Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Предположим, однако, что нам удалось создать правильное программное обеспечение для ИИ. Налагает ли физика какие-либо ограничения на возможную мощность компьютера? Помешают ли нам эти ограничения получить достаточную вычислительную мощность, чтобы создать настоящий ИИ? Как представляется, ответы на эти вопросы: да, пределы существуют, и нет, отсутствует даже тень вероятности, что эти пределы не позволят нам создать настоящий ИИ. Физик МТИ Сет Ллойд оценил ограничения компьютера размером с ноутбук, исходя из квантовой теории и энтропии [46] О максимальной вычислительной способности килограммового объекта: Seth Lloyd, «Ultimate physical limits to computation», Nature 406 (2000): 1047–54. . Результаты заставили бы даже Карла Сагана удивленно поднять брови: 10 51операций в секунду и 10 30байт памяти, или приблизительно в миллиард триллионов триллионов раз выше скорость и в 4 трлн раз больше память, чем у Summit — компьютера, который, как было указано, превосходит мощностью человеческий мозг. Таким образом, заявив, что ум человека способен определить верхнюю границу физически достижимой вычислительной мощности в нашей Вселенной [47] Пример предположения, что люди могут представлять собой вершину физически достижимой разумности, см. в статье: Kevin Kelly, «The myth of a superhuman AI», Wired , April 25, 2017: «Мы склонны верить, что предел далеко от нас, далеко „впереди“ нас, как мы „впереди“ муравья… Что доказывает, что не мы являемся этим пределом?» , нужно, по крайней мере, пояснить эту мысль.

Помимо ограничений, налагаемых физическими законами, существуют пределы возможностей компьютеров, о которых можно узнать из работ специалистов по компьютерам. Сам Тьюринг доказал, что некоторые задачи не решаемы никаким компьютером: задача хорошо поставлена, у нее есть решение, но невозможен алгоритм, который всегда находил бы ответ. Он привел пример так называемой проблемы остановки : может ли алгоритм решить, что данная программа имеет «бесконечный цикл», который не позволит ей когда-либо закончиться? [48] Если вам интересно, можно ли решить проблему остановки простой хитростью: очевидный метод просто выполнять программу, чтобы узнать, завершится ли она, не работает, потому что необязательно имеет конец. Вы можете прождать миллион лет, но так и не узнать, застряла программа в бесконечном цикле или ей просто нужно время.

Предложенное Тьюрингом доказательство того, что никакой алгоритм не может решить проблему остановки [49] Доказательство того, что проблема остановки неразрешима, очень изящно. Вопрос: возможна ли программа проверки циклов LoopChecker (Р, Х), которая для любой программы Р и любого входа Х верно определяет за конечный промежуток времени, остановится ли Р, примененная к Х, выдав результат, или будет выполняться вечно? Допустим, программа LoopChecker существует. Напишем программу Q, использующую LoopChecker как подпрограмму с самой Q и Х в качестве входа и выполняющую противоположное тому, что предсказывает LoopChecker (Q, Х). Тогда, если LoopChecker сообщает, что Q остановится, Q не останавливается, и наоборот. Таким образом, предположение, что LoopChecker существует, приводит к противоречию, следовательно, LoopChecker не существует. , невероятно важно для основ математики, но, как представляется, никак не связано с вопросом о том, могут ли компьютеры быть интеллектуальными. Одна из причин этого утверждения заключается в том, что то же базовое ограничение, судя по всему, применимо и к мозгу человека. Предложив человеческому мозгу создать точную модель себя, моделирующего себя, моделирующего себя и т. д., вы загоняете себя в тупик. Лично меня никогда не беспокоило то, что я на это не способен.

Таким образом, сосредоточение на решаемых задачах вроде бы не налагает никаких ограничений на ИИ. Оказывается, однако, что решаемая — не значит простая. Специалисты в области компьютерных наук много размышляют о сложности задач, то есть о том, какой объем вычислений необходим, чтобы решить задачу самым эффективным методом. Вот простая задача: найдите в списке из 1000 чисел наибольшее. Если на проверку любого числа требуется одна секунда, то решение этой задачи очевидным методом — проверять каждое число по очереди, запоминая наибольшее, — потребует 1000 секунд. Возможен ли более быстрый метод? Нет, потому что, если метод не проверит какое-нибудь число из списка, это число может оказаться наибольшим и метод потерпит неудачу. Итак, время поиска самого большого элемента пропорционально длине списка. Специалист по компьютерам сказал бы, что эта задача имеет линейную сложность, что означает, что она очень проста; затем он попробовал бы найти что-нибудь более интересное.