Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать - [97]
Судья. Хотите что-нибудь добавить?
Mitsuku. Пока что это все, что я хочу сказать.
Однако в других ответах проявлялись причудливые компьютерные сбои:
Судья. Каков ответ задачи «Прибавить 34 957 к 70 764»?
Mitsuku. 34 957 и 70 764 = Ах да, 34 957 – это тип сыра из овечьего молока. Он, однако, не очень популярен.
Таким странным образом закончилась беседа, бывшая до этого момента весьма многообещающей. Если вы когда-нибудь общались с чатботом, вы, по сути дела, обучали его своими разговорами. Некоторые из алгоритмов таких чатботов сохраняют ответы, которые люди дают на определенные вопросы, и, если в будущем чатботу встретится похожий сценарий беседы, он сможет поменять роли местами и высказаться как человек. Но в большинстве своем такие программы работают на основе более замысловатых правил типа «если… то…», на которых работала и «Элиза», и такие алгоритмы никогда не смогут по-настоящему овладеть изменчивой природой языка. Нужно нечто, позволяющее почувствовать, как формируется речь.
Системам искусственного интеллекта, пытающимся овладеть естественным языком, трудно справиться с неоднозначностью контекста. В конце испытаний, необходимых для получения премии Лёбнера, часто предлагается набор заданий Винограда (названных по имени их автора, стэнфордского профессора), которые очень быстро выявляют чатботов, не способных разобраться в неоднозначностях, присущих языку. Взять хотя бы слово «они» в следующем предложении:
Городские власти отказали демонстрантам в разрешении, потому что они [боялись/хотели] беспорядков.
Выбор между «боялись» и «хотели» явно зависит от того, к кому относится слово «они». Человек сможет разобраться в этой ситуации благодаря пониманию контекста и ранее полученным знаниям, а вот машине сделать это чрезвычайно трудно. Во фразах Винограда используются сложность, богатство и неоднозначность естественного языка.
Вот, например, два задания Винограда, которые получил алгоритм Mitsuku в рамках теста Тьюринга 2017 года:
Я пытался открыть замок ключом, но кто-то засунул в замочную скважину комок жвачки, и я не мог его вытащить. Что я не мог вытащить? Приз не влезает в коричневый чемодан, потому что он слишком маленький. Что слишком маленькое?
Как у нас развивается умение ориентироваться в сложностях языка? Наш человеческий код формируется и настраивается годами вербального взаимодействия с другими людьми. В детстве мы узнаем, как работает язык, на собственном опыте, делаем ошибки, учимся. Позволят ли наконец новые средства машинного обучения научить алгоритмы работать с естественным языком? В интернете имеется гигантский набор данных по примерам употребления языка. Почему же мы не можем просто выпустить алгоритм в интернет, чтобы он научился разбираться в неоднозначностях, заложенных в этих фразах?
Лингвистов поражает, насколько малое количество речи требуется услышать ребенку, чтобы обрести способность понимать других людей и взаимодействовать с ними. Ноам Хомский считает это доказательством того, что способности к языку заложены в нас с рождения. То есть мы не учимся с нуля, а как бы запрограммированы по старомодной нисходящей модели. Если это так, системам машинного обучения будет очень нелегко научиться языку по одной только, хоть и огромной, базе данных языкового употребления.
Один из наиболее впечатляющих примеров работы алгоритмов со сложностями естественного языка появился несколько лет назад, чуть более десятилетия спустя после того, как суперкомпьютеру DeepBlue компании IBM удалось отобрать шахматную корону у тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова.
В 2011 году внимание IBM привлекли состязания, радикально отличающиеся от шахмат или го: компания решила попытать счастья в американской телевизионной игре Jeopardy!.
Jeopardy! – это, по сути, телевизионная викторина с заданиями на общую эрудицию. Поскольку компьютер может просто найти информацию в Википедии, может показаться, что она мало что может сказать о способностях алгоритма. Но игру в Jeopardy! делает по-настоящему трудной формат заданий. Они формулируются в некотором смысле наоборот: ведущий зачитывает нечто похожее на ответ на вопрос, а участники игры должны назвать вопрос к этому ответу. Например, задание может гласить: «Название этого элемента с атомным номером 27 может входить в названия синей и зеленой красок», а его решением будет вопрос: «Что такое “кобальт”?»
Чтобы победить в Jeopardy! нужно понять вопрос, располагать обширной информационной базой и как можно быстрее выбрать из нее наиболее вероятный ответ. Задания, используемые в игре, очень часто содержат двусмысленности, игру слов, каламбуры и обманчивые подсказки, так что даже человеку бывает очень нелегко добраться до смысла вопроса. Из-за неоднозначности вопросов алгоритму почти невозможно добиться стопроцентной точности. Но разработчики из IBM и не гнались за максимальной точностью: они хотели лишь, чтобы их алгоритм был лучше других участников викторины. Хотя кое-кто в IBM считал, что проект, ставящий своей целью победу в такой банальной игре, – пустая трата времени и средств, другие настаивали, что его успешное завершение означало бы качественный скачок в способности машин интерпретировать смысл речи.
«Хотя эта книга посвящена тому, чего мы знать не можем, также очень важно понять, что мы знаем. В этом путешествии к пределам знаний мы пройдем через области, уже нанесенные учеными на карты, до самых пределов последних на сегодняшний день достижений науки. В пути мы будем задерживаться, чтобы рассмотреть те моменты, когда ученые считали, что зашли в тупик и дальнейшее продвижение вперед невозможно, но следующее поколение исследователей находило иные пути. Это позволит нам по-новому взглянуть на то, что мы сегодня можем считать непознаваемым.
Принято считать, что залог успеха – упорный труд. Но подлинный успех приносит вовсе не он – его приносят шорткаты: более короткие и вместе с тем более легкие, более быстрые и более удобные пути решения той или иной задачи. Благодаря таким рациональным путям мы добиваемся выдающихся результатов. А по словам одного из величайших в мире математиков Маркуса дю Сотоя, математика – самое настоящее искусство шортката и лучшее средство экономии времени. Каждый из нас может сделать свою жизнь комфортнее при помощи нескольких шорткатов. «У вас есть выбор.
«Умение математиков заглядывать в будущее наделило тех, кто понимает язык чисел, огромным могуществом. От астрономов древних времен, способных предсказать движения планет в ночном небе, до сегодняшних управляющих хедж-фондами, прогнозирующих изменения цен на фондовом рынке, – все они использовали математику, чтобы постичь будущее. Сила математики в том, что она может гарантировать стопроцентную уверенность в свойствах мира». Маркус дю Сотой Профессор математики Оксфордского университета, заведующий кафедрой Симони, сменивший на этой должности Ричарда Докинза, Маркус дю Сотой приглашает вас в незабываемое путешествие по необычным и удивительным областям науки, лежащей в основе каждого аспекта нашей жизни. В формате pdf A4 сохранен издательский дизайн.
Это история об Уильяме Перкине, который случайно изобрел пурпурный цвет. И навсегда изменил мир вокруг себя. До 1856 года красители были исключительно натуральными – их получали из насекомых, моллюсков, корней и листьев, а искусственное окрашивание было кропотливым и дорогим. Но в 1856 году все изменилось. Английский химик, работая над лекарством от малярии в своей домашней лаборатории, случайно открыл способ массового производства красителей на фабриках. Этот эксперимент – или даже ошибка – произвел революцию в моде, химии и промышленности. Эта книга – удивительный рассказ о том, как иногда даже самая маленькая вещь может менять и иметь такое продолжительное и важное воздействие. В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
В издании изложены основные действия по оказанию помощи пострадавшим на воде. Дана характеристика видов утопления, способов выполнения искусственного дыхания, непрямого массажа сердца и мер по предупреждению несчастных случаев.Предназначено для широкого круга читателей, а также может быть использовано инструкторами, методистами, работающими с детьми и взрослыми в условиях, связанных с водной средой.
Обширные районы нынешнего шельфа Охотского, Берингова, Черного и многих других морей были еще шесть — десять тысяч лет назад сушей, на которой обитали люди. На шельфе же находятся и руины затонувших городов и поселений, ушедших под воду не только в эпоху античности и средневековья, но и в Новое время. Об этих реальных, а не гипотетических «атлантидах» и рассказывает заключительная книга трилогии, посвященной «новым атлантидам».
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.