Четвертая мировая война. Андрей Курпатов. Конспект. Глава вторая. Интеллект как он есть

Глава вторая. Интеллект как он есть

 предметом спора в подавляющем большинстве случаев является вовсе не истина (как, видимо, предполагается), а правота.

социальные игры (и я бы даже сказал, драмы), разворачивающиеся между представителями новых индустрий. В качестве наглядной иллюстрации можно посмотреть американский сериал «Замри и гори», или, если хочется чего‑нибудь повеселее, то уже упомянутую мной «Силиконовую долину». 

задумаемся, как бы дико это ни звучало, о социальности искусственного интеллекта. 

Мы недооцениваем способность искусственных интеллектов к кооперации и, напротив, слишком переоцениваем свою – человеческую – социальность, нашу способность объединять усилия, действовать по‑настоящему совместно и скоординированно.


Систему Deep Coder, цель которой «люди, не умеющие программировать, теперь могут просто описать свои идеи, а программа их закодит».


Deep Coder стал вести себя очень по‑человечески: не обнаружив нужных ему участков кода в своей базе данных, он, вместо того чтобы проделать необходимую работу кодера самостоятельно, стал «подворовывать» необходимые ему фрагменты кода у других программ.


Языковая игра

Людвиг Витгенштейн говорил, что не существует никаких «философских проблем», а есть лишь неразрешённые «языковые игры».

Проще говоря, если вы разберётесь, в каких словах вы запутались, то и проблемы, скорее всего, исчезнут сами собой.

Количество искусственных интеллектов, созданных Google за два десятка лет, вообще-то говоря, колоссально.

Вот взять, например, Google Translate – это самообучающийся и постоянно совершенствующийся искусственный интеллект. 

Теперь, Google Translate строит фразу, используя известные ему алгоритмы, но и параллельно совершенствуя их, самообучаясь.

наши знания о поведении живых существ разрастались. Нейрофизиологи формулировали новые теории, делали предположения и подтверждали их в экспериментах: например, эффект «динамической стереотипии» (И. П. Павлов), «принцип доминанты» (А. А. Ухтомский), феномен «акцептора результата действия» (П. К. Анохин) – всё это, конечно, лишь концепты, но рабочие и полезные.

Джон Маккарти

под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».

за разные типы интеллекта в нашем мозге отвечают разные области: лингвистический и музыкальный интеллекты базируются в зонах височных долей, логикоматематический, как предполагается, связан с лобными долями, пространственный интеллект – это производное теменной доли, телесно-кинестетический интеллект – это интеллект прецентральной и постцентральной извилин[17].

IQ. Что же это такое? На самом деле это просто отношение вашей способности решать те или иные ребусы к соответствующим способностям среднестатистического человека.

АГЛОМЕРАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Конкуренция на этом рынке сейчас – это, по сути, война за будущий мир: кто первым разработает универсальную технологию, тот и победит всех остальных, оказавшись абсолютным монополистом. Первому в такой гонке достаётся всё.

пример подобной агломерации «слабых» искусственных интеллектов, поражающий своей сложностью – Google Assistant.

Google Assistant – сложнейшая система, включающая в себя общающиеся друг с другом искусственные интеллекты колонок Google Home (с ИИ распознавания голоса внутри и др.), смартфонов Pixel, устройств виртуальной реальности Daydream View и т. д., и т. п.

В идеале он должен превратиться в «существо», которое всегда знает, что вам нужно (или, в принципе, может потребоваться). 

Ещё через паузу Google Assistant будет понимать, что вы хотите, и без голосовых команд. 

просто анализируя нолики и единички, оставленные вами в цифровом мире. Ничего личного.

Как думает мозг?

Очень трудно изменить точку зрения людей, например, на сознание, и я наконец выяснил почему.

Причина в том, что каждый является экспертом в области сознания.

ДЭНИЕЛ ДЕННЕТ


На самом деле наш мозг, конечно, строит пространственные модели реальности, как и лидар. И делает это на постоянной основе!

эволюция заставляет нас искать и поглощать калории, а также информацию. Но вот среда изменилась – и того и другого стало в избытке, и мы страдаем от ожирения – как физического, так и информационного.

МЫ ПРОСТО НЕ ПОМНИМ

У этого когнитивного искажения даже есть название, которое ему дал психолог Робин Хогарт: «проклятие знания». Суть этой психологической иллюзии – в том, что если мы с вами что-то знаем, то мы не можем вспомнить, каково это – не знать этого.

Например, все мы знаем таблицу умножения и не понимаем, как можно её не понимать. Поэтому, когда нам приходится объяснять своим детям, что это такое и почему так, у нас волосы становятся дыбом – почему он не может понять этого?!

Каждый из нас в своё время прошёл все фазы программирования своего мозга. 

Искусственный интеллект – это пока лишь искусственная нервная ткань: огромное множество отдельных сетей, работающих – до поры до времени – независимо друг от друга.

В каком-то смысле искусственный интеллект переживает сейчас свой филогенез и экспериментирует в сторону усложнения. 

(по теме филогенега рекомендую книгу учёного-этолога Франса де Вааля «Достаточно ли мы умны, чтобы судить об уме животных?».

Возможно, нас ожидает та же судьба, что постигла смиренную митохондрию, простую клетку, которая была когда-то давным-давно поглощена большей клеткой. Она отказалась от самостоятельной жизни, чтобы стать электростанцией для своего носителя, в то время как носитель перестал самостоятельно вырабатывать энергию, чтобы сосредоточиться на других задачах. Оба извлекли пользу из этого процесса симбиогенеза. Не происходит ли то же самое с нами?

Возможно, идти проверенным путём эволюции – последовательно, от меньшего к большему – куда более разумно, чем указывать искусственному интеллекту, каким он должен быть и главное – каким образом ему этого следует добиться.

было доказано существование «критического периода», когда мозг новорожденных котят должен получать визуальную стимуляцию для нормального развития.

Каждая кортикальная колонка является своего рода счётной машинкой: получив на входе некий сигнал, она оценивает его и выдаёт в качестве результата всё, что является нами с вами, нашей психической деятельностью.

изначальные кибернетические прогнозы, та робототехника и компьютерные эксперименты, которыми ознаменовалось становление теории и практики искусственного интеллекта, потерпели фиаско.

Но говорить, что это ставит крест на искусственном интеллекте как таковом, – смешно. Такой же «крест» поставил на диджитал-индустрии лопнувший в 2000 году пузырь доткомов – да, кто-то поторопился, да, кто-то не рассчитал, но это ошибки игроков, а не баг системы. Посмотрите на нынешний список Forbes и убедитесь в этом. И двадцати лет не прошло.

В конце 70-х – начале 80-х надежды на искусственный интеллект в академическом мире были практически похоронены. Говорить о нём в научных кругах считалось дурным тоном – мол, не смогла, так не смогла, а оправдываться просто глупо. Это время называют «зимой искусственного интеллекта». Но всё изменилось уже в середине 80-х.

Наконец, в 2007 году Джеффри Хинтон создал алгоритмы глубокого обучения многослойных нейронных сетей, особенность которых заключается в том, что обучение системы происходит на разных слоях, начиная с самых нижних (см. рис. № 11).

 Рисунок № 11. Упрощённая модель работы современной нейронной сети

Машина обучается, анализируя огромные объёмы данных – например, миллионы фотографий – с целью научиться опознавать лица на разных фонах и в разных ракурсах. 

русский учёный Алексей Алексеевич Ухтомский опубликовал свои работы о «принципе доминанты»[30].

Итак, вот что произошло на самом деле…

1. Вам сказали, – допустим, что это был я, – что вы не принимаете сознательных решений. То есть ваш мозг подвергся какому-то внешнему воздействию.

2. возникла нейрофизиологическая доминанта – или, как ещё говорят, незавершённый гештальт...

7. возникла нейрофизиологическая доминанта – или, как ещё говорят, незавершённый гештальт. 

Интеллект – это работа «серых клеточек», входящих друг с другом в определённые ассоциации. 

Достаточно предоставить искусственному интеллекту все данные, относящиеся к задаче, – и он справится с ней сам, без нас и лучше нас.

Искусственному интеллекту не надо «думать»: он просто учитывает все факты (а не как мы – на глазок) и действует соответствующе.

он просто очень хорошо решает поставленную задачу – сначала выявляет скрытые в больших массивах данных одному ему понятные закономерности, а затем использует их в работе уже с другими данными. Получается идеально.

 у нас есть лишь чувство собственной личности, на деле же – это только «история», «сказка», которую мы сами себе рассказываем, чтобы сохранять иллюзию собственной цельности.

мы можем удерживать в сознании не более 7–9 объектов, а делая выводы, способны учесть не больше 3–4 параметров.

А машина, которая, принимая решение о нас и нашей жизни, научилась учитывать неограниченное множество элементов ситуации.

P.S. Канал https://t.me/kudaidem — Инвестидеи. Новости бизнеса и технологий. Обзоры деловой литературы и прессы. Подпишись, будь на волне изменений.