Хайп искусственного "интеллекта" спадает

Согласно статданным, за последние два года тренд роста стартапов "искусственного интеллекта" резко пошел на убыль.

Сливки сняты, инвестиционное корыто пустеет, а интеллекта как не было, так и нет. Лопнул ли пузырь?

В оригинале статьи справедливо отмечается, что хотя новых стартапов мало, общее финансирование выросло. Действительно, если прототип заработал, требуется арендовать или покупать инфраструктуру, создавать сервисные команды для предосталения услуг клиентам. Эти расходы на порядок могут превысить собственно поддержку продукта в условном "гараже" или "инкубаторе". То есть тезис о сокращении вложений в собственно ИИ остается верен.

Нынешний хайп -- про статистику, прежде всего в связи с необходимостью анализировать (кто сказал гадать?) все эти "большие данные". Ведь большие данные на нынешнем этапе -- это когда цена на хранение сырых данных ниже затрат на их ревизию и чистку от ненужного хлама (во времена первой "бигдаты", точнее, терадаты, в 1980-х годах хранение одного терабайта стоило умопомрачительных денег). Цель обучения -- получить из этого хлама в явном или неявном виде функцию сравнения или классификации. Найти жемчужину в навозной куче.

Кстати, советую хороший обзор на тему машинного обучения.

Предыдущий хайп происходил в 1980-х и был он про логику. Тогда тоже были "большие данные" (см. VLDB), родилась СУБД «Терадата», которая до сих пор хорошо себя чувствует. Стартовал язык Пролог и парадигма декларативного логического программирования, проекты компьютеров 5-го поколения и прочая «вкалывают роботы — счастлив человек».

В чем же проблема?

Интеллект -- это не статистика и логика. Интеллект -- это способность к абстрактному мышлению. Неизвестно, является ли это условие достаточным, но необходимым является точно. Высший доступный человеку уровень абстрактного мышления -- философия. Чуть ниже -- чистая математика. Еще чуть ниже -- математические модели, используемые в стройном здании научных теорий. Не секрет, например, что дифференциальное и интегральное исчисления появились в 18 веке для нужд аппарата физики, прежде всего Ньютона и Лейбница, которые не могли описать свои модели алгебраическим языком.

Нынешний ИИ неспособен даже к мышлению неабстрактному, хотя с логикой и статистикой справляется более-менее, а в сочетании с библиотекой дебютов и методами "грубой силы" пересчета вариантов наловчился обыгрывать людей в шахматы. Хотя до сих пор даже не подозревает, что 1) играет 2) в шахматы 3) с людьми. Да это и неважно, на решении столь мелких проблем денег не поднять, а жизнь потратить легко.

По сравнению с программой интерактивного общения Элиза из 1966 года, современный "интеллект" все так же создает иллюзию, а не общается, хотя диалог с программой по поводу смерти её создателя символичен. Просто статистика теперь более полная, и фразы строятся "человечнее". Но сам диалог по прежнему - общение с механическим болванчиком.

Отдельно следует сказать про AlphaGo, успех которой в игре с чемпионом мира по Го пропагандируется, как революционное достижение ИИ. Известный популяризатор математики Мартин Гарднер в своей книге "Математические досуги" из 1966 года пишет нам в главе 14, цитирую, о "Самодельной самообучающейся машине из спичечных коробков". Обращаю внимание на следующий абзац из этой главы.

Возможен и такой вариант: шахматная программа будет составлена так, что машина станет непрерывно и исступленно играть сама с собой. Благодаря своему быстродействию она за короткое время сможет накопить опыт, намного превосходящий опыт любого шахматиста-человека.

Так вот, АльфаГо -- это все та же "машина из спичечных коробков", только сделанная несколько иначе, потому что для игры в Го нужно слишком много коробков и спичек. (Само)обучение всего лишь сгруппировало (проклассифицировало) на базе игрового опыта все "похожие" позиции в один и тот же "коробок", остается протянуть руку и вытянуть "спичку" с сильным ходом.

Среди популяризаторов процветает нео-редукционизм, когда человеческий мозг сводится к 80 миллиардам нейронов. Такой подход живо напоминает физиков 19-го века, которые уверенно считали, что все уже открыто и ясно, осталось лишь уточнить некоторые несущественные детали.

Наверное, имеет смысл вспомнить и про IQ-тесты. Считается, что они каким-то образом меряют интеллект, не уточняя, впрочем, самого понятия. По своему опыту работы с подобными тестами скажу лишь, что "натаскать" на них довольно просто: уже второй проход приносит результат близкий к 100%. В этом плане тесты по правилам дорожного движения выглядят сложнее. Тесты же по грамматике какого-нибудь естественного языка, где на одно правило приходится десять исключений, представляют собой просто сущий ад зубрёжки для привыкших запоминать не факты, а принципы.

Ждем нового хайпа лет через 15-20.

P.S. Статья Франсуа Шолле из Google "Король ИИ голый, и ему нужно либо трусы надеть, либо крестик снять".