Ознакомительная версия. Доступно 19 страниц из 94
Около 2011 г. методы глубокого обучения начали демонстрировать огромные достижения в распознавании речи и визуальных объектов, а также машинного перевода — трех важнейших нерешенных проблем в исследовании ИИ. В 2016 и 2017 гг. программа AlphaGo, разработанная компанией DeepMind, обыграла бывшего чемпиона по игре го Ли Седоля и действующего чемпиона Кэ Цзе. По ранее сделанным оценкам некоторых экспертов, это событие могло произойти не раньше 2097 г. или вообще никогда[6].
Теперь ИИ почти ежедневно попадает на первые полосы мировых СМИ. Созданы тысячи стартапов, питаемые потоками венчурного финансирования. Миллионы студентов занимаются на онлайн-курсах по ИИ и машинному обучению, а эксперты в этой области зарабатывают миллионы долларов. Ежегодные инвестиции из венчурных фондов, от правительств и крупнейших корпораций исчисляются десятками миллиардов долларов — за последние пять лет в ИИ вложено больше денег, чем за всю предшествующую историю этой области знания. Достижения, внедрение которых не за горами, например машины с полным автопилотом и интеллектуальные персональные помощники, по всей видимости, окажут заметное влияние на мир в следующем десятилетии. Огромные экономические и социальные выгоды, которые обещает ИИ, создают мощный импульс для его исследования.
Что будет дальше
Означает ли этот стремительный прогресс, что нас вот-вот поработят машины? Нет. Прежде чем мы получим нечто, напоминающее машины со сверхчеловеческим разумом, должно произойти немало кардинальных прорывов.
Научные революции печально знамениты тем, что их трудно предсказать. Чтобы это оценить, бросим взгляд на историю одной из научных областей, способной уничтожить человечество, — ядерной физики.
В первые годы XX в., пожалуй, не было более видного физика-ядерщика, чем Эрнест Резерфорд, первооткрыватель протона, «человек, который расщепил атом» (рис. 2а). Как и его коллеги, Резерфорд долгое время знал о том, что ядра атомов заключают в себе колоссальную энергию, но разделял господствующее убеждение, что овладеть этим источником энергии невозможно.
11 сентября 1933 г. Британская ассоциация содействия развитию науки проводила ежегодное собрание в Лестере. Лорд Резерфорд открыл вечернее заседание. Как и прежде, он остудил жар надежд на атомную энергию: «Всякий, кто ищет источник энергии в трансформации атомов, гонится за миражом». На следующее утро речь Резерфорда была напечатана в лондонской газете Times (рис. 2б).
Лео Силард (рис. 2в), венгерский физик, только что бежавший из нацистской Германии, остановился в лондонском отеле «Империал» на Рассел-сквер. За завтраком он прочитал статью в The Times. Размышляя над речью Резерфорда, он вышел пройтись и открыл нейтронную цепную реакцию[7]. «Неразрешимая» проблема высвобождения ядерной энергии была решена, по сути, менее чем за 24 часа. В следующем году Силард подал секретную заявку на патент ядерного реактора. Первый патент на атомное оружие был выдан во Франции в 1939 г.
Мораль этой истории — держать пари на человеческую изобретательность безрассудно, особенно если на кону наше будущее. В сообществе разработчиков ИИ складывается своего рода культура отрицания, доходящая даже до отрицания возможности достижения долгосрочных целей ИИ. Как если бы водитель автобуса, в салоне которого сидит все человечество, заявил: «Да, я делаю все возможное, чтобы мы въехали на вершину горы, но, уверяю вас, бензин кончится прежде, чем мы туда попадем!»
Я не утверждаю, что успех в создании ИИ гарантирован, и считаю очень маловероятным, что это случится в ближайшие годы. Представляется тем не менее разумным подготовиться к самой возможности. Если все сложится хорошо, это возвестит золотой век для человечества, но мы должны взглянуть правде в лицо: мы собираемся использовать нечто намного более могущественное, чем люди. Как добиться, чтобы оно никогда, ни при каких условиях не взяло верх над нами?
Чтобы составить хотя бы какое-то представление о том, с каким огнем мы играем, рассмотрим алгоритмы выбора контента в социальных сетях. Они не особо интеллектуальны, но способны повлиять на весь мир, поскольку оказывают непосредственное воздействие на миллиарды людей. Обычно подобные алгоритмы направлены на максимизацию вероятности того, что пользователь кликнет мышью на представленные элементы. Решение простое — демонстрировать те элементы, которые пользователю нравится кликать, правильно? Неправильно. Решение заключается в том, чтобы менять предпочтения пользователя, делая их более предсказуемыми. Более предсказуемому пользователю можно подсовывать элементы, которые он с большой вероятностью кликнет, повышая прибыль таким образом. Люди с радикальными политическими взглядами отличаются большей предсказуемостью в своем выборе. (Вероятно, имеется и категория ссылок, на которые с высокой долей вероятности станут переходить убежденные центристы, но нелегко понять, что в нее входит.) Как любая рациональная сущность, алгоритм обучается способам изменения своего окружения — в данном случае предпочтений пользователя, — чтобы максимизировать собственное вознаграждение[8]. Возможные последствия включают возрождение фашизма, разрыв социальных связей, лежащих в основе демократий мира, и, потенциально, конец Европейского союза и НАТО. Неплохо для нескольких строчек кода, пусть и действовавшего с небольшой помощью людей. Теперь представьте, на что будет способен действительно интеллектуальный алгоритм.
Что пошло не так?
Историю развития ИИ движет одно-единственное заклинание: «Чем интеллектуальнее, тем лучше». Я убежден, что это ошибка, и дело не в туманных опасениях, что нас превзойдут, а в самом нашем понимании интеллекта.
Понятие интеллекта является определяющим для нашего представления о самих себе — поэтому мы называем себя Homo sapiens, или «человек разумный». По прошествии двух с лишним тысяч лет самопознания мы пришли к пониманию интеллекта, которое может быть сведено к следующему утверждению:
Ознакомительная версия. Доступно 19 страниц из 94
