Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

В сфере личных финансов системы будут отслеживать инвестиции, доходы, обязательные и необязательные расходы, долги, процентные выплаты, сбережения на непредвиденные обстоятельства и т. д. во многом так же, как финансовые аналитики следят за деньгами и перспективами компаний. Интеграция с агентом, обслуживающим повседневную жизнь, обеспечит все более тонкое и детальное понимание, возможно, даже позволит выдавать детям карманные деньги за вычетом штрафов за скверное поведение. Каждый может рассчитывать на получение качественных ежедневных финансовых консультаций, прежде являвшихся прерогативой сверхбогатых.

Если ваша внутренняя «сигнализация», сообщающая о нарушении конфиденциальности, не сработала при чтении предыдущего абзаца, значит, вы не в курсе последних событий. Тема конфиденциальности, впрочем, имеет много уровней. Во-первых, может ли персональный помощник быть действительно полезным, если ничего о вас не знает? Скорее всего, нет. Во-вторых, будет ли он полезным, если не сможет собирать информацию от множества пользователей, чтобы больше узнать о людях в целом и о людях, похожих на вас? Скорее всего, нет. Итак, следует ли из этих двух обстоятельств, что мы должны отказаться от права на конфиденциальность, чтобы пользоваться преимуществами ИИ в быту? Нет. Дело в том, что обучающиеся алгоритмы могут работать с зашифрованными данными, используя методы конфиденциальных вычислений, и обеспечить пользователей возможностью сбора данных без какого-либо ущерба для конфиденциальности [96] Пример машинного обучения с использованием зашифрованных данных: Reza Shokri and Vitaly Shmatikov, «Privacy-preserving deep learning», in Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (ACM, 2015). . Станут ли поставщики программного обеспечения использовать технологии обеспечения конфиденциальности добровольно, без требований со стороны закона? Поживем — увидим. Представляется, однако, неизбежным, что пользователи будут доверять персональному помощнику, только если его главнейшую обязанность составит служение пользователю, а не корпорации, которая его создала.

Концепция «умного дома» рассматривается уже несколько десятилетий. В 1966 г. Джеймс Сазерленд, инженер фирмы Westinghouse, начал собирать ненужные компьютерные комплектующие, чтобы сделать ECHO, первый контроллер умного дома [97] Ретроспективная история первого умного дома, основанная на лекции его создателя Джеймса Сазерленда: James E. Tomayko, «Electronic Computer for Home Operation (ECHO): The first home computer», IEEE Annals of the History of Computing 16 (1994): 59–61. . К сожалению, ECHO весил 360 кг, потреблял 3,5 кВт и управлял лишь тремя цифровыми часами и телевизионной антенной. Последующие системы требовали от пользователей овладеть головоломным интерфейсом управления. Неудивительно, что они не прижились.

С 1990-х гг. было предпринято несколько амбициозных попыток разработать дома, которые управляли бы собой сами при минимальном участии человека, используя машинное обучение, чтобы подстроиться под образ жизни обитателей. Для реализации экспериментов в домах должны были жить реальные люди. К сожалению, частота ошибочных решений сделала эти системы хуже, чем просто бесполезными, — качество жизни обитателей не только не повышалось, но ухудшалось. Например, пользователи проекта 2003 г. MavHome [98] Краткий отчет о проекте умного дома на основе машинного обучения и автоматизированного принятия решений: Diane Cook et al., «MavHome: An agent-based smart home», in Proceedings of the 1st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (IEEE, 2003). Вашингтонского университета часто были вынуждены сидеть в темноте, если их гости задерживались дольше обычного для хозяев времени отхода ко сну [99] Введение в анализ опыта пользователей умных домов: Scott Davidoff et al., «Principles of smart home control», in Ubicomp 2006: Ubiquitous Computing , ed. Paul Dourish and Adrian Friday (Springer, 2006). . Как и в случае с интеллектуальным персональным помощником, подобные провальные результаты проистекали из неполного доступа к информации о занятиях обитателей и неспособности понимать и отслеживать происходящее в доме.

Настоящий «умный дом», оборудованный видеокамерами и микрофонами, — а также обладающий обязательными сенсорными и мыслительными способностями — понимает, чем занимаются жители: ходят в гости, едят, спят, смотрят телевизор, читают, тренируются, готовятся к долгой поездке или беспомощно лежат на полу после того, как оступились. В координации с интеллектуальным персональным помощником дом достаточно хорошо представляет, кто придет в него или выйдет в определенное время, кто где принимает пищу и т. д. Это понимание позволяет дому управлять отоплением, освещением, шторами и системами безопасности, посылать своевременные напоминания и предупреждать пользователей или экстренные службы о возникшей проблеме. Некоторые новые жилые комплексы в США и Японии уже включают такого рода технологию [100] Коммерческое объявление об умных домах на основе ИИ: «The Wolff Company unveils revolutionary smart home technology at new Annadel Apartments in Santa Rosa, California», Business Insider , March 12, 2018. .

Ценность «умного дома» ограниченна в силу его исполнительных механизмов: намного более простые системы (термостаты с таймером, светильники с датчиками движения и охранная сигнализация) способны обеспечить во многом такую же функциональность, причем более предсказуемым, хотя и менее чувствительным к контексту, образом. «Умный дом» не может заложить белье в бак стиральной машины, вымыть посуду или принести газету. Для всего этого ему необходим робот.

Возможно, нам не придется долго ждать. Роботы уже продемонстрировали многие требуемые навыки. В лаборатории Беркли, возглавляемой моим коллегой Питером Эббилем, «робот Беркли, избавляющий от скучных задач» (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks, BRETT), складывает полотенца в стопки с 2011 г., а робот SpotMini разработки Boston Dynamics умеет подниматься по лестницам и открывать двери (рис. 5). Несколько компаний уже выпускают роботов-поваров, хотя им нужны особые вспомогательные устройства и заранее порезанные ингредиенты и они не могут работать в обычной кухне [101] Статья о роботизированных шеф-поварах в качестве коммерческого продукта: Eustacia Huen, «The world’s first home robotic chef can cook over 100 meals», Forbes , October 31, 2016. .

Последняя из трех базовых физических способностей, которыми должен обладать полезный домашний робот, — восприятие, движение и ловкость — создает больше всего проблем. По словам Стефани Теллекс, профессора робототехники Университета Брауна: «Большинство роботов не могут подхватить большую часть предметов в большинстве случаев». Отчасти это проблема восприятия посредством тактильных сенсоров, отчасти технологическая (на сегодняшний день создание ловких рук обходится очень дорого) и отчасти алгоритмическая: мы пока не слишком хорошо понимаем, как объединить сенсорное восприятие и контроль, чтобы совершать захваты и манипуляции с громадным разнообразием объектов, имеющихся в типичном доме. Существуют десятки способов захвата только для твердых предметов и тысячи отдельных навыков манипулирования, например способность накапать из бутылки ровно две капли, отклеить этикетку от консервной банки, намазать мягкий хлеб твердым сливочным маслом или вытащить вилкой из кастрюли одну макаронину, чтобы проверить, готова ли она.