиль по створенню штучного інтелекту Алан Тюрінг у своїй роботі в 1950 році вважав комунікацію.

Якщо ви спілкуєтеся онлайн: чи зможете ви відрізнити, коли спілкуєтесь з людиною, а коли з комп’ютером?

Оскільки, ми можемо визначити розумові здібності тієї чи іншої людини у спілкуванні з нею, то якщо комп’ютер зможе видати себе за людину - чи можна сказати, що він має інтелект?

Навіть, якщо комп’ютер пройде цей тест, то це ще не означатиме, що він здатний до спілкування.

Нещодавно наді мною провели експеримент, який називається "китайська кімната", розроблений філософом Джоном Сірлом. Цей експеримент кидає виклик ідеї про здатність машини думати.

Мене завели у кімнату з інструкцією, яка вказувала правильну відповідь на будь-яку комбінацію китайських ієрогліфів, зображення яких було у тій кімнаті.

І хоча я не говорю китайською мовою, все ж мені довели, що я можу мати переконливий діалог з носієм китайської мови - це при тому, що я не розумів нічого зі своїх власних - правильних - відповідей.

Сірл порівняв людину в "китайській кімнаті" з комп’ютером, який читає код. Отже, якщо я не розумів китайської мови, то як комп’ютер може розуміти те, на що він запрограмований?

Це сильний аргумент проти доречності тесту Тюрінга. Але знову ж таки, що робить мій розум, коли от зараз я вимовляю, скажімо, слова?

Чи не слідую я автоматично якомусь набору готових інструкцій?

Комп’ютерний зір

Найбільшим викликом для штучного інтелекту, ймовірно, буде зуміти працювати з візуальною інформацією, як це робить людина.

Комп’ютерам ще дуже далеко до людини, коли йдеться про вражаючу здатність людського мозку інтерпретувати візуальну інформацію.

Згадайте лишень про ті спотворені слова чи літери, які вас просять вписати на вебсайтах, коли хочуть підтвердити, що мають справу з людиною, а не із запрограмованою кібер-атакою, яка може "засмітити" всю комп’ютерну систему.

Це такий цікавий анти-тест Тюрінга, коли комп’ютер намагається розпізнати, має він справу з людиною чи машиною.

Люди здатні розпізнавати спотворені літери, а комп’ютер не може дати собі раду з цією головоломкою.

Це є яскравим підтвердженням того, наскільки поганими є комп’ютери в здатності працювати з візуальною інформацією. І не лише фахівці, які займаються проблемою штучного інтелекту, розглядають це як головний виклик на шляху до його створення.

Беручи до уваги кількість камер зовнішнього спостереження, які відслідковують кожен наш крок, охоронні фірми хотіли би вирішити цю проблему, щоб не покладатися на велику кількість людей, які мають стежити за зображеннями на моніторах. Їхнім ідеалом був би комп’ютер, який, знімаючи інформацію з камер спостереження, міг би підказувати, що хтось поводиться підозріло або десь виникла небезпека.

Але комп'ютери зчитують візуальну інформацію піксель за пікселем, і їм важко скласти все до купи.

Виглядає, що ми все ще далекі від створення машини, яка зможе зрівнятися з півтора кілограмами речовини сірого кольору в нашій голові.

Але не варто забувати, що відстань, яку протягом еволюції пройшов мозок до нинішнього свого стану, вимірюється мільйонами років.