.
Был также достигнут значительный прогресс в движении к ИИ общего назначения в исследовании распознавания рукописных цифр в 1990-х гг. Команда Яна Лекуна из AT&T Labs не писала специальные алгоритмы для распознавания «8» путем поиска изогнутых линий и петель, а усовершенствовала существующие алгоритмы обучения нейронных сетей, создав сверхточные нейросети. Эти сети, в свою очередь, продемонстрировали эффективное распознавание знаков после соответствующего обучения на категоризованных примерах. Те же алгоритмы могут научиться распознавать буквы, формы, стоп-сигналы, собак, кошек и полицейские автомобили. Под шапкой «глубокого обучения» они совершили переворот в распознавании речи и визуальных объектов. Они являются и одним из ключевых элементов AlphaZero, а также большинства сегодняшних проектов автомобилей с автопилотом.
Если задуматься об этом, не приходится удивляться, что приближение к универсальному ИИ происходит в проектах узкого ИИ, решающих конкретные задачи. Эти задачи дают исследователям какой-то материал для работы. (Поэтому никто не говорит: «Нужно просто смотреть в окно — так совершаются изобретения».) В то же время важно понимать, как далеко мы уже продвинулись и где проходят границы. Когда AlphaGo разбила Ли Седоля, а затем всех остальных лучших игроков в го, многие предположили, что, поскольку машина с нуля научилась побеждать человеческую расу в задаче, известной своей сложностью даже для высокоинтеллектуальных людей, это начало конца — главенствование над нами искусственного интеллекта лишь вопрос времени. Даже некоторые скептики могли сдаться, когда AlphaZero выиграла не только в го, но и в шахматы, и в сёги. Однако у AlphaZero жесткие ограничения: она работает только в классе дискретных, наблюдаемых игр для двух игроков с известными правилами. Этот подход попросту совершенно не сработает для вождения, преподавания, руководства правительством или захвата мира.
Вследствие четких ограничений возможностей машины, когда люди говорят, что «машинный IQ» быстро растет и грозит превзойти человеческий IQ, это нонсенс. Концепция IQ имеет смысл применительно к человеку, потому что способности людей обычно коррелируют в широком спектре умственной деятельности. Пытаться оценить IQ машины — все равно что пытаться заставить животное участвовать в человеческом десятиборье. Действительно, лошади могут быстро бегать и высоко прыгать, но сталкиваются с большими трудностями в прыжках с шестом и метании диска.
Цели и стандартная модель
Если рассматривать интеллектуального агента снаружи, то имеет значение только последовательность действий, которую он создает, исходя из получаемого им потока входных данных. При рассмотрении изнутри действия должны выбираться