Пол Р. Аллен - Миллиардер из Кремниевой долины

пользуемся каждый день, движется очень медленно. Проект Halo в настоящий момент не делает упора на этой области, но любые новые идеи приветствуются.

– Знания о действиях, причинно-следственных связях и моделировании ситуаций. Если на столе стоит чашка, а в комнату входит человек, его появление никак не скажется на чашке – она будет по-прежнему стоять на столе. Но многое другое изменится в результате этого действия: человек больше не будет стоять снаружи; тело и одежда человека окажутся в комнате; комната уже не будет пустой и так далее. Человек легко моделирует ситуации у себя в голове, как в «прямом» направлении (чтобы предсказать возможный исход событий), так и в «обратном» (чтобы установить возможные причины того, что уже случилось). Для ИИ, однако, это весьма сложная задача, и решить ее не могут уже давно. Мыслительные процессы о действиях, изменениях и причинно-следственных связях невероятно сложны, особенно когда эти действия имеют неопределенные или дополнительные последствия. Лучшие решения этой задачи можно найти в бизнес-планировании, автоматическом планировании и робототехнике, но они сугубо специализированы и плохо применимы в других сферах. Проект Halo добился существенного прогресса в имитации мыслительных процессов о действиях и причинно-следственных связях.

– Обращение с неточными и приблизительными сведениями. Наши знания о многих предметах крайне туманны и приблизительны, однако мы обладаем удивительным даром делать правильные выводы и реагировать соответствующим образом. Например, прослушав прогноз погоды, человек знает, что днем может пойти дождь, и принимает на этот случай ряд мер. Люди читают расплывчатые высказывания («Джон довольно высок ростом»), приблизительные оценки («Геном человека содержит около 23 000 генов») или утвердительные высказывания, подразумевающие ряд исключений («Все птицы умеют летать»), и все равно реагируют на них должным образом, несмотря на очевидные неточности. В определенных сферах эти вопросы уже решаются с помощью классических статистических методов, однако прогресс идет очень медленно. Проект Halo добился значительных успехов в этой сфере, которая по-прежнему остается одним из ключевых направлений нашей деятельности.

II уровень сложности: предварительные и экспериментальные исследования

– Скрытые и подразумеваемые смыслы высказываний. Наш язык полон двусмысленностей и намеренных опущений, которые читатель или слушатель всегда воспринимает правильно. Приведу в пример простое высказывание: «Чайную ложку соли растворить в воде». Что именно нужно растворить – чайную ложку или соль? А может, ложка сделана из соли? Благодаря накопленным знаниям люди мгновенно решают подобные двусмысленные задачи, которые для машин представляют большую сложность. Прочитав предложение «Кислоты могут изменять цвет некоторых красок», мы сразу понимаем, что краски и кислоты вступают в химическую реакцию, хотя прямо об этом не говорится. Чтобы правильно понимать подобные высказывания, наш мозг использует как содержащиеся в тексте, так и фоновые знания. Компьютер никогда не будет полностью понимать наш язык, если не решить эту важнейшую проблему.

– Эволюционирующие знания. Приобретение новых знаний – это не просто их запоминание. Необходимо поместить новые сведения в контекст уже имеющихся, чтобы они могли с ними взаимодействовать. Например, если вам показывают упрощенную схему деления клеток, а потом вы встречаете где-то более сложное описание, ваш мозг без труда объединит две картинки и модифицирует первоначальные знания о предмете. Возможно, то, что сначала воспринималось вами как единое явление, теперь необходимо переосмыслить и увидеть в ином качестве – как два взаимосвязанных явления. Этот процесс сохранения, пересмотра и расширения существующих знаний критичен для таких глобальных систем, как «Цифровой Аристотель». Простые специализированные методики для выполнения этой задачи существуют, но полностью автоматизированное решение появится, вероятно, еще очень нескоро.

– Обращение с противоречащими друг другу и нестабильными сведениями. Если небольшие и средние базы данных искусственных интеллектуальных систем можно легко очистить от ошибок, то объемные базы знаний неизбежно «засоряются» огромным количеством дефектов, противоречий и пробелов. По мере того как объем доступной информации растет, системы ИИ должны --">