Почему мы можем быть уверены, что построим сверхразумные машины? Потому что из успехов нейробиологии ясно, что наш чудесный разум имеет физическую основу, и к настоящему моменту нам уже пора понять, что технология позволяет создать все, что возможно физически создать. Компьютер Watson фирмы IBM, играющий в «Свою игру» не хуже чемпионов-людей, — значимая веха на этом пути, иллюстрирующая прогресс машинной обработки языка. Watson изучал язык при помощи статистического анализа громадных объемов текста, доступных в Сети. Когда машины станут достаточно мощными, чтобы расширить этот статистический анализ и связать язык с данными сенсоров, вы проиграете спор, если скажете, что они не понимают язык.
Действительно ли мы заходим слишком далеко, считая, что со временем нам удастся раскрыть принципы работы разума и воплотить их в машине, так же как методами обратного проектирования нам удалось реализовать в удобном для нас виде особенно полезные свойства природных объектов, таких как лошадь или прядильный орган личинки шелкопряда? Сенсация: человеческий мозг — природный объект.
Искажение нормальности — неспособность человека эффективно действовать и адекватно реагировать в условиях катастрофы, в которой он оказался впервые.
Наше исследование интеллектуального взрыва выявило несколько серьезных вопросов. Искусственный интеллект человеческого уровня, когда он будет получен, окажется сложной системой, а сложные системы иногда отказывают вне зависимости от того, используют ли они программное обеспечение или нет. Системы ИИ и когнитивные архитектуры, о которых мы начали говорить, настолько сложные, по утверждению автора книги «Нормальные аварии» (Normal Accidents) Чарльза Перроу, что мы не можем предусмотреть все варианты комплексных отказов, которые могут в них возникнуть. Мы не отступим от истины, если скажем, что УЧИ, скорее всего, будет реализован как когнитивная архитектура и что по размерам и сложности он может превзойти облачный кластер из 30 ООО процессоров, выстроенный не так давно компанией Cycle Computing. А эта компания сама хвасталась, что «кошка- чудовище» была слишком сложная, чтобы за ее работой мог следить (чтобы его мог по-настоящему
Добавьте к этому тот тревожный факт, что части вероятных систем УЧИ, такие как генетические алгоритмы и нейронные сети, принципиально непознаваемы — мы не можем точно сказать, почему они принимают те или иные решения. И при всем том среди людей, работающих над созданием ИИ и УЧИ, лишь небольшая часть хотя бы сознает, что на этом пути нам могут грозить опасности. Большинство не рассматривает катастрофические сценарии и не планирует своего поведения на этот случай. Инженеры-атомщики Чернобыля и Тримайл-Айленда глубоко изучали всевозможные аварийные сценарии, но даже они не сумели эффективно вмешаться. Какие шансы справиться с УЧИ будут у неподготовленных ученых?
Наконец, подумайте о DARPA. Без этого агентства информатика как наука и все, что она нам дала, были бы сегодня на значительно более примитивном уровне. ИИ, если бы все же разрабатывался, сильно отставал бы от нынешнего состояния. Но DARPA — оборонное ведомство. Сознает ли оно, насколько сложным и непознаваемым может оказаться УЧИ? Готово ли к тому, что у УЧИ будут собственные потребности и мотивации, помимо тех задач, для решения которых он будет создан? Или получатели грантов DARPA вооружат продвинутый ИИ раньше, чем будет создана этика его использования?