Читаем Что мы думаем о машинах, которые думают. Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте полностью

Предположение, что мы можем рассматривать себя в качестве случайно выбранных элементов, иногда оспаривается, но на самом деле является краеугольным камнем научного метода. В физике и других науках теории почти никогда не дают точных прогнозов. Вместо этого мы вычисляем вероятностное распределение на основании теории. Возьмем атом водорода: вероятность обнаружить электрон в миле от протона не равна нулю, она просто очень-очень мала. Однако когда мы находим электрон, то не принимаем всерьез возможность того, что он является частью некоего далекого атома водорода. Чаще всего, повторив эксперимент достаточно много раз и найдя вероятность определенного исхода достаточно низкой в соответствии с некоторой гипотезой, мы отвергаем эту гипотезу и переходим к следующей. Поступая таким образом, мы делаем ставку на то, что не являемся очень нетипичными наблюдателями.

Важное правило: мы не формулируем вопрос, после того как провели наблюдение, так, чтобы результат выглядел удивительным. Например, не важно, где мы обнаружим электрон; постфактум вероятность его обнаружения в конкретной точке в сравнении со всеми остальными местами, где он мог оказаться, в любом случае была мала. Это бессмысленно, поскольку мы вряд ли сформулировали бы вопрос таким образом до проведения измерений. Аналогично люди вполне могут быть атипичны в отношении некоторых измеренных нами переменных: не исключено, что у самых умных объектов в видимой части Вселенной не по десять пальцев. Однако наше расположение в полном временно́м распределении всех людей на Земле для нас неизвестно. Мы знаем, сколько прошло времени, знаем, сколько людей родилось с момента появления человека, но не знаем, как это соотносится с полным временным диапазоном или общим числом разумных наблюдателей на Земле. Предположение о типичности можно применить к этим вопросам.

Наша типичность делает крайне маловероятными следующие два сценария: (а) люди продолжат существовать много миллионов лет — с помощью мыслящих машин или без; и (б) люди будут вытеснены более долгоживущей или более крупной цивилизацией совершенно иного типа, например мыслящими машинами. Если бы хоть один из них реализовался, то мы оказались бы среди первых разумных наблюдателей на Земле либо во времени, либо в численности, а следовательно, были бы очень атипичны.

Типичность подразумевает нашу вероятную гибель в течение следующих нескольких миллионов лет. Но из этого никак не следует, что ее придется принять от рук (или других конечностей) искусственного интеллекта; как бы там ни было, недостатка в сценариях конца света мы не испытываем.

Типичность соотносится с возможностью существования достаточно большого числа цивилизаций, которые формируются и угасают где-то в нашей галактике или за ее пределами. По тем же причинам маловероятно, что продолжительность жизни таких цивилизаций значительно превосходит нашу — малую долю жизни звезды. Даже если планеты, подобные Земле, встречаются часто, о чем свидетельствуют данные наблюдений, возможно, сигналы от разумных существ просто нельзя поймать теми средствами, что есть у нас. Тем не менее если нас интересует, станет ли доминирование разумных машин последней, а то и вовсе фатальной стадией эволюции, то изучение отдаленных планетарных систем будет не худшей отправной точкой.

<p>Страх божий, новая версия</p>Джеймс КроукХудожник

Искусственный интеллект — это очень быстрый поиск по базам данных. Проблема с данными заключается в том, как присваивать значения разным их фрагментам, почему один фрагмент должен быть оценен выше, чем другой. Чтобы вопрос о том, какая идея важнее, имел хоть малейший смысл, значение пришлось бы классифицировать на триллионе смысловых уровней. Поскольку всякая идея — это комбинация множества значений, компьютеру пришлось бы создавать новый алгоритм для каждой части уравнения и проводить комбинаторный анализ каждого значения. Потом ему нужно было бы создать модель, чтобы спроецировать последствия рассматриваемого решения на будущее. Но, поскольку для людей это слишком сложно и им пришлось бы создавать компьютер, каковы шансы?

Несмотря на эти технические препятствия для создания ИИ, наиболее заметной реакцией на возможность его появления в отдаленном будущем можно считать страх того, что он окажется сильнее нас и станет с нами плохо обращаться. Машины будут лучше нас и начнут поступать с нами так, как мы поступали со всеми формами жизни, существовавшими до нас, — как с эволюционным мостиком к нашей, более высокоразвитой форме жизни. Страх перед ИИ — это новое воплощение нашего первобытного бессознательного страха перед всеведущим, всемогущим и гневливым богом, властвующим над нами, но в новой эфирной форме.

Перейти на страницу:

Все книги серии Искусственный интеллект

Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы
Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы

Смогут ли роботы обеспечить людям материальное изобилие, избыток свободного времени, качественную медицину и образование или же они превратят нашу планету в мир неравенства и массовой безработицы? Правда ли, что усердие и талант перестанут быть залогом жизненных достижений?Успешный разработчик программ и IT-предприниматель Мартин Форд не претендует на то, что знает ответы на все вопросы, но аргументированно и веско показывает, почему современные технологии способны оказаться намного более разрушительными для рынка труда, чем инновации прошлого. Цель автора — не испугать читателя, а привлечь внимание к этим непростым темам. Эту увлекательную и содержательную книгу стоит прочитать всем, кто хочет понять, как развитие новых технологий влияет на экономические перспективы, на наших детей и на общество в целом.

Мартин Форд

Публицистика
Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации
Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации

Будущее уже наступило: роботов и новые технологии человек использует в воздухе, под водой и на земле. Люди изучают океанские впадины с помощью батискафов, переводят самолет в режим автопилота, используют дроны не только в обороне, но и обычной жизни. Мы уже не представляем мир без роботов.Но что останется от наших профессий – ученый, юрист, врач, солдат, водитель и дворник, – когда роботы научатся делать все это?Профессор Массачусетского технологического института Дэвид Минделл, посвятивший больше двадцати лет робототехнике и океанологии, с уверенностью заявляет, что автономность и искусственный интеллект не несут угрозы. В этой сложной системе связь между человеком и роботом слишком тесная. Жесткие границы, которые мы прочертили между людьми и роботами, между ручным и автоматизированным управлением, только мешают пониманию наших взаимоотношений с робототехникой.Вместе с автором читатель спустится на дно Тирренского моря, чтобы найти древние керамические сосуды, проделает путь к затонувшему «Титанику», побывает в кабине самолета и узнает, зачем пилоту индикатор на лобовом стекле; найдет ответ на вопрос, почему Нил Армстронг не использовал автоматическую систему для приземления на Луну.Книга будет интересна всем, кто увлечен самолетами, космическими кораблями, подводными лодками и роботами, влиянием технологий на наш мир.

Дэвид Минделл

История техники
Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания
Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания

Хотим мы этого или нет, но скоро нам придется сосуществовать с автономными машинами. Уже сейчас мы тратим заметную часть времени на взаимодействие с механическими подобиями людей в видеоиграх или в виртуальных системах – от FAQbots до Siri. Кем они станут – нашими слугами, помощниками, коллегами или хозяевами? Автор пытается найти ответ на философский вопрос о будущих взаимоотношениях людей и машин и представляет читателям группу компьютерщиков, программистов, робототехников и нейробиологов, считающих, что мы подходим к переломному моменту, когда искусственный интеллект превзойдет человеческий и наш мир безвозвратно изменится. Однако место человека в этом новом мире специалисты видят по-разному, и автор знакомит нас со всем спектром мнений. Центральная тема книги – двойственность и парадоксальность, присущие деятельности разработчиков, которые то расширяют возможности человека, то заменяют людей с помощью создаваемых систем.

Джон Маркофф

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература

Похожие книги

Искусство статистики. Как находить ответы в данных
Искусство статистики. Как находить ответы в данных

Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики.Эта книга предназначена как для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой, не углубляясь в технические детали, так и для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни. Но даже опытные аналитики найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.На русском языке публикуется впервые.

Дэвид Шпигельхалтер

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература
Тайны нашего мозга, или Почему умные люди делают глупости
Тайны нашего мозга, или Почему умные люди делают глупости

Мы пользуемся своим мозгом каждое мгновение, и при этом лишь немногие из нас представляют себе, как он работает. Большинство из того, что, как нам кажется, мы знаем, почерпнуто из общеизвестных фактов, которые не всегда верны… Почему мы никогда не забудем, как водить машину, но можем потерять от нее ключи? Правда, что можно вызубрить весь материал прямо перед экзаменом? Станет ли ребенок умнее, если будет слушать классическую музыку в утробе матери? Убиваем ли мы клетки своего мозга, употребляя спиртное? Думают ли мужчины и женщины по-разному? На эти и многие другие вопросы может дать ответы наш мозг. Глубокая и увлекательная книга, написанная выдающимися американскими учеными-нейробиологами, предлагает узнать больше об этом загадочном природном механизме. Минимум наукообразности — максимум интереснейшей информации и полезных фактов, связанных с самыми актуальными темами: личной жизнью, обучением, карьерой, здоровьем. Перевод: Алина Черняк

Сандра Амодт , Сэм Вонг

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература