Об интеллекте
Шрифт:
Более того, я серьезно сомневаюсь в том, что мы когда либо сможем скопировать наш разум в машину. Сейчас, насколько мне известно, нет действительных или воображаемых методов, способных записать триллионы деталей, составляющих ваше «Я». Нам потребуется записать и воссоздать все части нервной системы и тела, не только неокортекс. И нам необходимо будет понять, как все это работает. Однажды, мы определенно сможем сделать это, но проблемы уходят далеко за понимание того, как работает кортекс. Понимание неокортикального алгоритма и встраивание его в машины с нуля — это одно, но сканирование в несметном количестве деталей живого мозга и воспроизведение этого в машине — это совсем другое.
После упоминания о саморепликации и копировании разума, у людей возникает другое отношение к интеллектуальным машинам. Могут ли интеллектуальные машины как то угрожать большой популяции людей, как ядерная
Ответ на эти вопросы отрицательный. Как информационные устройства, мозгоподобные системы памяти должны стать в число наиболее полезных технологий, которые мы когда либо разрабатывали. Но подобно автомобилям и компьютерам, они всего лишь инструмент. Всего лишь обретение интеллектуальности совершенно не обозначает обретение способностей к разрушению имущества или манипулированию людьми. И точно также, как мы не доверили бы контроль над ядерным арсеналом одному человеку или одному компьютеру, мы должны будем проявить осторожность и не полагаться слишком на интеллектуальные машины.
Это приводит нас к вопросу недружелюбия. Некоторые люди полагают, что быть интеллектуальным — это в основном то же самое, что иметь человеческий разум. Они боятся, что интеллектуальные машины обидятся на «порабощение», поскольку люди ненавидят быть рабами. Они боятся, что интеллектуальные машины попытаются захватить мир, потому что интеллектуальные люди в течение всей истории пытались захватить мир. Но эти опасения основаны на ложной аналогии. Они основаны на объединении интеллекта — неокортикального алгоритма — с эмоциональными мотивациями старого мозга — страх, паранойя и страсть. Но у интеллектуальных машин не будет таких способностей. У них не будет личных амбиций. Они не будут желать богатства, общественного признания, или чувственного удовлетворения. У них не будет потребностей, склонностей или плохого настроения. У интеллектуальных машин не будет ничего похожего на человеческие эмоции, если только мы специально не заложим этого в них. Наилучшее применение интеллектуальных машин будет там, где человеческий интеллект испытывает трудности, в тех областях, в которых наши чувства неадекватны, или в деятельности, которая скучна для нас. У этих видов деятельности минимальное эмоциональное содержание.
Интеллектуальные машины будут распространены от простых систем узкого применения до очень мощных сверхчеловеческих интеллектуальных систем, но пока мы не захотим сделать их человекоподобными — они не станут таковыми. Возможно когда-нибудь нам придется установить ограничения на то, что люди могут делать с интеллектуальными машинами, но этот день очень далек, и когда он настанет, этические вопросы скорее всего будут относительно легче по сравнению с моральными вопросами настоящего времени относительно генетики и ядерной технологии.
Теперь к вопросу Что будут делать интеллектуальные машины?
Меня часто просят рассказать о будущем мобильных компьютеров. Организаторы конференций нередко просят меня описать, на что будут похожи наладонники или сотовые телефоны через пять или двадцать лет. Они хотят услышать мое видение будущего. Я не могу этого сделать. Я пытаюсь избежать того, что все вместе я называю одним словом «V». Чтобы убедить в этом, я однажды вышел на сцену в шляпе волшебника и с хрустальным шаром. Я объяснил, что никто не может видеть будущее детально. Хрустальный шар — это фикция, и любой, кто претендует на точное знание того, что произойдет в грядущие годы, обречен на провал. Самое лучшее, что мы можем сделать вместо этого — это понять общую тенденцию. Если вы понимаете общую идею, вы вполне сможете отследить ее, как бы она ни развивалась по мере выявления деталей.
Наиболее известный пример технологической тенденции это закон Мура. Гордон Мур верно предсказал, что количество элементов, которые могут быть размещены на кремниевом чипе, должно удваиваться каждые полтора года. Мур не сказал, относится ли это к чипам памяти, процессорам или чему-то еще. Он не сказал, в каком виде продукции эти чипы будут использованы. Он не предсказывал, будут ли чипы в пластиковых или керамических корпусах или наклеенные прямо на плату. Он не сказал ничего о различных процессах, используемых при производстве чипов. Он привязался к наиболее общей тенденции, какой мог, и оказался прав.
В настоящее время мы не можем предсказать окончательное использование интеллектуальных машин. Просто нет способа узнать конкретные детали. Если я, или кто-то еще, предсказывает в деталях, что будут делать эти машины, мы неизбежно будем обмануты. Однако, мы
Давайте начнем с некоторых краткосрочных применений. Это вещи, кажущиеся очевидными, подобно замене радиоламп на транзисторы или построению калькуляторов на микропроцессорах. И мы сможем начать с обозрения некоторых областей, в которых пытались применить ИИ, но не смогли — распознавание речи, техническое зрение и умные автомобили.
Если вы когда-нибудь пытались использовать программы для распознавания речи для ввода текста в персональный компьютер, вы знаете, насколько они могут быть неуклюжими. Подобно Китайской Комнате Серла, у компьютера нет понимания того, что ему сказали. За время использования таких продуктов я был разочарован. Если в комнате есть хоть какой-нибудь шум, от упавшего карандаша до чьего-нибудь разговора, на экране появляются лишние слова. Процент ошибок распознавания очень высок. Часто слова, которые послышались программе, не имели смысла. «Remember to fell Mary that the bog is ready to be piqued up». Ребенок знает, что это неправильно, но не компьютер. Аналогично, так называемые естественно-языковые интерфейсы были целью для компьютерщиков многие годы. Идея в том, чтоб вы могли сказать компьютеру или другим устройствам сказать, чего вы хотите — и пусть машина делает свою работу. Персональному цифровому помощнику, или PDA, вы могли бы сказать «Перенести занятия баскетболом для моей дочери на десять часов утра в воскресенье». Такое невозможно сделать на приемлемом уровне с помощью традиционного ИИ. Даже если компьютер смог бы распознать каждое слово, для того, чтоб выполнить задачу ему потребовалось бы знать, в какую школу ходит ваша дочь, что, возможно, вы имели в виду ближайшее воскресенье, и, может быть, что такое «занятия баскетболом» потому что назначение могло бы только говорить «Menlo vs. St. Joe». Или, вероятно, вы хотели бы, чтоб компьютер слушал радиопередачу на предмет упоминания определенного продукта, даже если диктор описывает этот продукт не используя его название. Вы и я знали бы, о чем он говорит, но компьютер — нет.
Эти и многие другие приложения требуют, чтоб машина могла слышать и понимать устный язык. Но компьютеры не могут выполнять такую задачу, потому что они не понимают, что было сказано. Они сопоставляют звуковые паттерны со словарными шаблонами механически, не зная, что обозначают слова. Представьте себе, если бы вы научились звучание отдельных слов иностранного языка, но не значение слов, и я попросил бы вас перевести разговор с другого языка. В процессе перевода вы бы не понимали, о чем речь, но пытались бы ухватить отдельные слова. Однако, слова перекрываются и взаимодействуют, и частично звуки подавляются шумами. Вам бы показалось черезвычайно сложно отделить слова и узнать их. Именно с этим препятствием борются современные распознающие программы. Инженеры обнаружили, что используя вероятности перехода слов они могут улучшить качество программ в чем-то. Например, они используют правила грамматики для того, чтоб выбрать один из омонимов. Это очень простая форма предсказания, но системы все еще остаются слабо интеллектуальными. Современные программы распознавания речи успешно работают только в очень ограниченных ситуациях, в которых количество слов, которые вы можете сказать в любой момент, ограничено. Но люди очень легко выполняют множество задач, связанных с языком, потому что наш кортекс понимает не только слова, но предложения и контекста, в котором они произнесены. Мы предчувствуем мысли, фразы и отдельные слова. Наша кортикальная модель мира делает это автоматически.
Так что мы можем ожидать, что системы памяти, подобные кортексу, трансформируют ошибочное распознавание речи в надежное понимание речи. Вместо программирования вероятностей переходов отдельных слов, иерархическая память будет отслеживать ударения, слова, фразы, смысл и использовать их для интерпретации того, что было сказано. Подобно человеку, такая интеллектуальная машина могла бы отличать различные случаи применения речи — например, разговор между вами и вашим другом в комнате, телефонный разговор, команды редактирования для текстового редактора. Такие машина построить нелегко. Для полного понимания человеческого языка, машина должна иметь опыт и изучать, что делает человек. Так что даже если пройдет много лет, прежде чем мы сможем построить интеллектуальные машины, мы будем способны в ближайшем будущем улучшить производительность существующих систем распознавания речи, используя память, подобную кортексу.