Искусственный интеллект (ИИ) - технология создания самостоятельного разума. Искусственный интеллект (ИИ), Автономный Генерализованный Интеллект (АГИ) и Совещательный Генерализованный Интеллект (СГИ) являются просто разными названиями, используемыми для описания думающих машин. Бен Герцель (Novamente, AGIRI) определяет интеллект как способность к достижению сложных целей в сложной окружающей обстановке. Тогда что является "генерализованным интеллектом"? Многие полагают, что люди обладают генерализованным интеллектом. Если это так, то тогда генерализованный интеллект мог бы быть определен как наша способность к достижению целей в окружающей нас среде. Или истинный "общий интеллект" должен быть способен достигать все доступные цели во всех мыслимых средах? Пытаются ли исследователи АГИ создать Бога или всего лишь сверхчеловеческий искусственный интеллект? Есть ли различие? И что это будет значить для Сингулярности?
Когда компьютерные программы станут настолько разумными что превратятся в компьютерных программистов, тогда цикл обратной связи рекурсивного самосовершенствования приведёт прямо к Сингулярности.
Можем ли мы построить разумный компьютер? Можем ли мы написать компьютерную программу, которая думает таким же образом как мы или лучше?
AI - искусственный интеллект; знания человеческого уровня, мышление и понимание в компьютере.
SAI – сверхчеловеческий уровень интеллекта в компьютере.
Сингулярность - взрыв нанотехнологии, биотехнологии и компьютерной технологии.
Такие математики как Алан Тьюринг и Алонзо Чёрч и учёные- мыслители Пол Чёрчлэнд, Дан Деннет, Дуглас Хофштадтер и Марвин Минский ставили перед собой подобные вопросы. Основной вопрос крутится вокруг вычислительной теории разума; идеи, что всё происходящее в вашей голове основано на вычислениях, выполняемых физическими структурами вашего мозга, включая химические, электрические и логические процессы, которые могли бы в равной степени все хорошо выполняться и на цифровом компьютере.
Такие поборники робототехники как Родни Брукс верят, что все более высокие уровни мыслительных процессов строятся на базе познавательной концепции чувственного восприятия и контроля местоположения, особенно на зрении и движении. Они выдвигают постулат, что умственные способности, включая интеллект и рассудительность, должны пробуждаться в результате взаимодействия этих простых функций с опосредованными физическими системами в процессе эволюционирующего машинного обучения или запрограммированного человеком метода проб и ошибок. Эволюция роботов предположительно достигнет человеческого уровня где-то в районе 2040 года.
В то же время теоретики ИИ верят, что путём объединения множества высокоуровневых алгоритмов умозаключений и с помощью теории семантики они смогут спроектировать мозг по способностям соответствующий совещательному общему интеллекту. Их проекты совершенно лишены функций восприятия и передвижения, которые, как они считают, должны быть участками входа и выхода в их модели мышления типа "вход-процесс-выход.
И, наконец, существуют инженеры по технике восстановления функций мозга, которые верят, что таким образом они могут перепрыгнуть через десятилетия эволюции робототехники и теоретического осмысления ИИ теоретиками, и с помощью сканирования составных частей человеческого мозга и имитации его деятельности создать полностью функционирующий разум в компьютере.
Каждый из подходов демонстрирует некоторые успехи. Имеются роботы-жучки, способные передвигаться по неизвестным территориям. И существуют алгоритмы выработки умозаключений, которые в состоянии разрабатывать эвристику решения математических задач, доказывать теоремы, играть в шахматы и вести простые разговоры. Также имеются имитаторы нейронов, которые позволили разработать функциональные модели некоторых периферических нейронных сетей мозга.
Главная критика состоит в том, что, несмотря на начальные успехи, им присущая общая неопределенность - любой из методов не может доказать свою адекватность до тех пор, пока умственный процесс не достигнет самого высокого уровня. Такой критицизм вскрывает большую неизвестность. Мы не знаем, что заработает, пока мы не пытаемся это сделать. Есть вероятность, что все три подхода будут успешными или что все три будут тщетными. Когда вы исследуете каждый случай со своей собственной точки зрения, то они все очень убедительны и моя интуиция подсказывает, что все три дадут жизненно важное решение.
Если это так, то тогда вопрос в том кто будет первым. Прогнозы Родни Брука на прогресс роботов к 2040 году, конечно, смотрятся, как самые отдаленные. Создатели искусственного мозга стоят на очень предсказуемом пути развития, чему также способствует экспоненциальное ускорение технологических возможностей. И хотя теоретики ИИ также выиграют от более быстрых и мощных компьютеров и средств программирования, однако первичным лимитирующим фактором у них служит теоретическая функциональность их моделей. Некоторые теоретики ИИ верят, что у них уже есть правильные структурные очертания работы разума и для претворения в жизнь просто требуется соответствующее аппаратное и программное обеспечение.
Это отражается в подсчетах. Создатели роботов ожидают, что роботы станут эквиваленты человеку к 2040 году. Имитационщики и сканерщики мозга демонстрируют неплохие перспективы завершения работ к 2020 году. Теоретики ИИ говорят, что они могут преодолеть планку 2020 года раньше на несколько лет в интервале дат от 2006 до 2016 года в зависимости от того, кого из них вы спросите, и что было ими съедено за завтраком.
И для ещё большего усложнения картины - возможно объединение трёх подходов, что приведёт к некоторому слиянию отмеченных сроков. Хотя теоретики ИИ и утверждают, что они напали на след, но создателям искусственного мозга (ИМ), по-видимому, предстоит перепрыгивать через наименьшее число теоретических барьеров на своём пути. А поскольку труд многих независимых исследователей мозга интегрировать гораздо легче, чем труд теоретиков ИИ, то это значит, что более эффективные усилия будут прилагаться в области моделирования деятельности мозга. Многие независимые исследователи мозга трудятся над отдельными частями проблемы, тогда как каждый теоретик ИИ должен быть в курсе всей проблематики. Даже если у теоретиков ИИ уже существует некая рабочая модель, всё равно они не смогут опередить создателей искусственного мозга.
Семя ИИ - это концепция компьютерной программы с искусственным генерализованным интеллектом, изучающим свой собственный проект и делающим в нём улучшения, таким образом, делая себя более разумным и способным к дальнейшим улучшениям проекта в рекурсивном процессе самосовершенствования. Некоторые эксперты по созданию семени ИИ, такие как Вернор Виндж и Элизер Юдковский верят, что процесс рекурсивного самосовершенствования является достаточно мощным для того, что известно как "крутой взлёт" или очень быстрое ускорение от человеческого уровня разума к сверхчеловеческому уровню интеллекта. Компьютеры уже сейчас значительно превосходят биологические мозги в выполнении операций связанных со скоростью, точностью, масштабируемостью и модифицируемостью вычислений.
В настоящее время ведётся несколько проектов с ясно обозначенной целью создания искусственного интеллекта человеческого или сверхчеловеческого уровня, такие как Novamente/AGIRI, Singularity Institute for Artificial Intelligence (SIAI) и Cycorp.
В функциональном подходе к проектированию АГИ (Автономного Генерализованного Интеллекта) мы в первую очередь определяем как, по нашему мнению, работает разум, а затем пытаемся научить нашу программу делать то же самое. Этот подход принят в ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ.
Исходная модель интеллекта в моей интерпретации такова: если вы создадите некую систему с такими функциями как 1.восприятие, 2.база знаний, 3.обучение и 4.понимание, то вы получите интеллект. Теперь если вы зададите этой системе цель и мотивацию для стремления к этой цели путём выбора поведения, то вы приобретёте интеллектуального агента. И если вы предоставите в распоряжение этого агента некий метод модификации алгоритма своего собственного мышления, и результаты работы данного метода приведут к увеличению эффективности в достижении цели, то вы получите СемяИИ (Seed AI). Поведенческий цикл с обратной связью, получающий из окружающей среды отклик, воспринимаемый системой, информирует систему об эффективности поведения.
· ВОСПРИЯТИЕ
Модуль сенсорной модальности выполняет функцию восприятия. Тип восприятия в модели не уточняется. Это может быть зрение, слух, обоняние или несколько одновременно действующих чувственных ощущений. Для того чтобы первая реализация модели была простой, лишь для доказательства правильности концепции, было бы полезно выбрать какое-либо одно хорошо понятное чувство. Некоторые довольно неплохие работы были сделаны на ранних стадиях изучения зрения и слухового восприятия, но недостаточно законченные для наших целей, поэтому я бы предложил использовать простой поток данных от какой-либо искусственной среды, такой как игра в шахматы. Единый модуль SM1, в черновом варианте, реализует в себе весь набор операций, включая низкоуровневые фильтры, функции сглаживания, распознавание образов среднего уровня и цель высшего уровня в пространстве, во времени, в движении и осознании интроспекции. Он получает входные сенсорные данные, в зависимости от типа чувственного восприятия, выполняет присущие ему функции и вырабатывает высокоуровневые абстракции. Например: некая камера, направленная на шахматную доску, каждые пять секунд посылает картинку в сенсорный модуль, сенсорный модуль выдаёт поток данных ясно показывающий, что белая королева переместилась из квадрата E4 в квадрат E7, заменив стоящую там ранее белую пешку. В реальном воплощении этого замысла вряд ли были бы большие проблемы с написанием модуля сенсорной модальности зрения для проверки способности системы к обучению и самосовершенствованию. Я бы, вероятно, просто создал бы некий вид текстового интерфейса. Но в более поздних версиях подобной системы для реального мира, когда система имеет сложную цель, необходимо полностью реализовать весь известный комплекс чувственного восприятия.