Перспективите на Изкуствения интелект

печат
За момента се затруднявам да кажа какви са перспективите, но мога да кажа какво е сегашното състояние на нещата. На първо място, липсва точна математическа, работна дефиниция какво изобщо е разум – било то естествен, било изкуствен (естественият също не е в изобилие!). Различните професии имат различни дефиниции за разум, които нямат общо помежду си: според физиците разумът е фактор, който се противопоставя на ентропията; според биолозите разумът е самоорганизираща се материя; според математиците разумът е всяка система, която успешно издържа теста на Алън Тюринг; според програмистите – всеки програмен код, който имитира човешка познавателна дейност. Аз цял живот се занимавам с математика и програмиране, откакто съм в Германия, работя на много високо ниво и не съм доволен – напредъкът е бавен. Все още не можем да създадем системи, които да разпознават образи както човека, и всички свързани с това неща – каране на кола, монтажни дейности, човекоподобен универсален робот. Слушал съм професионални курсове по когнитивна психология, но това са само неясни емпирични конструкции, които изобщо не ми дават познания как да конструирам нов алгоритъм. Машинният превод от един език на друг също не е на ниво – дори Google не може да направи качествен преводач. На нивото, на което сме в момента, ние просто разчитаме на по-нови процесори, с по-голяма изчислителна мощ и върху тях да изпълняваме стари алгоритми, т. е. разчитаме на количествено натрупване, което да доведе до качествен преход, а това е много съмнителен подход. В естествените науки няма подобен закон – това просто е една глупост на Хегел. Невронните мрежи, които използваме за решаване на практически задачи, съдържат 50-100 софтуерно симулирани неврона, с няколко хиляди връзки между тях и всяка връзка има някаква тегловна функция. Тренирането дори на подобна малка невронна мрежа изисква огромни изчислителни ресурси. А биологичният човешки мозък съдържа милиарди неврони със стотици милиарди връзки между тях. Т. е. това е задача с експоненциална сложност. Много съмнително е дали човек се учи да разпознава образи и научава език по подобен начин. С това не искам да кажа, че няма успехи. Искам да кажа, че успехите са малки, бавни и скъпи. Освен това, в теоретичната математика има някои хипотези, според които изграждането на изкуствен интелект, равен на човешкия, не е възможно. Имам предвид работите на един американски математик – Уилям Дембски, – но за момента това са хипотези, а не неоспорими факти. Колкото до Стивън Хокинг, той не е капацитет в изчислителната математика, а във физиката и математическата физика. Аз съм чел негови научни трудове (не популярните му книжки), най-вече неговата основополагаща книга The Large Scale Structure of Space-Time (Всеобхватната структура на времепространството), в която доказва теоремите за съществуването на сингулярности в Общата теория на относителността, т. е. на съществуването на черни дупки. Това обаче е друга област, далеч от съвременните теории за сложността на информацията и доколко тя подлежи на изчисляване. Сложността на една система е обективен факт, който подлежи на измерване. Има системи, които имат много големи размери, но съдържат само проста и повтаряща се (периодична) информация – като повтарящите се кристални структури на замръзнала вода и сняг. Това е пример за голяма, но проста система. Тя не е интересна и нейното математическо описание е просто. Има и непериодични кристални структури, които също не са особено сложни, и те формират един важен клон от съвременната математика. Френският математик Ален Кон e водещ изследовател в тази област. Има обаче и миниатюрни по размери информационни системи, които са изключително сложни и не са периодични – ДНК например. Тяхното математическо описание е трудно, всъщност за момента не е постигнато. За описанието на структурата на ДНК до момента се работи със статистически методи, т. е. точен математически модел няма. Темата е голяма и не може да се изчерпи в такъв кратък текст.
Перспективите според мен са в създаването на квантови компютри, които работят на други физически принципи. Квантовите компютри използват същата математическа теория като сегашните, но при тях изчислителният резултат се получава като суперпозиция на квантови състояния на елементарни частици, а не като суперпозиция на електрически сигнали, затова те осигуряват експоненциално по-висока изчислителна мощност. За момента квантови компютри има създадени само в няколко големи университета и на мен ми е известна само една американска фирма, която ги предлага с търговски цели. •

3 януари 2020 г. Щутгарт, Германия
Петър Стайков


 

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *