Может ли машина мыслить?

В поисках души

Возможности нейронных сетей растут с каждым днем. И все чаще появляются вопросы о том, может ли искусственный интеллект мыслить и обладать какими-либо формами сознания. Сегодня в поисках ответа немного отойдем от технической плоскости и рассмотрим этот вопрос сквозь призму философии.

Я мыслю — я существую?

Мыслить — значит обрабатывать информацию, делать выводы, принимать решения, творить, мечтать. Для большинства людей все это грани интеллекта, который является обыденным инструментом их жизни. Но сознание есть нечто более глубокое и таинственное, чем простое мышление. Это наша внутренняя реальность, наше «Я», которое воспринимает окружающий мир и себя в нем.

Вся история человеческой цивилизации строится на вере в то, что человек — это не просто мешок с костями, а неподдающаяся законам природы бессмертная эфемерная частица, заключенная в оковы плоти. Нейронные сети же — это математические модели, порождения логики, вдохновленные структурой человеческого мозга. Это попытка человека описать, воссоздать и, наконец, объяснить самому себе, что такое ра-

зум и душа. Но, к сожалению или к счастью, сегодняшний ИИ не обладает сознанием и не способен испытывать эмоции, желания и страхи. Он не «думает» в человеческом смысле этого слова, а скорее следует заранее определенным алгоритмам и правилам.
С другой стороны, можно ли с уверенностью утверждать, что машины не способны мыслить в принципе? Ведь даже если они не обладают разумом и сознанием, они все же могут обрабатывать информацию и делать выводы. Быть может, именно в этом и состоит суть мышления?

Образ и подобие

В стремлении описать разумность люди неоднократно приписывали умственные способности навыкам, которые еще не были технически автоматизированы. Многие вещи, которые раньше считались несомненными признаками человеческого интеллекта, теперь выполняются программами лучше либо на уровне людей.

Все эти пункты мы уже воспринимаем как обычное явление и перестаем считать их частью мышления.

ВОЗМОЖНОСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

♦ решение математических задач

♦ преобразование речи в текст

♦ распознавание лиц и объектов

♦ генерация музыки, видео и изображений

♦ синтез речи (голосовые помощники)

♦ подбор рекомендаций

♦ диагностирование болезней

♦ определение химического состава вещест

Обработка больших массивов данных, идентификация информации и выявление неочевидных закономерностей — за эти особенности сейчас мы восхваляем наше творение, поскольку считаем, что машины в шаге от того, чтобы уподобиться «творцам». Но установление истинного подобия — намного более сложный процесс, нежели обычный поиск закономерностей. Проведение аналогий подразумевает понимание смысла одной ситуации и сопоставление ее с другой. И хотя современные нейросети хорошо обучаются, им редко удается проецировать полученные знания на новый опыт. А в этом и состоит суть аналогий.

Взять, к примеру, беспилотные автомобили. Одна из основных проблем при их создании — это то, что умное авто может столкнуться с ситуацией, отличающейся от тех, на которых оно обучалось. И это проблема. Сегодняшний ИИ функционирует в рамках заданных шаблонов, и выход за их пределы будет означать неспособность принять жизненно важное решение. Люди же благодаря умению проводить аналогии с предыдущим опытом понимают, как поступать в ситуациях, в которых они никогда ранее не оказывались.

Deus ex machina

Ранние исследования ИИ строились на грубой логике. Сейчас генеративные нейронные сети обучают на множестве примеров в надежде на то, что ИИ сможет почерпнуть из них знания о вещах, с которыми никогда прежде не сталкивался. Но способность к обобщению не может возникнуть из набора данных сама по себе.

Можно обучить нейросеть на миллионах изображений лошадей, и она даже научится распознавать и генерировать с ними контент. Однако окажется не в состоянии сформировать на их основе образное представление и перенести его на крылатые выражения вроде «конь не валялся» или «придержи коней». Нейросети попросту не способны мыслить абстрактно.

При постановке глобальных вопросов ИИ все еще «плавает», «придумывает» несвязные варианты и путается в ответах. Но сузив запрос до чего-то очень конкретного, выясняется, что нейросети уже доросли до того, чтобы в некоторых аспектах превзойти людей.

Мысли о разумности машин постоянно возникают по мере того, как ИИ «умнеет»: учится лучше удерживать контекст беседы, адаптироваться к собеседнику и интерпретировать все это на понятном языке. И с каждым днем он все ближе к тому, чтобы брать на себя все больше человеческих функций.

ИИ постепенно вплетается в нашу физическую реальность и пытается «понять» свое место в мире. Но «понимание» — одно из тех слов, в которые каждый человек вкладывает свой смысл. Наш вид мышления, который позволяет моделировать мысли других людей, понимать их цели и прогнозировать дальнейшие действия, сформировался из нашей социальности. Ставя себя на место другого человека и проецируя собственное мышление на него, люди обретают новые способы познания. Именно понимание как способность перенести то, что известно, на что-то еще неведомое будет являться ключом к обретению машинами разума.

Сможет ли машина мыслить, что такое искусственное сознание и где проходят его границы? Возможно, именно в поисках ответа на эти вопросы мы сможем приблизиться к пониманию собственной души.

Полная перепечатка текста и фотографий запрещена. Частичное цитирование разрешено при наличии гиперссылки.
Заметили ошибку? Пожалуйста, выделите её и нажмите Ctrl+Enter