Машины создания (стр. 8 )

Не считая сообщения в печати о ""гигантских электронных мозгах"", немного людей называли первые компьютеры интеллектуальными. Действительно, само название "компьютер" предполагает простую арифметическую машину. Однако в 1956 году, в Дартмаусе, в ходе первой всемирной конференции по искусственному интеллекту, исследователи Алан Ньюил и Герберт Симон представили Логического Теоретика, программу, которая доказывает теоремы в символической логике. В более поздние годы компьютерные программы играли в шахматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медицинские программы - CAS NET и MYCIN (первая работает с внутренними органами, вторая имеет дело с диагностикой и лечением инфекций), работали впечатляюще. Согласно "Руководству по искусственному интеллекту", качество их работы "расценивалось, по экспериментальным оценкам, на уровне человека-эксперта в соответствующей области". Программа, называемая "PROSPECTOR" ("Разведчик") обнаружила в штате Вашингтон залежи молибдена стоимостью в миллионы долларов.

Эти так называемые "экспертные системы" преуспевают только в пределах строго ограниченных областей знаний, но они повергли бы в изумление программистов компьютеров начала 1950-ых. Сегодня, однако, немного людей полагают, что они будут реальным искусственным интеллектом: ИИ был движущейся целью. Отрывок из "Бизнес уик", процитированный выше, показывает только, что в компьютеры можно сейчас вложить достаточно знаний, и они могут для того чтобы выполнять достаточно причудливые трюки - такие, что некоторые люди уже чувствуют удобным называть их интеллектуальными. Годы наблюдения на экране телевизоров вымышленных роботов и говорящих компьютеров сделали, по крайней мере, идею ИИ знакомой.

Главная причина для объявления ИИ невозможным всегда была мысль, что "машины" являются по сути своей глупыми, идея, которая теперь начинает угасать. Машины прошлого действительно были большими и неуклюжими, делающими простую грубую работу. Но компьютеры обращаются с информацией, следуют сложным инструкциям, и могут быть запрограммированы, чтобы изменить изменять свои собственные инструкции. Они могут экспериментировать и учиться. Они содержат не зубчатые колеса и смазку, но рисунки проводаов и недолговечные структуры электрической энергии. Как Дуглас Хофстадтер настаивает, (хотя это и спорный вопрос насчет ИИ), "Почему бы вам не дать слову "машина" вызывать образы структур из танцующего света, а не гигантские лопатки паровой турбины?"

Поверхностные критики, противостоящие идее искусственного интеллекта, часто указывают на глупость существующих компьютеров, как будто это что-то доказывает относительно будущего. (Будущая машина может также задаваться вопросом, а были ли такие критики искренни.). Их возражение неуместно - паровой локомотив не летал, хотя он показал механические принципы, использованные позже в двигателях самолетов. Подобным образом ползающие черви предыдущей эпохи не выказывали никакого заметного интеллекта, однако наш мозг использует нейроны во многом подобные подобные их нейронам.

Случайные критики также избегают думать серьезно об ИИ, заявляя, что вероятно мы не можем построить машины более умные, чем мы сами. Они забывают, что показывает история. Наши отдаленные бессловесные предки сумели произвести существа с большим интеллектом путем эволюции генов, даже не думая об этом. Но мы думаем об этом, и мимы технологии эволюционируют намного быстрее, чем биологические гены. Несомненно, что мы сможем построить машины со способностями (более похожими на человеческие) учиться и организовывать знание знанияболее похожими на человеческие.

Кажется, есть только одна идея, которая могла бы служить доводом в пользу невозможности заставить структуры мысли двигаться в направлении новых форм материи. Это - идея ментального материализма, концепция, что разум - это особое вещество, волшебное мышление - вещество, которое некоторым образом находится выше возможности его воспроизвести, скопировать или технологически использовать.

Психологи не видят никакого доказательства существования такого вещества, и не находят никакой необходимости в ментальном материализме для объяснения разума. Поскольку сложность мозга пока выше полного его понимания, он кажется достаточно сложным для копирования и реализации разума. Действительно, если отдельный человек мог бы полностью понять мозг, это сделало бы мозг менее сложным, чем разум этого человека. Если бы миллиарды людей на Земле могли бы скооперироваться в простом наблюдении деятельности одного человеческого мозга, каждый человек был бы должен наблюдать десятки тысяч активных синапсов одновременно - явно невозможная задача. Для одного человека попробовать понять мерцающие рисунки мозга как целое было бы в миллиард раз более абсурдным. Однако механизм нашего мозга настолько превышает способность нашего разума его осознать (, что механизм выглядит достаточно сложным, чтобы быть базой для самого разума).

Цель Тьюринга

В 1950 году в докладе по машинному интеллекту, британский математик Алан Тьюринг писал: "Я" полагаю, что к концу столетия использование слов и общественное мнение среди образованных людей изменятся настолько сильно, что каждый будет способен говорить о машинном мышлении, не ожидая того, что ему начнут противоречить". Но это будет зависеть от того, что мы называем мышлением. Некоторые говорят, что только люди могут думать, а компьютеры не могут быть людьми; на сем они, удовлетворенные собой, откидываются на спинку стула.

Но в своей бумаге, Тьюринг задался вопросом, как мы оцениваем человеческий интеллект, и предложил мысль, что мы обычно оцениваем людей по тому, как хорошо они говорят. Он тогда предложил то, что он назвал игрой-имитацией, которую теперь все называют испытанием тестом Тьюринга. Представьте себе, что вы находитесь в комнате, и можете связаться через терминал с человеком и компьютером в двух других комнатах. вы Вы печатаете сообщения; а человек и компьютер могут отвечать. Каждый из них пытается действовать умно и как человек. После длительной беседы с ними с помощью клавиатуры, возможно затрагивая литературу, искусство, погоду, и какой вкус во рту с утра, может так случиться, что вы не сможете сказать, кто из них человек, а кто - машина. Если машина могла бы разговаривать так на регулярной основе, то Тьюринг предлагает мысль, что мы могли бы ее её считать действительно интеллектуальной. ДалееТакже, мы должны были бы признать, что она знала достаточно много о человеческих существах.

Для большинства практических целей, нам не нужно задаваться вопросом, сможет ли машина осознавать себя, то есть иметь сознание. "Действительно, критики, которые заявляют, что машины не могут осознавать, похоже, никогда не способны определить вполне отчетливо, что они подразумевают под этим термином. Осознание себя, появившееся в процессе эволюции для того, чтобы руководить мыслью и действием, не просто украшение нашей человеческой природы. Бы Вы должны знать о других людях, ооб их способностях и склонностях, чтобы строить планы, которые их включают. Подобным образом мы должны знать себя, о наших способностях и склонностях, чтобы создавать планы, связанные с нами самими. В осознании себя нет никакой особой тайны. То, что мы называем собой, реагирует на впечатления, получаемые из всего остального разума, координируя некоторые из его видов деятельности; это делает его ничем не больше (и не меньше), как особой составляющей частью сложного рисунка мыслей. Идея, что Я - это структура в особом веществе разума (отличном от вещества разума мозга) ничего не объяснило бы насчет самосознания.

Машина, пытающаяся преодолеть испытание Тьюринга, конечно, утверждала бы, что осознает себя. Убежденные биошовинисты просто сказали бы, что она бы лгала или запуталась. Пока они отказываются сказать, что они подразумевают под сознанием, никогда нельзя будет доказать, что они не правы. Тем не менее, называть их сознательными или нет, интеллектуальные машины будут все равно действовать интеллектуально, и это - их действия, которые затронут нас. Возможно, они однажды опозорят биошовинистов и заставят их замолчать страстной аргументацией, с помощью блестящей кампании по связям с общественностью.

Ни одна машина пока не может пройти тест Тьюринга, и ни одна, вероятно, это не сделает в ближайшее время. Кажется мудрым спросить, есть ли хорошее основание даже пробовать: мы можем извлекать больше пользы от преследующих другие цели исследований по ИИ, преследующих другие цели.

Разрешите различить два вида искусственного интеллекта, хотя некая конкретная система могла бы проявлять оба вида. Первый вид - это технический ИИ, приспособленный иметь дело с физическим миром. Усилия в этой области ведут к автоматизированному проектированию и научному исследованию. Второй вид - социальный ИИ, приспособленный иметь дело с человеческими умами. Усилия в этой сфере ведут к машинам, способным пройти тест Тьюринга.

Исследователи, работающие над системами социального ИИ, на пути к цели узнают много о человеческом разуме, и их системы будут, несомненно, иметь большую практическую ценность, так какпоскольку все мы можем выиграть от умной помощи и совета. Но автоматизированное проектирование, основанное на техническом ИИ будет иметь большее влияние на гонку технологий, включая гонку по направлению к молекулярнойую технологиитехнологию. И может быть легче разработать продвинутую систему автоматизированного проектирования, чем систему, способную пройти тест Тьюринга, которая должна не только владеть знаниями и интеллектом, но должна подражать человеческому знанию и человеческому интеллекту - особая, более сложная задача.

Как Тьюринг спросил, "Разве машины не могут делать что-то, что должно быть описано как мышление, но которое очень отличается того, что делает человек?" Хотя некоторые авторы и политические деятели могут отказываться признать машинный интеллект, пока они не столкнутся с говорящей машиной, способной пройти тест Тьюринга, многие инженеры признают интеллект в других формах.

Машины проектирования

Мы достаточно далеко продвинулись на пути к автоматизированной разработке. Разработчики экспертных систем продают системы, которые помогают людям решать практические проблемы. Программисты создали автоматизированные системы проектирования, которые воплощают знания о формах и видах движения, нагрузке и напряжении, электронных схемах, потоках тепла, а также о том, как именно машины придают форму металлу. Разработчики используют эти системы, чтобы обогатить свои умственные модели, ускоряя эволюцию еще ещё не построенных конструкций. Вместе, разработчики и компьютеры создают интеллектуальные «полуискусственные» системы.

Инженеры могут использовать широкое разнообразие компьютерных систем для помощи в своей работе. На одном конце спектра работ, они используют экраны компьютера просто как доски для рисования. Намного дДалее по этому спектрупути, они используют системы, способные описывать частидетали в трех измерениях и вычислять их реакцию на тепло, нагрузку, электрический ток и т. д. Некоторые системы также знают о производственном оборудовании, управляемом компьютером, позволяя инженерам делать моделированные тесты инструкций, которые будут позже направлять контролируемые компьютером машины на производство реальных деталей. Но на самом конце этого спектра системы включают использование компьютеров не только для записи и тестирования различных конструкций, но и для их генерированиясоздания.

Программисты уже сейчас разработали свои наиболее впечатляющие инструменты для использования в самом компьютерном бизнесе. Пример - программное обеспечение для проектирования чипа. Чипы интегральной схемы сейчас содержат много тысячи транзисторов и соединений. Разработчики когда-то были вынуждены работать в течение многих месяцев, чтобы разработать схему для выполнения определенной работы, и расположить ее её многие частидетали по поверхности чипа. Сегодня они могут часто поручить эту задачу так называемому "силиконовому компилятору". Имея спецификацию на функциюи чипа, эти системы программ могут производить детализированную разработку схемы, готовой для производства, с небольшой или вообще без человеческой помощи.

Все эти системы основываются целиком на человеческом знании, тщательно собранном и закодированном. Наиболее гибкие автоматизированные системы проектирования могут варьировать предложенный проект для поиска усовершенствований уже сегодня могут варьировать предложенный проект для поиска усовершенствований, но они не узнают ничего применимого к следующему проекту. Отличается Но только EURISKOEVRISKO, р отличается. Раазработанная профессором Дугласом Ленатом и другими в Стэндфордском университете., EURISKO Она предназначена для исследования новых областей знания. Она управляется эвристиками - кусочками знания, которые подсказывают возможные действия, которым можно следовать, или те, такие, которые нужно избегать; по сути это различные "правила большого пальца". Она использует эвристики, чтобы подсказывать темы, над которыми нужно работать, и другие эвристики, чтобы подсказывать, какие подходы попробовать и как оценить результаты. Еще ещё одни эвристики ищут устойчивые структуры в результатах, предлагая новые эвристики, и ранжируют ценность и новых, и старых эвристик. Таким образомобразом, EURISKOEVRISKO вырабатывает лучшее поведение, лучшие внутренние модели, и лучшие правила выбора между внутренними моделями. Сам Ленат описывает вариацию и отбор эвристик и принципов в системе терминов "мутация" и "селекция", и подсказывает социальные, культурные метафоры для понимания их взаимодействия.

Поскольку в EURISKOEVRISKO эвристики эволюционируют и конкурируют, имеет смысл ожидать, что появятся паразиты - как действительно многие появляются. Одна произведенная машиной эвристика, например, повысилась до самой высокой возможной оценки ценности, заявляя, что она помогла открыть каждую ценную новую догадку. Профессор Ленат работал близко с EURISKOEVRISKO, улучшая ее её умственную иммунную систему, давая ей эвристики для отсеивания паразитов и избегания глупых линий рассуждения.

EURISKOEVRISKO использовалась для исследования элементарной математики, программирования, биологической эволюции, игр, трехмерной конструкции интегральных схем, сбора нефтяных пятен, слесарного дела, и, конечно, самих эвристик. В некоторых областях она поразила своих проектировщиков новыми идеями, включая новые электронные устройства в возникающей технологии 3-мерных интегральных схем.

Результаты турнира иллюстрируют мощь команды, состоящей из людей и машин с ИИ. Traveller TCS - футуристическая игра в войну на море, включающая две сотни страниц правил, которые определяют конструкцию, стоимость и ограничения возможностей для флота ("TCS" расшифровывается как Trillion Credit Squadron - "Эскадра, стоящая триллион"). Профессор Ленат дал EURISKOEVRISKO эти правила, набор стартовых эвристик и программу для моделирования битвы между двумя флотами. Он сообщает, что "затем она разрабатывала флот за флотом, используя симулятор как механизм "естественного отбора" по мере того, как она разрабатывала все лучшие и лучшие проекты флота". Программа работала всю ночь, разрабатывая, тестируя и извлекая уроки из результатов. Утром Ленат отбраковал плохие проекты и помог их улучшить. Он приписывает около 60 процентов результатов себе и около 40 процентов - EURISKOEVRISKO.

Ленат и EURISKOEVRISKO вступили в национальный турнир 1981 года по игре Traveller TCS турнир с флотом, выглядящим странно. Другие соперники над ним смеялись, но затем ему проиграли. Флот Ленат/EURISKOEVRISKO выиграл все раунды, став национальным чемпионом. Как Ленат замечает, "Эта победа делается становится ещё более значительной тем благодаря тому фактомфакту, что никто, кто делал эту программу, никогда не играл в эту игру до турнира, не видел, как в нее играют, и не было ни одного тренировочного раунда".

В 1982 спонсоры соревнования изменили правила. Ленат и EURISKOEVRISKO пришли с очень отличающимся от предыдущего флотом. Другие соперники снова смеялись над ним, но затем проиграли. Ленат и EURISKOEVRISKO снова выиграли национальное первенство.

В 1983 спонсоры соревнования сказали Ленату, что, если он вступит и победит снова, соревнование будет отменено. Ленат откланялся.

EURISKOEVRISKO и другие программы ИИ показывают, что компьютеры не обязаны ограничиваться скучной, повторяющейся работой, если им дают представляют её в правильный правильном виде программирования. Они могут исследовать возможности и открывать новые идеи, которые удивляют их создателей. EURISKOEVRISKO имеет недостатки, однако она указывает путь к чему-то вроде партнерства, в котором и система ИИ, и человек-эксперт вкладывают и знание, и творчество в процесс разработки.

В следующие годы, подобные системы преобразят инжиниринг. Разработчики будут работать в творческом партнерстве со своими машинами, используя программное обеспечение, выросшее из сегодняшних автоматизированных систем проектирования для выполнения моделирования, и используя эволюционирующие, EURISKOEVRISKO-подобные системы для генерации предложений, какие конструкции моделировать. Инженеры будут сидеть у экрана, чтобы вводить цели для процесса разработки и рисовать эскизы предлагаемых конструкций. Система будет отвечать тем, что детализировать конструкцию, тестировать ее её и отображать предлагаемые альтернативы с объяснениями, графиками и диаграммами. Потом инженер будет вносить дальнейшие предложения и изменения, или давать новое задание, до тех пор, пока вся система оборудования не будет разработана и смоделирована.

По мере того, как автоматизированные технические системы будут улучшаться, они будут делать все больше работы все быстрее и быстрее. Все более часто, инженер просто предложит цели и затем выберет одно из хороших решений, предложенных машиной. Все менее и менее часто инженеру придется выбирать частидетали, материалы и конфигурацию. Постепенно инженеры будут способны ставить более общие цели и ожидать хороших решений как само собой разумеющееся. Так же, как EURISKOEVRISKO работал в течение часов, разрабатывая флоты для симулятора Traveller TCS, автоматизированные системы проектирования будут в один прекрасный день усердно работать над разработкой пассажирских реактивных самолетов, имеющих максимум безопасности и экономичности, или над разработкой военных самолетов и ракет, способных наилучшим образом контролировать воздушное пространство.

Так же, как EURISKOEVRISKO изобрел электронные устройства, автоматизированные системы проектирования будущего будут изобретать молекулярные машины и молекулярные электронные устройства, с помощью программ для молекулярного моделирования. ТакиеПодобные успехи в автоматизированной разработке усилят описанное ранее «явление проектирование проектирования вперед», описанное ранее. Таким образом, автоматизированная разработка не только ускорит ассемблерную революцию, она ускорит и прыжоктехнологии, который которые последуют за ней последует.

В конечном счете системы программного обеспечения будут способны создавать смелые новые проекты без человеческой помощи. Будет ли большинство людей называть такиеподобные интеллектуальные системы интеллектуальными? Это действительно не имеет значения.

Гонка ИИ

Компании и правительства во всем мире поддерживают разработку ИИ, потому что он сулит коммерческие и военные преимущества. В Соединенных Штатах имеется много университетских лабораторий искусственного интеллекта и большое количество новых компаний с названиями, подобными таким, как Machine Intelligence Corporation (корпорация "Машинный интеллект"), Thinking Machines Corporation (корпорация "Думающие машины"), Teknowledge ("Технознание") и Cognitive Systems Incorporated (корпорация "Познающие системы"). В октябре 1981 года министерство торговли и промышленности Японии объявило десятилетнюю программу на 850 миллионов долларов по разработке передовых аппаратных и программных средств искусственного интеллекта. С этой программой исследователи планируют разработать системы, способные выполнять миллиард логических выводов в секунду. Осенью 1984 года Московская Академия Наук России объявила аналогичную 5-летнюю программу на 100 миллионов долларов. В октябре 1983 года департамент обороны США объявил 5-летнюю Программу по стратегическим вычислениям -; они пытаются сделать машины, способные видеть, рассуждать, понимать речь и помогать управлять сражениями. Как сообщает Пол Валич в IEEE Spectrum, "Искусственный интеллект рассматривается большинством людей как краеугольный камень следующего поколения компьютерной технологии; все усилия в разных странах дают уделяют ему выдающееся место в своем списке целей".

Продвинутый ИИ появится шаг за шагом, и каждый шаг окупится знанием и возросшими способностями. Также как с молекулярной технологией (и многими другими технологиями), попытки остановить прогресс в одном городе, округе или, самое большее, стране самое большее - даст лишь возможность другим перехватить инициативу. Чудесный успех на ниве повсеместной остановки видимых работ над ИИ самое большее замедлил бы его появление и, по мере того как компьютеры становятся дешевле, позволил бы ему вызревать тайно, без ведома общества. Только единое во всем мире государство с огромной властью и стабильностью могло бы действительно остановить исследования по ИИ повсеместно и навсегда - решение неимоверной опасности, особенно в свете прошлых злоупотреблений всего лишь государственной властью. Продвинутый ИИ, по-видимому, неизбежен. Если мы надеемся сформировать реалистичный взгляд на будущее, мы не можем это игнорировать.

В некотором смысле, искусственный интеллектИИ будет окончательный окончательным инструментоминструмент, потому что он будет помогать нам строить любые другие возможные инструменты. Продвинутые системы ИИ системы могли бы прекратить существование людей, или они могли бы помочь нам построить новый и лучший мир. Агрессоры могли бы использовать их для завоевания, а прозорливые защитники могли бы использовать их, чтобы мир стабилизировать. Они могли бы даже помочь нам управлять самим ИИ. Рука, которая качает колыбель ИИ, вполне может начать управлять миром.

Как и с ассемблерами, нам будет нужно предвидение и тщательная выработка стратегии для использования этой новой технологии - безопасно и во благо. Нерешенные проблемы сложны и взаимосвязаны со всем, от деталей молекулярной технологии до занятости и экономики, до философского обоснования, что есть человеческие права. Наиболее основные вопросы, тем не менее, включают то, что ИИ может делать.

Достаточно ли мы умные?

Несмотря на пример эволюции людей, критики все же всё же могут доказывать, что наш ограниченный интеллект может некоторым образом препятствовать тому, чтобы мы смогли создать программы для по-настоящему интеллектуальных машин. Этот аргумент кажется слабым, сводясь немногимо более чем к заявлению, что поскольку критики не видят, как достичь успеха, значит вряд ли кто-нибудь когда-нибудь увидит. Однако мало кто отрицал бы, что программирование компьютеров для их соответствия человеческим способностям действительно потребует свежих идей в понимании человеческой психологии. Хотя путь к программированию ИИ кажется открытым, наши знания не соответствуют той основательной уверенности, которую имели (за десятилетия до первого спутника) вдумчивые инженеры - (за десятилетия до первого спутника) в том, что можно достичь луны с помощью ракет, или которая у нас есть сегодня - есть в том, что можно построить ассемблеры с помощью проектирования белка. Программирование настоящего искусственного интеллекта, хотя это и форма инжиниринга, потребует новой науки. Это ставит ИИ вне возможности надежных прогнозов.

Тем не менее, нам нужно точное предвидение. Похоже, что люди, цепляющиеся за успокоительные сомнения относительно ИИ, страдают принципиально ошибочными образами будущего. К счастью, автоматизированная разработка спасает некоторых от бремени биошовинистского предрассудка. Большинство людей меньше расстроено идеей о машинах, разрабатывающих машины, чем идеей об истинных системах ИИ общего назначения. Кроме того, уже доказано, что автоматизированная разработка работает; то, что остается сделать - это лишь расширить ее. Однако, если вероятно, что возникнут более общие системы, было бы глупо выпустить их из наших расчетов. Имеется Есть ли способ обойти вопрос, способны ли мы разработать интеллектуальные программы?

В 1950-ых, многие исследователи ИИ сосредотачивались на моделировании мозговых функций, моделируя нейроны. Но исследователи, работающие на с программамипрограммах, основанных основанныим на словах и символах сделали достигли более быстрый быстрого прогресса, и фокус работ по ИИ соответственно переместился. Тем не менее, базовая идея нейронного моделирования остается правильной, а молекулярная технология сделает ее её более практическойпрактичной. Что более важно, этот подход, по-видимому, гарантирует, что будет работоспособен, потому что он не требует никаких новых фундаментальных открытий в области природы мысли.

В конечном счете, нейробиологи будут использовать молекулярные машины размера размером с вирус для изучения структуры и функционирования мозга, клетка за клеткой и молекула за молекулой, где это необходимо. Хотя исследователи ИИ могут получать новое полезное понимание организации мысли из успехов науки о мозге, которые появятся как результат молекулярной технологии, нейронное моделирование может преуспеть и без такого понимания. Компиляторы переводят программы компьютера от одного языка до другого без понимания, как они работают. Фотокопировальные устройства отображают рисунки из слов, не читая их. Аналогичным образом, исследователи будут способны скопировать структуры нейронов в мозгу на другой носитель, не понимая их высокоуровневой организации.

После изучения, как нейроны работают, инженеры будут способны разрабатывать и строить аналогичные устройства, базой которых будет продвинутая наноэлектроника и наномашины. Они будут взаимодействовать подобно нейронам, но работать быстрее. Нейроны, хотя и сложны, но кажутся достаточно простыми для понимания разумом, и для того чтобы инженеры смогли сделать имитацию. Действительно, нейробиологи узнали многое об их структуре и функции, даже без машин молекулярного масштаба, с помощью которых бы можно было исследовать их как объекты изучения.

С этим знанием, инженеры будут способны строить быстрые системы ИИ с большими возможностями, даже без понимания мозга и умного программирования. Им нужно только изучить нейронную структуру мозга и соединить искусственные нейроны так, чтобы образовалась та же самая функциональная структура. Если они сделают все части правильно, включая то, как они соединяют эти части, чтобы образовать целое, то целое также окажется таким каким надо. "Нейронная" деятельность будет течь в структурах, которые мы называем мыслью, но быстрее, потому что все части будут работать быстрее.

Ускорение гонки технологий

Системы продвинутого ИИ кажутся возможными и неизбежными, но что будет в результате их появления? Никто не может ответить на это полностью, что это полностью, нно одно следствие автоматизированной разработки очевидно: она ускорит наше продвижение к пределам возможного.

ЧтобыДля того чтобы понять наши перспективы, нам нужно некоторое представление о том, насколько быстро продвинутые системы ИИ будут думать. Современные компьютеры имеют реализуют только лишь крошечную долю сложности мозга, и все же всё же на них уже могут работать программы, имитирующие имитирующие существенные аспекты человеческого поведения. Они совершенно отличаются от мозга по своему принципу действия, хотя такое прямое физическое сравнение почти бесполезно. Мозг делает огромное количество вещей одновременно, но довольно медленно; большинство современных компьютеров делают за раз только одно, но с умопомрачительной скоростью.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22