Футуролог и писатель Сергей Переслегин о перспективах ИИ

ФедералПрессHi-Tech

От игры в Го до осознания себя: изменит ли искусственный разум мир людей

Александр Клаузер

Есть темы, изучая которые неизбежно, приходится думать о проблемах более высокого порядка. Одна из таких тем — искусственный интеллект (ИИ), его перспективы и роль в жизни человека, взаимодействие ИИ и социума. О том, что означает для нас разговор с нейросетью и кем являемся мы сами в грядущем диалоге с искусственным сознанием, размышляет физик, футуролог и писатель Сергей Переслегин.

Тема искусственного интеллекта занимает в сегодняшней повестке едва ли не второе место после политики. Причем при упоминании ИИ речь заходит обо всем подряд, начиная с носимых устройств и заканчивая гипотетическим электронным сверхразумом. Действительно ли обсуждается один и тот же предмет или мы запутались в терминологии? Что такое ИИ?

Тема искусственного интеллекта действительно важна и актуальна. На самом деле, обозначение ИИ вполне правомерно во всех упомянутых случаях. Но давайте уточним. Простейшие автоматические системы из 50-х годов прошлого века, такие, например, как системы управления стрелками на железной дороге, которые не позволяют отправить состав туда, где уже стоит другой, это тоже искусственный интеллект. Иначе говоря, существует градация ИИ. Ее придумал Станислав Лем еще в 60-е годы. Именно он ввел смысловое различение между искусственным интеллектом, искусственным разумом и искусственным сознанием. Три этапа создания искусственной жизни и искусственного мозга. ИИ — это система, способная решать простые интеллектуальные задачи. Такие, например, как описанная ситуация с поездами, игра в шахматы и в го. ИИ научился отлично решать уравнения, управлять транспортом.

С ростом вычислительных возможностей машин, когда, например, шахматную партию они научились играть не только в эндшпиле, но и в миттельшпиле, в целом искусственный интеллект стал работать лучше, чем средний человеческий. ИИ использует умение компьютера трудиться в качестве процессора, обрабатывающего большие базы данных. Следует четко понимать, что база данных, которая для человека неподъемна в принципе, для компьютера легко доступна. К чему это ведет при практическом применении возможностей ИИ? К исчезновению большого числа так называемых массовых интеллектуальных профессий. Уже сейчас самолеты летают под управлением ИИ, диспетчеризацией тоже занимается искусственный интеллект, появляются автомашины под управлением ИИ...

Но пойдем дальше. Существуют группы задач, которые нельзя свести к простому преобразованию базы данных. Такие задачи тоже имеют градацию. Например, есть те, которые требуют работы с так называемыми глубокими данными (Deep Data, DD). Широко используемое сейчас определение Big Data (BD) как раз противопоставляется понятию Deep Data. В чем разница между ними, я люблю объяснять на примере магнитного поля Земли. Если BD — это вектор магнитного поля в каждой точке, то DD — это условная формула, позволяющая, подставляя в нее цифры, считать поле Земли в каждой точке. Человеческий разум до сих пор с разной степенью успешности занимался тем, что переводил BD, с которой работать не мог, в DD, с которой он работать может. Если компьютер в состоянии работать с DD, или может превратить BD в DD, или может общаться с человеком на его языке, который сам по себе является DD по типу организации информации, то мы называем такую машину уже не искусственным интеллеком, а искусственным разумом (ИР). Или — по Лему — «нелинейным автоматом».

Подразумевается тот уровень машинного интеллекта, который проходит тест Тьюринга?

Современный тест Тьюринга учитывает не один, а порядка трех десятков критериев. Да, если вы разговариваете с компьютером через непрозрачную стену и не можете определить, человек это или компьютер, то есть основания числить такого собеседника не по категории ИИ, а в какой-то мере отнести к искусственному разуму. Но дело в том, что простой тест Тьюринга компьютер давно превзошел. Почему я говорю «простой тест Тьюринга»? Потому, что один вопрос — можно ли разговаривать с роботом, как с человеком, и совсем другой — есть ли тебе о чем поговорить с ним. По сути, это второй тест Тьюринга. Есть мнение, особенно среди молодежи, что и второй тест пройден, а с роботом говорить интересней, чем с человеком. У меня такое впечатление не сложилось, хотя я могу ошибаться.

Дальше, чем ИР, идет искусственное сознание (ИС). И тут возникает большая проблема. Точнее будет английское определение — Hard Problem. Неприятность в том, что мы не знаем, что такое сознание. Поэтому нам крайне сложно сказать, что такое ИС. Но у нас есть внутреннее понимание, что, не овладев сознанием, ИИ не может работать с невидимым и неощущаемым. А это — значительная часть человеческого существования. Мы не можем сказать, когда компьютеры решат эту задачу и действительно станут обладать не только признаками интеллектуальной машины, но и признаками человека. Человек несколько больше, чем интеллектуальная машина.

Уточню еще раз: мы даже близко не подошли к построению ИС не только на уровне «железа», но даже на уровне понимания. Мы не знаем, что такое естественное сознание, и, разумеется, нам крайне сложно ответить на вопрос, что нужно для создания сознания искусственного.

Одна из причин пристального внимания к развитию ИИ и нейросетей — опасение, что компьютер вытеснит человека из многих профессий, оставит его без работы. Так ли это?

Действительно, ИИ в состоянии «убить» ряд массовых интеллектуальных специальностей. И это воспринимается как угроза, каковой в действительности не является. Ситуация ничем не отличается от той, когда механические устройства прежде вытесняли людей из физических специальностей. Да, компьютер может диспетчеризировать гораздо лучше человека, играть в шахматы лучше человека. Ну и что?! Какие-то специальности исчезнут, какие-то появятся. Мне кажется, сиюминутные риски сильно преувеличены. Сейчас, например, много говорят о ChatGPT и о нейросетях, которые «скоро заменят всех». Недавно мы тестировали эту нейросеть и задали ей 18 вопросов, которые рассматривали на одном из наших семинаров. Начнем с того, что в большинстве случаев компьютер не понял вопросы и отвечал на другие. Лишь единожды компьютер честно признался, что вопрос непонятен. В части вопросов мы получили некие «разговоры», болтовню. Представьте, что вы задаете школьнику вопрос, на который он в принципе не имеет ответа. Он будет пытаться произнести некие связные фразы, куда войдут слова из вашего вопроса, в надежде, что вы махнете рукой и будете двигаться дальше. Люди часто действуют подобным образом, и основная часть ответов GPT была именно такой. Разговор был хорошо построен, но почти не содержал информации. Оставшиеся ответы можно было свести к стандартному изложению Википедии по заданной теме.

Я не говорю, что GPT — плохая нейросеть и никому не нужна. Я о том, что машина по-прежнему работает с бигдатой и от Deep Data приобрела только одно — способность разумно строить фразы. Само по себе это здорово, но мой трехлетний внук это тоже неплохо умеет. Иначе говоря, перед нами интеллект не обязательно умного ребенка плюс способность компьютера быстро работать с информацией. А вот дальше этого GPT и вообще все нейросети никогда не продвинутся.

В чем же в таком случае прикладная ценность нейросетей и перспективы более продвинутых «разумов»?

Эта штука крайне полезна, если вы работаете в человеко-машинной группе. Если у вас, например, три человека в группе и имеется доступ к GPT, вы здорово сэкономите время на разного рода поиски и быстрее получите нужный вам результат. Но еще раз подчеркиваю: реальной эвристики в работе GPT нет совсем, новую информацию она произвести не сможет. Картина выглядит так: ИИ совершает операции над существующей информацией, полноценный ИР способен производить НОВУЮ информацию, ИС способно производить ИНУЮ информацию. Отличие иного от нового в том, что новое продолжает некую прежнюю линию. Скажем, переход от паровоза к тепловозу — это новое. А иное — это появление принципиально другого признака, ароморфоз. Признака, которого ранее не было вообще. Например, изобретение полета — это иное.

Нейросети по самой своей схеме и по принципу того, как с ними работают, умеют очень хорошо комбинировать источники между собой. Дальше они будут делать это еще лучше. Они в состоянии выполнить работу Аристотеля — классификацию и соединение. Но если требуется получить новый результат, тот, которого еще нет, сделать пусть даже маленький шаг, то существующие и предлагаемые алгоритмы нейросетей эту задачу не решают. Нейросети научились работать с представлением «это похоже на... Давайте это соединим». Но здесь проходит как раз та грань, которая называется смещением. Самолет, конечно, похож на птицу тем, что летает, но он летает по-другому, на других основаниях.

Компьютер, безусловно, вытеснил нас из операций по работе с большими данными, понемногу, очень неуверенно, начинает работать с Deep Data и с новым. И пока нет никаких попыток работать с иным.

Много говорят о рисках, которые несет массовое использование ИИ. Они актуальны уже сейчас?

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Чистый лист Чистый лист

О каком вкусе забыли россияне, попав в зависимость от кофе?

СНОБ
Деньги есть? А если найду Деньги есть? А если найду

Где бизнесу взять инвестиции

FP. BusinessReview
На пороге квантового превосходства На пороге квантового превосходства

Квантовые компьютеры: чем они отличаются об обычных и какие задачи выполняют?

Наука и жизнь
Ананасы в шампанском. О чем и как писал Игорь Северянин Ананасы в шампанском. О чем и как писал Игорь Северянин

Как Игорю Северянину удалось стать «королем поэтов»?

СНОБ
Креативная Якутия: каких высот достигла республика в сфере IT Креативная Якутия: каких высот достигла республика в сфере IT

Как регион, прославившийся алмазами и мамонтами, стал ассоциироваться с IT?

ФедералПресс
Почему не стоит покупать дешевые кабели и адаптеры для зарядки Почему не стоит покупать дешевые кабели и адаптеры для зарядки

Какие подводные камни вас ждут при выборе кабеля и адаптера для зарядки телефона

CHIP
Смертельный челлендж: в США подросток умер от одного ломтика острых чипсов Смертельный челлендж: в США подросток умер от одного ломтика острых чипсов

Эти чипсы настолько острые, что могут привести к летальному исходу

ТехИнсайдер
Больше света Больше света

Как управлять люминесценцией?

Наука
Пьедестал не для всех Пьедестал не для всех

Почему «достигаторство» подходит не всем?

Добрые советы
Любовь, обиды, травмы и панк-рок: семь фильмов об отношениях матери и дочери Любовь, обиды, травмы и панк-рок: семь фильмов об отношениях матери и дочери

Фильмы, в которых отношения между матерью и дочерью принимают самую разную форму

Forbes
5 предметов, которые исчезли из школьной программы. Навсегда ли? 5 предметов, которые исчезли из школьной программы. Навсегда ли?

Возможно, школьные дисциплины времен СССР пригодились бы и сегодня?

Psychologies
Тревожные люди Тревожные люди

Почему пропадают месячные, куда уходит либидо и как стресс влияет на зачатие

VOICE
Совы во льдах. Как американский орнитолог спасал рыбного филина на Дальнем Востоке Совы во льдах. Как американский орнитолог спасал рыбного филина на Дальнем Востоке

Отрывок из документального рассказа о Дальнем Востоке

СНОБ
«Дома я не хочу лидировать» «Дома я не хочу лидировать»

Ольга Серябкина о силе тайм-менеджмента, воспитании ребенка и романтике

OK!
Эротический покер: подборка из 5 игр, которые помогут оживить интимную жизнь Эротический покер: подборка из 5 игр, которые помогут оживить интимную жизнь

Чувствуете, что романтика и огонь страстей покинули вашу спальню?

Psychologies
Открыто Открыто

Разговор с Авиве Левинсон о семье и фестивале Open House

Seasons of life
Я — сноб. Главный редактор «Альпина.Проза» Татьяна Соловьева Я — сноб. Главный редактор «Альпина.Проза» Татьяна Соловьева

Татьяна Соловьева — том, почему она сноб

СНОБ
Полезные бактерии. 5 простых способов восстановить микробиом кишечника Полезные бактерии. 5 простых способов восстановить микробиом кишечника

Налаженная работа пищеварительных органов – основа хорошего самочувствия

Лиза
Техника для мойки окон: какой бывает и чем отличается Техника для мойки окон: какой бывает и чем отличается

Можно ли как-то облегчить себе мытье окон?

CHIP
Есть ли любовь с первого взгляда и как найти своего «принца» Есть ли любовь с первого взгляда и как найти своего «принца»

Возможна ли любовь с первого взгляда и как встретить свою судьбу?

Psychologies
Олег Кожемяко: «Приморье преодолело негативные последствия санкций» Олег Кожемяко: «Приморье преодолело негативные последствия санкций»

Приморский край играет ведущую роль в объявленном президентом курсе на Восток

ФедералПресс
Лесная антилопа бонго Лесная антилопа бонго

Антилопа бонго — самая красивая и величественная среди антилоп

Знание – сила
Аскезы, диджитал-детокс и другое Аскезы, диджитал-детокс и другое

Какие из оздоровительных практик героини решили испытать на себе, и что вышло?

Здоровье
Станислав Лем Станислав Лем

Правила жизни писателя Станислава Лема

Правила жизни
Партком тут бессилен Партком тут бессилен

Как советская производственная драма оказалась политической

Weekend
Цифровые улики: как соцсети помогают находить активы и выигрывать суды Цифровые улики: как соцсети помогают находить активы и выигрывать суды

Как социальные сети могут использовать против владельца страницы

Forbes
Хоррор дожития Хоррор дожития

Как Джордж А. Ромеро напугал стариками борцов с эйджизмом

Weekend
Выйти за рамки Выйти за рамки

Пять новых книг о креативности в 2023 году

FP. BusinessReview
«Любая эволюция предполагает несовершенства. Это естественно» «Любая эволюция предполагает несовершенства. Это естественно»

Михаил Гельфанд — о лжеученых и своей собственной научной работе

Наука
Гонка со временем Гонка со временем

Что происходит в российском автоспорте?

Men Today
Открыть в приложении