Джеймс Баррат - Последнее изобретение человечества

Незнание того, как построить дружественный ИИ, не смертельно само по себе… А вот ошибочная убежденность в том, что любой ИИ будет дружественным, — очевидный путь к глобальной катастрофе.

Считать, что ИИ человеческого уровня (УЧИ) будет непременно дружественным, неверно по многим причинам. Такое убеждение становится еще более опасным после того, как интеллект УЧИ начинает стремительно расти, оставляя наш далеко позади, и превращается в ИСИ — искусственный суперинтеллект. Так как же создать дружественный ИИ? Или вы считаете, что можно привить машине «дружелюбие» уже готовому продвинутому ИИ? Юдковски написал и выложил в Интернет трактат размером с книгу, посвященный этим вопросам и озаглавленный «Создание дружественного ИИ: Анализ и дизайн доброжелательных целевых архитектур». Дружественный ИИ — вопрос настолько сложный для понимания и при этом настолько важный, что ставит в тупик даже главного своего поборника, который пишет:

Достаточно одной ошибки в цепи рассуждений, чтобы неожиданно для себя оказаться аж во Внешней Монголии.

Начнем с простого определения. Дружественный ИИ — это ИИ, который оказывает скорее положительное, нежели отрицательное влияние на человечество. Дружественный ИИ имеет собственные цели и предпринимает действия для их достижения. Теоретики описывают успех ИИ в достижении его целей при помощи экономического термина «полезность». Из вводного курса по экономической теории известно, что разумные потребители стараются максимально увеличить полезность, расходуя свои ресурсы таким образом, чтобы получить от них максимальное удовлетворение. В случае ИИ удовлетворение получается от достижения целей, а любое действие, продвигающее ИИ к достижению его целей, характеризуется высокой «полезностью».

Ценности и предпочтения вкупе с удовлетворением от достижения цели можно поместить во встроенное в ИИ определение пользы, назвав его «функцией полезности». Дружественность по отношению к человеку — одна из ценностей, которыми, на наш взгляд, должен обладать ИИ. Поэтому неважно, какие цели ставит перед собой ИИ — от игры в шахматы до управления автомобилем, — защита человеческих ценностей (и человека как такового) должна составлять существенную часть кодекса его поведения.

Надо отметить, что здесь имеется в виду не то дружелюбие, о каком обычно говорят телевизионные проповедники, — хотя и это не повредит. В нашем случае дружественность означает, что ИИ не должен быть враждебно или амбивалентно настроен по отношению к людям никогда, какими бы ни были его цели и сколько бы ступеней самосовершенствования он ни прошел. ИИ должен глубоко понимать нашу природу и не наносить вреда людям даже случайно, даже через непредвиденные последствия своих действий (что нередко происходило в рассказах Азимова в рамках действия Трех законов робототехники). То есть мы не хотим получить ИИ, который выполнил бы наши краткосрочные задачи (пожалуйста, спаси нас от голода) при помощи мер, вредных в долгосрочной перспективе (к примеру, поджарив одновременно всех кур на планете), или таких, против которых мы возражали бы в принципе (убив нас всех после ближайшей же трапезы).

В качестве примера непредвиденных последствий специалист по этике из Оксфордского университета Ник Востром предложил гипотетический «максимизатор производства скрепок». В сценарии Бострома бездумно запрограммированный суперинтеллект, которому в качестве цели было задано производство канцелярских скрепок, делает ровно то, что от него требовалось, без оглядки на человеческие ценности. В результате все идет наперекосяк, поскольку ИСИ «превращает сначала всю Землю, а затем и прилегающие области пространства в фабрики по производству скрепок». Дружественный ИИ сделал бы в подобной ситуации ровно столько скрепок, сколько укладывается в человеческие ценности.

Еще одно непременное качество дружественного ИИ — стремление избежать догматических ценностей. Наши представления о хорошем и плохом изменяются со временем, и любому ИИ, связанному с человеческим благополучием, необходимо будет поспевать за нами в этом отношении. Если бы функция полезности некоего ИИ была ориентирована на предпочтения большинства европейцев в 1700 г. и не корректировалась бы со временем, то и в XXI в. этот ИИ связывал бы человеческое счастье и благополучие с такими архаичными ценностями, как расовое и половое неравенство, рабовладение, туфли с пряжками, а то и что-нибудь похуже. Мы не хотим закладывать в дружественный ИИ конкретные жестко заданные ценности. Мы хотим, чтобы его подвижная шкала ценностей развивалась с нами вместе.

Юдковски придумал для этого развития ценностей специальный термин — когерентная экстраполированная воля (КЭВ). ИИ, снабженный КЭВ, способен предвидеть наши желания. И не просто желания, а те желания, которые были бы у нас, если бы мы «знали больше, думали быстрее и лучше соответствовали бы собственным представлениям о себе».

КЭВ стал бы своеобразным оракулом дружественного ИИ. Ему пришлось бы извлекать из нас наши ценности, как если бы мы были лучше, чем есть на самом деле, и при этом сохранять демократичность и не допускать, чтобы нормы, установленные меньшинством, тиранили все человечество.

Вам кажется, что все это звучит немного… ну, не от мира сего? Для того есть веские причины. Во-первых, я излагаю концепции дружественного ИИ и КЭВ очень схематично, на самом деле об этом написаны целые тома (их можно почитать в Интернете). А во-вторых, тема дружественного ИИ не слишком проработана, но очень оптимистична. Неясно, можно ли изложить концепцию дружественного ИИ в формальном математическом виде, и не исключено, что построить такой ИИ или интегрировать его в перспективные ИИ-архитектуры попросту невозможно. Но если бы это можно было сделать, как выглядело бы наше будущее?

Давайте представим, что через десять или сорок лет проект SyNAPSE [12] SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) — системы нейроморфной адаптивной гибкомасштабируемой электроники. — Прим. ред. фирмы IBM по обратному проектированию мозга принес, наконец, плоды. В результате работ по программе, начавшейся в 2008 г. с гранта DARPA в $30 млн, создана система, копирующая базовые схемы мозга млекопитающего: эта система одновременно воспринимает входные сигналы из тысяч источников, развивает стержневые алгоритмы обработки данных и выдает на выходе восприятие, мысль и действие. Начиналось все с мозга, по размеру примерно соответствующего кошачьему, затем дошло до человеческого — и двинулось дальше.

Чтобы построить такую копию, исследователи проекта SyNAPSE создали «когнитивный компьютер» из тысяч параллельных компьютерных чипов, обрабатывающих информацию. Воспользовавшись достижениями нанотехнологий, они разработали микросхемы размером в один квадратный микрон. Затем объединили множество таких микросхем в углеродный шар размером с баскетбольный мяч и для максимальной производительности погрузили в жидкий металл — соединение галлия с алюминием.