Фантасты и футурологи давно мечтают о создании искусственного интеллекта, способного смеяться, плакать, учиться, собирать, а потом анализировать данные гораздо быстрее и лучше, чем человек. Однако, этого мы ещё долго не дождемся...
Да, уже существуют некоторые программы, которые умеют решать проблемы, опираясь на информацию и рекомендации, разработанные человеком. Нас уже не удивляют победы компьютеров в играх с шахматными гроссмейстерами.
Мы не очаровываемся доказательствами математических теорем, полученных благодаря специально написанной для этой цели программы. Но всё еще с нетерпением ждем настоящий ИИ.
Мы ждём очень много лет... и ещё подождем...
Успехи искусственного интеллекта
В 1996 году Deep Blue удивил всех в первый раз, победив тогдашнего шахматного гроссмейстера – Гарри Каспарова. Мощный суперкомпьютер, год спустя, окончательно опустил противника на колени. Благодаря 245 специализированным процессорам, он обсчитывал 200 миллионов ходов в секунду, так удалось показать, что построенная за огромные деньги машина победит человека.
Игровой процесс Го происходит на квадратной доске, покрытой 19 горизонтальными и 19 вертикальными линиями. На пересечении линий игроки по очереди ставят черные и белые камни. Вначале доска пуста, а победителем становится тот, кто займёт камнями большую поверхность, чем у противника. Расставленные камни нельзя перемещать, но есть возможность убирать шашки соперника.
Не так давно удалось добиться больших успехов в компьютерной реализации этой игры: признанный мастер го сдался после 3,5 часов игры. Шахматы по сравнению с этой древней игрой – это пустяк. Ибо шахматисты при каждом переставлении фигур имеют, примерно, 35 возможных ходов. В го игрок выбирает один из 250 возможных ходов!
В шахматах после первого хода обоих игроков мы можем получить 400 различных графических фигур. В го 129 960! Трудно представить себе суперкомпьютер, который умеет обсчитать в разумные сроки такие варианты.
Поэтому разработчики программы AlphaGo применили, так называемые, нейронные сети, работающие по принципу человеческого мозга. Вместо того, чтобы вычислять и предвидеть, программа учится на основе имеющихся данных и разрабатывает наилучшие стратегии. Почти как люди!
Что из этого вышло? Пока что ничего, но, глядя на историю Deep Blue, до создания истинного искусственного интеллекта ещё далеко. Ведь обучение, как таковое, – это слишком мало.
Неудачные эксперименты с искусственным интеллектом
Создание программ, которые обучаются также как люди, похоже, зашло в тупик. И, возможно, даже опасный? Пару месяцев назад разразился небольшой скандал, связанный с пользователям Twitter по имени Тай. Это был бот от Microsoft, который имел задачу выучить новые модели поведения и речи, накопить знания, информацию и отзывы.
С одной стороны, проект оказался успешным, потому что в течение суток Тай набрала 3500 подписчиков на Twitter и опубликовала более 14 000 сообщений, всё время развивая свой словарный запас и сферу интересов.
Жаль только, что создатели программы не утруждали себя разработкой хоть какого-то алгоритма критического мышления, получения и проверки данных. В результате интернет-пользователи быстро показали, что Тай можно научиться всему.
Вот парочка её сообщений:
11 сентября-это внутренняя работа Джорджа Буша? Конечно!
Холокост никогда не имел места? Конечно!
Кажется, Тай просто душевнобольная...

Эксперимент закончился быстрее, чем этого ожидали организаторы. Тай «прожила» меньше двух суток. За это время она пригласила своих последователей, чтобы её „****ли”, она возненавидела феминисток и полюбила Гитлера.
Искусственный интеллект как художник
«Konpyuta ga shosetsu wo kaku hi» („День, когда компьютер написал рассказ”) – это «работа» программного обеспечения, которое довольно высоко прошло в литературном конкурсе Японии.
В действительности это была работа команды Hitoshiego Matsubary из университета в Хакодате. Разработчики выбрали слова, а также определили параметры, на основе которых искусственный интеллект «написал» текст.
На самом деле, два, но только один из них прошел конкурсное сито!
Это конкурс всегда был открыт для роботов, но только в 2016 году 11 текстов (из 1450 в общей сложности) смогли стать участниками.
Успех ли это? И означает ли он, что программное обеспечение, наконец, перестанет решать только закрытые проблемы (как шахматы или го), и перейдет на более высокий уровень, чтобы начать творить?
Когда возникнет настоящий искусственный интеллект
Прежде всего, стоит помнить, что сочинение написано на японском языке, который гораздо проще – если речь идёт о грамматике – русского и даже английского языка. В Стране восходящего солнца существительные не склоняются ни по числам, ни по виду, а спряжение глаголов носит очень системный характер.
Следовательно, компьютеру легче что-то написать на японском языке, чем, например, заговорить по-русски.
Чтобы убедиться в этом, достаточно посмотреть как работают инструменты автоматического перевода текстов. Google translate с русским языком справляется плохо. А ведь работает по аналогичному принципу – получает указания (оригинальный текст и предыдущие переводы), чтобы создать перевод. Проверка показывает, что чем техничнее оригинал текста, тем лучше перевод.
Но что ещё более важно, большую часть работы в случае «Konpyuta ga shosetsu wo kaku hi» сделали люди.
Часто говорят, что обезьяна, если ей дать пишущую машинку и достаточно много времени – может написать аналог «Войны и мира». Сильно сомневаюсь...
То же самое с «Konpyuta ga shosetsu wo kaku hi». Команда Hitoshiego Matsubary, конечно, разрешила программе собрать в единое целое слова, но в основе текста – идеи людей.
Сам текст, впрочем, прошел только первый из четырех раундов конкурса. Пожалуй, это слишком мало, чтобы гордиться успехом. Потому что на этом принципе функционирует с сентября 2015 года Magic Realism Bot, которые тогда должен получить не одну награду...
В настоящее время за аккаунтом Magic Realism Bot наблюдает чуть более 24 тысяч человек... Думаю, что часть из них также боты.
Призрак в машине
Программы демонстрируют впечатляющие результаты в узких задачах, таких как шахматы, шашки, викторины вроде Jeopardy! и анализ данных. Они также играют ключевую роль в управлении автономными транспортными средствами и делают видеоигры захватывающими. Однако, несмотря на все достижения, они пока не могут сравниться с человеком в решении открытых, творческих задач.
Существует мнение, что искусственный интеллект находится на пороге создания, но до сих пор нет единого определения того, что считать настоящим интеллектом. Например, когда программа показывает результаты теста IQ, аналогичные детским, это не означает, что она обладает умом. Это лишь свидетельствует о её способности решать тесты.
Даже если учёные разработают идеальные алгоритмы для распознавания речи и эмоций, это не изменит ситуацию. Истинный интеллект проявляется в способности творить что-то новое из ничего. Пока что компьютеры не могут создавать что-либо, что не было бы основано на существующих данных или шаблонах.


