После Второй мировой войны технологии бурно развивались, что позволило людям посещать Луну, общаться друг с другом на дальних расстояниях и, самое главное, автоматизировать свою работу с помощью машин. Алан Тьюринг был одним из математиков, которые работали над ИИ, сосредоточив внимание на машинах, мыслящих как люди. По прошествии времени, и ИИ продвинулся в обучении наборов данных, многие люди теперь верят, что в ближайшие годы он заменит людей. Но может ли? Может ли он работать как настоящий человеческий мозг и стать Виженом из фильма «Мстители: Эра Альтрона»? Этот блог глубоко задумается над этим вопросом.

Истоки ИИ

Первый ИИ появился в 1950-х годах благодаря многочисленным ученым, математикам и философам, которые работали над тем, чтобы заставить компьютеры решать сложные задачи и «думать» как люди. Алан Тьюринг, британский математик, опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой предположил, что машины должны решать задачи так же, как человек, используя доступную информацию наряду с логическими рассуждениями. В то время компьютеры только выполняли команды, а не сохраняли их, поэтому они не должны были запоминать то, что они делали.

Пять лет спустя Аллен Ньюэлл, Клифф Шоу и Герберт Саймон инициализировали его своей программой Logic Theorist, которая имитировала человеческие навыки решения проблем. Это привело к дополнительным исследованиям ИИ и созданию аналогичных программ ИИ, особенно ELIZA Вейценбаума, которая стала первым виртуальным помощником, прошедшим тест Тьюринга.

С 1957 по 1974 год компьютеры стали дешевле и более продвинутыми с точки зрения памяти и скорости, что привело к развитию ИИ за счет использования алгоритмов машинного обучения (это алгоритмы, используемые для идентификации изображений и нахождения отношений между ними).

ИИ против человеческого мозга

Чтобы создать ОИИ (общий искусственный интеллект), мы смотрим на единственное, что у нас есть, то есть на человеческий мозг. Для этого AGI считывает предоставленный набор данных и использует машинное обучение в качестве статистического метода. В большинстве фильмов ИИ думает как люди (например, Джарвис Тони Старка). Но дело в том, что ИИ еще далеко до этого.

Здравый смысл играет жизненно важную роль в иллюстрации упомянутого выше препятствия. Например, если вы едете по улице и видите играющего ребенка, который идет за припаркованной машиной, вы автоматически осознаете, что он внезапно появится на дороге. Это потому, что вы используете свой опыт через EQ, из-за чего ИИ сложно заметить проблему, поскольку это непредсказуемое событие, и он использует только интеллект, то есть знания.

Проблемы и ограничения

Как упоминалось в предыдущем заголовке, ИИ не хватает здравого смысла, потому что он требует опыта, а не знаний. Яркими примерами являются:

  • Существование времени и его способность упорядочивать действия в окружающей среде.
  • Цепь событий, то есть причин, может предсказуемо привести к следствиям.
  • Действия, которые предпринимает человек (или AGI), могут повлиять на будущее, которое может повлиять на человека.

Это огромный недостаток для ИИ, потому что здравый смысл устраняет двусмысленность в повседневной жизни. Например, ИИ не может понять следующую шутку:

"Я знаю человека с деревянной ногой по имени Смит".

"Как называется его вторая нога?"

Кроме того, отсутствие здравого смысла также приводит к отсутствию рассуждений, что со временем лишает ИИ понимания причин и следствий. С человеческой точки зрения мы не можем иметь представления о том, как работает ИИ. А когда возникает проблема, мы не можем ее выявить и исправить.

Социальные соображения

«Самые лучшие и самые красивые вещи в мире нельзя увидеть или даже потрогать. Их нужно чувствовать сердцем».

— Хелен Келлер

Помимо наших пяти чувств (зрения, слуха, осязания, обоняния и вкуса), эмоции также играют жизненно важную роль в нашей жизни. Это помогает нам понять чувства, которые мы не можем получить с помощью математических уравнений, даже если речь идет об ощущении сердцебиения. Хотя мы получаем ответы на вопрос «Как», вопрос «Почему» становится частично отвеченным. Возьмем в качестве примера Шерлока Холмса: он очень умный человек, который может давать захватывающие дух результаты посредством строгих наблюдений, но он не может понять, как чувствует себя Джон Ватсон в различных ситуациях, потому что он не может понять человеческую природу, поскольку такие виды информации не получаются через книги.

В случае с ИИ это может привести к появлению высокоинтеллектуальных машинных существ со средним IQ, значительно превышающим человеческий, и решения множества сложных проблем, но они всегда будут социопатами или, что еще хуже, без эмоций, как показано в многочисленных научно-фантастических фильмах, потому что искусственная нейронная сеть никогда не сможет заменить человеческий мозг. Однако они могут попытаться имитировать нашу реакцию в различных ситуациях, описанных в следующем разделе.

Попытки

Подражание людям — это самый близкий способ, с помощью которого ИИ может вести себя как они. Анализ настроений играет ключевую роль, вычисляя соотношение положительных и отрицательных слов в предложении, разговоре и т. д., а затем выводя общее настроение человека. Однако недостатком является то, что это не может работать должным образом, если вы все время были саркастичны. Но были попытки полностью воспроизвести человеческий мозг.

Blue Brain Project EPFL — это швейцарская инициатива по исследованию мозга, возглавляемая Генри Маркрамом. Этот проект успешно построил первую копию мозга мыши, открыв путь к пониманию многоуровневой структуры и функций мозга.

Другой попыткой был Spaun («Объединенная сеть архитектуры семантических указателей»), созданный Крисом Элиасмитом из Центра теоретической неврологии Университета Ватерлоо. Он состоит из 2,5 миллионов смоделированных нейронов, организованных в подсистемы, которые напоминают определенные области мозга. Он был сделан в Ненго и может считать числа и даже писать их, если ему дать роботизированную руку.

Будущее

Учитывая блокировки, мешающие ИИ моделировать человеческий мозг, разработчикам следует больше работать над более биологически правдоподобной структурой, а не просто тренироваться с наборами данных. Чтобы противостоять этому, необходим более целостный подход, показывающий взаимосвязь между такими вещами, как зрение, язык и роботы, вместо чтения слов из данных.

Также важно отметить, что ИИ может не позволить развиваться дальше, потому что он может использовать личные данные для самообучения, что примет к сведению Web 3.0 следующего поколения.

Заключение

Хотя сегодняшний ИИ, особенно ChatGPT, обладает впечатляющими возможностями и дает выдающиеся результаты, он никогда не сможет достичь ОИИ, пока не будет следовать процессу мышления ребенка и не начнет демонстрировать те же знания здравого смысла, которые мы используем, чтобы познавать окружающий мир.

Автор сценария Умаир Шакил