Читаем От «Энигмы» до ChatGPT полностью

Некоторые ключевые слова вполне ожидаемы в фильмах об искусственном интеллекте, например «лаборатория», «робот» или «ученый», но иные вызывают вопросы: «выстрел в грудь», «взрывающееся тело», «обман», «предательство». Предательство кого? Интеллектуальной машиной человека или наоборот, как в фильме «Искусственный разум»? Или предательство человеком человека, а разбираться в этом помогает ИИ? Или как в кинематографической игре «Детройт: Стать человеком», где три главных героя — андроиды, выполняющие свои задачи? Герои «Детройта» сталкиваются с предательством человеком человека, человеком робота, роботом человека и роботом робота.

«Детройт: Стать человеком»

Коннор — андроид-следователь, раскрывающий преступления андроидов, у которых сбилась программа и в результате появилась свобода воли. Его задача — найти причины сбоя, выследить вышедшего из строя робота и уничтожить. В конце игры Коннор встанет перед выбором: присоединиться к другим таким же, нашедшим свободу воли, и получить возможность испытывать чувства или нет. Маркус, андроид-сиделка, после череды травматичных событий обретает свободу воли, становится ненужным и оказывается на свалке, где у него рождается желание вести андроидов к свободе от человеческого доминирования и бороться за права машин. Кара, андроид-домохозяйка, свобода воли у которой появляется из-за желания защитить девочку, действует в роли приемной матери. Вместе с девочкой они пытаются добраться до другой страны. В игре каждое действие раскрывает причины поступков роботов за пределами программы, и во всех них присутствуют несправедливость и предательство: человеком человека или андроида, но не роботом человека. «Предательство» — лишь частный случай более глобальной проблемы, освещаемой в массовой культуре.

В исследовании ключевые слова «предательство», «ученый», «выстрел в грудь» имеют более высокий смысловой вес в фильмах об искусственном интеллекте, чем в остальных произведениях. Почему? Это статистическая погрешность или закономерность? Естественно, подобный анализ упускает множество мелких и важных деталей: фразы и реплики, несущественные комментарии, слова и надписи из декораций и окружения, с которыми тесно переплетены сюжет и идея искусственного интеллекта. Нам ведь интересно посмотреть, насколько глубока кроличья нора и какие страхи ассоциируются с образом умной машины.

Реконструкция событий до и после изучаемого явления

Сейчас уместно повторить, что умная машина — это не только искусственный интеллект как некая виртуальная сущность и ее возможные воплощения в реальном мире. Умной машиной мы можем признать робота, андроида, киборга и многие другие варианты. На данном этапе нам это важно, потому что следующим нашим действием мы реконструируем некоторые части текста, которые предшествуют и следуют за словом, ассоциирующимся с интеллектуальной машиной. Восстанавливая части повествования подобным образом, можно с определенной достоверностью понять тональность происходящих событий.

Даже в этой выборке просматриваются определенные страхи, например боязнь нового и неизведанного, технологической сингулярности (как бы кто ни относился к этому термину); но пока не очень ясно, что находится за горизонтом событий того момента, когда интеллектуальная машина превратится в мыслящую. Машина, созданная по нашему образу и подобию, мыслить иначе, чем мы, не может, поэтому она «отражает тьму в наших душах». За яркими образами, рисуемыми Голливудом, в книгах и играх, стоит вполне бытовой страх. Он овладевает людьми в кресле самолета или на пассажирском сиденье автомобиля; техническое чудо, управляемое другим человеком, переносит их из точки А в точку Б, а контроль процесса находится в руках кого-то другого. Пока кого-то

Перейти на страницу:

Похожие книги

1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих
1С: Управление небольшой фирмой 8.2 с нуля. 100 уроков для начинающих

Книга предоставляет полное описание приемов и методов работы с программой "1С:Управление небольшой фирмой 8.2". Показано, как автоматизировать управленческий учет всех основных операций, а также автоматизировать процессы организационного характера (маркетинг, построение кадровой политики и др.). Описано, как вводить исходные данные, заполнять справочники и каталоги, работать с первичными документами, формировать разнообразные отчеты, выводить данные на печать. Материал подан в виде тематических уроков, в которых рассмотрены все основные аспекты деятельности современного предприятия. Каждый урок содержит подробное описание рассматриваемой темы с детальным разбором и иллюстрированием всех этапов. Все приведенные в книге примеры и рекомендации основаны на реальных фактах и имеют практическое подтверждение.

Алексей Анатольевич Гладкий

Экономика / Программное обеспечение / Прочая компьютерная литература / Прочая справочная литература / Книги по IT / Словари и Энциклопедии
Управление знаниями. Как превратить знания в капитал
Управление знаниями. Как превратить знания в капитал

Впервые в отечественной учебной литературе рассматриваются процессы, связанные с управлением знаниями, а также особенности экономики, основанной на знаниях. Раскрываются методы выявления, сохранения и эффективного использования знаний, дается классификация знаний, анализируются их экономические свойства.Подробно освещаются такие темы, как интеллектуальный капитал организации; организационная культура, ориентированная на обмен знаниями; информационный и коммуникационный менеджмент; формирование обучающейся организации.Главы учебника дополнены практическими кейсами, которые отражают картину современной практики управления знаниями как за рубежом, так и в нашей стране.Для слушателей программ МВА, преподавателей, аспирантов, студентов экономических специальностей, а также для тех, кого интересуют проблемы современного бизнеса и развития экономики, основанной на знаниях.Серия «Полный курс МВА» подготовлена издательством «Эксмо» совместно с Московской международной высшей школой бизнеса «МИРБИС» (Институт)

Александр Лукич Гапоненко , Тамара Михайловна Орлова

Экономика / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес