Цифра и интеллект. 50 сюжетов об искусственном интеллекте

Гибель Талоса связана с появлением у берегов Крита корабля «Арго» с аргонавтами. Когда бронзовый великан попытался уничтожить их, волшебница Медея, спутница Ясона, применила свои чары. Она усыпила бдительность бронзового стража магией, после чего аргонавты выбили пробку в его ноге, выпустив наружу божественную жидкость, дававшую Талосу жизнь.

Талос – один из первых образов искусственного человекоподобного робота в мировой мифологии. Можно сказать, что это прообраз современного автономного оружия с искусственным интеллектом, которому мы посвятим отдельный сюжет.

Древние греки также предвосхитили угрозу, которую несет человечеству его неуемное любопытство, скрываемое под благозвучным термином любознательность.

Когда Прометей похитил божественный огонь и подарил его людям, разгневанный Зевс решил отомстить человечеству (риторический вопрос – а нас то за что?). Его сын Гефест вылепил из земли и воды женщину — Пандору, которую боги наделили разными качествами. Афродита – неотразимой красотой. Гермес – изворотливым умом. А сам Зевс подарил Пандоре неутолимое любопытство.

Пандору отправили на землю и отдали в жены брату Прометея. В его доме стоял сосуд, в котором были заключены все беды мира – болезни, пороки, страдания, смерть. Пандору предупреждали о последствиях, но любопытство победило – в один из дней сосуд был открыт.

В средневековых переводах сосуд трансформировался в ящик. И с тех пор ящик Пандорыстал мировым фразеологизмом и мемом, как сейчас принято говорить. Его применяли и применяют часто, по делу и не очень. В последнее время ящик Пандоры весьма популярен в контексте плохо предсказуемых изменений, которые несет революция генеративного ИИ, начатая любопытными людьми.

Пигмалион был талантливым скульптором с острова Кипр. Однажды он вырезал из алебастра статую невероятной красоты, которой дал имя Галатея. Статуя была так прекрасна, что скульптор влюбился в своё творение. Он принес жертву богине любви Афродите и попросил ее о жене, столь же прекрасной, как и его Галатея. Когда Пигмалион вернулся домой и поцеловал статую, Галатея ожила.

В мифе статуя становится человеком благодаря любви скульптора и вмешательству богов. Сегодня генеративный ИИ успешно «оживает» искусственные личности. Психологи отмечают, что все больше современных людей испытывают эмоциональную привязанность к своим виртуальным собеседникам, очеловечивая их, подобно Пигмалиону.

В Древней Греции существовало понятие автоматон. Так называли механические устройства, выполняющие действия без прямого участия человека. В этой связи уместно еще раз вспомнить Дедала, легендарного мастера и архитектора с острова Крит. Он сконструировал Лабиринт Минотавра, занимался изобретением сложных механизмов, вместе со своим сыном Икаром подарил человечеству идею полета с помощью искусственного аппарата (крыльев с восковым покрытием).

Реально жившим изобретателем машин был знаменитый античный ученый-инженер Герон Александрийский (около 10–70 гг. н. э.). Он прославился своими удивительными механизмами, многие из которых работали на пару, сжатом воздухе и гидравлике. Герон изобрел первый паровой двигатель; механизмы, открывавшие двери с помощью скрытых систем рычагов и теплового расширения воздуха; музыкальный инструмент, работавший на гидравлическом принципе. Зрителей поражал его автоматический театр – сложное устройство, которое с помощью системы блоков и грузов разыгрывало целые сцены из мифологии.

Современники Герона считали многие его изобретения забавными диковинками. Тем не менее они заложили основы для будущих технологических прорывов. Его работы повлияли на арабских и европейских учёных в эпоху Средневековья и Возрождения. Герона Александрийского по праву называют «отцом робототехники» и одним из первых инженеров в истории, чьи идеи опередили время на тысячелетия.

Не оставалась в стороне и Древняя Индия. В ее сборниках «Веды» и «Махабхарата», написанных задолго до нашей эры, можно встретить упоминания об удивительных механизмах. О колесницах, запряженных механическими конями; об устройствах, которые могут создавать музыку и танцевать; об оружии, способном уничтожать целые армии; о летательных аппаратах, управляемых разумом.

Средневековая Европа также приняла участие в изобретательстве.

В графстве Артуа в одном из замков с конца XIII века на протяжении десятков лет создавались знаменитые автоматы Эдена. Это были различные фонтаны, устройства для измерения времени, искусственные обезьяны и птицы. Сады замка, наполненные автоматами, имитировали парковые комплексы исламских эмиров и правителей Индии.

Известным средневековым изобретателем механизмов был гениальный Леонардо да Винчи. В числе его многочисленных изобретений – механический рыцарь. Механизм внутри доспехов позволял системе имитировать различные движения – рыцарь мог присесть, встать, двигать руками, шеей. Доподлинно неизвестно, был ли этот механизм реализован на самом деле. Однако его смогли реконструировать наши современники по чертежам да Винчи.

В 1500 году Леонардо Да Винчи разработал эскиз 13-разрядного суммирующего устройства. Свидетельств, что устройство было создано при жизни Леонардо да Винчи, нет. Однако, как и в случае с механическим рыцарем, на несколько веков позднее устройство по эскизу гения было воспроизведено.

В 1560 году король Испании приказал инженеру Хуанело Терриано создать механического монаха. В 1529 году Терриано разработал такое устройство. Искусственный монах умел ходить, креститься, поднимать распятие в левой руке, подносить крест к губам и целовать его, двигать глазными яблоками и беззвучно читать молитвы. Передвигался он на колёсиках, скрытых под одеждой.

В середине VIII века в дворцовом комплексе Багдада были построены механизмы, двигающиеся с помощью силы ветра. В это же время для одного из халифов было создано искусственное дерево из золота и серебра со стаей механических птиц. Стая находилась в кроне дерева и пела песни.

Арабского механика Аль-Джазари называют Леонардо да Винчи Востока, хотя он и жил на несколько веков раньше великого итальянца. Его также называют «отцом программирования, робототехники и инженерии». Аль-Джазари написал трактат «Книга знаний об остроумных механических устройствах». В трактате он описал конструкцию 50 механизмов, в том числе часов, кодовых замков и роботов.

За несколько столетий до появления современной робототехники и компьютеров Аль-Джазари строил автоматизированные устройства и одним из первых внедрил концепцию программирования. Сегодня признается, что вклад изобретений Аль-Джазари повлиял на появление парового двигателя, двигателя внутреннего сгорания, устройств с автоматическим управлением.

В Японии в XVI веке появились механические куклы в виде слуг, подающих чашу с чаем, и воинов, стреляющих из лука. Такие куклы использовали в театре, для игр дома, для религиозных праздников. Интересно, что похожие на них роботы-официанты продавались спустя сотни лет – в 1970-1980-х годах.

В XVIII-XIX веках изобретатели в разных странах создавали механические куклы, которые могли играть на музыкальных инструментах, рисовать картины и старательно выводить пером текст на бумаге. Эти игрушки, которые воплощали мечту об искусственном разуме, современникам казались фантастикой.

При этом люди всегда были доверчивы, поэтому подвергались обману со стороны изобретателей-аферистов. Наиболее известный пример – «Шахматный турок», который будто бы обладал искусственным интеллектом. Устройство обыгрывало разных соперников, включая Наполеона. На самом же деле внутри устройства находился маленький человек, великолепно игравший в шахматы.

Напоминает разразившийся недавно скандал, когда оказалось, что некоторые ИИ-стартапы обманывают инвесторов. Задачи, которые должен был выполнять ИИ, на самом деле решали наемные работники в далекой Индии.

В завершении приведем несколько интересных предсказаний, сделанных за сотни лет до появления реальных ИИ-технологий.

В далеком 1726 годы вышла в свет книга английского писателя Джонатана Свифта «Путешествие Гулливера». Вот фрагмент из этого замечательного сатирического произведения:

Каждому известно, как трудно изучать науки и искусства по общепринятой методе; между тем благодаря его изобретению самый невежественный человек с помощью умеренных затрат и небольших физических усилий может писать книги по философии, поэзии, политике, праву, математике и богословию при полном отсутствии эрудиции и таланта.

Затем в книге «Путешествие Гулливера» идет рассказ о механизме, оснащенном множеством деревянных дощечек, на которых написаны слова в различных временах и падежах. Когда изобретатель крутит ручку аппарата, слова складываются во фразы, потом предложения и, наконец, в фолианты. По сюжету профессор планирует создать с помощью механизма суммарное изложение всех искусств и наук.

Великолепное пророчество для ноября 2022 года!

Еще одно замечательное пророчество принадлежит британскому писателю Сэмюэлу Батлеру. В 1863 году он с поразительной точностью предсказал эволюцию машин и возникновение искусственного интеллекта. В своем произведении «Дарвин средь машин» Батлер связывал развитие технологий с теорией естественного отбора. Он утверждал, что механические творения станут предельно сложными, обзаведутся сознанием и вытеснят человечество с доминирующей позиции на планете.

Любопытно, что Батлер не видел в этом угрозу. Он полагал, что люди могут стать «питомцами ИИ», живя под заботливым управлением искусственного интеллекта. В его представлении машины будут относиться к нам с добротой, как мы относимся к домашним животным. Очень напоминает рассказы ИИ-визионеров во главе с Сэмом Альтманом, которые рассказываю о личных роботах, отправляющихся вместо нас на работу.

Таким энтузиастам и их сторонникам еще раз рекомендуем познакомиться с экспериментом «Вселенная 25». Судьбу «мышиного рая», описанную в эксперименте, всегда нужно держать в голове во время дискуссий о возможностях, перспективах и угрозах технологий ИИ.

Резюме. Мечта человечества об интеллектуальном партнере, которого можно создать искусственно, уходит в глубину веков. Игрушек, которые воплощали эту мечту, придумано было немало. Но реальная история искусственного интеллекта началась в середине XX века.

Сюжет 6. История становления ИИ: надежды и сложности

Все, что делается в мире,

делается с надеждой.

Мартин Лютер

В этом сюжете мы рассмотрим историю становления ИИ как нового научного направления. Также будем говорить о символическом ИИ, оставляя для следующего сюжета историю развития нейросетей. В то же время искусственный интеллект как научное направление объединяет символический ИИ и нейросети. Это понятно и естественно, так как главная цель общая – воссоздание искусственным путем человеческого интеллекта. При помощи каких технологий – не так важно.

История искусственного интеллекта (ИИ) как нового научного направления начинается в середине XX века. К этому времени для работ над ИИ сложился ряд предпосылок. Среди философов давно шли споры о природе разума человека и процессе познания мира. Нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий о работе человеческого мозга и мышления. Экономисты и математики занимались оптимизацией расчётов и представлением знаний о мире в формализованном виде. Зародилась теория алгоритмов. Были созданы первые компьютеры.

Скорости вычислений ЭВМ оказались больше человеческих. В учёном сообществе закономерно начались дискуссии о границах возможностей компьютеров. Сразу возник вопрос: «Способны ли вычислительные машины достигнуть уровня развития человека?» Искусственный интеллект, который сравним с человеческим, стали называть сильным ИИ. Если техническое решение способно было решать отдельные задачи, присущие человеку, его стали называть слабым ИИ.

В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» Это было, наверное, первое детальное исследование вопроса, могут ли машины думать. Единого и общепринятого ответа на вопрос «что значит – думать?» на тот момент не было. Поэтому, чтобы не погрязнуть в сложнейших философских и психологических концепциях, Тьюринг предлагает изящное решение.

Он описывает процедуру, получившую название тест Тьюринга. Человек и машина беседуют, а другой человек наблюдает за содержанием беседы. Если наблюдатель не может с уверенностью сказать, что сказал человек, а что машина, тест пройден и машину можно назвать сильным ИИ.

В другом варианте теста Тьюринга человек общается с неизвестным собеседником, которым может быть и человек, и машина. Если он не может их различить, то тест пройден, и машина – сильный ИИ.

До недавнего времени считалось, что тест Тьюринга позволит определить момент, когда машина в плане разумности сравняется с человеком. Генеративные нейросети опровергли применимость теста Тьюринга для ответа на заданный в статье вопрос.

Считается, что искусственный интеллект как научное направление появилось во время двухмесячного научного семинара, проведённого летом 1956 года в Дартмутском колледже, в Великобритании. В семинаре приняли участие ведущие западные ученые в области информатики – Джон Маккарти, Марвин Минский, Клод Шенон, Герберт Саймон и другие – всего 11 человек. Всех приглашенных объединял интерес к вопросам моделирования человеческого разума.

В организационных документах семинара заявлялось:

Мы предлагаем исследование искусственного интеллекта сроком в 2 месяца ... Исследование основано на предположении, что всякий аспект обучения или любое другое свойство интеллекта может в принципе быть столь точно описано, что машина сможет его симулировать. Мы попытаемся понять, как обучить машины использовать естественные языки, формировать абстракции и концепции, решать задачи, сейчас подвластные только людям, и улучшать самих себя.

Дартмутский семинар стал ключевой вехой в становлении новой научной области. Были утверждены ее основные положения, направления исследований, принципы и подходы. По предложению Джона Маккарти она получила название – artificial intelligence(AI), или в русском языке – искусственный интеллект(ИИ).

Особое внимание на семинаре было уделено нейросетям. Один из основных принципов создания искусственного интеллекта предполагал меняющиеся ответы на переменную среду. Его реализация требовала обучения машины методом проб и ошибок на произвольных данных – по аналогии с работой нейронной сети человеческого мозга.

Этим принципом отцы-основатели заложили мину под символический ИИ. Обучаться методом проб и ошибок на произвольных данных он в принципе не умел. Возможно, поэтому в дальнейшем решения, основанные на символическом ИИ, чаще называли интеллектуальными информационными системамиили системами с интеллектуальным интерфейсом, избегая термина искусственный интеллект.

Любопытное совпадение – 11 сентября 1956 года в Массачусетском технологическом институте собралась специальная группа ученых, занимавшихся науками, смежными с теорией информации. Среди присутствующих были Герберт Саймон, Аллен Ньюэлл, Ноам Хомский. Все трое занимались искусственным интеллектом. Первый – на стыке с экономикой, второй – на стыке с психологией, третий – на стыке с лингвистикой. Саймон и Ньюэлл летом того же года принимали участие в Дартмутском семинаре.

Считается, что встреча в МТИ сформировала еще одно новое научное направление – когнитивную психологию. Этот раздел психологии исследует познавательные процессы человека: восприятие, память, внимание, представление и обработку информации, логическое, критическое и системное мышление, воображение и творчество, принятие решений. Выводы когнитивной психологии широко используются в других науках – в социологии, педагогике, экономике, а также при проектировании и построении систем искусственного интеллекта.

Когнитивная психология способствовала формированию нового направления в экономике – поведенческой экономике. Герберт Саймон – американский ученый с широкими интересами, считается одним из основателей научного направления искусственный интеллект. По совместительству он – лауреат премии имени Нобеля по экономике, которого иногда называют отцом поведенческой экономики. Вот такие научные переплетения.

Так получилось, что после знакового Дартмутского семинара действительность стала расходиться с наполеоновскими научными планами. Нейросети, которые в теории обладали гигантским потенциалом, дальше забавных экспериментов не продвинулись. Вопреки первоначальным планам символический ИИ стал доминирующей парадигмой исследований с середины 1950-х до конца 1980-х.

Символический ИИ– это собирательное название для всех технологий искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневом «символическом» представлении задач и вопросов, логики их обработки, поиска решений и ответов.

В 1956 году Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл представили миру компьютерную программу «Логик-теоретик». Это была первая программа, специально разработанная для выполнения автоматизированного логического вывода, которую называют «первой программой искусственного интеллекта». Программа была предназначена для доказательства математических теорем.

Программе удалось доказать 38 из 52 теорем, изложенных во второй главе трехтомника «Принципы математики», одним из авторов которого был знаменитый Бертран Рассел. Машинное доказательство одной теорем оказалось более изящным, чем доказательство авторов трехтомника.

Герберт Саймон сумел показать новое доказательство Бертрану Расселу и, по словам очевидцев, тот «с восторгом отреагировал». Правда, попытка опубликовать новое доказательство в научном журнале, посвященном вопросам логики, провалилась Редакция его отвергла под предлогом, что доказательство элементарной математической теоремы не представляет особой ценности. Это говорит о том, что исследованиям в области ИИ в 1950-е годы значения не придавали.

В 1966 году общественности был представлен первый в истории чат-бот по имени «Элиза». Эта программа формировала ответы по ключевым словам, которые встречались в вопросе. Хитрые алгоритмы позволяли чат-боту походить на психотерапевта. В США визиты к «Элизе» стали весьма популярными, поскольку люди поражались убедительности реплик и принимали её за искусственный разум.

Это конечно не было прорывом, и при внимательном диалоге «Элиза» быстро показывала свою ограниченность. Однако ее появление подогрело интерес к обработке естественного языка как функции искусственного интеллекта. Главное – показанные возможности заинтересовали большие компании, а также DARPA– управление перспективных исследовательских разработок Министерства обороны США.

Тем не менее кризис надвигался. Он был связан даже не столько с небольшими успехами нового научного направления, сколько с неоправданными завышенными ожиданиями. После Дартмутской конференции учёные-энтузиасты увлеченно предсказывали, что в ближайшем будущем появятся умные машины с сильным ИИ. Однако компьютерные технологии не могли угнаться за фантазиями учёных и футурологов. Успехи «Логика-теоретика» и подобных систем с практической точки зрения представлялись незначительными, а популярность «Элизы» – недолговечной.

Интерес к ИИ начал падать, и к середине 1970-х годов финансирование ИИ-исследований свелось к минимуму. Этот период иногда называют первой зимой искусственного интеллекта.

Зима продлилась несколько лет. С 1980-х годов начался бум экспертных систем, которые являются частным случаем символического ИИ. Бум был вызван не научными прорывами, а практической пользой, которую наконец стали приносить технологии ИИ.

Экспертные системы предназначались для выполнения специализированных задач. По сути, они имитировали работу профессионалов, помогая принимать решения в конкретных сферах деятельности. Экспертные системы состояли из двух ключевых компонентов:

базы знаний в виде набора фактов и правил, собранных силами экспертов;

алгоритмов, которые на основе сопоставления поступающих запросов с базой знаний проводили анализ и предлагали решения.

Одна из самых известных экспертных систем была разработана для компьютерной корпорации DEC. Она помогала инженерам настраивать серверы, экономя миллионы долларов ежегодно.

Экспертные системы стали широко применяться в различных областях, включая медицину, инженерное дело и финансы. Они позволяли автоматизировать процессы принятия решений и улучшать точность и эффективность работы специалистов.

Экспертные системы доказали свою полезность в узких областях, где процессы можно было описать строгими правилами. Однако, несмотря на успехи, они имели существенные ограничения и не могли справляться с задачами, требующими гибкости и адаптации.

Увлечение некоторых ученых новым научным направлением понятно. Создание сильного ИИ – самая завораживающая исследовательская проблема. Но история развития технологий ИИ интересна еще одним аспектом – отношением к этой теме массового обывателя.

Ажиотаж вокруг темы, подогретый знаменитыми учеными в середине 1950- годов, длился недолго и перекочевал на страницы научно-фантастических произведений. Интерес обывателей к реальным результатам исследований в области ИИ также угас очень быстро.

Системы распознавания образов, построенные на сложнейшем математическом аппарате, давали слишком много ошибок. Программы, способные делать логические выводы и решать задачи в рамках некоторой системы аксиом и правил вывода, оказались чрезвычайно громоздкими. Да и программная система, способная доказывать математические теоремы, в золотой век капитализма послевоенной эпохи мало кого могла заинтересовать.

Всплеск массового интереса к «Элизе» быстро сменился разочарованием и еще большим отстранением от темы. Узкие экспертные системы интересовали в основном узких профессионалов, обсуждать их для обывателей было сложно и не интересно.

Людей волновал один вопрос – когда компьютер обыграет в шахматы чемпиона мира. В 1997 году компьютер Deep Blue в шести партиях победил Гарри Каспарова. Массовый интерес к ИИ угас окончательно. Все остальные успехи нового научного направления, вплоть до революции генеративного ИИ 2022 года, связаны с нейросетями.

Резюме. В самом начале отцы-основатели сделали правильное предположение: полноценный ИИ можно создать только на основе технологий, работающих по аналогии с нейронной сетью человеческого мозга. Дальнейшая история подтвердила эту гипотезу.

Сюжет 7. История нейросетей: 60 лет на дорогу к победе

Человек с новой идеей –

не более, чем сумасброд,

пока идея не восторжествует.

Марк Твен

Теперь можно перейти ко второй части истории становления нового научного направления – искусственного интеллекта. К истории развития нейросетей, удивительное будущее которых предвидели участники Дартмутского семинара – отцы-основатели ИИ. Их предвидение имело под собой серьезные основания и опиралось на выполненные к тому моменту научные исследования.

В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Мак-Калок и логик Уолтер Питтс предложили теоретическую модель искусственного нейрона, фактически – его математическое описание. Затем ученые описали модель сети на основе искусственных нейронов и предположили, что она в состоянии обучаться, распознавать образы и делать обобщения. Их по праву называют основателями нейросетей, заронивших в умы других ученых уверенность в перспективности данного направления.

В 1949 году физиолог Дональд Хебб высказал гипотезу, что обучение в мозге человека происходит за счет изменения силы синаптических связей между нейронами. Именно эта идея позволила в дальнейшем создавать самообучающиеся искусственные нейросети. Аналогом силы синаптических связей в них стали разные веса искусственных нейронов, которые менялись в процессе обучения.

Практическое воплощение концепция нейросетей получила в 1958 году, когда американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт создал перцептрон. Перцептрон – первая нейросеть, далекий предтеча больших языковых моделей, совершивших революцию в 2022 году.

Это было устройства размером с холодильник. Внутри – сплетение проводов и тумблеров, ряды электромеханических реле и резисторов. К устройству был подключен специальный "глаз" – матрица 20 на 20 из четырехсот фотоэлементов, каждый размером с монету С каждым фотоэлементом был связан резистор, с помощью которого можно было увеличивать или уменьшать вес поступающего от фотоэлемента сигнала. Цель у перцептрона была проста и амбициозна – он должен был научиться распознавать образы букв.

Устройству показывалось черно-белое изображение буквы на клеточном поле 20 на 20. Каждый фотоэлемент в бинарной логике распознавал цвет соответствующей клетки и передавал дальше 0 или 1. Переданные сигналы обрабатывались с учетом текущих значений весов. Отвечал перцептрон так: «да, это буква А» или «нет, это не буква А». Если ответ был правильным, показывался следующий рисунок. Если ответ был неправильный – создатели начинали «подкручивать» веса.