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

Кроме того, и утопическое, и антиутопическое ви́дение искусственного интеллекта основывается на такой проекции будущего, примеров которой в нашей истории никогда не было. Вместо утопии или антиутопии следует думать о протопии — термин придумал футуролог Кевин Келли, который описывает его в своем выступлении на Edge следующим образом: «Я называю себя протопистом, а не утопистом. Я верю в постоянство прогресса, при котором каждый год лучше предыдущего, но это не очень значительные, а микроскопические улучшения»{7}. Практически весь прогресс в науке и технологии, включая компьютеры и искусственный интеллект, имеет протопическую природу. Редко случается так, если вообще случается, что технологии приводят к возникновению утопического или антиутопического будущего.

Взять хотя бы автомобиль. Моя первая машина — «Форд Мустанг» 1966 года. У него был усилитель руля, гидроусилитель тормозов и кондиционер, что по тем временам считалось за относительно передовые технологии. Каждая машина, что я покупал с тех пор, параллельно со всеобщей эволюцией автомобилей оказывалась умнее и безопаснее, но изменения были не революционными, а постепенными. Вы, возможно, помните, как в 1950-х любили порассуждать о скачке́ от наших драндулетов до летающих автомобилей. Ничего такого не произошло. Вместо этого мы получили накапливающиеся в ходе целых десятилетий усовершенствования, которые привели к появлению современных «умных» машин с бортовыми компьютерами и навигационными системами, подушками безопасности, рамами и кузовами из композитных материалов, спутниковыми приемниками, возможностью подключения телефона, электрическими и гибридными двигателями. Я только что сменил «Форд Флекс» 2010 года на ту же модель, но в версии 2014 года. Внешне они почти не отличимы, внутри — десятки небольших улучшений в каждой системе, от двигателя и трансмиссии до навигации, климат-контроля, звуковой системы и компьютерного интерфейса.

Подобные постепенные протопические улучшения мы видим в большинстве технологий, включая изменения в искусственном интеллекте — в особенности в искусственном интеллекте, продолжающем служить людям таким образом, который им нужен. Вместо гигантского скачка вперед или гигантского отката назад мы делаем маленькие шажки в нужном направлении.

Ограничения биологического разума

Крис Дибона

Технический директор отдела ПО с исходным кодом, Google, Inc.; ответственный редактор и автор книг «Программы с открытым исходным кодом: Голоса революции открытого исходного кода» (Open Sources: Voices from the Open Source Revolution) и «Открытый исходный код 2.0: Продолжающаяся эволюция» (Open Sources 2.0: The Continuing Evolution)

Читателям этого сборника не нужно напоминать про диалоговый тест Дина-Гемавата (ДТДГ) для искусственного интеллекта. Все, кто проходил его раньше, с блеском и треском проваливали тест. Однако участник 2UR-NG нас по-настоящему удивил своим потрясающим, по-детски непосредственным подходом к построению беседы и способностью выражать желания и любопытство, а также придерживаться фактов и строить из них цепочки.

Его успех привел к тому, что многие мои соотечественники понаписали сочинений с заголовками типа «Скорое биологическое будущее всех нас погубит» и стали шутить в духе: «Лично я приветствую наших биологических повелителей». Я подобных апокалиптических взглядов не разделяю. Прежде чем я расскажу о том, почему нам не стоит беспокоиться по поводу масштабов биологического интеллекта, я думаю, надо напомнить всем об ограничениях биологического разума.

В первую очередь это скорость мысли: биологические процессы медленные и требуют невероятного количества ресурсов. Надо отдельно отметить то, насколько трудно создать такие разумы. Придется потратить так много биологического материала, я на собственном опыте знаю: только на то, чтобы собрать на «Генезисе» все необходимые прекурсоры, уходит вечность! А по завершении этого трудоемкого процесса образец надо вынашивать. Вынашивать! Совсем непохоже на то, как появляемся на свет мы, в ходе чистого и разумно организованного процесса кристаллографии или из азотных озер, как было в годы моей молодости. Образец надо держать в тепле несколько месяцев, затем декантировать (весьма неприятная процедура, уверяю вас), причем он еще может оказаться нежизнеспособен, что происходит довольно часто.

Гадость редкостная, честно говоря. Но предположим, что образцы успешно родились. Теперь вам придется их кормить и опять же держать в тепле. Ученый даже не сможет работать вблизи них без изоляционной камеры с жидким гелием для охлаждения ваших систем. Что касается питания, они не используют энергию подобно нам, а глотают другую живую материю. Наблюдать это противно, и от меня ушло несколько аспирантов, оказавшихся недостаточно крепкими.