Ник Бостром: Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии

Инвестиции в развитие технологии полной эмуляции головного мозга ускорят движение в сторону создания полноценной имитационной модели не только прямо (за счет появления новых технических методов), но и косвенно, за счет создания условий, которые обеспечат увеличение финансирования, а также повысят заметность этого направления и доверие к нему.

Сколько может потерять человечество, если контуры будущего будут определяться желаниями одного случайного человека, а не суперпозицией желаний всего народонаселения? Ответ на этот вопрос очень сильно зависит от стандартов оценки, которые мы используем, а также от того, идет ли речь об идеализированных или «необработанных» желаниях.

Например, в то время как два человеческих мозга «обмениваются информацией» очень медленно, посредством языка, ИИ может быть разработан таким образом, что две копии одной и той же программы смогут легко и быстро передавать друг другу и информацию, и навыки. Изначально предназначенный для киберпространства машинный интеллект не нуждается в громоздкой системе приспособления к природной среде обитания, унаследованной людьми от своих предков. Устройство цифрового мозга позволяет ему воспользоваться всеми преимуществами быстрых последовательных вычислений, недоступных мозгу биологическому, а также быстро инсталлировать новые высокооптимизированные функциональные модули (например, для обработки символьной информации, распознавания образов, симуляции, глубинной обработки данных и планирования). У ИИ могут быть заметные преимущества нетехнического характера, например его легче запатентовать и с ним не связаны типичные для использования КИМГМ сложности этического плана.

Если p 1и p 2— вероятности риска неудачи на каждом шаге, то суммарная вероятность неудачи равна p 1+ (1 – p 1) p 2, поскольку фатальная неудача может случится лишь один раз.

Конечно, возможен и такой вариант, что у лидирующего проекта не будет такой большой форы и он не сможет сформировать синглтон. Также может быть, что синглтон сформируется прежде, чем появится ИИ, даже без вмешательства КИМГМ, в этом случае причины предпочитать сценарий «сначала КММ» отпадают полностью.

Есть ли возможность у сторонников КИМГМ скорректировать усилия по поддержке этого направления так, чтобы при этом минимизировать ущерб для направления ИИ? В этом смысле, вероятно, лучше развивать технологии сканирования, чем нейрокомпьютерного моделирования. (Поддержка разработки аппаратного обеспечения вряд ли сыграет какую-то роль, поскольку благодаря большому коммерческому интересу прогресс в этой области и так довольно заметен.) Развитие технологии сканирования может повысить вероятность многополярного исхода, поскольку устранит потенциальное узкое место метода и позволит создать первую популяцию эмуляторов на базе множества различных человеческих шаблонов, а не воспроизводить сто тысяч миллиардов одинаковых копий нескольких исходных сканов. Прогресс в области технологии сканирования также повысит вероятность того, что узким местом окажется аппаратное обеспечение, а это может замедлить взлет.

У нейроморфного ИИ может не быть и других свойств компьютерной модели мозга, повышающих безопасность проекта, в частности, аналогичного человеческому профиля сильных и слабых когнитивных черт (благодаря которому мы могли бы, опираясь на свои знания о людях, формировать ожидания об уровне развития системы на разных стадиях ее развития).

Если мотивом поддержки направления КИМГМ является желание, чтобы технология полной эмуляции головного мозга была создана раньше разработок ИИ, то следует помнить, что ускорение развития этого направления изменит порядок появления двух форм машинного интеллекта только в том случае, если они и так должны были бы появиться почти сразу друг за другом с небольшим преимуществом в пользу ИИ. В противном случае инвестиции в технологию эмуляции или просто ускорят создание КИМГМ (сократив аппаратный навес и время, оставшееся на подготовку к этому), не изменив порядок появления КИМГМ и ИИ, или вообще не будут иметь никакого успеха (возможен даже обратный эффект, если ускорение разработок приведет к созданию нейроморфного ИИ).

См.: [Hanson 2009].