Первый в колледже экземпляр IBM Watson --
http://customwire.ap.org/dynamic/stories/U/US_WATSON_TO_COLLEGE?SITE=NDBIS&SECTION=HOME&TEMPLATE=DEFAULT&CTIME=2013-01-30-03-04-36 (на три года в колледж поставили этот суперкомпьютер, набитый оригинальным софтом) оказался в лаборатории Rensselaer Artificial Intelligence and Reasoning (
http://rair.cogsci.rpi.edu/ -- старый вебсайт, а новый вебсайт просто поломан). Понятно, почему именно в эту лабораторию, там ведь был проект Solomon вопросно-ответной системы, того же класса, что и IBM Watson, но обладающей немного другими свойствами:
http://rair.cogsci.rpi.edu/solomon/. Более того, у тамошнего начальника Selmer Brigsjord (
http://homepages.rpi.edu/~brings/) было огромное количество работ с David Ferruchi, так что ничего удивительного нет в том, что железо поехало не в MIT или Stanford, а попало в нью-йоркский политех Rensselaer.
Мне стало интересно, что сейчас делает Selmer Bringsjord. А он много чего делает, кроме продолжения разработки вопросно-ответных систем.
Так, он предлагает неполиткорректный "патерналистский" ход на выправление тренда гуманитаризации образования (
http://kryten.mm.rpi.edu/SB_Solving_Quiet_Crisis_111611.pdf). Он считает, что поезд классического образования STEM ушёл (т.е. что молодое поколение совершенно справедливо считает, что рок-н-ролла в том, чтобы стать физиком или математиком уже нет, прошли те времена, когда это было круто). Но он считает, что в любом гуманитарном предмете есть что-то, что связано с формальным знанием, т.е. требует знания логики. А логика лежит в основании всего комплекса наук STEM -- будь то математика (конечно, Selmer Bringsjord логицист), физика или компьютерная наука (которую просто сделали логики, если вспомнить, как всё это начиналось). Предложение затем следует простое: отказаться от дорогостоящей рекламы физики, математики и т.д., которая сейчас осуществляется бюджетом, но потребовать, чтобы ни одна степень бакалавра arts или science не выдавалась без получения фундаментального курса по формализации той дисциплины, в которой учится студент. Если это музыкант, то пусть предъявит знание формализации музыки (компьютерная ли музыка, или логика музыкальной композиции) -- и так далее по всем специальностям. То есть вычёркиваем из STEM всё, кроме математики, математику сводим к формализации (т.е. логике, "формальным методам") и патерналистски требуем не выдавать дипломов тем, кто этими формальными методами хоть как-то не владеет.
Очень интересные рассуждения, очень близкие моему пониманию ситуации (я именно это и имел ввиду в своей программе верхнего общего образования
http://ailev.livejournal.com/1008939.html), только в моих предложениях нет призыва "силового решения" (т.е. государственного предписания не выдавать диплома, если не предъявлено владение формальными методами в своей дисциплине), мне всё равно как оно там устроено административно, и есть ли на свете вообще дипломы. Ну, и я предлагаю протянуть цепочку формальных методов до computer science, потому как компьютеры сейчас -- это нормальная обёртка для классических формальных методов, ручкой-бумажкой никто не работает. Другое дело, что музыкантов не нужно учить программированию на C++, но программирование/моделирование/онтологизирование суть одно -- информатика, и информатике (получению из одного текста другого текста -- в данном случае из одних описаний музыки других описаний) учить нужно, неважно ведь на каком материале (в данном случае -- на музыкальном). Философская логика в основе верхнего образования как такового, до деления на специализации -- это правильно, и я рад, что не одинок в этом мнении.
Это, конечно, просто следствие позиции последовательного логициста: Bringsjord имеет множество работ, в которых доказывает, что если отойти от понимания логики как исключительно логики первого порядка, а обратиться к более современным воззрениям, то не только вся математика -- это логика, но и искусственный интеллект возможен чисто логический (
"The Logicist Manifesto: At Long Last Let Logic-Based AI Become a Field Unto Itself") и человеческий интеллект вполне логичен, а не "загадочен, квантов и непознаваем" (
"The Modal Argument for Hypercomputing Minds").
Мне эта позиция очень симпатична. Конечно, я обеими руками "за" ускорение вычислений, т.е. ускорение формальной логической работы -- например, квантовыми компьютерами. Но я считаю, что переход к логической, символьной форме (форме -- формализация, использование формальных методов) как раз и есть то, что двигает прогресс. Аналогии аналогиями, инсайты инсайтами, а результатом действительно грандиозного инсайта является какая-то формула или формализация (таблица ли Менделеева или E=MC2, или уравнения Максвелла).
Часто поднимается тема "других физических принципов" для организации вычислений. Я -- полностью "за" эти другие физические принципы, но при этом нужно понимать, что главным образом они используются для снятия для вычислений ограничений количественных (прежде всего в скорости и потребной энергии), а не качественных (т.е. обеспечения невозможных в принципе, не подчиняющимся законам логики). То есть все эти "квантовые компьютеры", компьютеры на световой шине и прочие экзотики, скорее всего, будут просто заменой GPGPU (для текущей ситуации это просто открыто говорится, невзирая на утверждения о гигантской вычислительной мощности квантового компьютинга -- "harnessing the refractive echoes of many trillions of parallel universes to perform a computation" сводится к тому, что квантовый компьютер будет просто сопроцессором-ускорителем для "просто компьютера" (
http://nextbigfuture.com/2013/01/dwave-systems-512-qubits-projected-to.html)). Это же относится и ко всем deep learning и прочим вычислительным "новомодностям": когда вы получили все эти компактные описания мира, что вы собираетесь делать с ними? Ответ один: рационально, логически (современно-логически, философско-логически) рассуждать. Это и должны поддерживать компьютеры будущего, равно как и компьютеры настоящего, равно как и (абстрагируясь от природы вычислительной установки) искусственные интеллекты.
То есть мало будет натренировать какую-нибудь глубокую нейронную сетку, чтобы она выполняла незнамо как какую-то сложную задачу. Нужно будет ещё и разбираться, почему это вдруг она так натренировалась, что там за закономерности были. "Понять" -- это построить теорию на базе выделенных абстрактных объектов, основных сущностей предметной области, формализовать, а не построить какую-то "модельку с коэффициентами". Наука -- она про идеальные объекты и связанные с ними формулы. С этой точки зрения австрийская школа экономики -- наука, вотчина логицистов, а текущий мейнстрим -- донаучная феноменология с огромным числом каких-то обрывочных корреляций, оторванная от логицистского основания.
Опять же, логицизм или для особо чувствительных к терминам -- неологицизм (neologicism, Гугль вам в помощь), это неважно. Но мне представляется важным определиться: поборник ли я аналога теории "витализма" в искусственном интеллекте? Считаю ли я, что есть какой-то внелогический, требующий особых физических основ, таинственный и неведомый ингредиент в интеллектуальности, или всё буйство интеллектуальной работы банально вычислимо (в логическом смысле этого слова, а не в смысле численных методов)? Я считаю, что никакой таинственности нет, и что развитие искусственного интеллекта будет идти по пути умощнения логик и обеспечения (за счёт разной природы физических устройств) ускорения логических вычислений, в том числе массово-параллельных логических вычислений. В этом плане исследование мозга может дать для искусственного интеллекта примерно столько же, сколько исследования крыла птиц для авиации: у самолётов крылья-то есть, но они почему-то не машут.