Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

На мой взгляд, если действительно близится очередная зима ИИ, она, скорее всего, будет мягкой. Хотя обеспокоенность замедлением прогресса возникла не на пустом месте, бесспорно и то, что в последние годы ИИ был глубоко интегрирован в инфраструктуру и бизнес-модели крупнейших технологических компаний. Эти компании получили существенную отдачу от огромных вложений в вычислительные ресурсы и профессионалов в области ИИ и теперь считают искусственный интеллект обязательным условием своей конкурентоспособности на рынке. Аналогично почти каждый технологический стартап сегодня в той или иной степени вкладывает деньги в ИИ, и компании из других отраслей, как крупные, так и мелкие, начинают пользоваться этой технологией. Успешная интеграция в коммерческую сферу имеет несоизмеримо большее значение, чем любые предсказания зимы ИИ. Вследствие этого данная область пользуется поддержкой огромной армии сторонников из корпоративного мира и имеет импульс развития, который компенсирует замедление.

Кроме того, в определенном смысле крах масштабируемости как главной движущей силы прогресса может иметь и светлую сторону. Когда все вокруг уверены, что можно добиться важных достижений, просто направляя на решение задачи больше вычислительных ресурсов, интерес к вложениям в намного более сложную работу над подлинной инновацией снижается. Пожалуй, именно это произошло с законом Мура. Пока все были абсолютно уверены, что быстродействие компьютеров будет удваиваться каждые два года, производители чипов сосредоточивались на создании все более быстрых вариантов микропроцессоров прежних типов от таких компаний, как Intel и Motorola. В последние годы перспективы увеличения быстродействия компьютеров стали более туманными, размеры цепей в чипах приблизились к размеру атомов, а действие закона Мура в его традиционном понимании подошло к концу. Это заставило инженеров мыслить нешаблонно, что повлекло за собой такие инновации, как программное обеспечение для массово-параллельных вычислений и совершенно новые архитектуры процессоров, многие из которых оптимизированы для глубоких нейросетей. Думаю, мы можем ожидать подобного взрывного возникновения идей в области глубокого обучения и искусственного интеллекта в целом, поскольку простое наращивание масштаба нейронных сетей уже не гарантирует прогресса.

Погоня за универсальным машинным интеллектом

Чтобы преодолеть существующие ограничения систем глубокого обучения, необходимы инновации, которые подведут машинный интеллект несопоставимо ближе к возможностям человеческого мозга. На этом пути стоит много серьезных препятствий, зато в финале нас ждет неизменный «святой Грааль» искусственного интеллекта — машина, способная общаться, мыслить и усваивать новые идеи на уровне человека или выше его. Исследователи часто используют термин «универсальный искусственный интеллект». В реальном мире пока нет ничего близкого к универсальному ИИ, а вот в научной фантастике примеров множество, в том числе HAL из «Космической одиссеи 2001 года», главный компьютер космического корабля Enterprise, и Дейта из «Звездного пути», а также, разумеется, подлинно антиутопические технологии из фильмов «Терминатор» и «Матрица». Можно с уверенностью утверждать, что создание универсального машинного интеллекта со сверхчеловеческими возможностями станет самой важной по своим последствиям инновацией в истории человечества. Такая технология будет наивысшим интеллектуальным инструментом, радикально ускоряющим темпы развития в бесчисленных областях. Эксперты по ИИ сильно расходятся во мнениях о том, сколько времени потребуется на создание универсального ИИ. Одни с оптимизмом ожидают прорыва в ближайшие пять — десять лет. Другие, намного более осторожные, полагают, что на это может потребоваться 100 лет или больше.

Что касается обозримого будущего, то большинство исследователей интересует не столько реальное создание ИИ человеческого уровня, сколько путь к этой цели и многочисленные инновации, которые потребуются для успешного преодоления препятствий на этом пути. Разработка в полной мере мыслящей машины — это не умозрительный научный проект, а своего рода дорожная карта по созданию ИИ-систем, которые преодолеют сегодняшние ограничения и приобретут новые возможности. Движение по этому пути почти гарантированно породит множество практических приложений колоссальной коммерческой и научной ценности.