Victor Ronin's IT blog

Я, как и большинство уважающих себя сумасшедших программистов люблю почесать язык на тему искусственного интеллекта.

Увы, естественного интеллекта пока не хватает, для того, чтобы искусственный перешел из разряда чесания языка о нем, в разряд чесания языка с ним.

Так вот, есть у меня пару идей, почему он собственно говоря, воз и ныне там, хотя лет уже 40 достаточно активненько над ним трудятся множеству умных дядек и тетек.

Ну, начнем с начала. Как я уже упоминал, я — эволюционист. Так, что если вы считаете, что на 6 день бог создал человека, а после этого на 7 отдыхал, а на восьмой закапывал по всей планете кучу окаменелых останков, то вероятнее всего читать дальше бессмысленно.

Итак, эволюционирование… Ясно, что очевидцев эволюционирования осталось мало. Тем не менее, мне кажется логичным, то что в какой-то момент появились само реплецирующие себя — простые молекулы, а дальше и более сложные молекулы и структуры и так за эдак миллиард лет добравшись до сложности ДНК, ну а дальше все пошло быстро и просто.

Возвращаясь к искусственному интеллекту.

Первым делом его попытались просто написать. Попытка хороша, результатов — ноль. Если вдуматься, то человеческий мозг (хранящий интеллект) весит 2-3 кг. В пересчете на количество атомов в нем (с некоторой натяжкой — простейших строительных блоков, эквивалентных ну скажем байтам) мы получаем, что-то типа эдак 10^22 команд, что эквивалентно десяти миллиардам 1TB винчестеров.

В общем хороша задачка получается на ассемблере написать весь этот код. Да… Я знаю, там очень много copy-paste. Но даже, чтобы его применить, нужно знать как оно работает внутри, чего пока толком не знают.

Вторым методом, которые попытались применить — это попытаться сформировать структуры похожие на мозг, и ждать, что они станут интеллектуальными. Ну скажем, нейронные сети. Опять ничего не вышло. Да, что-то эти нейронные могут делать (отличить «визуально» цифру один от цифры два), но мягко говоря от распознования цифр до интеллекта ну очень далеко.
Опять же, пару проблем которые всплыли. Не фига не понятно какого вида сети надо строить, разве что стали известны очень общие принципы, да и то в последнее десятилетие. Второе, это то, что количество нейронов (в коре головного мозга) что-то типа 10-20 миллиардов и зачастую у них могут быть до 20 тысяч связей. Итог имеем ну, скажем данных на 10^13 степени связей = всего десять 1TB винтов, но все что мы получим в этому случае, это очень упрощенную модель, только коры мозга и все равно мы не знаем как строить эту сеть.

Третье, это появились генетические алгоритмы. То ест,ь мы делаем что-то (скажем нейронную сеть) или еще какую-ту структуру, которая должна стать умной. Запускаем ее, меряем ум, размножаем самые умные и т.п. И снова мы наступаем на те же грабли, что и в прошлых двух методах. Да, генетические алгоритмы — это здорово, но пытаться построить сразу разум (без промежуточных элементов), полный абсурд, так как с таким же успехом можно было бы ожидать, что на земле путем эволюции появился бы сразу человек, без всяких промежуточных стадий.

Ну и пару дополнительных вещей по поводу всех этих методов. Как по мне все утыкается в три проблемы
— мы не знаем как мозг/интеллект работает
— мы пытаемся синтезировать уже готовый интеллект (который очень большой) без всяких промежуточных звеньев
— мы надеемся, что интеллект будет работать без всякой (или с минимальной тренировкой)

Чуть чуть дополнений по последнему пункту. Большинство живности, которые достаточно интеллектуальны, требуют достаточно долгой «тренировки» родителями перед тем как они таки
обучаются использовать свой интеллект. То бишь, hardware у них есть, ROM уже есть, а вот софт
в них таки еще надо заливать, чтобы все работало хорошо.

Ну и теперь ключевая часть. Собственно говоря, где я вижу решения всех трех проблем.

а) Мы не знаем как оно работает.

Природа тоже не имела понятия как будет работать интеллект. Самое ключевое, что нужно (и в чем правы те, кто занимаются генетическими алгоритмами) — то, что должен быть репликация, мутация и естественный отбор. И эта комбинация вполне таки толкает систему в ту сторону, чтобы она становился все более живучей и похоже, что интеллект одна из серьезных вех повышения живучести, так что до него в какой-то момент должно дойти.

б) Попытка синтезировать готовый интеллект

Это бесполезное занятие. Что нужно делать, это просто создать репликатор с которого начать. И именно он уже должен добраться до того, чтобы суметь собрать из себя более сложную систему больших размеров.

Ведь если вдуматься, весь наш интеллект — те самые 2-3 кг, изначально хранятся в ДНК. Уж не знаю сколько она весит, но явно это цифра на десятки порядков меньшем чем вес всего мозга.

в) Интеллект надо обучать

Вот с этим сложнее. Абсолютно непонятно, как выявить момент когда что-то само реплецирующее достаточно сложно и что его надо обучать. Вероятнее всего, это тоже должно являться частью эмуляции. То есть, обучение должно быть не внешним событие, а возможность коммуникаций реплецирующихся сущностей внутри эмулироемой системы.

Ну и последнее. Боюсь, что интеллект созданный с помощью такого вида искусственной эволюции будет очень не похож на наш и я не представляю критерии по которому вообще можно определить, что это интеллект.

— Ум

Хотя измерить этот параметр, особо не удается (ну может IQ тестом). Тем не менее пообщавшись с человеком вполне можно понять насколько он  умен.

Как по мне это ключевой параметр. В случае отсутствия ума, пиши — пропало, даже все остальные параметры не смогут вытянуть человека, в случае недостатка этого.

—  Увлеченность

Я бы сказал, что этот параметр состоит из двух подпараметров, я специально не хочу их разделять на отдельные верхнеуровневые, так как они очень тесно связанны. Страстность для меня значит — заинтересованность и активность.

Заинтересованность побуждает человека учиться чему-то новому. А активность позволяет человеку активно делать то, что он уже знает.

Страстность, не такой критичный параметр как ум, но он резко уменьшает время менеджера, которые надо тратить на человека. Страстный человек отлично самомотивирован и активен. Аналогичный ему не страстный человек, требует постоянного пинания для движения вперед.

— Мотивированность

В целом, это очень сильно перекликается с увлеченностью. Но увлеченность, чисто внутренний параметр (мало зависит от внешних факторов). Мотивированность гораздо больше зависит от внешних факторов.

Ну и мотивированность включает в себя увлеченность. Но увлеченность не обязательно включает в себя мотивированность.

— Честность

С этим параметром все достаточно сложно. Во первых его тяжело замерять и только по прошествию длительного времени, можно понять насколько человек честен.

Важен параметр тем, что позволяет работать с человеком не ожидая на каждом шагу подковырок и удара в спину.

Я бы сказал, что он по важности стоит на одной ступеньке с страстностью.

Если человек не честен, с ним работать тоже можно, но это будет постоянно потреблять время на перепроверку его слов и намерений.

— Опыт

Это в целом гораздо легче определить, чем ум. Это как раз то, что пишут в резюме: где работал, сколько работал,  где учился и т.п.

Это фактически единственный из всех параметров, который изменяется по ходу жизни.

— Коммуникативность

Частенько люди, любят закрываться в своем мирке и с удовольствием там что-то делать. Зачастую даже это увеличивает их продуктивность, но чаще всего эффективность команды в целом падает, при том, что все делают все по отдельности.

—  Лидерство

Хотя это очень близко к предыдущему параметру, но все же одно дело — просто общаться, другое дело общаться активно и быть связующим звеном в команде.

Как точно замечено Yurich, высокое значение этого параметра нужно не всем хорошим работникам.

— Рискованность

Это обоюдоострый параметр. С одной стороны, если работник не берет никаких рисков и готов только выполнять решения идущие сверху — это плохо, тем что тратиться большое количество дополнительно времени на согласование даже небольших решений. С другой стороны, если работник начинает самостоятельно принимать решения на слишком больших вопросах, то это значительно увеличивает риски.

Вот такие вот параметры… Что еще можно сюда добавить?

— Трудолюбие

Важный параметр, но с двумя подводными камнями.

Первый камень — это то, что он достаточно тесно связан с увлеченностью. Да, трудолюбие может существовать без увлеченности, но случай достаточно редкий.

Второй камень — это то, что лично я ратую за результат, а не за количество работы. В этом смысле, если человек не трудолюбив, но при этом справляется с задачами — то он вполне хороший работник.