«Если», 2016 № 03 - Журнал «Если»

ЖУРНАЛ «ЕСЛИ»

№ 3 2016

(246)

_{ДЕЖУРНЫЙ ПО ВЕЧНОСТИ}

Анатолий Левенчук

ИГЕОИБИОЦЕНОЗЫ

А РАЗУМ ПАХНЕТ РАЗУМОМ, ТЫ КАК НИ НАЗОВИ

© Ronamis, илл., 2016

/экспертное мнение

/мир без людей

Будущее интересно тем, что предсказанное приходит всегда, но это «всегда» обычно неожиданно. Так, самолет появился, но он не махал крыльями. Киборги появились, но не в виде cybernetic organisms, т. е. организмов с половиной черепа из железа и допотопной оптикой в глазу, а в виде cybernetic organizations — тысяч и тысяч организованных людей в транснациональных корпорациях, склеенных в единое действующее целое корпоративными информационными системами.

Искусственный интеллект на основе логики (и даже нечеткой логики) так и «не взлетел», но зима искусственного интеллекта была окончена неведомой для компьютерной науки (computer science) математикой «от физиков»: линейной алгеброй и математическим анализом. Прорывы готовятся в одних областях, а проявляются совсем в других. Кто бы мог предсказать, что опорой нынешнего прорыва в искусственном интеллекте станут графические ускорители в видеокартах? По факту развитие сегодняшнего искусственного интеллекта было профинансировано родителями любителей драться нарисованными мечами с нарисованными драконами. Спасибо им!

Так что предсказанное будущее с ИскИнами опять наступило, но не такое, каким оно представлялось массовой культурой совсем недавно. В нынешних ИскИнах вместо тупой математической логики первых компьютеров, как вершины цивилизационного мышления, оказалась реализована инфраструктура чувствующих существ — животное восприятие, осмысление воспринятого и рефлекторное действие. К черту сознание. Когда собака приносит нам тапочки, нас мало волнует ее сознание и владение римановской геометрией. Когда медведь едет на велосипеде (а он ведь едет!), нас мало волнует, какие дифференциальные уравнения решает его мозг. Скорее всего, никаких, что не мешает медведю осваивать велоспорт.

Современные компьютеры научились делать то же самое, что медведи и собаки, а также детсадовские дети: они справляются с ездой не только на велосипеде, но и на автомобиле и не только могут отличить тапочки от ботинок, но и эротику от секса, — и тысячи сотрудников социальных сетей, которые этим занимались, уже уволены. Животная, в том числе и двуногого без перьев, чуйка в 2012 году (именно тогда первый раз применили видеокарты для глубокого обучения искусственных нейронных сетей) оказалась реализована не только эволюцией мокрых нейронных сеток головного мозга, но и проектированием сухих нейронных сеток кремниевых микросхем. Компьютер после этого немедленно получил чувство прекрасного — для этого было достаточно ознакомиться, какие картины и фотографии лайкают люди в социальных сетях. Немедленно он начал узнавать в лицо не только людей, но и диких зверей (например, различать отдельных китов по аэрофотоснимкам), а уж почерк людей и на английском, и на китайском различает лучше самих людей. Никакой логики в распознавании переломов на рентгеновских снимках нет, но компьютер распознает эти переломы не хуже рентгенологов. Огромное число чисто человеческих задач оказались автоматизируемыми, когда зацикленность людей на правилах и логике для компьютеров закончилась.

С другой стороны, расхожее определение «интеллекта» — это то, что люди не могут объяснить (а следовательно, реализовать инженерно «в железе и софте»). Арифметика была высокоинтеллектуальной когда-то. После арифмометров «Феликс» перестала таковой быть, ушла в общественные низы. Шахматы были интеллектуальным видом спорта, ушли в область цирковых достижений из книги рекордов Гиннеса, равно как и го. Художественный вкус перестал быть признаком интеллекта, равно как и умение читать. Яндекс, Гугл, Фейсбук и многие другие дата-центры стали переводчиками — не высокооплачиваемыми, конечно, но много ли выпускников школ и даже вузов могут переводить на таком же «плохом» уровне? Особенно если учесть, что переводить приходится отнюдь не только с английского и на английский, но и с какого-нибудь фарси на суахили. Мир-то большой! Когда-то давным-давно Билла Гейтса упрекали, что его операционная система содержит недопустимо большое число ошибок, она плохая! Он отвечал, что «зато она самая дешевая на рынке». Машинный разум хорош тем, что он необязательно должен быть лучше человеческого. Отнюдь. Он должен быть прежде всего дешевым и быть доступным повсеместно.

_{Арифмометр «Феликс» — самый распространенный в СССР механический калькулятор, выпускавшийся с 1929 по 1978 год.}

Опять же компьютеры быстро учатся. Буквально: они учатся, а не программируются. В этом основная разница, это отличает интуитивное понимание «чувствующих существ» от существ программируемых. Чтобы программировать программу-переводчик, нужно было десяток человеко-лет на каждый язык. Современная программа-переводчик выучивает по языку за ночь — не качественно, зато быстро и дешево. Через год программа-переводчик станет лучше, но останется такой же дешевой. И будет выучивать язык так же быстро, а то и еще быстрее.

Даже искусственность интеллекта оказалась не важным признаком, поэтому сейчас все чаще различают человеческий и машинный интеллекты, а не естественный и искусственный. Инженеры систем машинного интеллекта (они же — системы машинного обучения, которые сначала рожают… тьфу, делают, а потом долго учат) заняты сейчас тем, что машинные интеллекты