Первый подход основывается на том, что ИИ способен самообучиться, если найти некий способ обработки информации, который затем можно направить на существующие в Интернете объемы данных. В качестве этого суперметода предлагалась байесова логика или теория предсказания паттернов Хокинса. По мнению Хокинса, основа ИИ — это предсказание будущего путем выявленения в потоке данных повторяющихся моделей — паттернов. Самообучающийся ИИ должен стать ИИ-зародышем (SEED AI), способным к дальнейшему саморазвитию.

Другой подход состоит в том, что ИИ создается на основе некой базы данных, то есть его интеллект является отражением его опыта. Здесь наиболее перспективным является проект CYC Дугласа Лената, идея которого состоит в собрании максимально большой базы данных здравого смысла в виде высказываний о реальном мире.

ИИ, основанный на лингвистическом анализе

В 2011 году была запущена система IBM Watson («Ватсон»), которая могла находить ответы на вопросы типа «Кто написал „Евгения Онегина“?». Эти возможности, на первый взгляд, кажутся мало полезными для разработки ИИ, на деле же они могут быть использованы для создания его ядра.

Одна из основных задач ИИ — понимание. Например, если дана фраза «Я пошел в кино», то алгоритм IBM Watson может быть применен к каждому из слов в этой фразе, чтобы установить: о ком именно идет речь, что означает «пойти в кино», когда это произойдет и на какое кино я пойду. Для этого необходимо, чтобы его база была не просто глобальной, но и контекстно ориентированной, пополняемой за счет недавнего опыта. Это можно сделать, непрерывно применяя алгоритм «Ватсона» ко всем поступающим данным, тем самым классифицируя их. Кроме того, этот алгоритм поможет и в интеллектуальном распознавании образов.

Компьютер, на котором работает программа «Ватсон», стоит 1 миллион долларов, его производительность примерно 10 терафлопс. Для того чтобы создать ИИ с использованием «Ватсона», необходимо применять этот алгоритм тысячи раз в секунду, что вероятно, требует в тысячи раз более мощного компьютера.

Принцип работы «Ватсона» основан на применении сотен разных алгоритмов поиска правильного ответа и затем выделении из них наиболее вероятного. К алгоритму «Ватсона» можно подключать новые алгоритмы поиска или отсеивать ненужные. Это может привести к тому, что ресурсоемкость «Ватсона» уменьшится, а скорость его работы возрастет. Таким образом, создание ИИ на основе «Ватсона» окажется гораздо более близким к реальности. Тем более, что успехи IBM доказывают, что именно большие корпорации способны реализовывать крупномасштабные проекты.

Подходы к проблеме самооптимизации ИИ

Основной вопрос ИИ — это даже не формальное возникновение компьютерной программы, способной пройти тест Тьюринга (то есть эффективно притворяться человеком), а скорость процесса самооптимизации уже существующего глобального интеллекта человечества. Под самооптимизацией мы имеем в виду процесс, когда некий интеллект решает задачу о том, как стать еще «умнее».

По этому вопросу существуют две крайние точки зрения.

Возможен быстро самооптимизирующийся ИИ, реализованный целиком на компьютере, возникающий локально как некая точка кристаллизации, за которой следует фазовый переход. Метафорически про такой ИИ говорят: «Компьютер из подвала захватывает мир». Юдковски полагает, что такой быстрый старт возможен и займет период от дней до недель. Очевидной стратегией для такого ИИ будет установка контроля над всей планетой с целью недопущения своего отключения другими ИИ-проектами. Поскольку он будет обладать более высокой степенью оптимизации (а значит, более высокой концентрацией «интеллекта» на объем памяти), то он может захватывать уже существующие вычислительные ресурсы. Проекты вроде AIXI ближе по духу к такой возможности.

Усиление глобального интеллекта человечества будет состоять в плавном росте суммарного интеллекта всех участников, а также в оптимизации за счет обмена результатами в форме науки, рынка, государства и социальных сетей и приведет к плавному и естественному слиянию всех людей в «надчеловечество».

ИИ как личность и как среда

Как среда ИИ будет в чем-то подобен идеальному государству или всемирной операционной системе, проявляющей себя только когда есть запрос или какая-то угроза людям. Мы ждем от государства, что оно будет заботиться о нашей безопасности, воспитывать, лечить, предоставлять нам все необходимое. Идеальный ИИ будет в этом смысле подобен заботливой матери — распределенный повсюду, он будет защищать нас от любых возможных неприятностей. Зачатком такого ИИ являются сети тотального видеонаблюдения. ИИ как среда нелокален, то есть он распределен по сетям, узлам, носителям, подобно тому, что мы видели в фильмах «Матрица» и «Терминатор-2: Судный день» (Skynet).

Более традиционно восприятие ИИ как личности, а именно разумного робота. Чтобы он стал личностью, его, как минимум, надо дополнить рядом «блоков»: памяти, целеполагания и т. д. Мы думаем, что проблема создания искусственной личности (в смысле активно действующего агента с определенной системой целей) будет решена одновременно с созданием ИИ как процесса оптимизации.

Однако это еще не создание «искусственного сознания». Одним из признаков человеческого сознания является способность переживать квалиа — качественный аспект любого субъективного переживания. Наиболее очевидным примером квалиа является боль. Такие философы, как Дэвид Чалмерс считают, что квалиа невозможно передать с помощью информации, невозможно описать как часть физического мира. Вопрос о том, сможет ли ИИ на самом деле переживать сенсорный опыт, является предметом дальнейших исследований в области философии и нейрофизиологии.

Существует очень много разных точек зрения на то, что такое квалиа. После создания ИИ эта проблема приобретет практическую актуальность, поскольку с помощью ИИ станет возможным так или иначе моделировать людей. Но признать их «настоящими людьми» мы сможем, только если они на самом деле что-то переживают, а не являются так называемыми «философскими зомби», которые только говорят, что имеют субъективный опыт. Мы не знаем, как именно будет решена проблема квалиа, но предсказываем, что по мере создания ИИ она будет становиться все более актуальной.

Классификация видов искусственного интеллекта

«Программа с элементами ИИ»

Программа, в некоторых отношениях подобная человеку или даже превосходящая его, но не являющаяся полноценным независимым агентом. Это может быть программа — водитель машины или умный поисковик в Интернете

«Универсальный ИИ»

Программа, способная совершать любые возможные виды интеллектуальной активности, в том числе и все, доступные человеку

«Сильный ИИ» или «сверх ИИ»

Универсальный ИИ, на много порядков превосходящий человека и все современное человечество по интеллектуальной мощи. СверхИИ возникает из универсального ИИ за счет его процесса самооптимизации — эффективного совершенствования своего устройства, разработки новых алгоритмов решения задач и добавления нового оборудования

«Всемирный ИИ»

Сильный ИИ, который контролирует всю планету и представляет собой нечто среднее между Интернетом, государством и системой тотального контроля. Он наделен пониманием происходящих процессов и правилами по урегулированию конфликтных ситуаций. По сути это всемирная операционная система

Обзор современных разработок ИИ

Несколько больших и малых компаний заявляли о том, что разрабатывают ИИ. Крупные конференции по ИИ собирают сотни участников, так что невозможно представить весь список ИИ-проектов в мире. Кроме того, наиболее успешные проекты могут быть засекречены, например, проекты, осуществляемые военными США и других стран мира.