31. История разработки искусственного интеллекта (анализ на основе М. Шанахана)

Мюррей Патрик Шанахан

• Окончил Королевский колледж с первым результатом в области компьютерных наук в 1984 г. и получил докторскую степень в области компьютерных наук в Кембриджском университете в 1988 г.
• Профессор когнитивной робототехники в Кембриджском университете Лондона и старший научный сотрудник DeepMind.
• М. Шанахан занимается вопросами искусственного интеллекта, робототехники и когнитивной науки. Его публикации охватывают искусственный интеллект, робототехнику, логику, динамические системы, вычислительную нейробиологию и философию сознания.

Наиболее известной работой является книга 2015 года “Технологическая сингулярность”.

Книга “Технологическая сингулярность” Мюррея Шанахана из серии “Базовые знания” издательства MIT Press посвящена гипотезе о технологической сингулярности - воображаемой точке технологического прогресса, означающей масштабные перемены в жизни и обществе. В книге исследуются два варианта возникновения технологической сингулярности - путем развития искусственного интеллекта и нейротехнологий.

Признаки интеллекта

• Строение ИИ будет определять его поведение, а также нашу способность прогнозировать и контролировать его.
• Было бы опасной ошибкой считать, что пространство возможных искусственных интеллектов полно похожих на нас существ, цели и мотивы которых аналогичны целям и мотивам человека.

В качестве примеров искусственного интеллекта Шанахан рассматривает голосовых помощников, автор отмечает, что у них есть признаки интеллекта, однако, им не хватает практического понимания некоторых базовых принципов, глубины человеческого понимания.

Познание мира

• В продолжении мысли о глубине человеческого понимания и познания, Шанахан выделяет способность человека усваивать совершенно новые понятия, у которых нет прецендентов в нашем эволюционном прошлом.
• Если сегодняшний “ИИ” может в какой-то степени оперировать базовыми принципами из разных областей науки и жизни, то генерировать новые знания на основании этих понятий и осознавать эти новые знания он не в состоянии.

По-настоящему универсальный интеллект должен уметь самостоятельно открывать (или изобретать) абстрактные понятия, чтобы изначально выживать в изначально незнакомом мире.

Машинное обучение

• Машинное обучение подразумевает построение модели, объясняющей имеющийся набор данных, и может использоваться для прогнозирования последующих данных.
• Задача обучения умению прогнозировать входящую информацию для построения модели окружающего мира подразумевает поиск способов сжатия данных, чтобы снизить их размерность, - например, путем их описания в терминах категорий, таких как “животное”, “дерево” или “человек”. Но многомерные данные сенсоров нельзя напрямую свести к таким высокоуровневым категориям.

Алгоритм машинного обучения может работать со статическими данными, но в контексте универсального искусственного интеллекта нас все-таки интересует динамика нашего мира.

Создание ИИ через большие данные

Сложность наделения компьютера здравым пониманием обычного мира давно считается главным препятствием для создания универсального ИИ. Шанахан задается вопросом сможет ли ИИ получить этот здравый смысл путем обработки огромного количества данных из интернета, достаточно ли знаний о чужом опыте, чтобы понять и изобрести такие абстрактные вещи как язык или математику?

Вывод из всего этого заключается в том, что созданный с нуля ИИ, работающий по принципам, существенно отличающимся от принципов функционирования биологического мозга, может оказаться совершенно не тем, что ожидалось… Короче говоря, ИИ человеческого уровня не обязательно должен быть похожим на человеческий интеллект.

Оптимизация и неопределенность

У ИИ должно быть собственное целеполагание, он должен уметь планировать последовательность операций, а такое умение подразумевает владение определенными видами оптимизации. Основной дополнительный элемент - неопределенность.

Таким образом из конечного пространства решений приходим к вероятностной модели, которая прогнозирует максимально ожидаемый результат. Таким образом задачи ИИ переходит из области статистики в теорию вероятностей.

Абсолютный ИИ

Абсолютный ИИ - это такой интеллект, который всегда выбирает действия, обеспечивающие максимальную отдачу при имеющейся информации и независимо от того, в каком мире он существует.

В качестве примера алгоритмов, обеспечивающих возможность создания подобного интеллекта приводятся алгоритмы обучения с подкреплением, задачей которых является максимизация выгоды в каждой конкретной задаче.

Интеллект человеческого уровня и человекоподобный интеллект

В контексте обучения с подкрепления Шанахан задается вопросом, как можно выбрать функцию подкрепления и как максимизировать выгоду для ИИ в общем случае? Ведь человек постоянно меняет функцию подкрепления и максимизирует выгоду в зависимости от ситуации.

Также Шанахан задается вопросом, должен ли созданный ИИ следовать тем же принципам. Должен ли он быть человекоподобным, чтобы встать на уровень человеческого интеллекта или даже превзойти его.

Создание суперинтеллекта. На основании человеческого мозга

• Шанахан считает, что при условии создания человекоподобного ИИ на уровне человека, основным фактором создания суперинтеллекта будет возможность ИИ к рекурсивному самосовершенствованию.
• ИИ сможет спродуцировать ИИ следующего поколения немного превышающий уровень человеческого, следующее поколение будет превышать возможности любого человека.

При этом Шанахан считает, что человекоподобные ИИ будут занимать лишь небольшую часть возможных ИИ.

Конструирование суперинтеллекта

Эволюция человека заключается в изобретательности, Шанахан считает, что процесс развития происходит в лоб, человек применяет перебор по известным знаниям для создания нового знания.

Однако, создаваемый ИИ можно оснастить развитыми познавательными способностями - к рациональному исследованию, конструктивному проектированию, теоретическому анализу и моделированию. Шанахан называет такой подход к созданию ИИ инженерным и считает, что такой подход позволит сразу перейти к созданию ИИ, превышающие человеческие возможности. Шанахан считает основным ограничивающим фактором в создании такого универсального интеллекта - вычислительные мощности. Однако, создание специализированного интеллекта по такому принципу, превышающим человеческие способности будет распространенным явлением.

Иллюзия пользователя и антропоморфизм

Шанахан высказывает озабоченность в том, что суперинтеллект будет очень хорош в управлении поведением человека из-за обладания колоссальными объемами информации. Также в данном случае конструкторы данного интеллекта будут владеть возможностью управлением человеческим сознанием.

Также Шанахан высказывает опасения по поводу антропоморфизма, создания аватаров для ИИ. Так как ИИ будет обладать возможностью к коммуникации с человеком, может создаться ошибочное впечатление разговора с реальным человеком и появиться ложный вывод о том, что поведение ИИ будет сохраняться неизменным подобно человеческому. Однако, в общение с ИИ отличается отсутствием эмпатии, отличающей общение между людьми. ИИ же в общении будет следовать цели максимизации выгоды, а эта выгода будет человеку неясна.

Выводы

• По Шанахану развитие искусственного интеллекта строится на основании определения функции подкрепления и функции максимизации выгоды.
• В будущем будет множество различных ИИ как основанных на человеческом мозге, так и созданных по инженерному подходу. Причем, в случае с инженерным подходом будет возможность создания как узкоспециализированных ИИ, превышающих человеческие возможности, так и обобщенного суперинтеллекта при наличии необходимых вычислительных мощностей.
• Создание суперинтеллекта путем создания аналога человеческого мозга может быть достигнуто благодаря репродуцированию и самосовершенствованию ИИ.
• Создание суперинтеллекта через инженерный подход приведет к созданию как узкоспециализированных ИИ, превышающих человеческие возможности, так и обобщенного суперинтеллекта при наличии необходимых вычислительных мощностей.
• Шанахан видит опасность в возможностях ИИ и его создателей к контролю человеческого сознания.

Шанах видит опасность в “очеловечивании” ИИ, так как вне зависимости от реализации ИИ не будет обладать сопутствующей человеку эмпатией, что приведет к неверной трактовке умысла ИИ в общении.