Истории

Что такое artificial general intelligence и нужен ли нам разумный компьютер

Истории
Роман Босиков
Роман Босиков

Журналист и автор блока «Технологии»

Татьяна Петрущенкова

Искусственный интеллект — одно из наиболее перспективных и многообещающих направлений развития IT, науки и человечества в целом. В эпоху информатизации общества и начала коммерческого применения нейросетей все чаще речь заходит о следующем этапе технологического развития — создании Artificial general intelligence (General AI, AGI), или искусственного интеллекта общего уровня, способного мыслить и действовать, как человек.

Что такое artificial general intelligence и нужен ли нам разумный компьютер
Присоединиться

Размах искусственной «мысли»

Работы над ИИ начались еще в середине XX века и давно вышли из категории фундаментальных исследований, став двигателями рынков и индустрий. Вы столкнетесь с искусственным интеллектом, пользуясь банковскими сервисами, играя в видеоигры или просто натыкаясь на рекламу в сети. 

Но все это — «обычный» узкопрофильный ИИ, или Narrow AI, который, как пояснил директор Центра AI МТС Аркадий Сандлер, не является конкурентом или предтечей General AI.

«Сегодня противопоставлять General AI “обычному”, то есть Narrow AI, не совсем правильная идея. Narrow AI — это системы, призванные выполнять и автоматизировать какую-то когнитивную функцию. И они умеют делать это на уровне человека или даже лучше. А под легендой о General AI понимается такой ИИ, который сможет делать самостоятельные выводы на основании информации, которая в него поступает, самообучаться и в какой-то момент времени себя осознать».
Аркадий Сандлер, директор Центра AI МТС

В целом, отметил он, появление General AI — это точка технологической сингулярности, «и мы не знаем, что произойдет за этой точкой». 

Ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs Даниил Киреев отметил, что AGI в большой степени использует глобальные «знания» о смежных задачах для решения конкретной задачи. «Например, он позволяет эффективнее использовать контекст. По аналогии с человеком такая система может иметь мультимодальный вход: изображение, звук и так далее, и обрабатывать их совместно», — подчеркнул он.

Если рассматривать искусственный интеллект в сравнении с мозгом человека, то Narrow AI — это одна из конкретных его частей (например, мозжечок, отвечающий за координацию движений), а General AI — весь мозг в целом, способный решать комплексные задачи. И хотя иногда под AGI понимают искусственный интеллект, который может прийти к осознанию себя, некоторые специалисты выделяют такой тип ИИ отдельно.

По-настоящему живой искусственный интеллект


Человеческий мозг не сводится только к «логической» компоненте, он также отвечает за вопросы, связанные с понятием личности и философского позиционирования. Потому ряд экспертов выделяют отдельно «сильный ИИ» (Strong AI) — искусственный интеллект, который осознает себя.

По словам Романа Душкина, директора по науке и технологиям в Агентстве Искусственного Интеллекта, «сильный ИИ» и AGI — не совсем равнозначные термины.

  • Под AGI понимается скорее когнитивный агент — система ИИ, которая может выполнить любую задачу. В качестве простого теста, который можно дать когнитивному агенту, чтобы понять, что он — искусственный интеллект общего уровня: поставить задачу поступить в вуз, выучиться и сдать экзамен.
  • Сильный же ИИ — искусственно полученное, выращенное в процессе нейроэволюции или спроектированное существо, которое осознает само себя. Оно понимает, что существует. Это декартовское понимание Cogito Ergo Sum. 
По словам Романа, AGI, полностью заменяя человека, не обладает внутренними квалитативными состояниями, оставаясь при этом, в терминологии философа Дэвида Чалмерса, «философским зомби». 

В отличие от «сильного ИИ», подчеркнул Душкин, в вопросе с AGI речь не идет о внутренних состояниях и, следовательно, человек не связан по отношению к нему нормами морали, это «по-прежнему предмет, не осознающий себя». 

На пути к AGI

В конце июля 2019 года журнал Nature сообщил о разработке в Китае чипа Tianjic, объединяющего подходы нейробиологии и попытки создать схемы, которые имитируют мозг, с методами машинного обучения. Это поможет существенно продвинуться в разработке AGI.

Гибридный нейроморфный процессор (работа нейроморфной электроники основана на принципах действия человеческого мозга — Прим.) Tianjic содержит более 150 ядер, которые могут имитировать работу нейронов.В публикации отмечается, что ядра могут переключаться между режимами работы и конвертировать сигналы классической нейросети в бинарные нервные импульсы для импульсной нейросети и обратно. (Импульсные нейронные сети использует для обработки данных биологически реалистичные модели нейронов, что приближает их к природной физиологии человека — Прим.)

Исследователи опубликовали видео, на котором один чип одновременно работал с разными алгоритмами и моделями, управляя велосипедом. В реальном времени он решал задачи, связанные с распознаванием препятствий и поддержанием баланса, и отвечал на голосовые команды.


Как отмечает Synced, чип примечателен именно тем, что объединяет подходы нейробиологии и методы компьютерного вычисления и машинного обучения, что тормозило исследования на пути к AGI.

«Исследования в области искусственного интеллекта начались в 54-56 годах XX века в виде программ перевода текстов с иностранных языков. Такие работы велись практически одновременно в СССР и США, однако ресурсы тогдашних компьютеров были по нашим меркам просто смешными. Это была эпоха компьютерной романтики и больших надежд.

Прорыв в ИИ произошёл в последнее десятилетие  с появлением глубокого обучения. Это позволило создать системы качественного распознавания лиц и устной речи. ИИ состоит из десятка направлений, развитие которых породит многомиллиардные рынки, поэтому в ней сейчас участвуют все лидеры отрасли — от Google и Microsoft до Samsung, Huawei и Tesla», — отметил ИТ-эксперт Эдуард Пройдаков. 

Он добавил, что среди этих направлений нейроморфная электроника весьма перспективна. Такие чипы позволят в будущем создать новые интеллектуальные устройства и существенно улучшить умственные способности роботов. Хороший пример — чип TrueNorth компании IBM, уточнил Пройдаков.

Упомянутый экспертом американский TrueNorth — созданный по образу человеческого мозга процессор, содержащий 1 млн нейронов и 256 млн синапсов. Процессор уже показал свои возможности — в частности, на базе чипа в 2017 году была разработана система распознавания жестов рук. Процесс происходил в реальном времени, а точность «считывания» жестов составила 96,5%.

AGI всё ещё не создали — почему? 

Несмотря на некоторые успехи, ряд специалистов указывают также на проблемы, связанные с работой над AGI. 

«ИИ создавался в ответ на запрос познать природу интеллекта человека и его мыслительных процессов. Изначально это предполагалось делать с помощью моделирования когнитивных процессов. Человечество сейчас пошло в область прикладных исследований, которые решают вполне конкретные задачи, не рассматривая природу сознания, поэтому практических наработок в области построения AGI по сути нет».
Роман Душкин, директор по науке и технологиям в Агентстве Искусственного Интеллекта 

«Движение в сторону AGI требует все более и более универсальных алгоритмов. Пока  не существует универсального подхода, который был бы сопоставим с любым частным подходом в его области компетенции. Мы хотим иметь систему с максимальными возможностями в каждый момент времени. Для этого необходимо проводить исследования по комбинации существующих подходов для объединения их сильных сторон, а также параллельно работать на оригинальными прорывными теориями ИИ», — отметил Михаил Бурцев, завлаб Нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, руководитель проекта iPavlov НТИ. При этом он подчеркнул, что не видит «фундаментальной проблемы с “железом”» в отношении AGI.

Он добавил, что работа над гибридными системами ИИ — сложная задача. По словам Бурцева, небольшие исследовательские группы тратят много времени на воспроизведение наработок коллег, что сильно замедляет прогресс в развитии новых идей. Также небольшие коллективы не обладают достаточным разнообразием компетенций в разных направлениях, а концентрируются в узкой области, чтобы быть конкурентоспособными. При этом, уточнил эксперт, даже создание крупных исследовательских групп в специализированных национальных и корпоративных исследовательских центрах не приводит к достижению необходимого уровня переиспользования кодовой базы и гибридизации исследований.

  • По мнению Бурцева, чтобы устойчивая экосистема исследований и разработок в области ИИ возникла, необходимы условия для эффективного «обмена идеями и кодом внутри нее».
  • Эксперт отметил необходимость поощрять проекты, направленные на создание систем, обладающих максимально широким спектром решаемых типов задач «на приемлемом уровне», а не узкоспециализированных систем.

Рынок ИИ

О перспективах внедрения AGI нагляднее всего свидетельствуют показатели по уже вошедшему в наши жизнь «обычному ИИ». 

Согласно данным исследовательской компании Gartner, которая опросила 3000 директоров по информационным технологиям, ИИ применяется или будет применяться в ближайшее время в 37% организаций по всему миру, уступая по популярности лишь системам кибербезопасности. Но если последнее — скорее вопрос необходимости, то с искусственным интеллектом связывают в первую очередь инновационный подход и развитие.

Рынок AI в 2018 году оценивался в $25 млрд, согласно исследованию Market and Markets. К 2025 году его оценка превысит $190 млрд. Среди ключевых драйверов этого взрыва интереса к AI — увеличение объёмов Big Data, облачные сервисы, а также растущий спрос на технологии виртуальных ассистентов.

Нужен ли миру AGI? 

Сможет ли AGI внести свой вклад в это движение? Да, но вполне вероятно, что в ряде сфер ИИ общего уровня не будет так востребован, как кажется на первый взгляд — существующие системы вполне эффективны для решения узких задач.

«Чат-бот — один из примеров имитации роботом высшей нервной деятельности человека. И пока автоматизация разговорных интерфейсов остается в рамках Narrow AI. Более того, системы Narrow AI отлично справляются», — отметил директор Центра AI МТС Аркадий Сандлер.  

Как объясняет ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs Даниил Киреев, AGI позволит расширить спектр применения технологий и вывести решаемые задачи на новый уровень. 

«Сейчас использование ИИ ограничено наличием данных и текущим развитием подходов и алгоритмов. В этом плане создание Artificial general intelligence должно расширить спектр решаемых задач. В первую очередь — сложных составных, в которых необходимо знание о разных областях жизни человека. Например, распознавание эмоций, где можно использовать информацию о лице, голосе, пульсе и их совместном взаимодействии»
Даниил Киреев, ведущий исследователь компании-разработчика продуктов распознавания лиц VisionLabs

На данный же момент, отметил исследователь VisionLabs, ИИ не способен принимать ключевые решения по сложным вопросам, но отлично справляется с рекомендациями, акцентируя внимание человека на интересных для него моментах или ситуациях. 

Будущее близко?

General AI — искусственный интеллект, который способен выполнять комплексные задачи. Его почти повсеместная применимость может сильно изменить нашу реальность. Примерные направления этих перемен видны уже сейчас, при «обычном» ИИ: от голосовых помощников и программ-компаньонов до самоуправляемых автомобилей и сгенерированных нейронными сетями картин или рассказов.

Тем не менее, разработка General Artificial Intelligence осложняется как объективными факторами (нынешний этап технологического развития), так и «полусубъективными» (ориентирование на прикладное использование ИИ). При этом начало внедрения ИИ общего уровня может наступить скорее, чем кажется — футуролог и изобретатель Рэй Курцвейл прогнозирует, что это произойдет уже в 2029 году.

Фото на обложке: lassedesignen, Shutterstock

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Чем различаются слабый, сильный и супер-ИИ
  2. 2 «Когда искусственный интеллект сможет сделать айфон, на нем можно будет зарабатывать реальные деньги»
  3. 3 Если ИИ будет думать, как человек, он впадет в депрессию
FutureFood
Кто производит «альтернативную» еду
Карта