Читать «Журнал "Компьютерра" №729» онлайн - страница 66

Интересно, что сейчас среди огромного количества научной и ненаучной литературы, эксплуатирующей тему столкновения систем искусственного интеллекта (например, роботов, враждующих суперкомпьютеров и т. д.) как их физической схватки, перепрограммирования друг друга и т. д., нам не удалось обнаружить констатации того, что полем конкуренции систем искусственного интеллекта может стать обучаемость, ее повышение и понижение - и это при том, что сама способность приобретать знания оценивается невероятно высоко. Почему-то мало осознается, что придание высокого веса знаниям и обучаемости в картине мира может вести соперников - не только людей - как к повышению своей собственной обученности и обучаемости, так и к попыткам ослабления чужой.

Что думают эксперты в области информационных технологий по поводу проблемы "совместного обучения" искусственных систем - при ее явно представленной формулировке? Как часто подчеркивается, в области спамовой и антиспамовой борьбы, на этом переднем крае развития интеллектуальных систем, контуры которого видны и рядовому пользователю, сражаются именно самообучающиеся программы, причем их самообучение все более эффективно.

Поэтому я обратился с вопросом к разработчикам антиспамовой защиты Яндекса, опубликовавшим статью "Принципы и технические методы работы с незапрашиваемой корреспонденцией", - И. Сегаловичу, Д. Тейблюму, А. Дилевскому, а также разработчику языков программирования и компьютерных программ различного назначения, в том числе антиспамовых фильтров, писателю и художнику Полу Грэму (очень рекомендую его статью "Хакеры и художники"). Я спросил, считают ли они, основываясь на своем опыте, что возможными направлениями развития искусственного интеллекта может стать разработка систем: а) противодействующих обучению других систем искусственного интеллекта; б) обучающихся в условиях противодействия. От российских авторов я не получил отклика (возможно, из-за надежной работы антиспамовых фильтров Яндекса). Грэм ответил утвердительно на обе части вопроса и подчеркнул: спамовые фильтры сейчас разрабатываются так, чтобы в процессе обучения их было трудно обмануть, и в целом в большинстве областей искусственного интеллекта решения будут такими, чтобы избежать обмана.

Бесплатно

Зарубежная фирма предложила Государственному научному центру РФ "Физико-энергетический институт" бесплатное обучение технологии компьютерных расчетов для атомных электростанций. При юридической экспертизе оказалось, что в случае принятия предложения фирма может, пользуясь правом интеллектуальной собственности, наложить вето на любую международную сделку института, в которой использовалась эта технология. Глава Центра охарактеризовал это обучение как средство "закабаления конкурента" [Коновалова И., Коновалов Б. Все на Продажу // Вечерняя Москва. №28 (22313). 5 февраля 1998. С. 6.]. В данном примере важно, что чем качественнее и универсальнее было бы исходное обучение и чем шире обучаемые использовали его результаты, тем масштабнее и разрушительней стал бы эффект последующих действий стороны, организовавшей обучение. Это обучение должно было стать поистине троянским.