Гэри Маркус - Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять

Аналогично, когда дело доходит до понимания сюжета фильма или смысла газетной статьи, мы без малейшего сомнения доверимся ученикам средней школы гораздо охотнее, чем самой лучшей современной системе искусственного интеллекта. И хотя вряд ли кто-то из нас является любителем менять младенцам подгузники, мы не можем пока вообразить себе ни одного робота (даже в фазе разработки), способного помочь нам управиться с этим щекотливым делом.

Одним словом, главная проблема нынешнего искусственного интеллекта – это его крайняя узость. Он пригоден лишь для решения очень конкретных задач – тех, на которые он запрограммирован, – и то при условии, что встречающиеся ему вещи и ситуации не слишком отличаются от тех, с которыми он уже имел дело ранее. Он прекрасно подходит для традиционных интеллектуальных настольных игр, таких как го, где правила не менялись уже два с половиной тысячелетия, однако намного менее перспективен для большинства реальных ситуаций. Перевод искусственного интеллекта на следующий уровень потребует от нас изобретения машины с принципиально большей гибкостью алгоритмов.

То, чем мы располагаем на данный момент, проще назвать сверхбыстрыми цифровыми марионетками: программы, которые могут, например, читать банковские чеки, или маркировать фотографии, или даже играть в настольные игры на уровне чемпионов мира, но сверх этого они едва ли что-то умеют вообще. Вспомним про инвестора Питера Тиля, возжелавшего летающих автомобилей и вместо этого получившего 140 символов [4] Питер Тиль, сооснователь PayPal и один из первых инвесторов Facebook и Linkedin, убежден, что технологический прогресс находится в состоянии застоя и именно поэтому в наше время вместо летающих автомобилей мы имеем в качестве одного из достижений лишь Twitter с ограничением длины сообщения в 140 знаков. – Прим. ред. . Робот, которого мы действительно желаем иметь у себя дома, – это что-то вроде механической горничной Рози из сериала про Джетсонов (The Jetsons), которая готова в любой момент сменить подгузники нашим детям и приготовить ужин, но вместо этого мы получили пылесос Roomba – этакую хоккейную шайбу-переросток с колесами.

Или посмотрите на Google Duplex – систему, которая умеет совершать телефонные звонки и при этом звучит удивительно по-человечески. Когда весной 2018 года было объявлено о ее запуске, возникло множество споров о том, нужно ли требовать от компьютеров, чтобы они представлялись как компьютеры в начале телефонного разговора. Под большим давлением со стороны общественности Google пошла на это через пару дней, однако история вовсе не об этом, а о том, насколько неуниверсальным оказался пресловутый Duplex. При всех фантастических ресурсах Google и ее материнской компании Alphabet созданная ими система была настолько узкозадачной, что могла совершать лишь три вещи: бронирование ресторанов, запись в парикмахерские и выяснение часов работы буквально нескольких компаний. К тому времени, когда демоверсия была выпущена в свет, на телефонах с системой Android исчезла даже запись в парикмахерские и запросы о часах работы. Проще говоря, большая команда, включавшая лучшие мировые умы в области искусственного интеллекта и использовавшая одни из мощнейших кластерных суперкомпьютеров современности, создала всего лишь говорящую систему для бронирования ресторанов. Не представляем, как еще можно было бы сузить столь ограниченный функционал!

Справедливости ради, такого рода узкий искусственный интеллект становится все лучше и лучше с каждым днем, и, несомненно, в ближайшие годы можно ожидать очередных прорывов в данной области. Но все это также говорит и о том, что ИИ-системы могут и должны быть чем-то намного большим, нежели приложением для телефона, способным лишь бронировать столик в ресторане.

Речь может и должна идти о лечении рака, картировании зон больших полушарий мозга, изобретении новых технологий, которые позволят нам улучшить сельское хозяйство и транспорт, о разработке новых способов борьбы с изменением климата. У DeepMind, которая теперь является частью упомянутой выше компании Alphabet, раньше был девиз: «Сначала мы создаем [искусственный] интеллект, а потом используем этот интеллект для решения всех остальных задач». Хотя мы полагаем, что такой девиз означал замах на слишком многое (наши проблемы часто являются моральными или политическими, а не чисто техническими), мы согласны с тем, что серьезный прогресс в развитии искусственного интеллекта, если он качественный, а не чисто количественный, может оказать большое влияние на всю нашу жизнь. Если бы искусственный интеллект умел читать и рассуждать так же, как и люди, и при этом работать с точностью, терпением и огромными вычислительными скоростями современных компьютерных систем, то наука и техника смогли бы развиваться огромными темпами, что означало бы почти фантастический прогресс в медицине, науках об окружающей среде и многом другом. Вот чем должен быть искусственный интеллект. Однако, как мы вскоре вам покажем, мы не можем достичь ничего подобного лишь с помощью узкоориентированного ИИ.

Роботы также могли бы оказать гораздо более глубокое воздействие на нашу жизнь, чем они имеют в настоящее время, если бы они приводились в движение (во всех смыслах) более глубоким искусственным интеллектом, чем находящийся у нас в работе в настоящее время. Представьте себе мир, в котором наконец-то появились универсальные домашние роботы, мир, в котором людям не надо мыть окна, подметать полы, а родителям не требуется ежедневно упаковывать обеды для детей-школьников или менять подгузники младенцам. Слепые могли бы использовать роботов в качестве помощников; пожилые люди полагались бы на них как на медсестер или сиделок. Роботы способны выполнять работу, которая опасна или совершенно недоступна для людей, – под землей, под водой, при пожарах, в разрушенных зданиях, на шахтах или в неисправных ядерных реакторах, а значит, человеческая смертность на рабочих местах могла бы быть значительно снижена, а, например, добыча драгоценных природных ресурсов происходила бы намного эффективнее и не подвергала бы людей риску.

Беспилотные автомобили тоже могли бы стать важной частью повседневности, если бы мы могли научить их работать надежно. Тридцать тысяч человек в год [5] «Википедия», статья «List of Countries by Traffic-Related Death Rate». умирают в результате автокатастроф только в одних Соединенных Штатах (а по всему миру – миллионы), и, если мы всерьез усовершенствуем способность искусственного интеллекта управлять автономными транспортными средствами, эти трагические цифры стали бы гораздо меньше.

Проблема «всего лишь» в том, что подходы, которые мы сейчас используем, ведут нас не туда, не к домашним роботам или автоматизированным научным открытиям; они, вероятно, не смогут привести нас даже к полностью надежным беспилотным автомобилям. В современных разработках по-прежнему отсутствует что-то очень важное. Одного лишь узкого искусственного интеллекта явно недостаточно, чтобы преодолеть лежащую между людьми и роботами технологическую пропасть.