Вас ждет увлекательное путешествие. А теперь в путь!

• 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!

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?

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:

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]. 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}. 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].