Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта

Марков Сергей Николаевич

Похожая ситуация, как мне кажется, наблюдается и в других дисциплинах. Например, никто всерьёз не назовёт человека, освоившего правило сложения в столбик и способного доказать на школьной доске теорему Пифагора, математиком, хотя арифметика и планиметрия по-прежнему остаются разделами математики и вряд ли это когда-нибудь изменится. А в отношении постоянного роста требований к ИИ я не могу удержаться от цитаты из монолога американского комика Луи Си Кея: «Люди жалуются на задержки вылетов. Из Нью-Йорка в Калифорнию — пять часов пути. Когда-то это занимало 30 лет. По дороге кто-то умер бы, а кто-то родился. На место прибыла бы совершенно другая группа людей. Сейчас ты посмотришь кино, сходишь на горшок — и уже дома».

1.1 Понятие ИИ.

Прикладной/слабый ИИ, сильный ИИ (AGI)

В силу того, что искусственный интеллект — понятие чрезвычайно широкое, возникли термины для конкретизации того, с каким именно явлением мы имеем дело. Сегодня традиционным стало разделение систем ИИ на два вида. Первый из них — «слабый» [weak], «специализированный» [narrow] или «прикладной» [applied], то есть предназначенный для решения какой-то одной, отдельной интеллектуальной задачи или их небольшого множества. Второй вид — «сильный» [strong] или «универсальный» [general] ИИ, к нему

относят гипотетические системы, способные, подобно человеческому интеллекту, решать неопределённо широкий спектр интеллектуальных задач.

Интересно, что изначально термин «сильный искусственный интеллект» (strong AI) означал не совсем то, что часто означает сегодня. Его автор, философ Джон Сёрль, ввёл его для того, чтобы отличать систему, которая «ведёт себя так, как будто является разумной» [can (only) act like it thinks and has a mind], от системы, которая «на самом деле» обладает разумом [can think and have a mind] [16] . В современных работах понятия «сильный ИИ» и «гипотеза сильного ИИ» иногда используют в оригинальном, сёрлевском смысле, но ряд исследователей, к которым относится, например, уже упоминавшийся Реймонд Курцвейл, считают, что термин «сильный ИИ» описывает любую систему ИИ, которая действует так, как будто обладает разумом, вне зависимости от того, способны ли философы определить, «в самом ли деле» она им обладает [17] .

16

Searle J. (1980). Minds, Brains and Programs / Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457 // https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756

17

Kurzweil R. (2005). The Singularity is near: when humans transcend biology. Viking Press // https://books.google.ru/books?id=9FtnppNpsT4C

Для того чтобы не допускать путаницы и разночтений, многие исследователи предпочитают использовать термин artificial general intelligence (общий/универсальный искусственный интеллект), обычно его употребляют в виде аббревиатуры — AGI.

Занятно, что впервые термин появился в работе Марка Губруда «Нанотехнологии и международная безопасность», посвящённой военным применениям технологий будущего. Автор даёт AGI следующее определение: «Под продвинутым универсальным ИИ я понимаю системы ИИ, способные соперничать с человеческим мозгом или превосходить его в сложности и скорости, которые способны получать общие сведения, манипулировать ими и выстраивать рассуждения и которые могут использоваться, по сути, в любой фазе индустриальных или военных операций, в которой был бы необходим человеческий интеллект. Эти системы могут быть основаны на моделировании человеческого мозга, но это не является необходимым требованием, они не должны также обязательно обладать „сознанием“ или любой другой компетенцией, не имеющей прямого отношения к их применению. Что важно, так это то, что эти системы могут быть использованы для замены человеческих мозгов в задачах, начиная от организации и запуска шахты или фабрики и заканчивая пилотированием самолёта, анализом разведданных или планированием боевых действий» [18] . Сейчас AGI определяют обычно несколько проще: «AGI — искусственный интеллект, способный успешно выполнить любую интеллектуальную задачу, посильную для человека» [19] .

18

Gubrud M. A. (1997). Nanotechnology and International Security // https://web.archive.org/web/20190430021737/https://foresight.org/Conferences/MNT05/Papers/Gubrud/

19

Seligman J. (2020). artificial Intelligence / Machine Learning In Marketing. Lulu.com // https://books.google.ru/books?id=l6zRDwAAQBAJ

1.2 Тест Тьюринга, китайская комната Сёрля

В конце 30-х гг. прошлого века, ещё до того, как были созданы первые электронные вычислительные машины, вопросами потенциальной «разумности» машин стали задаваться люди, формально далёкие от компьютерных наук. Если нечто выглядит как кошка, мяукает как кошка, ведёт себя как кошка, в любом эксперименте проявляет себя как кошка, то, наверное, это кошка. Этот подход использовал Альфред Айер — английский философ-неопозитивист, представитель аналитической философии. В книге «Язык, истина и логика» (Language, Truth and Logic, 1936) он предложил алгоритм распознавания разумного человека и неразумной машины: «Единственным основанием, на котором я могу утверждать, что объект, который кажется разумным, на самом деле не разумное существо, а просто глупая машина, является то, что он не может пройти один из эмпирических тестов, согласно которым определяется наличие или отсутствие сознания» [20] . Впрочем, Айер, будучи философом, наверняка был в курсе остроумного замечания Дидро: «Если удастся найти попугая, способного ответить на любой вопрос, я не раздумывая признаю его разумным» [21] .

20

Айер А. Д. (2010). Язык, истина и логика / Пер. с англ. В. А. Суровцева, Н. А. Тарабанова. Под общей ред. В. А. Суровцева. — М: «Канон+» РООИ «Реабилитация».

21

Diderot D. (2007). Pensees Philosophiques, Addition aux Pensees Philosophiques[Flammarion], p. 68.

Доподлинно неизвестно, был ли Алан Тьюринг знаком с трудами Айера или Дидро, но именно он вошёл в историю в качестве автора конкретной процедуры для определения способности машины мыслить. Сегодня она известна нам под названием «тест Тьюринга».

В работе «Вычислительные машины и разум» (1950) Тьюринг пишет:

Эта новая форма проблемы может быть описана с помощью игры, которую мы назовём «игрой в имитацию». В этой игре участвуют три человека: мужчина (A), женщина (В) и кто-нибудь, задающий вопросы (С), которым может быть лицо любого пола. Задающий вопросы отделён от двух других участников игры стенами комнаты, в которой он находится. Цель игры для задающего

вопросы состоит в том, чтобы определить, кто из двух других участников игры является мужчиной (A), а кто — женщиной (В). Он знает их под обозначениями X и Y и в конце игры говорит либо: «X есть А, и Y есть В», либо: «X есть В, и Y есть А». Ему разрешается задавать вопросы такого, например, рода: С: «Попрошу X сообщить мне длину его (или её) волос». Допустим теперь, что в действительности X есть А. В таком случае А и должен давать ответ. Для А цель игры состоит в том, чтобы побудить С прийти к неверному заключению. Поэтому его ответ может быть, например, таким: «Мои волосы коротко острижены, а самые длинные пряди имеют около девяти дюймов в длину». Чтобы задающий вопросы не мог определить по голосу, кто из двух других участников игры мужчина, а кто — женщина, ответы на вопросы следовало бы давать в письменном виде или, ещё лучше, печатать на машинке. Идеальным случаем было бы телеграфное сообщение между комнатами, где находятся участники игры. Если же этого сделать нельзя, то ответы и вопросы может передавать какой-нибудь посредник. Цель игры для третьего игрока — женщины (В) — состоит в том, чтобы помочь задающему вопросы. Для неё, вероятно, лучшая стратегия — давать правдивые ответы. Она также может делать такие замечания, как: «Женщина — я, не слушайте его!», но этим она ничего не достигнет, так как мужчина тоже может делать подобные замечания. Поставим теперь вопрос: «Что произойдёт, если в этой игре вместо А будет участвовать машина?» Будет ли в этом случае задающий вопросы ошибаться столь же часто, как и в игре, где участниками являются только люди? Эти вопросы и заменят наш первоначальный вопрос «могут ли машины мыслить?» [22] .

22

Тьюринг А. (1960). Может ли машина мыслить? С приложением статьи Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов» / Пер. с англ. Ю. А. Данилова, редакция и предисловие проф. С. А. Яновской. М.: Государственное издательство физико-математической литературы.

В некоторых источниках сообщается, что в основу процедуры, предложенной Тьюрингом, легла салонная «игра в имитацию», популярная в Викторианскую эпоху [23] и известная Тьюрингу с юности [24] (оставим здесь за скобками тот факт, что юность Тьюринга более чем на два десятилетия отстояла от Викторианской эпохи, — в конце концов, почему бы юношам в 1920-е не играть в некоторые викторианские игры?). В других источниках «игра в имитацию» упоминается просто как популярное времяпрепровождение на вечеринках [25] . Мне, однако, не удалось обнаружить ни одного упоминания подобной игры вне связи с тестом Тьюринга. Молодёжь Викторианской эпохи, конечно, знала толк в изощрённых забавах, иногда требовавших продемонстрировать искусство имитации. Например, при игре в «Придворные» (The Courtiers) один из гостей, выбранный королём или королевой, садился в центре комнаты, а остальные, исполнявшие роли придворных, должны были имитировать все его действия, сохраняя серьёзные лица. Если придворный улыбался или начинал смеяться, он выбывал из игры и должен был выполнить фант. Последний из гостей, продемонстрировавший наибольшую выдержку, становился новым монархом. Использование подобной процедуры в научных исследованиях, конечно, могло бы серьёзно разнообразить работу учёных, но, боюсь, надежд на это пока что немного.

23

Evans R., Collins H. M. (2010). Interactional Expertise and the Imitation Game / Gorman M. E. (2010). Trading Zones and Interactional Expertise: Creating New Kinds of Collaboration. Cambridge: MIT Press, pp. 53—70.

24

Hollings K. (2013). "There must be something wrong with this, Sally…" Faults, Lapses and Imperfections in the Sex Lives of Machines / Leonardo Electronic Almanac, Vol. 19 Iss. 4 // https://www.leonardo.info/journal-issue/leonardo-electronic-almanac/19/4

25

Pruchnic J. (2013). Rhetoric and Ethics in the Cybernetic Age: The Transhuman Condition. Routledge // https://books.google.ru/books?id=sUttAAAAQBAJ

Итак, Тьюринг предлагает игру с анонимным участником, который может быть либо машиной, либо человеком: взаимодействие осуществляется посредством телетайпа или любого иного способа, придающего сообщениям обезличенную форму. Тест считается успешно пройденным в случае, если машине удалось выдать себя за человека.

Отметим важную особенность теста Тьюринга: он предлагает чисто поведенческий критерий наличия интеллекта, не требующий анализа внутреннего строения объекта. Тьюринг отмечает, что мы приписываем интеллект другим людям, пользуясь именно этим критерием, ведь мы никак не можем залезть в сознание другого человека.

Тьюринг решительно отстаивает идею о том, что не существует принципиально непреодолимых препятствий на пути создания машины, способной пройти его тест, он последовательно приводит и опровергает девять аргументов против возможности создания такого искусственного интеллекта.

Вокруг теста Тьюринга, несмотря на прозрачность предложенного автором подхода, существует изрядное количество путаницы. Виноват в этом отчасти и сам Тьюринг, который в своей работе, по сути дела, описывает две несколько отличающиеся друг от друга процедуры. Кроме того, в 1951 г. в передаче на радио Би-би-си (BBC, British Broadcasting Corporation, Британская вещательная корпорация) Тьюринг предлагает третью формулировку теста [26] .

26

Turing A. (1952). Can Automatic Calculating Machines be Said to Think? / Copeland J. B. (2004). The Essential Turing: The ideas that gave birth to the computer age. Clarendon Press // https://books.google.ru/books?id=VlC5MkVIwqkC

Итак, путаница начинается со статьи 1950 г., в которой Тьюринг сначала описывает игру, в которой участвует женщина, пытающаяся своими ответами помочь задающему вопросы, а также мужчина, стремящийся выдать себя за женщину. Далее Тьюринг рассматривает возможность замены мужчины на машину. Получающаяся в результате процедура сегодня носит наименование «Оригинальный тест игры в имитацию» (Original Imitation Game Test, или сокращённо OIG).

В конце V части статьи Тьюринг ВНЕЗАПНО даёт несколько отличающееся описание процедуры: «Если взять только одну конкретную цифровую вычислительную машину Ц, то спрашивается: справедливо ли утверждение о том, что, изменяя ёмкость памяти этой машины, увеличивая скорость её действия и снабжая её подходящей программой, можно заставить Ц удовлетворительно исполнять роль А в „игре в имитацию“ (причём роль В будет исполнять человек [man])?»