Самый перспективный подход в машинной обработке естественных языков — это низкоуровневая семантика. Обучение нейросети идет так же, как человек учится языку в течение своей жизни: с нуля. Через разговор и наблюдение за действием модель учится подбирать слова и правильно их использовать. Это напоминает популярную игру в крокодила, когда участники должны по движениям догадаться, что перед ними изображают. Например, компьютеру дают команду: «Переместить красный куб влево», а затем показывают, что имеется в виду. Со временем машина поймет значение слов в этой команде и научится выполнять ее самостоятельно.

Исследователи считают, что именно так, через действие и взаимодействие, человек создает и меняет язык, вводя туда новые слова и понятия. Истинное понимание языка невозможно без понимания целей, которых нужно достичь, поэтому этот алгоритм очень близок к нашему восприятию мира.

Впрочем, пока что методы низкоуровневой семантики применяются в обучении нейросетей редко, потому что отнимают слишком много времени, да и не все фразы так легко проиллюстрировать, как команду переставить куб. Проверенным подходом остается модель распределительной семантики, и в ближайшем будущем все достижения NLP, скорей всего, будут связаны с ним. Однако у этого подхода, в сущности, не эвристического, а чисто статистического, есть предел. Для достижения качественного скачка исследователям придется работать с куда более сложными моделями.

АНТРОПОЦЕНТРИЗМ

АНТРОПОЦЕНТРИЗМ

Мы очень любим бинарные вопросы, и один из них звучит так: «Сможет ли машина заменить писателя?» Сразу предполагается и ответ: «Нет, не сможет», ибо мало того, что мы считаем себя неповторимыми, мы уверены и в том, что Искусственный Интеллект как наше создание будет всегда нуждаться в нашей опеке, что без нашего программирования он не сможет функционировать, что мы всегда сможем управлять им, а в крайнем случае просто выдернем штепсель из розетки.

Наш врожденный антропоцентризм на уровне инстинкта вынуждает нас противопоставлять себя миру —как возникшему без нашего участия, так и созданному нами самими. Мы склонны отделять машину от человека — хотя она уже давно стала частью нашего коллективного разума, если угодно, коллективного человеко-машинного интеллекта.

Социологи и социобиологи обычно понимают под коллективным интеллектом некий консенсус разумов или консенсусный разум, возникающий при совместных действиях групп людей. Часто в том же духе говорят о животных, например о пчелах или муравьях. Они ставят цели, распределяют роли и делают свою работу настолько слаженно, что бизнес-коучи любят приводить их командную работу в пример. Но давно пора включить в «разумный» консенсус и то, что называют «искусственным интеллектом» —во всяком случае, пока машина нам подчиняется (когда перестанет, не будет и консенсуса).