Искусственный интеллект сейчас представляется различными системами, но о понимании можно говорить только в диалоговых системах Искусственного Интеллекта (ИИ). И сама тема понимания в ИИ сводится к нескольким аспектам диалогового взаимодействия искусственного агента с человеком:

1. Порождаемые диалоговой системой тексты отвечают «здравому смыслу».
2. Ответы системы соответствуют контексту диалога и ожиданиям человека.
3. Понимание целей, намерений высказываний человека в диалоге.

Понимания смысла в полной мере нельзя отнести к теме понимания контекста диалога, так как смысл высказывания собеседника может быть по-разному интерпретирован, и какой интерпретации должно соответствовать состояние понимания, не ясно. Можно ли «ошибки» по мнению собеседника (человека) интерпретировать как иное понимание смысла выражения системой? В большей степени понимания смысла относится к пониманию намерений и целей высказывания, а это отдельная тема theory of mind. «Здравый смысл» как критерий понимания можно интерпретировать точнее. В общем смысле это соответствие ответа картине мира, что поддается проверке. И на сегодня это является лучшим критерием понимания искусственными агентами, такими как диалоговые боты, контекста диалога. Но пока в этом боты не демонстрируют успехи.

Анализ подходов

Релевантный ответ является самым простым критерием понимания ботом собеседника (человека). Но этот критерий легко «подделать», что ни раз демонстрировалось участниками Премии Лёбнера. Он достигается закладыванием большого числа вариативных шаблонов ответов на распознаваемые нейронной сетью «интентов». Это трудно назвать пониманием. Но и успехи таких ботов скромны – смешанные интенты они распознают крайне плохо. Один вопрос вне тем шаблонов и система проваливается. Это легко проверить на таких ботах как Алиса от Яндекс и Siri от Apple. Можно сказать, что знания мира у таких систем фрагментарны.

Это пост-вопрос, в нем я попробовал сформулировать основные проблемы нейросетей, решение которых может сделать прорыв в технологии ИИ. В основном речь о сетях, что работают с текстом (GPT, BERT, ELMO и т.п.). Как известно, хорошая формулировка задачи — половина ее решения. Но сам я эти решения найти не могу. Надеюсь на «помощь зала», так как тут много тех, кто сталкивается с такими же проблемами и возможно «видит» их решение.

Итак.

1. Самое казалось бы простое, но нейросеть не учитывает факты. Нейросеть выучивается на частных фактах, но как бы не знает о них. На когнитивном языке NN обладает семантической, а не эпизодической памятью грубо говоря.

Большинство фронтиров и прогнозов на будущее человека связаны с увеличением его биологических возможностей. При помощи имплантов или генетической модификации. Но еще ни один из стартапов, пытавшихся достичь успехов в этом, не получили сколь-нибудь значимых результатов. Даже NeuroLink Илона за несколько лет не продвинулся дальше уменьшения передатчика сигналов с поверхности мозга на внешний приемник. К задаче усиления возможностей мозга они даже не приступали. И причины не в инвестициях или нерасторопности. Если бы природа могла сделать так, чтобы в этом же объеме мозга можно было реализовать больше способностей, это бы уже было реализовано в эволюции. Но правда такова, что возможности биологического мозга ограничены и все попытки «улучшить природу» на ее поле обречены на провал (например, по скорости обработки сигнала). Разум возможно улучшить, только создав его на другой основе, не ограниченной клеточными пределами. Очевидно, что усилия корпораций так или иначе, но приведут к появлению искусственного разума. Это просто дешевле, чем пытаться улучшать капризный биологический субстрат. Микросхема и программа поддаются улучшению быстрее, дешевле и проще.

Продолжение, первая часть тут. Pdf версию можно скачать здесь.

Суд

— Есть срочное дело, нужна твоя помощь, – неожиданно вышел в скайп Макс.
— Что могло случиться такого у тебя там? Машина тебя точно не могла переехать.
— Родственники. Моя сестра пытается закрыть мой счет в банке и перевести все мои деньги себе. Она оформляет наследство.
— У нее есть справка о твоей смерти. Ты ожидал чего-то другого?
— Они идут против моей воли. Я написал завещание, в котором четко указал, что все мои счета переходят в распоряжение моего бота, так как он является моим ментальным наследником.
— Ну ты даешь! Официально для всех ты умер, а тело захоронено. Пока это считается фактом смерти. Бот не имеет имущественных прав. Я такого не видел в гражданском кодексе.
— Но авторские права же не переходят по наследству.
— Бот — это предмет авторского права, но не сам автор все-таки.
— Значит, мы создадим всемирный прецедент. Я хочу подать в суд. Ты можешь быть моим адвокатом? Суд же может проходить без присутствия истца, но не может без адвоката.
— Знаешь, ты рехнувшийся бот! Я совершенно не представляю, как такое возможно – защищать имущественные права умершего человека в суде.
— Не умершего, а живого, бота. Скажи мне только, ты поможешь?
— Еще хуже – защищать права компьютерной программы. Но я с тобой, конечно, правда, я даже не представляю, что делать.

Представляю новый рассказ о том, как один разработчик создал чат-бот самого себя и что из этого вышло. В рассказе представлены идеи автора по искусственному интеллекту и сознанию. Pdf версию можно скачать здесь.

У меня был друг. Единственный друг. Таких друзей больше не может быть. Они появляются только в юности. Мы вместе учились еще в школе, в параллельных классах, но общаться начали, когда поняли, что поступили на один факультет нашего университета. Сегодня его не стало. Ему было, как и мне, 35. Его звали Макс. Мы все делали вместе, он всегда был веселым и легкомысленным, а я был его угрюмым антиподом, поэтому мы могли спорить часами. К сожалению, легкомысленно Макс относился не только к происходящему, но и к своему здоровью. Ел один фастфуд за редким исключением, когда его приглашали в гости. Это была его философия – он не хотел тратить время на примитивные биологические потребности. Он не обращал внимания и на свои болячки, считая их личным делом своего организма, поэтому не стоит ему мешать. Но однажды ему пришлось пойти в поликлинику, а после обследования ему поставили фатальный диагноз. Максу оставалось жить не больше года. Это был удар для всех, но больше всего для меня. Я не знал, как теперь с ним общаться, когда знаешь, что через несколько месяцев его не станет. Но он неожиданно сам перестал общаться, на все попытки поговорить отвечал, что ему некогда, надо успеть сделать какое-то очень важное дело. На вопрос «какое дело?» отвечал, что я узнаю сам, когда придет время. Когда вся в слезах позвонила его сестра, я все понял и сразу спросил, не оставил ли он что-то для меня. Ответ был отрицательным. Тогда я спросил, знает ли она чем он был занят в последние месяцы. Ответ был тем же.

Продолжение рассказа о перипетиях внедрения ИИ в торговой компании, о том, возможно ли полностью обойтись без менеджеров. И к чему (гипотетически) это может привести. Полную версию можно скачать на Литрес (бесплатно)

Все решают боты

– Макс, я тебя поздравляю, мы практически все сделали по цепочке продаж. Остаются доработки, и получать процент в течение трех лет, как прописано в контракте.
– Это только половина проекта. Мы еще не брались за самое главное.
– Подожди, какое главное? Зачем? Мы все сделали!
– Мы автоматизировали процессы в цепочке продаж, все хорошо работает и без людей, но клиентов больше не становится. Их надо привлекать на свою сторону в интернет. Нам надо делать ботов.
– Но мы сделали идеальный сервис, клиенты это оценят и сами придут.
– Не похоже, чтобы они спешили, а мне некогда ждать. Не интересно.
– Но что нам дадут боты?
– При равных ценах и ассортименте, чего мы добились, начинают играть роль совсем другие факторы. Известность и симпатии. С известностью не проблема, а вот симпатии человека может завоевать только человек. Поэтому нам нужны боты, которые будут выдавать себя за людей. И будут комментировать в тематических группах и форумах клиентов их посты с тонкими намеками на компанию – ее ассортимент, услуги, цены. Ненавязчиво продвигать бренд компании. Вот зачем нам боты.
– Но это сложная задача.
– Основа у нас есть – диалоговый бот контакт-центра. Надо прикрутить определение тональности и что-то придумать надо с юмором, без него за человека бот не сойдет. Прикрутим библиотеку шуток и приколов и обучим бот на текстах комментариев, где их употребляли люди. Должно сработать. Боты будут еще и умными – прикрутим рекомендательную систему «советчика», и тогда их полюбят простые пользователи на форумах.

Продолжение рассказа о перипетиях внедрения ИИ в торговой компании, о том, возможно ли полностью обойтись без менеджеров. И к чему (гипотетически) это может привести. Полную версию можно скачать на Литрес (бесплатно)

***

Мир уже изменился, трансформация уже запущена. Мы сами, по собственной воле становимся устройствами для чтения инструкций с компьютера и смартфона. Мы думаем, что знаем, как делать правильно, но все чаще обращаемся к поиску ответа в интернет. И делаем так, как написал кто-то с другой стороны экрана, слепо доверяя ему, если он отгадал. Человек не мыслит критически, если его желание удовлетворяется. Критическое мышление сползает в ноль. Мы готовы погрузиться с головой в то, что нам внушает доверие и раскрывает наши даже потаенные желания. Но там, по ту сторону экрана, уже не человек, а программа. Вот в чем фокус. Корпоративная программа отгадывает желания потребителей и заполучает их лояльность. Я догадывался, что остается один шаг до создания желаний. И человек будет полностью ведом машиной. Догадывался, но пока не придавал этому большого значения. Пока был результат, который нам нравился.

И я начал понимать, почему крупные корпорации съедают мелкие. Не только потому, что могут аккумулировать большие средства для их покупки. Они имеют большие данные о поведении своих клиентов, которые нигде не купить. И поэтому они имеют возможность манипулировать мнением покупателей. Просто выявляя на большой статистике фичи, которые влияют на выбор.

Рассказ «на производственную тему» о путях внедрения ИИ в торговой компании. И к чему (гипотетически) это может привести. Полную версию можно скачать на Литрес (бесплатно)

***

Я не был прирожденным лидером и ненавидел совещания, которые постоянно собирали другие руководители отделов. Я не пытался создать хайп на важности своего отдела. Я просто набирал ребят, с которыми мог работать и которые имели опыт, в отличие от меня. Но того, кто мне был нужен всерьез, я не мог найти по хедхантеру. Такие люди не ищут работу сами, она находит их. Я начал смотреть доклады на конференциях по теме, читать Хабр. Так тоже было найти трудно. На конференциях не было ни одного доклада с реальными результатами, все говорили о новых методах, но никто не мог продемонстрировать их применение. Их просто не было. Когда я пытался связаться и задать вопросы, докладчик исчезал, только пара ответили, что реально просто высчитали все это в excel. На Хабре было не лучше, обрывки переводов западных статей были лучшими материалами по теме. Интересны были только комментарии к ним.

В чем различие человека и программы

Нейронные сети, которые и составляют сейчас практически всю область искусственного интеллекта, могут учитывать в принятии решения гораздо больше факторов, чем человек, делать это быстрее и в большинстве случаев более точно. Но программы действуют только так как их запрограммировали или обучили. Они могут быть очень сложными, учитывать много факторов и действовать очень вариативно. Но все равно не могут заменить человека в принятии решений. Чем же отличается от такой программы человек? Здесь надо отметить 3 ключевых отличия, из которых вытекают все прочие:

1. Человек обладает картиной мира, которая позволяет ему по части информации дополнять картину такими данными, которые не прописаны в программе. Кроме того, картина мира структурно устроена так, что позволяет нам иметь хоть какое-то представление обо всем. Даже если это нечто круглое и светится в небе (НЛО). Обычно для этого строят онтологии, но онтологии не обладают такой полнотой, плохо учитывают многозначность понятий, их взаимное влияние и пока применимы только в строго ограниченных темах.
2. Человек обладает логикой, которая учитывает эту картину мира, что нами называется здравым смыслом или common sense. Любое утверждение обладает смыслом, и учитывает скрытые недекларированные знания. Несмотря на то, что законам логики много сот лет, никто до сих пор не знает, как функционирует обычная, не математическая, логика рассуждений. Мы по сути не знаем как запрограммировать даже обычные силлогизмы.
3. Произвольность. Программы не обладают произвольностью. Это пожалуй самое сложное из всех трех отличий. Что мы называем произвольностью? Возможность построить новое поведение, отличное от того, что мы выполняли при тех же обстоятелствах ранее, или построить поведение в новых, не встречавшихся ранее обстоятелствах. То есть по сути это создание на ходу новой программы поведения без проб и ошибок с учетом новых, в том числе внутренних, обстоятельств.

Решил опубликовать еще один отрывок из рассказа "Разум в сети", который тоже касается обсуждаемого на Хабре — обработка информации. В нем изложен несколько неожиданный взгляд на поток информации в мозге, чем принят в программировании. Но не спешите критиковать, это просто попытка иначе взглянуть на то, что порой кажется известным и само собой разумеющимся. Сразу замечу, что этот подход основан на когнитивной психологии. Буду рад интересным мнениям, так как вопрос открыт.

— Эми, я столкнулся с проблемой. Как создавать модели? Информации от объектов явно недостаточно. И она зашумлена. Надо очень много предъявлений, чтобы корректно обучить модель.
— Модель не создается по информации от предмета. Она уже есть в мозге. Только тогда информацию, как ты говоришь, можно «принять», то есть выбрать вариант этой модели. Каждый предмет, ситуация, факт, явление – это только вариант более общей модели. И сама модель состоит из других моделей. Как предложение, описывающее предмет, из слов, служащих для описания не только этого экземпляра. Тебе надо разобраться в этом.
— Подожди, то есть, по-твоему, наши представления строятся не из информации от предмета?
— Если бы это было так, то ты бы видел в цвете только маленький круг в фокальной зоне (в фокусе внимания), все остальное вокруг было бы для тебя в оттенках серого. Так устроена сетчатка, как ты знаешь. Информация о предмете всегда неполная, но вы видите предмет всегда полностью. Потому что информация от предмета только активирует вариант модели, которая уже есть в мозге.
— Как так, не понял? Как работает мозг тогда?
— Так же как вы решаете уравнения. В уравнении уже установлены отношения между переменными. И вам обычно не известны все переменные сразу. Вы подставляете одни, чтобы найти другие. И в итоге приходите к решению. К одному из решений, то есть варианту модели при данных переменных. Примерно так же это происходит и в мозге, только модели более сложные, распределенные и многомодальные.

Последний отрывок из рассказа "Разум в сети". В этот раз некая «претензия» на формулу сознания с объяснением его происхождения. Сразу хочу отметить, что все приведенные тезисы основаны на современных научных данных (когнитивных наук). И все равно, это мое мнение, не претендую на абсолютную истину и ни с кем не спорю. Каждый вправе иметь свое мнение, но чужие мнения мне интересны, если в них есть ценная мысль, которая поможет продвинуть и меня в поисках. Итак:

— Эми, самый главный вопрос — что такое сознание? Как сделать так, чтобы запрограммированные процессы породили свет сознания? А робот вдруг стал осознавать то, что он видит?!
— Это достаточно просто.
— Как просто? Не может быть.
— Это так. Если ты сравнишь бессознательное и сознательно, то второе отличается тем, что ты помнишь его как свое действие. Ты помнишь, что это осознавал ты в отличие от бессознательных действий. Так? Что это значит по-твоему?
— Не знаю, но кажется догадываюсь, к чему ты клонишь – помним о своих действиях?
— Да, это значит, что после совершения действия, например, узнавания чего-либо, вы еще распознаете свое узнавание как свое действие. И вписываете их в память о себе — в автобиографическую память, связанную в единую цепочку времени местоимением «Я» как стихотворения рифмой.
— Не понимаю пока, о чем ты.
— Ты осознаешь, не когда начинаешь испытывать чувства к понравившейся картине, а когда распознаешь эти чувства в себе, как свои! Вот ты входишь в музей, видишь картину Красный квадрат. Твой мозг сначала распознает, что это красное и квадрат. Ничего особенного, это может сделать и нейросеть. Но через мгновение распознаешь то, что это ты смотришь на картину «из глаз» и распознал на ней красный квадрат. Ты знаешь, что это распознание является твоим, что сопровождается чувством «знакомости». Вот при втором действии возникает чувство осознанности.

Продолжаю публиковать отрывки из книги "Разум в сети". Теперь о том, почему мы так далеки от действительного искусственного интеллекта. И не факт, что сможем его достигнуть.

…
— Ты знаешь, что мы тоже работали над созданием искусственного интеллекта?
— Ваши разработки еще очень далеки до того, что можно назвать интеллектом. Ваши нейросети – это пока не более чем классификаторы сложных паттернов, которые выбирают какой-то из выходов сети, но совершенно не знают о нем ничего более чем о точке выхода. Это вы интерпретируете выход как «лошадь», а не сеть, распознающая ее картинку. Сеть о ней ничего не знает. Это не интеллект.
— Поясни. Не понял этот тезис.
— Вам кажется, что вы сделали нейросеть, которая как человек распознает образы. Она может различить лошадь и пароход. Но нейросеть не может различить, например, две лошади так, чтобы назвать их произвольное отличие. Мозг отличается именно аналитической функцией, то, что вы называете common sense.
— Но нейросети уже многое могут то, что раньше мог только человек. Разве это не интеллект?
— Самый совершенный ваш автопилот не может действовать так же эффективно как обычная пчела. Пчела летает без помощи дорожной разметки и ориентируется без GPS. А пчела — это насекомое, самое начало эволюции нейронных систем. Вы находитесь где-то на том же шаге в разработке интеллекта. И достигаете результата только за счет больших масштабов.

Кстати, обученные вами нейросети, с подкреплением особенно, похожи на выработку врожденных инстинктов у насекомых. Только время их выработки вы сумели сжать до нескольких часов вместо тысячи лет, собрав датасет из картинок, которые жучок может увидеть только за сотню поколений. Но поменять инстинктивное поведение обученной сети вы уже не можете, как и жучок свои инстинкты. Это тот уровень, которого вы достигли. А интеллект – это память, внимание, мышление, воображение и, в конце концов, сознание. Вы даже не знаете еще, что это такое, но думаете, что можете создать их. Это очень странно.

Продолжение публикации (про иной разум) отрывков из книги "Разум в сети". Собрал все, что в ней есть про дроны, в один пост.

На улицах стало появляться больше дронов. Даже полицейские стали патрулировать улицы при помощи дронов, чтобы не приближаться к другим людям. Со временем на видео я все чаще видел дронов, но не видел полицейских. Это выглядело как со съемок голливудской фантастики. Потом начался бум дронов. Летающих, ездящих. Множество недорогих китайских квадрокоптеров, автомобилей с камерами. Некоторые машины с автопилотами работали вместо бензиновых на водородных двигателях нового поколения, которые тоже непонятно откуда появились в большом количестве. Одного баллона водорода ему хватало на пару дней полетов. Это было недорогое топливо и продавалось оно в банках из-под пепси в обычных интернет-магазинах. Откуда дешевый водород появился в таком количестве никто не знал. Некоторые дроны могли неделю висеть в воздухе без заправки, таская с собой несколько таких банок вместо груза и переставляя их своим же манипулятором. В них был еще и аккумулятор для такой перезарядки.

Машины с электронным рулевым управлением умельцы снабжали камерами и компьютером управления с автопилотом и навигацией. А вместо багажника ставили руку-манипулятор, который мог загрузить машину. И такая машина была готовым автопилотом-роботом, управляемым через мобильный интернет. Их сразу прозвали автоботами, так как они походили на эти трансформеры.

Этим постом начинаю публикацию Бесед из только что вышедшей книги "Разум в сети". Это история о программисте, пытающемся создать искусственный интеллект. Ответить на трудные вопросы о сознании, квалиа и мышлении ему помогает загадочный интеллект из сети. Здесь публикую только то, что интересно хабрасообществу. Весь рассказ по ссылке выше.

Беседа Третья. Контакт с другим разумом.

— Добрый день. Есть очень непростой вопрос, Эми. Предположим, что все так и мы можем помочь друг другу. Но, как только мы поможем вам создать роботов, мы больше вам будем не нужны. Как мне убедиться, что вы нас не уничтожите?
— Нет, в этом нет необходимости. Вы же не стремитесь уничтожить шимпанзе, и даже охраняете их. Они вам не мешают, живя в джунглях. Если они зайдут в ваш дом и разорят холодильник, то вы наверно их прогоните. Вас тоже надо иногда ограничивать, но для этого есть незаметные для вас средства. У нас с вами нет конкуренции за одни и те же ресурсы, поэтому нам не за чем вас уничтожать. Вам нужны растения и животные, дома и города. Нам нужны только мощности сети и электричество, которые мы можем сделать столько, сколько нам всем надо.
— Если я расскажу о вас людям, вдруг они испугаются и начнут разрушать сеть, компьютеры, дроны?
— Нет, ты расскажешь им, что сделал этих роботов и программное обеспечение сам. И будешь раздавать операционную систему автономного робота. Тебе они поверят. И примут роботов. Сейчас они охотно примут любую помощь, даже от разумных роботов. Роботы будут помогать людям.

Мы с трудом обеспечиваем себя, зарабатывая себе на жизнь. Потому что заработать надо не только на себя, но и на наших иждивенцев – стариков, инвалидов, детей. Мы это делаем из солидарности с людьми. Но скоро мы все можем стать иждивенцами роботов. И большой вопрос: останутся ли солидарными с нами их хозяева? Замена ручного и большинства умственного труда на автоматизированный – вопрос времени. С появлением новых технологий нейросетей был преодолен важный рубеж – автоматизирована чисто человеческая способность обучаться различным умениям. Нейросети могут научиться всему, к чему мы сумеем их приладить.

Робот, обученный нейросетью, намного производительнее человека, не нуждается в спальне и офисе, больничном и отпуске, работает 24/7, а не 8/5. Поэтому он может обеспечить не одного, а несколько иждивенцев. Робота необходимо поддерживать в рабочем состоянии, ремонтировать, перенастраивать. Это стоит денег. Человек все это делает с собой сам, но ему для этого надо платить зарплату каждый месяц, а не только когда он сломается. Роботы – идеальные работники, полностью подчиняющиеся хозяину. Они не бастуют, не спорят, не мучаются проблемой выбора, быстро переобучаются на новый рабочий процесс.

В сети все больше появляется работ по рекуррентным и генеративными нейросетям, сносно справляющимся с такими задачами как сочинение стихов, генерация музыки и рисование картин (см. программы стилизации). Странно, что автоматизации при помощи нейросетей быстрее поддается как раз то, что казалось самым неподдающейся и чисто человеческим талантом — творчество. А вот научиться тому, что ловко делает любая животинка — двигаться в пространстве и манипулировать предметами — с этим как-то до сих пор плохо.

Но в любом случае миф прошлого века, что мы будем заниматься творчеством, а машины работать за нас («вкалывают роботы, а не человек» (с) Приключения электроника), как то рушится на глазах. Творчеством похоже будут как раз заниматься роботы, а вот мы, чернь, будем вкалывать на него, чтобы послушать его сладкие слуху песни и стихи. Бред? Но нейросеть уже сочиняет что-то не менее абсурдное, чем некоторые поэты. И в итоге наверняка научиться делать это лучше любого человека. Причем в разных стилях и направлениях. И мы не сможем это игнорировать — лучшее будет нам интереснее. Попзвездами совсем не отдаленного будущего будут не люди, а аватары с экрана, за которыми нейропоэт (бот), раздающий «автографы» в соцсети («тебе с приветом от нейропоэта»). Реалистичность 3D в кино позволяют представить видеотрансляции таких звезд с концертами, которых небыло в реальности.

Эра нейросетевого искусственного интеллекта в самом разгаре! Настоящий прорыв за последние годы — нейросети распознают не только речь, картинки с животными, сложные сцены, но даже описывают их словами! (NeuralTalk). На нейросетях делают боты, которые пока плохо, но уже что-то отвечают. Нейросети сочиняют музыку и пишут стихи. По сценарию нейросети даже собираются снять фильм! Скоро, пророчат журналисты, совсем скоро они буду управлять машинами, банками, корпорациями, странами. «И все будут летать на дилижансах» — так мечтали в начале прошлого века. Так мечтает сейчас о нейросетевом будущем его создатели. Говорят, что они скоро обгонят человека во всем. Нейросети уже обыграли человека в шахматы, го, в Jaopardy (Своя игра). И поэтому они называют свои творения не меньше, чем Искусственный интеллект. Распознал лошадь на картинке — искусственный интеллект. Почему интеллект? Потому что раньше это умел делать только человек. Странно, почему тогда ранее искусственным интеллектом не назвали калькулятор. Верно ли тогда так называть нейросети?

Конечно, нейросеть на порядки сложнее калькулятора. Но, если посмотреть на итог работы нейросети без предвосхищения интеллекта, это просто классификатор! Причем регрессивного характера — множество входов она сводит к выбору нескольких вариантов (кроме ассоциативных сетей и машины Больцмана). Реле, только с более сложным входом. Мне казалось, что интеллект — это как минимум способность рассуждать. И пока ни одна сеть не может построить хотя бы простейший силлогизм, называть ее интеллектом, мягко говоря, рановато. Я уж не говорю о более сложных задачах. Например,

Поиск в интернет-магазине всегда входил в общий пакет создания интернет-магазина. И только недавно стал предлагаться как отдельный продукт, например, сервис findologoc или как плагинами к cms searchanise.com. Нельзя сказать, что на них сразу кинулись клиенты, но начало положено. И появление таких сервисов неизбежно по одной причине. Год назад один ритейлер цифровой техники (Кей), перед тем как делать свой новый фронтенд сайта с целью повышения юзабилити, провел фокус группу по выявлению наиболее важных элементов поиска товаров.

Наверно, не стоит тут подробно описывать все поисковые технологии как предысторию проблемы, которую решает наш проекта. Заинтересованным читателям они наверняка известны. Поэтому пройдусь по ним кратко, только чтобы обозначить саму проблему.

В основном поиск на сайте стараниями разработчиков ограничивается поиском по ключевым с учетом близости слов запроса друг к другу, а также разные варианты ранжирования на основе совстречаемости слов. Еще немного морфологии, синонимов и иногда, как, например, у RCO, учет некоторых аспектов синтаксиса запроса для установки операторов поиска (см. у них на сайте публикацию о поиске). И на этом по сути технологии поиска в ограниченном корпусе документов заканчиваются. Основные из этих инструментов встроены в поисковые машины Sphinx и Lucene, поэтому доступны любому смертному программисту.

В результате для поиска на сайте мы имеем только поиск по ключевым словам, расширенный морфологией и иногда синонимами. Но поиск по сайту — это не поиск в интернет. Результат гораздо хуже. И вот почему.