За последнее десятилетие искусственный интеллект (сокращенно AI на английском языке, MI на венгерском языке) стал самой популярной технологией с момента широкого распространения Интернета. Его развитие также подпитывается огромными инвестициями технологических гигантов, тратящих миллиарды долларов в надежде опередить своих конкурентов – или даже больше, в страхе, что кто-то их обгонит в области, которая может полностью изменить наш мир в будущем. . От того, какие плоды принесут эти разработки, зависит судьба не миллиардов долларов, а скорее триллионов долларов. Во всяком случае, в последнее время развитие ускорилось до такой степени, что некоторые эксперты уже говорят о том, что вскоре может быть создан общий искусственный интеллект, «разумный» даже в обыденном смысле этого слова.
Не новая идея
В таком повышенном настроении легко забыть, что ИИ вовсе не новая область, более того, идея искусственно созданного интеллекта на самом деле имеет корни, уходящие в древние времена, и проявлялась в той или иной форме на протяжении всей письменной истории. человечества. В греческой мифологии кузнец богов Гефест создает из металла автомат для служения олимпийским богам. Элементом еврейского фольклора является история о вылепленном из грязи големе, которого (или которого) оживили с помощью древних ритуалов. Мэри Шелли Его роман 1818 года, краеугольный камень научно-фантастической литературы, Франкенштейн речь идет исключительно о создании искусственной жизни. Фриц Ланг его жанрообразующий фильм 1927 года Метрополис вдохновил на создание целой серии произведений ужасов и фэнтези с фигурой Maschinenmensch, то есть робота в человеческом облике, несущего убийственный хаос.
Тем не менее, фактическое внедрение ИИ оставалось областью научной фантастики до появления первых цифровых компьютеров после окончания Второй мировой войны. Ключевой персонаж повести – блестящий британский математик Алан Тьюрингкоторый наиболее известен своей ролью во взломе шифра «Энигма» с командой дешифровщиков из Блетчли-Парка, который считался невзламываемым.
В 1948 году Тьюринг устроился на работу в Манчестерский университет для работы над первым британским компьютером «Манчестер Бэби». Появление компьютеров повысило интерес к «электронному мозгу», который, очевидно, был способен на впечатляющие интеллектуальные подвиги. Тьюринга все больше раздражали догматические споры о том, что разумные машины не могут существовать, и он хотел положить конец спорам статьей, опубликованной в журнале MIND в 1950 году. Он предложил метод, который он назвал «игрой в имитацию», но теперь известный как тест Тьюринга, чтобы решить, можно ли считать машину разумной. Человек-интервьюер разговаривает с машиной или человеком в электронной форме, поэтому не может знать, с кем он имеет дело. Тьюринг утверждал, что
В то же время за океаном Джон Маккарти Американский учёный также начал интересоваться возможностью существования разумных машин. В 1955 году, собирая гранты для научной конференции, состоявшейся в следующем году, он «изобрёл» термин «искусственный интеллект». Маккарти возлагал большие надежды на это событие: он считал, что, объединив исследователей всех соответствующих дисциплин, искусственный интеллект можно будет создать за несколько недель. Особого прогресса на конференции достигнуто не было, но ученые, которых собрал Маккарти, создали новую область науки, и сегодняшних разработчиков ИИ можно считать его научными потомками.
Машинное обучение
В конце 1950-х годов в мире было всего несколько цифровых компьютеров. Тем не менее, Маккарти и его коллеги уже создали программы, которые могли учиться, решать проблемы, решать логические головоломки и играть в игры. Предполагалось, что прогресс будет быстрым, особенно с учетом того, что компьютеры стремительно дешевели и работали быстрее. Но импульс пошел на убыль, и к 1970-м годам спонсоры исследований были разочарованы чрезмерно оптимистичными прогнозами относительно темпов развития. Гранты были урезаны, а МИ заклеймили. В 1980-х годах волны восторженного оптимизма снова прокатились по области в связи с появлением новых подходов, но развитие снова зашло в тупик – и исследователей искусственного интеллекта снова обвинили в завышении ожиданий прорыва.
Нервная система животного и человека состоит из огромной массы взаимосвязанных нейронов. Например, человеческий мозг содержит десятки миллиардов нейронов, каждый из которых имеет в среднем около 7000 связей с другими. Каждый нейрон распознает простые шаблоны сигналов, исходящие из его сети соединений, и посылает на их основе электрохимические сигналы. Человеческий интеллект каким-то образом рождается из этих простых связей и взаимодействий. В 1940-е годы Уоррен Маккалок и Уолтер Питтс Американские исследователи осознали возможность моделирования такой системы с помощью электронных схем – так родилась область исследования и проектирования искусственных нейронных сетей.
Хотя ученые постоянно работали над ними, следуя идеям Мак-Каллоха и Питтса, для реализации таких систем требовался дальнейший прогресс. Один из необходимых прорывов Джеффри Хинтон и представленный его коллегами в 1980-х годах. Их работа привела к внезапному возрождению интереса к этой области, но волнение быстро утихло, когда стало ясно, что современные вычислительные технологии не могут создавать достаточно мощные нейронные сети. Однако наступил новый век, и ситуация изменилась: сегодня мы живем в эпоху огромных и дешевых вычислительных мощностей и хранилищ данных, которые обеспечивают работу сетей глубокого обучения, которые сегодня лежат в основе развития искусственного интеллекта.
Нейронные сети также можно найти в основе искусственного интеллекта приложения ChatGPT, получившего наибольшее внимание в последнее время, которое было доступно OpenAI в ноябре 2022 года. ChatGPT и работающие в фоновом режиме нейронные сети, каждая из которых состоит из триллиона единиц, сразу завоевали огромную популярность, и сегодня их услугами ежедневно пользуются сотни миллионов человек. Одним из секретов его успеха, возможно, является то, что он ощущается в точности как МЫ, которых раньше мы могли видеть только в кинотеатрах.
Он не вылезет из компьютера
Использование ChatGPT похоже на простое общение с кем-то, кто кажется умным и знающим. Однако то, что делают ваши нейронные сети, на самом деле довольно просто. Когда мы печатаем что-то «для» него, ChatGPT просто пытается выяснить, какой текст он должен отображать. Для этого он использует огромное количество данных (включая практически весь текстовый контент, когда-либо опубликованный в Интернете). Обширные нейронные сети и огромные объемы данных позволяют программе пройти тест Тьюринга во всех практических терминах.
Успех ChatGPT также породил фундаментальные опасения: что, если мы создадим что-то, что не сможем контролировать? Это кошмар Франкенштейна, Метрополиса или Терминатора. Учитывая действительно впечатляющие возможности ChatGPT, кажется, легко поверить, что это реальная и близкая возможность, но, несмотря на все его знания, не следует воображать, что за ответами ChatGPT стоит слишком много реального интеллекта. Дело не в уме — программа отображает только те тексты, которые кажутся актуальными. Он не думает о том, почему мы спрашиваем у него рецепты блинов или последние результаты нашей любимой футбольной команды – по сути, он ни о чем не думает. У него нет убеждений или желаний, а также никакой другой цели, кроме отображения выбранных текстов по определенным критериям.
Конечно, это не означает, что в использовании ИИ нет никаких опасностей. Одним из наиболее актуальных на данный момент является то, что ChatGPT и подобные приложения могут использоваться для производства промышленных объемов дезинформации, например, теми, кто хочет повлиять на результаты выборов. Мы также не знаем, в какой степени эти системы улавливают наши собственные человеческие предубеждения и ошибки на основе данных, которые они использовали для их обучения. Программа на самом деле ничего не делает, а пытается выяснить, что бы мы написали в ответ на заданный вопрос — так что масштабное применение этих технологий действительно может стать огромным зеркалом для человечества. И мы не уверены, что нам понравится то, что мы в нем видим.
Статья Даниэль Литва переведено.
