Третий круг описываемой пропасти – это переоценка надежности. Снова и снова мы видим, что, как только люди с помощью искусственного интеллекта находят решение какой-то проблемы, которое способно функционировать без сбоев некоторое время, они автоматически предполагают, что при доработке (и с несколько большим объемом данных) оно будет надежно работать все время. Но это вовсе не обязательно так.
Берем опять автомобили без водителей. Сравнительно легко создать демоверсию беспилотного автомобиля, который будет правильно двигаться по четко размеченной полосе на спокойной дороге; впрочем, люди умеют это делать уже больше века. Однако куда сложнее заставить эти системы работать в сложных или неожиданных обстоятельствах. Как рассказала нам в письме Мисси Каммингс, директор Лаборатории человека и автономных механизмов (Humans and Autonomy Laboratory) Университета Дьюка (и бывший летчик-истребитель ВМС США), вопрос не в том, сколько миль машина без водителя может проехать, не попав в аварию, а в том, насколько эти автомобили умеют адаптироваться к меняющимся ситуациям. По ее словам, современные полуавтономные транспортные средства «обычно работают только в очень узком диапазоне условий[7], которые ничего не говорят о том, как они могут работать при условиях, отличающихся от идеальных». Выглядеть почти абсолютно надежным на миллионах пробных миль в Фениксе не означает хорошо функционировать во время муссона в Бомбее.
Это принципиальное различие между тем, как автономные транспортные средства ведут себя в идеальных условиях (например, солнечные дни на загородных многополосных дорогах), и тем, что они могли бы сделать в экстремальных условиях, легко может сделаться вопросом успеха и провала целой отрасли. Из-за того что так мало внимания уделяется автономному вождению в экстремальных условиях и что современная методология не развивается в том направлении, чтобы гарантировать корректную работу автопилота в условиях, которые только-только начинают рассматриваться по-настоящему, вполне возможно, скоро выяснится, что миллиарды долларов были потрачены на методы построения беспилотных автомобилей, которые просто не в состоянии обеспечить надежность вождения, сравнимую с человеческой. Возможно, что для достижения того уровня уверенности в технике, который нам необходим, потребуются подходы, кардинально отличные от нынешних.
И автомобили – это лишь один пример из множества аналогичных. В современных исследованиях искусственного интеллекта его надежность была недооценена глобально. Отчасти это случилось потому, что большинство нынешних разработок в этой области связано с проблемами, имеющими высокую устойчивость к ошибкам, например рекомендации по развитию рекламы или продвижению новых товаров. Действительно, если мы порекомендуем вам пять видов продукции, а понравятся вам только три из них, никакого вреда не случится. Но в целом ряде важнейших для будущего сфер применения искусственного интеллекта, включая автомобили без водителя, уход за пожилыми людьми и планирование медицинского обслуживания, решающее значение будет иметь надежность, сопоставимая с человеческой. Никто не купит домашнего робота, который способен благополучно донести до постели вашего престарелого дедушку лишь в четырех случаях из пяти.
Даже в тех задачах, где современный искусственный интеллект должен теоретически предстать в самом лучшем свете, регулярно случаются серьезные сбои, иногда выглядящие очень забавно. Типичный пример: компьютеры в принципе уже неплохо научились распознавать, что находится (или происходит) на том или ином изображении. Иногда эти алгоритмы работают прекрасно, но зачастую выдают совершенно невероятные ошибки. Если вы показываете изображение автоматизированной системе, генерирующей подписи к фотографиям повседневных сцен, вы нередко получаете ответ, удивительно похожий на то, что написал бы и человек; например, для сцены ниже, где группа людей играет во фрисби, широко разрекламированная система генерации субтитров от Google дает совершенно правильное название (рис. 1.1).
Рис. 1.1. Группа молодых людей, играющих во фрисби (правдоподобная подпись к фотографии, автоматически генерируемая AI)
Но пятью минутами позже вы с легкостью можете получить от этой же системы совершенно абсурдный ответ, как вышло, например, с этим дорожным знаком, на который кто-то налепил наклейки: компьютер назвал эту сцену «холодильником с большим количеством еды и напитков» (рис. 1.2).
Точно так же автомобили без водителя часто правильно идентифицируют то, что они «видят», но иногда они как бы не замечают совершенно очевидных вещей, как в случае с Tesla, которые в режиме автопилота регулярно врезались в припаркованные пожарные машины или машины скорой помощи. Слепые зоны, подобные этим, могут быть еще более опасными, если они кроются в системах, контролирующих электросети или ответственных за мониторинг здоровья населения.
Рис. 1.2. Холодильник, заполненный множеством еды и напитков (абсолютно неправдоподобный заголовок, созданный той же системой, что и выше[8])
Чтобы преодолеть пропасть между амбициями и реалиями искусственного интеллекта, нам нужны три вещи: ясное осознание тех ценностей, которые поставлены на карту в этой игре, отчетливое понимание того, почему современные системы ИИ не выполняют своих функций достаточно надежно, и, наконец, новая стратегия развития машинного мышления.
Поскольку с точки зрения рабочих мест, безопасности и структуры общества ставки на искусственный интеллект действительно высоки, то существует настоятельная необходимость для всех нас: ИИ-профессионалов, представителей смежных профессий, рядовых граждан и политиков – понять истинное состояние дел в данной области, чтобы научиться критически оценивать уровень и характер развития сегодняшнего искусственного интеллекта. Точно так же, как для граждан, интересующихся новостями и статистикой, важно понять, как легко вводить людей в заблуждение словами и цифрами, так и здесь становится все более значительным аспект понимания, чтобы мы были в состоянии разобраться в том, где искусственный интеллект – это лишь реклама, а где он реален; что он в состоянии делать уже сейчас, а что не умеет и, возможно, не научится.
Важнее всего осознать, что искусственный интеллект – это не волшебство, а просто набор технических приемов и алгоритмов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны, подходит для одних задач и не подходит для других. Одна из основных причин, по которой мы взялись написать эту книгу, заключается в том, что многое из того, что мы читаем об искусственном интеллекте, представляется нам абсолютной фантазией, растущей из ничем не обоснованной уверенности чуть ли не в магической силе искусственного интеллекта. Между тем к современным технологическим возможностям этот вымысел не имеет никакого отношения. К сожалению, обсуждение ИИ среди широкой публики в значительной степени находилось и находится под сильным влиянием домыслов и преувеличений: большинство людей не имеют представления о том, насколько трудной задачей является создание универсального искусственного интеллекта.
Давайте внесем ясность в дальнейшее обсуждение. Хотя прояснение реалий, связанных с ИИ, потребует от нас серьезной критики, мы сами ни в коем случае не противники искусственного интеллекта, нам очень нравится эта сторона технического прогресса. Мы прожили значительную часть своей жизни как профессионалы в этой области и хотим, чтобы она развивалась как можно быстрее. Американский философ Хьюберт Дрейфус однажды написал книгу о том, каких высот, по его мнению, искусственный интеллект не сможет достичь никогда. Наша книга не об этом. Отчасти она посвящена тому, что ИИ не может сделать в настоящее время и почему важно это понимать, но значительная часть ее рассказывает о том, что можно было бы сделать, чтобы улучшить компьютерное мышление и распространить его на области, где сейчас оно с трудом делает первые шаги. Мы не хотим, чтобы искусственный интеллект исчез; мы хотим, чтобы он улучшился, притом – радикально, так, чтобы мы могли действительно рассчитывать на него и решить с его помощью многочисленные проблемы человечества. У нас есть много критических фраз о текущем состоянии искусственного интеллекта, но наша критика – это проявление любви к науке, которой мы занимаемся, а не призыв к тому, чтобы сдаться и все забросить.
