Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Проблема создания универсального ИИ человеческого уровня далека от решения. Это не является вопросом большего количества денег, инженерных разработок или данных, как и более мощных компьютеров. Некоторые футуристы составляют графики, экстраполирующие экспоненциальный рост вычислительной мощности в будущее на основе закона Мура, указывая даты, когда машины превзойдут мозг насекомого, мозг мыши, мозг человека, мозг всех людей в совокупности и т. д. [114] Сравнение вычислительной мощности компьютера и возможностей человеческого мозга на графиках: Ray Kurzweil, «The law of accelerating returns», Kurzweilai.net, March 7, 2001. Эти графики бессмысленны, поскольку, как я уже говорил, более быстрые машины всего лишь быстрее дают вам неправильный ответ. Если бы он состоял в том, чтобы собрать всех ведущих экспертов по ИИ в одну команду с неограниченными ресурсами с целью создать интегрированную интеллектуальную систему человеческого уровня путем объединения лучших идей всех нас, результат был бы провальным. В реальном мире система разрушилась бы. Она не понимала бы, что происходит, не могла предсказать последствия своих данных, не знала, чего хотят люди в любой конкретной ситуации, — в общем, была бы до нелепости тупой.

Понимание того, как разрушилась бы система, позволяет исследователям ИИ выявлять проблемы, которые должны быть решены, — области, в которых необходимы концептуальные прорывы, — чтобы достичь ИИ человеческого уровня. Сейчас я опишу некоторые из нерешенных пока проблем. Когда мы справимся с ними, возможно, появятся новые, но их будет не слишком много.

Интеллект без знаний — все равно что двигатель без топлива. Люди получают огромные знания от других людей: они передаются через поколения в форме языка. Среди них есть фактические: Обама стал президентом в 2009 г., плотность меди составляет 8,92 г/см 3, законы Ур-Намму устанавливают наказания за различные преступления и т. д. Огромный объем знаний заключен в самом языке — в понятиях, которые обусловливают его существование. Президент, 2009, плотность, медь, грамм, сантиметр, преступление и все прочие понятия заключают в себе обширнейшую информацию, представляющую собой выделенное множество процессов открытия и систематизации, благодаря которым, собственно, они и оказались встроены в язык.

Рассмотрим, например, слово медь , обозначающее определенный комплекс атомов во Вселенной, и сравним со словом арглебарглиум , которым я обозначаю столь же крупный комплекс совершенно случайным образом выбранных атомов во Вселенной. Можно открыть много общих, полезных и обладающих предсказательной силой законов о меди — ее плотности, проводимости, пластичности, точке плавления, звездном происхождении, химических соединениях, практическом применении и т. д. Напротив, об арглебарглиуме практически ничего нельзя сказать. Организм, говорящий на языке, который состоит из таких слов, как арглебарглиум, не мог бы функционировать, потому что никогда не открыл бы закономерностей, которые позволили бы ему моделировать и делать прогнозы в своей вселенной.

Машина, действительно понимающая человеческий язык, была бы способна быстро накапливать огромные объемы человеческого знания, что позволило бы ей превзойти результаты 10 000 лет обучения более чем 100 млрд человек, живших на Земле. Представляется попросту нецелесообразным ждать, когда машина заново сделает все эти открытия с нуля, начав с первичных сенсорных данных.

В настоящее время, однако, технология естественного языка не способна выполнить задачу прочтения и понимания миллионов книг, многие из которых поставили бы в тупик даже высокообразованного человека. Такие системы, как Watson от IBM, прославившаяся победой над двумя людьми-чемпионами американской телевизионной игры Jeopardy! {5} 5 В России выходит под названием «Своя игра». — Прим. ред. в 2011 г., способны извлекать простую информацию из четко сформулированных фактов, но не может строить комплексные структуры знания на основе текста, как и не в состоянии отвечать на вопросы, требующие построения длинных логических цепочек и использования информации из нескольких источников. Например, задача прочитать все доступные документы, относящиеся к концу 1973 г., и оценить (с объяснением) вероятный результат Уотергейта — процесса, приведшего к отставке президента Никсона, — далеко выходила бы за рамки сегодняшних возможностей.