Чтение онлайн

«Никто в области ИИ не работает над тем, чтобы сделать машины сознательными, и никто не знает, с чего начать, и какое поведение требует наличия сознания» (Russell, 2019). На данный момент предлагается несколько генеральных подходов к созданию ИИ, уровня человека (General/ Strong AI). Одно из них – мультизадачный – предполагает увеличение числа задач, которые способен решать ИИ единовременно, а также увеличение скорости и производительности процессоров. Как предполагается, общая сумма множества отдельных специализированных задач, решаемых быстрым и мощным ИИ, в итоге, сможет имитировать ИИ, уровня человека.

Второй подход созданию к ИИ, уровня человека, условно – «нейрогенетический» – основан на реконструкции мозга человека и нейрогенетических механизмов. Согласно представлениям адептов данного подхода, если получится более детально изучить строение мозга, то возможно обнаружить в нем «сознание» (Nick Bostrom) и «паттерны распознания» (Ray Kurzweil). Реконструировав и перенеся их на искусственные носители, итоге, как предполагается, сможем получить желаемый ИИ, уровня человека.

Помимо двух указанных подходов, возможно также третий, который рассматривает архитектуру сознания как систему структурирования информационного поля для распознания значимых элементов и их значений для формирования соответствующего поведенческого решения с целью обеспечения средового благополучия – выживания и репродукции.

Всем живым организмам, от бактерий и простейших до приматов и человека, постоянно требуется распознавать значение происходящего в окружающей среде для того, чтобы иметь возможность своевременно и адекватно отреагировать.

Организмы в каждый момент времени способны отделить «значимое» от «остального» таким образом, чтобы поведенческое решение позволяло обеспечивать средовое благополучие (поддерживать, восстанавливать, соответствовать требованиям).

Каким же образом организмам удается структурировать информационное поле и конструировать свою картину мира так, чтобы выделять значимое и получать необходимые значения для принятия поведенческого решения в каждый момент времени? Для ответа на этот вопрос необходимо определить базовые структуры сознания, реконструировать небиологические принципы и когнитивно-коммуникативный функционал сознания. Объединение и синтез данных структур, принципов и функционала в единую систему, позволит получить модель архитектуры сознания и, в дальнейшем, перенести его на искусственные носители для создания ИИ, уровня человека.

Какой из этих трех подходов верный – покажет время; каждый имеет в своей основе здравые идеи, так же, как и фундаментальные ограничения и барьеры, преодолеть которые пока не удается.

Первый подход, основанный на увеличении числа задач, скорости и производительности, ограничен тем, что простое объединение элементов в сложных явлениях и процессах далеко не всегда приводит к образованию качественно нового феномена. В первую очередь это касается живой природы. Например, соединение химических элементов или даже готовых клеток не приводит к созданию единого живого организма в лабораторных условиях.

Также сомнительно, что сознание человека может быть составлено из множества способностей решать каждую специфическую задачу по отдельности. Надежды, что «количество перейдет в качество» настолько же беспочвенны, как попытка создать ИИ из смартфона, установив на него как можно больше разных программ. Смартфон не становится «умнее» и тем более «разумным» от увеличения числа установленных на нем приложений; это все тот же смартфон, лишенный сознания и интеллекта. Даже если удастся в какой-то момент установить программы на все случаи жизни, одна задача останется нерешенной – смартфон не сможет самостоятельно выбрать – какая из текущих задач является приоритетной. «Независимо от того, насколько функциональным становится ИИ, он по-прежнему является аналогом швейцарского армейского ножа по обработке информации – множество полезных инструментов, умело объединенных в одном, удобном для переноски устройстве» (Kaplan, 2016).

Тем не менее, такой подход до сих пор имеет своих сторонников со времен создания первых прототипов ИИ в 50-х, одержимых идеей создания «супер-мозга», который будет «быстрее, чем Эйнштейн» (Russell, 2019). Но если задачей было обогнать Эйнштейна по скорости мышления, то с ней справились уже давно и можно праздновать победу. Калькулятор решает арифметические задачи намного быстрее чем любой человек на Земле, компьютер обыгрывает любого чемпиона в шахматы, Го, покер. Эйнштейн проиграл бы в скорости и объеме «умственной» работы любому современному компьютеру. Как сообщается, у Эйнштейна была дислексия, и он испытывал трудности с чтением и письмом, он совершал грамматические ошибки, которые не допустил бы обычный Word в современном компьютере домохозяйки. Очевидно, современный компьютер выглядел бы на фоне Эйнштейна существенно выгоднее во многих аспектах. Но также очевидно другое – ни один компьютер не способен разработать теорию относительности, и вообще какую-либо значимую теорию в принципе.

Производительность и скорость компьютера сами по себе не могут быть основой для создания ИИ, уровня человека. Убогий алгоритм на мощном компьютере не становится лучше; «он просто совершает больше ошибок…» (Russell, 2019). Эйнштейн известен не тем, что быстро думал или решал много поставленных перед ним задач, а тем, что смог определить – в чем заключается ключевая задача и найти ее решение. Не нам судить, насколько это было быстро или медленно – Эйнштейн точно не участвовал в соревнованиях по скоростному созданию теории относительности. Его главная заслуга в том, что он определил и сформулировал – в чем проблема, и затем предложил ее успешное решение.

Второй подход, предлагающий реконструировать мозг и обнаружить «паттерны распознания», также не представляется продуктивным: «…когда кто-то читает в СМИ, что такая-то техника ИИ «работает точно так же, как человеческий мозг», можно заподозрить, что это либо просто чье-то предположение, либо просто вымысел» (Russell, 2019).

Вообще говоря, попытки обнаружить сознание и интеллект в мозге, аналогичны тому, чтобы искать «ходьбу» в ногах или «плаванье» в плавниках и ластах. Изучение строения мышц, связок, костей многое проясняет о механике и принципах перемещения, но сами ходьба или плаванье не дают ответ на вопрос – что именно приводит в движение механизмы, вызывает и контролирует перемещение, что меняет стиль, скорость, направление движения и т.п.

Кроме того, морфологически и структурно мозг уже достаточно изучен для того, чтобы утверждать, что никаких специализированных отдельных «паттернов распознания» мозг не содержит, как бы на этом ни настаивал автор этого подхода – писатель и футуролог Рой Курцвейл (Kurzweil, 2013). Если «паттерны распознания» и существуют, то искать их надо не в мозге, как биологической структуре, а в когнитивном функционале, который обслуживается в том числе мозгом у тех видов, которые оснастились нервной системой и мозгом в ходе эволюции. Но сама способность распознания и принятия решения присуща без исключения всем живым организмам, в том числе и те, кто не обладает мозгом, нервной системой, специализированными сенсорными органами. Например, грибы, растения, бактерии и вирусы. Даже LUCA, что бы он ни представлял собой, должен был быть способен распознавать источники энергии от остального мира, а также самого себя от окружающего мира.

Поэтому ответы скорее находятся не в биогенетических структурах, а в небиологических принципах функционирования когнитивной деятельности и архитектуре сознания как системе структурирования информационного поля для выработки наиболее адекватного поведенческого решения.

В большинстве случаев, с которыми имеет дело ИИ в настоящее время, вопрос отделения «значимых данных (информации) от остальных» решается с помощью предустановленных алгоритмов на основании четко заданных критериев. Например, отсев поисковых запросов, имеющих маркетинговое значение, сортировка маркетинговых запросов по различным основаниям и т.п. Решению установленной заранее узкоспециализированной задаче подчинены сложные алгоритмы, нейросети, deep learning и общее повышение производительности. ИИ выбирает и сортирует информацию, релевантную заранее заявленным условиям и поставленной перед ним задачи. Все действия с информацией, которые будет выполнять ИИ, определяются только той задачей, которую установили разработчики.