Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:
😼
Выбор
редакции
1 218 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Откуда появились названия Python, Java и Django или как метафоры мешают понимать технологии

Размышления о проблеме терминов из новой книги экс-разработчика AT&T Bell Labs и MIT Media Lab.

В издательстве «Альпина Паблишер» вышла книга «Искусственный интеллект. Пределы возможного» Мередит Бпруссард, которая раньше работала разработчиком в AT&T Bell Labs и MIT Media Lab. Автор в книге выступает против техношовинизма и социальных иллюзий о спасительной роли технологий. Spark публикует отрывок о том, какую роль в этих иллюзиях играют термины.


Обложка новой книги

Проблема терминов не нова. Язык эволюционирует вместе с наукой. Например, в биологии клетки называются так, а не иначе, поскольку Роберту Гуку, открывшему их в 1665 г., они напомнили монастырские кельи*. Проблема наименования особенно актуальна сегодня, в свете динамичного развития технологий. Нам приходится привыкать к новым компьютерным концептам и внедрять различные устройства поразительно часто. Однако всему этому создатели присваивают имена, основанные на уже существующих объектах или концептах.

И, хотя информатики и математики талантливы в своих областях, они совершенно нечувствительны к особенностям языка. Так что, если что-то требуется назвать, они не будут сильно стараться, пытаясь найти превосходный вариант с идеальными коннотациями, латинскими корнями и прочим. Они просто выбирают название, которое обычно связано с чем-то, что им симпатично. Язык программирования Python был назван в честь комик-группы «Монти Пайтон» («Монти Пайтон» — это пракомедия, как «Звездные войны» — пранарратив). Django, сетевой фреймворк — в честь Джанго Рейнхардта , любимого джаз-гитариста создателя фреймворка. Язык Java — в честь кофе. Язык JavaScript — никак не связанный с Java — к несчастью, тоже был назван в честь кофе.

Лингвистические проблемы стали появляться и по мере того, как термин «машинное обучение» становился частью популярного дискурса. Машинное обучение (ML) предполагает, что каким-то образом компьютер обзавелся субъектностью и разумом, поскольку он «учится», ведь обучение — это слово, которое применяется к разумным существам вроде людей (или частично разумным, например животным). Тем не менее информатики прекрасно понимают, что «машинное обучение» — это скорее метафора, она означает, что машина может улучшать свои показатели при решении запрограммированных, рутинных, автоматизированных задач. Это вовсе не значит, что машина каким-то образом приобретает знания, мудрость или субъектность, несмотря на все то, что подразумевает слово «обучение». Подобная лингвистическая путница лежит в основе большинства ошибочных представлений о компьютерах.

Воображение добавляет неразберихи. Ваше понимание феномена искусственного интеллекта зависит от того, каким вы видите будущее. Один из студентов Марвина Минского, Рэй Курцвейл, является сторонником теории сингулярности — гипотезы, согласно которой к 2045 г. человек интегрируется с вычислительными системами. (Курцвейл известен тем, что изобрел музыкальный синтезатор, который звучит как рояль.) Современная научная фантастика охвачена идеей сингулярности. Однажды во время интервью для конференции футуристов меня спросили о теории скрепок : «Что если бы вы изобрели машину, которая хочет делать скрепки, затем научили бы ее хотеть делать что-то другое, а потом машина создала бы множество других машин и они бы захватили мир? Это и есть сингулярность? — спросил интервьюер. — Беспокоит ли вас это?» Это забавно, хотя и бессмысленно. Машину можно просто выключить из розетки. Проблема решена. А еще это чисто гипотетическая ситуация. Она не настоящая.

Как сказал психолог Стивен Пинкер в специальном выпуске журнала IEEE Spectrum (журнала Института инженеров электротехники и электроники), посвященном сингулярности: «Нет ни единой причины верить в скорое приближение сингулярности. Тот факт, что вы можете представить будущее в собственной голове, еще не значит, что оно наступит. Вспомним о купольных городах, передвижениях на реактивных ранцах, подводных городах, зданиях высотой километр и автомобилях на ядерном топливе — все это футуристические фантазии, которые я слышал с детства, так и не ставшие реальностью. Возможность обработки огромных массивов данных непохожа на волшебную пыль, которая внезапно решит все проблемы».

Ян Лекун из Facebook тоже скептично относится к идее сингулярности . В своем комментарии IEEE Spectrum он сказал: «Есть люди, которые ожидаемо раздувают концепт сингулярности, — как Рэй Курцвейл. Он футуролог. Ему нравится позитивный настрой относительно грядущего. Так он продает много книг. Однако, насколько мне известно, он никак не способствовал развитию исследований в области ИИ. Он продавал продукты, основанные на технологии ИИ, некоторые из которых были в известной степени инновационными. Но концептуально не было ничего нового. И, конечно, он не написал ни единой страницы, где бы показал миру, как нам продвинуться в разработке ИИ». Разумные люди не принимают никаких сценариев будущего — в том числе потому, что никто не может видеть будущее.

* И то и другое на английском именуется cells. — Прим. ред.

Читайте также:

Бесплатные курсы программирования от самых лучших ВУЗов мира: подборка

Язык программирования Java: особенности, популярность, ситуация на рынке труда

Искусственный интеллект оказался бесполезен

Создание сайта на основе шаблона: пошаговый гайд

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.