скачать книгу бесплатно
Однако стоит помнить, что ИИ все еще отличается от человеческого мозга во многих ключевых аспектах. Он может быть обучен выполнению конкретных задач, но его «мышление» не такое общее и гибкое, как у нас.
В будущем, по мере развития алгоритмов и методов обучения ИИ, мы ожидаем увидеть еще больше примеров перекрестка между человеческим и искусственным «мышлением».
Но вне зависимости от того, как далеко мы зайдем, никогда не стоит забывать, что искусственный интеллект – это всего лишь инструмент, созданный для улучшения нашей жизни и помощи в нашем понимании мира.
Нахожу нужным в этой главе познакомить вас читатель с разницей между «слабым» и «сильным» искусственным интеллектом.
Это ключевые понятия в области ИИ, понимание которых разъясняет, как работают и взаимодействуют с нами различные виды ИИ. Избавьтесь от ваших таблеток на ночь – это глава полна насыщенных волнений!
Мы продолжаем наше путешествие в глубины ИИ, и углубимся в различие между «слабым» и «сильным» искусственным интеллектом.
Это как разница между игроком, который знает только одну игру, и универсальным спортсменом, который может приспособиться к любой игре на лету.
«Слабый» ИИ, иногда называемый специализированным ИИ, – это как ассистент, специализирующийся на одной задаче. Это может быть анализ данных, распознавание речи или, скажем, предложение вам песни, которую вы, возможно, захотите услышать.
Примером слабого ИИ могут служить наши умные помощники, такие как Alexa или Siri. Они могут разобрать то, что вы говорите, отвечать на ваши вопросы и даже воспроизводить музыку, которую вы любите.
Но если вы попросите Siri решить сложную математическую задачу или написать стихотворение, она будет в ступоре. Ее интеллект определенно ограничивается ее зоной комфорта.
С другой стороны, «сильный» ИИ, также известный как общий ИИ, это воображаемый игрок, который может играть в любую игру. Этот ИИ в теории может справиться с любой интеллектуальной задачей, которую может выполнить человек.
Это подразумевает невероятное понимание и адаптивность, как у ребенка, который учится и растет, понимая мир вокруг него.
Он может применять свои навыки к любой задаче, которую вы ему поручите. Но пока мы еще не дошли до этой точки. Так что, пока что наш «всеядный» игрок все еще остается в мире фантазий. Хотя…
Позволю себе высказать мою персональную оценку будущего сильного интеллекта. Вернемся к нашему универсальному спортсмену – нашему «сильному» ИИ.
Согласно моему личному прогнозу, нам еще предстоит ждать примерно два десятка лет, прежде чем мы сможем увидеть такой ИИ в действии.
Но я не могу не замечать, что с каждым проблеском сверхсовременных технологий искусственного интеллекта голливудская картинка будущего с самодостаточными роботами-терминаторами становится все менее фантастической и все более приближенной к реальности.
Давайте взглянем на некоторые факты. Гиганты технологий, такие как Google и OpenAI, уже продемонстрировали глубокое обучение и машинное обучение с подкреплением на уровне или даже превосходящие человеческий уровень в конкретных задачах, таких как игра в шахматы или Go, а также понимание и генерация естественного языка.
Это все еще уровень «слабого» ИИ, но быстрый темп прогресса указывает на то, что картина может измениться гораздо раньше, чем мы ожидаем.
Итак, насколько далеко мы от сценария «Я вернусь» из культового фильма «Терминатор»? Мы все еще не уверены. Пока что наше понимание человеческого интеллекта и сознания остается недостаточным для создания истинно «сильного» ИИ.
Однако одно ясно: технологии искусственного интеллекта уже трансформируют наш мир, и скорость этого преобразования только ускоряется. Так что, хотя терминаторы из кино могут пока и остаться голливудской выдумкой, будущее ИИ, безусловно, будет удивительным и полным перемен.
Теперь разберёмся в том как мы обучаем эти два разных типа ИИ «думать»? Для слабого ИИ, мы обычно используем специализированные алгоритмы и большие объемы данных, связанные с конкретной задачей.
Вспомните пример с классификацией собак и кошек: модель учится различать эти два класса, используя тысячи изображений собак и кошек, но она не будет знать, как распознать машину или дом.
Для сильного ИИ, теоретически, мы должны были бы использовать более сложные и адаптивные системы обучения, способные переносить знания из одного контекста в другой и обучаться на основе опыта.
Это ближе к тому, как мы, люди, учимся: у нас есть общая способность к обучению, которую мы применяем к различным задачам. Однако, как уже было сказано, на данный момент общий ИИ остается предметом исследований и фантазий.
Так что вот они, слабый и сильный ИИ: два вида искусственного интеллекта, каждый со своими уникальными способностями и ограничениями. И оба они играют ключевую роль в формировании нашего будущего с ИИ.
Не забывайте, что эта грань между слабым и сильным ИИ может стать размытой в будущем, по мере развития наших технологий и понимания того, что на самом деле означает «думать».
Вы готовы получить ответ на одну из самых таинственных загадок – что же означает «думать» для ИИ? Тогда спрячьте чашки кофе и готовьтесь к захватывающей гонке через лабиринт нейронов и алгоритмов!
Когда мы говорим о «слабом» ИИ, или узкоспециализированном ИИ, «думать» включает в себя обучение на конкретных данных для выполнения конкретной задачи.
Представьте, что вы тренируете собаку выполнить одну конкретную команду, например, «сидеть». Вы показываете собаке, что ожидаете от нее, вознаграждаете ее, когда она выполняет команду, и она «учится» отвечать на вашу команду.
Для «слабого» ИИ процесс похож: алгоритм обучается на данных, «учит» определенный шаблон или связь и затем может использовать эту информацию для предсказаний или решений.
Посмотрим на Alexa от Amazon в качестве примера. Alexa была обучена распознавать и реагировать на голосовые команды. Это осуществляется с помощью процесса обучения под руководством наставника, в котором Alexa вначале обучается на гигантских дата-сетах, состоящих из пар «вопрос-ответ».
Этот процесс аналогичен способу, которым дети обучаются пониманию языка: они слушают, как другие разговаривают, и соотносят слова с их смыслом.
В случае с «сильным» ИИ, или общим ИИ, «думать» означает много больше. Вместо того чтобы быть обученным на конкретной задаче, общий ИИ, теоретически, может обучаться любой задаче, используя свои способности к абстрактному мышлению, пониманию и применению знаний в различных контекстах.
Это похоже на то, как мы, люди, можем использовать свой интеллект для решения широкого спектра задач, от решения сложных математических проблем до создания великолепного кулинарного шедевра.
Но что такое «думать» и «рассуждать» для человека? «Думать» часто описывается как процесс обработки информации, анализа или проблемы, который может включать в себя рассуждение, память, внимание и многое другое. «Рассуждение» обычно описывается как процесс вывода или принятия решений на основе доступной информации.
Для «слабого» ИИ, оба эти процессы ограничены обучением и задачей. Он может «думать» в том смысле, что он обрабатывает информацию и делает предсказания или решения на основе этого, но его способности к «рассуждению» ограничены его обучением. «Сильный» ИИ, с другой стороны, теоретически мог бы рассуждать в более глубоком смысле, используя свою способность к абстрактному мышлению, чтобы делать выводы и принимать решения в новых контекстах.
Как видите, «думать» для ИИ – это зеркальное отражение того, как мы, люди, используем свои собственные интеллектуальные способности. В последней главе нашей книги мы погрузимся в мир полного ИИ и поймем, как он будет «думать» в ближайшем будущем. Однако до того момента мы останемся в невероятном ожидании момента. Не забудьте, что мир ИИ – это всегда приключение!
Вот вам пример как можно обучить ИИ на решение определённой задачи, предположим определение лесных пожаров.
Нас ждет воображаемый полет над бескрайними лесами, над головами которых парит невидимый глаз ИИ, бдительно следящий за каждым изменением.
Я мог бы описать любой другой пример, но лето 2023 года, когда пишется эта книга по всей планете запомниться большинству людей аномальной жарой и это навеяло меня привести пример на нейронной сети, которая могла бы предотвратить множество мировых пожаров!
Скажем, есть компания под названием «FireWatch», специализирующаяся на использовании ИИ для обнаружения лесных пожаров.
Они используют беспилотные летательные аппараты, или дроны, оснащенные камерами и ИИ, которые могут сканировать леса и отслеживать признаки пожаров.
Нейронная сеть компании «FireWatch» обучается на тысячах изображений, которые показывают различные сцены: от зеленых, мирных лесов до лесных пожаров.
Затем, когда дрон сканирует лес, ИИ анализирует эти изображения, сравнивая их с изображениями из обучающего набора данных. ИИ ищет ключевые признаки, которые могут указывать на пожар, такие как дым, открытый огонь или необычные изменения в цвете растительности.
Как бы человек определил, что это открытый огонь? Мы бы использовали свои чувства – зрение, чтобы увидеть огонь или дым, осязание, чтобы ощутить тепло, и даже обоняние, чтобы почувствовать запах горения.
Но важнее всего, мы бы использовали свой опыт и знания о том, как выглядит пожар, чтобы сделать вывод.
Так думает ли нейтронная сеть «FireWatch» в общем понимании этого значения? В некотором смысле, можно сказать, что да. Она «обдумывает» каждое изображение, сравнивая его с теми, на которых она была обучена, и делает «вывод» о том, есть ли пожар или нет.
Однако важно понимать, что это не «думание» в том смысле, в котором мы, люди, обычно понимаем его. ИИ не осознает себя или своих действий; он просто выполняет ту задачу, для которой был обучен.
Дискуссии о том, думает ли искусственный интеллект или нет, напоминают мне размышления о том, летает ли самолет как птица.
Он действительно «летает» в том смысле, что перемещается по воздуху, но при этом его полет не имеет много общего с элегантностью и непосредственностью движения живой птицы. Таким образом, ответ зависит от того, что мы понимаем под «летать».
