Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Страница 19

Перейдем к следующему варианту достижения нашей цели: аргументом в пользу осуществимости эволюции искусственного интеллекта служит деятельность головного мозга человека, на которую ссылаются как на базовую модель для ИИ. Различные версии такого подхода отличаются лишь степенью воспроизведения — насколько точно предлагается имитировать функции биологического мозга. На одном полюсе, представляющем собой своеобразную «игру в имитацию», мы имеем концепцию полной эмуляции мозга, то есть полномасштабного имитационного моделирования головного мозга (к этому мы вернемся немного позже). На другом полюсе находятся технологии, в соответствии с которыми функциональность мозга служит лишь стартовой точкой, но разработка низкоуровневого моделирования не планируется. В конечном счете мы приблизимся к пониманию общей идеи деятельности мозга, чему способствуют успехи в нейробиологии и когнитивной психологии, а также постоянное совершенствование инструментальных и аппаратных средств. Новые знания, несомненно, станут ориентиром в дальнейшей работе с ИИ. Нам уже известен пример ИИ, появившегося в результате моделирования работы мозга, — это нейронные сети. Еще одна идея, взятая из нейробиологии и перенесенная на машинное обучение, — иерархическая организация восприятия. Изучение обучения с подкреплением было обусловлено (по крайней мере частично) той важной ролью, которую эта тема играет в психологических теориях, описывающих поведение и мышление животных, а также техники обучения с подкреплением (например, TD-алгоритм). Сегодня обучение с подкреплением широко применяется в системах ИИ. В будущем подобных примеров, безусловно, будет больше. Поскольку набор базовых механизмов функционирования мозга весьма ограничен — на самом деле их очень небольшое количество, — все эти механизмы рано или поздно будут открыты благодаря постоянным успехам нейробиологии. Однако возможен вариант, что еще раньше придет к финишу некий гибридный подход, сочетающий модели, разработанные, с одной стороны, на основе деятельности головного мозга человека, с другой — исключительно на основе технологий искусственного интеллекта. Совсем не обязательно, что полученная в результате система должна во всем напоминать головной мозг, даже если при ее создании и будут использованы некоторые принципы его деятельности.

Деятельность головного мозга человека в качестве базовой модели представляет собой сильный аргумент в пользу осуществимости создания и дальнейшего развития искусственного интеллекта. Однако ни один даже самый мощный довод не приблизит нас к пониманию будущих сроков, поскольку трудно предсказать, когда произойдет то или иное открытие в нейробиологии. Можно сказать только одно: чем глубже в будущее мы заглядываем, тем больше вероятность, что секреты функционирования мозга будут раскрыты достаточно полно для воплощения систем искусственного интеллекта.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, придерживаются разных точек зрения относительно того, насколько многообещающим является нейроморфный подход сравнительно с технологиями, основанными на полностью композиционных подходах. Полет птиц демонстрировал физическую возможность появления летающих механизмов тяжелее воздуха, что в итоге привело к строительству летательных аппаратов. Однако даже первые поднявшиеся в воздух аэропланы не взмахивали крыльями. По какому пути пойдет разработка искусственного интеллекта? Вопрос остается открытым: по принципу ли закона аэродинамики, удерживающего в воздухе тяжелые железные механизмы, — то есть учась у живой природы, но не подражая ей напрямую; по принципу ли устройства двигателя внутреннего сгорания — то есть непосредственно копируя действия природных сил.

Концепция Тьюринга о разработке программы, получающей большую часть знаний за счет обучения, а не в результате задания исходных данных, применима и к созданию искусственного интеллекта — как к нейроморфному, так и композиционному подходам.

Вариацией тьюринговой концепции «машины-ребенка» стала идея зародыша ИИ. Однако если «машине-ребенку», как это представлял Тьюринг, полагалось иметь относительно фиксированную архитектуру и развивать свой потенциал за счет накопления контента, зародыш ИИ будет более сложной системой, самосовершенствующей собственную архитектуру. На ранних стадиях существования зародыш ИИ развивается в основном за счет сбора информации, действуя методом проб и ошибок не без помощи программиста. «Повзрослев», он должен научиться самостоятельно разбираться в принципах своей работы, чтобы уметь проектировать новые алгоритмы и вычислительные структуры, повышающие его когнитивную эффективность. Требуемое понимание возможно лишь в тех случаях, когда зародыш ИИ или во многих областях достиг довольно высокого общего уровня интеллектуального развития, или в отдельных предметных областях — скажем, кибернетике и математике — преодолел некий интеллектуальный порог.

Это подводит нас к еще одной важной концепции, получившей название «рекурсивное самосовершенствование». Успешный зародыш ИИ должен быть способен к постоянному саморазвитию: первая версия создает улучшенную версию самой себя, которая намного умнее оригинальной; улучшенная версия, в свою очередь, трудится над еще более улучшенной версией и так далее. При некоторых условиях процесс рекурсивного самосовершенствования может продолжаться довольно долго и в конце концов привести к взрывному развитию искусственного интеллекта. Имеется в виду событие, в ходе которого за короткий период времени общий интеллект системы вырастает со сравнительно скромного уровня (возможно, во многих аспектах, кроме программирования и исследований в области ИИ, даже ниже человеческого) до сверхразумного, радикально превосходящего уровень человека. В четвертой главе мы вернемся к этой перспективе, весьма важной по своему значению, и подробнее проанализируем динамику развития событий.