"Jeg tror, derfor er jeg det." Vi har alle hørt denne berømte utsagnet, som er en av grunnlagene for moderne filosofi, selvbevissthet, individualisme og vestlig rasjonalisme. Den franske filosofen Rene Descartes, som la den frem, gadd imidlertid ikke spesielt å gi den en presis definisjon. Uttalelsen ble fremmet som en primær sikkerhet, en sannhet som ikke kan betviles. Men er det virkelig slik?
Hva er tanker? Hva er intelligens? Og kan maskiner ha disse funksjonene? Når det gjelder feltet kunstig intelligens (AI), spiller spørsmålene den samme viktige rollen her som svarene selv. Først og fremst må vi forstå om smarte maskiner vil tenke slik vi gjør.
Som en illustrasjon og et eksempel for å forstå hva som står på spill, her er et interessant tankeeksperiment.
Kinesisk rom
Se for deg et isolert rom. Det er mange mennesker som sitter ved bord inne i rommet. I den ene enden av rommet mates et notat gjennom et spor, dekket av merkelige merker og symboler. Oppgaven til menneskene i rommet er å dele det som står skrevet på papiret i deler og plassere symbolene i de nødvendige kurvene, med tanke på eksisterende instruksjoner. Hvis du for eksempel ser en rett diagonal linje, må du plassere symbolet i kurv 2-B, hvis du ser et korsformet symbol, må du plassere det i kurv 17-Y, og så videre. Instruksjonene angir imidlertid ikke betydningen av disse symbolene. Folk gjør bare det som står skrevet i dem. Når arbeidet er fullført, overføres papirene til en annen del av rommet. Det sitter mennesker som er opplært til å gjøre annet arbeid. Og også i henhold til instruksjonene. Hvis boks 2-B består testen, setter du en vannrett linje;Hvis rute 17-Y er merket av, plasser en sirkel. Etter det overføres alle brikkene til den siste personen som setter dem sammen og sender det endelige resultatet gjennom en spalte i en annen del av rommet.
Notatet som gikk gjennom ett spor ble skrevet på kinesisk. Notatet, som ble lagt ut gjennom det andre sporet over hele rommet, er på perfekt engelsk. Poenget er at ingen i rommet kan disse språkene.
Dette tankeeksperimentet, som først ble publisert av filosofen og en av pionerene innen databehandling og kunstig intelligens, John Searle, blir ofte brukt som et eksempel som illustrerer kompleksiteten i selve definisjonen av intelligens. Med nok folk i rommet kan du gjøre nesten hvilken som helst oppgave: tegne eller beskrive bilder, oversette eller korrigere oversettelsesfeil fra ett språk til et annet, beregne utrolig store tall og så videre. Men kan alle disse handlingene kombineres under ett generelt begrep "intelligens"? Noen mennesker utenfor rommet vil si ja. Men alle de som vil være inne, er uenige.
Kampanjevideo:
Hvis du forestiller deg transistorer i stedet for mennesker i rommet, så vil det faktisk være en datamaskin foran deg. Derfor er et mer logisk spørsmål dette: kan en datamaskin være mer enn bare en overkomplisert versjon av det "kinesiske rommet"? Et av svarene på dette spørsmålet, som ofte er tilfelle i dette diskusjonsområdet, reiser enda flere spørsmål: hva om rommet i stedet for transistorer er fylt med nevroner? Hva om hjernen ikke er mer enn en mer sofistikert analog av det kinesiske rommet?
Dybden i dette "kaninhullet" kan være hva du vil at det skal være, men i dag vil vi ikke prøve å løse problemer og svare på spørsmål som filosofer ikke har klart å svare på i et helt årtusen. Bedre la oss komme rett på noe mer praktisk.
Svak og sterk AI
I disse dager er begrepet "AI" likt å bli brukt nesten overalt, uten å tenke på hva det egentlig betyr. Likevel har han en presis definisjon. Kort sagt, AI er et program som kan reprodusere prosesser for menneskelig tenkning eller resultatet. Selvfølgelig virker en slik formulering ganske vag, men den vil fungere for vår sak.
AI vil en dag bli brukt overalt. AI vil velge neste sang i musikksamlingen din for deg; AI vil kontrollere lemmer på tofotede roboter; AI vil være i stand til å markere objekter i bildet og beskrive dem; AI vil oversette tekst fra tysk til engelsk og fra russisk til koreansk i hvilken som helst rekkefølge. Generelt vil det være i stand til å utføre alle de tingene vi nå gjør på egen hånd, men i fremtiden vil vi gjerne automatisere.
Til tross for at denne listen også inneholder svært komplekse oppgaver, slutter de ikke å være … "oppgaver". Et nevralt nettverk trent i millioner av ord, setninger og setninger, som lar deg fritt oversette og veksle mellom åtte forskjellige språk, er fremdeles ikke mer enn bare et veldig komplisert sett med tall, i henhold til reglene som ble opprettet av skaperen. Hvis løsningen på et problem kan reduseres til å følge et enkelt sett med regler og instruksjoner, som i det "kinesiske rommet" - kan vi snakke om det som intelligens, og ikke som en enkel beregning?
Derfor kommer vi til et slikt skille som “svak” og “sterk” AI. Dette er egentlig ikke typer AI, men måter å nærme seg selve ideen på. Som med mange forskjellige filosofiske teorier, er ingen av alternativene her "mer korrekt" enn "den andre." Hver av dem er viktig og relevant på sin egen måte.
På den ene siden er det de som tror at den maksimale oppnåelsen av AI ikke vil være noe annet enn en etterligning av sinnene til de som skapte den. På samme tid, uansett hvor kompleks og massiv strukturen til denne AI-en selv er - vil den ikke kunne bryte ut av rammene som er pålagt den, med tanke på dens mekaniske natur. Men selv innenfor dette rammeverket kan det være et fantastisk verktøy for å løse svært komplekse og komplekse problemer. Likevel vil slik AI ikke være mer enn veldig avansert programvare. Dette perspektivet vurderes i forhold til svak AI. Gitt den begrensede grunnleggende rammen, vil bruken bare være relevant for å løse klart formulerte oppgaver.
På den annen side er det tilhengere av sterk AI, som tror at det en dag vil bli opprettet en AI, hvis evner ikke bare vil være dårligere, men til og med overgå menneskets sinns evner. Dette er menneskene som tror at hjernen i seg selv er "det kinesiske rommet." Og hvis denne massen av biologiske kretsløp som finnes i hvert av hodene våre, kan skape det vi kaller intelligens og selvbevissthet, hvorfor kan ikke kunstige mikrokretsløp gjøre det samme? Dette er hovedideen bak sterk AI.
Det ser ut til at oppgavene er definert, aksentene blir uthevet, hva venter vi på? Det er ett lite "men" som ikke tillater oss å begynne å lage AI. Vi har bare ikke en fungerende definisjon og skjema for intelligens!
Betydningen av det andre "jeg"
Det er faktisk veldig vanskelig å si med en gang hvor mye fremgang vi har gjort med å definere intelligens, selv de siste 3000 årene. Men i det minste klarte vi å forlate de tilsynelatende gjørmete ideene som at intelligens er noe som lett kan måles, eller at det avhenger av noen biologiske indikatorer som størrelsen på hodet og hjernen.
Mest sannsynlig har hver og en av oss sin egen ide om hva intelligens egentlig er, men dette kompliserer i sin tur bare svaret på spørsmålet som stilles - kan AI falle inn under dette konseptet. Gjennom årene har mange definisjoner blitt foreslått, som hver prøvde å gi en mer nøyaktig beskrivelse, men de endte opp med å snakke om det samme, bare fra forskjellige synsvinkler. Noen alternativer var for private, andre, tvert imot, for generelle, noen var - jeg er ikke redd for dette ordet - sinnssyke.
Likevel, blant alle de enkleste og samtidig grunnleggende, mest sannsynlig, kan følgende være følgende: intelligens er evnen til å løse nye problemer.
Til syvende og sist er dette det som ligger i hjertet av "tilpasningsevne", "generalisering" og "initiativ", som igjen er en direkte refleksjon av "motivasjon", "dom" og "oppfatning" direkte knyttet til intelligens. Det er veldig viktig at individet kan løse problemer gjennom prismen i verden rundt seg. Men det er enda viktigere at dette individet kan ha evnen til å løse ikke bare individuelle problemer, men også tilpasse seg andres løsning. Det er denne egenskapen - den tilpasningsdyktige naturen - som er nøkkelen til intelligens, selv om ingen ennå har klart å formulere denne ideen mer presist og, som de sier, "i hyllene".
Vil AI vi skaper en dag kunne tilpasse oss til å løse andre problemer? Vil han en dag være i stand til uavhengig, uten instruksjoner fra skaperne, å håndtere problemer og oppgaver som ingen stiller foran ham? Forskere prøver med alle krefter å skape nye generasjoner av AI som kan lære og utføre oppgaver med enestående presisjon til detaljer, AI som vil lære ikke bare på bestillinger ovenfra, men også takket være deres egne initiativer. Til slutt vil disse kunstig intelligensene "tenke" eller fortsatt "beregne" - la oss la dette spørsmålet være for filosofer og informatikere. Men det faktum at vi før eller siden kommer tilbake til denne saken en dag, kan ikke annet enn å beundre.
NIKOLAY KHIZHNYAK
