Сергей Шумский - Воспитание машин. Новая история разума

Технологический пакет представляет собой сумму накопленных цивилизацией знаний. Причем, как мы покажем, они увеличиваются гораздо быстрее численности населения (как квадрат количества людей). Поскольку суммарный объем человеческой памяти растет линейно с числом людей, неизбежен момент, когда сложность цивилизации превысит ограниченные возможности человеческого мозга. По мысли автора, именно такой момент мы сегодня и наблюдаем. Появление компьютеров, а затем и искусственного интеллекта есть закономерное следствие этого простого факта.

Таким образом, в главе 1 мы проследим в общих чертах логику развития человеческой цивилизации от древних людей до наших дней, обозначив базовые параметры цивилизации на каждой ступени ее развития. Мы покажем, за счет чего революция позднего палеолита увеличила в конечном итоге население Земли в 100 раз, а последующая аграрная революция – еще в 100 раз. Наконец, почему индустриальное общество не способно прокормить более 10 млрд человек, так как достигло своего предела сложности . Логика дальнейшего развития тоже прояснится: при новом цифровом укладе нам предстоит преодолеть барьер сложности современной цивилизации за счет создания и «приручения» искусственного интеллекта. Только таким образом она сможет развиваться дальше.

В главе 2 мы наконец доберемся до ИИ как закономерного этапа эволюции цифровой техники, созревания нового уклада в недрах предыдущего. Мы проследим, как формировался современный стек цифровых технологий и почему ИИ объективно не мог появиться вплоть до недавнего времени.

Ключом к пониманию цифровой революции является обобщенный закон Мура – рост компьютерных мощностей в 100 раз каждые 10 лет. До 2010-х годов суммарные компьютерные мощности были еще пренебрежимо малы по сравнению с вычислительными возможностями человеческого мышления. Этим объясняется известный парадокс, что до сих пор экспоненциальное развитие вычислительной техники практически не сказывалось на темпах роста производительности труда в большинстве отраслей экономики.

Однако за последние 10 лет ситуация качественно изменилась. Мы покажем, что сегодня совокупная вычислительная мощность компьютеров уже превосходит таковую у людей и представляет собой тот единственный обильный и дешевый ресурс, за счет которого можно повысить эффективность мировой экономики. Но для этого необходимо научить компьютеры делать человеческую работу лучше и дешевле людей: ни много ни мало создать искусственный интеллект. Таким образом, ИИ является замыкающей технологией , открывающей возможность перехода к новому технологическому укладу.

Так называемая революция глубокого обучения 2010-х является ответом на этот вызов. Сегодня мы наблюдаем появление первых несовершенных пока версий слабого ИИ , которые можно уподобить несовершенным поначалу моделям паровых двигателей времен первой промышленной революции. Однако, как мы помним, именно благодаря паровым двигателям аграрная цивилизация стала замещаться индустриальной. Аналогично современный слабый ИИ знаменует собой начало перехода к новому цифровому укладу. Однако закончиться он может лишь с появлением сильного ИИ , повсеместно доступного «интеллекта из розетки», коллективного сетевого мышления искусственных личностей, аналогичного замене паровых двигателей на общедоступную «энергию из розетки» в ходе второй промышленной революции.

В главе 3 мы обратимся к экономике цифрового уклада. За счет чего она будет в разы эффективнее индустриальной? Почему в ней станет производиться больше благ с меньшими затратами? Какие формы организации бизнеса придут на смену транснациональным компаниям индустриального уклада?

Ключевым понятием здесь будет экономика «длинного хвоста» – существенное расширение рынка товаров и услуг при переходе от массового к персональному потреблению и производству. Торжество такой экономики мы наблюдаем воочию, по мере того как YouTube отбирает аудиторию у телевидения, а Amazon – покупателей у традиционных магазинов одновременно с ростом рынка мобильных приложений на платформах Apple, Microsoft и Google. Эти цифровые платформы и являются новыми ячейками будущей цифровой экономики. Именно они предъявляют сегодня основной спрос на технологии искусственного интеллекта и служат драйверами его развития – от слабого к сильному ИИ.

Но прежде чем обратиться к перспективам развития ИИ, в главе 4 мы обсудим социальные проблемы и риски, порожденные резкой сменой технологического уклада, ведь скорость его развития определяют не только те, кто за него, но и те, кто против. Анализ рисков позволит нам сформулировать «техническое задание» на создание безопасного ИИ, необходимого для выживания нашей цивилизации. Мы последовательно рассмотрим проблемы, связанные с грядущей массовой безработицей, нарастанием социальной напряженности и опасностью большой войны по инициативе искусственных стратегов, а также вопрос о том, останемся ли мы хозяевами своей судьбы, когда искусственный разум наконец превзойдет человеческий. Все эти риски вполне реальны, и проблемы, которые нам предстоит разрешить, нетривиальные. Они не сводятся к чисто техническим решениям, а подразумевают активное участие граждан в создании согласованной концепции общественной безопасности, разработку и внедрение национальных платформ цифровой демократии.