Текст книги "Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта"

Недоразумение по поводу сознательных машин тесно связано с представлением, будто у машин не может быть целей. У машины, очевидно, могут быть цели в том смысле, что она может проявлять целеустремленное поведение: поведение ракеты, движущейся на источник тепла, наиболее естественно объяснить целью поразить самолет противника. Если вы испытываете беспокойство по поводу того, что цель машины каким-то образом расходится с вашими собственными целями, вам безразлично, до какой степени она себя осознает и какими намерениями движима. Когда вы увидите у себя на хвосте самонаводящуюся ракету, вы не станете успокаивать себя мыслью: “У машины не может быть целей!”.

Я с симпатией отношусь и к Родни Бруксу, и к другим пионерам робототехники, которые были возмущены тем, как сеющие ужас таблоиды несправедливо демонизируют их, когда их журналисты, зациклившиеся на роботах, начинают украшать свои статьи злобными металлическими монстрами с красными светящимися глазами. На самом же деле в центре внимания движения за дружественный AI вовсе не роботы, а сам искусственный интеллект, точнее говоря, – разум с целями, не совместимыми с нашими. Для того чтобы нарушить наш покой, такому не совместимому с нашим разуму вовсе не нужно тело робота, ему достаточно доступа в интернет – в главе 4 мы покажем, как, воспользовавшись этим, он купит и перепродаст всех на финансовых рынках, затмит изобретательностью любых изобретателей, покорит своей демагогией больше обывателей, чем любой человеческий политический лидер, и придумает оружие, принципов действия которого мы даже не будем понимать. Даже если бы создание роботов было физически невозможно, сверхразумный и сверхбогатый искусственный интеллект легко бы подкупал мириады человеческих существ и манипулировал бы ими, неумышленно вовлекая их в свои изощренные торговые операции, как это происходит в фантастическом романе Уильяма Гибсона Neuromancer.

Недоразумение с роботами напрямую связано с мифом, будто машины не могут управлять людьми. Разум – путь к управлению: человек может командовать тигром не потому, что сильнее, а потому, что умнее. Если мы уступим свое положение самых умных на планете, мы можем потерять и контроль над собой.

На рис. 1.5 все эти общие недоразумения собраны воедино, так чтобы мы могли покончить с ними раз и навсегда и сосредоточить наши дискуссии с друзьями и коллегами вокруг настоящих противоречий, в которых, как мы сейчас убедимся, нет недостатка.

Дорога вперед

Вся оставшаяся часть этой книги посвящена выяснению вопроса, на что может быть похожа будущая жизнь с искусственным интеллектом, и мы займемся этим вместе. Давайте двинемся по этому пути, следуя хорошо выстроенному плану, а для этого сначала постараемся проанализировать всю историю жизни концептуально и хронологически, а затем обратимся к целям и средствам, а также к тому, какие нам следует предпринять действия, чтобы создать такое будущее, какое мы хотим.

В главе 2 мы исследуем вопрос об основаниях разума и о том, как пассивная и бессмысленная на вид материя может быть реорганизована и, благодаря этому, может обрести способность запоминать, вычислять и учиться. Когда мы перейдем к будущему, наш рассказ разветвится, и каждый из множества возможных сценариев будет зависеть от ответов, данных на ключевые вопросы. На рис. 1.6 эти ключевые вопросы собраны вместе, в том порядке, в каком мы будем с ними сталкиваться по мере совершенствования AI.

Рис. 1.6

Какие именно вопросы относительно искусственного интеллекта представляют интерес, зависит от того, насколько он развит, и от того, по какому направлению стало развиваться наше будущее.

Рис. 1.7.

Структура книги

Уже сейчас перед нами стоит вопрос о начале своего рода гонки вооружений, использующих AI-технологии, а также целый ряд вопросов о том, как сделать завтрашний AI надежным и работающим без “глюков”. Если позитивное влияние AI-технологий на экономику будет расти, нам придется решать, как преобразовывать законодательную систему и на какую карьеру ориентировать наших детей, чтобы они не оказывались вовлеченными в ту профессиональную деятельность, которой грозит скорая автоматизация. Мы рассмотрим все эти насущные уже в краткосрочной перспективе вопросы в главе 3.

Если AI в своем развитии достигнет человеческого уровня, нам придется спросить себя: а как сделать его дружественным? можем ли мы обеспечить себе с его помощью праздную жизнь? хотим ли мы этого? Отсюда также возникает вопрос о возможности AI за счет взрывного развития или постепенного, но неуклонного роста достичь уровня, значительно превосходящего человеческий. Мы рассмотрим широкий набор различных сценариев в главе 4 и целый спектр возможных последствий в главе 5 – от похожих на утопии до похожих на антиутопии. Кто стоит во главе – человек, AI или киборг? Хорошо ли с людьми обращаются? Если на смену людям приходят какие-то иные сущности, должны ли мы рассматривать пришедших как захватчиков или как потомков, достойных своих предков? Мне очень интересно, какой из предложенных в главе 5 сценариев кажется наиболее предпочтительным лично вам! Я создал вебсайт http://AgeOfAi.org, для того чтобы вы могли поделиться своими мыслями и присоединиться к разговору.

Наконец, мы попытаемся унестись на миллиарды лет вперед в главе 6, где, по иронии законов нашего познания, мы можем сделать гораздо более точные предсказания, чем в предшествующих главах, потому что финальные границы для жизни во Вселенной установлены не разумом, а законами физики.

Завершив исследование истории разума, мы посвятим последние разделы нашей книги рассуждениям о том, к какому будущему мы должны стремиться и как его достичь. Для того чтобы связать друг с другом бесстрастные факты и вопросы намерений и средств, мы исследуем в главе 7 физический фундамент целеполагания, а в главе 8 – сознание. Наконец, в эпилоге мы спросим себя: а что можно сделать уже сейчас, чтобы попасть в то будущее, которого мы хотим?

На случай, если вы вдруг окажетесь из тех читателей, которые любят перескакивать с одного на другое, все главы сделаны более или менее самодостаточными, при условии, что вы уже переварили терминологию и определения этой главы и начала следующей. Если вы специалист в области искусственного интеллекта, можете пропустить почти всю главу 2, кроме определений разума, данных в самом ее начале. Если тема AI для вас новая, то главы 2 и 3 объяснят вам, почему вы не должны отмахиваться от глав 4 и 6 как от немыслимой научной фантастики. На рис. 1.7 дана схема соотношения фактов и спекуляций в различных главах.

Вас ждет увлекательное путешествие. А теперь в путь!

Подведение итогов

• Жизнь, определяемая как процесс, который обладает способностью к самовоспроизводству при сохранении сложности, может проходить в своем развитии через три этапа: биологический (Жизнь 1.0), где «хард» живых организмов и их «софт» развиваются эволюционным путем, культурный (Жизнь 2.0), где «софт» может проектироваться (благодаря обучению), и технологический (Жизнь 3.0), где проектироваться может и «хард», и «софт», в результате чего жизнь получает власть над своей судьбой.

• Искусственный интеллект может позволить нам сделать Жизнь 3.0 реальностью уже в этом веке, а значит, нам пора начинать всерьез задумываться о том, к какому будущему мы должны стремиться и каким образом оно может быть достигнуто. В разворачивающейся по этому поводу полемике есть три основных лагеря: техноскептики, цифро-утописты и участники движения за дружественный AI.

• С позиций техноскептиков задача создания сверхчеловеческого универсального AI настолько сложна, что, если и поддается решению, то на это потребуется не одна сотня лет, и сейчас глупо беспокоиться по этому поводу (равно как и о Жизни 3.0).

• Цифро-утописты полагают появление его уже в этом веке вполне вероятным и искренне приветствуют переход к Жизни 3.0, рассматривая ее как естественный и желанный шаг в космической эволюции.

• Движение за дружественный AI также полагает появление сверхразума в этом веке вероятным, но его сторонники не считают гарантированными плюсы такого сценария – они должны быть обеспечены результатами напряженной исследовательской работы в области AI-безопасности.

• Помимо этих законных разногласий между ведущими мировыми экспертами, есть также досадные псевдо-противоречия, вызванные непониманием сути проблемы. Например, бессмысленно тратить время на споры о «жизни», «разуме» или «сознании», если нет уверенности, что стороны в споре одинаково трактуют соответствующие понятия! Определения, используемые в этой книге, сведены в таблицу 1.1.

• Следует отдавать себе отчет в существовании распространенных заблуждений, поясняемых рис. 1.5: сверхразум к 2100 году неизбежен / невозможен. Искусственный интеллект беспокоит только луддитов. Главная опасность в том, что AI может стать злонамерен и/или действовать осознанно, и от этой опасности нас отделяют всего несколько лет. Прежде всего, надо обезопаситься от роботов. Искусственный интеллект не может контролировать людей и не может ставить перед собой целей.

• В главах 2–6 мы рассмотрим историю разума с непритязательного ее начала миллиарды лет назад к возможному космическому будущему миллиарды лет спустя. Сначала мы рассмотрим проблемы, возникающие в ближайшей перспективе: нехватку рабочих мест, автономные системы оружия, создание универсального интеллекта человеческого уровня. Затем мы исследуем разнообразные возможности совместного существования людей и машин – очень интересно, какой из вариантов предпочли бы вы!

• В главах 7, 8 и эпилоге мы перейдем от бесстрастных описаний к исследованию целей, сознания и смысла и попытаемся выяснить, что в наших силах сделать прямо сейчас ради достижения того будущего, какого бы нам хотелось.

• На мой взгляд, этот разговор о будущем жизни с искусственным интеллектом – самый важный для нашего времени. Пожалуйста, присоединяйтесь к нему!

Глава 2
Материя начинает думать

Водород … по прошествии некоторого времени … превращается в людей.

Эдвард Роберт Харрисон, 1995

Одно из самых примечательных превращений, испытанных немой и бессмысленной материей за 13,8 миллиарда лет после Большого взрыва, – это обретение ею разума. Как могло это произойти и до каких пределов может продолжаться? Что может сказать наука об истории и о будущем разума во Вселенной? Чтобы облегчить понимание, давайте посвятим эту главу исследованию фундамента, на котором он возникает, и кирпичиков, из которых он построен. Что именно мы имеем в виду, утверждая, что некий сгусток материи разумен? Что мы подразумеваем, когда говорим о способности некоего объекта помнить, вычислять и обучаться?

Что такое разум?

Недавно нам с женой посчастливилось принять участие в симпозиуме, организованном Фондом Нобеля и посвященном искусственному интеллекту. Когда собравшихся специалистов попросили дать определение интеллекту вообще, между ними завязался длинный спор, который так и не привел их к согласию. Нам показалось довольно забавным, что даже среди самых разумных исследователей разума нет согласия относительно объекта их исследования – самого разума. Так что никакого безусловно “правильного” определения интеллекта просто не существует. Вместо этого есть довольно длинный список конкурирующих определений, использующих такие понятия, как логика, понимание, планирование, эмоциональное познание, самосознание, творчество, способность к решению задач и обучению.

В нашем исследовании, предполагающем возможность будущих трансформаций интеллекта, определение должно быть максимально широким и допускающим дальнейшие расширения, оно не должно ограничиваться теми его формами, которые уже существуют. Вот почему определение, данное мной в предыдущей главе и которым я собираюсь пользоваться в этой книге, очень широкое:

интеллект – это способность достигать сложных целей

Это определение достаточно широко, чтобы включить все перечисленные выше: понимание, самосознание, решение задач и обучение – все это примеры тех сложных целей, которые могут возникнуть. Оно также достаточно широко, чтобы включить определение, данное Оксфордским словарем, – “способность приобретать и использовать знания и навыки”: ведь “приобретать и использовать знания и навыки” тоже может быть целью.

Так как цели могут быть самыми разными, возможны разные типы интеллекта. В соответствии с нашим определением, следовательно, нет смысла описывать интеллект человека, или какого-то другого живого существа, или интеллект машины с помощью единого численного показателя вроде IQ[10]10
  Чтобы лучше понять, о чем здесь речь, давайте представим, что вводится какой-то единый “атлетический коэффициент”, сокращенно AQ, для всех спортсменов олимпийского уровня, так, словно обладатель самого высокого AQ должен побеждать на Олимпиаде во всех видах спорта.


[Закрыть]. Какая компьютерная программа “умнее” – та, которая умеет играть только в шахматы, или та, которая умеет играть только в го? Тут нельзя дать никакого осмысленного ответа: каждая из них пригодна для своего, и напрямую их сравнивать невозможно. Но мы, однако, можем сказать, что третья программа “умнее” каждой из этих двух, если она по крайней мере так же хороша, как и они, в решении любой задачи и безусловно лучше их в решении хотя бы какой-то одной (например, обыгрывает их в шахматы).

Нет большого смысла в спорах о том, чей интеллект сильнее, в пограничных случаях, так как интеллект проявляется на спектре задач и совершенно не обязательно определяется по принципу “все или ничего”. Какие люди обладают способностью достигать целей говорения? Новорожденные? Нет. А радиоприемники – да. А что вы скажете о младенце, знающем десять слов? Пятьсот слов? Где же провести линию? Я умышленно использовал туманное слово “сложные”, потому что выяснять, где надо провести линию между разумным и неразумным, не очень интересно, гораздо полезнее было бы просто научиться измерять степень способности достигать цели для различных типов задач.

При создании такой таксономии будет полезно ввести еще один важный признак, разделив узко-ориентированный (слабый) интеллект и широко-ориентированный (сильный). Созданный IBM шахматный компьютер Deep Blue, подвинувший с шахматного трона чемпиона мира Гарри Каспарова в 1997 году, был способен к достижению целей в очень узком классе задач – в игре в шахматы. Несмотря на исключительно впечатляющие “хард” и “софт”, в крестики-нолики он не смог бы обыграть и четырехлетнего ребенка. Искусственный интеллект разработанной в компании DeepMind сети глубокого Q-обучения (DQN) может успешно достигать целей несколько более разнообразных, играя в несколько десятков игр прошлого века компании Atari на уровне человека или лучше. Ничто пока не может сравниться с человеческим интеллектом прежде всего по его уникальной широте: он способен освоить головокружительное разнообразие умений. Здоровый ребенок при условии достаточно продолжительных тренировок может научиться очень хорошо играть в любую игру, выучить любой язык, достичь очень хороших показателей в любом виде спорта и любой профессии. Если сравнивать интеллект машины и человека сегодня, то по широте человек побеждает одной левой. Но в некоторых узких областях, количество которых неуклонно растет, превосходство машин над нами не вызывает сомнений. Эти области приведены на рис. 2.1. Философским камнем AI-исследований остается построение универсального, или сильного, искусственного интеллекта (AGI), его широта максимальна: он способен в принципе достичь любой цели, включая обучение. Мы подробно обсудим его в главе 4. Термин AGI широко употреблялся Шейном Леггом, Марком Губрудом и Беном Гёрцлем в несколько ограниченном значении – как универсальный интеллект человеческого уровня: то есть он должен не только справляться с любой задачей, доступной человеку, но и делать это не хуже нас{3}3
  Замечание по поводу происхождения термина AGI см.: http://goertzel.org/who-coined-the-term-agi/


[Закрыть]. Я приму это ограничение и, если только не использую какой-то уточняющий эпитет (например, “сверхчеловеческий AGI”), говоря о “AGI” или о “сильном AI”, буду иметь в виду “AGI человеческого уровня”[11]11
  Некоторые предпочитают использовать термины “сильный AI” или “AI человеческого уровня” как синонимы AGI, что приводит к некоторым проблемам. В узком смысле слова даже карманный калькулятор – это “AI человеческого уровня”. Антонимом “сильному AI” должен служить “слабый AI”, но довольно странно называть слабым AI Deep Blue, Watson или AlphaGo.


[Закрыть].

Хотя слово “интеллект” кажется позитивно окрашенным, важно понимать, что везде, где мы его используем, мы делаем это в абсолютно нейтральном значении: речь лишь о способности достигать цели, независимо от того, рассматриваем мы эти цели как благо или как зло. Так же и с людьми: один умный человек очень хорош в деле помощи людям, другой – в принесении им бед. Мы исследуем тему целей в главе 7. Говоря об этом, нам придется заняться и весьма деликатным вопросом относительно того, чьи именно цели мы обсуждаем. Предположим, у вашего будущего роботизированного персонального помощника совсем нет никаких собственных целей, но он сделает все, о чем бы вы его ни попросили. А вы его просите приготовить идеальный итальянский ужин. Он отправляется в интернет, изучает там рецепты итальянских блюд, ищет ближайший супермаркет, готовит вам пасту, разбирается с прочими ингредиентами и в конце концов готовит вам отличный ужин. Вы, полагаю, сочтете его очень умным, хотя изначально цель была вашей. В действительности он воспринял вашу цель, как только она была поставлена, и встроил ее в систему своих собственных вспомогательных целей, от оплаты счетов до измельчения пармезана. В этом смысле разумное поведение неизменно привязано к целеустремленности.

Рис. 2.1

Интеллект, определенный как способность к достижению сложных целей, не может быть измерен единственным показателем – IQ, а только целым их спектром, охватывающим все возможные цели. Каждая стрелка на рисунке показывает, насколько успешны лучшие из современных AI-систем в достижении различных целей, откуда ясно, что сегодня системы с искусственным интеллектом обнаруживают определенную узость: каждая система способна достигать только очень специфических целей. В отличие от этого, человеческий разум чрезвычайно широк: здоровый ребенок может успешно учиться практически всему на свете.

Совершенно естественно мы, люди, ранжируем сложность задач в соответствии с тем, насколько сложны они для нас самих, как показано на рис. 2.1. Но такой подход приводит к ложной картине сложности задач для компьютера. Нам кажется, что умножить 314 159 на 271 828 гораздо сложнее, чем опознать друга на фотографии, но компьютеры обошли нас в арифметике задолго до того, как я родился, а опознание людей по картинкам на человеческом уровне освоили совсем недавно. Тот факт, что элементарные сенсомоторные задания кажутся нам простыми, хотя требуют колоссальных вычислительных ресурсов, известен как парадокс Моравеца, который объясняется тем, что наш мозг легко отдает под их решение значительную часть хорошо приспособленного к этому нашего “харда”, головного мозга – как выясняется, больше четверти.

Мне нравится эта метафора у Ганса Моравеца, и я позволю себе ее небольшую вольную иллюстрацию (см. рис. 2.2){4}4
  Hans Moravec 1998, “When will computer hardware match the human brain”, Journal of Evolution and Technology, vol. 1.


[Закрыть]:

“Компьютеры – универсальные машины, и их потенциал равномерно покрывает безграничное разнообразие задач. Потенции людей, напротив, сосредоточены там, где от успеха зависит выживание, в более отдаленных областях они весьма слабы. Представьте себе “ландшафт человеческих компетенций”, где есть низины вроде “арифметики” и “механической памяти”, холмики вроде “шахмат” или “доказательства теорем” и горные пики, отмеченные указателями “перемещение с места на место”, “координация движений рук и глаза”, “социальное взаимодействие”. С совершенствованием компьютеров этот ландшафт словно наполняется водой: полвека назад она затопила низины, вымыв оттуда счетоводов и писцов, но оставив нас сухими. Сейчас вода дошла до холмиков, и обитатели наших аванпостов забеспокоились: куда бы им переместиться? Мы чувствуем себя в безопасности на своих пиках, но, учитывая скорость, с которой вода прибывает, она покроет и пики в ближайшие полвека. Я полагаю, нам уже пора начинать строить ковчеги и приучаться к жизни на плаву”.

Рис. 2.2

Диаграмма Моравеца “Ландшафт человеческих умений”, на которой рельеф представляет эти умения в зависимости от их сложности для компьютеров, а повышающийся уровень воды – то, чему компьютеры уже научились.

За десятилетия, прошедшие со времени написания этих строк, уровень воды неуклонно повышался в соответствии с предсказанием, и некоторые из холмиков (вроде шахмат) уже давно скрылись из виду. Что на очереди и как нам быть в связи с этим – вот в чем суть нашей книги.

По мере того как уровень воды повышается, в какой-то момент он может достичь критической отметки, за которой начнутся драматические перемены. Эта критическая отметка соответствует способности машин заниматься дизайном AI. До того как она достигнута, повышение уровня воды определяется деятельностью людей по улучшению компьютеров, но дальше машины начинают улучшать машины, по всей вероятности делая это намного успешнее, чем люди, и площадь суши, возвышающейся над водой, станет сокращаться намного быстрее. В этом и заключается спорная, но головокружительная идея сингулярности, о который мы будем иметь удовольствие рассуждать в главе 4.

Создатель теории компьютеров Алан Тьюринг, как известно, сумел доказать, что если какой-то компьютер может осуществлять определенный минимум операций, то, при наличии у него достаточного времени и памяти, он может быть запрограммирован на выполнение чего угодно, при условии, что это может быть выполнено хоть каким-то компьютером. Машины, возвышающиеся над этим критическим порогом, называют универсальными компьютерами (по Тьюрингу); любой смартфон или ноутбук универсален в этом смысле. Аналогично, я склонен считать пороговый уровень интеллекта, требуемый для дизайна искусственного интеллекта, универсальным интеллектом: обладая достаточным временем и ресурсами, он может достичь любой цели, которая в принципе может быть достигнута какой бы то ни было разумной сущностью. Например, если она решает, что ей необходимо улучшить свои социальные навыки, прогностические способности или усовершенствоваться в AI-дизайне, то она достигает этого. Если она приходит к решению о необходимости построить фабрику роботов, то она строит эту фабрику. Иными словами, универсальный интеллект обладает потенциалом превращения в Жизнь 3.0.

Среди специалистов по искусственному интеллекту принято считать, что интеллект в конечном счете определяется информацией и вычислениями, а не плотью, кровью или атомами углерода. То есть нет никаких фундаментальных причин, по которым машины однажды не смогут стать хотя бы такими же умными, как мы.

Но что представляют собой информация и вычисления в реальности, если вспомнить, что фундаментальная физика учит нас: в мире нет ничего, кроме энергии и движущейся материи? Как может нечто настолько абстрактное, неосязаемое и эфемерное, как информация и вычисления, воплотиться в грубую физическую ткань? В особенности – как могут какие-то бессмысленные элементарные частицы, вращающиеся друг вокруг друга по законам физики, продемонстрировать поведение, которое мы называем разумным?

Если ответ на этот вопрос кажется вам очевидным, а появление машин не менее разумных, чем люди, уже в этом веке – правдоподобным (например, если вы сами – специалист по искусственному интеллекту), то, пожалуйста, не дочитывайте до конца эту главу, а переходите сразу к главе 3. А если нет, то вам должно быть приятно узнать, что следующие три раздела я написал специально для вас!