Разработчики ИИ добились удивительных успехов. Но четкое представление о том, что ИИ может и чего не может сделать, является ключом к принятию правильных решений в отношении этой прорывной технологии — и оставляя иррациональное изобилие другим.
Станьте свидетелем ажиотажа вокруг прогресса ИИ в поиске, диагностике рака, геномной медицине, автономных транспортных средствах, Go, умных домах, машинном переводе и даже чтении по губам.
Прогресс в таких сложных проблемах вселяет надежду на разработку ИИ общего назначения, который можно будет использовать в широком диапазоне интеллектуальных, открытых взаимодействий с людьми, таких как компьютерный интерфейс, обслуживание клиентов, планирование и консультирование.
Легко представить улучшенную Siri от Apple, Alexa от Amazon или Watson от IBM, которая участвует в беседах с людьми, чтобы отвечать на вопросы, выполнять команды и даже предвидеть потребности. На самом деле, если вы не смотрите маркетинговые видеоролики с очень критическим взглядом (например, последнее видео для Alexa, показанное ниже), вы можете даже поверить, что ИИ уже достиг этой точки.
К сожалению, ИИ далек от такого уровня интеллекта. ИИ не способен понять, а тем более ответить на множество простых вопросов, которые мы могли бы задать людям-помощникам, агентам, советникам и друзьям.
Представьте, что в обозримом будущем вы задаете этот вопрос какому-то инструменту с улучшенным ИИ:
Я думаю о поездке в Нью-Йорк из моего дома в Вермонте на следующей неделе. Что вы думаете?
Большинство таких инструментов легко предлагают множество данных, таких как возможные маршруты, включая расстояния, время в пути, достопримечательности, остановки для отдыха и рестораны. Некоторые могут включать исторические модели трафика для разного времени суток и даже прогнозы погоды, чтобы рекомендовать определенные маршруты.
Но, как умно изложил известный исследователь ИИ Роджер Шенк в недавней статье, есть много аспектов этого вопроса, которые инструменты ИИ не смогут адекватно решить в ближайшее время, но которые любой человек может легко сделать сейчас.
Понимание таких ограничений является ключом к пониманию краткосрочного потенциала ИИ и того, что на самом деле означает быть «умным».
Шанк отмечает, что человек, который вас знает, много знает о том, о чем вы на самом деле спрашиваете. Например, ваша старая машина справляется с поставленной задачей? Готовы ли вы сделать диск? Вам понравится? Как расписание бродвейских шоу может повлиять на ваше решение о том, идти ли и когда?
Шанк пишет:
«Настоящий разговор включает в себя людей, которые оценивают друг друга и знают, что кому сказать, основываясь на своих предыдущих отношениях и том, что они знают друг о друге».
«Извините, но никакой «ИИ» даже близко не способен вести такой разговор, потому что современный ИИ не строит сложных моделей того, что мы знаем друг о друге».
В дополнение к приведенному выше вопросу Шанк предлагает девять других вопросов, которые иллюстрируют то, на что люди могут легко ответить, но не может ИИ:
- Какой первый вопрос вы бы задали Бобу Дилану, если бы встретились с ним?
- Ваш друг сказал вам после того, как вы пригласили его на ужин, что он только что заказал пиццу. Что он будет есть? Будет ли он пользоваться ножом и вилкой? Почему он не меняет своих планов?
- Кого ты любишь больше, своих родителей, супруга или свою собаку?
- Сын моего друга хочет бросить школу и научиться ремонту автомобилей. Я сказал ей прислать его. Как вы думаете, какой совет я ему дал?
- Я только что видел рекламу IBM Watson. Там сказано, что это может помочь мне принимать более разумные решения. Может это?
- Предположим, вы хотели написать роман и встретили Стивена Кинга. Что бы вы у него спросили?
- Есть ли что-то еще, что мне нужно знать?
- Я не могу понять, как развивать свой бизнес. Есть идеи?
- Имеет ли смысл то, что я пишу?
Чтобы ответить на такие вопросы, указывает Шенк, нужны надежные модели мира. Как работают механические, социальные и экономические системы? Как люди относятся друг к другу? Каковы наши ожидания относительно того, что разумно, а что нет?
Ответ на вопрос 2, например, требует понимания того, как люди функционируют в повседневной жизни. Для этого нужно знать, что люди намерены есть еду, которую они заказывают, и что пиццу обычно едят руками.
Ответ на вопрос 5 требует анализа большого количества данных, что может делать ИИ, и, таким образом, помогает принимать более правильные решения. Но на самом деле принятие лучших решений также требует определения приоритетов целей и предвидения последствий сложных действий.
Чтобы ответить на открытые вопросы, такие как Вопрос 7, необходимо знать контекст вопроса и того, с кем вы разговариваете.
Ответы на вопросы, требующие совета, такие как вопрос 8, требуют использования предыдущего опыта для прогнозирования будущих сценариев. Довольно часто такие советы иллюстрируются личными историями.
Многие исследователи ИИ (например, Шанк) исследовали такие возможности, но никто не освоил их. Это не значит, что они никогда не будут. Это означает, что приложения, зависящие от таких возможностей, будут намного более хрупкими и гораздо менее интеллектуальными, чем требуется.
Один из способов думать об ИИ состоит в том, что он состоит из передовых достижений информатики. Сногсшибательные вычислительные возможности разрабатываются во многих областях применения и заслуживают вашего внимания. Обобщать эти возможности до уровня человеческого интеллекта и, следовательно, предполагать их широкое применение преждевременно.
Чунка Муи — футуролог и консультант по инновациям. Он является автором четырех книг о стратегии и инновациях, в том числе последней книги Новые приложения-убийцы: как крупные компании могут превзойти в инновациях стартапы. Следите за ним в LinkedIn, а также в Forbes и Twitter. Эта статья является обновленной версией статьи, изначально опубликованной в Forbes.
