Тест Ворошилова

Тест Ворошилова

Аннотация. Специалист в области обнаружения подлинного искусственного интеллекта беседует с новейшим суперкомпьютером, используя особую методику вопросов и ответов, направленную на выявление у машины зачатков творческого мышления.

– Геннадий Константинович?

Услышав свои имя и отчество, мужчина вынырнул из состояния глубокой задумчивости, сопровождаемого привычным поглаживанием едва тронутой сединой черной бороды. Белоснежное фойе научно-исследовательского института натолкнуло визитера на размышления об облаках, тумане, яичной скорлупе, лепестках ромашки, снеговых шапках на горных вершинах и чистоте. Подобная реакция, в общем-то, ожидаема от человека, в чьи профессиональные обязанности входит постоянная работа с различными образами и ассоциациями.

– Да, – отозвался мужчина.

– Здравствуйте, меня зовут Светлана Петровна Ким, – представилась одетая в бежевый деловой костюм невысокая темноволосая женщина с чуть раскосыми карими глазами. – Я старший научный сотрудник нашего НИИ и один из ведущих инженеров проекта «Саша». Рада знакомству.

– Очень приятно, – проговорил Геннадий Константинович, пожимая протянутую ему миниатюрную ладонь. Та оказалась мягкой на ощупь и практически невесомой. А еще на безымянном пальце отсутствовало кольцо – абсолютно не имеющая отношения к делу, но отчего-то все равно примечательная деталь. Ради любопытства гость попытался приблизительно определить возраст собеседницы, однако потерпел неудачу: с учетом, во-первых, впечатляющих достижений нынешних медицины и диетологии, а во-вторых, субъективных признаков объекта изучения вроде предполагаемого увлечения спортом (фитнес-браслет на левой руке), вполне допускаемого отсутствия вредных привычек, умелого использования косметики, а также сугубо индивидуальных генетических особенностей даме запросто можно было дать от двадцати пяти до пятидесяти – тут уж действительно не угадаешь, да и зачем?

– А нам приятно принять представителя AIDIC, – улыбнувшись, заметила Светлана Петровна. – Признаться, мы здесь все крайне заинтригованы вашим визитом. Деятельность комиссии окутана мраком, а о вас с коллегами ходит столько слухов – не знаешь, чему и верить. У меня к вам так много вопросов!

– Правда? Что ж, пока мы не приступили к тесту, я готов удовлетворить ваше любопытство. По крайней мере, частично.

– Чем конкретно ваша организация занимается?

– Как следует из ее полного названия – «Artificial intelligence detection international commission», то есть «Комиссия по обнаружению искусственного интеллекта», – мы, собственно, нацелены на поиски настоящего ИИ, под которым подразумеваем машину, обладающую признаками творческого мышления и способную решать наиболее широкий круг задач благодаря самостоятельному рассуждению, основанному на ранее приобретенном опыте.

– А разве не этим характеризуются любые современные нейросети? Какой смысл именно вы вкладываете в понятие «настоящий» применительно к искусственному интеллекту?

– Умеющий думать за пределами предварительно очерченных рамок.

– Ага, – внутренне стараясь получше осмыслить последнюю фразу, отреагировала Светлана Петровна. – И ваш тест помогает выявить такое умение?

– Полагаю, да.

– Расскажете о нем подробнее по пути в лабораторию?

– Конечно. Показывайте дорогу.

Инженер проводила посетителя до лифта и нажала кнопку вызова.

– Итак, – принялся в ожидании прибытия транспорта излагать Геннадий Константинович, – отправной точкой для разработки моего теста стало желание создать универсальное испытание, позволяющее отличить творчески мыслящий разум от обычного продвинутого алгоритма, заточенного под выполнение строго определенного набора функций. Существовавшие доселе методики меня по разным причинам не устраивали. Например, нельзя считать убедительным индикатором наличия творческих задатков навык создания нейросетью произведений литературы, музыки или живописи, потому как в каждом из аналогичных случаев мы сталкиваемся со всего-навсего выдающимся копированием уже существующих работ мастеров прошлого. Машине по плечу имитировать стиль импрессионистов, кубистов, пуантилистов, супрематистов и прочих, но она не в силах изобрести абсолютно новое художественное течение, ведь у ее фантазии, в отличие от человеческой, есть жесткие ограничения. Следующее из отброшенных мной направлений – это классический тест Тьюринга. Вы же слышали о тесте Тьюринга?

– Разумеется, – заходя внутрь приехавшей кабинки, откликнулась провожатая. – Если человек, не знающий наверняка, с кем или чем он общается по переписке, всерьез принимает компьютер за другого человека, то считается, будто бы машина, сумевшая обмануть собеседника, прошла испытание.

– Да. Тем не менее в данной ситуации речь также идет лишь об умелой имитации. По большому счету, написать программу, притворяющуюся «живым» собеседником, сегодня не особо сложно: достаточно симулировать в чате неадекватное поведение условного двенадцатилетнего школьника, строящего бессвязные, наполненные грамматическими ошибками предложения и выражающего эмоции посредством широкого набора соответствующих картинок. Нынче люди в мессенджерах пишут гораздо примитивнее, нежели обученные машины, а умному прикинуться дурачком гораздо проще, чем наоборот, вот и умной машине – при внесении в ее код нужных правок – относительно просто прикинуться глупым человеком. В итоге, отбросив и тест Тьюринга, я обратил внимание на игры – развлечения, ценные сами по себе в отрыве от каких-либо конкретных практических задач и ориентированные в первую очередь на веселье. Согласитесь, веселящийся компьютер значительно больше напоминал бы человека.

– Возможно, – кивнула Светлана Петровна, – однако едва ли не с самого начала программисты учили ЭВМ играть в различные игры: от крестиков-ноликов до трехмерных шахмат. А симулирующие поведение людей алгоритмы так или иначе используются во всех компьютерных шутерах, гонках или стратегиях.

Створки лифта распахнулись, и мужчина с женщиной очутились в длинном разветвленном коридоре. Далее разговор продолжился на ходу.

– Вы правы. Давным-давно машины соревнуются с людьми во всевозможных игровых дисциплинах. В 1997 году шахматный суперкомпьютер Deep Blue выиграл матч из шести партий у чемпиона мира Гарри Каспарова, а в 2016 году программа AlphaGo со счетом 4:1 обыграла в го корейского профессионала девятого дана Ли Седоля. Но еще сильнее меня заинтересовала история суперкомпьютера Watson. Созданная компанией IBM машина в 2011 году приняла участие в телевикторине Jeopardy! – аналоге российской «Своей игры» – и вышла победителем из схватки с двумя мастеровитыми соперниками: Брэдом Раттером и Кеном Дженнингсом. По правде сказать, я не был удивлен успехом Watson’а, так же как не был удивлен успехами Deep Blue и AlphaGo. И хотя задачи перед тремя перечисленными программами стояли разные, для решения компьютерам не требовалось пресловутое творческое мышление. Комбинации в шахматах и го в определенной степени просчитываются математически, а распознав ключевые слова в тексте вопроса из Jeopardy!, Watson’у, чтобы отыскать ответ, оставалось только сопоставить их со своей внушительной базой данных. Зато достижение компьютера от IBM натолкнуло меня на мысль: а в какую интеллектуальную игру обыкновенная машина обыграть человека точно не сумеет?

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.