Умные машины ни над чем не смеются

Читать на сайте inosmi.ru
Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ
Можно ли перенести на машины ключевые элементы интеллекта, чтобы сделать из них что-то вроде "суперверсии" человека? Этот вопрос уже более 70 лет тревожит исследователей в области искусственного интеллекта, пишет "Политика". Издание приводит комментарий ученого Елены Маркович, которая уверена, что такая цель недостижима.
Дарко Пейович (Дарко Пејовић)
"Могут ли машины размышлять?" ― вопрос, который уже более 70 лет тревожит исследователей в области искусственного интеллекта. Этой интригующей теме была посвящена научно-популярная лекция "Машины, как мы". В Студенческом культурном центре ее прочитала Елена Маркович, ассистент на математическом факультете Белградского университета и преподаватель Компьютерной гимназии в Белграде.
Тест, который подтвердил бы, что компьютер достиг способности мыслить, сформулировал в 1950 году Алан Тьюринг, британский математик и родоначальник современной информатики. Если говорить упрощенно, тест Тьюринга предполагает компьютерную программу, которая во время текстовой беседы на различные темы смогла бы обмануть собеседника, то есть убедить его в том, что он говорит с человеком, а не с машиной.
"Если машина умеет решать какие-то сложные комбинаторные задачи, превосходящие способности человека, она должна также уметь скрыть этот факт, чтобы не выдать, что она не является человеком. В этом суть теста Тьюринга", ― объясняет Елена Маркович, которая занимается на кафедре информатики изучением искусственного интеллекта, в частности, автоматическими рассуждениями, машинным обучением и программированием в ограничениях.
Как подчеркивает этот молодой ученый, главный вопрос тут в том, подразумевает ли интеллект то, что мы вообще считаем недостатками? В данном конкретном случае, это ложь и обман. Если мы отвечаем положительно, то логично предположить, что одним из параметров интеллекта является способность врать. Поэтому современные критики теста Тьюринга полагают, что на его основе не могут выдавать умным машинам "сертификат качества". Тем более что за пределами теста остаются наиболее эффективные функции искусственного интеллекта: скорость расчетов и поиска информации. Напротив, как высшая ценность преподносится способность машины в общении точно имитировать человека. Как будто ценность, скажем, футболиста определяется его умением быстро плавать…
"Алгоритмы, которые сейчас используются, симулируют то, как люди решают проблемы. Мы работаем над тем, чтобы ключевые элементы того, что мы считаем интеллектом, перенести на машины, и тогда они станут чем-то вроде суперверсии нас самих. Однако, пока еще не достижима цель дать машине сознание, поскольку неизвестно, по какому алгоритму функционирует человеческое сознание", ― говорит наша собеседница.
Тем не менее трудно не восхититься способности искусственного интеллекта "впитывать" огромное количество данных, чтобы потом обрабатывать их за несколько секунд и принимать решение.
Sasapost (Египет): революция в мире медицины: искусственный интеллект определяет редкие генетические заболевания по чертам лица! Ученые разработали искусственный интеллект, который работает точно также, как всем известный Доктор Хаус. Новая технология способна распознавать сложные редкие генетические заболевания по чертам лицам человека.
"Существуют также программы, которые фотографируют, компонуют или пишут, систематизируя и комбинируя фрагменты из имеющейся базы данных. Это выглядит как в тысячи раз ускоренный процесс, через который проходит художник, который годами впитывает впечатления из окружающего мира, из работ предшественников и современников. Но когда человек творит, не опирается также на свое воображение и эмоциональные процессы, которые выливаются во вдохновение. Базы данных, из которых бралось бы вдохновение и проистекало истинное творчество, недостижимы и для людей, не говоря уже о машинах.
По ее словам, специализированные компьютерные программы, как бы их хорошо "ни кормили и обучали", не способны осознать контекст, а точнее увидеть широкую картину.
"Если вы хотите дать машине способность распознавать насилие, сначала нужно наполнить ее сотнями тысяч сцен разной степени жестокости. Но получится, что даже таким образом обученный искусственный интеллект распознает как акт насилия, например, изображение хирурга, который оперирует, или матери, которая ругает ребенка, хотя на самом деле она обращает его внимание на то, что может угрожать ему, например, совать пальцы в розетку или перебегать улицу в неположенном месте", ― предупреждает Елена Маркович, добавляя, что машинам не доступно еще одно естественное человеческое качество ― чувство юмора.
Циники скажут, что доказательство интеллекта в том, что они понимают: смеяться в мире не над чем, но, к сожалению, умные машины не поняли бы такой шутки…
"Компьютерные программы используются и для создания мемов, остроумных интернет-шуток в виде текста, фото, движущегося или статичного изображения. Они опираются на огромную базу образцов и пытаются подражать оборотам или сценам, которые в огромном количестве случаев воспринимаются как нечто смешное. Бывает, что они обращаются и к текстам и "гэгам", которые вообще не являются сутью юмора. Поэтому плоды таких штампованных шуток перед демонстрацией необходимо проверять людям, так как концепция юмора, сарказма и иронии абсолютно чужда машинам, поскольку ее невозможно перевести в математическое выражение".
Может искусственный интеллект справиться со своими недостатками? Сможет ли процесс машинного обучения на основе опыта, при постоянном отсеивании ошибок, привести к эволюционному скачку, который позволит машине превзойти своего творца? Тогда, вырвавшись из-под его крыла, машина продолжит рост со скоростью, которую род человеческий не сможет ни осознать, ни отследить…
"Я не говорю, что нечто подобное совершенно невозможно, но я считаю, что это необозримая перспектива. Машины, которые стали бы умнее человека, должны основываться на алгоритмах совершенно отличных от современных, которые имитируют мышление и умозаключения человека. Их должен придумать какой-то гений или несколько гениев, способных взглянуть на целый корпус данных проблем с радикально другого угла. Чтобы создать поколение суперигроков, сначала мы должны найти супертренеров", ― заключает Елена Маркович, ассистент с кафедры информатики математического факультета Белградского университета.
Обсудить
Рекомендуем