Таким образом, ИИ — весьма большое пространство, настолько большое, что обычные человеческие догадки о его размере часто отличаются на порядки.

Один из больших вопросов насчет ИИ — это насколько в действительности умным он может стать. Представьте себе спектр интеллектов с тремя точками: мышка, слабоумный и Эйнштейн. Куда на этой шкале попадёт ИИ?

Мы склонны думать, что ИИ немного умнее Эйнштейна. Но априори неясно, почему шкала не может идти дальше, намного дальше. Мы склоняемся к вещам, которые являются измеримыми. Но почему это более реалистично, чем сверхчеловеческий интеллект, настолько умный, что его трудно измерить? Возможно, что мышке будет легче понять теорию относительности, чем нам понять, как работает суперкомпьютер с ИИ.

Будущее с ИИ было бы неузнаваемым, как никакое другое будущее. Биотехнологическое будущее включало бы лучше функционирующих людей, но все еще в узнаваемом человеческом облике. Ретробудущее включало бы вещи, которые уже были опробованы в прошлом и воскрешены снова. Но у ИИ есть возможность быть радикально другим и существенно непонятным.

Существует набор таинственных теологических параллелей, которые вы можете усмотреть. Бог мог быть для Средних веков тем, чем ИИ станет для нас. Станет ли ИИ богом? Будет ли он всемогущим? Будет ли он нас любить? Эти вопросы могут не иметь ответов. Но ими все равно стоит задаваться.

II. Непонятность ИИ

Тест Тьюринга — это давний классический тест, который показывает, можете ли вы построить машину, которая интеллектуально ведет себя как человек. Он фокусируется на той части человеческого поведения, которая управляется интеллектом. В последнее время эта популярная проблема перешла из плоскости интеллектуальных компьютеров в плоскость эмпатических компьютеров. Видимо, людей сегодня больше интересует не интеллект компьютера, а могут ли компьютеры понимать наши чувства. Не имеет значения, насколько они интеллектуальны в классическом смысле, — если для компьютера движения человеческого глаза не являются эмоциональным возбудителем, он всё равно в каком-то смысле будет стоять ниже нас.

История технологий — это в основном история замещения людей технологиями. Плуг, печатный пресс, хлопкоочистительная машина, — все это отстраняло людей от дел. Машины были придуманы, чтобы делать дело более эффективно. Однако если замещать людей — плохо, существует противоположное соображение, что машины — это благо. Фундаментальный вопрос тут — это действительно ли ИИ будет замещать людей. Эффект от замещения — это непонятный, почти политический вопрос, который, кажется, неразрывно связан с будущим ИИ.

Существуют две базовые парадигмы. Луддитская парадигма гласит, что машины — это плохо, и вы должны их уничтожить, пока они не уничтожили вас. Это похоже на то, как работники текстильных фабрик уничтожают хлопкопрядильные станки, чтобы они не захватили отрасль переработки хлопка. Парадигма Рикардо, напротив, утверждает, что технологии — это благо в фундаментальном смысле. Это торговая догадка экономиста Дэвида Рикардо (David Ricardo): в то время как технология замещает людей, она освобождает их для бОльших свершений.

Исходя из теории торговли Рикардо, можно утверждать, что если Китай может делать машины дешевле, чем можно произвести их в Америке, для нас — хорошо покупать машины в Китае. Да, люди в Детройте потеряют свои рабочие места. Но их можно переучить. И несмотря на локальные пертурбации, общая ценность может быть максимизирована.

Графики выше отражают базовую теорию. Без торговли вы получаете меньшую производительность. С объединением производства и специализации вы расширяете границы. Создается бОльшая ценность. Эта торговая система взглядов — один из способов взглянуть на технологии. Некоторые работники прядильных фабрик потеряют свою работу, но фабричная цена футболок немного упадёт. Таким образом, рабочие, нашедшие другую работу, теперь занимаются чем-то более эффективным и могут позволить себе больше одежды за те же деньги.

Вопрос в том, останется ли ИИ чем-то, чем можно торговать. Это было бы чисто по Рикардо. Существует естественное разделение труда. Люди хороши в каких-то вещах. Компьютеры хороши в других. Так как они существенно отличаются друг от друга, ожидаемые выгоды от торговли высоки. Таким образом, они торгуют и реализуют эти выгоды. В данном сценарии ИИ не является заменой людям, но скорее дополнением.

Однако все зависит от относительной величины выгод. Сценарий выше реализуется в том случае, если ИИ немного лучше человеческого интеллекта. Но все может пойти по-другому, если ИИ окажется сильно лучше. Что, если он сможет делать в 3000 раз больше, чем человек в любых областях? Будет ли смысл ИИ вообще торговать с нами? Люди, в конце концов, не торгуют с мышами и обезьянами. Так что, хотя теория Рикардо — сильное экономическое предположение, в предельных случаях появляются аргументы в пользу Луддитской парадигмы.

Можно переформулировать ситуацию как борьбу за контроль. Насколько люди контролируют вселенную? По мере того как ИИ становится сильнее, мы получаем все больше контроля. Но потом ИИ достигает точки перегиба, где он становится сверхчеловеческим, и мы теряем контроль полностью. В этом качественное отличие от большинства технологий, которые дают людям больше контроля над миром без конца. У большинства технологий нет точки перегиба. Так что до тех пор пока компьютеры могут обеспечивать нам контроль и преодоление неизвестности, есть вероятность зайти слишком далеко. Мы можем создать суперкомпьютер в облаке, который назовет себя Зевсом, и начнет пулять молниями в людей.

III. Возможности ИИ

Величие и непонятность — это интересные вопросы. Но вопрос, можно ли, и каким образом можно поднять денег при помощи ИИ, может быть еще интереснее. Так насколько велики возможности, даруемые нам ИИ?

A. Не рановато ли для ИИ?

Все, о чем мы говорили в классе, остается важным. Вопрос тайминга здесь особенно важен. Сейчас может быть все еще очень рано для ИИ. Нужны обоснованные доводы. Мы знаем, что часто проекты будущего проваливаются. Сверхзвуковые самолеты 70-х провалились: они были слишком шумные, люди на них жаловались. Наладонники типа iPad из 90-х и смартфоны 1999 провалились. Siri — это, вероятно, пока еще ранняя пташка. Так что пока еще очень непонятно, пришло ли время для ИИ.