Чтение онлайн

Навык передачи информации является связующим звеном всего информационного поля, и развитие этого навыка приводит к повышению вероятности создания ИИ.

Понимание

Наиболее сложный момент в инфотехе — это такая высокоуровневая характеристика, как «понимание». Описать природу «понимания» невозможно, не дав определения интеллекта в целом, но эта задача почти что равносильна созданию полноценного ИИ.

Возможно ли понять природу понимания, как это пытался сделать Василий Розанов в книге «О понимании. Опыт исследования природы, границ и внутреннего строения науки как цельного знания»? Или это опасная тавтология, про которую Фридрих Ницще писал: «Разум, пытающийся понять себя, — это все равно, что желудок, переваривающий сам себя»?

Мы видим возможность для качественного и количественного роста на всех этажах инфотеха — от технологий литографии чипов до понимания самой природы человеческого интеллекта.

Инфотех, с одной стороны, создает информационный взрыв — экспоненциальный рост количества накопленной человечеством информации и немедленного доступа к ней, а с другой — дает средства для обуздания этого роста путем ускорения поиска в нем новой важной информации.

NBIC-конвергенция

NBIC-конвергенция расшифровывается по первым буквам областей: N — нано; B — био; I — инфо; C — когно). Термин, введенный в 2002 году Михаилом Роко и Уильямом Бейнбриджем, обозначает процесс интеграции нано-, био-, когнитивных и информационных технологий.

Общие черты этих технологий

Все они опираются на миниатюризацию. В области ИИ и компьютерных технологий миниатюризация проявляется в виде постоянного уменьшения основных элементов компьютеров. В когнитивных технологиях — в росте разрешающей способности методов исследования мозга и доступа к состояниям отдельных нейронов. В биотехе — через работу с отдельными молекулами ДНК в клетке. И в нанотехнологиях миниатюризация является самой сутью.

Непрерывно возрастающее использование вычислительных ресурсов для моделирования: это и моделирование нейронных сетей, и свертка белков, и проекты наномашин, и проектирование одних компьютеров с помощью других.

Постоянный обмен результатами достижений в одних областях для потенцирования достижений в других. Это приводит их к рекурсивному самоусилению.

Достижения в биотехнологиях используются для создания деталей наномашин из вирусных оболочек. Кремниевые микросхемы соединяются с нейронами. Технологии микроскопии также являются универсальным средством объединения разных сверхтехнологий. Отражением NBIC-конвергенции является растущее число перекрестных ссылок между статьями разных направлений.

NBIC-конвергенция выражается в том, что инструменты и результаты применения этих технологий сливаются друг с другом, и этот процесс имеет тенденцию к нарастанию.

Например, исследования в биологии и нанотехе объединяются в таких проектах, как искусственная жизнь, созданная Крейгом Вентером. Исследования мозга также интегрируются с исследованием теории алгоритмов через моделирование нейронных сетей и через внедрение нейроимплантов. И здесь же они используют результаты биологических исследований генетических манипуляций стволовыми клетками нейронов.

Итогом NBIC-конвергенции будет создание нанобиомашин с элементами ИИ, способных выполнять вычисления и интегрироваться в мозг человека.

Благодаря NBIC-конвергенции манипулирование информацией, атомами, сложными углеродными молекулами и мыслями человека становится предметом единой технологии.

Наука в будущем

Перспективы науки в будущем зависят от того, насколько познаваем окружающий мир.

Если он описывается конечным числом базовых законов, то они могут быть выяснены, и «единая теория поля» будет создана. В этом случае остальные более сложные явления можно будет просчитать на сверхкомпьютерах, уже почти не обращаясь к эксперименту. В результате наука будет сведена к компьютерному моделированию и в конечном счете станет неотличима от технологий — конструирования разных объектов на основе заданного набора законов. В некотором смысле это будет означать «конец науки».

Еще один вариант «конца науки» может быть связан с локальным «исчерпанием предмета». Другими словами, загадки будут оставаться, но они будут отодвигаться все дальше, на все более дальние рубежи физики высоких энергий или все дальше в прошлое.

Глобальные задачи науки будущего

Преодоление «кризиса понимания» — неспособности отдельного человека достичь полного понимания всей науки или хотя бы значительной ее части. Профессиональные знания в одной области требуют 15 лет обучения, а таких областей тысячи. Доминирование вычислительных методов также приводит к ослаблению понимания. Конечно, можно как всегда надеяться на сверхсильный ИИ. Но если он создаст единую теорию всего, которую никто не сможет понять по причине ее сложности, то можно ли это считать достижением?

Идеальным решением было бы создание «сверхчеловека», который, сохраняя человеческие качества, мог бы охватить весь масштаб достижений науки, не теряя глубины понимания.

Создание упорядоченного свода знаний человечества. Сейчас эту функцию де-факто выполняет Википедия. Но продолжением ее достоинств являются ее недостатки — неравномерность охвата, неполнота, скрытая реклама и, особенно, ненадежность.

Для решения последней проблемы можно использовать систему сертификации надежности тех или иных сведений, которая приписывала бы каждым цифрам и фактам вероятность их истинности, и ссылки на источники и методы, которыми эти факты были получены. Такая система могла бы работать подобно рынку предсказаний или страховке: если некто сможет доказать ложность данного факта, он получает денежную премию. Премии побуждали бы людей пытаться опровергнуть эти факты, что приводило бы к победе более достоверных фактов и притоку денег в науку. Таким образом, размер премии за некий факт свидетельствовал бы о том, насколько наука уверена в том, что число равно 3,14... или что Пушкин родился в 1799 году.

Создание «искусственных ученых», сопряженных с автоматизированными лабораториями и затем с системами ИИ. Такие опыты проводились в области молекулярной биологии. «Робот-ученый» Адам в университете Аберистуита смог сам придумать набор гипотез и протестировать их в серии им же спланированных экспериментов. В целом, основная тенденция в науке — это переход в качестве носителей научного знания от отдельных людей-экспертов к интернет-сообществам (wiki, archive.org), затем к безличным базам данным и методам (WolframAlpha, байесово представление знаний, роботы-ученые) и впоследствии — к ИИ.

Объем науки продолжает расти экспоненциально. Если в 1980 году вышло 400 000 научных статей, то в 2009 — 1,5 млн. Важный инструмент науки — развитие открытого мгновенного доступа к научным статьям. В астрофизике это решается через выкладывание препринтов.

«Байесова революция» — изменение понимания вероятности с классического, частотного, на вероятность как меру неопределенности нашего знания в отношении тех или иных гипотез. Этот подход позволяет определенным образом «автоматизировать» науку, описывая алгоритмы изменения оценки истинности тех или иных гипотез по мере поступления новых данных. Он открывает ворота в науку альтернативным теориям через приписывание им крайне малых вероятностей, что позволяет не выплескивать младенца вместе с водой. Однако он и истребляет абсолютную истинность. Байесова логика используется при построении систем ИИ, и в результате наука, выраженная через систему гипотез и их вероятностей, будет более понятна для ИИ, а может, и породит его.

Эрик Дрекслер считает, что наука будущего должна классифицировать не только факты, но и важные вопросы, остающиеся пока без ответа. Их нужно классифицировать по критериям важности, сложности и цены, а также тому, стоит ли пытаться их решать, и если нет, то почему. Пример такого вопроса: «Какая диета является наиболее эффективной для продления жизни?». Несмотря на множество подходов, целостного и окончательно доказанного ответа на этот вопрос нет.

Изменение схемы финансирования науки с помощью налогообложения-голосования. Каждый человек будет обязан внести определенную сумму налога, но часть этой суммы он сможет по своему выбору разделить между теми или иными направлениями государственной деятельности вообще и научных исследований в частности.