Джеймс Баррат - Последнее изобретение человечества
Основная концепция OpenCog — то, что разум основан на высокоуровневом распознавании образов. Обычно «образами» в ИИ являются блоки данных (файлы, картинки, текст, различные другие объекты), которые были или будут классифицированы — скомпонованы по категориям — системой, предназначенной для работы с данными. Антиспам-фильтр, работающий в вашей почтовой программе, — отличный специалист по распознаванию образов, он отслеживает одну или несколько характеристик нежелательных почтовых отправлений (к примеру, слова «оздоровление мужского организма» в теме письма) и направляет их в отдельную папку.
В архитектуре OpenCog понятие распознавания образов несколько тоньше. Образ, который система ищет в каждой вещи или идее, закодирован в небольшой программе, содержащей своего рода описание искомого. Это «концепт», или машинный аналог мысленного образа. К примеру, когда вы видите собаку, вы мгновенно многое узнаете о ней — у вас в памяти уже имеется концепт собаки. У нее влажный нос, она любит ветчину, она линяет и гоняется за кошками. Концепт собаки содержит немало информации.
Когда датчики OpenCog замечают собаку, мгновенно запускается программа собаки, которая сосредоточивает внимание машины на концепте собаки. На основании данных об этой или какой-то другой конкретной собаке OpenCog может добавить в концепцию собаки новую информацию.
Отдельные модули OpenCog будут выполнять такие функции, как восприятие, внимание и память. Делается это при помощи схожих, но индивидуально настроенных программных комплексов, включающих генетическое программирование и нейронные сети.
Затем начинается обучение. Гертцель планирует «вырастить» свой ИИ в виртуальном компьютерном мире, таком как Second Life; процесс углубляющего обучения может продолжаться не один год. Как и другие проектировщики когнитивных архитектур, Гертцель считает, что разум должен быть «воплощен… более или менее по-человечески», даже если его тело существует только в виртуальном мире. Тогда этот разумный агент-младенец сможет наращивать свою коллекцию фактов о мире, в котором обитает. В фазе обучения, которую Гертцель выстраивает по теориям развития ребенка психолога Жана Пиаже, «маленький» OpenCog мог дополнить уже имеющиеся у него знания за счет доступа к одной из коммерческих баз общеизвестных фактов.
Одно из таких гигантских хранилищ знаний называется Сус, от encyclopedia («энциклопедия»). Эта база, созданная компанией Сусогр, содержит около миллиона понятий и около 5 млн правил и фактов о связях между этими понятиями. Потребовалось более тысячи человеко-лет, чтобы вручную запрограммировать всю эту информации в логике первого порядка — формальной системе, которая используется в математике и информатике для представления утверждений и зависимостей. Сус — громадный источник человеческих знаний; он неплохо (до 40 %) «понимает» английский язык. Сус «знает», к примеру, что такое дерево, и знает, что у дерева есть корни. Он знает, что у человеческой семьи тоже есть корни, а также фамильное древо. Он знает, что подписка на газету прекращается, если человек умирает, и что в чашке может содержаться жидкость, которую можно выливать оттуда быстро или медленно.
Сверх того, у Сус имеется генератор «рассуждений». Рассуждение — это способность делать выводы из имеющихся данных. Генератор рассуждений Сус воспринимает вопросы и генерирует ответы на них на основе обширной базы данных.
Сус создан пионером ИИ Дугласом Ленатом и является крупнейшим проектом ИИ в истории; вероятно, он отличался также лучшим финансированием — начиная с 1984 г. в него было вложено $50 млн в виде грантов от правительственных агентств, включая DARPA. Создатели Сус и сейчас продолжают совершенствовать его базу данных и генератор рассуждений, добиваясь, чтобы он лучше обрабатывал «естественный язык», то есть обычный повседневный письменный язык. Как только машина в достаточной мере научится усваивать тексты на естественном языке, ее создатели поручат ей читать — и понимать — все подряд интернет-странички
Еще один претендент на роль самой знающей и информативной базы данных уже занимается этим. Система NELL (Never Ending Language Learning) Университета Карнеги-Мел- лона знает более 390000 фактов об окружающем мире. Этот проект финансируется агентством DARPA. Работая круглосуточно и без выходных, NELL просматривает сотни миллионов веб-страниц в поисках текстовых закономерностей, которые позволят ей узнать еще больше. Она классифицирует факты по 274 категориям, включая города, знаменитостей, растения, спортивные команды и т. д. Система знает множество кросскатегорийных фактов, к примеру, то, что Майами — город, где базируется футбольная команда «Дельфины Майами» (Miami Dolphins). NELL может самостоятельно сделать вывод о том, что эти дельфины — не морские млекопитающие, весело играющие в волнах.
NELL использует неформальные человеческие ресурсы — пользователей Интернета. Университет Карнеги-Меллона приглашает всех желающих выходить в Сеть и помогать в обучении NELL, анализируя ее базу данных и исправляя ошибки.
Знания, а также опыт и мудрость — ключ к УЧИ, поскольку без них искусственный интеллект человеческого уровня просто немыслим. Так что любая система УЧИ обязательно должна научиться усваивать знания — то ли через воплощение в теле, способном воспринимать и усваивать знания, то ли напрямую из Интернета, изучив все его содержимое. И чем быстрее, тем лучше, говорит Гертцель.
Продвигая собственный проект, непоседливый Гертцель делит свое время между Гонконгом и Роквиллем (штат Мэриленд). Однажды весенним утром я обнаружил в его дворе видавший виды батут и микроавтобус Honda, настолько потрепанный, что создавалось впечатление, будто он прошел сквозь пояс астероидов. Стикер на бампере автомобиля гласил: «Мой ребенок выбран заключенным месяца в окружной тюрьме». Помимо Гертцеля и его дочери в их доме обитают несколько кроликов, попугай и две собаки. Собаки подчиняются только командам на португальском (Гертцель родился в 1966 г. в Бразилии), чтобы никто другой не мог им приказывать.
Профессор встретил меня у двери; было одиннадцать часов утра, и он только что вылез из постели после ночи, проведенной за программированием. Полагаю, не стоит заранее решать, как должны выглядеть странствующие по миру ученые, ведь в большинстве случаев попадаешь пальцем в небо, по крайней мере, у меня это так. Надпись на визитке — «Бенджамин Гертцель, доктор философии» — вызывает мысленный образ высокого, худого, вероятно лысого киберученого, небрежного чудака-космополита на велосипеде для езды лежа.
Увы, совпали только худоба и космополитизм. Настоящий Гертцель выглядел как законченный хиппи. Но за леннонов- скими очками, длинными спутанными волосами и постоянной щетиной живет ироничная полуулыбка, с которой он излагает сначала головокружительную теорию, а затем и ее математическую базу. Для традиционного математика он слишком хорошо пишет, а для традиционного писателя слишком хорошо знает математику. Однако он настолько добродушен и спокоен, что, когда он сказал, что пробовал изучать буддизм, но далеко не продвинулся, мне стало интересно, как выглядело бы продвижение далеко в приложении к такой умиротворенной и уверенной душе.
Я приехал спросить у него о шестеренках и винтиках интеллектуального взрыва и тех, кто не верит в его возможность — в препятствия, которые могут его предотвратить. Возможен ли интеллектуальный взрыв и, более того, неизбежен ли он? Но сначала, после того как мы нашли себе места в гостиной, которую он делит с кроликами, Гертцель объяснил мне, чем отличается почти от всех прочих творцов и теоретиков ИИ.
Многие, особенно в Исследовательском институте машинного интеллекта[27], выступают за то, чтобы потратить на разработку УЧИ много времени, дабы наверняка и доказательно убедиться в том, что «дружественность» удалось встроить. Всевозможные заминки в работе над УЧИ и оценки, согласно которым он появится не раньше чем через несколько сотен лет, проливают бальзам на душу, поскольку они убеждены в том, что сверхразум нас, по всей видимости, уничтожит. А может, и не только нас, но всю жизнь в нашей Галактике.
Гертцель не такой. Он выступает за скорейшую разработку УЧИ. В 2006 г. он прочел лекцию под названием «Десять лет до позитивной сингулярности — если очень-очень постараться». «Сингулярность» в данном случае соответствует самому известному определению — это время, когда человек создаст ИСИ и будет делить Землю с существами более разумными, чем мы сами. Гертцель утверждал, что если УЧИ попытается воспользоваться социальной и промышленной инфраструктурой, в которой он был создан, и «взорвать» свой интеллект до уровня ИСИ, то разве мы не предпочтем, чтобы «жесткий старт» (внезапный неконтролируемый интеллектуальный взрыв) произошел в нашем примитивном мире, а не в мире будущего, где нанотехнологии, биоинженерия и полная автоматизация могли бы дополнительно увеличить возможности ИИ по захвату власти?
