(no subject)
Роджер Шэнк отвечает на Ежегодный Вопрос-2008 от Edge.org: "О чем вы изменили свое мнение и почему?" (Тот самый Шэнк, ранний энтузиазм которого вызвал к жизни известный аргумент "Китайской комнаты" Джона Серла).
Оригинал здесь.
Искусственный интеллект?
Когда в 70-х и 80-х годах журналисты спрашивали меня о возможности создания искусственного интеллекта (ИИ), я всегда отвечал, что мы создадим машины, которые будут такими же умными как и мы, в течение моей жизни. Это предсказание казалось безопасным, поскольку никто не смог бы опровергнуть его и сказать мне, что я был неправ. Но я больше не верю, что это произойдет. Одна причина в том, что я теперь намного старше, а мы едва ли приблизились к созданию умных машин.
Я не разочаровался в ИИ. Я по-прежнему верю, что создание очень умных машин возможно. Но я больше не верю, что эти машины будут похожи на нас. Возможно, кино виновато в том, что мы поверили в то, что однажды у нас будут умные роботы в качестве компаньонов. (На меня самого определенно произвел впечатление фильм "Космическая одиссея. 2001") Несомненно, что большинство исследователей ИИ полагали, что создание машин с равными нашим или даже превосходящими интеллектуальными способностями было действительно возможно. Ранние работы фокусировались на интеллектуальном поведении, таком как игра в шахматы или решение задач, и сводились к попыткам построить машины, которые бы могли сравняться в этом с человеком. Тогда этот подход представлялся оправданным, но теперь, глядя назад, видно, что это направление было неверным. Игра в шахматы не является типичной интеллектуальной деятельностью человека. Лишь некоторые из нас могут хорошо играть в шахматы, и это похоже требует некоторого уровня когнитивной деятельности, который, несмотря на всю свою внушительность, не является тем, что делает человека умным. Шахматисты - методические планировщики, люди вцелом - нет.
Человек постоянно учится новому. Мы тратим годы на изучение довольно простых вещей. Каждый новый опыт меняет наши знания и наши представления о мире. Память о предыдущем опыте позволяет нам обрабатывать новый опыт лучше, чем в прошлый раз. Эта способность полагается на бессознательный метод индексации, которому обучаются все люди, даже если они не отдают себе в этом отчет. У нас уходит около двадцати лет (или даже больше) на то, чтобы научиться правильно говорить, принимать приемлимые решения и строить хорошие отношения. Но мы не осознаем то, что мы знаем. Мы может правильно говорить, не зная, как мы это делаем. Мы не знаем, как мы понимаем. Мы просто понимаем и все.
Все это ставит перед ИИ следующую проблему: как мы можем имитировать то, что делает человек, когда сам человек не знает, что именно он делает, когда делает это? Эта проблема привела к одному из самых значимых провалов в ИИ - экспертным системам, работа которых основывалась на правилах, которые должны были выражать знание экспертов. Но главная характеристика эксперта заключается в том, что чем больше он знает, тем быстрее он приходит к решению, в то время как чем больше правил вводилось в такую систему, тем медленнее она становилась. Идея о том, что правила не составляли центральной сущности интеллектуальных систем, означала, что было ошибочным полагаться на специальное, сознательно сформулированное знание вместо того, чтобы попытаться выяснить, что люди имеют ввиду, когда говорят, что они просто знают что-то, когда это видят, или когда у них есть внутреннее чутье.
Люди могут объяснять свое поведение, но обычно они это делают задним числом. Сначала мы бессознательно принимаем решения, а затем рационально это объясняем. Люди спят. Очевидно в этом есть некоторая важная функция. Даже если мы не знаем точно, в чем она заключается, можно предположить, что сон составляет важную часть в нашем бессознательном мыслительном процессе, который управляет нашим принятием решений. Поэтому интеллектуальной машине был бы необходим сон, потому что в этом есть потребность, и также была бы необходима интуиция, проверенная опытом, и цели, стремление к которым сформировало бы ее картину мира, отличную от картины мира другой машины с другими целями. Иными словами ей потребовалась бы личность, и не искусственно введенная, а та, которая проявляется со всем багажом того, что значит быть интеллектуальной сущностью.
Что ИИ может, и чем ему стоит заниматься - это созданием специализированных интеллектуальных систем. (Мы можем назвать их Специализированным Интеллектом или СИ). Умные компьютеры без сомнения будут созданы. Но они появятся в виде СИ, из которых получатся никудышные собеседники, но которые, к примеру, будут знать обо всех транспортных происшествиях, которые когда-либо случились, и их причинах (транспортные СИ), или которые будут экспертами по продажам (СИ для бизнеса). СИ по продажам, поскольку продажи - это все, что его интересует, будет способен рассказать любую интересную историю, которая когда-либо произошла в сфере продаж, и урок, который из нее можно извлечь. Для сейлсмена, готовящегося к контакту с клиентом, например, наличие такого СИ было бы весьма замечательным. Мы можем представить СИ в области внешней политики, который может помочь новому президенту своевременно получать информацию о прошлом опыте и также помочь ему в принятии решений, поскольку он обладает знанием обо всех решениях, которые когда-либо принимало правительство, и умело организовал индексный доступ к нему так, что может применить это знание к текущей ситуации.
Таким образом ИИ в традиционном смысле не будет создан ни в течение моей жизни, ни даже жизни моих внуков. Может быть машинный интеллект совершенно нового вида однажды появится и будет умнее нас, но путь к этому еще очень и очень долог.
Оригинал здесь.
Искусственный интеллект?
Когда в 70-х и 80-х годах журналисты спрашивали меня о возможности создания искусственного интеллекта (ИИ), я всегда отвечал, что мы создадим машины, которые будут такими же умными как и мы, в течение моей жизни. Это предсказание казалось безопасным, поскольку никто не смог бы опровергнуть его и сказать мне, что я был неправ. Но я больше не верю, что это произойдет. Одна причина в том, что я теперь намного старше, а мы едва ли приблизились к созданию умных машин.
Я не разочаровался в ИИ. Я по-прежнему верю, что создание очень умных машин возможно. Но я больше не верю, что эти машины будут похожи на нас. Возможно, кино виновато в том, что мы поверили в то, что однажды у нас будут умные роботы в качестве компаньонов. (На меня самого определенно произвел впечатление фильм "Космическая одиссея. 2001") Несомненно, что большинство исследователей ИИ полагали, что создание машин с равными нашим или даже превосходящими интеллектуальными способностями было действительно возможно. Ранние работы фокусировались на интеллектуальном поведении, таком как игра в шахматы или решение задач, и сводились к попыткам построить машины, которые бы могли сравняться в этом с человеком. Тогда этот подход представлялся оправданным, но теперь, глядя назад, видно, что это направление было неверным. Игра в шахматы не является типичной интеллектуальной деятельностью человека. Лишь некоторые из нас могут хорошо играть в шахматы, и это похоже требует некоторого уровня когнитивной деятельности, который, несмотря на всю свою внушительность, не является тем, что делает человека умным. Шахматисты - методические планировщики, люди вцелом - нет.
Человек постоянно учится новому. Мы тратим годы на изучение довольно простых вещей. Каждый новый опыт меняет наши знания и наши представления о мире. Память о предыдущем опыте позволяет нам обрабатывать новый опыт лучше, чем в прошлый раз. Эта способность полагается на бессознательный метод индексации, которому обучаются все люди, даже если они не отдают себе в этом отчет. У нас уходит около двадцати лет (или даже больше) на то, чтобы научиться правильно говорить, принимать приемлимые решения и строить хорошие отношения. Но мы не осознаем то, что мы знаем. Мы может правильно говорить, не зная, как мы это делаем. Мы не знаем, как мы понимаем. Мы просто понимаем и все.
Все это ставит перед ИИ следующую проблему: как мы можем имитировать то, что делает человек, когда сам человек не знает, что именно он делает, когда делает это? Эта проблема привела к одному из самых значимых провалов в ИИ - экспертным системам, работа которых основывалась на правилах, которые должны были выражать знание экспертов. Но главная характеристика эксперта заключается в том, что чем больше он знает, тем быстрее он приходит к решению, в то время как чем больше правил вводилось в такую систему, тем медленнее она становилась. Идея о том, что правила не составляли центральной сущности интеллектуальных систем, означала, что было ошибочным полагаться на специальное, сознательно сформулированное знание вместо того, чтобы попытаться выяснить, что люди имеют ввиду, когда говорят, что они просто знают что-то, когда это видят, или когда у них есть внутреннее чутье.
Люди могут объяснять свое поведение, но обычно они это делают задним числом. Сначала мы бессознательно принимаем решения, а затем рационально это объясняем. Люди спят. Очевидно в этом есть некоторая важная функция. Даже если мы не знаем точно, в чем она заключается, можно предположить, что сон составляет важную часть в нашем бессознательном мыслительном процессе, который управляет нашим принятием решений. Поэтому интеллектуальной машине был бы необходим сон, потому что в этом есть потребность, и также была бы необходима интуиция, проверенная опытом, и цели, стремление к которым сформировало бы ее картину мира, отличную от картины мира другой машины с другими целями. Иными словами ей потребовалась бы личность, и не искусственно введенная, а та, которая проявляется со всем багажом того, что значит быть интеллектуальной сущностью.
Что ИИ может, и чем ему стоит заниматься - это созданием специализированных интеллектуальных систем. (Мы можем назвать их Специализированным Интеллектом или СИ). Умные компьютеры без сомнения будут созданы. Но они появятся в виде СИ, из которых получатся никудышные собеседники, но которые, к примеру, будут знать обо всех транспортных происшествиях, которые когда-либо случились, и их причинах (транспортные СИ), или которые будут экспертами по продажам (СИ для бизнеса). СИ по продажам, поскольку продажи - это все, что его интересует, будет способен рассказать любую интересную историю, которая когда-либо произошла в сфере продаж, и урок, который из нее можно извлечь. Для сейлсмена, готовящегося к контакту с клиентом, например, наличие такого СИ было бы весьма замечательным. Мы можем представить СИ в области внешней политики, который может помочь новому президенту своевременно получать информацию о прошлом опыте и также помочь ему в принятии решений, поскольку он обладает знанием обо всех решениях, которые когда-либо принимало правительство, и умело организовал индексный доступ к нему так, что может применить это знание к текущей ситуации.
Таким образом ИИ в традиционном смысле не будет создан ни в течение моей жизни, ни даже жизни моих внуков. Может быть машинный интеллект совершенно нового вида однажды появится и будет умнее нас, но путь к этому еще очень и очень долог.