Интеллект-карты - читать онлайн книгу. Автор: Тони Бьюзен cтр.№ 36

ПРОВОКАЦИОННЫЙ РАЗГОВОР

Беседы с польским мастером создания интеллект-карт Мареком Касперски всегда наполняют меня восторгом перед безграничными возможностями этого потрясающего инструмента мышления. Недавно мы беседовали с ним о цифровых интеллект-картах и искусственном интеллекте, и Марек весьма меня удивил.

«Когда я впервые воспользовался iMindMap, программа мне понравилась, но показалась неполноценной, — признался он. — С принципами все в порядке, но сама программа — двухмерная, очень плоская. В реальном мире не так уж много плоских вещей, в основном все трехмерное».

Я понимал, о чем он.

Марек продолжил: «Я начал представлять себе центральный образ, который захватывает сознание. Это трехмерный объект, я могу вращать его и рассматривать под разными углами. Затем я представил себе основные ветви, отходящие от центрального образа, как побеги, но не плоские, как в iMindMap, а трехмерные. Так что мне хотелось бы получить компьютерную программу, где интеллект-карту можно создавать в формате 3D и вращать в разные стороны. Если бы это можно было делать, она напоминала бы удивительную трехмерную партию в шахматы, которую разыгрывал Спок в «Звездном пути».

Марек продолжил делиться со мной мыслями относительно преимуществ разработки полностью 3D-программы для создания интеллект-карт. Этой программой можно было бы пользоваться на компьютере и планшете и вращать интеллект-карту одним касанием пальца. Это помогло бы понять пространственный потенциал интеллект-карты со всеми ее разными ветвями, плавающими в объемной сфере с обзором в 360°.

Сейчас мы находимся в процессе усовершенствования 3DiMindMap, и ее возможности будут безграничными.

Сам искусственный интеллект часто воспринимают как игру чисел, очень больших чисел. Даже обычная партия в шахматы может включать до 10⁷⁰ возможных ходов (это цифра 1 с 70 нулями). Поэтому у корпорации IBM ушло несколько десятилетий и несколько миллиардов долларов на то, чтобы создать суперкомпьютер Deep Blue, который в 1997 году выиграл партию в шахматы у чемпиона мира, гроссмейстера Гарри Каспарова.

Еще одним крепким орешком для ИИ стала настольная логическая игра го. Многие специалисты по робототехнике сомневались, что ИИ удастся овладеть искусством этой игры, так как в ней может быть до 10¹⁷⁰ возможных ходов. Ее сложность беспрецедентна. Однако британский исследователь искусственного интеллекта Демис Хассабис решил справиться с этой задачей. Демис Хассабис не только исследователь, нейроученый и разработчик компьютерных игр, но также активный пользователь техники создания интеллект-карт и дважды победитель мультидисциплинарного соревнования по интеллектуальному спорту Decamentathlon.

Кроме того, он основатель компании DeepMind, миссия которой расширять горизонты технологий ИИ. И хотя потребовалось время и поддержка интернет-гиганта Google, DeepMind преуспела в разработке программы ИИ AlphaGo, которая в 2014 году одержала победу в игре го над чемпионом мира по этой игре.

После того как ИИ взял верх над двумя ведущими мастерами в области интеллектуального спорта, послышались голоса, что недалек тот день, когда компьютер превзойдет человека. Однако давайте на минуту задумаемся об этих логических играх. Основные ветви интеллект-карты расходятся от центра. От каждой основной ветви отходят дополнительные ветви, а от них — еще больше ветвей следующего порядка… Внимание, вопрос: сколько ветвей теоретически могут отходить от одной любой ветви? Как вы понимаете, это число стремится к бесконечности. Даже в двухмерном формате потенциальный размах любой интеллект-карты неисчисляем.

Таким образом, вместо того чтобы развивать программное обеспечение для создания интеллект-карт, на ситуацию можно взглянуть под другим углом: использовать цифровые технологии для улучшения параметров интеллект-карт, чтобы увеличить потенциал самого ИИ.

В беседе с Мареком я рассказал ему о своем видении будущего этой техники и о планах объявить о призе в несколько миллионов долларов за разработку нового ПО с элементами искусственного интеллекта — подобно тому, как были объявлены денежные награды за разработку искусственного интеллекта в областях интеллектуального спорта, например в шахматах.

При финансовой поддержке пионеров в области ИИ, аналогично тому, как суперкомпьютер Deep Blue был создан корпорацией IBM, а компанию DeepMind поддержал интернет-гигант Google, этот приз предназначался создателям первой программы ИИ или суперкомпьютера, который оказался бы способен самостоятельно сгенерировать интеллект-карту, отвечающую всем Законам создания интеллект-карты.

Помимо этого, программа должна быть в состоянии совершенствоваться в технике создания интеллект-карт, подобно тому, как совершенствуют ее на практике люди. Вот что еще должна уметь делать эта прорывная программа:

• создавать сотни интеллект-карт разных форм, используя разные изображения;

• понимать интеллект-карту, которую она создает;

• демонстрировать свою способность мыслить;

• передавать идеи, выраженные в интеллект-карте, с помощью других языков или с использованием других слов, чтобы доносить информацию так же, как человек, составляющий интеллект-карту;

• выражать идеи, представленные в интеллект-карте, через искусство, скульптуру или музыку, аналогично тому, как люди могут использовать интеллект-карты как инструмент вдохновения для своих творческих достижений.

Выслушав это, Марек улыбнулся и напомнил мне, что на данном этапе развития ИИ даже самый сложный робот преимущественно является устройством, подражающим другим вещам так, чтобы убедить всех, что он мыслит самостоятельно, хотя на самом деле это не так. Это просто механизм, обрабатывающий бинарный код: единицы и нули, «да» и «нет», одно или другое. Этот механизм не думает: он проводит расчеты и реагирует, но не думает. Плюс ко всему, он не чувствует.

Я полностью разделял точку зрения Марека. Я напомнил, что после проигрыша суперкомпьютеру Гарри Каспаров сказал, что разочарован даже не проигрышем, ему неимоверно жаль, что бедная машина, победившая чемпиона мира по шахматам, понятия не имела, что делает, и даже не знает, что одержала победу.

Точно так же она не могла сделать того, чем занялся после матча гроссмейстер: суперкомпьютер Deep Blue не мог насладиться вкусной едой, прислушаться к окружающему миру, смеяться, плакать, вспоминать и при этом держать в памяти все ходы партии. В отличие от гроссмейстера, машина не проживала каждую миллисекунду этого матча.

В таких условиях очевидно, что человеческий фактор останется основным компонентом техники создания интеллект-карт в обозримом будущем. Но представьте, как было бы чудесно, если бы эту технику можно было использовать для практического развития ИИ, как средство расширить его возможности, бросить вызов, улучшить. А если эта техника может сделать это для ИИ, представьте, как она может помочь вам улучшить свою жизнь. Будучи человеком, вы — супербиокомпьютер, и ваш потенциал безграничен.