Читать онлайн "Искусственный интеллект. Стратегии"

8 Общий

Рецензия getAbstract

По мысли оксфордского футуролога Ника Бострома, искусственный интеллект может стать для нас инструментом обеспечения безопасности, экономического процветания и интеллектуального развития, но человечество, возможно, будет не в состоянии реализовать весь потенциал этого инструмента. Бостром шаг за шагом подвергает критике характерные ошибки человеческого восприятия ИИ, и возникает ощущение, что у людей нет ни ресурсов, ни воображения, чтобы осознать переход из мира, в котором господствует человек, в мир, которому угрожает или который уже поработила некая сущность, обладающая сверхразумом. Бостром мастерски описывает, как может возникнуть такой сверхразум, как он превратится во всемогущего “синглтона” и какую угрозу он будет представлять. Например, что будет, спрашивает он, если этот ИИ разовьется до такой степени, что сформирует единое мировое правительство, которое не будет руководствоваться традиционными этическими принципами? Информативная, насыщенная ссылками на различные источники книга побуждает читателя задуматься над множеством неизвестных. Авторские рассуждения строятся на анализе целого спектра возможных сценариев будущего. Это глубокое исследование рассчитано в первую очередь на читателей, испытывающих особый интерес к теме. getAbstract рекомендует его политикам, футурологам, студентам, инвесторам, философам и всем, кто размышляет о высоких технологиях.

Из краткого содержания книги вы узнаете:

Как эволюционирует технология, известная как “искусственный интеллект”;
Что предлагают ученые для того, чтобы использовать и контролировать ИИ;
Почему человечество не готово иметь дело с ИИ.

Об авторе

Ник Бостром – профессор Оксфордского университета, директор-учредитель Института будущего человечества.

Перспективы возникновения сверхразума

Летом 1956 года в Дартмутском колледже собралась группа ученых, чтобы изучить перспективы развития человечества. В первую очередь их интересовало, могут ли машины воспроизводить функции человеческого интеллекта. Исследования на эту тему продолжались с переменным успехом. В 1980-е годы получили развитие программы на основе набора правил, или “экспертные системы”, и стало казаться, что вот-вот наступит расцвет технологий, на основе которых может быть создан искусственный интеллект. Затем прогресс застопорился, а финансирование иссякло. Усилия в области создания ИИ получили новый импульс в 1990-х годах с появлением “генетических алгоритмов” и “нейронных сетей”.

Один из критериев мощи ИИ – то, насколько хорошо специально разработанные компьютеры играют в такие игры, как шахматы, бридж, “эрудит”, го и викторина. Примерно через 10 лет компьютер с усовершенствованными алгоритмами сможет одерживать верх над чемпионом мира по го. Кроме игр похожие технологии применяются в слуховых аппаратах, устройствах распознавания лиц и речи, в навигации, диагностике, планировании, логистике, а также для создания промышленных роботов, функционал которых...

О книге

Читать полностью

О книге
Книга № 1 о будущем искусственного интеллекта и его опасностях.

Что произойдет, когда машины превзойдут людей в интеллекте? Будут ли они помогать нам или уничтожат человеческую расу? Ник Бостром в своей книге ставит эти вопросы и рассказывает о будущем человечества и разумной жизни.

Человеческий разум имеет некоторые способности, которых нет у других животных. Именно им мы можем быть благодарны за то, что наш вид занимает столь доминирующее положение. Если машины превзойдут наш человеческий мозг по уровню интеллекта, они могут стать очень сильными - и даже выйти из-под нашего контроля. Существование современных горилл, например, зависит от человека больше, чем от самих горилл, - то же самое может произойти с человеком и новым машинным суперинтеллектом.

Но у нас есть одно существенное преимущество: первый шаг за нами. Возможно ли зародить искусственный интеллект, сделав этот процесс контролируемым и безопасным? В этой книге сложнейшие научные вопросы о будущем человечества и искусственного интеллекта описаны доступным языком.

Для кого эта книга
Для всех, кому интересен искусственный интеллект и будущее человечества.

Об авторе
Ник Бостром - профессор факультета философии Оксфордского университета, основатель и директор Института будущего человечества - междисциплинарного исследовательского центра, изучающего влияние технологий на возможность будущей глобальной катастрофы. Члены института - лучшие математики, философы и ученые.

Помимо философии Бостром специализируется на нейробиологии, математической логике и физике. Он автор более 200 научных публикаций и лауреат премии Eugene R. Gannon Award, которая каждый год вручается одному ученому в мире за достижения в области философии, математики и естественных наук.

Ник Бостром является самым молодым представителем топ-15 списка ведущих мыслителей мира по версии журнала Prospect. Его работы переведены на 22 языка.

Эту книгу хорошо дополняют

Теория игр

Авинаш Диксит и Барри Нэлбафф

Brainiac

Кен Дженнингс

Удовольствие от x

Стивен Строгац

Superintelligence

Paths, Dangers, Strategies

Ник Бостром

Искусственный интеллект

Этапы. Угрозы. Стратегии

«Манн, Иванов и Фербер»

Информация

от издательства

Научные редакторы М. С. Бурцев, Е. Д. Казимирова, А. Б. Лаврентьев

Издано с разрешения Alexander Korzhenevski Agency

На русском языке публикуется впервые

Бостром, Ник

Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Ник Бостром; пер. с англ. С. Филина. - М. : Манн, Иванов и Фербер, 2016.

ISBN 978-5-00057-810-0

В своей книге Ник Бостром пытается осознать проблему, встающую перед человечеством в связи с перспективой появления сверхразума, и проанализировать его ответную реакцию.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

Правовую поддержку издательства обеспечивает юридическая фирма «Вегас-Лекс»

This book was originally published in English in 2014. This translation is published by arrangement with Oxford University Press. Publisher is solely responsible for this translation from the original work and Oxford University Press shall have no liability for any errors, omissions or inaccuracies or ambiguities in such translation or for any losses caused by reliance thereon.

Предисловие партнера

…У меня есть один знакомый, - сказал Эдик. - Он утверждает, будто человек - промежуточное звено, необходимое природе для создания венца творения: рюмки коньяка с ломтиком лимона.

Аркадий и Борис Стругацкие. Понедельник начинается в субботу

Автор считает, что смертельная угроза связана с возможностью создания искусственного интеллекта, превосходящего человеческий разум. Катастрофа может разразиться как в конце XXI века, так и в ближайшие десятилетия. Вся история человечества показывает: когда происходит столкновение представителя нашего вида, человека разумного, и любого другого, населяющего нашу планету, побеждает тот, кто умнее. До сих пор умнейшими были мы, но у нас нет гарантий, что так будет длиться вечно.

Ник Бостром пишет, что если умные компьютерные алгоритмы научатся самостоятельно делать еще более умные алгоритмы, а те, в свою очередь, еще более умные, случится взрывной рост искусственного интеллекта, по сравнению с которым люди будут выглядеть приблизительно как сейчас муравьи рядом с людьми, в интеллектуальном смысле, конечно. В мире появится новый, хотя и искусственный, но сверхразумный вид. Неважно, что ему «придет в голову», попытка сделать всех людей счастливыми или решение остановить антропогенное загрязнение мирового океана наиболее эффективным путем, то есть уничтожив человечество, - все равно сопротивляться этому у людей возможности не будет. Никаких шансов на противостояние в духе кинофильма про Терминатора, никаких перестрелок с железными киборгами. Нас ждет шах и мат - как в поединке шахматного компьютера «Дип Блю» с первоклассником.

За последнюю сотню-другую лет достижения науки у одних пробуждали надежду на решение всех проблем человечества, у других вызывали и вызывают безудержный страх. При этом, надо сказать, обе точки зрения выглядят вполне оправданными. Благодаря науке побеждены страшные болезни, человечество способно сегодня прокормить невиданное прежде количество людей, а из одной точки земного шара можно попасть в противоположную меньше чем за сутки. Однако по милости той же науки люди, используя новейшие военные технологии, уничтожают друг друга с чудовищной скоростью и эффективностью.

Подобную тенденцию - когда быстрое развитие технологий не только приводит к образованию новых возможностей, но и формирует небывалые угрозы, - мы наблюдаем и в области информационной безопасности. Вся наша отрасль возникла и существует исключительно потому, что создание и массовое распространение таких замечательных вещей, как компьютеры и интернет, породило проблемы, которые было бы невозможно вообразить в докомпьютерную эру. В результате появления информационных технологий произошла революция в человеческих коммуникациях. В том числе ею воспользовались разного рода киберпреступники. И только сейчас человечество начинает постепенно осознавать новые риски: все больше объектов физического мира управляются с помощью компьютеров и программного обеспечения, часто несовершенного, дырявого и уязвимого; все большее число таких объектов имеют связь с интернетом, и угрозы кибермира быстро становятся проблемами физической безопасности, а потенциально - жизни и смерти.

Именно поэтому книга Ника Бострома кажется такой интересной. Первый шаг для предотвращения кошмарных сценариев (для отдельной компьютерной сети или всего человечества) - понять, в чем они могут состоять. Бостром делает очень много оговорок, что создание искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим разумом или превосходящего его, - искусственного интеллекта, способного уничтожить человечество, - это лишь вероятный сценарий, который может и не реализоваться. Конечно, вариантов много, и развитие компьютерных технологий, возможно, не уничтожит человечество, а даст нам ответ на «главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого» (возможно, это и впрямь окажется число 42, как в романе «Автостопом по Галактике»). Надежда есть, но опасность очень серьезная - предупреждает нас Бостром. На мой взгляд, если вероятность такой экзистенциальной угрозы человечеству существует, то отнестись к ней надо соответственно и, чтобы предотвратить ее и защититься от нее, следует предпринять совместные усилия в общемировом масштабе.

Завершить свое вступление хочется цитатой из книги Михаила Веллера «Человек в системе»:

Когда фантастика, то бишь оформленная в образы и сюжеты мысль человеческая, долго и детально что-то повторяет - ну так дыма без огня не бывает. Банальные голливудские боевики о войнах людей с цивилизацией роботов несут в себе под шелухой коммерческого смотрива горькое зернышко истины.

Когда в роботы будет встроена передаваемая программа инстинктов, и удовлетворение этих инстинктов будет встроено как безусловная и базовая потребность, и это пойдет на уровень самовоспроизводства - вот тогда, ребята, кончай бороться с курением и алкоголем, потому что будет самое время выпить и закурить перед ханой всем нам.

Что случится, если машины превзойдут людей в интеллекте? Они будут помогать нам или уничтожат человеческую расу? Можем ли мы сегодня игнорировать проблему развития искусственного интеллекта и чувствовать себя в полной безопасности? В своей книге Ник Бостром пытается осознать проблему, встающую перед человечеством в связи с перспективой появления сверхразума, и проанализировать его ответную реакцию. На русском языке публикуется впервые.

* * *

Приведённый ознакомительный фрагмент книги Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии (Ник Бостром, 2014) предоставлен нашим книжным партнёром - компанией ЛитРес .

Глава вторая

Путь к сверхразуму

На сегодняшний день, если брать уровень общего интеллектуального развития, машины абсолютно уступают людям. Но однажды – по нашему предположению – разум машины превзойдет разум человека. Каков будет наш путь от нынешнего момента до того, который нас ожидает? В этой главе описаны несколько возможных технологических вариантов. Сначала мы рассмотрим такие темы, как искусственный интеллект, полная эмуляция головного мозга, усовершенствование когнитивных способностей человека, нейрокомпьютерный интерфейс, сети и организации. Затем оценим перечисленные аспекты с точки зрения вероятности, смогут ли они служить ступенями восхождения к сверхразуму. При нескольких вариантах пути шанс когда-нибудь достигнуть места назначения явно повышается.

Предварительно определим понятие сверхразума. Это любой интеллект, значительно превосходящий когнитивные возможности человека фактически в любых областях {87} . В следующей главе мы более подробно обсудим, что такое сверхразум, разложим его на составляющие и дифференцируем все возможные его воплощения. Но сейчас позволим себе ограничиться такой общей и поверхностной характеристикой. Заметьте, в данном описании не нашлось места ни претворению сверхразума в жизнь, ни его квалиа, то есть будет ли он наделен субъективными переживаниями и опытом сознания. А ведь в определенном смысле, особенно этическом, вопрос весьма немаловажный. Однако сейчас, оставив в стороне интеллектуальную метафизику{88} , мы уделим внимание двум вопросам: предпосылкам возникновения сверхразума и последствиям этого явления.

Согласно нашему определению, шахматная программа Deep Fritz не является сверхинтеллектуальной, поскольку «сильна» лишь в очень узкой – игра в шахматы – области. И тем не менее очень важно, чтобы сверхразум имел свои предметные специализации. Поэтому каждый раз, когда речь зайдет о том или ином сверхинтеллектуальном поведении, ограниченном предметной областью, я буду отдельно оговаривать его конкретную сферу деятельности. Например, искусственный интеллект, значительно превышающий умственные способности человека в сферах программирования и конструирования, получит название инженерного сверхинтеллекта. Но для обозначения систем, в целом превосходящих общий уровень человеческого интеллекта – если не указано иное, – остается термин сверхразум .

Как мы достигнем того времени, когда окажется возможным его появление? Какой путь выберем? Давайте рассмотрим некоторые возможные варианты.

Искусственный интеллект

Дорогой читатель, не стоит ожидать от этой главы концептуальной разработки вопроса, как создать универсальный, или сильный, искусственный интеллект. Проекта по его программированию просто не существует. Но даже будь я счастливым обладателем такого плана, то, безусловно, не стал бы обнародовать его в своей книге. (Если причины этого пока не очевидны, надеюсь, в последующих главах мне удастся недвусмысленно разъяснить собственную позицию.)

Однако уже сегодня можно распознать некоторые обязательные характеристики, присущие подобной интеллектуальной системе. Совершенно очевидно, что способность к обучению как неотъемлемое свойство ядра системы должна закладываться при проектировании, а не добавляться в качестве запоздалого соображения позднее в виде расширения. То же самое касается способности эффективно работать с неопределенной и вероятностной информациями. Скорее всего, среди основных модулей современного ИИ должны быть средства извлечения полезной информации из данных от внешних и внутренних датчиков и преобразования полученных концепций в гибкие комбинаторные представления для дальнейшего использования в мыслительных процессах, основанных на логике и интуиции.

Первые системы классического искусственного интеллекта по преимуществу не были нацелены на обучение, работу в условиях неопределенности и формирование концепций – вероятно, из-за того, что в те времена были недостаточно развиты соответствующие методы анализа. Нельзя сказать, что все базовые идеи ИИ являются принципиально новаторскими. Например, мысль использовать обучение как средство развития простой системы и доведения ее до человеческого уровня была высказана еще Аланом Тьюрингом в 1950 году в статье «Вычислительная техника и интеллект», где он изложил свою концепцию «машина-ребенок»:

Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека{89} .

Тьюринг предвидел, что для создания «машины-ребенка» потребуется итеративный процесс:

Вряд ли нам удастся получить хорошую «машину-ребенка» с первой же попытки. Надо провести эксперимент по обучению какой-либо из машин такого рода и выяснить, как она поддается научению. Затем провести тот же эксперимент с другой машиной и установить, какая из двух машин лучше. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией в живой природе…

Тем не менее можно надеяться, что этот процесс будет протекать быстрее, чем эволюция. Выживание наиболее приспособленных является слишком медленным способом оценки преимуществ. Экспериментатор, применяя силу интеллекта, может ускорить процесс оценки. В равной степени важно и то, что он не ограничен использованием только случайных мутаций. Если экспериментатор может проследить причину некоторого недостатка, он, вероятно, в состоянии придумать и такого рода мутацию, которая приведет к необходимому улучшению{90} .

Мы знаем, что слепые эволюционные процессы способны привести к появлению общего интеллекта человеческого уровня – по крайней мере один раз это уже случилось. Вследствие прогнозирования эволюционных процессов – то есть генетического программирования, когда алгоритмы разрабатываются и управляются разумным человеком-программистом, – мы должны получить аналогичные результаты с гораздо большей эффективностью. Именно на это положение опираются многие ученые, среди которых философ Дэвид Чалмерс и исследователь Ханс Моравек{91} , утверждающие, что ИИЧУ не только теоретически возможен, но и практически осуществим уже в XXI столетии. По их мнению, в деле создания интеллекта, оценивая относительные возможности эволюции и человеческой инженерной мысли, мы обнаружим, что последняя во многих областях значительно превосходит эволюцию и, скорее всего, довольно скоро обгонит ее в оставшихся. Таким образом, если в результате эволюционных процессов когда-то появился естественный интеллект, то из этого следует, что человеческие замыслы в области проектирования и разработок вскоре смогут привести нас к искусственному интеллекту. Например, Моравек писал еще в 1976 году:

Существование нескольких примеров интеллекта, появившегося в условиях такого рода ограничений, должно вселять в нас уверенность, что очень скоро мы сможем достичь того же. Ситуация аналогична истории создания машин, которые могут летать, хотя они тяжелее воздуха: птицы, летучие мыши и насекомые продемонстрировали эту возможность явно задолго до того, как человек сделал летательные аппараты{92} .

Впрочем, следует быть осторожнее с выводами, построенными на подобной цепочке рассуждений. Конечно, нет сомнений, что полет нечеловеческих живых существ, которые тяжелее воздуха, стал возможен в результате эволюции намного раньше того, как в этом преуспели люди – правда, преуспели при помощи механизмов. В поддержку этого можно вспомнить и другие примеры: гидролокационные системы; магнитометрические системы навигации; химические средства ведения войны; фотодатчики и прочие приспособления, обладающие механическими и кинетическими характеристиками эффективности. Однако с таким же успехом мы перечислим области, в которых результативность человеческих усилий еще очень далека от эффективности эволюционных процессов: морфогенез; механизмы самовосстановления; иммунная защита. Таким образом, аргументация Моравека все-таки не «вселяет в нас уверенность», что ИИУЧ будет создан «очень скоро». В лучшем случае верхним пределом сложности создания интеллекта может служить эволюция разумной жизни на Земле. Но этот уровень пока недосягаем для нынешних технологических возможностей человечества.

Еще один довод в пользу развития искусственного интеллекта по модели эволюционного процесса – это возможность запускать генетические алгоритмы на довольно мощных процессорах и в итоге добиться результатов, соизмеримых с теми, которые получились в ходе биологической эволюции. Таким образом, эта версия аргументации предполагает усовершенствовать ИИ посредством определенного метода.

Насколько справедливо утверждение, что довольно скоро в нашем распоряжении окажутся вычислительные ресурсы, достаточные для воспроизведения соответствующих эволюционных процессов, вследствие которых образовался человеческий интеллект? Ответ зависит от следующих условий: во-первых, будет ли в течение следующих десятилетий достигнут значимый прогресс компьютерных технологий; во-вторых, какая потребуется вычислительная мощность, чтобы механизмы запуска генетических алгоритмов были аналогичны естественному отбору, приведшему к появлению человека. Надо сказать, что выводы, к которым мы приходим по цепочке наших рассуждений, крайне неопределенны; но, несмотря на такой обескураживающий факт, все-таки представляется уместным попробовать дать хотя бы приблизительную оценку этой версии (см. врезку 3). За неимением других возможностей даже ориентировочные расчеты привлекут внимание к некоторым любопытным неизвестным величинам.

Суть в том, что вычислительная мощность, требуемая лишь для воспроизведения нужных эволюционных процессов, приведших к появлению человеческого интеллекта, практически недостижима и надолго останется таковой, даже если закон Мура будет действовать еще целое столетие (см. рис. 3 ниже). Однако существует вполне приемлемый выход: мы очень сильно повлияем на эффективность, когда вместо прямолинейного повторения естественных эволюционных процессов разработаем поисковый механизм, ориентированный на создание интеллекта, задействуя самые разные очевидные преимущества по сравнению с естественным отбором. Безусловно, оценить количественно полученный выигрыш в эффективности сейчас очень трудно. Мы даже не знаем, о каких порядках величины идет речь – пяти или двадцати пяти. Следовательно, если построенная на эволюционной модели аргументация не будет разработана должным образом, мы не сможем удовлетворить свои ожидания и никогда не узнаем, насколько сложны дороги к искусственному интеллекту человеческого уровня и как долго нам ожидать его появления.

Врезка 3. Оценка усилий по воспроизведению эволюционного процесса

Не все достижения антропогенеза, имеющие отношение к человеческому разуму, имеют ценность для современных специалистов, работающих над проблемой эволюционного развития искусственного интеллекта. В дело идет лишь незначительная часть того, что получилось в итоге естественного отбора на Земле. Например, проблемы, которые люди не могут не принимать во внимание, являются результатом лишь незначительных эволюционных усилий. В частности, поскольку мы можем питать наши компьютеры электричеством, у нас нет необходимости заново изобретать молекулы системы клеточной энергетической экономики для создания разумных машин – а ведь на молекулярную эволюцию метаболического механизма, вполне возможно, потребовалась значительная часть общего расхода мощности естественного отбора, находившейся в распоряжении эволюции на протяжении истории Земли{93} .

Существует концепция, что ключом к созданию ИИ является структура нервной системы, появившаяся меньше миллиарда лет назад{94} . Если мы примем данное положение, количество «экспериментов», необходимых для эволюции, значительно сократится. Сегодня в мире существует приблизительно (4–6) × 1030 прокариотов, но лишь 1019 насекомых и меньше 1010 представителей человеческого рода (кстати, численность населения накануне неолитической революции была на порядки меньше){95} . Согласитесь, эти цифры не столь пугающи.

Однако для эволюционных алгоритмов требуется не только разнообразие вариантов, но и оценка приспособленности каждого из вариантов – обычно наиболее затратный компонент с точки зрения вычислительных ресурсов. В случае эволюции искусственного интеллекта для оценки приспособленности требуется, по всей видимости, моделирование нейронного развития, а также способности к обучению и познанию. Поэтому лучше не смотреть на общее число организмов со сложной нервной системой, а оценить количество нейронов в биологических организмах, которые нам, возможно, придется моделировать для расчета целевой функции эволюции. Грубую оценку можно сделать, обратившись к насекомым, которые доминируют в наземной биомассе (на долю одних только муравьев приходится 15–20 %){96} . Объем головного мозга насекомых зависит от многих факторов. Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 106 нейронов, у дрозофилы – 105 нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними{97} . Мозг большинства более мелких насекомых содержит всего несколько тысяч нейронов. Предлагаю с предельной осторожностью остановиться на усредненном значении (105) и приравнять к дрозофилам всех насекомых (которых всего в мире – 1019), тогда суммарное число их нейронов составит 1024. Добавим еще порядок величины за счет ракообразных, птиц, рептилий, млекопитающих и т. д. – и получим 1025. (Сравним это с тем, что до возникновения сельского хозяйства на планете было меньше 107 человек, причем на каждого приходилось примерно 1011 нейронов – то есть в общей сложности сумма всех нейронов составляла меньше чем 1018, хотя человеческий мозг содержал – и содержит – намного больше синапсов.)

Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее – FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина – Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели{98} . Если нам нужно смоделировать 1025 нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции (это больше, чем срок существования нервных систем в их нынешнем виде) и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 1031–1044 FLOPS. Для сравнения, самый сверхмощный компьютер в мире китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 × 1016 FLOPS. В последние десятилетия обычные компьютеры увеличивали свою производительность на порядок примерно раз в 6,7 года. Даже если вычислительная мощность станет расти по закону Мура в течение целого столетия, то это окажется недостаточным, чтобы преодолеть существующий разрыв. Использование более специализированных вычислительных систем или увеличение времени вычислений способны снизить требования к мощности всего на несколько порядков.
Вполне вероятно, что устранение такого рода неэффективности поможет сэкономить несколько порядков требуемой мощности в 1031–1044 FLOPS, рассчитанной ранее. К сожалению, трудно сказать, сколько именно. Трудно дать даже приблизительную оценку – можно только гадать, будет ли это пять порядков, десять или двадцать пять{101} .

Рис. 3. Производительность сверхмощных компьютеров. В прямом смысле то, что называют «закон Мура», – это наблюдение, согласно которому количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается примерно каждые два года. Однако часто закон обобщают, считая, что так же по экспоненте растут и другие показатели производительности компьютеров. На нашем графике показано изменение во времени пиковой скорости наиболее сверхмощных компьютеров в мире (по логарифмической вертикальной шкале). В последние годы скорость последовательных вычислений расти перестала, но за счет распространения параллельных вычислений общее количество операций продолжает увеличиваться с прежним темпом{102} .

Есть еще одно осложнение, связанное с эволюционными факторами, выдвигаемыми в качестве последнего аргумента. Проблема заключается в том, что мы не в состоянии вычислить – даже очень приблизительно – верхнюю границу трудности получения интеллекта эволюционным путем. Да, на Земле когда-то появилась разумная жизнь, но из этого факта еще не следует, будто процессы эволюции с высокой степенью вероятности приводят к возникновению интеллекта. Подобное заключение было бы в корне ошибочным, поскольку не учитывается так называемый эффект наблюдения при отборе, подразумевающий, что все наблюдатели находятся на планете, где зародилась разумная жизнь, независимо от того, насколько вероятно или невероятно такое событие на любой другой планете. Предположим, для появления разумной жизни, помимо систематических погрешностей естественного отбора, требуется огромное количество удачных совпадений – настолько большое, что разумная жизнь появилась всего лишь на одной из 1030 планет, где существуют простые гены-репликаторы. В таком случае исследователи, запуская генетические алгоритмы в попытке воспроизвести созданное эволюцией, могут столкнуться с тем, что понадобится сделать примерно 1030 итераций, прежде чем они найдут комбинацию, в которой все элементы сложатся правильно. Кажется, это вполне согласуется с нашим наблюдением, что жизнь зародилась и развивалась здесь, на Земле. Обойти данный гносеологический барьер отчасти можно путем тщательных и до некоторой степени громоздких логических ходов – анализируя случаи конвергентной эволюции характеристик, имеющих отношение к интеллекту, и принимая во внимание эффект наблюдения при отборе. Если ученые не возьмут на себя труд провести такой анализ, то в дальнейшем уже никому из них не придется оценивать максимальное значение и выяснить, насколько предполагаемая верхняя граница необходимой вычислительной мощности для воспроизведения эволюции интеллекта (см. врезку 3) может оказаться ниже тридцатого порядка (или какой-то другой столь же большой величины){103} .

Перейдем к следующему варианту достижения нашей цели: аргументом в пользу осуществимости эволюции искусственного интеллекта служит деятельность головного мозга человека, на которую ссылаются как на базовую модель для ИИ. Различные версии такого подхода отличаются лишь степенью воспроизведения – насколько точно предлагается имитировать функции биологического мозга. На одном полюсе, представляющем собой своеобразную «игру в имитацию», мы имеем концепцию полной эмуляции мозга , то есть полномасштабного имитационного моделирования головного мозга (к этому мы вернемся немного позже). На другом полюсе находятся технологии, в соответствии с которыми функциональность мозга служит лишь стартовой точкой, но разработка низкоуровневого моделирования не планируется. В конечном счете мы приблизимся к пониманию общей идеи деятельности мозга, чему способствуют успехи в нейробиологии и когнитивной психологии, а также постоянное совершенствование инструментальных и аппаратных средств. Новые знания, несомненно, станут ориентиром в дальнейшей работе с ИИ. Нам уже известен пример ИИ, появившегося в результате моделирования работы мозга, – это нейронные сети. Еще одна идея, взятая из нейробиологии и перенесенная на машинное обучение, – иерархическая организация восприятия. Изучение обучения с подкреплением было обусловлено (по крайней мере частично) той важной ролью, которую эта тема играет в психологических теориях, описывающих поведение и мышление животных, а также техники обучения с подкреплением (например, TD-алгоритм). Сегодня обучение с подкреплением широко применяется в системах ИИ{104} . В будущем подобных примеров, безусловно, будет больше. Поскольку набор базовых механизмов функционирования мозга весьма ограничен – на самом деле их очень небольшое количество, – все эти механизмы рано или поздно будут открыты благодаря постоянным успехам нейробиологии. Однако возможен вариант, что еще раньше придет к финишу некий гибридный подход, сочетающий модели, разработанные, с одной стороны, на основе деятельности головного мозга человека, с другой – исключительно на основе технологий искусственного интеллекта. Совсем не обязательно, что полученная в результате система должна во всем напоминать головной мозг, даже если при ее создании и будут использованы некоторые принципы его деятельности.

Деятельность головного мозга человека в качестве базовой модели представляет собой сильный аргумент в пользу осуществимости создания и дальнейшего развития искусственного интеллекта. Однако ни один даже самый мощный довод не приблизит нас к пониманию будущих сроков, поскольку трудно предсказать, когда произойдет то или иное открытие в нейробиологии. Можно сказать только одно: чем глубже в будущее мы заглядываем, тем больше вероятность, что секреты функционирования мозга будут раскрыты достаточно полно для воплощения систем искусственного интеллекта.

Исследователи, работающие в области искусственного интеллекта, придерживаются разных точек зрения относительно того, насколько многообещающим является нейроморфный подход сравнительно с технологиями, основанными на полностью композиционных подходах. Полет птиц демонстрировал физическую возможность появления летающих механизмов тяжелее воздуха, что в итоге привело к строительству летательных аппаратов. Однако даже первые поднявшиеся в воздух аэропланы не взмахивали крыльями. По какому пути пойдет разработка искусственного интеллекта? Вопрос остается открытым: по принципу ли закона аэродинамики, удерживающего в воздухе тяжелые железные механизмы, – то есть учась у живой природы, но не подражая ей напрямую; по принципу ли устройства двигателя внутреннего сгорания – то есть непосредственно копируя действия природных сил.

Концепция Тьюринга о разработке программы, получающей бо льшую часть знаний за счет обучения, а не в результате задания исходных данных, применима и к созданию искусственного интеллекта – как к нейроморфному, так и композиционному подходам.

Вариацией тьюринговой концепции «машины-ребенка» стала идея зародыша ИИ{105} . Однако если «машине-ребенку», как это представлял Тьюринг, полагалось иметь относительно фиксированную архитектуру и развивать свой потенциал за счет накопления контента , зародыш ИИ будет более сложной системой, самосовершенствующей собственную архитектуру . На ранних стадиях существования зародыш ИИ развивается в основном за счет сбора информации, действуя методом проб и ошибок не без помощи программиста. «Повзрослев», он должен научиться самостоятельно разбираться в принципах своей работы, чтобы уметь проектировать новые алгоритмы и вычислительные структуры, повышающие его когнитивную эффективность. Требуемое понимание возможно лишь в тех случаях, когда зародыш ИИ или во многих областях достиг довольно высокого общего уровня интеллектуального развития, или в отдельных предметных областях – скажем, кибернетике и математике – преодолел некий интеллектуальный порог.

Это подводит нас к еще одной важной концепции, получившей название «рекурсивное самосовершенствование». Успешный зародыш ИИ должен быть способен к постоянному саморазвитию: первая версия создает улучшенную версию самой себя, которая намного умнее оригинальной; улучшенная версия, в свою очередь, трудится над еще более улучшенной версией и так далее{106} . При некоторых условиях процесс рекурсивного самосовершенствования может продолжаться довольно долго и в конце концов привести к взрывному развитию искусственного интеллекта. Имеется в виду событие, в ходе которого за короткий период времени общий интеллект системы вырастает со сравнительно скромного уровня (возможно, во многих аспектах, кроме программирования и исследований в области ИИ, даже ниже человеческого) до сверхразумного, радикально превосходящего уровень человека. В четвертой главе мы вернемся к этой перспективе, весьма важной по своему значению, и подробнее проанализируем динамику развития событий.

Обратите внимание, что такая модель развития предполагает возможность сюрпризов. Попытки создать универсальный искусственный интеллект могут, с одной стороны, закончиться полной неудачей, а с другой – привести к последнему недостающему критическому элементу – после чего зародыш ИИ станет способен на устойчивое рекурсивное самосовершенствование.

Прежде чем закончить этот раздел главы, хотелось бы подчеркнуть еще одну вещь: совсем не обязательно, чтобы искусственный интеллект был уподоблен человеческому разуму. Вполне допускаю, что ИИ станет совершенно «чужим» – скорее всего, так и случится. Можно ожидать, что когнитивная архитектура ИИ будет резко отличаться от когнитивной системы человека; например, на ранних стадиях когнитивная архитектура будет иметь совсем другие сильные и слабые признаки (хотя, как мы увидим далее, ИИ удастся преодолеть исходные недостатки). Помимо всего, целеустремленные системы ИИ могут не иметь ничего общего с системой целеустремлений человечества. Нет оснований утверждать, что ИИ среднего уровня начнет руководствоваться человеческими чувствами, такими как любовь, ненависть, гордость, – для такой сложной адаптации потребуется огромный объем дорогостоящих работ, более того, к появлению подобной возможности у ИИ следует отнестись очень осмотрительно. Это одновременно и большая проблема, и большие возможности. Мы вернемся к мотивации ИИ в дальнейших главах, но эта идея настолько важна для книги, что ее стоит держать в голове постоянно.

Полная эмуляция головного мозга человека

В процессе полномасштабного имитационного моделирования головного мозга, который мы называем «полная эмуляция мозга» или «загрузка разума», искусственный интеллект создается путем сканирования и точного воспроизведения вычислительной структуры биологического мозга. Таким образом, приходится всецело черпать вдохновение у природы – крайний случай неприкрытого плагиата. Чтобы полная эмуляция мозга прошла успешно, требуется выполнить ряд определенных шагов.

Первый этап. Делается довольно подробное сканирование человеческого мозга. Это может включать фиксацию мозга умершего человека методом витрификации, или стеклования (в результате ткани становятся твердыми, как стекло). Затем одним аппаратом с ткани делаются тонкие срезы, которые пропускают через другой аппарат для сканирования, возможно, при помощи электронных микроскопов. На этой стадии применяется окраска материала специальными красителями, чтобы выявить его структурные и химические свойства. При этом параллельно работают множество сканирующих аппаратов, одновременно обрабатывающих различные срезы ткани.

Второй этап. Исходные данные со сканеров загружают в компьютер для автоматической обработки изображений, чтобы реконструировать трехмерную нейронную сеть, отвечающую за познание в биологическом мозгу. Дабы сократить количество снимков в высоком разрешении, которые необходимо хранить в буфере, этот этап может выполняться одновременно с первым. Полученную карту комбинируют с библиотекой нейровычислительных моделей на нейронах разного типа или на различных нейронных элементах (например, могут отличаться синапсы). Некоторые результаты сканирования и обработки изображений с применением современной технологии показаны на рис. 4.

Конец ознакомительного фрагмента.

Ник Бостром

Nick Bostrom

Superintelligence

Paths, Dangers, Strategies

Научные редакторы М. С. Бурцев, Е. Д. Казимирова, А. Б. Лаврентьев

Издано с разрешения Alexander Korzhenevski Agency

Правовую поддержку издательства обеспечивает юридическая фирма «Вегас-Лекс»

* * *

Эту книгу хорошо дополняют

Авинаш Диксит и Барри Нэлбафф

Стивен Строгац

Предисловие партнера

…У меня есть один знакомый, – сказал Эдик. – Он утверждает, будто человек – промежуточное звено, необходимое природе для создания венца творения: рюмки коньяка с ломтиком лимона.

Аркадий и Борис Стругацкие. Понедельник начинается в субботу

Ник Бостром пишет, что если умные компьютерные алгоритмы научатся самостоятельно делать еще более умные алгоритмы, а те, в свою очередь, еще более умные, случится взрывной рост искусственного интеллекта, по сравнению с которым люди будут выглядеть приблизительно как сейчас муравьи рядом с людьми, в интеллектуальном смысле, конечно. В мире появится новый, хотя и искусственный, но сверхразумный вид. Неважно, что ему «придет в голову», попытка сделать всех людей счастливыми или решение остановить антропогенное загрязнение мирового океана наиболее эффективным путем, то есть уничтожив человечество, – все равно сопротивляться этому у людей возможности не будет. Никаких шансов на противостояние в духе кинофильма про Терминатора, никаких перестрелок с железными киборгами. Нас ждет шах и мат – как в поединке шахматного компьютера «Дип Блю» с первоклассником.

Подобную тенденцию – когда быстрое развитие технологий не только приводит к образованию новых возможностей, но и формирует небывалые угрозы, – мы наблюдаем и в области информационной безопасности. Вся наша отрасль возникла и существует исключительно потому, что создание и массовое распространение таких замечательных вещей, как компьютеры и интернет, породило проблемы, которые было бы невозможно вообразить в докомпьютерную эру. В результате появления информационных технологий произошла революция в человеческих коммуникациях. В том числе ею воспользовались разного рода киберпреступники. И только сейчас человечество начинает постепенно осознавать новые риски: все больше объектов физического мира управляются с помощью компьютеров и программного обеспечения, часто несовершенного, дырявого и уязвимого; все большее число таких объектов имеют связь с интернетом, и угрозы кибермира быстро становятся проблемами физической безопасности, а потенциально – жизни и смерти.

Именно поэтому книга Ника Бострома кажется такой интересной. Первый шаг для предотвращения кошмарных сценариев (для отдельной компьютерной сети или всего человечества) понять, в чем они могут состоять. Бостром делает очень много оговорок, что создание искусственного интеллекта, сравнимого с человеческим разумом или превосходящего его, – искусственного интеллекта, способного уничтожить человечество, – это лишь вероятный сценарий, который может и не реализоваться. Конечно, вариантов много, и развитие компьютерных технологий, возможно, не уничтожит человечество, а даст нам ответ на «главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого» (возможно, это и впрямь окажется число 42, как в романе «Автостопом по Галактике»). Надежда есть, но опасность очень серьезная – предупреждает нас Бостром. На мой взгляд, если вероятность такой экзистенциальной угрозы человечеству существует, то отнестись к ней надо соответственно и, чтобы предотвратить ее и защититься от нее, следует предпринять совместные усилия в общемировом масштабе.

Завершить свое вступление хочется цитатой из книги Михаила Веллера «Человек в системе»:

Когда фантастика, то бишь оформленная в образы и сюжеты мысль человеческая, долго и детально что-то повторяет – ну так дыма без огня не бывает. Банальные голливудские боевики о войнах людей с цивилизацией роботов несут в себе под шелухой коммерческого смотрива горькое зернышко истины.

Когда в роботы будет встроена передаваемая программа инстинктов, и удовлетворение этих инстинктов будет встроено как безусловная и базовая потребность, и это пойдет на уровень самовоспроизводства – вот тогда, ребята, кончай бороться с курением и алкоголем, потому что будет самое время выпить и закурить перед ханой всем нам.

Евгений Касперский, генеральный директор «Лаборатории Касперского»

Неоконченная история о воробьях

Однажды, в самый разгар гнездования, утомленные многодневным тяжким трудом воробьи присели передохнуть на заходе солнца и пощебетать о том о сем.

– Мы такие маленькие, такие слабые. Представьте, насколько проще было бы жить, держи мы в помощниках сову! – мечтательно прочирикал один воробей. – Она могла бы вить нам гнезда…

– Ага! – согласился другой. – А еще присматривать за нашими стариками и птенцами…

– И наставлять нас, и защищать от соседской кошки, – добавил третий.

Тогда Пастус, самый старший воробей, предложил:

– Пусть разведчики полетят в разные стороны на поиски выпавшего из гнезда совенка. Впрочем, подойдет и совиное яйцо, и вороненок, и даже детеныш ласки. Эта находка обернется для нашей стаи самой большой удачей! Вроде той, когда мы обнаружили на заднем дворе неоскудевающий источник зерна.

Возбудившиеся не на шутку воробьи расчирикались что было мочи.

И только одноглазый Скронфинкл, въедчивый, с тяжелым нравом воробей, похоже, сомневался в целесообразности данного предприятия.

– Мы избрали гибельный путь, – убежденно промолвил он. – Разве не следует сначала серьезно проработать вопросы укрощения и одомашнивания сов, прежде чем впускать в свою среду такое опасное существо?

– Сдается мне, – возразил ему Пастус, – искусство приручения сов – задача не из простых. Найти совиное яйцо – и то чертовски сложно. Так что давайте начнем с поиска. Вот сумеем вывести совенка, тогда и задумаемся о проблемах воспитания.

– Порочный план! – нервно чирикнул Скронфинкл.

Но его уже никто не слушал. По указанию Пастуса воробьиная стая поднялась в воздух и отправилась в путь.

На месте остались лишь воробьи, решившие все-таки выяснить, как приручать сов. Довольно быстро они поняли правоту Пастуса: задача оказалась неимоверно сложной, особенно в отсутствие самой совы, на которой следовало бы практиковаться. Однако птицы старательно продолжали изучать проблему, поскольку опасались, что стая вернется с совиным яйцом прежде, чем им удастся открыть секрет, каким образом можно контролировать поведение совы.

Введение

Внутри нашего черепа располагается некая субстанция, благодаря к...