Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать
- Автор: дю Сотой Маркус
- Год: 2020
- Язык: русский
- Год: Аттикус
- ISBN: 978-5-389-18965-2
- Переводчик: Дмитрий Александрович Прокофьев
- Жанр: Зарубежная образовательная литература
Электронная книга - «Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать». Краткое содержание книги:
«Искусственный интеллект потрясает самые основы нашего существования, демонстрируя, сколь многое из того, чем занимаются люди, машины могут делать не хуже, а то и лучше их. Но эта книга посвящена не столько будущему с беспилотными машинами и компьютеризованной медициной, сколько вопросу о том, смогут ли алгоритмы состязаться сколько-нибудь существенным образом с могуществом человеческого кода. Способны ли компьютеры к творчеству? Что нужно для творчества? В какой степени эмоциональная реакция на произведения искусства является результатом реакции мозга на определенные рисунки и структуры? Таковы некоторые из тем, которые мы рассмотрим». (Маркус дю Сотой)
В формате PDF A4 сохранен издательский макет книги.
Повторение чужой работы – дело не слишком благодарное. Однако именно на нем основывается рецензирование статей в научных журналах. Карьерный рост и получение постоянной научной работы зависят от признания, которое дает публикация работ в журналах уровня Annals of Mathematics[71] или Les Publications mathématiques de l’IHES[72]. Поэтому роль систем, подобных Coq, в проверке доказательств теорем, претендующих на публикацию в таких журналах, может становиться все более значительной.
Некоторым из математиков кажется, что мы подходим к концу эпохи. Та математика, в которой способен ориентироваться человеческий разум, неизбежно должна иметь пределы. Взять хотя бы классификацию конечных простых групп, составных элементов симметрии. Тот факт, что мы, люди, сумели при помощи собственного разума, карандаша и бумаги построить симметричный объект, который может быть построен только в 196 833-мерном пространстве, поразителен. Те математики, которые по-настоящему уверенно разбираются в симметриях группы-монстра, стареют. Подобно средневековым каменщикам, они владеют мастерством, которое будет утрачено с их смертью. У тех, кто идет за ними, нет особого стимула повторять эти готические шедевры, если только они не открывают дорогу к новым чудесам.
Сотни страниц журнальных статей, написанные в течение трех столетий, чтобы доказать, что уравнения Ферма не имеют решений, свидетельствуют о том, какую долгую игру способен вести человеческий разум. И все же при работе над доказательством гипотезы всегда возникает смутное ощущение, что сложность доказательства может превосходить пределы физических возможностей человеческого мозга. Мы способны на поразительные свершения, но математика бесконечна, а мы конечны: мы можем математически доказать, что математика больше, чем можем быть мы.
Сейчас я работаю над гипотезой, которая не отпускает меня уже пятнадцать лет. Каждый раз, когда я пытаюсь собрать воедино идеи, появившиеся у меня относительно разных частей моей задачи, мой мозг выдает «сообщение о переполнении». Решение завораживающе близко, но я никак не могу собрать все его части в единое целое. Такое со мной уже случалось, и я знаю, что иногда, чтобы поймать решение задачи, этого дикого зверя, в сети, которые расставляет на него мой разум, нужно суметь взглянуть на него с новой стороны. Когда целые поколения математиков безуспешно бьются над доказательством, например, гипотезы Римана, величайшей из нерешенных задач в области простых чисел, кто-нибудь неизбежно должен задуматься, не лежит ли это доказательство за пределами возможностей человеческого мозга – при всей простоте формулировки этой гипотезы.
Г.Г. Харди, потративший много лет на бесплодную борьбу с гипотезой Римана, язвительно заметил: «Любой дурак может задать такой вопрос о простых числах, на который не сумеет ответить и мудрейший из мудрецов». Австрийский логик Курт Гёдель доказал, что в математике существуют истинные утверждения, для которых не может быть доказательств. Это открытие было в некотором смысле ужасным. Нужно ли нам ввести новые аксиомы, чтобы уловить эти недоказуемые истины? В 1951 году Гёдель предупреждал, что современная математика, вероятно, будет все больше и больше удаляться от нашего понимания:
Перед нами возникает бесконечная последовательность аксиом, которая может быть продолжена все дальше и дальше, и конца ей не видно. Правда, высшие уровни этой иерархии в современной математике практически никогда не используются… вполне вероятно, что это свойство нынешней математики может быть как-то связано с ее неспособностью доказать некоторые фундаментальные теоремы – такие, например, как гипотеза Римана.
Учитывая, что мы, возможно, приближаемся к полному исчерпанию человеческих возможностей, некоторые математики начинают признавать, что для дальнейшего продвижения вперед нам понадобятся машины. Чтобы подняться на вершину Эвереста, нам не нужно почти ничего, кроме баллона с кислородом, но мы никогда не смогли бы добраться до Луны без сотрудничества человека с машиной.
Один из тех, кто считает, что дни одинокого математика, работающего с карандашом и бумагой, сочтены, – Дорон Зайльбергер, израильский математик, который пишет статьи в сотрудничестве с компьютером с 1980-х годов и настаивает, чтобы его машина, Шалош Б. Эхад, признавалась соавтором всех статей, в работе над которыми он используют компьютер. «Шалош Б. Эхад» – это прочитанное на иврите название 3В1, марка машины фирмы AT&T, на базе которой был создан нынешний компьютер Зайльбергера. Он считает, что сопротивление партнерству с машинами вызвано тем, что он называет «антропоцентрическими предрассудками», которые, как и любые другие предрассудки, сдерживают прогресс.
71
«Анналы математики» (англ.).
72
«Математические публикации Института высших научных исследований» (фр.).