Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному

Именно сочетанием поиска практических инноваций в краткосрочной перспективе с намного более амбициозным стремлением создать машинный интеллект подлинно человеческого уровня характеризуется философия исследования разнообразных команд, работающих над ИИ в Google. Джефф Дин, директор компании по искусственному интеллекту, сказал мне, что если DeepMind, независимая компания, приобретенная Google в 2014 году, занимается поиском путей создания универсального машинного интеллекта по «структурированному плану», то другие исследовательские группы в Google придерживаются «более органического» подхода и заняты задачами, «важность которых мы осознаем, но пока не умеем их решать; когда же мы с ними справимся, то поймем, чем заняться дальше». Все группы по исследованию ИИ в Google, по его словам, «работают совместно, пытаясь создать по-настоящему гибкие ИИ-системы»[155]. Лишь время покажет, какой подход эффективнее: четкое планирование сверху вниз или пошаговое исследование неизведанного, но на обоих направлениях вероятно появление новых идей, которые можно будет использовать на практике.

У каждой команды, возглавляющей движение по этим путям, своя философия исследований и преодоления трудностей. Общим для всех них является то, что конечные цели «срисованы» со способностей, характерных для человеческого мышления.

Один из подходов состоит в использовании в качестве образца внутренней организации и работы человеческого головного мозга. Его сторонники считают, что искусственный интеллект должен напрямую обращаться к опыту нейробиологии. Лидером в этой области является DeepMind. Основатель и генеральный директор этой компании Демис Хассабис — что необычно для исследователя ИИ — получил высшее образование в области нейробиологии, а не вычислительной техники и защитил докторскую диссертацию в лондонском Юниверсити-колледже. Хассабис сказал мне, что самая большая группа исследователей в DeepMind состоит из специалистов по нейробиологии, занятых поиском способов применения новейших открытий науки о мозге в создании искусственного интеллекта[156].

Их задача не детальное копирование работы мозга, а использование базовых принципов его функционирования как отправной точки. Для объяснения этого подхода эксперты в области ИИ часто приводят аналогию с изучением механики полета и последующей разработкой конструкций современных самолетов. Хотя очевидно, что источником вдохновения для создания самолетов послужили птицы, самолеты не машут крыльями и не повторяют напрямую полет птицы. Когда инженеры разобрались в аэродинамике их полета, стало возможно строить машины на основе тех же базовых принципов, но намного более совершенные. Хассабис и команда из DeepMind верят в существование своего рода «аэродинамики интеллекта» — основополагающей теории, описывающей человеческий и, в перспективе, машинный интеллект.

Междисциплинарная команда DeepMind привела несколько убедительных свидетельств того, что подобный общий комплекс принципов действительно может существовать, опубликовав в мае 2018 года результаты своего исследования. Четырьмя годами раньше Нобелевская премия в области физиологии или медицины была вручена трем нейробиологам — Джону О’Кифу, Мэй-Бритт Мозер и Эдварду Мозеру — за открытие особого типа нейрона, обусловливающего ориентацию в пространстве у животных. Эти нервные клетки, названные нейронами решетки, возбуждаются, образуя регулярную гексагональную структуру, в процессе исследования животным пространства. Считается, что нейроны решетки составляют нечто вроде «внутреннего GPS», нейронного представления системы картирования, что позволяет животным ориентироваться в пространстве, прокладывая маршрут в сложном и непредсказуемом окружении.