Николай Давыдов, Gagarin Capital: «Создать искусственное сознание невозможно — даже случайно» Статьи редакции

Почему не стоит бояться алгоритмов Facebook, придумавших свой язык.

Пожалуйста, перестаньте делиться статьями с кликбейт-заголовками о том, как «страшный искусственный интеллект вышел из-под контроля и изобрёл собственный язык».

Всё, что могли делать эти две машины — посылать сообщения и хвалить друг друга за те из них, что по каким-то параметрам кажутся им хорошими. Вот и всё. Ничего особенного. Нет, это не создание «Скайнета». И знаете что? Мы вряд ли увидим изобретение «Скайнета».

Недавно Элон Маск и Марк Цукерберг заочно поспорили о будущем искусственного интеллекта: Маск заявил, что подобные технологии таят в себе большую угрозу для человечества, а Цукерберг не согласился. Тогда Маск сказал, что представление главы Facebook о предмете дискуссии ограничено — но думаю, что на самом деле это Маск мало разбирается в вопросе.

Что такое на самом деле глубокое обучение и насколько близко оно воспроизводит человеческий мозг? То, что мы называем ИИ, или в частных случаях свёрточными нейронными сетями, в действительности — всего лишь примерная модель того, как небольшая группа нейронов решает конкретную задачу. Например, поиск объекта на фотографии. Или перенос художественного стиля как в приложении Prisma.

Если мы можем создать подобную модель работы группы, возможно ли объединить множество таких групп нейронов и воспроизвести активность человеческого мозга? Короткий ответ: нет. Но я могу его детализировать.

То, что мы называем ИИ, ужасно громоздко. У простой улитки, например, в мозгу около 20 тысяч нейронов, и лишь 400 из них отвечают за задачи, связанные со зрением. Однако улитка хорошо умеет искать пищу, партнёров, избегать опасностей и так далее. ​

Если бы мы подключили мозг улитки к системе управления Tesla​, он бы справился в разы лучше, чем автопилот Маска.

При том, что в автопилоте Tesla задействованы миллионы, десятки миллионов или даже сотни миллионов искусственных нейронов. Мы понятия не имеем, как работает настоящий нейрон и почему он так эффективен.

Настоящие нейроны многофункциональны. Они могут переключаться с одной задачи на другую и передавать друг другу информацию, пригодную для решения разных вопросов. ​При этом расчёты, вероятно, производятся не только внутри нейрона, но и «вокруг» него — например, на синапсах.

Некоторые учёные считают, что живая клетка — это фактически ультраэффективный квантовый компьютер, который производит вычисления за пределами понимания современной науки. Искусственные нейроны — это просто математические формулы. Они вычисляют некие коэффициенты, потом запоминают их и слепо применяют в момент, когда информация проходит через них.

Решающую роль в когнитивном процессе играет наше сознание, но мы понятия не имеем, что это на самом деле такое, как оно работает, и задействован ли в нём мозг в принципе.

Искусственно создать сознание невозможно — даже случайно. Настолько же невозможно, как пройти сквозь бетонную стену.

Многие учёные даже сомневаются, будет ли сознание у полностью клонированного человека.​

То, что мы называем искусственным интеллектом, совсем не похоже на «Скайнет» или HAL9000. Это просто новый способ создания ПО. Его исследования велись с 50-х годов, и теперь он наконец получил распространение благодаря развитию аппаратного и программного обеспечения. Да, эта технология будет невероятно важна, изменит глобальную экономику, заменит многие рабочие места и создаст новые. Точно так же, как это сделали паровоз, компьютер и интернет.

0
73 комментария
Написать комментарий...
Evgeny Petrov

Сделать робота, который будет ходить на работу в обмен на электричество и запчасти - вопрос нескольких лет.
И "сознания" у него будет больше, чем у 95% людей на земле.

Ответить
Развернуть ветку
Соков Юрий

Не путай разум с С-О-Знанием, где О - бож.начало Софийской азбуки - см. мой комм. ниже

Ответить
Развернуть ветку
Evgeny Petrov

Это все набор программ просто.
Человек изначально говорить не умеет.
Мама, папа и т.п.

Компьютеру нужно вначале аппаратное зрение и хранилище для данных.
Приводы для передвижения в пространстве.

Когда научился распознавать образы, дальше учите его говорить об образах и писать.

И так далее.

Это просто программы, которые одна за другой пишутся.

Потом, если эта штука думать начнёт, она постарается использовать для этого больше аппаратных ресурсов.

Нет ничего такого, что делает человек, что не может быть машина.

Это просто вопрос технической базы и инвестиций.

Госрегулирование как Маск говорит нужно уже сейчас, потом поздно будет

Ответить
Развернуть ветку
70 комментариев
Раскрывать всегда