Гэри Маркус — об авторе

Предложить изменения

Весьма подробный комплексный анализ того, как и почему современная разработка ИИ пришла к своему текущему состоянию и почему упёрлась в свой вариант стеклянного потолка, об который теперь вяло бьётся. Без особого, кстати, энтузиазма. (Книга вроде двухлетней давности, но за это время технологического прорыва не произошло, так что всё описанное актуально по-прежнему.)

Основная идея в следующем: текущие ИИ - не ИИ в полном смысле, а узкоспециализированные, они же слабые, нейронные сети, которые используются только для конкретных задач, и даже в их рамках не способные на что-то, выходящее за рамки обучающего набора хоть на три пикселя. В целом, насколько мне хватает практического опыта судить, так и есть, потому что deep learning, конечно, позволил улучшить машинный перевод и распознавание…

Когда читаешь это после Р. Курцвейла, то сразу бросается в глаза отсутствие той безудержной эйфории от ИИ, которую источает этот самозванный «пророк цифры». Здесь более трезвый, но в целом, конечно, про-ИИ-шный взгляд. Авторы открытым текстом заявляют, что ИИ на сегодня – это фикция, подогреваемая неоправданными ожиданиями, подогреваемыми не в последнюю очередь писателями и журналистами, «популяризирующими» науку. Сегодняшний ИИ узкофункционален и не справляется теми с задачами, которые повседневно приходится решать «рядовому» человеческому интеллекту. И самообучающиеся алгоритмы, так разрекламированное «глубокое обучение», не «дотягивают» даже по элементарным показателям до обычных способностей человеческого мозга.

Но авторы не отвергают саму идею искусственного интеллекта, а всего лишь…