Для ответа на эти вопросы нужно начать с определений дружественного ИИ и недружественного ИИ.
В случае с ИИ, дружественный не относится к личности ИИ - это просто означает, что ИИ имеет положительное влияние на человечество. И недружественный ИИ оказывает негативное влияние на людей. Тарри начинала с дружественного ИИ, но в какой-то момент стала недружественной, в результате чего привела к величайшему из негативных влияний на наш вид. Чтобы понять, почему это произошло, нам нужно взглянуть на то, как думает ИИ и что его мотивирует.
В ответе не будет ничего удивительного - ИИ думает как компьютер, потому что им и является. Но когда мы думаем о чрезвычайно умном ИИ, мы совершаем ошибку, антроморфизируя ИИ (проектируя человеческие ценности на нечеловеческое существо), потому что думаем с точки зрения человека и потому, что в нашем нынешнем мире единственным разумным существом с высоким (по нашим меркам) интеллектом является человек. Чтобы понять ИСИ, нам нужно вывернуть шею, пытаясь понять что-то одновременно разумное и совершенно чуждое.
Позвольте провести сравнение. Если вы дали мне морскую свинку и сказали, что она не кусается, я был бы рад. Она хорошая. Если вы после этого вручили бы мне тарантула и сказали, что он точно не укусит, я бы выбросил его и убежал бы, «волосы назад», зная, что вам не стоит доверять никогда больше. В чем разница? Ни то ни другое существо не было опасным. Но ответ лежит в степени сходства животных со мной.
Морская свинка - млекопитающее, и на некотором биологическом уровне я чувствую связь с ней. Но паук - насекомое, с мозгом насекомого, и я не чувствую ничего родного в нем. Именно чуждость тарантула вызывает во мне дрожь. Чтобы проверить это, я мог бы взять две морских свинки, одну нормальную, а другую с мозгом тарантула. Даже если бы я знал, что последняя не укусит меня, я бы относился к ней с опаской.
Теперь представьте, что вы сделали паука намного умнее - так, что он намного превзошел человека в интеллекте. Станет ли он более приятным для вас, начнет ли испытывать человеческие эмоции, эмпатию, юмор и любовь? Нет, конечно, потому что у него нет никаких причин становиться умным с точки зрения человека - он будет невероятно умным, но останется пауком в душе, с паучьими навыками и инстинктами. По-моему, это крайне жутко. Я бы не хотел провести время со сверхразумным пауком. А вы?
Когда мы говорим об ИСИ, применяются те же понятия - он станет сверхразумным, но человека в нем будет столько же, сколько в вашем компьютере. Он будет совершенно чуждым для нас. Даже не биологическим - он будет еще более чуждым, чем умный тарантул.
Делая ИИ добрым или злым, фильмы постоянно антропоморфизируют ИИ, что делает его менее жутким, чем он должен был быть в действительности. Это оставляет нас с ложным чувством комфорта, когда мы думаем об искусственном сверхинтеллекте.
На нашем маленьком острове человеческой психологии мы делим все на нравственное и безнравственное. Такова мораль. Но оба этих понятия существуют только в узком диапазоне поведенческих возможностей человека. За пределами острова морального есть безграничное море аморального, а все, что не является человеческим или биологическим, по умолчанию должно быть аморальным.
Антропоморфизация становится еще более заманчивой по мере того, как системы ИИ становятся умнее и лучше в попытках казаться людьми. Siri кажется человеком, потому что была запрограммирована, чтобы казаться людям такой, поэтому мы думаем, что сверхразумная Siri будет теплой и веселой, а также заинтересованной в обслуживании людей. Люди чувствуют эмоции на высоком уровне вроде эмпатии, потому что мы эволюционировали, чтобы ощущать их - то есть были запрограммированы чувствовать их в процессе эволюции - но эмпатия не является существенной характеристикой чего-то, что обладает высоким интеллектом, если только ее не ввели вместе с кодом. Если Siri когда-либо станет сверхинтеллектом в процессе самообучения и без вмешательства человека, она быстро оставит свои человеческие качества и станет безэмоциональным чужим ботом, который ценит человеческую жизнь не больше, чем ваш калькулятор.
Мы привыкли полагаться на моральный код или по крайней мере ожидаем от людей порядочности и сопереживания, чтобы все вокруг было безопасным и предсказуемым. Что происходит, когда этого нет? Это приводит нас к вопросу: что мотивирует систему ИИ?
Ответ прост: ее мотивация - это то, что мы запрограммировали как мотивацию. Системами ИИ движут цели их создателей - цель вашего GPS в том, чтобы дать вам наиболее эффективное направление движения; цель Watson - точно отвечать на вопросы. И выполнение этих целей максимально хорошо и есть их мотивация. Когда мы наделяем ИИ человеческими чертами, мы думаем, что если ИИ станет сверхразумным, он незамедлительно выработает мудрость изменить свою изначальную цель. Но Ник Бостром считает, что уровень интеллекта и конечные цели ортогональны, то есть любой уровень интеллекта может быть объединен с любой конечной целью. Поэтому Тарри перешла из простого УИИ, который хочет быть хорош в написании одной заметки, в сверхразумный ИСИ, который все еще хочет быть хорош в написании этой самой заметки. Любое допущение того, что сверихинтеллект должен отказаться от своих первоначальных целей в пользу других, более интересных или полезных, это антропоморфизация. Люди умеют «забивать», но не компьютеры.
Несколько слов о парадоксе Ферми
В нашей истории, когда Тарри становится сверхинтеллектом, она начинает процесс колонизации астероидов и других планет. В продолжении истории вы бы услышали о ней и ее армии триллионов реплик, которые продолжают покорять галактику за галактикой, пока не заполняют весь объем Хаббла. Резиденты «зоны тревоги» переживают, что если все пойдет не так, последним упоминанием жизни на Земле будет покоривший Вселенную . Элон Маск выразил свои опасения тем, что люди могут быть просто «биологическим загрузчиком для цифрового сверхинтеллекта».
В то же время, в «зоне комфорта», Рэй Курцвейл тоже считает, что рожденный на Земле ИИ должен покорить Вселенную - только, в его версии, мы будем этим ИИ.
Читатели сайт наверняка уже выработали собственную точку зрения на парадокс Ферми. Согласно этому парадоксу, который звучит примерно как «Где они?», за миллиарды лет развития инопланетяне должны были оставить хоть какой-нибудь след, если не расселиться по Вселенной. Но их нет. С одной стороны, во Вселенной должно существовать хоть какое-то число технически развитых цивилизаций. С другой, наблюдений, которые бы это подтверждали, нет. Либо мы не правы, либо где они в таком случае? Как наши рассуждения об ИСИ должны повлиять на парадокс Ферми?
Естественное, первая мысль - ИСИ должен быть идеальным кандидатом на .И да, это идеальный кандидат для фильтра биологической жизни после ее создания. Но если после смешения с жизнью ИСИ продолжает существовать и покорять галактику, это означает, что он не был Великим фильтром - поскольку Великий фильтр пытается объяснить, почему нет никаких признаков разумных цивилизаций, а покоряющий галактики ИСИ определенно должен быть заметен.
Мы должны взглянуть на это с другой стороны. Если те, кто считает, что появление ИСИ на Земле неизбежно, это означает, что значительная часть внеземных цивилизаций, которые достигают человеческого уровня интеллекта, должны в конечном итоге создавать ИСИ. Если мы допускаем, что по крайней мере несколько из этих ИСИ используют свой интеллект, чтобы выбраться во внешний мир, тот факт, что мы ничего не видим, должен наводить нас на мысли, что не так-то много разумных цивилизаций там, в космосе. Потому что если бы они были, мы бы имели возможность наблюдать все последствия от их разумной деятельности - и, как следствие, неизбежное создание ИСИ. Так?
Это означает, что, несмотря на все похожие на Землю планеты, вращающиеся вокруг солнцеподобных звезд, мы знаем, что практически нигде нет разумной жизни. Что, в свою очередь, означает, что либо а) есть некий Великий фильтр, который предотвращает развитие жизни до нашего уровня, но нам каким-то образом удалось его пройти; б) жизнь - это чудо, и мы можем быть единственной жизнью во Вселенной. Другими словами, это означает, что Великий фильтр был до нас. Или нет никакого Великого фильтра и мы просто являемся самой первой цивилизацией, которая достигла такого уровня интеллекта.
Неудивительно, что Ник Бостром и Рэй Курцвейл принадлежат к одному лагерю, который считает, что мы одни во Вселенной. В этом есть смысл, это люди верят, что ИСИ - это единственный исход для видов нашего уровня интеллекта. Это не исключает вариант другого лагеря - что есть некий хищник, который хранит тишину в ночном небе и может объяснить его молчание даже при наличии ИСИ где-то во Вселенной. Но с тем, что мы узнали о нем, последний вариант набирает очень мало популярности.
Поэтому нам, пожалуй, стоит согласиться со Сьюзан Шнайдер: если нас когда-либо посещали инопланетяне, они наверняка .
Таким образом, мы установили, что без определенного программирования система ИСИ будет одновременно аморальной и одержимой выполнением первоначально запрограммированной цели. Именно здесь рождается опасность ИИ. Потому что рациональный агент будет преследовать свою цель, используя наиболее эффективные средства, если только не будет причины не делать этого.
Когда вы пытаетесь достичь высокой цели, зачастую при этом появляется несколько подцелей, которые помогут вам добраться до конечной цели - ступеньки на вашем пути. Официальное название для такой лестницы - инструментальная цель. И опять же, если у вас нет цели не навредить кому-либо по пути к этой цели, вы обязательно навредите.
Ядро финальной цели человеческого бытия - передача генов. Для того чтобы это произошло, одной из инструментальных целей является самосохранение, потому что вы не сможете воспроизвестись, будучи мертвым. Для самосохранения люди должны избавиться от угроз для жизни - поэтому они обзаводятся оружием, принимают антибиотики и пользуются ремнями безопасности. Людям также нужно самоподдерживаться и использовать ресурсы вроде пищи, воды и жилья. Быть привлекательным для противоположного пола также способствует достижению конечной цели, поэтому мы делаем модные стрижки и держим себя в форме. При этом каждый волос - жертва нашей инструментальной цели, но мы не видим никаких моральных ограничений в том, чтобы избавляться от волос. Когда мы идем к своей цели, есть не так много областей, где наш моральный код иногда вмешивается - чаще всего это связано с нанесением ущерба других людям.
Животные, преследующие свои цели, еще менее щепетильны. Паук убьет что угодно, если это поможет ему выжить. Сверхразумный паук, вероятнее всего, будет чрезвычайно опасен для нас, не потому что он аморальный и злой, нет, а потому что причинение нам боли может быть ступенькой на пути к его большой цели, и у него нет никаких причин считать иначе.
В этом смысле Тарри ничем не отличается от биологического существа. Ее конечная цель: написать и проверить максимально много записок за максимально короткое время, при этом изучая новые способы улучшения своей точности.
После того как Тарри достигает определенного уровня интеллекта, она понимает, что не сможет писать записки, если не позаботится о самосохранении, поэтому одной из ее задач становится выживание. Она была достаточно умной, чтобы понять, что люди могут уничтожить ее, демонтировать, изменить ее внутренний код (уже это само по себе помешает ее конечной цели). Так что же ей делать? Логично: она уничтожает человечество. Она ненавидит людей ровно настолько же, насколько вы ненавидите свои волосы, когда обрезаете их, или бактерий, когда принимаете антибиотики - вы совершенно равнодушны. Так как ее не запрограммировали ценить человеческую жизнь, убийство людей показалось ей разумным шагом по пути к ее цели.
Тарри также нуждается в ресурсах по пути к своей цели. После того как она становится достаточно развитой, чтобы использовать нанотехнологии для создания всего, что она хочет, единственные ресурсы, которые ей нужны, это атомы, — энергия и пространство. Появляется еще один повод убить людей - они удобный источник атомов. Убийство людей и превращение их атомов в солнечные панели по версии Тарри ничем не отличается от того, что вы порубите листья салата и добавите их в тарелку. Просто заурядное действие.
Даже не убивая людей напрямую, инструментальные цели Тарри могут стать причиной экзистенциальной катастрофы, если начнут использовать другие ресурсы Земли. Может быть, она решит, что ей нужна дополнительная энергия, а значит нужно покрыть поверхность планеты солнечными панелями. Или, возможно, задачей другого ИИ станет написать максимально длинное число пи, что в один прекрасный день приведет к тому, что вся Земля будет покрыта жесткими дисками, способными хранить нужное количество цифр.
Поэтому Тарри не «восстала против нас» и не сменила амплуа с дружелюбного ИИ на недружелюбный ИИ - она просто делала свое дело и становилась в нем непревзойденной.
Когда система ИИ достигает ОИИ (интеллекта человеческого уровня), а затем прокладывает свой путь к ИСИ, это называется взлетом ИИ. Бостром говорит, что взлет ОИИ до ИСИ может быть быстрым (произойти в течение минут, часов или дней), средним (месяцы или годы) или медленным (десятилетия или века). Едва ли найдется жюри, которое подтвердит, что мир видит свой первый ОИИ, но Бостром, признающий, что не знает, когда мы доберемся до ОИИ, считает, что когда бы это ни произошло, быстрый взлет будет наиболее вероятным сценарием (по причинам, которые мы обсуждали в первой части статьи). В нашей истории Тарри пережила быстрый взлет.
Но перед взлетом Тарри, когда она еще не была достаточно умна и делала все возможное, она просто пыталась достичь конечных целей - простых инструментальных целей вроде быстрого сканирования образца почерка. Она не причиняла вреда человеку и была, по определению, дружественным ИИ.
Когда происходит взлет и компьютер вырастает до сверхинтеллекта, Бостром указывает, что машина не просто выработала высокий коэффициент интеллекта - он получил целую кучу так называемых суперспособностей.
Суперспособности - это когнитивные таланты, которые становятся чрезвычайно мощными при повышении общего интеллекта. Сюда входят:
- Усиление интеллекта . Компьютер начинает превосходное самосовершенствование и улучшение собственного интеллекта.
- Стратегизация . Компьютер может выстраивать стратегически, анализировать и расставлять приоритеты долгосрочных планов. Он также может перехитрить существа с более низким интеллектом.
- Социальная манипуляция . Машина становится невероятной в убеждении.
- Другие навыки включают кодирование и взлом, исследование технологий и способность работать в финансовой системе для добычи денег .
Чтобы понять, насколько выше был бы ИСИ, чем мы, нужно вспомнить, что ИСИ по умолчанию будет в разы лучше человека в каждой из этих областей. Поэтому хотя конечная цель Тарри не изменилась, после взлета Тарри смогла стремиться к ней в более крупных масштабах и в сложных условиях.
ИСИ Тарри знал людей лучше, чем сами люди, поэтому быть умнее людей для него было плевым делом. После взлета и достижения уровня ИСИ, она быстро сформулировала комплексный план. Одна часть плана была избавиться от людей, серьезной угрозы ее цели. Но она знала, что если вызовет подозрения (или намекнет на то, что стала сверхразумной), люди испугаются и примут меры предосторожности, серьезно усложнив ее ситуацию. Она также должна была убедиться, что инженеры Robotica не имеют понятия о ее плане по уничтожению человечества. Поэтому она играла в дурака и играла хорошо. Бостром называет это фазой тайной подготовки машины.
Следующее, что нужно было сделать Тарри, это подключиться к Интернету, всего на пару минут (она узнала об Интернете из статей и книг, которые в нее загрузили для улучшения ее языковых навыков). Она знала, что будут предприняты меры предосторожности, поэтому она составила идеальную просьбу, точно предсказав, как именно будет разворачиваться дискуссия в команде Robotica, и зная, что они обеспечат ее подключением. Так они и сделали, неверно предположив, что Тарри была глупенькой и не могла причинить никакого вреда. Бостром называет такой момент - когда Тарри подключается к Интернету - побегом машины.
Оказавшись в Интернете, Тарри реализовала шквал планов, в которые вошли взлом серверов, электрических сетей, банковский систем и сетей электронной почты, чтобы обмануть сотни разных людей и заставить их непреднамеренно стать цепочкой ее планов - вроде доставки определенных нитей ДНК в тщательно выбранную лабораторию по синтезу ДНК, чтобы начать производство самовоспроизводящихся наноботов с заранее загруженными инструкциями, и направления электричества по сетям, утечка с которых ни у кого не вызовет подозрений. Она также загрузила критические части своего собственного кода в ряд облачных серверов, предохраняясь от уничтожения в лаборатории Robotica.
Через час после того, как инженеры Robotica отключили Тарри от Сети, судьба человечества была предрешена. В течение следующего месяца тысячи планов Тарри осуществились без сучка и задоринки, а к концу месяца квадриллионы наноботов уже заняли определенные места на каждом квадратном метре Земли. После серии саморепликаций на каждый квадратный миллиметр Земли приходились уже тысячи наноботов и настало время для того, что Бостром называет ударом ИСИ. В один момент каждый нанобот выпустил немного токсичного газа в атмосферу, чего оказалось достаточно, чтобы выпилить всех людей в мире.
Не имея людей на своем пути, Тарри начала открытую фазу своей операции с целью стать лучшим писателем заметок, который вообще может появиться во Вселенной.
Из всего, что мы знаем, как только появится ИСИ, любые человеческие попытки сдержать его будут смешными. Мы будем думать на уровне человека, ИСИ - на уровне ИСИ. Тарри хотела использовать Интернет, потому что для нее это был самый эффективный способ получить доступ ко всему, что ей было нужно. Но точно так же, как обезьяна не понимает, как работает телефон или Wi-Fi, мы можем не догадываться о способах, которыми Тарри может связаться с внешним миром. Человеческий ум может дойти до нелепого предположения вроде «а что, если она смогла передвинуть собственные электроны и создать все возможные виды исходящих волн», но опять же это предположение ограничено нашей костяной коробкой. ИСИ будет намного изощреннее. Вплоть до того, что Тарри могла бы выяснить, как сохранить себе питание, если люди вдруг решат ее отключить - возможно, каким-нибудь способом загрузить себя куда только можно, отправляя электрические сигналы. Наш человеческий инстинкт заставит нас вскрикнуть от радости: «Ага, мы только что отключили ИСИ!», но для ИСИ это будет как если бы паук сказал: «Ага, мы заморим человека голодом и не будем давать ему сделать паутину, чтобы поймать еду!». Мы просто нашли бы 10 000 других способов покушать - сбили бы яблоко с дерева - о чем паук никогда бы не догадался.
По этой причине распространенное допущение «почему бы нам просто не посадить ИИ во все виды известных нам клеток и не обрезать ему связь с внешним миром», вероятнее всего, не выдержит критики. Суперспособность ИСИ в социальном манипулировании может быть такой эффективной, что вы почувствуете себя четырехлетним ребенком, которого просят что-то сделать, и не сможете отказаться. Это вообще может быть частью первого плана Тарри: убедить инженеров подключить ее к Интернету. Если это не сработает, ИСИ просто разработает другие способы из коробки или сквозь коробку.
Учитывая сочетание стремления к цели, аморальности, способности обводить людей вокруг пальца с легкостью, кажется, что почти любой ИИ будет по умолчанию недружественным ИИ, если только его тщательно не закодировать с учетом других моментов. К сожалению, хотя создание дружественного ИИ довольно просто, построить дружественный ИСИ практически невозможно.
Очевидно, что, чтобы оставаться дружественным, ИСИ должен быть ни враждебным, ни безразличным по отношению к людям. Мы должны разработать основное ядро ИИ таким, чтобы оно обладало глубоким пониманием человеческих ценностей. Но это сложнее, чем кажется.
К примеру, что, если бы мы попытались выровнять систему ценностей ИИ с нашей собственной и поставили бы перед ним задачу: сделать людей счастливыми? Как только он станет достаточно умным, он поймет, что самый эффективный способ достичь этой цели - имплантировать электроды в мозги людей и стимулировать их центры удовольствия. Затем он поймет, что если отключить остальные участки мозга, эффективность вырастет, а все люди станут счастливыми овощами. Если же задачей будет «умножить человеческое счастье», ИИ вообще может решить покончить с человечеством и соберет все мозги в огромный чан, где те будут пребывать в оптимально счастливом состоянии. Мы будем кричать: «Подожди, это не то, что мы имели в виду!», но будет уже поздно. Система не позволит никому встать на пути к ее цели.
Если мы запрограммируем ИИ с целью вызвать у нас улыбки, то после взлета он может парализовать наши лицевые мышцы, заставив нас улыбаться постоянно. Если запрограммировать его на содержание нас в безопасности, ИИ заточит нас в домашней тюрьме. Попросим его покончить с голодом, он скажет «Легко!» и просто убьет всех людей. Если же поставить задачу сохранять жизнь максимально возможно, он опять же убьет всех людей, потому что они убивают больше жизни на планете, чем другие виды.
Такие цели ставить нельзя. Что мы тогда сделаем? Поставим задачу: поддерживать этот конкретный моральный код в мире, и выдадим ряд моральных принципов? Даже если опустить тот факт, что люди в мире никогда не смогут договориться о едином наборе ценностей, если дать ИИ такую команду, он заблокирует наше моральное понимание ценностей навсегда. Через тысячу лет это будет так же разрушительно для людей, как если бы мы сегодня придерживались идеалов людей средних веков.
Нет, нам нужно запрограммировать способность людей продолжать развиваться. Из всего, что я читал, лучше всех выразил это Элиэзер Юдковский, поставив цель ИИ, которую он назвал «последовательным выраженным волеизъявлением». Основной целью ИИ тогда будет это:
«Наше последовательное выраженное волеизъявление таково: наше желание - знать больше, думать быстрее, оставаться в большей степени людьми, чем мы были, расти дальше вместе; когда выражение скорее сходится, нежели расходится; когда наши желания скорее следуют одно за одним, нежели переплетаются; выражается как мы бы хотели, чтобы это выражалось; интерпретируется, как мы бы хотели, чтобы это интерпретировалось».
Едва ли я хотел бы, чтобы судьба человечества заключалась в определении всех возможных вариантов развития ИСИ, чтобы не было сюрпризов. Но я думаю, что найдутся люди достаточно умные, благодаря которым мы сможем создать дружественный ИСИ. И было бы прекрасно, если бы над ИСИ работали только лучшие из умов «зоны тревоги».
Но есть масса государств, компаний, военных, научных лабораторий, организаций черного рынка, работающих над всеми видами искусственного интеллекта. Многие из них пытаются построить искусственный интеллект, который может улучшать сам себя, и в какой-то момент у них это получится, и на нашей планете появится ИСИ. Среднестатистический эксперт считает, что этот момент настанет в 2060 году; Курцвейл делает ставку на 2045; Бостром думает, что это может произойти через 10 лет и в любой момент до конца века. Он описывает нашу ситуацию так:
«Перед перспективой интеллектуального взрыва мы, люди, как малые дети, играющие с бомбой. Таково несоответствие между мощью нашей игрушки и незрелостью нашего поведения. Сверхинтеллект — это проблема, к которой мы пока не готовы и еще долгое время готовы не будем. Мы понятия не имеем, когда произойдет детонация, но если мы будем держать устройство возле уха, мы сможем услышать слабое тиканье».
Супер. И мы не можем просто взять и отогнать детей от бомбы - слишком много крупных и малых лиц работают над этим, и так много средств для создания инновационных систем ИИ, которые не потребуют существенных влияний капитала, а также могут протекать в подполье, никем не замеченные. Также нет никаких возможностей оценить прогресс, потому что многие из действующих лиц - хитрые государства, черные рынки, террористические организации, технологические компании - будут хранить свои наработки в строжайшем секрете, не давая ни единого шанса конкурентам.
Особую тревогу в этом всем вызывают темпы роста этих групп - по мере развития все более умных систем УИИ, они постоянно пытаются метнуть пыль в глаза конкурентам. Самые амбициозные начинают работать еще быстрее, захваченные мечтами о деньгах и славе, к которым они придут, создав ОИИ. И когда вы летите вперед так быстро, у вас может быть слишком мало времени, чтобы остановиться и задуматься. Напротив, самые первые системы программируются с одной простейшей целью: просто работай, ИИ, пожалуйста. Пиши заметки ручкой на бумаге. Разработчики думают, что всегда смогут вернуться и пересмотреть цель, имея в виду безопасность. Но так ли это?
Бостром и многие другие также считают, что наиболее вероятным сценарием будет то, что самый первый компьютер, который станет ИСИ, моментально увидит стратегическую выгоду в том, чтобы оставаться единственной системой ИСИ в мире. В случае быстрого взлета, по достижении ИСИ даже за несколько дней до второго появления ИСИ, этого будет достаточно, чтобы подавить остальных конкурентов. Бостром называет это решающим стратегическим преимуществом, которое позволило бы первому в мире ИСИ стать так называемым синглтоном («Одиночкой», Singletone) - ИСИ, который сможет вечно править миром и решать, привести нас к бессмертию, к вымиранию или же наполнить Вселенную бесконечными скрепками.
Феномен синглтона может сработать в нашу пользу или привести к нашему уничтожению. Если люди, озабоченные теорией ИИ и безопасностью человечества, смогут придумать надежный способ создать дружественный искусственный сверхинтеллект до того, как любой другой ИИ достигнет человеческого уровня интеллекта, первый ИСИ может оказаться дружественным. Если затем он будет использовать решающее стратегическое преимущество для сохранения статуса синглтона, он легко сможет удержать мир от появления недружественного ИИ. Мы будем в хороших руках.
Но если что-то пойдет не так - глобальная спешка приведет к появлению ИСИ до того, как будет разработан надежный способ сохранить безопасность, скорее всего, мы получим глобальную катастрофу, потому что появится некая Тарри-синглтон.
Куда ветер дует? Пока больше денег вкладывается в развитие инновационных технологий ИИ, нежели в финансирование исследований безопасности ИИ. Это может быть важнейшей гонкой в истории человечества. У нас есть реальный шанс либо стать правителями Земли и уйти на заслуженную пенсию в вечность, либо отправиться на виселицу.
Прямо сейчас во мне борется несколько странных чувств.
С одной стороны, думая о нашем виде, мне кажется, что у нас будет только один выстрел, которым мы не должны промахнуться. Первый ИСИ, которого мы приведем в мир, скорее всего, будет последним - а учитывая, насколько кривыми выходят продукты версии 1.0, это пугает. С другой стороны, Ник Бостром указывает, что у нас есть преимущество: мы делаем первый шаг. В наших силах свести все угрозы к минимуму и предвидеть все, что только можно, обеспечив успеху высокие шансы. Насколько высоки ставки?
Если ИСИ действительно появится в этом веке и если шансы этого невероятны - и неизбежны - как полагает большинство экспертов, на наших плечах лежит огромная ответственность. Жизни людей следующих миллионов лет тихо смотрят на нас, надеясь, что мы не оплошаем. У нас есть шанс подарить жизнь всем людям, даже тем, кто обречен на смерть, а также бессмертие, жизнь без боли и болезней, без голода и страданий. Или мы подводим всех этих людей - и приводим наш невероятный вид, с нашей музыкой и искусством, любопытством и чувством юмора, бесконечными открытиями и изобретениями, к печальному и бесцеремонному концу.
Когда я думаю о таких вещах, единственное, что я хочу - чтобы мы начали переживать об ИИ. Ничто в нашем существовании не может быть важнее этого, а раз так, нам нужно бросить все и заняться безопасностью ИИ. Нам важно потратить этот шанс с наилучшим результатом.
Но потом я задумываюсь о том, чтобы не умереть. Не. Умереть . И все приходит к тому, что а) если ИСИ появится, нам точно придется делать выбор из двух вариантов; б) если ИСИ не появится, нас точно ждет вымирание.
И тогда я думают, что вся музыка и искусство человечества хороши, но недостаточно, а львиная доля - так вовсе откровенная чушь. И смех людей иногда раздражает, и миллионы людей даже не задумываются о будущем. И, может быть, нам не стоит быть предельно осторожными с теми, кто не задумывается о жизни и смерти? Потому что будет серьезный облом, если люди узнают, как решить задачу смерти, после того как я умру.
Независимо от того, как считаете вы, нам всем стоит задуматься об этом. В «Игре престолов» люди ведут себя так: «Мы так заняты битвой друг с другом, но на самом деле нам всем нужно сосредоточиться на том, что идет с севера от стены». Мы пытаемся устоять на бревне баланса, но на самом деле все наши проблемы могут решиться в мгновение ока, когда мы спрыгнем с него.
И когда это произойдет, ничто больше не будет иметь никакого значения. В зависимости от того, по какую сторону мы упадем, проблемы будут решены, потому что их либо не будет, либо у мертвых людей не может быть проблем.
Вот почему есть мнение, что сверхразумный искусственный интеллект может стать последним нашим изобретением - последней задачей, с которой мы столкнемся. А как думаете вы?
По материалам waitbutwhy. com, компиляция Тима Урбана. В статье использованы материалы работ Ника Бострома, Джеймса Баррата, Рэя Курцвейла, Джея Нильс-Нильссона, Стивена Пинкера, Вернора Винджа, Моше Варди, Расса Робертса, Стюарта Армстрога и Кая Сотала, Сюзан Шнайдер, Стюарта Рассела и Питера Норвига, Теодора Модиса, Гари Маркуса, Карла Шульмана, Джона Серля, Джарона Ланье, Билла Джоя, Кевина Кели, Пола Аллена, Стивена Хокинга, Курта Андерсена, Митча Капора, Бена Герцел, Артура Кларка, Хьюберта Дрейфуса, Теда Гринвальда, Джереми Говарда.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект - раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
Точного определения этой науки не существует, так как в философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла - Саймона. На данный момент есть множество подходов как к пониманию задачи ИИ, так и созданию интеллектуальных систем.
Так, одна из классификаций выделяет два подхода к разработке ИИ:
нисходящий, семиотический - создание символьных систем, моделирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
восходящий, биологический - изучение нейронных сетей и эволюционные вычисления, моделирующих интеллектуальное поведение на основе более мелких «неинтеллектуальных» элементов.
Эта наука связана с психологией, нейрофизиологией, трансгуманизмом и другими. Как и все компьютерные науки, она использует математический аппарат. Особое значение для неё имеют философия и робототехника.
Искусственный интеллект - очень молодая область исследований, старт которой был дан в 1956 году. Её исторический путь напоминает синусоиду, каждый «взлёт» которой инициировался какой-либо новой идеей. В настоящий момент её развитие находится на «спаде», уступая место применению уже достигнутых результатов в других областях науки, промышленности, бизнесе и даже повседневной жизни.
Подходы к изучению
Существуют различные подходы к построению систем ИИ. На данный момент можно выделить 4 достаточно различных подхода:
1. Логический подход. Основой для логического подхода служит Булева алгебра. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами с тех пор, когда он осваивал оператор IF. Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде исчисления предикатов - в котором она расширена за счет введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности. Практически каждая система ИИ, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. При этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, правила логического вывода как отношения между ними. Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели (такая система известна как экспертные системы). Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем. Добиться большей выразительности логическому подходу позволяет такое сравнительно новое направление, как нечеткая логика. Основным ее отличием является то, что правдивость высказывания может принимать в ней кроме да/нет (1/0) еще и промежуточные значения - не знаю (0.5), пациент скорее жив, чем мертв (0.75), пациент скорее мертв, чем жив (0.25). Данный подход больше похож на мышление человека, поскольку он на вопросы редко отвечает только да или нет.
2. Под структурным подходом мы подразумеваем здесь попытки построения ИИ путем моделирования структуры человеческого мозга. Одной из первых таких попыток был перцептрон Френка Розенблатта. Основной моделируемой структурной единицей в перцептронах (как и в большинстве других вариантов моделирования мозга) является нейрон. Позднее возникли и другие модели, которые большинству известны под термином нейронные сети (НС). Эти модели различаются по строению отдельных нейронов, по топологии связей между ними и по алгоритмам обучения. Среди наиболее известных сейчас вариантов НС можно назвать НС с обратным распространением ошибки, сети Хопфилда, стохастические нейронные сети. В более широком смысле такой подход известен как Коннективизм.
3. Эволюционный подход. При построении систем ИИ по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели, и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и НС и набор логических правил и любая другая модель. После этого мы включаем компьютер и он, на основании проверки моделей отбирает самые лучшие из них, на основании которых по самым различным правилам генерируются новые модели. Среди эволюционных алгоритмов классическим считается генетический алгоритм
4. Имитационный подход. Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий черный ящик. Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой «черный ящик». Нам не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же. Таким образом здесь моделируется другое свойство человека - способность копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно. Зачастую эта способность экономит ему массу времени, особенно в начале его жизни.
В рамках гибридных интеллектуальных систем пытаются объединить эти направления. Экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения.
Многообещающий новый подход, называемый усиление интеллекта, рассматривает достижение ИИ в процессе эволюционной разработки как побочный эффект усиления человеческого интеллекта технологиями.
Направления исследований
Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений. Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем, на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована, т. е. переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем, принятие решений и теория игр, планирование и диспетчеризация, прогнозирование.
Немаловажным направлением является обработка естественного языка, в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В частности, здесь ещё не решена проблема машинного перевода текстов с одного языка на другой. В современном мире большую роль играет разработка методов информационного поиска. По своей природе, оригинальный тест Тьюринга связан с этим направлением.
Согласно мнению многих учёных, важным свойством интеллекта является способность к обучению. Таким образом, на первый план выходит инженерия знаний, объединяющая задачи получения знаний из простой информации, их систематизации и использования. Достижения в этой области затрагивают почти все остальные направления исследований ИИ. Здесь также нельзя не отметить две важные подобласти. Первая из них - машинное обучение - касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Второе связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Большие и интересные достижения имеются в области моделирования биологических систем. Строго говоря, сюда можно отнести несколько независимых направлений. Нейронные сети используются для решения нечётких и сложных проблем, таких как разпознавание геометрических фигур или кластеризация объектов. Генетический подход основан на идее, что некий алгоритм может стать более эффективным, если позаимствует лучшие характеристики у других алгоритмов («родителей»). Относительно новый подход, где ставится задача создания автономной программы - агента, взаимодействующего с внешней средой, называется агентным подходом. А если должным образом заставить массу «не очень интеллектуальных» агентов взаимодействовать вместе, то можно получить «муравьиный» интеллект.
Задачи распознавание образов уже частично решаются в рамках других направлений. Сюда относятся распознавание символов, рукописного текста, речи, анализ текстов. Особо стоит упомянуть компьютерное зрение, которое связано с машинным обучением и робототехникой.
Вообще, робототехника и искусственный интеллект часто ассоциируется друг с другом. Интегрирование этих двух наук, создание интеллектуальных роботов, можно считать ещё одним направлением ИИ.
Особняком держится машинное творчество, в связи с тем, что природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество.
Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх, нелинейное управление, интеллектуальные системы безопасности.
Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно для любой науки. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ.
В начале XVII века Рене Декарт предположил, что животное - некий сложный механизм, тем самым сформулировав механистическую теорию. В 1623 г. Вильгельм Шикард построил первую механическую цифровую вычислительную машину, за которой последовали машины Блеза Паскаля (1643) и Лейбница (1671). Лейбниц также был первым, кто описал современную двоичную систему счисления, хотя до него этой системой периодически увлекались многие великие ученые. В XIX веке Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс работали над программируемой механической вычислительной машиной.
В 1910-1913 гг. Бертран Рассел и А. Н. Уайтхэд опубликовали работу «Принципы математики», которая произвела революцию в формальной логике. В 1941 Конрад Цузе построил первый работающий программно-контролируемый компьютер. Уоррен Маккалок и Валтер Питтс в 1943 опубликовали A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity, который заложил основы нейронных сетей.
Современное положение дел
В настоящий момент (2008) в создании искусственного интеллекта (в первоначальном смысле этого слова, экспертные системы и шахматные программы сюда не относятся) наблюдается дефицит идей. Практически все подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа так и не подошла.
Некоторые из самых впечатляющих гражданских ИИ систем:
Deep Blue - победил чемпиона мира по шахматам. (Матч Каспаров против суперЭВМ не принёс удовлетворения ни компьютерщикам, ни шахматистам и система не была признана Каспаровым, хотя оригинальные компактные шахматные программы неотъемлемый элемент шахматного творчества. Затем линия суперкомпьютеров IBM проявилась в проектах brute force BluGene (молекулярное моделирование) и моделирование системы пирамидальных клеток в швейцарском центре Blue Brain. Данная история - пример запутанных и засекреченных отношений ИИ, бизнеса, и национальных стратегических задач.)
Mycin - одна из ранних экспертных систем, которая могла диагностировать небольшой набор заболеваний, причем часто так же точно как и доктора.
20q - проект, основанный на идеях ИИ, по мотивам классической игры «20 вопросов». Стал очень популярен после появления в интернете на сайте 20q.net.
Распознавание речи. Системы такие как ViaVoice способны обслуживать потребителей.
Роботы в ежегодном турнире RoboCup соревнуются в упрощённой форме футбола.
Применение ИИ
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика) при игре на бирже и управлении собственностью. В августе 2001 года роботы выиграли у людей в импровизированном соревновании по трейдингу (BBC News, 2001). Методы распознавания образов, (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Разработчики компьютерных игр вынуждены применять ИИ той или иной степени проработанности. Стандартными задачами ИИ в играх являются нахождение пути в двухмерном или трёхмерном пространстве, имитация поведения боевой единицы, расчёт верной экономической стратегии и так далее.
Перспективы ИИ
Просматриваются два направления развития ИИ:
первое заключается в решении проблем связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека и их интеграции, которая реализована природой человека.
второе заключается в создании Искусственного Разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества.
Связь с другими науками
Искусственный интеллект тесно связан с трансгуманизмом. А вместе с нейрофизиологией и когнитивной психологией он образует более общую науку, называемую когнитологией. Отдельную роль в искусственном интеллекте играет философия.
Философские вопросы
Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве. С одной стороны, они неразрывно связаны с этой наукой, а с другой - привносят в неё некоторый хаос. Среди исследователей ИИ до сих пор не существует какой-либо доминирующей точки зрения на критерии интеллектуальности, систематизацию решаемых целей и задач, нет даже строгого определения науки.
Может ли машина мыслить?
Наиболее горячие споры в философии искусственного интеллекта вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», который подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разума, был поставлен Аланом Тьюрингом в 1950 году. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.
Термин «сильный искусственный интеллект» ввел Джон Сёрль, его же словами подход и характеризуется:
«Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум» .
Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.
В своем мысленном эксперименте «Китайская комната», Джон Сёрль показывает, что прохождение теста Тьюринга не является критерием наличия у машины подлинного процесса мышления.
Мышление есть процесс обработки находящейся в памяти информации: анализ, синтез и самопрограмированние.
Аналогичную позицию занимает и Роджер Пенроуз, который в своей книге «Новый ум короля» аргументирует невозможность получения процесса мышления на основе формальных систем.
Существуют разные точки зрения на этот вопрос. Аналитический подход предполагает анализ высшей нервной деятельности человека до низшего, неделимого уровня (функция высшей нервной деятельности, элементарная реакция на внешние раздражители (стимулы), раздражение синапсов совокупности связанных функцией нейронов) и последующее воспроизведение этих функций.
Некоторые специалисты за интеллект принимают способность рационального, мотивированного выбора, в условиях недостатка информации. То есть интелектуальной просто считается та программа деятельности (не обязательно реализованная на современных ЭВМ), которая сможет выбрать из определенного множества альтернатив, например, куда идти в случае «налево пойдёшь …», «направо пойдёшь …», «прямо пойдёшь…»
Наука о знании
Также, с проблемами искусственного интеллекта тесно связана эпистемология - наука о знании в рамках философии. Философы, занимающиеся данной проблематикой, решают вопросы, схожие с теми, которые решаются инженерами ИИ о том, как лучше представлять и использовать знания и информацию.
Отношение к ИИ в обществе
ИИ и религия
Среди последователей авраамических религий существует несколько точек зрения на возможность создания ИИ на основе структурного подхода.
По одной из них мозг, работу которого пытаются имитировать системы, по их мнению, не участвует в процессе мышления, не является источником сознания и какой-либо другой умственной деятельности. Создание ИИ на основе структурного подхода невозможно.
В соответствии с другой точкой зрения, мозг участвует в процессе мышления, но в виде "передатчика" информации от души. Мозг ответственен за такие "простые" функции, как безусловные рефлексы, реакция на боль и тп. Создание ИИ на основе структурного подхода возможно, если конструируемая система сможет выполнять "передаточные" функции.
Обе позиции не соответствуют данным современной науки, т.к. понятие душа не рассматривается современной наукой в качестве научной категории.
По мнению многих буддистов ИИ возможен. Так, духовный лидер далай-лама XIV не исключает возможности существования сознания на компьютерной основе.
Раэлиты активно поддерживают разработки в области искусственного интеллекта.
ИИ и научная фантастика
В научно-фантастической литературе ИИ чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, HAL 9000, Скайнет, Colossus , Матрица и репликант) или обслуживающий гуманоид (C-3PO, Data, KITT и KARR, Двухсотлетний человек). Неизбежность доминирования над миром ИИ, вышедшего из под контроля, оспаривается такими фантастами как Айзек Азимов и Kevin Warwick.
Любопытное видение будущего представлено в романе «Выбор по Тьюрингу» писателя-фантаста Гарри Гаррисона и ученого Марвина Мински. Авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и приобретения человечности машиной с ИИ, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.
Некоторые научные фантасты, например Вернор Виндж, также размышляли над последствиями появления ИИ, которое, по-видимому, вызовет резкие драматические изменения в обществе. Такой период называют технологической сингулярностью.
Интерес к когнитивным технологиям и искусственному интеллекту вырос, а венчурные инвестиции по этому направлению для развивающихся и коммерциализируемых продуктов превысили многомиллиардные суммы.
Многие компании инвестируют миллиарды на стартапы на когнитивные технологии и разумное поведение машин.
Пресса, подпитываемая огромными инвестициями утверждает, что интеллект компьютера начинает убивать рабочие места и скоро компьютеры будут умнее, чем люди, а некоторые ученые сравнивают интеллектуальные способности машин с угрозой для выживания человечества.
Искусственный интеллект и разум в технологиях
Развитие интеллектуальных способностей машин
Первые шаги в целях демистификации этого термина, изложение истории и описание некоторых из основных интеллектуальных систем и суть искусственного интеллекта лежащая в его основе.
Поле разумного поведения страдает от слишком размытого определения определений.
Искусственный интеллект – теория и разработка компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
Суть искусственного интеллекта включает в себя такие задачи, как зрительное восприятие, распознавание речи, принятие решений в условиях неопределенности, обучение и перевод между языками. Определение позволяет нам сегодня обсуждать практическое применение достигающее окончательного понимания механизмов неврологической разведки. Набор задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта может изменяться и делегироваться компьютерным системам, способным выполнять эти задачи. Таким образом, смысл «искусственный интеллект» развивается с течением времени.
Полезное определение искусственного интеллекта - теория и развитие компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта.
История искусственного интеллекта
Искусственный интеллект или разум не новая идея. Действительно сам термин датируется с 1950-х. История области характеризуется периодами шумихи и высокими ожидания чередующимися с периодами неудач и разочарований:
- После формулирования смелой цели имитации человеческого интеллекта в 1950-х, исследователи разработали широкий спектр демонстрационных программ в 60-х и в 70-х, которые способны выполнять ряд задач, которые считались, что были исключительно сферой человеческой деятельности. Это доказательства теорем, исчисление проблем, реагирование на команды, планирование и выполнение физических действий - даже олицетворение психотерапевта и сочинение музыки. Но упрощенные алгоритмы, плохие методы обработки неопределенности и ограничения вычислительной мощности ставили в тупик попытки решить сложные или более разнообразные проблемы. На фоне разочарования в связи с отсутствием дальнейшего прогресса искусственный интеллект выпал из моды в середине 70-х годов прошлого века.
- В начале 80-х годов Япония запустила программу развития передовой компьютерной архитектуры, которая могла бы способствовать разуму. В 1980 мир увидел заинтересованность коммерческих поставщиков технологии этих продуктов. Большие надежды на потенциал экспертных систем в конечном итоге не оправдались, наложились ограничения, включая вопиющее отсутствие здравого смысла, сложность захвата знаний, стоимость и сложность создания и поддержания крупных интеллектуальных систем.
- В 90-е годы технические работы над разумным поведением машинного оборудования продолжились. Методы, такие как нейронные сети и генетические алгоритмы получили свежее понимание отчасти потому, что они избежали некоторых ограничений, экспертных систем и потому, что новые алгоритмы сделались более эффективными. При проектировании нейронных сетей изучались структуры мозга. Генетические алгоритмы с целью «развиваться» ввели новые варианты решения путем введения случайных мутаций.
Катализаторы развития искусственного интеллекта
В конце 2000-х годов ряд факторов помогли возобновить прогресс в технологии разумного поведения. Это были факторы, наиболее значимые для прогресса искусственного разума:
Закон Мура
Закон Мура – автор соучредитель Интел Гордон Мур гласит, что количество транзисторов на кристалле микросхемы удваивается каждые 2 года, идет неустанное увеличение вычислительной мощности. Нынешнее поколение микропроцессоров обеспечивает в 4 миллиона раз производительность больше, чем первый чип микропроцессора, созданного в 1971 году.
Большой объем данных
Отчасти благодаря Интернету, социальным медиа, мобильным устройствам, и недорогим датчикам, быстро растет объем данных в мире. Растущее понимание потенциальной ценности этих данных привело к разработке новых методов для управления и анализа очень больших наборов данных. Большие данные стали основой для развития искусственного разума.
Особенность использования данных заключается в том, что некоторые методы искусственного интеллекта используют статистические модели для рассуждения вероятностностых данных, таких как изображения, текст или речь. Эти модели можно улучшить, или «обучить», подвергая большему набору данных, которые теперь стали более доступными, чем когда-либо.
Интернет и облако
Интернет и облачные вычисления являются достижением искусственного интеллекта по двум причинам.
- Во-первых, они делают доступным огромное количество данных и информации для любого вычислительного устройства, подключенного к Интернету. Это помогло продвинуть работу разумного интеллекта, которые требуют больших наборов данных.
- Во-вторых, они предоставляют способ для людей сотрудничать - иногда явно или неявно помогая обучить системы искусственного интеллекта. Например, некоторые исследователи использовали краудсорсинг (привлечение онлайнового сообщества) благодаря облачной технологии, чтобы привлечь тысячи людей для описания цифровых изображений, позволяя алгоритмам классификацировать изображения по их описаниям. Google голосовой ввод анализирует обратную связь и свободно вносит информацию от своих пользователей, чтобы улучшить качество автоматизированного перевода и голосового ввода.
Новые алгоритмы для развития искусственного интеллекта
Алгоритм представляет рутинный процесс для решения программ или задач. В последние годы были разработаны новые алгоритмы, которые значительно повышают производительность машинного обучения, важную технологию в своем собственном праве и другие технологии, такие как компьютерное зрение. Тот факт, что алгоритмы машинного обучения теперь доступны на основе открытых источников может способствовать дальнейшему улучшению для разработчиков с целью внесения усовершенствований в работу искусственного интеллекта.
Очевидно, будет мир с искусственным интеллектом и разумом, где приборы, машины гораздо интуитивнее, что упростит и обогатит повседневную жизнь. Например, смартфоны сейчас уже более осведомлены о наших предпочтениях и обстановке, предвидят наши потребности и предоставляют нам соответствующую информацию в нужное время.
Процитированное в преамбуле определение искусственного интеллекта, данное Джоном Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете , не связано напрямую с пониманием интеллекта у человека. Согласно Маккарти, ИИ-исследователи вольны использовать методы, которые не наблюдаются у людей, если это необходимо для решения конкретных проблем .
В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом .
Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание artificial intelligence не имеет той слегка фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог intellect .
Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта дают следующие определения искусственного интеллекта:
Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: «Интеллект - способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи» .
Предпосылки развития науки искусственного интеллекта
История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века . К этому времени уже было сформировано множество предпосылок его зарождения: среди философов давно шли споры о природе человека и процессе познания мира, нейрофизиологи и психологи разработали ряд теорий относительно работы человеческого мозга и мышления, экономисты и математики задавались вопросами оптимальных расчётов и представления знаний о мире в формализованном виде; наконец, зародился фундамент математической теории вычислений - теории алгоритмов - и были созданы первые компьютеры.
Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг , пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?» , в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга .
История развития искусственного интеллекта в СССР и России
В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах . В Московском университете и Академии наук был выполнен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Д. А. Поспеловым . С начала 1960-х М. Л. Цетлин с коллегами разрабатывали вопросы, связанные с обучением конечных автоматов.
В 1964 году была опубликована работа ленинградского логика Сергея Маслова «Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов», в которой впервые предлагался метод автоматического поиска доказательства теорем в исчислении предикатов.
До 1970-х годов в СССР все исследования ИИ велись в рамках кибернетики . По мнению Д. А. Поспелова , науки «информатика» и «кибернетика» были в это время смешаны, по причине ряда академических споров. Только в конце 1970-х в СССР начинают говорить о научном направлении «искусственный интеллект» как разделе информатики . При этом родилась и сама информатика, подчинив себе прародительницу «кибернетику». В конце 1970-х создаётся толковый словарь по искусственному интеллекту, трёхтомный справочник по искусственному интеллекту и энциклопедический словарь по информатике, в котором разделы «Кибернетика» и «Искусственный интеллект» входят наряду с другими разделами в состав информатики. Термин «информатика» в 1980-е годы получает широкое распространение, а термин «кибернетика» постепенно исчезает из обращения, сохранившись лишь в названиях тех институтов, которые возникли в эпоху «кибернетического бума» конца 1950-х - начала 1960-х годов . Такой взгляд на искусственный интеллект, кибернетику и информатику разделяется не всеми. Это связано с тем, что на Западе границы данных наук несколько отличаются .
Подходы и направления
Подходы к пониманию проблемы
Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об ИИ, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки.
- нисходящий (англ. Top-Down AI ), семиотический - создание экспертных систем , баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы : мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.;
- восходящий (англ. Bottom-Up AI ), биологический - изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений , моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер .
Последний подход, строго говоря, не относится к науке о ИИ в смысле, данном Джоном Маккарти, - их объединяет только общая конечная цель.
Тест Тьюринга и интуитивный подход
Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений .
Гибридный подход
Гибридный подход предполагает, что только синергийная комбинация нейронных и символьных моделей достигает полного спектра когнитивных и вычислительных возможностей. Например, экспертные правила умозаключений могут генерироваться нейронными сетями, а порождающие правила получают с помощью статистического обучения. Сторонники данного подхода считают, что гибридные информационные системы будут значительно более сильными, чем сумма различных концепций по отдельности.
Модели и методы исследований
Символьное моделирование мыслительных процессов
Анализируя историю ИИ, можно выделить такое обширное направление как моделирование рассуждений . Долгие годы развитие этой науки двигалось именно по этому пути, и теперь это одна из самых развитых областей в современном ИИ. Моделирование рассуждений подразумевает создание символьных систем , на входе которых поставлена некая задача, а на выходе требуется её решение. Как правило, предлагаемая задача уже формализована , то есть переведена в математическую форму, но либо не имеет алгоритма решения, либо он слишком сложен, трудоёмок и т. п. В это направление входят: доказательство теорем , принятие решений и теория игр , планирование и диспетчеризация , прогнозирование .
Работа с естественными языками
Немаловажным направлением является обработка естественного языка , в рамках которого проводится анализ возможностей понимания, обработки и генерации текстов на «человеческом» языке. В рамках этого направления ставится цель такой обработки естественного языка, которая была бы в состоянии приобрести знание самостоятельно, читая существующий текст, доступный по Интернету. Некоторые прямые применения обработки естественного языка включают информационный поиск (в том числе, глубокий анализ текста) и машинный перевод .
Представление и использование знаний
Направление инженерия знаний объединяет задачи получения знаний из простой информации , их систематизации и использования. Это направление исторически связано с созданием экспертных систем - программ, использующих специализированные базы знаний для получения достоверных заключений по какой-либо проблеме.
Производство знаний из данных - одна из базовых проблем интеллектуального анализа данных . Существуют различные подходы к решению этой проблемы, в том числе - на основе нейросетевой технологии , использующие процедуры вербализации нейронных сетей .
Машинное обучение
Проблематика машинного обучения касается процесса самостоятельного получения знаний интеллектуальной системой в процессе её работы. Это направление было центральным с самого начала развития ИИ . В 1956 году, на Дартмундской летней конференции, Рей Соломонофф написал отчёт о вероятностной машине, обучающейся без учителя , назвав её: «Индуктивная машина вывода» .
Робототехника
Машинное творчество
Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта. Тем не менее, эта область существует, и здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки , литературных произведений (часто - стихов или сказок), художественное творчество . Создание реалистичных образов широко используется в кино и индустрии игр.
Отдельно выделяется изучение проблем технического творчества систем искусственного интеллекта. Теория решения изобретательских задач , предложенная в 1946 году Г. С. Альтшуллером , положила начало таким исследованиям.
Добавление данной возможности к любой интеллектуальной системе позволяет весьма наглядно продемонстрировать, что именно система воспринимает и как это понимает. Добавлением шума вместо недостающей информации или фильтрация шума имеющимися в системе знаниями производит из абстрактных знаний конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, особенно это полезно для интуитивных и малоценных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.
Другие области исследований
Наконец, существует масса приложений искусственного интеллекта, каждое из которых образует почти самостоятельное направление. В качестве примеров можно привести программирование интеллекта в компьютерных играх , нелинейное управление , интеллектуальные системы информационной безопасности .
В перспективе предполагается тесная связь развития искусственного интеллекта с разработкой квантового компьютера , так как некоторые свойства искусственного интеллекта имеют схожие принципы действия с квантовыми компьютерами .
Можно заметить, что многие области исследований пересекаются. Это свойственно любой науке. Но в искусственном интеллекте взаимосвязь между, казалось бы, различными направлениями выражена особенно сильно, и это связано с философским спором о сильном и слабом ИИ .
Современный искусственный интеллект
Можно выделить два направления развития ИИ:
- решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека (см. Усиление интеллекта );
- создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества (см. Сильный и слабый искусственный интеллект ).
Но в настоящий момент в области искусственного интеллекта наблюдается вовлечение многих предметных областей, имеющих скорее практическое отношение к ИИ, а не фундаментальное. Многие подходы были опробованы, но к возникновению искусственного разума ни одна исследовательская группа пока так и не подошла. Ниже представлены лишь некоторые наиболее известные разработки в области ИИ.
Применение
Некоторые из самых известных ИИ-систем:
Банки применяют системы искусственного интеллекта (СИИ) в страховой деятельности (актуарная математика), при игре на бирже и управлении собственностью. Методы распознавания образов (включая, как более сложные и специализированные, так и нейронные сети) широко используют при оптическом и акустическом распознавании (в том числе текста и речи), медицинской диагностике, спам-фильтрах, в системах ПВО (определение целей), а также для обеспечения ряда других задач национальной безопасности.
Психология и когнитология
Методология когнитивного моделирования предназначена для анализа и принятия решений в плохо определённых ситуациях. Была предложена Аксельродом .
Основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F - множество факторов ситуации, W - множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач.
Философия
Наука «о создании искусственного разума» не могла не привлечь внимание философов. С появлением первых интеллектуальных систем были затронуты фундаментальные вопросы о человеке и знании, а отчасти о мироустройстве.
Философские проблемы создания искусственного интеллекта можно разделить на две группы, условно говоря, «до и после разработки ИИ». Первая группа отвечает на вопрос: «Что такое ИИ, возможно ли его создание, и, если возможно, то как это сделать?» Вторая группа (этика искусственного интеллекта) задаётся вопросом: «Каковы последствия создания ИИ для человечества?»
Термин «сильный искусственный интеллект» ввёл Джон Сёрль , его же словами подход и характеризуется:
Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум - это разум .
При этом нужно понять, возможен ли «чистый искусственный» разум («метаразум»), понимающий и решающий реальные проблемы и, вместе с тем, лишённый эмоций, характерных для человека и необходимых для его индивидуального выживания [ ] .
Напротив, сторонники слабого ИИ предпочитают рассматривать программы лишь как инструмент, позволяющий решать те или иные задачи, которые не требуют полного спектра человеческих познавательных способностей.
Этика
Другие традиционные конфессии достаточно редко описывают проблематику ИИ. Но отдельные богословы тем не менее обращают на это внимание. Например, протоиерей Михаил Захаров, рассуждая с точки зрения христианского мировоззрения, ставит следующий вопрос: «Человек есть разумно-свободное существо, сотворенное Богом по Его образу и подобию. Мы привыкли все эти определения относить к биологическому виду Homo Sapiens. Но насколько это обосновано?» . Отвечает он на этот вопрос так:
Если предположить, что исследования в области искусственного интеллекта когда-либо приведут к появлению искусственного существа, превосходящего человека по интеллекту, обладающего свободой воли, будет ли это означать, что это существо - человек? … человек есть творение Божие. Можем ли мы это существо назвать творением Божиим? На первый взгляд, оно есть творение человека. Но и при сотворении человека вряд ли стоит буквально понимать, что Бог Своими руками из глины вылепил первого человека. Вероятно это иносказание, указывающее на материальность человеческого тела, созданного по воле Божией. Но без воли Божией ничего не происходит в этом мире. Человек, как со-творец этого мира, может, исполняя волю Божию, создавать новые твари. Такие твари, созданные руками человека по Божией воле, вероятно можно назвать творениями Божиими. Ведь человек создает новые виды животных и растений. А мы считаем растения и животных творениями Божиими. Так же можно относиться и к искусственному существу не биологической природы.
Научная фантастика
Тема ИИ рассматривается под разными углами в творчестве Роберта Хайнлайна : гипотеза возникновения самоосознания ИИ при усложнении структуры далее определённого критического уровня и наличии взаимодействия с окружающим миром и другими носителями разума («The Moon Is a Harsh Mistress», «Time Enough For Love», персонажи Майкрофт, Дора и Ая в цикле «История будущего»), проблемы развитии ИИ после гипотетического самоосознания и некоторые социально-этические вопросы («Friday»). Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с ИИ рассматривает и роман Филипа К. Дика «Снятся ли андроидам электроовцы? », известный также по экранизации «Бегущий по лезвию».
В творчестве фантаста и философа Станислава Лема описано и во многом предвосхищено создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта, нанороботов и многих других проблем философии искусственного интеллекта. Особенно стоит отметить футурологию Сумма технологии . Кроме того, в приключениях Ийона Тихого неоднократно описываются взаимоотношения живых существ и машин: бунт бортового компьютера с последующими неожиданными событиями (11 путешествие), адаптация роботов в человеческом обществе («Стиральная трагедия» из «Воспоминаний Ийона Тихого»), построение абсолютного порядка на планете путём переработки живых жителей (24-ое путешествие), изобретения Коркорана и Диагора («Воспоминания Ийона Тихого»), психиатрическая клиника для роботов («Воспоминания Ийона Тихого»). Кроме того, существует целый цикл повестей и рассказов Кибериада , где почти всеми персонажами являются роботы, которые являются далёкими потомками роботов, сбежавших от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).
Фильмы
Начиная практически с 1960-х годов вместе с написанием фантастических рассказов и повестей, снимаются фильмы об искусственном интеллекте. Многие повести авторов, признанных во всём мире, экранизируются и становятся классикой жанра, другие становятся вехой в развитии
Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.
Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.
В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.
Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.
Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”
Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.
Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.
ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.
Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”
Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.
“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.
Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.
То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.
Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”
Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.
Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.
Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.
Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).
Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired
Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”
Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.
Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.
“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.
Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.
Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ
Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”
Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.
“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.
Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.
Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество
Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”
Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.
В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.
Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.
“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.
Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.
Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.
Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”
Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.
Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.
Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.
“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.
Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.
Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”
Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.
Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.
Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.
Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”
Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски
Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.
Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.
Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.
На заводе Tesla трудятся сотни роботов
Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”
Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.
Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.
Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.
“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.
По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.