Сложность применения термина «искусственный интеллект» состоит в следующем: он слишком размыт и плохо поддаётся определению

Судя по всему, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью индустрии высоких технологий. Мы постоянно слышим о том, как искусственный интеллект научился отвечать на письма в почтовом клиенте Gmail, учится управлять автомобилем и сортировать отпускные фотографии. Марк Цукерберг приступил к  созданию искусственного интеллекта, который будет помогать нам управляться по дому. Проблема заключается в том, что само понятие «искусственного интеллекта» способствует завышенным ожиданиям. Людям проще представить мощные суперкомпьютеры, которые помогают нашим космическим кораблям бороздить просторы Вселенной, чем эффективные спам-фильтры. Кроме того, людям свойственно обсуждать подробности и прогнозировать сроки гибели обречённого человечества от лап бездушного искусственного разума.

Созданию образа совершенного искусственного интеллекта, будто бы сошедшего с экранов научно-фантастических фильмов, во многом способствует деятельность информационно-технологических компаний, которые не перестают удивлять нас новыми моделями антропоморфных цифровых помощников. К сожалению, подобные представления мешают осознать новые способности компьютеров и те возможности, благодаря которым они могут изменить окружающий мир. Исходя из этих стереотипов, мы объясним некоторые термины, описывающие наиболее утилитарные применения искусственного интеллекта. В этой статье речь также пойдёт об ограничениях нынешних технологий и о том, почему нам пока не стоит волноваться о восстании роботов.

Итак, что же стоит за терминами «нейронная сеть», «машинное обучение» и «глубокое обучение»?

Эти три словосочетания у всех на слуху. Давайте рассмотрим их послойно - для упрощения восприятия. Нейронные сети находятся в самом основании этой пирамиды. Они представляют собой особый тип компьютерной архитектуры, которая необходима для создания искусственного интеллекта. Следующий уровень - это машинное обучение, которое выступает в роли программного обеспечения для нейронных сетей. Оно позволяет выстроить процесс обучения таким образом, чтобы машина искала нужные ответы в гигантских массивах данных. Пирамиду венчает глубокое обучение, особый тип машинного обучения, обретший невероятную популярность за последнее десятилетие, - во многом благодаря двум новым возможностям: резко подешевевшей вычислительной мощности и безграничным информационным просторам, также известным как Интернет.

Истоки концепции нейронных сетей берут своё начало в пятидесятых годах прошлого века, когда исследование искусственного интеллекта оформилось в отдельную область научных изысканий.

В целом, структура нейронных сетей отдалённо напоминает строение человеческого мозга и представляет собой сеть узлов, выстроенных наподобие нейронных связей. По отдельности эти узлы не представляют ничего выдающегося, они могут отвечать лишь на самые примитивные вопросы, но их совместная деятельность способна решить сложнейшие задачи. Гораздо важнее, что при наличии правильных алгоритмов нейронные сети можно обучить!

«Допустим, вы хотите объяснить компьютеру, как перейти дорогу, - рассуждает Эрнест Дэвис (Ernest Davis), профессор Нью-Йоркского университета. - С помощью традиционного программирования вы сможете задать ему точный набор правил, который будет определять его поведение: заставит смотреть по сторонам, пропускать машины, переходить по пешеходному переходу- и просто наблюдать за результатом. В случае с машинным обучением вы демонстрируете системе 10 000 видеороликов, в которых пешеходы переходят через дорогу. После этого ей нужно показать ещё 10 000 видео столкновений машин с пешеходами, а затем просто позволить системе заняться своим делом».

Научить компьютер правильно воспринимать информацию из видеороликов является первоочередной и весьма нетривиальной задачей. За последние пару десятилетий человечество перепробовало множество способов обучения компьютеров. К подобным методам относится «укрепляющее обучение», при котором компьютер получает своеобразное «вознаграждение» в случае правильного выполнения поставленной задачи и постепенно оптимизирует процесс генерации наилучшего решения. Методика обучения может быть построена и на генетических алгоритмах, используемых для решения задач путём случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе.

Компания Google и другие автомобильные гиганты используют метод машинного обучения, чтобы научить свои беспилотные автомобили вождению.

Глубокое обучение оказалось одним из наиболее практичных методов современного машинного обучения. Данный подход использует значительное количество слоёв нейронной сети для анализа данных на различных уровнях абстракции. Таким образом, при демонстрации картинки системе нейронных сетей с глубоким обучением, каждый слой сети будет занят анализом изображения при разном увеличении. Нижний слой будет анализировать пиксельные сетки размером всего 5 ‡ 5 пикселей, и выдавать два ответа - «да» или «нет» - в зависимости от типа объекта, который появляется на данной сетке. Если нижний слой отвечает утвердительно, тогда вышерасположенный слой нейронной сети анализирует, насколько данная сетка встраивается в шаблон большего размера. Является ли данное изображение началом прямой линии или углом? Постепенно этот процесс усложняется, позволяя программному обеспечению понять и обработать самые сложные данные, расчленив их на составные части.

«Чем выше мы продвигаемся вверх по слоям нейронной сети, тем более масштабные вещи она способна определять, - поясняет руководитель лаборатории искусственного интеллекта в компании Facebook, Ян Лекун (Yann LeCun). - Они становятся более абстрактными. На уровне самого верхнего слоя расположены датчики, способные определить тип изучаемого объекта: человек, собака, планер и так далее».

А теперь давайте представим, что мы хотим с помощью глубокого обучения объяснить компьютеру, как выглядит котик. Сперва необходимо запрограммировать различные слои нейронной сети таким образом, чтобы она научилась самостоятельно различать элементы котика: когти, лапы, усы, и т. д. Каждый слой будет выполнен на предыдущем слое, который позволит ему распознать конкретный элемент, именно поэтому процесс и получил название «глубокое обучение». Затем нам необходимо демонстрировать нейронной сети большое количество изображений котиков и других животных и называть их. «Это котик», - объясним мы компьютеру при демонстрации соответствующего изображения. - Это тоже котик. А вот это - уже не совсем котик». По мере того, как нейронная сеть будет просматривать изображения, в ней начнут срабатывать определённые слои и группы узлов, которые помогут ей определить и выделить категории когтей, лап, усов и прочих атрибутов котика. Постепенно нейронная сеть запоминает, какие из этих слоёв представляют наибольшее значение, и усиливает нужные связи, а слабые связи попросту игнорирует. К примеру, система способна обнаружить значительную корреляцию между категориями «лапы» и «котики», но поскольку лапы бывают не только у котиков, нейронная сеть будет стремиться находить сочетание категорий «лапы» и «усы».

Это весьма долгий, последовательный процесс обучения системы, построенный на принципе обратной связи. И тут возможно два варианта: либо человек будет исправлять ошибки компьютера, склоняя его к правильному выбору, либо нейронная сеть, обладающая достаточным объёмом классифицированных данных, сможет выполнить самостоятельное тестирование. В результате подобного теста ей станет очевидно, что наиболее взвешенные индексы во всех слоях приводят к наиболее точному ответу. И вот теперь, когда мы получили примерное представление о том, сколько шагов нужно сделать для того, чтобы система с уверенностью смогла назвать объект «котиком», давайте подумаем над сложностью системы, которая будет способна идентифицировать любую вещь на свете. Именно поэтому компания Майкрософт была рада анонсировать приложение, которое может различать породы собак. На первый взгляд, разница между доберманом и шнауцером кажется очевидной для нас, но существует огромное количество тонких различий, которые необходимо определить до того, как компьютер сможет назвать эту разницу.

Изображение, созданное проектом Deep Dream компании Google, стало своеобразной визитной карточкой, собирательным образом, представляющим исследования искусственного интеллекта для широкой общественности.

Так это то самое, чем воспользовались Google, Facebook и прочие?

По большей части, да.

Технологии глубокого обучения применяются для решения множества повседневных задач. Крупные информационно-технологические компании уже давно обзавелись собственными подразделениями для исследования искусственного интеллекта. Google и Facebook объединили усилия, чтобы популяризировать эти исследования и открыли исходный код своего программного обеспечения. Компания Google недавно запустила бесплатные трёхмесячные онлайн-курсы по изучению искусственного интеллекта. И пока научная деятельность исследователей пребывает в относительной безвестности, корпорации буквально штампуют новаторские приложения, основанные на этой технологии: начиная веб-приложением компании Microsoft, способным распознавать эмоции, и заканчивая сюрреалистическими изображениями Deep Dream. Ещё одна причина популярности технологии глубокого обучения кроется в том, что большие клиентоориентированные компании всё активнее включаются в её разработку и периодически выбрасывают на рынок наиболее странные наработки.

Несмотря на то, что технологии глубокого обучения уверенно справляются с задачами по распознаванию речи и изображений и обладают значительным коммерческим потенциалом, для них есть немалое число ограничений. Они требуют ввода большого количества данных и точной настройки оборудования. Проблема заключается в том, что их «интеллект» узкоспециализирован и весьма неустойчив. Как тонко подметил когнитивный психолог Гэри Маркус (Gary Marcus) в своей статье в журнале New Yorker, современные методы использования популярных технологий «славятся отсутствием причинно-следственных связей (как в случае между болезнью и симптомами) и, вероятнее всего, будут сталкиваться с определёнными трудностями при попытках анализа абстрактных понятий, например «родственный» или «идентичный». Пока этим технологиям не доступны логические умозаключения, им предстоит многому научиться, чтобы дойти до интеграции абстрактных знаний: ведь недостаточно получить сведения об объекте, важно понять его назначение и способы его применения».

Иными словами, технологиям глубокого обучения не хватает здравого смысла.

Изображение гантелей, дополненное фантомными конечностями, которое было сгенерировано с помощью нейронных сетей Google. Источник: Google.

Например, в исследовательском проекте Google перед нейронной сетью была поставлена задача сгенерировать изображение гантели после обучения на схожих примерах. Нейронная сеть довольно неплохо справилась с этой задачей: на созданных ею картинках были изображены два серых круга, соединённых горизонтальной трубой. Но посередине каждого снаряда были дорисованы очертания мускулистой руки бодибилдера. Исследователи предположили, что причина этого кроется в том, что системе демонстрировались изображения спортсменов, которые держали гантель. Технология глубокого обучения способна запомнить общие визуальные признаки нескольких десятков тысяч снарядов, но сама система никогда не сможет совершить когнитивный рывок и понять, что у гантелей нет рук. Список проблем не ограничивается здравым смыслом. Ввиду особенностей восприятия и способов изучения данных, нейронные сети с технологией глубокого обучения могут быть сбиты с толку случайными комбинациями пикселей. Мы видим лишь помехи на изображении, но компьютер уверен на 95 %, что перед ним изображение гепарда.

Однако подобные ограничения можно искусно спрятать и постараться их обойти. В качестве примера рассмотрим новое поколение цифровых помощников, таких как Siri. Они часто делают вид, что понимают нас - отвечают на заданные вопросы, устанавливают будильник и пытаются рассмешить с помощью нескольких запрограммированных шуток и прибауток.

Знаменитый учёный в области искусственного интеллекта Гектор Левеск (Hector Levesque) уверен, что подобное «несерьёзное поведение» лишний раз подчёркивает пропасть восприятия между искусственным интеллектом и живым мозгом. Левеск утверждает, что его коллеги забыли о слове «интеллект» в термине «искусственный интеллект» и призывает вспомнить знаменитый тест Тьюринга. Гектор всякий раз подчёркивает, что машины в ходе этого теста прибегают к различного рода ухищрениям и прикладывают все усилия, чтобы одурачить собеседника. Боты охотно пользуются шутками, цитатами; они способы изображать бурные всплески эмоций и прибегать к всевозможным словесным выпадам для того, чтобы сбить с толку и отвлечь человека, ведущего опрос. И действительно, машина, которая, по мнению некоторых изданий, успешно прошла тест Тьюринга, притворилась 13-летним украинским мальчиком. Эта «легенда» была выбрана создателями бота для того, чтобы оправдать его невежество, неуклюжие формулировки и стремление к нелогичным выводам.

Левеск предлагает исследователям в области искусственного интеллекта другой тип теста, который, по его мнению, должен состоять из опроса с отвлечёнными, сюрреалистическими вопросами. Эти вопросы будут логическими, но предполагают наличие обширных фоновых знаний, которые описывает Маркус (Marcus). Гектор предлагает задавать ботам простые вопросы: «Сможет ли крокодил пробежать стометровку с препятствиями?» или «Разрешается ли бейсболистам приклеивать маленькие крылья на кепки?» Представьте, какими знаниями нужно обладать компьютеру, чтобы ответить на подобные вопросы?

Итак, что же такое «настоящий» искусственный интеллект?

В этом и заключается сложность применения термина «искусственный интеллект»: он слишком размыт и плохо поддаётся определению. На самом деле в отрасли уже давно принята аксиома: как только машина выполнила задачу, которую прежде мог решать только человек - будь то партия в шахматы или распознавание лиц - то эта задача перестаёт быть признаком интеллекта.

Компьютерный специалист Ларри Теслер (Larry Tesler) сформулировал это следующим образом: «Интеллектом можно назвать всё, что угодно, пока до этого не добрались машины». И даже в случае решения задач, которые недоступны человеку, машины не пытаются воспроизвести человеческий интеллект.

«Метафора о сходстве нейронной сети и головного мозга не совсем корректна, - отмечает Ян Лекун (Yann LeCun). - Она неверна в той же степени, как и утверждение о том, что самолёт похож на птицу. Он не машет крыльями, у него нет перьев и мускулов».

«Даже если нам удастся создать искусственный интеллект, - отмечает учёный, - он не будет похож на разум человека или сознание животного. К примеру, нам будет очень сложно представить разумное существо, которое не обладает [стремлением к] самосохранению».

Большинство исследователей, работающих в области искусственного интеллекта, попросту игнорируют идею о том, что нам никогда не удастся создать по-настоящему живой, наделённый чувствами искусственный интеллект. «На данный момент отсутствует научный подход, который позволит искусственному интеллекту выйти за рамки запрограммированных установок и стать по-настоящему гибким при решении нескольких задач, - рассуждает профессор Массачусетского технологического института Андрей Барбу (Andrei Barbu), возглавляющий центр исследований Center for Brains, Minds and Machines (CBMM). - Следует понимать, что исследования искусственного интеллекта сейчас находятся на этапе создания систем, которые будут решать конкретные, узкоспециальные проблемы».

Профессор отмечает, что ранее предпринимались попытки неконтролируемого обучения, в ходе которых система должна обрабатывать неразмеченные данные, однако подобные исследования пока находятся в зачаточном состоянии. Более известным примером служит нейронная сеть компании Google, в которую были загружены 10 миллионов случайных эскизов с видеосервиса YouTube. В результате нейронная сеть сама поняла, как выглядят котики, но её создатели не сочли это умение чем-то выдающимся.

Как заявил Ян Лекун на прошлогоднем хакатоне Orange Institute: «Пока мы не знаем, как наладить процесс неконтролируемого обучения. Это является основной проблемой».

Яркая демонстрация силы искусственного интеллекта. Сеть Watson компании IBM выигрывает в телевизионной игре-викторине Jeopardy! Однако эти впечатляющие возможности имеют весьма ограниченное применение. Источник: Ben Hider/Getty Images.

Искусственный интеллект как область исследований имеет все шансы стать жертвой завышенных ожиданий. Так часто бывает: учёные находят новый метод, а высокий темп исследований и заметный прогресс позволяют делать смелые утверждения о том, что при текущем уровне развития эта технология позволит создать робота-дворецкого в ближайшее время.

Давайте возьмём для примера статью из New York Times 1958 года, которая описывает первоначальную форму искусственного интеллекта. В ней идёт речь о машине, способной определять разницу между понятиями «лево» и «право», о некоем электронном «зародыше», который однажды сможет «ходить, говорить, смотреть, читать, размножаться и осознавать самого себя».

Когда область исследований сталкивается с подобными разочарованиями и несбывшимися прогнозами, то наступает так называемая «зима искусственного интеллекта» - период пессимизма и сокращения финансирования. За последние несколько десятилетий случились две затяжных и множество коротких «зим искусственного интеллекта»: в конце 70-х и начале 90-х годов прошлого века. Безусловно, во многих областях научных исследований есть периоды временного, «осеннего» затишья. Но стоит заметить, что немногие дисциплины могут похвастать столь глубоким разочарованием своих приверженцев, что им даже пришлось выдумывать специальный термин для этого явления!

Напрашивается вывод: мы никогда не сможем увидеть настоящий искусственный интеллект? Только уловки и рекламные трюки?

Не совсем. Всё зависит от наших ожиданий. Чего мы ждём от искусственного интеллекта? Безусловно, машины становятся всё более «умными», но не в нужном нам смысле. Давайте рассмотрим, к примеру, программное обеспечение, которое использует компания Tesla для своих беспилотных автомобилей. Генеральный директор компании, Илон Маск описывает его как парк обучающихся сетей, который собирает поступающие данные и «помогает обучить все машины, если одна из них что-то усвоила». Конечным этапом и целью данного исследования не является создание стандартного или гибкого искусственного интеллекта. Скорее, это будет неким распределением большого количества отдельных «разумов» в компьютерной сети. Лекун называет это явление «скрытый разум».

Давайте пофантазируем и перенесёмся в недалёкое будущее. Итак, мы едем в превосходном беспилотном автомобиле, который оборудован продвинутым цифровым помощником - возможно, прямым потомком современной Siri. Вполне вероятно, что таким помощником окажется виртуальный собеседник-плут, которого так недолюбливает Гектор Левеск. Но всю дорогу он будет вести себя как человек и заставит нас поверить в это. Во время утренней поездки на работу вы будете болтать с роботом о последних новостях, обмениваться шутками, заполнять ежедневник и сможете поменять пункт назначения при желании. Всё это будет происходить в салоне беспилотного автомобиля, который не только владеет в совершенстве правилами дорожного движения, но также обучен учитывать ошибки других водителей. И вот когда мы окажемся в этом недалёком, но вполне обозримом будущем, следует задать себе простой вопрос: будет ли нам так важно, что мы имеем дело с «ненастоящим» искусственным интеллектом?

Станем ли мы довольствоваться лишь подобием настоящего разума?

Источник: 22century.ru

Комментарии: