"Jeg tænker derfor er jeg." Vi har alle hørt denne berømte erklæring, som er et af grundlaget for moderne filosofi, selvbevidsthed, individualisme og vestlig rationalisme. Den franske filosof Rene Descartes, der fremsatte den, gik dog ikke særlig med at give den en præcis definition. Erklæringen blev fremsat som en primær sikkerhed, en sandhed, der ikke kan betvivles. Men er det virkelig sådan?
Hvad er tanker? Hvad er intelligens? Og kan maskiner have disse funktioner? Når det kommer til kunstig intelligens (AI), spiller spørgsmålene den samme vigtige rolle her som selve svarene. Først og fremmest skal vi forstå, om smarte maskiner vil tænke som vi gør.
Som en illustration og et eksempel for at forstå, hvad der står på spil, er her et interessant tankeeksperiment.
Kinesisk værelse
Forestil dig et isoleret rum. Der sidder mange mennesker ved borde inde i lokalet. I den ene ende af rummet føres en note gennem en slot, der er dækket af mærkelige mærker og symboler. Mennesket i rummet har til opgave at opdele det, der står på papir, i dele og placere symbolerne i de ønskede kurve under hensyntagen til de eksisterende instruktioner. For eksempel, hvis du ser en lige diagonal linje, skal du placere symbolet i kurv 2-B, hvis du ser et korsformet symbol, skal du placere det i kurv 17-Y osv. Instruktionerne angiver dog ikke betydningen af disse symboler. Folk gør bare hvad der står i dem. Når arbejdet er afsluttet, overføres papirerne til en anden del af rummet. Der sidder mennesker der er uddannet til at udføre andet arbejde. Og også ifølge instruktionerne. Hvis felt 2-B består testen, anbringes en vandret streg;hvis felt 17-Y er markeret, skal du placere en cirkel. Derefter overføres alle brikkerne til den sidste person, der sætter dem sammen og sender det endelige resultat gennem en slot i en anden del af rummet.
Noten, der passerede gennem en plads, var skrevet på kinesisk. Noten, som blev sendt gennem den anden plads på tværs af lokalet, er på perfekt engelsk. Pointen er, at ingen i rummet kender disse sprog.
Dette tankeeksperiment, der først blev offentliggjort af filosofen og en af pionererne inden for computercomputering og kunstig intelligens, John Searle, bruges ofte som et eksempel, der illustrerer kompleksiteten i selve definitionen af intelligens. Med nok mennesker i rummet kan du udføre næsten enhver opgave: tegne eller beskrive billeder, oversætte eller rette oversættelsesfejl fra et sprog til et andet, beregne utroligt enorme tal osv. Men kan alle disse handlinger kombineres under et generelt begreb "intelligens"? Nogle mennesker uden for rummet vil sige ja. Men alle dem, der vil være indeni, er uenige.
Salgsfremmende video:
Hvis du forestiller dig transistorer i stedet for mennesker i rummet, så vil der faktisk være en computer foran dig. Derfor er et mere logisk spørgsmål dette: kan en computer være mere end bare en overkompliceret version af det "kinesiske rum"? Et af svarene på dette spørgsmål rejser, som det ofte er tilfældet i dette diskussionsområde, endnu flere spørgsmål: hvad hvis rummet i stedet for transistorer er fyldt med neuroner? Hvad hvis hjernen ikke er mere end en mere sofistikeret analog af det "kinesiske rum"?
Dybden af dette "kaninhul" kan være hvad du vil have det, men i dag vil vi ikke forsøge at løse problemer og besvare spørgsmål, som filosoffer ikke har været i stand til at svare på i et helt årtusinde. Bedre lad os komme direkte til noget mere praktisk.
Svag og stærk AI
I disse dage kan man godt lide at bruge udtrykket "AI" næsten overalt uden virkelig at tænke på, hvad det virkelig betyder. Ikke desto mindre har han en præcis definition. Kort sagt er AI et program, der kan reproducere processerne for menneskelig tænkning eller deres resultat. Naturligvis virker en sådan formulering ret vag, men den vil fungere for vores sag.
AI vil en dag blive anvendt overalt. AI vælger den næste sang i din musiksamling til dig; AI vil styre lemmerne på bipedale robotter; AI vil være i stand til at fremhæve objekter i billedet og beskrive dem; AI vil oversætte tekst fra tysk til engelsk og fra russisk til koreansk i enhver rækkefølge. Generelt vil han være i stand til at udføre alle de ting, som vi nu gør alene, men i fremtiden vil vi gerne automatisere.
På trods af at denne liste også indeholder meget komplekse opgaver, ophører de ikke med at være … "opgaver". Et neuralt netværk, der er trænet i millioner af ord, sætninger og sætninger, der giver dig mulighed for frit at oversætte og skifte mellem 8 forskellige sprog, er stadig intet andet end blot et meget kompliceret sæt tal i henhold til reglerne, der er fastlagt af deres skaber. Hvis løsningen på et problem kan reduceres til at følge et simpelt sæt regler og instruktioner, som i det meget "kinesiske rum" - kan vi tale om det som intelligens og ikke som en simpel beregning?
Derfor kommer vi til en sådan forskel som “svag” og “stærk” AI. Disse er ikke rigtig typer AI, men snarere måder at nærme sig selve ideen på. Som med mange forskellige filosofiske teorier er ingen af mulighederne her "mere korrekte" end "den anden." Hver af dem er vigtige og relevante på sin egen måde.
På den ene side er der dem, der tror, at den maksimale opnåelse af AI ikke vil være andet end en efterligning af sindet hos dem, der skabte det. På samme tid, uanset hvor kompleks og massiv strukturen i denne AI selv vil være - vil den ikke være i stand til at bryde ud af den ramme, der er pålagt den under hensyntagen til dens mekaniske natur. Men selv inden for denne ramme kan det være et fantastisk værktøj til løsning af meget komplekse og komplekse problemer. Ikke desto mindre ville en sådan AI ikke være andet end meget avanceret software. Dette perspektiv betragtes i forhold til svag AI. I betragtning af dens begrænsede grundlæggende ramme vil brugen kun være relevant til løsning af klart formulerede opgaver.
På den anden side er der tilhængere af stærk AI, der tror, at der en dag vil blive skabt en AI, hvis evner ikke kun vil være ringere, men endda overstige det menneskelige sinds evner. Dette er de mennesker, der tror, at selve hjernen er det "kinesiske rum." Og hvis denne masse biologiske kredsløb, der findes i hvert af vores hoveder, kan skabe det, vi kalder intelligens og selvbevidsthed, hvorfor kan kunstige mikrokredsløb ikke gøre det samme? Dette er hovedideen bag stærk AI.
Det ser ud til, at opgaverne er defineret, accenterne fremhæves, hvad venter vi på? Der er et lille "men", der ikke tillader os at begynde at skabe AI. Vi har simpelthen ikke en fungerende definition og et skema for intelligens!
Betydningen af det andet "jeg"
Faktisk er det meget vanskeligt med det samme at sige, hvor store fremskridt vi har gjort med at definere intelligens, selv i løbet af de sidste 3000 år. Men i det mindste var vi i stand til at opgive de tilsyneladende mudrede ideer som at intelligens er noget, der let kan måles, eller at det afhænger af en eller anden biologisk indikator som størrelsen på hovedet og hjernen.
Mest sandsynligt har hver enkelt af os sin egen idé om, hvad intelligens virkelig er, men dette komplicerer igen kun svaret på det stillede spørgsmål - kan AI falde ind under dette koncept. I årenes løb er der foreslået mange definitioner, som hver forsøgte at give en mere nøjagtig beskrivelse, men de endte alle med at tale om det samme, kun fra forskellige synsvinkler. Nogle muligheder var for private, andre tværtimod for generelle, nogle var - jeg er ikke bange for dette ord - sindssyg.
Ikke desto mindre, blandt alle de enkleste og samtidig grundlæggende, sandsynligvis, kan følgende være følgende: intelligens er evnen til at løse nye problemer.
I sidste ende er det dette, der ligger i hjertet af "tilpasningsevne", "generalisering" og "initiativ", som igen er en direkte afspejling af "motivation", "dømmekraft" og "opfattelse" direkte relateret til intelligens. Det er meget vigtigt, at individet kan løse problemer gennem prismen i verdenen omkring ham. Men det er endnu vigtigere, at dette individ kan have evnen til at løse ikke kun individuelle problemer, men også tilpasse sig andres løsning. Det er denne egenskab - den adaptive natur - der er nøglen til intelligens, selvom ingen endnu har været i stand til at formulere denne idé mere præcist og, som de siger, "på hylderne".
Vil den AI, vi skaber en dag være i stand til at tilpasse sig til at løse andre problemer? Vil han en dag være i stand til uafhængigt, uden instruktioner fra sine skabere, at håndtere problemer og opgaver, som ingen stiller ham? Forskere forsøger med al deres magt at skabe nye generationer af AI, der kan lære og udføre opgaver med hidtil uset præcision til detaljer, AI, der lærer ikke kun på ordrer ovenfra, men også gennem deres egne initiativer. I sidste ende vil disse AI'er "tænke" eller stadig "beregne" - lad os efterlade dette spørgsmål til filosoffer og dataloger. Men selve det faktum, at vi før eller senere vender tilbage til dette emne en dag, kan ikke andet end beundre.
NIKOLAY KHIZHNYAK