Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы

И действительно, никаких убедительных аргументов в пользу того, что триумф Deep Blue в шахматах мог быть повторен в «Jeopardy!», не было. Шахматы — игра с четко сформулированными правилами; она практически идеально подходит для обкатки вычислительных технологий. В значительной мере своей победой IBM была обязана мощным аппаратным средствам, которые были специально подобраны для решения конкретной проблемы. Deep Blue представлял собой напичканную процессорами систему размером с холодильник, спроектированную специально для игры в шахматы. Благодаря всей этой мощи суперкомпьютер мог просто перебирать все возможные ходы с учетом текущего положения фигур на доске. Затем для каждого из возможных вариантов дальнейшего развития событий программные алгоритмы просчитывали игру на множество ходов вперед, взвешивая возможные действия обоих игроков и буквально воспроизводя бесчисленное количество перестановок — трудоемкий процесс, которые почти всегда обеспечивал нахождение оптимальной стратегии. По сути дела, Deep Blue был примером чистой математики; вся информация, которая требовалась компьютеру для игры, поступала ему в удобном для обработки формате, не требовавшем никаких дополнительных преобразований. При этом машине не нужно было взаимодействовать со средой так, как это делает игрок.

В «Jeopardy!» все было совершенно по-другому. В отличие от шахмат, эта игра по самой своей природе не ограничена никакими рамками. В ней могут быть вопросы на любую тему, с которой знаком каждый образованный человек, включая историю, кинематограф, литературу, географию, массовую культуру и многое-многое другое. В таких условиях компьютер сталкивается с целым рядом чрезвычайно трудных проблем технического характера. Самая большая из них — необходимость понимать естественный язык: компьютер должен получать информацию и давать ответы в той же форме, что и обычные игроки. Еще одним особенно трудным препятствием на пути к победе в «Jeopardy!» является то обстоятельство, что это шоу не просто честная игра по правилам, но еще и увлекательное развлечение для миллионов телезрителей. Сценаристы часто намеренно добавляют в подсказки юмор, иронию и утонченную игру слов — другими словами, все те виды входных данных, которые как будто специально предназначены для того, чтобы спровоцировать компьютер на глупый ответ.

В одном документе компании IBM, в котором описывается технология Watson, указывается на следующее: «Мы имеем дело с носами, которые текут, и ногами, которые пахнут. Как "никаких шансов" может означать то же, что и "держи карман шире", а "умник" и "умница" — быть противоположными по смыслу? Как понять, когда "сгореть" — это о доме, который сгорел дотла, а когда — о человеке, который растратил весь свой потенциал? Почему, чтобы вывести данные на экране, мы должны их ввести?»{131}. Чтобы сыграть в «Jeopardy!», компьютер должен тонко чувствовать все нюансы повседневного словоупотребления, при этом демонстрируя такой общий уровень понимания смысла высказываний, который намного превосходит любые аналогичные компьютерные алгоритмы, предназначенные для погружения в пучину текста в поисках ответов. Возьмем, для примера подсказку «Забей его, и штраф тебе обеспечен»[27]. Это — подсказка из игры, которая была показана в эфире в июле 2000 г. При этом она была в самом верхнем ряду экрана с заданиями, т. е. считалась очень легкой. Попробуйте выполнить поиск по этим словам в Google, и вы получите множество страниц с информацией о различных видах штрафов за самые разные виды нарушений. (Разумеется, следует исключить из результатов точное совпадение с фразой на сайте, содержащем все вопросы из прошедших игр «Jeopardy!»). Правильный ответ — «Что такое „биток“[28]?» — полностью ускользает от внимания алгоритма Google, отвечающего за поиск по ключевым словам[29].

Все эти трудности не были секретом для специалиста по искусственному интеллекту Дэвида Феруччи, который руководил командой, занимавшейся созданием Watson. Перед этим Феруччи возглавлял небольшую группу исследователей в IBM, разрабатывавшую систему, которая могла бы отвечать на вопросы, сформулированные на естественном языке. Феруччи и его коллеги включили свою систему, которую они назвали Piquant (англ. «пикантная»), в состав участников состязания, проводимого Национальным бюро стандартов и технологий, т. е. тем самым органом, который спонсировал выигранный Google конкурс по машинному переводу. По условиям состязания, системы должны были обработать ограниченный набор данных, содержащийся приблизительно в миллионе документов, а затем дать ответы на вопросы. При этом никаких временных ограничений установлено не было. В некоторых случаях на поиск ответа у алгоритмов уходило до нескольких минут{132}. По степени сложности это задание не шло ни в какое сравнение с «Jeopardy!», где за каждой подсказкой стоит, казалось бы, безграничный объем знаний и где у машины была бы всего пара секунд для поиска правильного ответа, иначе у нее не было бы никаких шансов на победу над лучшими игроками.