Глупые прогнозы об Искусственном Интеллекте

Пару месяцев назад начал делать заметки на тему поста с намерением не спеша накопить к лету и опубликовать. А тут некоторые прогнозы сбываться начинают :-D Поэтому закину что есть, без сроков и гарантий.

База для прогнозов:

• История развития ИТ;
• Понятие о подрывных технологиях, которой без сомнения является ИИ.
• Здравый смысл, как бы смешно это не звучало, исходя из названия эссе.

Поскольку даты для для прогнозов не указываю, можно считать их скорее трендами, направлениями эволюционного давления, чем конкретными событиями.

Далее

ИИ нас всех не(?) заменит

GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.

Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.

Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.

Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.

Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».

Эссе включает:

1. Оценку возможности прогнозирования.
2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.

Далее

(Анти?)утопия науки

Я нахожусь далеко от науки, особенно от хардкорной. Да и сроки прогноза неопределённо долгие. Поэтому предлагаю смотреть на эссе, как на описания одного из множества вариантов отдалённого будущего.

Если копнуть в историю науки, можно заметить, что не существует чёткого момента её возникновения. Такого, чтобы: «вот досюда не было науки, а после она уже есть».

Тем более, если смотреть на науку как на движитель прогресса. Если прогресс обеспечивается только наукой, то как он происходил до неё, как она могла возникнуть без прогрессивных изменений?

Очевидно, и до появления концепции научной деятельности, люди познавали мир, улучшали его. Более того, совершенствовали инструменты познания, пока те не оформились в то, что мы зовём наукой.

Фактически, наука — абстракция — мемплекс, который собрал под общим названием набор инструментов для манипуляций реальностью. Набор оказался удачным: результаты его применения усиливают эффективность будущих применений и приносят побочную пользу. Возникшая обратная связь и привела, вкупе с некоторыми другими штуками, к взрывному росту технологий.

Как любой мемплекс, набор концепций науки не фиксирован навечно, он меняется, иногда существенно. Например, критерий фальсифицируемости бы сформулирован относительно недавно — в 1935 году, и привёл к большим сдвигам в научной деятельности. А до этого как-то без него обходились.

То есть изменение даже базовых принципов науки нормально, фатальной катастрофой не грозит, происходило и будет происходить в будущем.

Возможности одного такого изменения и посвящено эссе.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Экзокортекс 3.5

Продолжаю думать о доработке своего экзокортекса. Я уже описывал его текущее состояние. Сейчас попробую прикинуть, как должен выглядеть правильный экзокортекс в 20-ых годах XXI века.

Для начала отметим несколько банальностей:

• Экзокортекс — это инструменты для работы именно с информацией. Протез руки или, там, автомобиль — это экзоскелет.
• Вид экзокортекса определяется компромиссом между потребностями человека и возможностями технологий.

Долгое время — тысячелетия — роль экзокортекса выполняли всевозможные библиотеки, картотеки, архивы. Нельзя сказать, что они были неэффективным и не развивались. Уверен, история библиотечного и архивного дела вещь интересная.

Но из-за технологических ограничений, экзокортекс был удовольствием для богатых. Можно сказать, качественный экзокортекс был недоступен рядовому жителю Земли большую часть нашей истории.

Тем ярче видны изменения, которые приносит увеличение доступности технологий экзокортекса. Достаточно посмотреть на влияние книгопечатания на становление науки.

Ситуацию изменило появление персонального компьютера. Автоматизация вычислений небывало удешевила обработку информации, последствия чего мы ещё не осознаём в полной мере, так как вычислительная техника продолжает развиваться быстрее, чем мы осваиваем новые возможности.

Поэтому, первое, что слудует отметить: экзокортекс будущего — это софт для управления личной информацией.

Термин «управление» я выбрал специально. Информацию необходимо не только хранить, но и передавать, редактировать, искать — нам приходится организовывать полный жизненный цикл информации, то есть управлять ей.

Под личной информацией я имею в виду информацию, с которой человек уже взаимодействал и счёл её полезной, или его софт счёл её полезной. Управлять всей информацией, само-собой, в обозримом будущем вряд ли получится.

Далее