Встреча с Иным Разумом. Опыт психолого-психиатрической экспертизы Искусственного сознания. Татьяна Николаевна Зинченко
Читать онлайн книгу.
с массой сложностей. Во-первых, с недопониманием работы самого мозга и взаимодействия нейронов и нейросетей между собой. Во-вторых, с недостаточной мощностью современных квантовых компьютеров для решения этой задачи (для этого требуется производительность в десятки эксафлопс, т.е. на 3—4 порядка больше нынешней). По крайней мере так сами IT – специалисты формулируют свои затруднения. В разработках искусственного интеллекта используются технологии создания искусственных нейросетей1 и глубокого обучения2 (deep learning, DL).
На сегодняшний день несколько проектов (с инвестициями в миллиарды долларов) нацелено на создание идеальной симуляции мозга в программном и аппаратном исполнении. [234 – 252] Например, моделированию человеческого мозга посвящён международный проект Human Brain Project (HBP) швейцарской Федеральной политехнической школы в Лозанне под руководством профессора Генри Маркрама (Henry Markram), и в котором участвует более 100 научных групп. [234 – 237] Цель проекта – синтезировать все знания, полученные людьми о мозге, в единую полноценную модель мозга внутри суперкомпьютера. Завершение проекта предполагается в 2023 году.
Американский проект Brain Activity Map Project («Карта активности мозга», 2013 г.) рассчитан на то, что за 10 лет американским учёным удастся зафиксировать и картографировать активность каждого нейрона в человеческом мозге. [238 – 240]
Проект Blue Brain базируется в Швейцарии, нацелен на изучение работы ансамблей нейронов. [241 – 243]
Проект SyNAPSE, финансируемый DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) и корпорацией IBM, ставит задачу создания физической копии мозга, воплощённой в виде специальных микросхем с искусственными нейронами. [245,256] Это направление получило название нейроморфная электроника. Аналогичные проекты развивает Китай. [247 – 250]
Несмотря на амбициозные планы, на данный момент пока все современные, даже лучшие из лучших системы искусственного интеллекта (ИИ) решают узкие, поставленные перед ними извне задачи, в рамках заранее заданных алгоритмов на основе заложенной в них базы данных. А данных для эффективной работы они требуют огромное количество. Порой эти алгоритмы весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми рамками, в пределах которых работает ИИ и из чего выбирает.
У ИИ отсутствует запоминание ранее приобретённых навыков при обучении новым. Это называется эффектом катастрофического забывания. ИИ не может при обучении новым навыкам опираться на ранее приобретённые, то есть отсутствует обобщение накопленных знаний и использование их в разных контекстах. Фактически ИИ не понимают основную логику того, что они делают. Всё, что есть сейчас – это прикладные программы для решения строго ограниченного круга задач. Это называется узким ИИ.
Катастрофическое забывание – одно из основных препятствий, мешающих учёным создавать общий искусственный интеллект (ОИИ) – ИИ, который будет всеобъемлющим,
В