Форма жизни № 4. Как остаться человеком в эпоху расцвета искусственного интеллекта

Только когда ты целовала мои закрытые и усталые глаза, я начинал по-настоящему видеть.

Издателю Марине Красавиной, редактору Сырлыбаю Айбусинову и всему коллективу «Альпины»

Терпение – это последний ключ, открывающий двери. Это не я сказал, а Антуан де Сент-Экзюпери. Он тоже был когда-то автором, срывающим сроки. Но его стоило подождать Эта книга была бы невозможна без вашего терпения, мудрости, честности и бесконечно бережного отношения к мыслям. Низкий вам поклон.

Алексею Маланову

Очень мало людей умеет говорить просто о сложном. И еще меньше способны помогать это делать другим. Ты умеешь делать и первое, и второе. Твои комментарии и замечания, всегда честные, меткие и критичные, сделали эту книгу лучше. Потому, что глупец критикует. А мудрец предлагает, как сделать лучше. Спасибо тебе, брат по оружию, за твою мудрость, поддержку и огромное терпение.

Сергею Ложкину

Персонаж Джона Спартана в фильме «Разрушитель» сказал: «Чтобы поймать маньяка, нужен другой маньяк». Это про тебя. Спасибо, что воюешь с киберпреступностью на стороне добра. И нашел на этой бесконечной войне время проверять факты о кибербезопасности, хакинге и антихакинге для книги друга. Hasta la victoria siempre!

Предисловие

Чтобы достичь совершенства в чем-то, человеку, по утверждению Малкольма Гладуэлла, автора книги «Гении и аутсайдеры»[1], нужно около 10 000 часов занятий. Неважно, о чем речь – об игре на фортепиано, китайском языке или программировании на языке С++, – путь к званию эксперта лежит через время и упорную практику. Мозг человека содержит нейронную сеть – сложную электромагнитную сущность, которая отвечает за нашу способность чему бы то ни было обучаться; чем чаще человек повторяет какое-то конкретное действие или упражнение – от удара по футбольному мячу до доказательства сложной теоремы, – тем лучше он справляется с каждой последующей задачей подобного типа.

Самые сложные системы искусственного интеллекта (ИИ), созданные человеком, представляют собой сочетания разнообразных методов и алгоритмов, но по большей части мы учим машину решать узкие прикладные задачи примерно так же, как учимся сами, – стараемся заложить в искусственно создаваемые нейронные сети описание той или иной задачи и дать машине как можно больше примеров успешного и неуспешного ее решения. ИИ, как и человек, тратит время на то, чтобы «научиться» быть эффективнее через многочисленные повторные «подходы к снаряду». Просто, в отличие от человека, время, имеющееся в распоряжении компьютера, ничем, по сути, не ограничено: компьютер не ждет смерть от инфаркта или упавшего на голову кирпича; до тех пор, пока во Вселенной будет энергия для питания вычислительных мощностей, искусственный интеллект, который мы, люди, создаем, будет жить и развиваться. Да и ограничения в 10 000 часов у него нет – машина способна обучаться на миллионах компьютеров и серверов параллельно и тратить на оттачивание того или иного навыка миллионы человеческих лет. Поэтому неудивительно, что с каждым годом качество работы ИИ будет расти, спектр возможностей применения – расширяться, а себестоимость его использования – падать. Следовательно, будет расти и популярность ИИ у бизнеса и государственных структур – ведь что может быть лучше, чем комбинация «эффективнее + дешевле»?