Генезис. Искусственный интеллект, надежда и душа человечества - Крейг Манди
Именно высокие риски придают открытиям особую ценность, возводя их в ранг выдающихся достижений.
Физик Джон фон Нейман, которого позже назовут одним из величайших умов XX века, признанный изданием Financial Times «человеком столетия», олицетворял веру своей эпохи в способность разума «покорить физический мир»[28]. С невероятной энергией он работал над математической теорией, созданием атомной бомбы и – что особенно важно – разработкой компьютера. Это последнее великое изобретение XX века, одно из тех, которые создавались еще преимущественно индивидуальными усилиями.
С такими титанами мысли, как фон Нейман, человечество, вероятно, достигло пределов возможностей не усиленного технологиями интеллекта. Универсальность талантов – явление исключительной редкости, ведь овладение даже одной дисциплиной требует колоссального времени. Когда потенциальный полимат достигает мастерства в какой-то области, у него обычно не остается ресурсов для других. Сегодня инновации чаще рождаются в командах, чем в сознании отдельных гениев-универсалов.
Однако интеграция знаний множества специалистов остается сложной задачей. Даже среди выдающихся интеллектуалов – а возможно, особенно среди них – избыток участников может препятствовать эффективному обмену идеями.
ИИ, в отличие от человека, становится идеальным полиматом. В исследовании границ познания он анализирует и генерирует огромные массивы данных с недоступной человеку скоростью, выявляя закономерности в бесчисленных измерениях и открывая неожиданные взаимосвязи. Как отметил социобиолог Э.О. Уилсон, ИИ способен объединить дисциплины в новое «единство знаний»[29].
Подобно тому как достижения энциклопедистов Просвещения основывались на междисциплинарных связях, современный прогресс в машинном обучении стал возможен благодаря огромным массивам данных – коллективному интеллекту человечества, – которые ИИ делает доступными и применимыми.
Развивая эту аналогию, стоит отметить: неудивительно, что последние достижения в области ИИ основаны не на единой универсальной программе, а на интеграции множества специализированных алгоритмов – так называемой «смеси экспертов»[30]. Здесь проявляется принцип коллективного взаимодействия.
До сих пор масштабы научных исследований ограничивались количеством и способностями людей на переднем крае науки. За всю историю человечество вырастило лишь несколько тысяч первопроходцев и еще меньше подлинных универсалов. ИИ кардинально меняет правила игры как в изучении физического мира, так и в интеллектуальных поисках. Лишенный страха и сомнений, ИИ неуклонно движется к новым рубежам – туда, куда мы его направляем. Более того, ИИ, одинаково эффективный в исследовании масштабов космических далей и клеточных структур, не знает субъективности, физических ограничений и эмоциональных барьеров. При этом машины не требуют человеческих жертв – им достаточно лишь вычислительных ресурсов, которые мы готовы выделить.
В будущем уровень развития общества перестанет соотноситься с количеством гениев, которых оно способно объединить, чтобы поддерживать хрупкий механизм научного прогресса. Потенциал человечества больше не будет зависеть от числа новых магелланов или тесл. Сильнейшей нацией станет не та, что воспитала больше всего эйнштейнов и оппенгеймеров, а та, что овладела искусством создания и применения ИИ. Это меняет саму систему измерения национальной мощи, которая эволюционировала от территорий к ресурсам, затем к капиталу, потом к человеческому потенциалу – а теперь, возможно, к вычислительной мощности.
Более того, самообучающаяся машина неизбежно станет машиной, способной к самосовершенствованию. И последний вопрос: не окажется ли, что последнее изобретение ученых-универсалов – вычислительные технологии, расширившие возможности человеческого разума и через десятилетия приведшие к революции ИИ – в конечном счете заменит своих создателей?
Третий век открытий
С позиции ИИ все накопленные человечеством знания – словно архипелаг вулканических островов, разбросанных по бескрайнему океану. В центре каждого острова на этой воображаемой карте возвышается вулкан. По мере того как взгляд зрителя скользит вниз, к морю, очертания становятся менее четкими, границы – более размытыми, пока не растворятся в плавной береговой линии[31].
Представим, что для нашей мыслительной задачи из земных океанов откачали значительную часть воды. Тогда перед нами откроется грандиозный подводный ландшафт, прежде скрытый от человеческого глаза. Острова перестанут казаться изолированными участками суши, дрейфующими в океане, – в действительности это вершины гигантских подводных гор или вулканов, которые, поднимаясь со дна сквозь толщу вод, лишь слегка выступают над поверхностью.
И если каждый остров символизирует отдельную область человеческого знания, то вода между ними – это недостающие связи, которые необходимо обнаружить для целостного понимания Вселенной. Хотя мы уверенно исследуем ближайшую реальность, нам практически неизвестно, что скрывается за ее видимыми границами. ИИ способен изменить эту ситуацию.
Возьмем физику – квинтэссенцию научного знания. Если Исаак Ньютон объединил законы небесной и земной механики, а Майкл Фарадей и Джеймс Клерк Максвелл – электричество, магнетизм и оптику, то поиски «теории всего», которая примирила бы две фундаментальные, но пока несовместимые теории, объясняющие наше существование с противоположных концов реальности, продолжаются и по сей день. Речь идет об общей теории относительности, описывающей макромир и гравитационное взаимодействие, и квантовой механике, управляющей законами микромира[32].
ИИ может внести порядок в кажущуюся разобщенность наших знаний, выявляя связи между генетикой, лингвистикой, космологией и психологией подобно тому, как архипелаг имеет общее основание. Он способен даже преодолевать разрывы между несовместимыми на первый взгляд интеллектуальными традициями или системами убеждений.
Во многих дисциплинах мы выделили широкий спектр потенциальных истин, но многие из них вряд ли подтвердятся. На карте знаний эти гипотезы подобны точкам у береговой линии – не полное неведение, но и не окончательная истина. Направляя ИИ к таким пограничным областям, мы можем с максимальной точностью определить наиболее перспективные пути исследования. Перебирая, тестируя, анализируя и снова выбирая в быстрой последовательности ИИ способен оценить миллионы возможных решений. Именно этот метод (который мы подробнее рассмотрим в главе 5) позволил DeepMind от Google не только освоить древнюю китайскую настольную игру го на человеческом уровне, но и в той мере, в которой машина смогла передать свое понимание людям расширить наши представления об этой игре. В отличие от ранних шахматных программ, полагавшихся на метод «грубой силы»[33], AlphaGo, изучив 30 миллионов ходов, продемонстрировала способность к абстрактному мышлению[34].
В этом смысле процесс обучения напоминает путь аспиранта-философа: годы интенсивного изучения формируют способность к глубоким рассуждениям. Подобно студенту на защите диссертации, DeepMind «обучилась» выходить за рамки заученного, выбирая в го ходы, которые, по ее оценкам, неизбежно приведут к победе. Более того, иногда модель ИИ выбирала ходы, которые за 4000 лет
