Ограниченность искусственного интеллекта

В предыдущей статье мы говорили о том, что живое в отличие от неживого может создавать мысленную модель окружающего, предсказывать, действовать на основе предсказанного, и корректировать свою модель по результатам своих действий или просто наблюдая за происходящим. 

Современные методы анализа данных позволяют компъютерам тоже создавать модели окружающего. Поначалу это были алгоритмы так называемого машинного обучения с учителем, которые просто сравнивали поступающие новые данные с известными уже. Например, в базу данных загружались тысячи фотографий котов, и алгоритмы сравнивали их с новыми фотографиями, пытаясь найти среди новых фотографий котов.

Затем появились алгоритмы машинного обучения без учителя, которые находят решение путем нахождения устойчивых сочетаний в новых данных. Например, они тоже способны находить фотографии котов или другие образы на фотографиях, но не связывают их с конкретными названиями без помощи учителя. Такой процесс более похож на процесс обучения человека. Мы находим связи в окружающем нас мире до того, как учитель сообщает нам название этих связей.

Третьей группой из базовых алгоритмов машинного обучения являются алгоритмы с подкреплением—частный случай обучения с учителем—когда учителем является окружающая среда или ее модель. Такие системы находят решение благодаря получению и учета сигналов обратной связи, что еще ближе к тому, как обучается человек.

Алгоритмы эти были известны давно, но их мощь проявляется только на большом количестве данных. Вот когда Гуглы, Амазон и другие гиганты интернета накопили достаточно информации о своих пользователях, они достали этого джина из бутылки и приказали ему работать. За ними и остальные потянулись. 

Искусственный интеллект тоже начал использовать эти и подобные алгортитмы и достиг значительного успеха в имитации человека. Принято считать, что существует три уровня сознания.

Первый из них занимается автоматической обработкой данных. Здесь генерируются предсказания и сравниваются с поступающими извне данными. Сравниваются не по-битно, а только по некоторым ключевым элементам. Такой подход позволяет значительно снизить объем необходимых вычислений. Мать-природа нашла такое решение миллионы лет назад. Это уровень подсознания, на котором мы распознаем лица, слова или, одним словом, узнаем и запоминаем. Системы искусственного интеллекта уже вполне освоились на этом уровне.

Следующий уровень—это уже уровень принятия решений. Многие системы искусственного интеллекта работают на этом уровне тоже, а некоторые уже претендуют на имитацию третьего уровня сознания—когда система способна наблюдать за своими действиями. Это уже тот уровень, на котором такие системы успешно проходят тест Тюринга. То есть, разговаривая с такой системой через посредника, мы практически неспособны отличить робота от человека.

Но значит ли это, что такой робот имеет сознание?  

Робот может накапливать опыт, но не может иметь того же глубокого комплекса отношений с миром. В отличие от живого, он создан на определенном уровне иммитации.  Его сознание ограничено уровнем моделирования человеческого сознания. По своему поведению и разговору робот может выглядеть вполне сознательным, и мы можем не отличить его от человека. Но его связь с окружающей его средой не имеет биологического компонента и той бесконечно-глубокой связи.

Однако, мы продолжаем изучать себя и когда-то доберемся до неких элементарных основ понимания нашего собственного сознания. Тогда модель, лежащая в основе робота, будет сравнима по сложности и глубине с тем, что происходит в наших мозгах. И вполне возможно, что искусственный интеллект тогда сможет управлять своим развитием.

Самое интересное это то, что мы, похоже, доживем до этого времени.