Главные ошибки в прогнозировании искусственного интеллекта

С давних времен человек задавался вопросом о возможности воплощения разума в машины и механизмы. Еще вначале 17 века великим математиком Рене Декартом была выдвинута механическая теория о том, что животное – это сложный механизм.

Благодаря этой гипотезе создали первые цифровые вычислительные машины. Именно они дали импульс для создания и развития искусственного интеллекта. Человек заставил мыслить творения рук своих и заявил о возможности моделирования разума.

В настоящее время дискуссия на тему искусственного интеллекта приобрела необычайный размах. Она часто обсуждается в научных кругах. Ученые высказывают различные прогнозы о будущем ИИ. Самым невероятным из которых, по нашему мнению, – это прогноз о замене людей роботами по 50% специальностей через 20 лет. Такое суждения настораживают, ибо, если это произойдет, то человечеству будет грозить катастрофическая безработица. Это за гранью здравого смысла человека.

Люди в своих прогнозах дают ИИ самые высокие оценки и очень часто ошибаются.

Мы предлагаем рассмотреть семь главных ошибок, которые допускают авторы прогнозов искусственного интеллекта.

 

Недооценка и переоценка

Человек склонен к переоценке краткосрочных прогнозов ИИ, но при этом может недооценить долгосрочный. Такую мысль высказал Рой Амара – соучредитель Institute for the Future. Это суждение подтверждено историей со спутниками системы GPS. Такая система рассчитана на обеспечение точного позиционирования. Для помощи военным специалисты НАСА США в 1978 году вывели 31 спутник на орбиту Земли. Однако программа обеспечения дала сбой. Только в 1991 году во время военной операции «Буря в пустыне» американцам удалось реализовать ее использование. Из вышеизложенного можно сделать вывод о том, что долгосрочный прогноз оправдал себя.

 

В настоящее время система GPS нашла широкое применение во многих сферах деятельности человека. Все новейшие смартфоны оборудованы GPS. С помощью этой технологии физики проводят эксперименты по геопозиционированию. Современная навигация невозможна без систем GPS, которая помогает людям ориентироваться на суше воде и в воздухе. Технология GPS из узконаправленной стала универсальной. Этот факт свидетельствует о недооценке системы GPS.

Многие из краткосрочных прогнозов преувеличены, тогда как долгосрочные недооценены.

Стоит задуматься о коротких или длинных промежутках времени.

 

Магия

Давайте поразмыслим на тему эволюции ИИ. Представим себе ученого из 17 века, которому показывают механическое устройство нашего времени. Для его разума это непостижимо, что-то из области магии или фантастики. И Закон Артура Кларка говорит о том, что любая развитая технология неотличима от магии. А что мог подумать Фарадей, увидя современный айфон? Наверняка бы присвоил ему магические свойства философского камня и задался вопросом: почему телефон испускает свет и не греет?

 

Это только наши предположения. О чем думал ученый в те далекие времена, нам знать не дано. Все наши достижения в области ИИ с точки зрения будущих представителей земной цивилизации будут такими же, как опыты ученых прошлых лет.

Пока еще никому из людей неведомо как создать сильную форму искусственного интеллекта.

И если это удастся сделать в будущем, то для нас такая форма ИИ будет пределом фантазий или магии.

 

Производительность и компетентность

Давайте разберем такую ситуацию. Например, рассматривая фотографию людей, играющих в футбол, можем ответить на ряд вопросов: какое количество игроков, какая у них форма и т. д.

 

Компьютер способен различить игру, хотя дать ответы на вышеперечисленные вопросы он не может. Из этого следует, что машине еще не подвластно заменить человеческий разум.

Искусственный интеллект решает только специфические задачи.

 

Слова с двойным или тройным смыслом

Одной из ошибок авторов прогнозов ИИ является использование слов, имеющих несколько смысловых значений. К примеру, «обучение». Это слово имеет множество смысловых понятий. Человек изучает математическую машину или обучается правильно пользоваться какими-то инструментами. В итоге, когда некомпетентные люди слышат информацию о машинном обучении, воспринимают ее однозначно. В этом и заключается ошибка. Ведь машину нельзя обучить, как человека.

Для компьютера необходимо подобрать алгоритмы.

Именно алгоритм поможет машине получить новые данные и добавить эту информацию к исходящей.

Мы порой удивляемся умению компьютера играть в шахматы. На самом деле машина не знает этой игры. Она «обучена» выполнять установленный набор правил. И, если хоть немного их изменить, компьютер не сможет справиться с игрой. В отличие от машины человеческий разум с легкостью перестроится и будет продолжать играть в шахматы. Проблема, связанная с использованием слов и терминов, не подходящих для того, чтобы описывать процессы, которые выполняются ИИ, еще не решена.

 

Закон Мура

В настоящее время в компьютерном мире очень актуален имперический Закон Мура, который утверждает: среднее число транзисторов в микросхемах будет удваиваться каждый год. Авторы прогнозов ИИ говорят, что этот закон распространяет не только на чипы, но и на другие IT сферы. Такое утверждение неправильное. Вот небольшая статистика: объем памяти iPod сегодня 256 ГБ и всего лишь вдвое больше в сравнении с 2007 годом.

Даже, исходя из этой информации, можно сделать вывод, что нет роста производительности систем искусственного интеллекта.

Для роста производительности таких систем необходим качественный, а не количественный скачок.

Очередная ошибка авторов прогнозов ИИ – утверждение о планомерном повышении производительности систем искусственного интеллекта

 

Голливудские сценарии

В настоящее время огромной популярностью пользуются фильмы, отснятые на голливудской киностудии. Сценаристы изображают человека будущего, но почему-то привязывают его жизнь к настоящему времени.

 

 

В будущем появятся совершенно иные технологии. Человек будет выглядеть, и мыслить по-другому, нежели мы с вами. Конечно, создатели таких фильмов могут фантазировать. Но футурологи делают ту же ошибку, что и сценаристы.

Специалисты по футурологии не учитывают тех обстоятельств, что мир в будущем будет иным.

И поэтому, составляя долгосрочные прогнозы ИИ, не следует привязывать их к настоящим условиям. Ведь нам неведомы условия будущего времени.

 

Скорость разработки

Немаловажную роль в развитии технологий ИИ играет скорость разработки последних вариантов программного обеспечения. Их обновление значительно проще, нежели модификация аппаратного обеспечения. К примеру: выпуск авто с независимым компьютерным управлением – очень долгий и дорогостоящий процесс.

Не менее 30 лет придется ждать результата.

Авторы прогнозов искусственного интеллекта утверждают, что реализация такого проекта займет около 10 лет.

Следует отметить, что развитие ИИ проходит не такими быстрыми темпами, как прогнозируют футурологи, тем самым делая очередную ошибку в своих прогнозах.

Подводя итог вышесказанному, можно с уверенностью сказать: мгновенных или скачкообразных изменений в развитии искусственного интеллекта не предвидится.

 

В статье использованы иллюстрации Giovanni Maistro

FollowFb.Ins.
...

This is a unique website which will require a more modern browser to work!

Please upgrade today!