Читаем Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу полностью

Узкий ИИ, также называемый «прикладной ИИ», или «слабый ИИ», – это базовое определение для данной книги. Важно отметить, что весь ИИ сегодня – и как минимум на следующее десятилетие – узкий (также говорят «узкий искусственный интеллект», или УИИ). Подобный ИИ создается для конкретных целей и ориентирован на выполнение бизнес-задач (например, управление автомобилем, проверка рентгеновских исследований, отслеживание финансовых операций на предмет мошенничества) внутри «узкого» контекста продукта, услуги или бизнес-процесса. Именно это применяют сегодня разработчики FANG, обеспечивая нас цифровыми приключениями. Несмотря на то что кажется, будто новые машины могут сделать что угодно, их цель очень хорошо делать одну конкретную вещь. И поэтому системы УИИ будут безнадежны в достижении других целей, помимо тех, для которых их специально разрабатывали (просто попробуйте спросить свой GPS-навигатор, подходит ли этот луковый бублик с мягким сыром к вашей диете). УИИ – это просто инструмент, пусть и очень мощный, дающий базу всему, что мы будем исследовать в дальнейшем.

Общий ИИ, который также называют «сильным ИИ». Именно он питает страхи массовки в компьютерной игре Singularity, о нем идет речь в упоминавшихся выше фильмах «Она» и «Из машины»3. Сильный ИИ – это поиски машины, обладающей таким же общим разумом, как человек. Вы, например, в течение всего нескольких минут можете обсудить политику, пошутить о чем-то, а затем забросить мяч для гольфа на сто пятьдесят ярдов. Сильный ИИ будет обладать общим интеллектом, чтобы суметь выполнить то же самое.

Бен Герцель (Ben Goertzel), председатель Общества общего искусственного интеллекта (Artificial General Intelligence Society), как на хорошее определение общего ИИ, указывает на кофейный тест: «Зайдите в средний американский дом и подумайте, как сделать кофе, для чего вам придется найти кофемашину, понять, для чего нужны кнопки на ней, найти в шкафчике кофе и т. д.»4 Этот набор задач, наверное, совсем не трудно выполнить большинству взрослых людей, однако в настоящее время это безумно тяжело сделать компьютеру. Создание общего искусственного интеллекта значительно труднее, чем создание узкого: по многочисленным оценкам, мы все еще находимся более чем в двух десятках лет до того момента, как ИИ разовьет такие способности, если вообще когда-либо это сделает.

Таким образом, пугать себя общим ИИ легко по двум причинам, одна из которых практическая, а другая – теоретическая. С практической – сегодня мы видим примеры узкого ИИ, который, кажется, чем-то похож на общий. Это может быть ваше домашнее приложение Alexa для Amazon, которое справится с тестом Тьюринга (действуя неотличимым от человеческого образом). У нас может быть ощущение, что мы движемся в сторону ОИИ, однако это всего лишь блестящая, элегантная реализация голосового интерфейса интернет-поиска, известного нам уже почти пятнадцать лет.

С теоретической стороны, компьютерная наука смотрит на человека как на машину по природе – машину, имеющую очень отчетливые ограничения. IQ человека обычно колеблется между 80 и 150 пунктами – очень низкими показателями по компьютерным меркам. Если с точки зрения программного обеспечения общий ИИ станет возможным, зачем нам ограничивать машинный «интеллект», скажем, 150 баллами? Почему не сделать 300, или 3000, или 30 000? Ни один из нас не смог бы даже отдаленно понять, чем бы был или что мог бы совершить подобный коэффициент интеллекта, но если это всего лишь вопрос соединения большего числа серверов в облаке для добавления большей операционной мощности, то куда это нас завело бы?

Все это приводит нас к третьему определению. Супер ИИ – это, по сути, технический гений, выпущенный из бутылки. Не понятно, будет ли человек знать, как остановить машину в случае реализации подобного сценария? Она бы оставила далеко позади весь наш коллективный разум (а ведь, как мы знаем, если посадить в одной комнате десять достаточно умных людей, их коллективный IQ будет равняться на 1200, а где-то 95 баллам, хотя мы можем рассчитывать на различные мнения и точки зрения, которые люди всегда приносят с собой). Как мы сможем тогда отключить машину, если она всегда на 10 (или на 1000) шагов впереди нас?

Все это интересно, особенно как предмет для разговора на коктейльной вечеринке. Однако, возвращаясь к нашим исследованиям, будущее в духе Singularity, с бегающими вокруг наделенными супер ИИ терминаторами, – это мираж. Серьезные люди, те, что заняты созданием этих систем сегодня, довольно умерены в оценках того, возможны ли такие сценарии хотя бы через сто лет, не говоря уже о пяти или десяти годах. Эндрю Ын (Andrew Ng), руководитель исследований в Baidu Research, изложил эту мысль коротко и точно, сказав, что «волноваться насчет [общего и супер] ИИ – это как волноваться о перенаселении Марса еще до того, как мы на него ступили»5.

Перейти на страницу:

Все книги серии Top Business Awards

Похожие книги

Ценность ваших данных
Ценность ваших данных

Что такое данные и как они появляются? Как их хранить и преобразовывать? Как извлечь ценность из имеющихся информационных ресурсов и непрерывно ее повышать? Как ускорить импортозамещение? Как наладить управление данными, чтобы достойно противостоять дизруптивным воздействиям? Все это и многое другое вы найдете в книге «Ценность ваших данных».Книга состоит из двух частей. В первой прослеживается смена парадигм в отношении к данным, происходившая от первой научной революции до четвертой промышленной.Подробно рассматриваются особенности данных как наиболее ценного актива организации и основные барьеры на пути извлечения из них ценности. Вторая часть посвящена описанию основных подходов к устранению барьеров. Анализируются ключевые области управления данными на разных этапах их жизненного цикла – от планирования до расширения возможностей применения.Зачем читатьДанные в качестве самостоятельного суперценного актива стремительно входят в повестку дня как менеджмента и собственников компаний, так и руководителей государственных органов и учреждений. И очень важно иметь источники информации, позволяющие его осознать, научиться с ним работать и превратить в конкурентное преимущество. Предлагаемая книга – одно из тех изданий, которые позволяют получить своевременные инструменты для создания современной высокоэффективной организации и вывода своего бизнеса в лидеры рынка.Для когоКнига будет полезна как новичкам в вопросах управления данными, так и опытным специалистам, которые хотят углубить свои знания в этом направлении.

Александр Константинов , Николай Скворцов , Сергей Борисович Кузнецов

Деловая литература
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются

Джим Коллинз, взирая взглядом ученого на безжизненные руины когда-то казавшихся несокрушимыми, а ныне канувших в Лету компаний, задается вопросом: как гибнут великие? Действительно ли крах происходит неожиданно или компания, не ведая того, готовит его своими руками? Можно ли обнаружить признаки упадка на ранней стадии и избежать его? Почему одни компании в трудных условиях остаются на плаву, а другие, сопоставимые с ними по всем показателям, идут ко дну? Насколько сильными должны быть кризисные явления, чтобы движение к гибели стало неотвратимым? Как совершить разворот и вернуться к росту? В своей книге Джим Коллинз отвечает на эти вопросы, давая руководителям обоснованную надежду на то, что можно не просто обнаружить и остановить упадок, но и возобновить рост.

Джим Коллинз

Деловая литература