Наш коллега - робот - [35]
То, что сейчас называют первым "искусственным мозгом", родилось в проектах другого известного математика- Дж. фон Неймана в октябре 1945 года в Принстоне. Он так же, как и его будущие последователи, был увлечен психологией и неврологией. После бесплодных попыток создать математическую модель человеческого поведения он потерял веру в возможность создания "искусственного разума", элементы первых громоздких вычислительных устройств имели настолько большие размеры, что Дж. фон Нейман не в состоянии был решить вопрос - каким образом заменить ими ничтожно малые нервные клетки.
Поскольку в те времена человеческий мозг рассматривали как нечто сотканное из взаимосвязанных нейронов, его можно было представить в виде какого-то вычислительного устройства, в котором циркулирует не энергия, а информация. Если принять такую аналогию, рассуждали ученые, то почему бы не придумать систему, в которой разум будет зарождаться в результате прохождения через нее информации?
Выдвигались самые различные теории относительно искусственного мышления. Физик Д. Мак-Кей предложил, например, интересный метод аналогий и вероятностей, пользуясь которым машина могла бы мыслить, используя логические элементы, двоичные или недвоичные.
Этот метод вполне заслуженно был оценен как слишком упрощенный для точного моделирования человеческого мышления.
На первой крупной конференции ученых, работающих в этой области, которая состоялась еще в 1956 году, многие ее участники высказались за принятие термина "искусственный разум", чтобы хоть как-то определить предмет своих исследований. При этом не обошлось без бурных дебатов. Хотя все присутствующие верили в возможность передачи кое-чего, что пока находится лишь в компетенции человека, своим еще примитивным вычислительным машинам, они были далеки от того, чтобы прийти к единому мнению относительно средств достижения этой возможности. Одни полагали, что необходимо начать с постановки машинам простых задач, другие считали, что прежде всего следует разработать теорию и построить модель человеческого мозга...
Два никому не известных исследователя, А. Невелл и Г. Саймон, выдвинули совсем необычную идею. Они изучали, каким образом два человека могут общаться друг с другом с помощью системы сигнализаторов и кнопок. Эта система должна была раскладывать их поведение на серию простых и логических операций. Поскольку большая вычислительная машина была установлена в том же помещении, где работали оба исследователя, они развлекались тем, что ставили свой эксперимент с ног на голову: вводили в машину простые логические правила, чтобы заставить ее выработать в себе способность к более сложным рассуждениям. Это была гениальная мысль; программа не только работала, но с ее помощью было открыто новое доказательство одной теоремы: оно было совершенно неожиданным и намного более элегантным, чем до этого существующее.
А. Невелл и Г. Саймон открыли основополагающий принцип: нет необходимости в том, чтобы понять человеческий мозг для передачи разума машине. Необходимо изучать не то, как работает наш мозг, а то, что он делает. Нужно проанализировать человеческое поведение и исследовать процесс приобретения им знаний, а не разрабатывать теорию относительно сети нейронов.
Короче говоря, предпочтение отдается психологии, а не физиологии.
Начиная с этого времени исследователи пошли по пути, открытому А. Невеллом и Г. Саймоном, что, однако, не мешает им постоянно спорить по поводу различных способов заставить "думать" вычислительную машину.
Последователи одной школы - она основана на логике - пытаются расчленить процесс рассуждения на серию логических предложений. Машина "продвигается" от одного предложения к другому, делая последовательные выводы, сравнимые с известным силлогизмом:
"Все люди смертны; Сократ - человек, следовательно, Сократ смертен".
Машина еще далека от того, чтобы приобрести те общие знания, которыми обладает даже малолетний ребенок. И достигнут ли вообще когда-нибудь машины уровня развития ребенка? Этот вопрос уже давно разделил ученых на два лагеря. В Беркли преподаватель философии X. Дрейфус стал во главе радикальной оппозиции приверженцам идеи "искусственного разума". Он поставил их науку в один ряд с алхимией. "Никогда не удастся запрограммировать нашу мысль, - заявляет он, - хотя бы по той простой причине, что мы растем в реальном мире, в обществе, мы познаем мир вместе с нашим телом, мы не состоим из одного только разума!
Машина может знать, что такое "ресторан", - продолжает он, - но она не в состоянии знать, ест ли посетитель ногами. Или как приближается к столу официантка: в полете или ползком? Никогда машина не будет иметь столько знаний, чтобы охватить мир во всем его многообразии!"
Но сотрудник Массачусетского технологического института М. Минский отказывается верить в то, что разум машин ограничен. Когда его спрашивают, что же он понимает под термином "искусственный разум", он, таинственно улыбаясь, отвечает:
"Это наука, которая заставляет делать машины то, что человек считает интеллектуальным, когда делает то же самое". Этот ученый объединил вокруг себя еще нескольких исследователей, также работающих над созданием искусственного разума. Будучи физиком и математиком, он изучил психологию, неврологию и социологию. Когда-то своими руками он сконструировал машину на базе электронных ламп, участвовал в разработке "Персептрона", некоего подобия искусственного ученика. Совместно с математиком С. Пейпертом он был также автором обучающей системы для детей.
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.