Я не хочу сказать, что системы-имитации и системы по обработке данных, как я их называю, бесполезны. Я считаю, что они могут быть очень полезны при принятии решений, когда диапазон и конфигурация событий в будущем станут в точности повторять то, что было в прошлом. При достаточной вычислительной мощности можно учесть все возможные переменные. Например, если проанализировать информацию о шахматных ходах, которые великие гроссмейстеры делали в определенных обстоятельствах, или о том, какие действия предпринимали выдающиеся хирурги во время конкретного типа операций, можно создать очень полезные программы для игры в шахматы или для проведения хирургических операций. В 1997 году компьютерная программа Deep Blue на основе только этого подхода выиграла партию у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Однако этот метод не оправдывает себя, когда будущее отличается от прошлого и вам неизвестны все причинно-следственные связи. Понимание этих взаимоотношений помогло мне избежать ошибок, которые допустили другие, в частности во время мирового финансового кризиса 2008 года. Почти все исходили из убеждения, что грядущее будет похоже на прошлое. Благодаря тому что мы сфокусировались исключительно на логических причинно-следственных отношениях, мы смогли разглядеть, что на самом деле происходит.
Строго говоря, мозг человека по сути – тот же компьютер, запрограммированный определенным образом: он получает данные, обрабатывает их и предлагает решения. Мы можем запрограммировать логику нашего «внутреннего компьютера» и компьютера-инструмента, чтобы они работали в паре и проверяли друг друга. Это приведет к потрясающим результатам.
Предположим, мы пытаемся вывести универсальные законы, объясняющие изменение видов с течением времени. Теоретически это возможно, если располагать достаточной технической базой и временем. Конечно, для этого нужно будет разобраться с формулами, предложенными компьютером, и убедиться, что в их основе нет корреляций, не представляющих собой причинно-следственных связей. Это можно сделать с помощью постоянного упрощения правил до тех пор, пока мы не убедимся, что их простота не оставляет места для ошибки.
Конечно, учитывая ограниченную производительность нашего мозга и его скорость обработки информации, человеку потребуется бесконечно много времени на понимание всех переменных, влияющих на эволюцию. Действительно ли необходимо то упрощение и тот уровень понимания, которые присущи нашим экспертным системам? Возможно, нет. Существует риск, что изменения могут произойти в непротестированных данных. Однако можно сказать, что если формулы, основанные на обработке данных,
Но, может быть, мы слишком зацикливаемся на способности понимать: рациональное мышление – лишь часть этого процесса? Возможно, достаточно вывести формулу эволюционных изменений и применять ее в ожидании, что еще может произойти. Меня гораздо больше привлекают интерес, низкий риск и образовательная значимость глубокого понимания причинно-следственных связей, чем алгоритмы, которых я не понимаю. Так что я продолжаю придерживаться собственного мнения. Но делаю ли я это под влиянием предпочтений и привычек моего низшего «я» или логики и рационального мышления? Я не знаю. Я с нетерпением жду, когда изучением этого вопроса займутся лучшие умы в области искусственного интеллекта.
Вполне вероятно, что в силу своего соревновательного духа мы будем делать все более высокие ставки на взаимосвязи, определенные компьютерами и не поддающиеся нашему пониманию. Некоторые из этих ставок сыграют, а некоторые с треском провалятся. Я уверен, что искусственный интеллект будет способствовать быстрому и значительному прогрессу; в то же время я боюсь, что он может привести человечество к упадку.
Мы стоим на пороге удивительного и опасного нового мира. Это наша реальность. И как всегда, я убежден, что нам лучше подготовиться к жизни в этом мире, чем желать, чтобы все это оказалось неправдой.
1) понимать, какие решения самые эффективные;
2) иметь смелость их принимать.
Жизненные принципы: резюме