Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин
Шрифт:
Нет сомнений в том, что машинное обучение через нейронные сети имело ошеломительный успех. И все же оно не идеально. Обучение системы для выполнения конкретной задачи происходит медленно, к тому же система не может повторно использовать полученные знания для выполнения другой задачи. От этой проблемы страдает весь современный искусственный интеллект. Компьютеры могут обучаться и без нашего руководства, но приобретаемое таким образом знание совершенно бесполезно за пределами решаемой задачи. Они подобны детям, которые, научившись пить из бутылочки, не понимают, что же делать с кружкой.
Рис. 2.1.
Мюррей Шанахан с коллегами из Имперского колледжа Лондона пытаются решить эту проблему старомодным способом, при котором техники машинного обучения отходят на задний план. Идея Шанахана – воскрешение символического ИИ и объединение его с современными нейронными сетями.
Символический ИИ так и не смог достичь успеха, поскольку описание всего необходимого ИИ вручную оказалось непосильной задачей. Современный ИИ смог преодолеть эту трудность, обучаясь собственным представлениям о мире. Однако эти представления невозможно передать в другие нейронные сети.
Работа Шанахана направлена на то, чтобы реализовать передачу определенных знаний между задачами. Награда этой разработки – ИИ, который быстро учится и требует меньше данных о мире. Андрей Карпати, исследователь машинного обучения в OpenAI, написал в своем блоге: «Вообще-то мне не нужно несколько сотен раз разбивать машину об стену, чтобы научиться медленно избегать столкновения».
Высший образ мышления
Если мы хотим создать компьютер с интеллектом человека, то почему бы не создать искусственный мозг? В конце концов, люди – это наша лучшая иллюстрация разумности, а нейробиология дает нам множество новых знаний о принципах хранения и обработки информации.
Человеческий мозг представляет собой сеть из 100 триллионов синапсов, соединяющихся 100 миллиардами нейронов, большинство из которых изменяют свое состояние от 10 до 100 раз в секунду. Подобная структура мозга позволяет нам справляться с такими задачами, как распознавание объектов на картинке.
С другой стороны, суперкомпьютер имеет порядка 100 триллионов байт памяти, а его транзисторы могут выполнять операции в 100 миллионов раз быстрее, чем мозг. Такая архитектура делает компьютер более подходящим для быстрой обработки четко определенных задач.
Однако некоторые задачи решаются эффективнее именно при «мозговой» обработке, даже с учетом сопутствующих недостатков. Например, неопределенным задачам (таким как распознавание лиц) не обязательно нужны высокоточные схемы распознавания по точному маршруту.
Некоторые исследователи изучают мозгоподобные аппаратные архитектуры для имитации маломощных потребностей мозга. Мозг выполняет все вычисления на примерно 20 Вт, что эквивалентно очень тусклой лампочке. Суперкомпьютеру на такие же вычисления требуется 200 000 Вт.
Другие группы ученых стремятся изучить способности мозга по обработке и хранению информации в одном месте. В настоящее время для этих целей создаются проекты по созданию новых «мозгоподобных» компьютерных схем: параллельных, а не последовательных, аналоговых, а не цифровых, медленных и энергосберегающих.
Интуитивное
Люди упорно не способны соответствовать идеалу разумности. При принятии решений мы допускаем одни и те же ошибки, и на нас легко влияет информация, не относящаяся к делу. Если же мы поспешно принимаем какое-то решение без должного размышления, то считаем, что «доверяемся интуиции». Раньше нам казалось, что отсутствие таких «особенностей» человека делает компьютеры лучше, однако недавние исследования в области когнитивных наук говорят нам об обратном.
Для людей характерны два взаимодополняющих процесса принятия решений. Первый – медленный, осмотрительный, основанный на логике. И второй – быстрый, импульсивный, способный к сопоставлению текущей ситуации с предыдущим опытом, что позволяет нам быстрее прийти к каким-либо выводам. Второй тип как раз и является залогом столь эффективного человеческого интеллекта.
Несмотря на всю логичность и осмотрительность, у рационального процесса есть и другая сторона – принятие решений требует больших затрат времени и энергии. Допустим, встречная машина начинает перестраиваться в вашу полосу. Вместо того, чтобы пускаться в длительные рассуждения и вычисления оптимальной, но явно запоздалой стратегии, вы должны действовать незамедлительно: воспользоваться звуковым сигналом, нажать на тормоз или перестроиться. Такой «ускоренный» процесс подходит для некритических ситуаций. Если тратить слишком много сил на вычисление оптимальных решений для таких простых вещей, как выбор между темно-синей или темно-голубой рубашками, то очень скоро у вас не останется ни времени, ни сил для принятия важных решений.
Так должен ли ИИ включать в себя интуитивный компонент?
Многие системы ИИ состоят из двух частей. Первая моментально реагирует на ситуацию, а вторая проводит более детальные логические рассуждения. Некоторые роботы создавались с низкоуровневыми слоями, являющимися строго реактивными, и более высокоуровневыми слоями, подавляющими реактивные действия и превращающими их в целенаправленное поведение. Этот подход доказал свою полезность, например когда идущим роботам нужно было преодолеть неровную поверхность.
Была и другая попытка замотивировать ИИ к принятию более правильных решений путем наделения систем эмоциями. Например, если автономный робот несколько раз безрезультатно пытается выполнить одно и то же действие, то реакция «разочарования» должна эффективно побудить его к поиску других вариантов.
Создание машин, имитирующих эмоции, – непростая задача. Марвин Минский, один из создателей ИИ, считает, что эмоции возникают не как следствие одной лишь реакции мозга, а как взаимодействие, включающее в себя множество областей мозга и связующее мозг с телом. Эмоции побуждают нас выбирать те или иные решения. Поэтому идея эмоционально мотивировать части программы, вероятно, подготовит почву для создания человекоподобного интеллекта.
– Люди редко застревают в какой-то проблеме надолго, потому что мы знаем множество способов, как справиться с каждой ситуацией или задачей, – говорит Минский. – Каждый раз, когда ваш излюбленный метод терпит неудачу, вы ищите другой подход. Например, если вам скучно выполнять какую-то работу, то вы можете либо поискать кого-то, кто выполнит ее за вас, либо разозлиться на того, кто поручил вам эту задачу. Мы можем назвать такие реакции эмоциональными, однако они помогают нам справляться с появляющимися проблемами.