Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

М. Ф.: Какие еще препятствия стоят на пути к сильному ИИ? Как добавить роботам воображение и способность придумывать новые идеи?

Д. К.: Алгоритм GAN умеет создавать изображения, отличные от ранее увиденных. Но это сплав изображений из обучающего набора.

Трудно проверить наличие некоторых свойств. Люди могут притворяться, имитировать эмоциональную связь с другими и научить этому компьютер. Тест Тьюринга определяет, что поведение другого существа совпадает с поведением, которое мы считаем сознательным, но границы сознания не так четко определены.

М. Ф.: Хороший вопрос: подразумевает ли сильный ИИ наличие сознания или же это сверхинтеллектуальный зомби? Возможна ли невероятно умная машина, совершенно лишенная внутренних переживаний?

Д. К.: Согласно гипотезе, ставшей основанием для теста Тьюринга, сознание непостижимо. Например, я не знаю, обладаете ли вы сознанием, но принимаю этот факт на веру, ведь вы похожи на меня, а себя я ощущаю существом, обладающим сознанием.

Тьюринг утверждал, что по поведению сущности, которая достигла определенного уровня производительности, невозможно определить, обладает она сознанием или нет. Соответственно, получается, что вопрос о сознании у машин навсегда останется открытым.

М. Ф.: Расскажите о последних разработках в сфере ИИ.

Д. К.: Комбинация доступных в настоящее время объемов данных с глубоким обучением позволяет машине самостоятельно выбирать шаблоны. Поскольку архитектура модели зависит от предметной области, до сих пор не появились компьютеры, самостоятельно проектирующие сети глубокого обучения. Я думаю, что в этом деле человек незаменим. Хотя предпосылки к изменению ситуации тоже есть, благодаря сквозному обучению в сочетании с неограниченными тренировочными данными, которые уже использованы в AlphaGo и AlphaZero.

М. Ф.: Как вы считаете, сколько времени потребуется на создание сильного ИИ и по каким признакам можно понять, что мы приближаемся к этому моменту?

Д. К.: Для сильного ИИ требуется ряд крупных технологических прорывов. Предсказать, когда они произойдут, невозможно.

М. Ф.: Но если эти прорывы совершатся, мы быстро придем к сильному ИИ?

Д. К.: Даже в этом случае для воплощения сильного ИИ в жизнь потребуется много технических расчетов и работы. Возможно, ключевое открытие уже сделано, мы об этом просто не знаем. И нужны десятилетия работы, чтобы спроектировать все в окончательном виде.

М. Ф.: А ведь нельзя забывать об опасностях, которые несет с собой ИИ, например, в сфере экономики. Как вы думаете, ждет ли нас обвал рынка труда?

Д. К.: В ситуации, когда множество человеческих обязанностей полностью или частично возьмут на себя машины, это неизбежно. Во многих случаях этому процессу мешают социальные препятствия, но значительный рост производительности приведет к тому, что рано или поздно все равно начнется цикл разрушительных инноваций.

Помощники юристов и кассиры в супермаркетах уже понемногу заменяются машинами, скоро очередь дойдет до тех, кто выкладывает товар на прилавки. Лет через пять (максимум – десять) эти обязанности возьмут на себя роботы или интеллектуальные агенты. Вопрос в том, в какой степени мы сможем создать для людей новые значимые рабочие места.

М. Ф.: Как скоро, на ваш взгляд, начнут массово использоваться беспилотные автомобили?

Д. К.: Мне кажется, что в этой сфере произойдет постепенный переход. Сначала за автомобилями будут наблюдать водители-люди. Это неизбежный промежуточный шаг на пути к полной автономии.

Сидящий в офисе водитель будет контролировать три или четыре автомобиля одновременно. Оказавшись в ситуации, требующей нестандартных действий, машина может позвать его на помощь. Беспилотные автомобили в таком формате могут начать предоставляться как услуга лет через пять. Для полной же автономии нужна скорее социальная, а не техническая эволюция. Предсказать сроки ее наступления куда сложнее.

М. Ф.: Но даже в описанном вами варианте множество водителей потеряет работу. Можно ли решить эту проблему введением универсального базового дохода?

Д. К.: Пока об этом рано говорить. Если вспомнить историю, то и раньше, во время сельскохозяйственной, а потом и промышленной революции делались прогнозы по поводу массовых увольнений и огромного числа людей, оставшихся без работы. Мир изменился, и люди нашли другую работу.

Нужно думать об отношении к образованию. Инвестиции в переобучение явно недостаточны для того, чтобы люди могли найти себе место в новой реальности. Важно понять, какие навыки нужны людям для успешного продвижения вперед. И только если это не даст возможности сохранить занятость большинства населения, думать о всеобщем базовом доходе.

М. Ф.: С ИИ связывают и другие риски. Их можно разделить на две категории: краткосрочные, такие как проблемы конфиденциальности, безопасности и использования дронов, и долгосрочные, такие как собственные цели сильного ИИ.

Д. К.: Я бы сказала, что все вещи, перечисленные в первой группе, существуют и без привязки к ИИ.