Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Разработать рациональную схему управления вычислительной деятельностью AlphaGo стало возможно, потому что эта деятельность проста и однородна: все единицы вычисления относятся к одному типу. В сравнении с другими программами, использующими те же базовые единицы вычисления, AlphaGo, пожалуй, эффективна, но, скорее всего, она крайне неэффективна по сравнению с другими типами программ. Например, Ли Седоль, противник AlphaGo в эпохальном матче 2016 г., вряд ли совершает больше нескольких тысяч единиц вычисления на один ход, но имеет намного более гибкую вычислительную архитектуру со множеством других типов единиц вычисления, в том числе разделение доски на субигры и попытки выяснить их взаимодействия, распознавание возможных целей и построение высокоуровневых планов с такими действиями, как «сохранить эту группу» или «не позволить моему противнику соединить эти две группы», размышления о том, как достичь конкретной цели, скажем, «сохранить эту группу», и исключение целых классов ходов, поскольку они не защищают от серьезной угрозы.

Мы попросту не знаем, как организовать настолько сложную и разнообразную вычислительную деятельность — как интегрировать и накапливать результаты каждого элемента деятельности и распределять вычислительные ресурсы между разными видами рассуждений, чтобы находить хорошие решения максимально быстро. Ясно, однако, что простая вычислительная архитектура, как у AlphaGo, не способна действовать в реальном мире, где нам постоянно приходится иметь дело с горизонтами решений не в десятки, а в миллиарды примитивных шагов, и где количество возможных действий в любой момент практически бесконечно. Важно помнить, что интеллектуальный агент в реальном мире не ограничен игрой в го или даже поиском ключей Стюарта — он просто существует. Он может делать что угодно, но едва ли сможет позволить себе думать обо всем, что в состоянии сделать.

Система, способная как открывать новые высокоуровневые действия, что было описано ранее, так и управлять своей вычислительной деятельностью, сосредоточивая ее на тех единицах вычисления, которые быстро приводят к существенному улучшению качества решений, обеспечила бы фантастическое качество принятия решений в реальном мире. Как и у людей, ее рассуждения были бы «интеллектуально эффективными», но ее бы не ограничивали крохотная краткосрочная память и медленное «железо», которые чудовищно сковывают нашу способность далеко заглядывать в будущее, работать с большим количеством непредвиденных факторов и рассматривать много альтернативных планов.

Что еще мы упускаем

Если собрать все, что мы знаем о том, как работать со всеми потенциально новыми достижениями, перечисленными в этой главе, мы добьемся успеха? Как вела бы себя получившаяся система? Она неудержимо развивалась бы, со временем накапливая огромные объемы информации и отслеживая состояние мира в громадных масштабах путем наблюдения и умозаключений. Она постепенно совершенствовала бы свои модели мира (включающие, конечно, и модели людей). Она использовала бы эти модели для решения комплексных задач, сохраняла и повторно использовала процессы принятия решений, чтобы повысить эффективность своих прикидок и научиться решать еще более комплексные задачи. Она открывала бы новые концепции и действия, и это позволило бы ей повышать уровень совершения открытий. Она составляла бы более эффективные планы за все более короткие промежутки времени.

В общем, трудно сказать, упущено ли еще что-нибудь принципиально важное в плане создания систем, эффективных в решении этих задач. Разумеется, единственная возможность убедиться в этом — создать их (когда будут совершены прорывы) и посмотреть, что из этого выйдет.

Представим себе сверхинтеллектуальную машину

При обсуждении природы и эффектов сверхинтеллектуального ИИ техническому сообществу отказывает воображение. Часто мы наблюдаем дискуссии вокруг снижения количества медицинских ошибок[130], уровня опасности автомобилей[131] или других небольших продвижений. Роботы мыслятся как индивидуальные существа, которые имеют свой собственный мозг, тогда как на самом деле они, скорее всего, будут беспроводным способом соединены в единую глобальную структуру, использующую огромные вычислительные ресурсы стационарного оборудования. Кажется, исследователи боятся рассматривать реальные последствия успеха в создании ИИ.