Конечной целью разработчиков искусственного интеллекта было создание мыслящих машин. Но вопрос, насколько похожими должны быть искусственный и биологический интеллекты, остается открытым. Современные нейронные сети некоторым образом имитируют работу нейронов мозга, но не более того. Нейробиолог Джефф Хокинз пишет в своей новой книге о том, что разработчикам ИИ пора прекратить мериться производительностью нейросетей, а вместо этого изучить мозг и ответить на действительно важный вопрос — что же такое интеллект. Сам он утверждает, что нашел ответ и его компания близка к тому, чтобы начать создавать действительно мыслящие машины.
Большинство разработчиков ИИ не слишком вникают в детали, считает Джефф Хокинз, нейробиолог и предприниматель с 40-летним опытом. Он хочет это изменить. В 1986 он ушел из Intel, чтобы изучить в Университете Беркли нейробиологию в надежде понять, как работает интеллект. Но его амбиции не выдержали столкновения с настолько масштабной задачей. Тогда он основал Palm Computing, компанию, которая разработала PalmPilot, предшественника современного смартфона.
Через 15 лет Хокинз вернулся к нейробиологии. Теперь он возглавляет Numenta, исследовательскую компанию из Кремниевой долины. Его команда изучает неокортекс, часть мозга, ответственную за все, что связано с интеллектом. И готов применить накопленные знания для создания мыслящих машин.
Идеи Хокинза вдохновили многих в ИИ, в том числе, Эндрю Ына, эксперта по машинному обучению, работавшего в Google и Baidu, а также Ричарда Докинза, биолога и популяризатора науки, который написал предисловие к недавно вышедшей книге «Тысяча мозгов: новая теория интеллекта».
«Я не критикую современный ИИ. Я считаю, что он прекрасен. Он полезен. Я лишь не считаю его интеллектом, — заявил Хокинз в интервью Technology Review. — Я думаю, что знаю, что такое интеллект. Я думаю, что знаю, как мозг создает его. А ИИ не делает то, что делает мозг».
Ученый не полагает, что нам следует создавать прямую копию биологического мозга. Но машины должны научиться работать по схожим принципам. Единственные примеры интеллектуальных систем, которые у нас имеются, это биологические системы. Поэтому нужно их изучать.
Лаборатория Хокинза уделяет большое внимание изучению разреженности: в конкретный момент времени в мозге активны всего 2% нейронов. Когда исследователи перенесли эту идею на ИИ, они получили 50-кратное ускорение работы существующих нейросетей. Также разреженность позволила получить более устойчивые нейросети при меньшем потреблении энергии.
В отличие от многих популярных представлений об ИИ как о бестелесном разуме, Хокинз считает, что интеллекту нужно тело или хотя бы сенсоры и возможность перемещаться. Это необходимо, поскольку любая интеллектуальная система, вне зависимости от физической формы, создает модель мира, воспринимая различные его части и перемещаясь внутри него.
«Большинство людей в ИИ очень плохо понимает нейробиологию, — сказал Хокинз. — Это не удивительно, потому что это и правда сложно. Ее нельзя изучить за два дня. Нейробиология сама с трудом понимает, что творится в мозгу».
По мнению Хокинза, проблема ИИ как сферы в том, что ей недостает понимания, что же такое интеллект. Он считает, что тест Тьюринга только запутывает. До сих пор разработчики концентрируют свое внимание на хитрых трюках и сравнениях. Проблема всех метрик в том, что они избегают разговора о действительно важном: о том, что такое интеллектуальная система.
«Я думаю, в будущем многие интеллектуальные машины не будут делать ничего того, что делают люди. Многие из них будут очень простыми и маленькими — как мышь или кошка. Так что язык или человеческий опыт и все такое для того, чтобы пройти тест Тьюринга, неважны для создания интеллектуальной машины. Они важны, если вы хотите создать человекоподобную машину, но я не думаю, что мы всегда будем этого хотеть», — заключил нейробиолог.