Создание АDAMа

Классический Deep Learning (глубокое обучение) искусственного интеллекта напоминает создание скульптуры. «Я беру глыбу мрамора и отсекаю от нее все лишнее»,— говорил Огюст Роден. Разработчики берут «пустую» нейросеть и обучают ее определенным задачам посредством множества примеров, например, угадать, что на картинке, и выбрать верный вариант. Ученые МФТИ решили пойти дальше и создать (точнее, обучить) сильный интеллект — модель искусственной психики ADAM с неограниченным горизонтом планирования своего поведения и мышления. О том, что такое сильный ИИ, рассказывает Сергей Шумский, заведующий лабораторией когнитивных архитектур Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Сейчас почти каждая вторая техническая новость — о применении «технологий ИИ». Но к интеллекту это не имеет отношения. То есть несмотря на то что ИИ уже давно умеет не только угадывать картинки, но и отлично их рисовать, не только читать тексты, но и писать стихи, рассказы и сценарии, масштаб его мышления весьма ограничен, он пассивный, так как ограничивается решением задач, которые ставит ему человек. Парадокс в том, что искусственный интеллект давно может обыграть человека в шахматы, но при этом он по-прежнему слабый, так как элементы целеполагания, творчества и созидания остаются за разработчиком.

Сильный ИИ

Сильный ИИ — это моделирование творческой личности, способной к рациональному мышлению. В отличие от «классического» логического ИИ, ключевой здесь является свобода принятия решений — не только на уровне планирования достижения уже поставленных целей, но и на уровне самого целеполагания. Агент самостоятельно ставит задачи и решает их. Для этого ему необходима мотивация. По сути, все наши поступки вызваны мотивацией: у живых систем это выживание, у личности — цель, которую она желает достичь. Мы работаем над тем, чтобы заложить такую мотивацию в искусственный интеллект.

Мы создаем систему поощрений и наград (подкреплений). Задача ИИ — заработать в ходе обучения как можно больше очков. И чем сложнее задачи, за которые даются награды, тем больше этапов требуется для их решения, тем сложнее задача планирования целенаправленного поведения и тем сильнее интеллект. Все как у людей: я не буду испытывать бытовых проблем в жизни, если получу высокооплачиваемую и нужную обществу профессию, для этого я должен хорошо учиться в школе и получить дополнительные знания, посещая курсы подготовки в престижном вузе, поступив в этот вуз, я буду хорошо учиться и получу желаемую профессию и т. д. Личность начинает структурировать свою деятельность, чтобы увеличить интеграл ожидаемых поступлений.

Иерархия целей

Это и есть общий подход к построению сильного искусственного интеллекта, который мы реализуем в нашей лаборатории когнитивных архитектур МФТИ. Вся сложность целенаправленного поведения — выстраивание длинной цепочки целей и задач на будущее. Это очень непросто. Обычный когнитивный (мыслительный) акт у человека длится около половины секунды, что соответствует, например, сказанному слову, но чтобы выстроить план на год, потребуется распланировать миллиарды когнитивных актов в соответствии со своими желаниями и потребностями.

Очевидно, что для этого необходима иерархическая структура мышления: набросать общий план и разбить его на этапы, детально рассмотреть каждый из них и решить таким образом задачу комбинаторного взрыва (много долгосрочных планов). Такое иерархическое планирование люди, как правило, и используют в жизни. Проблема состоит в том, чтобы научить ИИ самостоятельно вырабатывать иерархии планов поведения и добиваться их реализации в постоянно меняющихся условиях. И чем больше горизонт планирования — тем сильнее интеллект (и у человека, и у машины).

Мы предлагаем систематический подход к созданию сильного ИИ и придерживаемся гегелевского метода «от абстрактного — к конкретному», последовательно разбирая тему интеллекта на трех уровнях: функциональном, алгоритмическом и уровне имплементации. Такой подход сверху вниз позволяет выявить оптимальный для понимания интеллекта уровень моделирования мозга и сконструировать искусственный интеллект по тем же лекалам. Наша команда создала биологически обоснованную модель искусственного мозга. Мы назвали ее ADAM, и сейчас проводим тестирование на решении простых задач. Это алгоритмы для выстраивания иерархического мышления, и чем задачи сложнее, тем больше этажей мышления требуется построить.

Пока тестируются и отлаживаются модели с двумя-тремя слоями, но в идеале можно строить и многоэтажные конструкции — «алгоритмические небоскребы». Чем больше этажей, тем более сложные задачи она способна решать. При этом ИИ необходимо не только обучаться, но также не забывать предыдущих знаний. В идеале процесс должен перейти от машинного обучения к воспитанию. Для этого необходимо привить роботу систему человеческих ценностей.

Искусственная психика

Создание сильного ИИ равносильно разработке целостной искусственной психики вместо моделирования ее отдельных подсистем в виде искусственных глубоких нейросетей. Мы рассмотрели устройство человеческого мозга как систему со множеством уровней, число которых и отличает нас от других млекопитающих. Уровней у нас больше, что и позволило человечеству создать свой язык общения, разработать абстрактное мышление и нарастить огромный базис знаний, который передается от поколения к поколению.

К настоящему моменту у нас в лаборатории создан прототип модели сильного ИИ ADAM, способной неограниченно наращивать количество своих уровней и расти без ограничений горизонта планирования и сложности решения задач. Все упирается только в вычислительные мощности.