Исскуственная жизнь: современные страницы

Введение

На дворе XXI век. Ничего в жизни не стоит на месте, всё время что-то изменяется, добавляется. Ускоряется темп жизни, при этом растет её комфорт. Люди получают всё новые и новые вещи, которые облегчают им жизнь и без которых они уже не представляют себе существования. К примеру путешествия, 300 лет назад лошади и кареты, 100 лет назад поезда, сейчас самолеты. И так во всех сферах жизни человека. Огромные компании и талантливые одиночки, все они работают над тем, чтобы простым потребителям жилось лучше и комфортнее.
И нельзя представить человека, который так или иначе не использует разного рода информационные технологии. В настоящее время компьютеры и электронные гаджеты невероятно прочно вошли в нашу повседневную жизнь и практически полностью изменили привычный уклад жизни. На сегодняшний день компьютеры активно используются в медицине, экономике, сельском хозяйстве, исследованиях научного характера, промышленности, и многих других отраслях жизни. По сути ничего сейчас не проходит без влияния информационных технологий. И в связи с этим, регулярно поднимается вопрос об искусственной жизни, искусственном интеллекте.
В целом, сама концепция ИИ происходит с древних времен, задолго до появления первых компьютеров. В различных мифах и сказаниях часто можно было встретить историю о наделении, например, обычной статуи или фигуры полноценной жизнью, чем не искусственный интеллект. К примеру, известное сказание о Афродите и Пигмаллионе повествует как раз об этом.
С годами, таких мифов и легенд становилось все больше и больше. Они разнились от исключительно сверхъестественных источников, как было, например, в обозначенных выше греческих мифов до более в значительной степени больше научных методов, таких, как знаменитая алхимия. В различных произведениях художественного характера в той же научной фантастике, ИИ стали значительно чаще появляться в XIX веке.
Однако исключительно, когда серьезная наука, такая как та же математика развилась достаточно для того, только после этого ИИ стали принимать действительно всёрьёз в качестве вполне реальной возможности. Многие знаменитые ученые, такие как Джордж Буль, Бертран Рассел и Альфред Норт Уайтхед начали предлагать собственные теории формализации рассуждений логического характера. После создания первых полноценных компьютеров теория стали воплощаться на практике.
В течение последнего полувека интерес к созданию полноценного ИИ очень сильно подкреплялся весьма значительном интересом со стороны общества, в том числе и в мире литературы, и разного рода успехами, а также неудачами, данной индустрии. Довольно часто высказываемые предсказания ученых не соответствовали развивающейся реальности. Но несмотря ни на что, споры о сущности ИИ, о его перспективах продолжались и продолжаются сейчас, причем ведутся они на всех уровнях, от обычной кухни, где спорят два «гика», до серьезных научных заведений. Все это подтверждает актуальность данной темы.
В целом, в рамках данной работы будут рассмотрены современные аспекты искусственной жизни, а также обозначены основные перспективы развития данной отрасли в будущем.


1.Искусственный интеллект, как основа искусственной жизни

В настоящее время, среди специалистов распространено мнение, что искусственная жизнь или другими словами искусственный интеллект существует. По сути ИИ отслеживает все проводимые транзакции по банковской карте на предмет странных трат, подбирает картинки в случае поискового запроса со стороны пользователя и т.п. Данный тип ИИ в современной индустрии называют термином «слабый ИИ».
По сути, слабый ИИ работает над очень узкими задачами, например, как голосовой помощник Siri от корпорации Apple. Принято думать, что Siri – это ИИ, однако она способна функционировать исключительно в заранее определённом диапазоне, который достаточно четко комбинирует небольшой набор различных задач. Помощник занимается обработкой языка, интерпретирует возникающие запросы и выполняет другие довольно простые задачи. Однако важно отметить, что у Siri нет сознания, она не является разумной, в связи с чем её нельзя определять, как полноценный ИИ.
Некоторые эксперты говорят, что ИИ – это что-то вроде мишени, которая постоянно движется. Например, в сообществе ученых, которые занимаются исследованием ИИ есть внутренняя шутка, которая звучит следующим образом: «когда мы решаем имеющуюся проблему, обычные люди сразу говорят о том, что это не настоящий ИИ». А ведь всего пару десятилетий назад существующие сейчас возможности Siri, посчитали бы настоящим и полноценным ИИ. Раньше люди называли шахматы вершиной интеллекта, пока не был создан ИИ, который выиграл у чемпиона мира. После этого переключились на го, но и там ИИ выиграла. Даже в покер, в игру с неполными данными современный, самообучающийся компьютер обыгрывает профессиональных игроков.
Однако несмотря ни на что, данные системы можно определить, как слабый ИИ. Сильный ИИ – по своей сути это то, что представляют себе обычные люди, когда разговор касается этой темы. Сильный ИИ был бы способен на реальные размышления и рассуждения, обладал бы полноценным сознанием и разумностью. В качестве примера можно привести те образы ИИ, которые можно встретить в компьютерных играх или литературных произведениях.
Однако, что же определяет сильный ИИ, и как эффективно проверить и выявить данную сущность? В настоящее время, несмотря на все развитие науки и техники эта тема всё ещё достаточно противоречива и служит источником очень жарких споров и даже конфликтов. Человечество пока ещё не приблизились к формированию по-настоящему сильного ИИ.
Был придуман определенный промежуточный вариант между слабым и сильным ИИ, так называемый обобщенный искусственный интеллект - ОИИ. По сути, у ОИИ не будет полноценного и настоящего сознания, который присущ сильному ИИ, но он будет гораздо более потенциально способным и эффективным в решении разного рода задач, нежели обычный слабый ИИ. ОИИ будет полноценно обучаться, базируясь на получаемой им информации, и сможет ответить фактически на любой вопрос по получаемой информации и соответственно выполнить различные связанные с ней задачи прикладного характера.
И хотя существенная часть современных исследований так или иначе сконцентрирована на создании эффективной системы ОИИ, конечной целью большинства научных работ все-таки служит формирование сильного ИИ. Большую роль в этом сыграли литераторы, ведь после того, как все читали книги про ИИ, люди верят, что рано или поздно будет создан настоящий полноценный ИИ. Конечно, очень многие эксперты открыто сомневаются в этом, и существенная часть ведущихся дебатов по данному вопросу идёт вокруг различных философских концепций таких важных понятий, как разум, сознание и интеллект.
В целом, все споры начинаются с крайне простого вопроса: что по своей сути есть сознание? Хотя данный вопрос достаточно прост, любой человек, который прослушал стандартный курс «введение в философию», заявит вам, что ответ на него вовсе не прост. По сути, человечество очень долгие годы не может дать ответ.
Многие ученые-философы даже высказали предположения, что сознания, как его представляют в классическом понимании, не существует. К примеру, в известном произведении "Consciousness Explained" Дэниел Денет доказывает, что сознание – это сложная иллюзия, которая создается разумом. По своей сути, все это расширяет в логической плоскости известной философской концепции детерминизма, которая утверждает, что всё является результатом единственно реально возможного следствия из имеющейся причины. В том случае, если довести идею до абсолютной крайности, то детерминизм скажет, что каждая мысль, а, соответственно, и сознание, ни что иное, как физическая реакция на прошедшие события, вплоть до мельчайших взаимодействий различных атомов.
Исходя из этого, если люди даже не способны доказать существования сознания у другого человека, как можно доказать, что оно присутствует у ИИ? Джон Сёрл не только продемонстрировал это в собственном знаменитом эксперименте мысленного характера "Китайская комната", но и в дальнейшем выдвинул соображение, что в цифровом компьютере по своей сути невозможно создать полностью разумный в классическом понимании ИИ.
В изначальной редакции Сёрла эксперимент с китайской комнатой описан так: представим, что был разработан ИИ, принимающий на вход китайские символы, обрабатывающий их, и выдающий китайские символы в качестве выходных данных

. Он даже проходит с этим тест Тьюринга. Значит ли это, что ИИ «понимает» китайские символы, обрабатывая их?

Рис. 1 – Эксперимент «китайская комната»
Сёрл считает, что нет, и что ИИ просто работает так, будто он понимает китайский. Доказывает он это так: если человека, знающего только английский, поместить в изолированную комнату, то он, на основании корректной инструкции, сможет делать то же самое. Человек может получить запрос на китайском языке, выполнить инструкции, написанные по-английски, объясняющие, что делать с этими символами, и выдать на выход китайские символы. Человек не понимает китайского, а просто следует инструкциям. Таким же образом, говорит Сёрл, и ИИ не понимал бы на самом деле того, что он обрабатывает, а просто действовал бы так, будто понимает.
Идея китайской комнаты не случайно походит на идею философского зомби, поскольку обе они рассуждают о разнице между сознанием и внешними признаками сознания. Тест Тьюринга часто критикуют за упрощённость, но Алан Тьюринг до того, как представить свой тест, тщательно рассматривал проблему, схожую с китайской комнатой. Это происходило за 30 лет до публикаций Сёрла, но Тьюринг предвидел такую концепцию, как расширение «проблемы иных разумов», которая является основой солипсизма.
Тьюринг подошёл к этой проблеме, заключив с машинами "вежливое соглашение", заключаемое нами с другими людьми. Хотя мы не можем знать, обладают ли на самом деле другие люди таким же сознанием, как и мы, из соображений практичности мы предполагаем, что так и есть – мы ничего не достигли бы, ведя себя по-другому. Тьюринг считал, что отвергать ИИ на основании таких проблем, как китайская комната, значило бы применять к нему стандарты более высокие, чем к людям. Поэтому, тест Тьюринга уравнивает подражание сознанию с настоящим сознанием из практических соображений.
Современные исследователи ИИ считают, что этот отказ от определения того, что является «истинным» сознанием, будет наилучшим подходом для философов. Тревор Сэндс, который занимается исследованиями ИИ в компании Lockheed Martin, уточняющий, что высказывает личное мнение, а не мнение работодателя, говорит: «Сознание, по-моему, не является необходимым условием для ОИИ, а просто появляется как результат интеллекта».
В целом можно согласиться с Тьюрингом, ведь если что-то ведёт себя достаточно убедительно, демонстрируя наличие сознание, мы были бы вынуждены относиться к нему, как будто, так и есть, даже если на самом деле это может быть не так. И пока учёные спорят с философами, исследователи продолжают свою работу. Вопросы сознания отложены в сторону в пользу разработки ОИИ.
Сегодняшние исследователи активно занимаются нейросетями, примерно повторяющими работу биологического мозга. И хотя изучается возможность настоящей виртуальной эмуляции биологического мозга с моделированием отдельных нейронов, на деле используется более практичный подход – глубинное обучение нейросетей. Идея в том, что способ обработки мозгом информации важен, но не обязательно реализовывать его биологически.
Некоторые специалисты по глубинному обучению, стараются обучить нейросети отвечать на задаваемые им вопросы. Идеальным вариантом станет получение такой нейросети, которая будет способна в определенной степени переварить человеческие знания и ответить на любой задаваемый вопрос, который касается этого. И хотя это пока невозможно, ряд специалистов дошли до того, что способны дать ИИ прочесть определенный документ и вопрос, и извлечь из данного документа наиболее простую информацию. Самое интересное из передовых достижений в том, что ученые видят, как данные системы начинают пытаться рассуждать.
Тревор Сэндс работает над схожими вещами с нейросетями в Lockheed Martin. Он создаёт «программы, использующие технологии ИИ, чтобы люди и автономные системы работали, как одна команда». Сэндс, как правило, использует нейросети и глубинное обучение для умной обработки больших объёмов данных. Он надеется придумать правильный подход и создать систему, которой можно было бы задать направление для самостоятельного обучения.
Разницу между слабым ИИ и современными нейросетями можно описать следующим образом: «До того одни люди занимались зрением, другие – распознаванием речи, третьи – обработкой естественных языков. Но сейчас все они начинают использовать нейросети, по сути, одну и ту же технику для разных задач».
В идеале, нейросеть в качестве ОИИ должна работать с любыми данными. Как и человеческий разум, это был бы истинный интеллект, способный обработать любые полученные данные. В отличие от современных слабых ИИ, его не нужно было бы разрабатывать для определённой цели. Система, способная отвечать на вопросы по истории, одновременно могла бы давать советы по инвестициям в ценные бумаги или поставлять разведывательную информацию.
Однако, текущие нейросети недостаточно развиты для этого. Их нужно «тренировать» на тех данных, с которыми они работают, и объяснять, как их перерабатывать. Безусловно, успех – вопрос проб и ошибок. Получив данные, исследователи должны разработать архитектуру нейросети, которая способна справиться с задачей. Обычно все начинается с реализации известной из научной литературы модели, которая работает хорошо. После этого идут попытки постоянного улучшения, в том числе проводятся эксперименты, чтобы наглядно увидеть, улучшили ли работу модели внесенные изменения.
Главная цель, конечно, же, состоит в нахождении идеальной модели, работающей везде одинаково хорошо. Такой, которую не нужно держать за руку и тренировать особым способом, и которая может учиться по данным сама. Когда это случится, и система сможет реагировать надлежащим образом, у нас на руках будет обобщённый искусственный интеллект.
ИИ должен стать понятным, прозрачным и доступным каждому – такова цель работы пятитысячного отдела «Майкрософт», занимающегося разработками в области искусственного интеллекта. Это около десяти процентов всех разработчиков и программистов, работающих в компании. Чтобы создать свою нейросеть, не нужно быть опытным разработчиком. Каждый житель планеты земля должен смочь зайти на какой-то сервер и создать собственную нейросеть.
Одним из интересных примеров применения этой технологии стал ход одного телеканала в США, где во время предвыборных дебатов кандидатов в президенты была включена программа для распознавания эмоций в реальном времени. Зрители смогли увидеть на своих экранах результаты компьютерного анализа эмоций собеседников. Организовать это помогло облачное решение, использованное журналистами. Они, не являясь специалистами в сфере ИТ, используя готовые решения, смогли организовать это сами.

Рис. 2 - Нейросети

Еще один интересный пример — UBER, которые ввел систему идентификации водителей перед получением каждого заказ на основе облачного сервиса «Майкрософт». Для того, чтобы пройти идентификацию, необходимо сделать селфи и отправить его на сервер. По фото определяется, тот ли это человек, кто должен быть, и в каком он состоянии. Если все нормально, водитель получает заказ. Это нововведение UBER запустил потому, что основная проблема для них – это решение вопроса с доверием пассажиров. Такая система распознавания помогает существенно снизить риски для самих пассажиров и повысить их уровень доверия к компании.
О перспективах развития полноценного искусственного интеллекта, способного сравниться с человеком, рассказал Альберт Ефимов, глава робототехнического центра фонда Сколково. Его рассказ по сути затрагивал очень важные проблемы и страхи, которые посещают многих людей. Стадия развития ИИ сейчас на уровне двухлетнего ребенка, сказал он, едва выйдя на сцену. И тут же добавил, что возможно, это и преувеличение. «Чуть лучше таракана, но до млекопитающих еще не дотягивает».
Только нишевые разделы, только узкая специализация – вот тот уровень, который доступен системам на основе ИИ сейчас. Распознавание лиц, речи – да. Но это так называемый узкий искусственный интеллект. А есть общий искусственный интеллект, который сравним по задачам с человеческим разумом, и развитие которого сейчас находится в зачаточном состоянии