Книга Воспитание машин. Новая история разума, страница 18. Автор книги Сергей Шумский

Разделитель для чтения книг в онлайн библиотеке

Онлайн книга «Воспитание машин. Новая история разума»

Cтраница 18

Выясняется, что одного сенсорного интеллекта для общения на естественном языке вовсе недостаточно. Распознавание речи лишь самый поверхностный слой настоящего разговорного интеллекта, перевод звукового сигнала в текст. Конечно, благодаря глубокому обучению в машинной обработке текстов тоже имеются большие успехи. Это видно хотя бы по довольно высокому качеству современного машинного перевода. Однако оказывается, что излагать одно и то же содержание на другом языке и делать умозаключения на основе этого содержания – задачи разного уровня сложности. Первое требует наличия у машины семантического пространства, в котором отражается содержание предложений, тогда как второе предполагает умение оперировать в этом семантическом пространстве, прокладывать в нем осмысленные траектории – рассуждения.

Разговорный интеллект должен обучаться формировать осмысленное поведение в семантическом пространстве, понимая на каждом шаге цели и позиции всех участников диалога, включая свои собственные. Значит, он и сам должен уметь ставить перед собой какие-то цели и добиваться их достижения. Иными словами, машинный перевод еще можно отнести к задачам распознавания образов – отображению исходного текста в его семантическое представление, а последнего – в текст на другом языке. Разговорный же интеллект относится к гораздо более сложному классу задач – обучению адаптивному целесообразному поведению, включая рациональное мышление как разновидность поведения в семантическом пространстве и умение осознанно манипулировать смыслами. А это – прямой путь к настоящему сильному ИИ.

Современное машинное обучение пытается найти решение этой задачи с помощью все тех же глубоких нейросетей. У всех на слуху недавние победы машин во всевозможных стратегических играх, от культовой древней игры го до новомодных StarCraft 2 и Dota 2, где требуется реагировать на действия соперников в реальном времени и строить гипотезы о том, что происходит в ненаблюдаемых областях игрового поля. Эти достижения демонстрируют способность глубоких нейросетей формировать полезные поведенческие навыки и строить выигрышные стратегии в виртуальных мирах. Но современные алгоритмы пока что не позволяют машинному интеллекту вырваться из этих виртуальных миров в реальный. Обучение нейросетей происходит сегодня слишком медленно, и соответствующий «жизненный опыт» за приемлемое время удается набрать лишь в виртуальном мире за счет существенного ускорения темпа игры. Эти алгоритмы невозможно перенести на обучение роботов в реальном мире, где у них не будет столько времени на обучение и стольких виртуальных жизней, которыми заплачено за неудачные решения.

К тому же, если вернуться к разговорному интеллекту, у нас пока нет виртуальных миров для оттачивания разговорных навыков. Ассистентам надо учиться рассуждать и вести диалоги, а для этого – пробовать самим генерировать варианты ответов в различных сценариях. Привычное обучение на больших корпусах готовых диалогов здесь не подходит. Надо, чтобы кто-то оценивал качество каждой реплики в бесчисленных ветвящихся вариантах развития диалогов, из которых лишь очень немногие могут присутствовать в обучающей выборке. А на это пока что способны только живые люди и лишь в реальном времени.

Резюмируя, можно сказать, что существующий уровень машинного интеллекта явно не устраивает лидеров цифровой революции, которые остро нуждаются в разговорном интеллекте человеческого уровня и будут вкладываться в его создание, чтобы не отстать от конкурентов. Рынок разговорного интеллекта удваивается каждые 2 года и в 2020 году должен был превысить $12 млрд. Так что спрос на сильный ИИ в современной экономике уже сформировался, и мы понимаем, кому и для чего он сегодня нужен. Следовательно, этим уже имеет смысл заниматься, хотя еще совсем недавно после всех пережитых разочарований задача построения сильного ИИ всерьез не воспринималась, а разговоры о нем считались ненаучными.

Цифровые платформы будущего: интеллект роботов

Разговорный интеллект «здесь и сейчас» нужен тем, кто сегодня зарабатывает в основном за счет персонализации рекламы. Что собой представляют те же электронные витрины Amazon, как не набор рекламных баннеров, сделанных с учетом предпочтений каждого покупателя? Между тем весь рекламный рынок, $560 млрд, составляет лишь 0,5 % мирового ВВП. Так что рыночный потенциал для применения ИИ гораздо шире, чем рынок умных программных ассистентов.

Но для радикального расширения области применений ИИ программным агентам предстоит выйти из виртуального мира в реальный, превратиться в роботов. Сенсорный интеллект агентов предстоит дополнить моторным интеллектом роботов – способностью активно взаимодействовать с миром, иметь предиктивную модель внешнего мира и своих действий в нем, чтобы, например, понимать, что стул или чашку можно переставить с места на место, а шкаф или машину лучше и не пытаться, или что, если чашку наклонить, ее содержимое выльется, или что двери иногда открываются легко, а иногда нет и, если они заперты, в них надо не ломиться, а стучаться. Последнее уже относится к области социального интеллекта – понимания того, как принято себя вести в обществе, чего от тебя ждут в тех или иных ситуациях, «что такое хорошо и что такое плохо».

Все эти элементарные знания, известные любому ребенку, невозможно запрограммировать, им надо обучаться. И обучаться активно, методом проб и ошибок, как это делают дети. А для этого у роботов должна быть искусственная психика с врожденным любопытством, настроенная, как и у детей, на постоянное обучение, чтобы как можно скорее набраться опыта и научиться достигать своих целей в этом сложном и непредсказуемом поначалу мире. Искусственная психика роботов должна быть настолько универсальна, чтобы она могла обеспечить эффективное обучение всем видам интеллекта: сенсорному, моторному, социальному и разговорному. Ведь и дети обучаются ходить, говорить и вести себя правильно практически одновременно.

В математике бывает, что иногда легче решить задачу в более общей постановке, которая лучше отражает суть проблемы. Возможно, разработка искусственной психики – тот самый случай: вместо множества специализированных систем, обучающихся разным задачам по разным лекалам (подход, принятый сегодня в глубоком обучении), лучше разработать единый общий интеллект (Artificial General Intelligence, AGI).

Резюме

Итак, цифровая экономика – это экономика платформ, рост влияния которых на экономику мы наблюдаем с начала XXI века. Именно платформы больше всех заинтересованы в использовании и развитии технологий ИИ. Сегодня основным драйвером развития сильного ИИ служит спрос на разговорный интеллект агентов. Через какое-то время появится еще более мощный драйвер – спрос на искусственную психику роботов.

Мы рассмотрим подходы к построению сильного ИИ чуть позже, в главе 5. Пока же следует обсудить силы, которые будут препятствовать его появлению, потому что кроме тех, кто заинтересован в инновациях, всегда есть и те, кто им сопротивляется, причем не без оснований. Потому-то каждая крупная технологическая революция сопровождается революциями социальными. Смена технологического ландшафта закономерно приводит к трансформации социальной надстройки.

Вход
Поиск по сайту
Ищем:
Календарь
Навигация