Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens: читать книгу онлайн полностью и бесплатно

При встрече я признался, что раньше пренебрежительно относился к мысли о том, что ИИ человеческого уровня может быть создан небольшой группой специалистов со скромным финансированием. Во всех опросах специалистов такой вариант появления ИИ фигурировал как маловероятный.

Так может ли, к примеру, искусственный интеллект создать «Аль-Каида»? Или Революционные вооруженные силы Колумбии? Или какая-нибудь секта вроде «Аум Синрикё»?

Вассар не считает, что ИИ родится в террористической ячейке. Слишком велик интеллектуальный разрыв.

Но как же «Аль-Каида»? Разве для реализации террористических атак, включая и теракт 11 сентября 2001 г., не нужны были развитое воображение и тщательное планирование?

Но как насчет правительств таких стран, как Северная Корея или Иран?

Здесь я с ним не согласен, хотя и не в отношении нацистов. Иран и Северная Корея сумели найти высокотехнологичные способы шантажировать весь остальной мир, с одной стороны, разработкой ядерного оружия, с другой — межконтинентальными ракетами. Так что я не стал бы вычеркивать их из короткого списка потенциальных создателей ИИ, ведь они уже не раз выразили полное пренебрежение международным сообществом. Кроме того, если ИИ человеческого уровня способна создать небольшая группа специалистов, то ясно, что финансировать такую группу может любое государство-изгой.

Говоря о небольших группах специалистов, Вассар имел в виду компании, работающие открыто. Но мне приходилось слышать и о других фирмах — так называемых стелс-компаниях, которыми владеют частные лица, тайком нанимающие людей и никогда не выпускающие пресс-релизов и вообще никак не рассказывающие о том, чем занимаются. Если говорить о разработке ИИ, то единственная причина, по которой компания может держаться в тени, состоит в том, что ее специалисты добились какого-то серьезного прорыва и не хотят раскрывать секреты конкурентам. Искать такие компании по определению трудно, хотя слухами о них земля полнится. Так, основатель PayPal Питер Тиль финансирует три стелс-компании в области искусственного интеллекта.

Компании, работающие в стелс-режиме, однако, выглядят иначе и встречаются чаще. Они ищут финансирование и даже стремятся к публичности, но не раскрывают своих планов. Петер Восс, известный новатор ИИ и автор технологии распознавания речи, тоже разрабатывает ИИ в своей компании Adaptive AI. Он публично заявил, что ИИ человеческого уровня может быть создан в ближайшие десять лет. Но как именно и за счет чего, он не говорит.

Со стелс-компаниями связана еще одна сложность. Небольшая мотивированная группа вполне может существовать внутри крупной известной компании. Что вы думаете, к примеру, насчет Google? Почему бы богатой мегакорпорации не взяться за поиски «святого Грааля»?

На мой вопрос на одной из ИИ-конференций директор Google по исследованиям Питер Норвиг, один из авторов классического учебника «Искусственный интеллект. Современный подход»[8], сказал, что Google не занимается разработкой ИИ человеческого уровня. Он сравнил эту задачу с планом межпланетных пилотируемых полетов NASA — потому что такого плана не существует. Тем не менее агентство будет и дальше работать над отдельными направлениями, необходимыми для космических путешествий, — робототехникой и ракетной техникой, астрономией и т. п. — и когда-нибудь в один прекрасный момент все детали головоломки сложатся и полет к Марсу обретет реальные очертания.

Так и в процессе работы над отдельными специализированными ИИ-проектами проделывается куча подготовительной работы. Машины учат таким интеллектуальным занятиям, как поиск, распознавание речи, обработка естественного языка, визуальное восприятие, поиск информации, и многому другому. По отдельности это всего лишь надежные мощные инструменты, и они быстро развиваются год от года. Вместе они продвигают компьютерные науки вперед и, безусловно, идут в копилку будущих систем ИИ человеческого уровня.

Норвиг сказал мне, что у Google нет ИИ-программы. Но сравните это заявление с тем, что сказал его босс Ларри Пейдж, один из основателей Google, на лондонской конференции под названием Zeitgeist'06:

Лично мне кажется, что говорит он об ИИ человеческого уровня.

IBM ведет разработку такого ИИ в рамках нескольких хорошо финансируемых проектов. DAPRA, Агентство перспективных проектов Минобороны США, кажется, финансирует все ИИ-проекты, которыми я интересовался. Так неужели Google не разрабатывает ИИ? Когда я задал этот вопрос Джейсону Фриденфелдсу из пресс-службы Google, он написал в ответ:

Но мне представляется, что цитата из высказывания Пейджа проливает больше света на отношение Google к проблеме ИИ, чем ответ Фриденфелдса. В частности, она помогает объяснить эволюцию Google от компании мечтателей и бунтарей, какой она была в 1990-е гг. (вспомните нашумевший тогдашний слоган компании: «Не будь злом»), до сегодняшней по-оруэлловски непрозрачной громадины, занятой сбором личных данных.

Политика компании позволяет ей передавать ваши личные данные всевозможным сервисам Google, включая Gmail, Google+, YouTube и др. С кем вы знакомы, куда вы ходите, что покупаете, с кем встречаетесь, как ищете информацию и куда заходите в Сети, — Google интересует все. Любая крупинка информации представляет ценность. Заявленная цель: улучшить вашу жизнь как пользователя, сделав систему поиска практически всеведущей в отношении вас самих. Параллельная цель — сформировать для вас не только рекламный пакет, но и круг новостей, видеороликов и музыки, которые вы будете потреблять, и автоматически сделать вас мишенью маркетинговых кампаний. Даже фирменные автомобили с камерами, снимающие «уличные виды» для Google Maps, являются частью этого плана — в течение трех лет Google использовал свой фотографирующий автопарк для перехвата данных из частных сетей Wi-Fi в США и других странах. Их интересовала любая информация: пароли, история пользования Интернетом, личные адреса электронной почты, все что угодно.

Ясно, что компания поставила верных ей прежде клиентов на место, и место это оказалось далеко не первым. Поэтому казалось сомнительным, что планы Google не включают в себя ИИ.

А примерно через месяц после моего обмена письмами с Фриденфелдсом газета The New York Times разразилась статьей о Google X.

Google X — это стелс-компания. Эту секретную лабораторию в Кремниевой долине первоначально возглавлял специалист по ИИ и разработчик роботизированного автомобиля Google Себастьян Трун. Нацелена она на стопроцентно фантастические проекты, такие как космический лифт: предполагается, что он устремится в космос и облегчит человечеству освоение Солнечной системы. Помимо прочих в штат стелс-компании входит Эндрю Ын, робототехник мирового класса и бывший директор Лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета.

В конце 2012 г. Google пригласил уважаемого изобретателя и писателя Рэя Курцвейла на роль главного инженера компании. В главе 9 будет рассказано, что Курцвейл известен многочисленными достижениями в области ИИ и продвигает исследование мозга как самый короткий путь разработки искусственного интеллекта.

Не нужно прибегать к помощи Google glasses[9], чтобы увидеть очевидное: если на Google работают по крайнее мере двое из известнейших мировых специалистов по ИИ, да плюс к тому Рэй Курцвейл[10], то создание ИИ человеческого уровня имеет среди перспективных проектов компании высокий приоритет.

Стремясь получить конкурентное преимущество на рынке, Google X и другие стелс-компании, вполне возможно, создадут полноценный искусственный интеллект вне публичного поля.

Итак, похоже, что стелс-компании осуществляют скрытный обход на пути к ИИ человеческого уровня. Однако Вассар считает, что самый быстрый путь будет весьма публичным и дорогостоящим. Это метод обратного проектирования, то есть построение искусственного интеллекта по образцу работающего человеческого мозга с использованием как искусного программирования, так и решения в лоб. Под «решением в лоб» подразумевается количественное накопление продвинутой техники — блоков с самыми быстрыми процессорами, петабайт памяти и т. п.

Получается примерно так: в основе работы разума лежат биохимические процессы, которые протекают в нейронах, синапсах и дендритах. При помощи различных технологий сканирования мозга, включая позитронно-эмиссионную и функциональную магнитно-резонансную томографию, а также неврологических зондов, размещаемых как внутри, так и снаружи черепа, ученые определяют, как конкретные нейроны и кластеры нейронов участвуют в мыслительном процессе. Затем они реализуют каждый из этих процессов при помощи компьютерной программы или алгоритма.

Этим занимается новая область науки — вычислительная нейробиология. Один из мировых лидеров в этой области — доктор Ричард Грейнджер, директор Лаборатории инженерии мозга Дартмутского университета — создал алгоритмы, работа которых имитирует работу нейронных контуров человеческого мозга. Он даже запатентовал чрезвычайно производительный компьютерный процессор, построенный на принципах работы этих контуров. Когда такой процессор доберется до рынка, мы станем свидетелями гигантского скачка в машинном распознавании объектов, поскольку компьютеры будут это делать в точности так, как наш мозг.

Конечно, остается множество других контуров мозга, которые нужно будет исследовать и скопировать. Но стоит нам создать алгоритмы для всех процессов мозга — и наши поздравления! Вот и готовый мозг! Или нет? Может, и нет. Возможно, в результате получится лишь машинный эмулятор мозга. Надо сказать, в отношении ИИ это серьезнейший вопрос. К примеру, думает ли шахматная программа?

Когда компания IBM бралась за разработку Deep Blue, обыгрывающего лучших шахматистов мира, его не программировали играть в шахматы, как чемпион мира Гарри Каспаров, только еще лучше. Авторы программы просто не знали, как это сделать. Виртуозная игра Каспарова опиралась на его громадный опыт, на множество сыгранных им партий и еще большее количество изученных. Он собрал в своей голове огромную библиотеку дебютов, атак, маневров, блокад, ловушек, гамбитов и эндшпилей — настоящую энциклопедию стратегии и тактики. Он узнает позиции, видит закономерности, помнит и думает. Обычно Каспаров думает на три-пять ходов вперед, но это число может доходить до четырнадцати. Ни один современный компьютер на это не способен.

Поэтому IBM запрограммировала компьютер на анализ 200 млн позиций в секунду.

Deep Blue начинает с того, что делает гипотетический ход и оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. На каждый такой ход он предлагает собственный гипотетический ответ и вновь оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. Такое моделирование глубиной в два уровня называют двухслойным поиском — иногда Deep Blue доходит до шестого слоя. Это означает, что на каждый гипотетический ход рассматривается по шесть следующих «ходов» каждой стороны.

Затем компьютер возвращается к нетронутой доске и начинает оценивать другой гипотетический ход. Этот процесс повторяется много раз, для всех возможных ходов, и каждый из них оценивается в баллах в зависимости от того, берет ли этот ход фигуру, и насколько ценную, улучшает ли он в целом позицию игрока и насколько. В конце концов ход с максимальным рейтингом будет сделан.

[8] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. — M.: Вильяме, 2007.

[9] Google glasses — очки с дополненной реальностью, имеют полупрозрачный дисплей, камеру и компьютер. Перспективная разработка Google. — Прим. ред.

[10] В декабре 2012 г. Рэй Курцвейл занял в Google пост технического директора, чтобы работать над проектами, связанными с машинным обучением и обработкой языка. Это веха на пути создания универсального ИИ, причем отрезвляющая. Цель Курцвейла — обратное проектирование работы мозга, он даже написал об этом книгу «Как создать разум: Тайна человеческой мысли раскрыта» (2012). Теперь в его распоряжении немалые ресурсы Google, которые он сможет использовать для реализации своей мечты. Пригласив уважаемого изобретателя, Google перестал скрывать свои планы по созданию УЧИ. — Прим. авт.