Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Затем я предложил слушателям представить, что произойдет, если мы получим от инопланетной цивилизации сообщение, что она явится на Землю через 30–50 лет. Слово «светопреставление» слишком слабо, чтобы описать последствия. В то же время наша реакция на ожидаемое появление сверхразумного ИИ является, как бы это сказать, — индифферентной, что ли? (В последующей лекции я проиллюстрировал это в форме электронной переписки, см. рис. 1.) В итоге я так объяснил значимость сверхразумного ИИ: «Успех в этом деле стал бы величайшим событием в истории человечества… и, возможно, последним ее событием».

Через несколько месяцев, в апреле 2014 г., когда я был на конференции в Исландии, мне позвонили с Национального общественного радио с просьбой дать интервью о фильме «Превосходство», только что вышедшем на экраны в США. Я читал краткое содержание и обзоры, но фильма не видел, поскольку жил в то время в Париже, где он должен был выйти в прокат только в июне. Однако я только что включил в маршрут своего возвращения из Исландии посещение Бостона, чтобы принять участие в собрании Министерства обороны. В общем, из бостонского аэропорта Логан я поехал в ближайший кинотеатр, где шел этот фильм. Я сидел во втором ряду и наблюдал за тем, как в профессора из Беркли, специалиста по ИИ в исполнении Джонни Деппа, стреляют активисты — противники ИИ, напуганные перспективой — вот именно — появления сверхразумного ИИ. Я невольно съежился в кресле. (Очередной сигнал «Службы совпадений»?) Прежде чем герой Джонни Деппа умирает, его мозг загружается в квантовый суперкомпьютер и быстро превосходит человеческий разум, угрожая захватить мир.

19 апреля 2014 г. обзор «Превосходства», написанный в соавторстве с Максом Тегмарком, Фрэнком Уилчеком и Стивеном Хокингом, вышел в Huffington Post. В нем была фраза из моего выступления в Даличе о величайшем событии в человеческой истории. Так я публично связал свое имя с убеждением в том, что моя сфера исследования несет возможную угрозу моему собственному биологическому виду.

Идея ИИ уходит корнями в седую древность, но ее «официальным» годом рождения считается 1956 г. Два молодых математика, Джон Маккарти и Марвин Минский, убедили Клода Шеннона, успевшего прославиться как изобретатель теории информации, и Натаниэля Рочестера, разработчика первого коммерческого компьютера IBM, вместе с ними организовать летнюю программу в Дартмутском колледже. Цель формулировалась следующим образом:

Исследование будет вестись на основе предположения, что любой аспект обучения или любой другой признак интеллекта можно, теоретически, описать настолько точно, что возможно будет создать машину, его воспроизводящую. Будет предпринята попытка узнать, как научить машины использовать язык, формировать абстрактные понятия и концепции, решать задачи такого типа, которые в настоящее время считаются прерогативой человека, и совершенствоваться. Мы считаем, что по одной или нескольким из этих проблем возможен значительный прогресс, если тщательно подобранная группа ученых будет совместно работать над ними в течение лета.

Незачем говорить, что времени потребовалось значительно больше: мы до сих пор трудимся над всеми этими задачами.

В первые лет десять после встречи в Дартмуте в разработке ИИ произошло несколько крупных прорывов, в том числе создание алгоритма универсального логического мышления Алана Робинсона [2] Робинсон разработал алгоритм разрешения , который может, при наличии времени, доказать любое логическое следствие из комплекса логических утверждений первого порядка. В отличие от предыдущих алгоритмов, он не требует преобразования в пропозиционную логику. J. Alan Robinson, «A machine-oriented logic based on the resolution principle», Journal of the ACM 12 (1965): 23–41. и шахматной программы Артура Самуэля, которая сама научилась обыгрывать своего создателя [3] Артур Самуэль, американский первопроходец компьютерной эры, начал карьеру в IBM. В статье, посвященной его работе с шашками, впервые был использован термин машинное обучение , хотя Алан Тьюринг еще в 1947 г. говорил о «машине, способной учиться на опыте». Arthur Samuel, «Some studies in machine learning using the game of checkers», IBM Journal of Research and Development 3 (1959): 210−29. . В работе над ИИ первый пузырь лопнул в конце 1960-х гг., когда начальные результаты в области машинного обучения и машинного перевода оказались не соответствующими ожиданиям. В отчете, составленном в 1973 г. по поручению правительства Великобритании, делался вывод: «Ни по одному из направлений этой сферы исследований совершенные на данный момент открытия не имели обещанных радикальных последствий» [4] Так называемый Отчет Лайтхилла привел к отмене финансирования исследования ИИ везде, кроме Эдинбургского и Сассекского университетов: Michael James Lighthill, «Artificial intelligence: A general survey», in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (Science Research Council of Great Britain, 1973). . Иными словами, машины просто не были достаточно умными.

К счастью, в 11-летнем возрасте я не подозревал о существовании этого отчета. Через два года, когда мне подарили программируемый калькулятор Sinclair Cambridge, я просто захотел сделать его разумным. Однако при максимальной длине программы в 36 строк «Синклер» был недостаточно мощным для ИИ человеческого уровня. Не смирившись перед неудачей, я добился доступа к гигантскому суперкомпьютеру CDC 6600 [5] CDC 6600 занимал целую комнату, а его стоимость была эквивалентна $20 млн. Для своего времени он был невероятно мощным, хотя и в миллион раз менее мощным, чем iPhone. в Королевском колледже Лондона и написал шахматную программу — стопку перфокарт 60 см высотой. Не слишком толковую, но это было не важно. Я знал, чем хочу заниматься.

К середине 1980-х гг. я стал профессором в Беркли, а ИИ переживал бурное возрождение благодаря коммерческому потенциалу так называемых экспертных систем. Второй «ИИ-пузырь» лопнул, когда оказалось, что эти системы не отвечают многим задачам, для которых предназначены. Опять-таки машины просто не были достаточно умными. В сфере ИИ настал ледниковый период. Мой курс по ИИ в Беркли, ныне привлекающий 900 с лишним студентов, в 1990 г. заинтересовал всего 25 слушателей.

Сообщество разработчиков ИИ усвоило урок: очевидно, чем умнее, тем лучше, но, чтобы этого добиться, нам нужно покорпеть над основами. Появился выраженный уклон в математику. Были установлены связи с давно признанными научными дисциплинами: теорией вероятности, статистикой и теорией управления. Зерна сегодняшнего прогресса были посажены во время того «ледниковья», в том числе начальные разработки крупномасштабных систем вероятностной логики и того, что стало называться глубоким обучением.