интеллект – это способность достигать сложных целей
Это определение достаточно широко, чтобы включить все перечисленные выше: понимание, самосознание, решение задач и обучение – все это примеры тех сложных целей, которые могут возникнуть. Оно также достаточно широко, чтобы включить определение, данное Оксфордским словарем, – “способность приобретать и использовать знания и навыки”: ведь “приобретать и использовать знания и навыки” тоже может быть целью.
Так как цели могут быть самыми разными, возможны разные типы интеллекта. В соответствии с нашим определением, следовательно, нет смысла описывать интеллект человека, или какого-то другого живого существа, или интеллект машины с помощью единого численного показателя вроде IQ[10]. Какая компьютерная программа “умнее” – та, которая умеет играть только в шахматы, или та, которая умеет играть только в го? Тут нельзя дать никакого осмысленного ответа: каждая из них пригодна для своего, и напрямую их сравнивать невозможно. Но мы, однако, можем сказать, что третья программа “умнее” каждой из этих двух, если она по крайней мере так же хороша, как и они, в решении любой задачи и безусловно лучше их в решении хотя бы какой-то одной (например, обыгрывает их в шахматы).
Нет большого смысла в спорах о том, чей интеллект сильнее, в пограничных случаях, так как интеллект проявляется на спектре задач и совершенно не обязательно определяется по принципу “все или ничего”. Какие люди обладают способностью достигать целей говорения? Новорожденные? Нет. А радиоприемники – да. А что вы скажете о младенце, знающем десять слов? Пятьсот слов? Где же провести линию? Я умышленно использовал туманное слово “сложные”, потому что выяснять, где надо провести линию между разумным и неразумным, не очень интересно, гораздо полезнее было бы просто научиться измерять степень способности достигать цели для различных типов задач.
При создании такой таксономии будет полезно ввести еще один важный признак, разделив узко-ориентированный (слабый) интеллект и широко-ориентированный (сильный). Созданный IBM шахматный компьютер Deep Blue, подвинувший с шахматного трона чемпиона мира Гарри Каспарова в 1997 году, был способен к достижению целей в очень узком классе задач – в игре в шахматы. Несмотря на исключительно впечатляющие “хард” и “софт”, в крестики-нолики он не смог бы обыграть и четырехлетнего ребенка. Искусственный интеллект разработанной в компании DeepMind сети глубокого Q-обучения (DQN) может успешно достигать целей несколько более разнообразных, играя в несколько десятков игр прошлого века компании Atari на уровне человека или лучше. Ничто