"Искусственный интеллект – не попытка моделировать человека"

Анна Волынец, Завтра твоей страны

Владимир Голенков. Фото: Анна Волынец
Компьютерная грамотность, которой обучают в школе, – это совсем не то, что нужно. Профессор, доктор технических наук Владимир Голенков, страстно увлеченный интеллектуальными компьютерных систем, поделился видением этой области знания во время Недели белорусского мышления.

Общаться как человек – не значит иметь интеллект

Что такое интеллектуальная компьютерная система? Согласно одному из определений, это система, в ходе общения с которой возникает ощущение, что вы общаетесь с человеком. Но так называемый тест Тьюринга не выдерживает современных требований.

Во-первых, достаточно легко сделать систему, которая имитирует человекоподобное общение. Во-вторых, не каждый человек в состоянии пройти этот тест.


Компьютер работает там, где человек несовершенен

Интеллектуальные системы – это естественный этап эволюции современных компьютерных систем. Это не фантастика и не попытка моделировать человека – Боже упаси!

Надо делать нечто лучше, совершеннее в тех вопросах, где человек не обязан быть совершенен. Нас же не удивляет, что современные компьютеры быстрее считают? Не стоит думать, что человек идеален и всемогущ.

Проектирование состоит из методов и моделей, мало связанных между собой

Технология искусственного интеллекта не ориентирована на широкий круг разработчиков. Каждая такая система – плод труда «яйцеголовых». А инженеров для этого надо серьезно готовить.

Ведь сроки разработок велики, их сопровождение сложное, а технологии зависимы от платформ, на которых они реализованы. Современное проектирование в области – это столпотворение самых разных моделей, методов и так далее. Но об их интеграции серьезных размышлений нет.

Сейчас только начали говорить о построении общей теории интеллектуальных систем.

"Искусственный интеллект – не попытка моделировать человека"[/center
[center]Профессор Владимир Голенков и методолог Владимир Мацкевич во время лекции «Интеллектуальные системы: проблемы и перспективы». Фото: Анна Волынец


Инженеры должны проектировать систему, а не ее фрагменты

Широкий контингент подготовленных инженеров отсутствует. Их просто никто не готовит, их надо порождать. Я с этим столкнулся 20 лет назад, когда была создана кафедра искусственного интеллекта в Белорусском государственном университете информатики и радиоэлектроники.

Для этого должна быть общая технология проектирования интеллектуальных систем, а не просто фреймворки или языки программирования, чтобы люди умели проектировать систему, а не ее части, которые неясно, как соединять.


Эвклидова геометрия превращается в научную работу

Разработка конкретной системы требует выведения формальной модели и поэтому становится одновременно и научной, и инженерной задачей. Вот наши студенты и магистранты разрабатывают систему по геометрии Эвклида – области, где сам Эвклид расставил все запятые.

Ведь есть другой этап формализации – превращение этого в базу знаний, чтобы она позволила системе решать любые задачи из этой области. Здесь (в разработке – авт.) стирается грань: то ли это наука, то ли инженерия.


Объяснить компьютеру смысл – значит решить дилеммы

Эпицентром решения проблем (развития интеллектуальных систем – авт.) является формализация смысла. Над ней думали многие, в частности В.В. Мартынов, белорусский лингвист и автор так называемого универсального семантического кода. Вот его слова:

«Всякая мыслительная деятельность использует внутренний семантический код. Поразительная способность человека к идентификации множества различных фраз с одинаковым смыслом и способность запоминать смыслы вне этих фраз убеждают нас в этом».


Если мы поймем, что такое смысл, как его формализовать и как представить компьютеру, тогда решатся многие дилеммы, связанные с совместимостью, многократностью использования компонентов.

Мы вынуждены были породить технологию OSTIS(открытые семантические технологии для проектирования интеллектуальных систем), чтобы она была основой для формализации смысла. Это только фундамент.


Проблемы искусственного интеллекта не научные, а общечеловеческие

Вопросы развития искусственного интеллекта лежат далеко не только в научной плоскости, они общечеловеческие.

В период развития информатики и искусственного интеллекта возникает опасность за эйфорией очевидных успехов не заметить накапливающиеся проблемы. Они проявляются, например, через синдром вавилонского столпотворения или синдром иллюзии благополучия.


Уровень культуры, порождаемый образованием, недостаточен

Компьютерная грамотность, которой обучают в школе, – это не то, что нужно. Ведь традиционные компьютерные системы требуют не только математической культуры, а интеллектуальные – тем более.

Студента, который приходит к нам, несложно научить элементам технологий, а вот культуре – математической, системной, технологической, или тем более корпоративной, умению работать в команде – ох, как непросто.

Их надо научить моделировать, работать на стыке науки и инженерии, понимать, что нужно работать мозгами и иметь взгляд на разработку. Это касается только разработки интеллектуальных систем? Отнюдь!

Крупные IT-компаниис этим столкнулись: уровень культуры, который порождается современным образованием, явно недостаточен и для них.


О разочарованиях

Проблем не бывает, они лишь в головах. Мы это воспринимаем как разочарование, а на самом деле это область, в которой нужно двигаться дальше.

Классический пример связан с персептронами. В одной книге написали о том, что персептроны не способны решать некоторые задачи и к нейросетям не надо относиться серьезно. Авторы имели в виду немногослойные нейронные сети. Они были очень авторитетными, и это остановило развитие области примерно на полтора десятилетия.

Мои разочарования есть… то есть трудности. Никак не могу понять одного: как люди, умные люди, не в состоянии видеть свою выгоду от повышения культуры?

Лекция профессора прошла в рамках Недели белорусского мышления.

Новости по теме

Новости других СМИ