Стюарт Рассел - Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Были времена, когда подобных действий как таковых не существовало. Например, чтобы получить право на полет на самолете в 1910 г., нужно было пройти долгий, затратный и непредсказуемый процесс изучения вопроса, написания писем и переговоров с пионерами авиации. В библиотеку добавились и другие действия: мы пишем электронные письма, гуглим и пользуемся Uber. В 1911 г. Альфред Норт Уайтхед писал: «Цивилизация развивается, расширяя количество важных операций, которые мы можем осуществлять не задумываясь» [127] Раннее упоминание важности использования комплексных операций как новых примитивных действий см. в кн.: Alfred North Whitehead, An Introduction to Mathematics (Henry Holt, 1911). .

Знаменитая обложка Сола Стейнберга для журнала The New Yorker (рис. 6) блистательно демонстрирует в пространственной форме, как интеллектуальный агент управляет собственным будущим. Непосредственное будущее исключительно тонко детализировано — в действительности мой мозг уже загрузил конкретные последовательности актов двигательного контроля для того, чтобы напечатать следующие слова. Если заглянуть немного вперед, деталей становится меньше: так, я планирую закончить этот раздел, перекусить, написать еще фрагмент и посмотреть, как Франция играет с Хорватией в Кубке мира. Еще дальше в будущем мои планы становятся более обширными, но и более расплывчатыми: вернуться из Парижа в Беркли в начале августа, прочитать курс аспирантам и закончить эту книгу. По мере движения индивида во времени будущее приближается к настоящему, и планы становятся более подробными, тогда как могут появиться и новые неопределенные планы на более отдаленное будущее. Планы ближайшего будущего становятся такими подробными, что исполняются напрямую системой управления движением.

В настоящее время у нас имеются лишь некоторые фрагменты этой общей картины для ИИ-систем. При наличии иерархии абстрактных действий, в том числе знания о том, как систематизировать каждое из абстрактных действий в подраздел, состоящий из конкретных действий, у нас есть алгоритмы, которые могут составить комплексные планы достижения поставленных целей. Это алгоритмы, способные выполнять абстрактные иерархические планы так, что у агента всегда имеется «готовое к исполнению» примитивное физическое действие, даже если будущие действия остаются абстрактными и пока невыполнимы.

Главным отсутствующим элементом пазла является метод построения иерархии абстрактных действий. Например, можно ли начинать с нуля, когда робот будет знать только, что может посылать разные электрические токи к различным двигателям, и самостоятельно выяснять, какие действия нужно предпринять, чтобы стоять? Важно понимать, что я не спрашиваю, можем ли мы научить робота стоять, — это легко сделать методом обучения с подкреплением, вознаграждая робота за то, что его голова остается как можно дальше от пола [128] Работа, демонстрирующая, что смоделированный робот способен совершенно самостоятельно научиться вставать: John Schulman et al., «High-dimensional continuous control using generalized advantage estimation», arXiv:1506.02438 (2015). Видеодемонстрация доступна на YouTube: youtube.com/watch?v=SHLuf2ZBQSw . . Чтобы научить робота стоять, обучающий его человек уже должен знать, что значит стоять , и идентифицировать правильный вознаграждающий сигнал. Мы хотим, чтобы робот самостоятельно узнал, что стояние — это полезное абстрактное действие, обеспечивающее выполнение обязательного условия (пребывание в вертикальном положении) для того, чтобы ходить, бегать, здороваться за руку, или заглядывать в окно, следовательно, является частью многих абстрактных планов достижения всевозможных целей. Аналогично мы хотим, чтобы робот овладел для себя такими действиями, как перемещение с одного места на другое, подбирание предметов, открывание дверей, завязывание узлов, приготовление ужина, поиск моих ключей, строительство домов, и многими другими, не имеющими названия ни на одном человеческом языке, потому что мы, люди, их еще не открыли.

Я считаю эту способность самым важным шагом на пути к достижению ИИ человеческого уровня. Это стало бы, если снова воспользоваться фразой Уайтхеда, расширением количества важных операций, которые ИИ-системы способны выполнять не задумываясь. Многочисленные исследовательские группы по всему миру упорно трудятся над решением этой проблемы. Например, в статье компании DeepMind от 2018 г. о достижении человеческого уровня в компьютерной игре Quake III Arena Capture the Flag утверждается, что их обучающаяся система «по-новому конструирует временное иерархическое пространство представлений для обеспечения… согласованных по времени последовательностей действий» [129] Описание системы обучения с подкреплением, которая учится играть в видеоигру «Захват флага»: Max Jaderberg et al., «Human-level performance in first-person multiplayer games with population-based deep reinforcement learning», arXiv:1807.01281 (2018). . (Я не вполне понимаю, что имеется в виду, но это, определенно, похоже на приближение к цели изобретения новых высокоуровневых действий.) Я подозреваю, что у нас пока нет полного ответа, но это достижение, которое может случиться в любой момент, когда удастся просто правильным образом свести воедино уже имеющиеся идеи.