Коллектив авторов «Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин». – М.: «АСТ», 2019.
Что такое искусственный интеллект и как его создать? Как машины учатся и обыгрывают людей? Могут ли они создавать произведения искусства? Как сверхразумные машины изменят наш мир? Неужели искусственный интеллект может привести к концу света? Мы стоим на пороге больших технических и этических проблем, и эта книга расскажет вам все самое важное об искусственном интеллекте. Здесь собраны лучшие статьи экспертов журнала New Scientist: мысли ведущих ученых, ответы на самые неожиданные вопросы и предсказания о том, какой будет наступающая эпоха разумных машин.
Что такое искусственный интеллект?
Область ИИ – это наука и техника создания машин, способных действовать разумно. Здесь возникает сложный вопрос: а что такое «разумность»? В большинстве случаев «неразумные» машины уже в разы умнее нас. Но мы не называем компьютерную программу «умной» только потому, что она умеет умножать длинные числа или отслеживать тысячи банковских операций. Мы воспринимаем это как данность. А слово «умный» мы оставляем для описания уникальных человеческих качеств: узнавания знакомого лица, маневрирования на дороге в часы пик или освоения музыкального инструмента.
Почему же так сложно создать машину, которая сможет выполнять эти действия? Обычно программист знает, какую задачу будет решать запрограммированный им компьютер. Но в случае с ИИ перед программистом стоит другая задача – научить компьютер действовать правильно, при этом не зная, как именно.
В реальном мире неопределенность может принимать различные формы. Например, в лице соперника, мешающего вам достичь желаемой цели, в форме последствий принятых решений, которые не очевидны сразу (если вы пытаетесь уйти от столкновения на дороге, не убедившись в безопасности маневра), или в качестве новой информации, поступающей в процессе выполнения задачи. «Умная» программа должна уметь обрабатывать все новые данные и многое другое.
Чтобы приблизиться к человеческому интеллекту, системе нужно смоделировать не только задачу, но и саму ситуацию, при которой эта задача может возникнуть. Она должна улавливать окружающую среду и реагировать на нее, при необходимости изменяя и корректируя собственные действия. О разумности системы можно говорить только тогда, когда машина научится принимать правильные решения в ситуации неопределенности.
Философские истоки искусственного интеллекта
Предпосылки к искусственному интеллекту появились задолго до первых компьютеров. Еще Аристотель описывал формальный механический аргумент, названный силлогизмом, который позволял нам делать заключения на основании суждений. Одно из его правил разрешало следующий аргумент:
- Некоторые лебеди – белые.
- Все лебеди – птицы.
- Поэтому некоторые птицы – белые.
Данная форма аргумента – некоторые Л являются Б, все Л являются П, поэтому некоторые П являются Б – может применяться к любым Л, Б и П. Эта схема позволяет сделать правильное умозаключение вне зависимости от исходных данных. На основании формулы Аристотеля можно выстроить механизм, который может действовать разумно и без подробного «справочника по человеческому интеллекту».
Предположение Аристотеля подготовило почву для более широкого исследования природы искусственного интеллекта. Однако лишь в середине XX века компьютеры стали достаточно «умны» для проверки гипотез.
В 1948 году Грей Уолтер, исследователь из Бристольского университета, создал сеть автономных механических «черепашек», которые могли двигаться, реагировать на свет и были способны к обучению. Одна из них, по имени Элси, реагировала на окружающую обстановку снижением чувствительности к свету по мере разрядки аккумулятора. Столь сложное поведение делало ее непредсказуемой, на основании чего Уолтер проводил аналогию с поведением животных.
В 1950 году британский ученый Алан Тьюринг пошел еще дальше, заявив, что однажды машины научатся думать, как люди. Он предположил, что если компьютер способен поддержать разговор с человеком, тогда мы, «из вежливости», должны признать, что компьютер умеет «мыслить». Этот критерий оценки «разумности» позже стал известен как тест Тьюринга.
Что такое тест Тьюринга?
В своей работе «Вычислительные машины и разум», опубликованной в философском журнале Mind в 1950 году, Алан Тьюринг утверждал, что однажды компьютеры научатся думать, как люди. Но даже если это и случится, то как мы обо всем узнаем? Тьюринг полагал, что машина может считаться разумной в случае, если ее реакцию нельзя отличить от человеческой. Тьюринг ссылался на свой метод определения разумности машины под названием «игра в имитацию».
В предлагаемом им тесте экзаменаторы общаются с человеком и машиной письменно через экран компьютера или телетайп. Таким образом, экзаменатор мог идентифицировать своего собеседника (человек или машина) только по общению. Если экзаменатору не удавалось отличить машину от человека, то такая машина считалась разумной.
В 1990 году нью-йоркский филантроп Хью Лебнер предложил приз в 100 000 долларов за первый компьютер, который сможет пройти тест Тьюринга, и учредил ежегодную награду в размере 2000 долларов за лучшую систему из существующих. С тех пор сумма выросла до 4000 долларов. Пока что ни один бот не получил главный приз премии Лебнера.
Концепция теста Тьюринга понятна всем, кто имел дело с искусственным интеллектом (например, цифровым персональным помощником Siri от Apple или онлайн-чат-ботом). В настоящее время Siri еще далека от успешного прохождения теста. Временами чат-боты способны обмануть людей, но ограничения даже самых лучших из современных ИИ приводят к тому, что их быстро разоблачают. И все же Тьюринг предсказывал тот день, когда искусственный интеллект станет неотличимым от человеческого.
Фото: freepik.com
Если у ИИ на данной стадии есть какие-то преимущества, то они связаны с обработкой больших объемов данных. Пример в этой статье вряд ли относится к подобным случаям, и человек будет иметь здесь значительные преимущества.
Цитата из этой статьи: "Искусственный интеллект сможет проводить осознанные переговоры как человек параллельно с миллионами сторон так, что все стороны смогут заключить сделку на как более возможно выгодных условиях”, сказал Ранд".
Подобный вопрос обсуждался по поводу робототехники. Тогда приводил такой сокращённый пример из раздела закупщики шутят - робота логично ))) заменить по контексту статьи на ИИ :
Интересно - можно ли ИИ запрограммировать для выполнения основных принципов закупки? Жаль нет визуального ряда на фразу от ИИ "Сколько, сколько? - вы должно быть шутите! " :) Основные принципы закупки:
1. НИКОГДА НЕ ВСТРЕЧАЙТЕ ПРОДАВЦА С РАДОСТЬЮ
2. ВСЕГДА НЕГАТИВНО ВОСПРИНИМАЙТЕ ПЕРВОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ:
Любыми способами показывайте удивление, и в то же время нагнетайте обстановку, например фразой: «сколько?, вы должно быть шутите!….»
3. ВСЕГДА ПРОСИТЕ НЕВОЗМОЖНОГО
Выдвигая первое требование, не бойтесь просить гораздо большего, чем ожидаете. Возможно, даже это непомерное требование будет полностью соответствовать тому, что готова дать противоположная сторона
4. НИКОГДА НЕ ПРИНИМАЙТЕ ПЕРВОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
5. ВСЕГДА БУДЬТЕ ЧЬИМ-ТО ПОДЧИНЕННЫМ…..
6. БУДЬТЕ УМНЕЕ, ПРИТВОРЯЙТЕСЬ ГЛУПЫМИ
Говорите, что предложение не совсем понятно, и просите прояснить
Зачастую уступки делаются просто из сожаления
Прикидываясь идиотом вы испытываете терпение противника
Это лучший пособ остудить пыл супер-продавца и завладеть преимуществом
7. НИКОГДА НЕ УСТУПАЙТЕ НЕ ПОПРОСИВ ЧЕГО-ТО ВЗАМЕН
8. ВСЕГДА БУДЬТЕ ГОТОВЫ ОСТАНОВИТЬ ДИСКУССИЮ
Цель, оказать давление на противника, который стоит перед дилемой: уступить сейчас или рисковать потерей сделки в целом
Приостановка переговоров может быть частью стратегического блефа.
9. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РОЛЕЙ «ДОБРЫЙ/ЗЛОЙ»
В любых переговорах, 80% уступок делается в завершающей стадии переговоров Требования, выдвинутые в начале встречи имеют мало шансов быть принятыми Просите об уступках в завершающей стадии
Манипулируйте близостью к завершению сделки, задавайте вопросы и выделяйте проблемы, препятствующие заключению договора
Большая вероятность того, что продавец пойдет на дополнительные уступки.
Уважаемые соучастники.
Я наверное всех сильно расстрою, но современные компьютеры, какими бы сложными они не казались обывателю в своей основе выполняют лишь ДВЕ !! подчеркиваю Д_В_Е операции: побитовое сложение и сдвиг.
Все остальное, такое как сложные программы, распознавание... , интеллекты есть просто набор/последовательность этих двух операций. Эта последовательность есть не что иное как (это по научному ;-)) алгоритмы.
А они, алгоритмы, в свою очередь пишутся (разрабатываются) ЧЕЛОВЕКОМ !! и только ЧЕЛОВЕКОМ !!
Есть некоторое предположение что квантовые компьютеры (пока их нет) могут внести некоторое разнообразие но пока:
Только две операции!! и ничего больше!!
И?
"И" ничего больше.
Искуственный Интеллект - это достаточно сложные алгоритмы по выбору заранее известного и заложенного в алгоритм решения.
Спасибо! Это я понял! Я не понял, что мы должны были из этого вынести?
Если Вы это знали/поняли то мое сообщение не для Вас ;-)).
К сожалению даже среди обученной публики многие считают что компьютер может думать (мыслить). Я хочу сказать что он как был железкой так и остался...
И нечего ему приписывать что-либо человеческое...
Но в алгоритмах может быть самообучаемость, что позволяет модифицировать реакции программы в зависимости от "изучения" окружающей среды.
А кто и где приписывает компьютеру что-либо человеческое?
А "самообучаемость" это разве не придуманный ЧЕЛОВЕКОМ алгоритм?
Опишу примитивную самообучаемость:
Есть т.н. таблица решений. Решение выбирается из этой таблицы, но есть еще и процесс сбора, анализа типовых ситуаций. Из этого анализа, система по НАПИСАННЫМ алгоритмам даполняет таблицу решений.
Расширение, дополнение и даже изменение таблицы решений - есть самообучаемость ....
У меня это риторическое восклицание ни к Вам ни к кому персонально не относящееся.