Подзаголовком самого первого научно-фантастического романа было Современный Прометей. И пока человечество жаждет Огня Богов, мы также беспокоимся о нашей способности владеть нашими новыми силами и контролировать наши собственные творения.

Искусственный интеллект (ИИ) — это наш последний дар Promethean Fire.

Как объясняет Крис Диксон, вполне вероятно, что мы вступаем в новый Золотой век ИИ. На протяжении десятилетий основой нашей цивилизации были технологии, которые были намеренно запрограммированы человеческим разумом. Но теперь мы начинаем наполнять наш современный мир автономным интеллектом, программным обеспечением, способным учиться и обобщать. Мы можем создавать программное обеспечение, которое уже достаточно сложно, и мы не обязательно можем объяснить, как оно работает.

В 2015 году было написано открытое письмо, подписанное 150 известными учеными, предпринимателями и исследователями ИИ, среди которых Стивен Хокинг и Илон Маск. Его подписавшие задались вопросом: как мы можем создавать системы ИИ, которые будут приносить пользу обществу, а не угрозу? Как мы обеспечиваем безопасность и надежность создаваемого нами интеллектуального программного обеспечения?

Некоторые считают возможную революцию искусственного интеллекта одной из величайших экзистенциальных угроз человечества. Должны ли мы беспокоиться?

Программное обеспечение не часто попадает в национальные новости, но в марте 2016 года система искусственного интеллекта под названием AlphaGo сумела победить гроссмейстера го, которого многие считают лучшим в мире. Многие справедливо считали это ошеломляющим достижением, Го — очень интуитивная стратегическая игра, и считалось, что освоение Го может занять еще десятилетие работы.

Успех AlphaGo зависел от двух ключевых способностей: одной была способность представлять будущие состояния игры в го, а другой — способность формировать интуитивные предположения о том, какой возможный ход был бы лучшим. Он не был идеальным игроком, иногда допускал ошибки, но все же умел придумывать воодушевляющие камбэки. Воображение и интуиция с примесью ошибочности; говоря так, неудивительно, что мы не можем не видеть родственную познавательную душу.

Но что делало AlphaGo такой интересной, так это то, что она не была запрограммирована; его создатели дали ему правила, и он фактически сам научился тому, как стать лучшим в мире игроком в го.

AlphaGo стала возможной благодаря технологии под названием Глубокое обучение, подходу, основанному на нейронных сетях, которые сами по себе являются суррогатной симуляцией того, как работают нейроны в нашем собственном мозгу. Та же технология уже используется для всяких умных вещей, для перевода с одного языка на другой, для автоматического распознавания и классификации ваших фотографий, даже для управления беспилотными автомобилями.

Так является ли все это еще одним свидетельством того, что ИИ начинает приобретать умственные способности, которые, как мы раньше считали, принадлежали только нам?

Чтобы ответить на этот вопрос, стоит уделить время объяснению нескольких понятий: Слабый ИИ и Сильный ИИ.

Слабый ИИ — это неразумный автоматизированный интеллект, способный выполнять узкоспециализированные задачи. Хорошим примером являются персональные помощники, такие как Siri, которые могут понимать естественный язык и следовать инструкциям, но только в том случае, если эти инструкции являются чем-то, к чему они ранее были готовы.

Напротив, Сильный ИИ (также известный как Искусственный Общий Интеллект) — это самосознательный интеллект, способный успешно выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человеческий разум. Обратите внимание на использование здесь будущего времени. Сильные ИИ полностью гипотетичны; прямо сейчас никакого сильного ИИ не существует или даже близко к созданию — единственное место, где вы, вероятно, столкнетесь с ними, — это кинотеатры.

Итак, стоит иметь в виду, что, несмотря на свою очевидную сообразительность, AlphaGo по-прежнему является Слабым ИИ, узкоспециализированным интеллектом, который достиг своих навыков, тренируясь в течение тысяч часов на огромной базе данных архивных игр Го.

Это как если бы AlphaGo отдала свое имущество, надела шафрановые одежды и отправилась в какую-то удаленную горную вершину Го додзё; а затем не занимался ничем другим, кроме практики игры в го в течение десятилетия или двух.

Просто играю и играю. Постоянное самосовершенствование, каждую микросекунду каждой минуты, 24 часа в сутки. Никогда не отдыхает. Абсолютно сосредоточен. Безжалостный.

Это не просто программное обеспечение, это монашеское ПО.

И, как и следовало ожидать, когда монашеская посуда, наконец, была доставлена ​​из додзё, она надрала задницу. Практика действительно делает совершенным. Только не вызывайте его на игру в шахматы, он даже не слышал об этом.

Существует культурное заблуждение об ИИ, возможно, зародившееся в результате десятилетий наблюдения за антропоморфными роботами, выполняющими повседневные задачи в научно-фантастических фильмах. Вы не проснетесь в это время в следующем году, или через 10 или 20 лет будет изобретено время, чтобы найти Искусственный Общий Интеллект. Я гарантирую это.

Независимо от того, как долго он тренируется, насколько хорош он становится, монашеское ПО всегда будет Слабым ИИ. Чтобы понять почему, давайте проведем мысленный эксперимент. Представьте, что вам нужно дать AlphaGo тело, что-то двуногое, например, Атлас, назовем получившийся гибрид AlphaBot.

Далее давайте зададим AlphaBot вызов: назовем ему свой адрес и попросим зайти к нам домой и сделать нам чашку чая. Это вариант Кофейного теста сильного ИИ Стива Возняка, который я дорабатываю, поскольку AlphaGo явно британский.

Теперь вы видите проблему?

Во-первых, AlphaBot не понимает естественный язык.

AlphaBot также не знает, как передвигаться по городу. Единственный мир, который он знает, — это настольная игра 19x19.

А AlphaBot не умеет заваривать чай. (Но не волнуйтесь, AlphaBot, вы здесь не одиноки, судя по моему опыту, многие люди тоже не умеют заваривать хороший чай).

Подсказка кроется в названии: достижение общего искусственного интеллекта включает в себя синтез множества различных когнитивных задач, чтобы превратиться из специалиста в универсального специалиста по решению проблем. Такие подходы, как глубокое обучение, начинают закладывать основы, предоставляя интеллектуальным системам возможность самостоятельно изучать правильно сформулированные задачи, а не получать кропотливые инструкции. Но сами по себе они не станут Сильными ИИ только благодаря неустанной практике.

Однажды потомок AlphaBot все же может задаться вопросом: как заваривать чашку чая? И он посмотрит несколько видео на YouTube и научит себя, как это делать.

Но до этого дня далеко. До тех пор ИИ остается монахом, бесконечно тренирующимся, совершенствующим свои навыки, оттачивающим свою работу, чтобы стать способным к сверхчеловеческим подвигам под бдительным оком своего иссохшего старого хозяина.

Это все еще мы.

Если вас интересует ИИ, вам следует найти меня на Quora.

Изображение предоставлено: Великие мастера храма Шаолинь, Ши Деру, Википедия.