Методология 2025 - страница 17

Это основная проблема, которая сдерживает сегодня развитие робототехники: роботов надо программировать, они не могут сами разобраться с методами своей работы, сопоставить эти методы работы с предметами окружения, а далее строить длинные планы из цепочек операций этих методов – причём подстраивая методы работы под ситуацию в случае неожиданности (скажем, переходя к методам работы из другой предметной области: если вы пролили кофе на одежду в момент приготовления кофе, то вы прервёте приготовление кофе и будете спасать одежду. Увы, современные роботы не способны к подобным переключениям – ну, или вам придётся считать ситуацию «пролил кофе на одежду» частью метода заварки кофе). Ситуация, конечно, быстро меняется, но даже ведущие исследователи AI считают, что достижения интеллектуальными агентами уровня работы с методами и планирования работ хотя бы кошки или крысы – предмет ещё нескольких лет работы. В науке это известно как парадокс Моравека22: нейросети сегодня могут поговорить с вами о философии и дать совет по маркетингу (главным образом на основе того, что они прочли из написанного людьми, но иногда бывают и новые оригинальные идеи). Для людей это обычно очень трудно и требует много лет обучения, для начала – обучения языку, ведь люди в момент рождения не умеют разговаривать. С другой стороны, обезьяна видит на дереве банан, планирует маршрут прохода к этому дереву, а затем ещё и управляет лапами-хвостом (сотни мышц), чтобы взобраться к банану и взять его. Современный робот может выполнять только отдельные действия в такой истории, особые трудности – в адаптации метода работы к текущей ситуации и планировании сложных последовательностей действий. Это и есть парадокс: что легко для животных и людей, то оказывается трудным для систем AI, а что трудно для животных и людей, то оказывается легко для AI или даже более простых систем (скажем, калькулятор легко умножает пятизначные числа, а люди в большинстве своём этого не могут).

Тут ещё надо заметить, что понятия policy и plan в AI относятся к выбору метода и планированию одновременно, а в менеджменте стратегия и план – различаются предметом (стратегирование – про выбор метода, а планирование – про построение графика работ и оптимизацию использования ресурсов для выполнения работ по методу). Более того, policy – это понятие для современного AI, работающего с распределёнными представлениями и задействующего обучение с подкреплением, а в старом «логическом» (с экспертными системами) искусственном интеллекте прошлого века понятие «план» ещё и как в классическом проектном управлении – это up front plan (то есть полное планирование перед производством всех работ, что в реальной жизни уже признано практически недостижимым, кроме довольно редких ситуаций). План будет представлять собой строго определенную последовательность действий, ведущую от начального состояния предметов метода к конечному (ну, он может быть и сложнее, если у вас есть параллелизм, но это все равно основная идея). Политика будет определяться набором пар «состояние предмета метода -> действие», которые должны позволять из любого достижимого состояния в конечном итоге достичь заданного сигнатурой метода состояния23.

Интеллектуальные агенты из всего множества IPU (живых и неживых) выделяются как раз как способные спроектировать по каким-то методам изменения в своих моделях себя и окружения, а также себя и окружения как предметов методов, а также запланировать и провести действия по этим изменениям. Это довольно большой спектр систем, микробы тут вряд ли будут подходить под «интеллектуальных агентов», кошки – в малой степени, а вот люди и тем более «люди с компьютерами»/cyborgs или даже «компьютеры с людьми в их составе»/hybrots как оргзвенья – вполне подходят. И когда мы говорим об агентах, мы чаще всего будем представлять не просто систему-агента, но интеллектуального агента, причём чаще всего – агента-создателя где-то в графе создания какой-то целевой системы.