Искусственный интеллект

Пока писал вторую часть, наткнулся на новость и решил что это будет интересно многим в этом хабе.

Итак, есть такой великий проект, который спонсируется IBM, называемый Blue Brain Project. Основная идея сего предприятия – взять и оцифровать мозг. Вплоть до молекулярного уровня, дабы изучать все происходящие в нем процессы in silico. Ну и комп там соответствующий – Blue Gene Supercomputer.

По состоянию на август сего года, они могут симулировать порядка 100 кортикальных колонн, состоящих из 1 миллиона нейронов и миллиарда синапсов.

Так вот новость заключается в том, что они вбросили в симуляцию порядка 10000 нейронов в случайном порядке в 3D пространстве (с учетом общей плотности и местной морфологии нейронов), и проследили, как они будут строить связи между собой, и потом сравнили с данными о реальном мозге млекопитающего. В итоге они получили 75-95% сходство в позиционировании синапсов.

Таки что это значит для нас?

Так уж получилось, что я уже давненько читаю Хабр и особенно раздел про искусственный интеллект, однако до сих пор так и не отважился внести свою лепту в общий уровень энтропии.

Оживленные дискуссии в комментариях показывают живой интерес к теме и одновременно большое разнообразие точек зрения, мнений и уровней подготовки. Просмотрев историю публикаций, я как-то не нашел важного отправного пункта для многих рассуждений, а именно – какого-нибудь описания механизмов передачи сигналов в мозге. Те, кто пишут про нейронные сети и прогресс в компьютерных моделях интеллекта обычно вскользь упоминают про синапсы и медиаторы (что вполне достаточно для их целей), те же, кто пытается понять природу естесственного интеллекта в основном рассуждают философскими категориями. В результате, множество коментариев содержат отсылки к популярным домыслам и мифам, не находящим подтверждения в современных исследованиях.

В данной статье я в сжатой форме попытаюсь дать ответы на следующие вопросы:
— что же такое нейрон, как он устроен и работает?
— что происходит в синапсах, когда нейроны общаются друг с другом?

А в следующей (-щих):
— как интеллект и сознание связаны с активностью нейронов? (здесь же про то, как информация обрабатывается мозгом, нейропластичность, квантовую теорию сознания, сон и т.д.)

Кто из нас хотя бы раз в жизни не задумывался о том, чтобы жить вечно?
Происходило это и со мной. Можно сделать биологическую клетку, ориентированную на бесконечное число делений, без зависимости от типа клетки.
Но как сущий технарь я понимаю, что человеческое тело несовершенно.
Вечной жизни для биологического индивидума можно достичь двумя путями. Различными по своей сложности и возможностям, которые предоставят эти решения.

1. Управляемое бесконечное деление биологической клетки
2. Перенос сознания на другой более отказоустойчивый носитель.

Смысл статьи и последующей дискуссии — исследовать теорию именно по пункту 2, т.к. он подразумевает не копирование личности, когда ваш мозг скопирован в кого-то другого, но при этом вы остаётесь самим собой, а перенос именно вашего мозга на другой носитель, да так, чтобы вы не прекратили своего существования, мыслительного континуума, самоосознания.

LSearch и ξ^tl

В предыдущей части ( http://habrahabr.ru/post/150056/ ) мы рассмотрели базовые модели «непредвзятого» универсального алгоритмического интеллекта, которые мы назвали идеальным минимальным интеллектом (ИМИ), поскольку эти модели, не будучи ориентированными на какой-то класс сред, являются максимально компактными. Однако понятно, что они являются далеко не достаточными для создания реального ИИ.

Законодательное собрание штата Калифорния приняло закон, разрешающий использование беспилотных автомобилей на дорогах штата. Прежде чем будут выданы первые лицензи, губернатор Джерри Браун должен поставить под законом свою подпись, а департамент автомобильного транспорта — разработать детальные правила, регулирующие эксплуатацию автономных автомобилей. В соседней Неваде корпорация Google получила первую лицензию на беспилотные автомобили в мае этого года. О легализации автономного транспорта также подумывают во Флориде, Аризоне, Оклахоме и на Гавайях.

Постановка задачи

В предыдущих статьях «Основы подхода к построению универсального интеллекта», часть 1 ( http://habrahabr.ru/post/145309/ ) и часть 2 ( http://habrahabr.ru/post/145467/ ), мы в общих чертах описали разные существующие подходы и сформулировали некоторые методологические принципы, которые целесообразно выполнять при разработке универсального ИИ. В статье «Идеальный ученик, или о чем умалчивается в машинном обучении» ( http://habrahabr.ru/post/148002/ ) необходимость соблюдения этих принципов (и, в особенности, сохранение универсальности) было обсуждено на примере проблемы машинного обучения. Здесь мы разберем одну распространенную модель универсального интеллекта в целом. Хотя эта модель крайне далека от реального универсального ИИ, она позволяет понять критические недостатки других подходов.

Автомобиль Audi TTS, так же известный под именем Audi Shelley, разрабатываемый специалистами Стэнфордского университета совместно с концерном Volkswagen, прошёл гоночную трассу Тандерхилл меньше чем за две с половиной минуты. Длина трассы — 4.83 км. На ней 15 поворотов. Максимальная скорость Shelley составила 190 км/ч. Результат Shelley лишь на несколько секунд хуже, чем у профессиональных автогонщиков.

Специалисты Массачусетского Технологического Института создали автономную модель самолёта, которая может агрессивно маневрировать в стеснённых условиях на скорости до 10 м/сек. Самолёт определяет своё положение в пространстве с помощью гироскопов, акселерометров и лазерного дальномера. Бортовой компьютер работает на процессоре Intel Atom частотой 1,6 ГГц. Ключевой элемент системы — оптимизированный для полёта в реальном времени алгоритм Gaussian particle filter.

Десять лет назад я считал изложенные в данной публикации мысли достаточно банальными. Прочитав последние публикации на Хабре [1] я понял что это не так.

Термин “Искусственный интеллект” может быть великолепной иллюстрацией понятия прецессии симулякров. Его значение меняется каждый год, в зависимости от настроений рынка или моды философов-гуманитариев. Десятилетия назад шахматная программа считалась ИИ. Сегодня это банальный инжиниринг. Через десятилетия Ватсон и Сири будут стандартной компонентой в очередном фреймворке. ИИ — символ непознанного, как только мы отщипываем кусочек неизвестного — оно сразу теряет свою привлекательность.
Однако если забыть гуманитарные установки и подойти к делу с точки зрения технаря можно понять следующие вещи.

Помните, в интернете, году этак в 2003, проходила картинка, в которой сообщалось, что неважно в каком порядке идут буквы в слове, лишь бы первая и последняя были на местах, а остально мозг сам скомпонует и вычленит смысл. Вот оригинальный текст:

По рзелульаттам илссеовадний одонго анлигйсокго унвиертисета, не иеемт занчнеия, в кокам пряокде рсапожолены бкувы в солве. Галвоне, чотбы преавя и пслоендяя бквуы блыи на мсете. Осатьлыне бкувы мгоут селдовтаь в плоонм бсепордяке, все-рвано ткест чтаитсея без побрелм. Пичрионй эгото ялвятеся то, что мы чиатем не кдаужю бкуву по отдльенотси, а все солво цликеом.

В английском варианте это звучало так:

Arocdnicg to rsceearch at Cmabrigde Uinervtisy, it deosn’t mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the olny iprmoatnt tihng is taht the frist and lsat ltteer are in the rghit pcale. The rset can be a toatl mses and you can sitll raed it wouthit pobelrm. Tihs is buseace the huamn mnid deos not raed ervey lteter by istlef, but the wrod as a wlohe.

Попытка поэкспериментировать с разными текстами показала, что с русским языком все не так безоблачно, как с английским и алгоритм эффективного и readable-перемешивания все-таки немного другой.

Эта статья продолжение Модель функционального разделения сознания и бессознательного. Введение. В ней мы лирически описали принципы перцептрона Розенблатта. И подняли проблему обучения от двух и более учителей. В этой статье проблема «двух и более учителей» не рассматривается, её мне достаточно сложно сформулировать технически на простых примерах (на сложных могу). Поэтому с этим будем разбираться возможно в следующей статье — если будет некоторый интерес.

В этой статье мы поговорим о сознании, но если желаете пропустить лирику (а специалистов она несколько напрягает, но хотелось чтобы поняли не только специалисты), то начинайте читать с раздела «Модель «Нулевого сознания» в Интеллектронике». Но лирика все же дает некоторые идеи о связи с такими фиктивными понятиями как сознание.

В последние время на хабре по теме ИИ начали появляться сильно легковесные статьи, это точнее даже не про ИИ, а про философию ИИ. Причем такую философию, которая не ставит НИ КАКИХ принципиальных вопросов перед исследователями. Ну, скажем так это просто трёп за жизнь. И что удивительно такие статьи набирают некоторое количество плюсов.

Какие статьи я имею введу? Дам только названия, без ссылок т.к. не рекомендую их читать (Еще одна попытка разобраться в проблеме искусственного интеллекта, О возможности ИИ к самопознанию и познанию создателя, Об эмоциях, программах и искусственном интеллекте, Искусственному интеллекту быть, Взгляд хорошо информированного скептика на искусственный интеллект)

Понятно, что такие статьи писали те кто даже близко не имеет соответствующего образования. Но не это главная причина появления подобных статей. Ведь они действительно публикуя такие статьи думают, что это может хоть как то направить исследователя, который имеет соответствующие образование. Я их разочарую — нет не направит, т.к. в статьях нет ни одной идеи куда. А происходит это (появление подобного трепа) от того, что им кажется, что исследователи сами не знают куда им развиваться. И это порой выглядит именно так. Даже в профессиональной среде ИИ-специалистов часто нет понимания какие задачи надо решать, нет так сказать «списка нерешенных ИИ-проблем», в отличии от математики. Книги часто содержат лишь методы решения задач, и практически ничего не говорят о задачах которые надо еще решить. Подрастающему поколению сложно поставить себе задачу, и они начинают фантазировать исходят только из слова «интеллект». Но все наверное забыли/(не знают?), что название «Искусственный интеллект» — это провокация, рекламный трюк — серьезные ученые не занимаются «сильным ИИ», и не потому, что его нельзя сделать, а потому как это не имеет технической постановки.

Здесь я дам отрефакторинную версию одной моей научно-популярной статьи 2006 года, которая как я думал стоит в том же ряду по смысловой нагрузке, как те которые выше я критиковал. Но теперь я все же вижу, что стилистика хоть и такая же, но за моей статьей может стоять (и стоит) четкая техническая постановка. О ней мы поговорим позже, а пока так сказать лирическое вступление. Но важно то, что я лирически подвожу к одной существенной нерешенной проблеме из области ИИ.

Биоинжинеры из Калифорнийского технологического института (Калтех) и Гарвардского университета во главе с Китом Паркером (Kit Parker) создали первую в мире искусственную медузу. Биоробот, названный «медузоидом» (Medusoid), состоит из смеси полимеров и мышечных волокон крысы.

Область искусственного интеллекта (ИИ) зародилась в 50-х года прошлого столетия и вот уже 60 лет пребывает в тупике. Данный факт тяжело поддаётся объяснению по причине того, что за это время вычислительные мощности компьютеров увеличились на десятки порядков, но ни малейшего прогресса в области ИИ при этом не наблюдается. Вероятнее всего, причина этого заключается в неправильном методологическом подходе. В данной статье вашему вниманию будет представлена попытка забыть весь пройденный путь и переосмыслить всё заново. Но для начала хочу уточнить, что искусственный интеллект я буду рассматривать в широком смысле, то есть как жизнь на компьютерной основе.

Хочу предложить читателям философскую задачу на компьютерную тематику:
Предположим, что в вычислительной среде (построенной на современных принципах) существует искусственный разум. Некие алгоритмы, обладающие рефлексией и тягой к знаниям. Попробуем поразмыслить, как много эти алгоритмы могут узнать об окружающем мире и его устройстве?
Давайте придумаем чуть интереснее, чем простой анализ очевидных фактов типа конфигурации, объема памяти и т.д. Как человечество пытается сейчас вычислить основы мироздания весьма косвенным путём, сталкивая частицы, накапливая статистику о регистрируемых событиях и проверяя на этой статистике верность своих теорий, так и искусственный разум может проводить эксперименты, скажем, по нагреву процессора, определению рассеиваемой мощности и точки увеличения частоты возникновения ошибок при перегреве.

Например, может ли такой разум определить скорость света? Или материал процессора? Попробуем мыслить подобным образом, почувствуем себя физиками – наша задача изучить строение мира, находясь «внутри» этого мира.
upd: для полноты картины, находим место для религии и её формы.
upd2:в качестве примера, придумайте, как с помощью вычислений на процессоре подтвердить теорию корпускулярного строения вещества процессора?

Информация о роботах-циклопах Myon впервые появилась в 2010 году. Эти роботы были созданы стараниями разработчиков из Университета Гумбольта, Германия. Главная цель, поставленная гуманоидным роботам — создание синтетического языка, отработка некоторых лексических приемов, интересующих ученых всего мира. Сейчас проект (его название — ALEAR) наконец-то вошел в активную стадию, и роботы в поте лица, если так можно выразиться, создают свой язык.

Ранее habrahabr.ru/post/145309 мы сделали обзор подхода к универсальному искусственному интеллекту (ИИ). Но что такое универсальный ИИ? Чего именно недостает современным практическим системам ИИ, чтобы называться универсальными? Для большей конкретности обсуждения этого вопроса давайте рассмотрим его на примере машинного обучения, являющегося необходимым компонентом ИИ.

В Массачусетском технологическом институте был разработан автомобильный «второй пилот», который следит за положением на дороге и вмешивается только при угрозе ДТП. К примеру, если водитель уснет, устройство активируется и будет управлять транспортным средством до момента пробуждения человека.

В работе над проектом принимали участие Стерлинг Андерсон и Карл Иагнемма. В то время, как человек выполняет адекватное управление, система постоянно оценивает его, но стоит ему совершить ошибку, расцениваемую как достаточная для перехода в режим самоуправления, устройство начинает действовать.

Так получилось, что последний год мы занимались тем, что учили iPhone понимать эмоции. Не распознавать мимику и жесты – это лишь одни из внешних проявлений эмоционального состояния человека, а именно понимать состояние человека по его ответам. Программный продукт получился в большей степени навороченным и красивым психологическим тестом, чем компьютерной технологией, но заставил нашу команду (профессиональных психологов) глубоко разобраться в теме эмоций.

Если верить тому, что пишут хабровчане, любая программа, это алгоритм – то есть определенный порядок действий, обладающий причинно-следственной логикой. Если еще упростить – то это набор «если-то» и вычислительных действий между ними. Основной порок любой программы — это принципиальное отсутствие внутри алгоритма ответа на вопрос «зачем?». Логика «если-то» — это логика «потому, что», но никак не логика «зачем». Смысл любой программы находится снаружи ее и закладывается программистом в момент создания. Отсюда, на уровне игр разума, следует, что программа испытывает всегда одну и ту же эмоцию – эмоцию самореализации. То есть все, что надо программе – это выполнить саму себя. При этом никакое усложнение самой программы не меняет сути постулата. Программа может вести себя по разному, она может обыграть Каспарова в шахматы или обслужить вас в МакДональдсе – но единственное, чего она при этом будет «хотеть», в чем будет смысл ее существования – это выполнить саму себя.

В связи с недавней статьей про невозможность создания ИИ хочу вам предложить иной взгляд и аргументы на возможность создания ИИ, притом вполне возможно что мы с вами станем тому свидетелями.

Нет особого желания окунаться в философские аспекты того, что можно назвать интеллектом, в особенности человеческим. В конце концов большинство людей, которые читают данный топик, скорее заинтересованы в технической реализации, нежели в рассуждениях о сферическом коне в вакууме.