Шрифт:
Watson продемонстрировал еще один интересный вид интеллекта. Его программа DeepQA генерирует сотни возможных ответов и собирает сотни данных в пользу каждого из них. Затем она фильтрует и ранжирует ответы по уровню своей уверенности в каждом. Если она не чувствует уверенности ни в одном ответе, она не станет отвечать, поскольку в «Своей игре» за неверный ответ назначается штраф. Иными словами, Watson знает, чего он не знает. Конечно, вы можете не поверить, что вероятностные вычисления — это осознание себя, но согласитесь, это уже шаг в верном направлении. Знает ли Watson на самом деле что-нибудь?
Ну, если контуры мозга управляются алгоритмами, как утверждают Грейнджер и другие специалисты по вычислительной нейробиологии, то логично спросить: а знаем ли мы, люди, хоть что-нибудь? Или, говоря иначе, может быть, и мы, и они что-то знаем. И, разумеется, Watson — это настоящий прорыв, способный многому нас научить. Курцвейл сказал об этом так:
Много писали о том, что Watson работает через статистические расчеты, а не через "подлинное" понимание. Многие читатели понимают это так, что Watson просто собирает статистику о словосочетаниях… Но точно так же и пространственное распределение концентрации нейротрансмиттеров в коре человеческого мозга можно назвать "статистической информацией". В самом деле, мы разрешаем свои сомнения примерно так же, как это делает Watson, — сравнивая вероятности различных интерпретаций фразы.
Иными словами, как мы уже говорили, ваш мозг помнит информацию благодаря прочности электрохимических сигналов в синапсах, участвовавших в кодировании этой информации. Чем выше концентрация химических веществ, тем дольше и надежнее будет храниться информация. Основанные на фактах вероятности, с которыми работает Watson, тоже представляют собой своего рода шифр, но только в компьютерной форме. Это знание или нет? Такая дилемма приводит на ум загадку «китайской комнаты» Джона Сёрля, речь о которой шла в главе 3. Как мы вообще сможем узнать, думают компьютеры по-настоящему или просто хорошо имитируют этот процесс?
Что характерно, на следующий день после победы Watson в «Своей игре» Сёрль сказал:
IBM придумала хитроумную программу — но не компьютер, способный думать. Watson не понимал ни вопросов, ни своих ответов, ни того, что некоторые из них оказывались верными, а некоторые — неверными, ни того, что все это игра, ни того, что он выиграл, — потому что он вообще ничего не понимает.
Дэвид Ферруччи, ведущий специалист IBM по системе Watson, на вопрос о том, умеет ли Watson думать, ответил, перефразируя известного голландского компьютерщика Эдгера Дейкстру: «Умеет ли подводная лодка плавать?»
То есть подлодка не «плавает» так, как плавает рыба, но она может передвигаться в толще воды быстрее большинства рыб и оставаться под водой дольше любого млекопитающего. Более того, в некоторых отношениях подлодка плавает лучше рыб и млекопитающих именно потому, что она плавает не так — у нее свои достоинства и недостатки. Интеллект Watson производит сильное впечатление, хотя и ограничен, потому что не похож на человеческий. В среднем он работает много быстрее и способен делать вещи, доступные только компьютерам, — к примеру, отвечать на вопросы «Своей игры» круглосуточно и без выходных, а также подключаться к сборочной линии новых архитектур типа Watson, когда возникнет необходимость поделиться с ними знаниями и готовыми программами. А в вопросе о том, думает ли Watson, я предлагаю довериться нашим органам чувств.
Кен Дженнигс, один из людей — оппонентов Watson по «Своей игре» (называвший себя, кстати, «Великой углеродной надеждой»), ощущал своего противника как человека.
Методы, при помощи которых компьютер раскручивает вопросы в игре, очень похожи на мои. Эта машина сосредоточивается на ключевых словах вопроса, а затем обшаривает свою память (в случае Watson это пятнадцать терабайт базы человеческих знаний) в поисках групп ассоциаций, связанных с этими словами. Она строго проверяет первые ассоциации по всей контекстной информации, какую только может собрать: название категории; тип возможного ответа; время, место и тендерные особенности, на которые указывает вопрос, и т. д.
И когда машина решает, что достаточно "уверена" в ответе, она нажимает на звонок. Все это происходит мгновенно, и для игрока-человека это интуитивный процесс, но я убежден, что, если разобраться, мой мозг проделывает приблизительно то же самое.
Действительно ли Watson думает? И как много он на самом деле понимает? Я не знаю наверняка. Но я уверен, что Watson — это первый вид совершенно новой экосистемы, первая машина, по поводу которой мы можем задаваться такими вопросами.
Может ли Watson стать основой когнитивной архитектуры, представляющей собой полноценный искусственный интеллект человеческого уровня? Ну, у этой системы серьезная база, которой нет больше ни у какой другой: это и толстый кошелек, и компания, публично заявляющая о готовности преодолевать препятствия и рисковать, и план будущего финансирования, обеспечивающего жизнь и развитие. Если бы я управлял IBM, я воспользовался бы популярностью компании, уровнем продаж и научными результатами, полученными в работе над сложнейшими проектами Deep Blue и Watson, и объявил бы миру, что в 2020 г. IBM готова будет пройти тест Тьюринга.
Успехи в обработке естественных языков очень скоро преобразят те области экономики, которые до сих пор, казалось, совершенно не затрагивал технический прогресс. Через несколько лет библиотекари и исследователи всех сортов присоединятся в очередях на бирже труда к продавцам, банковским кассирам, турагентам, биржевым брокерам, кредитным менеджерам и работникам справочных служб. За ними последуют врачи, юристы, налоговые и пенсионные консультанты. Вспомните, как быстро автоматы едва ли не полностью заменили банковских операторов, а машины начали вытеснять живых кассиров в супермаркетах. Если вы работаете в информационной индустрии (а цифровая революция превращает все на свете в информационную индустрию), берегитесь.