Философские проблемы развития искусственного интеллекта

Хотя качественного прорыва в создании сильного искусственного интеллекта не произошло, количественно вычислительные возможности ЭВМ возрастали экспоненциально, и в данный момент сложность современных ЭВМ неумолимо приближается к сложности мозга человека. Возможно ли, что количественный рост сложности вычислительных систем приведёт к их качественному скачку?

В 1993 г. математик и писатель В. Виндж предложил концепцию, описывающую последствия возникновения искусственного интеллекта, превосходящего по вычислительным возможностям человеческий разум. С того момента, как искусственный интеллект будет открывать новое знание быстрее человека, искусственный интеллект сможет создавать всё более и более совершенные вычислительные машины, которые будут ускорять рост знания в ещё большей степени, т. е. процесс будет нарастать как снежный ком, становясь недоступным пониманию человека. После этого развитие искусственного интеллекта станет настолько стремительным, что даже самые приблизительные прогнозы о том, что произойдёт дальше, теряют смысл. Виндж назвал этот момент «технологической сингулярностью».

Технологическая сингулярность характеризуется появлением нового вида знания – т. н. машинного знания, т. е. знания, доступного лишь машине. Как это может выглядеть? Например, как математическая теорема, доказанная машиной. Первая крупная математическая теорема, доказанная с помощью компьютера, – теорема о четырех красках. Ее формулировка элементарна: для того чтобы раскрасить географическую карту так, чтобы никакие два граничащих региона не были одного цвета, достаточно всего четырех разных красок. Два региона считаются граничащими, если они имеют протяженную границу, то есть состоящую больше чем из одной точки. Доказательство теоремы о четырех красках – прецедент использования компьютера при решении классических математических задач. В то же время оно примечательно своей длиной и сложностью. Даже после применения компьютера, позволившего значительно сократить вычисления, текст доказательства элементарно формулируемого утверждения имеет астрономическую длину. Нетрудно представить себе появление такой теоремы, доказательство которой будет слишком длинным, для того, чтобы человеческой жизни хватило на его проверку. И тогда развитие знания и получение его плодов окажутся прерогативой искусственного разума.

Насколько вопрос создания сильного искусственного интеллекта является на данный момент актуальным? То, что интерес к данной проблеме сохраняется, видно хотя бы по той бурной дискуссии, которую вызвали публикации Р. Пенроуза. Опираясь на теорему К. Геделя о неполноте формальных систем, он обосновывал вывод о принципиальной невозможности создания машинных алгоритмов, способных имитировать во всем объеме интеллектуальные способности человека. Но нельзя не признать, что вопрос создания искусственного мышления, равного человеческому, больше не будоражит умы и воображение людей так, как это было в середине XX в. Снижение остроты интереса к проблеме создания сильного искусственного интеллекта человеческого уровня объясняют недостаточным пониманием природы человеческого разума. При этом, однако, обычно неявно предполагают, что механизм человеческого мышления в принципе может быть прояснен и представлен в виде некоторого алгоритма, хотя решение этой задачи отодвигается на неопределенное будущее. Вполне возможно такое положение дел, что природа человеческого интеллекта такова, что «прояснить» его механизмы, свести деятельность интеллекта к некоторому набору «функций» или «операций», невозможно в принципе. Но всё же плоды создания сильного искусственного интеллекта слишком сладко манят современных учёных и инженеров. Ведь создание сильного искусственного интеллекта позволило бы сразу решить практически неограниченное число прикладных задач – поскольку не нужно было бы каждый раз заново разрабатывать «интеллектуальные» программы для решения очередной задачи: подлинно «интеллектуальная» машина была бы способна самостоятельно найти эффективный путь решения любой (или почти любой) поставленной перед ней задачи. Ведь именно эту способность – находить решения (и ставить сами задачи) самостоятельно мы, собственно, и называем интеллектом.

Но наиболее важным значением философских проблем искусственного интеллекта представляется не создание пусть и весьма совершенных алгоритмов для решения практических задач, а те новые горизонты в понимании природы и сущности сознания, которые открываются в процессе решения вопросов создания искусственного интеллекта. Таким образом, философия искусственного интеллекта в полной мере следует максиме Сократа «познай самого себя».