Принцип апокалипсиса. Сценарии конца света - Олег Фейгин
Шрифт:
Интервал:
Тем не менее на протяжении всей своей короткой истории исследователи в области искусственного интеллекта так и не смогли создать по-настоящему самообучающийся компьютер. Все «продвинутые пользователи» компьютеров это прекрасно знают, несмотря на уровень стоящих у них программ. Все, что может сделать сегодня даже самый «сверхразвитый» ИИ – это выполнить задание, вложенное в него человеком-программистом. Ну, может быть, иногда чуть-чуть больше, но все это выглядит очень скромно, если не сказать – жалко, даже по сравнению с обучаемостью трехлетнего ребенка.
Хорошим примером возможностей современных кибернетиков может служить ряд моделей японского робота ASIMO, управляемых с компьютера с помощью сложной программы. Помимо запуска элементов программы, в обязанности оператора входит непрерывный контроль за многочисленными параметрами работы робота: показаниями сенсоров, положением сервоприводов, напряжениями в электрических цепях, рабочими температурами элементов и многими другими. Расслабиться нельзя ни на секунду. На случай технических неполадок за сценой всегда припрятан робот-дублер. Существует и оперативный способ управления – с помощью пульта дистанционного управления. Он используется редко, так как, во-первых, требует абсолютной видимости, которая порой недоступна, а во-вторых, ограничивает возможности робота, превращая его в простую радиоуправляемую игрушку.
Во всяком случае, трудно даже представить, что подобное кибернетическое устройство в обозримом будущем достигнет уровня киберов из фантастических романов и начнет превосходить возможности нашего мозга. Конечно, это не касается простой механической памяти…
Однако подобная конкуренция чем-то напоминает спор об эрудированности с толстенным фолиантом какого-нибудь энциклопедического справочника.
Запомним, что существуют игровые машины типа «обезьяньей лапы» и типа джинна в закупоренном кувшине. Любая машина, созданная в целях выработки решений, если она не обладает способностью научения, будет совершенно лишена гибкости мысли. Горе нам, если мы позволим ей решать вопросы нашего поведения, прежде чем исследуем законы ее действий и не будем полностью уверены, что ее поведение будет осуществляться на приемлемых для нас принципах. С другой стороны, подобная джинну машина, способная к научению и принятию решений на базе этого научения, никоим образом не будет вынуждена принимать такие решения, какие приняли бы мы или которые были бы приемлемы для нас. Для человека, который не уверен в этом, переложить проблему своей ответственности на машину' независимо от того, будет ли она способна к научению или нет, означает пустить свои обязанности с ветром и видеть, что они возвращаются ему с бурей.
Есть здесь и оригинальные точки зрения, например, современный английский физик-теоретик Стивен Хокинг, личность не менее легендарная, чем Винер, вообще утверждал, что люди уже создали на Земле искусственную жизнь в форме компьютерных вирусов. К чему может привести эволюция подобной электронной виртуальной формы квазижизни? Достоверно об этом пока знают только писатели-фантасты! Во всяком случае, здесь возможны очень многие необычные варианты, напоминающие сюжет голливудского фильма «Газонокосильщик».
Надо заметить, что профессор Хокинг, как никто другой, понимал проблему ИИ, ведь, сраженный тяжелым параличом, он может жить и общаться с окружающими благодаря разнообразным кибернетическим устройствам. Студенты Кембриджа, где преподает Хокинг, даже с гордостью называют его «первым в мире киборгом»…
Сегодня наука об искусственном интеллекте является одной из самых быстроразвивающихся кибернетических дисциплин. Как и во всякой сравнительно молодой отрасли знания, в ней существует много сложных проблем, среди которых выделяется «задача программистов» – как представить машине человеческие знания для ввода в память интеллектуальной системы. Причем мы должны так научить кибернетическую систему, чтобы знания из самых различных областей в дальнейшем использовались при решении разнообразных задач. На этом пути очень важно понять, как смоделировать человеческие рассуждения, изучив различные схемы человеческих умозаключений, используемых в процессе решения, а в конечном итоге создать эффективные программы для реализации этих схем в вычислительных машинах.
Первым камнем преткновения здесь является разработка диалоговых процедур общения на естественном языке, обеспечивающих контакт между интеллектуальной системой и человеком-специалистом в процессе решения задач. Следующим шагом будет уже планирование целесообразной деятельности – разработка методов построения программ сложной деятельности на основании тех знаний о проблемной области, которые хранятся в интеллектуальной системе.
Итак, «интеллектуальный» кибер должен быть понимающим, развивающимся и сравнительно неглупым, умея накапливать и обобщать умения и навыки, необходимые в будущем.
Стратегическая цель исследований по искусственному интеллекту состоит в проникновении в тайны мышления человека.
Здесь могут быть найдены новые решения многих задач, особенно связанных со сферой мышления, которую называют подсознательной, бессознательной, или интуитивной.
Британские исследователи проблемы искусственного интеллекта в конце двадцатого века предложили следующий прогноз глобальной роботизации на начало третьего тысячелетия:
2004 год: появление первых кибернетических школьных учителей – «искинов»;
2005 год: подавляющее большинство людей не могут отличить, кто из их виртуальных друзей кибернетический мозг, а кто – человек;
2006 год: появляются интерактивные игрушки, способные на «эмоциональное» общение с детьми;
2007 год: роботы полностью заменяют людей на фабриках и заводах с конвейерным производством;
2010 год: четверть звезд шоу-бизнеса составляют компьютерные анимационные персонажи;
2010 год: роботы-насекомые используются в военных операциях;
2011 год: большую часть программного обеспечения пишут искины;
2012 год: люди используют электронные стимуляторы удовольствия и имплантанты как символ положения в обществе; роботы заменяют людей в домашнем хозяйстве и в медицине;
2015 год: появляются технологии распознавания мыслей для создания искусственных снов; для искинов создается своя индустрия развлечений;
2017 год: учителя-искины добиваются лучших результатов, чем учителя-люди; роботы становятся способны к самодиагностике и самовосстановлению;
2018 год: искин впервые получает Нобелевскую Премию;
2020 год: электронные формы жизни получают некоторые юридические права;
2025 год: в развивающихся странах роботов становится больше, чем людей; люди начинают использовать имплантаты типа «искусственный мозг»;
2030 год: преступникам имплантируют чипы для контроля эмоций; роботы и физически, и умственно превосходят людей; появляются первые роботы-терминаторы.
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!