В общем, сторонники стоящего немного особняком агентно-ориентированного подхода, по сути, выделяют следующие необходимые свойства объекта, обладающего интеллектом: наличие восприятия, наличие целей, способность действовать рационально, то есть выполнять действия, способствующие достижению цели. Рассел и Норвиг добавляют ещё несколько качеств: способность адаптироваться, длительное существование. Лично я против подобных дополнений, так как они, по-моему, лишь увеличивают неопределённость. Начиная с какой секунды жизни начинается «длительное существование»? Можно ли сказать, что запорожец, въехавший под БелАЗ, в некотором роде адаптировался, изменив форму кузова?
Легко заметить, что определение интеллекта, неявно данное сторонниками агентно-ориентированного подхода, описывает нечто существенно более широкое, чем человеческий интеллект. Если бы животные или даже растения были компьютерными программами, мы неизбежно должны были бы отнести их к области искусственного интеллекта.
Как мне кажется, агентно-ориентированный подход делает понятие искусственного интеллекта ещё более неопределённым, поэтому в книге я буду придерживаться более классического определения: искусственный интеллект (далее — ИИ, AI, Artificial Intelligence) — область науки и технологии, занимающаяся автоматизацией решения интеллектуальных задач. При этом я осознанно принимаю риск того, что в отношении некоторых задач степень их интеллектуальности может вызывать споры, однако полезность этих споров, на мой взгляд, не превышает полезности приписываемых средневековым схоластам споров о том, сколько ангелов может поместиться на кончике швейной иглы. По мере того как машины справляются со всё большим и большим количеством интеллектуальных задач, общепринятое представление о том, что относится, а что не относится к последним, постепенно меняется. В конце концов, сложение и вычитание чисел в уме человек тоже осуществляет при помощи собственного интеллекта, и ещё 300–400 лет назад машина, способная выполнять арифметические операции, была настоящим чудом техники. Сегодня же этим уже никого не удивишь. В 1960-е мы мечтали о машинах, способных выигрывать у сильнейших шахматных игроков, и если в те времена вы бы спросили обывателя: является ли системой искусственного интеллекта машина, способная выиграть в шахматы у чемпиона мира, то почти наверняка получили бы утвердительный ответ. Сегодня многие люди лишь брезгливо поморщатся при упоминании шахматных программ: подумаешь, не очень-то это интеллект, просто быстрый перебор вариантов! Несколько лет назад к этой тираде, весьма вероятно, добавилось бы рассуждение об игре го: вот когда машины смогут обыграть чемпиона мира по го, тогда и посмотрим! Интересно будет понаблюдать за тем, какая из сложных интеллектуальных задач теперь, после успехов AlphaGo и AlphaZero, займёт в массовом сознании место достойной истинного ИИ.
Это явление массового сознания с лёгкой руки писательницы и специалистки по истории ИИ Памелы Маккордак получило наименование «эффект ИИ».
![]()
Рис. 1. Эффект ИИ
«…Каждый раз, когда кто-то находил способ научить компьютер что-то делать — хорошо играть в шашки, решать простые, но относительно неформальные задачи, — раздавался хор критиков, заявлявших, что это не мышление», — пишет Маккордак. То есть некоторые люди полагают, что как только ИИ успешно решает ту или иную задачу, она тут же перестаёт относиться к области ИИ. Маккордак называет «странным парадоксом» тот факт, что «практические успехи ИИ, программы, которые достигали разумного поведения, быстро входили в состав прикладных областей, где они оказывались полезными, становились молчаливыми помощниками наряду с другими подходами к решению задач, оставляя исследователей в области ИИ в компании одних лишь „неудач“, крепких орешков, которые ещё не удалось расколоть»[12].
Как говорит австралийский робототехник и исследователь ИИ Родни Брукс: «Каждый раз, когда мы понимаем что-либо, оно перестаёт быть магией, и мы говорим: „О, это просто вычисление“»[13]. Ларри Теслеру приписывают изобретение «теоремы Теслера»: «ИИ — это то, что ещё не создано» [Artificial Intelligence is whatever hasn’t been done yet][14]. Впрочем, сам Теслер утверждает, что это неточная цитата. В действительности он говорил, что «интеллект — это всё то, что машины пока не умеют делать» (Intelligence is whatever machines haven’t done yet)[15]. Так или иначе, следует признать мудрость человека, который подарил человечеству клавиатурные сочетания Ctrl + C и Ctrl + V.
Похожая ситуация, как мне кажется, наблюдается и в других дисциплинах. Например, никто всерьёз не назовёт человека, освоившего правило сложения в столбик и способного доказать на школьной доске теорему Пифагора, математиком, хотя арифметика и планиметрия по-прежнему остаются разделами математики и вряд ли это когда-нибудь изменится. А в отношении постоянного роста требований к ИИ я не могу удержаться от цитаты из монолога американского комика Луи Си Кея: «Люди жалуются на задержки вылетов. Из Нью-Йорка в Калифорнию — пять часов пути. Когда-то это занимало 30 лет. По дороге кто-то умер бы, а кто-то родился. На место прибыла бы совершенно другая группа людей. Сейчас ты посмотришь кино, сходишь на горшок — и уже дома».
1.1 Понятие ИИ.
Прикладной/слабый ИИ, сильный ИИ (AGI)
В силу того, что искусственный интеллект — понятие чрезвычайно широкое, возникли термины для конкретизации того, с каким именно явлением мы имеем дело. Сегодня традиционным стало разделение систем ИИ на два вида. Первый из них — «слабый» [weak], «специализированный» [narrow] или «прикладной» [applied], то есть предназначенный для решения какой-то одной, отдельной интеллектуальной задачи или их небольшого множества. Второй вид — «сильный» [strong] или «универсальный» [general] ИИ, к нему относят гипотетические системы, способные, подобно человеческому интеллекту, решать неопределённо широкий спектр интеллектуальных задач.
Интересно, что изначально термин «сильный искусственный интеллект» (strong AI) означал не совсем то, что часто означает сегодня. Его автор, философ Джон Сёрль, ввёл его для того, чтобы отличать систему, которая «ведёт себя так, как будто является разумной» [can (only) act like it thinks and has a mind], от системы, которая «на самом деле» обладает разумом [can think and have a mind][16]. В современных работах понятия «сильный ИИ» и «гипотеза сильного ИИ» иногда используют в оригинальном, сёрлевском смысле, но ряд исследователей, к которым относится, например, уже упоминавшийся Реймонд Курцвейл, считают, что термин «сильный ИИ» описывает любую систему ИИ, которая действует так, как будто обладает разумом, вне зависимости от того, способны ли философы определить, «в самом ли деле» она им обладает[17].
Для того чтобы не допускать путаницы и разночтений, многие исследователи предпочитают использовать термин artificial general intelligence (общий/универсальный искусственный интеллект), обычно его употребляют в виде аббревиатуры — AGI.
Занятно, что впервые термин появился в работе Марка Губруда «Нанотехнологии и международная безопасность», посвящённой военным применениям технологий будущего. Автор даёт AGI следующее определение: «Под продвинутым универсальным ИИ я понимаю системы ИИ, способные соперничать с человеческим мозгом или превосходить его в сложности и скорости, которые способны получать общие сведения, манипулировать ими и выстраивать рассуждения и которые могут использоваться, по сути, в любой фазе индустриальных или военных операций, в которой был бы необходим человеческий интеллект. Эти системы могут быть основаны на моделировании человеческого мозга, но это не является необходимым требованием, они не должны также обязательно обладать „сознанием“ или любой другой компетенцией, не имеющей прямого отношения к их применению. Что важно, так это то, что эти системы могут быть использованы для замены человеческих мозгов в задачах, начиная от организации и запуска шахты или фабрики и заканчивая пилотированием самолёта, анализом разведданных или планированием боевых действий»[18]. Сейчас AGI определяют обычно несколько проще: «AGI — искусственный интеллект, способный успешно выполнить любую интеллектуальную задачу, посильную для человека»[19].
Рис. 1. Эффект ИИ
