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.
Большинство математиков полагает, что их устремления сложнее, чем устремления компьютеров: они надеются достичь не просто истины, но понимания того, что скрыто за этой истиной. Если компьютер проверяет истинность утверждения, но не дает такого понимания, им кажется, что их обманули.
«Мы стремимся добиться понимания математики, – сказал Майкл Атья, лауреат Филдсовской премии (эквивалента Нобелевской премии в математике). – Если нам приходится полагаться на невнятные компьютерные доказательства, такой результат нельзя считать удовлетворительным». С ним согласен и другой лауреат Филдсовской премии, Ефим Зельманов: «Доказательством является то, что все математики признают доказательством; поэтому к доказательствам, произведенным машинами, я отношусь скептически». Разумеется, мы не примем доказательства, если оно понятно только одному математику. Значит, Зельманов прав? Если доказательство понимает только машина, которая его сгенерировала, можем ли мы доверять такому доказательству?
Дорон Зайльбергер понимает, откуда берется такая точка зрения, но в конечном счете отвергает ее. «Я тоже получаю удовольствие, когда понимаю в доказательстве всё, от начала и до конца, – признает он. – Однако жизнь есть жизнь. Жизнь сложна». По его мнению, если доказательство понятно человеческому разуму, значит, оно должно быть довольно тривиальным:
Большая часть того, что делают люди, лет через двадцать или тридцать будет легко делаться компьютерами. Уже сейчас это так в некоторых разделах математики; многие работы, которые публикуют сегодня люди, уже устарели и могут быть выполнены с использованием алгоритмов. Некоторые из задач, которыми мы сегодня занимаемся, совершенно неинтересны, но их решают, потому что это может сделать человек.
Получается довольно мрачная оценка положения вещей. Но справедлива ли она? Мне, несомненно, случается думать, что некоторые статьи попадают в журналы только потому, что их авторам нужны публикации. Но это не всегда плохо. Непредвиденные последствия работы, которую делаешь только ради самого процесса, показывают, что и бесцельные исследования иногда бывают лучшим путем к обретению по-настоящему новых идей.
Подобно многим нашим коллегам, Джордан Элленберг видит в будущем этой области жизненно важную роль человека:
Нам очень хорошо удается постигать то, чего не могут постичь компьютеры. Если представить себе будущее, в котором все известные сейчас теоремы можно доказать на компьютере, мы просто придумаем что-то, чего компьютер решить не сможет, и это-то и станет «математикой».
Однако значительная часть человеческой работы приводит к движению не вперед, а в стороны. В некоторых областях мы действительно подходим к рубежу, на котором продвижение дальше вершины Эвереста потребует использования машины. Это шокирует старую гвардию (к которой, вероятно, принадлежу и я сам). Математикам старой закалки чрезвычайно трудно смириться с тем фактом, что карандаша и бумаги уже не будет хватать для новых революционных свершений в математике.
Одним из тех математиков, кто добился признания, работая с карандашом и бумагой, но потом стал горячим поборником введения компьютера в арсенал математика, был Владимир Воеводский, один из самых блестящих математиков моего поколения. Я познакомился с ним в Оксфорде, когда мы пытались заманить его к себе на работу. Уже было понятно, что в будущем ему не миновать Филдсовской премии, и Оксфорд решил заранее предложить ему соблазнительную должность. На семинарах, на которых он рассказывал о своей работе, чувствовалось радикально новое видение математики. Речь не шла о постепенном прогрессе или интересном новом слиянии общепризнанных идей. Казалось, что Воеводский транслирует новый математический язык и способен доказать то, что ускользало от многих поколений математиков.
В начале этой книги я говорил о трех типах творчества – творчестве исследовательском, творчестве комбинаторном и творчестве преобразовательном, изменяющем весь пейзаж той или иной области деятельности благодаря внедрению совершенно новой точки зрения. Творчество Воеводского было поистине преобразовательным. Выслушивая его идеи, нельзя было не думать: «Откуда это только взялось?»