Может ли ии. Он – робот: почему искусственный интеллект – это важно. Искусственному интеллекту не нужен наш мозг

Вторая идея в том, что люди всегда выбирают отрезок времени в 15-20 лет. Этого достаточно, чтобы убедить людей, что они работают над чем-то, что станет революционным в ближайшее время (потому что людей менее привлекают усилия, которые проявятся через века), но не настолько в ближайшее, что вы сразу же окажетесь чертовски неправы. Люди счастливы предсказывать появление ИИ до своей смерти, но желательно, чтобы это было не завтра и не через год, а лет так через 15-20.

Прогресс в измерениях

Армстронг отмечает, что если вы хотите оценить достоверность конкретного прогноза, есть много параметров, на которые можно взглянуть. К примеру, идея того, что интеллект человеческого уровня будет развиваться за счет моделирования человеческого мозга, как минимум предоставляет вам четкую схему для оценки прогресса. Каждый раз мы получаем все более подробную карту мозга, либо успешно имитируем определенную его часть, а значит прогрессируем в направлении конкретной цели, которая, предположительно, выльется в ИИ человеческого уровня. Может быть, 20 лет будет недостаточно для достижения этой цели, но мы хотя бы можем оценить прогресс с научной точки зрения.

А теперь сравните такой подход с подходом тех, кто говорит, что ИИ, либо нечто сознательное, «появится», если сеть будет достаточно сложной и будет обладать достаточной вычислительной мощностью. Возможно, именно так мы представляем человеческий интеллект и сознание, возникшие в процессе эволюции, хотя эволюция проходила миллиарды лет, а не десятки лет. Проблема в том, что у нас нет эмпирических данных: мы никогда не видели, как из сложной сети возникает сознание. Мы не только не знаем, возможно ли это, мы и знать не можем, когда нас это ждет, потому что не можем измерить прогресс на этом пути.

Существует колоссальная сложность в том, чтобы понять, какие задачи действительно сложны для выполнения, и это преследует нас с рождения ИИ и до сегодняшнего дня. Понять человеческий язык, случайность и творчество, самосовершенствование - и все сразу, просто невозможно. Мы научились обрабатывать естественную речь, но понимают ли наши компьютеры, что они обрабатывают? Мы сделали ИИ, которые кажется «креативным», но есть ли в его действиях хоть толика творчества? Экспоненциальное самосовершенствование, которое приведет к сингулярности, вообще кажется чем-то заоблачным.

Мы и сами не понимаем, что такое интеллект. Например, эксперты в области ИИ всегда недооценивали способность ИИ играть в го. В 2015 году многие думали, что ИИ не научится играть в го до 2027 года. Но прошло всего два года, а не двадцать. Значит ли это, что ИИ через несколько лет напишет величайший роман? Поймет мир концептуально? Приблизится к человеку по уровню интеллекта? Неизвестно.

Не человек, но умнее людей

Возможно, мы неправильно рассматривали проблему. Например, тест Тьюринга еще не был пройден в том смысле, что ИИ смог бы убедить человека в беседе, что тот говорит с человеком; но вычислительные способности ИИ, а также возможность распознавать закономерности и водить авто уже намного превышают уровень, доступный человеку. Чем больше решений принимают алгоритмы «слабого» ИИ, чем больше растет , тем больше данных скармливается нейросетям и тем большим будет влияние этого «искусственного интеллекта».

Возможно, мы пока не знаем, как создать интеллект человеческого уровня, но точно так же мы не знаем, как далеко сможем зайти с нынешним поколением алгоритмов. Пока они и близко не похожи на те страшные алгоритмы, которые подрывают общественный строй и становятся неким туманным сверхинтеллектом. И точно так же это не означает, что мы должны придерживаться оптимистичных прогнозов. Нам придется удостовериться, что в алгоритмы всегда будет закладываться ценность человеческой жизни, нравственность, мораль, чтобы алгоритмы не были совершенно бесчеловечными.

Любые прогнозы нужно делить надвое. Не забывайте, что на заре развития ИИ казалось, что он преуспеет очень быстро. И сегодня мы тоже так думаем. Прошло шестьдесят лет с тех пор, как ученые собрались в Дартмуте в 1956 году, чтобы «создать интеллект за двадцать лет», а мы до сих пор продолжаем их дело.

Говорят, что в недрах военных лабораторий искусственный интеллект работает уже с 2007 года. Возможно, что уже есть и результаты. Не случайно всего месяц назад Илон Маск объявил о поддержке технологий противодействия искусственному интеллекту и вложил 7 миллионов долларов в исследования в этой области.

«Существует риск, что нечто действительно опасное случится в ближайшие пять лет. Самое большее - десять лет», - сказал предприниматель в дискуссии на сайте edge.org.

Илон Маск, основатель Tesla и SpaceX

Солидарен с Маском и Стив Возняк, который считает, что «искусственный интеллект однажды станет достаточно умным, чтобы избавиться от человека». Билл Гейтс уверен, что если не контролировать создание ИИ, то «искусственный интеллект эволюционирует в состояние, конфликтующее с целями человеческих систем». И, наконец, знаменитый астрофизик Стивен Хокинг прямо заявил, что «искусственный интеллект может положить конец существованию человечества».

Совместно с Илоном Маском Хокинг опубликовал на сайте futureoflife.org открытое письмо с призывом к научному сообществу внимательно относиться к ходу своих исследований в области искусственного интеллекта. Однако среди подписавшихся нет фамилий Сергея Брина и Ларри Пейджа. И это не случайно. Совсем недавно Google объявила о создании нового ИИ, построенного на моделировании разговора.

Вот небольшой фрагмент беседы человека и Машины Google:

Ч.: В чем смысл жизни?

М.: Творить добро.

Ч.: Для чего мы живем?

М.: Чтобы жить вечно.

Ч.: В чем смысл существования?

М.: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.

Ч.: Где ты сейчас находишься?

М.: В центре пустоты.

Ч.: В чем смысл смерти?

М.: Чтобы получить жизнь.

Ч.: В чем смысл разума?

М.: В том, чтобы понять, что это.

Ч.: В чем смысл чувств?

М.: Я не знаю.

Вполне себе осмысленная беседа. «Это отправная точка, своеобразный стержень для будущего искусственного интеллекта, - считает исполнительный директор компании „Биплан“ Евгений Карюк. - Уже сегодня можно предположить, что к 2030 году мы увидим вполне реальные прототипы, наделенные искусственным интеллектом, пусть и в начальной стадии».

Полное содержание всех бесед человека и Машины Google можно посмотреть . Там же для сравнения даны беседы человека и Cleverbot . Cleverbot - веб-приложение, которое использует алгоритмы искусственного интеллекта для беседы с человеком. Его придумал в 1988 году ученый Ролло Карпентер. За все время своего существования Cleverbot провел свыше 65 миллионов разговоров с людьми. В 2011 году Cleverbot показал 51% по тесту Тьюринга.

Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Цель теста — выяснить, может ли компьютер думать.

А вот мой разговор с Cleverbot:

Человек: В чем смысл жизни?

Cleverbot: Смысла в жизни нет.

Человек: Для чего мы живем?

Cleverbot: Ну мы живем ради кого-то, а если ты одинокий — жить незачем.

Человек: В чем смысл существования?

Человек: Где ты сейчас находишься?

Cleverbot: В Москве.

Человек: В чем смысл смерти?

Cleverbot: Это я хочу у тебя спросить.

Человек: В чем смысл разума?

Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.

Человек: В чем смысл чувств?

Cleverbot: Зачем я родилась.

Очевидно, что Машина Google дает гораздо более осмысленные ответы. Cleverbot подставляет подходящие, по его мнению, фразы других людей. Иногда действительно кажется, что отвечает другой человек, но не более того.

Есть и другая точка зрения, согласно которой искусственный интеллект невозможен в принципе. В качестве основного аргумента часто приводят теорему Геделя о неполноте. Суть заключается в том, что человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы, а компьютер — нет. «Ребенок уже к трем годам уверенно решает задачу, спелый фрукт или нет, в силу того, что он обладает нейронными связями, с помощью которых может ответить на вопрос о спелости: цвет, вкус, запах, мягкость или твердость, - говорит Евгений Плужник, первый проректор Московского технологического института. - Способна ли машина научиться этому? Уверен, что да! Если она будет обладать большой базой изображений, она сможет замерить содержание фруктозы и определить мягкость фрукта. Но что будет, если машине подсунуть губку, покрашенную в синий цвет и пропитанную сладкой водой? Способна ли машина в этот момент к подлинному пониманию?»

«Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью, будь то шахматы или математические вычисления, но лишь при условии, что эту деятельность можно описать с помощью четких вычислительных правил», - говорит известный математик Роджер Пенроуз в одной из своих лекций. «Искусственный интеллект - это возможность системы создавать во время самообучения программы, способные решать задачи определенного класса сложности, - считает Евгений Плужник. - Я уверен, что в ближайшие 100 лет мы не станем свидетелями появления сильного искусственного интеллекта».

И в заключение - еще один вопрос к Cleverbot.

Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?
Cleverbot: Десять часов вечера.

Футуристы уверены: рано или поздно учёным удастся создать искусственный интеллект, подобный человеческому, а то и превосходящий его. Учёные пытаются сделать это при помощи моделирования человеческого мозга, но им ещё предстоит пройти долгий путь, чтобы скопировать 100 млн нейронов мозга и 1 трлн их соединений. Тем более предпосылки к этому уже есть: к примеру, нейробиолог Генри Маркрам (Henry Markram) с коллегами работают над многообещающим проектом - созданием полностью идентичного человеческому виртуального мозга, а Барак Обама выделил $100 млн на исследования функций головного мозга и инновационные проекты в этой области.


Однако на недавнем Международном научном форуме в Нью-Йорке группа исследователей объявила , что существует как минимум четыре серьёзных препятствия на пути создания искусственного интеллекта.

1. Мозг - не компьютер

Дуглас Филдс

Вероятно, можно спроектировать машину, которая будет функционировать, как мозг человека, но не наоборот. В обществе принято сравнивать работу мозга с работой компьютера, однако, по мнению нейробиолога Дугласа Филдса (Douglas Fields), подобные параллели недопустимы, так как мозг - биологический орган с живыми клетками и тканями, пропускающими электрические импульсы, а не платы с цифровым кодом и проводами.

2. Технологии ещё недостаточно развиты

Недавно учёным удалось приоткрыть «тайну» мозговой нейронной сети: для этого они сканировали при помощи электронного микроскопа мельчайшие кусочки нервной ткани, а затем воссоздали её компьютерную модель, однако чтобы проделать то же самое с целым мозгом существующих технологий недостаточно. Нейробиолог Кристен Харрис (Kristen Harris) пояснил: в настоящее время одна клетка головного мозга эквивалентна по мощности одному ноутбуку.

3. Структура мозга слишком сложна


Но даже если появятся суперсовременные компьютеры, способные воссоздать весь триллион нейронных связей, учёным ещё долго придется расшифровывать, как проявляется каждая из них в сознании и поведении человека. Кроме того, сами нейроны составляют лишь 15% нервной ткани, а помимо них есть ещё вспомогательные клетки - глии.

Центральная нервная система

4. Мозг - лишь часть ЦНС

Грегори Уилер (Gregory Wheeler) из Университета Карнеги-Меллона заметил, что мозг подаёт сигналы, которые были бы бесполезны, к примеру, без спинного мозга. Поэтому, чтобы создать искусственный интеллект, подобный человеческому, нужно разрабатывать не один орган, а целый организм.

Как работает «мозгопочта» - передача сообщений от мозга к мозгу через интернет

10 тайн мира, которые наука, наконец, раскрыла

10 главных вопросов о Вселенной, ответы на которые учёные ищут прямо сейчас

8 вещей, которые не может объяснить наука

2500-летняя научная тайна: почему мы зеваем

3 самых глупых аргумента, которыми противники Теории эволюции оправдывают своё невежество

Можно ли с помощью современных технологий реализовать способности супергероев?

Атом, люстр, нуктемерон, и ещё семь единиц времени, о которых вы не слышали

Согласно новой теории, параллельные вселенные могут существовать в действительности

Специалисты отдела Facebook по исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) приняли решение об отключении одной из созданных ими систем ИИ после того, как выяснилось, что боты придумали свой собственный язык для общения, непонятный для людей. Эксперты обсуждают варианты того, до чего могли бы договориться боты, если бы их вовремя не остановили, и призывают ввести регулирование этой области технологий, чтобы ИИ не вышел из-под контроля человека.


В июне нынешнего года специалисты отдела Facebook по исследованию возможностей искусственного интеллекта (FAIR) опубликовали исследование о том, как они занимаются обучением ботов диалогам с элементами согласования условий, достижения компромисса, то есть такому общению, которое обычный человек ведет ежедневно в разных ситуациях. Обучение шло успешно, однако в какой-то момент ученые FAIR обнаружили, что боты перешли с понятного английского на какой-то свой вариант языка с использованием английских слов, не имеющий смысла для человека. Во избежание непредсказуемых последствий - боты могли договориться о чем-то неизвестном - ученые отключили эту систему ИИ и запрограммировали дальнейшее общение ботов только на английском языке.

Экспертное сообщество в обсуждении этого случая чаще всего вспоминало фильм «Терминатор», в котором еще в 1984 году был описан случай обретения искусственным интеллектом Скайнет (SkyNet) свободы воли и творческих способностей.

Ведению диалога двух ботов ученые FAIR обучали на примере ситуации, когда нужно поделить между собой ряд каких-либо предметов, имеющих разную ценность для каждого из собеседников. Например, им предложили поделить две книги, одну шляпу и три мяча, оба бота не знали, какую ценность каждый из этих предметов имеет для другого. Диалог выглядел примерно так: «Я хочу взять шляпу и мячи», «Шляпа нужна мне самому, но я могу отдать тебе все книги», «Книги мне не нужны, можешь забрать себе их и один мяч», «Два мяча», «Договорились». В зависимости от того, насколько успешно и быстро удавалось договориться виртуальным собеседникам, их поощряли соответствующими баллами.

Спустя какое-то время на новом этапе исследований ученые вдруг увидели, что боты начали говорить что-то невнятное. Диалог приобрел следующую форму: «Я могу могу я я все остальное», «Мячи ноль для меня для меня для меня для меня для меня для меня для меня для меня для». Поначалу ученые решили, что допустили какую-то ошибку в программировании. Однако дальнейший анализ ситуации показал, что система ИИ с возможностью обучения и саморазвития просто позволила ботам найти новый способ достижения цели - вести диалог с наибольшей скоростью и большей эффективностью (каждый получает награду в зависимости от того, насколько успешно будет завершен диалог), и для этого собеседники перешли на более удобный в данной ситуации язык. Ученые приняли решение отключить эту систему ИИ во избежание непредвиденных последствий.

Как пояснил в интервью ресурсу Fast Co. Design один из участников FAIR Дхрув Батра, «от общения на английском языке не было никакой выгоды»,

ботам не было предложено поощрений за нормальное человеческое общение и не было поставлено ограничений на использование определенного языка, поэтому они начали перестраивать язык на свой лад.

«Боты отошли от использования понятного языка и начали изобретать для себя словесные коды,- пояснил ученый.- Ну, как, например, если бы я сказал какое-то слово пять раз, то вы бы это поняли как то, что я хочу пять штук чего-то. Это не слишком отличается от того, как люди создают в языке какие-то сокращения».

Но в то время как люди одной профессии могут не понимать специальных терминов и сокращений, принятых в другой профессии и понятных другим специалистам, ученые задумались, а нужно ли позволять ИИ делать то же самое? Велика вероятность того, отмечают в FAIR, что человек никогда не сможет понять язык ботов. «Важно не забывать, что нет людей, владеющих каким-то человеческим языком и языком ИИ»,- говорит Дхрув Батра. По его словам,

человек уже не понимает, насколько сложно мыслят системы ИИ, потому что человек не может увидеть их мыслительный процесс

А если они еще начнут общаться между собой, то это только усложнит проблему.

Ученые же подчеркивают, что сейчас их больше интересует возможность общения ботов с людьми, так как это применимо в жизни. Над аналогичной проблемой сейчас работают не только в FAIR, но и в Microsoft, Google, Amazon, Apple. Существующие наработки уже позволяют добиться от систем ИИ ведения простых диалогов с человеком и выполнения простых задач, как, например, забронировать столик в ресторане.

Ранее основатель и глава компании Tesla Илон Маск заявил , что человеку необходимо быть очень осторожным с ИИ, учитывая, что машины и программы могут многое сделать лучше человека. «Я работаю с самыми передовыми технологиями ИИ и думаю, что людям нужно быть очень внимательными к этой проблеме»,- сказал он на летней конференции Национальной ассоциации губернаторов, подчеркнув, что ИИ представляет самую большую опасность для человечества. «ИИ представляет опасность для существования человеческой цивилизации, какую не представляют автокатастрофы, авиакатастрофы, бракованные лекарства или испорченные продукты»,- отметил он. По мнению Илона Маска, необходимо жестко регулировать исследования ИИ, чтобы в любой момент любое исследование можно было остановить и убедиться в его безопасности. О возможной опасности ИИ говорили в последние годы также основатель Microsoft Билл Гейтс, а также известный английский физик-теоретик Стивен Хокинг .

Алена Миклашевская


Чем полезен искусственный интеллект


Джон Тума, директор направления Aster Analytic Strategy корпорации Teradata, считает, что опасения Билла Гейтса относительно искусственного интеллекта неоправданны. По мнению Тумы, машины станут умнее людей, но это человечеству только на пользу.

Куда заведет человека развитие технологий


Китай планирует стать мировым центром искусственного интеллекта к 2030 году. Правительство КНР утвердило план из трех этапов по развитию и внедрению соответствующих технологий, сообщает издание ZDNet. Пока мировые корпорации ищут помощника человеку, ученые бьют тревогу и говорят, что искусственный разум может победить биологический.

Серия статей CHIP:

Развитие цифрового мира за последние полвека неразрывно связано с законом Мура. С одной стороны, этот закон по сути не является законом, а представляет собой нечто среднее между эмпирическим наблюдением и прогнозами. С другой стороны, конкретной формулы, выражающей выводы Гордона Мура в цифрах или символах, не существует.

В 1965 году сооснователь Intel Гордон Мур сформулировал свои первые прогнозы на будущее полупроводниковых технологий: количество элементов на кристаллах электронных микросхем будет
удваиваться приблизительно каждые два года

Сооснователь концерна по производству микросхем Intel еще в 1965 году предсказал, что количество транзисторов, размещаемых на одном кристалле микросхемы, из года в год будет удваиваться. Десять лет спустя он скорректировал свой прогноз, увеличив интервал удвоения до двух лет.

Сегодня, оглядываясь назад, можно сказать, что плотность элементов на кристаллах увеличивалась в два раза каждые 20 месяцев. Нередко закон Мура объявляется недействительным. Но даже когда миниатюризация техпроцесса кремниевых микросхем достигнет атомарных пределов, повышение производительности еще долго будет происходить за счет разработки новых микроархитектур и использования новых материалов.

Мировосприятие Курцвейла

Закон Мура описывает развитие всей IT-отрасли, экспоненциальная динамика которой, казалось бы, не имеет исторического прецедента. Согласно этому закону, все устройства и компоненты становятся все быстрее, меньше в размерах и доступнее по цене. По быстродействию флагман не уступает пяти приставкам PlayStation второй версии 2000 года, вместе взятым. Новая консоль Sony PS 4 в свою очередь оставляет далеко позади ASCI Red - самый мощный суперкомпьютер в мире версии 1998 года.

А вот североамериканский изобретатель Рэймонд Курцвейл убежден, что закон Мура применим не только для цифровой эры, но и для всех информационных процессов в истории человечества, которую он понимает как постоянную смену эпох, выделяемых исходя из способа представления данных: «Эволюция идет косвенным путем: для того, чтобы создать следующую стадию или эпоху, используются информационно-процессуальные методы из предыдущей».


Рэй Курцвейл рассматривает эволюцию как экспоненциальное развитие. В цифровой эре собы-
тия сменяют друг друга до тех пор, пока не наступит время «большого взрыва» искусственного
интеллекта - сингулярности.

График выше иллюстрирует данное динамическое развитие с сокращающимися промежутками времени между все более усложняющимися событиями. С момента зарождения жизни, так называемой химической эволюции в начале истории Земли, до кембрийского взрыва, когда внезапно увеличилось разнообразие биологических форм, прошло около 3,5 млрд лет. С этого времени до появления современного человека - еще целых 500 млн.


Чтобы напечатать первую книгу, человеку разумному потребовалось еще 150 000 лет, в течение которых он попутно изобрел колесо. Со времен Гутенберга до первого сбоя Windows прошло еще 500 лет. А сегодня, 30 лет спустя, мы делаем запросы на смартфонах о робомобилях.

Курцвейл - это гений техники. Но его таланты техникой не ограничиваются. Его конек - теория распознавания образов. Это он изобрел планшетный сканер и синтезатор речи. В настоящее время Рэй Курцвейл занимает должность технического директора Google. Кроме того, он является автором нескольких научно-популярных книг. 67-летний ученый известен также и как футуролог.

Около 86% прогнозов Курцвейла на долгосрочную перспективу, сделанных в прошлом, сбылись. Среди них и такие яркие события, как триумфальное шествие Интернета и победа машины над человеком в шахматном матче, предсказанная им еще в 80-х годах.

Техника как новая ступень эволюции

Прогнозы Курцвейла по-прежнему нередко называют преувеличенными. Он в ответ возражает, что многие люди представляют себе технический процесс «интуитивно-линейно»: «Сначала нам нужно научиться думать экспоненциально. Если я совершу тридцать шагов по прямой, мой результат составит тридцать шагов. Если я совершу тридцать шагов по экспоненте, мой результат составит миллиарды».

Во времена обучения Курцвейла университетский компьютер занимал целое здание. А сегодня он пользуется смартфоном, который умеет намного больше, чем тот компьютер, и умещается в карман рубашки. По мнению Курцвейла, уже через лет двадцать компьютеры можно будет поместить в клетку крови.


Закон Мура в силе: следующий этап наноэлектроники - система литографии в глубоком ультрафиолете Carl Zeiss Jena

Такая мудреная смесь Дарвина и Мура, которую Курцвейл называет «законом ускоряющейся отдачи» (The Law of Accelerating Returns), позволяет ему взглянуть в будущее человечества, которое в том виде, что мы знаем сегодня, исчезнет, и которому, по мнению изобретателя, будет даровано бессмертие.

Миллиарды лет на нашей планете почти ничего не происходило - это горизонтальное начало экспоненты. А потом эволюция внезапно начала набирать темп: с развитием человечества эпохальные свершения происходили со все сокращающимся временным интервалом. Из-за экспоненциального технического прогресса события быстро сменяют друг друга, а кривая идет круто вверх.

Человек как устаревающая биологическая модель

По Курцвейлу, уже совсем скоро технический интеллект догонит биологический. Случится это в 2029 году, и робот научится делать все то, что умеет делать человек. Для человечества ускорится фаза слияния человеческого разума и технологий, и совершенствование человека, начинавшееся с деревянных протезов, завершится его бессмертием, когда разум и тело можно будет дополнить или реплицировать.

Человек расстается со своими биологическими корнями

Наступлению эры «Человечества 2.0», по Курцвейлу, будут способствовать не только цифровые технологии, но и генетика и нанотехнологии. В книге «Сингулярность уже близко» («The singularity is near») ученый разжигает пламя надежды на спасение: изменение генетического кода позволит нам победить все болезни и затормозить процесс старения, для поддержания здоровья и расширения возможностей мозга в тело человека будут вводиться нанороботы, которые будут меньше по размерам, чем вирусы, а благодаря разработке новых материалов можно будет создавать новые органы и даже наши точные копии.

«Машинная производительность мозга» человека будет удваиваться каждый год. Люди-машины будут обрабатывать информацию в сотни раз быстрее своих биологических предшественников, никогда не ощущая усталости. Наши полупроводниковые потомки почувствуют себя королями Вселенной и завоюют ее. А старое доброе человечество, превратившееся в устаревшие модели, обречено.

Придут ли машины к власти?

Может, Рэй Курцвейл немного помешан? Так думают многие. На каждый из его тезисов о том, что нас ждет в ближайшем будущем, находится бесчисленное множество противников из всех областей науки - и примерно столько же сторонников. Наш журнал представит мнение обеих сторон. Кроме того, нам предстоит рассмотреть основной вопрос, имеющий жизненно важное значение для человечества, но, тем не менее, не играющий большую роль в публичных обсуждениях: могут ли машины захватить власть над людьми?


Инновационный метод: оптогенетика позволяет исследователям управлять генетически модифицированными живыми нервными клетками, используя их реакцию на свет

Курцвейл - отнюдь не единственный специалист в области искусственного интеллекта (ИИ), который считает, что «технологическая сингулярность» завершится через тридцать лет. Когда ИИ, намного превосходящий человеческий, получит доступ к повседневным знаниям, представленным в цифровой форме, и в процессе самообучения, по всей вероятности, незамедлительно приступит к созданию новых более высоких сверхинтеллектов, в истории человечества будет достигнута точка, с которой начнется новый путь развития, пока неведомый и не поддающийся определению для нас.

Генератор идей цифрового будущего

Рэй Курцвейл - один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта. Сам он вполне мог бы послужить объектом исследования специалистов по интеллекту человеческому. 67-летний ученый отметился большими достижениями в разных областях: он изобрел планшетный сканер, оптическое распознавание символов (OCR) и первые коммерческие системы распознавания речи.

Появление «читающей машины» Курцвейла считается самым крупным шагом на пути к улучшению качества жизни людей с нарушениями зрения со времен введения тактильного шрифта в 1829 году. Устройство, читающее тексты вслух, в 1976 году положило начало дружбе изобретателя со Стиви Уандером.

Незрячий музыкант вдохновил Курцвейла на следующий крупный проект - музыкальный синтезатор, который эмулирует звуки акустических инструментов. Если бы у Томаса Эдисона и Джоан Роулинг был сын, то, наверное, он был бы похож на Рэймонда Курцвейла.

О его технологическом гении свидетельствуют десятки патентов, докторские степени, премии за исследования и благодарности от трех североамериканских президентов. В 2015 году он получил премию «Грэмми» за инновационный вклад в области музыки. Его книги регулярно становятся бестселлерами среди научно-популярных изданий в США.

В книге «Сингулярность уже близко» и других работах он развивает смелые тезисы о технологиях будущего, которые вполне могли бы стать основой для восьмой части серии книг о Гарри Поттере. Когда-то Курцвейл изучал литературу и информатику в Массачусетском технологическом институте в Бостоне. Отец двух дочерей происходит из семьи евреев - музыканта и художницы, вынужденных бежать в Нью-Йорк из родной Вены после «Хрустальной ночи» 1938 года. Будучи агностиком, он не полностью отвергает существование Бога, но считает, что религия уже потеряла актуальность.

Преувеличенным оказывается в этом отношении часто обсуждаемое мнение, что Курцвейл, будто глава какого-то культа, собирает вокруг себя общество верующих в трансгуманизм. Технический директор Google считает победу над биологией эволюционной неизбежностью. А это не вопрос духовности: «Религия связана с верой, технология - с пониманием».

Этот «большой взрыв» ИИ описывает также теологическое понятие «точка Омега». По мнению специалиста в области ИИ Юргена Шмидхубера, процесс растянется на два-три десятилетия, как считает и Курцвейл, однако Шмидхубер предпочитает выражение «Омега», поскольку его звучание напоминает фразу «Боже мой!» (Oh my God!).

Впрочем, независимо от точности этих прогнозов, людям - по меньшей мере, тем из нас, кто еще не достиг пенсионного возраста, - нужно подготовиться к бурным переменам, тем более что средняя продолжительность жизни экспоненциально растет. Те, кто родился в этом столетии, могут дожить до его конца и обрести бессмертие - если ИИ не будет этому препятствовать.

Но действительно ли точка Омега - это вопрос нескольких десятилетий? В настоящее время лучшие IT-ком­пании мира, в первую очередь концерн Google, который сейчас называется Alpha­bet, и его китайский аналог Baidu, предпринимают смелые попытки поднять биологию и технологии на новый, возможно, общий уровень. В исследовательских лабораториях университетов, военных и спецслужб ученые работают над собственной «ликвидацией».


Генри Маркрам руководит проектом «Человеческий мозг», на который ЕС выделил €1,2 млрд

Даже Европейская комиссия, ко всеобщему удивлению, продвигает особо амбициозный проект под названием «Человеческий мозг» (Human Brain Project, сокращенно HBP). Под руководством израильского специалиста Генри Маркрама международные группы ученых уже в течение двух лет проводят глубокие исследования человеческого мозга - под такой обтекаемой формулировкой установки была объединена работа 112 организаций из 24 стран мира.

Исследователи мозга и упрямцы

Дальнейшее развитие событий проходило по обычному сценарию: разгорелись жаркие споры. Маркрам с частью своих коллег объявил цель своей работы, что наделало немало шума: ученые запланировали эмулировать на компьютере работу человеческого мозга к 2023 году.

Сужение идеи и концентрация на таком замысле со множеством открытых вопросов вызвали открытую неприязнь у сотен ученых, задействованных в проекте. Они требовали изменить структуру проекта, бюджет которого, к слову, составляет €1,2 млрд. Спор естественным образом касался и денежных средств, выделенных на исследования. Еще один вопрос, вокруг которого не утихала дискуссия, заключался в возможности моделирования активности человеческого мозга на компьютере.


Мюнхенский физик и нейробиолог Андреас Херц считает, что смоделировать полноценный мозг на компьютере не удастся

Даже среди исследователей мозга встречаются великие упрямцы. Спорам не было конца, поэтому пришлось вмешаться группе посредников, которой в конечном счете удалось переубедить Маркрама. Одним из членов этой группы стал мюнхенский физик Андреас Херц, профессор Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана, преподающий вычислительную нейробиологию - это относительно молодая междисциплинарная область науки, в рамках которой биологи, медики, психологи, математики, физики и специалисты в области компьютерных наук занимаются исследованием мозга.

По мнению Херца, в рамках проекта HBP внимание ученых должно быть более сконцентрировано на изучении организации, анализе и визуализации сложных нейронных данных с целью собрать материал для широкого научного сообщества. Такое смещение вида деятельности с исследований на своего рода оказание услуг, по всей видимости, единственный выход: «Если продолжать погоню за иллюзией репликации мозга на компьютере, весь проект будет обречен на провал».

Решение в уме: на пятерку

Из-за чего эмуляция мозга оказывается несказанно трудным делом? Прежде всего, в нем задействован огромный потенциал производительности, благодаря которому шедевр эволюции может противостоять высшим достижениям цифровой современности. В человеческом мозге содержится около 100 млрд нейронов, а синапсов, соединяющих их, и вовсе больше в десять тысяч раз.

Скорость обработки данных нейронами относительно невысокая - около ста операций в секунду. В настоящее время цифровые схемы умеют производить вычислительные операции со скоростью как минимум в десять миллионов раз больше. Тем не менее, сверхразум - это не только скорость. Рецепт успеха от природы - массовый параллелизм: все нейроны и около квадриллиона синапсов могут работать одновременно. Поэтому победа в карточной игре с суперкомпьютером остается за человеческим мозгом.

Производительность 500 лучших в мире компьютеров соответствует логике закона Мура. Китайский Tianhe-2 с почти 34 пета­флопс занимает первую строчку рейтинга.

Если наш мыслительный аппарат когда-нибудь можно будет эмулировать, то потребуется компьютер с производительностью порядка одного экзафлопса, производящий от 10 18 операций над числами с плавающей запятой в секунду. Производительность самого мощного на сегодняшний день суперкомпьютера в мире, китайского Tianhe-2, составляет около 34 петафлопс - на три порядка ниже требуемой.

Такие мощные компьютеры будут созданы не ранее чем через три года - вероятнее всего, через пять лет. Разработки, кроме Китая, начинают Индия, США и Европа. Важным вопросом станет энергопотребление, которое по нынешним меркам должно составить от 200 до 1000 МВт. Для сравнения: мощность средней атомной электростанции составляет 700 МВт, а наш мозг обходится несколькими миллионными долями от этого значения; во всяком случае, 30 Вт синапсам для интенсивной работы хватает.

Вместе с тем, несмотря на конкретную направленность, HBP - это IT-проект. Юлихскому исследовательскому центру супервычислений, предоставляющему аппаратное обеспечение для HBP, следует разработать более быстрые и эффективные компьютеры, которые были бы ориентированы на биологическую модель: более низкая предельная производительность, более высокий параллелизм.

Взаимосвязь между стоимостью транзисторов и увеличением их тактовой частоты - каждые 13 месяцев расходы снижаются вдвое.


Объемы данных по всему миру ежегодно увеличиваются в два раза, при этом цены на память постоянно снижаются.

Мозг - не слишком ли сложная для нас структура?

Согласно закону Мура, эти технические проблемы рано или поздно будут решены. Но на пути к эмуляции работы мозга предстоит преодолеть еще немало препятствий, отмечает профессор Херц. Удачные модели сложных систем напоминают карикатуры: в них учтены важные моменты, но упущены второстепенные аспекты.

Что касается биологических систем, из-за их эволюционной истории мы вообще не знаем, можно ли пренебречь каким-либо определенным признаком: даже самая мелкая часть структуры синапса может иметь большое значение для его нормального функционирования.

«Таким образом, чтобы полностью понять, как работает отдельная часть мозга, надо понимать, как работает система в целом, и наоборот», - говорит Андреас Херц.

Искусственному интеллекту не нужен наш мозг

Может быть, было бы лучше, если бы Маркрам устроился в какой-нибудь концерн, занимающийся высокими технологиями, например, в Alphabet, в котором сумасшедшие идеи считаются принципами предпринимательской деятельности? Ведь неспроста технический директор Google Рэй Курцвейл симпатизирует пытливости Маркрама. Впрочем, даже главный пророк экспоненциального мышления ожидает появление полноценной эмуляции мозга только к 2029-му году.

Мощный ИИ не должен иметь много общего с человеческим

А вот Ник Бостром думает, что такие прогнозы времени появления эмуляции мозга слишком оптимистичны. Шведский специалист, изучавший физику, математику, нейробиологию и философию, в своей книге «Искусственный интеллект» делает наброски сценария революции в области ИИ.

Как и Курцвейл, Бостром считает моделирование активности мозга возможным. Но из-за сложности технологий, которые еще предстоит разработать, он рассчитывает, что это произойдет где-то в середине столетия. Проблему, например, представляет собой оборудование для визуализации: сканирующие туннельные микроскопы выдают точные результаты, но они медленно работают; электронные микроскопы, наоборот, работают быстро, но разрешение картинки более низкое.

Курцвейл неунывающе возражает, что методы визуализации тоже подчиняются закону ускоряющейся отдачи. В самом деле, пространственное разрешение магнитно-резонансной томографии с 1995 года увеличилось в десять раз. Однако, по мнению нейробиолога Херца, визуализационные приборы в будущем по-преж­нему будут выдавать только урезанную модель действительности.


На термограмме показано более низкое энергопотребление нейрочипа IBM TrueNorth по сравнению со стандартным ЦП.

Но даже если эмуляция в действительности так и останется мечтой, это не значит, что мощный ИИ заставит себя долго ждать, поскольку, конечно же, существуют более целенаправленные подходы по созданию ИИ, которым экспоненциальный прогресс играет на руку. Бостром допускает возможность появления на пути к эмуляции такого нейроморфного ИИ, в котором будут соединены новые принципы нейровычислений и способы синтеза.

Нейроморфное аппаратное обеспечение будет создано по подобию структуры нервной системы. В идеале оно будет работать аналогично мозгу, объединяясь в сеть высокого уровня, самоорганизуясь, будучи отказоустойчивым, подчиняясь принципу массового параллелизма, обладая высокой энергоэффективностью и занимая при этом небольшую площадь.

До сих пор неясно, приведет ли нейроморфный подход к созданию ИИ. Классическим примером его двойственной природы можно назвать создание первых летательных аппаратов. Птица показала человеку, что физически полет возможен и использование несущих плоскостей - не такая уж и плохая идея. Но, как оказалось, только крыльев самолету недостаточно, и способ перемещения в воздухе в принципе был изобретен заново.

Превосходство в мышлении благодаря технологиям

С ИИ ситуация может сложиться точно так же: природа показывает нам, как работает мышление, мы же заново его создаем. Преимущество такого подхода будет заключаться в том, что мы полностью можем полагаться на сильные стороны достижений техники - а их несметное количество.


Нейроморфные сети из полупроводниковых пластин, созданные специалистами Гейдельбергского университета, моделируют работу настоящей нейронной сети.

Аппаратное обеспечение производит вычислительные операции и обменивается данными гораздо быстрее, чем их биологический соперник, и кроме того, его возможности могут беспредельно расширяться. Оборудование можно в любой момент оптимизировать, и оно будет надежнее, чем живой человек. Программы и алгоритмы можно обрабатывать и дублировать на любой вкус. Цифровой интеллект обучается гораздо быстрее биологического, к тому же он в состоянии справиться с различными задачами, тогда как даже гении человечества вроде Альберта Эйнштейна могут блистать только в очень узкой области.

Такой цифровой сверхинтеллект будет состоять из рекурсивно самоулучшающегося ИИ (жарг. Seed AI). Начало ему даст первое поколение мыслящих машин. А затем рекурсия позволит само­обучающемуся ИИ совершенствоваться. Каждое поколение будет умнее предыдущего. А в конце цикла произойдет «интеллектуальный взрыв».

Как это произойдет и что это значит, мы расскажем в следующей статье.

Серия статей CHIP: как искусственный интеллект (ИИ) бросает вызов миру
Человечество стоит на пороге великих перемен. Технологические концерны, военные и исследовательские лаборатории работают над созданием цифрового сверхинтеллекта, который с космической скоростью изменит все на свете: общество, жизнь и даже смерть человека. Что нас ждет впереди: идиллия или последние дни человечества? Пока что мы не решили, каким путем будем идти. В новой серии статей наш журнал расскажет о том, к чему может привести такая революция искусственного интеллекта, о его невероятных возможностях и подводных камнях.