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

Эксафлопс — это также общая мощность 500 самых производительных суперкомпьютеров в мире. Большая часть вычислительных мощностей в мире отведена под полезные задачи, такие как прогнозирование погоды или моделирование человеческого мозга. Довольно много машинных циклов также уходит на прогнозирование фондового рынка, взлом кодов и проектирование ядерного оружия. И все же значительную часть времени машины просто собирают нашу личную информацию, обдумывают ее и предлагают что-то купить.

Но что именно они делают, когда думают о том, что думаем мы? Они проводят связи между большими объемами личных данных, которые мы им предоставили, и находят паттерны. Какие-то из этих паттернов сложные, но большинство — довольно просты. Серьезных усилий стоит распознавание человеческой речи и расшифровка рукописного текста. На текущий момент пунктик у всех, кто интересуется разумными машинами, — это глубинное обучение. Когда я впервые услышал о нем, то очень заинтересовался идеей о том, что машины наконец-то раскроют для нас суть экзистенциальных глубинных вещей: истины, красоты и любви. Мои заблуждения быстро развеялись. Слово «глубинное» в названии технологии относится к архитектуре процесса обучения машин. Он построен на использовании множества слоев взаимосвязанных логических элементов, аналогичных глубинным слоям взаимосвязанных нейронов в мозге. Оказывается, что отличить небрежно написанные «7» и «5» — задача не из легких. В 1980-х годах первые компьютеры, построенные на принципе нейронных сетей, с этой работой не справились. Тогда исследователи, работавшие в области нейровычислительной техники, говорили, что будь у них побольше компьютеры да побольше данных для обучения, состоящих из миллионов, а не из тысяч неаккуратно написанных цифр, — вот тогда бы искусственный интеллект справился с задачей. Теперь все это есть. Глубинное обучение информационно широко — оно анализирует огромные объемы данных, — но концептуально поверхностно. Компьютеры теперь способны рассказать нам то, что наши собственные нейронные сети и так знали. Но если суперкомпьютер может отправить надписанный от руки конверт по правильному почтовому индексу, я говорю: «Так тому и быть».

В 1950-е родоначальники искусственного интеллекта уверенно предсказали, что скоро в наших комнатах будут убираться роботизированные горничные. Как оказалось, легче запрограммировать компьютер на то, чтобы он обыграл чемпиона мира по шахматам, чем построить робота, который смог бы произвольно пропылесосить комнату и жалобно запищать, если вдруг застрянет под диваном. Теперь нам говорят, что суперкомпьютер с производительностью, измеряемой в эксафлопсах, сумеет раскрыть тайны человеческого мозга. Более вероятно, что у него разовьется жуткая мигрень и он попросит чашку кофе. Между тем у нас появился новый друг, советы которого таинственным образом подтверждают то, что он знает о наших самых сокровенных тайнах.

В том, что касается мыслящих машин, у людей в голове каша, потому что они всегда путают два вопроса. Вопрос первый: насколько приблизились к мышлению машины, которые мы уже построили или построим в ближайшее время? Ответ простой: они от него безмерно далеки. Разница между лучшими из наших компьютеров и мозгом ребенка — это разница между каплей воды и Тихим океаном. Она заключаются в производительности, структуре, функциях и т. п. Любые досужие рассуждения о том, что же нам делать с мыслящими машинами, по меньшей мере преждевременны.

Вопрос второй: можно ли вообще создать мыслящую машину? Я никогда не понимал смысла этого вопроса. Конечно, можно. Почему нет? Любой, кто думает, что это невозможно, наверняка верит в такие вещи, как существование сверхъестественных сущностей, трансцендентальные реальности, черная магия и т. п. Скорее всего, этот человек не смог усвоить элементарную идею натурализма: мы, люди, — естественные творения естественного мира. Построить мыслящую машину нетрудно: все, что нужно, — чтобы юноша и девушка уделили этому несколько минут своего времени, а потом еще несколько месяцев (только девушка) — и всё. То, что мы не нашли другого, более технологичного способа, — просто случайность. Если правильное сочетание химикатов может привести к появлению мыслей и эмоций, — а так и происходит, доказательством чему являемся мы сами, — тогда определенно должно быть много аналогичных механизмов, чтобы сделать то же самое.