Pull to refresh
0
1cloud.ru
IaaS, VPS, VDS, Частное и публичное облако, SSL

Как найти алгоритм работы интеллекта

Reading time 4 min
Views 34K
В нашем блоге мы рассказываем о виртуализации инфраструктуры и соответствующих технологиях. Почерпнуть что-то интересное можно не только из опыта работы с инфраструктурными проектами, но и из теоретических работ, направленных далеко в будущее. Сегодня мы решили взглянуть на книгу Майкла Нилсена, рассуждающего на тему алгоритмизации интеллекта.


/ фото Sean Davis CC

Как отмечает автор, основная причина исследования нейронных сетей кроется в надежде, что однажды с их помощью мы сможем выйти далеко за рамки таких базовых задач распознавания образов. Возможно, тот или иной подход приведет нас к разработке искусственного интеллекта, который сравнится или превзойдет возможности человека.

Но существует ли простой набор принципов, с помощью которых можно объяснить, что такое интеллект? А еще лучше найти алгоритм работы интеллекта. Уж слишком оптимистично это звучит, чтобы быть правдой, но тут есть надежда на то, что в итоге все можно будет объяснить набором простых, но фундаментальных идей.

Рассмотрим, к примеру, астрономию на ранних этапах или бесчисленное множество химических веществ, из которых состоит наш мир, так прекрасно упорядоченных Менделеевым в его периодической таблице. Даже если отойти от этого в сторону, то вполне допустимо существование форм интеллекта, которые не обладают человеческим образом мышления, но, тем не менее, превосходят его в том или иной направлении.

Количественный подход к оценке работы человеческого мозга можно рассмотреть с позиций коннектомики, которая занимается вопросами построения связей: сколько нейронов существует в мозге, сколько глиальных клеток и сколько соединений наблюдается между нейронами. С учетом наличия миллиардов нейронов, клеток и связей мы явно не придем к простому алгоритму работы интеллекта.

При втором, более оптимистичном подходе, мозг рассматривается с точки зрения молекулярной биологии. Смысл подхода в том, чтобы выяснить, какое количество генетической информации необходимо для описания архитектуры мозга. Тут можно заметить, что геномы человека и шимпанзе отличаются примерно на 125 миллионов пар оснований ДНК, а сходство человека с шимпанзе составляет около 96 процентов.

Каждую пару оснований можно описать двумя битами информации – этого достаточно, чтобы указать один из четырех типов оснований. Таким образом, 125 миллионов пар оснований равны 250 млн бит информации. Даже если половина приходится на отличия между мозгом человека и шимпанзе – это в общей сложности 125 млн бит или (условно говоря) 125 млн букв (или примерно 25 миллионам слов на английском). Ну а если вспомнить, что мы говорим только о части мозга, то становится понятно, что наш геном скорее должен определять общую архитектуру и основные принципы, лежащие в основе работы мозга.

Представление о мозге с точки зрения молекулярной биологии упрощает сложность нашего описания примерно на девять порядков. Хотя это и вдохновляет, мы всё равно не получаем ответа на вопрос о возможности существования по-настоящему простого алгоритма работы интеллекта. Можем ли мы сделать это описание еще более простым?

Эксперимент, опубликованный в апреле 2000 года в журнале Nature, описывающий «перенастройку» мозга новорожденных хорьков, показал, что в основе разных зон мозга могут быть заложены общие принципы восприятия сенсорной информации. Такая общность, в свою очередь, является аргументом в пользу идеи о существовании набора простых принципов в основе работы интеллекта.

С другой стороны мы знаем, что эволюционными психологами был открыт широкий спектр человеческих универсалий, общих норм поведения для всех людей, независимо от их культурной принадлежности или воспитания. Было выяснено, что за многие человеческие нормы поведения отвечают конкретные зоны мозга, которые схожи у всех людей.

Исходя из вышесказанного, некоторые люди делают выводы о том, что мозговая функция обладает нечленимой сложностью, которая, в свою очередь, исключает простое объяснение работы мозга (и, возможно, простой алгоритм работы интеллекта). Такой точки зрения придерживается исследователь искусственного интеллекта Марвин Минский (Marvin Minsky).

В 1970-1980-х годах Минский разрабатывал теорию под названием «Общество разума», в основе которой лежит идея о том, что человеческий разум – это результат взаимодействия индивидуально простых (но очень разных) вычислительных процессов, которые Минский назвал агентами. Изложив свою теорию в одноименной книге, Минский приходит к следующему выводу:

В чем заключается секрет нашего интеллекта? Секрет в том, что никакого секрета нет. Сила нашего интеллекта исходит не из одного совершенного принципа, а из их [принципов] совокупности.

Конечно, сложно поверить в то, что мы найдем действительно короткую программу на языке Python (или С, или Lisp, не суть важно) – скажем, где-то до тысячи строк кода – которая будет реализовывать искусственный интеллект, но действовать нужно так, словно чрезвычайно простой алгоритм работы интеллекта существует. Ключ к искусственному интеллекту – в простых, фундаментальных идеях, и мы можем и должны с оптимизмом относиться к их поиску, заключает Нилсен.

P.S. Мы делимся не только собственным опытом работы над сервисом по предоставлению виртуальной инфраструктуры 1cloud, но и опытом западных экспертов в нашем блоге на Хабре. Не забывайте подписываться на обновления, друзья!
Tags:
Hubs:
+13
Comments 60
Comments Comments 60

Articles

Information

Website
1cloud.ru
Registered
Founded
Employees
31–50 employees
Location
Россия