Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

В действительности теория благотворного ИИ может принять во внимание непоследовательность человеческих предпочтений, но непоследовательную часть предпочтений невозможно удовлетворить, и ИИ здесь совершенно бессилен. Предположим, например, что ваши предпочтения в отношении пиццы нарушают аксиому транзитивности:

РОБОТ. Добро пожаловать домой! Хотите пиццу с ананасами?

ВЫ. Нет, пора бы знать, что я больше люблю обычную.

РОБОТ. Хорошо, обычная пицца уже готовится!

ВЫ. Нет уж, мне больше хочется пиццу с сосисками.

РОБОТ. Прошу прощения! Пожалуйста, вот пицца с сосисками!

ВЫ. Вообще-то, лучше уж с ананасами, чем с сосисками.

РОБОТ. Это мой промах, вот вам с ананасами!

ВЫ. Я ведь уже сказал, что мне больше нравится обычная пицца, а не с ананасами.

Нет такой пиццы, которой робот мог бы вас осчастливить, потому что вы всегда предпочитаете какую-нибудь другую. Робот может удовлетворить только последовательную часть ваших предпочтений — например, если вы предпочитаете все три вида пиццы отсутствию пиццы. В этом случае услужливый робот мог бы подать вам любую из трех пицц, таким образом удовлетворив ваше предпочтение избежать «отсутствия пиццы» и предоставив вам на досуге обдумывать свои раздражающе непоследовательные предпочтения относительно ее ингредиентов.

Базовая идея, что рациональный агент действует так, чтобы максимизировать ожидаемую полезность, достаточно проста, даже если в действительности добиться этого сложно до невозможности. Теория, однако, применима только в случае, если агент действует в одиночку. При более чем одном агенте идея, что возможно — хотя бы в принципе — приписать вероятности разным результатам его действий, становится проблематичной. Дело в том, что теперь имеется часть мира — другой агент, — пытающаяся предугадать, какое действие вы собираетесь предпринять, и наоборот, поэтому становится неочевидной оценка вероятности того, как намерена вести себя эта часть мира. В отсутствии же вероятностей определение рационального действия как максимизации ожидаемой полезности неприменимо.

Таким образом, как только подключается кто-то еще, агенту требуется другой способ принятия рациональных решений. Здесь вступает в действие теория игр . Несмотря на название, теория игр необязательно занимается играми в обычном понимании; это попытка распространить понятие рациональности на ситуации с участием многих агентов. Очевидно, что это важно для наших целей, поскольку мы (пока) не планируем строить роботов, которые будут жить на необитаемых планетах других звездных систем; мы собираемся поместить роботов в наш мир, населенный нами.

Чтобы прояснить, зачем нам нужна теория игр, рассмотрим простой пример: Алиса и Боб играют во дворе в футбол (рис. 3). Алиса готовится пробить пенальти, Боб стоит на воротах. Алиса собирается направить мяч справа или слева от Боба. Поскольку она правша, для нее проще и надежнее бить вправо от Боба. У Алисы мощный удар, и Боб знает, что должен броситься в одну либо в другую сторону — у него не будет времени подождать и узнать, куда летит мяч. Боб мог бы рассуждать так: «У Алисы больше шансов забить гол, если она пробьет справа от меня, поскольку она правша, значит, это она и выберет, и мне нужно броситься вправо». Однако Алиса не дурочка, она может представить этот ход рассуждений Боба и тогда пробьет влево. Поскольку Боб тоже не дурак и поймет, что замыслила Алиса, то бросится влево. Но Алиса умна и способна представить, что Боб думает именно так… В общем, вы поняли. Иными совами, если у Алисы есть рациональный выбор, Боб тоже может его обнаружить, предвосхитить и помешать Алисе забить гол, так что выбор, в принципе, не может быть рациональным.

Еще в 1713 г. — опять-таки в ходе анализа азартных игр — был найден выход из этого затруднительного положения [33] Первое упоминание о рандомизированной стратегии в играх: Pierre Rémond de Montmort , Essay d’analyse sur les jeux de hazard , 2nd ed. (Chez Jacques Quillau, 1713). В книге упоминается некий монсеньор де Вальдграв в качестве автора оптимального рандомизированного решения для карточной игры Ле Гер. Сведения о личности Вальдграва раскрываются в статье: David Bellhouse, «The problem of Waldegrave», Electronic Journal for History of Probability and Statistics 3 (2007). . Хитрость состоит в том, чтобы выбирать не какое-либо действие, а рандомизированную стратегию . Например, Алиса может выбрать стратегию «бить правее Боба с вероятностью 55 % и левее с вероятностью 45 %». Боб может выбрать «кидаться вправо с вероятностью 60 % и влево с вероятностью 40 %». Каждый мысленно бросает монету с соответствующей тенденцией перед каждым действием, чтобы не отклониться от своих намерений. Действуя непредсказуемо , Алиса и Боб избегают ограничений, описанных в предыдущем абзаце. Даже если Боб выяснит, в чем состоит рандомизированная стратегия Алисы, он бессилен справиться с ней, если у него нет «хрустального шара».