Философское осмысление применения технологий машинного обучения. Перспективы искусственного интеллекта

Abstract

Рассмотрены современные подходы к построению разумных вычислительных программ, самообучающихся пропорционально полученному опыту, техника построения которых получила название "машинное обучение". Начиная с 2000-х годов применение подобных алгоритмов можно отследить практически в любой сфере человеческой деятельности, будь то политика или медицина, военное дело или даже художественное искусство. "Машинное обучение" открывает кардинально новые возможности применения вычислительной техники. Предполагается, что компьютеры смогут эффективнее человека выполнять не только дедуктивные задачи, но и индуктивные. Попытки создания подобных систем предпринимались еще на заре компьютерных наук, однако тогда для осуществления планов не хватало вычислительных ресурсов и информации, на которой техника могла бы обучаться и которую она могла бы воспринимать. Повсеместное распространение сети Интернет и удешевление стоимости устройств ввода информации сделало реализацию идеи самообучающейся машины возможной. В настоящей статье подробно анализируется т. н. "алгоритм бога", идея, выдвинутая профессором Вашингтонского университета П. Домингосом, объясняются возможность и необходимость создания универсального алгоритма, который сможет бесконечно долго развиваться без дополнительной поддержки человеком и в конечном итоге сгенерирует данные обо всём историческом процессе – прошлом, текущем и будущем, откроет все природные законы и будет обладать всей полнотой информации о мире. Анализируются не только теоретические аспекты данного вопроса, но и конкретные практические импликации, которые наблюдаются уже сегодня. Показано, что развитие подобных технологий существенным образом способно изменить общество и решить целый ряд социальных, культурных и этических проблем; проанализированы философские основания применения этих подходов на данном этапе развития науки и техники, спрогнозированы социальные и культурологические последствия их применения в будущем.

This article discusses modern approaches of building computational programs which may reason, and self-learn proportionally to gained experience. The technology of development of such programs is known as "machine learning". We may see the usage of such algorithms in any field of human activities such as politics, medicine, warfare or even visual arts since 2000. "Machine learning" opens drastically new opportunities for usage of computer engineering. Supposed that computers will be able to compute not only deductive work much better than humans but inductive also. We may want to notice that attempts for creation of such system were made at the down of computer science era, but there were no computational resources and information on which technology can learn and percept. The rise of the internet and price reduction of input devices made the idea of self-learning machine real. The article contains detailed analysis of "Master algorithm", idea of P. Domingos, the professor from Washington’s university. Domingos explains the possibility and necessity of universal algorithm which may gain the knowledge infinitely long without human help. In the end this algorithm will generate the data about all of the historical process – the past, the present and the future, will discover all of the physics laws and will have the full information about the world. Analyzed not just theoretical aspects of the question but concrete practical implications which we may see today also. The article shows that development of such technologies can significantly change society and solve a lot of social, cultural and ethical problems which stay unsolved. Authors analyzed philosophical grounds of usage of such approaches with current state of science and technology. Authors provide forecasts of social and culturological effects of such usages.