Питер Бентли - Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

• Название: Всё об искусственном интеллекте за 60 минут
• Автор: Питер Бентли
• Жанр: Зарубежные детские книги
• Год: 2020
• ISBN: 978-5-17-123535-2

Жить в современном мире, не взаимодействуя с искусственным интеллектом и не подвергаясь его воздействию, практически невозможно. Как так получилось? И что будет дальше? Меняют ли роботы наш мир к лучшему или создают еще больше проблем? Ответы на эти и другие вопросы, а также историю развития ИИ – от истоков и мотивации его зарождения до использования умных алгоритмов – вы найдете на страницах книги Питера Дж. Бентли, эксперта в области искусственного интеллекта и известного популяризатора науки. Для широкого круга читателей. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

---

Конечно, перед вами не величайшая поэзия в мире, но этот небольшой набор из катрена[3], хайку[4] и двустишия был создан ИИ, который пытался выразить идеи о логике в духе шекспировского сонета[5], за доли секунды. Читая такие стихи, порой можно обнаружить более глубокий смысл в, казалось бы, несвязанных словах. Каким-то образом ИИ удается уловить что-то, что заставляет нас задаваться вопросом, передается ли сообщение.

К сожалению, в этом случае смысл отсутствует. Стихи генерировались компьютером в соответствии с набором правил, определяющих структуру каждой поэтической формы. (Например, хайку состоит из трех нерифмованных строк, в свою очередь состоящих из пяти, семи и пяти слогов, а двустишие – из двух строк, которые могут быть как рифмованными, так и нерифмованными). Слова были выбраны случайно из исходного текста (нескольких абзацев, включавших общую информацию о логике, сонет Шекспира и фрагмент из статьи фон Неймана о логике 1927 года). Используя разные исходные тексты и наборы правил, ИИ сможет создавать стихи о чем угодно и в любом стиле, который вы зададите.

Символический ИИ

При символьной обработке слова́ рассматриваются как связанные друг с другом в соответствии с определенным набором правил символы. Слова становятся объектами, которыми можно управлять, трансформируя таким же образом, каким мы трансформируем числа в соответствии с правилами математики. Символический ИИ позволяет компьютерам мыслить словами.

Пожалуй, неудивительно, что символический ИИ стал одной из первых и наиболее успешных форм ИИ, поскольку был основан на новых представлениях о логике, развитых несколькими десятилетиями ранее. К началу XX века Бертран Рассел, Курт Гедель и Давид Гильберт достигли пределов математики, пытаясь понять, доказуемо ли абсолютно все, или же действительно существуют некие недоказуемые утверждения, которые, однако, можно выразить математически. Эти исследователи показали, что вся математика может быть сведена к логике.

Мысль была неосязаемой и невыразимой, пока современная формальная логика не стала интерпретировать ее как манипуляцию формальными символами.

АЛЛЕН НЬЮЭЛЛ (1976)

Логика – очень мощный инструмент представления фактов. Все, что выражено логически, должно быть или истинным, или ложным, например: идет дождь – правда; дует ветер – ложь. Логические операции позволяют нам формулировать более сложные идеи: если «идет дождь» – правда, а «дует ветер» – ложь, то «взять зонтик» – правда. Это логическое высказывание также может быть представлено в виде таблицы истинности:

Когда мы доказываем что-то в математике, мы показываем, что логические предположения гарантируют вывод. Математика построена на таких доказательствах. Поэтому, если у нас есть утверждения «все люди смертны» и «Сократ – человек», мы можем доказать, что «Сократ смертен».

Предикатная логика, более сложный и широко используемый тип логики, даже допускает превращение обычных предложений в своего рода логические обозначения (также известные как формальные логические высказывания).

Родоначальникам символического ИИ логика представлялась настолько всемогущей, что они считали, будто символическая логика – это все, что нужно для интеллекта.

Это убеждение было основано на идее, что человеческий разум лишь манипулирует символами. Исследователи утверждали, что наши представления об окружающем мире закодированы в мозге в виде символов. Идея стула и подушки может быть заключена в символах «стул» и «подушка» и абстрактных правилах, таких как «подушка может лежать на стуле» и «стул не находится на подушке».

ПАРАДОКС РАССЕЛА В ПРЕДИКАТНОЙ ЛОГИКЕ

Рассмотрим парадокс математика и философа Бертрана Рассела: «В некоей деревне живет брадобрей, который бреет всех жителей деревни, которые не бреются сами, и только их». Это парадокс, поскольку, если человек бреется сам, он не может брить себя в соответствии с правилом. Но если он не бреется сам, то должен брить себя согласно этому же правилу. В виде логического выражения это выглядит так:

Без паники! Если перевести на обычный язык, получится: «Существует x, являющийся человеком, и множество y, где y – человек, x бреет y тогда и только тогда, когда y не бреет y». Это полезно, так как этот вид предикатной логики позволяет строить доказательства. В этом случае можно выявить парадокс, спросив: «Бреет ли брадобрей сам себя?» Или, в логическом выражении, что получится, если x = y? Заменим x на y, и в результате «бреет (x, x)» и обратное утверждение «¬бреет (x, x)» будут истинными. Другими словами, человек должен брить сам себя и он не может брить сам себя одновременно – это парадокс. (Используя его, Рассел доказал, что математика неполна – то есть в ней невозможно доказать все).

Китайская комната

Однако некоторые философы не соглашались с подобным подходом. Они считали, что манипулирование символами кардинально отличается от действительного понимания их значения. Джон Серл, один из таких философов, тактично возразил оппонентам в форме рассказа о китайской комнате. Суть его в следующем. Человек, не знающий китайский язык, находится в комнате, куда через специальное отверстие ему передают листы бумаги с вопросами, написанными китайскими иероглифами. У человека есть четкая инструкция, в которой говорится, каким образом можно получить ответ на поставленный вопрос. В результате человек находит ответ, записывает его на другой лист и возвращает.

У системы физических символов есть необходимые и достаточные ресурсы для решения общих интеллектуальных задач.

АЛЛЕН НЬЮЭЛЛ И ГЕРБЕРТ САЙМОН (1976)

Казалось бы, человеку в комнате можно задать любой вопрос и получить на него разумный ответ. Но на самом деле в ответе не будет истинного понимания. Человек всегда следует инструкции, используя символы для поиска других символов. Он никогда не понимает ни вопроса, ни ответа, потому как не знает ни одного китайского иероглифа.

Серл утверждал, что именно это и делает ИИ, когда выполняет обработку символов. Он манипулирует ими в соответствии с установленными правилами, но никогда не понимает, что эти символы и правила значат. На вопрос «какого цвета спелый банан?» ИИ, вероятно, сумеет найти ответ и «сказать»: «желтого». Кроме того, он сможет последовать еще ряду правил, чтобы сделать ответ более человечным: «Желтого, конечно. Вы думаете, что я глупый?». ИИ не знает, что означает «желтый». Он не видит связи между символом «желтый» и внешним миром, поскольку не знает, что такое внешний мир, и ИИ никогда не удастся получить какой-либо жизненный опыт. Такой ИИ не обладает интенциональностью – способностью принимать решение на основе собственного понимания. Поэтому Серл утверждал, что ИИ просто симулирует интеллект. «Формальные символьные манипуляции сами по себе не обладают интенциональностью; они совершенно бессмысленны, – писал он. – Эта интенциональность, которой, как считается, обладают компьютеры, находится исключительно в умах тех, кто эти компьютеры программирует, использует, вводит в них данные и интерпретирует данные на выходе».

Ни одна логика не является достаточно сильной, чтобы поддерживать общую конструкцию человеческого знания.

ЖАН ПИАЖЕ, психолог

Даже если такой ИИ пройдет тест Тьюринга, это не будет иметь значения. ИИ – это механизм, разработанный, чтобы обманывать нас, подобно античным родосским автоматонам. ИИ слаб, а создание так называемого сильного ИИ, то есть обладающего реальным интеллектом, может оказаться непосильной задачей.

Логика поиска

Несмотря на критику, идеи символьной обработки привели к значительному успеху. Еще в 1955 году Ньюэлл, Саймон и Шоу разработали первую программу ИИ (даже до того, как был предложен термин «искусственный интеллект»). Они назвали ее «Логический теоретик» и на Дартмутской конференции в 1956 году с гордостью представили другим исследователям. Используя логические операции, программа могла доказывать математические формулы. Чтобы это продемонстрировать, Ньюэлл и Саймон взяли популярную книгу Альфреда Уайтхеда и Бертрана Рассела «Основания математики» и показали, что программа способна доказать многие из приведенных там формул. Более того, в некоторых случаях «Логический теоретик» предлагал более короткие и элегантные доказательства.

НЬЮЭЛЛ, САЙМОН И ШОУ

Аллен Ньюэлл, ученый-программист и когнитивный психолог в корпорации RAND и Университете Карнеги – Меллона, работал с Саймоном и Шоу над программой «Логический теоретик», и вместе они стали авторами многих фундаментальных изобретений в области ИИ. Ньюэлл также создал концепцию обработки списков, которая впоследствии превратилась в важный язык ИИ – LISP. А программисту Джону Шоу принадлежит идея связанного списка – способа связывания данных, который с тех пор используется в языках программирования во всем мире. Помимо разработки «Универсального решателя задач» Герберт Саймон участвовал также в подготовке программ ИИ для игры в шахматы и оказал заметное влияние на развитие экономики и психологии. Он даже написал одну из первых работ по эмоциональному познанию, которое он описывал как стимулы и потребности, способные возникать параллельно, прерывая и изменяя поведение программы. Ньюэлл и Саймон создали лабораторию ИИ в Университете Карнеги – Меллона и достигли немалых успехов в области символического ИИ в конце 1950 – 1960-х годах.