Ура, я умнее, чем компьютер, играйте онлайн
Обновлено: 04.07.2024
Как подписчик, у вас есть 10 подарочных статей каждый месяц. Любой может прочитать то, чем вы делитесь.
Отдать эту статью
Уолтер Исааксон
Когда в 1997 году чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров проиграл Deep Blue, суперкомпьютеру IBM, это считалось важной вехой на пути к искусственному интеллекту. Вероятно, этого не должно было быть. Какими бы сложными ни были шахматы, легко увидеть, что их правила можно преобразовать в алгоритмы, чтобы компьютеры, когда они в конце концов получили достаточную вычислительную мощность, могли обрабатывать миллиарды возможных ходов и прошлых партий. Большинство людей сказали бы, что расчеты Deep Blue были принципиально иным процессом, чем «настоящее» мышление и интуиция, которые использовал бы игрок-человек.
Клайв Томпсон, технический журналист из Бруклина, использует эту историю, чтобы открыть свою мудрую и содержательную книгу о человеческом и машинном интеллекте "Smarter Than You Think". Но он поднимает его на более интересный уровень. Через год после своего поражения от Deep Blue Каспаров решил посмотреть, что произойдет, если он объединит машину и человека-шахматиста в сотрудничестве. Подобно кентавру, гибрид будет обладать силой каждого из своих компонентов: вычислительной мощностью большой логической схемы и интуицией программного обеспечения человеческого мозга. В результате команды человек-машина, даже если в их состав не входили лучшие гроссмейстеры или самые мощные компьютеры, постоянно побеждали команды, состоящие исключительно из людей-гроссмейстеров или сверхбыстрых машин.
Томпсон считает, что "искусственный интеллект", определяемый как машины, которые могут думать самостоятельно так же, как люди или даже лучше, чем люди, еще не является (и, возможно, никогда не станет) таким мощным, как "усиление интеллекта", то есть симбиотические умственные способности, которые возникают когда человеческое познание дополняется тесным взаимодействием с компьютерами. По словам Каспарова, когда он играл вместе с компьютером, это позволяло ему сосредоточиться на «творческой текстуре» игры. В будущем, пишет Томпсон, мы не должны бояться проиграть в шахматы Deep Blue или в «Jeopardy!» по Ватсону. Вместо этого люди обнаружат, что будут работать в партнерстве с потомками этих суперкомпьютеров, чтобы диагностировать болезни, раскрывать преступления, писать стихи и становиться (как говорит умный двойной смысл названия книги) умнее, чем мы думаем.
Это не новая идея. Он основан на видении, изложенном Ванневаром Бушем в его эссе 1945 года «Как мы можем думать», в котором была создана машина «мемекс», которая запоминала и связывала информацию для нас, простых смертных. Эта концепция была усовершенствована в начале 1960-х пионером Интернета Дж. К. Р. Ликлайдером, написавшим статью «Симбиоз человека и компьютера», и разработчиком компьютеров Дугласом Энгельбартом, написавшим «Увеличение человеческого интеллекта». Они часто оказывались в оппозиции к своим коллегам, таким как Марвин Мински и Джон Маккарти, которые подчеркивали цель создания машин с искусственным интеллектом, оставляя людей в стороне.
Томпсон не вникает в эту богатую технологическую и интеллектуальную историю. Вместо этого он приводит несколько интересных современных примеров того, как симбиоз человека и компьютера расширяет наш интеллект. Он показывает, что использование цифровых устройств и социальных сетей помогает облегчить совместное творчество и окружающее понимание того, что происходит в мире, при этом уменьшая потребность в выполнении простых задач памяти.
Изображение
Томпсон избегает ажиотажа и заламывания рук, которые так характерны для пропагандистов цифровой эпохи, обходя большинство тем, которые волнуют гейкосферу, например, перестраивает ли Google нейроны в нашем мозгу или Twitter делает мир безопасным для демократии. Он производит впечатление разумного утописта, склоняющегося к вере в то, что наши цифровые устройства и социальные сети, в конечном счете, улучшают нашу жизнь и улучшают мир таким же смешанным образом, как письмо, бумага, печатный станок и телефон сделал.
Разоблачая предсказателей рока, Томпсон весело высмеивает вереницу пессимистов в истории, начиная с Сократа и его предсказания о том, что письменность разрушит греческую диалектическую традицию. Главная забота Сократа заключалась в том, чтобы люди записывали вещи, а не запоминали их. «Это ваше открытие вызовет забвение в душах учащихся, потому что они не будут пользоваться своей памятью», — цитирует его Платон. «Они будут доверять внешним письменным символам и не помнить о себе».
Томпсон возражает, что Сократ не смог предвидеть «типы сложных мыслей, которые станут возможны, когда вам больше не нужно будет хранить в уме все, с чем вы столкнулись», и предполагает, что то же самое окажется правдой и в отношении наших способностей. хранить в цифровом виде и легко получать доступ к огромному количеству информации и воспоминаний за пределами нашего собственного мозга. «Какова грань между нашими собственными знаниями в мозгу и морем информации вокруг нас?» он спросил. «Разве это делает нас умнее, когда мы можем погрузиться так мгновенно? Или тупее с каждым поиском?»
Он отвечает, что способность легко взаимодействовать с Интернетом и Википедией укрепляет, а не атрофирует наше творческое мышление. «Транзакционная память не только не причинила нам вреда, — пишет он, — она позволила нам действовать на более высоких уровнях, совершая действия, которые невозможны для нас в одиночку». Это кажется правильным. Мой собственный разум загроможден телефонными номерами, которые я запомнил в детстве, но в настоящее время я перекладываю эту задачу на свой смартфон. Я очень хочу сделать эту и подобные задачи еще проще и улучшить свой ум (или, по крайней мере, освободить его для дальнейших мечтаний), получив в свои руки Google Glass.
Томпсон также отмечает тот факт, что цифровые инструменты и сети позволяют нам делиться идеями с другими, как никогда раньше. Легко (и не совсем неправильно) очернить большую часть болтовни, которая появляется каждый день в блогах и твитах. Но при этом упускается более важное явление: люди, которые 50 лет назад, вероятно, весь вечер сидели неподвижно перед телевизором, теперь выражают свои идеи, адаптируя их для общественного потребления и получая обратную связь. Это изменение вызывает насмешки среди интеллектуалов-искушенных отчасти потому, что они (мы) не заметили, какое социальное преобразование оно представляет. «До появления Интернета большинство людей вообще редко писали что-либо для удовольствия или интеллектуального удовлетворения после окончания средней школы или колледжа», — отмечает Томпсон. «Это то, что особенно трудно понять профессионалам, чья работа требует непрерывного письма, например ученым, журналистам, юристам или маркетологам. Для них акт написания и обсуждения ваших идей кажется обычным делом. Но до конца 1990-х это просто не относилось к среднему нелитературному человеку».
Что еще более важно, тексты, созданные в новом мире блогов и твитов, делаются, по крайней мере на первый взгляд, для публичного обсуждения и реакции. Возможно, это не возвращает нас к диалектике сократовской агоры, но, по крайней мере, создает более стимулирующую и интерактивную сферу, чем существовало до Интернета.
Кто умнее — вы или компьютер или мобильное устройство, на котором вы читаете эту статью? Ответ становится все более сложным и зависит от меняющихся определений. Компьютеры, безусловно, лучше справляются с трудностями, используя свой уникальный набор навыков, но люди имеют преимущество в задачах, которые машины просто не могут выполнить. Во всяком случае, еще нет.
Компьютеры могут воспринимать и обрабатывать определенные виды информации намного быстрее, чем мы. Они могут прокручивать эти данные в своем «мозге», состоящем из процессоров, и выполнять вычисления, чтобы просчитывать множество сценариев со сверхчеловеческой скоростью. Например, лучшие компьютеры, обученные игре в шахматы, могут в этот момент планировать стратегию на много ходов вперед, решая задачи гораздо ловче, чем лучшие игроки в шахматы. Компьютеры также учатся гораздо быстрее, сужая сложные варианты выбора до наиболее оптимальных. Да, люди тоже учатся на ошибках, но когда дело доходит до решения головоломок, с которыми компьютеры справляются лучше всего, мы гораздо более подвержены ошибкам.
У компьютеров есть и другие преимущества перед людьми. У них лучше память, поэтому они могут получать большое количество информации и могут использовать ее практически мгновенно. Компьютерам не требуется сон, как людям, поэтому они могут рассчитывать, анализировать и выполнять задачи без устали и круглосуточно. Несмотря на ошибки или уязвимость к перебоям в подаче электроэнергии, компьютеры просто точнее выполняют широкий спектр важных функций, чем мы. На них не влияют и не влияют эмоции, чувства, желания, потребности и другие факторы, которые часто затмевают суждения и интеллект нас, простых смертных.
С другой стороны, люди по-прежнему превосходят компьютеры во многих отношениях. Мы выполняем задачи, принимаем решения и решаем проблемы, основываясь не только на нашем интеллекте, но и на нашем программном обеспечении с массовой параллельной обработкой — абстрактно, что мы любим называть нашими инстинктами, нашим здравым смыслом и, возможно, самое главное, нашим жизненным опытом. Компьютеры можно запрограммировать огромными библиотеками информации, но они не могут воспринимать жизнь так, как мы. Люди обладают чертами, которые мы иногда называем (опять же, абстрактно) творчеством, воображением и вдохновением. Человек может написать стихотворение, сочинить и сыграть музыку, спеть песню, создать картину или придумать новое изобретение.Компьютеры можно запрограммировать на выполнение некоторых из этих задач, но они не обладают врожденной способностью творить так, как это делают люди.
Что обо всем этом думают специалисты по искусственному интеллекту? Начнем с определения того, что мы подразумеваем под словами «умнее» или «умнее». Интеллект состоит из двух компонентов, говорит профессор Шломо Майтал, старший научный сотрудник Института С. Неамана в Технионе — Израильском технологическом институте. Одно — это способность учиться, другое — это способность решать проблемы. И в этих областях компьютеры могут быть умнее людей.
"Сегодня компьютеры могут обучаться быстрее, чем люди. Например, Watson (IBM) может читать и запоминать все исследования рака, чего не может ни один человек", – говорит Майтал. «С помощью глубокого обучения Watson также может решить проблему, например, как лечить редкую форму рака — и он это сделал. Так что в этом смысле компьютеры могут быть умнее людей».
Майтал указывает на еще один пример компьютерного интеллекта в своей статье "Скоро ли роботы станут умнее людей?" 10 февраля 1996 года компьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первой из шести игр серии, а год спустя выиграл серию — первый компьютер, которому это удалось. Был ли Deep Blue разумным? И да, и нет, – говорит Майтал.
"Нет, потому что он просто смог просчитать огромное количество возможных шахматных ходов за долю секунды", – пишет Майтал. «Скорость — это не интеллект. Но да, потому что он смог проанализировать эти шахматные ходы и выбрать лучший, достаточный для победы над Каспаровым».
«От ИИ С точки зрения перспективы, теперь мы можем обучать компьютеры выполнять многие задачи лучше, чем люди, например некоторые задачи визуального распознавания», — говорит Маллик. «У этих задач есть одна общая черта: для решения этих задач мы можем собрать огромное количество данных, и/или они повторяются. Любая повторяющаяся задача, которая создает много данных, в конечном итоге будет изучена компьютерами».
Однако эксперты сходятся во мнении, что люди по-прежнему превосходят компьютеры в общем интеллекте, творчестве и здравом смысле или понимании мира.
"Компьютеры могут превзойти людей в определенных специализированных задачах, таких как игра [в игру] го или шахматы, но сегодня ни одна компьютерная программа не может сравниться с человеческим общим интеллектом", – говорит Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники факультета вычислительной техники Университета Имперский колледж в Лондоне. «Люди учатся достигать самых разных целей в самых разных условиях. Мы еще не знаем, как наделить компьютеры здравым смыслом в понимании повседневного мира, который лежит в основе общего человеческого интеллекта, хотя я уверен, что однажды нам это удастся».
"Например, мы можем заставить компьютеры имитировать творчество, помещая произведения искусства в базу данных, а затем создавая новое произведение искусства из некоторого объединения", – говорит Грохол. «Но это то же самое, что и человеческое творчество, или компьютерный код просто следует набору инструкций? Я бы сказал, что это только последнее, что делает компьютер намного хуже, когда речь идет об этом компоненте интеллекта».
Компьютеры не понимают смысла так, как люди, – говорит Яна Эггерс, генеральный директор компании Nara Logics, занимающейся искусственным интеллектом. «Даже если компьютер может определить эмоцию, он не понимает, что означает переживание эмоции», — говорит Эггерс. «Будут ли? Это возможно, но неясно, как это будет работать с текущими формами вычислений».
Но что, если перевести часы достаточно далеко вперед? Эксперты в целом согласны с тем, что компьютеры завтрашнего дня будут обладать некоторыми чертами, которые сегодня считаются уникальными для человека.
"В человеческом мозгу 86 миллиардов нейронов (нервных клеток), и все они взаимосвязаны, – говорит Майтал. «Компьютерные нейронные сети имеют гораздо меньше «клеток». Но однажды такие нейронные сети достигнут сложности и изощренности мозга».
Вероятно, все это произойдет раньше, чем позже, считает Грохол. «Как только мы взломаем нейрокод, управляющий нашим мозгом, я считаю, что мы сможем воспроизвести эту структуру и функции искусственно, чтобы мы действительно могли создать искусственную жизнь с помощью искусственного интеллекта», — говорит он. «Я определенно могу предвидеть, что это произойдет в следующем столетии.
Некоторые люди, например ученый-компьютерщик Рэй Курцвейл и соучредитель Tesla Илон Маск, предостерегают от потенциальных опасностей искусственного интеллекта, предвидя будущее типа Терминатора, в котором машины вышли из-под контроля. Нам, безусловно, нужно контролировать искусственный интеллект, чтобы мы могли управлять машинами, а не наоборот. Но вопрос, похоже, не столько в «злых» машинах в голливудском стиле, которые поднимаются, чтобы истребить ничтожных людей, сколько в согласовании: как мы можем гарантировать, что машинный интеллект, который в конечном итоге может оказаться совершенно за пределами нашего понимания, останется полностью настроенным на наш собственный?
Отчасти это связано с переосмыслением того, как мы подходим к этим вопросам.Вместо того, чтобы зацикливаться на том, кто умнее, или иррационально бояться технологий, мы должны помнить, что компьютеры и машины предназначены для улучшения нашей жизни, точно так же, как компьютер IBM Watson помогает нам в борьбе со смертельными заболеваниями. Хитрость по мере того, как компьютеры становятся все лучше и лучше справляться с этими и многими другими задачами, заключается в том, чтобы «помочь нам» оставалась их главной директивой.
«Важно помнить, что это не противостояние человека и машины, — говорит Маллик. "Это не соревнование. Это сотрудничество».
Читайте также: