Последнее изобретение человечества - Джеймс Баррат

Если проблема с программным обеспечением окажется неразрешимо сложной, то в колчане разработчика УЧИ останется еще по крайней мере пара стрел. Во-первых, не исключено, что проблему можно будет решить при помощи более быстрых компьютеров, а во-вторых, структуру мозга можно воспроизвести методом обратного проектирования.

Превращение системы ИИ в УЧИ методом грубой силы означает повышение функциональности аппаратной части ИИ, в первую очередь ее скорости. Интеллект и творческие возможности повышаются, если работают во много раз быстрее. Чтобы понять, как это происходит, представьте себе человека, способного сжать тысячу минут размышлений в одну минуту. В некоторых очень важных вопросах он оказывается во много раз умнее человека с тем же IQ, но думающего с обычной скоростью. Но обязательно ли интеллект должен начинаться на человеческом уровне, чтобы скорость имела значение? К примеру, если ускорить работу собачьего мозга в тысячу раз, что получится: шимпанзеподобное поведение или просто очень умная собака? Нам известно, что при четырехкратном увеличении размеров мозга, от шимпанзе до человека, человек получил по крайней мере одну суперспособность — речь. Более крупный мозг развивался постепенно, намного медленнее, чем та скорость, с которой обычно возрастает скорость процессоров.

В целом неясно, может ли скорость процессора компенсировать отсутствие разумных программ и проложить путь к УЧИ и далее, к интеллектуальному взрыву. Но согласитесь, это не кажется невозможным.

А теперь обратимся к так называемому «обратному проектированию» мозга и выясним, почему этот метод может оказаться безотказным средством решения проблемы сложности программного обеспечения. Мы уже рассмотрели кратко противоположный подход — создание когнитивной архитектуры, которая стремится в общих чертах моделировать мозг в таких областях, как восприятие и навигация. Создатели этих когнитивных систем опираются на то, как работает мозг или, скорее, — и это важно — на то, как исследователь представляет себе работу мозга. Такие системы часто называют de novo, или «с начала», поскольку их авторы не отталкиваются от реального мозга, а начинают «с нуля».

Проблема в том, что системы, вдохновленные когнитивными моделями, в конечном итоге могут недотянуть до человеческих возможностей. Да, конечно, есть перспективные результаты в работе с естественным языком, зрением, системами «вопрос-ответ» и роботами, но при этом почти любой аспект методологии и принципов, которые должны продвинуть исследователей в направлении УЧИ, вызывает горячие споры. Сколько исследователей, столько и мнений. Новые узкие области исследований и смелые универсальные теории вырастают как грибы на почве любого успеха, как индивидуального, так и коллективного. Проходит немного времени, и они исчезают без следа. Как сказал Гертцель, не существует общепринятой теории разума и общепринятых представлений о том, как можно воспроизвести разум вычислительными методами. К тому же существуют такие функции человеческого сознания, для моделирования которых нынешние программные методики, судя по всему, годятся плохо; среди них общее обучение, объяснение, осмысление и контролирующее внимание.

Итак, чего в действительности удалось добиться в области ИИ? Вспомним старую шутку о пьянице, который потерял ключи и ищет их под фонарем. Полицейский присоединяется к поискам и спрашивает: «Где именно вы потеряли свои ключи?» Человек показывает в темную подворотню. «Там, — говорит он, — но здесь светлее».

Поиск, распознавание речи, компьютерное зрение и контекстный анализ (своего рода машинное обучение, с помощью которого Amazon и Netflix определяют, что вам может понравиться) — некоторые из областей ИИ, в которых достигнуты большие успехи. Конечно, успех — результат нескольких десятилетий работы, но следует отметить, что области эти относятся к числу простейших, так что пока работы идут в основном там, «где светлее». Сами ученые говорят, что снимают пока «низко висящие плоды». Но если наша конечная цель — УЧИ, то все приложения и инструменты на базе слабого ИИ могут показаться низко висящими плодами; все они лишь едва-едва приближают нас к цели — человеческому уровню интеллекта. Некоторые исследователи уверены, что приложения на слабом ИИ вообще не являются продвижением к УЧИ. Это всего лишь неинтегрированные специальные приложения. В настоящий момент ни одна система искусственного интеллекта не может сравниться с человеческим интеллектом. Вы тоже разочарованы большими обещаниями и скромными результатами исследований ИИ? Не исключено, что на ваши чувства повлияли два очень распространенных наблюдения.

Во-первых, как говорит директор Института будущего человечества Оксфордского университета Ник Востром, «многие самые передовые ИИ просочились в распространенные приложения. Там их часто не называют ИИ, потому что, как только нечто становится достаточно полезным и распространенным, его перестают называть ИИ». Еще совсем недавно ИИ не был задействован в банковском деле, медицине, транспорте, инфраструктуре жизнеобеспечения и автомобилях. Но сегодня, если все ИИ вдруг исчезнут, вы не сможете получить кредит, электричество в вашем доме перестанет работать, а машина ехать; остановится большинство наземных и подземных поездов. Производство начало бы давать сбои и замерло, краны высохли, а пассажирские самолеты попадали бы с небес. В магазинах закончились бы продукты, и восполнить запасы оказалось бы невозможно. А когда, собственно, были внедрены все эти ИИ-системы? В последние тридцать лет, пока стояла так называемая ИИ-зима — период долгого спада уверенности инвесторов после излишне оптимистичного начала и несбывшихся предсказаний. Но на самом деле никакой зимы не было. Чтобы избавиться от ярлыка «искусственный интеллект», ученые перешли на технические термины, такие как «машинное обучение», «разумный агент», «вероятностные выводы», «продвинутые нейронные сети» и т. п.

Кстати говоря, и проблема классификации тоже никуда не делась. Области, которые когда-то считались прерогативой человека — шахматы и «Своя игра», к примеру, — сегодня принадлежат компьютерам (хотя нам по-прежнему позволяется играть). Но считаете ли шахматную программу, установленную на вашем компьютере, «искусственным интеллектом»? Что такое Watson — человекоподобная машина или всего лишь специализированная мощная система «вопрос-ответ»? Как мы будем называть ученых, когда компьютеры, такие как Golem (подходящее название!) Хода Липсома из Корнеллского университета, начнут заниматься наукой? Я хочу сказать, что с того самого дня, когда Джон Маккарти дал науке о машинном интеллекте имя, исследователи энергично создают ИИ, и с течением времени он становится все умнее, быстрее и мощнее.

Успехи ИИ в таких областях, как шахматы, физика и обработка естественного языка, наводят на второе важное наблюдение. Сложные вещи просты, а простые — сложны. Эта аксиома известна как парадокс Моравека, поскольку пионер робототехники Ханс Моравек в классической книге «Дети разума» (Mind Children) выразил его лучше всего: «Сравнительно легко заставить компьютеры демонстрировать результаты, сравнимые с результатами взрослого человека, в тестах на интеллект или игре в шашки, и при этом трудно или даже невозможно дать им навыки годовалого ребенка в том, что касается восприятия и движений».

Сложнейшие головоломки, в которых мы просто не можем не допускать ошибок (скажем, «Своя игра» или вывод второго закона термодинамики Ньютона), хороший ИИ решает за несколько секунд. В то же время ни одна система компьютерного зрения не способна отличить собаку от кошки — а ведь с этим без труда справляется большинство двухлеток. До некоторой степени это «проблема яблок и апельсинов» — высокоуровневое восприятие против низкоуровневых моторных навыков. Но создателям ИИ следовало бы этого стыдиться, ведь они замахиваются на весь спектр человеческого интеллекта. Один из основателей Apple Стив Возняк предложил «легкую» альтернативу тесту Тьюринга, наглядно демонстрирующую сложность простых задач. Нам следовало бы считать любого робота разумным, говорит Возняк, если он сможет войти в незнакомый дом, найти в нем кофейник и соответствующие припасы и приготовить нам чашку кофе. Можно назвать это испытание кофе-тестом. Он может оказаться сложнее теста Тьюринга, поскольку для его прохождения необходим продвинутый ИИ, способный рассуждать и оценивать физические свойства предметов, обладающий машинным зрением и доступом к обширной базе данных, способный точно манипулировать роботизированными исполнительными устройствами, помещенный в универсальное роботизированное тело — и много чего еще.

В статье «Эра роботов» Моравек дал ключ к своему загадочному парадоксу. Почему сложные вещи просты, а простые — сложны? Потому что мозг тренировал и оттачивал «простые» вещи, связанные со зрением, действием и движением, с тех самых пор, как у наших нечеловеческих предков вообще появился мозг. «Сложные» вещи, такие как логические рассуждения, — относительно недавно приобретенные способности. И что вы думаете? Они проще, а не сложнее. Чтобы показать это, нам потребовались сложнейшие вычисления. Моравек писал: