Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии
Шрифт:
К полудню 6 мая 2010 года американский фондовый рынок уже упал на 4 % на беспокойстве по поводу европейского долгового кризиса. Крупный игрок (группа взаимных фондов) инициировал в 14:32 алгоритм продажи для реализации большого количества фьючерсных контрактов E-Mini S&P 500 по цене, привязанной к показателю изменения ликвидности биржевых торгов. Эти контракты, приобретенные с помощью алгоритмических высокочастотных трейдингов, были запрограммированы быстро закрывать свои временные длинные позиции путем продажи контрактов другим игрокам. Поскольку спрос со стороны инвесторов, ориентирующихся на фундаментальные показатели, снизился, игроки алгоритмического трейдинга начали продавать фьючерсы E-Mini другим игрокам алгоритмического трейдинга, которые, в свою очередь, продавали их третьим таким же игрокам, создавая, таким образом, эффект «горячей картошки», которую пытаются «скинуть» как можно быстрее, – этот эффект раздувал объемы торгов, что было интерпретировано алгоритмом продажи как показатель высокой ликвидности. Поскольку игроки начали еще быстрее сбрасывать друг другу E-Mini, на фондовом рынке возник настоящий порочный круг. В какой-то момент игроки начали просто выводить средства, еще больше повышая ликвидность на фоне продолжающегося падения цен. Сделки по E-Mini были приостановлены в 14:45 автоматическим прерывателем – специальной программой, контролирующей неожиданное и чрезмерное движение цен акций на бирже. Буквально через пять секунд торги возобновились, при этом цены стабилизировались и вскоре отыграли большую часть падения. Но в течение этих критических минут с рынка был «смыт» триллион долларов, поскольку значительное число сделок прошло по абсурдным ценам: акция могла продаваться и за один цент, и за 100 тысяч долларов. После того как торги закончились, состоялась встреча представителей бирж и регулирующих органов, на которой было принято решение отменить все сделки, исполненные по ценам, отличающимся от докризисного уровня на 60 % и более. Договаривающиеся стороны сочли эти цены «явно ошибочными», а потому – в соответствии с существующими биржевыми правилами – подлежащими отмене задним числом) {72} .
Изложенный сюжет представляет собой безусловное отступление от темы нашей книги, поскольку компьютерные программы, якобы ответственные за те минуты финансового кризиса, получившего название «мгновенный обвал», не были ни особенно интеллектуальными, ни слишком изощренными. Специфика созданной ими опасности принципиально отличается от характера угрозы, которую несет в себе появление искусственного сверхразума. Тем не менее из описанных событий можно вынести несколько полезных уроков.
Первое предупреждение. Взаимодействие нескольких простых компонентов (например, алгоритмы продаж и алгоритмическая высокочастотная торговля) может приводить к сложным и непредсказуемым последствиям. Если добавлять в налаженную систему новые элементы, возникают системные риски, не слишком очевидные до момента, когда что-то пойдет не так (да и то не всегда) {73} .
Второе предупреждение. Несмотря на то что специалисты в области искусственного интеллекта обучают программу на основании предположений, кажущихся здравыми и логичными (например, объем торгов является верным показателем ликвидности рынка), это может приводить к катастрофическим результатам. В непредвиденных обстоятельствах, когда исходные допущения оказываются неверными, программа с железобетонной логической стойкостью продолжает поступать в соответствии с полученными инструкциями. Алгоритм «тупо» делает свою обычную работу, которую делал всегда, и его совсем не беспокоит – если он, конечно, не принадлежит к редчайшей разновидности алгоритмов, – что мы хватаемся за голову в ужасе от абсурдности его действий. К этой теме мы еще вернемся.
Третье предупреждение. Несомненно, автоматизация процесса внесла свой вклад в возникновение инцидента, однако, без всяких сомнений, она также способствовала и разрешению проблемы. Программа контроля, отвечавшая за приостановку торгов в случае слишком большого отклонения цен от нормального уровня, сработала автоматически, поскольку ее создатели справедливо предполагали, что события, которые приводят к такому отклонению, могут происходить на временных интервалах, слишком коротких, чтобы на них успели отреагировать люди. Налицо потребность не полагаться во всем на контроль со стороны человека, а иметь в качестве подстраховки заранее разработанные и автоматически исполняемые алгоритмы безопасности. Кстати, это наблюдение предваряет тему, крайне важную в нашем последующем обсуждении машинного сверхразума {74} .
72
См.: [CFTC/SEC Report on May 6, 2010]; другую точку зрения на события 6 мая 2010 года см.: [CME Group, 2010] (CFTC (Commodity Futures Trading Commission) Комиссия по срочной биржевой торговле; SEC (Securities and Exchange Commission) Комиссия по ценным бумагам и биржам; CME Group – Группа Чикагской товарной биржи, крупнейший североамериканский рынок ценных бумаг, созданный в результате объединения ведущих нью-йоркских и чикагских бирж.).
73
Мне не хотелось бы, чтобы это воспринималось как аргумент против алгоритмического высокочастотного трейдинга, который вполне способен играть полезную роль, повышая ликвидность и эффективность рынка.
74
Менее масштабное потрясение случилось на фондовом рынке 1 августа 2012 года, отчасти причиной стало то обстоятельство, что автоматический прерыватель не был запрограммирован приостанавливать торги в случае резких изменений в количестве обращаемых акций, см.: [Popper 2012]. Это затрагивает еще одну нашу тему: трудно предусмотреть все возможные варианты, когда стандартная ситуация, которая держится на хорошо продуманных принципах, вдруг выходит из-под контроля.
Будущее искусственного интеллекта – мнение специалистов
Успех, достигнутый на двух магистральных направлениях: во-первых, создание более прочного статистического и информационно-теоретического основания для машинного обучения; во-вторых, практическая и коммерческая эффективность различных конкретных приложений, узкоспециальных с точки зрения решаемых проблем и областей применения, – привел к тому, что пошатнувшийся было престиж исследований искусственного интеллекта удалось несколько восстановить. Но, похоже, у научного сообщества, имеющего отношение к этой теме, от прошлых неудач остался довольно горький опыт, вынуждающий многих ведущих исследователей отказываться от собственных устремлений и больших задач. Поэтому один из основателей направления Нильс Нильсон укоряет своих нынешних коллег в отсутствии той творческой дерзости, которая отличала поколение первопроходцев:
Соображение «благопристойности», на мой взгляд, оказывает дурное влияние на некоторых исследователей, выхолащивая саму идею искусственного интеллекта. Я будто слышу, как они говорят: «ИИ критиковали за отсутствие результатов. Теперь, добившись видимого успеха, мы не хотим рисковать собственной репутацией». Подобная осмотрительность приведет к тому, что все интересы ученых будут ограничены созданием программ, предназначенных предоставлять помощь человеку в его в интеллектуальной деятельности, то есть уровнем, который мы называем «слабый ИИ». Это неизбежно отвлечет их от усилий реализовать машинный аналог человеческого разума – то есть то, что мы называем «сильный ИИ» {75} .
75
См.: [Nilsson 2009, p. 319].
Нильсону вторят такие патриархи, как Марвин Мински, Джон Маккарти и Патрик Уинстон {76} .
В последние годы наблюдается возрождение интереса к искусственному интеллекту, который вполне может обернуться новыми попытками создать универсальный ИИ (по Нильсону – сильный ИИ). Эти проекты будут поддерживаться, с одной стороны, производством новейших аппаратных средств, с другой – научным прогрессом в информатике и программировании в целом, во многих специализированных предметных сферах в частности, а также в смежных областях, например нейроинформатике. Себастиан Трун и Питер Норвиг подготовили в Стэнфордском университете на осень 2011 года бесплатный онлайновый вводный курс по искусственному интеллекту. Реакцию на объявление о нем можно рассматривать как самый убедительный показатель неудовлетворенного спроса на качественную информацию и образование – на курс записались около 160 тысяч человек со всего мира (окончили его 23 тысячи) {77} .
76
См.: [Minsky 2006; McCarthy 2007; Beal, Winston 2009].
77
По данным Питера Норвига (из личного общения). В принципе, любые курсы по информационным технологиям и машинному обучению очень популярны. Может быть, это объясняется неожиданно возросшим массовым интересом к аналитике больших данных (big data) интересом, инициированным в свое время Google и весьма подогреваемым огромными призовыми суммами Netflix.
Существует множество вариантов экспертных оценок относительно будущего, уготованного искусственному интеллекту. Разногласия касаются и времени его появления, и того вида, в каком он когда-нибудь предстанет перед миром. Как заметили авторы одного недавнего исследования, прогнозы перспектив развития ИИ «различны настолько, насколько они категоричны» {78} .
Мы не в состоянии охватить полную картину всех современных положений об интересующей нас теме, однако некоторое, пусть даже поверхностное, представление дают скупые опросы специалистов и высказанные ими частные мнения. Например, не так давно мы попросили представителей нескольких экспертных сообществ ответить на вопрос, когда они ожидают появления искусственного интеллекта человеческого уровня (ИИЧУ) причем уровень определялся как «способность освоить большинство профессий, по крайней мере тех, которыми мог бы владеть среднестатистический человек». Респондентов просили строить свои предположения на основании того, что «научная деятельность в этом направлении будет продолжаться без серьезных сбоев» {79} . Ответы специалистов показаны в табл. 2. По данным выборки получились следующие средние оценки:
78
См.: [Armstrong, Sotala 2012].
79
См.: [M"uller, Bostrom <В печати>].
• 2022 год – средний прогноз с 10-процентной вероятностью;
• 2040 год – средний прогноз с 50-процентной вероятностью;
• 2075 год – средний прогноз с 90-процентной вероятностью.
Поскольку размер выборки слишком мал, а с точки зрения генеральной совокупности опрошенных ее нельзя считать репрезентативной, то результаты стоит рассматривать с некоторой долей скептицизма. Однако они согласуются с результатами других опросов {80} .
Данные упомянутого опроса также соответствуют мнению примерно двух десятков исследователей, интервью с которыми появились за последние несколько лет. Назову только Нильса Нильсона. Ученый, многие десятилетия плодотворно трудившийся над фундаментальными вопросами ИИ (методы поиска, автоматическое планирование, системы представления знаний, робототехника), написавший несколько учебников, недавно завершивший самую подробную историю исследований ИИ {81} , – когда его спросили о сроках появления ИИЧУ, Нильсон дал следующее заключение {82} :
80
См.: [Baum et al. 2011; Sandberg, Bostrom 2011].
81
См.: [Nilsson 2009].
82
Безусловно, и в этом случае сохранялось условие, что научная деятельность будет продолжаться «без серьезных сбоев», а в мире не случится никаких цивилизационных катастроф. В интервью Нильсон использовал следующее определение ИИЧУ: «ИИ, способный выполнять приблизительно 80 % работы не хуже человека или даже лучше» [Kruel 2012].
• 2030 год – средний прогноз с 10-процентной вероятностью;
• 2050 год – средний прогноз с 50-процентной вероятностью;
• 2100 год – средний прогноз с 90-процентной вероятностью.
Таблица 2. Когда будет создан искусственный интеллект человеческого уровня? {83}
Судя по опубликованным интервью, названное профессором Нильсоном распределение вероятности вполне репрезентативно – многие эксперты думали так же. Однако еще раз хочу подчеркнуть: мнения расходились очень сильно, поскольку некоторые специалисты-практики горячо верили, что ИИЧУ будет создан за период 2020–2040 годов, а некоторые ученые были убеждены, что либо этого не случится никогда, либо это произойдет, но в неопределенно далеком будущем {84} . Кроме того, одни интервьюируемые считали, что определение «человеческого уровня» по отношению к искусственному интеллекту сформулировано некорректно и может вводить в заблуждение, а другие – по каким-то своим соображениям – просто воздержались от прогнозов.
83
В таблице показаны результаты четырех отдельных опросов, в последней строке даны средние показатели. Первые два опроса проводились среди участников нескольких научных конференций. PT-AI – конференция «Философия и теория ИИ» (Салоники, 2011); опрос состоялся в ноябре 2012 года; всего участников – 88 человек, количество респондентов – 43 человека. AGI – конференции «Универсальный искусственный интеллект» и «Универсальный искусственный интеллект – степень воздействия и угрозы» (Оксфорд, декабрь 2012); всего участников – 111 человек, количество респондентов – 72 человека. EETN – съезд Греческой ассоциации искусственного интеллекта (апрель, 2013); всего участников – 250 человек, количество респондентов – 26 человек. TOP100 – опрос ведущих специалистов по искусственному интеллекту в соответствии с индексом цитирования (май 2013); всего в списке – 100 человек, количество респондентов – 29 человек.
84
См.: [Kruel 2011] – в работе собраны интервью с 28 специалистами по ИИ и в смежных областях.
На мой взгляд, прогнозы, отодвигающие создание ИИЧУ на более поздние сроки (по средним цифрам, полученным в результате опросов), определенно пессимистичны. 10-процентная вероятность появления ИИЧУ в 2075, и тем более в 2100 году (даже при условии, что «научная деятельность в этом направлении будет продолжаться без серьезных сбоев») представляется слишком низкой.
История показывает, что исследователи не могут похвастаться способностью предсказывать ни успехи в разработках искусственного интеллекта, ни формы его воплощения. С одной стороны, выяснилось, что некоторые задачи, скажем, игра в шахматы, могут быть решены при помощи удивительно простых программ, и скептики, заявлявшие, будто машины «никогда» не смогут делать те или иные вещи, раз за разом оказываются посрамлены. С другой – наиболее типичной ошибкой специалистов является недооценка трудностей, связанных с разработкой устойчивой интеллектуальной системы, способной справляться с задачами реальной жизни, и переоценка возможностей их собственных проектов или методов.
В ходе одного из опросов были заданы еще два вопроса, актуальные для нашего исследования. Респондентов спросили, сколько, по их мнению, потребуется времени после создания ИИЧУ, чтобы машина смогла развить сверхразум. Ответы приведены в табл. 3. Второй вопрос касался темы долговременного воздействия на человечество, которое будет оказывать ИИЧУ. Ответы суммированы на рис. 2.
Таблица 3. Сколько времени пройдет между созданием искусственного интеллекта человеческого уровня и появлением сверхразума?
Рис. 2. Долговременное воздействие искусственного интеллекта человеческого уровня {85}
Мое мнение снова расходится с теми, которые были высказаны в ходе опроса. Я считаю гораздо более вероятным, что сверхразум появится сравнительно быстро после создания ИИЧУ. Кроме того, мой взгляд на последствия этого события также принципиально другой: вероятность чрезвычайно сильного воздействия – позитивного или негативного – на человечество гораздо более высока, чем вероятность нейтрального влияния. Причины этого вскоре станут ясны.
85
На диаграмме показаны перенормированные медианные оценки. Средние значения несколько отличаются. Например, средние значения для варианта «чрезвычайно негативное» были равны 7,6 % (в Tоп-100) и 17,2 % (в объединенной оценке по всем опросам).
Не стоит полагаться всерьез ни на экспертные опросы, ни на интервью – в силу больших погрешностей данных методов. Небольшая выборка, ее возможные ошибки, а самое главное, ненадежность, изначально присущая субъективным мнениям, – все это не позволяет нам прийти к строгим умозаключениям. Однако пусть поверхностные – за неимением более достоверных аналитических данных, – но какие-то выводы мы в состоянии сделать. Во-первых, искусственный интеллект человеческого уровня имеет довольно высокую вероятность быть созданным к середине нынешнего столетия и имеет ненулевую вероятность быть созданным немного ранее или много позже. Во-вторых, после его создания, скорее всего, довольно быстро появится сверхразум. В-третьих, появление сверхразума может привести к огромным последствиям – как чрезвычайно позитивным, так и чрезвычайно негативным, вплоть до гибели человечества {86} .
86
В литературе встречается огромное количество подтверждений ненадежности прогнозов экспертов во многих областях, поэтому есть все основания полагать, что подобное положение истинно и для сферы изучения искусственного интеллекта. В частности, делающие прогнозы люди, как правило, слишком уверенные в своей правоте, считают себя более точными предсказателями, чем это есть на самом деле, и поэтому присваивают слишком низкую вероятность возможности, что их любимая гипотеза может оказаться ложной [Tetlock 2005]. (О других документально зафиксированных заблуждениях см., например: [Gilovich et al. 2002].) Однако неопределенность – неотъемлемая черта человеческой жизни, и многие наши действия неизбежно основаны на вероятностных прогнозах, то есть ожиданиях того, какие из возможных событий произойдут скорее всего. Отказ от более четко сформулированных вероятностных прогнозов не устранит эпистемологическую проблему, а лишь задвинет ее в тень [Bostrom 2007]. Вместо этого нашей реакцией на чрезмерную самонадеянность должны стать как расширение доверительных интервалов, или интервалов правдоподобия, так и борьба с собственными предубеждениями путем рассмотрения проблемы с различных точек зрения и тренировки интеллектуальной честности. В долгосрочной перспективе можно также работать над созданием методик, подходов к обучению и институтов, которые помогут нам достичь лучших проверочных образцов. См. также: [Armstrong, Sotala 2012].