Существует один простой способ понять, что представляет собой слабый ИИ. Это технология, дающая точные количественные ответы на любой вопрос, то есть предполагающая количественное прогнозирование. По сути, слабый ИИ – «статистика на стероидах».
Слабый ИИ работает посредством анализа существующих массивов данных, распознавая закономерности и вероятности в каждом конкретном массиве, и затем строит из них вычислительный конструкт под названием модель. Модель – это что-то вроде черного ящика, и, если отправить в него данные, он выдает ответ. Пропустив новые данные через модель, мы можем получить количественный прогностический ответ: о вероятности того, что закорючка на странице – это буква «А», или каковы шансы на то, что конкретный клиент выплатит кредит, выданный ему банком; каким должен быть следующий ход в играх вроде крестики-нолики, шашки или шахматы. Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и предиктивная аналитика – вот лишь некоторые из наиболее популярных примеров реализации слабого ИИ. Для каждой существующей сегодня системы ИИ есть логическое объяснение ее принципов работы. Понимание компьютерной логики способно демистифицировать ИИ подобно тому, как развинчивание компьютера раскрывает тайны его аппаратной сущности.
ИИ тесно связан с играми – не потому, что существует естественная корреляция между играми и интеллектом, а потому, что специалисты в области теории вычислительных систем обожают определенные типы загадок и игр. Стратегические игры (нарды или го), а также шахматы – любимые среди разработчиков игр. Если посмотреть в Википедии статьи о венчурных инвесторах и создателях технологических корпораций, окажется, что в детстве они обожали игру Dungeons & Dragons.
С тех самых пор как в 1950-х гг. в одной из своих работ Алан Тьюринг представил свой тест, призванный определить, может ли машина мыслить, специалисты в области информатики использовали шахматы для проверки интеллектуальных способностей вычислительной техники. Только спустя полвека удалось создать компьютер, способный победить гроссмейстера. В 1997 г. компьютер IBM Deep Blue нанес поражение Гарри Каспарову. А победа AlphaGo, программного ИИ, над самым сильным игроком в го Кэ Цзе в трех из трех партий в 2017 г. нередко воспринимается как доказательство скорого появления сильного ИИ. Правда, внимательный взгляд на эту программу и ее культурный контекст раскрывает совершенно другую историю.
