Читать книгу Искусственный интеллект и архитектура сознания. Переход от Narrow AI к General AI - Сергей Анатольевич Фролов - Страница 2

Введение

Пожалуй, не проходит и дня, чтобы на глаза не попалась очередная новость на тему «искусственного интеллекта» (ИИ). Практические не осталось сфер, в которых не были бы внедрены технологии искусственного интеллекта. Едва ли найдется человек, который не слышал об искусственном интеллекте. Тем не менее, до сих пор не существует общепринятого определения того, что из себя представляет искусственный интеллект и к какой сфере он относится – продукт, технология, научная дисциплина, алгоритм или программное обеспечение?

Дискуссия об искусственном интеллекте обычно выявляет три основные точки зрения на прогресс и будущее ИИ. Сторонники первой точки зрения полагают, что ИИ стремительно развивается и скоро достигнет уровня человеческого разума (например, Рэй Курцвейл, Герд Леонгард). Сторонники второй точки зрения заходят в своих ожиданиях еще дальше – согласно их представлениям ИИ развивается столь стремительно, что скоро может выйти из под контроля и начать самостоятельную жизнь и, в итоге, захватит человечество (Илон Маск, Билл Гейтс, Стивен Хокиниг, Ник Бостром, Стюарт Рассел, др.). Одновременно, сторонники третьей точки зрения сомневаются в том, что ИИ, уровня человека вообще будет создан в обозримом будущем и на его создание уйдут десятилетия или даже века (Родни Брукс, Джордж Дайсон, Дэвид Чалмерс и др.). При этом, все больше специалистов выражают сомнения в том, что те технологии и алгоритмы, которые стало привычным называть «искусственным интеллектом» – является таковым на самом деле.

У сторонников каждой из этих точек зрения есть свои убедительные аргументы и контраргументы, подтверждающие их правоту и опровергающие доводы оппонентов. Но как разобраться – кто прав? Как такие полярные и взаимоисключающие точки зрения сосуществуют вместе и находят своих сторонников?

Изначально, ИИ задумывался и разрабатывался с целью создать системы, которые были бы способны воспринимать, думать и действовать как люди (Winston, 1992). Но для этого ИИ должен обладать сознанием как у человека, что в свою очередь, требует реконструировать архитектуры сознания человека и ее воплощения на искусственные носители. Для создания ИИ, уровня человека, в первую очередь необходимо определить – что из себя представляет сознание человека, реконструировать его архитектуру, базовые структуры и принципы функционирования. Но одна из самых главных и наиболее фундаментальных проблем развития искусственного интеллекта и перехода к ИИ, уровня человека, связана с тем, что до сих пор не существует достоверной модели архитектуры сознания человека.

Представляется, что столь кардинальные разночтения в представлениях о будущем ИИ, возникают из-за того, что стремление перейти к General (Strong) AI, т. е. – «Мощному ИИ» есть, а понимания, как это сделать – нет. В результате одни авторы выдают желаемое за действительное, пытаясь ускорить наступления эры General (Strong) AI. Другие – фантазируют на тему Strong и даже Super AI, исходя из гипотетических представлений о том, что он уже создан и предлагают обсуждать вероятные последствия для человечества. Но главная проблема с ИИ в настоящее время заключается в следующем – у нас нет никаких представлений, что из себя представляет General (Strong) AI, и что в итоге мы планируем получить (напр., Larson, Erik J. 2021, Russell, 2019, Wooldridge, 2021).

Размытые представления о том, что собой представляет искусственный интеллект не мешают обсуждать прогресс и его дальнейшее развитие, а также рисовать картины общества будущего, в котором искусственный интеллект не уступает своими возможностями человеческому, также способен к эмоциям, эмпатии, юмору, альтруистическому поведению и т. п.

Но не имея модели архитектуры сознания, «невозможно создать настоящую искусственную форму жизни снизу вверх. Она должна быть спроектирована как когнитивный объект высокого уровня со всеми компонентами в архитектуре, моделями информации/знаний» (Crowder, Carbone, Friess, 2016).

«Если мы действительно желаем создать системы, которые смогут более динамично взаимодействовать с окружающей средой, чем сегодняшние системы – думать, рассуждать, действовать и общаться способами, подобными человеческим, то нам необходимо создать системы, воспроизводящие когнитивные процессы человека» (Crowder, Carbone, Friess, 2016; перевод цитаты – С.Ф.).

Для того, чтобы ИИ смог перейти на уровень функционирования сознания человека, необходимо оснастить его способностями человека преобразовывать мозаичное полотно картины окружающего мира в упорядоченную систему информационного поля, отделяя «значимые» элементы от «остального» для принятия поведенческих решений в каждый момент времени.

Решение такой задачи возможно только при условии реконструкции архитектуры сознания и оснащение искусственного интеллекта способностью самостоятельно распознавать задачу из всего множества элементов и событий информационного поля, аналогично тому, как функционирует сознание человека.

Без решения задачи «распознающей» архитектуры, ИИ продолжит экстенсивное и узкоспециализированное развитие на уровне Narrow AI и не сможет приблизиться к уровню сознания человека. Но на данный момент современная психология, биология, когнитивные науки до сих пор не смогли предложить концептуального решения; «в этой сфере ничего стоящего чтения до настоящего момента не было написано» (Stuart Sutherland, цитата по Chalmers D. J.).

Возможности современного ИИ

Современные виды искусственного интеллекта (Narrow/ Weak AI), будучи способными решать отдельные, пусть даже очень сложные задачи, имеют мало общего с интеллектом или сознанием человека. Современный ИИ не способен действовать вне рамок поставленных перед ним узко специализированных задач и за пределами запрограммированных алгоритмов, предустановленных разработчиками. На данный момент развитие ИИ осуществляется исключительно в таком – «экстенсивном» направлении – усложнения и совершенствования внутри замкнутых, изолированных задач – сбор и анализ Bigdata, распознавание лиц и объектов, обработка речевых и текстовых массивов, управление беспилотными автомобилями, игры в шахматы, Го и т.п.

В отличие от искусственного, человеческий интеллект (сознание) способен и обязан самостоятельно определять и приоритизировать наиболее актуальные задачи в каждый момент времени, учитывать контекст, обстоятельства, условия, эмоции и чувства, балансировать между моральными ограничениями и требованиями закона, сотрудничать, сопереживать, проявлять альтруистическое поведение и т.п.

Для того, чтобы перейти к созданию ИИ, уровня человека, необходимо «обучить» ИИ способности самостоятельно определять – что в данный момент представляет собой наиболее актуальную задачу в данный момент времени и выбирать наиболее адекватное поведенческое решение. Это означает, что необходимо оснастить ИИ таким функционалом, который позволит ему распознавать из всего информационного поля те значимые элементы (включая их значения), которые связаны с наиболее приоритетной задачей и соответствующими поведенческими паттернами, с помощью которых данная задача может быть решена.

Для таких операций требуется особое структурирование окружающего мира (информационного поля) и, соответственно, наличие ответственной за такое структурирование архитектура сознания, управляющая распознанием как значений информационного поля, так и задач, требующих решения в каждый конкретный момент.

Если бы проблема перехода к ИИ, уровня человека, заключалась только в технологиях и мощностях, то ее решение было бы вопросом времени, усилий, инвестиций и т.п. Но основная проблема заключается в том, что мы до сих пор не имели ясного представления о том, на каких небиологических принципах функционирует наше собственное сознание. В том числе – какие основные закономерности, какие базовые структуры и паттерны составляют основу и управляют сознанием человека.

Человеческие сознание и интеллект, при всей его сложности и уникальности – тем не менее, продукт эволюции сознания живых организмов и наследие всех предковых форм, которые предшествовали появлению homo sapiens. В этой связи сознание человека (и живых организмов вообще) имеет смысл рассматривать не только, и не столько в связи с биологическими процессами, но также в связи с когнитивно-поведенческими решениями, с помощью которых организмы решают свои жизненно важные задачи – адаптации, получения энергии, репродукции.

Если мы планируем получить ИИ, уровня человека, то обязательным условием его функционирования была бы его способность самостоятельно распознавать наиболее актуальные задачи в каждый момент времени, а также составляющие их элементы информационного поля и их значения, и реализовывать адекватные поведенческие решения. Другими словами, ИИ, уровня человека, должен быть способен не только решать задачи, но и самостоятельно определять – какая из множества задач требует решения в каждый момент времени. Однако, на данный момент общую ситуацию можно суммировать цитатой Ника Бострома: «Плохие новости для ИИ и когнитивных наук – никакой общей теорий решения проблем, равно как и теории обучения человека, до сих пор не существует» (Bostrom, 2014).

Представленная работа посвящена вопросам реконструкции архитектуры сознания для решения концептуальных проблем и барьеров на пути создания ИИ, уровня человека. Переход к AGI лежит через реконструкцию архитектуры сознания с точки зрения эволюционного развития и адаптационного функционала, обеспечивающего поведенческие решения, который позволяет организмам структурировать окружающее пространство (в том числе – значения информационного поля) таким образом, чтобы в любой момент времени извлекать информацию о том, какие именно элементы имеют значение и указывают на задачу, требующую немедленного поведенческого решения для выживания и процветания видов в естественной среде. В работе представлены подход, методика и модель архитектуры сознания человека, основанные на реконструкции базовых структур и принципов функционирования сознания как адаптационного функционала в виде 5 универсальных когнитивных карт, универсальных поведенческих решений или базовых когнитивно-поведенческих паттернов и базовых когнитивно-поведенческих «контроллеров», имеющих эволюционную природу и управляющих обеспечением средового благополучия организма.

В работе также представлен обзор текущего положения дел в развитии ИИ и проблемы, связанные с переходом от Narrow AI к General AI, то есть «ИИ, уровня человека». Создание ИИ, аналогичного человеческому сознанию – это зона ближайшая развития современной науки и индустрии информационных и компьютерных технологий. В настоящее время предложен и реализуется несколько подходов к созданию ИИ, аналогичного человеческому или уровня человека. Но ни один до сих пор не представил какие-либо осязаемые результаты, которые указывали бы на прогресс от текущего уровня ИИ (Narrow AI) к ИИ, уровня человека (General AI). Тем не менее, множество вопросов в отношении перехода к General AI все еще требует ответов.

В том числе, какое ближайшее будущее у ИИ и как скоро будет достигнут уровень человека, при котором машины и роботы смогут на равных общаться с людьми, обладать эмпатией, испытывать эмоции, шутить и смеяться над шутками других? Где сейчас находится наука и человечество на пути к созданию искусственного интеллекта, уровня человека?

Почему растет число «маргиналов», которые всерьез считают, что ИИ до сих пор не создан, а само название – не более чем удачный маркетинговый ход, за которым скрывается лишь программный «софт»? В чем тогда принципиальное отличие современного ИИ от обычного калькулятора, стиральной машины или пульта от телевизора, и существует ли ИИ вообще?

Краткая история ИИ

Несмотря на то, что термин ИИ появляется лишь в 1956 году, история создания ИИ началась значительно раньше. Некоторые исследователи и историки ИИ прослеживают его «родословную» вглубь древнегреческой культуры, сквозь средневековую Европу, эпоху Ренессанса и затем – в современный период индустриализации и развития капитализма.

Начало же современного этапа развития ИИ датируется 1936-1937 годами, и связано с именем выдающего математика и ученого Алана Тюринга, и его решением «проблемы принятия решения» («Entscheidungsproblem») и публикацией работы “On Computable Numbers” (Turing, A., 1936 – «Вычислимые числа»), в которой он изложил главную концепцию «компьютера», в дальнейшем получившей название «Машина Тюринга» («Turing machine»).

В 1948 году выходит книга Норберта Винера «Кибернетика или управление и связь в животном и машине» посвященная проблеме создания «думающих» и самостоятельно принимающих решение машин. На следующий же день после своего выхода книга Винера становится культовой не только среди специалистов, но и широкой публики, ожидающей скорого появления «умных» вычислительных машин, роботов и компьютеров.

Винер одним из первых артикулировал подход к созданию «думающих машин» с точки зрения реконструкции адаптационных механизмов, созданных природой и эволюцией для восприятия и переработки организмом информации для выработки поведенческого решения. Контроль за распознанием значимой информации и управление выработкой наиболее адекватного поведенческого решения, или как пишет сам Винер: «поглощения организмом информации из внешней среды и ее использования для выбора правильного поведения» (Винер, 1948) – базовый принцип жизни на Земле, который должен быть перенесен в создание «умных» машин, роботов и компьютеров.

Идея того, что контроль и коммуникация лежат в основе организации адаптационного поведения организма и выживания организма и вида в целом – вынесена Винером в само название его работы: «Cybernetics. Or control and communication in the animal and the machines». Свое видение того, в каком направлении должна развиваться кибернетика (в том числе ИИ), Винер обосновал следующим образом: «всякий организм скрепляется наличием средств приобретения, использования, хранения и передачи информации».

Винер одним из первых так четко сформулировал идею того, что развитие искусственных «умных» технологий должно строиться на эволюционно-адаптационных принципах, которые лежат в основе всей жизни на Земле. Перенос «сознания» с биологических носителей на искусственные (небиологические) носители возможен на условиях реконструкции структур и принципов, управляющих и контролирующих процесс преобразования информации в поведенческое решение. Однако с тех пор, как Винер выдвинул свой тезис, существенного прогресса в реконструкции таких структур и в целом архитектуры сознания не произошло.

История термина «искусственный интеллект»

В 1956 году Джон МкКарти и Марвин Мински организовывают «Дартмутскую конференцию» – шестинедельный семинар, который объединяет энтузиастов по разработке ИИ. Этим же годом официально датируется появления термина «искусственный интеллект».

– Почему именно «искусственный интеллект»? Изначально никакого особого значения Джон МакКарти не вкладывал в название. Термин возник в некотором смысле случайно; сам МакКарти так объяснил свой выбор: «Надо было как-то назвать, вот я и предложил такое название – искусственный интеллект» (цитата по Mitchell, 2019). На выбор названия повлияло то, что на тот момент времени МакКарти и Мински было важно отделить область своей деятельности от кибернетики и обозначить новое направление в информационных технологиях как самостоятельное.

Термин «искусственный интеллект» оказался поистине гениальным маркетинговым решением. Понятное и амбициозное, зовущее в технологичное будущее, оно мгновенно было подхвачено и растиражировано СМИ, авторами научных и художественных произведений. Новые технологии стремительно привлекали внимание общественности, журналистов, писателей-фантастов, режиссеров и т.п. Общество было взбудоражено перспективами искусственного интеллекта и ожиданиями безграничных возможностей искусственной жизни. Ближайшее будущее представлялось наполненным разумными роботами и небывалыми технологиями решениями, которые сделают жизнь на Земле прекрасной и беззаботной. Многие ожидания даже удалось воплотить в жизнь – компьютеры, смартфоны, роботы, беспилотные автомобили и летательные аппараты т.п. – стали вполне обыденной частью нашей повседневной жизни.

Однако первые десятилетия развития ИИ складывались весьма непросто и порой драматически, со своими взлетами и падениями, тупиками и перезагрузками. Два наиболее продолжительных периода спада в развитии ИИ получили особое название – «зимы ИИ» (AI Winters). Эти периоды сопровождаются резким снижением прогресса в развитии ИИ и, соответственно, сокращением финансирования проектов. Первая «зима ИИ» пришлась на период 60-х годов прошлого столетия и ее связывают с дискредитацией «нейросетевого» подхода, предложенного Розенблатом. Марвин Мински, один из основателей ИИ, выдвинул свой подход – экспертный, «symbolic logic – expert systems», подвергнув критике и заклеймив идеи «перцептрона» и в целом «нейросетевой» подход Розенблата как «тупиковый». Этот эпизод в истории ИИ вошел под названием «Битва разумов» («Brain Wars»).

Только 70-х годах «нейросетевой» подход был реабилитирован и даже стал доминировать в разработках ИИ, хотя его автор – Фрэнк Розенблат – к этому времени уже скончался в возрасте 43 лет. Но на тот момент компьютерам для решения задач с помощью нейросетевых алгоритмов не хватало вычислительных мощностей. В итоге наступает вторая «зима ИИ», которую удалось преодолеть только в 90-е прошлого века, когда был совершен революционный скачок в увеличении мощностей компьютеров.

«В настоящее время ИИ переживает свой новый этап хайпа» (Mueller&Massaron, 2016). Современного человека со всех сторон окружает ИИ, задачи, которые он способен решать, становятся все сложнее, а возможности – все более удивительными и даже – невероятными. Например, ИИ «научился» играть в настольные игры еще в конце 50-х прошлого столетия, а на рубеже 20 и 21 веков ИИ не оставляет шансов человеку в шахматах, Го, и даже в покер. В 1997 году шахматный компьютер «DeepBlue» побеждает действующего чемпиона мира по шахматам. Затем искусственный интеллект одолел чемпиона мира в китайскую игру Го (Google DeepMind Challenge Match) – сначала корейского чемпиона Ли Се-Дола (Lee Se-Dol)в 2016 году, а затем и китайского Ке Цзе (Ke Jie) в 2017 году.

Эти даты и события можно считать историческими вехами, которые ознаменовали торжество ИИ над интеллектуальными возможностями человека. С тех пор, как правило ИИ не оставляет шансов человеку в решении тех задач, для которых он создан и запрограммирован. Он способен не только играть и выигрывать в логические и комбинаторные игры, но также решать очень сложные и важные задачи, на решение которых у человека ушли бы века или даже тысячелетия. Современный компьютер способен обрабатывать до 100 млрд инструкций в секунду и на такой объем работы у человека уйдет порядка 3,5–3,7 тысяч лет (Wooldridge, 2021). Способности обычного человека считать «в уме» ни в какое сравнение не идут даже с простым калькулятором, не говоря уже об алгоритмах ИИ, которые способны собирать и обрабатывать гигантские массивы Bigdata или контролировать многоуровневые аналитические процессы.

ИИ применяется практически во всех жизненно важных сферах жизни человека и успешно решает множество задач: сбор и обработка Bigdata, диагностика заболеваний и определять стратегию лечения, распознание лиц, управление технологическими процессами, торговля акциями, обеспечение безопасностью, запуск и управление спутниками, самолетами и беспилотными устройствами, рисование картин, предсказание землетрясений и цунами, ответы на поисковые запросы в интернет, перевод разговорной речи с одного языка на другой и т.д.

Сингулярность

Технологии ИИ стремительно развиваются и, казалось бы, неизбежно смогут выйти на уровень человеческого интеллекта и сознания в ближайшее время, достигнув точки «сингулярности» – момент в будущем, когда человечество достигнет в разработке ИИ, уровня человеческого сознания. Термин и концепцию «сингулярности» разработал John von Neumann. В дальнейшем Irving John Good в своей работе “Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine” (1965), определил сингулярность применительно к ИИ как «интеллектуальный взрыв» – момент в истории человечества, когда появится «сверхразумная машина … которая может намного превзойти всю интеллектуальную деятельность человека, каким бы умным он ни был»; в этом случае «разум человека остался бы далеко позади». Дальнейшую популярность этому термину придали ученые, философы и писатели-футуристы, в том числе Vernor Vinge (например, Technological Singularity, 1993), Дэвид Чалмерс (The Singularity: A Philosophical Analysis, 2010 David J. Chalmers), Рэй Курцвейл (Singularity is Near, 2015) и другие.

Но именно в отношении этого прогноза – сроков и самой возможности достичь уровня человеческого интеллекта на искусственных носителях – у большого числа специалистов возникают обоснованные сомнения. Более того, все чаще приходится слышать от авторитетных экспертов, что никакого ИИ вообще не существует, а то, с чем мы имеем дело – это лишь программное обеспечение, не имеющее ничего общего ни с интеллектом, ни с сознанием человека.

Три уровня искусственного интеллекта

Традиционно выделяют два или три основных уровня ИИ. Первый – «Ограниченный» или «слабый» (Narrow/ Weak AI), к которому относятся все современные виды ИИ, созданные к настоящему времени. Такие виды ИИ (Narrow /Weak AI) характеризуются способностью ИИ выполнять отдельные задачи, как правило, намного эффективнее и стремительнее, чем это мог бы сделать человек. Например, обработка больших массивов данных (Bigdata), переводы текстов, распознание лиц, сбор информации, управление процессами и производствами, голосовые помощники, беспилотные автомобили, игры в шахматы, Го и т.п.

Второй уровень или тип ИИ – «Расширенный» или «Мощный» (General/ Strong AI) – это ближайшая зона развития современного ИИ, функционирующий по аналогии с человеческим сознанием, способному к самостоятельному обучению, принятию решений, приоритизации задач, эмпатии и т.п. Термин Strong AI предложил в 1980 John Rogers Searle в своей работе "Minds, Brains, and Programs" (1980). Strong AI – «когда машины смогут по-настоящему понимать, что происходит» («This is when a machine truly understands what is happening». Searle, 1980; перевод цитаты – С.Ф.).

Также часто выделяют третий уровень – Super AI или Superintelligence (Nick Bostrom, 2014) – ИИ, превосходящий уровень человеческого сознания и воплощающий в себе все интеллектуальные и когнитивные возможности, которые предоставляет природа и мироздание. Однако, представления о Super AI носят настолько фантастический и недостижимый в обозримом будущем характер, что обсуждать их в настоящее время не имеет смысл.

При этом экспертная оценка того, где сейчас находится прогресс в развитии ИИ – неоднозначна, и по этому вопросу существует несколько точек зрения. Одни эксперты считают, что в настоящий момент мы уже находимся на пути к ИИ, уровня человека и остались считанные годы до наступления «сингулярности». Так, например, известный футуролог и лингвист Рой Курцвейл (в настоящее время – руководитель natural language-oriented project в Google) установил четкую дату создания ИИ, уровня человека – 2029 год, а футурист и специалист в области технологий и гуманизма Gerd Leonhard еще раньше – в 2025. И хотя далеко не все сторонники столь скорого появления ИИ, уровня человека, разделяют его оптимизм, тем не менее, многие настроены позитивно в отношении скорого перехода к ИИ, уровня человека и даже к Super ИИ. Например, Ник Бостром, Стюарт Рассел и другие футуристы, не только прогнозируют появление ИИ, уровня человека в ближайшие десятилетия, но всерьез рассматривают сценарии технологического апокалипсиса, революции «терминаторов» и «восстании машин».

С другой стороны, Родни Брукс (Brooks, 2001) считает, что до создания уйдут многие десятилетия или даже века, прежде чем мы сможем приблизиться к ИИ, уровня человека. В качестве источника возможного решения он предлагает рассмотреть «невообразимое» и открыть некий совершенно новый взгляд на интеллект, сознание и мышление, которые позволят преодолеть «стеклянный потолок» нынешнего ИИ и перейти на новый уровень – ИИ, аналогичного человеческому. «Для систем восприятия может существовать какой-то организующий принцип… какие-то математические принципы или понятия, необходимые для построения хороших объяснений деталей эволюции, познания, сознания или обучения, что позволит расцвести ИИ и Искусственной жизни» (Brooks, 2011; перевод цитаты – С.Ф.)

Дэвид Чалмерс, философ-футуролог предлагает искать «новые свойства, неизведанной материи», которые позволит нам открыть тайну человеческого интеллекта и создать ИИ, уровня человека: «для объяснения сознания может быть необходим принципиально новый тип нового материала, новое физическое свойство вещей во Вселенной, подчиненное физическим законам, которые мы просто еще не понимаем…» (Chalmers, 1996).

Скептицизм

Где же истоки новой волны скептицизма, доходящего до отрицания того, что ИИ действительно создан? – В первую очередь, основные претензии связаны с тем, что технологии, которые по традиции называются ИИ, не являются «интеллектом» как таковым – это лишь продвинутый программный софт и алгоритмы (Rouhiainen, 2018). «Вообще говоря, разница между ИИ и программным обеспечением не такая уж и явная» (Bostrom, 2014). Человеческий интеллект и сознание намного сложнее и не могут быть сведены к набору алгоритмов и решению отдельных задач, или даже множеству самых сложных задач, но по отдельности.

Действительно, что же мы называем ИИ и на каком основании? Является ли пульт от телевизора или кнопки лифта искусственным интеллектом? Смартфон и автоматизированная система обработки Bigdata? Автопилот автомобиля и голосовой помощник? Компьютер для игры в шахматы или в Го?

Мельница с огромными жерновами, скрипящими лопастями, массивными приводящими механизмами и шестернями ни при каких обстоятельствах не удостоится звания ИИ. Но если процесс помола станет невидимым для пользователей, будет управляться с помощью touch screen, начнет подчиняться ситуационным потребностями пользователя и текущим условиям, распознавать лица пользователей, самостоятельно определять – в каком количестве и какого помола выдать муку каждому из них, и если все это еще будет сопровождаться имитацией диалога, подборкой музыкального фона и выдачей красивой аналитики в цветных диаграммах и анимированных презентациях – то уже вполне реалистично претендовать на грант на внедрение ИИ в мукомольной сфере.

Вряд ли кому-то придет в голову называть пульт ТВ или кнопки лифта искусственным интеллектом – условный социологический опрос выявит скорее всего из ста опрошенных ноль желающих назвать эти дивайсы ИИ. Но если лифт начнет «распознавать» входящего и отвозить его на нужный этаж самостоятельно? Возможно, уже один из ста человек согласится назвать такую технологию ИИ. Если при этом лифт начнет «здороваться» приятным голосом, обращаясь к входящему по имени, и включать музыку, соответствующую его предпочтениям и настроению? Поддерживать беседу и отвечать на вопросы о погоде, курсе акций, событиях в мире? Если прямо из лифта можно включить микроволновку или компьютер в своей квартире? Можно предположить, что число тех, кто готов сказать, что такой лифт обладает ИИ – будет возрастать. Но превратит ли это лифт в ИИ на самом деле?

В какой же момент происходит переход от простой «технологии кнопок» к искусственному интеллекту? Ведь по сути ничего не меняется от того, что лифт теперь способен выполнять больше задач, чем просто отвезти своего пассажира на нужный этаж. Также, как смартфон или компьютер, лифт не становится умнее от количества программ и приложений, установленных на них. Возможно ли определить универсальный и объективных маркер или индикатор, которые однозначно укажут: это – искусственный интеллект, а это – просто гаджет. Отсутствие четких границ и критериев, отделяющих ИИ от технологии, софта, программного обеспечения – с одной стороны, и отсутствие явных аналогий с человечески интеллектом и сознанием – с другой, во многом породили новую волну скептицизма в отношении современного ИИ. В результате увеличивается число специалистов, которые полагают, что мы достигли «стеклянного потолка» на данном уровне развития технологии, которую с легкой руки МакКарти традиционно продолжают называть ИИ.

Чтобы называться «интеллектом», недостаточно быть способным выполнять отдельные, узкоспециализированные задачи, даже если они очень сложные и «интеллектуальные». Наши собственные требования к ИИ стали включать сходство с человеческим поведением и сознанием, что неизбежно включает в себя наличие эмоций, чувство ситуации, эмпатию, гибкость в общении, эластичность поведенческих реакций, чувство юмора и т.п.

«ИИ – это не волшебство, а просто набор инженерных методов и алгоритмов, каждый со своими сильными и слабыми сторонами, подходящий для одних задач, но не для других» (Marcus&Davis, 2019). Гаджетам недостаточно простого, рабского послушания нашим командам чтобы называться интеллектом, даже если их функционирование и решение задач идеально, безотказно, эффективно и приятно для пользователя, превосходя «интеллектуальные» возможности самого пользователя. «Всякая компьютерная программа сводится к спискам инструкций. Microsoft Word и PowerPoint сводятся инструкциям. Call of Duty и Minecraft сводятся к инструкциям» (Wooldridge, 2021). Для того, чтобы иметь сходство ИИ с нашим собственным интеллектом, требуется нечто большее – мы ожидаем от искусственного интеллекта и искусственной жизни такого же поведения как наше собственное. Но что это означает на самом деле? Что именно мы ждем от поведения ИИ? Насколько наши требования обоснованы и реалистичны?

Проблема перехода к искусственному интеллекту, уровня человека

В настоящее время «все виды ИИ функционируют в режиме узкоспециализированного ИИ (Narrow AI)» (Bostrom, 2014). При этом задача создать ИИ, аналогичный человеческому, до сих пор не была формализована и определена так, чтобы стало ясно – в каком направлении должны развиваться исследования и как должен выглядеть итоговый результат. Чтобы создать искусственный интеллект, уровня человека, необходимо сначала определиться с тем, что вообще представляет интеллект и сознание человека, а также определиться с тем, что подразумевается под понятием «искусственный интеллект», и какие у нас ожидания от его дальнейшего развития.

Это не философские вопросы ради дискуссии на общую тему. Понятие ИИ, введенное с легкой руки Джона МакКарти для того, чтобы отделить новое направление от кибернетики, оказалось блестящим решением с маркетинговой точки зрения, но содержательно оно не было определено в полной мере ни самим автором, ни его последователями. От названия «ИИ» впоследствии даже пытались отказаться, но было уже поздно – оно цепко и навсегда закрепилось в общественном сознании.

Марвин Мински предложил такое определение: «ИИ – наука о том, как создавать машины, способные выполнять такую работу, которая требовала бы человеческого уровня интеллекта» (Minsky, 1962, цитата по Sleeman&Bernsen, 1992; перевод цитаты – С.Ф.). Это определение не прояснило главную проблему и вопрос остался прежним – что означает: «интеллект, уровня человека»? Каковы критерии? В чем измерять и по какой шкале?

Благодаря МакКарти и Мински, мы оказались в интересной, но непростой ситуации – сначала был придуман термин «искусственный интеллект», а затем началось его наполнение содержанием и поиск стратегии дальнейшего развития, исходя из случайно сгенерированного названия. Если на начальном этапе, когда ИИ только зарождался, такое положение дел не представляло проблемы и даже способствовало развитию ИИ, то для перехода от AGI к NGI, требуется ясность и четкое определение – в чем содержательная разница Narrow ИИ и General ИИ, что составляет проблему перехода от ANI и AGI, и что в конце концов мы желаем получить в качестве ИИ, уровня человека.

Проблема архитектуры сознания

На данный момент ответ очень прост и категоричен: «правда заключается в том, что даже близко не представляем себе то, что хотим создать» (Wooldridge, 2021).

Основная проблема перехода к ИИ, уровня человека заключается в отсутствии концептуального понимания – что именно собой представляет архитектура интеллекта (сознания), какие базовые структуры и «небиологических» принципы лежат в основе его функционирования.

Решение проблемы архитектуры сознания сдерживается отсутствием необходимых и достаточных представлений об интеллекте (сознании) человека, базовых структурах и «небиологических» принципах, с помощью которых сознание оперирует элементами информационного поля и конструирует реальность для его владельца с целью последующего выбора наиболее адекватного поведенческого решения в каждый момент времени.

Попытки решить задачу «архитектуры сознания» человека (и вообще живых организмов) регулярно предпринимаются, тем не менее она до сих пор не решена и едва ли можно говорить о существенном прогрессе. На данный момент ни психология, ни нейробиология, ни другие дисциплины не смогли сформировать понятную и практичную концепцию архитектуры сознания. Отсутствие модели архитектуры сознания (интеллекта) не позволяет сформулировать конечную цель и задачу таким образом, чтобы перейти к практическому созданию ИИ, уровня человека.

Возможно, прежде чем искать «новую материю» или думать о «невообразимом», имеет смысл вернуться к базовым понятиям, устранить искажения и неопределенности в формулировках, а также восстановить логику процессов и закономерностей, чтобы получить ответ на самый главный вопрос – каким образом сознанию удается распознавать именно те элементы информационного поля и определять наиболее актуальную задачу, которая требует поведенческого решения в каждый момент времени.

Условием создания ИИ, аналогичного человеческому, является структурно-функциональный подход к реконструкции архитектуры сознания, направленный на установление базовых когнитивно-поведенческих структур и небиологических принципов конструирования картины мира, позволяющих сознанию выделять именно те элементы, которые имеют значение для выбора и принятия поведенческого решения в каждый момент времени.

Распознание – две задачи

В свою очередь, проблема распознания подразделяется на две основные составляющие. Первая – каким образом наш интеллект (сознание) выделяет из всей картины мира только те элементы, которые значимы для нашей жизни в каждый конкретный момент. Вторая – каким образом приоритизируются значимые для нашей жизни задачи, и по какому принципу происходит выбор наиболее адекватного решения? Человек, как на индивидуальному уровне, так и видовом не смог бы прожить и минуты без способности распознавать и выделять из всего бесчисленного множества элементов информационного поля те, которые имеют значение для нашей жизни, определять сами значения, и на их основе выбирать наиболее эффективное решение в каждой конкретной ситуации.

Вообще говоря, если бы мы смогли ответить на эти два вопроса – как отделять «значимое» из всей картины мира, и почему именно данные элементы информационного поля имеют значение, то можно было сказать, что основная часть концептуальной работы по созданию ИИ была бы выполнена. Связав распознание значения элемента и соответствующее поведенческое решение, возможно более четко определить направление для дальнейшего технологического развития ИИ. Однако на данный момент, именно эти базовые вопросы не имеют ответов, без которых индустрия ИИ остается в границах Narrow AI, создавая, по сути, продвинутые калькуляторы, лишенные фундаментальных признаков человеческого сознания – мышления, эмоций, сопереживания и т.п.