Мне нравится, что при распознавании изображений появился термин “сверхчеловеческие результаты” (superhuman performance) – после многих лет разговоров, что компьютеры никогда-никогда (ладно, “в обозримой перспективе”) не смогут превзойти человеческий мозг с его миллиардами нейронов. Моя любимая страничка по отслеживанию этих сверхчеловеческих результатов – Superhuman Visual Pattern Recognition. Это страница на веб-сайте Jürgen Schmidhuber, чья команда выиграла с 2009 года девять международных соревнований по машинному обучению и распознаванию образов, показав первые в истории сверхчеловеческие (superhuman) результаты.

Увы, в большинстве соревнований компьютерных программ не проводится сравнения с достижениями людей. Но когда это делается, похоже, что сегодняшнее состояние state-of-the-art – это ничья. Например, в последнем соревновании по распознаванию рукописных китайских иероглифов в августе 2013 года, где программа Варвикского университета (Великобритания) победила людей в номинации онлайн (всего там было шесть номинаций, из них только в двух были известны результаты людей: в этой паре одно соревнование люди выиграли у лучшей программы с результатом 96,13 : 94,77%, а в другой – проиграли ей со счётом 95,19 : 97,39%).

newfacecopyrightistockphoto.comalwyn-cooper

Компьютеры будут переходить к сверхчеловеческим результатам постепенно: никто ничего не заметит, это будет не больно. Начали они с того, что смогли днём и ночью без устали умножать числа, и их полюбили бухгалтеры. Потом компьютеры объявили шахматы не вершиной интеллектуальной деятельности, а продолжением номеров чудо-счётчиков из цирка. (Скептикам, рассказывающим про Go: там тоже всё не стоит на месте. Просто Go мало кому интересно, что on June 5, 2013, computer program Zen defeated Takuto Ooomote with a 3 stone handicap. Takuto Ooomote is a 9 dan on the Tygem server. The 19×19 game used Japanese rules with a time setting of 60 minutes plus 30 seconds byoyomi.)

В 2011 году выяснилось, что компьютеры распознают дорожные знаки не хуже людей: первые сверхчеловеческие результаты по распознаванию изображений. Тогда же IBM Watson обыграл чемпионов в Jeopardy! Примерно в то же время Continuator победил в Musical Turing Test, а его наследник научился подменять музыкантов в джем-сейшен.

Сейчас из Google дозированно начала поступать информация, что компьютеры и автомобиль водят лучше, чем человек, и фуры разгружают тоже лучше – если к ним приделывают нужные датчики и моторчики. (Google купила недавно компанию, специализирующуюся на создании робота-грузчика; я писал об этой компании.)

И так далее, игнорируя всякие споры, что “компьютер ничего нового придумать не может”, “человеческий мозг имеет огромный запас по мощности перед нынешними компьютерами” и прочие бла-бла-бла. Тут следует напомнить, что инженерам не нужно, чтобы при создании их систем (а хоть и систем, достигающих сверхчеловеческих результатов – как по созданию “нового”, так и распознаванию “старого”) была разработана какая-то теория. Если бы к инженеру в 1700 году пришли и попросили построить мост, а он бы сказал, что не может (ибо сопромат будет в готовом к использованию в реальных проектах виде только лет через двести), такого инженера никто бы не понял. Для полётов на Луну или Марс не требовалось перед этим создавать теорию Луны или теорию Марса.

Взяли и полетели. Со сверхчеловеческими результатами (superhuman performance) компьютеров та же история: никакой победы нокаутом, выигрыш по очкам, при полном игнорировании всяких научных доказательств неспособности машин выполнять человечью работу, хотя бы и творческую. Особенно если учесть, что “творческость” практически нельзя определить. Механизма чего люди не понимают, то и объявляется “творческим” да “интеллектуальным”, как когда-то шахматы. А что понимают, через некоторое время начинает жить в виде программки в смартфоне, гроссмейстерского уровня, – и с этих пор становится “нетворческим” и “неинтеллектуальным”.