Темная сторона искусственного интеллекта - страница 5

Учитывая вышесказанное, мы вряд ли увидим в ближайшие десятилетия ИИ, обладающий сознанием как у человека. Ученые пока не знают, может ли в принципе возникнуть сознание без человеческого мозга, а возможно, и других органов человеческого тела.

Плохая новость: для реализации основных угроз возникновения искусственного разума не нужно. Достаточно, чтобы применялось несколько специализированных ИИ, которые выполняли бы отдельные интеллектуальные задачи хотя бы как человек. Сейчас компьютеры уже лучше человека торгуют на бирже, играют в шахматы и Го, распознают лица на видео и болезни на снимках, рекомендуют покупки и управляют социальными сетями. Пока выборы президентов не обходятся без хакеров, но через каких-нибудь пять лет выбрать нужного вам президента можно будет прямо через рекламный кабинет Фейсбук или Гугл (шутка).

Термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence, AI) ввел в обиход Джон Маккарти на конференции в Дартмутском университете в 1956 году. Он определил ИИ как свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно выполнял человек. При этом речь не идет об обязательным изготовлении искусственного аналога интеллекта человека. Главное – получить с помощью искусственно созданных систем результаты, которые раньше получал только человек.

Скажем прямо, несмотря на распространенность, этот термин скорее запутывает, чем проясняет смысл стоящих за ним явлений.

В настоящее время под ИИ в большинстве компьютерных разработок и в этой книге понимается вовсе не искусственный разум. Для обозначения искусственного разума, который возникнет в будущем, используется термин «общий, или сильный, ИИ». Программы, имеющие отдельные интеллектуальные функции для решения конкретных задач, называют слабым, или специализированным, ИИ.

Слабый ИИ, или просто ИИ, – новый способ создания программ для компьютера на основе машинного обучения. Раньше люди писали компьютерные программы, а компьютер выполнял заложенные в него команды. Теперь машинное обучение позволяет компьютеру самому создавать часть алгоритма, пока в заданных рамках, но эти рамки постоянно расширяются. Машинное обучение базируется на программе, созданной человеком, которая сама распознает закономерности в данных, которые предоставляются ей для обучения. Затем программа использует найденные закономерности для решения задач, к примеру, сортирует фотографии на селфи, фото цветов, животных и так далее. Существующие самые продвинутые программы ИИ не обладают самосознанием, не могут сами ставить себе цели и не обладают другими необходимыми элементами разума.

Современный ИИ работает с помощью математической модели нейрона – нервной клетки живых организмов. Сеть из таких нейронов, реализованная в виде программы или аппарата, способна обучаться с помощью методов машинного обучения.

Машинное обучение строится на тех же принципах, что и обучение человека. Различают дедуктивное обучение – от общего к частному. Это перенос знаний экспертов, теоретических знаний, формул в виде готовых правил в систему ИИ (аналог теоретической подготовки человека). Есть также индуктивное обучение (от частного к общему) на основе самостоятельного поиска системой закономерностей в данных (аналог обучения через практику, на примерах).

Скажем, нужно научить нейронную сеть отличать фотографии котов от фотографий собак. В компьютер загружается большое количество фотографий тех и других. Оператор или другая нейронная сеть получает ответы системы и подсказывает, если она ошиблась (обучение с подкреплением). Система учится на своих ошибках и корректирует наборы признаков, позволяющие отличать котов от собак. За неделю такой работы нейронная сеть будет отличать разные виды питомцев с высокой степенью точности.