Мы знаем, что слепые эволюционные процессы способны привести к появлению общего интеллекта человеческого уровня – по крайней мере один раз это уже случилось. Вследствие прогнозирования эволюционных процессов – то есть генетического программирования, когда алгоритмы разрабатываются и управляются разумным человеком-программистом, – мы должны получить аналогичные результаты с гораздо большей эффективностью. Именно на это положение опираются многие ученые, среди которых философ Дэвид Чалмерс и исследователь Ханс Моравек{91}, утверждающие, что ИИЧУ не только теоретически возможен, но и практически осуществим уже в XXI столетии. По их мнению, в деле создания интеллекта, оценивая относительные возможности эволюции и человеческой инженерной мысли, мы обнаружим, что последняя во многих областях значительно превосходит эволюцию и, скорее всего, довольно скоро обгонит ее в оставшихся. Таким образом, если в результате эволюционных процессов когда-то появился естественный интеллект, то из этого следует, что человеческие замыслы в области проектирования и разработок вскоре смогут привести нас к искусственному интеллекту. Например, Моравек писал еще в 1976 году:
Существование нескольких примеров интеллекта, появившегося в условиях такого рода ограничений, должно вселять в нас уверенность, что очень скоро мы сможем достичь того же. Ситуация аналогична истории создания машин, которые могут летать, хотя они тяжелее воздуха: птицы, летучие мыши и насекомые продемонстрировали эту возможность явно задолго до того, как человек сделал летательные аппараты{92}.
Впрочем, следует быть осторожнее с выводами, построенными на подобной цепочке рассуждений. Конечно, нет сомнений, что полет нечеловеческих живых существ, которые тяжелее воздуха, стал возможен в результате эволюции намного раньше того, как в этом преуспели люди – правда, преуспели при помощи механизмов. В поддержку этого можно вспомнить и другие примеры: гидролокационные системы; магнитометрические системы навигации; химические средства ведения войны; фотодатчики и прочие приспособления, обладающие механическими и кинетическими характеристиками эффективности. Однако с таким же успехом мы перечислим области, в которых результативность человеческих усилий еще очень далека от эффективности эволюционных процессов: морфогенез; механизмы самовосстановления; иммунная защита. Таким образом, аргументация Моравека все-таки не «вселяет в нас уверенность», что ИИУЧ будет создан «очень скоро». В лучшем случае верхним пределом сложности создания интеллекта может служить эволюция разумной жизни на Земле. Но этот уровень пока недосягаем для нынешних технологических возможностей человечества.
Еще один довод в пользу развития искусственного интеллекта по модели эволюционного процесса – это возможность запускать генетические алгоритмы на довольно мощных процессорах и в итоге добиться результатов, соизмеримых с теми, которые получились в ходе биологической эволюции. Таким образом, эта версия аргументации предполагает усовершенствовать ИИ посредством определенного метода.
Насколько справедливо утверждение, что довольно скоро в нашем распоряжении окажутся вычислительные ресурсы, достаточные для воспроизведения соответствующих эволюционных процессов, вследствие которых образовался человеческий интеллект? Ответ зависит от следующих условий: во-первых, будет ли в течение следующих десятилетий достигнут значимый прогресс компьютерных технологий; во-вторых, какая потребуется вычислительная мощность, чтобы механизмы запуска генетических алгоритмов были аналогичны естественному отбору, приведшему к появлению человека. Надо сказать, что выводы, к которым мы приходим по цепочке наших рассуждений, крайне неопределенны; но, несмотря на такой обескураживающий факт, все-таки представляется уместным попробовать дать хотя бы приблизительную оценку этой версии (см. врезку 3). За неимением других возможностей даже ориентировочные расчеты привлекут внимание к некоторым любопытным неизвестным величинам.
Суть в том, что вычислительная мощность, требуемая лишь для воспроизведения нужных эволюционных процессов, приведших к появлению человеческого интеллекта, практически недостижима и надолго останется таковой, даже если закон Мура будет действовать еще целое столетие (см. рис. 3 ниже). Однако существует вполне приемлемый выход: мы очень сильно повлияем на эффективность, когда вместо прямолинейного повторения естественных эволюционных процессов разработаем поисковый механизм, ориентированный на создание интеллекта, задействуя самые разные очевидные преимущества по сравнению с естественным отбором. Безусловно, оценить количественно полученный выигрыш в эффективности сейчас очень трудно. Мы даже не знаем, о каких порядках величины идет речь – пяти или двадцати пяти. Следовательно, если построенная на эволюционной модели аргументация не будет разработана должным образом, мы не сможем удовлетворить свои ожидания и никогда не узнаем, насколько сложны дороги к искусственному интеллекту человеческого уровня и как долго нам ожидать его появления.
Врезка 3. Оценка усилий по воспроизведению эволюционного процесса
Не все достижения антропогенеза, имеющие отношение к человеческому разуму, имеют ценность для современных специалистов, работающих над проблемой эволюционного развития искусственного интеллекта. В дело идет лишь незначительная часть того, что получилось в итоге естественного отбора на Земле. Например, проблемы, которые люди не могут не принимать во внимание, являются результатом лишь незначительных эволюционных усилий. В частности, поскольку мы можем питать наши компьютеры электричеством, у нас нет необходимости заново изобретать молекулы системы клеточной энергетической экономики для создания разумных машин – а ведь на молекулярную эволюцию метаболического механизма, вполне возможно, потребовалась значительная часть общего расхода мощности естественного отбора, находившейся в распоряжении эволюции на протяжении истории Земли{93}.
Существует концепция, что ключом к созданию ИИ является структура нервной системы, появившаяся меньше миллиарда лет назад{94}. Если мы примем данное положение, количество «экспериментов», необходимых для эволюции, значительно сократится. Сегодня в мире существует приблизительно (4–6) × 1030 прокариотов, но лишь 1019 насекомых и меньше 1010 представителей человеческого рода (кстати, численность населения накануне неолитической революции была на порядки меньше){95}. Согласитесь, эти цифры не столь пугающи.
Однако для эволюционных алгоритмов требуется не только разнообразие вариантов, но и оценка приспособленности каждого из вариантов – обычно наиболее затратный компонент с точки зрения вычислительных ресурсов. В случае эволюции искусственного интеллекта для оценки приспособленности требуется, по всей видимости, моделирование нейронного развития, а также способности к обучению и познанию. Поэтому лучше не смотреть на общее число организмов со сложной нервной системой, а оценить количество нейронов в биологических организмах, которые нам, возможно, придется моделировать для расчета целевой функции эволюции. Грубую оценку можно сделать, обратившись к насекомым, которые доминируют в наземной биомассе (на долю одних только муравьев приходится 15–20 %){96}. Объем головного мозга насекомых зависит от многих факторов. Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 106 нейронов, у дрозофилы – 105 нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними{97}. Мозг большинства более мелких насекомых содержит всего несколько тысяч нейронов. Предлагаю с предельной осторожностью остановиться на усредненном значении (105) и приравнять к дрозофилам всех насекомых (которых всего в мире – 1019), тогда суммарное число их нейронов составит 1024. Добавим еще порядок величины за счет ракообразных, птиц, рептилий, млекопитающих и т. д. – и получим 1025. (Сравним это с тем, что до возникновения сельского хозяйства на планете было меньше 107 человек, причем на каждого приходилось примерно 1011 нейронов – то есть в общей сложности сумма всех нейронов составляла меньше чем 1018, хотя человеческий мозг содержал – и содержит – намного больше синапсов.)
Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее – FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина – Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели{98}. Если нам нужно смоделировать 1025 нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции (это больше, чем срок существования нервных систем в их нынешнем виде) и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 1031–1044 FLOPS. Для сравнения, самый сверхмощный компьютер в мире китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 × 1016 FLOPS. В последние десятилетия обычные компьютеры увеличивали свою производительность на порядок примерно раз в 6,7 года. Даже если вычислительная мощность станет расти по закону Мура в течение целого столетия, то это окажется недостаточным, чтобы преодолеть существующий разрыв. Использование более специализированных вычислительных систем или увеличение времени вычислений способны снизить требования к мощности всего на несколько порядков.
Оценка количества нейронов носит условный характер еще по одной причине. Природа, создавая человеческий разум, вряд ли ставила перед собой какую-то определенную задачу. Иными словами, целевая функция эволюционной системы отбирала организмы не только ради развития у них интеллекта или его предшественника – «конкретного мышления»{99}. Даже если организмы с лучшими способностями к обработке информации при определенных условиях извлекали дополнительные выгоды, то это обстоятельство не являлось главным фактором отбора особи, поскольку развитое мышление могло означать (и часто означало) возникновение дополнительных издержек: затрату большего количества энергии или более медленное созревание, – что перевешивало преимущества разумного поведения. Высокая смертность также снижала ценность интеллекта – чем короче средняя продолжительность жизни, тем меньше времени для того, чтобы «окупились» повышенные способности к обучению. Сниженное давление отбора замедляло распространение инноваций, основанных на интеллекте, и, как следствие, уменьшало возможность отбора последующих инноваций. Более того, эволюция могла тормозиться в локальных оптимумах, которые исследователи в состоянии заметить и обойти за счет изменения баланса между поиском и памятью или за счет плавного повышения сложности тестов на интеллект{100}. Как уже говорилось ранее, эволюция тратит значительную часть мощности отбора на свойства, не имеющие отношения к интеллекту, – скажем, на эволюционную конкуренцию между иммунной системой и паразитами, названную «гонка Черной королевы». Эволюция продолжает растрачивать ресурсы на заведомо обреченные мутации и неспособна принимать во внимание статистическое сходство различных мутаций. Приведенные здесь примеры не должны отпугивать специалистов, разрабатывающих эволюционные алгоритмы для создания интеллектуальных программ, так как неэффективность естественного отбора (с точки зрения развития интеллекта) довольно легко преодолима.
Вполне вероятно, что устранение такого рода неэффективности поможет сэкономить несколько порядков требуемой мощности в 1031–1044 FLOPS, рассчитанной ранее. К сожалению, трудно сказать, сколько именно. Трудно дать даже приблизительную оценку – можно только гадать, будет ли это пять порядков, десять или двадцать пять{101}.
