Человечество пока не полетело к звёздам. Да что там говорить, оно не совершило даже пилотируемые полёты к Венере и Марсу, которые фантасты прошлого века считали делом ближайшего будущего. Но кое в чём наша цивилизация превзошла самые смелые прогнозы. Лишь немногие фантасты тридцать-сорок лет назад предвидели появление сотовой связи и интернета. И даже они не представляли, как велика будет роль этих изобретений в повседневной жизни человека.

Поступь прогресса

Электроника совершенствуется стремительно, и, вероятно, темпы её прогресса не снизятся ещё полтора-два десятилетия. Но не стоит опасаться (или надеяться), что они останутся неизменными на протяжении столетий.

Развитие технологий происходит рывками. Так, иначе машина устаревала, ещё не родившись. А потом - как отрезало. Многие самолёты, сконструированные в 1950-е, выпускают до сих пор. Ценой титанических усилий раз в 5-10 лет создают новые модели, которые чуть-чуть безопаснее, немного экономичнее, слегка комфортнее, зато в разы дороже предыдущих.

Прогресс не остановился, но темпы его замедлились до нормы. В определённый момент изделие начинает так хорошо отвечать назначению, что улучшить его сложно, да и не нужно. Взять хотя бы топор: сильно ли его усовершенствовали за последнюю тысячу лет?

Сверхзвуковые авиалайнеры «Конкорд» и Ту-144 - яркая иллюстрация «ограниченности» прогресса. Летать быстрее 800-900 км/ч пассажирскому самолёту оказалось не нужно и слишком дорого, и их вывели из эксплуатации

Сравнение мобильных устройств - телефонов, ноутбуков, планшетов, навигаторов - с топором вполне уместно. Они столь же распространены, только дороже и куда надёжнее. Последнее может показаться спорным: электроника ломается то и дело, а топор, купленный дедом, как лежал на даче, так и будет лежать в полной исправности. Но это потому, что топором пользуются редко. Если тратить на рубку дров столько же времени, сколько на разговоры по мобильнику, станет ясно - телефон-то покрепче будет.

Перспективы усовершенствования электронники необъятны. Но фантасты могут спать спокойно: принципиально цифровые друзья человека почти не изменятся, когда будет достигнут потолок целесообразности. А современный мобильный телефон уже решает большинство задач в области связи, навигации и получения информации. Конечно, лет через 20 технологии позволят сделать его в сто раз миниатюрнее и даже встроить в человеческое тело. Но принцип останется тем же.

Следует ожидать объединения разных мобильных устройств в одно, оптимизированное для постоянного ношения и использования. Оборудование карманного компьютера 19-дюймовым монитором и полноценной клавиатурой представляет собой задачу нетривиальную, но разрешимую. Можно, например, представить гибкий сенсорный экран.

Прогресс вычислительной техники огромен даже за последние пять лет. А вот современные ракеты-носители принципиально не отличаются от разработок Цандера и Королёва

Предпосылки ИИ

В прошлом футурологи опасались, что машины, вытеснив человека из сферы производства, вызовут массовую безработицу. Таким мир торжествующих технологий видел, например, в опубликованном в 1952 году романе «Механическое пианино». Пессимизмом, в сущности, проникнуты и утопии советских авторов, воображение которых рисовало картины поужаснее воннегутовской антиутопии. Предполагалось, что при коммунизме машины заменят человека всюду, где не требуется творческий подход.

К творчеству же большинство людей - давайте смотреть правде в глаза - не способны. В чём легко убедиться в наше время, поглядев в интернете на массу горе-графоманов и горе-музыкантов. Этот момент хорошо обыгран в «Сказке о тройке» : пришелец Константин работает читателем скверных стихов - должен же их хоть кто-то читать! Его труд справедливо считается тяжёлым и вредным для здоровья.

Воннегут совершил ошибку, типичную для мыслителей конца XIX - середины XX века, исходивших из идеи, что у человека есть некий «разумный» уровень потребностей. Философы не учитывали, что технический прогресс удовлетворяет потребности, им же и порождённые. Обеспечивать население персональными автомобилями или персональными компьютерами не планировалось, пока автомобили и компьютеры не были изобретены, - то есть предложение здесь рождает спрос.

Британские учёные полагают, что мозг человека, оставленный электроникой без работы, в будущем начнёт уменьшаться, постепенно сократившись до размера мозга британского учёного (кадр из « »)

Машины заменили людей у станков и на пашне, но это не вызвало массовой безработицы. Освобождённые от физического труда массы были поглощены сферами управления и обслуживания. Цивилизация вошла в постиндустриальную стадию, и вдруг стало ясно, что производство как таковое вообще не представляет собой проблему. Выпуск любого товара в любом количестве можно в любой момент организовать в любой точке Китая.

Загвоздка только в реализации продукта. Значит, главный трудяга, создающий богатство нации, - скромный менеджер, изредка поднимающий телефонную трубку и неохотно отрывающийся от жизни в соцсетях, чтобы переложить файл из одной папки в другую. И это перекладывание ныне создаёт прибавочную стоимость, за которую менеджеру платят деньги.

Технический прогресс не вызвал социальной катастрофы - можно не опасаться этого и в будущем. Даже если роботы сумеют согнать с насиженных мест офисный планктон, останется ещё сфера услуг. Появятся новые специальности - хотя бы те же профессиональные читатели. Должен же кто-то принять на себя удар несущейся на человека информационной лавины? Специально обученные люди встанут на пути неконтролируемо множащихся публикаций, отбирая из тысяч те немногие, которые стоит читать (пахнет цензурой, не так ли?).

Куда важнее другой факт, ещё не осознанный, но уже свершившийся. Освободив человека от физического труда, машина начинает брать на себя и функции его мозга. Многие ли умеют сегодня умножать в столбик и грамотно писать без помощи «спеллчекера»? Впрочем, разобрать каракули, написанные на бумаге привыкшей к клавиатуре рукой, всё равно невозможно.

Доступ к информации и её фиксация упростились до предела. Электроника не просто дополняет человеческую память - всё чаще она её заменяет. А всякая способность утрачивается без упражнения. Можно безуспешно бороться с этой тенденцией, а можно смириться с тем, что до конца века фундаментальные признаки грамотности - умение считать и писать - постигнет участь стрельбы из лука. Когда-то владеть этим икусством было необходимо, потом - полезно, потом бесполезно, но принято. Наконец стрельба превратилась в спорт. Пожалуй, лет через 50 устный счёт и чистописание включат в программу Олимпиады.

Конечно, ситуация внушает беспокойство. Вдруг потребуется помножить семь на восемь, а калькулятора не будет под рукой? Подобные сомнения наверняка терзали и австралопитека, впервые взявшего в руку камень. Привыкнешь, думал он, а потом понадобится раздробить кость, а камня нет. Но если бы австралопитек, побоявшись остаться без камня, принялся упражнять челюсти, это не только оказалось бы глупостью, но и направило бы эволюцию в совершенно иное, не ведущее к человеку разумному русло. Наша сила, грозящая вот-вот стать богоравной, - именно в нашей неспособности обойтись без орудий.

Мир меняется. Умение считать заменяется умением пользоваться калькулятором (точнее, уже компьютером). Значит, именно обращению с этим устройством следует учить. Для того же, чтобы владеть калькулятором, требуется понимать суть арифметических действий, тригонометрических функций, возведения в степень, извлечения корня, логарифма. А знать таблицу умножения - излишне.

Тест Тьюринга

Ограничится ли дело только лишь памятью и способностью к счёту? Что ещё может заменить (а значит, неизбежно заменит) искусственный интеллект? В 1950 году математик Алан Тьюринг предложил оценивать искусственный интеллект по умению программы выдать себя за человека. Если квалифицированный, специально готовившийся к испытанию экзаменатор, знающий, что один из его невидимых собеседников робот, а второй - человек, в 30% случаев ошибётся, пытаясь определить, кто есть кто, - можно считать, что машина научилась мыслить. Почему 30 процентов, а не 50, которые означали бы, что различий нет в принципе и угадать удаётся только случайно? Потому что для действительно безупречного притворства необходим некий «запас прочности», вот и всё.

Победа компьютера, обоснованно полагал Тьюринг, будет означать, что машина способна заменить человека. Робота можно посадить на телефон, и на другом конце провода никто не заметит разницы. Программа скажет то, что сказал бы человек, и даже отдаст такие же распоряжения, которые отдал бы человек на её месте.

Чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров играет против компьютера Deep Blue в 1997 году. Каспаров проиграл, расстроился, отказался признавать результаты матча и зарёкся впредь играть с роботами

Сейчас боты вплотную подошли к преодолению барьера. Пессимисты считают, что он будет преодолён в ближайшие 15 лет, оптимисты же полагают, что успех уже пора отмечать. В августе 2012 года российская программа «Евгений» набрала на тесте 29,2%. А ведь речь идёт о состязании робота со специалистами, пытающимися разоблачить бота изощрёнными и каверзными методами.

В ближайшем будущем реальностью станет то, на что у фантастов не хватает воображения. Появятся, например, телефоны, которые сами, через неравные (чтобы пунктуальность не показалась подозрительной) промежутки времени будут обзванивать пожилых родственников хозяина, справляясь об их здоровье, терпеливо выслушивать пересказы сериалов, анализировать рост цен на гречку и вступать в полемику о воспитании пуделей. В рабочее время такой аппарат сможет вести переговоры с клиентами и лепетать оправдания, услышав в трубке начальственный голос. Обладатель которого, впрочем, в этот момент будет рубиться на том же игровом сервере, что и подчинённые, поручив имитацию руководства своему телефону.

Речь идёт лишь об имитации, не так ли? Робот продаёт морозильное оборудование, общается на форуме, причём постит страшную чушь, и его даже банят за хамство… Программа не думает, а лишь симулирует мыслительный процесс человека, просчитывая, какие решения могли бы быть приняты им в данной ситуации. Но и шахматный суперкомпьютер на самом-то деле в шахматы не играет. Он просто преобразует входящий сигнал по сложному алгоритму.

А не замахнуться ли нам…

Какая разница между «мыслит» и «не мыслит», если результат одинаков? Где граница между качественной подделкой, доступной уже сейчас, и остающимся фантастикой разумным дроидом C-3PO из кинофильма «Звёздные войны»? Теоретически разницу можно будет заметить. Например, виртуальный менеджер среднего звена, удостоверившись, что фотография на личной странице девушки отвечает критериям привлекательности, будет пытаться назначить ей свидание, не замечая, что это фотография Миллы Йовович времён «Пятого элемента». Человек такой ошибки не совершит.

Но это в теории. В реальности программа будет знать в тысячу раз больше уловок и методов их распознавания, чем живой пользователь. И уж подавно больше, чем обаятельный, но простодушный дроид. Скорее всего, бот просто взломает сервер и сверит фотографию с паспортными данными.

Для C-3PO каждый разговор с человеком - успешно пройденный тест Тьюринга. В отличие от реальных программ, робот из «Звёздных войн» разумен и обладает не только интеллектом, но и чувствами

Тем не менее разум - нечто большее, чем интеллект. Разумной можно назвать лишь машину, обладающую волей и сознанием. И как взяться за её создание, не слишком-то ясно. Не потому, что сознание - столь уж великая тайна. Просто появ ление «железа», способного потянуть такой софт, ожидается только лет через сорок. И это при сохранении прежних темпов развития электроники, на что вряд ли можно рассчитывать.

В природе программы - безусловные рефлексы - пишутся путём отбора мутаций, затрагивающих нервную систему. Это крайне непроизводительный метод, который обеспечивает приемлемые результаты лишь для видов, отличающихся плодовитостью. Именно по этой причине у позвоночных эволюция пошла другим путём. Долгоживущее существо анализирует опыт, вычленяя связи между событиями, затем сопоставляет между собой выявленные закономерности, - и так без конца. Для приобретения условных рефлексов требуется большой и свободный от «врождённого софта» мозг. Метод очень трудоёмок, но потенциально позволяет приспосабливаться к любым условиям.

Но боту не нужно накапливать и анализировать личный опыт. У него есть программист, способный научить всему сразу, а не постепенно, за миллион лет отбора. Поэтому непонятно, стоит ли в принципе браться за создание подлинного машинного разума, если проще написать программу, воспроизводящую любые реакции настоящего C-3PO на внешние раздражители. Благо они столь же предсказуемы, как и у человека. Поддерживая беседу, бот мастерски будет разыгрывать наивность, тугодумие и затруднённую речь, якобы характерные для разумных роботов. Оснащённый интеллектом, но не разумом, бот будет подконтролен - программа не взбунтуется против создателей. Она не личность и не живёт, а значит, удаляя её с диска, не придётся терзаться угрызениями совести.

При этом бот может обучаться и даже способен к творчеству. Программы уже давно пишут музыку, расставляя семь нот в порядке, соответствующем человеческим представлениям о гармонии, - живым композиторам далеко не всегда это удаётся! Боты способны даже делать изобретения, ведь всё новое - это удачная комбинация уже существующих элементов, а просчёт комбинаций - сильное место машин.

Вьетнамский робот-художник Tosy SketRobo создаёт чёрно-белые скетчи, но лишь в рамках заданной программы. Воображения робот лишён

Перспективные направления

Киборгизация

Замена человеческих органов электронными протезами - перспективное направление в трансплантологии. Как далеко может зайти слияние человека с машиной?

В будущем наверняка появится возможность производить крошечные компьютеры, пригодные для вшивания под кожу. Способность подключаться к интернету и по мысленному запросу получать из Сети любые сведения прямо в мозг, минуя органы чувств, кажется привлекательной, особенно на экзаменах. Но в достаточной ли мере человек контролирует свои мысли для того, чтобы управлять таким устройством? И даже если решить эту проблему, останется вторая: мозг не будет расценивать сигнал, поступающий не с глазного нерва, как зрительную информацию.

Знание не возникнет ниоткуда. Человеку по-прежнему придётся читать либо прослушивать текст. Не удобнее ли в таком случае по старинке пользоваться наушниками и экраном? Во всяком случае, это позволит избежать сложной и небезопасной операции по вживлению электродов в нервные волокна.

Кибертранспорт

Ещё в 1988 году автопилот поднял, свёл с орбиты и посадил космический корабль «Буран». А эта задача сложнее, чем управление автомобилем

Уже сегодня сотовый телефон умеет практически всё, но функции грядущего универсального мобильного устройства окажутся ещё шире. Почему, например, навигатор в телефоне лишь подсказывает, куда и когда следует повернуть? Если он такой умный, пусть сам и рулит.

Конечно, управление можно возложить и на бортовой компьютер автомобиля, но это явное излишество. Машине незачем двигаться без пассажира, а человек никуда не денется от своего телефона. Таким образом, один электронный интеллект в салоне присутствовать всегда будет. Для чего тогда нужен второй? Телефон можно будет объединить с автомобилем, вставил в слот - и поехал.

Автомобиль с автопилотом - не фантастика уже сегодня. Конечно, нетрудно представить себе ситуацию на дороге, с которой робот не справится. Но - будем откровенны - представить себе ситуацию, с которой не справится человек, несравненно проще.

Нанороботы

В романах «Непобедимый», «Осмотр на месте», а также в нескольких других произведениях Станислав Лем высказывает предположение, что мы неправильно строим машины. Место больших автоматов должны занять крошечные, однообразные элементы (наноботы), при необходимости образующие из своих тел любые другие конструкции. В том числе и мозг.

Только на таком принципе, кстати, можно создать встречающиеся в фантастике «экспоненциальные машины», которые расширенно воспроизводят себя без участия человека и одновременно совершают какую-то полезную работу. Автомат традиционного типа слишком сложен для размножения, так как состоит из множества деталей, для производства которых требуется разнообразное оборудование, заведомо не помещающееся внутри самой машины.

Аналогия с клетками, составляющими человеческое тело, бросается в глаза. Но, несмотря на впечатляющие успехи миниатюризации, дело не выгорит. Проблема в том, что наши роботы - твёрдые. А все процессы, протекающие в живых организмах, имеют химическую природу и происходят в растворе. Воспроизвести клетку можно, работы в этом направлении уже близки к завершению, но при этом реальная экспоненциальная машина будет просто живым существом со всеми присущими ему слабостями.

* * *

Что бы там ни воображали фантасты, восстания машин не будет. Искусственный интеллект в современном понимании - не более чем имитация. Другой вопрос, насколько реалистичной она может быть. Если робот подумает, что для людей характерно уничтожение себе подобных (а оно, к слову, характерно), он начнёт это уничтожение имитировать. И смешно не покажется. Поэтому три закона Азимова нам всё-таки пригодятся.

Недавно в «Новой газете» появился обзор нон-фикшн книг 2016 года. Редактор отдела политики Кирилл Мартынов выбрал 10 научно-популярных изданий, «чтение и обсуждение которых помогает прояснить момент, в котором мы живем». В список попала книга американского философа Ника Бострома «Искусственный интеллект» . Автор обзора пишет: «Тема развития нейросетей, искусственного интеллекта и автоматизации рабочих мест белых воротничков является ключевой для современной культуры и экономики».

Мы согласны: тема очень важная и серьезная. Поэтому в сегодняшней рубрике рассказываем о перспективах появления сверхразумных машин.

Фильмы о киборге-терминаторе популярны во всем мире уже более тридцати лет. В 2015 году на экраны вышла пятая картина из этой серии. Но задумывается ли кто-то из зрителей, что подобное развитие событий не так уж фантастично? Сверхразумные машины действительно могут появиться. Однако вряд ли люди будут способны им противостоять, как в популярном боевике.

Преимущества искусственного интеллекта

Нам очень трудно - если вообще возможно - интуитивно понять, на что способен сверхразум, можно попытаться лишь приблизиться к этому пониманию, взглянув на преимущества, которыми обладает цифровой интеллект. Легче всего оценить плюсы аппаратного обеспечения.

• Скорость вычислительных элементов. Пиковая скорость работы биологических нейронов - около 200 Гц, что на семь порядков медленнее современных микропроцессоров.
• Количество вычислительных элементов. Очевидно, что количество нейронов в биологическом существе ограничено объемом черепа и особенностями метаболизма. В отличие от биологического мозга, компьютерное оборудование масштабируется до гигантских физических размеров. Суперкомпьютеры могут быть размером со склад или даже больше, причем с помощью высокоскоростных кабелей к ним можно подключать дополнительные удаленные вычислительные мощности.

Суперкомпьютер Titan.

• Емкость памяти. Человек способен удерживать в кратковременной памяти не более четырех-пяти блоков информации одновременно. Хотя сравнивать напрямую кратковременную память с оперативной памятью компьютера не совсем корректно, ясно, что конструктивные преимущества цифрового интеллекта позволяют ему иметь рабочую память гораздо большего размера. Это значит, что такой интеллект способен интуитивно схватывать суть сложных взаимоотношений, которые люди могут нащупать лишь при помощи кропотливого труда.
• Надежность, продолжительность жизни, сенсоры, отсутствие чувства усталости и многое другое.

Смогут ли машины думать?

Полагаете, компьютеры никогда не станут умнее людей? Но некоторые программы уже легко побеждают чемпионов мира в интеллектуальных играх. Например, программа «Чинук» еще в 1994 году обыграла действующего чемпиона мира по шашкам, программа TD-Gammon превосходит лучших игроков в нарды, а суперкомпьютер Deep Blue в 1997 году победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

Тот самый Deep Blue. Сейчас он находится в музее компьютерной истории в Калифорнии.

Вот еще несколько фактов, которые показались бы нашим предкам фантастикой:

• Система «Логик-теоретик» сумела доказать почти все теоремы из второго тома «Оснований математики» Альфреда Уайтхеда и Бертрана Рассела, что демонстрирует способность машины к дедукции и логическим построениям.
• Робот «Трясучка» показал, что машина может продумывать и контролировать свою двигательную активность, когда логическое мышление совмещено с восприятием окружающей действительности.
• Программа ELIZA прекрасно имитирует поведение психотерапевта.
• В середине 1970-х годов программа SHRDLU продемонстрировала, как смоделированный робот в смоделированном мире спокойно манипулирует объемными геометрическими фигурами, не только выполняя инструкции пользователя, но и отвечая на его вопросы.
• В последующие десятилетия были созданы программы, способные сочинять классическую музыку разных жанров, решать проблемы клинической диагностики быстрее и увереннее врачей-стажеров, самостоятельно управлять автомобилями и делать патентоспособные изобретения.

Вряд ли сейчас подобные факты смогут произвести хоть какое-то впечатление. Но это обусловлено тем, что наши представления о стандартах несколько смещены, поскольку мы уже знакомы с выдающимися достижениями в компьютерном мире.

Современные программы все еще далеки от того, что можно назвать сверхразумом. Однако многие ученые уверены: он появится, причем довольно скоро.

Машина-ребенок, эволюция и непрерывное совершенствование

Математик Алан Тьюринг еще в 1950 году высказал мысль о том, что можно использовать обучение как средство развития простой системы: «Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека».

Сегодня эта теория представляется самой перспективной: усилия должны быть сосредоточены на создании системы, способной к обучению и работе с неопределенной информацией.

Тьюринг говорил и о том, что процесс создания искусственного интеллекта будет иметь много общего с эволюцией: «Вряд ли нам удастся получить хорошую „машину-ребенка“ с первой же попытки. Надо провести эксперимент по обучению какой-либо из машин такого рода и выяснить, как она поддается научению. Затем провести тот же эксперимент с другой машиной и установить, какая из них лучше. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией в живой природе…»

В теории генетическое программирование может привести к появлению разума, сопоставимого с человеческим, даже с большей вероятностью, чем слепая эволюция.

Здесь необходимо упомянуть еще одну важную концепцию. Если людям удастся создать зародыш искусственного интеллекта, способный к непрерывному самосовершенствованию, то первая версия создаст улучшенную версию самой себя, которая намного умнее оригинальной; улучшенная версия, в свою очередь, начнет трудиться над следующей версией и так далее.

В результате, бесспорно, случится такой «интеллектуальный взрыв», что человеческий разум окажется отброшенным далеко назад. При этом нет гарантий, что искусственный интеллект будет дружелюбным.

Сценарии: медленный, умеренный и быстрый

Если взлет интеллекта с человеческого на сверхразумный произойдет, то он будет развиваться по одному из трех сценариев:

1. Медленный взлет . В этом случае у человечества впереди еще достаточно времени - десятилетия или даже столетия, - чтобы хорошо подумать, как действовать в новых условиях. Мы сможем рассчитать свои ходы и обучить специалистов. Также нам будут доступны последовательное тестирование различных подходов, разработка более совершенных систем безопасности, возможность провести необходимые переговоры.

2. Быстрый взлет. Он случится почти мгновенно - за считанные минуты, часы, дни, - и мы вряд ли сможем хоть как-то среагировать. Скорее всего, мы проиграем, даже не успев осознать, что происходит.

3. Умеренный взлет. Этот вариант предполагает, что у нас будет несколько месяцев или лет. Конечно, мы не сможем проанализировать ситуацию так же хорошо, как при медленном взлете, однако появится шанс правильно отреагировать на перемены.

Если вы думаете, что медленный сценарий - самый правдоподобный, то заблуждаетесь. Скорее всего, мы увидим быстрый взлет искусственного интеллекта.

К чему может привести появление сверхразума

Даже если в программу будут заложены положительные установки, например сделать каждого человека счастливым или предотвратить загрязнение мирового океана, неизвестно, какими способами сверхразум соберется достичь цели и не приведут ли его действия к исчезновению человечества.

Но представим, что искусственный интеллект появился, и мы, несмотря на тревожные ожидания, вполне мирно сосуществуем. В этом предполагаемом будущем работники-машины, более способные и дешевые, чем работники-люди, заменят нас практически во всех профессиях.

Если и останутся какие-то рабочие места, зарплаты упадут ниже уровня прожиточного минимума. Допустим, при этом люди все еще владеют капиталом. Тогда в целом доход человечества станет огромным, но вряд ли это богатство достанется всем.

Скорее всего, нас ждет нищенское существование, а единственным источником дохода окажутся государственные пособия. Снижение доходов и ряд других обстоятельств приведут нас к тому, что мы регрессируем и будем не в состоянии вести активную жизнь.

Возможно, наше будущее - это мозг, погруженный в специальный контейнер и подключенный к снабжению кислородом и питательными жидкостями, который обслуживают машины и который способен накопить немного денег на воспроизводство путем клонирования себя роботом-техником.

Все эти сценарии довольно угрожающие, но у нас есть одно огромное преимущество: первый шаг все же остается за нами. О роботах и компьютерах, появлении искусственного интеллекта и будущем человечества читайте в книге-предостережении Ника Бострома, профессора кафедры философии в Оксфорде.

Правообладатель иллюстрации Thinkstock Image caption Симбиоз человека и машины - один из путей развития человечества

Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессионалов в шахматы или Го, переводить и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о все новых подвигах компьютерных программ, уже умеющих ставить медицинские диагнозы, рисовать не хуже Рембрандта, петь или генерировать текст. Стоит ли человеку опасаться искусственного интеллекта?

По-настоящему "горячей" тема искусственного интеллекта (ИИ/AI) стала в последние несколько лет. Ученые связывают это с бурным развитием нейронных сетей (одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта), которое, в свою очередь, стало возможным с появлением мощных компьютеров.

"С начала 2010-х годов под влиянием впечатляющих успехов, полученных в результате применения многослойных нейронных сетей (в первую очередь сверточных и рекуррентных), эта область привлекла серьезное внимание как со стороны ученых и инженеров, так и со стороны инвесторов", - комментирует автор одной из российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Ученое сообщество может спорить о сроках появления умных машин, но сходится в одном: развитие технологий окажет безусловное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект развивается в безопасном для людей направлении.

Этот м атериал подготовлен в качестве ответа на вопрос ы , присланны е нашими читателями о научных достижениях . Задать свои вопросы по другим темам вы можете по этим ссылкам ( , ).

Экономический эффект и влияние на рынок труда

Научная фантастика и Голливуд сформировали представление об "искусственном интеллекте" как о следующей форме жизни на планете, которая поработит человечество в Матрице или организует ему ядерный Судный день. Выживших добьет Терминатор.

В действительности, несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машиносуществ еще далеко, признают ученые и специалисты. И те, и другие, впрочем, советуют на некоторые аспекты обратить внимание уже сейчас.

По оценкам исследовательской организации McKinsey Global Institute, в ближайшие десять лет новые технологии радикально изменят рынок труда на планете, что позволит сэкономить порядка 50 трлн долларов.

Изменения коснутся сотен миллионов рабочих мест. Люди все больше и больше будут перекладывать часть своих служебных заданий и многие рутинные задачи на машину, что позволит им сосредоточиться на творческой работе.

"С некоторой точки зрения у человечества в целом есть важная и интересная задача - развиваться каждому конкретному индивидууму гораздо быстрее, чем человечество развивает системы искусственного интеллекта", - считает эксперт, директор по распространению технологий "Яндекса" Григорий Бакунов.

Но вместе с автоматизацией неминуемо пострадают менее квалифицированные кадры, и уже сейчас необходимо задуматься, как их защитить, переучить и подготовить к новой жизни.

Пострадать, как показывает практика, могут не только синие воротнички, но и работники умственного труда. Несколько дней назад Goldman Sachs заменил команду из 600 трейдеров на двух человек и автоматизированные программы алгоритмического трейдинга, для обслуживания которых были наняты 200 разработчиков-программистов.

Искусственный интеллект сам по себе не тождественен автоматизации процессов, но развитие ИИ приведет к тому, что все больше задач будет по силам компьютерной программе.

Среди вариантов решения проблемы вытеснения человека машиной на рынке труда, как указывает Аллисон Дютман, координатор программ Foresight Institute - некоммерческой организации, базирующейся в Силиконовой долине для продвижения новых технологий, - введение понятия "универсальный базовый доход", который бы получал каждый житель вне зависимости от уровня дохода и занятости. Подобный доход финансировался бы за счет так называемого инновационного налога Land Value Tax, введение которого сейчас активно обсуждается в Силиконовой долине.

Личность ли искусственный интеллект?

Является ли роботизированная система личностью? Может ли умный компьютер голосовать? Какого он пола? Отношения человека и умной машины уже сейчас обсуждают депутаты Европарламента, задаваясь вопросом, следует ли наделять будущих роботом статусом "электронной личности".

Как указывает Дютман, люди нехотя делятся правами с теми, кто им непонятен, а значит будут сопротивляться "очеловечиванию" ИИ.

"Принимая во внимание, как долго человечество шло к тому, чтобы наделить равными правами всех людей, вне зависимости от цвета их кожи, расы или гендера, можно уже сейчас предположить, что и машины они не сходу не признают равными.

Вместе с этическими появляются и юридические тонкости: кто возьмет на себя ответственность в случае аварии беспилотного автомобиля или поломки умного медицинского устройства - и нравственные вопросы: стоит ли развивать беспилотное оружие, способное действовать без ведома человека?

Третья этическая головоломка обсуждается чаще других и волнует человечество гораздо больше: что теоретически может сделать с человечеством суперинтеллект, настоящая умная машина?

Научить ИИ этике

Специалисты в области развития ИИ признают: пусть не в ближайшие 20-30 лет, но человечество все же доживет до появления настоящего искусственного интеллекта, который будет умнее своего создателя.

"Последний бастион будет взят тогда, когда будет создан так называемый "сильный ИИ" (Strong AI, Artificial General Intelligence), то есть такой ИИ, который будет способен решать неопределенно широкий спектр интеллектуальных задач", - говорит Сергей Марков.

А главное, такой ИИ сможет самостоятельно думать.

Исследованием угроз, которые таит ИИ, а также этическими проблемами, связанными с новыми технологиями, занимаются многие институты, в числе которых организация Future of Life Institute (Институт будущего жизни), Foresight Institute, Future of Humanity Institute, OpenAI и другие.

Решение Аллисон Дютман из Foresight Institute - дать компьютеру прочитать всю научную литературу, научные статьи, поднимающие вопрос об этике, и сделать эту информацию основой для его будущих решений.

Что такое Нейронные сети и какое у них будущее?

Большинство экспертов связывают прогресс в развитии ИИ с развитием нейронных сетей.

Нейронные сети - это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу.

Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальной композиции.

На сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты.

И это несмотря на то, что современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем головной мозг крысы.

"Пока что создаваемые нами нейронные сети относительно невелики по сравнению, скажем, с нейронной сетью человеческого мозга и, кроме того, они представляют собой весьма упрощенный аналог естественных нейронных сетей. Поэтому пока что при помощи нейронных сетей мы решаем в основном сугубо прикладные задачи", - рассказывает Сергей Марков.

Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков.

Разработчики не просто заняты сейчас увеличением количества нейронов в сети, но и изменением конструкции сетей. "Сложные системы конфигурации сетей - то, с чем сейчас производится наибольшее число экспериментов", - рассказывает Григорий Бакунов.

А тот факт, что такие системы стали сравнительно доступными большому числу рядовых разработчиков, привел к появлению стартапов, экспериментирующих с нейронными сетями, например Prisma (приложение позволяет обрабатывать фотографии, превращая их в стилизации картин известных художников) и Mubert (онлайн-композитор электронной музыки).

Что нас ждет в ближайшее время

Как прогнозирует профессор Университетского колледжа Лондона и Principal Scientist Nokia Bell Labs Ник Лейн, человека будут окружать еще больше "умных вещей". Они станут компактнее и эффективнее.

Профессор приводит такой пример: если раньше встроенный в стену сенсор мог лишь осознавать, что кто-то прошел мимо, то в будущем он будет не только знать, кто конкретно прошел, но и как ведет себя человек, не нуждается ли в чем, не представляет ли он угрозу для себя или окружающих.

Сенсор размером с пуговицу сможет оповещать человека в случае опасности.

С профессором согласен и Григорий Бакунов из "Яндекса": "В ближайшее время нас ждет бум развития узких искусственных интеллектов, которые помогают решать какую-то одну довольно простую задачу, но которую они будут решать даже лучше, чем человек".

"Наиболее вероятным путем развития нашей цивилизации является путь синтеза человека и машины: палка, одежда, автомобиль, мобильный телефон, кардиостимулятор или кохлеарный имплантат - по мере развития наши инструменты все более и более напоминают продолжение наших тел. Уже завтра машины смогут получать от человека мысленные команды, воспринимать мысленно формируемые визуальные образы, передавать информацию непосредственно в мозг - такие проекты уже сейчас существуют за стенами наиболее продвинутых технологических лабораторий", - подытоживает Сергей Марков.

Журналисты пока еще нужны?

Газета Financial Times в прошлом году провела довольно рискованный эксперимент, одновременно поставив задачу написать текст своему профильному корреспонденту и умной программе по имени Эмма. Обе статьи затем должен был прочитать редактор Financial Times и угадать, за какой из двух заметок стоит журналист, а за какой компьютер.

Перед этим своеобразным "краш-тестом" корреспондент Financial Times признавалась: "Я думаю, программа точно справится с задачей быстрее меня. Но, надеюсь, я все-таки сделаю это лучше".

Так и случилось: Эмма действительно оказалась быстрее - программа сгенерировала текст на основе статистики об уровне безработицы в Британии за 12 минут. Журналистке потребовалось 35 минут. И, как она сама впоследствии признавалась, Эмма превзошла ее ожидания. Программа не только умело обращалась с фактами, но и поставила новость в контекст, предположив, как возможный "брексит" (дело было в мае 2016 года, до референдума о выходе Британии из ЕС) может изменить ситуацию.

Но кое-что Эмма сделала все же хуже журналистки. "Статья Эммы была написана немного более корявым языком. Но главное, в ней было очень много цифр, - признавался редактор FT. - А, пожалуй, главное, что мы тут пытаемся делать, так это выбирать только действительно важные цифры".

Эмма - продукт стартапа Stealth. В компании говорят, что у Эммы есть команда живых помощников, но утверждают, что все, что она пишет или делает, - продукт исключительно ее "мозгов".

И все-таки - надо ли бояться ИИ?

Многие, если не все специалисты, задействованные на сегодняшний день в разработке систем искусственного интеллекта, охотно признают, что ИИ не скоро сделает людей ненужными. Именно потому, что искусственный интеллект еще не настолько умен. Главное, чего ему на сегодняшний день не хватает, - автономной возможности думать.

"Сейчас бояться ИИ ни в каком виде не стоит. Можно подождать лет 30-40, пока действительно какие-то радикальные изменения произойдут", - считает Бакунов.

Но кое-что уже происходит: понемногу стирается грань между работой или задачей, выполненной человеком, и задачей, выполненной машиной. Как объясняют специалисты, уже сейчас порой бывает сложно понять, кто сидит внутри системы - человек или машина.

"Нет критериев, когда мы сможем понять, что внутри машины зародилось сознание", - задается вопросом Бакунов.

Человек станет скрепкой?

Известный адепт алармистской точки зрения, в рамках которой ужасы, описанные в Терминаторе, могут стать реальностью, - философ Ник Бостром - придерживается мнения, что достигший интеллектуального уровня человека ИИ способен будет уничтожить человечество.

Бостром объясняет на примере скрепок: вы ставите перед искусственным интеллектом задачу делать скрепки, как можно больше и лучше. ИИ в какой-то момент понимает, что человек представляет угрозу, потому что может выключить компьютер, что будет противоречить задаче делать как можно больше скрепок. В случае, если человек не представляет угрозу, ИИ решает, что человеческие тела состоят из атомов, которые можно использовать для производства отличных скрепок. Итог - компьютер изведет человечество на скрепки.

Такой сценарий многим кажется преувеличением. По мнению Сергея Маркова, например, "высокая эффективность выполнения нелепой цели несовместима с нелепостью этой цели - грубо говоря, ИИ, способный переделать весь мир в скрепки, будет неизбежно достаточно умен для того, чтобы отказаться от такой цели".

Искусственный интеллект как золотая рыбка

Британский специалист в области искусственного интеллекта, профессор когнитивной науки в Университете Сассекса Маргарет Боден относится к утверждениям о скором пришествии умных машин скептически.

Профессор приводит пример "золотой рыбки", когда в обмен на свободу рыбак загадывает три желания. Одно из желаний - вернуть сына с войны, второе - 50 тысяч долларов и третье - возможность наутро загадать еще одно желание.

В тот же вечер в дом рыбака постучали. Сына вернули с войны - в гробу. Рыбак получил страховку в 50 тысяч долларов.

"Замените в этой притче рыбку на ИИ, и все станет ясно - объясняет Боден. - Ах, да, на следующий день рыбак воспользовался третьим желанием и - отменил предыдущие два".

Возможен ли перенос сознания в машину?

Сергей Марков:

"Если говорить о возможности полного переноса сознания, то современными предшественниками такой технологии будущего являются проекты, подобные Blue Brain, направленные на создание действующих электронных аналогов мозга, а также проекты, направленные на создание интерфейсов мозг-машина (BCI) - аппараты для протезирования потерянного зрения, слуха, замены утраченных конечностей, даже частей мозга.

Очень интересным и перспективным направлением является оптогенетика (в принципе для сопряжения мозга и машины можно менять не только машины, но и саму нервную ткань, создавая в ней искусственные фоторецепторы).

Когда будет решен широкий спектр инженерных задач в рамках таких частных проектов, я думаю, что задача переноса сознания станет вполне разрешимой. Уже сейчас мечтатели предлагают гипотетические схемы для осуществления подобного проекта.

Например, Ян Корчмарюк, предложивший в свое время название "сеттлеретика" для направления исследований, связанных с переносом сознания, считает, что наиболее перспективной схемой является использование специализированных нанороботов, внедряемых в нейроны человеческого мозга. Впрочем, для успешного воплощения подобной схемы необходимо решить целый ряд сложных инженерных проблем".

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

• Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

• В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.

Искусственным интеллектом принято называть раздел информатики, который занимается изучением возможностей обеспечения разумных действий и рассуждений при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств. В большинстве случаев, при этом, заранее известен алгоритм решения задач.

Необходимо отметить, что в научных кругах не существует точного определения данной науки, потому как решения вопроса о статусе и природе человеческого мозга также не существует. Точно также отсутствует и точный критерий достижения вычислительными машинами «разумности», несмотря на то, что на первых этапах развития искусственного интеллекта использовались определенные гипотезы, в частности, тест Тьюринга (цель – определить, умеет ли машина мыслить).

Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией, трансгуманизмом, нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом. Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году. В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого спада, когда достигнутые ране результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.

В настоящее время существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта: логистический, структурный, эволюционный и имитационный. Логистический подход в своей основе содержит так называемую Булеву алгебру, хорошо знакомую программистам. Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логистическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами. В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.

Структурный подход в качестве основы системы искусственного интеллекта использует моделирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.

В случае использования эволюционного подхода при построении систем искусственного интеллекта, основная часть внимания уделяется, как правило, построению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм.

Имитационный подход в основном используется в кибернетике. Одно из базовых понятий данного подхода – это объект, поведение которого имитируется, то есть, так называемый «черный ящик». Таким образом, моделируется способность человека копировать действия других, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно (что экономит массу времени, особенно в самом начале жизни человека).

В современном мире развитие искусственного интеллекта происходит весьма бурно. Многие ученые делают самые разнообразные и невероятные прогнозы относительно того, как будет развиваться эта наука в ближайшем будущем, однако большинство из них уверены в том, что все новые открытия будут основаны на существующих на данный момент разработках. Среди основных технологий, которые будут определять жизнь человека в будущем, необходимо, в частности, отметить:
— нанотехнологии (качественный переход на новый уровень технологий);
— дальнейшее развитие искусственного интеллекта (которое в скором будущем вполне возможно сможет опередить своих создателей по умственным возможностям);
— развитие глобальных, в первую очередь, сетевых коммуникаций (в частности, так называемая «коммуникационная кожа», то есть глобальная информационная сеть, которую планируют создать к 2025 году, и которая будет обладать способностями чувствовать все, что угодно);
— роботизация (роботы будут заниматься выполнением сложных задач, в том числе строительством домов);
— генная инженерия (человеческая цивилизация начнет массово покорять вселенную, массово летать в космос).

Какими бы ни были прогнозы на будущее, уже сейчас существуют некоторые проекты, на которые необходимо обратить внимание. Речь, в частности, идет о проекте по созданию искусственного мозга под названием «Голубой мозг». Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (Лозанна). Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс. Как заявил директор проекта Генри Макрам, результаты оказались выше всяческих ожиданий. Вполне возможно, что исследователи в скором времени смогут ответить на многие вопросы, которые до настоящего времени беспокоили умы ученых: придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым? Является ли человек замыкающим звеном в цепочке эволюции планеты?

Для тех, кто не слышал о данном проекте, вкратце напомним: проект «Голубой мозг» является широкомасштабной и весьма смелой исследовательской программой, которая стартовала еще в 2005 году. Основная цель проекта заключалась в создании модели структуры и функционирования мозговой активности различных животных с целью дальнейшего моделирования человеческого неокортекса. Перед исследователями стояло непростое задание: разработать новые подходы в процессе исследований патологий головного мозга. Новаторство исследования заключалось в том, что ученые попытались интегрировать все научные достижения в области нейробиологии, дополнить их своими эмпирическими данными, и на основе всех этих данных смоделировать мозговую активность при помощи Blue Gene – сверхмощного компьютера.

Миллионы нервных клеток, которые заключены в человеческом мозге, для передачи импульсов соединяются между собой. Таким образом, перерабатывается информация, поступающая в мозг. Такая связь между нейронами называется синаптической. Однако ученые не могли определить, как на практике материальные предметы преобразуются в мысли. До недавнего времени существовала теория о существовании химических связей между нервными клетками, однако результаты проекта «Голубой мозг» свидетельствуют о том, что связи между нейронами, в большинстве своем, создаются случайно. По мнению одного из исследователей, нейроны существуют независимо друг от друга и вступают во взаимодействие лишь после столкновения. Более того, большинство синаптических связей, смоделированных виртуально, предсказывают расположение таких же связей, но в живом мозге. Таким образом, можно говорить о том, что виртуальная модель очень близка к реальности.

Несмотря на столь значимые результаты, нашлось немало ученых, которые подвергли критике проект. По их мнению, полученные результаты могут свидетельствовать только о структуре синапсов, но не об их функциональности. Дело в том, что в виртуальной модели содержится ограниченное количество нервных клеток, что не может отразить всю многогранность нейронов в человеческом мозге. Таким образом, все полученные результаты могут помочь проанализировать деятельность головного мозга на локальном уровне, но не в масштабах всей его работы.

В 2013 году в Лозанне планируется к запуску еще один аналогичный проект — Human Brain Project. В его рамках к 2023 году ученые из 13 стран собираются создать самый крупный в мире компьютерный мозг, в котором будет работать столько же нейронов, сколько и в человеческом мозге – сто миллиардов. На первый взгляд может показаться, что подобную задачу решить невозможно, однако исследователи преследуют благие цели – изучение болезней головного мозга с целью дальнейшей разработки необходимых лекарственных препаратов. По мнению директора проекта профессора Маркрама, создание компьютерной модели мозга просто необходимо, ведь благодаря этому можно унифицировать ход исследований и проводить эксперименты, совершенствуя и исправляя ее.

Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International. Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга. Электронная адаптивная нейроморфная масштабируемая система SyNAPSE, по замыслу разработчиков, должна превзойти традиционные алгоритмы обработки данных и будет способна автономно заниматься изучением сложной среды.

На данный момент военные пользуются искусственным интеллектом для обработки большого количества информации, в частности, данных разведки и видео. Вся эта информация должна быть быстро расшифрована и проанализирована. Для новой системы это не составит большого труда. Она будет использовать математическую логику, будет заниматься решением простых теорем на основе данных сенсоров, принимать решения и выполнять необходимые действия.

Более того, Пентагон намерен использовать данную модель искусственного интеллекта в качестве виртуального личного помощника, который сможет реагировать на голосовую команду и выполнять функции секретаря. Напомним, ранее DARPA совместно с SRI International уже занимались разработками персонального помощника под названием CALO. Проект был завершен в 2009 году. Программа способна рассуждать, понимать инструкции, узнавать, объяснять свои действия, адекватно реагировать на неизвестную ситуацию и обсуждать проведение операции после ее завершения. Данная программа берет необходимые данные из контактов пользователя, его электронной почты, проектов и задач. Затем создается реляционная модель окружения пользователя, происходит обучение. В итоге Искусственный интеллект может вести переговоры и урегулировать конфликты от имени пользователя. К сожалению, данная программа работает только на персональном компьютере, не будучи интегрированной в робота.

В 2011 году в Японии был разработан первый прототип искусственного мозга. Искусственный интеллект может обрабатывать огромное количество информации, однако роботы еще не наделены способностью мыслить. Разработчики пока с этим не спешат…

По мнению исследователей, роботы ближайшего будущего во многом будут похожи на людей: они смогут ходить на двух ногах, смогут различать лица, поддерживать беседу, выполняют просьбы, однако по своей сути – это всего лишь машины, подобные человеку. Все их действия подчинены заранее подготовленному алгоритму, а потому – примитивны. И только в том случае, если удастся реализовать технологию бимолекулярного вычисления, машины смогут мыслить и получат способность к творчеству. По словам разработчиков, новый механизм обработки информации очень напоминает работу человеческого мозга. В голове человека находятся миллионы нейронов, которые вступают в постоянное взаимодействие друг с другом. Суть новой технологии заключается в том, что каждая молекула может иметь до трех сотен направлений взаимосвязей. Таким образом, благодаря новой технологии машины смогут решать те задачи, которые в данный момент недоступны для них. По словам исследователей, новые разработки предполагается применить в области диагностики и лечения онкологических болезней: программируемые молекулярные системы будут вводиться в раковые клетки и трансформировать их в здоровые.