Искусственный интеллект

Степень трудности, стоящей на пути полной эмуляции головного мозга, оценивать довольно сложно. Но одна веха на этом пути уже пройдена: успешно создана имитационная модель мозга насекомого. Это та возвышенность, взобравшись на которую можно увидеть, что за ландшафт ждет нас впереди, и понять уровень сопротивляемости, с которым мы столкнемся в процессе масштабирования технологий моделирования человеческого мозга. (Еще лучшей точкой обзора станет успешное моделирование мозга небольшого млекопитающего вроде мыши, после чего расстояние, оставшееся до создание имитационной модели головного мозга человека, можно будет оценить довольно точно.) Однако путь создания искусственного интеллекта может не иметь таких очевидных контрольных точек обзора. Вполне возможно, что экспедиция к ИИ будет долго блуждать в непроходимых джунглях, пока внезапный прорыв не приведет к ситуации, что мы окажемся всего лишь в нескольких шагах от финишной черты.

Вспомним о двух вопросах, о которых я говорил, что их принципиально нужно различать. Насколько мы далеки от создания универсального искусственного интеллекта человеческого уровня? Насколько быстро произойдет переход от этого уровня к сверхразумному? Первый вопрос больше относится к оценке того, сколько времени потребуется на подготовку взлета. Для ответа на второй вопрос важно определить траекторию полета к сверхразуму — цели нашего исследования в этой главе. Довольно соблазнительно предположить, что шаг от создания УИИЧУ к появлению сверхразума будет очень сложным, что этот шаг, в конце концов, должен быть сделан «на большей высоте», где к уже имеющейся системе нужно будет добавить дополнительную мощность. Считать так было бы неверно. Вполне возможно, что с достижением равенства между интеллектуальными способностями человека и машины сопротивляемость упадет.

Рассмотрим в первую очередь полную эмуляцию головного мозга. Трудности, ожидающие нас на пути создания первой успешной имитационной модели, разительно отличаются от трудностей, связанных с ее дальнейшим обслуживанием. В первом случае придется решить множество технических проблем, особенно в области разработки необходимых технологий сканирования и обработки изображений. Нужно будет создавать материальные активы, возможно, целый парк из сотен высокопроизводительных сканирующих устройств. Напротив, повышение качества уже существующей имитационной модели мозга связано скорее с совершенствованием программного обеспечения — с тонкой настройкой алгоритмов и уточнением структуры данных. Эта задача может оказаться легче, чем создать технологию обработки изображений, без которой дальнейший прогресс невозможен в принципе. Программисты могут экспериментировать с разными параметрами вроде количества нейронов в различных областях коры головного мозга, чтобы посмотреть, как это влияет на производительность модели7. А также поработать над оптимизацией кода и поискать более простую вычислительную модель, способную сохранить всю основную функциональность отдельных нейронов и небольших нейронных сетей. Если последней технологической составляющей, которой будет недоставать для решения задачи, окажется сканирование или трансляция, притом что вычислительная мощность будет в избытке, тогда на первом этапе не придется уделять особое внимание вопросам эффективности, поэтому на втором этапе можно будет многое оптимизировать. (Вероятно, получится провести фундаментальную реорганизацию вычислительной архитектуры, однако это уведет нас с пути эмуляции на путь создания ИИ.)

Еще один способ улучшить код имитационной модели мозга после того, как она будет создана, это сканировать головной мозг других людей с отличающимися или более высокими навыками и талантами. Можно также добиться роста производительности в результате последовательной адаптации организационной структуры и процессов к специфике функционирования цифрового интеллекта. Поскольку в мировой экономике, созданной человеком, не было аналогов работника, которого можно в буквальном смысле слова скопировать, перезапустить, ускорить или замедлить и так далее, то у руководителей первого коллектива работников эмуляций будет множество возможностей для инноваций в области управления.

После снижения сопротивляемости в результате создания первой имитационной модели человеческого мозга ее уровень может снова начать расти. Рано или поздно будут устранены наиболее очевидные недостатки, сделаны наиболее многообещающие изменения алгоритма, использованы самые простые возможности для организационных улучшений. Библиотека исходных данных вырастет настолько, что сканирование дополнительных экземпляров мозга перестанет заметно повышать качество модели. Поскольку имитационную модель можно копировать, а каждую копию обучать, то есть загружать в нее самые разнообразные знания, возможно, для получения максимального эффекта не придется сканировать мозг множества людей. Вполне вероятно, что довольно будет всего одного.