Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта

Марков Сергей Николаевич

• AE-2: физическое воплощение: моделирование непредвиденных обстоятельств «выход-вход», включая некоторые систематические эффекты, и использование этой модели для восприятия или управления [Embodiment: Modeling output-input contingencies, including some systematic effects, and using this model in perception or control].

Пояснение. Для физически воплощённых систем поступающие данные от «органов чувств» могут меняться либо потому, что меняется внешняя среда, либо потому, что агент меняет своё положение в ней. Чтобы различать эти случаи, агенты должны отслеживать свои собственные активные движения и предсказывать их последствия, отличая их от изменений в окружающей среде. Эти функции включают различение агентом себя, находящегося в движущемся теле, и среды, в которой происходит движение. Согласно одной из теорий сознательный опыт есть результат практической деятельности по взаимодействию с окружающей средой: то, что вы испытываете и воспринимаете, постоянно зависит от того, что вы делаете, и наоборот (например, вы производите вращение головы, чтобы увидеть объект с другой точки зрения). Эта теория подразумевает, что необходимым условием для возникновения сознания является использование в восприятии этой модели («непредвиденных обстоятельств выход-вход»). Дополнительной характеристикой использования данной модели именно в физически воплощённых системах является представление прямых и систематических эффектов, которые оказывают движения на входные данные (свойство AE-2).

Здесь в силу ограниченного объёма книги я не буду подробно останавливаться на более детальном разборе этой безусловно интересной работы (в числе авторов

которой, кстати говоря, числится уже хорошо знакомый вам Йошуа Бенджио, аспирант которого Эрик Эльмознино написал первые версии двух больших разделов исследования). Добавлю лишь, что, рассмотрев с точки зрения предложенных признаков четыре продвинутые модели (GPT, Perceiver, PaLM-E и Adaptive Agent), авторы работы приходят к выводу, что ни одна из существующих систем ИИ сознанием не обладает. При этом и не существует очевидных технических препятствий для создания систем ИИ, удовлетворяющих всем выдвинутым критериям. Примечательно, что некоторые специалисты, обеспокоенные возможностью ИИ-апокалипсиса (подробнее подобные страхи мы рассмотрим в части 7), сразу после выхода этого исследования поспешили выступить с его публичной критикой, рассуждая о том, что эта работа может стать элементом руководства по созданию потенциально опасных ИИ-систем, обладающих сознанием [2433] .

2433

Marcus G. (2023). / Twitter, 21 авг. 2023 // https://twitter.com/GaryMarcus/status/1693664792324841686

В общем, хотя в настоящее время мы вполне можем быть уверены, что искусственные нейросети не осознают себя так, как осознаём себя мы, это, однако, не значит, во-первых, что мы никогда не сможем создать более сложные системы, в том числе обладающие развитым самосознанием, а во-вторых, что создаваемые сегодня системы бесполезны в областях, связанных с человеческим поведением, психической сферой, и в частности эмоциями.

6.5.2 Эмоциональный интеллект

Системы, основанные на технологиях ИИ, в наши дни стали неотъемлемой частью техносферы. Выполняя задачи в рамках автоматизации тех или иных бизнес-процессов, системы ИИ должны эффективно взаимодействовать с людьми и, следовательно, обрабатывать поступающие от людей данные, а также производить данные, предназначенные для восприятия людьми. Проблематика, связанная со взаимодействием человеческого общества с системами ИИ, в наши дни исследуется в рамках направления, получившего название «социальный ИИ» [Social AI]. В манифесте проекта «Социальный ИИ и расширенный интеллект» (Social AI and Extended Intelligence) исследовательской группы «Человеческая динамика» (Human Dynamics) в MIT основная идея этого направления сформулирована следующим образом: «Существует глубокий страх, что человеческая работа будет заменена искусственным интеллектом. Вместо того чтобы соревноваться с машинами, наша цель — показать, что комбинация „человек + ИИ“ будет работать лучше, чем люди и ИИ, работающие в одиночку. Хотя ни один человек не лучше машины для выполнения некоторых задач, нет машины лучше человека с машиной» [2434] .

2434

Social AI and Extended Intelligence. MIT Media Lab // https://www.media.mit.edu/projects/social-ai-and-extended-intelligence/overview/

Эмоциональная окраска коммуникативных сигналов, используемых людьми, является их важной содержательной компонентой. Например, эмоциональная окраска речи клиента того или иного сервиса или тон, в котором выдержан текст отзыва, могут свидетельствовать о степени удовлетворённости качеством услуг. Эмоциональное состояние сотрудника компании, проявляющееся в его речи или поведении, может влиять на производственные риски — например, усталый или испытывающий сильные переживания работник с большей вероятностью может допустить ошибку. Работа грамотного руководителя или специалиста отдела кадров во многом основана на анализе эмоциональной компоненты информации, а поэтому системы ИИ, встраиваемые в соответствующие бизнес-процессы, также должны уметь оперировать с этими данными. Если мы говорим о системах социального ИИ, то, так же как и при работе в паре двух людей, важное значение для эффективности труда имеет эмоциональный комфорт человека, «психологическая совместимость». Если же говорить о современных персонифицированных клиентских сервисах, то их вообще трудно представить без учёта эмоциональной составляющей коммуникаций и психологического профиля клиента. Словом, способность систем ИИ обрабатывать эмоциональную информацию представляет на сегодняшний день не только теоретический, но и вполне практический интерес.

Созданием технологий, ответственных за обработку эмоциональной информации в системах ИИ, занимается направление, получившее название «аффективные» или «эмоциональные вычисления» [affective computing]. Иногда также употребляются термины «искусственный эмоциональный интеллект» (ИЭИ) (Artificial Emotional Intelligence, AEI) и «эмоциональный искусственный интеллект» (ЭИИ) (Emotion Artificial Intelligence, EAI) — специалисты пока не договорились о том, в какое место аббревиатуры ИИ (AI) следует в данном случае вставлять букву Э (E), тем более что некоторые интерпретации допускают, что место её вставки несколько меняет смысл полученного словосочетания. Например, ЭИИ может специализироваться на аналоге эмоций в системах ИИ, а ИЭИ — на обработке эмоциональной информации при помощи систем ИИ. Однако зачинатели этого направления, исследователи из «Группы эмоциональных вычислений» [Affective Computing Group] Медиалаборатории MIT (MIT Media Lab), кажется, не делают подобного различия, по крайней мере в их публичных высказываниях оба варианта, похоже, используются без видимой системы.

Итак, эмоциональные вычисления — это направление в науке и технологии, занимающееся созданием систем, способных распознавать, интерпретировать, обрабатывать и воспроизводить человеческие эмоции, а также целенаправленно стимулировать их возникновение у людей. Считается, что это направление появилось на свет в 1995 г. с выходом в свет одноимённого технического отчёта профессора из Медиалаборатории MIT Розалинды Пикард. Вот цитата из преамбулы этого отчёта: «Недавние неврологические исследования показывают важную роль эмоций в человеческом познании; эмоции не являются роскошью. Напротив, эмоции играют решающую роль в рациональном принятии решений, в восприятии, во взаимодействиях между людьми и в человеческом интеллекте. Эти факты в сочетании с возможностями, которые компьютеры приобретают в области выражения и распознавания эмоций, открывают новые области для исследований. Эта статья определяет ключевые вопросы „эмоциональных вычислений“, то есть вычислений, которые связаны с эмоциями, возникают из них или преднамеренно влияют на них. Предложены новые модели для компьютерного распознавания человеческих эмоций и описаны как теоретические, так и практические [их] приложения для изучения взаимодействия человека с компьютером, для поиска воспринимаемой информации, для искусства и сферы развлечений, для здоровья человека и для машинного интеллекта. Потенциальные значительные достижения в теории эмоций и познания зависят от развития эмоциональных вычислений, особенно с использованием носимых вычислительных устройств. Эта статья указывает вызовы и будущие направления исследований в этой новой области» [2435] ^, [2436] .

2435

^* Здесь необходимо сделать ещё одно важное терминологическое пояснение. Хотя в отечественной традиции термин affective computing принято переводить именно как «эмоциональные вычисления», есть некоторая разница между эмоцией и аффектом, про которую важно не забывать в дальнейших рассуждениях. Термином affect (от лат. affectus — воля, намерение; также — любовь, расположение, пристрастие) в английском языке обычно

обозначают субъективный аспект эмоции — либо её психическую сторону, взятую в отрыве от объективных физиологических реакций, либо набор наблюдаемых поведенческих проявлений этой субъективно переживаемой эмоции. Выбор этого термина подчёркивает в данном случае, что данная дисциплина делает основной акцент на обработке эмоциональной информации, а не на анализе физиологических коррелятов человеческих эмоций, то есть физиологических процессов, наблюдаемых при переживании человеком эмоции. Эмоционально окрашенная речь, представленная в виде текста, безусловно может быть предметом обработки в системах ИЭИ, хотя в ней и не содержится сведений о физиологических процессах, происходивших в организме человека, в момент написания этого текста. Однако термин «аффективные вычисления» будет, скорее всего, непонятен неспециалистам, не задумывающимся над терминологическими тонкостями. В русском языке термин «аффект» является более многозначным, чем в английском. Например, под аффектом (или состоянием аффекта) понимают кратковременное эмоциональное состояние человека, в котором он считается невменяемым или ограниченно вменяемым. В английском языке для этого состояния используется понятие irresistible impulse (дословно: «непреодолимый импульс»). В силу этого, термин «аффективные вычисления» будет скорее запутывать читателя, чем служить делу уточнения смысла. Поэтому вслед за другими русскоязычными авторами я буду использовать термин «эмоциональные вычисления».

2436

Picard R. W. (1995). Affective Computing. MIT Media Laboratory Perceptual Computing Section Technical Report No. 321 // https://vismod.media.mit.edu/pub/tech-reports/TR-321.pdf

Позже идеи Пикард получили развитие в её книге [2437] , целиком посвящённой эмоциональным вычислениям.

Что касается понятий «эмоциональный искусственный интеллект» и «искусственный эмоциональный интеллект», то это довольно прозрачная отсылка к весьма популярной концепции «эмоционального интеллекта». Любопытно, что корни этой концепции мы можем найти ещё в трудах Чарльза Дарвина. В 1872 г. в своей книге «Выражение эмоций у людей и животных» (Expression of the Emotions in Man and Animals, 1872) [2438] основатель эволюционной теории писал о значении внешних проявлений эмоций для выживания и адаптации. Эмоциональные механизмы испокон веков были важным адаптационным механизмом, позволявшим людям уживаться друг с другом, находить общий язык с соплеменниками и соседними племенами. Как писал позже знаменитый советский и американский генетик Феодосий Добржанский: «Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете эволюции» [Nothing in biology makes sense except in the light of evolution] (собственно, данная фраза стала заголовком его статьи [2439] , написанной в 1973 г.). Это верно и в отношении эмоций, и в отношении их внешних проявлений, выполняющих роль социальных сигналов.

2437

Picard R. W. (2000). Affective Computing. MIT Press // https://books.google.ru/books?id=GaVncRTcb1gC

2438

Darwin C. (1872). The Expression of the Emotions in Man and Animals. Murray // https://books.google.ru/books?id=1wuJK28Yto0C

2439

Dobzhansky T. (1973). Nothing in biology makes sense except in the light of evolution / The American Biology Teacher, Vol. 35, pp. 125—129 // https://doi.org/10.2307/4444260

Первые исследования, рассматривавшие способность людей выстраивать социальные взаимодействия как вид интеллекта, появились в начале 1920-х гг. Собственно, именно в 1920 г. уже знакомый нам изобретатель «кривой обучения» Эдвард Торндайк ввёл понятие «социальный интеллект» и описал его как «способность понимать людей, мужчин и женщин, мальчиков и девочек, умение обращаться с людьми и разумно действовать в отношениях с ними» [2440] .

Хотя интеллект вообще и социальный интеллект в частности — это многомерные явления, в силу того что люди сталкиваются с самыми разными интеллектуальными (и эмоциональными) задачами, исследователи остались верны себе в безудержном стремлении спроецировать любой вектор на скаляр, то есть создать такую проекцию, в которой всех людей можно будет сравнивать по уровню социального интеллекта. В 1926 г. был создан один из первых тестов для измерения социального интеллекта — тест университета Джорджа Вашингтона на социальный интеллект (George Washington University Social Intelligence Test), позже получивший весьма широкое распространение. В последующее десятилетие предпринимались и другие попытки создания подобных тестов, однако сам Торндайк относился к успехам в области измерения социального интеллекта весьма скептически. Об этом свидетельствует обзор [2441] методов измерения социального интеллекта, написанный Торндайком в соавторстве с Солом Стейном в 1937 г.

2440

Thorndike E. L. (1920). Intelligence and its use / Harper's Magazine, Vol. 140, pp. 227—235.

2441

Thorndike R. L., Stein S. (1937). An evaluation of the attempts to measure social intelligence / Psychological Bulletin, Vol. 34(5), pp. 275—285 // https://doi.org/10.1037/h0053850

Термин «эмоциональный интеллект» (emotional intellect) впервые появился в работе Майкла Белдока «Чувствительность к выражению эмоционального значения в трёх способах общения» (Sensitivity to Expression of Emotional Meaning in Three Modes of Communication), написанной в 1964 г. Двумя годами позже его использовал Ханскарл Лёйнер в статье «Эмоциональный интеллект и эмансипация» (Emotionale Intelligenz und Emanzipation) [2442] .

Расцвет теории эмоционального интеллекта пришёлся на 1980–1990-е гг. В описанной в 1983 г. Говардом Гарднером популярной модели интеллекта автор разделил интеллект на внутриличностный и межличностный, что стало ещё одним подтверждением того, что концепция существования стороны интеллекта, связанной с социальными взаимодействиями, глубоко укоренилась в научном сообществе. В 1985 г. Уэйн Пэйн завершил свою диссертацию «Исследование эмоций: развитие эмоционального интеллекта» (A Study of Emotion: Developing Emotional Intelligence) [2443] , посвящённую развитию эмоционального интеллекта, а в 1988 г. психолог Рувен Бар-Он в своей диссертации [2444] ввёл понятие «эмоциональный коэффициент EQ» [Emotional Quotient] по аналогии с популярным показателем IQ [Intellectual Quotient]. Современное представление об эмоциональном интеллекте окончательно оформилось в работе американских социальных психологов Питера Саловея и Джона Майера «Эмоциональный интеллект» (Emotional Intelligence) [2445] , увидевшей свет в 1990 г.

2442

Leuner B. (1966). Emotionale Intelligenz und Emanzipation / Praxis der Kinderpsychologie und Kinderpsychatrie, Vol. 15, pp. 196—203.

2443

Payne W. L. (1985). A Study of Emotion: Developing Emotional Intelligence; Self-Integration; Relating to Fear, Pain and Desire. Dissertation, The Union for Experimenting Colleges and Universities / https://philpapers.org/rec/PAYASO

2444

Bar-On R. (1988). The development of a concept of psychological well-being. Doctoral dissertation, Rhodes University, South Africa.

2445

Salovey P., Mayer J. D. (1989). Emotional Intelligence / Imagination, Cognition and Personality, Vol. 9 (3), pp. 185—211 // https://doi.org/10.2190/DUGG-P24E-52WK-6CDG