Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Марков Сергей Николаевич - Страница 2

Мне трудно однозначно определить жанр этой книги.

С одной стороны, я попытался провести читателя по извилистым тропам, проложенным наукой и технологиями в поисках святого Грааля искусственного интеллекта. Ведь изучение предмета в развитии позволяет лучше понять его внутренние взаимосвязи, глубже постичь природу явления. Мне кажется, что это хороший антидот против поспешных действий и однобоких суждений. Рассказывая об истории технологий искусственного интеллекта, я сделал акцент на решениях, принимавшихся ключевыми действующими лицами «на распутье», и на причинах этих решений. Меня интересовали не только сухие биографические факты и объективные условия, в которых приходилось действовать людям, вершившим технологическую историю человечества, но и особенности их характера, их ценности и жизненные приоритеты. Именно поэтому предметно-именной указатель в этой книге получился весьма объёмным.

С другой стороны, значительная часть книги посвящена современным достижениям в области машинного обучения — здесь вы найдёте описание многих современных исследований и ссылки на них, рассказ о лучших и перспективных моделях, численные оценки прогресса, достигнутого в решении различных задач искусственного интеллекта. Также я постарался уделить внимание актуальным проблемам отрасли (как «распиаренным», так и известным лишь небольшому кругу специалистов) и намеченным путям их решения. Среди этих проблем не только технологические, но и социальные — ведь практически любые значимые достижения технологий приводят к видимым последствиям для общества, которые нельзя просто игнорировать.

Книга не требует от читателя какой-то особенной подготовки — бо́льшая её часть будет хорошо понятна любому студенту или учащемуся старших классов общеобразовательной школы. По завету Стивена Хокинга я старался уменьшить число формул в книге, и, хотя их число не удалось сократить до нуля, вы не найдёте здесь ничего, что потребовало бы от читателя глубоких познаний в области вершин арифметики. В целом я попытался найти разумный баланс, который сделал бы книгу интересной совершенно разным людям: радикальным технарям и бескомпромиссным гуманитариям, управленцам и рядовым сотрудникам, молодым людям и убелённым сединами старцам. Не знаю, насколько хорошо мне удалось решить эту задачу и не было ли это фатальной ошибкой — ответ на этот вопрос может дать только время. Я очень надеюсь, мой дорогой читатель, что эта книга понравится лично вам. В любом случае я буду очень благодарен за любые отзывы, указания на неточности, различные замечания и предложения, которые помогут улучшить эту книгу в будущем. Их можно отправлять мне в виде сообщений в социальных сетях или по адресу моей личной электронной почты: [email protected].

Приятного вам чтения!

Причина многих ожесточённых и бесплодных споров с давних времён — в том, что спорщики, сами того не замечая, вкладывают в один и тот же термин совершенно разный смысл. Эталонным примером такой ситуации, наверное, можно назвать неутихающие более полувека споры об искусственном интеллекте.

Это понятие, появившись изначально в научной сфере среди специалистов, работавших в области вычислительной техники, довольно быстро просочилось в искусство и поп-культуру, где претерпело весьма причудливые изменения: сейчас представление случайно взятого человека об искусственном интеллекте, скорее всего, основано не на работах учёных, а на фильме «Терминатор».

Автор термина — Джон Маккарти, американский информатик (и, между прочим, изобретатель языка Lisp) — предложил его на границе 1955–1956 гг. Определение Маккарти звучало следующим образом: «Искусственный интеллект — наука и инженерная деятельность, направленная на создание умных [intelligent] машин»[2]. Как часто бывает, название дисциплины стали активно использовать и для обозначения её объекта, то есть самих «умных машин».

На первый взгляд, название, данное создателем, не слишком удачно: его проблема в том, что понятие «умный» само по себе требует определения. Но современникам Маккарти и участникам состоявшейся в 1956 г. первой в истории конференции по искусственному интеллекту всё было более или менее понятно. Дело в том, что исследования в этой области начались задолго до того, как термин появился в его современном виде. В 1950 г. увидела свет статья Алана Тьюринга «Вычислительные машины и разум» (Computing Machinery and Intelligence), содержащая первый детальный анализ вопроса о том, могут ли машины думать. Тремя годами ранее датирована первая дошедшая до нас работа Тьюринга, в которой упоминается «машинный интеллект» [machine intelligence], а вообще, по мнению некоторых исследователей, Тьюринг начал заниматься этим вопросом ещё в 1941 г.[3]

Стюарт Рассел и Питер Норвиг в классической работе «Искусственный интеллект: современный подход» (Artificial Intelligence: A Modern Approach)[4] классифицируют определения искусственного интеллекта исходя из того, на каких свойствах разрабатываемых систем сделан акцент: на действиях [acting] систем или на воплощённых в них принципах рассуждения [thinking]. Это позволяет Расселу и Норвигу разбить все определения искусственного интеллекта на две группы. Далее, внутри каждой группы, может быть сделан акцент на характере действий (или рассуждений) систем — рациональном [rationally] или человекоподобном [humanly]. Таким образом, Рассел и Норвиг выделяют четыре группы определений. Однако, если приглядеться к приведённым ими примерам из трёх разных групп («[Автоматизация] действий, которые мы ассоциируем с мыслительным процессом у людей…»[5], «Изучение вопроса о том, как научить компьютеры делать вещи, которые в настоящее время лучше даются людям», «Изучение принципов вычислений, которые могут сделать возможным восприятие, рассуждение и действие»[6]), можно обнаружить, что они сходятся в одном: искусственный интеллект — это дисциплина, ставящая своей целью создание систем, способных решать интеллектуальные задачи, то есть такие задачи, которые люди традиционно решают при помощи собственного интеллекта. Как выразился Реймонд Курцвейл: «Искусство создания машин, выполняющих функции, требующие интеллекта в случаях, когда их выполняют люди»[7]. Некоторые авторы не могут остановиться на этом и вступают на скользкую дорогу перечисления: «[Автоматизация] действий, которые мы ассоциируем с мыслительным процессом у людей, таких как принятие решений, решение задач, обучение…»[8]

Разумной альтернативой сложившейся практике определения понятия искусственного интеллекта кажется попытка определения понятия «интеллект», но этот подход по сути представляет собой попытку построения множества, основанную лишь на одном бесспорно установленном элементе — человеческом интеллекте. Неясно, какие именно его признаки являются критически важными для того, чтобы приписать наличие интеллекта объекту, не являющемуся человеком. Способность обучаться, наличие сознания?..

Ответы на эти вопросы пытается дать стоящий некоторым особняком от других агентно-ориентированный подход, в основе которого лежит не понятие интеллектуальной задачи, а понятие интеллектуального или рационального агента: «интеллектуальный агент — любое устройство, которое воспринимает своё окружение и осуществляет действия, максимизирующие шансы успешного достижения его целей», а «вычислительный интеллект (computational intelligence) (синоним понятия «искусственный интеллект». — С. М.) — изучение принципов создания интеллектуальных агентов»[9]. Или вот как это сформулировано у Рассела и Норвига: «Агент — это просто нечто, что осуществляет действия (слово происходит от лат. agere, что значит делать). Конечно, все компьютерные программы выполняют какие-то действия, но вычислительные агенты делают большее: оперируют автономно, воспринимают своё окружение, существуют в течение длительного промежутка времени, адаптируются к изменениям, ставят и преследуют цели. Рациональный агент — нечто (некто), что (кто) действует для достижения наилучшего результата или, при наличии неопределённости, наилучшего ожидаемого результата»[10]. Вот что такое агент, а вовсе не умничающий Хьюго Уивинг[11] в чёрных очках и костюме офисного работника.