Читать «Вычислительное мышление: Метод решения сложных задач» онлайн - страница 53

Очевидно, что создать клингонскую комнату можно. Так поймет ли человек, находящийся в ней и ничего не знающий об этом языке, вопросы на клингонском, если будет отвечать так же, как в китайской комнате?

Поворот сюжета

Давайте изменим условия, чтобы создать собственный мысленный эксперимент. Возьмем одну китайскую комнату, где вопросы за дверью задают китайцы, и одну клингонскую комнату, где вопросы задают самые знающие фанаты. Будут ли люди у дверей китайской комнаты ощущать, что она хуже понимает их язык, потому что книги с правилами перевода было очень трудно написать и не всегда удалось в точности передать детали (да и можно ли зафиксировать все нюансы настоящего живого языка)? Будут ли наши «клингонцы», чья картина мира изобилует понятиями, связанными с честью и борьбой, чувствовать, что их комната дает более качественные ответы, потому что ей нужно освоить гораздо меньшие объемы? Если это так, то, возможно, дело в том, что в книгах с правилами перевода должны быть учтены все значения (семантика), а также все слова и грамматика (синтаксис). Значит ли это, что, если бы мы создали достаточно уточняющих правил, охватывающих весь реальный мир, комнаты обрели бы способность понимать?

Как вы думаете?

Глава 7

Создаем мозг

Мы не будем пытаться сразу же сконструировать интеллект, но, используя вычислительное мышление, начнем создавать простой мозг постепенно и с нуля. Это поможет нам изучить, как на самом деле работает человеческий мозг, состоящий из множества связанных между собой нервных клеток, и как формируется наше сложное поведение. В итоге мы начнем понимать, как создать искусственный интеллект, который не просто ведет себя как человек, а делает это, потому что его мозг работает похожим образом. Возможно, что, если получится точно воссоздать мозг, в нем зародится интеллект.

Создаем обучающийся мозг

Искусственный интеллект учится играть в карты

Мы уже знаем, что компьютеры слепо выполняют написанные для них инструкции — алгоритмы. В этом их сила, но трудно утверждать, что компьютеры разумны. Наш интеллект проявляется не только в способности решить конкретные задачи, но и в гибкости. Мы учимся. Они — нет. Обучение — ключевой элемент интеллекта, но как будет учиться искусственный интеллект, если он всегда следует инструкциям? Выходит, нужно создать алгоритм для обучения!

Давайте начнем с действительно простого задания для ИИ — проверить, получил ли он необходимое число монет. Сформулируем задачу точнее. Чему именно должен научиться наш простой ИИ? Допустим, нам нужно, чтобы он смог сообщить, когда у него есть две монеты — но только если это действительно так. Если монет нет или на столе только одна монета, делать ничего не надо. Будем считать, что у ИИ есть сенсор для монет, однако нужно научиться их считать.