Вы тут

Калі будзе створаны паўнавартасны штучны інтэлект?


У 1832 годзе калежскі асэсар Сямён Мікалаевіч Корсакаў, піянер расійскай кібернетыкі, стварыў «гамеаскоп» — класіфікуючую лагічную прыладу, якая аўтаматызавала працэс параўнання ідэй і паняццяў. З тых часоў сістэмы штучнага інтэлекту пайшлі далёка наперад. У адукацыйным цэнтры «Сірыус» адбылася лекцыя кандыдата фізіка-матэматычных навук, вучонага сакратара Курчатаўскага комплексу НБІКС-тэхналогій НДЦ «Курчатаўскі інстытут» Вячаслава Дзёміна аб мінулым, сучаснасці і будучыні такіх сістэм, вытрымкі з якой апублікаваў інтэрнэт-рэсурс «лента.ру».


Мозг і камп'ютар

На сучасным этапе ўсе намаганні па стварэнні штучнага інтэлекту накіраваны на тое, каб зняць частку нагрузкі з чалавечага інтэлекту, стварыць памочніка для апрацоўкі дрэнна структураванай інфармацыі. Самая відавочная задача — работа з вялікімі аб'ёмамі інфармацыі. Гэты кірунак так і называецца: «Вялікія даныя» (Bіg data). Самы яскравы прыклад — Вялікі адронны калайдар. ВАК генерыруе некалькі петабайт (1 Пб = 1 000 000 Гб) інфармацыі ў секунду. Яна паступае ў розныя інфармацыйныя цэнтры па ўсім свеце, дзе апрацоўваецца камп'ютарамі, пасля чаго перадаецца фізікам для аналізу.

Але работа з вялікімі аб'ёмамі інфармацыі выявіла слабае месца сучасных камп'ютараў. Цяпер у вылічальнай тэхніцы выкарыстоўваецца так званая архітэктура фон Нэймана: памяць і працэсар фізічна падзеленыя і маюць зносіны адзін з адным з дапамогай шыны, якая знаходзіцца паміж імі. Каб выканаць каманду, працэсар пасылае запыт у памяць, тая здабывае з пэўнай ячэйкі даныя, адпраўляе іх у працэсар, затым з памяці запытваецца каманда для выканання і зноў загружаецца ў працэсар, і гэтак далей. Пастаянна ідзе перадача даных у абодвух напрамках, і вузкая гарлавіна шыны абмяжоўвае прадукцыйнасць агульнага працэсу вылічэнняў. Вядома, сёння гэтую праблему збольшага здымаюць шмат'ядзерныя працэсары, калі інфармацыя дзеліцца паміж рознымі ядрамі, апрацоўваецца ў іх адначасова, а потым вынікі зліваюцца ў нейкім адным ядры.

Чалавечы мозг уладкаваны інакш: яго архітэктура прынцыпова паралельная, а не паслядоўная.

Памяць і вылічэнні ў мозгу рэалізуюцца ў адных і тых жа структурах — у нейронах. Кожная нервовая клетка падобная на маленечкі працэсар, які выконвае найпрасцейшую функцыю. Сукупнасць жа вялікай колькасці такіх элементарных працэсараў здольная рабіць даволі складаную апрацоўку невыразна структураванай інфармацыі. Калі такую схему атрымаецца ўвасобіць і ў камп'ютарах, скапіраваўшы прынцып дзеяння работы нейронаў, гэта стане прарывам.

У кожнай нервовай клеткі ёсць атожылкі — аксоны, па якіх перадаецца інфармацыя, і дэндрыты, якія прымаюць інфармацыю. Злучэнне аксона і дэндрыта называецца сінапс. Калі адбываецца генерацыя «спайка», гэта значыць уласнага электрахімічнага ўзбуджэння клеткі, з дапамогай нейрамедыятараў ток ідзе ад аднаго нейрона да іншага. Сінапс пры гэтым пластычны, ён можа мяняць эфектыўнасць перадачы сігналу. Лічыцца, што памяць фарміруецца за кошт пластычнасці сінапсаў: нейкі набор сінаптычных пранікненняў вызначае нейкі пэўны ўспамін, які прайграецца пры распаўсюджванні сігналу праз гэты набор сінапсаў. Калі навукоўцы змогуць стварыць сістэму штучнага інтэлекту, у якой апаратна будзе выкарыстоўвацца той жа прынцып, гэта значыць апрацоўка і захоўванне інфармацыі ў адных і тых жа функцыянальных элементах (штучных нейронах-працэсарах з пластычнымі злучэнням паміж імі), гэта выведзе тэхналогіі на новы ўзровень.

Распазнаванне і асэнсаванне

Ужо цяпер камп'ютарныя сістэмы нядрэнна спраўляюцца з распазнаннем вобразаў і гукаў.

Але штучны інтэлект па-ранейшаму не асэнсоўвае звесткі, любы малюнак так і застаецца для яго наборам незразумелых рысак. Тым не менш камп'ютар можа і нумары аўтамабіляў, якія перавышаюць хуткасць, разабраць, і гаворку ў друкаваны тэкст ператварыць, і ўпадабаную песню пазнаць.

Не асэнсоўвае машына і тое, што адбываецца на біржах, але, грунтуючыся на назапашаных фінансавых звестках, яна навучылася даволі дакладна прадказваць, што адбудзецца ў наступны момант на рынках, і аўтаматычна аддае каманду купляць альбо прадаваць акцыі. Так працуе сучасны «хуткі трэйдынг». Прагназаванне (напрыклад, надвор'я ці сітуацыі на дарозе) — яшчэ адзін кірунак, які паспяхова рэалізуецца ўжо сёння.

Усе гэтыя задачы пад антрапаморфныя алгарытмы рашэння адносяцца да так званых некарэктных задач, калі вядомыя не ўсе даныя для іх адназначнага рашэння, а значыць, і вырашыць такую задачу можна толькі прыкладна: чым больш існуе яе параметраў (умоў), тым больш варыянтаў рашэння. Пры гэтым калі задача не можа быць вырашана ў адно дзеянне, то колькасць камбінацый, якія прыводзяць у выніку да рашэння задачы, вельмі хутка расце ў залежнасці ад колькасці крокаў. Гэта называецца «праклёнам размернасцяў».

Больш за тое, у рэальнасці на кожным кроку мы бачым фактычна бясконцую колькасць варыянтаў дапушчальных дзеянняў, а такім чынам і агульная колькасць спосабаў вырашэння праблемы бясконцая. Трымаць усе магчымыя варыянты ў галаве чалавек проста не можа, таму мозг і думае толькі мэтамі і канцэпцыямі, вырашаючы некарэктныя задачы толькі прыблізна аптымальна і перамагаючы тым самым «праклён размернасцяў».

Гэта ўменне і дазваляе нам існаваць у рэальным свеце. Чалавечы інтэлект так можа, штучны — пакуль вельмі ўмоўна і толькі для абмежаванага набору тэхнічных задач. Пры гэтым звычайна пад кожную тэхнічную некарэктную задачу будуецца свой алгарытм рашэння, што ашаламляльна адрознівае сучасны штучны інтэлект ад мозгу, здольнага вырашаць усе тыпы прапанаваных яму задач.

Адаптыўнасць

Не можа штучны інтэлект пакуль прадэманстраваць і высокую ступень адаптыўнасці. Большасці існуючых сістэм не дапаможа нават поўны аб'ём інфармацыі пра ўмовы, якія рэзка змяняюцца, каб на іх зрэагаваць. Выбіць крэсла з-пад робата прасцей простага, нават калі ён убачыць ваш рух. Выбіць крэсла з-пад чалавека, які хоць краем вока паспее заўважыць, што нешта адбываецца, значна больш складана.

Апошнім часам у гэтай вобласці з'явіліся поспехі: створаныя робаты-насільшчыкі (напрыклад Bіg Dog агенцтва DARPA), здольныя ўтрымліваць раўнавагу ў адказ на штуршкі і падножкі. У той жа час гэта зноў спецыфічная сістэма, распрацаваная пад канкрэтную задачу, якая не валодае ўніверсальнасцю ў адаптацыі да іншых умоў і тым больш — у вырашэнні іншых задач.

Але не толькі дзеля стварэння сістэм штучнага інтэлекту варта вывучаць мозг. Яшчэ адна важная мэта знаходзіцца ў галіне медыцыны. Прыкладна 130 мільёнаў чалавек у свеце пакутуюць ад розных хвароб мозга. Сярод іх і сусветна вядомы фізік Стывен Хокінг — у яго бакавы аміятрафічны склероз, ён прыкаваны да інваліднага крэсла. З нейкіх прычын у яго ў мозгу не працуюць маторныя нейроны, якія генерыруюць сігнал да мышцаў, але пры гэтым усе астатнія ўчасткі кары функцыянуюць выдатна. Усе прызнаюць, што Хокінг — геній. 67 мільёнаў чалавек пакутуюць ад хваробы Альцгеймера, але поўная карціна ўзнікнення гэтага захворвання невыразная. Сучасная навука ведае пра мозг так шмат — і ў той жа час так мала!

Яшчэ адзін кірунак, дзеля якога неабходна вывучаць мозг, — гэта стварэнне інтэрфейсаў «мозг-камп'ютар». Такая сістэма дазволіць кіраваць робатам або любой іншай прыладай (пратэз, сістэма «разумны дом», смартфон, праграма і г.д.) у літаральным сэнсе сілай думкі, перадаючы каманды з лобных доляў кары на камп'ютар або спецыяльны чып, які кантралюе неабходную прыладу.

Перспектыўная і такая вобласць даследаванняў, як стварэнне нейрааніматаў, гэта значыць робататэхнічных прылад, якія кіруюцца жывымі культурамі нервовых клетак у прабірцы. Сутнасць заключаецца ў тым, што на дне лабараторнага посуду, у так званай чашы Петры, размяшчаюцца электроды, на якія высаджваюцца жывыя нервовыя клеткі і дадаюцца неабходныя пажыўныя рэчывы. Неўзабаве там утвараецца і пачынае расці жывая нейронная сетка. Яе можна спрабаваць абучаць з дапамогай электродаў кіраванню неабходнай прыладай (аніматам).

Я называю гэта запасным варыянтам стварэння штучнага інтэлекту. Калі не ўдасца яго зрабіць з нежывой матэрыі, то можна паспрабаваць вырасціць кіраваныя біялагічныя сеткі. Адзначу, што ў Курчатаўскім комплексе НБІКС-тэхналогій НДЦ «Курчатаўскі інстытут» рэалізуюцца ўсе пералічаныя мною кірункі.

Разумная машына

Існуюць два базавыя падыходы да распрацоўкі штучнага інтэлекту. Першы — так званы сыходзячы, або знакавы падыход мае на ўвазе стварэнне баз ведаў, экспертных сістэм і сістэм лагічнага вываду. Мяркуецца, што сістэма зможа імітаваць мысленне, разважанне, гаворку, эмоцыі, нават творчасць. Гэта шлях найбольш прапрацаваны, але адпаведныя праграмы дагэтуль вельмі далёкія ад чалавечага мыслення.

Другі падыход — узыходзячы — прадугледжвае, што штучныя нейронныя сеткі змогуць мадэліраваць архітэктуру, уласцівасці і паводзіны свайго біялагічнага правобраза, а гэта прывядзе да стварэння інтэлектуальнага нейракамп'ютара. Калі апалагеты першага кірунку ў большасці сваёй расчараваліся ў стварэнні праграмы, якае думае, то прыхільнікі другога падыходу падзяліліся на два прыкладна роўнавялікія лагеры. Адны лічаць, што моцны штучны інтэлект магчымы, іншыя — што не.

Першыя лічаць, што штучны інтэлект зможа калі-небудзь самастойна думаць, валодаць свядомасцю і ўсведамляць сябе, другія ўпэўненыя, што не зможа.

Я належу да першых, бо ніхто яшчэ не даказаў зваротнага і нават не пабудаваў дастаткова поўнай мадэлі мозгу з улікам хоць бы мінімальнага набору найбольш важных яго падсістэм. Аднак штучны інтэлект, які мысліць, калі і магчымы, то з'яўляецца вельмі далёкай перспектывай.

У Еўропе ёсць праект «Мозг чалавека». На суперкамп'ютары спрабуюць мадэляваць мозг. Стварылі дэталізаваную мадэль аднаго мільёна нервовых клетак неакортэкса. На сімуляцыю адной секунды дзейнасці гэтай сеткі суперкамп'ютар марнуе ад некалькіх гадзін да сутак, у залежнасці ад ступені дэталізацыі мадэлі.

Як вызначыць момант, калі будзе створаны паўнавартасны штучны інтэлект? Ёсць шмат варыянтаў адказу на гэтае пытанне, якія ўмоўна дзеляцца на дзве вялікія групы. Напрыклад, Алан Ц'юрынг, знакаміты брытанскі матэматык, вядомы ў тым ліку дзякуючы ўзлому кода легендарнай шыфравальнай устаноўкі фашыстаў «Энігма», лічыў, што машына стане разумнай тады, калі зможа мець зносіны з чалавекам, а той не зразумее, што суразмоўца — не чалавек.

Іншы падыход часцей за ўсё прапагандуюць пісьменнікі-фантасты: калі машына навучыцца адчуваць і тварыць. Праўда, пакуль яшчэ не выстаўлены адназначныя крытэрыі праверкі названых дзеянняў. Хто мае рацыю — пакажа час. А пакуль патрабуюцца далейшыя захапляльныя даследаванні, якія дадуць адказы на самыя глыбокія пытанні адносна нашага з вамі самавызначэння ў гэтым свеце — таямніцы розуму.

Іван КУПАРВАС

hvir@zviazda.by

Загаловак у газеце: Падобны, але іншы

Выбар рэдакцыі

Грамадства

Жыццёвы шлях Якава Крэйзера. Першы камдзiў, якi атрымаў Зорку Героя, заслужыў яе, абараняючы Барысаў

Жыццёвы шлях Якава Крэйзера. Першы камдзiў, якi атрымаў Зорку Героя, заслужыў яе, абараняючы Барысаў

У пачатковы перыяд Вялiкай Айчыннай вайны зацятыя баi разгарнулiся пры абароне Барысава — старадаўняга беларускага горада на Бярэзiне. 

Грамадства

Схадзіць на «Куфар» і застацца без грошай. На папулярным сайце можна сустрэць махляра, замаскіраванага пад пакупніка

Схадзіць на «Куфар» і застацца без грошай. На папулярным сайце можна сустрэць махляра, замаскіраванага пад пакупніка

«Лічбавыя жулікі», якія здымаюць грошы з чужых банкаўскіх карт, звычайна маскіруюцца пад інтэрнэт-рэсурсы, вартыя даверу.