Что ж, ладно, правило он нашел. В конце концов ИИ (как мне кажется, с неохотой) начинает реже создавать ключевые фразы, опираясь на шутку про корову без губ. Но одна проблема по-прежнему остается: его диалоги как будто списаны с ситуации, когда один человек другому пытается по телефону рассказать шутку «Тук-тук, кто там?», но связь очень плохая, и временами собеседники, кажется, вообще забывают, кто из них шутник:

В итоге ИИ понимает структуру шутки и начинает составлять с формальной точки зрения правильные диалоги, однако совершенно бессмысленные. Многие из них он частично списывает из обучающей выборки.

И тут. Он. Вдруг. Написал. Настоящую шутку. Которую составил полностью сам, не заимствуя кусок из обучающего набора, и при этом она оказалась не только вразумительной, но и… действительно смешной?

Значит ли это, что ИИ внезапно начал понимать суть такого рода шуток и каламбуров на человеческом языке? Почти наверняка нет, учитывая очень скромный размер набора данных. Но свобода, которой ИИ пользовался, – свобода пастись в пространстве всех возможных символов, – позволила ему пробовать новые комбинации звуков, и оказалось, что одна из них попала в точку. Так что это скорее победа теоремы о бесконечных обезьянах[7], чем доказательство того, что ИИ скоро отнимет хлеб у стендап-комиков.

Красота решения, при котором мы позволяем ИИ создавать собственные правила, заключается в том, что этот единый подход – «вот тебе данные; придумай, как их воспроизвести» – работает на большом количестве задач. Если бы я предложила алгоритму-«шутнику» другой набор данных вместо шуток типа «Тук-тук, кто там?», он приучился бы использовать именно его.

Он может придумывать названия новых видов птиц:

Получив в распоряжение набор шуток «Тук-тук, кто там?» и никаких инструкций вообще, ИИ сумел открыть массу правил, которые в противном случае мне пришлось бы вводить в программу вручную. Некоторые из них я бы ни за что не додумалась программировать, а о существовании других даже не подозревала, например, правила «о превосходстве шутки про корову без губ».

Именно этот фактор и делает системы, основанные на искусственном интеллекте, привлекательными для решения задач, особенно в тех случаях, когда правила действительно сложны или покрыты мраком. Например, ИИ часто используют для распознавания визуальных образов – это удивительно сложная область, где пасуют обыкновенные компьютерные программы. Хотя большинство из нас легко узнают на картинке кошку, сформулировать правила, определяющие, как же выглядит кошка, по-настоящему трудно. Стоит ли нам сообщить программе, что у кошки два глаза, один нос, два уха и хвост? Но эти признаки точно так же указывают и на мышь, и на жирафа. А что, если кошка на картинке свернулась в клубок или ее голова повернута вбок? Записать правила для обнаружения на фотографии даже одного-единственного глаза и то очень непросто. Но ИИ может просмотреть десятки тысяч изображений кошек и составить правила, по которым будет верно опознавать кошку в большинстве случаев.

Иногда ИИ – лишь небольшая часть программы, в остальном представляющей собой основанный на правилах сценарий. Возьмем в качестве примера программу, которая позволяет клиентам банка по телефону получать информацию о состоянии счета. ИИ для распознавания голоса переводит произнесенные человеком звуки в действие – выбор вариантов из голосового меню, но за список пунктов, доступных каждому клиенту, и за определение того, какой счет ему принадлежит, отвечают правила, заданные программистом.

Другой вариант – это когда программа первым пускает в бой ИИ, но когда у того возникают трудности, контроль над ситуацией переходит к людям; такой подход называется псевдо-ИИ. Так работают чаты пользовательской поддержки. Если ваши фразы сбивают бота с толку или если бот понимает, что вы начинаете злиться, вас переводят в диалог с человеком. (И этому человеку теперь придется иметь дело с ничего не понимающим и/или разозленным клиентом – возможно, лучше бы открыть опцию «говорить с живым человеком» не только для клиента, но и для работника.) Современные беспилотные автомобили устроены похожим образом – человеку-водителю всегда надо быть готовым принять управление, если ИИ перенервничает.