Эффект искусственного интеллекта

Эффект искусственного интеллекта — это явление, при котором определение искусственного интеллекта или понятие интеллекта изменяются таким образом, чтобы исключить те возможности, которые уже реализованы в системах ИИ. Как правило, после того как ИИ успешно осваивает определённую задачу, эту задачу перестают относить к искусственному интеллекту, а само понятие интеллекта пересматривается таким образом, чтобы обойти достижения ИИ^[1][2][3]. Эдвард Гайст приписывает введение термина «эффект ИИ» Джону Маккарти, одному из основателей области ИИ^[2]. По данным сайта «Quote Investigator», самое раннее выражение этой идеи относится к 1971 году и формулируется так: «ИИ — это собирательное название для задач, которые мы ещё не умеем хорошо решать на компьютере», авторство приписывается информатику Бертраму Рафаэлю^[4].

МакКордяк называет это «странным парадоксом»: успешные практические решения ИИ быстро становятся частью прикладной области и незаметно используются вместе с другими методиками, в то время как исследователям приходится иметь дело только с теми задачами, которые пока не поддались автоматизации^[5]. Этот феномен является частным случаем смещения критериев^[6].

Теорема Теслера формулируется так:

Эту фразу неоднократно цитирует Дуглас Хофштадтер^[7] и другие исследователи^[8].

Когда задачи ещё не формализованы, их часто характеризуют вычислительной моделью, включающей человеческое участие: часть задачи решается компьютером, часть человеком. Такая формализация называется человеком-асистированной машиной Тьюринга^[9].

Программное обеспечение и алгоритмы, разработанные исследователями в области ИИ, повсеместно используются во множестве приложений, зачастую даже не называясь искусственным интеллектом. Это недооценка встречается в самых разных областях — от компьютерных шахмат^[10], маркетинга^[11], агроавтоматизации^[8], гостиничной индустрии^[12] до оптического распознавания символов^[13].

Технический писатель Майкл Суэйн отмечает: «Достижения в области ИИ сегодня редко объявляются как таковые, они воспринимаются скорее как прогресс в другой области». Патрик Уинстон добавляет: «ИИ становится тем важнее, чем менее заметен. В наши дни трудно найти крупную систему, в которой не использовались бы (частично) идеи, выросшие или доработанные в мире искусственного интеллекта»^[14].

По словам компании Stottler Henke: «Огромная практическая польза приложений ИИ и даже само существование ИИ во многих программных продуктах часто остаются незамеченными широкой публикой, несмотря на уже повсеместное распространение ИИ-технологий. Это и есть эффект искусственного интеллекта. Многие маркетологи избегают термина „искусственный интеллект“ даже когда продукты их компаний построены на таких технологиях. Почему?»^[11]

Мервин Мински писал: «Парадокс в том, что как только проекты ИИ дают полезные результаты, чаще всего они быстро выделяются в самостоятельную научную или коммерческую специализацию со своим новым названием. И тогда посторонние задаются вопросом: почему мы не видим прогресса именно в области искусственного интеллекта?»^[15]

Ник Бостром отмечал: «Многие передовые ИИ-технологии переходят в прикладные системы и перестают называться искусственным интеллектом — когда что-то становится достаточно полезным и обычным, его уже не относят к ИИ»^[16].

Ряд экспертов считают, что эффект ИИ будет сохраняться и далее: с каждым новым прогрессом в ИИ будут появляться новые возражения и смещения ожиданий общества^[17][18][19].

В начале 1990-х годов, во время второй «зимы искусственного интеллекта», многие исследователи ИИ получали больше финансирования и легче продавали свои программы, если избегали самого термина «искусственный интеллект» и представляли свою работу как неродственную проблеме интеллекта.

Пэтти Таскарелла писала в 2006 году: «Некоторые считают, что слово «робототехника» несёт негативный оттенок, мешающий компаниям привлекать финансирование»^[20].

Майкл Кернс полагает: «Люди подсознательно хотят оставить за собой некую уникальную роль во вселенной». Обесценивая достижения искусственного интеллекта, человек сохраняет ощущение собственной уникальности. Кернс связывает смещение восприятия, известное как эффект искусственного интеллекта, с утратой «таинственности»: если удаётся объяснить работу системы, она начинает казаться не интеллектом, а просто автоматизацией.

Похожий эффект известен в истории исследований интеллекта животных и сознания: всякий раз, когда у животных обнаруживается способность, ранее считавшаяся присущей только человеку, например, использование инструментов или прохождение зеркального теста, культурное значение этой способности обесценивается.

Герберт А. Саймон, комментируя недостаточно широкое освещение ИИ в СМИ, отмечал: «То, что выделяет ИИ, — сама идея вызывает у части публики страх и враждебность. Эмоции очень сильны, но это нормально. Мы привыкнем»^[21].

Когда шахматный компьютер «IBM Deep Blue» смог победить Гарри Каспарова в 1997 году, раздались жалобы, что программа просто использовала «грубо-силовые» методы, и это не являлось «подлинным интеллектом»^[10]. Примечательно, что Джон Маккарти, один из основателей ИИ и автор самого термина, считал Deep Blue лишь машиной грубой силы, не обладающей глубоким пониманием игры. Маккарти также критиковал распространённость эффекта ИИ: «Как только что-то начинает работать, это уже не ИИ»^[22][23], но в случае с Deep Blue не считал его хорошей иллюстрацией этого явления^[22].

В свою очередь, Фред А. Рид писал:^[24]