Власть и прогресс: Наша тысячелетняя борьба за технологии и процветание

Почему же так много внимания уделяется машинному интеллекту? Нас должно волновать, полезны ли машины и алгоритмы для нас. Например, согласно большинству определений, система глобального позиционирования (GPS) не может быть интеллектуальной, поскольку она основана на реализации простого алгоритма поиска (алгоритм поиска A*, впервые разработанный в 1968 году). Тем не менее, GPS-устройства действительно оказывают человеку чрезвычайно полезную услугу. Почти никто из экспертов не отнесет карманные калькуляторы к интеллектуальным устройствам, однако они выполняют задачи, которые большинство людей сочли бы невыполнимыми (например, быстрое перемножение двух семизначных чисел).

Вместо того, чтобы зацикливаться на интеллекте машин, мы должны спросить, насколько полезны машины для людей, а именно так мы определяем полезность машин (ПМ). Фокусировка на MU направит нас на более социально выгодную траекторию, особенно для работников и граждан. Однако, прежде чем развивать этот вопрос, мы должны понять, откуда взялся нынешний фокус на машинном интеллекте, который приводит нас к видению, сформулированному британским математиком Аланом Тьюрингом.

На протяжении всей своей карьеры Тьюринг был увлечен возможностями машин. В 1936 году он внес фундаментальный вклад в решение вопроса о том, что значит быть "вычислимым". Курт Гёдель и Алонзо Черч недавно занялись вопросом о том, как определить множество вычислимых функций, то есть множество функций, значения которых могут быть вычислены алгоритмом. Тьюринг разработал самый мощный способ осмысления этого вопроса.

Он представил себе абстрактный компьютер, который сейчас называется машиной Тьюринга, способный выполнять вычисления в соответствии с входными данными, указанными на возможно бесконечной ленте - например, инструкциями для выполнения основных математических операций. Затем он определил, что функция является вычислимой, если такая машина может вычислить ее значения. Считается, что машина является универсальной машиной Тьюринга, если она может вычислить любое число, которое может быть вычислено любой машиной Тьюринга. Примечательно, что если человеческий разум по своей сути является очень сложным компьютером, а задачи, которые он выполняет, относятся к классу вычислимых функций, то универсальная машина Тьюринга могла бы воспроизвести все возможности человека. Однако до Второй мировой войны Тьюринг не решался задаваться вопросом о том, действительно ли машины могут мыслить и как далеко они могут зайти в выполнении человеческих задач.

Во время войны Тьюринг стал сотрудником сверхсекретного исследовательского центра Блетчли-Парк, где математики и другие специалисты работали над пониманием зашифрованных немецких радиосообщений. Он разработал умный алгоритм и сконструировал машину для ускоренного взлома вражеских шифров. Это помогло британской разведке быстро расшифровать зашифрованные сообщения, которые немцы считали невзламываемыми.

После Блетчли Тьюринг сделал следующий шаг в своей довоенной работе над вычислениями. В 1947 году на заседании Лондонского математического общества он заявил, что машины могут быть разумными. Не обращая внимания на враждебную реакцию участников, Тьюринг продолжал работать над этой проблемой. В 1951 году он написал: "Вы не можете заставить машину думать за вас". Это общее место, которое обычно принимается без вопросов. Цель данной работы - поставить его под сомнение".

Его основополагающая работа 1950 года "Вычислительные машины и интеллект" определяет одно из представлений о том, что значит для машины быть разумной. Тьюринг представил себе "имитационную игру" (сейчас она называется тестом Тьюринга), в которой эксперт вступает в разговор с двумя субъектами - человеком и машиной. Задавая серию вопросов, передаваемых через клавиатуру и экран компьютера, эксперт пытается определить, кто из них кто. Машина считается интеллектуальной, если она может уклониться от обнаружения.

В настоящее время ни одна машина не является интеллектуальной в соответствии с этим определением, но его можно преобразовать в менее категоричный рейтинг машинного интеллекта. Чем лучше машина может имитировать человека, тем более она интеллектуальна. Для того чтобы ввести это в действие, можно определить понятие "человеческий паритет" при выполнении задачи, который будет достигнут, если машина может выполнить эту задачу по крайней мере так же хорошо, как человек. Затем, чем в большем количестве задач машина может достичь человеческого паритета, тем более интеллектуальной она является.