Джеймс Баррат - Последнее изобретение человечества

Лично мне кажется, что говорит он об ИИ человеческого уровня.

IBM ведет разработку такого ИИ в рамках нескольких хорошо финансируемых проектов. DAPRA, Агентство перспективных проектов Минобороны США, кажется, финансирует все ИИ-проекты, которыми я интересовался. Так неужели Google не разрабатывает ИИ? Когда я задал этот вопрос Джейсону Фриденфелдсу из пресс-службы Google, он написал в ответ:

…нам пока слишком рано рассуждать на подобные темы, это все еще далеко впереди. В целом мы больше сосредоточены на практических технологиях машинного обучения, таких как машинное зрение, распознавание речи и машинный перевод, что в основном сводится к построению статистических моделей, отражающих закономерности, — ничего близкого к представлению об ИИ человеческого уровня как о "думающей машине".

Но мне представляется, что цитата из высказывания Пейджа проливает больше света на отношение Google к проблеме ИИ, чем ответ Фриденфелдса. В частности, она помогает объяснить эволюцию Google от компании мечтателей и бунтарей, какой она была в 1990-е гг. (вспомните нашумевший тогдашний слоган компании: «Не будь злом»), до сегодняшней по-оруэлловски непрозрачной громадины, занятой сбором личных данных.

Политика компании позволяет ей передавать ваши личные данные всевозможным сервисам Google, включая Gmail, Google+, YouTube и др. С кем вы знакомы, куда вы ходите, что покупаете, с кем встречаетесь, как ищете информацию и куда заходите в Сети, — Google интересует все. Любая крупинка информации представляет ценность. Заявленная цель: улучшить вашу жизнь как пользователя, сделав систему поиска практически всеведущей в отношении вас самих. Параллельная цель — сформировать для вас не только рекламный пакет, но и круг новостей, видеороликов и музыки, которые вы будете потреблять, и автоматически сделать вас мишенью маркетинговых кампаний. Даже фирменные автомобили с камерами, снимающие «уличные виды» для Google Maps, являются частью этого плана — в течение трех лет Google использовал свой фотографирующий автопарк для перехвата данных из частных сетей Wi-Fi в США и других странах. Их интересовала любая информация: пароли, история пользования Интернетом, личные адреса электронной почты, все что угодно.

Ясно, что компания поставила верных ей прежде клиентов на место, и место это оказалось далеко не первым. Поэтому казалось сомнительным, что планы Google не включают в себя ИИ.

А примерно через месяц после моего обмена письмами с Фриденфелдсом газета The New York Times разразилась статьей о Google X.

Google X — это стелс-компания. Эту секретную лабораторию в Кремниевой долине первоначально возглавлял специалист по ИИ и разработчик роботизированного автомобиля Google Себастьян Трун. Нацелена она на стопроцентно фантастические проекты, такие как космический лифт: предполагается, что он устремится в космос и облегчит человечеству освоение Солнечной системы. Помимо прочих в штат стелс-компании входит Эндрю Ын, робототехник мирового класса и бывший директор Лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета.

В конце 2012 г. Google пригласил уважаемого изобретателя и писателя Рэя Курцвейла на роль главного инженера компании. В главе 9 будет рассказано, что Курцвейл известен многочисленными достижениями в области ИИ и продвигает исследование мозга как самый короткий путь разработки искусственного интеллекта.

Не нужно прибегать к помощи Google glasses [9] Google glasses — очки с дополненной реальностью, имеют полупрозрачный дисплей, камеру и компьютер. Перспективная разработка Google. — Прим. ред. , чтобы увидеть очевидное: если на Google работают по крайнее мере двое из известнейших мировых специалистов по ИИ, да плюс к тому Рэй Курцвейл [10] В декабре 2012 г. Рэй Курцвейл занял в Google пост технического директора, чтобы работать над проектами, связанными с машинным обучением и обработкой языка. Это веха на пути создания универсального ИИ, причем отрезвляющая. Цель Курцвейла — обратное проектирование работы мозга, он даже написал об этом книгу «Как создать разум: Тайна человеческой мысли раскрыта» (2012). Теперь в его распоряжении немалые ресурсы Google, которые он сможет использовать для реализации своей мечты. Пригласив уважаемого изобретателя, Google перестал скрывать свои планы по созданию УЧИ. — Прим. авт. , то создание ИИ человеческого уровня имеет среди перспективных проектов компании высокий приоритет.

Стремясь получить конкурентное преимущество на рынке, Google X и другие стелс-компании, вполне возможно, создадут полноценный искусственный интеллект вне публичного поля.

Итак, похоже, что стелс-компании осуществляют скрытный обход на пути к ИИ человеческого уровня. Однако Вассар считает, что самый быстрый путь будет весьма публичным и дорогостоящим. Это метод обратного проектирования, то есть построение искусственного интеллекта по образцу работающего человеческого мозга с использованием как искусного программирования, так и решения в лоб. Под «решением в лоб» подразумевается количественное накопление продвинутой техники — блоков с самыми быстрыми процессорами, петабайт памяти и т. п.

Экстремальный вариант решения в лоб — биологические исследования, — сказал мне Вассар . — Продолжая анализировать при помощи машин биологические системы, разбираться в обмене веществ, в сложных взаимоотношениях внутри биологических систем, со временем люди накопят огромное количество информации о том, как нейроны обрабатывают информацию. В дальнейшем эти данные можно использовать для разработки ИИ.

Получается примерно так: в основе работы разума лежат биохимические процессы, которые протекают в нейронах, синапсах и дендритах. При помощи различных технологий сканирования мозга, включая позитронно-эмиссионную и функциональную магнитно-резонансную томографию, а также неврологических зондов, размещаемых как внутри, так и снаружи черепа, ученые определяют, как конкретные нейроны и кластеры нейронов участвуют в мыслительном процессе. Затем они реализуют каждый из этих процессов при помощи компьютерной программы или алгоритма.

Этим занимается новая область науки — вычислительная нейробиология. Один из мировых лидеров в этой области — доктор Ричард Грейнджер, директор Лаборатории инженерии мозга Дартмутского университета — создал алгоритмы, работа которых имитирует работу нейронных контуров человеческого мозга. Он даже запатентовал чрезвычайно производительный компьютерный процессор, построенный на принципах работы этих контуров. Когда такой процессор доберется до рынка, мы станем свидетелями гигантского скачка в машинном распознавании объектов, поскольку компьютеры будут это делать в точности так, как наш мозг.