Сильный, или общий AI (AGI, Artificial General Intelligence) По степени разумности AGI стоит на ступень ниже ASI, его адепты убеждены в возможности создания машин, если не превосходящих уровень человека, то способных как минимум выполнять те же действия, что и человек. Эта точка зрения не менее спорна, чем позиция сторонников ASI, поскольку у человека и у машины совершенно разные способности. В чем резон попыток воспроизвести машинными средствами интеллектуальные или другие способности, присущие человеку? Человечество пошло иным путем, создавая машины, которые быстрее и лучше перемещаются по земле, в воздухе, на воде и под водой, не копируя то, как делают человек или животные, машине – машинное, человеку – человеческое, Что же до AI, то мы до сих пор толком не знаем, как устроен и как работает наш мозг, поэтому нет и не может быть системы оценок для сравнения способностей человеческого и искусственного мозга. Чаще всего сторонники AGI апеллируют к тезису Черча-Тьюринга, в предельно упрощенной трактовке постулирующего, что любая сведенная к алгоритмической форме задача может быть решена, если нет ограничений на время и объем памяти. Но кто и на чем основываясь может утверждать, что работу мозга можно полноценно алгоритмизировать? По оценкам, представленным Институтом глобальных рисков катастроф (Global Catastrophic Risk Institute) в отчете A Survey of Artificial General Intelligence Project for Ethics, Risk, and Policy (2017), в мире тема AGI не пользуется популярностью, насчитывается не более полусотни небольших коллективов, работающих в этом направлении, их труды не выходят за рамки теоретических разработок. В 2017 году издание IEEE Spectrum провело круглый стол «HLAI близко или далеко» (Human-Level AI Is Right Around the Corner – or Hundreds of Years Away) с участием десяти активно выступающих со своими прогнозами AI-оптимистов и AI-пессимистов в соотношении 5:5. Разброс мнений оказался чрезвычайно велик: оптимисты, среди них Рэй Курцвейл и Юрген Шмидхубер, верят в HLAI, но расходятся в оценках, одни готовы увидеть его в ближайшее десятилетие, а другие отводят срок на прядок больше, пессимисты же, представленные Кавером Мидом, Родни Бруксом и другими считают, что машинный и человеческий интеллект суть совершенно разные вещи и к ним не стоит подходить с общей меркой. Вывод один – если и ДА, что сомнительно, то не при нашей жизни.
Слабый, или узкий ANI (Artificial Narrow Intelligence) Слово узкий вообще-то подходит точнее, но ANI по-русски принято называть слабым, пусть будет так, но он все же узкий в том смысле, что системы с ANI обладают лишь отдельными качествами, позволяющими усмотреть в их поведении признаки разумности, они предназначены только для выполнения строго определенного узкого круга приложений. В отличие от ASI и AGI здесь невозможно никакое неподвластное человеку автономное поведение и самостоятельное развитие, системы, снабженные ANI, могут существовать только в той форме, в которой они были созданы человеком и находиться под контролем человека. Диапазон реализаций ANI распространяется от виртуальных помощников типа Алисы, Siri и им подобных до систем, работающих на компьютере IBM Watson, способных к игре Jeopardy! и к участию в медицинской диагностике. Даже такие мощные системы как Google Translation Engine или системы автономного вождения автомобилей самого высокого 5 уровня, буде они созданы, останутся в своей узкой нише, даже они не выйдут за пределы ANI. О масштабах ANI как явления, которое сейчас называют «электричеством XXI века» говорит такой факт – число стартапов, работающих в этой области во всем в мире превышает 10 тысяч, а объем бизнеса измеряется сотнями миллиардов долларов.
Тьюринг и AI
Имя Алана Тьюринга неотделимо от AI, чаще всего его связывают с возможностью создания думающей машины. В качестве подтверждения указывают на тест Тьюринга, он де позволяет судить о наличии интеллекта у машины. Но истинный вклад Тьюринга в дело AI намного значительнее, чем приписываемые ему общие рассуждения о возможности создания AI и теста. Еще в конце 40-х годов он предсказал практические пути, могущие привести к созданию «умной машины» (термина AI тогда еще не было), ни в малейшей степени не связанные с тестом. Мысли, высказанные более 70 лет назад, сегодня ценны с исторической точки зрения, но не только, основываясь на них, удается лучше понять нынешнюю ситуацию. Тьюринг, как пророк, совершенно точно предсказал два альтернативных подхода к AI: один «сверху-вниз» – этот подход мы сегодня называем символьным, а другой – «снизу-вверх», мы его называем коннекционизмом, заимствую термин из науки когнитивистики. Дальнейший процесс развития AI принял форму параллельной эволюции (коэволюцию) двух спрогнозированных Тьюрингом подходов, в рамках каждого сложился свой поток событий, во взаимосвязи они образуют историю AI. В этих условиях задача автора книги свелась к изложению событий, связанных с символьным и коннекционистским подходами.
О Тесте Тьюринга
Но начнем с теста и его места в истории AI. Сегодня о нем чаще всего вспоминают в связи с проводимым с 1990 года соревнованием Loebner Prize, где участвуют программы, претендующие на прохождение теста, жюри оценивает удалось им это или нет. Приз был учрежден изобретателем и социальным активистом Хью Лебнером (Hugh Loebner, 1942–2016). За минувшие тридцать лет несколько программных машин-участников по мнению жюри смогли пройти тест Тьюринга, чем «доказали свою разумность».
Поначалу Loebner Prize рассматривали всерьез, даже сам праотец AI Марвин Минский некоторое время публично поддерживал это соревнование. Но спустя годы тот же Минский категорически отрекся, заявив, что прохождение теста не имеет никакого отношения к исследованиям в области AI, вскоре к такому же мнению пришли многие серьезные ученые. Это действительно так, потому что претенденты используют какие-то ухищрения дабы произвести впечатление разумности на жюри, не более того. В 2008 году этот трюк удался Жене Гусману, виртуальному мальчику из Одессы, созданному российскими программистами, тогда отечественная пресса взахлеб говорила о нем, а сейчас едва ли кто вспомнит об этом «триумфе». К настоящему времени Loebner Prize выродился в привлекательное для любителей соревнование, сравнимое с такими как гонки роботов в лабиринте или футбол с участием роботов.
Тест был описан Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум» (Computing Machinery and Intelligence, 1950), а его идея и название заимствованы у домашнего развлечения, известного как «Игра в имитацию». Впервые статья с описанием теста появилась на страницах малотиражного сугубо философского издания Оксфордского университета. Его название Mind, что можно перевести как размышления, оно являет собой пример «чисто английского», сугубо академического сборника, периодически выходящего с 1876 года. Mind относится к категории journal, то есть ориентирован на более узкий круг читателей, чем magazine, но по-русски обоим соответствует одно слово – журнал. На страницах Mind публикуются философские статьи, которые не претендуют на математическую строгость и уж тем более на практическую реализацию описанного в них. Выбор Mind как места для «Вычислительных машин и разума» представляется странным и как-то не вполне согласуется с позиционированием Тьюринга в науке. Он человек дела, его работы – это сочетание математики с инженерией, например, та же Машина Тьюринга или применение байесовской статистики в криптографическом проекте Ultra. Не исключено, что статья так бы и осталась в анналах Mind, но в 1956 году, синхронно с появлением на свет термина AI она была извлечена на свет и перепечатана в антологии The World of Mathematics, далее первопроходцы AI возвели ее в культ.
Научный авторитет Тьюринга был и остается настолько высок, что на протяжении тридцати лет оспаривать статус теста не решался никто. Первым посягнувшим оказался профессор Калифорнийского университета в Беркли Джон Серл (John Searle, 1932), автор статьи «Сознание, мозг и программы» (Minds, Brains, and Programs, 1980). В ней он описал свой мысленный эксперимент Китайская комната, посредством которого показал возможность имитации разумного поведения, без наличия какого-либо интеллекта. Сначала труд Серла приняли в штыки, но после 2000 года на тест посыпался град критики.
