Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

• Перевод

Истерия вокруг будущего искусственного интеллекта (ИИ) захватила мир. Нет недостатка в сенсационных новостях о том, как ИИ сможет лечить болезни , ускорять инновации и улучшать творческий потенциал человека. Если читать заголовки СМИ, вы можете решить, что уже живёте в будущем, в котором ИИ проник во все аспекты общества.

И хотя нельзя отрицать, что ИИ открыл нам богатый набор многообещающих возможностей , он также привёл к появлению мышления, которое можно охарактеризовать, как веру во всемогущество ИИ. По этой философии, при наличии достаточного количества данных, алгоритмы машинного обучения смогут решить все проблемы человечества .

Но у этой идеи есть большая проблема. Она не поддерживает прогресс ИИ, а наоборот, ставит под удар ценность машинного интеллекта, пренебрегая важными принципами безопасности и настраивая людей на нереалистичные ожидания по поводу возможностей ИИ.

Вера во всемогущество ИИ

Всего за несколько лет вера во всемогущество ИИ пробралась из разговоров технологических евангелистов Кремниевой долины в умы представителей правительств и законодателей всего мира. Маятник качнулся от антиутопического представления об уничтожающем человечество ИИ к утопической вере в пришествие нашего алгоритмического спасителя .

Мы уже видим, как правительства обеспечивают поддержку национальным программам развития ИИ и соревнуются в технологической и риторической гонке вооружений , чтобы получить преимущество в бурно растущем секторе машинного обучения (МО). К примеру, британское правительство пообещало вложить £300 млн в исследования ИИ, чтобы стать лидером этой области. Очарованный преобразовательным потенциалом ИИ, французский президент Эмманюэль Макрон решил превратить Францию в международный центр ИИ . Китайское правительство увеличивает свои возможности в области ИИ с помощью государственного плана по созданию китайской ИИ-индустрии объёмом в $150 млрд к 2030 году. Вера во всемогущество ИИ набирает обороты и не собирается сдаваться.

Нейросети – легче сказать, чем сделать

В то время как многие политические заявления расхваливают преобразующие эффекты надвигающейся "революции ИИ ", они обычно недооценивают сложности внедрения передовых систем МО в реальном мире.

Одна из наиболее многообещающих разновидностей технологии ИИ – нейросети . Эта форма машинного обучения основывается на примерном подражании нейронной структуры человеческого мозга, но в гораздо меньшем масштабе. Многие продукты на основе ИИ используют нейросети, чтобы извлекать закономерности и правила из больших объёмов данных. Но многие политики не понимают, что просто добавив к проблеме нейросеть, мы не обязательно тут же получим её решение. Так, добавив нейросеть к демократии, мы не сделаем её мгновенно менее дискриминированной, более честной или персонализованной.

Бросая вызов бюрократии данных

Системам ИИ для работы нужно огромное количество данных, но в госсекторе обычно не бывает подходящей инфраструктуры данных для поддержки передовых систем МО. Большая часть данных хранится в офлайн-архивах. Небольшое количество существующих оцифрованных источников данных тонут в бюрократии. Данные чаще всего размазаны по различным правительственным департаментам, каждому из которых для доступа требуется особое разрешение. Кроме всего прочего, госсектору обычно не хватает талантов, оснащённых нужными техническими способностями, чтобы в полной мере пожать плоды преимуществ ИИ .

По этим причинам связанный с ИИ сенсационализм получает множество критики. Стюарт Рассел, профессор информатики в Беркли, давно уже проповедует более реалистичный подход, концентрирующийся на простейших, повседневных применениях ИИ, вместо гипотетического захвата мира сверхразумными роботами. Сходным образом профессор робототехники из MIT, Родни Брукс, пишет , что «почти всем инновациям в робототехнике и ИИ требуется гораздо, гораздо больше времени для реального внедрения, чем это представляют себе как специалисты в этой области, так и все остальные».

Одна из множества проблем внедрения систем МО состоит в том, что ИИ чрезвычайно подвержен атакам . Это значит, что злонамеренный ИИ может атаковать другой ИИ, чтобы заставить его выдавать неправильные предсказания или действовать определённым образом. Многие исследователи предупреждали о том, что нельзя так сразу выкатывать ИИ, не подготовив соответствующих стандартов по безопасности и защитных механизмов . Но до сих пор тема безопасности ИИ не получает должного внимания.

Машинное обучение – это не волшебство

Если мы хотим пожать плоды ИИ и минимизировать потенциальные риски, мы должны начать размышлять о том, как мы можем осмысленно применить МО к определённым областям правительства, бизнеса и общества. А это значит, что нам необходимо начать обсуждения этики ИИ и недоверия многих людей к МО.

Самое важное, нам нужно понимать ограничения ИИ и те моменты, в которые люди всё ещё должны брать управление в свои руки. Вместо того, чтобы рисовать нереалистичную картину возможностей ИИ, необходимо сделать шаг назад и отделить реальные технологические возможности ИИ от волшебства.

В медицине тоже признают, что ИИ нельзя считать решением всех проблем. Программа "IBM Watson for Oncology " была ИИ, который должен был помочь докторам бороться с раком. И хотя она была разработана так, чтобы выдавать наилучшие рекомендации, экспертам оказывается . В результате программу закрыли в большинстве госпиталей, где проходили её пробные запуски.

Схожие проблемы возникают в законодательной области, когда алгоритмы использовались в судах США для вынесения приговоров. Алгоритмы подсчитывали значения рисков и давали судьям рекомендации по приговорам. Но обнаружилось, что система усиливает структурную расовую дискриминацию, после чего от неё отказались.

Эти примеры показывают, что решений на основе ИИ для всего не существует. Использование ИИ ради самого ИИ не всегда оказывается продуктивным или полезным. Не каждую проблему лучше всего решать с применением к ней машинного интеллекта. Это важнейший урок для всех, кто намеревается увеличить вложения в государственные программы по развитию ИИ: у всех решений есть своя цена, и не всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать.

Теги: Добавить метки

Юлия Сухорослова, руководитель программы поддержки научно-технических проектов «Инновационная радиоэлектроника », ответила на актуальные вопросы про искусственный интеллект. Не обошлось без обсуждения «страшилок», правда бояться нужно не захвата планеты роботами.

- Есть ли такие области, где искусственный интеллект точно ни к чему?

Интеграция технологий, в том числе и искусственного интеллекта, во все сферы жизни человека закономерна - не думаю, что мы должны проводить границы. Если ИИ способен подобрать ученику онлайн-школы более эффективную программу обучения или спрогнозировать риск инфаркта по ЭКГ, разве это плохо? Естественно, искусственный интеллект не должен заменять человеческий - он должен быть помощником, а не господином. Сбор информации, анализ, рекомендации можно отдать ему на «аутсорсинг», финальное принятие решений - никогда.

- Какие события и открытия в сфере ИИ вы бы назвали самыми значимыми в 2018 году?

Подводить итоги, на мой взгляд, еще рано - и год не закончился, и результаты открытий нельзя оценивать только по факту их свершения. Важными считаю разработки в области медицины. Например, ученые из Института Генриха Герца создали систему автоматизированной диагностики инфаркта миокарда на основе самообучающейся компьютерной программы. А научные сотрудники Токийского университета разработали систему анализа Ghost Cytometry, которая совершенствует технологию обнаружения раковых клеток в крови человека.

- Какие проекты в области ИИ сейчас актуальны? Какие насущные проблемы нужно решить?

Системы на базе искусственного интеллекта сегодня наиболее актуальны для аналитики в компаниях, оперирующих массивами больших данных: это медицина, нефтегазовая отрасль, логистика, физическая и информационная безопасность. На особой волне хайпа - проекты в области беспилотного транспорта (самые известные - Tesla и «Яндекс») и автоматизации клиентского обслуживания. Компании ищут способы не только автоматизировать рутинные операции вроде работы службы поддержки, но и зацепить клиента необычным сервисом - хотя чат-ботами сегодня уже мало кого удивишь. Российское представительство Coca-Cola недавно успешно протестировало робота Веру в ходе одной из HR-кампаний - она проводила первичное собеседование с кандидатами на одну из лидерских программ компании.

- В каких проектах в области искусственного интеллекта заинтересована «Инновационная радиоэлектроника»?

В этом году мы впервые запустили набор проектов в области ИИ и пока присматриваемся к уровню подготовки и экспертизе. В текущем сезоне таких проектов было немного. Мы не отбираем команды под решение конкретных задач, по крайней мере на нынешнем этапе развития у нас таких целей нет. Рады поддержать проект в развитии и рыночной реализации, а также любую инициативу в этой области, если она найдет достойное применение на практике.

- Есть ли сейчас такая задача, решая которую, проект на 100 % получает поддержку?

Нет, такой задачи нет. За сезон проект проходит несколько стадий и оценивается по ряду критериев: отдельно рассматриваются прототипы, бизнес-планы, попадание в рынок и ЦА и прочее. Окончательное решение принимает экспертная комиссия по результатам очной защиты проекта. Проекты проходят через несколько фильтров, после чего и формируется полное понимание, какие задачи они решают, насколько актуальны и какие у него перспективы на рынке. Из этого складывается решение о поддержке проекта.

- Какие стартапы в этой сфере вы считаете наиболее успешными?

Мне очень близки технологические проекты, которые глобально могут позитивно повлиять на человечество. К таким относится система Watson for Oncology, разработанная в онкологическом центре имени Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке. Программа анализирует индивидуальные планы лечения, данные онкологической экспертизы, а также использует массивы медицинской литературы в объеме более 300 научных журналов, 200 учебников и почти 15 миллионов страниц текста. Система ранжирует опции лечения, привязывая их к независимым исследованиям и клиническим рекомендациям.

Очень интересны проекты стартапа NTechLab и их сверхточный алгоритм распознавания лиц. Особенно приятно, что эта российская команда востребована и за рубежом - обычно отечественным стартапам довольно сложно пробиться на западные рынки.

- Есть ли моменты в сфере ИИ, которые вас пугают или удивляют?

Классические страшилки о порабощении человечества роботами и искусственным интеллектом хороши для сюжета фантастического фильма, но с реальностью имеют мало общего. По крайней мере в ближайшие сто лет технологии навряд ли выйдут на такой уровень - современные роботы больше похожи на героев фильма «Трансформеры», чем на робо-девушку Софию.

Однако уже сейчас ИИ следует особо контролировать в некоторых областях: например, во всем, что связано с информационной безопасностью. Отдельно нужно учитывать влияние искусственного интеллекта на самостоятельность человека - полностью полагаясь на виртуальных помощников, мы перестаем развивать собственные навыки. Особенно это касается людей, применяющих ИИ повсеместно, даже в бытовой домашней рутине.

- Когда человек сможет разговаривать с искусственным интеллектом наравне?

Думаю, это возможно уже сейчас. Необходимо обучить ИИ на основе анализа огромного количества диалогов. Один из примеров - яндексовская Алиса, которая может на простом уровне поддержать беседу. Она сильно эволюционировала с тех пор, как была выпущена.

Когда ИИ сможет понимать иронию и многогранные значения русского мата в зависимости от контекста? Что для этого нужно?

Распознавание нецензурной брани с точки зрения алгоритма ничем не отличается от обработки любых других слов. Мат, ирония, значение слова в контексте требует просто немного больше времени на машинное обучение. Легче распознать голосовое сообщение, потому оно несет эмоцию и интонацию. Гораздо сложнее научить машину понимать шутки в тексте- это не всегда под силу даже человеку, особенно если собеседник на другом конце мессенджера не использует эмодзи или другие символы.

Для вдохновения рекомендую футуристическую классику: «Матрица», «Терминатор» «Я робот», «Двухсотлетний человек», «На крючке», «Она», «Из машины», «Превосходство», сериал «Мир Дикого запада». Из художественной литературы - Стругацких и Айзека Азимова. Если хочется чего-то более реального, в формате «прямо сейчас в мире», то советую добавить в закладки раздел «Технологии» TED Talks. Из последнего меня впечатлила лекция о том, как беспилотники используют для доставки донорской крови.

По мероприятиям могу дать такой совет: обращайте внимание на организаторов. Очень хорошо, если это крупная IT-компания или компания на стыке отраслей - из сферы финтеха, например. Выбирать нужно, основываясь на своем уровне знаний и мотивации - ходить «просто послушать» абсолютно бессмысленно. Как вариант, можно начать с AI Conference в ноябре 2018 или Opentalks.ai в феврале 2019.

Пытаются приблизиться к ней. Но что представляет собой искусственный интеллект с точки зрения философа? Т&P публикуют статью доктора философских наук Сергея Голенкова, который с помощью Канта и Делеза ставит под сомнение саму возможность создания мыслящей машины.

Проблема сознания заключается в парадоксальной ситуации: мы, разумные существа, обладаем сознанием, оно у нас есть, но мы не знаем что такое сознание. Мамардашвили, определяя эту ситуацию, писал: «Сознание - это парадоксальность, к которой невозможно привыкнуть». Раскрывая особенность парадоксальности сознания, он указывал на две трудности в изучении сознания. Первая состоит в том, что само понятие «сознание» является предельным философским понятием, таким как понятие «бытие». А такого рода понятия не поддаются классическому родо-видовому определению. Другая трудность проистекает из того, что сознание «весьма странное явление, которое есть и которое в то же время нельзя ухватить, представить как вещь». Однако, есть еще одно обстоятельство, делающее проблему сознания особенно сложной. Дело в том, что само сознание всегда экранировано содержанием сознания. Поясню подробнее суть этой трудности.

В свое время Кант обсуждая вопрос о природе единства содержания мысли, писал в «Критике чистого разума», что условием единства содержания нашей мысли является «трансцендентальное единство апперцепции». О чем у него здесь идет речь. Вот в руке у меня лист бумаги. Эту ситуацию содержательно можно выразить следующим образом: «сейчас я держу в руке белый лист бумаги». Это словесное выражение будем считать содержанием мысли. В этой мысли соединены содержательно различные элементы. В ней присутствует представление о времени (слово «сейчас»), представление обо мне («я»), об одном из органов моего тела («рука»), представление о некой вещи («лист бумаги»), представление о свойстве этой вещи («белый»), представление о пространственном расположении листа бумаги относительно моего тела («в руке»). Кроме выраженных представлений, в этой мысли имплицитно содержаться, то есть словесно не выражены, и другие элементы ситуации, например, качество листа бумаги. Очевидно, что это все качественно (и потому содержательно) разные представления. Одни источником имеют тактильные ощущения (качество бумаги: гладкая/шероховатая), другие моторно-двигательные (держу в руке), третьи зрительные (белый цвет листа) и так далее.

Кант задает вопрос, что позволяет разным представлениям, из которых состоит всякая мысль, образовывать целое единство этой мысли? И он отвечает - трансцендентальное единство апперцепций. Это означает, что все данное в наглядном представлении многообразие объединяется при помощи трансцендентальной апперцепции в понятие объекта. Кант говорит, что это объединение есть акт, который сопровождает всякую содержательную мысль и может словесно выражен так: «Я мыслю». Иными словами, чтобы мысль о том, что сейчас я держу в руке белый лист бумаги, не распадалась на различные по содержанию представления, а была одной мыслью, эта мысль должна всегда сопровождаться актом мышления «Я мыслю».

Это «Я мыслю» и есть действие сознания в нас. Но трудность познания этого акта состоит в том, что акт «Я мыслю» всегда экранирован содержанием сознания «сейчас я держу в руке белый лист бумаги». И даже если мы обратим внимание на сам этот акт, то он становится содержательной мыслью, которая, чтобы быть единой, сама должна сопровождаться актом «Я мыслю». В этом случае мы имеем следующее словесное выражение «Я мыслю, что Я мыслю», где второе «Я мыслю» уже содержание мысли, для которой условием является акт первого «Я мыслю». Несмотря на то, что оба эти выражения одинаково составлены из одинаковых слов, это, несомненно, две разные «вещи». Первая выражает акт мысли, вторая - ее содержание. И для их познания нужны разные методы и инструменты. Здесь мы попадаем в ситуацию, которая хорошо известна в физике элементарных частиц (квантовой механике), когда невозможно одновременно, одними и теми же приборами, одними и теми же методами описать положение элементарной частицы и ее импульс (то есть указать вектор ее движения и скорость). Либо мы знаем, где находиться частица, но не знаем ее скорости в данный момент и направление движения, либо знаем вектор и скорость, но не знаем ее место положения.

Акт «Я мыслю» представляет собой некое существование, соотнесенное с сознанием, которое Мамардашвили и Пятигорским было названо «состояние сознания». Термином «состояние сознания» они обозначали по преимуществу независимое от любого мыслительного содержания «состояние нашего психофизиологического механизма, соотнесенного с сознанием». Замечу, что состояние, описываемое термином «мыслю» («Я мыслю»), принадлежат к тому же классу, что состояния «наблюдаю», «вспоминаю», «воспринимаю», «воображаю» и тому подобное. Это все состояния, так или иначе, связанны с сознанием, сознание в них присутствует.

Присмотримся теперь внимательнее к этому классу состояний сознания. В качестве примера рассмотрим состояние сознания «Я наблюдаю стол». Что мы в нем можем обнаружить? Прежде всего, то, что оно по своему составу не однородно. Есть элемент в этом состоянии, который связан с внешне данной вещью, данность которой определяет содержание нашего состояния. То, что мы наблюдаем (мыслим, вспоминаем и так далее) - стол. В акте наблюдения то, что обозначено термином «стол» составляет содержание этого акта, этого состояния сознания. И это содержание наблюдения (содержание состояния сознания) не определено внешней вещью. Стол, как наблюдаемое мною тело, не задает содержание того, что именно я наблюдаю.

Отсюда следует, что содержание наблюдения тела как явления осознаваемого, определяется не самим этим телом, а полностью задается сознанием. Особо подчеркну, не существование тела задается сознанием, а содержание наблюдения тела. Это означает, что в состоянии сознания «Я наблюдаю стол», стол выступает содержательным элементом наблюдения и, стало быть, находится «в» сознании как содержание наблюдения. Следуя традиции после Гуссерля, наблюдаемый стол является интенциональным предметом. Интенциональный предмет, в нашем случае «стол», составляет содержание сознания, он коррелятивен с реально существующим столом, но задан сознанием.

Обратим внимание на то, что пребывание в состоянии «Я наблюдаю стол» содержит в себе два «элемента»: реальный стол и «интенциональный» стол. А между ними зазор. И этот зазор непроходим для мысли, точнее, он не может быть преодолен интеллектуальными средствами, так как в него включены элементы, не принадлежащие мышлению. Какие это элементы? Мамардашвили и Пятигорский в своей работе называли один такой элемент - это «наш психофизиологический механизм». Очевидно, что без него невозможно состояние «Я наблюдаю стол». Укажу еще на ряд таких элементов. Состояние наблюдения (восприятия, воображения, мышления и так далее) - это состояние нашего существования, бытийное состояния. Специфика нашего существования - сознательного существования - в философской традиции после Хайдеггера определяется термином «экзистирование». Экзистирование - это существование способом понимания собственного существования. В чем специфика такого существования, «существования пониманием»? Что такое понимание?

Понимание можно рассмотреть как «внимание», «внятие», «принятие», «впускание», «ассимиляцию» некоего сущего в себя. Когда я понимаю некое сущее, например, когда я понимаю (или не понимаю) предмет своего наблюдения как стол, то тем самым я принимаю (или не принимаю) это сущее как/в содержание моего состояния. Иначе говоря, понимание здесь выступает своеобразным испытанием как модусом моего бытия, экзистирования. И этот модус по природе своей амбивалентен. С одной стороны, понимая (внимая, принимая и так далее) сущее, я испытываю себя на способность понять сущее, а, с другой - я испытываю само сущее на его истину, выведывая ее у сущего. Понимание предстает в этом случае в виде проверки на способность быть и себя, и сущего. Иными словами, в состоянии сознания в качестве необходимого элемента включены не только интеллектуальные процедуры, но и мои бытийные (и онтологические, и онтические) характеристики. В частности в понимании «участвует» такая структура как бытие-с-другим. Рассмотрим подробнее, каким образом эта бытийная структура определяет состояния сознания и его содержания.

В качестве примера такого влияния сошлюсь на анализ восприятия - а это состояние, как я уже отмечал выше, того же класса, что и наблюдение - в работе Жиля Делеза «Мишель Турнье и мир без Другого». В этой работе Делез показывает как другой в качестве элемента совместного бытия определяет мое восприятие. Прежде всего, отмечает Делез, другой оказывает организующее воздействие на мое поле восприятия предметов и идей. Это организующее воздействие проявляется в том, что узнаю или чувствую воспринимаемый предмет в качестве определенного предмета, то есть такого, который отличается от другого предмета. Я могу не знать и не понимать существа отличия одного предмета от другого. Я лишь фиксирую само отличие. Вот именно для восприятия отличия, границы другой и предоставляет мне возможность различения. Он выступает условием способности различения, разграничивания.

Рассмотрим этот момент подробнее. Разделим акт восприятие на последовательные шаги от начала до узнавания предмета: акт получения перцептивных ощущений от воспринимаемого предмета (выявление фигуры на фоне); акт «фокусирования» внимания на выделенном предмете (все остальные предметы сливаются в неразличимый фон); акт терминирования выделенного предмета, его словесное обозначение и акт интерпретации (то есть «узнавания» предмета), как акт включения значения (оно фиксировано термином) предмета в систему уже существующих значений (например, в систему языка). Таким образом, мы имеем четыре шага определения предмета в восприятии. Отвлечемся сейчас от того, что можно по-иному членить этот процесс. Здесь важно, что этот процесс имеет шаговую (или звеньевую, или этапную - или какую-нибудь еще) структуру. Важно подчеркнуть то обстоятельство, что между шагами, звеньями, этапами существуют зазоры. Они важны как раз тем, что в этих зазорах пребывает нечто, что, с одной стороны, не является структурным элементом восприятия, а с другой - без них восприятие не может быть реализовано. Другой как раз и выступает необходимым элементом восприятия. Поясню этот тезис.

Посмотрим на зазор, который находиться между актом сосредоточения внимания на предмете и актом называния предмета, наделения его именем. Для того чтобы этот переход состоялся необходимо, чтобы уже существовали слова, существовала речь, существовал язык, существовала культура называния, культура говорения. А все это возможно, только если существует другой. Более того, существование другого уже необходимо между первым и вторым шагом, чтобы состоялся процесс узнавания воспринятого предмета. Это Делез и имеет в виду, когда говорит, что другой выступает условием различения предметов и идей.

Фигуру другого в процессе восприятия нельзя интерпретировать «ни как объект в поле моего восприятия, ни как субъект меня воспринимающий» (хотя эмпирически, если другой человек находится в момент моего восприятия, он может быть такими объектом и субъектом). Так чем же в таком случае является другой? Делез пишет: «… Это прежде всего структура поля восприятия, без которой поле это в целом не функционировало бы так, как оно делает». Без этой структуры - структуры другого - восприятие не могло бы состояться. Эту структуру другого он называет «априорный Другой». Априорный, поскольку эта структура уже существует до всякого реального восприятия, выступая его условием. Функция этого априорного Другого (или структуры другого) состоит в том, чтобы выступать основанием других, которые будут осуществлять эту структуру в каждом конкретном поле восприятия. Иными словами, эта структура дает возможность состояться опыту конкретного восприятия. Поэтому эту структуру - структуру другого - Делез называет «структурой возможного». «Другой как структура, это выражение возможного мира».

Интересно посмотреть, что производит структура другого («априорный Другой» у Делеза) в таком состоянии сознания как восприятие. Главное следствие действия этой структуры, считает Делез, это разграничение моего сознания и его объекта. Поскольку другой вносит в мир различения, границы, кромки, переносы, которые обеспечивают появление предмета в поле восприятия, то этот предмет, в качестве воспринимаемого отделен от сознания и ему противостоит. Иначе говоря, возникают феномены «воспринимающий» (то есть сознание) и «воспринимаемый» (то есть предмет). До этого сознание и его объект были слиты в одно целое и их не существовало в качестве отдельных феноменов. Именно другой обеспечивает разграничение сознания и его объекта. Далее, становление разграничения сознания и его объекта есть одновременно возникновение пространства, так как возникают различные места - «здесь» и «там». Мое сознание (или «воспринимающий Я») занимает место «здесь», а воспринимаемый предмет занимает место «там». Наконец, появление другого превращает мой мир в прошлый мир, опрокидывает мое сознание в позицию «я был». Другой приносит с собой возможный мир и тем самым вносит в мир временные разграничения. Возникает время в своих феноменах прошлого, настоящего и будущего.

Упомяну еще один элемент, который находится в состоянии сознания и обеспечивает как само существование этого состояния, так и его содержание. В своей работе почти полувековой давности «Анализ сознания в работах Маркса» Мамардашвили показал, что сознание, по Марксу, есть «функция, атрибут социальных систем деятельности», и что содержания и формообразования сознания производятся «из переплетения и дифференциации связей системы (социальной деятельности - С.Г.), а не из простого отображения объекта в восприятии субъекта». Иными словами, содержания сознания (и мышления, как феномена сознания) являются производными от системы социальной деятельности человека. Таким образом, состояния сознания включают в себя как необходимый элемент социальную составляющую индивидуального бытия, то есть ту систему общественных связей, в которую включен индивид как социальный субъект. Элементы, которые были рассмотрены - зазор между реальной вещью и интенциональным предметом, социальная система, структура другого в работе сознания (и мышления) - свидетельствуют о неконтинуальности сознания (мышления).

Зазор, который содержит в себе неинтеллектуальные компоненты не может быть преодолен за счет работы мысли. Он преодолевается лишь индивидуальным усилием быть - испытанием бытия/бытием - как актом не интеллектуальным, а экзистенциальным. Иначе говоря, «работа» мысли требует в качестве необходимых условий жизненные (физиологические, психические, социальные и так далее), а не только интеллектуальные элементы. Это обстоятельство и позволяет поставить под сомнение попытки создания искусственного интеллекта.

Читайте в Bookmate:

Сражаясь с компьютерным противником, часто воображаешь его гораздо умнее, чем он есть на самом деле. Однако стоит приметить оплошность, и иллюзия рассеивается.

Игромания https://www.сайт/ https://www.сайт/

Мы поговорим о лучших ИИ, встречавшихся в компьютерных играх.

Ложные ИИдолы

Словосочетание «искусственный интеллект» звучит весомо и даже возвышенно. Представляется нечто загадочное и непостижимое, над чем работают настоящие гуру программирования, владеющие тайными, почти мистическими знаниями. Они наделяют машину способностью думать подобно человеку!

Однако игровой ИИ — это всего лишь набор правил и алгоритмов. Иногда сложных, иногда не очень. В качестве примера возьмём игру «Ним» , в которой двое поочерёдно берут предметы из кучек. Или крестики-нолики. В обоих случаях программа сводится к простому алгоритму: компьютер поочерёдно просчитывает все возможные ходы, а затем выбирает наиболее выгодный.

Игру го компьютер осилил с гораздо большим трудом, чем шахматы. Это стало возможно только благодаря последним успехам в области нейросетей.

Привычные нам игры, по большей части, ушли недалеко. Скажем, для стратегии в реальном времени самая сложная часть — это алгоритм поиска пути. Чтобы каждый юнит мог передвигаться и обходить препятствия, компьютер непрерывно просчитывает сотни вариантов маршрута и выбирает самый короткий.

А как же противники? Они кажутся сверхмозгом в основном благодаря искусственным преимуществам в ресурсах и возможности управлять всем хозяйством одновременно, остальное суть набор правил вроде атак волнами и последовательности постройки зданий. Опытные игроки хорошо об этом знают и неизменно находят слабые места.

Nimrod — один из первых компьютеров с графическим интерфейсом. Разрешение его «дисплея» — 4 на 7 точек, то есть 28 лампочек.

Несмотря на скромные начальные возможности, искусственный интеллект вошёл в игры почти с самого появления компьютеров — намного проще научить машину взаимодействовать с людьми в рамках жёстко заданных правил, чем в реальном мире.

Ум в предметах

В качестве примера игры с интересным ИИ часто приводят The Sims , ведь чтобы изображать повседневную жизнь людей, компьютер, наверное, должен думать как человек.

Кажется, что симы всё время о чём-то думают.

Игра умножает каждый из показателей на соответствующие нужды персонажа и пересчитывает всё в очки счастья: чем дольше сим не ходил в туалет, тем больше счастья принесёт ему комната для размышлений. Учитываются и прописанные персональные предпочтения, и расстояние до объектов. Социальная жизнь строится на том же принципе: когда кому-то из симов «станет скучно», он придёт поболтать — восполнить нужду.

Чтобы лучше представить себе этот алгоритм, создатель Sims Уилл Райт предлагает вообразить «ландшафт счастья» (happyscape): поверхность, на которой высота означает получаемое на ней количество счастья. Персонаж выбирает любой из ближайших холмов и использует манящий его предмет. Когда нужда будет удовлетворена, холм разглаживается, а сим переходит к покорению следующей вершины.

Девушка или холодильник? Пожалуй, холодильник!

Голод утолён, пора общаться — пирамида Маслоу в действии.

Иногда подопечные начинают творить откровенную ерунду — всё потому, что разработчики нарочно заложили изъян. Алгоритм берёт верхнюю часть списка нужных действий и выбирает из него случайным образом: сим может сесть смотреть телевизор, проигнорировав позывы мочевого пузыря. Если б персонажи сами отлично справлялись, это не оставило бы работы для игрока — иногда ИИ приходится нарочно портить.

Нейроны и норны

Порой разработчики пытаются создать ИИ, который действительно моделировал бы работу человеческого мозга, но таких примеров единицы. Наиболее знаменитый из них — игра о питомцах, под названием Creatures .

В 1992 году британский учёный Стив Гранд решил попробовать себя в разработке коммерческого софта. Он предлагал потенциальным инвесторам идею виртуального питомца — мыши, которая жила бы на рабочем столе Windows. Она должна была постепенно обучаться новым трюкам благодаря заложенной нейросети.

Норнам в Creatures предстоит освоить большой и красивый мир.

Позже идея превратилась в полноценную игру о виртуальных персонажах — норнах. Пушистое создание вылупляется из яйца, а человек должен помочь ему познать мир: научить каждому слову, повторяя его по много раз и показывая на то, что оно означает, а также заставлять выполнять простейшие действия, поощряя хорошее поведение. Тем не менее норны часто забывают уроки и ошибаются — это и есть огромное достижение разработчиков.

В основе искусственного интеллекта каждого питомца лежит нейросеть из тысячи нейронов, поделённая на кластеры. Каждый кластер выполняет одну из задач: чувства, фокусировка внимания, память и принятие решений. Норны ассоциируют действия с поощрениями и наказаниями и делают обобщения на основе предыдущего опыта, что помогает им действовать в новых условиях.

Общая схема мозга норна.

Поведение норнов регулируется теми же гормонами, что и у живых существ, поэтому они могут жаждать общения и развлечений, равно как чувствовать боль, голод, усталость и так далее, — всё это отражается на балансе химических элементов их крови в специальной консоли.

Каждое действие приходится втолковывать по много раз.

Так должна была выглядеть четвёртая часть Creatures, но до разработки дело не дошло.

Есть и другие примеры того, как искусственный интеллект изображает питомца со сложным поведением: вспомним гигантских зверей из Black & White , щеночков из Nintendogs или норовистого Трико из The Last Guardian . Однако имитация развития и обучения по-прежнему остаётся редкостью.

Все жаловались на капризы Трико, но разве не так ведут себя настоящие питомцы?

Вне индустрии компьютерных игр существуют научные проекты настоящей симуляции живых существ. В рамках проекта OpenWorm (на картинках) учёные воссоздали физическую модель тела круглого червя с тремя сотнями работающих нервных клеток: в виртуальном окружении червь ведёт себя так же, как вёл бы в жизни. А резонансный Human Brain Project , в который европейское правительство вложило миллиард евро, пытается воссоздать в машине человеческий мозг. Правда, до этого пока очень далеко.

Запах свежих трупов

До сих пор мы обсуждали тихие и спокойные игры. Как насчёт шутеров? В них ИИ должен принимать решения не просто на ходу, а на бегу. И пусть здесь компьютерные противники не растут и не развиваются (продолжительность их жизни чаще всего измеряется секундами), но они должны составлять достойную конкуренцию человеку. Или хотя бы не казаться слишком тупыми.

В ранних шутерах вроде Wolfenstein 3D и Doom с искусственным интеллектом всё было просто: монстры поворачивались в сторону игрока, бежали к нему и стреляли, как только он входит в комнату, — вот и весь алгоритм. В Quake их поведение уже стало достаточно сложным, чтобы игру начали критиковать за плохой ИИ.

Ом-ном-ном!

Первым же шутером, заслуживающим в этом плане внимания, стал Half-Life . Там были и дружественные персонажи, и сражения, не зависевшие от участия игрока, и прочие нетривиальные вещи. Чтобы сделать мир живым и подвижным, разработчикам из Valve пришлось написать огромное количество скриптов. Например, совсем недавно обнаружилось, что у персонажей и монстров в Half-Life есть обоняние: свежий труп в течение тридцати секунд испускает запах, и если, например, неподалёку бродит буллсквид, то он непременно прибежит полакомиться. Люди же, проходя мимо, заметят, что пахнет не очень.

F.E.A.R. . Контекстная информация в ИИ врагов позволяет им не просто действовать сообща, но прикрывать друг друга, прятаться за укрытиями вроде столов и книжных шкафов, открывать двери, выбивать окна, и так далее.

Но даже самый замысловатый ИИ в шутерах умён только при хорошо продуманных уровнях. Немалая часть «мозга» противников опять же заложена в окружение: дизайнеры уровней прописывают выгодные для стрельбы места и точки укрытий. Ну и конечно, при тестировании выявляются случаи, когда противник выбирает недосягаемую цель и печально упирается в стену. Вот такой вот интеллект!

Разработчики придумывают всё более красивые методы заставить нас думать, что мы имеем дело с равным противником. В компьютерной графике подобный обман называется «дым и зеркала», и точно так же, как компьютеру не под силу реальные оптика и физика, не может он и воссоздать интеллект человека. Приходится идти на уловки.

Впереди тем не менее всё то же непаханое поле. Да, можно обойтись и простыми скриптами — играть всё равно будет весело, но крутой ИИ полностью меняет игровой процесс. Учитывая последние достижения в области нейросетей, можно ожидать не просто улучшения разума противников в играх, но и появления совершенно новых механик.

Вспомним проект DeepMind , в рамках которого исследователи из Google ставят разные эксперименты с нейросетями, в том числе учат их играть в компьютерные игры. Всего за несколько часов компьютер становится профессионалом по одной из старых игр для Atari.

Если ждать достаточно долго, можно проникнуться своим несовершенством.

Не исключено, что, идя по этому пути, можно создать свирепейших соперников для современных игр. Или наоборот — разумных компаньонов. Кто знает?

Одна из любимых тем у меня и самых любознательных учеников - это смысловая разница между схожими, а то и одинаковыми, с первого взгляда, словами и выражениями.

Очень часто иностранцы, уже довольно хорошо владея русским языком, "прокалываются" на использовании слов, которые кажутся типичными синонимами, но на самом деле имеют разный смысл, особенно в контексте. Один из самых распространенных случаев - использование слова "почему" вместо "зачем". Если вы совершаете такие ошибки, не переживайте, это более чем естественно, ведь вне контекста смысл у этих слов примерно одинаковый и несет ту же смысловую нагрузку, что и английское слово "why", которое используется и в смысле "почему" и в смысле "зачем", и даже в смысле "а что".

Почему ты сегодня такой грустный? - Why are you so sad today?
Зачем мы пришли в это кошмарное место? - Why we have come to this terrible place?

Ты замужем? - Are you married?
Нет. А что? - No. Why?

Поскольку студенты, которые только начинают знакомиться с русским языком, часто калькируют слово в контекст в случайном из его словарных значений, то выходит смысловая путаница. Представьте ситуацию. Я хочу отправить вам видеоурок, но не знаю, сможете ли вы его посмотреть, есть ли у вас для этого техническая возможность. Тогда я решаю задать вопрос, и происходит следующий диалог:

- Да. Почему?

- У вас есть видеоплеер на компьютере?
- Да. А почему?

В первом случае вы явно хотели сказать "Да. А что?", а во втором "Да. А зачем?"

Я спрашиваю у вас, установлен ли на вашем компьютере видеоплеер, и вам становится интересно, зачем он может понадобиться, но в связи с использованием слова "почему", смысл встречного вопроса искажается. Точнее, звучит вопрос совершенно неестественно. Слово "почему" в данном случае использовалось вместо слова "зачем", но по смыслу оно его не заменило.

Как же понять, в каком случае мы используем слово "зачем", а в каких "почему"? Давайте разбираться.

Перед тем, как задать вопрос, необходимо понять, что мы имеем в виду: цель или причину действия.

Вопрос "зачем" можно заменить на следующие вопросы: "с какой целью?", "для какой цели?", "для чего?"

Вопрос "почему" можно заменить на следующие вопросы: "что к этому привело?", "что вас заставило это сделать/так подумать?"

Стало быть, когда во время нашего короткого диалога вы хотите выяснить, зачем вам видеоплеер, ясно, что вы по сути спрашиваете: "для какой цели он мне нужен?", "для чего он мне нужен?"

Давайте попробуем использовать эти вопросы. Диалог может быть, например, таким:

- На вашем компьютере есть видеоплеер?
- Да. Почему вы спрашиваете?

В данном случае вопрос "почему" используется абсолютно правильно, потому что вопрос "почему вы спрашиваете?" по смыслу равняется вопросу "что вас заставило задать этот вопрос?" (последнее выражение звучит слишком официально и строго, но сейчас это не имеет значения, наша задача сейчас - почувствовать разницу)

Русский язык не возможен без исключений, поэтому бывают и такие случаи, когда слово "зачем" используется в значении "почему". Это редкость, и данная форма считается устаревшей, но ее можно встретить, например, в художественных текстах, в поэзии. Звучат такие фразы более возвышенно, нежели повседневная речь, более эмоционально. Например: "Зачем я не птица?.."

Говорящий не спрашивает, с какой целью он родился человеком, а с некоторой ноткой сожаления спрашивает, почему, по какой причине он не способен парить в воздухе и чувствовать себя более свободным.

Итак, подытожим сказанное короткой формулой.

Зачем = Цель
Почему = Причина