ЗАДАНИЕ 1

Прочитайте фрагмент книги Джоны Лерера «Как мы принимаем решения» (М: Corpus, 2010):

В начале 1990-х годов Джеральд Тезауро, программист из компании IBM, начал разрабатывать новый вид искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход был использован в Deep Blue, мощном суперкомпьютере IBM, сумевшем в 1997 году побить шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова. Deep Blue мог анализировать более двухсот миллионов возможных шахматных ходов в секунду и, таким образом, имел возможность постоянно выбирать оптимальную шахматную стратегию. (Мозг Каспарова, напротив, мог просчитывать лишь около пяти ходов в секунду.) Но вся эта стратегическая огневая мощь требовала большого количества энергии: во время шахматного матча Deep Blue был пожароопасен и требовал специального охлаждающего оборудования, чтобы не загореться. Между тем Каспаров даже практически не вспотел. Дело в том, что человеческий мозг — прекрасный образец производительности: даже когда он погружен в глубочайшие раздумья, кора головного мозга потребляет меньше энергии, чем электрическая лампочка.

В то время как массовая пресса превозносила потрясающее достижение Deep Blue — машина переиграла самого великого шахматиста в мире, — Тезауро был озадачен ограниченностью его возможностей. Машина, способная думать в миллионы раз быстрее, чем ее человеческий противник, с трудом выиграла матч. Тезауро понял, что проблемой всех стандартных программ ИИ, даже таких блестящих, как у компьютера Deep Blue, является негибкость. Большая часть интеллекта Deep Blue была заимствована у других шахматных гроссмейстеров, чья мудрость была оцифрована и заложена в его программу. (Программисты из IBM также изучили предыдущие шахматные матчи Каспарова и настроили программу на использование его повторяющихся стратегических ошибок.) Но сама машина не могла учиться. Вместо этого она принимала решения, предсказывая вероятные последствия нескольких миллионов различных шахматных ходов. Ход с максимальной предсказанной “ценностью” был тем, который компьютер в результате и совершал. Для Deep Blue игра в шахматы была просто бесконечной серией математических задач.

Конечно, такой вид искусственного интеллекта не является точной моделью человеческого сознания. Каспаров смог соревноваться на том же уровне, что и Deep Blue, хотя его мозг обладал гораздо меньшей вычислительной мощностью. Удивительная догадка Тезауро состояла в том, что нейроны Каспарова были так эффективны потому, что они сами себя натренировали. Их усовершенствовал многолетний опыт выявления едва различимых пространственных шаблонов на шахматной доске. В отличие от Deep Blue, анализировавшего каждый возможный ход, Каспаров мог сразу взвесить возможные стратегические варианты и сосредоточить свои умственные силы на оценке только самых перспективных из них.

Ниже приведены четыре варианта ответа на следующий вопрос: «По каким параметрам, по мнению Джоны Лерера, возможности человеческого мозга превосходят возможности искусственного интеллекта?». Выберите из них наилучший и объясните свои критерии выбора.

Вариант 1

В начале 1990-х годов компьютер Deep Blue, разработанный компанией IBM, вступил в единоборство с шахматистом Гарри Каспаровым и одержал победу. Однако победа далась машине не без труда: при том, что компьютер мог обрабатывать до 200 000 000 комбинаций в секунду, а мозг Каспарова не более пяти, игра велась практически на равных. Главной проблемой искусственного интеллекта была признана его негибкость: в то время, как мозг человека обладал способностью к самообучению, для машины игра в шахматы была цепочкой математических задач. В отличие от Deep Blue, вынужденного анализировать все возможные ходы, натренированные за годы занятий шахматами нейроны в мозгу Каспарова могли сразу отсеивать наименее выгодные варианты и концентрироваться на самых перспективных возможностях. К тому же, в отличие от компьютера, потреблявшего колоссальные объемы энергии и перегревавшегося в ходе работы, мозг шахматиста крайне экономичен и расходует энергии меньше, чем обычная лампочка.

Вариант 2

По мнению Джоны Лерера, на протяжении всей жизни мозг человека тренируется для решения различных задач – к примеру, мозг шахматиста учится выявлять на шахматной доске едва различимые пространственные шаблоны. Сталкиваясь с задачей, допускающей множественные варианты решения, на основании накопленного опыта человеческий мозг может сразу отсеять наименее перспективные направления и сосредоточиться на самых многообещающих. Искусственный интеллект, напротив, опирается только на данные, заложенные в него изначально, и не может отбраковывать неудачные варианты, будучи вынужденным просчитывать любую возможность вплоть до ее логического завершения. Все это делает энергозатраты компьютера значительно более высокими, чем энергозатраты человеческого мозга.

Вариант 3

Превосходство человеческого мозга над искусственным интеллектом определяется двумя параметрами: большей экономичностью и способностью к самообучению. Так, к примеру, во время матча между компьютером Deep Blue и шахматистом Гарри Каспаровым машина перегревалась и расходовала колоссальное количество энергии, в то время как энергозатраты человеческого мозга оставалось незначительным. Это было следствием неспособности Deep Blue к самообучению: компьютер, опиравшийся лишь на изначально заложенные в него данные, был вынужден при каждом ходе просчитывать все возможные варианты развития событий. Мозг Каспарова, натренированный для решения шахматных задач, напротив, был в состоянии отсеивать худшие варианты и сразу концентрироваться на лучших. Таким образом, несмотря на то, что искусственный интеллект способен думать в миллионы раз быстрее, чем человеческий мозг, на выходе он демонстрирует худшую производительность в силу своей негибкости, неспособности обучаться на собственном опыте и, как следствие, неэкономичности.

Вариант 4

По мнению Джоны Лерера машина, способная думать в миллионы раз быстрее, чем человек, тем не менее, в итоге заметно проигрывает человеческому мозгу. Автор полагает, что это связано с неспособностью машин к самообучению и, как следствие, с их большей энергозатратностью. Так, компьютер Deep Blue, способный анализировать до 200 000 000 вариантов в секунду, лишь с огромным трудом одолел за шахматной доской Гарри Каспарова, чей мозг был способен анализировать не более пяти вариантов одновременно. При этом компьютер серьезно перегревался и – в отличие от мозга шахматиста - расходовал очень много энергии. По мнению Лерера, это связано с тем, что в отличие от самообучающегося человеческого мозга, Deep Blue был не в состоянии отсеивать наименее перспективные варианты и просчитывал все – в том числе самые абсурдные – возможности. Однако сказанное Лерером справедливо лишь в отношении ранних разработок в сфере искусственного интеллекта. В современные компьютеры закладываются навыки самообучения, что позволяет заметно повысить эффективность их работы и, соответственно, снимает большую часть озвученных Лерером претензий.