Искусственный интеллект


Искусственный интеллект может учиться, и он может побеждать людей в сложных играх, но у него нет способности к суждению!

Прежде чем мы сможем разработать этический искусственный интеллект, надлежащим образом регулировать искусственный интеллект или распределять задачи по нужным системам, мы должны знать, что это такое. Как думают машины сейчас и что мы можем ожидать в будущем? Какие задачи подходят для  искусственного интеллекта , какие нет, и почему? Чтобы ответить на такие вопросы, нам нужно детальное понимание различных видов интеллекта.

Первоначальный подход к интеллекту можно проследить до максимы Томаса Гоббса «Разум … не что иное, как расплата». Эта идея, интерпретируемая как манипулирование символическими представлениями, породила первое поколение искусственного интеллекта, получившее название добрый старомодный ИИ, или GOFAI , покойным философом Джоном Хаугеландом. Другой подход к интеллекту лежит в основе современных систем глубокого обучения и других форм искусственного интеллекта второй волны — систем, достигающих таких потрясающих результатов в игровом процессе, распознавании лиц, медицинской диагностике и тому подобном.

Системы искусственного интеллекта

Поскольку оба подхода включают манипулирование представлениями, представленными им в качестве входных данных, искусственный интеллект первой и второй волны все еще являются формами расчета. Но они различаются по своему представлению. Вторая волна коренится в классических силлогизмах, таких как «Все люди смертны; Сократ — человек; следовательно, Сократ смертелен ». К этому типу относились системы логического вывода и проверки теорем — программы, разработанные для глубокого многоэтапного вывода по небольшому количеству сильно коррелированных переменных на основе относительно скромных объемов информации.

Системы искусственного интеллекта второй волны делают противоположное: неглубокий вывод по очень большому количеству очень слабо коррелированных переменных, основанный на огромных объемах данных. Именно последний подход позволяет компьютерам распознавать лица друзей, заходящее солнце и встречные машины.

Представления в искусственном интеллекте второй волны часто называют «распределенными», потому что информация о многих общих чертах мира распространяется по внутренним сетям этих систем. Системы второй волны также способны сохранять ошеломляющее количество деталей, вместо того, чтобы сводить их вклады к простым высказываниям, таким как «это яблоко» или «это болезнь Лайма». Помимо классификации рентгеновского снимка как рака легких, например, система искусственного интеллекта второй волны может фиксировать плотность, контраст, форму и другие характеристики опухоли, которые могут иметь отношение к выбору лекарства или прогнозируемому результату.

Читайте:  Март на дворе — зима нам дарит прощальное чудесное утро

Почему этот подход работает лучше? Почему искусственный интеллект второй волны превосходит прежний? Ответ онтологический. То, как мы, люди, разделяем мир на объекты, свойства, отношения и т.д. — как, как я скажу, мы регистрируем мир, — частично определяется нашими интересами, нашей культурой, нашими сообществами, нашими проектами. Не интерпретированный мир в высшей степени грязный. Объекты и свойства, с точки зрения которых мы концептуализируем наш опыт, не могут быть приняты в качестве аксиом или напрямую «считаны» с этого изобилия, как это упрощенно предполагается в искусственном интеллекте первой волны.

Скорее, регистрация мира соответствующими способами — и сохранение микро деталей и нюансов, которые гарантируют эти регистрации — является достижением интеллекта. В некоторых случаях, таких как игра, системы второй волны учатся делать это самостоятельно. В других случаях мы, люди, сначала маркируем данные («это знак остановки» или «это символ»), и системы учатся имитировать нас. Но в целом такой тип сопоставления и классификации является неоспоримой силой технологий второй волны.

Что же тогда с человеческим случаем? Достигнет ли искусственный интеллект второй волны, усиленный более быстрыми процессорами, большим количеством данных и лучшими алгоритмами, священный грааль искусственного интеллекта, в результате чего системы будут равны или превосходят людей?

Не достигнет!

В своих лучших проявлениях у людей есть суждение, под которым я подразумеваю опытную способность к непредубежденным, обдуманным мыслям, выработанным в течение тысячелетий и в различных культурах как основа для рациональности, этики и продуманного действия. Это то, к чему мы стремимся, когда говорим, что кто-то «обладает здравым смыслом». Это способность, которую мы стремимся привить нашим детям, стандарт, к которому мы относимся, и к которому в конечном итоге должно стремиться человеческое мышление.

Суждение требует не только регистрации мира, но и в соответствии с обстоятельствами. Это невероятно высокая планка. Это требует, чтобы система была ориентирована на сам мир, а не просто на представления, которые она принимает в качестве входных данных. Он должен уметь отличать внешность от реальности и подчиняться реальности как авторитету.

Должны быть ставки, реальные угрозы, для которых система уязвима. Система с суждением должна заботиться о том, о чем она думает, должна быть готова пойти на битву за правду, должна, как сказал мудрец, «наплевать».

Читайте:  Закаленное стекло

Человек и искусственный интеллект

Эти способности подразумевают понимание и приверженность миру в целом — единой всеобъемлющей совокупности. Никакая система расплаты не понимает, о чем идет речь; чтобы сделать это, он должен был бы считать каждый объект, собственность или положение дел ответственным за то, чтобы быть в мире. Если бы я был настолько глуп, чтобы начать думать, что чашка кофе передо мной спонтанно подпрыгнула на два метра в воздух, например — если бы моя система восприятия доставила эту гипотезу в мою кору головного мозга — я бы не поверил , она не будет принимать доказательства как убедительные.

Вместо этого я бы заподозрил, что я моргнул, не осознавая этого, что кто-то толкнул мой стол, что то, что я пил минуту назад, не было кофе или что происходило землетрясение. То есть, я бы признал, что что-то невозможное, казалось, произошло, но поскольку невозможные вещи не случаются, я бы воспринял эту очевидную невозможность как доказательство недопонимания или ошибки. И я постараюсь исправить эту ошибку. Возможно, моя схема регистрации не оправдала мир и нуждается в замене.

Искусственный интеллект в жизни человека

Другими словами, для правильного обращения с контекстом недостаточно просто иметь модель мира, причинную модель или какую-либо другую «предварительно зарегистрированную» концептуальную схему. Там нет общей модели мира. Универсальной концептуальной схемы не существует. Это онтологический урок искусственного интеллекта второй волны. Таким образом, суждение не только делает зарегистрированные явления ответственными за существование в мире; он также несет ответственность за регистрационные схемы. Такие схемы должны сделать мир понятным.

Иметь суждение означает уметь оценивать любую применяемую схему регистрации — динамически, непрерывно и всегда бдительно. Подумайте, почему мы доверяем уход за детьми взрослым. Ребенок, допустив ошибку, может возразить: «Но я сделал все, что ты сказал!». Не все, что важно, можно сказать. Никакая правдоподобная поговорка, как бы она ни была обширна ,не может охватить все, что имеет значение.

В целом, суждение требует преданности миру, подотчетности его реальности и защиты от ложного или невозможного. Система с суждением относится к миру, в котором она находится, к сущностям, которые она регистрирует, и ко всему обществу с почтением и смирением.


Ваш комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Для отправки комментария, поставьте отметку, что разрешаете сбор и обработку ваших персональных данных . Политика конфиденциальности

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.