Цитаты из книги «Искусственный интеллект»

Напротив, вполне возможно, что для симуляции естественного отбора искусственного интеллекта гораздо эффективнее будет использовать специальную среду, совершенно не похожую на ту, которая окружала наших предков, такую, которая специально разработана для стимулирования приспособления на основе нужных нам критериев (например, способности к абстрактному мышлению и общим навыкам решения задач, а не наличия максимально быстрой инстинктивной реакции или высокооптимизированной зрительной системы).

аже если организмы с лучшими способностями к обработке информации при определенных условиях извлекали дополнительные выгоды, то это обстоятельство не являлось главным фактором отбора особи, поскольку развитое мышление могло означать (и часто означало) возникновение дополнительных издержек: затрату большего количества энергии или более медленное созревание, — что перевешивало преимущества разумного поведения. Высокая смертность также снижала ценность интеллекта — чем короче средняя продолжительность жизни, тем меньше времени для того, чтобы «окупились» повышенные способности к обучению. Сниженное давление отбора замедляло распространение инноваций, основанных на интеллекте, и, как следствие, уменьшало возможность отбора последующих инноваций.

Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее — FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина–Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели

Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 106 нейронов, у дрозофилы — 105 нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними

Например, мысль использовать обучение как средство развития простой системы и доведения ее до человеческого уровня была высказана еще Аланом Тьюрингом в 1950 году в статье «Вычислительная техника и интеллект», где он изложил свою концепцию «машина-ребенок»: Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека

Совершенно очевидно, что способность к обучению как неотъемлемое свойство ядра системы должна закладываться при проектировании, а не добавляться в качестве запоздалого соображения позднее в виде расширения. То же самое касается способности эффективно работать с неопределенной и вероятностной информациями. Скорее всего, среди основных модулей современного ИИ должны быть средства извлечения полезной информации из данных от внешних и внутренних датчиков и преобразования полученных концепций в гибкие комбинаторные представления для дальнейшего использования в мыслительных процессах, основанных на логике и интуиции.

Предварительно определим понятие сверхразума. Это любой интеллект, значительно превосходящий когнитивные возможности человека фактически в любых областях

На сегодняшний день, если брать уровень общего интеллектуального развития, машины абсолютно уступают людям. Но однажды — по нашему предположению — разум машины превзойдет разум человека. Каков будет наш путь от нынешнего момента до того, который нас ожидает? В этой главе описаны несколько возможных технологических вариантов. Сначала мы рассмотрим такие темы, как искусственный интеллект, полная эмуляция головного мозга, усовершенствование когнитивных способностей человека, нейрокомпьютерный интерфейс, сети и организации. Затем оценим перечисленные аспекты с точки зрения вероятности, смогут ли они служить ступенями восхождения к сверхразуму. При нескольких вариантах пути шанс когда-нибудь достигнуть места назначения явно повышается

В ходе операции «Буря в пустыне» в 1991 году была развернута система DART для обеспечения автоматизированного планирования поставок и составления графиков перевозок. Программа оказалась исключительно эффективной: по сводкам Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США (Defense Advanced Research Projects Agency in the United States, DARPA), она одна окупила тридцатилетнее финансирование Министерством обороны работ в области ИИ

Надо заметить, что по мнению меньшинства, представленного приблизительно 20% взрослого населения США, Солнце «продолжает» вращаться вокруг Земли, — подобная картина наблюдается и в других развитых странах [Crabtree 1999; Dean 2005].