Какие характеристики интеллектуальной деятельности недоступны современным компьютерам

Обновлено: 07.07.2024

Производительность компьютеров растет с каждым годом, но это никак не сказывается на их интеллектуальности. Программировать на современных языках становится проще, но это несравнимо с легкостью «программирования» человеческого мозга. Естественный для людей способ общения недоступен современным компьютерам и программному обеспечению, что мешает им стать по-настоящему дружественными и полезными человеку.

Конечно, компьютеры и сейчас полезны и незаменимы, но если бы компьютер мог сделать за вас какую-либо интеллектуальную работу, позаботиться о вашем ужине и завтраке, напомнить о текущих делах, это значительно повысило бы ценность этого устройства. Компьютер будущего должен уметь понимать не только языки программирования, но и наш обычный, естественный язык, который является главным средством общения людей. Более того, необходимо и некоторое понимание реалий этого мира.

Проблема интеллектуального анализа и понимания (далее просто ИИ) появилась одновременно с самими компьютерами. За полвека, как ни удивительно, в ее решении особого прогресса достичь не удалось. Частные методы для узких задач разработаны в большом количестве, однако количество так и не перешло в качество.

Программами распознавания речи, к примеру, занимаются более сорока лет, но до сих пор они так примитивны, что пользоваться ими небезопасно для психики. Ошибочно думать, что проблема здесь в распознавании акустического сигнала. Любая коммерческая программа распознавания речи выполняет классификацию фонем лучше, чем среднестатистический человек. Но программа не умеет отделять зерна от плевел. Собственно проблема состоит в создании блока фильтрации глупостей.

Вот две основные, на мой взгляд, трудности в ее решении:

Информация, с которой работает мозг, и методы ее обработки коренным образом отличаются от используемых компьютерами.
Без знания окружающей действительности и представления о типичных потребностях людей невозможно заниматься сколько-нибудь полезной интеллектуальной деятельностью.

Из сказанного следует, что для создания интеллектуального компьютера нужно придумать новый метод представления информации и оперирования ею, создать базу знаний, сходную с той, которой владеет среднестатистический человек, снабдить систему представлением о целях и установках человека и - сдать все это в отдел продаж. Цель ясна, пути достижения вроде бы тоже. Есть в Америке компания Cycorp, которая уже двадцать лет работает над созданием искусственного интеллекта и, по собственному признанию, очень близка к успеху. В Cycorp занимаются созданием базы данных здравого смысла (Commonsense Knowledge), которая, как они надеются, позволит компьютеру стать интеллектуальным. Текущее состояние дел таково: обработано 100 тысяч концептов (понятий) и миллион фактов о действительности. По данным компании, инсталляция системы Cycorp на диске занимает менее 100 мегабайт 1 . Однако работа по «программированию здравого смысла» еще не закончена. Рискну предположить, что закончить ее невозможно в принципе, потому что здравый смысл должен обеспечивать адекватную реакцию на внешние воздействия, в том числе информационные, делать экстраполяцию на будущее и с учетом этого изменять свое поведение, цели и приоритеты.

Вероятно, правильнее было бы ориентироваться на понимание системой естественного языка, ибо опыт Cycorp показывает: свести записанные на таком языке знания к удобной для программирования форме крайне сложно. Естественный язык обладает ценными качествами, несвойственными языкам программирования: он описывает сам себя, в нем простейшим образом связываются понятия, независимо от сложности их внутренней структуры. Понятия в нем описывают объекты, их части, отношения, способы вычислений, представление конечного результата и все остальное, что может прийти на ум.

Как же подойти к этой задаче? Для начала было бы неплохо определить базис языка, его аксиомы и элементарные смыслы (неупрощаемые понятия), и далее попытаться все остальное описать через них. Отсутствие такого описания приводит к круговым определениям, показательным примером которого может служить фрагмент дневника Иона Тихого [6]:

«…я пошел к Тарантоге, чтобы прочесть о сепульках. Нашел следующие краткие сведения:

СЕПУЛЬКИ - важный элемент цивилизации ардритов (см.) с планеты Энтеропия (см.). См. СЕПУЛЬКАРИИ.

Я последовал этому совету и прочел:

СЕПУЛЬКАРИИ - устройства для сепуления (см.) «Сепуление».

Я поискал «Сепуление»; там значилось:

СЕПУЛЕНИЕ - занятие ардритов (см.) с планеты Энтеропия (см.). См. «СЕПУЛЬКИ».

Круг замкнулся, больше искать было негде».

Толковые словари просто кишат подобного рода определениями. Поэтому необходимо было научиться описывать понятия и дать критерии правильности описания.

Первая серьезная попытка разработать такую теорию была предпринята в 1970-х годах советскими лингвистами И.А. Мельчуком и А.К. Жолковским [5]. В их теории «Смысл - Текст» предлагался ряд строгих механизмов описания слова через элементарные или более простые смыслы. Колоссальная работа завершилась изданием в 1984 году (уже в Австрии) Толково-комбинаторного словаря, описывающего около тысячи слов русского языка. Для описания тем же способом всех слов языка потребовалось бы примерно двести лет. Охотников работать на износ в течение двухсот лет, видимо, не нашлось, ибо на мой запрос от 1 февраля 2001 года о состоянии дел в этой области, адресованный в Лабораторию компьютерной лингвистики ИППИ (Институт проблем передачи информации) РАН, пришел следующий ответ: «…кроме того, у нас имеется база данных с полными семантическими толкованиями 1000 наиболее употребительных слов и лексическими функциями к ним…» Значит, спустя семнадцать лет воз и ныне там.

Жить было бы неинтересно, если б не происходили неожиданные приятные случайности - вспомним хотя бы Белла с его телефоном, когда из-за неправильного перевода с немецкого он решил, что немцы уже используют телефон, и придумал, как ему казалось, всего лишь свою реализацию их идеи. Лет двадцать назад книга И.А. Мельчука о его теории «Смысл - Текст» попала в руки профессору математики Петербургского университета Виталию Алексеевичу Тузову. Будучи человеком любознательным, он заинтересовался: действительно ли можно формализовать язык подобным способом и создавать системы, свободно понимающие русский язык. К счастью для всех, он не знал о тех двухстах годах, которые предрекали лингвисты; ему понадобилось пятнадцать лет для разработки первого варианта системного описания русского языка.

Когда первые программы были написаны и опробованы, стало понятно, что том виде, в каком была предложена теория, использовать ее нельзя. Классическая лингвистика близка к философии и далека от строгости математики. Профессору пришлось значительно расширить и уточнить базис языка, описания, придав всей работе вид нормальной математической теории, благодаря чему появилась возможность практического использования знания о языке в программах. Теория базируется на постулате о возможности построения сколь угодно точного анализатора естественного языка. Погрешность анализатора определяется полнотой и точностью описания языка (так называемого семантического словаря). Суть работы анализатора сводится к построению точного смыслового описания текста в виде сети, узлы которой представляют собой некоторые сущности, а связи - отношения между ними. Такая сеть называется семантической; она определяет смысл предложения и не зависит от формы высказывания (от слов и их последовательности).

Возможны различные варианты дальнейшей обработки семантической сети. К примеру, экспертная система попытается применить к сети правила вывода, программа-переводчик по полученному описанию будет синтезировать текст на другом языке, робот будет выполнять инструкции, которые определяются этой структурой. Неоспоримым достоинством семантических сетей Тузова является то, что на них легко и просто накладывается ансамблевая архитектура нейронных сетей. Разработанная теория включает в себя (см. [8]):

базис языка - отношения, которые могут возникать между сущностями и аксиомы логики отношений, представляющие собой допустимые правила их преобразования;
классификатор понятий русского языка (сбылась мечта философов!), имеющий вид дерева и являющийся основой описания лексики языка; любое понятие относится к какому-либо узлу классификатора и может иметь произвольное число связей с остальными узлами;
семантический словарь, описывающий более ста тысяч лексических единиц (слов и словосочетаний) на семантическом языке. Словарь описывает одновременно внутреннюю структуру понятий и информацию для расчета возможных связей слова, а также, где и какие связи могут появиться.
технология семантического анализа, описывающая алгоритм преобразования текста в смысловое описание (семантическую сеть).

Поясняющий пример см. во врезке.

Слово адресовать в толковом словаре

С. И. Ожегова определяется как послать по какому-нибудь адресу, хотя для анализа желательно, конечно, определить его точнее, а именно выполнить действие перемещения чего-либо куда-либо используя чей-то адрес; формула этого высказывания на разработанном семантическом языке будет иметь вид:

В этой формуле слова адресовать написано:

слово входит в смысловой кластер адрес (АДРЕС$12/0171).
его толкование: выполнять действие(PerfCaus), используя (Uzor) адрес (АДРЕС$12/0171) для перемещения (Mov) чего-то (!Вин) куда-то (!Дат\!кДат\!Куда).
слово может находиться в отношениях с существительными в именительном (!Им) в роли деятеля, дательным(!Дат) в роли владельца адреса ( АДРЕС$12/0171 (!Дат) ), иметь связь с существительным в вин. падеже, обозначающем объект перемещения (первый аргумент Mov) и указаниями места в разных видах, в том числе в сложно-производном (!Откуда).

Такое описание позволило создавать программы, «понимающие» русский язык лишь на поверхностном уровне; для глубокого понимания нужны знания, которые не содержатся в языке, а усваиваются в течение жизни. Однако появляется возможность ввести эти знания из книг. Это особенно актуально для следующих приложений:

Интеллектуальные системы анализа текстов (поисковые сервера, программы слежения за потоками информации, системы документооборота).
Программы-переводчики.
Программы распознавания устной речи.
Экспертные и обучающие системы, понимающие речь.
Персонажи в виртуальной реальности, интерактивных фильмах, способные к адекватному общению.

Некоторое представление о том, насколько использование знаний о языке облегчает поиск информации, дает демоверсия поисковой системы «Алхимик». Программа позволяет работать с хранящимися на винчестере документами пользователя и использует фрагменты словаря и теории Виталия Тузова. Это лишь первое приближение того, что позволяет данная технология, но даже «первый блин» дает впечатляющие результаты (см. таблицу). Программа ищет информацию не по словам, а по смысловой близости, определяя ее по 100-балльной шкале.

Примеры работы на простых запросах

Yandex, Rambler, Google
результат:

Только предложения, содержащие слово достижения

Результат содержит предложения со словами достижение, достигнутый, добиваться, большой вклад, удаваться

Только предложения, содержащие болеть

предложения со словами
болеть, заболеть, больной,
боль, заболевание

Только предложения, содержащие достоинство

предложения со словами достоинство, честь, самый приличный, честно рассказывать 2

Достоинства этого подхода лучше видны на многословных запросах. Во-первых, запросы формулируются на общеупотребительном русском языке, во-вторых, три упомянутые в таблице поисковые системы не могут определять связи между словами, поэтому выдаваемые ими ответы будут содержать и такой текст, где слова запроса не связаны по смыслу. «Алхимик» таких ошибок не делает. Однако пока программа не способна создать полное смысловое описание текста, а работает на смысловых фрагментах размером одно-два предложения. Программа оперирует только поверхностным описанием слов и не может со стопроцентной точностью вычислять смысл сложных языковых конструкций. Сейчас идет работа над версией программы, реализующую полную функциональность анализа языка и свободную от вышеуказанных ограничений.

Уверен, что впереди нас ждет много интересного: сразу несколько организаций работает над внедрением этих технологий в свои программы, создается экспертная система на базе замечательной теории профессора Виталия Тузова, которую он продолжает совершенствовать.

Да здравствуют случайности!

1 (обратно к тексту) - То есть намного меньше 100 байт на средний факт. Это круто! - Л.Л.-М.
2 (обратно к тексту) - Свободный, однако, полет ассоциаций. - Л.Л.-М.

Сейчас технологии развиваются с немыслимой скоростью. Ранее те возможности, что, казалось бы, были доступны только профессиональным ученым, в современной жизни доступны каждому. Один из подобных прорывов – искусственный интеллект, прочно обосновавшийся во многих сферах человеческой жизни.

Сегодня поговорим о том, что такое ИИ, как он возник, где применяется, а также чем он отличается от человеческого разума.

Что представляет собой искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это свойство интеллектуальной системы выполнять те функции и задачи, которые обычно характерны для разумных существ. Это может быть проявление каких-то творческих способностей, склонность к рассуждению, обобщение, обучение на основании полученного ранее опыта и так далее.

Его развитием занимается направление науки, в рамках которого происходит аппаратное или программное моделирование тех задач человеческой деятельности, что считаются интеллектуальными. Еще под ИИ часто подразумевают направление в IT, основной целью которого является воссоздание разумных действий и рассуждений с помощью компьютерных систем.

История возникновения и развития искусственного интеллекта

Впервые термин artificial intelligence (с английского переводится как «искусственный интеллект») был упомянут в 1956 году Джоном МакКарти, основателем функционального программирования и изобретателем языка Lisp, на конференции в Университете Дартмута.

Однако сама идея подобной системы была сформирована в 1935 году Аланом Тьюрингом. Ученый дал описание абстрактной вычислительной машине, состоящей из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти. Однако позднее, в 1950 году, он предложил считать интеллектуальными те системы, которые в общении не будут отличаться от человека.

Тогда же Тьюринг разработал эмпирический тест для оценки машинного интеллекта. Он показывает, насколько искусственная система продвинулась в обучении общению и удастся ли ей выдать себя за человека.

Самая ранняя успешная программа искусственного интеллекта была создана Кристофером Стрейчи в 1951 году. А уже в 1952 году она играла в шашки с человеком и удивляла зрителей своими способностями предсказывать ходы. По этому поводу в 1953 году Тьюринг опубликовал статью о шахматном программировании.

В 1965 году специалист Массачусетского технологического университета Джозеф Вайценбаум разработал программу «Элиза», которая ныне считается прообразом современной Siri. В 1973 году была изобретена «Стэндфордская тележка», первый беспилотный автомобиль, контролируемый компьютером. К концу 1970-х интерес к ИИ начал спадать.

Новое развитие искусственный интеллект получил в середине 1990-х. Самый известный пример – суперкомпьютер IBM Deep Blue, который в 1997 году обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. Сегодня подобные сети развиваются очень быстро за счет цифровизации информации, увеличения ее оборота и объема. Машины довольно быстро анализируют информацию и обучаются, впоследствии они действительно приобретают способности, ранее считавшиеся чисто человеческой прерогативой.

Отличие ИИ от нейросетей и машинного обучения

Нейросети представляют собой математическую модель, компьютерный алгоритм, работа которого основана на множестве искусственных нейронов. Суть этой системы в том, что ее не нужно заранее программировать. Она моделирует работу нейронов человеческого мозга, проводит элементарные вычисления и обучается на основании предыдущего опыта, но это не соотносимо с ИИ.

Искусственный интеллект, как мы помним, является свойством сложных систем выполнять задачи, обычно свойственные человеку. К ИИ часто относят узкоспециализированные компьютерные программы, также различные научно-технологические методы и решения. ИИ в своей работе имитирует человеческий мозг, при этом основывается на прочих логических и математических алгоритмах или инструментах, в том числе нейронных сетях.

Под машинным обучением понимают использование различных технологий для самообучающихся программ. Соответственно, это одно из многочисленных направлений ИИ. Системы, основанные на машинном обучении, получают базовые данные, анализируют их, затем на основе полученных выводов находят закономерности в сложных задачах со множеством параметров и дают точные ответы. Один из наиболее распространенных вариантов организации машинного обучения – применение нейросетей.

Если сравнивать с человеком, то ИИ подобен головному мозгу, машинное обучение – это один из многочисленных способов обработки поступающих данных и решения назревающих задач, а нейросети соответствуют объединению более мелких, базовых элементов мозга – нейронов.

Разница между искусственным и естественным интеллектом

Сравнивать искусственный и естественный интеллект можно лишь по некоторым общим параметрам. Например, человеческий мозг и компьютер работают по примерно схожему принципу, включающему четыре этапа – кодирование, хранение данных, анализ и предоставление результатов. И естественный, и искусственный разум склонны к самообучению, они решают те или иные задачи и проблемы, используя специальные алгоритмы.

Помимо общих умственных способностей к рассуждению, обучению и решению проблем, человеческое мышление также имеет эмоциональную окраску и сильно зависит от влияния социума. Искусственный интеллект не имеет никакого эмоционального характера и не ориентирован социально.

Если говорить об IQ – большинство ученых склонны считать, что сей параметр оценки никак не связан с искусственным интеллектом. С одной стороны, это действительно так, ведь стандартные IQ-тесты направлены на измерение «качества» человеческого мышления и связаны с развитием интеллекта на разных возрастных этапах.

С другой стороны, для ИИ создан собственный «IQ-тест», названный в честь Тьюринга. Он помогает определить, насколько хорошо машина обучилась и способна ли она уподобиться в общении человеку. Это своего рода планка для ИИ, установленная людьми. А ведь все больше ученых склоняется к тому, что скоро компьютеры обгонят человечество по всем параметрам… Развитие технологий идет по непредсказуемому сценарию, и вполне допустимо, что так и будет.

Применение ИИ в современной жизни

В зависимости от области и обширности сферы применения, выделяют два вида ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», и Strong AI, «сильный». В первом случае перед системой ставят узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ. Во втором же подразумевается решение глобальных задач.

Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Siri, Алисы или Cortana. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео.

ИИ также внедряют в производственные процессы для фиксации действий работников. Не обошлось и без внедрения новых технологических решений в транспортной сфере. Так, искусственный интеллект мониторит состояние на дорогах, фиксирует пробки, обнаруживает разные объекты в неположенных местах. А про автономное (беспилотное) вождение и так постоянно говорят…

Люксовые бренды внедряют ИИ в свои системы для анализа потребностей клиентов. Стремительно развивается использование подобных систем в системах здравоохранения, в основном при диагностике заболеваний, разработке лекарств, создании медицинских страховок, проведении клинических исследований и так далее.

Перечислить разом все области, в которых задействован искусственный интеллект, практически нереально. На данный момент он затрагивает все больше самых разных сфер. И причин на то немало – та же автоматизация производственных процессов, стремительный рост информационного оборота и инвестиций в эту сферу, даже социальное давление.

Влияние на различные области

ИИ все больше проникает в экономическую сферу, и, по некоторым прогнозам, это позволит увеличить объем глобального рынка на 15,7 трлн долларов к 2030 году. Лидирующую позицию в освоении сей технологии занимают США и Китай, однако некоторые развитые страны вроде Канады, Сингапура, Германии и Японии не отстают.

Искусственный интеллект может оказать существенное влияние на рынок труда. Это может привести к массовому увольнению рабочего персонала из-за автоматизации большинства процессов. Ну и росту востребованности разработчиков, конечно.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Современные компьютеры приобретают все больше знаний и «умений». Скептики же утверждают, что все возможности ИИ – не более чем компьютерная программа, а не пример самообучения. Однако это не мешает технологии широко распространяться в самых различных сферах и открывать невиданные ранее потенциалы для развития. Со временем компьютеры будут становиться все мощнее, а ИИ еще быстрее совершенствоваться в своем развитии.

Заключение

Не так давно, казалось бы, ученые ввели понятие «искусственный интеллект», а чуть больше полвека спустя технология уже находит широкий спрос в самых различных сферах. Сейчас искусственный разум, можно сказать, находится в шаговой доступности для любого человека – компьютер и ноутбук, смартфон и электронные часы, даже многие простейшие приложения работают именно с его помощью. ИИ в самых разных своих проявлениях проник во многие сферы человеческой жизни и прочно обосновался в них.

Эта книга и моя жизнь наполнены двумя моими увлечениями.

В течение 25 лет я был увлечен мобильными компьютерами. В мире высоких технологий Силиконовой Долины я известен как зачинатель двух проектов - Palm Computing и Handspring, и как разработчик множества наладонных компьютеров и сотовых телефонов, таких как PalmPilot и Treo.

Но у меня есть и другое увлечение, которое предшествует моему увлечению компьютерами – и оно мне кажется более важным. Я увлечен изучением мозга. Я хочу понять, как работает мозг, не только с философской точки зрения, не только в общих чертах, а более детально. Мое желание – не только понять, что такое интеллект и как работает мозг, но и как построить машины, которые будут работать так же. Я хочу построить действительно интеллектуальную машину.

Вопрос об интеллекте – последний великий территориальный рубеж науки. Большинство важных научных вопросов затрагивают очень маленькие или очень большие масштабы, или события, происходившие миллиарды лет назад. Но мозг есть у всех. Вы – это ваш мозг. Если вы хотите понять, почему вы чувствуете, как вы осознаете мир, почему вы делаете ошибки, почему вы способны к творчеству, почему вас вдохновляет музыка и живопись, и вообще, что такое быть человеком – тогда вам нужно будет понять, что такое мозг. К тому же, успешная теория интеллекта и функций мозга будет иметь огромное общественное значение, и не только помогать лечить болезни, связанные с мозгом. Мы будем способны построить действительно интеллектуальные машины, хотя они совершенно не обязательно должны быть похожи на роботов и компьютеры из фантастических произведений. Наоборот, интеллектуальные машины будут базироваться на совершенно новых принципах о природе интеллекта. Как таковые, они помогут нам расширить наши знания о мире, помогут нам изучить вселенную, сделать мир лучше. А попутно будет создана огромная индустрия.

К счастью, мы живем в то время, когда проблема понимания интеллекта может быть решена. Наше поколение имеет доступ к горам информации о мозге, собранным за сотни лет, и скорость, с которой мы получаем новые данные, увеличивается. Только в США в области нейронаук работают тысячи ученых. У нас пока нет продуктивных теорий о том, что такое интеллект, или как работает мозг в целом. Большинство нейробиологов не задумывается о целостных теориях мозга, потому что они с головой ушли в эксперименты по сбору дополнительной информации о функционировании подсистем мозга. И хотя легионы программистов пытаются изготовить компьютерный интеллект, их попытки безуспешны. Я уверен, что их попытки останутся безуспешными до тех пор, пока они будут продолжать игнорировать разницу между компьютером и мозгом.

Вы можете удивиться, почему разработчик компьютеров пишет книгу о мозге. Или с другой стороны, если я увлекаюсь изучением устройства мозга, почему я не сделал карьеру в нейронауке или в области ИИ? Ответ: я пытался несколько раз, но я отверг те способы изучения, которыми пользовались другие до меня. Я верю, что лучший способ решить проблему – использовать более детальную биологию мозга как ограничение и как путеводитель, но продолжая думать об интеллекте как о вычислительной проблеме – где-то между биологией и компьютерами. Многие биологи склонны отвергать или игнорировать идею рассуждать о функциях мозга в вычислительных терминах, а компьютерщики часто не верят, что им нужно знать что-то из биологии. К тому же, мир науки меньше приемлет риск, чем мир бизнеса. В технологическом бизнесе человек, преследующий новую идею с обоснованным подходом, может продвинуть свою карьеру, не смотря на то, что идея может не достигнуть успешного завершения. Многие предприниматели достигли успеха только после более ранних безуспешных попыток. Но в академических кругах несколько лет, потраченных на преследование бесплодной идеи, могут начисто разрушить вашу карьеру. Таким образом, я увлечен двумя идеями в моей жизни, веря, что успех в индустрии должен помочь мне достигнуть успеха в понимании работы мозга. Мне нужны финансы, чтоб заниматься той наукой, какой хочу, мне нужно изучать, как повлиять на мир, как продать новые идеи, до которых я дошел, работая в Силиконовой Долине.

В августе 2002 я основал исследовательский центр, Институт Нейронаук в Редвуде (RNI), занимающийся теорией мозга. В мире есть множество центров, занимающихся нейроисследованиями, но ни один из них не занимается поисками общего теоретического понимания работы неокортекса – части человеческого мозга, ответственной за интеллект. Именно это мы изучаем в RNI. По многим статьям RNI является начинающей компанией. Мы преследуем мечты, которые некоторым людям кажутся недостижимыми, но мы счастливы быть группой замечательных людей, усилия которых начинают приносить плоды.

Я часто ссылаюсь на эту теорию и на мой подход к изучению интеллекта как на «естественный интеллект», чтоб отличить его от «искусственного интеллекта». Специалисты в области ИИ пытаются запрограммировать компьютеры, чтоб они действовали как люди, не ответив сначала на вопрос, что такое интеллект и что означает понимание. Они оставляют в стороне наиболее важную часть в построении интеллектуальных машин – интеллект! «Естественный интеллект» указывает, что прежде чем построить интеллектуальные машины, мы должны сначала понять, как думает мозг, без чего-либо искусственного. Только потом мы можем спрашивать, как же нам построить интеллектуальные машины.

Книга начинается с рассмотрения того, почему предыдущие попытки в понимании интеллекта и построении интеллектуальных машин были безуспешными. Затем я введу и разовью коренную идею теории, которую я называю модель «память-предсказание». В главе 6 я детально покажу, как физический мозг воплощает модель «память-предсказание» – другими словами, как в действительности работает мозг. Затем мы обсудим социальные и другие следствия теории, которые для многих читателей может оказаться раздражающим разделом. Книга заканчивается обсуждением интеллектуальных машин – как мы можем их построить и на что будет похоже будущее. Я надеюсь, вы найдете это завораживающим. Вот несколько вопросов, которые мы затронем попутно:

Могут ли компьютеры быть интеллектуальными?

Десятилетия ученые в области ИИ заявляли, что компьютеры станут интеллектуальными, когда они станут достаточно мощными. Я так не думаю, и я объясню, почему. Мозг и компьютер занимаются совершенно разными вещами.

Первую ЭВМ создали почти 80 лет назад. Она была огромных размеров, да и «вычисляла» не очень-то быстро. Но это был прорыв. Благодаря ему в каждом доме сегодня есть компактный, но мощный компьютер, и человек активно пользуется этим благом. Однако возможности современных ПК и их влияние на человека гораздо шире, чем может показаться. Разберемся, какую роль играет компьютер в нашей жизни и какой таит потенциал.

Человек и компьютер: кто умнее?

Интеллектуальный потенциал современного компьютера поражает. Его можно описать двумя главными критериями:

Компьютер способен вместить огромное количество информации и использовать ее для анализа.
Искусственный интеллект (ИИ) за секунды анализирует миллионы вариантов развития событий и принимает наилучшее решение.

Эти способности доказывают регулярные матчи по шахматам и другим играм, в которых сталкиваются человек с компьютером. Так, еще в 1997 году состоялось легендарное противостояние чемпиона мира по шахматам россиянина Гарри Каспарова и программы от IBM Deep Blue. В матче победа впервые досталась ИИ. С тех пор прогресс не стоял на месте, и сегодня обыграть опытных гроссмейстеров может даже мобильное приложение.

Следует понимать, что игровая стратегия ИИ заключается лишь в перебирании доступных комбинаций. Многие эксперты, Каспаров в том числе, уверены: машине далеко до гибкого человеческого разума.

Но ИИ пошел дальше и вступил в схватку с чемпионами по го — логической настольной игре родом из Древнего Китая. Вот в чем ее суть: игроки по очереди ставят на поле черные и белые камни, стараясь занять территорию большую, чем противник.

Количество возможных комбинаций в го не сравнится с шахматами: здесь их больше, чем атомов во Вселенной. Грубое перебирание ходов в го попросту не сработает: нужно обладать мощной интуицией и абстрактным мышлением.

Однако продукту компании Google AlphaGo удалось произвести фурор в мире го:

в 2015 году программа обыграла чемпиона Европы Фань Хуэя со счетом 5:0;
в 2016-м состоялся легендарный матч с корейцем Ли Седолем, заставляющий иначе взглянуть на возможности ИИ.

Обычно машина просчитывает, какой ход обеспечит ей большую вероятность победы. Но в поединке с Седолем ИИ проявил креативность. Его 37-й ход поначалу казался нелогичным. Но позже выяснилось: программа поняла низкую вероятность такого хода у соперника и решила поставить его в тупик — и это, кстати, удалось. Эксперты высоко оценили такое решение, назвав ход красивым и творческим.

И все-таки машинному креативу далеко до человеческого. Да, нейросеть уже умеет писать картины, музыку и стихи. Однако ее творчество ограничено тем, что уже создал человек.

Выходит, компьютеры действительно обладают поразительными возможностями и способны значительно облегчить нам жизнь. Но, в отличие от человека, машина умеет анализировать только то, что уже существует, абстрактное мышление для нее непостижимо. И возможно, что так будет всегда.

Компьютер и человек: Pexels

Роль компьютера в жизни человека

Для чего нужен компьютер современному человеку? Благодаря интернету ЭВМ глубоко вошли в нашу повседневную жизнь:

Компьютер — это практически универсальное средство связи. Общение больше не ограничено расстоянием.
Работа многих людей заключена в компьютере.
Невероятно упростился поиск информации: ответ практически на любой вопрос можно найти в несколько кликов.
Компьютер предлагает развлечения даже в пределах дома.
Многие покупки совершаются в онлайн-режиме.
Компьютеры стали универсальными помощниками в быту, в передвижении и в обучении.

Компьютер в жизни человека играет более глобальную роль, чем кажется. ЭВМ влияют на все сферы развития общества — от производства до медицины:

От компьютеров напрямую зависит развитие науки. Все виды исследований — от биологических до социальных — проводятся с использованием компьютерных технологий, обеспечивающих более точные и быстрые результаты.
Компьютеры широко используют в медицине. Они способны поддерживать здоровье и жизнедеятельность человека.
Развитие любых сфер производства напрямую зависит от технологического прогресса.
Компьютеры — распространенный носитель информации. Благодаря этому человеку проще реализовать свой творческий и интеллектуальный потенциал. Меняется структура профессий и интеллектуальной собственности.

В 2020 году пошли разговоры о чипизации людей. В мае изобретатель и бизнесмен Илон Маск заявил о разработке нового устройства, которое будут имплантировать в человеческий мозг. По его словам, такое решение сможет не только обеспечить прямой контакт с компьютером и улучшить память, но и решит многие проблемы:

заболевания, поражающие мозг, например болезнь Паркинсона и Альцгеймера;
восстановление зрения, слуха, подвижности конечностей;
контроля за состоянием здоровья, в частности за уровнем гормонов.

Кроме того, имплант позволит слушать музыку без наушников и скачивать на носитель собственные мысли. Так что сюжеты «Черного зеркала» не так уж далеки от реальности: возможно, уже в ближайшем будущем компьютер станет частью человеческого организма.

Компьютеры в повседневной жизни: Unsplash

Вред компьютера для здоровья человека

Чем больше технологии внедряются в нашу жизнь, тем острее вопрос: как компьютер влияет на человека? Может ли он негативно сказаться на нашем здоровье и продолжительности жизни?

Наибольшие споры вызывает электромагнитное излучение, создаваемое этими электроприборами. У компьютеров оно особенно интенсивное, однако его вред не подтвержден исследованиями. К тому же современные компьютеры обладают достаточной защитой, чтобы оградить человека от негативного эффекта.

Главные угрозы, от которых может пострадать человек за компьютером, намного банальнее. Зная их, можно минимизировать негативное влияние на организм:

Динамичная картинка и специфичные мерцания экрана провоцируют усталость глаз, ухудшение зрение и раздражительность. Негативно на восприятии сказываются неудачно подобранные шрифты, цвета и пр.
Привычка подолгу сидеть за компьютером способствует варикозному расширению вен и развитию заболеваний позвоночника. А неправильная осанка не только некрасиво выглядит, но и способна нарушить работу внутренних органов.
Во время работы компьютер деионизирует воздух, пересушивая его, а также выделяет вредные вещества и притягивает пыль. Это негативно влияет на состояние кожи и дыхательных органов, также возможно развитие аллергии.
Регулярное использование компьютера влияет на психику человека.

И речь даже не о зависимости. Упрощенный доступ к информации, бесконечная новостная лента и социальные сети создали для человечества новую угрозу — синдром упущенной выгоды. Это значит, что человек боится пропустить важную новость или возможность, выпасть из информационного поля, жертвуя отдыхом и качественным сном. Также чрезмерное использование компьютера становится причиной стрессов, упадка сил или депрессии.

Конечно, все вышеперечисленные проблемы могут возникнуть и без влияния компьютеров, да и его наличие еще не гарантирует негативных последствий. Все просто: чем больше времени проводит человек у компьютера, тем выше риски. Поэтому важно придерживаться здорового образа жизни и знать меру во всем — даже в полезном использовании технологий.

Читайте также: