Сегодня президент России Владимир Путин коснулся темы создания искусственного интеллекта и необходимости его получения, чтобы стать "властелином мира". Лайф разобрался, насколько это реально и когда можно ждать такого события.

Выступая перед школьниками и студентами, Владимир Путин коснулся и темы искусственного интеллекта. По его мнению, создание такой технологии таит в себе как множество возможностей, так и множество опасностей. В общем и целом высказанное им мнение можно назвать одним из самых взвешенных, сделанных известными людьми по этой теме. Интереснее другое: когда именно можно ожидать искусственный интеллект и насколько реально его создание?

Перед началом разговора стоит сказать пару слов о вреде неточных переводов. Искусственный интеллект - от английского artificial intelligence, и второе слово скорее имеет значение "умение рассуждать разумно, понятливость", нежели сложный и присущий пока только людям интеллект. И вот тут и проходит серьёзная грань, что же человечество способно создать, а что пока остаётся недостижимым.

Всего лишь программы

Чаще всего, когда об искусственном интеллекте говорят программисты, они имеют ввиду программы, имитирующие те или иные возможности человека. В любой компьютерной игре искусственный интеллект (ИИ) управляет действиями противников. Они могут использовать разные тактики, менять их, метко стрелять и двигаться, не врезаясь во все стены. Хорошо написанный искусственный интеллект делает компьютерных противников (ботов) малоотличимыми от реальных людей.

Примеров таких программ сотни и тысячи. Это так называемый слабый искусственный интеллект. Именно такая программа победила Гарри Каспарова в шахматы. Подобные программы могут рисовать, диагностировать заболевания, воспринимать человеческую речь и даже убивать, будучи помещёнными в систему управления дроном или боевым роботом.

Важно понимать, это лишь программы, которые способны только на то, что в них заложили создатели. Они могут в определённой мере учиться при помощи нейросетей, но делать это лишь в ограниченном, заранее прописанном секторе. Программа по игре в шахматы никогда не научится рисовать и не начнёт внезапно воспринимать человеческую речь. Это лишь программа, и в ней нет ничего сверхсложного и непонятного, она никогда не выйдет за пределы заложенного в неё людьми.

Сильный и искусственный

Когда же говорят о будущих угрозах и возможностях, как правило, имеют в виду сильный искусственный интеллект. Что же это такое? Предполагается, что сильный искусственный интеллект сможет приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно этот мыслительный процесс будет подобен человеческому. Есть общая договорённость, что такой искусственный разум должен включать в себя следующие свойства.

• Принятие решений, использование стратегий, решение головоломок и действия в условиях неопределённости.
• Представление знаний, включая общее представление о реальности.
• Планирование.
• Обладание абстрактными общими знаниями, общим представлением о реальности.
• Обучение, причём не только на основе вводимых в ПО данных, но и самостоятельное, с подбором нужной для этого информации среди множества другой информации.
• Свободное общение на естественном языке на любые темы, в том числе те, что требуют самостоятельной оценки и анализа.
• Объединение всех этих способностей для достижения общих целей.

Самое главное, что этот интеллект будет осознавать себя, то есть понимать, что он такое и на что способен. Как человек, когда осознаёт и спрашивает себя: "А кто я? А что я здесь делаю?" Проблема в том, что современная наука пока не имеет полного понимания, как и на каком этапе возникает такое осознание. Какие области мозга при этом задействуются и как повторить это при помощи компьютера.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B0" target="_blank">окортекса головного мозга.

В данный момент удалось смоделировать всего одну нейронную колонку неокортекса молодой крысы (это проще, чем у человека). Напомним, нейронная колонка - это лишь несколько кубических миллиметров мозга, но уже сотни гигабайт информации в секунду. Исследователи даже не ставят перед собой задачи смоделировать сознание - впереди ещё горы работы по имитации хотя бы малой части мозга.

Более того, создание копии мозга, которое вряд ли случится в течение ближайших двадцати-тридцати лет, ещё не обозначает создания искусственного интеллекта. Грубо говоря, внешнее повторение создания компьютера ещё не даст вам наполненный программами и работающий инструмент. Это будет лишь макет, хоть и удивительно похожий.

Поэтому в настоящее время говорить о создании искусственного разума рано. Нельзя даже прогнозировать его создание. Пока не доказано, что это реально. Некоторые учёные считают, что создание сильного искусственного интеллекта в принципе невозможно.

Если сознание появляется в результате критической массы взаимодействий - тогда это может быть возможно. Но мы действительно не понимаем, что есть сознание, поэтому трудно об этом говорить".

Сделать программу, способную обмануть собеседника, создать у него полное ощущение, что он общается с реальным человеком, не так уж и сложно. Уже в ближайшие годы мы получим таких компьютерных собеседников - способных флиртовать, болтать и вести себя неотличимо (а то и чуть лучше) от большинства наших знакомых. Но не стоит себя обманывать, это не искусственный разум, даже не близко.

В поисках искусственного разума

Всё вышесказанное совсем не обозначает, что не стоит заниматься его разработкой и нужно прекратить все попытки. Это выглядело бы примерно так же, как если бы доказательство невозможности путешествий со скоростью выше скорости света заставило людей бросить всю космонавтику целиком. Иногда по пути к цели находится гораздо больше интересного и ценного, чем сам итог путешествия.

Владимир Путин, выступая, сказал: "Чтобы не стоять в конце очереди, нужно над этим работать уже сегодня". И это верно. А вот бояться создания искусственного разума пока не стоит: слишком далеко это событие от нас и слишком много вокруг действительно страшных вещей, на которые стоит обратить внимание. В конце концов, современные боевые технологии способны уничтожать, не имея внутри себя настоящего разума.

Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.

Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.

В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.

Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.

Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”

Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.

Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.

ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.

Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”

Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.

“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.

Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.

То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.

Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”

Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.

Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.

Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.

Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).

Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired

Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”

Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.

Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.

“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.

Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.

Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ

Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”

Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.

“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.

Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.

Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество

Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”

Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.

В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.

Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.

“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.

Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.

Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.

Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”

Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.

Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.

Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.

“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.

Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.

Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”

Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.

Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.

Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.

Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”

Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски

Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.

Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.

Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.

На заводе Tesla трудятся сотни роботов

Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”

Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.

Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.

Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.

“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.

По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.

В течение многих десятилетий такое понятие, как искусственный интеллект принадлежало исключительно научной фантастике и вдохновляло писателей и сценаристов на создание сюжетов, описывающих драматические взаимоотношения людей и разумных машин. Все начало меняться несколько лет назад, а начало 2016 года стало бенефисом реально существующих систем искусственного интеллекта..

Искусственный интеллект наступает

Если быть точным, то череда информационных поводов, каждый из которых достоин большой статьи, началась в декабре 2015 года, когда культовая фигура современного хайтека предприниматель Илон Маск (Tesla Motors, SpaceX) вместе с соснователем PayPal Питером Тилеми и главой венчурного фонда Y Combinator Сэмом Альтманом заявили о создании некоммерческой организации OpenAI и об инвестициях в нее в размере миллиарда долларов.

OpenAI – это исследовательская компания, занимающаяся ИИ (искусственным интеллектом). По заявлению учредителей, цель компании – развивать открытый и дружественный искусственный интеллект. Открытость призвана избежать концентрации власти, которую дает ИИ, находящийся в одних руках.

4 января в Лас-Вегасе в рамках СЕS – крупнейшей мировой технологической выставки, глава компании NVIDIA Дженсен Хуанг провел впечатляющую презентацию нового автомобильного суперкомпьютера Drive PX2, позволяющего управлять автомобилем без водителя, рассказал о разработках NVIDIA в области глубинного машинного обучения и компьютерного зрения.

А 15 марта состоялась наверно самая яркая в современной истории демонстрация возможностей современного искусственного интеллекта. ИИ AlphaGo компании Google обыграл со счетом 4:1 сильнейшего игрока в Го, Ли Седоля. Призовой фонд матча составил $1 млн.

Го – древняя китайская настольная игра, популярная не только в юго-восточной Азии, но и во всем мире. Ее особенность заключается в том, что по количеству вариантов ходов, их 200 во время каждого хода, она значительно превосходит шахматы. Даже самый мощный суперкомпьютер в мире, а тем более человек, не способен просчитать все варианты развития партии. Соответственно, важнейшими качествами сильнейших игроков в Го является развитое стратегическое мышление и хорошая интуиция. То есть, ИИ превзошел человека в таком, казалось бы, чисто человеческом качестве, как интуиция.

Еще одним интересным событием, непосредственно связанным с искусственным интеллектом, стал проводящийся в Японии литературный конкурс имени писателя-фантаста Хоси Синъити. В этом году из полутора тысячи произведений 11 было написано с помощью ИИ, а повесть "День, когда компьютер написал роман" вышла в финал конкурса. Повесть была написана искусственным интеллектом, разработанным в университета Хакодате.

Отличным прогнозистом оказался китайский ИИ Aliyun, созданный интернет-гигантом Alibaba Group. В начале апреля он смог предсказать победителя и финалистов популярного в Китае музыкального шоу "Я певец". Победитель этого шоу определяется слепым (без предварительных совещаний) голосованием 500 судей.

Говоря о искусственном интеллекте, стоит отметить один поразительный момент. Несмотря на колоссальный прорыв, который произошел за последние 30 лет в области информационных технологий, и триллионы инвестиций в IT, работы по разработке ИИ все это время испытывали хроническое недофинансирование и только в последние несколько лет туда пришлю серьезные деньги.

Что в данном случае первично, инвестиции, которые принесли отдачу, или успехи разработчиков ИИ, которые заметил большой бизнес, в общем, неважно. Главное, что дело сдвинулось с мертвой точки.

Что же вообще такое – искусственный интеллект?

Академического определения ИИ еще не сложилось, однако специалисты считают, что отличительная особенность искусственного интеллекта – способность, в отличие от обычной компьютерной программы, к выполнению интеллектуальных и творческих задач.

Современных концепций создания ИИ довольно много. Но на самом базовом уровне они отличаются тем, что одни пытаются копировать человеческое мышление – семиотический подход, а другие строятся по принципу биологических нейронных сетей, моделирующих интеллектуальную деятельность на основе природных эволюционных алгоритмов – биологический подход.

На сегодняшней день самые заметные успехи достигнуты во втором направлении. Машинное обучение, а точнее глубинное машинное обучение (Deep Learning) – сейчас считается самым перспективным в создании ИИ.

ИИ, созданные по такому принципу, не просто учатся, они способны обучатся cамостоятельно, без участия людей. Процесс обучение такой системы больше напоминает не обучение человека, а ускоренный в миллионы раз процесс эволюции биологических организмов.

В чем же отличие, созданных фантастами и транслируемых поп-культурой, образов могучих разумных машин из "Бегущего по лезвию бритвы", "Терминатора" и "Матрицы" от реально существующих искусственных интеллектов?

Разумеется в научно фантастике необходимость создания драматических сюжетных коллизий диктует практически обязательный конфликт между машиной и человеком. Но главное не это.

Во-первых, все художественные концепции искусственного интеллекта антропоцентричны. То есть, такие ИИ напоминают своим поведением людей, а взаимоотношения человека и машины в научной фантастике практически ничем не отличаются от взаимоотношений людей разных национальностей, религий и культур. Но если посмотреть на самые успешные из уже существующих ИИ, то они не руководствуются человеческой логикой, а базируются на искусственных нейронных сетях и, образно говоря, напоминают не человека, а разумную планету. Отдадим, впрочем, должное современным НФ-писателям, такие сюжеты в современной фантастике тоже есть.

Фото: YAY/ТАСС/William Attard McCarthy

Во-вторых, все эти умные машины из фантастических фильмов и книг способны сами ставить себе цели и пытаться их добиться.

Реально же существующие ИИ-системы даже в теории на такое не способны.

Разработчик искусственного интеллекта компании "Яндекс" Александр Крайнов считает это принципиальным моментом, отличающим мышление ИИ от человеческого. ИИ может решать только те задачи, которые перед ним ставит человек и неспособен к целеполаганию.

А может ли ИИ представлять опасность?

Разумеется, может. Как представляет собой опасность любое выдающееся научное достижение. Классический пример – открытие процесса расщепления атомного ядра, которое привело, как к созданию ядерной энергии, так и к созданию ядерного оружия. Более актуальный пример – Интернет, с одной стороны давший так много новых возможностей людям, с другой – породивший киберпреступность.

ИИ тоже может быть опасен. Но не как враждебная людям сила. Он может быть опасен именно как инструмент в руках злоумышленников. Поскольку обучают ИИ люди, они же и задают параметры обучения. Соответственно, человек и отвечает за то, какой ИИ мы в итоге получаем.

Процесс обучения ИИ интересен еще и тем, что люди не только задают параметры обучения, но и сами становятся объектами и примерами для обучения искусственного интеллекта.

Тот же AlphaGo, перед тем как обыграть Ли Седоля, проанализировал тысячи партий лучших игроков в ГО, а потом сыграл еще миллионы партий сам с собой.

Есть и другой пример обучения ИИ, несколько менее удачный, но тоже очень яркий. Это англоязычный чатбот Тэй компании Microsoft, который запустили в социальной сети Twitter в образе девушки тинэйджера. За 24 часа Тэй, общаясь с пользователям, превратилась из дружелюбного собеседника в малоадекватное существо и стала публиковать посты антисемитского, расистского и шовинистического содержания. В итоге компания удалила твиты Тэй и принесла извинения пользователям.

Причем ранее чатбот Сяоайс, созданная на базе того же самого ИИ, блестяще работала в китайском сегменте интернета и пользовалась колоссальной популярностью. Сяоайс заработала в мае 2015 года в социальных сетях WeChat и Weibo, а позднее, придав ей визуальный образ, Сяоайс сделали ведущей выпуска прогноза погоды на китайском телеканале. За несколько месяцев она вошла в десятку самых популярных персон соцсети Weibo и провела несколько миллиардов диалогов с людьми.

Тем удивительней на первый взгляд неудача Тэй в Twitter. Причина, однако, оказалось очень простой – разная аудитория Twitter с одной стороны и WeChat и Weibo – с другой. Общаясь и обучаясь на более агрессивных и провокационных диалогах в Twitter, Тэй сама стала и вести себя как ее собеседники.

На сегодняшнем уровне развития, разумеется, никакой ИИ не может представлять собой опасность. Но даже в теории создать злой ИИ может только человек, и научить плохому ИИ может тоже только человек.

Что может искусственный интеллект?

По мнению представителя компании NVIDIA Ирины Шеховцовой все, что связано с распознаванием информации, продуктов, музыки, речи, жестов, видео – все это будет рано или поздно управляться искусственным интеллектом. "Большой потенциал в развитии ИИ связан с робототехникой, финансовыми услугами и безопасностью, самоуправляемыми автомобилями", – считает Шеховцова.

ИИ уже используется в поисковых машинах "Яндекса", Google, Microsoft, Baidu, в компьютерном зрения, при финансовом анализе, в различных экспертных системах.

Одно из направлений использования ИИ – возможность общения на естественном языке с разнообразными компьютерными интерфейсами и интернет-сервисами. Причем, это уже не далекое будущее, а реальность. Коммерческих чатботов в соцсетях и мессенджерах запустили или планируют запустить в ближайшее время тысячи компаний. Благодаря ИИ, распознавание и синтез речи выходят на новый уровень. Соответственно, можно ожидать прорыва и в области машинного перевода, как текстового, так и голосового.

До сих пор люди выполняют огромное количество тяжелых рутинных рабочих процессов. Причем, если на производстве научились более или менее успешно их автоматизировать – на современных роботизированных фабриках и складах могут работать буквально несколько человек, то сферу обслуживания, офисы, госучреждения, транспорт и СМИ сейчас сложно себе представить без участия людей. Но, возможно, лет через 10 ситуация принципиально изменится. Использование ИИ в роли юридических, бизнес и медицинских консультантов, с одной стороны, уменьшит стоимость таких услуг, с другой – повысит их качество. Хороший пример использования ИИ – отслеживание транспортных и охранных камер наблюдения. Сейчас этим занимаются операторы, но современный ИИ уже может не только распознать внештатную ситуации, но и классифицировать ее, проанализировать и предпринять соответствующие действия.

В принципе, любой процесс, выполняемый по определенным алгоритмам, каким бы человеческими и сложными они не казались, можно передать ИИ. Это касается и консультаций у доктора или адвоката, написания новостей в СМИ, разработки бизнес-планов и маркетинговых стратегий, ведения бухгалтерии, работы госчиновников и многого другого.

Интересно, что многие эксперты видят перспективы использования ИИ не только в более или менее шаблонных рабочих процессах, но и в тех, которые традиционно считаются творческими. Теоретически ничто не мешает ИИ, конечно более развитым и обученным чем сейчас, писать художественные тексты, поп-музыку, картины или снимать кино.

Впрочем, это скорее говорит не об очеловечивании ИИ, а о том, что мы несколько переоцениваем свой творческий потенциал, и большая часть создаваемого даже людьми креативных профессий – это добротный, качественный и профессиональный продукт, созданный по жестким стандартам, освоить которые по силам и ИИ.

Искусственный интеллект – это хорошо или плохо?

ИИ – это не просто хорошо. Это очень хорошо. Он может освободить человеческие ресурсы для настоящей интеллектуальной и творческой деятельности. Более того, выполняя рутинные процессы, ИИ может стать неоценимым помощником для решения сложных задач, где требуется интеллектуальный или творческий прорыв. Также, очевидно, что массовое внедрение ИИ откроет путь к появлению новых профессий (и созданию новых рабочих мест), которые мы пока даже не можем себе представить.

Остается открытым вопрос – насколько люди готовы в реальной жизни взаимодействовать с искусственным интеллектом. Есть разные точки зрения, но с учетом возрастающей виртуализации нашего общения, которое все больше происходит не лицом к лицу, а по телефону, в электронных письмах, чатах, соцсетях, нам по большому счету неважно, кто на том конце провода примет заказ, ответит на вопрос, решит проблему – реальный человек или искусственный интеллект. Так что, скорее всего психологическое привыкание людей к общению с ИИ произойдет намного быстрее, чем нам кажется.

В этом году компания «Яндекс» запустила голосового помощника «Алиса». Новый сервис позволяет пользователю прослушивать новости и погоду, получать ответы на вопросы и просто общаться с ботом. «Алиса» иногда дерзит , порой кажется почти разумной и по-человечески саркастичной , но часто не может разобраться, о чём её спрашивают, и садится в лужу.

Всё это породило не только волну шуток, но и новый виток дискуссий о развитии искусственного интеллекта. Новости о том, чего добились умные алгоритмы, сегодня приходят чуть ли не каждый день, а машинное обучение называют одним из самых перспективных направлений, которому можно себя посвятить.

Чтобы прояснить главные вопросы об искусственном интеллекте, мы побеседовали с Сергеем Марковым, специалистом по искусственному интеллекту и методам машинного обучения, автором одной из самых сильных отечественных шахматных программ SmarThink и создателем проекта «XXII век» .

Сергей Марков,

специалист по искусственному интеллекту

Развенчивая мифы об ИИ

так что же такое «искусственный интеллект»?

Понятию «искусственный интеллект» в какой-то мере не повезло. Возникшее изначально в научной среде, оно со временем проникло в фантастическую литературу, а через неё - в поп-культуру, где претерпело целый ряд изменений, обросло множеством интерпретаций и в конце-концов было совершенно мистифицировано.

Именно поэтому мы часто слышим от неспециалистов примерно такие заявления: «ИИ не существует», «ИИ невозможно создать». Непонимание сути исследований, ведущихся в сфере ИИ, легко приводит людей и к другим крайностям - например, современным системам ИИ приписывают наличие сознания, свободной воли и секретных мотивов.

Давайте попробуем отделить мух от котлет.

В науке искусственным интеллектом называют системы, предназначенные для решения интеллектуальных задач.

В свою очередь, интеллектуальная задача - это задача, которую люди решают при помощи собственного интеллекта. Заметим, что в данном случае специалисты сознательно уходят от определения понятия «интеллект», поскольку до появления систем ИИ единственным примером интеллекта был интеллект человеческий, и определить понятие интеллекта на основе единственного примера - то же самое, что пытаться провести прямую через единственную точку. Таких прямых может оказаться сколько угодно много, а значит, спор о понятии интеллекта можно было бы вести столетиями.

«сильный» и «слабый» искусственный интеллект

Системы ИИ делятся на две большие группы.

Прикладной искусственный интеллект (также используют термин «слабый ИИ» или «узкий ИИ», в английской традиции - weak/applied/narrow AI) - это ИИ, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или их небольшого множества. К этому классу относятся системы для игры в шахматы, го, распознавания образов, речи, принятия решения о выдаче или невыдаче банковского кредита и так далее.

В противоположность прикладному ИИ вводят понятие универсального искусственного интеллекта (также «сильный ИИ», по-английски - strong AI/Artificial General Intelligence) - то есть, гипотетического (пока что) ИИ, способного решать любые интеллектуальные задачи.

Часто люди, не зная терминологии, отождествляют ИИ с сильным ИИ, из-за этого и возникают суждения в духе «ИИ не существует».

Сильного ИИ действительно пока не существует. Практически все успехи, которые мы наблюдаем в последнее десятилетие в области ИИ, - это успехи прикладных систем. Эти успехи нельзя недооценивать, так как прикладные системы в ряде случаев способны решать интеллектуальные задачи лучше, чем это делает универсальный человеческий интеллект.

Я думаю, вы заметили, что понятие ИИ - довольно широкое. Скажем, устный счёт - это тоже интеллектуальная задача, и это значит, что любая счётная машина будет считаться системой ИИ. А как насчёт счётов? Абака ? Антикитерского механизма ? Действительно, всё это формально хотя и примитивные, но системы ИИ. Однако обычно, называя какую-то систему системой ИИ, мы тем самым подчёркиваем сложность решаемой этой системой задачи.

Совершенно очевидно, что разделение интеллектуальных задач на простые и сложные - весьма искусственное, и наши представления о сложности тех или иных задач постепенно меняются. Механическая счётная машина была чудом техники в XVII веке, но сегодня людей, с детства сталкивающихся с куда более сложными механизмами, она уже не способна впечатлить. Когда игра машин в го или автомобильные автопилоты уже перестанут удивлять публику, наверняка найдутся люди, которые будут морщиться из-за того, что кто-то будет относить такие системы к ИИ.

«Роботы-отличники»: о способностях ИИ к обучению

Ещё одно забавное заблуждение - всенепременное наличие у систем ИИ способности к самообучению. С одной стороны, это совсем не обязательное свойство систем ИИ: есть множество удивительных систем, не способных самообучаться, но, тем не менее, решающих многие задачи лучше человеческого мозга. С другой стороны, некоторые люди просто не знают того, что самообучение - свойство, которые многие системы ИИ обрели ещё более полусотни лет назад.

Когда в 1999 году я писал свою первую шахматную программу, самообучение уже было совершенно общим местом в этой области - программы умели запоминать опасные позиции, подстраивать под себя дебютные варианты, регулировать стиль игры, подстраиваясь под соперника. Конечно, тем программам было ещё очень далеко до Alpha Zero . Тем не менее, даже системы, обучающиеся поведению на основе взаимодействия с другими системами в ходе экспериментов по так называемому «обучению с подкреплением», уже существовали. Однако по необъяснимой причине некоторые люди до сих пор думают, что способность к самообучению - это прерогатива человеческого интеллекта.

Машинное обучение, целая научная дисциплина, занимается процессами обучения машин решению тех или иных задач.

Существует два больших полюса машинного обучения - обучение с учителем и обучение без учителя.

При обучении с учителем у машины уже есть некоторое количество условно правильных решений для некоторого набора случаев. Задача обучения в таком случае заключается в том, чтобы научить машину на основе имеющихся примеров принимать правильные решения в других, неизвестных ситуациях.

Другая крайность - обучение без учителя . То есть машину ставят в ситуацию, когда правильные решения неизвестны, имеются только данные в сыром, неразмеченном виде. Оказывается, и в таких случаях можно добиться некоторого успеха. Например, можно научить машину выявлению семантических отношений между словами языка на основе анализа очень большого набора текстов.

Одна из разновидностей обучения с учителем - это обучение с подкреплением (reinforcement learning). Идея заключается в том, что система ИИ выступает в роли агента, помещённого в некоторую модельную среду, в которой она может взаимодействовать с другими агентами, например, с собственными копиями, и получать от среды некоторую обратную связь через функцию вознаграждения. Например, шахматная программа, которая играет сама с собой, постепенно подстраивая свои параметры и тем самым постепенно усиливая собственную игру.

Обучение с подкреплением - довольно широкая область, в ней применяют множество интересных методов, начиная от эволюционных алгоритмов и заканчивая байесовской оптимизацией . Последние достижения в области ИИ для игр как раз связаны с усилением ИИ в ходе обучения с подкреплением.

Риски развития технологий: стоит ли бояться «Судного дня»?

Я не отношусь к числу ИИ-алармистов, и в этом смысле я отнюдь не одинок. Например, создатель стэнфордского курса по машинному обучению Эндрю Ын сравнивает проблему опасности ИИ с проблемой перенаселения Марса.

Действительно, в будущем вполне вероятно, что люди колонизируют Марс. Также вероятно, что рано или поздно на Марсе может возникнуть проблема перенаселения, но не совсем понятно, почему мы должны заниматься этой проблемой уже сейчас? Согласны с Ыном и Ян ЛеКун - создатель свёрточных нейронный сетей, и его шеф Марк Цукерберг, и Йошуа Беньо - человек, во многом благодаря исследованиям которого современные нейронные сети способны решать сложные задачи в области обработки текстов.

Чтобы изложить мои взгляды на эту проблему, потребуется, вероятно, несколько часов, поэтому остановлюсь только на основных тезисах.

1. НЕЛЬЗЯ ОГРАНИЧИВАТЬ РАЗВИТИЕ ИИ

Алармисты рассматривают риски, связанные с потенциальным разрушительным воздействием ИИ, при этом игнорируя риски, связанные с попыткой ограничить или даже остановить прогресс в этой области. Технологическое могущество человечества возрастает чрезвычайно быстрыми темпами, что приводит к эффекту, который я называю «удешевлением апокалипсиса».

150 лет назад при всём желании человечество не могло нанести невосполнимого урона ни биосфере, ни себе как виду. Для реализации катастрофического сценария 50 лет назад необходимо было бы сконцентрировать всю технологическую мощь ядерных держав. Завтра для воплощения в жизнь глобальной техногенной катастрофы может хватить и небольшой горстки фанатиков.

Наша технологическая мощь растёт куда быстрее, чем способность человеческого интеллекта эту мощь контролировать.

Если на смену человеческому интеллекту с его предрассудками, агрессией, заблуждениями и ограниченностью не придёт система, способная принимать более взвешенные решения (будь то ИИ или, что я считаю более вероятным, технологически улучшенный и объединённый с машинами в единую систему человеческий интеллект), нас может ждать глобальная катастрофа.

2. создание сверхинтеллекта принципиально невозможно

Существует идея о том, что ИИ будущего всенепременно будет сверхинтеллектом, превосходящим людей даже сильнее, чем люди превосходят муравьёв. Боюсь в данном случае разочаровать и технологических оптимистов - наша Вселенная содержит целый ряд фундаментальных физических ограничений, которые, по всей видимости, сделают создание сверхинтеллекта невозможным.

Например, скорость передачи сигнала ограничена скоростью света, а на планковских масштабах появляется неопределённость Гейзенберга. Отсюда вытекает первый фундаментальный предел - предел Бремерманна, вводящий ограничения на максимальную скорость вычислений для автономной системы заданной массы m.

Другой предел связан с принципом Ландауэра , в соответствии с которым существует минимальное количество теплоты, выделяемое при обработке 1 бита информации. Слишком быстрые вычисления вызовут недопустимый разогрев и разрушение системы. В действительности, современные процессоры от лимита Ландауэра отделяет менее чем тысячекратное отставание. Казалось бы, 1000 - это довольно много, однако ещё одна проблема заключается в том, что многие интеллектуальные задачи относятся к классу сложности EXPTIME. Это означает, что время, необходимое для их решения, является экспоненциальной функцией от размерности задачи. Ускорение системы в несколько раз даёт лишь константный прирост «интеллекта».

В общем, есть очень серьёзные основания полагать, что сверхинтеллектуального сильного ИИ не получится, хотя, конечно, уровень человеческого интеллекта вполне может быть превзойдён. Насколько это опасно? Скорее всего, не очень.

Представьте себе, что вы внезапно начали думать в 100 раз быстрее остальных людей. Значит ли это, что вы легко будете способны уговорить любого прохожего отдать вам свой кошелёк?

3. мы беспокоимся совсем не о том

К сожалению, в результате спекуляций алармистов на страхах публики, воспитанной на «Терминаторе» и знаменитом HAL 9000 Кларка и Кубрика, происходит смещение акцентов в сфере безопасности ИИ в сторону анализа маловероятных, но эффектных сценариев. При этом реальные опасности ускользают из виду.

Любая достаточно сложная технология, претендующая на то, чтобы занять важное место в нашем технологическом ландшафте, безусловно приносит с собой специфические риски. Множество жизней было погублено паровыми машинами - на производстве, на транспорте и так далее - прежде чем были выработаны эффективные правила и меры по обеспечению безопасности.

Если говорить о прогрессе в области прикладного ИИ, можно обратить внимание на связанную с ним проблему так называемого «Цифрового тайного суда» . Всё больше и больше прикладных систем ИИ принимает решения по вопросам, затрагивающим жизнь и здоровье людей. Сюда относятся и медицинские диагностические системы, и, например, системы, принимающие в банках решения о выдаче или невыдаче кредита клиенту.

В то же время структура используемых моделей, наборы используемых факторов и другие детали процедуры принятия решения скрыты коммерческой тайной от человека, чья судьба находится на кону.

Используемые модели могут основывать свои решения на мнениях учителей-экспертов, допускавших систематические ошибки или имевших те или иные предрассудки - расовые, гендерные.

ИИ, обученный на решениях таких экспертов, будет добросовестно воспроизводить эти предрассудки в своих решениях. В конце концов эти модели могут содержать в себе специфические дефекты.

Этими проблемами сейчас мало кто занимается, поскольку, конечно, SkyNet, развязывающий ядерную войну, это, безусловно, куда более зрелищно.

Нейросети как «горячий тренд»

С одной стороны, нейронные сети - это одна из самых старинных моделей, применяющихся для создания систем ИИ. Появившиеся изначально в результате применения бионического подхода , они довольно быстро убежали от своих биологических прототипов. Исключением тут являются только импульсные нейронные сети (впрочем, пока не нашедшие широкого применения в индустрии).

Прогресс последних десятилетий связан с развитием технологий глубокого обучения - подхода, при котором нейронные сети собирают из большого количество слоёв, каждый из которых построен на основе определённых регулярных паттернов.

Помимо создания новых нейросетевых моделей важный прогресс был также достигнут в области технологий обучения. Сегодня нейронные сети учат уже не при помощи центральных процессоров компьютеров, а с использованием специализированных процессоров, способных быстро производить матричные и тензорные вычисления. Наиболее распространённый на сегодняшний день вид таких устройств - видеокарты. Впрочем, активно ведётся разработка ещё более специализированных устройств для обучения нейросетей.

В целом, безусловно, нейронные сети на сегодняшний день, - это одна из основных технологий в области машинного обучения, которой мы обязаны решению многих задач, ранее решавшихся неудовлетворительно. С другой стороны, конечно, нужно понимать, что нейронные сети не являются панацеей. Для некоторых задач они - далеко не самый эффективный инструмент.

Так насколько умны нынешние роботы на самом деле?

Всё познаётся в сравнении. На фоне технологий 2000-го года нынешние достижения выглядят настоящим чудом. Всегда найдутся люди, любящие побрюзжать. 5 лет назад они вовсю трындели о том, что машины никогда не выиграют у людей в го (ну или, по крайней мере, выиграют очень нескоро). Говорили о том, что машина никогда не сможет нарисовать с нуля картину, в то время как сегодня люди практически неспособны отличать картины, созданные машинами, от картин неизвестных им художников. В конце прошлого года машины научились синтезировать речь, практически неотличимую от человеческой, а в последние годы от музыки, создаваемой машинами, не вянут уши.

Посмотрим, что будет завтра. Я смотрю на эти области применения ИИ с большим оптимизмом.

Перспективные направления: где начать погружение в сферу ИИ?

Я бы посоветовал постараться на хорошем уровне освоить один из популярных нейросетевых фреймворков и один из популярных в области машинного обучения языков программирования (наиболее популярна на сегодняшний день связка TensorFlow + Python).

Овладев этими инструментами и имея в идеале крепкую базу в области математической статистики и теории вероятностей, следует направить свои усилия в ту сферу, которая будет наиболее интересна лично вам.

Интерес к предмету работы - один из самых важных ваших помощников.

Потребность в специалистах по машинному обучению существует в самых разных областях - в медицине, в банковском деле, в науке, на производстве, поэтому сегодня хорошему специалисту предоставлен как никогда широкий выбор. Потенциальные преимущества любой из этих отраслей мне представляются несущественными по сравнению с тем, что работа будет приносить вам удовольствие.

Чем отличается робот от «искусственного» ума? Учёные утверждают, что это разные вещи. Если создан интеллект, который похож на естественный, то он способен будет перечить человеку и заниматься своими личными делами. Робот же является просто электронным рабом, исполняющим любые желания человека и решающий задачи, поставленные перед ним его создателем.

Изобрести электронного раба несложно. К таким устройствам можно отнести, к примеру, калькулятор или компьютер. Но придумать искусственный организм, способный жить по своим правилам и выполнять свои цели, намного сложнее, тем более, если человеку ещё надо найти с ним общий язык.

Человек должен придумать модель такой нервной системы, мозг которой способен был бы функционировать аналогично мозгу живого организма. Люди и даже некоторые животные демонстрируют свой интеллект. И учёные пытаются создать именно такую модель, которая будет обладать аналогичными свойствами. Такая система автономного «искусственного» интеллекта будет способна самообучаться, иметь свою волю, достигать своих целей. Она получит возможность жить как своей собственной жизнью и не всегда слушать команды человека, особенно, если они будут не совсем адекватными.

Но одно дело придумать такую модель, а другое – понять, как она на самом деле функционирует в живой природе. Именно по этой причине изобретатели «искусственного» интеллекта понимают, что даже если они построят такую автономную систему, которая будет способна самообучаться, понимать и действовать, сравниться по своей мощности с возможностями живого человека она сможет только после того, как пройдёт по длинному пути эволюционного развития.

Но, к сожалению, пока не существует самообучающегося и адаптационного алгоритма, который был бы сравним с человеком и обладал бы такой мощностью, чтобы самостоятельно обучаться каким-либо поведенческим актам. Любой изобретённый людьми самообучаемый алгоритм имеет маленькую мощность.

Каждый из нас может быстро приспособиться под условия своего проживания. Наш организм включает в себя набор датчиков, исполнительных функций и физических параметров, которые позволяют ему существовать. Всё это было создано в течение тысяч лет эволюции человека. При создании искусственного мозга его необходимо будет очень долго и настойчиво обучать. Как ускорить этот процесс, учёные пока не знают. Но если на этот вопрос ответить не удастся, то изобрести такой интеллект, который будет на 100% сравним с человеческим, не получится.