ХОЛЛИВИЗОР

37 064 подписчика

Свежие комментарии

  • Владимир Чернышов
    Всё познаётся в сравнении. Сравните болото 70-х, раздрай 80-х с "Лебедиными озёрами", голодовку 90-х, ...В общем, могучая ...
  • Владимир Чернышов
    Это Вы читаете такую муть, так как показываете осведомлённость в данном вопросе. А я "глупостей не чтец". Сведения из...В общем, могучая ...
  • Светлана Свободная
    Как у "шары нет объёма", так и у несовершенства нет предела.Есть ли пределы н...

Никакого искусственного интеллекта не существует.

Начавшись с отпетых гуманитариев, эпидемия "нас заменят роботы" накрыла даже продвинутых технарей и добралась до людей, чьи умственные способности сомнению не подвергаются. Поскольку психоделических дискуссий на эту тему становится все больше, а моя вовлеченность в них – все глубже, попробую суммировать все, что имею сказать, в одном длинном тексте.

Во-первых, никакого искусственного интеллекта не существует. Существует словосочетание «искусственный интеллект», имеющее совсем не тот смысл, который пытаются вложить в него журналисты, философы и IT-продажники. Этим словосочетанием обозначают набор методов автоматизации решения задач, которые человек, обычно, решает с помощью интеллекта.
В этой точке кроется одна из главных лингвистических подтасовок современности. То, что человек решает некоторую задачу определенным способом, вовсе не означает, что компьютер решает ее точно таким же способом. Человеку, чтобы найти себе кусок колбасы, нужно использовать умственные способности, знания и опыт, у собаки для этого есть чутье. Способность решить задачу, для которой нам требуется интеллект, ни в коей мере не является признаком интеллекта.


Однако, вольная или невольная подтасовка, кроющаяся за словосочетанием «искусственный интеллект» намного глубже.

Чтобы понять ее, попробуем коротко определить, о чем идет речь. Необходимым и достаточным признаком интеллекта, является способность совершать результативные действия в условиях высокой неопределенности, когда не существует заранее известного способа решения задачи. Интеллект – это штука, прямо обратная алгоритму, который, как учили нас на первом курсе, есть «ясная, точная последовательность действий, заведомо приводящая к результату». Словосочетание «интеллектуальные алгоритмы» - оксюморон, интеллект как раз и применим в тех случаях, когда приемлемого алгоритма не существует.


При существующем уровне техники… нет, при существующем подходе к проектированию компьютерных систем, получение настоящего искусственного интеллекта – абсолютно неразрешимая задача. Проблема в том, что человек и компьютер устроены фундаментально по-разному. Все, что умеет компьютер – считать. Выполнять последовательные вычислительные операции с сумасшедшими по человеческим меркам скоростями. Компьютер спроектирован для реализации алгоритмов, и эту задачу он решает блестяще.
Человек изначально не приспособлен для выполнения алгоритмов. Человек не умеет считать. Вообще. Когда вы умножаете 7 на 9, вы не производите какой-то арифметической операции, вы находите у себя в памяти готовый ответ. Чтобы перемножить семьсот девяносто пять на тысяча двадцать восемь, вы будете вспоминать правила, формулы и разбивать на множители, подбирая подходящую комбинацию промежуточных решений, чтобы сложить из них окончательное. В нашем процессоре нет арифметико-логического устройства, мы не умеем вычислять. Наш мозг приспособлен для единственной операции – поиска ассоциативных связей. Любую задачу человека решает подбором подходящих ассоциаций. И делает это несоизмеримо лучше любого компьютера.


Рассмотрим, как пример, зрение. Только ленивый не записал распознавание лиц в «эпический прорыв искусственного интеллекта». Действительно, эту задачу человек и машина сейчас решают приблизительно на одном уровне успешности. Правда, делают это совершенно по-разному. Компьютер – обсчитывает характеристические точки и вычисляет корреляцию, человек – ищет в памяти ассоциации и устанавливает связи между ними. Пока речь идет о частном вопросе «определите кто это», оба подхода дают примерно эквивалентные результаты. Но, если ставить задачу шире, пути человека и компьютера резко расходятся в соответствии с принципами функционирования. Машина, выполняющая алгоритм, с относительной легкостью обсчитает хоть десять изображений, хоть пятьсот, хоть полмиллиона, хватило бы вычислительных мощностей. Она легко «пробьет по базе» и отличит Ли от Ху, когда для человека (европейского, разумеется) «все китайцы на одно лицо». Зато homo sapiens столь же просто определит доброе перед ним лицо, или злое, взволнованное, или спокойное, привлекательное, или отталкивающее. Наш мозг заточен не на перебор, а на сравнение, причем сравнение ассоциативное, то есть использующее неполностью определенный эталон.


В этом «неполностью определенный» порылась самая крупная, можно сказать, решающая тварь. За счет ассоциативности мышления, человек изначально приспособлен, сконструирован для функционирования в условиях неопределенности. Интеллект человека – это не дар, не способность, не достоинство – это естественный способ решения задач, наряду с рефлексом и инстинктом. У компьютера таким естественным способом является алгоритм.


Все это не означает, что машина, вернее, буду по возможности точен, современное процессорное устройство, неспособна получать результаты в условиях неопределенности. Просто для таких задач неопределенность, а точнее инвариантность относительно нее, должна быть изначально предусмотрена алгоритмически – путь сложный, неестественный, а потому имеющий множество практически непреодолимых ограничений.
А как же нейронные сети – еще один «могучий прорыв», через который в нашу жизнь вот-вот устремятся роботы? Да, собственно, так же, как и весь искусственный интеллект: лингвистическая подтасовка. Искусственная нейронная сеть – это вычислительное устройство, в некотором, очень грубом, приближении моделирующее одноименный физиологический объект. Вернее наше текущее представление о нем. Обучение, а точнее параметризация, нейронной сети имеет очень поверхностное сходство с обучением детей в школе – в одном случае целью является формирование ассоциаций, в другом – настройка коэффициентов. Подкупающая простота идеи в сочетании с труднодостижимой для большинства других компьютерных подходов адаптивностью к входным данным, обеспечили нейросетям место флагмана «искусственного интеллекта», тем не менее это не интеллект. Это – симуляция интеллекта посредством детерминированных вычислений. Вроде похоже, но не оно.


Прежде, чем объяснить, почему искусственные нейросети – не интеллект, разберу еще одну модную историю, столь мною любимые «самоездящие машинки». Напичканные лидарами, сонарами и нейросетками, driverless cars отлично ведут себя в кампусах компаний-разработчиков, неплохо – на освещенных и размеченных автотрассах, сносно – в городах с правильно организованным дорожным движениям, и начисто неприменимы во дворах, на проселках, пустырях и снежных зимниках. Один за другим авторы технологий подходят к черте «почти все готово» и упираются в невидимую стену. Эта стена – эффект масштаба. Каждый новый сценарий эксплуатации увеличивает размерность нейросети, время ее обучения и… время вычислений, ведь искусственная нейросеть – это вычислительная модель, выполняемая на соответствующей, вычислительной, инфраструктуре. И сложность этой – вычислительной – задачи растет быстрее, чем производительность и энергоэффективность процессоров.


При этом задача вождения – единственная, которую решает могучая компьютерная система, интегрированная в driverless car. Человек же легко справляется с ней наряду со множеством других. Ему не нужны сотни тысяч часов обучения, достаточно двадцати часов наката в автошколе и знания правил, вернее принципов, дорожного движения. Здесь проявляется еще одна грань фундаментального отличия интеллекта от алгоритма – человек в равной степени способен к индукции и дедукции. Ему необязательно получать любое знание из бесконечных эмпирических примеров, достаточно общего правила. Причем, в отличие от вычислителя, ассоциативный мозг в состоянии применять это правило к неполным данным, и даже к абстракциям иной природы, нежели те, для которых правила установлены. Электронщики сплошь и рядом оперируют «механическими моделями», математика и информатика используют социальные категории, а программисты черпают вдохновение в физиологии (я снова про нейросети, и неважно, о чем подумали вы).
Вернемся на минутку к нейросетям. Как и подавляющее большинство алгоритмов кластерного анализа, они позволяют с легкостью определить объект в один из известных классов, скажем, отличить кошку от собаки, и даже одно лицо от другого. Намного сложнее им дается определение факта несоответствия объекта ни одному из известных классов. Заставить искусственную нейросеть, натренированную на собак и кошек, правильно характеризовать тушканчика, как ни то, ни другое –задачка посложнее, а ее более-менее успешное решение обычно приводит к снижению точности различения уже известных объектов. И практически невозможно построить нейросеть, да и вообще алгоритм, свободно создающий новые классы и самостоятельно вычленяющий их характеристические свойства. Нейросеть способна к индукции, но не к дедукции, тогда, как интеллект последовательно применяет оба метода – строит модель ситуации, а затем строит вывод, приводящий к появлению новых кластеров-понятий.
Различие в принципах функционирования человека и компьютера в конечном счете решающим образом влияет на их способность к экстраполяции. А «принятие решений» это всегда задача экстраполяции, поскольку оно, решение, будет реализовано в будущем. Которое никогда не бывает полностью определенным.

И человек, и компьютер, разумеется, способны переносить прошлые результаты на будущие решения. Но делают они это по-разному. Компьютер, грубо говоря, «считает ходы», человек – строит ассоциативный ряд. Расчет ходов многократно эффективнее в условиях, когда «правила игры» не меняются – варианты будущего могут сильно отличаться друг от друга, но их граничные условия известны и задана функция, которую следует оптимизировать. Поэтому программы великолепно играют в шахматы и сносно, пока неизменны правила, торгуют на бирже. Интеллект - тот, который не алгоритм -считать, как мы выяснили, не умеет. «Просчитываемое» будущее для него представляет гораздо большую сложность, чем для компьютера. Но, если вдруг на Землю грохнется метеорит, высадится орда одноглазых марсиан, или появится новый, никогда раньше не известный тип вируса, шансы, что у мозга найдется правильный, то есть ведущий к успеху, набор ассоциаций гораздо выше. Вернее сказать, они есть. В отличие от вычислительной машины, у которой шансы «обсчитать» такую задачу бесконечно малы.


И последнее. Хотя я с самого начала написал, что никакого искусственного интеллекта нет и в обозримой перспективе не предвидится, я вовсе не утверждаю, что такой интеллект невозможен, или не нужен (с последним, правда, все совсем сложно). Но я со всей ответственностью берусь утверждать, что задача его проектирования, не говоря уж о конструировании, никогда даже не ставилась всерьез. Человек, выступающий для компьютерных систем в качестве демиурга, видит смысл своих детищ, в том числе и смысл пресловутых «интеллектуальных алгоритмов» в решении своих, человеческих, частных задач. Отличить Ли от Ху. Довезти Сьюзен от дома до офиса. Распознать текст. Скомпилировать документ. Никто, включая крупных ученых и мировые корпорации, не прорабатывал вопрос о том, чтобы позволить компьютеру, или, если хотите, заставить и научить его, в данном случае эти вещи эквивалентны, самому решать, как распорядиться знанием о различии лиц, умением перемещать самоездящие тележки или собирать буквы в предложения.

Кроме робких и потому безуспешных попыток общетеоретического плана, нет даже идей, с какой стороны к этой задаче подступиться. Так что, несмотря на очевидный прорыв в возможностях алгоритмов, тотального вытеснения «умными машинами» человечеству можно не опасаться. Компьютеры и люди развиваются как животные-симбионты, и те из нас, кто не полагается целиком на логику и точный расчет, всегда найдут себе в этом альянсе подходящее применение.

 

Никакого искусственного интеллекта не существует.

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх