Джеймс Баррат - Последнее изобретение человечества Страница 41

Цель проекта — создание когнитивных программных систем, то есть систем, способных рассуждать, учиться на опыте, получать устные задания, объяснять, что они делают в настоящий момент, обдумывать собственный опыт и устойчиво реагировать на неожиданности.

Предполагалось, что в пределах собственной когнитивной архитектуры CALO соединит в себе такие инструменты ИИ, как обработка естественного языка, машинное обучение, представление знаний, человеко-компьютерное взаимодействие и гибкое планирование. DARPA финансировало CALO в 2003–2008 гг.; в проекте участвовали 300 исследователей из 25 учреждений, включая Boeing Phantom Works, Карнеги-Меллон, Гарвард и Йель. За четыре года из-под пера ученых вышло более 500 публикаций во многих областях знания, связанных с ИИ. И все это стоило американским налогоплательщикам $150 млн.

В целом CALO работал не так хорошо, как от него ожидали, но все же часть результатов представлялась перспективной — «механизм действия» (по контрасту с «поисковым механизмом»), который занимался такими вещами, как набор писем и текста под диктовку, различные вычисления и преобразования, консультации с расписанием полетов и установка напоминаний. SRI International — компания, координировавшая все предприятие, выделила из себя Siri (называемую для краткости стелс-компанией), чтобы собрать $25 млн дополнительных инвестиций и завершить разработку «механизма действия». В 2008 г. компания Apple Computer приобрела Siri примерно за $200 млн.

Сегодня программа Siri глубоко интегрирована в IOS — операционную систему iPhone. Это лишь небольшая часть того, чем обещала стать CALO, но это гораздо более умная штука, чем большинство приложений для смартфонов. А как же военные, которые должны были получить CALO? Им это тоже будет полезно — армия возьмет в сражение iPhone с предустановленной системой Siri и секретными боевыми приложениями.

Таким образом, одна из серьезных причин того, что финансирование не станет узким местом создания УЧИ и не замедлит интеллектуальный взрыв, состоит в том, что в нашем мире налогоплательщики, такие как вы и я, сами оплачивают разработку УЧИ компонент за компонентом, через DARPA (Siri), ВМС (LIDA) и другие открытые и не слишком открытые ветки правительства США. Затем мы оплачиваем все то же самое еще раз, теперь уже как важный новый компонент наших смартфонов и компьютеров. Мало того, SRI International выпустила в свет еще один продукт, созданный на базе проекта CALO, — Trapit. Это контент-администратор — персонифицированный инструмент поиска, который находит в Сети интересующую вас информацию и показывает ее в упорядоченном виде.

Еще одна причина того, почему экономика не замедлит интеллектуальный взрыв, вот в чем: когда УЧИ появится или ученые хотя бы подойдут вплотную к его созданию, всем захочется в этом поучаствовать. Всем без исключения. Гертцель указывает, что появление интеллектуальных систем человеческого уровня произвело бы ошеломляющее действие на мировую экономику. Производители УЧИ получили бы неограниченный инвест-капитал на завершение и коммерциализацию новой технологии. Диапазон товаров и услуг с участием интеллектуальных агентов человеческого калибра потрясает воображение. Возьмите хотя бы работу, выполняемую «белыми воротничками» всех сортов, — кто не захотел бы обзавестись командой машин, умных как люди, которые работали бы круглосуточно и делали то же самое, что делают нормальные работники из плоти и крови, но без отдыха и ошибок? Или возьмите программирование: как сказал в главе 5 Стив Омохундро, мы, люди, плохие программисты, а компьютерный разум идеально подходит для того, чтобы программировать лучше нас (и очень скоро воспользоваться программистским ноу-хау для усовершенствования собственных внутренних процессов).

Согласно Гертцелю:

…если бы ИИ мог разобраться в собственном устройстве, он сумел бы разобраться и в другом программном обеспечении и усовершенствовать его; таким образом, он оказал бы революционное влияние на индустрию программных продуктов. А поскольку большая часть финансовых сделок на рынках США в настоящее время реализуется программными трейдинговыми системами, можно предположить, что технологии УЧИ очень скоро стали бы незаменимыми в финансовом мире. Военные и шпионские организации, скорее всего, тоже нашли бы множество практических применений для этой технологии. О подробностях того, как все это будет происходить, можно спорить, но мы можем, по крайней мере, быть уверены, что любые ограничения скорости экономического роста и инвестиционный климат в период развития УЧИ быстро потеряют значение.

Далее стоит роботизировать УЧИ — поместить его в механическое тело — и перед нами откроются новые миры. Возьмите хотя бы опасные работы — добычу полезных ископаемых, морские и космические исследования, военное и пожарное дело, силовые ведомства. Добавьте обслуживание — заботу о пожилых и детях, обязанности слуг, служанок и личных секретарей. Роботы-садовники, шоферы, телохранители и личные тренеры. Наука, медицина, техника — какая область человеческой деятельности не испытала бы невероятный подъем с появлением команд никогда не устающих и по существу одноразовых разумных агентов человеческого уровня, работающих к тому же круглосуточно?

Далее, как мы уже говорили, международная конкуренция подтолкнет многие страны к покупке новой технологии или убедит вспомнить о собственных исследовательских проектах УЧИ. Гертцель говорит:

Если действующий прототип УЧИ приблизился бы к уровню, на котором взрыв представляется возможным, правительства всего мира признали бы эту технологию критически важной и не пожалели бы усилий ради того, чтобы первыми получить полностью функциональный УЧИ, "прежде чем это сделает противная сторона". Возможно, экономики целых стран были бы подчинены единственной цели — разработке первой сверхразумной машины. В общем, экономика не может послужить ограничивающим фактором интеллектуального взрыва; скорее, скорость экономического роста будет определяться состоянием различных УЧИ-проектов по всему миру.

Другими словами, как только мы начнем делить планету с иным разумом, превосходящим человеческий, многое изменится; затем все изменится еще раз, когда произойдет предсказанный Гудом интеллектуальный взрыв и появится УЧИ.

Но прежде чем рассматривать эти перемены и другие важные препятствия для разработки УЧИ и интеллектуального взрыва, давайте завершим разговор о финансировании как критическом барьере. Говоря попросту, никакой это не барьер. Разработка УЧИ не испытывает нужды в деньгах по трем причинам. Во-первых, нет недостатка в проектах слабого ИИ, которые могут позже стать компонентами систем ИИ человеческого уровня, известных как когнитивные архитектуры. Во-вторых, даже горстка «неприкрытых» проектов УЧИ развивается полным ходом и достигает значительного прогресса с различным источниками финансирования, не говоря уже о вероятных стелс-проектах. В-третьих, по мере приближения технологий ИИ к человеческому уровню поток финансирования будет только увеличиваться, и рано или поздно он перенесет ИИ через финишную черту. Денежные вливания будут настолько серьезными, что хвост, по существу, начнет вилять собакой. Если не принимать во внимание другие узкие места, то создание сильного искусственного интеллекта станет двигателем мировой экономики, которая к тому же будет подпитываться общими ожиданиями бесчисленных перемен, которые он привнесет в нашу жизнь.

Чуть дальше мы рассмотрим еще одно критическое препятствие — сложность программного обеспечения. Мы выясним, так ли уж велика сложность программных архитектур, соответствующих человеческому интеллекту, чтобы их создание оказалось нам не под силу, и действительно ли впереди нас ждет вечная ИИ-зима

ГЛАВА 12

Последнее затруднение

Почему мы можем быть уверены, что построим сверхразумные машины? Потому что из успехов нейробиологии ясно, что наш чудесный разум имеет физическую основу, и к настоящему моменту нам уже пора понять, что технология позволяет создать все, что возможно физически создать. Компьютер Watson фирмы IBM, играющий в «Свою игру» не хуже чемпионов-людей, — значимая веха на этом пути, иллюстрирующая прогресс машинной обработки языка. Watson изучал язык при помощи статистического анализа громадных объемов текста, доступных в Сети. Когда машины станут достаточно мощными, чтобы расширить этот статистический анализ и связать язык с данными сенсоров, вы проиграете спор, если скажете, что они не понимают язык.

Действительно ли мы заходим слишком далеко, считая, что со временем нам удастся раскрыть принципы работы разума и воплотить их в машине, так же как методами обратного проектирования нам удалось реализовать в удобном для нас виде особенно полезные свойства природных объектов, таких как лошадь или прядильный орган личинки шелкопряда? Сенсация: человеческий мозг — природный объект.