В 1832 году коллежский асессор Семен Николаевич Корсаков, пионер российской кибернетики, создал «гомеоскоп» — классифицирующее логическое устройство, которое автоматизировало процесс сравнения идей и понятий. С тех пор системы искусственного интеллекта ушли далеко вперед. О прошлом, настоящем и будущем таких систем рассказал кандидат физико-математических наук, ученый секретарь Курчатовского комплекса НБИКС-технологий НИЦ «Курчатовский институт» Вячеслав Демин в лекции, состоявшейся в образовательном центре «Сириус». «Лента.ру» публикует выдержки из его выступления.
На данном этапе все усилия по созданию искусственного интеллекта направлены на то, чтобы снять часть нагрузки с человеческого интеллекта, создать помощника для обработки плохо структурированной информации.
Самая очевидная задача — работа с большими объемами информации. Это направление так и называется: «Большие данные» (Big data). Самый яркий пример — Большой адронный коллайдер. БАК генерирует несколько петабайт (1 Пб = 1 000 000 Гб) информации в секунду. Она поступает в различные информационные центры по всему миру, где обрабатывается компьютерами, после чего передается физикам для анализа.
Но работа с большими объемами информации выявила слабое место современных компьютеров. Сейчас в вычислительной технике используется так называемая архитектура фон Неймана: память и процессор физически разделены и общаются друг с другом посредством шины, которая находится между ними. Чтобы выполнить команду, процессор посылает запрос в память, та извлекает из определенной ячейки данные, отправляет их в процессор, затем из памяти запрашивается команда для выполнения и вновь загружается в процессор, и так далее.
Постоянно идет передача данных в обоих направлениях, и узкое горлышко шины ограничивает производительность общего процесса вычислений. Конечно, сегодня эту проблему отчасти снимают многоядерные процессоры, когда информация делится между разными ядрами, обрабатывается в них одновременно, а потом результаты сливаются в каком-то одном ядре.
Человеческий мозг устроен иначе: его архитектура принципиально параллельна, а не последовательна. Память и вычисления в мозге реализуются в одних и тех же структурах — в нейронах. Каждая нервная клетка похожа на крохотный процессор, выполняющий простейшую функцию. Совокупность же большого числа таких элементарных процессоров способна производить довольно сложную обработку нечетко структурированной информации. Если такую схему удастся воплотить и в компьютерах, скопировав принцип действия работы нейронов, это станет прорывом.
У каждой нервной клетки есть отростки — аксоны, по которым передается информация, и дендриты, принимающие информацию. Соединение аксона и дендрита называется синапс. Когда происходит генерация «спайка», то есть собственного электрохимического возбуждения клетки, с помощью нейромедиаторов ток идет от одного нейрона к другому. Синапс при этом пластичен, он может менять эффективность передачи сигнала, варьируя степень выделения при передаче и/или чувствительности приема нейромедиатора.
Считается, что память формируется за счет пластичности синапсов: некоторый набор синаптических проницаемостей определяет какое-то определенное воспоминание, которое воспроизводится при распространении сигнала через этот набор синапсов. Если ученые смогут создать систему искусственного интеллекта, в которой аппаратно будет использоваться тот же принцип, то есть обработка и хранение информации в одних и тех же функциональных элементах (искусственных нейронах-процессорах с пластичными соединениям между ними), это выведет технологии на новый уровень. Достаточно серьезные и успешные попытки есть, но работы еще очень много.
Уже сейчас компьютерные системы неплохо справляются с распознаванием образов и звуков. Но искусственный интеллект по-прежнему не осмысляет данные, любое изображение так и остается для него набором непонятных черточек. Тем не менее компьютер может и номера превышающих скорость автомобилей разобрать, и речь в печатный текст превратить, и понравившуюся песню узнать.
Не осмысляет машина и происходящее на биржах, но, основываясь на накопленных финансовых данных, она научилась довольно точно предсказывать, что произойдет в следующий момент на рынках, и автоматически отдает команду покупать либо продавать акции. Так работает современный «быстрый трейдинг». Прогнозирование (например, погоды или ситуации на дороге) — еще одно направление, успешно реализуемое уже сегодня.
Все эти задачи под антропоморфные алгоритмы решения относятся к так называемым некорректным задачам, когда известны не все данные для их однозначного решения, а значит, и решить такую задачу можно лишь примерно: чем больше существует ее параметров (условий), тем больше вариантов решения. При этом если задача не может быть решена в одно действие, то есть состоит из последовательности шагов, и на каждом шаге есть несколько вариантов допустимых действий, то количество комбинаций, приводящих в итоге к решению задачи, очень быстро растет в зависимости от количества шагов (или «размерностей» задачи). Это называется «проклятием размерностей».
Более того, в реальности на каждом шаге мы видим фактически бесконечное число вариантов допустимых действий (до стакана на столе можно дотянуться бесконечным числом вариантов), а следовательно и общее количество способов решения проблемы бесконечно. Держать все возможные варианты в голове человек просто не может, потому мозг и мыслит только целями и концепциями, решая некорректные задачи лишь приблизительно оптимально и побеждая тем самым «проклятие размерностей».
Это умение и позволяет нам существовать в реальном мире. Человеческий интеллект так может, искусственный — пока очень условно, лишь для ограниченного набора технических задач. При этом обычно под каждую техническую некорректную задачу строится свой алгоритм решения (например, специальная архитектура искусственной нейронной сети), что разительно отличает современный искусственный интеллект от мозга, способного решать все типы предлагаемых ему задач.
Не может искусственный интеллект пока продемонстрировать и высокую степень адаптивности. Большинству существующих систем не поможет даже полный объем информации о резко меняющихся условиях, чтобы на них среагировать. Выбить стул из-под робота проще простого, даже если он увидит ваше движение. Выбить стул из-под человека, который хоть краем глаза успеет заметить, что что-то происходит, сложнее.
В последнее время в этой области появились успехи: созданы роботы-носильщики (например Big Dog агентства DARPA), способные удерживать равновесие в ответ на толчки и подножки. В то же время это опять специфическая система, разработанная под конкретную задачу и не обладающая универсальностью в адаптации к другим условиям и тем более — в решении других задач.
Но не только ради создания систем искусственного интеллекта следует изучать мозг. Еще одна важная цель находится в области медицины. Примерно 130 миллионов человек в мире страдают от различных болезней мозга. Среди них и всемирно известный физик Стивен Хокинг — у него боковой амиотрофический склероз, он прикован к инвалидному креслу. По каким-то причинам у него в мозге не работают моторные нейроны, которые генерируют сигнал к мышцам, но при этом все остальные участки коры функционируют прекрасно. Все признают, что Хокинг — гений. 67 миллионов человек страдают от болезни Альцгеймера, но полная картина возникновения этого заболевания неясна. Современная наука знает о мозге так много — и в то же время так мало!
Еще одно направление, ради которого необходимо изучать мозг, — это создание интерфейсов «мозг-компьютер». Такая система позволит управлять роботом или любым другим устройством (протез, система «умный дом», смартфон, программа и тому подобное) в буквальном смысле силой мысли, передавая команды с лобных долей коры на компьютер или специальный чип, контролирующий необходимое устройство.
Перспективна и такая область исследований, как создание нейроаниматов, то есть робототехнических устройств, управляемых живыми культурами нервных клеток в пробирке. Суть состоит в том, что на дне лабораторного сосуда, в так называемой чашке Петри, располагаются электроды, на которые высаживаются живые нервные клетки и добавляются необходимые питательные вещества. Вскоре там образуется и начинает расти живая нейронная сеть. Ее можно пытаться обучать с помощью электродов управлению необходимым устройством (аниматом).
Я называю это запасным вариантом создания искусственного интеллекта. Если не удастся его сделать из неживой материи, то можно попробовать вырастить управляемые биологические сети. Отмечу, что в Курчатовском комплексе НБИКС-технологий НИЦ «Курчатовский институт» реализуются все перечисленные мною направления.
Существует два базовых подхода к разработке искусственного интеллекта. Первый — так называемый нисходящий, или символьный подход подразумевает создание баз знаний, экспертных систем и систем логического вывода. Предполагается, что система сможет имитировать мышление, рассуждение, речь, эмоции, даже творчество. Это путь наиболее проработанный, но соответствующие программы до сих пор весьма далеки от человеческого мышления.
Второй подход — восходящий — предполагает, что искусственные нейронные сети смогут моделировать архитектуру, свойства и поведение своего биологического прообраза, что приведет к созданию интеллектуального нейрокомпьютера. Если апологеты первого направления в большинстве своем разочаровались в создании мыслящей программы, то сторонники второго подхода поделились на два примерно равновеликих лагеря. Одни считают, что сильный искусственный интеллект возможен, другие — что нет.
Первые считают, что искусственный интеллект сможет когда-либо самостоятельно мыслить, обладать сознанием и осознавать себя, вторые уверены, что не сможет. Я отношусь к первым, так как никто еще не доказал обратного и даже не построил достаточно полной модели мозга с учетом хотя бы минимального набора наиболее важных его подсистем. Однако мыслящий искусственный интеллект если и возможен, то является очень далекой перспективой.
В Европе есть проект «Мозг человека» (Human Brain Project). На суперкомпьютере пытаются моделировать мозг. Создали детализированную модель одного миллиона нервных клеток неокортекса. На симуляцию одной секунды деятельности этой сети суперкомпьютер тратит от нескольких часов до суток, в зависимости от степени детализации модели.
Как определить момент, когда будет создан полноценный искусственный интеллект? Есть много вариантов ответа на этот вопрос, которые условно делятся на две большие группы. Например, Алан Тьюринг, знаменитый британский математик, известный в том числе благодаря взлому кода легендарной шифровальной установки фашистов «Энигма», считал, что машина станет разумной тогда, когда сможет общаться с человеком, а тот не поймет, что собеседник — не человек.
Второй подход чаще всего пропагандируют писатели-фантасты: когда машина научится чувствовать и творить. Правда, пока еще не выдвинуты однозначные критерии проверки указанных действий. Кто прав — покажет время. А пока требуются дальнейшие захватывающие исследования, которые дадут ответы на глубочайшие вопросы относительно нашего с вами самоопределения в этом мире — тайны разума.