Эволюция разума - Курцвейл Рэймонд (читать книги онлайн без сокращений TXT) 📗
Диалог с Ватсоном во время викторины короткий: ему задают вопрос, он дает ответ. Он не вовлекается в разговор, в котором были бы упомянуты все предыдущие высказывания всех игроков. (А вот Сири в какой-то степени это делает: если вы попросите ее отправить сообщение вашей жене, она в первый раз попросит ее назвать, но после этого запомнит.) Проследить за всей информацией, упомянутой в ходе разговора (что, безусловно, было бы необходимо для прохождения теста Тьюринга), — серьезное дополнительное требование, но выполнить его, по сути, не сложнее, чем то, что Ватсон уже умеет делать.
В конце концов, Ватсон прочел миллионы страниц текста, включая многочисленные истории, так что он способен наблюдать за запутанными последовательностями событий. Таким образом, он сможет следить за собственными ответами и учитывать их в последующих турах викторины.
Еще одно ограничение викторины заключается в том, что ответы обычно очень короткие. Например, игроков не просят перечислить пять основных сюжетных линий «Повести о двух городах» [113]. Для обсуждения таких вопросов нужна несколько иная версия Ватсона. Самостоятельно выявить главные темы книги, не копируя чужие мысли (даже без слов), это совсем другая задача, гораздо более сложная, чем те, которые сейчас умеет решать Ватсон; я бы назвал эту задачу тестом на уровне теста Тьюринга. (Говоря это, я хочу подчеркнуть, что большинство людей при решении подобной задачи воспользуются не собственными мыслями, а скопируют уже готовые идеи.) В любом случае, 2029 г. еще не наступил, так что я пока не ожидаю появления машинного разума, способного пройти тест Тьюринга. Кроме того, я хочу отметить, что оценка ответов на такие вопросы, как выявление ключевых идей литературного произведения, сама по себе не является очевидной задачей. Если спрашивают, кто подписал Декларацию независимости, верность ответа оценить легко. С более сложными понятийными вопросами дело обстоит намного сложнее.
Нужно сказать, что, хотя языковые навыки Ватсона в настоящее время слабее, чем у образованного человека, он смог одолеть двух лучших игроков в «Джеопарди!» Ему помогло сочетание лингвистических возможностей и многочисленных познаний человечества с очень точной памятью машины. Вот почему мы уже передали компьютерам значительную часть наших персональных, социальных и исторических воспоминаний.
Я не готов передвинуть мой прогноз о прохождении компьютером теста Тьюринга с 2029 г. на более раннюю дату, однако прогресс, который достигнут в создании подобных Ватсону машин, вселяет уверенность, что вскоре появятся компьютеры с ИИ уровня теста Тьюринга. Если бы кто-то специально занялся созданием версии Ватсона, оптимизированной для прохождения теста Тьюринга, возможно, такая машина появилась бы совсем скоро.
Американский философ Джон Серль (род. в 1932 г.) недавно заявил, что Ватсон не способен думать. Опираясь на свой мысленный эксперимент «Китайская комната» (я расскажу о нем в одиннадцатой главе), он утверждает, что Ватсон лишь манипулирует символами, но не понимает их смысла. На самом деле, Серль неточно описывает Ватсона, поскольку понимание Ватсоном языка основано не на манипуляции символами, а на иерархическом статистическом процессе обучения. Характеристика Серля верна лишь в том случае, если рассматривать каждую стадию самоорганизующегося процесса как «манипуляцию символами». Но если это так, то и человеческий мозг нельзя назвать мыслящим.
Забавно, когда Ватсона критикуют за то, что он всего лишь выполняет статистический анализ языка, но не владеет «истинным» пониманием человеческой речи. Иерархический статистический анализ — это именно то, что делает человеческий мозг, разбирая несколько гипотез на основе статистических выводов (на каждом иерархическом уровне новой коры). И Ватсон, и человек обучаются и отвечают на вопросы на основании одного и того же иерархического подхода. Во многих отношениях знания Ватсона намного обширнее человеческих; ни один человек не может утверждать, что прочел всю «Википедию», которая составляет лишь часть базы данных Ватсона. Напротив, человек пока еще может справляться с более сложными понятийными задачами, чем Ватсон, но этот пробел вскоре закроется.
Важной системой, демонстрирующей мощь применения компьютерных возможностей для обработки организованных баз знаний, является программа Wolfram Alpha. Эта отвечающая программа (в отличие от поисковой программы) разработана британским физиком и математиком Стивеном Вольфрамом (род. в 1959 г.) и его коллегами из компании Wolfram Research. Если вы спросите Wolfram Alpha (на сайте WolframAlpha.com) сколько существует простых чисел меньше миллиона, она ответит: «78 498». Этот ответ программа не отыщет, она его вычислит и после ответа выдаст вам уравнения, которыми пользовалась. Если вы попытаетесь получить ответ с помощью обычных поисковых программ, они направят вас к сайтам, где вы найдете нужный алгоритм. Далее вам потребуется загрузить эти формулы в программу типа «Математика» (также созданную Вольфрамом), но на это уйдет гораздо больше времени (и усилий), чем просто обращение к Wolfram Alpha.
Программа Wolfram Alpha содержит 15 млн строк кода «Математики». Ее функция заключается в расчете ответа на основании примерно 10 трлн байт данных, тщательно подобранных сотрудниками Wolfram Research. Программе можно задать множество фактических вопросов типа «В какой стране самый высокий валовый внутренний продукт на душу населения?» (ответ: в Монако, 212 тыс. долл. США) или «Сколько лет Стивену Вольфраму?» (ответ (на момент написания книги): 52 года, 9 месяцев и 2 дня). Как я уже говорил, Wolfram Alpha используется в технологии Сири. Если вы задаете Сири фактический вопрос, она переадресует его Alpha. Кроме того, Alpha осуществляет некоторые поисковые функции для поисковой программы Bing.
Недавно Вольфрам сообщил, что Alpha дает правильный ответ в 90 % случаев [114]. Он также указал, что число отказов сокращается вдвое каждые 18 месяцев. Это очень мощная система, которая использует созданные вручную методы и собранные вручную данные. Именно для этого мы когда-то впервые сделали компьютеры. По мере того как мы открываем и компилируем научные и математические методы, мы все шире привлекаем компьютеры, которые используют эти методы гораздо лучше, чем невооруженный человеческий разум. Большинство наших научных методов кодируется в программе Alpha параллельно с постоянно обновляемыми данными во многих областях знания — от физики до экономики. Во время нашей частной беседы с Вольфрамом он сообщил, что применение самоорганизующихся методов, подобных тому, что использует Ватсон, позволяет достигать точности 80 %. A Alpha способна на 90 % точности. Конечно же, эти значения в определенной степени субъективны, поскольку пользователи (включая меня самого) выбирают вопросы, на которые их система отвечает хорошо, и то же касается самоорганизующихся методов. Кажется, 80 % — достаточно верная оценка точности ответов Ватсона при игре в «Джеопарди!», но такой точности было довольно, чтобы он смог обыграть двух лучших игроков.
По моему мнению, такие самоорганизующиеся методы, как я описал для теории мысленного распознавания образов (ТМРО), необходимы для понимания сложной и часто неоднозначной иерархии, встречающейся в реальном мире, в том числе в человеческом языке. Идеальным сочетанием для надежной разумной системы была бы комбинация иерархического подхода, основанного на ТМРО (который, как я считаю, лежит в основе функционирования человеческого мозга), и точной кодировки научных данных. А это и есть сочетание человека и компьютера. В ближайшие годы мы усилим оба полюса. Хотя наша биологическая новая кора достаточно пластична, ее базовая архитектура имеет физические ограничения. Увеличение размеров новой коры в лобной части нашего мозга стало важной эволюционной инновацией, но теперь мы не в состоянии расширить наши лобные доли ни в тысячу раз, ни даже на 10 %. Я хочу сказать, что мы не можем сделать это биологическим путем, но мы совершим это технологически.
