Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять

Несмотря на то что Элиза совершенно не понимала людей, многие пользователи были одурачены диалогами с ней. Некоторые часами печатали фразы на клавиатуре, разговаривая таким образом с Элизой, но неправильно истолковывая приемы чат-бота, принимая, по сути, речь попугая за полезные, душевные советы или сочувствие. Вот что на это сказал создатель Элизы Джозеф Вайзенбаум:

Люди, которые очень хорошо знали, что они разговаривают с машиной, вскоре забыли этот факт, точно так же как любители театра отбрасывают на время свое неверие и забывают, что действие, свидетелями которого они являются, не имеет права называться реальным. Собеседники Элизы часто требовали разрешения на частную беседу с системой и после разговора настаивали, несмотря на все мои объяснения, на том, что машина действительно их понимает.

В иных случаях ошибка оценки подлинности может оказаться в прямом смысле слова фатальной. В 2016 году один владелец автоматизированной машины Tesla настолько доверился кажущейся безопасности автопилотного режима, что (по рассказам) полностью погрузился в просмотр фильмов о Гарри Поттере, предоставив машине все делать самой. Все шло хорошо – пока в какой-то момент не стало плохо. Проехав безаварийно сотни или даже тысячи миль, машина столкнулась (во всех смыслах этого слова) с неожиданным препятствием: шоссе пересекала белая фура, а Tesla понеслась прямо под прицеп, убив владельца автомобиля на месте. (Похоже, машина несколько раз предупреждала водителя, что ему следует взять управление на себя, но тот, по-видимому, был слишком расслаблен, чтобы быстро отреагировать.) Мораль этой истории ясна: то, что какое-то устройство может показаться «умным» на мгновение или два (да пусть и полгода), вовсе не означает, что это действительно так или что оно может справиться со всеми обстоятельствами, в которых человек отреагировал бы адекватно.

Вторую проблему мы называем иллюзией быстрого прогресса: ошибочно принимать прогресс в искусственном интеллекте, связанный с решением легких проблем, за прогресс, связанный с решением по-настоящему сложных проблем. Так, например, произошло с системой IBM Watson: ее прогресс в игре Jeopardy! казался очень многообещающим, но на самом деле система оказалась куда дальше от понимания человеческого языка, чем это предполагали разработчики.

Вполне возможно, что и программа AlphaGo компании DeepMind пойдет по тому же пути. Игра го, как и шахматы, – это идеализированная информационная игра, где оба игрока могут в любой момент видеть всю доску и рассчитывать последствия ходов методом перебора. В большинстве случаев из реальной жизни никто ничего не знает с полной уверенностью; наши данные часто бывают неполными или искаженными. Даже в самых простых случаях существует много неопределенности. Когда мы решаем, идти ли к врачу пешком или поехать на метро (поскольку день пасмурный), мы не знаем точно, сколько времени потребуется для того, чтобы дождаться поезда метро, застрянет ли поезд по дороге, набьемся ли мы в вагон как сельди в бочке или мы промокнем под дождем на улице, не решившись на ехать на метро, и как доктор будет реагировать на наше опоздание. Мы всегда работаем с той информацией, какая у нас есть. Играя в го сама с собой миллионы раз, система DeepMind AlphaGo никогда не имела дела с неопределенностью, ей попросту неизвестно, что такое нехватка информации или ее неполнота и противоречивость, не говоря уже о сложностях человеческого взаимодействия.