Книга: Счастливый клевер человечества: Всеобщая история открытий, технологий, конкуренции и богатства
Творческое мышление искусственного интеллекта
<<< Назад Возможности синтетической биологии |
Вперед >>> Как разглядеть новые ловушки прогресса |
Творческое мышление искусственного интеллекта
Упомянув искусственный интеллект, необходимый даже «Астрочикену», вспомним вновь Рэймонда («Рэя») Курцвейла, футуролога и проводника популярной сейчас в ИТ-кругах концепции технологической сингулярности, в соответствии с которой рано или поздно наступит момент, когда дальнейший прогресс будет создаваться искусственным суперинтеллектом и станет недоступен для человеческого понимания из-за слишком высоких темпов развития. Корпорация Google наняла его для практической разработки искусственного интеллекта. Курцвейл утверждает, что к 2029 г. пропасть, что разделяет сейчас компьютеры и людей (логический и эмоциональный интеллект), исчезнет. Его оптимизм основан на том, что мы уже достигли глубокого понимания того, как работает человеческий мозг. Наши знания постоянно растут, поскольку теперь мы буквально можем заглянуть внутрь живого мозга и увидеть, как формируются мысли в режиме реального времени. Курцвейл уверен, что техники глубокого обучения, использующие многослойные нейронные сети, вполне могут прийти на смену реальным. Этот момент станет точкой невозврата, после которой нам, людям, будет невозможно осознавать прогресс и каждая открытая уже не нами, а искусственным суперинтеллектом технология будет сродни магии.
В своей книге «Близится сингулярность» (Singularity is Near) Курцвейл приводит в пример мартышку, которая смогла мысленно контролировать поведение программы при помощи чипа, имплантированного в ее мозг. Такой чип уже был способен самостоятельно обновлять прошивку. Это стало возможным, поскольку распознающие элементы мозга не выстраиваются каким-либо иерархическим образом относительно друг друга. Неокортекс, новая кора головного мозга, – это тонкие пленки высотой в один распознающий элемент. Концептуальная иерархия выстраивается в них исключительно за счет взаимодействий между отдельными распознающими элементами (аксонами, дендронами, нейронами).
Каждый образ в человеческом неокортексе образуется из нескольких структурных элементов. Первым является входной сигнал, формирующий образ на самом низком уровне. Второй элемент каждого образа более высокого порядка – звуковой образ или его имя. А третий элемент – это целый набор образов еще более высокого порядка, куда образ входит в качестве строительного материала. Например, для образа буквы А это будут все слова с буквой А. Есть уровни еще более высокого порядка, отвечающие за формирование различных уровней мышления. Из слов составляются предложения, которые, в свою очередь, конструируются в главы, концепции, области науки и т. д.
Курцвейл считает, что «в новой коре человека содержится около полумиллиона кортикальных колонок, каждая из которых составляет около 2 мм в высоту и 0,5 мм в ширину и содержит около 60 000 нейронов (таким образом, в сумме в новой коре содержится около 30 млрд нейронов). В общем, каждый распознающий модуль кортикальный колонки содержит около 100 нейронов, а всего в новой коре имеется порядка 300 млн распознающих модулей».
В человеческом мозге переходы между уровнями (пленками неокортекса) занимают от сотых до десятых долей секунды. Экспериментально подтверждено, что на узнавание человеческого лица уходят десятые доли секунды. Такая скорость достигается за счет того, что все распознающие модули биологического мозга функционируют одновременно. Если бы наш мозг функционировал как обычный компьютер и распознавал все образы последовательно и в иерархическом порядке, то совершал бы миллионы циклов при переходе от одного уровня к другому. Именно поэтому, несмотря на то что компьютеры функционируют в миллионы раз быстрее биологических систем, мозг человека по-прежнему превосходит все компьютерные модели по своей универсальности.
Сам Курцвейл не видит противоречия и не разделяет биологическую и техническую эволюцию. Человеческая история представляется ему в виде шести эпох. Первой из них стала «эпоха физики и химии», наступившая через несколько столетий после Большого взрыва. Несколько миллиардов лет назад пришел черед «биологии и ДНК». Тогда возникли первые самовоспроизводящиеся организмы. Третья эпоха – это время «мозга», когда возникли организмы, способные самостоятельно обнаруживать и обрабатывать информацию. Сейчас мы переживаем «эпоху технологий», ведь вместе с нами эволюционируют и наши технологии – от паровой машины до полностью автономных ядерных реакторов. Через несколько десятилетий, согласно Курцвейлу, наступит пятая эпоха – «слияния человеческих технологий и человеческого разума». Тогда разум, освобожденный от наших биологических ограничений, изменит материю Вселенной. После наступит последняя эпоха – «эпоха пробуждения Вселенной». То, что искусственный интеллект будет господствовать во всех сферах жизни людей уже в четвертой эпохе, Курцвейла, как мы видим, не страшит.
Искусственный интеллект пробует свои силы и в творчестве. Так, в марте 2016 г. произведение, написанное роботом, впервые вышло в финал японского литературного конкурса имени Синъити Хоси. В финал попала повесть «День, когда компьютер написал роман». Этот проект курировала группа исследователей Университета Хакодате под руководством профессора Мацубара Хитоси. Ученые задавали компьютерной программе определенные параметры: пол героев, ключевые слова и т. п. Используя их, искусственный интеллект создал совершенно связный и уникальный текст. Мацубара Хитоси отметил, что надеется расширить потенциал искусственного интеллекта, чтобы тот смог заниматься практически настоящим человеческим творчеством.
Го, самая древняя и сложная игра в мире, пала под натиском искусственного интеллекта?
Го – самая сложная интеллектуальная игра в мире пришла к нам из Древнего Китая. Смысл ее заключается в постепенном захвате территории путем постановки на игровое поле камней поочередно с соперником. Побеждает тот, кто смог завоевать б?льшую территорию. При простоте правил (правила го можно выразить девятью простыми предложениями) го – очень сложная игра, требующая способности умело сочетать сложные расчеты с образами и ассоциациями, логику с интуицией, тактику со стратегией. Го учит находить главное в проблеме и подбирать ключ к ее решению, учит видеть скрытое и нащупывать нити управления событиями. Иными словами, владение го на высоком уровне требует от игрока хорошо развитого творческого мышления.
До сегодняшнего дня считалось, что даже очень мощный компьютер не только не способен победить высококлассного игрока, но и в принципе не может играть в эту игру с человеком на равных, поскольку в игре го число возможных неповторяющихся партий составляет 3?10511 (при средней, стандартной длине игры в 200 ходов). Для шахмат это число равно 1?10120 (при стандартной длине в 80 ходов). Однако в марте 2016 г. научно-исследовательская компания Google DeepMind сообщила о том, что ее программа AlphaGo впервые в истории нанесла сокрушительное поражение одному из лучших мастеров игры го, 18-кратному чемпиону мира Ли Седолю в первом же из пяти матчей. AlphaGo выиграла у Ли Седоля подряд три первые игры и заработала победу в турнире. Но четвертую партию программа, допустив ошибку, проиграла, после чего Ли Седоль отметил, что у AlphaGo есть определенные слабые места.
Отличие AlphaGo от всех предыдущих программ заключается в том, что она не просто оснащена мощным поисковым компонентом, но и способна обучаться игре. По сравнению с человеком AlphaGо учится намного быстрее, опираясь на базу сыгранных партий и тренируясь сама с собой с кремниевой скоростью.
Во время игры программа руководствуется вероятными ходами людей, генерируемыми «сетью правил» – моделью действий реальных мастеров го в различных ситуациях. Но когда включается «оценочная» нейронная сеть, используемая для более глубокого анализа ситуаций, программа может сделать оригинальный ход. Интересно, что Ли Седоль потреблял около 20 Вт энергии. AlphaGo работает на 1920 CPU (процессорах) и 280 GPU (графических процессорах), которые потребляют примерно 1 МВт. Это в 50 000 раз больше, чем энергопотребление мозга Ли Седоля.
Работа над программой AlphaGo началась около двух лет назад в рамках исследовательского проекта, целью которого была проверка, сможет ли нейронная сеть, работающая по принципу глубинного обучения, освоить игру го.
В отличие от шахмат, в го нет простых руководящих принципов для ведения игры и оценки игрового прогресса, из-за чего компьютеры традиционно плохо играют в го. Но программа AlphGo оказалась на порядок выше, чем кто-либо мог себе представить. Основатель DeepMind Демис Хассабис так говорит о программе: «Го является финишной точкой: это вершина среди игр с точки зрения интеллектуальной глубины. Го интересна и красива, и это захватывающий вызов для нас. Мы не просто освоили игру. Мы сделали это с помощью удивительно интересных алгоритмов. Игра го – это скорее искусство, чем наука, и AlphaGo играет в очень человеческом стиле, потому что она обучалась, как человек, а затем становилась сильнее и сильнее, тренируясь так же, как учились бы вы или я. Наиболее важным аспектом для нас является то, что это не просто экспертная система со встроенными правилами. Она научила себя игре с помощью универсальных методов машинного обучения. В конечном счете мы хотим применить эти методы для решения важных реальных проблем, таких как моделирование климата или комплексный анализ болезней. Очень интересно представить себе, что же эта сеть в состоянии делать в будущем».
Беспокойство по поводу утраты преимущества человека перед машиной было фоном состязания между Ли Седолем и AlphaGo. Многие в онлайн-комментариях к игре писали, что на долю южнокорейского профессионала выпал «грандиозный бой с компьютером от имени всего человечества». Но эксперты считают, что победа в го – игре для двоих с четко заданными правилами – еще не означает, что пришло время, когда машины взяли верх над людьми. «Сегодня искусственный интеллект неплохо справляется со многими когнитивными задачами, которые раньше были под силу только людям, – утверждает Бабак Ходжат, сооснователь, главный научный сотрудник компании Sentient Technologies. – Но прежде чем он достигнет человеческой мощи абстрактного мышления, пройдут годы». Это следующий рубеж, но насколько мы далеко от него?
Идею существования разумной, самообучающейся среды очень образно описал Станислав Лем в своей книге «Солярис». Возможно, в будущем мы действительно придем к чему-то вроде мыслящей материи планеты-океана.
<<< Назад Возможности синтетической биологии |
Вперед >>> Как разглядеть новые ловушки прогресса |
- Эволюция синтетической биологии. Творческое мышление искусственного интеллекта
- Глава 1.1. Значение техники искусственного выкармливания новорожденных хищных млекопитающих для формирования поведения в...
- Анатомия и мышление
- 8. Мышление и сознание
- 5.5. Анализаторы. Органы чувств, их роль в организме. Строение и функции. Высшая нервная деятельность. Сон, его значение...
- 5.5.2.Высшая нервная деятельность. Сон, его значение. Сознание, память, эмоции, речь, мышление. Особенности психики чело...
- 892. Можно ли увеличить запасы рыбы за счет искусственного ее разведения?
- 726. Можно ли увеличить запасы рыбы за счет искусственного ее разведения?
- 725. Можно ли увеличить запасы рыбы за счет искусственного удобрения морей?
- Глава вторая Мысленные эксперименты над мышлением
- 1.4. Йозеф Кёльрейтер: успехи искусственного скрещивания
- Нашего интеллекта недостаточно