Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens

Другие сценарии, которые тоже тревожат Винджа, также заслуживают внимания. Цифровая Гея, или брак между людьми и компьютерами, уже формируется в Интернете. Что это будет означать для нашего будущего — глубокий и важный вопрос, заслуживающий, чтобы о нем написали гораздо больше книг, чем пишется сейчас. УИ, или искусственное усиление интеллекта, имеет равный с обычным ИИ катастрофический потенциал, немного смягченный (по крайней мере поначалу) участием человека. Но это преимущество быстро исчезнет. Позже мы поговорим об УИ подробнее. А сначала я хочу обратить ваше внимание на замечание Винджа о том, что разум может вырасти из Интернета.

Техномыслители, в том числе Джордж Дайсон и Кевин Келли, выдвинули предположение о том, что информация — это форма жизни. Компьютерная программа, несущая информацию, воспроизводит себя и растет по биологическим законам. Но разум… нет, разум — это совсем не то. Разум присущ лишь сложным организмам и не возникает случайно.

Будучи в гостях у Елиазера Юдковски в Калифорнии, я задал вопрос, может ли интеллект, хотя бы в принципе, родиться в результате экспоненциального роста инфраструктуры Интернета из содержащихся в нем 5 трлн мегабайт данных, из более чем 7 млрд связанных между собой компьютеров и смартфонов и 75 млн серверов. Юдковски поморщился, как будто на клетки его мозга внезапно попал кислый раствор.

«Категорически нет, — сказал он. — Потребовались миллиарды лет эволюции, чтобы появился разум. Интеллект не может народиться просто из сложности жизни. Автоматически такое не происходит. Оптимизация происходит через естественный отбор под внешним давлением».

Иными словами, интеллект не возникает просто из сложности как таковой. Кроме того, Интернету недостает давления среды, которое в природе сохраняет одни мутации и отбраковывает другие.

«Я люблю говорить, что весь Млечный Путь за пределами Земли, вероятно, устроен не так интересно, как одна земная бабочка, потому что бабочка прошла эволюцию, в процессе которой запоминались удачные решения, и развитие шло, отталкиваясь от них», — сказал Юдковски.

Я согласен с тем, что интеллект не в состоянии расцвести, спонтанно родившись из Интернета. Но я считаю, что агентное финансовое моделирование, возможно, очень скоро изменит саму Сеть.

Когда-то давным-давно аналитики Уолл-стрит, желая предсказать поведение рынка, обращались к серии правил, прописанных специалистами по макроэкономике. Эти правила учитывают такие факторы, как процентные ставки по кредитам, данные по безработице и строительству новых жилых домов. Все больше, однако, Уолл-стрит переходит на агентное финансовое моделирование. Эта новая наука способна моделировать весь фондовый рынок, и даже всю экономику, ради того чтобы повысить качество прогнозирования.

Для моделирования рынка исследователи строят компьютерные модели субъектов, занятых покупкой и продажей акций, — отдельных людей, фирм, банков, хедж-фондов и т. п. У каждого из тысяч таких «агентов» свои цели и правила принятия решений или стратегии покупки и продажи. На них, в свою очередь, влияют непрерывно меняющиеся рыночные данные. Эти агенты, реализованные на искусственных нейронных сетях и других методиках построения ИИ, «настраиваются», опираясь на реальную информацию. Действуя синхронно и «питаясь» текущими данными, агенты создают изменчивый портрет живого рынка.

Затем аналитики начинают испытывать сценарии торговли отдельными активами, и при помощи методов эволюционного программирования модель рынка может «шагнуть вперед» на день или на неделю, помогая представить, как будет выглядеть рынок в ближайшем будущем и какие он может обещать инвестиционные возможности. Такой подход «снизу вверх» к созданию финансовых моделей воплощает в себе идею о том, что простые правила поведения отдельных агентов порождают сложную картину общего поведения. Можно даже обобщить: что верно в отношении Уолл-стрит, верно и в отношении пчелиного улья или муравейника.

В суперкомпьютерах финансовых столиц мира начинают формироваться виртуальные миры, напитанные подробностями реального мира и населенные все более разумными «агентами». Чем точнее и подробнее прогноз, тем выше прибыли. Так что на повышение точности моделей на всех уровнях работают мощные экономические стимулы.

Но если полезно создавать цифровых агентов, реализующих сложные стратегии покупки биржевых активов, то разве не выгоднее создавать цифровые модели с полным спектром человеческих мотиваций и способностей? Почему бы не создать УЧИ или виртуальных агентов человеческого уровня разумности? Собственно, этим и занимается Уолл-стрит, но под другим названием — «агентные финансовые модели».