Что мы думаем о машинах, которые думают. Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте

Сингулярность — тот роковой момент, когда искусственный интеллект превзойдет своих создателей в разумности и захватит мир, — это мем, заслуживающий того, чтобы над ним поразмыслить. У него есть характерные признаки городской легенды: некоторое научное правдоподобие («Ну, в принципе, я полагаю, такое возможно!») и замечательная, вызывающая дрожь кульминационная фраза («Нами будут править роботы!»). «А ты знаешь, что если ты одновременно чихнешь, рыгнешь и пукнешь, то умрешь?» — «Да ладно, правда?» После десятилетий шумихи по поводу искусственного интеллекта можно было бы думать, что люди станут считать сингулярность шуткой, но, как оказалось, обеспокоенность общества этой идеей только растет. Добавьте несколько известных новообращенных — Илона Маска, Стивена Хокинга и Дэвида Чалмерса — к ряду других громких имен, и вы уже не можете не принимать ее всерьез. Когда случится это выдающееся событие — через десять, сто или тысячу лет? Может, благоразумнее будет уже сейчас начинать планировать, строить баррикады и повышать бдительность, высматривая предвестников катастрофы?

Я, напротив, думаю, что эти тревожные сигналы отвлекают нас от более насущной проблемы — от нависшего над нами бедствия, которое гораздо ближе и которому не нужна никакая помощь со стороны закона Мура или грядущих прорывов в теоретической науке. Мы в течение нескольких веков с огромным трудом постигали природу, сегодня накопленные знания позволяют нам впервые в истории контролировать многие аспекты наших судеб — и вот мы готовы отречься от этого контроля в пользу бездумных искусственных агентов и преждевременно поставить цивилизацию на автопилот. Соблазн поступить так коварен, потому что каждый следующий шаг сам по себе — предложение, от которого невозможно отказаться. Вы бы выглядели сегодня полным дураком, если б делали сложные арифметические вычисления с помощью карандаша и бумаги, тогда как карманный калькулятор намного быстрее и почти стопроцентно надежен (не забываем об ошибке округления). Зачем запоминать расписание поездов, когда его в любой момент можно посмотреть на смартфоне? Оставьте чтение карты вашему GPS-навигатору; да, он вовсе не умный, но он куда лучше вас справляется с задачей — не дает вам сбиться с маршрута.

Поднимемся выше по технологической лестнице: врачи все больше зависят от диагностических систем, которые объективно надежнее, чем любой специалист-человек. Вы бы хотели, чтобы ваш доктор отверг подготовленное машиной заключение, когда речь идет о выборе лечения для спасения вашей жизни? Это может оказаться лучшим — объективно наиболее успешным, непосредственно полезным — применением технологии, используемой в IBM Watson[28], и вопрос о том, можно ли считать этот компьютер разумным (или сознательным), к делу не относится. Если окажется, что Watson лучше, чем эксперты-люди, справляется с постановкой диагнозов на основе доступных данных, то нашей нравственной обязанностью будет пользоваться результатами его работы. Врач, который решает пренебречь рекомендациями такой машины, сам напрашивается на судебный иск о злоупотреблении служебным положением. По-моему, ни одна область человеческой деятельности не застрахована от использования таких протезов-оптимизаторов, и везде, где бы они ни появились, мы вынуждены делать выбор в пользу надежных результатов, а не человеческих отношений, как это было прежде. Рукотворные законы и даже рукотворная наука могут занять место рядом с кустарной керамикой и свитерами ручной вязки.

В самые первые дни существования искусственного интеллекта была предпринята попытка провести четкое различие между ИИ и когнитивным моделированием. Предполагалось, что первый станет отраслью инженерного дела и будет работать как угодно, не пытаясь подражать человеческим мыслительным процессам, кроме тех случаев, когда это окажется эффективным. Когнитивное моделирование, напротив, представляло собой дополнение к психологии и нейробиологии. Модель когнитивного моделирования, которая убедительно продемонстрировала бы характерные человеческие ошибки или затруднения, стала бы триумфом, а не провалом. Такое различие в стремлениях продолжает существовать, но почти стерлось из общественного сознания. Для дилетантов искусственный интеллект — это штука, способная пройти тест Тьюринга. Недавние достижения в области ИИ стали в основном результатом того, что мы отказались от моделирования человеческих мыслительных процессов (которые, как мы думали, мы понимаем) и перешли к использованию удивительных возможностей суперкомпьютеров для майнинга данных, чтобы извлечь оттуда важные связи и паттерны. При этом мы уже не пытаемся сделать так, чтобы компьютеры понимали, что делают. По иронии судьбы, такие впечатляющие результаты побуждают многих когнитивистов пересмотреть свою позицию; оказывается, что надо еще многое узнать о том, как мозг осуществляет свою блестящую работу по «продуцированию будущего», и в этом нам помогут методы машинного обучения и майнинга данных.