Когда будет пройден тест Тьюринга?
Задача теста Тьюринга, разработанного в 1950 году Аланом Тьюрингом, – проверить, сможет ли машина продемонстрировать интеллект, эквивалентный человеческому или неотличимый от него. Многие считают, что в 2014 году чат-бот Женя Густман успешно прошел тест Тьюринга, но это неверно: скорее он обманул судей при помощи целого ряда уловок. Итак, когда же мы пройдем тест Тьюринга? На этот вопрос ответила New York Times в 2016 году в статье, посвященной проекту Google Brain («Гугломозг»). Ее автор наглядно объясняет, каким образом Google разрабатывает системы искусственного интеллекта.
В среднем мозг человека содержит около 100 млрд нейронов. С каждым нейроном могут быть связаны до 10 000 других нейронов. Таким образом, количество синапсов (связей) между двумя нервными клетками может составлять от 100 до 1000 триллионов. Google и другие компании стремятся воспроизвести такую сеть при помощи компьютеров. Это исключительно сложная задача, и до создания нейронной сети с триллионами связей еще очень далеко. В прошлом десятилетии Google активно работала над искусственным интеллектом, достигнув важной вехи в 2012 году, когда появилась возможность распознавать изображения кошек.
Допустим, вы хотите написать программу, распознающую изображения котиков, на базе старой символической модели искусственного интеллекта. Несколько дней уйдет на то, чтобы загрузить в машину исчерпывающие и подробные описания котика: четыре лапы, острые ушки, есть усы, хвост и т. д. Вся эта информация будет сохранена в специальной ячейке памяти, именуемой CAT. Далее начинаем показывать картинки. Сначала машина должна вычленить отдельные элементы изображения, затем применить к ним правила, сохраненные в памяти. Если (лапы=4) и если (уши=остроконечные), а также если (усы=есть) и (хвост=есть), если (выражение=надменное), то (кот=да). Но что если показать такой программе шотландскую вислоухую кошку – умилительное животное с генетической особенностью, из-за которой уши всегда висят как лопушки? Наш символический искусственный интеллект дойдет до этапа «уши=остроконечные», проверит этот признак и авторитетно заявит: «Не кошка». Программа воспринимает информацию буквально – даже двухлетний малыш проявил бы больше сообразительности.
Проект CAT продемонстрировал, что нейронная сеть, включающая более миллиарда «синаптических» связей, – а это в сотни раз больше любой известной нейронной сети, однако на несколько порядков меньше нашего мозга – может анализировать «сырые» и несистематизированные данные и самостоятельно формулировать обобщенное понятие, как это делаем мы, люди.
Почему Google так заинтересован в искусственном интеллекте? Это закономерный шаг. Ведется огромная работа по совершенствованию машинного перевода, и Google заметно преуспел в этом. Убедитесь сами на примере первого абзаца из рассказа Эрнеста Хемингуэя «Снега Килиманджаро»:
«Kilimanjaro is a snow-covered mountain 19,710 feet high, and is said to be the highest mountain in Africa. Its western summit is called the Masai “Ngaje Ngai”, the House of God. Close to the western summit there is the dried and frozen carcass of a leopard. No one has explained what the leopard was seeking at that altitude».
Google Translate, где более десятилетия использовался искусственный интеллект старой модели (то есть основанный на машинном обучении), перевел бы этот абзац примерно так:
«Килиманджаро – это 19 710 футов горы, покрытой снегом, и говорят, что это самая высокая гора в Африке. Вершина запада, “Нгайе-Нгай” на языке масаи, называлась домом Бога. На западной поблизости от вершины лежит сухой замороженный каркас леопарда. Что леопарду могло понадобиться на такой высоте – никто не может объяснить».
Новый сервис Google Translate на основе искусственной нейронной сети переводит гораздо точнее:
«Килиманджаро – заснеженная гора высотой 19 710 футов, и считается самой высокой горой в Африке. Его западная вершина называется на языке масаи “Нгайе-Нгай”, Дом Божий. Рядом с западной вершиной находится высохший и замерзший труп леопарда. Никто не объяснил, что искал леопард на этой высоте».
Если вам интересно, каким образом Google достиг таких высот, рекомендую прочесть статью Тhe New York Times: это выдающееся научно-техническое достижение, но и оно не предел.
Базовый искусственный интеллект, он же «ограниченный искусственный интеллект», великолепно справляется с какой-то одной конкретной задачей. Следующий уровень искусственного интеллекта – «общий искусственный интеллект»; позволяет функционировать в режиме многозадачности, то есть выполнять несколько операций одновременно. Ограниченный искусственный интеллект может эффективно выполнять только одно действие. Сегодня мы уже достигли этого уровня, и искусственный интеллект на основе нейронных сетей позволяет нам совершенствоваться в области искусственного интеллекта, как никогда прежде. Вот почему я считаю, что тест Тьюринга, возможно, будет пройден до конца нынешнего десятилетия. До конца 2020-х годов появится сверхразумный искусственный интеллект – и машины смогут обучаться так же хорошо, как люди. Далее в этой главе мы подробно обсудим все три группы искусственного интеллекта.
