Шанахан, Мюррей

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
В Википедии есть статьи о других людях с фамилией Шэнахэн.
Мюррей Шанахан
Murray Patrick Shanahan
Полное имя Мюррей Патрик Шанахан
Дата рождения XX век
Место рождения
Страна Великобритания
Род деятельности исследователь искусственного интеллекта, преподаватель университета, учёный в области информации
Научная сфера ИИ[1], вычислительная техника[1], робототехника[1] и когнитивистика[1]
Место работы
Альма-матер
Научный руководитель William F. Clocksin[вд][3]
Сайт doc.ic.ac.uk/~mpsha

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.

Образование

[править | править код]

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 | править код]

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 | править код]

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 | править код]
  1. ↑ 1 2 3 4 5 Чешская национальная авторитетная база данных
  2. ↑ Montenegro A. ORCID Public Data File 2023 — 2023. — doi:10.23640/07243.24204912.V1
  3. ↑ 1 2 Mathematics Genealogy Project (англ.) — 1997.
  4. ↑ "How to make a digital human brain". Fox News. 2013-06-13. Архивировано 17 декабря 2017. Дата обращения: 8 марта 2016.
  5. ↑ Sample, Ian (2017-11-01). "'We can't compete': why universities are losing their best AI scientists". The Guardian. Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  6. ↑ 1 2 Murray Shanahan. www.doc.ic.ac.uk. Дата обращения: 21 августа 2022. Архивировано 11 октября 2022 года.
  7. ↑ Шанахан, Мюррей (англ.) в проекте «Математическая генеалогия»
  8. ↑ "AI: will the machines ever rise up?". The Guardian (англ.). 2015-06-26. Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  9. ↑ Shead, Sam (2020-05-25). "How Britain's oldest universities are trying to protect humanity from risky A.I." CNBC (англ.). Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  10. ↑ Team. Архивировано 7 ноября 2017 года.
  11. ↑ Vincent, James (2016-10-10). "These are three of the biggest problems facing today's AI". The Verge (англ.). Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  12. ↑ Adee, Sally (2016). "Basic common sense is key to building more intelligent machines". New Scientist. Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  13. ↑ Ball, Philip (2017-07-25). "Why Philosophers Are Obsessed With Brains in Jars". The Atlantic. Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020. Embodiment is central to thought itself, according to the AI guru Murray Shanahan
  14. ↑ Manthorpe, Rowland (2016-10-12). "The UK has a new AI centre – so when robots kill, we know who to blame". Wired UK. Архивировано 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.
  15. ↑ King, Anthony (2018). "Machines won't be taking over yet, says leading robotics expert". The Irish Times (англ.). Архивировано 21 августа 2022. Дата обращения: 7 июня 2020.
  16. ↑ Бутл, 2022, с. 362.

Литература

[править | править код]
  • 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.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Шанахан,_Мюррей&oldid=137852152