Том Таулли - Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение

Введение в искусственный интеллект: от мифов к реальности

Книга Тома Таулли открывается историческим экскурсом в истоки концепции искусственного интеллекта (ИИ), уходящие корнями в античные мифы о механических созданиях и средневековые попытки создания «мыслящих машин». Автор подчёркивает, что современный ИИ — не результат внезапного озарения, а плод многовековых философских споров, математических открытий и технологических прорывов. Особое внимание уделяется «отцам-основателям» — Алану Тьюрингу с его тестом на интеллект, Джону Маккарти, введшему термин «искусственный интеллект» в 1956 году, и пересечению кибернетики с нейробиологией в работах Уоррена Мак-Каллока.

Основные технологии: как машины учатся думать

Таулли детально разбирает три столпа современного ИИ. Машинное обучение представлено как эволюция от жёстких алгоритмов к системам, способным находить паттерны в данных. Автор приводит пример рекомендательных систем Netflix, которые анализируют миллионы действий пользователей, чтобы предсказать их предпочтения. Нейронные сети сравниваются с устройством человеческого мозга — слои искусственных нейронов, обучающиеся распознавать образы, от рукописных цифр до опухолей на рентгеновских снимках. Отдельная глава посвящена обработке естественного языка (NLP), где объясняется, как трансформерные модели вроде GPT-3 генерируют текст, сохраняя контекст, и почему чат-боты иногда «галлюцинируют».

ИИ в действии: от лабораторий к реальному миру

На примере кейсов автор показывает трансформацию отраслей. В медицине описаны системы диагностики, превосходящие врачей в обнаружении диабетической ретинопатии по снимкам глазного дна, но подчёркивается их роль как ассистентов, а не замены специалистов. Финансовый сектор иллюстрируется алгоритмами высокочастотной торговли, способными вызвать «флэш-крахи» вроде обвала индекса Dow Jones на 1000 пунктов за минуту в 2010 году. Транспортная революция представлена не только беспилотными авто, но и системами логистики, оптимизирующими маршруты доставки с учётом погоды и пробок.

Этические лабиринты: цена интеллекта без сознания

Самый провокационный раздел книги исследует дилеммы. Проблема смещения данных (bias) раскрыта на примере системы COMPAS, используемой в американских судах для прогнозирования рецидивов: алгоритм втрое чаще ошибался в отношении афроамериканцев из-за исторически biased тренировочных данных. Таулли анализирует феномен «цифрового рабства» — случаи, как в Amazon, где люди годами размечают данные за копейки, чтобы обучать ИИ. Отдельная глава посвящена «проблеме контроля» — от сценариев восстания машин до более реальных рисков автономного оружия, способного принимать решения об атаке без человека.

Будущее на стыке утопии и антиутопии

Автор рассматривает два крайних сценария. Оптимистичный — «Эра изобилия», где ИИ ликвидирует голод за счёт вертикальных ферм с AI-климат-контролем, искореняет болезни через персонализированную медицину. Пессимистичный вариант — «Цифровой феодализм», где 0.1% владельцев алгоритмов контролируют ресурсы, а остальные становятся «ненужным классом». Особое место занимает анализ сингулярности — точки, после которой ИИ превзойдёт человеческий интеллект. Таулли скептически относится к апокалиптическим прогнозам, но предупреждает о необходимости «алгоритмической прозрачности».

Человек в эпоху машинного разума

В заключении автор предлагает дорожную карту сосуществования. Подчёркивается важность переобучения работников — как в Германии, где заводские рабочие становятся операторами cobot (коллаборативных роботов). Обсуждается модель «универсального базового дохода» на примере пилотных проектов в Финляндии. Но главный акцент — на сохранении «человеческого в человеке»: креативности, эмпатии, этическом выборе. Таулли завершает книгу метафорой: «ИИ — это зеркало, отражающее всё лучшее и худшее в своём создателе. Выбор, какое отражение мы увидим, остаётся за нами».