Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Так же, как мы не вполне понимаем, как учатся наши дети, мы все еще не до конца поняли, как учатся такие нейронные сети и почему они иногда терпят неудачу. Но уже ясно, что они будут очень полезны, и поэтому глубокое обучение стало привлекать инвесторов. Благодаря глубокому обучению сильно изменились подходы к технической реализации компьютерного зрения: от распознавания рукописного текста до анализа видеопотоков в реальном времени и беспилотных автомобилей. Благодаря ему произошла революция в способах преобразовывать с помощью компьютера устную речь в письменный текст и переводить его на другие языки, даже в реальном времени, поэтому мы можем теперь поговорить с персональными цифровыми помощниками, такими как Siri, Google Now или Cortana. Раздражающие головоломки типа CAPTCHA, разгадывая которые мы должны убедить сайт, что мы люди, становятся все труднее, чтобы обогнать технологии машинного обучения. В 2015 году Google DeepMind выпустил систему с искусственным интеллектом, которая с помощью глубокого обучения осваивала десятки различных компьютерных игр примерно так же, как это делает ребенок, – то есть не пользуясь инструкциями, с той единственной разницей, что научалась играть лучше любого человеческого существа.

В 2016 году та же самая компания выпустила AlphaGo – компьютерную систему, играющую в го, которая при помощи глубокого обучения стала так точно оценивать позиционные преимущества расположения камней на доске, что победила сильнейшего игрока в мире. Этот успех служит положительной обратной связью, привлекая все больше финансирования и все больше талантливой молодежи в исследования искусственного интеллекта, которые приводят к новому успеху.

Мы посвятили эту главу природе интеллекта и его развитию до настоящего времени. Сколько времени потребуется, чтобы машины смогли обойти нас в решении всех когнитивных задач? Мы этого не знаем и должны быть готовы к тому, что ответом окажется “никогда”. Однако смысл этой главы в том, чтобы мы подготовили себя также и к тому, что это все-таки произойдет, и, не исключено, даже еще при нашей жизни. В конце концов, материя может быть устроена так, что, когда она подчиняется законам физики, она запоминает, вычисляет и учится, – причем материя не обязательно биологической природы. Исследователей искусственного интеллекта часто обвиняют в том, что они слишком много обещают и слишком мало своих обещаний выполняют, но справедливости ради надо заметить, что у многих таких критиков послужной список тоже далеко не безупречен. Некоторые из них просто жонглируют словами, то определяя интеллект как нечто такое, чего компьютеры пока еще не могут, то как нечто такое, что произведет на нас наибольшее впечатление. Компьютеры теперь стали очень хороши или даже превосходны в арифметике, в игре в шахматы, в доказательстве математических теорем, подборе акций, распознавании образов, вождении автомобиля, аркадных играх, го, синтезе речи, преобразовании устной речи в письменную, переводе с языка на язык и диагностике рака, но иной критик лишь презрительно хмыкнет: “Конечно же, для этого не нужен настоящий разум!”. Он будет продолжать утверждать, что настоящий разум должен добраться до вершин ландшафта Моравеца (рис. 2.2), пока еще не скрывшихся под водой, подобно тем людям в прошлом, которые утверждали, что ни субтитры под картинкой, ни игра в го машине не под силу, – а вода продолжала прибывать.

Исходя их того, что вода будет прибывать еще как минимум некоторое время, можно предположить, что влияние искусственного интеллекта на общество будет расти. Задолго до того как AI достигнет человеческого уровня в решении всех задач, он успеет открыть нам новые увлекательные возможности и задать нам много новых вопросов в самых разных областях, связанных с инфекционными болезнями, законодательными системами, разоружением и созданием новых рабочих мест. Каковы они, и как мы можем лучше подготовиться к ним? Давайте рассмотрим это в следующей главе.

Подведение итогов

• Интеллект, определяемый как способность достигать сложных целей, не может быть измерен одним только IQ, он должен быть представлен спектральной плотностью в соответствии со способностями к достижению любых целей.

• Современный искусственный интеллект имеет тенденцию к узкой специализации, причем каждая система может достигать только очень конкретных целей, – в отличие от интеллекта человека, чрезвычайно широкого.

• Память, вычисление, обучение и разум представляются чем-то абстрактным, нематериальным и эфемерным, потому что они независимы от субстрата: они живут своей жизнью, не отражая ни деталей своего устройства, ни особенностей основного материального субстрата.

• Любая материя может быть основой для памяти, если у используемого ее фрагмента достаточно разных стабильных состояний.