Знаменитые идеи Алана Тьюринга об искусственном интеллекте, возможно, направили исследования ИИ по неверному пути на протяжении последних 75 лет — к такому выводу пришел видный специалист по компьютерным наукам Питер Деннинг.
В своей новой книге «Ошибка Тьюринга: освобождение от ига неразумных машин» Деннинг утверждает, что классические идеи Алана Тьюринга 1950‑х годов завели исследования искусственного интеллекта в концептуальный тупик почти на три четверти века.
Тьюринг в своих работах исходил из двух ключевых предположений. Первое: интеллект можно отделить от физического тела и «переписать» в виде программного кода. Второе: машину можно считать разумной, если она достаточно хорошо имитирует человека в беседе — именно эта идея позднее легла в основу теста Тьюринга. По мнению Деннинга, согласие с этими установками породило «бардак в ИИ», с которым мы имеем дело сегодня, в том числе, огромные ожидания от искусственного общего интеллекта (AGI) и одновременно этим — растущие риски.
В основе аргументации ученого лежит концепция неявного знания — огромного массива человеческого понимания, который невозможно легко выразить словами или представить в форме, доступной для обработки компьютерами. Деннинг выделяет пять основных категорий такого знания: здравый смысл, повседневные взаимодействия с людьми и окружением, эмоции и восприятие, практические навыки выполнения задач, а также социальное и историческое знание, заложенное в культуре.
Попытки собрать здравый смысл в базы данных предпринимались десятилетиями. Один из самых известных примеров — проект Cyc Дугласа Лената, начатый в 1980‑х. За сорок лет в нем накопилось около 25 миллионов «фактов». Но даже этот колоссальный ресурс не сделал экспертные системы по‑настоящему «умными». По словам Деннинга, Cyc подтвердил: значительная часть экспертности принципиально не раскладывается на отдельные высказывания.
Источник: hi-tech.mail.ru