Джон Брокман - Что мы думаем о машинах, которые думают - Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте

Нейроны – это такие занятные клетки, которые хорошо умеют принимать решения. Когда они образовывают сети, получается мозг. Система из нескольких нейронов уже способна принимать разные решения, и число таковых увеличивается экспоненциально по мере расширения сети нейронов. Решения, которые принимает мозг, чтобы реагировать на вызовы окружающей среды, бывают весьма изощренными. По мере того как организмы становились более сложными, клетки объединялись в сети и создавали величественные органические конструкции – биологические эквиваленты Эмпайр-стейт-билдинг или Бурдж-Халифа. Нейроны в мозгах этих организмов создавали еще более замысловатые сети, чтобы получить возможность управлять неповоротливыми телами с исключительной точностью и изобретательностью и обеспечить им выживание и воспроизводство. Прежде всего мозгам надо было обеспечить своим организмам возможность подключиться к потокам энергии, производимой Солнцем и пригодной для потребления посредством фотосинтеза.

Люди добавили еще один уровень организации сети, когда язык связал между собой мозги из разных регионов и поколений, создав обширные региональные интеллектуальные сети. Это называется коллективным обучением. Его мощь увеличивалась по мере того, как росла эффективность сотрудничества людей в рамках все более и более многочисленных сообществ, которые учились использовать все более значительные потоки энергии. За последние два века эти сети стали глобальными, а мы научились использовать огромные запасы окаменевшего солнечного света, хранящиеся под землей миллионы лет. Вот почему наше воздействие на биосферу в ходе антропоцена оказалось настолько значительным.

Коллективное обучение также породило средства, расширяющие мышление, – от устных преданий до письменности, книгопечатания и науки. Каждое из них усиливало мощь поразительной мыслящей машины, составленной из сети человеческих мозгов. Однако за последний век в результате сочетания ископаемого топлива и вычислительных машин она развилась гораздо больше, чем за всю предыдущую историю. Поскольку компьютеры за последние 30 лет выстроили собственные сети, они многократно увеличили коллективную мощь человечества.

Самая могущественная из известных нам на сегодняшний день разумных машин собрана из миллиардов человеческих мозгов, каждый из которых представляет собой огромную сеть нейронов. Все эти мыслящие единицы сперва были объединены в пространстве и времени, а теперь еще и усилены миллионами объединенных в сети компьютеров.

Этой штукой кто-нибудь управляет? Что-то удерживает вместе ее элементы? Если да, то кому она служит и чего хочет? А если ею никто не управляет, то неужели колосс современного общества вообще неуправляем? Жутковато, не правда ли? Меня больше всего волнует даже не то, о чем именно думает эта огромная машина, а то, является ли ее мышление хоть сколько-нибудь последовательным. Не будут ли отдельные части тянуть ее в разных направлениях, не сломают ли они ее в конце концов и не обернется ли это катастрофой для детей наших детей?

Тимо Ханней

Исполнительный директор в Digital Science, Macmillan Science and Education; один из основателей Sci Foo

Если отталкиваться от одного из определений слова «мыслить» – «собирать, обрабатывать информацию и действовать на ее основе», можно сделать вывод, что Землю наводнили основанные на кремнии мыслящие машины. Все – от термостатов до телефонов – устройства, которые привносят в нашу повседневную жизнь удобство и радость, теперь наделены настолько впечатляющим интеллектом, что мы уже привычно говорим о них, без тени иронии, что они умные. Наши самолеты, поезда, а теперь еще и автомобили становятся практически полностью самостоятельными, и, наверное, недалек тот день, когда они смогут избавиться от одной из главных причин поломок, задержек и аварий – людей-операторов.

Мало того, навыки этих машин быстро развиваются, что обусловлено доступом к большим, чем когда-либо, объемам данных и вычислительным мощностям вместе со стремительным (хоть и не всегда понятным) улучшением алгоритмов. После десятилетий несбыточных обещаний специалисты в технических науках вдруг обнаружили, что их творения способны на сверхчеловеческий уровень производительности в таких ранее сложных для них областях, как распознавание голоса, рукописного текста и изображений, не говоря уже о тестах на общую эрудицию. Модель развития по схеме «стой – иди» была настолько необыкновенной, что если бы кого-нибудь переместили во времени из 2010-го в 2015-й, то он был бы поражен нынешним состоянием техники куда больше, чем путешественник во времени, прибывший из середины XX века или более ранней эпохи.