Здесь-то и вмешивается машинное обучение, которое я по примеру большинства комментаторов и в целях удобства буду далее в этой книге отождествлять с ИИ. Вместо того чтобы определять кота, программист предоставляет своему ИИ тысячи, миллионы изображений с кошками, но не дает ему никакой другой информации. Эти изображения предварительно «маркируются» людьми, которые сортируют их в зависимости от того, есть на таких изображениях кот или нет. «Натренированная» таким образом машина сможет выделять характерные формы (паттерны) и приписывать каждому новому изображению вероятность того, что на нем есть кот. Такие формы не могут быть выражены в явном виде, то есть множеством логических правил; они отражаются определенной комбинацией миллионов «весов» – параметров, выработанных нейронными сетями в процессе обучения. Машина не способна произвести идею, под которую подводятся частные случаи, поэтому нуждается в бесконечном числе примеров, словно ей необходимо исчерпать все возможные ситуации. В итоге для развития техник машинного обучения понадобились огромные базы данных, отсюда создание ImageNet в начале 2010‐х годов по инициативе исследовательницы из Стэнфорда Фей-Фей Ли, которая привлекла к этому проекту десятки тысяч участников. Они описывали миллионы изображений, распределяемых по 20 тысячам разных категорий. Так у ИИ появился свой арсенал.
«ИИ не производит общих понятий», – делает вывод Франческа, и это возвращает нас к вопросу о понятии, который мучил Платона на заре философии. Ведь понятие не сводится к определению. Способность давать определения является, конечно, условием языка и мышления: нужно, как говорит Сократ в «Федре», уметь разрезать понятия, соблюдая их естественные сочленения; тогда как софист, наоборот, разрывает логические связи, а потому он просто «дурной мясник». Но в то же время Платон может лишь констатировать недостаточность определения в объяснении реальности, а потому в «Государстве» обращается к своим знаменитым Идеям, которые должны управлять нашим чувственным восприятием: соответственно, кота можно распознать потому, что в каких-то чисто умопостигаемых сферах познания есть Идея Кота. Чтобы идентифицировать кота, ИИ, таким образом, не может удовлетвориться позицией хорошего мясника, подобного GOFAI; но не располагает он и таинственной Идеей, понятием, к которому человеческий мозг может, судя по всему, получить доступ уже после нескольких примеров[20]. Если наш невероятно ловкий разум способен распознать любых котов, увидев одного-единственного, то ИИ, отличающийся чрезвычайным трудолюбием, может распознать кота, лишь просмотрев изображения всех котов.
Один из блестящих молодых инженеров компании Google Блез Агуэра-и-Аркас попытался проникнуть в эту тайну, попросив ИИ вывести на основе накопленных данных понятие – в той или иной форме. Словно бы компьютер должен был найти то, чего ему не хватало… В визуальном плане результат оказался просто поразительным, поэтому Блез превратил его в художественный проект (в частности, основал программу «Художники и машинный интеллект» в Google[21]). Понятие «кот», полученное на основе миллионов изображений котов, похоже не на кота, а на плотную комбинацию с трудом узнаваемых черт и потому чем-то напоминает коллажи Франсиса Пикабии. Пара раскоординированных усов наложена на то, что, возможно, похоже на хвост. Может быть, именно так, по сути, и работает наш мозг? Что, если Блезу удалось визуально представить те самые платоновские Идеи? На самом деле все наоборот. Эти симпатичные коллажи показывают, что методы ИИ остаются довольно грубыми и приблизительными, если сравнить их с нашей способностью к концептуализации, которая пока в значительной мере остается непонятной[22]. По контрасту они высвечивают механизмы наших когнитивных процессов, не сводящихся к чистому перцептивному эмпиризму. Мы не просто складываем изображения в голове. Понятие сопротивляется искусственному интеллекту. Как признал во время нашего разговора Александр Лебрен, один из лучших французских специалистов по машинному обучению, тот факт, что человек может сделать обобщение на основе весьма ограниченного числа случаев, по-прежнему трудно объяснить. Александр удивляется не возможностям придуманного им носителя искусственного интеллекта, а способностям естественного интеллекта, который при рождении был дан ему самому. По сути, мы представляем собой намного более впечатляющую загадку, чем машина.
Теперь пора вернуться к «механическому турку» компании Amazon, или к MTurk. Как турок Вольфганга Кемпелена скрывал в себе человека, наделенного биологическим интеллектом, так и системы машинного обучения должны, чтобы правильно работать, опираться на производительную деятельность тысяч «турков» из плоти и крови. Никто не изучил этот феномен лучше Сиддхартха Сури, с которым мы встретились в нью-йоркском исследовательском центре Microsoft. Я думал, что попаду в огромный комплекс из гигантских компьютеров, в котором ученые жонглируют трехмерными экранами. Но, наверное, я слишком долго зачитывался комиксом «Блейк и Мортимер»: на самом деле офис Microsoft похож на обычный опенспейс, в котором аспиранты-постдоки во вьетнамках маринуются в индивидуальных боксах. Один из них – Сиддхартх, специалист по компьютерным наукам. Он уже много лет занимается «этнографией „турков“», но при этом ни разу не общался с представителями Amazon, что само по себе многое говорит о культуре секретности, которая царит в гигантах цифровой революции. Что представляют собой те, кто работает на искусственный интеллект? Да что угодно… Они не учились в Стэнфорде и не рассуждают о технологиях. Это, например, индийские матери, сидящие дома с детьми, маломобильные инвалиды из Европы, американские безработные – короче говоря, все те, кто хотят или вынуждены работать из дома, чтобы получать минимальный доход. Они выполняют разные задачи, от маркировки простых изображений (того же кота) до решения математических задач или анализа вибраций. Это и есть сердце цифрового пролетариата, независимые друг от друга представители которого берутся за эфемерные задания: по оценкам Сиддхартха, за полгода на MTurk меняется около половины всей рабочей силы.
В социальном отношении в MTurk отражаются все двусмысленности так называемого отказа от посредников (больше известного под названием «уберизация»). С одной стороны, платформа предоставляет как нельзя более демократичные возможности, устраняя все входные барьеры. Перечисляя рабочие места, уничтоженные тем или иным ИИ, обычно забывают оценить все множество мини-работ на рынке принципиально иной занятости, которые были созданы теми же причинами, – чрезвычайно текучее и динамичное множество. С другой стороны, MTurk эксплуатирует рабочую силу, лишенную возможностей вести переговоры, а ее вознаграждение (в среднем два доллара в час) несоизмеримо с производимой ею ценностью. Те, кого Сиддхартх называет «призрачными работниками», составляют люмпен-пролетариат XXI века. В попытках организовать сообщество «турков» стихийно появилось несколько форумов, на которых люди стали писать обращения к работодателям и делиться тарифами оплаты своего труда: Turkopticon, потом Turker View, TurkerNation, MTurk Crowd, TurkerHub. Будем надеяться, что они станут зародышем цифровых профсоюзов, действующих на глобальном уровне и представляющих интересы их членов независимо от страны, из которой они работают.
В технологическом отношении MТurk преподносит нам очень важный урок: природа микрозадач, предлагаемых «туркам», постоянно меняется, и вряд ли они когда-нибудь будут исчерпаны. Иначе говоря, технология ставит все новые и новые вопросы, на которые должно отвечать относительно небольшое число людей. Именно это Сиддхартх и назвал «парадоксом автоматизации последней линии» (the paradox of automation’s last mile). Как только решается одна проблема, тут же появляется другая. Например, развитие объединенных в сеть объектов потребует огромного количества человеческих знаний, благодаря которым можно будет конфигурировать и тренировать ИИ, знакомя его со всевозможными обстоятельствами. Таким образом, фронтир автоматизации постоянно отступает, как мираж горизонта прогресса, и при этом тянет за собой караван призрачных работников.
