Шанахан, Мюррей

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	Великобритания[1]
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	Имперский колледж Лондона Google DeepMind[2]
Альма-матер	Имперский колледж Лондона Кембриджский университет[3]
Научный руководитель	William F. Clocksin^[вд][3]
Сайт	doc.ic.ac.uk/~mpsha

Мюррей Патрик Шанахан — британский 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

Получил образование в Имперском колледже Лондона^[6]. Защитил докторскую диссертацию в Кембриджском университете под руководством Уильяма Ф. Клоксина (1987 году)^[7].

Карьера и исследования

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

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

1. Чешская национальная авторитетная база данных
2. Montenegro A. ORCID Public Data File 2023 — 2023. — doi:10.23640/07243.24204912.V1
3. 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. Murray Shanahan  (неопр.). 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  (неопр.). 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

• 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.