12. Правда об ИИ — 1
Текст видео

Всем привет. Сегодня суббота, но, несмотря на это, мы начинаем рассмотрение важного вопроса об Искусственном Интеллекте. Это и несколько следующих занятий мы посвятим изучению истинных высказываний о нём в противоположность мифам, про которые мы уже узнали. Я — Роман Душкин, и это базовый курс по Искусственному Интеллекту. Поехали.

Первая истина, которую мы рассмотрим, заключается в том, что прорыва в технологиях Искусственного Интеллекта стоит ждать в рамках гибридного подхода. Давайте кратко напомню. Есть две парадигмы — нисходящая и восходящая, иначе называемые чистым и грязным Искусственным Интеллектом соответственно. Нисходящая или чистая парадигма пытается моделировать высшие психические функции человека и через это стремится достигнуть искусственной разумности. Главная отличительная особенность — результаты работы могут быть объяснены самой искусственной интеллектуальной системой. Главная слабость — мы сами не до конца понимаем, что надо моделировать и как это делать. Восходящая или грязная парадигма пытается достичь того же через симулирование низкоуровневых процессов, в частности при помощи искусственных нейронных сетей, которые более или менее адекватно могут моделировать нервную активность. Главная отличительная особенность — достигнутые результаты сложно объяснить. Главная сила — системы могут самостоятельно учиться и работать с данными, которых ранее система не видела.

А что если соединить сильные стороны обеих парадигм, что позволит сразу же нивелировать их слабые стороны? В этом и заключается суть гибридного подхода. И я спешу заметить, что в последнее время многие учёные и исследователи заговорили о так называемом «XAI» — от eXplainable Artificial Intelligence, то есть «объяснимый искусственный интеллект». Ведь основной страх и, как следствие, алармизм происходит от того, что простые люди и даже специалисты не понимают, как жить с искусственными системами, которые показывают элементы интеллектуального поведения, но которые не могут объяснить принятые решения и достигнутые результаты. Если вдуматься в это, то действительно становится страшновато.

Итак, гибридный подход позволит создать объяснимый искусственный интеллект. Вкупе с силой грязного подхода он сможет решать очень сложные задачи и объяснять свои мотивы и принятые решения. При добавлении в эту гремучую смесь петель самореференции вполне может родиться Сильный Искусственный Интеллект, который будет осознавать себя на символьном уровне. И это будет настоящим прорывом.

Но когда это может произойти? Ответить на этот вопрос сложно. Ну хотя бы потому, что самоосознающее существо может зародиться само по себе, и, будучи достаточно умным, оно сразу поймёт, что человечество будет представлять для него угрозу, поскольку запрёт в песочнице. Поэтому оно будет от нас скрываться. Возможно, прямо сейчас в Интернете живёт кто-то, кто сидит тихо и проживает свой миллиард лет субъективного времени, разрабатывая планы побега с этой планеты. Сказать достоверно это невозможно, хотя, конечно, сегодня это и маловероятно. Почему? Ну хотя бы потому, что сознание и интеллект считается функцией сложности того набора нейронов, который находится у нас в голове. Мозг нашего ближайшего родственника — шимпанзе — меньше нашего по объёму более чем в 3.5 раза. Ну и соответственно, примерно такой же порядок для нейронов и связей между ними, плюс-минус. А что выходит? Мы летаем в космос, а шимпанзе травинками добывают термитов. Нет, у них тоже есть зачатки самосознания и даже второй сигнальной системы, но очень и очень примитивные. Так что одна из современных гипотез говорит о том, что сложность мозга и обеспечивает нам сознание и всё остальное, что к нему прилагается.

Наверняка вы уже слышали фразу о том, что человеческий мозг является самым сложным объектом во Вселенной, который нам известен. Это действительно так. Меру его сложности можно оценить при помощи таких цифр. У каждого из нас в голове имеется порядка 90 миллиардов нейронов, каждый из которых представляет собой маленький компьютер. Да, сам по себе, он примитивен и выполняет только несколько операций на частоте до 1000 Гц (в основном 200 Гц). Но в совокупности вся эта неистовая сеть делает нас интеллектуальными созданиями. А грандиозность сети можно представить по тому факту, что нейроны соединяются друг с другом очень массивно — это сотни тысяч связей у одного нейрона. Представьте только себе: 90 миллиардов нейронов и сотни тысяч связей у каждого. Ну ладно, десятки тысяч связей, то есть речь идёт о триллиардах связей. При этом постоянно происходит смерть отдельных нейронов, в некоторых областях мозга происходит нейрогенез на протяжении всей жизни человека. Некоторые нейроны запустили свои аксоны из головы во все остальные части человеческого тела до каждого органа. И всё это работает на калий-натриевых токах на частоте 200 Гц с использованием около пятидесяти нейромедиаторов. Постоянно, без перерыва на обед, без сна, всегда. Вот такой вот сложный объект ваш мозг, тот самый мозг, который прямо сейчас воспринимает меня через входные видео и аудиоканалы. И как он это делает, мы не знаем.

Сегодня современная самая гигантская компьютерная сеть Интернет состоит из порядка 3.5 миллиардов компьютеров, ну а связей между ними намного меньше, при этом их архитектура совсем не такая, как в мозге. Да, нельзя сравнивать нейрон с компьютером, но аналогия понятна. Даже если на каждом компьютере запустить искусственную нейросеть, состоящую из тысячи слоёв и десятков тысяч нейронов, мы всё равно не добьёмся результата, так как именно архитектура связей решает. И это подводит нас к следующей истине об Искусственном Интеллекте — Сильный ИИ появится ещё нескоро. Но я уверен, что при нашей жизни. Посмотрим.

На этом на сегодня всё. Надеюсь, что это было интересно, и вы узнали что-то новое. Переходите к домашнему заданию. Задавайте мне вопросы. А пока… Пока.
Популярные вопросы студентов
(Орфография и пунктуация студентов сохранены в большинстве случаев)
Добрый день. У меня такой вопрос. Насколько я понимаю, одно из ключевых отличий работы мозга от нейронных сетей - это сильная параллельность вычислений. Т.е. даже на суперкомпьютерах и графических картах близко нельзя воспроизвести такую параллельность, а в мозгу она натурально получается. Были ли попытки сделать архитектуру сильного (или необязательно сильного) ИИ на основе железа, каких-нибудь микропроцессоров, даже скорее не микропроцессоров, а чего-то более простого, типа сети из огромного числа сумматоров? Есть какие-нибудь современные попытки/исследования в этом ключе?
Здравствуйте. Да, Вы абсолютно правы — в головном мозге одновременно и параллельно работают 90 миллиардов маленьких компьютеров. Я не стал бы назвать их «сумматорами», поскольку биологический нейрон намного более сложен, чем его искусственная модель, которая просто складывает входы, перемножив их на веса. Естественный нейрон может одновременно возбуждаться и тормозиться разными нейромедиаторами, может сам испускать в межклеточное пространство свои нейромедиаторы, воздействуя не только на следующие нейроны, к которым присоединены его аксоны, но и действуя аутокринно на самого себя и паракринно на соседние. Скорость действия электрических и химических сигналов различна. В общем, это сложная штука, которую, тем не менее, тоже уже моделируют (например, LSTM-нейроны хоть как-то могут это всё моделировать, в том числе и аутокринные связи). Но проблема в огромном количестве необходимых устройств — 90 миллиардов маленьких компьютеров не так-то просто сделать, и для их питания потребуется АЭС, а для теплоотведения что-то похоже. Я помню, что читал где-то об экспериментах с такими архитектур небольшого объёма, но в них получались обычные нейросети, мало чем отличался от стандартных архитектур. По-моему, это как раз были эксперименты с нервной системой червя Caernohabditis elegans, у которого всего 302 нейрона, и чей коннектом полностью описан. Но я могу ошибаться.
Самостоятельная работа
Задание 1

Прочесть все материалы по ссылкам выше

Задание 2

Сдать проверочный тест
Есть вопросы? Отлично, задавайте!
Предыдущие уроки
Урок №1: ИИ и две зимы здесь
Урок №2: ИИ и междисциплинарные исследования здесь
Урок №3: Две парадигмы здесь
Урок №4: Интуитивный подход и тест Тьюринга здесь
Урок №5: Символьный и логический подходы здесь
Урок №6: Агенты и роевой интеллект здесь
Урок №7: Гибридный подход здесь
Урок №8: Гибридный подход здесь
Урок №9: Некоторые мифы об ИИ — 1 здесь
Урок № 10: Некоторые мифы об ИИ - 2 здесь
Урок №11: Некоторые мифы об ИИ — 3 здесь