Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

То, что многочисленные рассуждения о возможностях AI на практике пока свелись к сугубо специализированным решениям, имеет вполне понятное объяснение. Возможности моделирования средствами искусственных нейронных сетей ограничены существующими компьютерными технологиями, для сравнения даже самые мощные GPU кластеры, совершенно ошибочно называемые суперкомпьютерами (компьютеры универсальны, а GPU-кластеры специализированы), насчитывают десятки тысяч, максимум сотни тысяч ядер. При этом мозг таракана состоит из 1 миллиона нейронов, лягушки – 16 миллионов. У более сложных существ мозг насчитывает миллиарды нейронов, что касается человека, то в его мозге примерно 85 миллиардов. На сотни тысяч ядер кластеры потребляют мегаватты энергии, а человеческий мозг – 20 ватт. Каким же надо быть безудержным оптимистом, чтобы говорить о реальной возможности сильного AI, превосходящего возможности человека? А ведь находятся!

До того, когда AI обретет потенциал, хотя бы как-то сопоставимый с самым примитивным живым мозгом еще очень далеко, на нынешнем уровне развития электроники просто не о чем говорить. Поэтому схема работы современной обучаемой AI-системы на нейронных сетях в некотором роде искусственна, в отличие от мозга даже простейших. Она разделена на два этапа, первый – training, как следует из названия на нем тренирует или обучает искусственную нейронную сеть, являющуюся грубой моделью мозга, а на втором обученная нейронная сеть переносится в другую сеть, этот процесс называется inference, что можно перевести логическим выводом иди умозаключением. В то же время мозг простейшего живого совмещает training с inference.

О компьютерах и AI

Даже при такой упрощенной схеме реализации AI классические компьютеры, построенные по ФНА с ограниченным количеством центральных процессоров (Central Processing Units, CPU) с задачей training не справляются. Фундаментальная причина заключается в том, что они строятся на процессорах, состоящих из ядер типа SISD (Single Instruction, Single data), то есть задуманы для обработки одного потока данных одним потоком инструкций, для распараллеливания число ядер может достигать нескольких десятков. Даже собранные вместе десятки мощных процессоров оказывается неспособными к моделированию работы мозга нейронной сетью с тысячами узлов, требуемой при решении задач CV и NLP. Временный выход из положения совершенно случайно нашелся в виде Graphics Processing Units (GPU), эти созданные для работы с графикой компьютерных игр процессоры относятся к типу SIMD (Single Instruction, Multiple Data), они состоят из тысяч небольших ядер, на них проще воспроизвести нейросеть и специализированный компьютер будет обладать большей производительностью. Сегодня большая часть задач training решается на GPU. Для inference обученная сеть чаще всего переносится на CPU или GPU, а также на программируемых матрицах (Field Programmable Gate Array, FPGA).

По оценкам аналитиков до 95 % всей процессорной нагрузки, связанной с AI, приходится на inference, то есть на решение прикладных задач с использованием обученных нейросетей, сюда же входит Edge AI, так называют класс автономных систем, реализующих AI на оконечных устройствах. Как следствие, эта область является наиболее привлекательной для разработчиков новых процессорных архитектур. Преодолеть нынешнюю монополию GPU в задачах training если и удастся, то нескоро.

Есть несколько альтернативных разработок, часть из них попадает в категорию умных процессоров (Intelligence Processing Unit, IPU). Одну из них ведет компания GraphCore, пытающаяся создать аппаратными средствами графовую модель представления знаний. Компани Mythic стремится к объединению в памяти работы с цифровыми и аналоговыми данными. Значительное внимание привлекает к себе разработка компании Wave Computing, она дала своему процессору название DPU (Dataflow Processing Unit), из чего следует стремление революционизировать обработку потоковых данных.

О реальных перспективах AI

Как мы видим, реальные достижения не дают основания для избыточного оптимизма в оценке перспектив создания AI, сравнимого с человеческим или превосходящего его. До тех пор, пока компьютер остается программируемым устройством, он не сможет стать в полном смысле этого слова «умной машиной». Поэтому какой бы изощренной ни была программа, полученная с использованием машинного обучения, она останется всего лишь программой, вложенной в нейросеть, и найти в ней даже признаки сильного AI принципиально невозможно.

Удивительно то, что среди ученых, и менее удивительно, что среди футурологов, все же сохраняются убеждения в возможности создания AI за счет роста производительности компьютеров, что ошибочно связывается ими с законом Мура. В 2009 Генри Макграм, руководитель известного проекта Blue Brain прогнозировал, что в 2020 году будет создан «сильный AI», но в наступившем 2021 прогноз не оправдался. Пожалуй, самый известный из современных футурологов Рей Курцвейл в книге «Сингулярность близка» (The Singularity is Near, 2005) делал тот же прогноз на 2025 год, осталось недолго ждать.

Реальные перспективы применения AI связаны с автоматизацией, причем в большей степени с автоматизацией рутинных процессоров умственного труда и с созданием промышленных, транспортных, военных систем с повышенной степенью автономности.

AI и автоматизация

Настороженность, вызываемая в обществе перспективами внедрения AI, заставляет вспомнить, что с давних времен отношение людей к механизации, а в последующем и к автоматизации было сложным, ярчайший пример восстание луддитов в начале XIX века, они препятствовали внедрению машин в ходе промышленной революции в Англии, они считали, что машины станут причиной безработицы и выражали протест в погромах. На деле происходит обратное, с внедрением машин растет производство, что ведет к увеличению числа рабочих мест, однако страх перед автоматизацией не исчез. Противники нового утверждают: «Автоматизация это плохо, она убивает рабочие места и лишает нас будущего», на что сторонники отвечают: «Автоматизация это хорошо, она создает качественно новые рабочие места и это наше будущее», при этом и те, и другие понимают, что автоматизация неизбежна. За 200 лет область автоматизации распространилась от замены человека в простейших физических операциях до управления сложными системами, где требуется определенный интеллект. Внедрение AI – очередной шаг в этом направлении.

Слово «автоматизация» происходит от греческого «автоматос», значащего «действующий самостоятельно». Автоматизацию в ее традиционном индустриальном понимании связывают с наличием образной связи в контуре управления. Первый шаг в этом направлении сделал Джеймс Уатт, заменивший в 1788 году изобретенным им центробежным регулятором мальчика с веревкой, приставленного к паровой машине. За последующие два с половиной века было создано множество машин и систем, различающихся по степени вложенной в них разумности или интеллектуальности (intelligence). Сегодня сложилась следующая трехуровневая классификация автоматизированных систем по уровню их интеллектуальных способностей:

• Assisted Intelligence – системы со вспомогательным интеллектом, обладающие ограниченными способностями, могущие делать только то, что им предписано, они широко используются в многочисленных встроенных системах в диапазоне от простых бытовых устройств до крупных промышленных объектов. В эту же категорию попадают и умные вещи, и так называемые Smart Products, и умная окружающая среда (Smart Environment). Эти системы полностью или частично избавляют человека от физического труда.

• Augmented Intelligence – системы, интеллект которых служит вспомогательным средствам для человека, они могут избавлять от наиболее рутинной части умственного труда.

• Autonomous Intelligence – системы с автономным управлением, способные к самостоятельной деятельности. Это пока еще гипотетический класс систем, возможность создания такого типа остается недоказанной.

Внедрение AI существенно расширит применение систем уровня Augmented Intelligence, открывается хорошая перспектива для появления систем поддержки приятия решений (Decision Support Augmentation, DSA) в самых разных областях – в науке, инженерии, медицине, системах обеспечения безопасности. Для таких систем появилось специальное название AI-coworker, то есть AI-коллега.

История интеллектуальных помощников

Идея интеллектуального помощника не нова, ее можно найти в классической статье «Как мы можем думать». В ней Ванневар Буш (Vannevar Bush, 1890–1974), которого за его научную и административную деятельность называли Царем Науки (Science Tsar), описал гипотетическую машину MEMEX (MEMory EXtender). Подобно Алану Тьюрингу, использовавшему придуманную им машину для доказательства вычислимости, Буш предложил свою виртуальную машину, чтобы показать, как техника могла бы помочь человеку при работе с большими объемами документов. Машину MEMEX Буш рассматривал как инструмент для совмещения способностей человека и машины, он оставил за человеком творческий подход, ассоциативное мышление и другие присущие ему качества, а на машину переложил рутинные операции с документами.

Продолжателем дела Буша стал Даг Энгельбарт (Douglas Engelbart, 1925–2013), он известен большинству изобретением манипулятора-мышки, но это его попутное достижение, а реальный вклад – системы для совместной (коллаборативной) работы NLS (oN-Line System) и средства для презентаций, используемых для поддержки публичных выступлений. Сегодня для оформления презентаций широко используют Microsoft Power Point или Apple Key Note, а в 1968 году презентация была открытием. Менее известно создание Энгельбартом концепции, названной им Augmented Intelligence (AuI), что можно перевести как «усилитель интеллекта». Идею усиления человеческих возможностей при помощи компьютера Даг Энгельбарт высказал в 1962 году в работе «Усиление человеческого интеллекта, концептуальная схема» (Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework).

AI и бизнес

Системы с AuI, предназначенные для расширения интеллектуальных способностей человека, становятся серьезным сегментом AI-бизнеса. Об этом свидетельствует недавний отчет Gartner «Победить в AI с опорой на AuI» (Leverage Augmented Intelligence to Win With AI). В нем Gartner считает наиболее перспективной модель партнерства человека с машиной и человеком, в центре которой находится человек, деятельность которого поддержана технологиями AI. Авторы считают, что сочетание человеческих способностей со способностями AI позволит создавать более эффективные технологии. При этом отмечается: «Цель внедрения AI заключается в создании условий, при которых человек стал бы умнее и счастливее, а не ради построения какого-то утопического «машинного мира» ради него самого. Это подход нацелен на получение преимуществ от внедрения AI, он позволит получать все лучшее и от людей, и от машин».

Другой перспективный сегмент – внедрение AI непосредственно в производственные процессы, что выведет автоматизацию на уровень гиперавтоматиации (Hyperautomation). Под гиперавтоматиацией в Gartner понимают интеграцию уже известных направлений автоматизации (роботизированная автоматизация процессов (Robotic process automation, RPA), интегрированный менеджмент бизнес-процессов iBPMS и других) с методами AI. Примерно в том же направлении рассуждают и другие аналитики, в IDC используют термин интеллектуальная автоматизация процессов (Intelligent Process automation), а Forrester – цифровая автоматизация процессов (Digital Process Automation).

Глава 2 Предпосылки к созданию AI

Можно говорить о различных предпосылках к созданию AI, среди них и сказочные, и исторические, и научные, и технические. С одной стороны это древние мифы и легенды, а также возникший в XX веке жанр литературной и кинематографической фантастики, претендующей на научность, с другой – исследования в области нейрофизиологии, позволяющие заглянуть в тайны мозга, и еще технические – это компьютеры, открывающие возможность воспроизводить нечто похожее на работу мозга.

AI в сказаниях и научной фантастике

Мы живем в удивительное время, когда почти все, о чем мечтало человечество, осуществилось: за последние пару веков люди научились перемещаться в разных средах с высокими скоростями, общаться на расстоянии, вышли за пределы Земли, победили неизлечимые прежде болезни, значительно увеличили среднюю продолжительность жизни, все это воплотилось, но совсем не так, как рисовало воображение. Для перехода от мечты к реальности потребовался огромный объем научных исследований и создание новых отраслей промышленного производства. В результате получились не ковер-самолет и крылатые кони, а мощнейшие летательные аппараты тяжелее воздуха, не живая вода, а плоды медицинской индустрии и фармакологии и тому подобное. На очереди воплощение мифов об умных машинах и оживленных рукотворных созданиях, но и здесь та же проза, тот же многолетний труд, то же сочетание науки и технологий.

Первые упоминания о служащих богам умных механизмах восходят к мифологическому наследию Древней Греции. На пирах богов-олимпийцев, описанных Гомером, из автоматически открывающихся дверей в сопровождении золотых дев выкатывались тележки-автоматы с пищей богов: нектаром и амброзией. Гесиод, современник Гомера, описал еще два разумных творения: одно из них, красавицу Пандору бог-кузнец Гефест вылепил из глины по велению Зевса, наделив ее и обычными для прекрасного пола слабостями. Движимая любопытством Пандора на горе людям открыла ящик с бедами и болезнями, оставив после себя выражение «ящик Пандоры». Совершенно иное создание – великана Талоса выковал мастер Дедал, отец того самого Икара, безрассудно взлетевшего к Солнцу на крыльях из воска и перьев. Бронзовому воину Талосу было назначено обеспечивать безопасность острова Крит, куда Зевс поселил очередную подругу Европу. Позже живший на границе старой и новой эры римский поэт Овидий сложил легенду о Пигмалионе, влюбившемся в собственное творение – в скульптуру девушки необыкновенной красоты. Покоренная силой его любви Афродита оживила статую: так появилась Галатея.

Менее известны мифы других народов о гомункулусах (homunculus – искусственный человечек). Скандинавские саги повествуют о князе Грунгнире, слепившем из глины великана Меккуркальви для борьбы с богом Тором. В индийских храмах, которые внешне напоминают космические корабли, отражены сказания о летающем дворце Вимана. Из Китая дошла легенда о монахе Дао Хуане, создателе человекоподобных механизмов для обороны монастыря. Всем известна русская сказка о Снегурочке, но есть еще одна – о Глиняном болване. Из более современных сказочных созданий, конечно же, Пиноккио-Буратино и прекрасная компания из «Волшебника страны Оз».

В Европе популярен миф о великане Големе, слепленном из глины средневековыми иудейскими каббалистами для защиты обитателей пражского гетто. Позже Голем стал персонажем ряда литературных произведений, начиная с романа малоизвестного немецкого писателя-романтика Карла Арнима «Изабелла Египетская» (1812), вслед за ним к теме Голема обращались Густав Майринк, Томас Манн, Исаак Башевис-Зингер и другие.

Однако самый значительный успех выпал на долю Мэри Шелли (1797–1851) с ее романом «Франкенштейн, или Современный Прометей» (1818), навеянным легендой о Големе. Небольшая по объему книга, написанная Шелли в юном возрасте, была десятки раз экранизирована, по ней поныне снимаются фильмы и ставятся спектакли, при этом в них нередко Франкенштейном ошибочно называют чудовище, созданное Виктором Франкенштейном.

Научная фантастика и AI

Подлинный же взрыв интереса к литературной интерпретации AI пришелся на первую половину XX века с появлением массовых изданий в жанре научной фантастики. Русское название жанра, «научная фантастика» отличается от английского оригинала science fiction (sci-fi) примерно так же, как «искусственный интеллект» от «artificial intelligence», термины несут близкий, но не тождественный смысл. Словосочетание science fiction скорее следовало бы переводить как «художественный вымысел о науке», русский же перевод страдает креном в сторону науки, хотя подавляющая часть этих произведений к ней не имеет никакого отношения. Отцом жанра sci-fi (The Father of Science Fiction), называют Хьюго Гернсбека (Hugo Gernsback, 1884–1967), австрийца, переехавшего в Америку, изобретателя, писателя, популяризатора науки и основателя первого в мире научно-фантастического журнала «Замечательные истории» (Amazing Stories), издававшегося огромными тиражами с 1922 по 2005 год.

Особо останавливаться на sci-fi не стоило бы – обычно эти книги, однажды прочитанные в юности, с годами забываются, если бы взлет интереса к sci-fi в США в предвоенные годы ни оказал колоссального воздействия на жизненный выбор многих людей того времени. О своем увлечении научной фантастикой и о ее влиянии на выбор жизненного пути неоднократно вспоминали многие из тех, кто признан великими в области AI. Когда читаешь оставленные ими мемуары, невольно создается впечатление, будто в юношеском возрасте у них произошла аберрация сознания, приведшая к тому, что до конца жизни они плохо различали реальность и вымысел. Возможно этим объясняется отсутствие у них критического отношения к тому, что они делали, а еще больше к тому, что они обещали, но так и не сделали.

Первенство в деле создания произведений о роботах принадлежит братьям Чапекам – писателю Карелу и художнику Йозефу с их пьесой R. U. R. (Rossumovi univerzální roboti, 1921), где действовали искусственно созданные биологические существа, названные ими роботами от чешского слова robota, имеющего совсем иное значение, чем в русском языке. Такая игра слов нередко случается в славянских языках, robota не то же, что созвучное ей слово работа, а каторга. (Есть похожий казус из польского, где uroda – красота.) С подачи Карела Чапека слово робот вошло во все языки и было повторено во множестве научно-фантастических произведений, хотя R. U. R. скорее можно отнести к жанру социальной утопии, а не sci-fi.

Первым автором ранней советской фантастики, упомянувшим роботов, был Владимир Орловский – химик, профессор Ленинградского фармацевтического института, он погиб во время блокады. Один из его рассказов был переведен и опубликован в Amazing Stories.

Апогей увлечения литературой sci-fi пришелся на середину прошлого века, когда в моду произведения Артура Кларка, Айзека Азимова, Станислава Лема и других именитых писателей-фантастов. Но золотое время литературы sci-fi минуло, книги читать стали меньше и фокус внимания любителей фантастики сместился на кинематограф, а позже на компьютерные игры. Особый успех достался культовому фильму «2001 год: Космическая одиссея», созданному в 1968 году в соавторстве со Стэнли Кубриком (режиссер) и Артуром Кларком (сценарий) по рассказу последнего «Часовой» (1951). За фильмом последовал роман-сиквел с тем же названием «2001: Космическая одиссея». Один из главных персонажей одиссеи – разумный компьютер HAL 9000, которому в значительной мере подчинен космический корабль. Этот и другие филмы создали в массовом сознании представление о мнимой реальности искусственного разума, способствовали мифологизация AI.

Неуемная фантазия авторов книг, фильмов и видеоигр стимулировала в массах псевдонаучное представление об AI в спектре от сильного AGI до суперинтеллекта ASI, а слабый ANI, как внешне малопривлекательный, полностью выпал из сферы интересов. Сдвиг сознания в сторону антропоморфизации легко объясним общим для всех фантастов и футурологов качеством – они способны предвидеть будущее через экстраполяцию существующего сегодня, исходя из видимого ими в данный момент. Показательны в этом отношении иллюстрации к фантастическим романам начала прошлого века, где улицы забиты конными экипажами, мостовые погребены под экскрементами лошадей, а неба не видно из-за переплетения телефонных проводов. Тенденцией писать о будущем, исходя из известного, можно объяснить массированное очеловечивание AI в научной фантастике. Жизнь дала авторам возможность увидеть разумность (intelligence) только в человеке и они не могут представить ее в иной в форме. Встречаются исключения, такие как Океан в «Солярисе» Станислава Лема, но редко. Нынешние достижения в области AI показали, что машинная разумность разительно отличается человеческой, способная к обучению машина, будучи встроенной в систему, может выполнять отдельные несложные функции лучше и быстрее человека, но при этом не имеет ничего общего с тем, как это делает человек.

О склонности фантастов очеловечивать AI точно высказался Джошуа Бенжио, один из наиболее известных в мире специалистов по искусственным нейронным сетям и глубокому обучению: «Серьезное заблуждение футурологов и фантастов состоит в том, что они видят AI продолжением существующего, они видят его похожим на нас или на животных, представляют, будто AI может обладать собственной личностью или сознанием. Но работающий AI – это обычная машина и как машина он не может обладать ни личностью, ни собственным сознанием, ни инстинктом к самосохранению».

Механика: от автоматонов до программируемых ткацких станков

Живший в I веке н. э. греческий механик Герон Александрийский вошел в историю как создатель первых автоматонов. Так назвали самодвижущиеся существа, термин сохранился до нашего времени. Кроме них на счету у Герона автоматические двери, механический театр кукол, торговые автоматы, паровая турбина и устройства управления, где программа записывалась штырьками на вал, вращаемый намотанной на него веревкой. Это простейший способ программирования сохранялся столетиями в самых разных устройствах, а программирование достигло совершенства в компьютерах, сохраняющих прямое родство с обыкновенной шарманкой. Современники Герона отнеслись к его автоматам более чем серьезно и еще много лет спустя продолжали очеловечивали их, поэтому живший на триста лет позже Аристотель счел нужным разъяснить – только живые существа способны действовать по собственной воле, а неживые исключительно под воздействием внешней силы. Эта мысль великого философа должна бы действовать отрезвляюще на тех, кто и сегодня сохраняет веру в суперинтеллект, способный превзойти человека.

Китай тоже можно назвать родиной автоматонов. Здесь задолго до Герона, в эпоху императора Му (976–922 гг. до н. э.) мастер Ян Ши сделал для своего владыки человекоподобный автоматон, способный петь и танцевать, а почти через тысячу лет другой мастер Ма Дэйфень предложил императору Сюань-цзуну (810–859) проект автоматизированных столовых принадлежностей, но тот эту идею не одобрил.

Значительно преуспели в создании автоматонов арабские механики, жившие в эпоху расцвета арабской культуры. Наибольшую память о себе оставил Аль-Джазари (1136–1206): он изготовил человекоподобные музыкальные автоматы, разместил их в лодке, ее запускали в озеро, они вней плавали под исполняемую самими музыку. Программы движения и музыки были записана на валиках, снабженных кулачками. Кстати, в традиционных автомобилях с бензиновыми четырехтактными двигателями внутреннего сгорания газораспределительный механизм управляется программой, записанной кулачками на валу.

В XVI–XVIII веках пальма первенства в деле создания автоматонов перешла к европейским мастерам, они поставляли ко дворам царственных особ поражавшие современников шутейные машины (Frolicsome Engines). Им удалось превратить ремесло создания программируемых автоматов в искусство, но с точки зрения управления они были все так же незатейливы – удивительного внешнего вида шутейные машины имели всего одну, как бы мы сказали сейчас, «прошитую» программу. Высшим достижением в области шутейных машин стали автоматоны французского механика Жака Вокансона, созданные им в середине XVIII века, их так и называли вокансонами.

Развлекательные автоматоны были непременным атрибутом большинства европейских дворов, даже у русского царя Алексея Михайловича в Коломенском дворце имелась пара механических львов, изготовленных в 1673 году часовых дел мастером Оружейной палаты Петром Высоцким. Они были способны воспроизводить некоторые движения животных и рычать. Встреча Петра I с тем, что к тому времени осталось от игрушек его отца, описана Д. С. Мережковским в историческом романе «Антихрист (Пётр и Алексей)».

Внедрение автоматов со сменной программой началась в XVI веке во Фландрии, в то время самой процветающей части Европы. Начало положили фламандские мастера, они изобрели программируемые карильоны, входившие в состав башенных часов. Классические карильоны – колокольные музыкальные инструменты, на них играли с помощью специальной молотковой клавиатуры. Их история уходит в середину I тысячелетия н. э., при раскопках в Китае был обнаружен прототип карильона, состоящий из шестидесяти четырех бронзовых колоколов. Прежде в Европе с XII века создавали городские башенные часы со звоном, но без циферблата – они предназначались исключительно для того, чтобы созывать звоном прихожан на молитву. Такие часы называли ударными (striking clock, или chiming clock). Фламандские мастера объединили карильоны с часами и снабдили их механизмом, позволявшим исполнять с заданной периодичностью различные заранее запрограммированные мелодии. Программаторами служили придуманные Героном огромные барабаны со штифтами, а для приводов к молотам использовались веревки.