Мередит Бруссард - Искусственный интеллект [Пределы возможного] [litres]

Разработчики беспилотных транспортных средств поняли, что можно сделать машину без разума – уметь передвигаться по сетке-карте будет достаточно. В итоге у них получилась невероятно сложная машина с удаленным управлением, которой не нужно быть разумной или знать правила дорожного движения. Вместо этого используются статистические оценки и неоправданная эффективность данных. Это – уловка, невероятно сложная, классная, она работает в разных ситуациях, но все же это уловка. Она напомнила мне о видеоиграх. Вместо того чтобы создавать машину, способную передвигаться в мире подобно человеку, разработчики придумали превратить мир в видеоигру, в которой машина сможет передвигаться.

Статистический подход превращает все в данные и проводит оценку вероятности. Объекты реального мира трансформируются в геометрические формы, с определенной скоростью движущиеся в определенном направлении по сетке. Компьютер оценивает вероятность того, что объект продолжит движение по траектории, и прогнозирует момент пересечения с собственной траекторией. Машина останавливается или замедляется в случае, если траектории пересекаются. Превосходное решение, в результате которого получаются приблизительно корректные результаты, но на основе ошибочных предпосылок.

Очевидна разница с тем, как работает мозг. Вот цитата из журнала Atlantic за 2017 г.: «Сегодня наш мозг ежесекундно получает до 11 млн единиц информации; и, поскольку мы можем обработать лишь 40 % этого объема, остальное находится в вотчине бессознательного, которое при помощи предубеждений, стереотипов и шаблонов фильтрует шум» [105] Mundy, “Why Is Silicon Valley So Awful to Women?” .

Как вы относитесь к тому, что автономность машин зависит от наших собственных представлений о сущности ИИ? Много людей, подобно Минскому и другим, хотят верить в то, что компьютер способен мыслить. «Этой мечте об ИИ уже больше 60 лет, – сказал Деннис Мортенсен, основатель и исполнительный директор CEO, в апреле 2016 г. журналисту из Slate . – Каждый раз мы думали, что в итоге получится некая сущность, подобная человеку, с которой можно было бы беседовать, как сейчас [беседуем] мы с вами. Однако это пока остается лишь фантазией. Сомневаюсь, что она станет явью на моем веку или на веку моих детей» [106] Oremus, “Terrifyingly Convenient.” .

Мортенсен сказал, что пока возможен лишь «узкоспециализированный ИИ, способный выполнять – на достойном уровне – лишь одну задачу».

Это, конечно, здорово, но вождение – далеко не одна задача, но процесс параллельного выполнения нескольких задач. Подход к разработке беспилотных машин на основе машинного обучения хорошо справляется с типовыми задачами в рамках одной символьной системы. Не очень забавно управлять двухтонной машиной-убийцей на улицах города, кишащего исключительно малопредсказуемыми толпами людей.

После Grand Challenge 2007 г. DARPA ушли от концепции беспилотных автомобилей, поскольку их стратегия финансирования больше не включает автономные транспортные средства. «Жизнь непредсказуема по определению. Для программиста будет непосильной задачей учесть каждую проблему или неожиданную ситуацию, которая может возникнуть, поскольку системы машинного обучения достаточно чувствительны к нарушениям шаблонов из-за того, что в реальном мире сталкиваются с нерегулярностью и непредсказуемостью, – прокомментировала в 2017 г. программный менеджер программы «Машины непрерывного обучения» DARPA Хава Сигельман. – Сегодня, если вы хотите развить способности систем машинного обучения и научить их выполнять новые задачи, то придется выключить их и вновь провести обучение на релевантных для конкретной ситуации данных. Пока этот подход попросту не поддается масштабированию» [107] DARPA Public Affairs, “Toward Machines That Improve with Experience.” .

Тем не менее мечта продолжает жить – в коммерческой сфере. Сегодня решения относительно правил для беспилотных транспортных средств в США лежат на плечах штатов. Невада, Калифорния и Пенсильвания пока лидируют, остальные штаты только начали задумываться о позволении некоторого уровня автономности вождения.

Тот факт, что последнее слово остается за штатом, представляет серьезную проблему. Все потому, что разработка программного обеспечения под 50 разных стандартов – предприятие практически невозможное. Программисты предпочитают один раз написать программу, а затем многократно ее использовать. Учитывая 50 штатов плюс Вашингтон и другие территории США, где свои правила дорожного движения и стандарты для автономных устройств, программистам придется перепрограммировать движение для каждого из них. В конце концов мы вскоре столкнемся с такой же странной и бестолковой ситуацией, как со школьными учебниками. Права каждого штата важны для американской демократии, но с точки зрения программирования они – монстры, с которыми придется бороться. Программисты даже не любят набирать текст на клавиатуре; сложно представить в них настолько мощную тягу к подробностям, что они добровольно пойдут навстречу правилам дорожного движения 50 штатов и затем будут обсуждать особенности разработки с каждым покупателем автономной машины в каждом штате.

Когда мы говорим о беспилотных автомобилях, вновь всплывают проблемы коммуникации. Чтобы наладить обсуждение, Национальное управление по безопасности движения автотранспорта (NHTSA) разработало комплексное определение феномена. Долгое время программисты и менеджеры использовали словосочетание «автономные машины» , не конкретизируя, что именно они имеют в виду. Повторюсь: словосочетание, понятное в обычной жизни, бессмысленно в политике. Чтобы достигнуть консенсуса в спорах Дикого Запада о сущности автономных машин, NHTSA опубликовало список категорий таких устройств. Федеральная политика беспилотных транспортных средств от 2016 г. гласит следующее:

Для каждого из уровней автоматизации существовали собственные определения, в связи с этим требовалась стандартизация, позволяющая внести ясность и системность. В данной Политике используются определения уровней автоматизации, принятые Международным сообществом автомобильных инженеров (SAE) и основанные на принципе «кто, что и когда делает».

В целом:

● SAE Level 0, водитель-человек делает все самостоятельно;

● SAE Level 1, автоматизированная система транспортного средства может периодически помогать водителю выполнять некоторые маневры;

● SAE Level 2, автоматизированная система транспортного средства может полностью проводить некоторые маневры под контролем человека, следящего за внешней обстановкой и обеспечивающего остальные задачи управления транспортным средством;