Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию

Споры об искусственном интеллекте немного оживлялись дважды, по крайней мере в массовой прессе: в 1997 году, когда чемпион мира Гарри Каспаров проиграл шахматный матч компьютеру Deep Blue компании IBM, и в 2011 году, когда компьютер Watson, оснащенный вопросно-ответной системой искусственного разума, выиграл в телеигре Jeopardy![117] у чемпионов Брэда Раттера и Кена Дженнингса. По мнению гендиректора IBM Джинни Рометти, эти события затронули все сообщество⁴, однако она первой признала, что настоящим прорывом в области они не стали. Deep Blue выиграл шахматный матч, что называется, “грубой силой”, методом полного перебора, потому что он за секунду мог просчитать 200 миллионов позиций и сравнить их с 700 тысячами предыдущих игр гроссмейстеров. Многие из нас согласятся, что вычислительные подвиги Deep Blue сильно отличаются от того, что принято называть мышлением. “Deep Blue «умен» так же, как любой заводной будильник, — комментировал игру Каспаров. — Но не то чтобы мне было легче от мысли, что я проиграл будильнику стоимостью 10 миллионов долларов”⁵.

Компьютер Watson выиграл в Jeopardy! точно так же, за счет своей вычислительной мощи. В его память размером четыре терабайта загрузили 200 миллионов страниц информации — вся “Википедия” занимает 0,2 % этого объема. За одну секунду Watson мог просмотреть миллион книг, а также неплохо распознавал разговорный английский. Однако вряд ли зрители той игры стали бы утверждать, что Watson способен пройти тест Тьюринга. В IBM действительно опасались, что редакторы передачи постараются сбить компьютер с толку, превратят игру в эмпирический тест, поэтому было оговорено, что будут задаваться только вопросы из невышедших выпусков телевикторины. При этом компьютер все равно ошибался там, где человек не запутался бы. Например, один вопрос касался “анатомической особенности” гимнаста-олимпийца Джорджа Эйсера. Watson ответил вопросом “Что такое нога?”, а соль была в том, что у атлета не было одной ноги. Дэвид Феруччи, руководитель проекта Watson в IBM, так это объяснил: “Наш компьютер не распознал нужное значение слова «особенность». Человек без ноги для него так же обычен, как любой другой человек”⁶.

Джон Серль, преподаватель философии в Беркли и автор эксперимента “Китайская комната”, опровергающего эффективность теста Тьюринга, ерничал, что Watson — лишь тень искусственного интеллекта. “Watson не понимал ни вопросов, ни ответов, не знал, где он был прав и где ошибался, да и вообще не осознавал, что играл и выиграл. IBM не смогли научить свой компьютер понимать, да и не смогли бы. Вместо этого их компьютер мог только симулировать понимание”⁷, — глумился Серль.

Даже в IBM были с этим согласны. Правда, они и не планировали наделять Watson интеллектом. Глава IBM Research Джон И. Келли III так прокомментировал победы Deep Blue и Watson: “Современные компьютеры — гениальные идиоты. Они могут хранить огромные объемы данных и выполнять невероятное количество операций в секунду — ни один человек с ними не сравнится. Но как только речь заходит об умениях другого рода, например о понимании, обучаемости, адаптации и взаимодействии, тут компьютерам до людей очень далеко”⁸.

Истории с Deep Blue и Watson ясно дали понять, что человечество не приближается к созданию искусственного интеллекта, а скорее наоборот. “Парадокс, но последние «достижения» компьютеров указали на слабые места в информатике и концепции искусственного разума, — отмечает профессор Томазо Поджио, руководитель Центра изучения человеческого мозга, интеллекта и техники при МТИ. — Мы до сих пор не знаем, как взаимосвязаны мозг и интеллект, а также как создать машины, которые могли бы сравниться с человеком по уровню интеллекта”⁹.

Дуглас Хофштадтер, преподаватель Университета Индианы, описал симбиоз искусства и науки в книге “Гедель, Эшер, Бах”, которая неожиданно стала бестселлером 1979 года. Он утверждал, что для создания искусственного разума необходимо понять, как работает человеческое воображение. Однако в 1990-е его идеи были практически забыты: в то время для обработки огромных массивов данных было экономически выгоднее использовать вычислительную мощность компьютеров — так решались сложные задачи, так Deep Blue играл в шахматы¹⁰.

Такой подход имел своеобразные последствия: компьютеры могли решать сложнейшие задачи (просчитывать миллиарды шахматных позиций или находить данные в сотнях источников размером с “Википедию”), при этом проваливались на элементарных для человека вопросах. Спросите у Google: “Какова глубина Красного моря?” — и моментально получите точное число: 2211 метров. Даже ваш друг-всезнайка правильно не ответил бы. А простейшее “Может ли крокодил играть в баскетбол?” поставит Google в тупик, тогда как любой ребенок над таким вопросом только посмеется¹¹.