Коллектив авторов - Что мы думаем о машинах, которые думают [Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте]

С тех пор как мы покинули саванну, этот процесс был отличительным признаком человеческого мышления; поскольку мировые проблемы становятся все острее и сложнее, нам следует принять любой эффективный инструмент, способный с ними справиться. Я согласился бы на партнерство с обучающейся машиной, чтобы сделать современную жизнь более эффективной с точки зрения ресурсов — в такой мере, которой не может обеспечить человеческий мозг. Мир, где бесперебойно выращивается пища, где в достатке чистой воды для людей и экосистем, комфортного и энергоэффективного жилья, вполне возможен, и его отчасти помогли бы нам приблизить мыслящие машины.

История говорит нам о том, что такое партнерство будет развиваться постепенно, оставаясь относительно незаметным для большинства занятых людей, живущих своей занятой жизнью. Но чисто теоретически давайте предположим, что сбылись наши худшие опасения, все вышло из-под контроля, и в какой-то момент мыслящие машины сбросили с престола Homo sapiens. Что тогда? Я не сомневаюсь, что мы так или иначе сумеем выдернуть вилку из розетки. Произойдет великий передел, и мы опять будем владеть землями, океанами и небесами. В зависимости от того, насколько велика окажется интеграция и высота падения, человечество может откатиться на тысячелетия назад, поскольку нам придется с нуля учиться тому, как самим добывать пищу и воду, строить жилища и транспорт без помощи мыслящих машин.

В 1922 году математик Льюис Фрай Ричардсон описал большой зал, заполненный «вычислителями» — людьми, которые, поочередно выполняя по одному ручному вычислению, значительно усовершенствовали бы численное прогнозирование погоды. Меньше чем через 100 лет машины улучшили продуктивность в решении этой задачи на пятнадцать порядков и способны теперь производить почти миллион миллиардов схожих вычислений в секунду.

Рассмотрим для сравнения рост производительности в тяжелой промышленности. В 2014 году во всем мире было использовано около 500 эксаджоулей первичных энергоресурсов для производства электричества и топлива для транспорта и тепла. Даже если считать, что вся эта энергия пошла на выполнение физических задач примерно 3 миллиардов работающих людей во всем мире (а это не так), и предположить, что рацион среднестатистического взрослого человека содержит 2000 калорий в день, то мы получим около 50 «энергетических работников» на каждого человека. Более строгие допущения все равно ведут самое большее к повышению эффективности ручного труда на несколько порядков.

Мы чрезвычайно успешно ускоряем наши процессы мышления и обработки информации, значительно успешнее, чем любые другие. Есть надежда, что ИИ позволит нам резко повысить эффективность определенных когнитивных функций и начать справляться с задачами, сложность которых также на несколько порядков выше, чем ранее доступная для нас.

Кейнс, наверное, сказал бы, что такое повышение должно в конечном счете привести наше общество к состоянию полной занятости, при котором у всех будет больше свободного времени и более высокое качество жизни. Скептик бы счел это победой надежды над опытом. Хотя нет сомнений в том, что некоторые люди извлекут огромную выгоду из того, что делегируют свои задачи машинам, перспектива получить больше свободного времени благодаря автоматизации выглядит сомнительно, что может подтвердить любой современный работник, практически прикованный к тому или иному мобильному устройству.

Следовательно, если мы будем работать больше, лучше и эффективнее благодаря мыслящим машинам, важно с умом выбирать то, о чем они станут думать. В самом деле, разве не обидно развить весь этот интеллект, чтобы потом тратить его мощь на бесполезные вещи? Как всегда бывает в науке, выбор проблем, достойных того, чтобы их решали, оказывается более сложной задачей, чем поиск самих решений.

Сфера, где конвергенция между потребностью, актуальностью и возможностями по-настоящему велика, — это мониторинг ресурсов нашей планеты и управление ими. Несмотря на значительный рост когнитивной и трудовой производительности, мы пока не смогли существенно изменить наше отношение к Земле: мы все еще пользуемся ее ресурсами для того, чтобы делать товары, которые по окончании срока эксплуатации превращаются в мусор. Линейная экономика на планете с 7 миллиардами человек, стремящихся потреблять. Наше отношение к природе, может быть, и стало более продуктивным, но ненамного более разумным, чем 100 лет назад.