Чтение онлайн

Нам еще предстоит создать такую систему ИИ, которая выходит из строя постепенно, как человек.

С некоторыми узкими задачами машины справляются гораздо лучше человека. Однако мы все еще даже не приблизились к тому, чтобы построить ОИИ. Когда это произойдет? И как скоро после этого компьютеры станут умнее людей? Создаст ли это для нас проблемы? Или для наших детей и внуков? Учитывая миллионы лет, которые потребовались для возникновения человеческого разума, возможно, это произойдет не так скоро? Возможно, через века или даже тысячелетия? А может, вовсе никогда не случится?

На конференции 2017 года в «Асиломаре», посвященной будущему ИИ, Эндрю Макафи заметил: «Любой, кто уверенно озвучивает предсказания, связанные с будущим ИИ, врет либо вам, либо самому себе». Я постараюсь проигнорировать этот мудрый совет и все же попытаюсь сделать прогноз. Вообще-то, я не буду ничего предсказывать сам, за меня это сделает толпа экспертов в области ИИ. Понадеемся, что она кое-что смыслит в теме.

В январе 2017 года я попросил триста моих коллег, ученых, занимающихся искусственным интеллектом, дать оценку тому, сколько времени понадобится, чтобы преодолеть препятствия на пути к ОИИ. Я также опросил около пятисот человек, не являющихся экспертами в этой области, чтобы поместить утверждения моих коллег в контекст.

Люди, не имеющие отношения к ИИ, – читатели моей новостной статьи о программе Libratus, которая выиграла в покер у нескольких выдающихся игроков. В конце статьи я попросил читателей поучаствовать в небольшом опросе о противостоянии человека и машины. Я ожидал несовпадения между результатами этого опроса и мнением экспертов. И оказался прав.

Учитывая, что время, которое потребуется на создание ИИ, способного конкурировать с человеком, невозможно определить с точностью, опрос включал в себя три пункта. Когда вероятность того, что компьютер сможет заменить человека (хотя бы среднего специалиста) во всех профессиях, будет составлять десять процентов? Когда эта вероятность вырастет до пятидесяти процентов? А когда до девяноста? Это повторение вопросов из исследования 2012 года, опубликованного в книге Ника Бострома «Искусственный интеллект» [27] . Я хотел посмотреть, стали ли люди называть более близкие даты по сравнению с 2012 годом по причине всей шумихи, которая создавалась вокруг ИИ в последнее время. Опрос, проведенный Бостромом, был одним из главных доказательств его теории, что ИИ представляет относительно близкую угрозу для человечества. Если создание ОИИ ожидается в скором будущем, нам придется воспринять его предупреждение всерьез.

Но все оказалось иначе. Эксперты оказались в своих прогнозах относительно создания человекоподобного ИИ гораздо более осторожны, чем неэксперты. В качестве даты, когда вероятность этого составит девяносто процентов, эксперты в среднем называли 2112 год, а неэксперты – 2060-й [28] .

Голливуд и текущая популярность темы ИИ – вот объяснение полувековой разницы между этими датами. Я часто шучу, что лучшее, что ИИ может сделать, чтобы успокоить людей и улучшить собственный имидж в их глазах, – основать сценарное агентство в Лос-Анджелесе.

В 2062 году, по мнению экспертов, эта вероятность составит пятьдесят процентов. Отсюда и название книги – год, в который, по мнению моих коллег, человек сможет построить ИИ, не уступающий ему. Неэксперты называли 2039 год, то есть дату на два десятилетия раньше. Они чуть оптимистичнее Рэя Курцвейла, футуролога и технического директора Google, который предполагает, что машины превзойдут человека в 2045 году.

Наконец, десятипроцентная вероятность такого развития событий станет возможна, по мнению экспертов, в 2034 году. Неэксперты считают, что это произойдет в 2026 году, то есть менее чем через десять лет. Почти в два раза ближе, чем дата, названная экспертами.

Почему эксперты менее оптимистичны, чем обычные люди? Одна из проблем заключается в том, что люди, которые видят, как ИИ великолепно играет в сложные игры вроде шахмат или го, делают из этого вывод, что раз это игры, требующие выдающихся интеллектуальных способностей, то ИИ уже ими обладает. В случае с людьми это действительно так. Хороший игрок в го скорее всего окажется умным человеком, но с компьютерами все иначе, ведь хорошая программа для игры в го необязательно должна уметь даже играть в шахматы. Между игрой в го и многими другими интеллектуальными задачами, которые могут решать люди, большая пропасть.

Мое мнение не отличается от мнения большинства моих коллег: пройдет как минимум полвека, прежде чем мы увидим человекоподобный компьютер. Учитывая, сколько для этого нужно совершить прорывов, которые тоже неизвестно, когда произойдут, это может занять даже сто или больше лет. В таком случае вам сегодня не о чем беспокоиться.

Одним из поводов поверить в то, что машины вскоре догонят человека или даже превзойдут его, является привлекательная, но опасная идея технологической сингулярности. Ее история берет начало пятьдесят лет назад и обязана своим появлением нескольким людям: одному из создателей компьютера Джону фон Нейману и математику и криптографу, работавшему в Блетчли-парк, Ирвингу Дж. Гуду. В последние годы идея была популяризирована научным фантастом Верноном Винджем и футурологом Рэем Курцвейлом.

Сингулярность – это предполагаемая точка в человеческой истории, когда будет разработан компьютер с таким интеллектом, который позволит ему самостоятельно развиваться и становиться умнее с каждым днем. Идея заключается в том, что интеллект машины начнет экспоненциально увеличиваться и быстро превосходить человеческий в разы.

Как только мы достигнем технологической сингулярности, мы перестанем быть самыми умными существами на планете. Наступит действительно интересный этап истории. Некоторые боятся, что это произойдет так быстро, что мы не успеем отследить и проконтролировать развитие ИИ, что приведет к – намеренному или ненамеренному – уничтожению человеческого рода.

Сторонники этой теории – чаще философы и футурологи, чем ученые, занимающиеся ИИ, – говорят об этом так, словно сингулярность неизбежна. Для них этот факт не подлежит сомнению, вопрос лишь в том, когда это произойдет. Однако, как и большинство моих коллег, я имею веский повод сомневаться в неизбежности наступления сингулярности.

В результате полувековых исследований мы осознали, насколько сложно создать компьютер, обладающий хотя бы примитивным интеллектом. Нам не удалось разработать ни одной системы, которая могла бы сама себя улучшить. Даже самая развитая интеллектуальная система, существующая на земле, – человеческий мозг – лишь несущественно повысила собственные когнитивные способности. Нам, например, все так же тяжело выучить второй язык. То скромное представление, которое мы имеем о человеческом мозге, не очень облегчает задачу. С 1930 года наблюдается значительный постоянный рост в результатах тестирования на интеллект в разных частях света. Этот феномен носит название «эффекта Флинна» в честь новозеландского ученого Джеймса Флинна, который многое сделал для того, чтобы его понять. Объяснения феномена сосредоточены скорее на улучшении питания, здравоохранения и большем доступе к школьному образованию, чем на том, как именно мы обучаем молодых людей [29] .

Существуют множественные технические причины, по которым технологическая сингулярность может и не случиться. Многие из них я рассматривал в своей предыдущей книге. Тем не менее мнение о неизбежности сингулярности все еще достаточно популярно. Учитывая важность темы – на кону судьба человеческой расы, – я снова подробно остановлюсь на этих причинах в свете последних обсуждений феномена. Кроме того, я приведу новые аргументы в защиту своей позиции.

Мое первое возражение против неизбежности технологической сингулярности – это идея под названием «аргумент быстро думающей собаки». Он рассматривает последствия, к которым приводит способность мыслить быстрее. Несмотря на то что скорость компьютера не меняется, скорость обработки им данных продолжает расти. Это происходит благодаря тому, что он может выполнять все больше разных задач одновременно, как человеческий мозг.

Есть предположение, что если машины научатся размышлять над проблемами дольше и интенсивнее, они в конце концов станут умнее нас. Мы, разумеется, извлекли немало пользы из возросшей мощности компьютера, смартфон – лучшее тому доказательство. Однако скорость обработки данных сама по себе не приведет к сингулярности.