Сильный искусственный интеллект: что мешает создать сегодня и как сделать завтра

1. Сильный искусственный интеллект
Что мешает сегодня, что будет
завтра
Купервассер Олег

2. Сильный искусственный интеллект
• Универсальный интеллект
• Интеллект, обладающий сознанием и
самосознанием

3. Сложные и простые задачи для
искусственного интеллекта
• Простые:
• Интегралы, шахматы, викторины, вывод
теорем, вычисления
• Сложные:
• Зрение, распознавание, естественный язык
и здравый смысл, перевод, сложные
научные выводы

4. Что сделано сегодня
• Узкая специализация программ:
• Шахматы, викторины, логические и
математические выводы, поиск в
«известном лабиринте», решения частных
задач распознавания, экспертные системы,
простое обучение с нуля

5. Что можно сделать сегодня
• Ориентация и навигация с помощью зрения
• Распознавание объекта по «примерному»
шаблону или набору шаблонов и
ограниченный контекст
• Перевод на другой язык и беседа с
«прямолинейным» и простым пониманием
смысла

6. Что хотим завтра
• Распознавание объектов в широком наборе
контекстов и сильном отличии от шаблоны
• Глубокое понимание и перевод языков
• Сложные научные выводы

7. Что мешает реализовать, то что
можно сделать сегодня
• Большой объем работы по программированию
• Большой объем работы по сбору баз данных,
«ручной» работы
• Бизнес не любит «долгих» и «сложных» проектов :
отсутствие «научного» мышления у бизнеса и
«личные» амбиции у ученых, медлительность
«академических» изысканий и оторванность от
практики и конечного результата
• Выход: любить и уважать науку и ученых,
человеческий фактор, острота проблемы

8. Подходы к реализации интеллекта
завтра
• «Моделирование» мышления
программами – эвристики, экспертные
системы
• Копирование мозга
• Эволюция и обучение

9. «Моделирование» мышления программами
– эвристики, экспертные системы
Проблемы:
Отсутствие универсальности алгоритмов
Отсутствие одного или нескольких простых
базовых принципов решений для всех
задач

10. Копирование мозга
• Наш мозг – параллельная архитектура,
высокая адаптивность и устойчивость к
повреждениям
Проблемы
Высокая сложность
Влияние на решения мозга окружения мозга,
организма, окружающей среды
Самостоятельное целеполагание мозга
Трудность нахождения «багов»
Разрушение мозга и его взаимодействия с
окружением при внешнем вторжении для
изучения

11. Обучение и эволюция
Обучение – не нужно самим формировать программы
и базы знаний
Эволюция – начальный уровень обучения,
Использование результатов предыдущих этапов для
следующих
Проблемы:
Обучение с нуля малоэффективно
Эволюция – локальный экстремум
Решение:
Генератор случайных чисел из окружения и эволюция
в реальной физической среде

12. Проблемы реализации
• Отсутствие хорошей параллельной и
адаптивной электронной базы
• Сложность софта и длительность его
разработки

13. Сознание
Синхронистичность событий
Локальные корреляции
• Квантовые и фрактальные компьютеры
• Живое сохраняет сложные и неустойчивые системы
Глобальные корреляции
Мир – набор случайных событий или механизм
(голографическая модель)
Выход – интуиция!
Для машин – случайный генератор из внешней среды
и эволюция в физическом мире

14. Что не смогут ЭВМ
Не формализуемые задачи:
• Повторить индивидуальность
• Угадать 100% будущие желания и
потребности
• Полностью изучить человека