Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект - [17]
Способ создания интеллектуального агента зависит от характера стоящей перед нами задачи. Это, в свою очередь, зависит от трех вещей: во-первых, от характера среды, в которой будет действовать агент (шахматная доска очень сильно отличается от переполненного шоссе или мобильного телефона); во-вторых, от наблюдений и действий, связывающих агента со средой (например, «Сири» может иметь или не иметь доступ к камере телефона, позволяющей ей видеть); в-третьих, от задачи агента (задача научить противника лучше играть в шахматы очень отличается от задачи выиграть матч).
Приведу лишь один пример того, как агент зависит от всего этого. Если поставлена задача выиграть данную партию, шахматная программа должна учитывать только текущее состояние доски и совершенно не нуждается в памяти о прошлых событиях[55]. Обучающая программа, напротив, должна постоянно обновлять свою модель того, какие нюансы игры в шахматы ученик понимает и какие не понимает, чтобы иметь возможность давать полезные советы. Иными словами, для обучающей программы ум ученика является релевантной частью среды. Более того, в отличие от доски, это та часть среды, которая недоступна для прямого наблюдения.
Характеристики задач, влияющие на конструкцию агента, требуют ответа на следующие вопросы[56]:
• Является ли среда полностью наблюдаемой (как в шахматах, где ввод обеспечивает прямой доступ ко всем релевантным событиям текущего состояния среды) или частично наблюдаемой (как при управлении автомобилем, где поле зрения водителя ограничено, транспортные средства непрозрачны, а намерения других водителей неизвестны)?
• Являются ли среда и действия дискретными (как в шахматах) или фактически непрерывными (как при вождении)?
• Содержит ли среда других агентов (как в шахматах и вождении) или нет (как при поиске кратчайшего маршрута на карте)?
• Являются ли результаты действий, заданные «предписаниями» или «физикой» среды, предсказуемыми (как в шахматах) или непредсказуемыми (как при вождении и прогнозировании погоды), а сами предписания — известными или неизвестными?
• Испытывает ли среда динамическое изменение, вследствие чего время принятия решения жестко ограничено (как при вождении), или не испытывает (как в стратегии оптимизации налогообложения)?
• Каков период времени, для которого производится оценка качества решения в соответствии с задачей? Он может быть очень коротким (как при экстренном торможении), средним (как в шахматах, где матч длится до сотни ходов) или очень длинным (как при доставке меня в аэропорт, что может потребовать сотен тысяч циклов принятия решения, если такси принимает их 100 раз в секунду).
Как видите, эти характеристики порождают ошеломляющее многообразие типов задач. Одно лишь перемножение вышеперечисленных вариантов дает 192 типа. Для всех них можно найти примеры в реальном мире. Некоторые виды задач обычно изучаются вне сферы ИИ: например, разработка автопилота, поддерживающего полет в заданном эшелоне, — это непрерывная динамическая задача с коротким горизонтом — такие обычно решаются в теории автоматического управления.
Очевидно, некоторые типы задач проще других. ИИ достиг большого прогресса в таких задачах, как настольные игры и пазлы, которые являются наблюдаемыми, дискретными, детерминистскими и имеют известные правила. В отношении относительно более простых задач исследователи ИИ разработали общие и достаточно эффективные алгоритмы и достигли глубокого понимания теории. Часто машины в этих случаях превосходят результативность человека. Мы можем сказать, что алгоритм является общим, если имеются математические доказательства того, что он обеспечивает оптимальные или близкие к оптимальным результаты при разумной сложности вычислений во всем классе задач; если он хорошо работает на практике при решении этих типов задач, не требуя каких-либо модификаций под конкретную задачу.
Видеоигры, например StarCraft, несколько сложнее настольных: они включают сотни движущихся частей и временные периоды в тысячи шагов, а доска лишь частично видна в любой момент времени. В каждый момент игрок может иметь выбор по меньшей мере из 10>50 ходов; для сравнения: в игре го лишь около 10>2 ходов[57]. С другой стороны, правила известны, а мир дискретен и включает немного типов объектов. На начало 2019 г. машинные программы были так же хороши, как некоторые профессиональные игроки в StarCraft, но еще не готовы бросить вызов самым лучшим игрокам-людям[58]. Что более важно, требуется немало ориентированных на конкретную задачу усилий, чтобы этого достичь; методы общего назначения для StarCraft не вполне разработаны.
Такие задачи, как руководство правительством или преподавание молекулярной биологии, намного сложнее. Они имеют комплексную, по большей части ненаблюдаемую среду (состояние целой страны или состояние ума студента), намного больше объектов и их типов, отсутствие четкого определения того, в чем заключаются действия, практически неизвестные правила, огромную неопределенность и очень длинные временные интервалы. У нас есть идеи и стандартные инструменты, направленные на каждую из этих характеристик в отдельности, но на данный момент нет общих методов, которые охватывали бы все характеристики одновременно. Если мы строим системы ИИ для задач этого типа, они обычно требуют сложной доработки под конкретную задачу и часто очень ненадежны.
Петр Ильинский, уроженец С.-Петербурга, выпускник МГУ, много лет работал в Гарвардском университете, в настоящее время живет в Бостоне. Автор многочисленных научных статей, патентов, трех книг и нескольких десятков эссе на культурные, политические и исторические темы в печатной и интернет-прессе США, Европы и России. «Легенда о Вавилоне» — книга не только о более чем двухтысячелетней истории Вавилона и породившей его месопотамской цивилизации, но главным образом об отражении этой истории в библейских текстах и культурных образах, присущих как прошлому, так и настоящему.
Научно-популярный журнал «Открытия и гипотезы» представляет свежий взгляд на самые главные загадки вселенной и человечества, его проблемы и открытия. Никогда еще наука не была такой интересной. Представлены теоретические и практические материалы.
«Что такое на тех отдаленных светилах? Имеются ли достаточные основания предполагать, что и другие миры населены подобно нашему, и если жизнь есть на тех небесных землях, как на нашей подлунной, то похожа ли она на нашу жизнь? Одним словом, обитаемы ли другие миры, и, если обитаемы, жители их похожи ли на нас?».
Ежемесячный научно-популярный и научно-художественный журнал.
Взыскание Святого Грааля, — именно так, красиво и архаично, называют неповторимое явление средневековой духовной культуры Европы, породившее шедевры рыцарских романов и поэм о многовековых поисках чудесной лучезарной чаши, в которую, по преданию, ангелы собрали кровь, истекшую из ран Христа во время крестных мук на Голгофе. В некоторых преданиях Грааль — это ниспавший с неба волшебный камень… Рыцари Грааля ещё в старых текстах именуются храмовниками, тамплиерами. История этого католического ордена, основанного во времена Крестовых походов и уничтоженного в начале XIV века, овеяна легендами.
В занимательной и доступной форме автор вводит читателя в удивительный мир микробиологии. Вы узнаете об истории открытия микроорганизмов и их жизнедеятельности. О том, что известно современной науке о морфологии, методах обнаружения, культивирования и хранения микробов, об их роли в поддержании жизни на нашей планете. О перспективах разработок новых технологий, применение которых может сыграть важную роль в решении многих глобальных проблем, стоящих перед человечеством.Книга предназначена широкому кругу читателей, всем, кто интересуется вопросами современной микробиологии и биотехнологии.
Специалист по проблемам мирового здравоохранения, основатель шведского отделения «Врачей без границ», создатель проекта Gapminder, Ханс Рослинг неоднократно входил в список 100 самых влиятельных людей мира. Его книга «Фактологичность» — это попытка дать читателям с самым разным уровнем подготовки эффективный инструмент мышления в борьбе с новостной паникой. С помощью проверенной статистики и наглядных визуализаций Рослинг описывает ловушки, в которые попадает наш разум, и рассказывает, как в действительности сегодня обстоят дела с бедностью и болезнями, рождаемостью и смертностью, сохранением редких видов животных и глобальными климатическими изменениями.
Американский генетик Дэвид Райх – один из главных революционеров в области изучения древней ДНК, которая для понимания истории человечества оказалась не менее важной, чем археология, лингвистика и письменные источники. В своей книге Райх наглядно показывает, сколько скрытой информации о нашем далеком прошлом содержит человеческий геном и как радикально геномная революция меняет наши устоявшиеся представления о современных людях. Миграции наших предков, их отношения с конкурирующими видами, распространение культур – все это предстает в совершенно ином свете с учетом данных по ДНК ископаемых останков.
Все решения и поступки зарождаются в нашей психике благодаря работе нейронных сетей. Сбои в ней заставляют нас страдать, но порой дарят способность принимать нестандартные решения и создавать шедевры. В этой книге нобелевский лауреат Эрик Кандель рассматривает психические расстройства через призму “новой биологии психики”, плода слияния нейробиологии и когнитивной психологии. Достижения нейровизуализации, моделирования на животных и генетики помогают автору познавать тайны мозга и намечать подходы к лечению психических и даже социальных болезней.
«Уравнение Бога» – это увлекательный рассказ о поиске самой главной физической теории, способной объяснить рождение Вселенной, ее судьбу и наше место в ней. Знаменитый физик и популяризатор науки Митио Каку прослеживает весь путь удивительных открытий – от Ньютоновой революции и основ теории электромагнетизма, заложенных Фарадеем и Максвеллом, до теории относительности Эйнштейна, квантовой механики и современной теории струн, – ведущий к той великой теории, которая могла бы объединить все физические взаимодействия и дать полную картину мира.