Наш коллега - робот - [33]
Робот. Да (дедуктивная система находит реальный пример и поэтому знает, что это возможно).
Человек. Может ли пирамида опираться на пирамиду?
Робот. Я не знаю (таких примеров на сцене нет).
Человек. Собери вместе (поставь друг на друга) две пирамиды.
Робот. Я не могу (робот пробует, но терпит неудачу).
Человек. Голубая пирамида - моя.
Робот. Я понимаю.
Человек. Моими являются блоки, цвет которых не красный, но то, что поддерживает пирамиду, не является моим.
Робот. Я понимаю (строятся две новые теоремы, касающиеся вопросов собственности - чей, кому принадлежит).
Человек. Ящик мой?
Робот. Нет.
Человек. Что-нибудь находящееся в ящике является моим?
Робот. Да, два предмета: голубой блок и голубая пирамида.
Человек. Не соберешь ли ты вместе оба красных блока, а также зеленый куб и пирамиду?
Робот. Хорошо (робот выбирает зеленый куб, на котором ничего нет, ставит его на большой красный блок, после чего снимает маленькую пирамиду с маленького красного куба и использует его для завершения указания).
Мы только что познакомились с отрывком из работы американского кибернетика по фамилии Уиногрэд (такова ее английская транскрипция, однако иногда его фамилию переводят просто как Виноград). Про эту работу М. Минский на советско-американской конференции сказал: "За последние десять лет мы увеличили разум ЭВМ в 106 раз, и я просто как игрок в покер скажу, что на руках у меня имеются доказательства существования искусственного разума. Это докторская диссертация Т. Уиногрэда из Массачусетского технологического института... В ней мы находим программу для вычислительной машины, обладающей небольшой, но все же заметной долей человеческого разума".
Однако, несмотря на видимые успехи искусственного интеллекта роботов, крупный вексель, выданный кибернетиками, еще не оплачен. И дело здесь не только в недостаточном быстродействии ЭВМ или в малом ассортименте сенсорных датчиков. Причина в другом: не хватает конструктивных идей для построения программ разумного поведения роботов. Ведь процессы мышления человека при решении даже самых тривиальных задач еще не разгаданы. Процесс самопознания интеллекта человека продвигается чрезвычайно медленно. Задача "познай самого себя" становится камнем преткновения на пути развития человекоподобных мыслящих устройств.
Проблема создания интеллектуальных роботов, "живущих" в среде, обладающей свойствами неопределенности, привела в последние годы к глубокому осознанию и даже самоосознанию процессов подобного рода, происходящих в биологических системах, в мозгу животных и человека. В результате появилась концепция иерархических адаптивных систем управления, которая эффективно развивается как фундамент организации целесообразного поведения роботов, наделенных интеллектом. Каким образом наш мозг управляет нашим телом, которое даже при грубой оценке с чисто механических позиций имеет более 200 степеней свободы? Как он командует каждой мышцей при выполнении сложных движений, когда мы пишем, ходим, бегаем, плывем, играем на рояле? Как успевает он переработать в минимальное время столь большой объем информации? А никак. Мозг, наш центральный процессор, "выше" этого.
Он вообще не контролирует действия отдельных двигательных единиц нашего тела. Детализация движений происходит на уровнях гораздо более низких, чем кора больших полушарий. Это похоже на программирование на языке высокого уровня, где достаточно указать "цикл от 1 до 20 с шагом 1", а машина сама развернет эту команду цикла в детализированную систему операций. Наиболее очевидные распоряжения типа "прикоснешься к горячему - отдерни руку" происходят даже без осознания их мозгом.
Такое распределение функций, представляющее собой распределение крупной задачи между несколькими уровнями, гораздо выгоднее, экономнее, оперативнее, чем жестко централизованное, когда управляющий орган точно предписывает необходимое действие каждому из составляющих систему элементов. При решении серьезных задач такой централизованный мозг оказался бы настолько сложным, что едва ли уместился бы не только в черепной коробке, но даже во всем теле человека.
При выполнении тех или иных сложных движений мы складываем их из некоторых обобщенных кирпичиков: встать, сесть, шаг правой, шаг левой. Обучение ребенка всему многообразию движений сводится к формированию и закреплению в его "памяти" соответствующих кирпичиков. Кстати, аналогично организуется и процесс восприятия. Чувственный образ - это определенная последовательность или комбинация звуковых, зрительных или обонятельных импульсов (лошадь, человек) или их комбинации (человек на лошади или кентавр.)
Другой общий принцип организации управления в сложных биологических системах - это способность к обучению, адаптация к заранее неизвестным, меняющимся в довольно широких пределах условиям жизни.
Способность к адаптации присуща не только организму в целом, но и отдельным его органам и даже функциям. Эта способность незаменима в тех случаях, когда одна и та же проблема должна решаться многократно. Таким образом, феномен адаптации играет существенную роль в целесообразном поведении всего живого.
Миром правят числа. Все чаще и чаще решения принимают не люди, а математические модели. В числах измеряется все – от наших успехов в образовании и работе и состояния нашего здоровья до состояния экономики и достижений политики. Но числа не так объективны, как может показаться. Кроме того, мы охотнее верим числам, подтверждающим наше мнение, и легко отбрасываем те результаты, которые идут вразрез с нашими убеждениями… Анализируя примеры обращения с численными данными в сферах здравоохранения, политики, социологии, в научных исследованиях, в коммерции и в других областях и проливая свет на ряд распространенных заблуждений, нидерландский журналист, специалист по числовой грамотности Санне Блау призывает мыслить критически и советует нам быть осмотрительнее, о чем бы ни шла речь – о повседневных цифрах, управляющих нашим благополучием, или о статистике, позволяющей тем, кто ее применяет, достичь огромной власти и влияния. «Числа влияют на то, что мы пьем, что едим, где работаем, сколько зарабатываем, где живем, с кем вступаем в брак, за кого голосуем, как решаем вопрос, брать ли ипотеку, как оплачиваем страховку.
В эпоху тотальной цифровизации сложно представить свою жизнь без интернета и умных устройств. Но даже люди, осторожно ведущие себя в реальном мире, часто недостаточно внимательно относятся к своей цифровой безопасности. Между тем с последствиями такой беспечности можно столкнуться в любой момент: злоумышленник может перехватить управление автомобилем, а телевизор – записывать разговоры зрителей, с помощью игрушек преступники могут похищать детей, а к видеокамерам можно подключиться и шпионить за владельцами.
Виктор Пронин пишет о героях, которые решают острые нравственные проблемы. В конфликтных ситуациях им приходится делать выбор между добром и злом, отстаивать свои убеждения или изменять им — тогда человек неизбежно теряет многое.
О чем это? • о ключевых словах современной науки; • о самых страшных экспериментах; • о сущности цивилизации. «Любому человеку нужен просто разговор – о важном, научном. Это задача научных журналистов. И один из самых ярких, самых ясных, самых ответственных – Григорий Тарасевич». Александр Архангельский, телеведущий, писатель, профессор Высшей школы экономики «…Книга вызывает множество противоречивых чувств: с рядом моментов хочется спорить, от большинства историй смеялась в голос, а от некоторых глав становилось безумно грустно».
История машинного обучения, от теоретических исследований 50-х годов до наших дней, в изложении ведущего мирового специалиста по изучению нейросетей и искусственного интеллекта Терренса Сейновски. Автор рассказывает обо всех ключевых исследованиях и событиях, повлиявших на развитие этой технологии, начиная с первых конгрессов, посвященных искусственному разуму, и заканчивая глубоким обучением и возможностями, которые оно предоставляет разработчикам ИИ. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Что значат для демократии добровольные общественные объединения? Этот вопрос стал предметом оживленных дискуссий после краха государственного социализма и постепенного отказа от западной модели государства всеобщего благосостояния, – дискуссий, сфокусированных вокруг понятия «гражданское общество». Ответ может дать обращение к прошлому, а именно – к «золотому веку» общественных объединений между Просвещением и Первой мировой войной. Политические теоретики от Алексиса де Токвиля до Макса Вебера, равно как и не столь известные практики от Бостона до Санкт-Петербурга, полагали, что общество без добровольных объединений неминуемо скатится к деспотизму.