Борис Владимирский
Интеллектуальный агент должен быть адаптивным, то есть уметь приспосабливаться к постоянно меняющимся экологическим контекстам человека. Иллюстрация Kandinskiy 3.1
Понятие «усиление интеллекта» в своей первоначальной трактовке, как совокупность средств и методов, обеспечивающих максимально возможную продуктивность интеллекта человека, стал широко использоваться после публикации в 1956 году книги У.Р. Эшби «Введение в кибернетику». За прошедшие годы были разработаны различные подходы и конкретные техники для усиления и улучшения когнитивных способностей людей, направленных на повышение осознанности и рациональности при принятии решений, а также на повышение эффективности мышления. И все они сохраняют свою значимость и в наше время.
Способность учиться и рассуждать
Для дальнейшего изложения необходимо определиться с базовыми понятиями. В силу различных социальных и культурных влияний понятие «интеллект» в русском и английском языках имеет разное значение. Это следует иметь в виду при трактовке результатов переводных (с английского) статей. В русском языке близким по смыслу является термин «разум».
В обыденном сознании «интеллект» воспринимается как термин из психологии. В русский язык он попал предположительно из французского в 30-х годах XIX века. Этот термин в современных толковых словарях и энциклопедиях понимается как способность учиться и рассуждать, а также как возможность познавать и понимать. В психологии этим термином обозначается способность личности рационально мыслить и решать нестандартные задачи.
Еще один термин, который широко используется в последние годы и понадобится в дальнейшем изложении – «эмоциональный интеллект», – впервые появился в 1990 году и понимается как способность идентифицировать, использовать, понимать эмоции и управлять ими. То есть снимать стресс, эффективно общаться, сочувствовать другим и т.д. Это может быть использовано в том числе для достижения успеха в работе. Этот термин расширяет понимание области приложения способности мыслить и не должен противопоставляться разуму.
Наконец, термин «искусственный интеллект» (ИИ), вошедший в обиход с 60-х годов прошлого века, означает программное обеспечение, имитирующее интеллектуальную деятельность человека в различных областях, где такая деятельность востребована. Это словосочетание иногда приобретает негативно окрашенную коннотацию, как лишенный эмоций интеллект, противопоставляемый живому человеку.
В словаре Webster есть следующее определение: ИИ – область компьютерной науки, которая занимается тем, что дает машинам действовать так, как будто они обладают человеческим интеллектом и способны копировать осмысленное человеческое поведение.
Интеллектуальный агент – это в большинстве случаев программа реализаций, которая способна воспринимать окружающий мир, принимать решения на основе восприятия и заложенных в нее целей и действовать, чтобы этих целей достичь. Интеллектуальные агенты проактивны, то есть сами инициируют действия, планируют шаги для достижения целей и способны адаптироваться к изменениям.
Появление искусственного интеллекта вызвало когнитивную революцию, изменив ландшафт человеческого интеллекта и то, как мы мыслим, учимся и взаимодействуем с технологиями. По мере развития технологий ИИ они не только расширяют возможности человека, но и бросают вызов традиционным представлениям об интеллекте, поднимая глубокие вопросы о природе сознания, творчества и будущего человеческого познания.
Когнитивные искажения
Одно из значительных последствий ИИ для человеческого интеллекта – его роль в расширении когнитивных способностей и увеличении объема человеческих знаний. Управляемые ИИ инструменты и алгоритмы анализируют огромные объемы данных, выявляют скрытые закономерности и генерируют идеи, которые расширяют возможности человека в принятии решений и решении проблем. Например, поисковые системы на базе ИИ позволяют пользователям мгновенно получать доступ к информации, облегчая обучение, исследования и инновации в различных областях. Кроме того, рекомендательные системы на основе ИИ персонализируют контент и учебный опыт, адаптируясь к индивидуальным предпочтениям и способствуя обучению на протяжении всей жизни.
Человеку свойственны когнитивные искажения. Отсюда вытекает одно из главных направлений для усиления интеллекта – работа с систематическими когнитивными ошибками. Знание различных психологических эффектов и наиболее часто встречающихся искажений, частичный контроль и избегание их повышает нашу рациональность и осознанность при принятии решений.
Еще одно направление для усиления интеллекта – самоулучшение – постоянное повышение эффективности мышления, формирование долгосрочной мотивации на саморазвитие, мониторинг и применение лучших методов, готовность изучать и внедрять современные технические средства и программные продукты, повышающие нашу эффективность и производительность.
Современные технологии машинного обучения и ИИ предназначены для взаимодействия с людьми и расширения их возможностей. Поэтому необходимо понимание того, как люди и машины могут быть интегрированы в общие гибридные системы. Такое сотрудничество между людьми и интеллектуальными агентами приводит к ряду проблем, в частности к необходимости синтеза новых архитектур. Но может привести к совсем новому способу работы при сохранении главных целей такой интеграции: повышения эффективности и благополучия людей, работающих в таких системах. С другой стороны, декларируемые гибридные интеллектуальные системы должны обеспечивать достижения целей в широком диапазоне сред за счет объединения возможностей человека и программно-аппаратных комплексов (машин).
Предполагается, что гибридный интеллект может быть и коллективным. Так что помимо индивидуальных когнитивных процессов он включает в себя те же процессы, но с возникающей эмерджентностью за счет участия группы интеллектуальных агентов. Такие системы вскоре могут принять форму, которая будет очень мало похожа на то, что мы видим сегодня. ИИ уже сейчас создал возможности в гибридных человеко-машинных системах, о которых большинство людей не подозревали бы поколение назад.
Синергетическая интеграция
Исследования в области когнитивной науки традиционно сосредоточены на индивидуальном познании, включая изучение внимания, памяти, обучения и принятия решений. На существующем уровне исследований правомерен вопрос о том, как можно спроектировать ИИ для интерактивной работы с интеллектуальными агентами и совместной работы с людьми. И какую роль в этих взаимодействиях играют когнитивные ограничения и человеческие характеристики.
Современные исследования в области когнитивных наук указывают на ограниченную способность машин понимать психические состояния человека и предвидеть возникающее поведение. Это необходимо для того, чтобы управлять и расширять возможности, а также и дополнять людей в процессе работы. Однако имеющиеся результаты для гибридных систем открывают новые перспективы к синергетической интеграции для получения лучших результатов.
Чтобы существенно продвинуться в этом направлении, необходимо определиться: какие входные данные необходимы машине для интерпретации того, что она наблюдает, чтобы адекватно прогнозировать и эффективно влиять на коллективные действия людей. Чтобы разработать принципиально новую архитектуру, нынешние границы исследований в области когнитивной науки должны быть расширены. Необходимо интегрировать работы из других областей для лучшего понимания коллективного познания.
Такая архитектура, над которой работают разные группы специалистов и в нашей стране, и за рубежом, сможет реализовывать когнитивно-машинное представление психических состояний. Результат – возникновение коллективного (гибридного) человеко-машинного интеллекта. Особенности такой архитектуры в том, что она должна учитывать процессы, протекающие в коллективе нескольких интеллектуальных агентов, в том числе и людей, со сложным адаптивным поведением в широком спектре задач, и демонстрировать способствовать осознанию отдельными агентами себя самих.
Стратегии координации
Совершенствование предлагаемой гибридной архитектуры для больших групп связано также с топологией связей между интеллектуальными агентами, используемой для обмена информацией во время обучения. При этом возможно появление новых стратегий координации.
Повышение интеллекта людей за счет использования новых технологий показало свою потенциальную перспективность. Но этот подход находится еще в самом начале своего развития. Необходимы исследования вычислительных представлений индивидуальных психических состояний, чтобы углубить наше понимание того, как машины могут предвидеть индивидуальное поведение человека. Эти виды вычислительных моделей принимают различные формы с различных дисциплинарных точек зрения. Но важно, что они должны быть нацелены не только на вычислительное представление убеждений, желаний и поведения человека, но и на формализацию коммуникации и интерактивности между интеллектуальными агентами, в том числе между людьми и машинами.
Еще одно направление будущих исследований – необходимость рассмотрения динамики когнитивных состояний и адаптации к динамичной среде. Эти вычислительные представления должны обеспечивать персонализированную адаптацию и в то же время порождать разнообразие поведения.
Наконец, необходимо учитывать индивидуальные предпочтения с точки зрения других агентов. И это – ключевой компонент сотрудничества и адаптации.
Вероятность создания автономного общего искусственного интеллекта (ОИИ) в ближайшие годы невелика. Но за счет увеличения наших собственных возможностей можно достичь существенных положительных результатов.
С одной стороны, люди обладают общим интеллектом. Но с другой – наши возможности ограничены – низки ресурсы памяти и быстродействия нервной системы. История цивилизации показывает, как даже очень простые технологии, такие как использование пишущей ручки и бумаги, существенно трансформировали возможности Homo sapiens за счет расширения памяти и возможности выполнения сложных арифметических действий.
Естественно, можно ожидать, что методы машинного обучения и ИИ раздвинут наши когнитивные границы, улучшая навыки концептуализации, обучения и абстрагирования. В конечном итоге способствуя возможности гибко достигать наших целей, то есть повышению интеллектуальности.
Уже существует большое количество программ машинного обучения, иcпользуемого в специализированных неавтономных системах, предназначенных для поддержки и расширения когнитивных способностей человека. Это, например, персональные помощники, такие как Alexa и Siri, работающие на алгоритмах распознавания речи и обработки естественного языка. Они помогают планировать и принимать решения, предлагают алгоритмы маршрутизации.
Но можно представить себе будущие системы, которые выйдут далеко за эти рамки. Например, персонализированные системы, которые улучшат наши способности внимания, моделируя интересы и цели, чтобы сосредоточиться на вещах, которые мы в противном случае могли бы не заметить. Или системы, которые моделируют интересы и цели наших друзей и помогают нам предвидеть их решения, действия и эмоции.
Реализованные к настоящему времени интеллектуальные агенты охватывают уже сейчас целый ряд технологий, которые можно ассоциировать с человеческим разумом: глубокое обучение, обработку естественного языка и распознавание изображений. Более того, некоторые из этих агентов способны генерировать новые и эффективные идеи, которые в итоге могут стать изобретениями или инновациями. Эти достижения могут также быть использованы для синтеза систем гибридного интеллекта, в том числе для нового развития и совершенствования собственно человеческого интеллекта.
Современные технологии машинного обучения и ИИ предназначены для взаимодействия с людьми и расширения их возможностей. Поэтому необходимо понимание того, как люди и машины могут быть интегрированы в общие гибридные системы. Такое сотрудничество между людьми и интеллектуальными агентами приводит к ряду проблем, в частности к особенностям архитектуры, с одной стороны, но может привести к совсем новому способу работы при сохранении главных целей такой интеграции – повышения эффективности и благополучия людей, работающих в такой системе. Декларируемая гибридная интеллектуальная система, с другой стороны, должна обеспечивать достижения целей в широком диапазоне сред.
Гибридное будущее
Мы только сейчас начинаем понимать потенциальные возможности, которые передовые технологии, такие как машинное обучение, и более широкий спектр интеллектуальных технологий могут предложить для повышения эффективности гибридных систем. Созданные системы вскоре могут принять форму, которая будет очень мало похожа на то, что мы видим сегодня. Чтобы реализовать такие воплощения гибридных систем, потребуется глубокое понимание новых и полезных способов работы коллектива, состоящего из человека и интеллектуальных агентов.
Исследования в области когнитивной науки традиционно сосредоточены на индивидуальном познании, включая изучение внимания, памяти, обучения и принятия решений. Исследования коллективного познания ширятся, но по-прежнему остаются ограниченными. Несмотря на это, проведенные в разных странах исследования уже привели к важным выводам в соответствующих областях. Теперь пришло время использовать и интегрировать эти знания для синтеза гибридных систем нового поколения.
Существующие в настоящее время стандартные системы «человек–машина» обладают очень ограниченными возможностями понимания психических состояний человека. Эти системы еще не могут адекватно предвидеть поведение Homo sapiens, чтобы управлять, расширять возможности и дополнять человеческий интеллект. Поэтому возможности людей и машин должны быть синергетически интегрированы, чтобы привести к лучшим результатам.
Следует отметить, что когнитивная революция, вызванная ИИ, изменяет человеческий интеллект глубокими и беспрецедентными способами. Большая часть современного ИИ сосредоточена на разработке агентов для функциональных задач, которые выполняют люди. Но значительный интерес, том числе и с прикладной точки зрения, представляет ответ на вопрос, как интеллектуальные агенты и вычислительные машины могут дополнять людей.
Основная идея состоит в том, что связка «человек – среда – интеллектуальный агент» может быть расширена за счет использования известных механизмов. В последние годы с появлением современного интерфейса «мозг-компьютер» (ИМК) и других технологий, например виртуальной реальности, достижение этой перестройки больше не является отдаленной целью. Теперь стало возможным создавать технологии, которые напрямую реагируют на входные сигналы мозга и тела, отправляют им информацию, вызывая измененные состояния мозга.
Однако, несмотря на весь этот прогресс, очень мало внимания уделяется тем видам искусственных агентов, которые могли бы усилить человеческое «я». Увеличение человеческих способностей требует, чтобы агент был адаптивным и, таким образом, приспосабливался к постоянно меняющимся экологическим контекстам человека. Этим требованиям отвечает технология, включающая интерфейс «мозг-компьютер».
В ближайшие несколько лет обязательно произойдет конвергенция двух технологий – ИМК (интерфейс «мозг-компьютер») и ИИ (искусственный интеллект), которая приведет как к появлению новых идей и результатов в самих этих областях, так и в их приложениях. Это вытекает из новых задач, стоящих перед этими технологиями, и базируется на последних достижениях нейротехнологий и результатах в области алгоритмики и программных решений в области машинного обучения и успешного моделирования ряда нейрофизиологических процессов.
Важное достижение психофизиологии – экспериментальное и модельное подтверждение способности головного мозга превращать программное обеспечение в «аппаратное» и обратно, то есть запись в кратковременную память команд с их последующим извлечением для выполнения. При этом информационные воздействия могут осуществляться как в виде собственно информационных сигналов, так и в виде программ-инструкций для выполнения, например, двигательных актов. Все это составляет теоретическую основу синтеза интерфейса «мозг-компьютер».
Так как в большинстве существующих ИМК идентифицируются команды, соответствующие простейшим двигательным актам, то требуются дальнейший анализ и совершенствование подходов к обучению выработке мысленных команд. Это поможет, как представляется, разработать практически пригодные алгоритмы и программы, позволяющие надежно классифицировать большее число классов мысленных команд, соответствующих более сложным когнитивным процессам.
Методы усиления интеллекта – это всего лишь средства для более эффективной реализации наших планов, и подбирать их надо в зависимости от тех целей, которые мы перед собой ставим.
Ростов-на-Дону
