Наиболее сильные современные техники ИИ, так, как они были развиты, отполированы и улучшены с течением времени, имеют основополагающую несовместимость с требованиями Дружественного ИИ, как я их сейчас понимаю. Проблема Y2K, исправить которую оказалось очень дорого, хотя это и не было глобальной катастрофой, - точно так же произошла из неспособности предвидеть завтрашние проектные требования. Кошмарным сценарием является то, что мы можем обнаружить, что нам всучили каталог зрелых, мощных, публично доступных техник ИИ, которые соединяются, чтобы породить неДружественный ИИ, но которые нельзя использовать для построения Дружественного ИИ без переделывания всей работы за три десятилетия с нуля. В поле исследований ИИ довольно вызывающе открыто обсуждать ИИ человеческого уровня, в связи с прошлым опытом этих дискуссий. Есть соблазн поздравить себя за подобную смелость, и затем остановиться. После проявления такой смелости обсуждать трансчеловеческий ИИ кажется смешным и ненужным. (Хотя нет выделенных причин, по которым ИИ должен был бы медленно взбираться по шкале интеллектуальности, и затем навсегда остановиться на человеческой точке.) Осмеливаться говорить о Дружественном ИИ, в качестве меры предосторожности по отношению к глобальному риску, будет на два уровня смелее, чем тот уровень смелости, на котором выглядишь нарушающим границы и храбрым.
Имеется также резонное возражение, которое согласно с тем, что Дружественный ИИ является важной проблемой, но беспокоится, что, с учётом нашего теперешнего понимания, мы просто не на том уровне, чтобы обращаться с Дружественным ИИ: если мы попытаемся разрешить проблему прямо сейчас, мы только потерпим поражение, или создадим анти-науку вместо науки. И об этом возражении стоит обеспокоится. Как мне кажется, необходимые знания уже существуют – что возможно изучить достаточно большой объём существующих знаний и затем обращаться с Дружественным ИИ без того, чтобы вляпаться лицом в кирпичную стену – но эти знания разбросаны среди множества дисциплин: теории решений, эволюционной психологии, теории вероятностей, эволюционной биологии, когнитивной психологии, теории информации и в области знаний, традиционно известной как «Искусственный интеллект»… Не существует также учебной программы, которая бы подготовила большой круг учёных для работ в области Дружественного ИИ.
«Правило десяти лет» для гениев, подтверждённое в разных областях – от математике до тенниса – гласит, что никто не достигает выдающихся результатов без по крайней мере десяти лет подготовки (Hayes 1981). Моцарт начал писать симфонии в четыре года, но это не были моцартовские симфонии – потребовалось ещё 13 лет, чтобы Моцарт начал писать выдающиеся симфонии (Weisberg 1986). Мой собственный опыт с кривой обучения подкрепляет эту тревогу. Если нам нужны люди, которые могут сделать прогресс в Дружественном ИИ, то они должны начать тренировать сами себя, всё время, за годы до того, как они внезапно понадобятся.
Если завтра Фонд Билла и Мелинды Гейтс выделит сто миллионов долларов на изучение Дружественного ИИ, тогда тысячи учёных начнут переписывать свои предложения по грантам, чтобы они выглядели релевантными по отношению к Дружественному ИИ. Но они не будут искренне заинтересованы в проблеме – и этому свидетельство то, что они не проявляли любопытства к проблеме до того, как кто-то предложил им заплатить. Пока Универсальный ИИ немоден и Дружественный ИИ полностью за пределами поля зрения, мы можем предположить, что каждый говорящий об этой проблеме искренне заинтересован в ней. Если вы вбросите слишком много денег в проблему, область которой ещё не готова к решению, излишние деньги создадут скорее анти-науку, чем науку – беспорядочную кучу фальшивых решений.
Я не могу считать этот вывод хорошей новостью. Мы были бы в гораздо большей безопасности, если бы проблема Дружественного ИИ могла бы быть разрешена путём нагромождения людей и денег. Но на момент 2006 года я сильно сомневаюсь, что это годится – область Дружественного ИИ, и сама область ИИ, находится в слишком большом хаосе. Если кто-то заявляет, что мы не можем достичь прогресса в области Дружественного ИИ, что мы знаем слишком мало, нам следует спросить, как долго этот человек учился, чтобы придти к этому заключению. Кто может сказать, что именно наука не знает? Слишком много науки существует в природе, чтобы один человек мог её выучить. Кто может сказать, что мы не готовы к научной революции, опережая неожиданное? И если мы не можем продвинуться в Дружественном ИИ, потому что мы не готовы, это не означает, что нам не нужен Дружественный ИИ. Эти два утверждения вовсе не эквивалентны!
И если мы обнаружим, что не можем продвинуться в Дружественном ИИ, мы должны определить, как выйти из этой ситуации как можно скорее! Совершенно неочевидно, что раз мы не можем управлять риском, то он должен уйти.
И если скрытые таланты юных учёных будут заинтересованы в Дружественном ИИ по своему собственному выбору, тогда, я думаю, будет очень полезно с точки зрения человеческого вида, если они смогут подать на многолетний грант, чтобы изучать проблему с полной занятостью. Определённое финансирование Дружественного ИИ необходимо, чтобы это сработало – значительно большее финансирование, чем это имеется сейчас. Но я думаю, что на этих начальных стадиях Манхэттенский проект только бы увеличил долю шума в системе.
Заключение.
Однажды мне стало ясно, что современная цивилизация находится в нестабильном состоянии. Дж.Гуд предположил, что взрыв интеллекта описывает динамическую нестабильную систему, вроде ручки, точно сбалансированной, чтобы стоять на своём кончике. Если ручка стоит совершенно вертикально, она может оставаться в прямом положении, но если ручка отклоняется даже немного от вертикали, гравитация потянет её дальше в этом направлении, и процесс ускорится. Точно так же и более умные системы будут требовать всё меньше времени, чтобы сделать себя ещё умнее.
Мёртвая планета, безжизненно вращающаяся вокруг своей звезды, тоже стабильна. В отличие от интеллектуального взрыва, истребление не является динамическим аттрактором – есть большая разница между «почти исчезнуть» и «исчезнуть». Даже в этом случае, тотальное истребление стабильно.
Не должна ли наша цивилизация, в конце концов, придти в один из этих двух режимов? Логически, вышеприведённое рассуждение содержит проколы. Например, Ошибочное рассуждение в духе Гигантской Ватрушки: умы не бродят слепо между аттракторами, у них есть мотивы. Но даже если и так, то, я думаю, наша альтернатива состоит в том, что или стать умнее, или вымереть.
Природа не жестока, но равнодушна; эта нейтральность часто выглядит неотличимой от настоящей враждебности. Реальность бросает перед вами один выбор за другим, и когда вы сталкиваетесь с вызовом, с которым не можете справиться, вы испытываете последствия. Часто природа выдвигает грубо несправедливые требования, даже в тех тестах, где наказание за ошибку – смерть. Как мог средневековый крестьянин X века изобрести лекарство от туберкулёза? Природа не соизмеряет свои вызовы с вашими умениями, вашими ресурсами, или тем, сколько свободного времени у вас есть, чтобы обдумать проблему. И когда вы сталкиваетесь со смертельным вызовом, слишком сложным для вас, вы умираете. Может быть, неприятно об этом думать, но это было реальностью для людей в течение тысяч и тысяч лет. Тоже самое может случиться и со всем человеческим видом, если человеческий вид столкнётся с несправедливым вызовом.
Если бы человеческие существа не старели, и столетние имели бы такой же уровень смерти, как и 15-летиние, люди всё равно не были бы бессмертными. Мы будем продолжать существовать, пока нас поддерживает вероятность. Чтобы жить даже миллион лет в качестве не стареющего человека в мире, столь рискованном, как наш, вы должны каким-то образом свести свою годовую вероятность смерти почти к нулю. Вы не должны водить машину, не должны летать, вы не должны пересекать улицу, даже посмотрев в обе стороны, поскольку это всё ещё слишком большой риск. Даже если вы отбросите все мысли о развлечениях и бросите жить ради сохранения своей жизни, вы не сможете проложить миллионолетний курс без препятствий. Это будет не физически, а интеллектуально невозможно.
