Какие достижения все-таки существуют
Конечно, нельзя впадать в другую крайность и говорить об отсутствии любых продвижений в исследованиях умственной деятельности. Бесспорно, таких достижений множество. Достаточно вспомнить нашего физиолога Павлова, лауреата Нобелевской премии за теорию рефлексов.
В наше время цифровой интеллект, Artificial Intelligence является значимым научным направлением. К примеру, на самом известном агрегаторе научной информации https://arxiv.org , есть раздел, посвященный только искусственному интеллекту, https://arxiv.org/list/cs.AI/recent . Агрегатор arxiv.org управляется Cornell University, USA и дает возможность быстрой публикации практически без рецензионного фильтра. Ученые со всего мира сначала публикуют статью в arxiv.org, чтобы «застолбить» свой приоритет, и лишь затем продвигают статью в статусные, но рецензируемые журналы. Как видим, на ресурсе arxiv.org тема искусственного интеллекта позиционируется наравне с самыми продвинутыми областями физики и математики. Интерес к теме демонстрируется и количеством статей. В среднем 100 статей в одну неделю от авторов со всего мира. Это весьма немало и сравнимо с такими разделами, как биофизика.
Искусственный интеллект и СМИ
Любой вдумчивый читатель тут же спросит, почему же при отсутствии полноценной теории разума (и человеческого, и искусственного), массовая литература и СМИ заполнены упоминанием цифрового разума. Особенно, в последние несколько лет искусственный интеллект появился даже в тех разделах бытия, где непонятно, при чем тут-то искусственный интеллект.
Есть три причины упоминания в массовых СМИ искусственного интеллекта, как реально существующего аналога человеческого разума.
Первая причина связана со сложностью знаний о разуме. Часто, можно понять журналиста, у которого просто физически нет времени разобраться с точным позиционированием вопроса, о котором он пишет. Проще применить универсальную отсылку «это искусственный интеллект». Такой ссылкой журналист сразу выводит за скобки необходимость погружения в цифровые детали.
Вторая причина вызвана простыми коммерческими соображениями. Журналист может и понимать науку искусственного разума, но ему выгоднее представить тему в грандиозном стиле. Написал про цифровой интеллект, а у читателя начинает шевелиться пещерный страх или тело охватывает необъяснимый восторг и возникает неустранимое желание прочитать весь текст.
Третья причина философски сложная: можно говорить об отсутствии общей теории и одновременно говорить о существовании верифицированных интеллектуальных компонент, другими словами, говорить об ограниченном подобии человеку. Детально говорим об этом в следующем разделе.
Вывод:
термин «искусственный разум» можно использовать как в общих теориях, так и в частных применениях, но, говоря о его применении на практике, стоит всегда помнить про отсутствие общей теории разума.
Точное понимание – человекоподобие
Вероятно, вместо термина «искусственный интеллект» стоило бы использовать термин «человекоподобие». Конечно, этот термин не дает хайпа, но зато отражает состояние знаний о разуме значительно точнее. В любом случае, если все же приходится пользоваться громким словом «искусственный интеллект», по крайней мере для себя стоит
подразумевать вместо искусственного интеллекта ограниченное человекоподобие.
При таком подходе гораздо легче рассуждать о практических применениях.
Ограниченное человекоподобие можно описать следующим образом. Как говорилось в предыдущем разделе, человечество на текущем этапе не имеет общей теории разума. Попробуем поставить задачу с другого направления. Давайте вычленим отдельные компоненты умственной деятельности и уже для этих компонент будем строить непротиворечивые и верифицированные теории. Попробуем сравнить, насколько отдельные компоненты работы компьютера подобны процессам-аналогам в умственной деятельности человека. Оказывается, так можно делать, и именно этот путь стал кардинальным в современной науке об интеллекте.
Тьюринг
Впервые это понял Тьюринг, основатель современных направлений в науке по умственной деятельности и собственно компьютерной науки. В 1950 году он сконструировал легко реализуемую на практике ситуацию, в которой можно анализировать интеллектуальные способности компьютера, знаменитый тест Тьюринга.
Представьте три комнаты. В первой сидит простой человек, случайно отобранный. Во второй работает компьютер. В третьей действует эксперт, то есть тоже человек. Эксперт придумывает вопросы. Вопросы могут быть любыми, например, «у любого человека есть мать?» или «Лондон, это столица Англии?». Есть только одно ограничение, формулировка вопроса должна допускать строго один ответ из двух возможных, «Да» или «Нет». Эксперт набивает свои вопросы на компьютере. Вопросы тут же поступают в комнаты №1 и №2, естественно, по кабелям. Человек в первой комнате набивает свой ответ. Компьютер во второй комнате создает формулировку ответа в своей оперативной памяти. Оба ответа поступают обратно на компьютер эксперта. Каждый ответ помечен как «ответ из комнаты №1» или «ответ из комнаты №2».