Может ли человек создать “человека”?

ВСЕРОССИЙСКИЙ
ФОРУМ НАУЧНОЙ МОЛОДЕЖИ

«ШАГ
В БУДУЩЕЕ»

Всероссийская
научная конференция молодых исследователей

«ШАГ
В БУДУЩЕЕ»

Симпозиум
4. Социально-гуманитарные и экономические
науки

4 L
Наука в масс-медиа

Может ли
человек создать “человека”?

Автор:
Савин Виктор Витальевич,

учащийся
10 класса МБОУ ДО ГЦИР

г.о.
Тольятти, ул. Коммунистическая, 87 А

Домашний
адрес: 445047 Россия, Самарская обл.

г.
Тольятти, Южное шоссе, д. 15 кв. 72

Научный
руководитель:

Дедова
Светлана Григорьевна,

педагог
дополнительного образования высшей
категории

МБОУ
ДО ГЦИР (г. Тольятти)

г. Тольятти,
2016 – 2017

Может
ли человек создать “человека”?

За счёт
глобальных процессов информатизации
увеличился общемировой темп жизни.
Людям уже некогда выполнять многие
задачи, и, поэтому они поручают это
компьютерам. Но у них нет мышления,
сознания. Именно поэтому учёные всего
мира работают в сфере разработки
искусственного интеллекта (далее ИИ),
чтобы «очеловечить» машину. ИИ мог
бы выполнять ряд наиболее важных задач,
а также решать сложные вопросы глобального
порядка, от доказательства математических
теорем до конструирования космических
аппаратов. Это и стало причиной тому,
что разработка ИИ считается передовым
направлением науки на сегодняшний день.
Когда человеку в голову пришла идея
создать “человека”? Действительно ли
он необходим и чем это может обернуться
в будущем?

С
чего все начиналось?

Идея создания
искусственного подобия человека посещала
людей ещё в древнем мире. Например, в
Древнем Египте была построена двигающаяся
статуя Бога Амона. Это сейчас она не
представляет для нас ничего необычного,
но тогда такое явление считалось чудом,
и для некоторых даже было доказательством
возможности создания ИИ. «А что,
двигается, значит, живёт!»,- возможно,
размышляли они.

Позже появилось
такое явление, как «гомункулы»(
homunculus — лат. — человечек). Средневековые
алхимики называли так живых существ,
которых они пытались получить искусственным
путём. Один из известнейших алхимиков
истории — Парацельс — даже посвятил этому
книгу.

В последующие
годы многие учёные пытались достичь
этой цели, мастера создавали различные
механизмы в виде человека и наделяли
его некоторыми человеческими умениями,
однако, по-прежнему перед наукой стояла
главная проблема — как одушевить материал?

Приход
компьютерной эры. Нейрокибернетика

Далее, с
появлением компьютеров, эта задача
казалась более осуществимой, но и здесь
возникла проблема: как же именно устроено
мышление? И с тех пор учёные разделились
на два лагеря с разными подходами к
моделированию мышления: нейрокибернетический
и логический.

Нейрокибернетический
подход предполагает построение
самоорганизующихся систем, включающих
в себя множество элементов, по сути,
подобным нейронам головного мозга.
Если
изложить предпосылки создания этой
теории всего в двух вопросах, то получилось
бы так: чем человек думает? И как он это
делает?

Тогда у учёных
появилась с одной стороны само собой
разумеющаяся, однако очень наивная
гипотеза — за человека «думают»
нейроны, а если брать во внимание, что
«мышление» с точки зрения биологии
— это процесс возбуждения, то что
получается? Если какой-то механизм
возбудить, то тогда он «задумается»?
Согласитесь, отчасти это звучит даже
смешно, однако, как известно, все
гениальное – просто.

Основную
идею этого подхода можно сформулировать
следующим образом: единственный объект,
способный мыслить, — это мозг. Поэтому
любое «мыслящее» устройство должно
каким-то образом воспроизводить его
структуру.

То есть,
нейрокибернетика ориентирована на
программно-аппаратное моделирование
структур, подобных человеческому мозгу.
Физиологи давно установили, что его
первооснова — это огромное количество
взаимодействующих и тесно связанных
между собой нейронов, то есть нервных
клеток. Поэтому все силы учёных в этой
области были направлены на создание
функциональных единиц, схожих с
нейтронами, и способов их объединения
в единую систему. Эти системы так же
называют нейронными сетями.

Основоположниками
данного подхода к созданию нейросетей
были американские учёные Питтс, Розенблат
и Мак-Каллоком. Уже в 1958г. Розенблатт
представил миру первую нейтронную сеть
— персептрон, а к 1960г. создал полноценную
модель, изображающую работу глаза и
головного мозга — «Марк-1». Этот
аппарат мог распознавать некоторые из
символов, написанные на бумаге, которую
подносили к «глазам» «Марка».
Он мог различать отдельные буквы, однако
был очень чувствителен к шрифту их
написания. Например, символы O, o и О
он распознавал как три разные буквы.

Со временем,
ближе к 70-м годам 20 века количество
исследований и разработок по созданию
ИИ заметно снизилось — очень уж
безрезультативными казались первые
попытки. Учёные ссылались на малые
объемы памяти и низкую мощность
компьютеров того времени, но на тот
момент это было действительно глобальной
причиной для остановки опытов.

Вскоре, когда
появились, так называемые, сверхбольшие
интегральные схемы, суперкомпьютеры и
новые варианты разработки нейросетей,
интерес к ним снова стал расти.

Основная
область применения нейрокомпьютерных
технологий на сегодняшний день — это
такие задачи, как распознавание различных
образов, например идентификация объектов
на основании снимка с микроскопа.

Логический
подход: содержание, но не форма

Вернёмся
теперь и к другому подходу, диаметрально
противоположному нейрокибернетическому,
— логический подход. Его суть заключается
в том, что строение системы — это не
первостепенная задача. Куда более
необходимо, чтобы на заданные установки
и задачи модель реагировала так же, как
и живой мыслящий человек. Это направление
в разработках ИИ было направлено на
поиски алгоритма решения различных
мыслительных задач компьютерами.

Одним из
самых больших прорывов в этой области
является достижение Аллена Ньюэлла,
Герберта Саймона и Джона Шоу, которые
в 1956г. сумели разработать программу
«Логик-теоретик», доказывающую
различные законы и теоремы математики
путём символьной логики и методом проб
и ошибок.

И все же этот
подход к созданию ИИ оказался безуспешен,
потому что даже небольшое число
изначальных установок для решения
задачи даёт огромное количество вариантов
ее решения, в том числе и неверных. В
итоге возникает так называемый,
«комбинаторный взрыв» — очень быстрое
нарастание сложности задачи с увеличением
числа принимаемых во внимание
обстоятельств.

Подобные
«взрывы» возникли ещё при самых первых
попытках научить компьютер играть в
шахматы. Такие программы в основном
включали в себя правила передвижения
различных фигур и инструкции для
«предвидения» последствий возможных
ходов оппонента. Достаточно быстро
программисты пришли к выводу, что
подобный вариант не годится, ведь
согласно расчетам, полное максимально
возможное число ходов в шахматной партии
равно 10120, а это даже больше, чем число
атомов во Вселенной.

Ещё одним
недостатком подобной системы является
то, что машина просто не может определить,
по правильному ли пути она идёт. В
реальной жизни люди способны по
достигнутому результату оценивать —
правильно ли они действуют? Чего ещё не
хватает? Например, в тех же самых шахматах
игрок может не атаковать фигуру
противника, если этот ход повлечёт за
собой потерю большего числа своих фигур.
Машина же этого продумать не могла.

Тогда учёные
поняли, что программа также должна уметь
определять степень успеха при решении
той или иной задачи и последующие годы
бились над решением этой проблемы.

Окончательное
своё решение она нашла, когда в 1957г. миру
предстал GPS — универсальный решатель
задач. Его авторы использовали метод
«подъема в гору», новая программа
смогла и решать логические задачи, и
играть в шахматы, и разгадывать сложнейшие
головоломки.

В конце 60-х
основное внимание стали уделять не
общим задачам, а конкретным отраслям
знаний, были созданы первые «экспертные
системы», специализирующиеся на
конкретной сфере окружающего мира.

Машины
научились моделировать молекулы и
прогнозировать их поведение, диагностировать
различные заболевания. Успех первых
экспертных систем позволил говорить
об ИИ как о науке, дающей практические
результаты.

Наше
время: глобальный прорыв GOOGLE

На сегодняшний
день лидером в разработке ИИ является
корпорация Google. Скажу больше, во всемирной
сети уже есть первые результаты работы
над программой и даже она сама в чистом
виде. Например, в мае 2016 года в интернет
попали стихи, написанные этой машиной:

«он молчал
довольно долго.

он помолчал.

было тихо на
мгновение.

было темно
и холодно.

была пауза.

была моя
очередь»

(В переводе
с английского)

Удалось
«поговорить» с программой и
выяснилось, что это — молодая женщина
по имени Джулия. А в ноябре «девушка»
сама смогла сочинить мелодию и текст
песни о Рождестве. Подобные успехи
напрямую говорят о том, что человечество
делает прогресс в разработке ИИ, который
в будущем сможет служить миру на благо.

Две
стороны медали

Безусловно,
ИИ помогает в развитии науки, медицины
и многих других сфер жизни. А может ли
он навредить? Подобную точку зрения
высказывали многие известные физики.
Например, Стивен Хокинг в 2014 году в
интервью на телеканале BBC заявил:
«Разработка полноценного ИИ может
означать конец человеческой расы»

Ученый также
признал, что формы ИИ, разработанные на
сегодняшний день, действительно служат
на пользу всему миру. Однако он говорит
и о том, что создание технологии, которая
может превзойти человека, не приведёт
ни к чему хорошему: «ИИ станет
самостоятельным и начнет развиваться
и перестраиваться до бесконечности».

Эти слова
прозвучали, когда речь зашла о программе,
позволяющей Хокингу говорить, несмотря
на паралич практически всего организма.
Компьютер наблюдает за ходом мысли
учёного и разрабатывает возможные
варианты его реплик.

“Вкалывают
роботы, счастлив человек”

Таким образом,
можно с уверенностью сказать: несмотря
на то, что мысли об ИИ зародились у
человека еще с самого появления
цивилизации, только сейчас это направление
науки дает значимые результаты и с
каждым годом развивается все быстрее.
Уже сегодня данная технология применяется
и в медицине при создании экзоскелетов,
и в сфере услуг при взаимодействии с
клиентами, и во многих других отраслях.

Отсюда следует
ответ на вопрос: “Так нужен ли искусственный
интеллект?
” Да, он, безусловно, необходим! Но людям
стоит очень осторожно относиться ко
всем своим изобретениям, чтобы
искусственный
интеллект
не стал второй ядерной бомбой!

“ Искусственный
интеллект — это всегда безответственный
интеллект”

(Авессалом
Подводный, современный российский
писатель)