Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Начнем с того, что близко моему сердцу: c исследований космоса. Компьютерные технологии позволили нам летать на Луну и отправлять беспилотные космические корабли, чтобы исследовать все планеты нашей Солнечной системы и даже совершить посадку на спутник Сатурна Титан и на комету. Как мы увидим в главе 6, будущий AI может помочь нам исследовать другие звездные системы и галактики, если будет работать без глюков. 4 июня 1996 года ученые, надеявшиеся исследовать магнитосферу Земли, радостно сообщили, что ракета-носитель Европейского космического агентства «Ариан‐5» взмыла в небо с научными приборами, которые они построили. Спустя тридцать семь секунд их радость угасла, потому что ракета взорвалась, превратившись в гигантский фейерверк стоимостью в миллионы долларов^{14}. Причина, как выяснилось, заключалась в программном обеспечении, в котором случился «глюк», когда оно стало пытаться оперировать с числом, не влезавшим в 16 отведенных под это бит памяти^{15}. Спустя два года космический аппарат NASA Mars Climate Orbiter случайно вошел в атмосферу «красной планеты», и это привело к его гибели, а все из-за того, что два его программных модуля пользовались разными единицами для силы, в результате возникла ошибка в 445 % при расчете необходимой тяги двигателя^{16}. Это стало вторым супердорогим «глюком» в истории NASA: в первый раз их миссия «Mariner‐1» на Венеру завершилась взрывом сразу после запуска с мыса Канаверал 22 июля 1962 года, после того как контролирующее полет программное обеспечение прекратило работу из-за неправильного знака пунктуации^{17}. Как будто специально, чтобы доказать, что не только на Западе освоили искусство компьютерных «глюков» в космосе, советский проект «Фобос‐1» завершился неудачно 2 сентября 1988 года. Это был самый тяжелый из когда-либо запущенных межпланетный космический корабль; целью миссии было посадить станцию на поверхность Фобоса, спутника Марса, — и все это сорвалось, когда недостающий дефис в тексте программы был интерпретирован как команда «конец миссии», которая и была отправлена на космический корабль, находившийся на пути к Марсу, отключив все его системы^{18}.

Урок, который мы можем извлечь из всех этих историй, — о важности того, что принято называть тестированием, или проверкой программного обеспечения, задача которого заключается в том, чтобы установленный «софт» полностью отвечал всем необходимым требованием. Чем больше жизней и ресурсов поставлено на карту, тем выше должна быть наша уверенность в том, что программное обеспечение будет работать как надо. К счастью, искусственный интеллект может помочь автоматизировать и улучшить процесс тестирования. Например, ядро универсальной операционной системы seL4 недавно было подвергнуто всесторонней математической проверке, чтобы дать надежную гарантию от обрушений системы и выполнения команд, угрожающих безопасности. И хотя у нее еще нет таких же бантиков, как у MS Windows или у MacOS, работая с ней, вы можете быть уверены, что не увидите ни «синего экрана смерти», ни «радужного колеса судьбы». Агентство перспективных исследований министерства обороны США (DARPA) профинансировало разработку серии высоконадежных программных средств для кибер-военных систем с открытым источником (HACMS), каждое из которых проверяемо надежно. Чтобы ввести такие средства в широкое обращение, надо сделать их достаточно мощными и простыми в использовании. Еще одна сложность заключается в том, что тестирование программного обеспечения должно будет проводиться при переносе его в роботов или какие-то другие новые среды, а само традиционное программное обеспечение будет заменяться системами с искусственным интеллектом, которые способны учиться, а следовательно, изменять свое поведение, как говорилось в главе 2.

Искусственный интеллект в сфере финансов

Финансы — это еще одна область, которая была преобразована информационной технологией, позволяющей эффективно перераспределять ресурсы по всему миру со скоростью света и обеспечивать доступное финансирование для всего на свете — от ипотечных компаний до стартапов. Прогресс в развитии систем с искусственным интеллектом, вероятно, предоставит в будущем еще бóльшие возможности для получения прибылей в финансовых сделках: большинство решений о продаже/покупке акций на фондовых рынках сейчас принимаются компьютерами автоматически, и моих выпускников из MIT каждый год искушают астрономическими стартовыми окладами, предлагая поработать над улучшением продажных алгоритмов.