1960. gadu zinātniskās fantastikas romānos mākslīgais intelekts parādījās kā varonis. Grāmatās datori ne tikai sazinājās ar cilvēkiem parastajā dabiskajā valodā un pieņēma sarežģītus lēmumus, bet arī atzina sevi par indivīdiem. Vai tas paliks mūžīgs sapnis, vai arī datori agrāk vai vēlāk spēs panākt cilvēku?
Vai datori spēs domāt tāpat kā cilvēki? Šis ir aizraujošs un ļoti interesants jautājums, un jo vairāk mēs to studējam, jo vairāk mēs uzzinām par sevi un mūsu domāšanas procesiem. Neskatoties uz cilvēka domāšanas unikalitāti, datori dažos uzdevumos var ievērojami pārspēt cilvēku. Tikai daži no mums var savās galvās reizināt divus ciparus aiz komata, pārspēt pasaules šaha čempionu vai pat atrast labāko ceļu caur satiksmes sastrēgumu pilsētu. Bet, runājot par cilvēka un datora mijiedarbību, lietas nebūt nav spīdošas. Nemaz nerunājot par jautājumiem, kuru risināšanai nepieciešama cilvēka uztvere un intuīcija - šeit datori var būt pilnīgi bezjēdzīgi.
Spēja mācīties
Datoriem ir milzīga skaitļošanas jauda, taču viņiem nav cilvēcisku jūtu un emociju, kā arī cilvēka jutīguma. Šī ir galvenā būtiskā atšķirība starp datoru un cilvēku. Atšķirība slēpjas nevis prāta, bet gan jūtu un emociju līmenī, kas precīzi nosaka, kā un kāpēc mēs domājam. Un tas, savukārt, dod mums iespēju pašmācīties kaut kāda veida iekšēju stimulu ietekmē - atšķirībā no datora, kura spēju mācīties vairāk vai mazāk stingri ierobežo programmatūras ietvars. Dators individuālas problēmas atrisina daudz efektīvāk nekā cilvēks, bet mašīna nevar domāt kā cilvēks.
Viens no raksturīgajiem mūsu domāšanas veida atspoguļošanas piemēriem ir valoda. Gandrīz jebkura dabiskā valoda bieži vien neviennozīmīgi definē dažādus jēdzienus, tāpēc datoram pat parasta teksta nozīmes atzīšana ir nopietna problēma. Lai dators apstrādātu šo informāciju, ir jāizmanto "tulkošana" - runas, teksta vai citas informācijas formalizēšana. Bet mēs nevaram gaidīt, ka dators to darīs pats. Protams, ar programmu palīdzību viņš varēs mums izveidot atbildi, kurai būs jēga un šķiet pilnīgi cilvēciska. Bet tas faktiski ir imitācija, nevis reāla cilvēka domāšana. Dators šajā gadījumā ir parasts informācijas apstrādes rīks.
Gandrīz precīza imitācija
Reklāmas video:
Mūsdienu programmatūras algoritmi un skaitļošanas jauda ļauj datoriem šodien tik precīzi atdarināt cilvēku uzvedību, ka daudzi plašsaziņas līdzekļi nopietni raksta par "domāšanu". Mūsu dators IBM Watson ir kļuvis plaši pazīstams, kas pārspēja cilvēku spēles šovā Jeopardy (krievu analogs - "Sava spēle"), un gan spēles jautājumi, gan datora atbildes tika formulētas dabiskā valodā. Neskatoties uz to, Vatsons nav cilvēka smadzeņu paraugs, bet gan specializēta informācijas apstrādes sistēma, kas, izmantojot algoritmus, parsē jautājumus par dabisko valodu un novērtē konkrētas atbildes iespējamību no plašas datu bāzes, kas balstīta uz uzkrāto statistiku. Un, kaut arī Vatsons šobrīd ir vismodernākā sistēma, kas spēj "saprast" pieprasījumus dabiskā valodā un atbildēt uz tiem, es jums apliecinu, kamūsu datora iekšienē jūs neatradīsit nevienu vārdu.
Mehāniskais veids
Lai pārietu no ārējās imitācijas uz reālu cilvēka domāšanas modelēšanu, ir jāatrisina pavisam cita problēma. Lai izveidotu datoru, kas ne tikai darbosies dotās programmas ietvaros, bet patiesībā domā tāpat kā cilvēks, ir nepieciešams atkārtot bioloģisko ceļu, ko daba jau ir gājusi. Faktiski jums ir jāveido cilvēka smadzeņu analogs un jādod mašīnai visi tie saziņas kanāli ar ārpasauli, kādi cilvēkam ir. Protams, tas viss ir spekulatīvs, jo šāda projekta praktisko īstenošanu joprojām nav iespējams pat iedomāties. Un ne tik daudz nepilnīgas tehnoloģijas vai skaitļošanas jaudas trūkuma dēļ, bet tāpēc, ka mēs joprojām nesaprotam, kā darbojas cilvēka smadzenes un mūsu uztvere.
Cilvēka uztvere ir milzīgs noslēpums. Pagaidām nevienam nav pat aptuvenu priekšstatu par tā darbību, zinātniskā pētījumā par šo jautājumu (ar to nodarbojas arī psihologi, biologi un kibernētika) mēs atrodamies ceļa sākumā. Mēģiniet iedomāties smadzenēs ienākošos datu apjomus: vizuālos (ar milzīgu izšķirtspēju), audio datus, taustes, temperatūras, garšas, ožas, emocionālos. Visa šī informācija ietekmē emocionālo stāvokli, kas ietekmē analīzi, datu apstrādi un lēmumu pieņemšanu. Smadzenes apstrādā šo gigantisko informācijas daudzumu paralēli un reālā laikā. Tagad mums pat nav ideju, kā būtu iespējams pilnībā modelēt šādu shēmu aparatūrā (lai gan, protams, daži elementi jau tiek izmantoti jaunu arhitektūru attīstībā).
Vai mums ir vajadzīga supersmadze?
Svarīgs modelēšanas aspekts ir energoefektivitāte. Cilvēka smadzenes, kas sver apmēram 1,5 kg, patērē apmēram 30 vati. Mūsdienu superdatori aizņem veselas ēkas, un enerģijas patēriņš tiek aprēķināts megavatos. Tas nozīmē, ka, ja mēs varētu izveidot cilvēka smadzeņu mehānistisko modeli, tad tas būtu milzīgs un patērētu daudzās kārtās vairāk enerģijas nekā oriģināls, nemaz nerunājot par dzesēšanu. Tomēr tehnoloģijas nestāv uz vietas - gan IBM, gan citi uzņēmumi strādā pie jaunu procesora arhitektūru, pie jauniem pusvadītāju materiāliem, kas samazinās datoru patēriņu un lielumu. Turklāt skaitļošanas procesu paralēle palīdzēs palielināt efektivitāti. Kvantu datori šajā ziņā ir diezgan daudzsološi.
Kad būs? Ja mēs šodien izvirzītu sev šādu uzdevumu un nodrošinātu pietiekamu finansējumu, tas var aizņemt simts gadus (šī ir diezgan optimistiska prognoze). Bet vai šāds mērķis būs pamatots? Cilvēka smadzeņu modeļa izveidošana nesniegs neko principiāli jaunu ikdienas problēmu risināšanai, ar kurām tradicionālie datori var rīkoties. Turklāt jums būs jāsaskaras ne tikai ar tehnoloģiskām, bet arī ar ētiskām problēmām. Tomēr tie radīsies jebkurā gadījumā, jo parastie datori iekļūst visās jaunajās galvenajās cilvēka darbības jomās. Piemēram, vairs nav šaubu, ka drīz datori kontrolēs automašīnas, un šeit mēs nonākam ētikas jomā - kurš būs atbildīgs nelaimes gadījumā? Bet man nav bail no jaunām tehnoloģijām. Galu galā dators ir tikai rīkspalīdzot padarīt pasauli ērtāku mums, cilvēkiem.
Deivids Ferrucci, mākslīgā intelekta speciālists, IBM Tomasa Vatsona pētījumu centra semantiskās analīzes un integrācijas vadītājs, IBM emeritus, IBM Watson superdatora radītājs.
Intervēja: Aleksejs Levins, Oļegs Makarovs, Dmitrijs Mamontovs