Тоби Уолш - 2062: время машин

• Название: 2062: время машин
• Автор: Тоби Уолш
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-17-112828-9

2062 год – что это за дата? Ведущие эксперты по искусственному интеллекту и робототехнике предсказывают: в 2062 году мы сможем создать искусственный разум, который превзойдет возможности человека. Еще в начале 1990-х Гарри Каспаров уверен, что «в классических шахматах на серьёзном уровне компьютерам ничего не светит в XX веке»… и в 1997 году проигрывает компьютеру Deep Blue. А двадцать лет спустя AlphaGo выигрывает партию у лучшего в мире игрока в го. В интервью ВВС Стивен Хокинг заметил, что «полноценный искусственный интеллект может стать концом человеческой расы, поскольку будет самостоятельно и стремительно совершенствоваться, а люди, зависящие от медленной биологической эволюции, неспособны с ним конкурировать». Так ли это? Что же нас ждет теперь? На этот вопрос отвечает Тоби Уолш, признанный специалист по искусственному интеллекту. В своей книге он внимательно и последовательно изучает каждую сторону нашего «светлого будущего»: от мировой экономики до новой человеческой идентичности. Уже поздно обсуждать, хорош или плох будет мир в этом очень недалеком будущем. Сейчас главное – понять, как к нему готовиться.

---

Технологическая сингулярность

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.

Быстро думающая собака

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.

Предположим, что вы бы смогли увеличить скорость работы мозга вашей собаки. Такая собака все равно не смогла бы говорить с вами, играть в шахматы или сочинять сонеты. Как минимум потому что она не владеет языком. Такая быстро думающая собака все равно осталась бы собакой. Она продолжала бы интересоваться только погонями за белками и палками. Точно так же компьютеры, обладающие большей скоростью, не являются носителями большего интеллекта.

Разум – результат множества процессов. Человеку необходимы годы практики, чтобы научиться пользоваться интуицией. Также годы нужны, чтобы освоить абстрактное мышление: научиться брать уже сложившиеся понятия и применять их к новым ситуациям. К нашему здравому смыслу мы прибавляем знания, которые помогают нам адаптироваться к непривычным обстоятельствам. Именно поэтому наш интеллект – это не просто умение быстрее размышлять над проблемой.

Переломный момент

Мой второй аргумент против неизбежности сингулярности – антропоцентризм. Защитники теории технологической сингулярности придают слишком много значения человеческому интеллекту. Как только компьютеры превзойдут его, настанет переломный момент. Они научатся развиваться и делать себя лучше. Но почему человеческий интеллект – особая точка в этой истории?

Человеческий интеллект нельзя оценивать по настолько простой, линейной шкале. И даже если бы это было возможно, наш разум был бы не единой точкой, а широким спектром разных вариантов. Из нескольких людей, находящихся в комнате, одни умнее других. Так какой именно человеческий интеллект компьютеры должны превзойти? Интеллект самого умного человека в комнате? Интеллект самого умного человека, который сейчас живет на планете? Интеллект самого умного человека, который когда-либо жил на планете? Интеллект самого умного человека, который будет жить в будущем? Сама идея единого «человеческого разума» начинает звучать несколько сомнительно.

Но отставим на минуту в сторону эти контраргументы. Почему именно после преодоления человеческого разума искусственный интеллект начнет стремительно развиваться? Предположение основывается на том, что раз мы смогли создать машину, которая умнее нас, то ей тоже удастся создать еще более умную машину и т. д. Однако нет никакого повода думать, что все будет именно так. Может быть, нам все же удастся построить машину, которая умнее нас. Это не значит, что она автоматически будет способна развиваться.

Возможно, действительно существует некий уровень интеллекта, который станет такой переломной точкой, но этот уровень может быть любым. Вряд ли он находится ниже уровня человеческого мышления. Если бы это было так, мы бы уже создали подобную машину и запустили процесс ее бесконечного совершенствования.

Вероятно, эта переломная точка располагается где-то на уровне человеческого разума или выше. Естественно, она может находиться намного выше. Однако если нам для этого нужно создать компьютер, в разы превосходящий человека, то встает вопрос: достаточно ли мы для этого умны?

За гранью разумного

Третий мой аргумент, направленный против идеи неизбежности технологической сингулярности, затрагивает проблему метаинтеллекта. Как я уже отмечал ранее, понятие разума включает в себя множество различных способностей. Например, умение не только воспринимать мир, но и рефлексировать над этим миром, а также множество других навыков, таких как креативность.

Утверждение, что сингулярность неизбежна, сталкивает две разные способности интеллекта: это умение выполнять задачи и умение совершенствоваться в выполнении этих задач. Мы можем создать ИИ, который развивает свою способность выполнять конкретные задачи и выполняет их лучше нас. Например, Baidu создали Deep Speech 2, алгоритм машинного обучения, который лучше, чем люди, переводит с китайского. Однако Deep Speech 2 не развивается. Ему необходимо столько же времени на то, чтобы понять, как перевести с китайского, сколько и раньше. Его сверхчеловеческая способность переводить с китайского никак не улучшила суть алгоритма глубинного обучения. Чем больше люди учатся, тем лучше они начинают это делать. С Deep Speech 2 все иначе.

Совершенствование алгоритмов глубинного обучения происходит по-старому: люди долго и напряженно размышляют над тем, как это сделать. Пока мы не создали машины, способные развиваться самостоятельно. Нельзя быть уверенным, что это вообще когда-нибудь произойдет.

Убывающая отдача

Четвертый аргумент – закон убывающей отдачи. Даже если бы машины могли бесконечно себя совершенствовать, это вовсе не означает, что мы бы получили бесконечное их улучшение. Закон убывающей отдачи работает во многих областях человеческой деятельности. Например, мы не раз увеличивали топливную эффективность двигателей автомобилей, но чем дальше, тем меньше это приносит результатов, в то время как показатель продолжает увеличиваться.

Предположим, мы сначала создадим машину с интеллектом на уровне среднестатистического представителя нашего вида. По умолчанию ее IQ будет равен ста. Также допустим, что IQ этого искусственного интеллекта будет с каждым новым поколением увеличиваться на пятьдесят процентов от разницы с предыдущим поколением. IQ – не самый лучший показатель интеллекта, но это не главное. Второе поколение таких машин будет иметь IQ в размере ста пятидесяти – довольно впечатляющая цифра. Однако пока она, возможно, даже не обогнала вас. Коэффициент третьего поколения будет равен ста семидесяти пяти, четвертого – ста восьмидесяти семи с половиной и т. д. IQ этих машин никогда не преодолеет отметку в двести, как бы долго они ни просуществовали.