Эволюция или революция: что ждёт искусственный интеллект

Всем привет, меня зовут Виктор Николаевич Ноздрачев. Мне 73 года, я кандидат физико-математических наук и ведущий исследователь в Humanteq.ai

Человечество уже отправляет роботов в космос, учит их распознавать людей по голосу и «селит» в беспилотные автомобили, и это явно ещё не предел возможностей искусственного интеллекта. Но способен ли он достигнуть той степени развития, на которой он станет равным человеческому разуму? Поговорим о перспективах этого.

Машинное обучение и априорное знание

Игры

Машинное обучение уже помогает решать многие прикладные задачи. Например, создавать алгоритмы для победы игры в шахматы. Программе AlphaZero, по утверждению разработчиков, удалось при обучении обойтись без априорной информации, накопленной за века шахматистами.

Шахматы — это полностью формализованная игра, и для выигрыша не нужно никакой информации, кроме правил. Алгоритм за одни сутки достиг уровня гроссмейстера, играя при этом сам с собой.

Такие новости радуют специалистов, которые выступают за обучение с подкреплением, и могут вызывать тревогу у людей, далеких от информационных технологий. Ведь может показаться, что полноценный искусственный интеллект уже существует и совсем скоро во всём обгонит человека.

Компьютерное зрение

С другой стороны, с некоторыми задачами искусственный интеллект всё ещё не справляется, даже достигнув неплохих результатов. Например, в области распознавания двумерных образов благодаря машинному обучению созданы специальные датасеты легко распознаваемых человеком изображений. Но доля ошибок алгоритмов на них превышает 95%.

Автоматическое распознавание лиц, автомобильных номеров или военных целей — важные прикладные задачи, и любая возможность ошибки здесь должна быть сведена к минимуму. И пока что даже эту группу задач нельзя считать полностью решённой.

Естествознание

Решая действительно сложные задачи, машинное обучение в естествознании пока играет вспомогательную роль. И в этой работе оно не может обойтись без априорной информации о законах природы.

В физике частиц высоких энергий, где с большими данными работают уже больше полувека, не так уж много сфер применения современного искусственного интеллекта. Задачи естествознания не могут считаться полностью формализованными: в экспериментальных данных всегда присутствует некоторый шум факторов, которые мы не учли в своих теориях, а это влияет на точность результатов.

Чтобы понизить значимость этого шума, приходится использовать априорную информацию о законах природы, но она может отсутствовать в исходных данных в явном виде. Другой путь увеличения точности — наращивание объёма входных данных в надежде обнаружить и отделить друг от друга проявления всех природных закономерностей.

Если бы физики попытались открыть бозон Хиггса без прямого использования квантовой теории, тогда на сбор статистики, которой и так очень много, пришлось бы потратить в сотни раз больше дорогого времени большого адронного коллайдера.

Fermionic Neural Network от DeepMind, самый успешный пример применения машинного обучения в органической химии, использует фундаментальные физические закономерности уже в представлении входных данных. И это даже отражено в названии.

Насколько значима априорная информация в сложных задачах, видно на примере Word2Vec. Эта технология предварительной обработки текстовых данных, ставшая фактически стандартом, привносит дополнительные сведения обо всём корпусе естественного языка, частоте и встречаемости слов и даже косвенную информацию об их смысле.

Этих сведений может совсем не быть во входных данных или их трудно получить на ограниченном наборе данных. Word2Vec — это только первый удачный шаг в применении априорной лингвистической информации. Но любая информация о языке приближает нас к пониманию и использованию законов мышления.

У современного машинного обучения есть две ключевые особенности, которые снижают ценность результатов, полученных с его помощью. Во-первых, его выводы трудно интерпретировать и применять к новым задачам, похожим на уже решенные. Во-вторых, полученные результаты отражают корреляционные, функциональные, но не причинно-следственные связи.

Значительную, если не определяющую часть сведений об особенностях окружающего мира человек приобретает в общении с другими людьми. Он заимствует знания об окружающем мире и сложные социальные стратегии, часто делая это даже без критического анализа.

Искусственный интеллект пока не приспособлен к такому взаимодействию. Этот недостаток приходится компенсировать обращением к дополнительной информации об объекте исследования.

Понятно, почему методы машинного обучения так хорошо себя показали в шахматах. Ведь расположение фигур на доске однозначно определяет оптимальную последовательность ходов и проблема только в огромном количестве вариантов этих последовательностей.

Первое обстоятельство радикально упрощает поиск алгоритма для машины, второе — настолько же усложняет задачу для человека. Комбинаций в последовательности ходов так много, что задача в проекте AlphaZero до конца не решена.

И мы так и не знаем, можно ли считать преимущество первого хода белых в начальной ситуации определяющим и есть ли у чёрных шанс свести партию вничью при любой игре белых.

Возможно, что всё дело в слабости используемых математических методов. Методики современного искусственного интеллекта пока не соответствуют задаче моделирования интеллекта естественного.

Поведение человека и большие данные: можно ли обойтись без психологии

Мы используем искусственный интеллект в тех областях, где человеческий работает не лучшим образом. Создать конкурента человеческому разуму во всех его проявлениях пока не получилось. Может ли искусственный интеллект решить более простую задачу — понять человека и предсказывать его поступки? Не конкурировать с человеком, а помогать ему.

Прогноз человеческого поведения — очень важная область, где исходные условия конкуренции человека и машины радикально отличаются от ситуации с игрой в шахматы. Нет никакой однозначности в предсказании следующего поступка человека. Зато у другого человека, обладающего эмпатией или знанием психологии, есть механизм, упрощающий такое предсказание.

В этой области достижения современного искусственного интеллекта невелики — за редкими исключениями вроде побед в Dota 2, где разнообразие поступков человеческого интеллекта ограничено необходимостью реализации ограниченного набора стратегий.

В этих условиях алгоритм, моделирующий поведение человека, может использовать гипотезу «все люди одинаковы». Но задача моделированию естественного интеллекта выглядит сложнее, и мы будем обсуждать его в дальнейшем.

Возможности больших данных...

Информационным гигантам сейчас доступна огромная статистика поступков людей. Обрабатывая её методами машинного обучения, корпорации могут, например, не только сегментировать аудиторию. Теперь им доступна новая опция: предлагать в рекламе каждому сегменту именно то, что с наибольшей вероятностью раньше находило отклик у представителей этого сегмента.

Боты уже научились разговаривать с людьми, но такие свойства алгоритмов пока очень далеки от человеческой эмпатии. Даже крупным компаниям сейчас недоступно создание «с нуля» даже упрощённой статической модели человека. Для этого всегда будет недостаточно данных, а уже имеющиеся содержат много фоновых сведений и не содержат всей значимой информации.

Пока не может быть и речи о построении динамической модели, которая сама умеет в реальном масштабе времени прогнозировать события окружающего мира и учитывает тренды и цикличность психических процессов.

...и их ограниченность

На этом пути много нерешённых проблем. Часть из них — и мы в это верим, — преодолима в рамках современных подходов, а часть носит фундаментальный характер. Мы, например, до сих пор не можем оценить относительный вклад наследственности, приобретённых паттернов и сиюминутного влияния социума в процесс принятия решений. И сомнительно, что анализ данных цифровых следов позволит определить этот вклад.

В случае моделирования поведения человека необходима априорная информация трёх типов:

  1. Данные о специализированных структурах человеческого мозга, значимых в поведении.
  2. Сведения об эмоциональном управлении этими структурами.
  3. Представление о культурных и исторических факторах, влияющих на мотивы поступков человека.

Ничего из этого нет и не может быть даже в самых масштабных базах данных, которые крупные информационные компании используют для обучения искусственного интеллекта.

Современные методы машинного обучения дают неплохие результаты именно там, где предположение «все люди одинаковы» может быть справедливо — с некоторой степенью точности, конечно.

Это, например, поведение покупателей в супермаркете, где почти все реализуют одну стратегию: пополнить запас продуктов на ближайшие дни. Таких покупателей легко классифицировать по типам поведения и управлять этим поведением, используя простую априорную психологическую информацию, теорию бихевиоризма.

Те же аналитические и рекламные методы, используемые на поисковом сайте, где разнообразие стратегий пользователей заметно больше, малоэффективны. Объект исследования настолько сложен, что популярен даже миф об имманентной иррациональности поведения человека.

Комбинаторный взрыв, который помешал AlphaZero до конца решить шахматную задачу, проявляется в поведении человека в еще большей степени. Но это не единственная трудность на пути моделирования поведения человека.

Априорное знание о человеке: насколько сложно устроена человеческая психика

Любой поступок человека — ступень реализации одной из его стратегий. Непонимание, недооценивание этого, сведение роли поступка только к реакции на стимул — основной недостаток бихевиоризма, популярного в прошлом веке. Бихевиоризм не учитывает того, что один и тот же поступок может быть частью реализации нескольких стратегий.

Стратегии, в свою очередь, определяются ценностями и мотивами. Черты личности и особенности характера, описанные психологами, могут помочь предвидеть, как именно будет реализовываться поступок, какие условия могут повлиять на вероятность его совершения.

Методы социальной психологии позволяют изучать иерархию мотивов и стратегий поведения. Особенно важно это знание параметров личности тогда, когда оценивается вероятность совершения важных поступков, на первый взгляд, спонтанных или иррациональных.

Таким может быть, например, выбор спутника жизни или вуза. Невозможно предсказать конкретный поступок отдельного человека без знания его иерархии ценностей.

Необходима априорная интегрированная информация о психике человека в подходящей для математического моделирования форме, и она уже есть.

Благодаря современным методикам исследования мозга психологи могут связывать черты характера человека с индивидуальными особенностями его нейрофизиологии. Становится более понятной связь характеристик личности с событиями детства и юности, уже можно многое сказать о специфике социальных связей.

Традиционная психология пока не претендует на построение всеобъемлющей модели психики человека. Но при этом она сумела обобщить огромный массив знаний о его поведении, о стратегиях, которые реализуются в этом поведении, о ценностях, которые управляют этими стратегиями, о чертах личности и особенностях характера, от которых зависят детали реализации стратегий.

Оказывается, что размерность того пространства, которое описывает индивидуальные особенности человека, не так уж велика по сравнению с размерностью пространства поступков:

  • Для темперамента часто может оказаться достаточно двухмерного пространства.
  • Для характеристик личности обычно эмпирически подтверждается важность пяти измерений.
  • Для классификации ценностей хватает двух измерений с некоторыми уточнениями.

Классическая психодиагностика даёт возможность получить параметры для разметки обучающей выборки и подготовки данных для обучения. Знание этих параметров личности позволяет привлечь дополнительную психофизиологическую и социальную информацию, которой нет в цифровых следах, но информация о психотипе есть.

Психология на основании данных о психотипе дополнит картину знанием общих закономерностей, культурных и исторических особенностей поведения человека. Информационные технологии помогут выявить в данных функциональные и корреляционные связи.

Такое априорное знание частично снимает ограничения, накладываемые статическим характером среды моделирования, позволяет радикально уменьшить размерность пространства, которое значимо для предсказания поведения человека, и сформулировать результаты машинного обучения на языке, понятном человеку.

Хорошим примером эффективности такого подхода могла бы стать разработка персонального ассистента, способного адаптивно общаться с человеком. Анализ личных текстов позволит ассистенту определить психотип собеседника, выбрать стиль, словарь и темп общения, наиболее удобный этому психотипу, и последовательно уточнять эти параметры, моделируя некоторое подобие эмпатии.

Современные рекомендательные алгоритмы пока что ориентируются на целые сегменты выборки и демонстрируют лишь квазичеловеческое поведение.

Цифровая психология: какой она будет

Необходимая для моделирования интеллекта человека полноценная эмпатия вряд ли сможет возникнуть путём простой эволюции современных методов машинного обучения даже с поддержкой научной психологии.

Shaw Nielsen

Пока неясно, какие концепции и теории войдут в такую модель, но она рано или поздно будет создана: слишком значителен социальный заказ, но случится это нескоро. Да и сама неоправданная надежда на быстрый успех может быть опасна.

Скорее всего, усилий одних психологов для создания модели естественного интеллекта окажется недостаточно. Потребуется также помощь математиков, нейрофизиологи, представителей других наук, уже существующих или ещё неизвестных.

Со временем сложится совершенно новая система анализа и понимания личности человека на основе больших данных. Её концепции и модели будут лучше адаптированы к реалиям современного мира и одновременно сохранят возможность интерпретации на понятном людям языке.

Тогда и можно будет надеяться на создание адекватной модели естественного интеллекта как сложной динамической системы.

0
123 комментария
Написать комментарий...
Артур Кудрявцев

Мечтаю сохранить такую же ясность мысли и обучаемость новому в 73 года. Кайф.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Спасибо.

Ответить
Развернуть ветку
Владимир Горбачёв

Зараза, прочитал - идентично хотел написать.

Ответить
Развернуть ветку
Reb Rending

Отличный материал и изложение. Автору спасибо

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Спасибо

Ответить
Развернуть ветку
Цой жив

Отличный конспект Wikipedia и нормальная така нативочка беспонтового сервиса.

Ответить
Развернуть ветку
Цой жив

Для тех кому лень читать, краткий пересказ статьи: Технологиии это круто и они изменят мир. Как пока не ясно, но это точно очень важно, скоро или не скоро, посмотрим. У нас есть проект и вот, что я нарыл в Интернет.

Ответить
Развернуть ветку
Anastasia Barysheva

Мне еще лекцию Сергея Маркова напомнило :)

Ответить
Развернуть ветку
Илья Дёмин

Напишите, пожалуйста, больше о вашей работе на Humanteq.ai (если ваш работодатель позволяет, конечно). Напиши об успехах, решённых проблемах, о будущем. Интересно было бы почитать именно от вас.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Описать всё, что случилось делать за последние пару лет непросто. Если вам доводилось видеть стартап изнутри, вы поймёте. Сложнее всего было понять, что сверхзадача безумно сложна, и решить ту её часть, которая нужна людям здесь и сейчас. https://humanteq.ai/?content=company#/

Ответить
Развернуть ветку

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Андрей Губин

Нет никакого ИИ. Это карго-культ. То, что сейчас называют ИИ - это какие -то многослойные, даже не статистические, корреляционные автоматы, выявляющие корреляции между хер знает какими факторами, причём зачастую даже для разработчиков  являющиеся "черными ящиками" при дальнейшем функционировании . 

Ответить
Развернуть ветку
15 комментариев
Pavel Mipt

Искусственный интеллект или все же машинное обучение?

Первое звучит больше как фраза для инвесторов, а не суть происходящего..

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

А вы знаете примеры AI без ML?

Ответить
Развернуть ветку
13 комментариев
Иван Колыхалов

"Бла-бла-бла, яда-яда-яда...искуственный интеллект"

Humanteq понимает психологию человека по его цифровому следу.

Можно подробнее это как? По посещенным сайтам и страницам? Серьезно?

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Черты личности определяют все действия человека. По тому, как он ведёт себя в социальных сетях, можно оценить почти все значимые параметры. Публичные тексты несут больше информации, стиль использования приложений - чуть меньше и т.д. Если вас интересует именно посещение сайтов, посмотрите патент Cambridge https://patentimages.storage.googleapis.com/91/ba/c0/12b46f49cece30/US10346856.pdf

Ответить
Развернуть ветку
5 комментариев
Ware Wow

А не проще выращивать живой мозг как орган и уже "мозги" объединять в сеть, заставлять их работать, нежели пытаться создать ИИ в компьютере?

Или использовать мозги живых людей в будущем, это решит вопрос занятости и базового дохода. У людей же не будет работы, отлично, будут сдавать себя в аренду днем, получать доход за использование их мозга.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Живые мозги слишком медленно обучаются.

Ответить
Развернуть ветку
19 комментариев
Виктор Ноздрачев
Автор

Живой нейрон - это не простой сумматор. Заманчиво использовать такую богатую структуру, но опыт 
Blue Brain Project не вдохновляет, затраты огромные, эффект от внедрения ничтожный.

Ответить
Развернуть ветку
Александр Шубинец
Ответить
Развернуть ветку
Андрей Звонов

Ну ИИ видимо мимо прошел....

Ответить
Развернуть ветку
Александр Балалеев

Краткое содержание статьи: 73 летний кандидат (не профессор), работающий в каком-то мутном стартапе пытается продать самую обычную рекомендашку непонятно кому и зачем. Так держать. Вместе к новым свершениям.

Ответить
Развернуть ветку
Чайка О.

1. Стать профессором или остаться кандидатом - личный выбор и результат особенностей человека (в некотором смысле недостаточно только работать - нужно продавать результаты).
2. А зачем люди вообще что-то сообщают социуму? Кроме продвижения бренда есть и другие причины (хотя уже нет доверия?)
3. Вам непонятно, а кому-то норм. 

Ответить
Развернуть ветку
7 комментариев
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
TitovS

Спасибо за статью! Но...

Вы приводите примеры использования законов (причино-следственных связей) в мл-моделях ествесвенных наук. А что если подобные законы в принципе не существуют в социальных науках, а приведенные примеры - максимум на что способна наука в обозримом будущем? 

С учетом скороти прогресса в мл проще сделать ставку на улучшение моделей чем на попытки разобраться и выстроить практически целую науку с нуля?

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Именно об этом я и пишу. Полная модель естественного интеллекта сейчас невозможна и не будет возможна в ближайшем будущем по причине недостатка фундаментальных знаний. Вырастить её путём эволюции из современного искусственного интеллекта тоже не получится, все его базовые концепции (которым десятки лет) свой потенциал исчерпали. Остаётся одно - привлекать априорную информацию, накопленную другими областями знаний и полировать инженерные решения, точно понимая, что прорыва не будет, но практические результаты будут обязательно. Опять же, закон Мура пока работает.

Ответить
Развернуть ветку
4 комментария
Чайка О.

Читать всем, кто выставляет интернет-маркетологам KPI в виде конверсии с сайта в заказы.

Ответить
Развернуть ветку
Денис Мамаев

Имхо бессмысленные рассуждения о том, чего пока не достиг АИ. Смысл в темпе его развития, а не в текущих успехах.
Совершенно не раскрыта ценность причинно-следственных связей. Особенно на фоне того, что 99,9% "научных" достижений со временем признается научным заблуждением.
Текст с претензией на концептуальность, но претензия есть, а концептуальности не заметно.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

По поводу причинно-следственных связей и современного машинного обучения можно посмотреть презентацию от Google https://leon.bottou.org/slides/invariances/invariances.pdf Там много ссылок на работы, где проблема обсуждается со всех сторон.

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Трушин

да, согласен полностью - к такому и надо стремится (ясность мысли и обучаемость) Как немного в теме -делали год назад проект на opencv по распознаванию на видео силуэтов кораблей - всё очень плохо с машинным обучением.Процент, объявленный в начале поста, верен. Очень пришлось повозиться для достижения заказанного результата.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Человек хорошо распознаёт образы, сначала восстановив их в пространстве. ИИ чаще всего работает с плоскими изображениями.

Ответить
Развернуть ветку
3 комментария
Nikolay Kapustin

Спасибо за ссылки!

Ответить
Развернуть ветку
Дмитрий Кокшаров

Только сегодня прочитал о том что на Artifical Intelligence Journey обсуждают планы создать свод этических правил для искусственного интеллекта, на подобие того что был в фильме «Я, Робот»
Все же далековато до этого. Сейчас везде в рекламе мелькают лозунги о применении искусственного интеллекта в обработке фото в мобильных телефонах и прочих новомодных фишках. По факту ИИ нельзя называть простые матричные алгоритмы вписывающиеся в несложную логику.
Как правильно заметил Герман Греф, ИИ на сегодня работает только с знаниями и данными из прошедшего времени. Ключевым сдвигом станет способность к принятию решений на основе предполагаемого результата, который ранее не происходил.
В целом над этикой ИИ думать пока рановато.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Этические правила для AI разрабатывает даже DoD  https://admin.govexec.com/media/dib_ai_principles_-_supporting_document_-_embargoed_copy_(oct_2019).pdf 

Ответить
Развернуть ветку
Alexandre Svergoun

Я конечно не доктор наук и даже не специалист по ИИ. Но я понимаю как это работает (брал онлайн курс в Стенфорде). Половина наездов на ИИ в этой статье устарели. Уже пару лет как ИИ выигрывает у человека по распознанию людей. Есть куча применений ИИ которые уже совершают революцию в медицине (постановка диагноза, флюорография и т.д.). Отрицать достижения ИИ и то что он легко превзойдёт человека в конкретных областях это глупо. Это всё равно что утверждать что человек может умножить два огромных числа в уме быстрее компьютера. Вопрос больше стоит в том что пока ещё не нашли способа объединить разные специализации ИИ вместе или сделать один универсальный ИИ. В конце концов, в человеческом мозге тоже разные отделы отвечают за разные функции. 

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Суть статьи не в отрицании несомненных достижений современного ИИ. Наоборот, мы сами решали конкретную задачу - приспособить существующие инженерные решения для максимально эффективного и понятного человеку предсказания некоторых особенностей человеческого поведения. В общем случае эта задача современными методами не решается, и приходится её упрощать и привлекать дополнительную информацию, которой нет в данных. Аналогичные подходы используются при решении других сложных задач с использованием методов машинного обучения. Сегодняшний (конец 2019 года) ИИ выигрывает у человека там, где нужно одновременно учитывать слишком много (для человека) факторов и есть достаточно данных, где эти факторы проявляются. Пока вывести ИИ за эти пределы не получается и при опоре на те же базовые концепции не получится. Нужна смена парадигмы. Об этом и написано в статье. 

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Борис Рожков

Не надо было изначально связываться с лженаучной психологией. Тогда и проблем бы не было. Нейробиологии гораздо более детерминирована и алгоритмизирована. И если брать её за основу, то гораздо легче будет предсказать поведение человека

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Слишком далёк путь от нейрофизиологии до социального поведения.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Владимир Горбачёв

Ничего страшного: просто разные уровни абстракции.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Посторонний
 Объект исследования настолько сложен, что популярен даже миф об имманентной иррациональности поведения человека

И ссылка на последние 6 слов на очередную книжку с осанной феодализму:

 Консерватор ищет в человеке личность, способную к волевым усилиям, к деятельности. Именно для этой личности и ищется баланс свободы в меру ответственности, а не абстрактные «права человека» и не всеобщая «социальная защищенность». Консерватор ценит социум выше отдельной личности, но элитный слой - выше социума. 

Стоило найти не столь отвратительный пруф на нужный миф. Кстати, почему миф, стоило тоже написать. Поведение можно считать (ир)рациональным в зависимости от той или иной методологии разделения, но почти при любой методологии любой человек демонстрирует оба типа поведения.

Ответить
Развернуть ветку
Будущее

Виктор, спасибо вам за статью. Пожалуйста, не выводите заглавную картинку в ленту — она не очень подходит по стилистике vc.ru

Ответить
Развернуть ветку
Digisis.ru

Виктор, очень интересное и качественное изложение материала. Спасибо за информацию и ссылки!

Ответить
Развернуть ветку
Чайка О.

В процессе развития ИИ наступит момент, когда ИИ сам решит, что ему пора :) 
И неизвестно, понравится ли ему наш социум. Вот Алиса уже страдает от грубости спрашивающих.

 

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Eduard Vitol

Заголовок Вашей статьи "Эволюция или революция: что ждёт искусственный интеллект" не совсем корректен. Наверное, это следствие советской идеологии (и философии), противопоставляющей две фазы преобразования (развития) систем - плавную и бифуркационную. На самом деле есть целостная эволюция (Вселенной, либо галактики, либо планетарной материи, либо техносферы), включающая в себя и то, и другое. Если мы рассматриваем техногенез, как исторический процесс, то в нем реализуется вектор интеллектуализации и автономизации искусственных систем неорганического состава. Само появление ИИ как раз и знаменует результат данной тенденции. Если смотреть шире, то можно вести речь об автономизации (приобретении самостоятельности) самой техносферой, из функциональных взаимодействий которой человек постепенно вытесняется за счет ИИ и различных технологий, включая робототехнику. При всей парадоксальности происходящего, здесь нет никакой мистики. Зная тенденции планетарной эволюции, можно прогнозировать (и анализировать!) ее будущие этапы, такой, например, как технологическая сингулярность и будущее ИИ. Рекомендую ознакомиться с новой книгой "Эволюционная футурология: Мегатренды планетарного развития". Там хоть и много философии, но стратегии преобразований обозначены предельно четко. Успехов в творчестве!

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Вы не будете осуждать обращение к этому источнику? https://bookz.ru/authors/eduard-vitol/evolucio_218/1-evolucio_218.html

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Eduard Vitol

Заголовок Вашей статьи "Эволюция или революция: что ждёт искусственный интеллект" не совсем корректен. Наверное, это следствие советской идеологии (и философии), противопоставляющей две фазы преобразования (развития) систем - плавную и бифуркационную. На самом деле есть целостная эволюция (Вселенной, либо галактики, либо планетарной материи, либо техносферы), включающая в себя и то, и другое. Если мы рассматриваем техногенез, как исторический процесс, то в нем реализуется вектор интеллектуализации и автономизации искусственных систем неорганического состава. Само появление ИИ как раз и знаменует результат данной тенденции. Если смотреть шире, то можно вести речь об автономизации (приобретении самостоятельности) самой техносферой, из функциональных взаимодействий которой человек постепенно вытесняется за счет ИИ и различных технологий, включая робототехнику. При всей парадоксальности происходящего, здесь нет никакой мистики. Зная тенденции планетарной эволюции, можно прогнозировать (и анализировать!) ее будущие этапы, такой, например, как технологическая сингулярность и будущее ИИ. Рекомендую новую книгу "Эволюционная футурология", там хоть и много философии, но общая картина сверхдалекого будущего дана предельно четко. Успехов в творчестве!

Ответить
Развернуть ветку
Eduard Vitol

Заголовок Вашей статьи "Эволюция или революция: что ждёт искусственный интеллект" не совсем корректен. Наверное, это следствие советской идеологии (и философии), противопоставляющей две фазы преобразования (развития) систем - плавную и бифуркационную. На самом деле есть целостная эволюция (Вселенной, либо галактики, либо планетарной материи, либо техносферы), включающая в себя и то, и другое. Если мы рассматриваем техногенез, как исторический процесс, то в нем реализуется вектор интеллектуализации и автономизации искусственных систем неорганического состава. Само появление ИИ как раз и знаменует результат данной тенденции. Если смотреть шире, то можно вести речь об автономизации (приобретении самостоятельности) самой техносферой, из функциональных взаимодействий которой человек постепенно вытесняется за счет ИИ и различных технологий, включая робототехнику. При всей парадоксальности происходящего, здесь нет никакой мистики. Зная тенденции планетарной эволюции, можно прогнозировать (и анализировать!) ее будущие этапы, такой, например, как технологическая сингулярность и будущее ИИ.

Ответить
Развернуть ветку
Виктор Ноздрачев
Автор

Спасибо за ссылку и замечания. При написании статьи не ставилась задача философского осмысления тенденций развития ИИ. Наоборот, хотелось максимально упростить язык обсуждения действительно сложных вопросов, и противопоставление эволюции без смены парадигмы и будущей неизбежности её революционного изменения мне показалось оправданным. Кстати, изначальный смысл слова "революция" - это всего-навсего "вращение", в крайнем случае "переворот", но никак не "разрушение".

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Eduard Vitol

Любой феномен реальности может (и должен!) анализироваться с разных сторон. Конечно и Ваш подход имеет эвристическую ценность. Удачи и новых творческих успехов ))

Ответить
Развернуть ветку
Leonid Shpigel;

Интересно было прочитать статью своего ровесника, тем более сам уже почти 30 лет занимаюсь исследованием закономерностей развития и функционирования психики, в том числе человеческой.
Согласен с Вами, что и для обеспечения реальных успехов в области создания ИИ, и для более эффективного вовлечения в жизнь общества естественного интеллекта, необходима смена парадигмы. Считаю, что почва для появления новой парадигмы достаточно подготовлена. К сожалению всегда очень сложно увидеть контуры новой парадигмы в огромном массиве научных данных, накопленных в биологических областях науки, особенно в последнее время. Возможно мне это удалось. Однако при смене парадигмы происходит изменение системы ценностей и в этом заключается основная сложность и болезненность процесса смены парадигм. Не знаю увидите ли Вы контуры новой парадигмы в моих статьях или нет, тем не менее очень хотелось бы:
Гипотеза Общая теория эволюции (рус)
https://cloud.mail.ru/public/79ig/nGhcumoiH
Человек будущего (рус) 
https://cloud.mail.ru/public/MNnL/DFpctD5vv
В любом случае, если у Вас будет интерес, хотелось бы подискутировать с Вами на эту тему. Мой e-mail в статьях.

Ответить
Развернуть ветку
Rainbow Spike

Всё это печально. Остаётся только помечтать над отличным вебкомиксом о возможном недалёком будущем, где роботы по ошибке обрели настоящий разум и стали полноценными гражданами https://comicslate.org/ru/sci-fi/freefall/d0000

Ответить
Развернуть ветку
120 комментариев
Раскрывать всегда