Шанахан, Мюррей
Мюррей Патрик Шанахан — профессор когнитивной робототехники в Имперском колледже Лондона[4], работающий на факультете вычислительной техники и старший научный сотрудник DeepMind[5]. Занимается исследованиями искусственного интеллекта, робототехники и когнитивных наук.
| Мюррей Шанахан | |
|---|---|
| Имя при рождении | Murray Patrick Shanahan |
| Дата рождения | XX век |
| Место рождения | |
| Страна | Великобритания |
| Научная сфера | ИИ[1], компьютинг[1], робототехника[1] и когнитивистика[1] |
| Место работы | |
| Альма-матер | |
| Научный руководитель | William F. Clocksin[d][3] |
| Сайт | doc.ic.ac.uk/~mpsha |
Образование править
Получил образование в Имперском колледже Лондона[6]. Защитил докторскую диссертацию в Кембриджском университете под руководством Уильяма Ф. Клоксина (1987 году)[7].
Карьера и исследования править
Был постдоком в Имперском колледже на факультете вычислительной техники (с 1987 по 1991) и научным сотрудником до 1995 года. С 1995 по 1998 работал на факультет электротехники Queen Mary & Westfield College, а затем (с 2005 г.) на факультете вычислительной техники, где со временем стал профессором[6]. Был научным консультантом фильма Алекса Гарланда 2014 года Ex Machina[8]. С 2017 г. входит во внешний консультативный совет Кембриджского центра изучения экзистенциального риска[9][10]. В 2016 году в соавторстве опубликовал доказательство концепции «Глубокого символического обучения с подкреплением» (Deep Symbolic Reinforcement Learning), особой гибридной архитектуры ИИ, которая сочетает в себе GOFAI с нейронными сетями и демонстрирует форму трансферного обучения[11][12]. Журналы The Atlantic и Wired UK характеризовали Шанахана как влиятельного исследователя[13][14].
Взгляды править
Считает, что при всех достижениях ИИ не владеет абстрактными понятиями, не обладает здравым смыслом даже на уровне ребёнка и не способен ориентироваться в окружающей жизни. Видит главной целью своей работы создание общего искусственного интеллекта (AGI), способного адаптироваться к различным задачам и ситуациям. Отрицает опасность «восстания машин»[15].
Считает, что интеллектуальные успехи машин в будущем окажутся намного выше тех, на которые в принципе способны биологические системы[16]:
С алгоритмической точки зрения эволюция путем естественного отбора удивительно проста. Его основные элементы — это воспроизведение, вариация и конкуренция, и каждый из этих процессов повторяется бесчисленное количество раз. С точки зрения вычислений эволюция представляет собой чудовищную по своему объему серию одних и тех же циклов, к тому же прежде чем, наконец, в результате возникнет хоть что-нибудь интересное, эти циклы уже должны будут повториться бесчисленное количество раз. Но, что удивительно, именно эти процессы породили всю сложную жизнь на Земле и сделали это фактически с помощью «грубой силы», без использования того, что мы могли бы назвать «разумом» или «замыслом»
Примечания править
- ↑ 1 2 3 4 5 Чешская национальная авторитетная база данных
- ↑ Montenegro A. ORCID Public Data File 2023 — 2023. — doi:10.23640/07243.24204912.V1
- ↑ 1 2 Mathematics Genealogy Project (англ.) — 1997.
- ↑ "How to make a digital human brain". Fox News. 2013-06-13. Архивировано из оригинала 17 декабря 2017. Дата обращения: 8 марта 2016.
- ↑ Sample, Ian (2017-11-01). "'We can't compete': why universities are losing their best AI scientists". The Guardian. Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ 1 2 Murray Shanahan. www.doc.ic.ac.uk. Дата обращения: 21 августа 2022. Архивировано 11 октября 2022 года.
- ↑ Шанахан, Мюррей (англ.) в проекте «Математическая генеалогия»
- ↑ "AI: will the machines ever rise up?". The Guardian (англ.). 2015-06-26. Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ Shead, Sam (2020-05-25). "How Britain's oldest universities are trying to protect humanity from risky A.I." CNBC (англ.). Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ Team. Архивировано 7 ноября 2017 года.
- ↑ Vincent, James (2016-10-10). "These are three of the biggest problems facing today's AI". The Verge (англ.). Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ Adee, Sally (2016). "Basic common sense is key to building more intelligent machines". New Scientist. Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ Ball, Philip (2017-07-25). "Why Philosophers Are Obsessed With Brains in Jars". The Atlantic. Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
Embodiment is central to thought itself, according to the AI guru Murray Shanahan
- ↑ Manthorpe, Rowland (2016-10-12). "The UK has a new AI centre – so when robots kill, we know who to blame". Wired UK. Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
The list of researchers on the Centre's nine projects features a roll call of AI luminaries: Nick Bostrom, director of Oxford's Future of Humanity Institute, is leading one, as are Imperial College's Murray Shanahan and Berkeley's Stuart Russell.
- ↑ King, Anthony (2018). "Machines won't be taking over yet, says leading robotics expert". The Irish Times (англ.). Архивировано из оригинала 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
- ↑ Бутл, 2022, с. 362.
Литература править
- Роджер Бутл. Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин = Roger Bootle. The AI Economy: Work, Wealth and Welfare in the Age of the Robot. — М.: Интеллектуальная Литература, 2022. — 432 с. — ISBN 978-5-907394-25-4.