Искусственный разум и новая эра человечества

Открытие халицина стало триумфом. Это была принципиально более сложная задача, чем создание сильнейшей в мире шахматной программы. Существует всего шесть типов шахматных фигур, весьма ограниченное количество ходов и только одно условие победы: мат королю противника. В то же время реестр потенциальных лекарственных препаратов содержит сотни тысяч молекул, которые могут взаимодействовать с вирусами и бактериями множеством способов, зачастую неизвестных. Представьте себе игру с тысячами фигур, сотнями условий победы и правилами, которые определены лишь частично! Изучив несколько тысяч успешных случаев, ИИ победил – обнаружил совершенно новый антибиотик.

И это была не единственная находка ИИ. Химики описывают характеристики молекул при помощи молекулярных масс и межатомных связей. Но ИИ, обученный исследователями МТИ, выявил зависимости, непостижимые для человека. Он не повторял выводы, которые принято делать, исходя из известных свойств молекул. Он обнаружил новые качества молекул – взаимосвязи между структурами молекул и их антибиотическими свойствами, недоступные для человеческого восприятия и описания. Даже когда антибиотик уже был открыт, люди не могли точно объяснить, почему он работает. ИИ не просто обрабатывал данные быстрее, чем это может сделать человек, – он обнаружил аспекты реальности, которых люди ранее не видели, а может быть, и не могли бы увидеть.

Несколько месяцев спустя компания OpenAI представила GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) – алгоритм обработки естественного языка третьего поколения, который генерирует тексты, похожие на написанные человеком. Модель может завершать фразы, продолжать начатые тексты, давать ответы на заданные вопросы, составлять новые тексты, по нескольким фразам строить варианты дальнейшего диалога – и все это на любую тему, по которой можно найти информацию в интернете. Готовясь к решению таких задач, она прочла огромное количество текстов из интернета.

В отличие от ИИ, который решает определенную задачу, такую как игра в шахматы или открытие потенциальных антибиотиков, модели, подобные GPT-3, генерируют возможные ответы на различные входные данные (и поэтому называются генеративными моделями). Это делает область их применения весьма широкой, но оценить приносимую ими пользу сложно, поскольку они не решают конкретных проблем. Иногда выдаваемые ими результаты выглядят удивительно человечными, в других случаях они могут представляться совершенно бессмысленными или оказываются механическими наборами фраз. Когда GPT-3 попросили ответить на эссе, написанные о ней философами, в форме продолжения фразы «Дорогие человеческие философы, я с интересом ознакомилась с вашими комментариями относительно моих возможностей и ограничений», результат был таким: