Искусственный интеллект – надежды и опасения. Сборник
я пытаюсь понять их теоретические ограничения и исследовать, каким образом эти ограничения могут быть преодолены. Я изучаю этот вопрос в контексте причинно-следственных задач, которые во многом определяют воззрения ученых на мир и в то же время изобилуют примерами проявления интуиции, вследствие чего мы можем отслеживать прогресс в ходе анализа. В данном контексте мы обнаружили, что существуют некоторые базовые препятствия, которые, если их не преодолеть, не позволят создать подлинный аналог человеческого разума, что бы мы ни делали. Полагаю, подробное описание этих препятствий не менее важно, чем попытки взять их штурмом.
Современные системы машинного обучения работают почти исключительно в статистическом режиме (или режиме модельной слепоты), который во многом аналогичен помещению функции в облако элементов данных. Подобные системы не способны размышлять по принципу «что, если?», а значит, не могут выступать основанием для «сильного» ИИ, то есть для искусственного интеллекта, который имитирует человеческие мышление и компетентность. Чтобы достичь человеческой разумности, обучаемые машины должны руководствоваться своего рода калькой с реальности, моделью наподобие дорожной карты, по которой мы ориентируемся, перемещаясь по незнакомому городу.
Точнее сказать, современные обучаемые машины улучшают свою производительность, оптимизируя параметры потока сенсорных входящих данных, получаемых из окружающей среды. Это небыстрый процесс, аналогичный естественному отбору, который движет дарвиновской эволюцией. Последняя объясняет, как такие виды, как орлы и змеи, обрели превосходное зрение за миллионы лет развития. Однако она не в состоянии объяснить сверхэволюционные процессы, которые позволили людям изобрести и начать производить очки и телескопы всего за какую-то тысячу лет. Люди обладают тем, чего лишены другие виды, а именно ментальными репрезентациями окружающей среды – репрезентациями, которыми возможно манипулировать по желанию, дабы воображать различные альтернативные и гипотетические среды в целях планирования и обучения.
Историки рода Homo Sapiens, скажем Юваль Ной Харари и Стивен Митен[29], в целом согласны с тем, что решающим фактором, который обеспечил нашим предкам глобальное господство на планете около сорока тысяч лет назад, была способность создавать и хранить ментальные репрезентации окружающей среды, обращаться к этим репрезентациям, искажать их посредством актов воображения и, наконец, отвечать на вопросы типа «Что, если?». Примерами могут служить вопросы интервенционные («Что, если я сделаю то-то и то-то?») и ретроспективные, или контрфактивные («Что, если бы я поступил иначе?»). Ни одна обучаемая машина в наши дни не способна давать ответы на такие вопросы. Более того, большинство обучаемых машин не обладают репрезентациями, из которых можно вывести ответы на подобные вопросы.
Отталкиваясь от причинно-следственного мышления, можно сказать, что для нас почти бесполезны любые формы подгонки
Ю. Харари – израильский историк, автор научно-популярного бестселлера «Sapiens: Краткая история человечества» (2011, рус. пер. 2016); С. Митен – английский археолог и популяризатор науки, автор книги «После ледникового периода: общая история человечества» (2003).