Специализированными: шахматная программа не водит машину и даже не играет в го, а

Система распознавания речи не может быть использована даже для распознавания

Музыкальных произведений. Общий ИИ должен уметь решать или быть способным

Научиться решать самые разные задачи (и если эти задачи не связаны с подражанием

человеку, то не важно, насколько он при этом будет похож на человека).

В принципе, Siri подпадает и под некоторые подходы к сильному ИИ, но все же в ней

Отсутствуют принципиальные свойства, без которых она остается продвинутой экспертной

Системой.

Page 40

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 3.0 Непортированная.

Марк Ромул

Чтобы увидеть копию этой лицензии, посетите http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.ru

Novadeus.com

40

В каком состоянии сегодня находятся наука на пути к созданию сильного ИИ? Какие

ближайшие перспективы? Когда примерно будет создан сильный ИИ?

Это сложные вопросы. Состояние науки можно однозначно охарактеризовать

Повышающимся интересом к проблематике сильного (точнее, общего) ИИ: за последние 10

Лет появилось и расширилось (хотя пока еще не особо сильно) сообщество ученых, в явном

виде причисляющих себя к этой области. Даже в консервативной академической среде

происходит постепенное смещение интереса к общим методам: к примеру, помимо

Программ, играющих в отдельные игры, разрабатываются и системы general game playing.

Все это способствует прогрессу в области общего ИИ, но насколько сильно мы при этом

Приблизились к созданию сильного ИИ, оценить непросто. Мое субъективное впечатление

Заключается в том, что до сих пор остаются принципиальные теоретические трудности, без

Преодоления которых видимых результатов получено не будет. В ближайшее время

(скажем, 5 лет) мы можем увидеть лишь или игрушечные системы «сильного ИИ», или

Продвинутые технологии слабого ИИ, которые могут произвести впечатление того, что еще

Чуть-чуть, и они превратятся в сильный ИИ, но такого не произойдет. На большее время

прогнозировать сложно. Некоторые оптимисты планируют к 2020 году сделать первую

Версию сильного ИИ, но мне представляется это маловероятным. И все же при работе в

Области общего ИИ складывается ощущение постоянно «уплотняющегося» времени,

Свидетельствующего о начале информационного взрыва. Если он действительно приведет к

Созданию сильного ИИ, то это произойдет, скорее всего, между 2030 и 2050 годами.

Как вы считаете, возможно ли создание сильного ИИ отдельной лабораторией или это

Мировой труд, требующий интеграции опыта и усилий множества стран?

Это интересный вопрос. Ответ на него зависит от того, какой подход к созданию ИИ считать

наиболее перспективным. К примеру, один из подходов заключается в том, чтобы

практически вручную создавать базу знаний и здравого смысла (в стиле Cyc). В рамках

Подобных подходов создание сильного ИИ - это однозначно мировой труд. Или же, скажем,

Ряд исследователей думает, что общий ИИ – это просто очень большое количество

(правильно объединенных) слабых методов. Тогда нужно будет проделать большую работу,

Чтобы написать многие мегабайты кода для реализации этих методов (или провести

Рефакторинг существующих реализаций) и объединить их в систему, что также будет

Грандиозным (хотя и не общемировым) проектом. А есть и те, кто полагает, что нужно

Небольшое число (пока неизвестных) универсальных методов, которые все остальные

Компоненты ИИ создадут автоматически. В целом же, для ответа на поставленный вопрос

Нужно знать, какую часть сильного ИИ нужно создать вручную, а какая часть им будет

получена самостоятельно в процессе обучения. Заранее однозначно ответить на этот вопрос

Сложно. Однако мне кажется странным создавать базы знаний вручную, хотя бы потому, что

Ребенок рождается без таких баз знаний. С другой стороны, наивно полагать, что и какой-то

Маленький универсальный ИИ сможет развиться до полноценного сильного ИИ – для этого

Ему, видимо, пришлось бы повторить всю эволюцию. В этом смысле моя точка зрения

Располагается где-то между этими крайностями, хотя она, скорее, ближе к тому, что

Количество закладываемых методов и априорной информации в сильный ИИ может быть не

Слишком большим. В конце концов, уже сейчас некоторые частные методы могут быть