Книга Человек и компьютер. Взгляд в будущее - Гарри Каспаров

В 1968-м, когда вышли роман и фильм «Космическая одиссея 2001 года», никто не мог точно сказать, сумеют ли компьютеры превзойти человека в шахматах и способны ли они на что-либо еще, кроме механического запоминания и расчетов. Разумеется, на заре компьютерной эры не было недостатка в прогнозах относительно потенциала машин. Утопические мечты о полностью автоматизированном мире соседствовали с мрачными антиутопическими предсказаниями — сюжетами на ту же тему.

Есть один важный момент, который следует учесть, прежде чем оценивать чужие прогнозы или делать свои собственные. Каждая новая прорывная технология, каждое изменение в динамике развития общества имеют ряд положительных и негативных последствий и побочных эффектов, которые могут проявиться спустя некоторое время, зачастую — довольно неожиданно. Взять хотя бы наиболее обсуждаемый итог машинного века — снижение возможностей для трудоустройства. Автоматизация производства, широкое использование компьютеров, оргтехники, домашних бытовых приборов и т. п. — все эти бурные процессы, начавшиеся в 1950-е годы, привели к исчезновению миллионов рабочих мест и целых профессий, однако стремительное повышение производительности труда привело к беспрецедентному экономическому росту и создало еще больше рабочих мест, чем было потеряно.

Должны ли мы жалеть джонов генри, лишившихся работы из-за паровых машин? Или конторских машинисток, конвейерных рабочих или лифтеров, которым пришлось переквалифицироваться или вообще сменить профессию, потому что новые технологии сделали их ненужными? Или же надо полагать, что все эти люди были счастливы оттого, что машины освободили их от скучной, физически тяжелой или опасной работы?

Наше отношение имеет значение, но не потому, что мы можем остановить шествие технического прогресса (это невозможно, даже если бы мы очень хотели), а потому, что наше восприятие связанных с технологиями перемен влияет на то, насколько хорошо мы можем к ним подготовиться. Между утопическими и антиутопическими картинами полностью автоматизированного, изобилующего искусственным интеллектом будущего, к которому мы движемся со все возрастающей скоростью, есть много места для других сценариев. Каждый из нас должен сделать выбор: принять новые вызовы или сдаться. Мы будем участвовать в формировании этого будущего, определяя условия наших взаимоотношений с новыми технологиями, или же позволим кому-то сделать это за нас?

Как и я, поколения ученых были заинтригованы шахматами и идеей создания машин, способных играть в шахматы. Математиками, физиками и инженерами, сформировавшими в 1950-е годы первую волну кибернетиков и программистов, едва ли двигало романтическое представление об этой игре, пусть даже они были ее страстными поклонниками. Но все же некоторые из этих умов, в высшей степени склонных к логическому, рациональному мышлению, настаивали на том, что, сумев научить машину хорошо играть в шахматы, мы сможем проникнуть в тайны человеческого мышления.

В подобную мыслительную ловушку попадает каждое поколение, когда речь идет об искусственном разуме. Мы путаем исполнение — способность машины повторить или превзойти результаты человека — с методом, которым достигаются эти результаты. Такой ошибки невозможно избежать, когда дело касается высшего интеллекта, свойственного исключительно Homo Sapiens.

Фактически существует два отдельных, но взаимосвязанных варианта этого заблуждения. Первый — «машина может научиться делать Х только в том случае, если она достигнет общего интеллектуального уровня, близкого к человеческому». Второй — «если мы сможем создать машину, способную делать Х так же хорошо, как человек, мы сможем узнать нечто очень важное о природе разума».

Романтизация и очеловечивание машинного интеллекта вполне естественны. Когда мы изобретаем что-то новое, логично смотреть на имеющиеся модели, а разве есть лучшая модель интеллекта, чем человеческий разум? Однако попытки создать машину, мыслящую как человек, раз за разом терпят неудачу, притом что мы успешно делаем машины, которые оказываются способны повторить наши результаты не используя наш метод.

Чтобы быть полезными или превзойти природу, машины не должны копировать естественные процессы. Это становится очевидным из тысячелетий развития технологий и в равной степени применимо к программному обеспечению и интеллектуальным машинам. Самолеты не машут крыльями, чтобы летать, а вертолетам и вовсе не нужны крылья. В природе нет колес, но они отлично нам служат. Так нужно ли компьютерному мозгу имитировать работу человеческого разума, чтобы добиваться результатов? Для исследования этой проблемы — как и многих других проблем, имеющих отношение к связи человеческого и машинного мышления, — шахматы оказались идеальной лабораторией.

За пределами научной фантастики вопрос о том, может ли машина быть разумной, не волновал специалистов и широкую общественность до тех пор, пока в 1940-е годы на смену механическим и аналоговым технологиям не начали приходить цифровые технологии, а в 1950-е вакуумные трубки не уступили место полупроводникам. Лишившись возможности наблюдать невооруженным глазом за процессами, происходящими внутри машины, люди словно бы начали их одушевлять. Механические счетные машины существуют с XVII века, и к середине XIX столетия появились тысячи их настольных кнопочных версий. Первая программируемая вычислительная машина была разработана Чарльзом Бэббиджем в 1834 году, а первую «компьютерную» программу написала Ада Лавлейс в 1843-м.

Несмотря на впечатляющую сложность этих машин, никто всерьез не задумывался об их разумности, как не размышлял о разумности карманных часов или паровозов. Даже если вы не знали, как работают механические устройства наподобие кассового аппарата, вы могли слышать, что внутри крутятся шестеренки. Вы могли открыть его и посмотреть, как вращается механизм. При всей поразительности того факта, что машина выполняет «мыслительные» математические и логические задачи быстрее человека, мало кто пытался сравнить ее работу с работой человеческого ума.