Як створити емоційний штучний інтелект
Останнім часом дедалі більшу увагу вчених привертає новий напрямок досліджень — емоційні обчислення (Affective computing). Роль емоцій в еволюції природного інтелекту велика, штучний інтелект поки багато що упускає у цьому відношенні, у ньому неможливо втілити багато явищ, пов'язаних з емоційною картиною, з емоційним станом людини. Вченим з галузі ІІ активно допомагають когнітивні нейробіологи, психологи та філософи. Нейробіологам вдалося показати зв'язок нейромодуляторів, які беруть активну участь у емоціях людини, із прийняттям рішень. Виявилося, що здатність людини швидко приймати рішення пов'язана з тим, що інформація в нашому мозку емоційно розцвічена, ми часто приймаємо рішення просто під впливом того чи іншого емоційного імпульсу. Однак це зовсім не так у сучасних обчислювальних системах.
Не втілюючи емоційні механізми в ІІ, ми використовуємо можливості швидкого прийняття рішень.
Через війну роботизовані системи чи системи штучного інтелекту виявляються нежиттєздатними за умов реального світу. При цьому ми частково втілюємо в техніці ті чи інші емоційні механізми, але називаємо їх інакше, наприклад, перемикання уваги – пріоритизацією та перерозподілом обчислювальних ресурсів.
Просто виходячи надвір, ми приймаємо величезну кількість рішень: повернути голову у бік гучного звуку чи повертати; чи переходити вулицю чи не переходити, якщо там їдуть автомобілі? Ці рішення приймаються свідомо та несвідомо, процеси носять емоційне забарвлення та залучають безліч структур мозку. Як результат, емоції (нейромодулятори) сильно впливають на розумовий процес,іншими словами, на обчислювальні функції нейронів.
Було відмічено, що у мозку присутні звані контури (Circuits). Наприклад, основний таламо-кортикальний контур виглядає так: кора мозку впливає на підкортикальні структури: таламус, смугасте тіло і так далі викликаючи позитивний або негативний емоційний зворотний зв'язок, який, у свою чергу, впливає на кору. Тобто свідомі процеси впливають на несвідомі емоційні процеси, і емоційні процеси впливають на усвідомлені - ми постійно перебуваємо в емоційному циклі.
Марвін Мінськ (піонер в області ІІ та лауреат премії Тьюринга) зауважив, що емоційні цикли можуть призводити до тривалої «зацикленості». Він називає їх «багом», тобто помилкою: ми можемо відтворювати періодично той чи інший емоційний стан. Наприклад, коли ми перебуваємо в депресії: неодноразово запитуємо себе «Чому він так жахливо вчинив зі мною? Це зовсім несправедливо». Або, навпаки, ми відтворюємо ейфоричний стан: якщо ви їздили на мотоциклі, то ви весь час згадуєте, як вам класно їздити на мотоциклі, просто тому, що вам це подобається. І насправді ви вже не їдете на мотоциклі, а просто згадуєте це і у цьому циклі.
Інший напрямок, яким у тому числі ми займаємося (лабораторія машинного розуміння ІТІС КФУ), — Affective computation, це відтворення людських емоцій у обчислювальних системах. У машин немає нейронів, немає нейромодуляторів, немає біохімії, є лише обчислювальні процеси. Відповідність між обчислювальними процесами та розумовими далеко не лінійна. Доводиться створювати досить складні теорії, щоб зрозуміти, з чого, загалом, збираються ті чи інші психологічні феномени і як ми можемовідтворити це у обчислювальних системах.
Головний мозок людини споживає приблизно 20 Ватів, як лампочка. Остання симуляція роботи 1% головного мозку, проведена в японському Інституті RIKEN у 2013 році, зажадала 250 суперкомп'ютерів. Це досить серйозний успіх. Однак на борту кожного суперкомп'ютера знаходилося 80 000 процесорів, які споживали набагато більше ніж 20 Ватт. І при цьому симуляція приблизно в тисячу разів повільніша за реальну роботу головного мозку. Поки що ефективність явно не на боці обчислювальних систем.
Це свідчить, що нам потрібна нова комп'ютерна архітектура.
На її створення націлений проект BRAIN: уряд США виділяє $300 млн на рік для відтворення людського мозку у вигляді мікросхем та програмного забезпечення.
На сьогоднішній день створено нейробіологічно інспіровану не-фон-Неймановську архітектуру TrueNorth (фон-Неймановську — архітектуру звичайних комп'ютерів). Вона закладає основи нового шляху розвитку обчислювальних систем: відтворення нейронних мереж за допомогою програмного забезпечення, а вигляді мікросхем, «заліза». Нові мікросхеми моделюють до мільйона нейронів. Фахівці з IBM пішли далі: вони вже створили материнську плату, в якій зібрали масив 4х4, лише 16 млн нейронів.
З одного боку, це не так багато, бо кількість нейронів у корі людського мозку від 19 млрд. до 23 млрд., а загальний обсяг — 86 млрд. З іншого боку, це вже цікаві масштаби. Наприклад, у корі головного мозку миші — ссавця, який має весь необхідний емоційний багаж, — лише 4 млн нейронів.
Ще цікавіше подивитися на історичну перспективу: у 2011 році у тієї ж IBM була мікросхема, яка відтворювала лише 256 нейронів. Таким чином, ставсястрибок на три порядки. Якщо буде наступний стрибок, ми зможемо вийти на масштаби кори людського мозку.
І тоді, можливо, з'являться системи, що самонавчаються, порівнянні за потужністю з людським мозком.
Що дають системи, що самонавчаються? Ми не програмуємо мишей, кошенят, ми не програмуємо дітей. Тому що це не потрібне. Такі обчислювальні системи (штучні агенти) не потребуватимуть програмування у його нинішньому розумінні. До них потрібно буде застосовувати зовсім інші техніки, відомі педагогам дитячих садків та шкіл. Таким чином, ми підходимо до концепції дитинства для агентів штучного інтелекту, що відкриває принципово нові перспективи розвитку ІІ.