Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект - читать онлайн книгу. Автор: Мелани Митчелл cтр.№ 19

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект | Автор книги - Мелани Митчелл

Cтраница 19
читать онлайн книги бесплатно

Когда Капор и Курцвейл заключили это пари, им – в отличие от Тьюринга – пришлось точно описать, как именно будет работать их тест Тьюринга. Они начали с нескольких необходимых определений. “Человек – это биологическая человеческая личность в понимании 2001 года, разум которого не усовершенствован при помощи машинного (то есть небиологического) разума… Компьютер – это любая форма небиологического разума (аппаратное и программное обеспечение), которая может включать любые формы технологий, но не может быть ни биологическим Человеком (усовершенствованным или нет), ни биологическими нейронами (при этом использование небиологических моделей биологических нейронов допустимо)” [90].

В условиях пари также говорится, что к оценке теста привлекут троих судей, которые будут беседовать с компьютером и тремя людьми – “референсами”. Все четверо кандидатов будут пытаться убедить судей, что они люди. Судей и участников для сравнения выберет “комитет теста Тьюринга”, в который войдут Капор, Курцвейл (или их представители) и еще одно лицо. Вместо пяти минут каждый из четырех кандидатов будет целых два часа беседовать с каждым из судей. По окончании всех интервью каждый судья вынесет свой вердикт (“человек” или “машина”) для каждого из участников. “Компьютер будет признан прошедшим «Тест Тьюринга по выявлению человека», если Компьютер обманет двух или более из трех Судей, заставив их подумать, что он человек” [91].

Но это еще не всё:

Кроме того, каждый из трех Судей Теста Тьюринга поставит каждому из четырех Кандидатов оценку от 1 (человек с наименьшей вероятностью) до 4 (человек с наибольшей вероятностью). Компьютер будет признан прошедшим “Тест Тьюринга по ранжированию”, если медианная оценка Компьютера окажется равна медианной оценке двух или более Людей-Референсов Теста Тьюринга или превысит ее.


Компьютер будет признан прошедшим Тест Тьюринга, если пройдет и Тест Тьюринга по выявлению человека, и Тест Тьюринга по ранжированию.


Если Компьютер пройдет Тест Тьюринга, описанный выше, до конца 2029 года, победителем пари будет признан Рэй Курцвейл. В ином случае победителем пари будет признан Митчелл Капор [92].

Ого! Довольно строго. У Жени Густмана не было бы шансов. Я должна (осторожно) согласиться с такой оценкой Курцвейла: “На мой взгляд, не существует набора хитростей или простых алгоритмов (то есть методов, которые были бы проще тех, что лежат в основе человеческого разума), который позволил бы машине пройти должным образом подготовленный тест Тьюринга, если она не обладает полноценным интеллектом человеческого уровня” [93].

Капор и Курцвейл не ограничились разработкой правил для своего пари и написали по статье, перечислив причины, по которым каждый из них считает, что победа будет за ним. В статье Курцвейла приводятся аргументы из его книг: экспоненциальный прогресс вычислительных технологий, нейробиологии и нанотехнологий, который в совокупности позволит осуществить обратное проектирование мозга.

Но Капора эти аргументы не убеждают. Он заостряет внимание на том, как (человеческие) физические тела и эмоции влияют на когнитивные способности человека. “Восприятие окружающей среды и [физическое] взаимодействие с ней не меньше когнитивной деятельности определяет наш опыт… [Эмоции] устанавливают и формируют границы мыслимого” [94]. Капор уверен, что, не имея эквивалента человеческого тела и всего, что оно дает, машина никогда не сможет узнать все необходимое для прохождения строгого теста Тьюринга, который разработали они с Курцвейлом.

Я уверен, что в основном люди познают мир эмпирически. Чтение книг лишь углубляет знания… Если человеческое знание, особенно знание об опыте, по большей части остается скрытым, то есть никогда не получает непосредственного выражения, найти его в книгах невозможно, а следовательно, подход Курцвейла к приобретению знаний окажется несостоятельным… Проблема заключается не в том, что знает компьютер, а в том, чего он не знает и не может знать [95].

Курцвейл отвечает, что согласен с Капором в вопросе о роли эмпирического обучения, скрытого знания и эмоций, но полагает, что к 2030 году виртуальная реальность станет “совершенно реалистичной” [96], а потому позволит воссоздавать физический опыт, необходимый для обучения развивающегося искусственного интеллекта. (Добро пожаловать в Матрицу.) Более того, этот искусственный интеллект получит созданный методом обратного проектирования искусственный мозг, ключевым компонентом которого будут эмоции.

Вы, как и Капор, скептически относитесь к прогнозам Курцвейла? Курцвейл утверждает, что вы просто не понимаете экспоненциальный рост. “По большому счету, суть моих разногласий с критиками сводится к тому, что они говорят: Курцвейл недооценивает сложность обратного проектирования человеческого мозга или сложность биологии. Но я не думаю, что недооцениваю сложность этой задачи. Думаю, это они недооценивают силу экспоненциального роста” [97].

Скептики указывают на пару пробелов в этом аргументе. В последние пятьдесят лет в сфере аппаратного обеспечения компьютеров действительно наблюдался экспоненциальный прогресс, но есть множество причин полагать, что в будущем эта тенденция не продолжится. (Курцвейл, конечно, это оспаривает.) Однако важнее тот факт, что в сфере программного обеспечения компьютеров экспоненциального прогресса не наблюдалось: вряд ли можно утверждать, что современные программы экспоненциально сложнее, или ближе к мозгу, чем программы, создававшиеся пятьдесят лет назад, или что такая тенденция вообще существовала. Утверждения Курцвейла об экспоненциальных тенденциях в нейробиологии и виртуальной реальности тоже часто оспариваются.

Однако, как отмечают адепты сингулярности, порой сложно увидеть экспоненциальную тенденцию, когда она в разгаре. Если посмотреть на экспоненциальные кривые вроде тех, что приводятся на рис. 5, Курцвейл и его сторонники полагают, что сейчас мы находимся в моменте, где кривая поднимается очень медленно, и прогресс кажется нам поступательным, но это заблуждение: впереди нас ждет взрывной рост.

Станет ли текущая весна ИИ, как утверждают многие, предвестником грядущего взрыва? Или это просто промежуточная остановка на медленной кривой поступательного развития, которая еще как минимум сто лет не приведет к появлению ИИ человеческого уровня? Или это очередной пузырь ИИ, который скоро лопнет, после чего начнется новая зима искусственного интеллекта?

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению Перейти к Примечанию