Russian-speaking
 Python & Zope User Group

Главная |  Python |  Zope  

Python
Zope
Новости
Copyright
Ответственность  

Способ, к которому мы должны прибегать для предотвращения ущерба, наносимого стереотипами, при воспитании своих детей, – это учить их распознавать ложные стереотипы, проявлять больше эмпатии и скептицизма. Нам нужно развивать эти навыки критического мышления в придачу к прививанию лучших качеств, нам известных. Скептицизм, являющийся основой научного метода, – единственный способ отличить факты от фикции.

Надеюсь, мне удалось убедить вас в том, что интеллект – это просто определение того, чем занимается неокортекс. Это не какая-то отдельная субстанция, сотрудничающая с нервными клетками головного мозга. Нейроны – это просто нервные клетки, и они остаются таковыми все время своего существования. Нет никакой мистической силы, заставляющей отдельные нейроны или их совокупность делать что-либо такое, чего они обычно не делают. Признав этот факт, мы можем сосредоточиться на поиске возможностей воссоздания способности клеток мозга к запоминанию и прогнозированию, т. е. на составлении алгоритма, имитирующего работу коры головного мозга, для воссоздания в кремнии.

8. Будущее разума

Предсказать пределы возможностей новых технологий чрезвычайно трудно. В этой книге я показал вам, что основной функцией мозга является составление прогнозов на основе прошлого опыта. Следовательно, можно предположить, что новые технологии будут использоваться для решения тех же задач, что и старые. Роль новых инструментов мы видим в том, чтобы они выполняли знакомые нам функции быстрее, эффективнее и дешевле.

Подобных примеров очень много. Люди называли железную дорогу «железным конем», а автомобиль – «повозкой без лошади». Десятки лет телефон считали усовершенствованной разновидностью телеграфа, т. е. чем-то, что должно использоваться только в экстренных случаях для передачи важных сообщений. Лишь в 1920-х годах его стали использовать в быту. Фотографию сначала рассматривали как способ создания портретных изображений «лучшего качества». Знаете ли вы, почему в первых кинотеатрах был занавес для экрана? Потому, что кинематограф воспринимали как новый способ постановки представлений, прежде разыгрываемых на театральных подмостках.

Действительно, возможности применения новых технологий часто оказываются неожиданными и намного более далеко идущими, чем предполагается вначале. Так, создание телефона привело к развитию сети беспроводной передачи голоса и данных, позволяющей двум людям общаться друг с другом независимо то того, где они находятся, причем, передавать друг другу не только голос, но также тексты и изображения. Первый транзистор, созданный в Bell Labs в 1947 году, сразу называли новаторским изобретением. Однако его первоначальное применение было ограничено усовершенствованием старых приложений – транзисторы пришли на смену вакуумным трубкам. Это привело к появлению более надежных радио и компьютеров, что в те дни вызывало восторг как ученых, так и потребителей, но основные отличия состояли в различии размеров и надежности машин. Наиболее революционное применение транзисторов было найдено лишь некоторое время спустя. До создания интегральной схемы, микропроцессора, цифрового сигнального процессора, чипов памяти должен был пройти период последовательных инноваций. Создание в 1970 году первого микропроцессора было вызвано желанием ученых усовершенствовать работу настольных калькуляторов. На этом примере мы также видим, что первичное применение научного открытия поначалу ограничивается лишь заменой существующих технологий. Так, на смену механическому настольному калькулятору пришел электронный. Микропроцессоры были очевидными кандидатами на замещение соленоидов, которые в то время использовались в некоторых видах промышленного управления (например, для переключения сигналов светофоров). И только годы спустя люди осознали, сколь велика на самом деле мощность микропроцессора. Никто в то время не мог предвидеть изобретение современного персонального компьютера, мобильного телефона, Интернета, системы глобального позиционирования или любой другой современной информационной технологии.

Тем более нелепо было бы ожидать, что мы сможем достоверно спрогнозировать революционное применение систем памяти, построенных на принципах работы мозга. Я твердо уверен, что разумные машины будут способны улучшить нашу жизнь во многих аспектах. Однако прогнозировать будущее технологий, связанных с искусственным интеллектом, да еще и на период, превышающий несколько лет, просто нереалистично. Чтобы осознать это, достаточно проанализировать некоторые наиболее безапелляционные прогнозы футуристов. Например, в 1950-х годах прогнозировалось, что к 2000-му году у каждого во дворе будет стоять свой атомный реактор, а отпуск мы будем проводить на Луне. Если мы не станем повторять подобных ошибок, переосмысление возможностей разумных машин может оказаться плодотворным. Как минимум, мы сможем сформулировать ряд полезных утверждений.

Вопросы на данную тему могут быть чрезвычайно интригующими. Сможем ли мы создать разумные машины, и если да, то как они будут выглядеть? Будут они напоминать человекоподобных роботов, знакомых нам по фантастическим романам, или «мыслящим» может быть и корпус системного блока компьютера? Каково будет практическое применение машин, обладающих искусственным интеллектом? Является ли данная технология опасной, может ли она угрожать человечеству? Какое применение имеет технология сейчас, и какое неожиданное применение ее возможно в будущем? И наконец, к чему в конце концов приведет создание разумных машин?

Возможно ли создание разумных машин?

Да, возможно. Однако может оказаться, что они будут совсем не такими, как мы ожидаем. На первый взгляд, совершенно естественным представляется создание разумных машин, напоминающих человека, но я не сторонник такого мнения. Я не думаю, что разумные машины будут иметь человеческий облик и что они будут взаимодействовать с нами в форме, напоминающей человеческое общение.

Одно из наиболее популярных определений разумных машин пришло к нам из фильмов и фантастической литературы. Согласно указанным источникам, разумные машины – это милые либо злые, а иногда и нелепые роботы, которые способны испытывать чувства и делиться своими мыслями. Обычно такие создания играют ключевую роль в бесконечных фантастических интригах футуристических романов. Фантастическая литература, существующая вот уже сто лет, научила людей считать человекоподобных роботов неотъемлемой и желанной частью нашего реального будущего. Несколько поколений выросли на образах героев фильмов «Запрещенная планета», «Звездные войны», «Звездный путь» и тому подобных. Герой фильма «Космическая Одиссея 2001», хотя и не имел человеческого обличья, в целом очень походил на человека. Он был разработан не только как помощник, но и как товарищ пилота, отправляющегося в длительный космический полет. Роботы узкой специализации, как, например, «умные» автомобили, самоуправляемые пылесосы или газонокосилки, уже изобретены. Не исключено, что в далеком или, напротив, не столь отдаленном будущем они будут распространены повсеместно. А вот описанные выше человекоподобные роботы – гуманоиды – еще очень долго будут оставаться выдумкой, что объясняется двумя причинами.

Во-первых, человеческий разум – не только функционирование коры головного мозга, но и действие эмоциональных систем «старого» мозга, а также влияние человеческого тела с его сложнейшим строением. Человек – сложнейший биологический механизм, а не только кора головного мозга. Чтобы общаться подобно человеку на любые темы (т. е. чтобы пройти тест Тюринга), разумная машина должна обладать опытом, принадлежащим человеку, и жить такой жизнью, как человек. Разумные машины будут обладать эквивалентом коры головного мозга и набором некоторых ощущений, а вот всем остальным – не обязательно. Идея сотворить разумную машину в человеческом обличье, конечно, очень и очень заманчива. Однако такая машина не сможет обладать разумом, подобным человеческому, если мы не насытим ее эмоциональными системами и человеческим опытом. Маловероятно, что столь сложная задача когда-либо окажется выполнимой.

Во-вторых, учитывая затраты на создание и эксплуатацию гуманоидов, трудно представить себе, в чем могла бы состоять их практическая целесообразность. Содержание робота-дворецкого обходилось бы намного дороже, чем наем обычного помощника по дому, кроме того, его функциональность была бы весьма ограниченной по сравнению с последним. Самый разумный робот не сможет проявить того понимания и участия, на которое способен человек по одной лишь своей природе.

Как паровой двигатель, так и цифровой компьютер возникли на основе проектов, так и не воплощенных в реальность. Точно так же, когда мы говорим о создании разумных машин, многие люди представляют их благодаря художественной литературе человекоподобными роботами, но вряд ли это станет реальностью.

Так как же тогда будут выглядеть разумные машины? Из теории эволюционного развития видно, что если наложить иерархическую систему памяти на возможность испытывать ощущения, то станет возможным моделирование и прогнозирование будущего. Заимствуя изобретения природы, мы должны построить разумные машины на основе ее же принципов. Это и будет рецептом создания разумных машин. Прежде всего, наша разумная машина может обладать набором ощущений, отличных от человеческих, она может «существовать» в своем мире, полностью непохожем на наш (более подробно остановимся на этом ниже). Другими словами, разумной машине совсем не обязательно обладать парой глаз и парой ушей. Дальше мы добавим к этим ощущениям иерархическую систему памяти, работающую по принципу коры головного мозга. Затем мы обучим ее точно так же, как мы учим маленького ребенка. В результате наша разумная машина создаст модель своего собственного мира, такого, каким она его видит его сквозь призму своих ощущений. Ни у кого не возникнет ни потребности, ни возможности программировать ее с использованием баз данных, фактов или других концепций высшего порядка, что несовместимо с концепцией искусственного интеллекта. Разумные машины должны учиться на собственном опыте, в том числе – если возникает такая необходимость – получая входные сигналы от инструктора. Как только разумная машина создаст модель своего мира, она сможет распознавать аналогии, основанные на прошлом опыте, для прогнозирования событий в будущем, предлагать решение новых задач и делиться своим опытом с нами.

Страницы:
 
 
Copyright © 2000-2022, Russian-speaking Python & Zope User Group Ответственность