Уважаемые пользователи Голос!
Сайт доступен в режиме «чтение» до сентября 2020 года. Операции с токенами Golos, Cyber можно проводить, используя альтернативные клиенты или через эксплорер Cyberway. Подробности здесь: https://golos.io/@goloscore/operacii-s-tokenami-golos-cyber-1594822432061
С уважением, команда “Голос”
GOLOS
RU
EN
UA
konstantin
6 лет назад

Когда мы наконец добьемся истинного искусственного интеллекта?

Привет. Развитие технологии искусственного интеллекта (AI) прошло долгий путь. Есть мнение, что официально он родился в тот день, когда группа ученых из Дартмутского колледжа собралась вместе летом, еще в 1956 году. Компьютеры за последние несколько десятилетий развивались невероятными темпами и теперь они могут выполнять вычисления намного быстрее, чем люди. Оптимизм исследователей, учитывая невероятный прогресс, который был достигнут, является обоснованным. Гениальный компьютерный ученый Алан Тьюринг уже за несколько лет до этого обсуждал идею интеллектуальных машин. У ученых была довольно простая идея: интеллект - это, в конце концов, просто математический процесс. Человеческий мозг был определенным типом машины. Выделите этот процесс, и вы можете заставить машину имитировать его.

Проблема не казалась слишком сложной: ученые из Дартмута писали: «Мы считаем, что значительный прогресс может быть достигнут в одной или нескольких из этих проблем, если тщательно отобранная группа ученых будет работать над этим вместе одно лето». Это исследование , кстати, содержит одно из самых ранних применений термина «искусственный интеллект». У них было много идей - возможно, имитация действия нейронов мозга человека может работать и использоваться при обучении машин абстрактным правилам человеческого языка.

Ученые изначально были настроены оптимистично, и их усилия были вознаграждены. Раньше у них были компьютерные программы, которые, казалось, понимали человеческий язык и могли решать проблемы алгебры. Но исследователи уверенно предсказывают, что  интеллектуальная машина на уровне человека будет создана в ближайшие двадцать лет.

Интересно, что традиция прогнозирования времени создания AI человеческого уровня, родилась примерно в то же время, что и сама индустрия AI. Фактически, она ведет отсчет от первой статьи Тьюринга «Могут ли машины мыслить», где он предсказал, что испытательные машины Тьюринга, которые могли бы убедить людей в своей человеческой природе будут созданы через 50 лет к 2000 году. В настоящее время, конечно, ученые продолжают делать прогнозы о том, что это произойдет в течение следующих 20 лет. 

Проблема с попыткой предсказать точную дату появления AI на человеческом уровне состоит в том, что мы не знаем, как далеко нам еще идти к этой точке. Это не похоже на Закон Мура. Закон Мура, говорящий об удвоении вычислительной мощности каждые пару лет, делает очень конкретное предсказание об очень конкретном явлении. Мы примерно понимаем, как туда добраться-улучшенная инженерия процессоров - и мы знаем, что мы не находимся в фундаментальных пределах нашего текущего подхода (по крайней мере, пока не будут разработаны чипы в атомном масштабе). Но такой подход не работает при прогнозировании развития искусственного интеллекта.

Распространенные ошибки

В исследовании Стюарта Армстронга приведены основные тенденции этих прогнозов. В частности, описаны две основных когнитивных ошибки прогнозирования. Первой была идея, согласно которой специалисты в области искусственного интеллекта предсказывают, что истинный AI появится (и сделает их бессмертными) еще прежде того, как они умрут. Это критическое произведение «Rapture of the Nerds», где критикуются идеи Курцвейла, - его предсказания мотивированы страхом смерти, стремлением к бессмертию и фундаментально иррациональны. Возможность создания сверхразума принимается на веру. Есть также критические замечания исследователей, работающих в области AI, которые не по наслышке знакомы с разочарованиями и ограничениями сегодняшнего AI.

Вторая - идея, что люди всегда выбирают для предсказания промежуток времени от 15 до 20 лет. Этого достаточно, чтобы убедить людей, что они работают над чем-то, что может оказаться очень революционным в ближайшее время (люди менее впечатляются усилиями, которые приведут к ощутимым результатам в течение нескольких столетий), но недостаточно для того, чтобы люди были смущены слишком коротким сроком. 

Измерение прогресса

Исследователи указывают, что если вы хотите оценить достоверность конкретного предсказания, есть много параметров, на которые вы можете опираться. Например, идея о том, что человеческий уровень интеллекта будет развиваться путем моделирования человеческого мозга, по крайней мере дает нам четкий путь, позволяющий оценить прогресс в этом направлении. Каждый раз, когда мы получаем более подробную карту мозга или успешно имитируем какую-либо его часть, мы можем сказать, что мы продвигаемся к этой конечной цели, которая, по-видимому, закончится AI человеческого уровня. Мы не можем быть 20 лет на этом пути, но, по крайней мере, можем научно оценить прогресс.

Сравните это с подходом, при котором говорится, что AI, или сознание, возникнут, если сеть будет достаточно сложной, учитывая достаточную вычислительную мощность процессоров. Возможно, это было так, как мы представляем возникновение человеческого интеллекта и сознания. Проблема в том, что у нас нет эмпирических данных: мы никогда не видели, как сознание проявляет себя из сложной сети. Мы не только не знаем, возможно ли это, мы не можем знать, как далеко мы отстоим от этого момента, поскольку у нас даже нет инструментов, позволяющих измерить прогресс на этом пути.

Существует огромная трудность в понимании того, какие задачи наиболее трудны, что продолжается с момента рождения AI до настоящего времени. Просто посмотрите на это оригинальное исследовательское предложение, в котором понимание естественного языка и способность к творчеству, а также самосовершенствование упоминаются в одном ряду. У нас уже существует отличная обработка естественного языка, но понимают ли наши компьютеры то, что они обрабатывают? У нас есть AI, которые могут случайным образом меняться, чтобы быть «творческими», но творчески ли они на самом деле? Экспоненциальное самосовершенствование, на которое часто опирается сингулярность, сегодня кажется чем-то неопределенно далеким.

Мы также пытаемся понять, что подразумевается под интеллектом. Например, эксперты в области AI последовательно недооценивали способность AI играть в Go. Многие думали, что это не произойдет до 2027 года. В конце концов, потребовалось всего два года, а не двенадцать. Но означает ли это, что AI ближе к тому моменту, когда он сможет написать великий роман? Означает ли это, что он ближе к концептуальному пониманию окружающего мира? Означает ли это, что он ближе к интеллекту человеческого уровня? Об этом пока нельзя сказать с достаточной долей уверенности. 

Не человек, но умнее людей

Но, возможно, мы рассматривали проблему с неправильного ракурса? Например, тест Тьюринга еще не на 100% пройден в том смысле, что AI может убедить людей, что он человек в процессе разговора; но, конечно, вычислительная способность и, возможно, способность выполнять другие задачи, такие как распознавание образов и вождение автомобилей, уже намного превышают человеческие уровни. Поскольку «слабые» алгоритмы AI принимают больше решений, а энтузиасты интернета вещей (IoT) и технические оптимисты стремятся найти все новые способы упаковывания большего количества данных в более сложные алгоритмы, воздействие на общество от этого «искусственного интеллекта» в дальнейшем может только увеличиться.

Может быть, у нас еще нет AI на уровне человека, но также верно, что мы не знаем, как долго нам предстоит двигаться до него с нынешним поколением алгоритмов. Те пугающие исследования, что государственная автоматизация разрушит общество и изменит его фундаментальным образом, не опираются на предположения о каком-либо туманном сверхразуме.

Но есть также и те, кто полагает, что мы должны беспокоиться о развитии AI по другим причинам. Просто потому, что мы не можем точно сказать, получим ли мы сверхинтелелкт в этом веке или вообще никогда не получим, это не значит, что мы не должны готовиться к тому, что оптимистические предсказатели могут быть отчасти оправданными. Поэтому мы должны обеспечить, чтобы человеческие ценности были запрограммированы в эти алгоритмы, для понимания машинами ценности человеческой жизни, что позволило бы им действовать «морально и ответственно».

Фил Торрес, в «Проекте будущего человеческого процветания», хорошо сказал об этом. Он указывает, что если бы мы, как общество, внезапно осознали необходимость поиска решений всех человеческих проблем морали - определить, что правильно и неправильно, и скормить это машине - в ближайшие двадцать лет ... сможем ли мы это в принципе сделать?

Итак, мы должны принимать прогнозы с определенной степенью скептицизма. Так как, оказалось, что проблемы, которые предвидели пионеры AI, на самом деле оказались гораздо сложнее. То же самое может произойти и сегодня. В то же время, мы не можем быть неготовыми к наиболее оптимистичному варианту развития событий. Мы должны понимать риски и своевременно принимать меры предосторожности. Когда те ученые встретились в Дартмуте в 1956 году, они понятия не имели об обширной, туманной территории, на которую они вступали. Шестьдесят лет спустя мы до сих пор не знаем, как нам идти дальше или как далеко мы можем зайти. 

Подробней, фото1, фото2, фото3

0
23.485 GOLOS
Комментарии (3)
Сортировать по:
Сначала старые