Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект

Мелани Митчелл

Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект

Посвящается моим родителям, которые научили меня быть думающим человеком и много чему еще

MELANIE MITCHELL

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

A GUIDE FOR THINKING HUMANS

© Melanie Mitchell, 2019

© З. Мамедьяров, перевод на русский язык, 2022

© ООО “Издательство АСТ”, 2022

Издательство CORPUS ®

Книжные проекты Дмитрия Зимина

Эта книга издана в рамках программы “Книжные проекты Дмитрия Зимина” и продолжает серию “Библиотека фонда «Династия»”. Дмитрий Борисович Зимин – основатель компании “Вымпелком” (Beeline), фонда некоммерческих программ “Династия” и фонда “Московское время”.

Программа “Книжные проекты Дмитрия Зимина” объединяет три проекта, хорошо знакомых читательской аудитории: издание научно-популярных книг “Библиотека фонда «Династия»”, издательское направление фонда “Московское время” и премию в области русскоязычной научно-популярной литературы “Просветитель”.

Подробную информацию о “Книжных проектах Дмитрия Зимина” вы найдете на сайте ziminbookprojects.ru

Пролог

Испуганные

Складывается впечатление, что компьютеры с пугающей скоростью становятся все умнее, но кое-что им все же не под силу – они по-прежнему не могут оценить иронию. Именно об этом я думала несколько лет назад, когда по пути на встречу по вопросам искусственного интеллекта (ИИ) заблудилась в столице поиска – в Googleplex, штаб-квартире Google в Маунтин-Вью, в штате Калифорния. Более того, я заблудилась в здании Google Maps. Это была ирония судьбы в квадрате.

Найти само здание Google Maps оказалось несложно. У двери стояла машина Google Street View, на крыше которой громоздилась установка с камерой, похожей на черно-красный футбольный мяч. Оказавшись внутри и получив у охраны хорошо заметный гостевой пропуск, я растерялась и заблудилась в лабиринтах кабинок, занятых стайками работников Google, которые, надев наушники, сосредоточенно стучали по клавишам компьютеров Apple. В конце концов мои бессистемные поиски (в отсутствие плана здания) увенчались успехом: я нашла нужную переговорную и присоединилась к собравшимся на целый день.

Эту встречу в мае 2014 года организовал Блез Агуэра-и-Аркас, молодой специалист по компьютерным технологиям, который недавно ушел с высокой должности в Microsoft, чтобы возглавить разработку машинного интеллекта в Google. В 1998 году компания Google начала с одного “продукта” – веб-сайта, на котором использовался новый, исключительно успешный метод поиска в интернете. С годами Google превратилась в главную технологическую компанию мира и теперь предлагает широкий спектр продуктов и услуг, включая Gmail, “Google Документы”, “Google Переводчик”, YouTube, Android и множество других, которыми вы пользуетесь каждый день, и таких, о которых вы, может, и не слышали вовсе.

Основатели Google, Ларри Пейдж и Сергей Брин, долгое время лелеяли мысль о создании искусственного компьютерного интеллекта, и эта сверхзадача предопределила одно из главных направлений деятельности Google. За последние десять лет компания наняла множество специалистов в области искусственного интеллекта, включая знаменитого изобретателя и противоречивого футуролога Рэя Курцвейла, который утверждает, что в ближайшем будущем наступит технологическая сингулярность, то есть момент, когда компьютеры станут умнее людей. Курцвейла наняли в Google, чтобы он помог воплотить эту идею в жизнь. В 2011 году внутри Google создали группу исследования ИИ, которую назвали Google Brain, а после этого компания приобрела впечатляющее количество ИИ-стартапов со столь же многообещающими названиями, среди которых Applied Semantics, DeepMind и Vision Factory.

Иными словами, Google уже нельзя назвать просто поисковым сервисом – даже с натяжкой. Google быстро превращается в компанию прикладного ИИ. Именно искусственный интеллект, подобно клею, связывает различные продукты, услуги и смелые исследования Google и его головной организации, Alphabet. Идеальная цель компании отражена в оригинальной концепции входящей в ее состав группы DeepMind: “Постичь интеллект и использовать его, чтобы постичь все остальное”[1].

ИИ и “ГЭБ”

Устроенной в Google встречи по вопросам ИИ я ждала с нетерпением. Я начала работать с различными аспектами ИИ еще в аспирантуре, в 1980-х годах, а достижения Google меня восхищали. У меня также был целый ряд неплохих идей, которыми я хотела поделиться. Но я должна признать, что встречу собрали не ради меня. Ее организовали, чтобы лучшие исследователи ИИ из Google смогли побеседовать с Дугласом Хофштадтером, легендой ИИ и автором знаменитой книги с загадочным названием “Гёдель, Эшер, Бах: эта бесконечная гирлянда”, или коротко: “ГЭБ”. Если вы специалист в области компьютерных наук или просто увлекаетесь компьютерами, вероятно, вы слышали об этой книге, читали ее или пытались прочесть.

В написанной в 1970-х “ГЭБ” нашли отражение многие интеллектуальные увлечения Хофштадтера: обращаясь к математике, искусству, музыке, языку, юмору и игре слов, он поднимает глубокие вопросы о том, как разум, сознание и самосознание, неотъемлемо присущие каждому человеку, возникают в неразумной и бессознательной среде биологических клеток. В книге также рассматривается, как компьютеры в итоге смогут обрести разум и самосознание. Это уникальная книга – я не знаю ни одной другой, которая могла бы с ней сравниться. Вчитаться в нее нелегко, но она тем не менее стала бестселлером и принесла своему автору Пулитцеровскую премию и Национальную книжную премию. Несомненно, “ГЭБ” вдохновила заняться ИИ больше молодежи, чем любая другая книга. Среди этой молодежи была и я.

В начале 1980-х годов, окончив колледж, где я изучала математику, я обосновалась в Нью-Йорке, устроилась работать учителем и готовила подростков к поступлению в колледж. Я была несчастна и пыталась понять, чем мне на самом деле хочется заняться в жизни. Прочитав восторженный отзыв в журнале Scientific American, я узнала о “ГЭБ” и незамедлительно купила книгу. Следующие несколько недель я читала ее, все больше убеждаясь, что хочу не просто стать специалистом по ИИ, но и работать с Дугласом Хофштадтером. Никогда прежде я не приходила в такой восторг от книги и не чувствовала такой уверенности в выборе профессии.

В то время Хофштадтер преподавал информатику в Индианском университете. У меня родился отчаянный план подать документы на поступление в аспирантуру по информатике, приехать и убедить Хофштадтера принять меня на программу. Была лишь одна загвоздка: я никогда не изучала информатику. Я выросла в окружении компьютеров, потому что в 1960-х мой отец работал специалистом по ЭВМ в технологическом стартапе, а в свободное время собирал мейнфрейм в домашнем кабинете. На машине Sigma 2, размером с холодильник, красовался значок “Я молюсь на фортране” – и я почти не сомневалась, что в ночи, когда все засыпают, компьютер и правда тихонько читает молитвы. Мое детство пришлось на 1960-е и 1970-е, а потому я постигла азы популярных в то время языков – сначала фортрана, а затем бейсика и паскаля, – но почти ничего не знала о методах программирования, не говоря уже о многих других вещах, которые должен знать человек, решивший поступить в аспирантуру по информатике.

Чтобы ускорить свое продвижение к цели, в конце учебного года я уволилась с работы, переехала в Бостон и стала изучать основы информатики, готовясь сменить карьеру. Через несколько месяцев после начала новой жизни я пришла на занятие в Массачусетский технологический институт (MIT) и заметила объявление о лекции Дугласа Хофштадтера, которая должна была два дня спустя состояться в том же кампусе. Я прослушала лекцию, дождалась своей очереди в толпе почитателей и сумела поговорить с Хофштадтером. Оказалось, что он приехал в MIT в разгар годичного академического отпуска, по окончании которого планировал перейти из Индианского университета в Мичиганский университет в Энн-Арбор.

Если не вдаваться в детали, я проявила настойчивость и убедила Хофштадтера взять меня на должность лаборанта – сначала на лето, а затем на оставшиеся шесть лет учебы в аспирантуре, после чего получила докторскую степень по информатике в Мичиганском университете. Мы с Хофштадтером продолжили тесно общаться, часто обсуждая ИИ. Он знал, что я интересуюсь исследованиями ИИ, которые проводятся в Google, и любезно предложил мне присоединиться к нему на встрече.

Шахматы и первое зерно сомнения

В переговорной, которую я так долго искала, собралось около двадцати человек (не считая нас с Дугласом Хофштадтером). Все они работали инженерами в Google и занимались исследованиями ИИ в составе разных команд. В начале встречи все по очереди представились. Несколько человек отметили, что занялись ИИ, потому что в юности прочитали “ГЭБ”. Им всем не терпелось услышать, что легендарный Хофштадтер скажет об ИИ. Затем Хофштадтер поднялся и взял слово. “Я хочу сказать несколько слов об исследованиях ИИ в целом и работе Google в частности, – начал он, преисполненный энтузиазма: – Я напуган. Очень напуган”.

Хофштадтер продолжил свое выступление[2]. Он рассказал, что в 1970-х, когда он приступил к работе над ИИ, все это казалось интересным, но таким далеким от жизни, что не было “ни опасности на горизонте, ни чувства, что все это происходит на самом деле”. Создание машин с человекоподобным интеллектом сулило чудесные интеллектуальные приключения в рамках долгосрочного исследовательского проекта, до воплощения которого, как говорили, оставалась по меньшей мере “сотня Нобелевских премий”[3]. Хофштадтер полагал, что теоретически ИИ возможен: “Нашими «врагами» были люди вроде Джона Сёрла, Хьюберта Дрейфуса и других скептиков, которые утверждали, что ИИ невозможен. Они не понимали, что мозг – это кусок вещества, которое подчиняется законам физики, а компьютер может моделировать что угодно… уровень нейронов, нейротрансмиттеров и так далее. Все это возможно в теории”. Идеи Хофштадтера о моделировании интеллекта на разных уровнях – от нейронов до сознания – подробно разбирались в “ГЭБ” и десятилетиями лежали в основе его собственных исследований. Но до недавних пор Хофштадтеру казалось, что на практике общий ИИ “человеческого уровня” не успеет появиться при его жизни (и даже при жизни его детей), поэтому он не слишком об этом беспокоился.

В конце “ГЭБ” Хофштадтер перечислил “Десять вопросов и возможных ответов” об искусственном интеллекте. Вот один из них: “Будут ли такие шахматные программы, которые смогут выигрывать у кого угодно?” Хофштадтер предположил, что таких программ не будет. “Могут быть созданы программы, которые смогут обыгрывать кого угодно, но они не будут исключительно шахматными программами. Они будут программами общего разума”[4].

На встрече в Google в 2014 году Хофштадтер признал, что был “в корне неправ”. Стремительное совершенствование шахматных программ в 1980-х и 1990-х годах посеяло первое зерно сомнения в его представления о краткосрочных перспективах ИИ. Хотя в 1957 году пионер ИИ Герберт Саймон предсказал, что компьютерная программа станет чемпионом мира “не позднее, чем через десять лет”, в середине 1970-х, когда Хофштадтер писал “ГЭБ”, лучшие компьютерные шахматные программы играли лишь на уровне хорошего (но не блестящего) любителя. Хофштадтер подружился с шахматным энтузиастом и профессором психологии Элиотом Хёрстом, который много писал об отличиях выдающихся шахматистов от шахматных программ. Эксперименты показали, что шахматисты обычно выбирают ход, быстро узнавая комбинацию на доске, а не перебирая все возможные варианты методом “грубой силы”, как делают компьютерные программы. В ходе партии лучшие шахматисты считают комбинацию фигур определенным “положением”, которое требует определенной “стратегии”. Иными словами, шахматисты быстро распознают конкретные комбинации и стратегии как элементы концепций более высокого уровня. Хёрст утверждал, что в отсутствие такой способности узнавать комбинации и распознавать абстрактные концепции шахматные программы никогда не смогут достигнуть уровня лучших шахматистов. Аргументы Хёрста казались Хофштадтеру убедительными.

Тем не менее в 1980-х и 1990-х годах компьютерные шахматные программы совершили резкий скачок в развитии, в основном за счет стремительного повышения быстродействия компьютеров. Лучшие программы по-прежнему играли не по-человечески: чтобы выбрать ход, они заглядывали далеко вперед. К середине 1990-х годов компьютер Deep Blue, разработанный компанией IBM специально для игры в шахматы, достиг уровня гроссмейстера. В 1997 году программа нанесла поражение действующему на тот момент чемпиону мира Гарри Каспарову в матче из шести партий. Искусство шахмат, которое еще недавно казалось вершиной человеческого разума, пало под натиском “грубой силы”.

Музыка – бастион человечности

Хотя победа Deep Blue подтолкнула прессу к спекуляциям о начале эпохи разумных машин, “настоящий” ИИ все еще казался делом далекого будущего. Deep Blue умел играть в шахматы, но не умел ничего другого. Хофштадтер ошибся насчет шахмат, но не отказывался от других возможных ответов на вопросы об искусственном интеллекте, заданные в “ГЭБ”, и особенно на первый в списке:

Вопрос: Будет ли компьютер когда-нибудь сочинять прекрасную музыку?

Возможный ответ: Да, но не скоро.

Хофштадтер продолжил:

Музыка – это язык эмоций, и до тех пор, пока компьютеры не испытают сложных эмоций, подобных человеческим, они не смогут создать ничего прекрасного. Они смогут создавать “подделки” – поверхностные формальные имитации чужой музыки. Однако несмотря на то, что можно подумать априори, музыка – это нечто большее, чем набор синтаксических правил… Я слышал мнение, что вскоре мы сможем управлять перепрограммированной дешевой машинкой массового производства, которая, стоя у нас на столе, будет выдавать из своих стерильных внутренностей произведения, которые могли бы быть написаны Шопеном или Бахом, живи они подольше. Я считаю, что это гротескная и бессовестная недооценка глубины человеческого разума[5].

Хофштадтер называл этот ответ “одним из самых важных элементов «ГЭБ»” и готов был “поставить на него собственную жизнь”.

В середине 1990-х уверенность Хофштадтера в оценках ИИ снова пошатнулась – и довольно сильно, – когда он познакомился с программой, написанной музыкантом Дэвидом Коупом. Программа называлась Experiments in Musical Intelligence (“Эксперименты с музыкальным интеллектом”), или ЭМИ. Композитор и профессор музыки Коуп создал ЭМИ, чтобы она облегчила ему процесс сочинения музыки, автоматически генерируя пьесы в его характерном стиле. Но прославилась ЭМИ созданием пьес в стиле композиторов-классиков, например Баха и Шопена. ЭМИ сочиняет музыку, следуя большому набору правил, разработанных Коупом и определяющих общий синтаксис композиции. При создании новой пьесы “в стиле” конкретного композитора эти правила применяются к многочисленным примерам из его творчества.

На встрече в Google Хофштадтер восхищенно рассказывал о своем знакомстве с ЭМИ:

Я сел за фортепиано и сыграл одну из мазурок ЭМИ “в стиле Шопена”. Она звучала не совсем так, как музыка Шопена, но в достаточной степени напоминала его творчество и была достаточно складной, чтобы я ощутил глубокое беспокойство.

Музыка с детства завораживала меня и трогала до глубины души. Все мои любимые композиции кажутся мне посланием из сердца человека, который их создал. Такое впечатление, что они позволяют мне заглянуть композитору в душу. И кажется, что в мире нет ничего человечнее, чем выразительность музыки. Ничего. Мысль о том, что примитивная манипуляция с алгоритмами может выдавать вещи, звучащие так, словно они идут из человеческого сердца, очень и очень тревожна. Я был сражен.

Затем Хофштадтер вспомнил лекцию, которую читал в престижной Истменской школе музыки в Рочестере, в штате Нью-Йорк. Описав ЭМИ, он предложил слушателям, среди которых было несколько преподавателей композиции и теории музыки, угадать, какое из произведений, исполняемых пианистом, было (малоизвестной) мазуркой Шопена, а какое – сочинением ЭМИ. Впоследствии один из слушателей вспоминал: “Первая мазурка была изящна и очаровательна, но ей не хватало изобретательности и плавности «настоящего Шопена»… Вторая явно принадлежала Шопену – ее отличали лиричная мелодия, широкие и изящные хроматические модуляции, а также естественная и гармоничная форма”[6]. Многие преподаватели согласились с такой оценкой и шокировали Хофштадтера, проголосовав за то, что ЭМИ написала первую пьесу, а Шопен – вторую. На самом деле все было наоборот.

В переговорной Google Хофштадтер сделал паузу и вгляделся в наши лица. Все молчали. Наконец он продолжил: “Я испугался ЭМИ. Действительно испугался. Я возненавидел ее и узрел в ней серьезную угрозу. Она грозила уничтожить все то, что я особенно ценил в человечестве. Думаю, ЭМИ стала ярчайшим воплощением моих опасений, связанных с искусственным интеллектом”.

Google и сингулярность

Затем Хофштадтер заговорил о своем неоднозначном отношении к исследованиям ИИ, проводимым в Google, где занимались беспилотными автомобилями, распознаванием речи, пониманием естественного языка, машинным переводом, компьютерно-генерируемым искусством, сочинением музыки и многим другим. Тревоги Хофштадтера подкреплялись верой Google в Рэя Курцвейла и его представление о сингулярности, в которой ИИ, имея способность самостоятельно учиться и совершенствоваться, быстро достигнет человеческого уровня разумности, а затем и превзойдет его. Казалось, Google делает все возможное, чтобы ускорить этот процесс. Хотя Хофштадтер сильно сомневался в идее сингулярности, он признавал, что предсказания Курцвейла его тревожат. “Меня пугали эти сценарии. Я был настроен весьма скептически, но все равно мне казалось, что они могут оказаться правдой, даже если называемые сроки неверны. Нас застанут врасплох. Нам будет казаться, что ничего не происходит, и мы не заметим, как компьютеры вдруг станут умнее нас”.

Если это действительно произойдет, “нас отодвинут в сторону. Мы превратимся в пережитки прошлого. Мы останемся ни с чем. Может, это и правда случится, но я не хочу, чтобы это случилось в ближайшее время. Я не хочу, чтобы мои дети остались ни с чем”.

Хофштадтер завершил свое выступление прозрачным намеком на тех самых инженеров Google, которые собрались в переговорной и внимательно слушали: “Меня очень пугает, очень тревожит, очень печалит, а также ужасает, шокирует, удивляет, озадачивает и обескураживает, что люди очертя голову слепо бегут вперед, создавая все эти вещи”.

Почему Хофштадтер испуган?

Я огляделась. Казалось, слушатели озадачены и даже растеряны. Исследователей ИИ из Google ничто из перечисленного ничуть не пугало. Более того, это были дела давно минувших дней. Когда Deep Blue обыграл Каспарова, когда ЭМИ начала сочинять мазурки в стиле Шопена и когда Курцвейл написал первую книгу о сингулярности, многие из этих инженеров учились в школе и, возможно, читали “ГЭБ” и восхищались ею, несмотря на то что многие из приводимых в ней прогнозов развития ИИ к тому времени несколько устарели. Они работали в Google как раз для того, чтобы сделать ИИ реальностью, причем не через сотню лет, а сейчас – и как можно скорее. Они не понимали, что именно так сильно беспокоит Хофштадтера.

Люди, работающие в сфере ИИ, привыкли сталкиваться с опасениями людей со стороны, которые, вероятно, сформировали свои представления под влиянием научно-фантастических фильмов, где сверхразумные машины переходят на сторону зла. Исследователям ИИ также знакомы тревоги, что всё более сложные системы ИИ будут заменять людей в некоторых сферах, что при использовании в анализе больших данных ИИ будет нарушать конфиденциальность и потворствовать скрытой дискриминации, а также что неудачные системы ИИ, самостоятельно принимающие решения, будут сеять хаос.

Но Хофштадтера ужасало иное. Он боялся не того, что ИИ станет слишком умным, слишком вездесущим, слишком вредоносным или слишком полезным. Он боялся, что разум, творчество, эмоции и, возможно, даже сознание станут слишком просто воспроизводимыми, а следовательно, все те вещи, которые он особенно ценит в человечестве, окажутся не более чем “набором хитростей” и примитивный набор алгоритмов “грубой силы” сможет объяснить человеческую душу.

Как видно из “ГЭБ”, Хофштадтер твердо верит, что разум и все его характеристики в полной мере проистекают из физической среды мозга и остального тела, а также из взаимодействия тела с физическим миром. Здесь нет ничего нематериального или бесплотного. Хофштадтер беспокоится о сложности. Он боится, что ИИ может показать нам, что человеческие качества, которые мы ценим больше всего, очень просто механизировать. После встречи Хофштадтер пояснил мне, рассуждая о Шопене, Бахе и других выдающихся представителях рода человеческого: “Если маленький чип сможет обесценить эти умы бесконечной остроты, сложности и эмоциональной глубины, это разрушит мое представление о сущности человечества”.

Я в недоумении

За выступлением Хофштадтера последовала короткая дискуссия, в ходе которой недоумевающие слушатели побуждали Хофштадтера подробнее разъяснять опасения, связанные с ИИ и, в частности, с работой Google. Но коммуникационный барьер не рухнул. Встреча продолжилась презентациями и обсуждениями проектов с перерывами на кофе – все как обычно, – но о словах Хофштадтера больше никто не вспоминал. В завершение встречи Хофштадтер попросил участников поделиться своими соображениями о ближайшем будущем ИИ. Несколько исследователей из Google предположили, что общий ИИ человеческого уровня, вероятно, появится в течение ближайших тридцати лет, во многом благодаря успехам Google в совершенствовании метода “глубокого обучения”, навеянного представлениями о человеческом мозге.

Я ушла со встречи в растерянности. Я знала, что Хофштадтера тревожат некоторые работы Курцвейла о сингулярности, но прежде не понимала, насколько глубоки его опасения. Я также знала, что Google активно занимается исследованиями ИИ, но поразилась оптимизму некоторых прогнозов о времени выхода общего ИИ на “человеческий” уровень. Лично я полагала, что ИИ достиг больших успехов в ряде узких сфер, но не приблизился к широкой, общей разумности человека – и не мог приблизиться к ней даже за столетие, не говоря уже о трех десятках лет. При этом я была уверена, что люди, имеющие другую точку зрения, серьезно недооценивают сложность человеческого разума. Я читала книги Курцвейла и по большей части находила их смехотворными. Тем не менее, прислушавшись к мнению людей, которых я уважала и которыми восхищалась, я решила критически оценить свои собственные взгляды. Возможно, полагая, что эти исследователи ИИ недооценивают людей, я сама недооценивала силу и потенциал сегодняшнего ИИ?

В последующие месяцы я начала внимательнее следить за обсуждением этих вопросов. Я вдруг стала замечать множество статей, постов и целых книг, в которых выдающиеся люди говорили нам, что прямо сейчас настает пора опасаться угроз “сверхчеловеческого” ИИ. В 2014 году физик Стивен Хокинг заявил: “Развитие полноценного искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы”[7]. В тот же год предприниматель Илон Маск, основавший компании Tesla и SpaceX, назвал искусственный интеллект, “вероятно, величайшей угрозой нашему существованию” и сказал, что “искусственным интеллектом мы призываем демона”[8]. Сооснователь Microsoft Билл Гейтс согласился с ним: “В этом вопросе я согласен с Илоном Маском и другими и не понимаю, почему некоторые люди не проявляют должной озабоченности”[9]. Книга философа Ника Бострома “Искусственный интеллект” (Superintelligence)[10], где он рассказывает о потенциальных угрозах, которые возникнут, когда машины станут умнее людей, неожиданно стала бестселлером, несмотря на сухость и тяжеловесность повествования.

Другие ведущие мыслители выражали несогласие. Да, говорили они, нам нужно удостовериться, что программы ИИ безопасны и не могут причинить вред людям, но все сообщения о скором появлении сверхчеловеческого ИИ серьезно преувеличены. Предприниматель и активист Митчелл Капор сказал: “Человеческий разум – удивительный, изощренный и не до конца изученный феномен. Угрозы воспроизвести его в ближайшее время нет”[11]. Робототехник (и бывший директор лаборатории ИИ в MIT) Родни Брукс согласился с ним и отметил, что мы “сильно переоцениваем способности машин – и тех, что работают сегодня, и тех, что появятся в грядущие несколько десятилетий”[12]. Психолог и исследователь ИИ Гэри Маркус даже высказал мнение, что в сфере создания “сильного ИИ” – то есть общего ИИ человеческого уровня – “прогресса почти не наблюдается”[13].

Я могла бы и дальше приводить противоречащие друг другу цитаты. В общем и целом, я пришла к выводу, что в сфере ИИ царит неразбериха. Наблюдается то ли огромный прогресс, то ли почти никакого. Появление “настоящего” ИИ ожидается то ли со дня на день, то ли через несколько веков. ИИ или решит все наши проблемы, или всех нас лишит работы, или уничтожит человеческую расу, или обесценит человечность. Стремление к нему – то ли благородная цель, то ли “призыв демона”.

О чем эта книга

Эта книга появилась, когда я предприняла попытку разобраться в истинном положении вещей в области искусственного интеллекта и понять, что компьютеры умеют сегодня и чему научатся за несколько десятков лет. Провокационные высказывания Хофштадтера на встрече в Google стали для меня призывом к действию, который поддержали и уверенные ответы исследователей Google о ближайшем будущем ИИ. В последующих главах я стараюсь прояснить, как далеко зашел искусственный интеллект, а также пролить свет на его разнообразные – и порой противоречащие друг другу – цели. Для этого я анализирую работу ряда важнейших систем ИИ, оцениваю их успехи и описываю ограничения. Я рассматриваю, насколько хорошо сегодняшние компьютеры справляются с задачами, которые, по нашему мнению, требуют интеллекта высокого уровня: как они обыгрывают людей в интеллектуальных играх, переводят тексты, отвечают на непростые вопросы и управляют транспортными средствами в сложных условиях. Я также анализирую, как они выполняют элементарные в нашем понимании задачи, которые не требуют больших интеллектуальных усилий: распознают лица и объекты на изображениях, понимают речь и текст, а также пользуются обыденным здравым смыслом.

Я пытаюсь осмыслить и более широкие вопросы, которые с самого начала подпитывали дебаты об ИИ. Что мы называем “общим человеческим” или даже “сверхчеловеческим” интеллектом? Близок ли современный ИИ к этому уровню? Можно ли сказать, что он движется в этом направлении? Какие опасности таит ИИ? Какие аспекты своего разума мы особенно ценим? В какой степени ИИ человеческого уровня заставит нас усомниться в своих представлениях о собственной человечности? Говоря словами Хофштадтера, насколько мы должны быть испуганы?

В этой книге вы не найдете общего обзора истории искусственного интеллекта, но найдете подробный анализ ряда методов ИИ, которые, возможно, уже влияют на вашу жизнь или начнут влиять на нее в скором времени, а также анализ проектов ИИ, бросающих самый смелый вызов нашему восприятию человеческой уникальности. Я хочу поделиться с вами своими соображениями и надеюсь, что вы – как и я – получите более ясное представление о том, чего уже добился ИИ и какие задачи ему предстоит решить, прежде чем машины смогут заявить о собственной человечности.

Часть I

Предыстория

Глава 1

Истоки искусственного интеллекта

Два месяца и десять мужчин в Дартмуте

Мечта о создании разумной машины – машины, которая разумна в той же степени, что и человек, или даже превосходит его, – появилась много столетий назад, но стала частью современной науки с началом эры цифровых компьютеров. Идеи, приведшие к созданию первых программируемых компьютеров, родились из стремления математиков понять человеческое мышление – в частности, логику – как механический процесс “манипуляции символами”. Цифровые компьютеры, по сути, представляют собой символьные манипуляторы, которые оперируют комбинациями символов 0 и 1. Пионеры вычислительной техники, включая Алана Тьюринга и Джона фон Неймана, проводили аналогии между работой компьютеров и мозга человека, и им казалось очевидным, что человеческий разум можно воссоздать в компьютерной программе.

Большинство людей из сферы искусственного интеллекта считают, что официально она выделилась в отдельную дисциплину на маленьком семинаре, который был организован молодым математиком Джоном Маккарти и состоялся в 1956 году в Дартмуте.

В 1955 году Маккарти, которому тогда было двадцать восемь лет, поступил преподавателем на математический факультет Дартмутского колледжа. В студенческие годы он изучал психологию и новую “теорию автоматов” (которая впоследствии стала информатикой) и заинтересовался идеей о создании думающей машины. В аспирантуре на кафедре математики Принстонского университета Маккарти познакомился с Марвином Минским, который учился вместе с ним и тоже интересовался потенциалом разумных компьютеров. Окончив аспирантуру, Маккарти некоторое время работал в Лабораториях Белла и IBM, где сотрудничал с основателем теории информации Клодом Шенноном и пионером электротехники Натаниэлем Рочестером. Оказавшись в Дартмуте, Маккарти убедил Минского, Шеннона и Рочестера помочь ему с организацией “двухмесячного семинара по изучению искусственного интеллекта, который планировалось провести летом 1956 года с участием десяти человек”[14]. Термин “искусственный интеллект” был предложен Маккарти, который хотел отделить эту сферу от связанной с ней кибернетики[15]. Позже Маккарти признал, что название никому не нравилось, ведь целью был настоящий, а не “искусственный” интеллект, но “без названия было не обойтись”, поэтому он стал использовать понятие “искусственный интеллект”[16].

Четыре организатора летнего семинара подали заявку на получение финансирования в Фонд Рокфеллера. Они написали, что в основе планируемого исследования лежит “предположение, что каждый аспект обучения и любую другую характеристику интеллекта теоретически можно описать так точно, что можно создать машину для его моделирования”[17]. В заявке перечислялись основные темы для обсуждения – обработка естественного языка, нейронные сети, машинное обучение, абстрактные концепции и рассуждения, творческие способности, – и они до сих пор определяют сферу искусственного интеллекта.

Хотя самые мощные компьютеры в 1956 году были примерно в миллион раз медленнее современных смартфонов, Маккарти с коллегами полагали, что создание ИИ не за горами: “Мы считаем, что значительного прогресса по одной или нескольким из этих задач можно добиться, если группа правильно подобранных ученых получит возможность поработать над ними вместе в течение лета”[18].

Вскоре возникли трудности, знакомые любому, кто хоть раз пытался организовать научный семинар. Фонд Рокфеллера согласился предоставить лишь половину запрашиваемой суммы, а убедить участников приехать и остаться оказалось гораздо сложнее, чем Маккарти мог предположить. О согласии между ними не шло и речи. Было много интересных дискуссий и много противоречий. Как обычно бывает на подобных встречах, “у каждого была своя идея, большое самомнение и горячий интерес к собственному плану”[19]. Тем не менее дартмутское лето ИИ помогло добиться очень важных результатов. У области исследований появилось название. Были очерчены ее общие цели. Будущая “большая четверка” пионеров сферы – Маккарти, Минский, Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон – встретились и построили ряд планов на будущее. По какой-то причине эти четверо после семинара смотрели в будущее искусственного интеллекта с оптимизмом. В начале 1960-х годов Маккарти основал Стэнфордский проект в области искусственного интеллекта с “целью за десять лет сконструировать полностью разумную машину”[20]. Примерно в то же время будущий нобелевский лауреат Герберт Саймон предсказал: “В ближайшие двадцать лет машины смогут выполнять любую работу, которая под силу человеку”[21]. Вскоре после этого основатель Лаборатории ИИ в MIT Марвин Минский дал прогноз, что “до смены поколений… задачи создания «искусственного интеллекта» будут в основном решены”[22].

Основные понятия и работа с ними

Пока не произошло ни одно из предсказанных событий. Насколько далеки мы от цели сконструировать “полностью разумную машину”? Потребуется ли нам для этого осуществить обратное проектирование сложнейшего человеческого мозга или же мы найдем короткий путь, где хитрого набора пока неизвестных алгоритмов будет достаточно, чтобы создать полностью разумную в нашем представлении машину? Что вообще имеется в виду под “полностью разумной машиной”?

“Определяйте понятия… или мы никогда не поймем друг друга”[23]. Этот призыв философа XVIII века Вольтера остается слабым местом дискуссий об искусственном интеллекте, поскольку главное понятие – интеллект – все еще не имеет четкого определения. Марвин Минский называл такие понятия, как “интеллект”, “мышление”, “познание”, “сознание” и “эмоция”, “словами-чемоданами”[24]. Каждое из них, подобно чемодану, набито кучей разных смыслов. Понятие “искусственный интеллект” наследует эту проблему, в разных контекстах означая разное.

Большинство людей согласится, что человек наделен интеллектом, а пылинка – нет. Кроме того, мы в массе своей считаем, что человек разумнее червя. Коэффициент человеческого интеллекта измеряется по единой шкале, но мы также выделяем разные аспекты интеллекта: эмоциональный, вербальный, пространственный, логический, художественный, социальный и так далее. Таким образом, интеллект может быть бинарным (человек либо умен, либо нет), может иметь диапазон (один объект может быть разумнее другого), а может быть многомерным (один человек может обладать высоким вербальным, но низким эмоциональным интеллектом). Понятие “интеллект” действительно напоминает набитый до отказа чемодан, который грозит лопнуть.

Как бы то ни было, сфера ИИ практически не принимает в расчет эти многочисленные различия. Усилия ученых направлены на решение двух задач: научной и практической. В научном направлении исследователи ИИ изучают механизмы “естественного” (то есть биологического) интеллекта, пытаясь внедрить его в компьютеры. В практическом направлении поборники ИИ просто хотят создать компьютерные программы, которые справляются с задачами не хуже или лучше людей, и не заботятся о том, думают ли эти программы таким же образом, как люди. Если спросить исследователей ИИ, какие цели – научные или практические – они преследуют, многие в шутку ответят, что это зависит от того, кто в данный момент финансирует их работу.

В недавнем отчете о текущем состоянии ИИ комитет видных исследователей определил эту область как “раздел информатики, изучающий свойства интеллекта посредством синтеза интеллекта”[25]. Да, определение закольцовано. Впрочем, тот же комитет признал, что определить область сложно, но это и к лучшему: “Отсутствие точного, универсального определения ИИ, вероятно, помогает области все быстрее расти, развиваться и совершенствоваться”[26]. Более того, комитет отмечает: “Практики, исследователи и разработчики ИИ ориентируются по наитию и руководствуются принципом «бери и делай»”.

Анархия методов

Участники Дартмутского семинара 1956 года озвучивали разные мнения о правильном подходе к разработке ИИ. Одни – в основном математики – считали, что языком рационального мышления следует считать математическую логику и дедуктивный метод. Другие выступали за использование индуктивного метода, в рамках которого программы извлекают статистические сведения из данных и используют вероятности при работе с неопределенностью. Третьи твердо верили, что нужно черпать вдохновение из биологии и психологии и создавать программы по модели мозга. Как ни странно, споры между сторонниками разных подходов не утихают по сей день. Для каждого подхода было разработано собственное множество принципов и техник, поддерживаемых отраслевыми конференциями и журналами, но узкие специальности почти не взаимодействуют между собой. В недавнем исследовании ИИ отмечается: “Поскольку мы не имеем глубокого понимания интеллекта и не знаем, как создать общий ИИ, чтобы идти по пути настоящего прогресса, нам нужно не закрывать некоторые направления исследований, а принимать «анархию методов», царящую в сфере ИИ”[27].

Однако с 2010-х годов одно семейство ИИ-методов, в совокупности именуемых глубоким обучением (или глубокими нейронными сетями), выделилось из анархии и стало господствующей парадигмой ИИ. Многие популярные медиа сегодня ставят знак равенства между понятиями “искусственный интеллект” и “глубокое обучение”. При этом они совершают досадную ошибку, и мне стоит прояснить различия между терминами. ИИ – это область, включающая широкий спектр подходов, цель которых заключается в создании наделенных интеллектом машин. Глубокое обучение – лишь один из этих подходов. Глубокое обучение – лишь один из множества методов в области “машинного обучения”, подобласти ИИ, где машины “учатся” на основе данных или собственного “опыта”. Чтобы лучше понять эти различия, нужно разобраться в философском расколе, который произошел на заре исследования ИИ, когда произошло разделение так называемых символического и субсимволического ИИ.

Символический ИИ

Давайте сначала рассмотрим символический ИИ. Программа символического ИИ знает слова или фразы (“символы”), как правило понятные человеку, а также правила комбинирования и обработки этих символов для выполнения поставленной перед ней задачи.

Приведу пример. Одной ранней программе ИИ присвоили громкое имя “Универсальный решатель задач” (General Problem Solver, или GPS)[28]. (Прошу прощения за сбивающую с толку аббревиатуру: Универсальный решатель задач появился раньше системы глобального позиционирования, ныне известной как GPS.) УРЗ мог решать такие задачи, как задача о миссионерах и людоедах, над которой вы, возможно, ломали голову в детстве. В этой известной задаче три миссионера и три людоеда должны переправиться через реку на лодке, способной выдержать не более двух человек. Если на одном берегу окажется больше (голодных) людоедов, чем (аппетитных) миссионеров, то… думаю, вы поняли, что произойдет. Как всем шестерым переправиться на другой берег без потерь?

Создатели УРЗ, когнитивисты Герберт Саймон и Аллен Ньюэлл, записали, как несколько студентов “размышляют вслух”, решая эту и другие логические задачи. Затем Саймон и Ньюэлл сконструировали программу таким образом, чтобы она копировала ход рассуждений студентов, который ученые признали их мыслительным процессом.

Я не буду подробно описывать механизм работы УРЗ, но его символическую природу можно разглядеть в формулировке программных инструкций. Чтобы поставить задачу, человек писал для УРЗ подобный код:

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ:

ЛЕВЫЙ-БЕРЕГ = [3 МИССИОНЕРА, 3 ЛЮДОЕДА, 1 ЛОДКА]

ПРАВЫЙ-БЕРЕГ = [ПУСТО]

ЖЕЛАЕМОЕ СОСТОЯНИЕ:

ЛЕВЫЙ-БЕРЕГ = [ПУСТО]

ПРАВЫЙ-БЕРЕГ = [3 МИССИОНЕРА, 3 ЛЮДОЕДА, 1 ЛОДКА]

Если говорить обычным языком, эта инструкция показывает, что изначально левый берег реки “содержит” трех миссионеров, трех людоедов и одну лодку, в то время как правый не содержит ничего. Желаемое состояние определяет цель программы – переправить всех на правый берег реки.

На каждом шаге программы УРЗ пытается изменить текущее состояние, чтобы сделать его более похожим на желаемое состояние. В этом коде у программы есть “операторы” (в форме подпрограмм), которые могут преобразовывать текущее состояние в новое состояние, и “правила”, кодирующие ограничения задачи. Например, один оператор перемещает некоторое количество миссионеров и людоедов с одного берега реки на другой:

ПЕРЕМЕСТИТЬ (#МИССИОНЕРОВ, #ЛЮДОЕДОВ, С-БЕРЕГА, НА-БЕРЕГ)

Слова в скобках называются параметрами, и после запуска программа заменяет эти слова на числа или другие слова. Параметр #миссионеров заменяется на количество перемещаемых миссионеров, параметр #людоедов заменяется на количество перемещаемых людоедов, а параметры с-берега и на-берег заменяются на “левый-берег” и “правый-берег” в зависимости от того, с какого берега нужно переместить миссионеров и людоедов. В программе закодировано знание, что лодка перемещается вместе с миссионерами и людоедами.

Прежде чем программа сумеет применить этот оператор с конкретными значениями параметров, она должна свериться с закодированными правилами: так, за один раз можно переместить не более двух человек, а если в результате применения оператора на одном берегу окажется больше людоедов, чем миссионеров, применять его нельзя.