Стюарт Рассел

Совместимость

Как контролировать искусственный интеллект

Переводчик Наталья Колпакова

Научный редактор Борис Миркин, д-р техн. наук

Редактор Антон Никольский

Издатель П. Подкосов

Руководитель проекта И. Серёгина

Корректоры И. Астапкина, М. Миловидова

Компьютерная верстка А. Фоминов

Дизайн обложки Ю. Буга

Фото на обложке Shutterstock

© Stuart Russell, 2019

All rights reserved.

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2021

© Электронное издание. ООО «Альпина Диджитал», 2021

* * *

Посвящается

Лой, Гордону, Люси, Джорджу и Айзеку

Эта книга издана в рамках программы «Книжные проекты Дмитрия Зимина» и продолжает серию «Библиотека „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 знакомые читательской аудитории: издание научно-популярных переводных книг «Библиотека „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.

Предисловие

Зачем эта книга? Почему именно сейчас?

Это книга о прошлом, настоящем и будущем нашего осмысления понятия «искусственный интеллект» (ИИ) и о попытках его создания. Эта тема важна не потому, что ИИ быстро становится обычным явлением в настоящем, а потому, что это господствующая технология будущего. Могущественные государства начинают осознавать этот факт, уже некоторое время известный крупнейшим мировым корпорациям. Мы не можем с точностью предсказать, как быстро будет развиваться технология и по какому пути она пойдет. Тем не менее мы должны строить планы, исходя из возможности того, что машины далеко обойдут человека в способности принятия решений в реальном мире. Что тогда?

Все, что может предложить цивилизация, является продуктом нашего интеллекта; обретение доступа к существенно превосходящим интеллектуальным возможностям стало бы величайшим событием в истории. Цель этой книги — объяснить, почему оно может стать последним событием цивилизации и как нам исключить такой исход.

Общий план книги

Книга состоит из трех частей. Первая часть (главы с первой по третью) исследует понятие интеллекта, человеческого и машинного. Материал не требует специальных знаний, но для интересующихся дополнен четырьмя приложениями, в которых объясняются базовые концепции, лежащие в основе сегодняшних систем ИИ. Во второй части (главы с четвертой по шестую) рассматривается ряд проблем, вытекающих из наделения машин интеллектом. Я уделяю особое внимание контролю — сохранению абсолютной власти над машинами, возможности которых превосходят наши. Третья часть (главы с седьмой по десятую) предлагает новое понимание ИИ, предполагающее, что машины всегда будут служить на благо человечеству. Книга адресована широкому кругу читателей, но, надеюсь, пригодится и специалистам по ИИ, заставив их пересмотреть свои базовые предпосылки.

Глава 1. Что, если мы добьемся своего?

Много лет назад мои родители жили в английском городе Бирмингеме возле университета. Решив уехать из города, они продали дом Дэвиду Лоджу, профессору английской литературы, на тот момент уже известному романисту. Я с ним так и не встретился, но познакомился с его творчеством, прочитав книги «Академический обмен» и «Тесный мир», в которых главными героями были вымышленные ученые, приезжающие из вымышленной версии Бирмингема в вымышленную версию калифорнийского Беркли. Поскольку я был реальным ученым из реального Бирмингема, только что переехавшим в реальный Беркли, создавалось впечатление, что некто из «Службы совпадений» подает мне сигнал.

Меня особенно поразила одна сцена из книги «Тесный мир». Главное действующее лицо, начинающий литературовед, выступая на крупной международной конференции, обращается к группе корифеев: «Что, если все согласятся с вами?» Вопрос вызывает ступор, потому что участников больше устраивает интеллектуальная битва, чем раскрытие истины и достижение понимания. Мне тогда пришло в голову, что крупнейшим деятелям в сфере ИИ можно задать тот же вопрос: «Что, если вы добьетесь своего?» Ведь их целью всегда являлось создание ИИ человеческого или сверхчеловеческого уровня, но никто не задумывался о том, что произойдет, если нам это удастся.

Через несколько лет мы с Питером Норвигом начали работать над учебником по ИИ, первое издание которого вышло в 1995 г.[1] Последний раздел этой книги называется «Что произойдет, если у нас получится?». В нем обрисовывается возможность хорошего и плохого исходов, но не делается конкретного вывода. К моменту выхода третьего издания в 2010 г. многие наконец задумались о том, что сверхчеловеческий ИИ необязательно благо, но эти люди находились по большей части за пределами магистральной линии исследования ИИ. К 2013 г. я пришел к убеждению, что это не просто очень важная тема, но, возможно, основной вопрос, стоящий перед человечеством.

В ноябре 2013 г. я выступал с лекцией в Даличской картинной галерее, знаменитом художественном музее в южной части Лондона. Аудитория состояла главным образом из пенсионеров — не связанных с наукой, просто интересующихся интеллектуальными вопросами, — и мне пришлось избегать любых специальных терминов. Мне это показалось подходящей возможностью впервые опробовать свои идеи на публике. Объяснив, что такое ИИ, я огласил пятерку кандидатов на звание «величайшего события в будущем человечества»:

1. Мы все умираем (удар астероида, климатическая катастрофа, пандемия и т. д.).

2. Живем вечно (медицина решает проблему старения).

3. Осваиваем перемещение со сверхсветовой скоростью и покоряем Вселенную.

4. Нас посещает превосходящая инопланетная цивилизация.

5. Мы создаем сверхразумный ИИ.

Я предположил, что пятый вариант, создание сверхразумного ИИ, станет победителем, поскольку это позволило бы нам справиться с природными катастрофами, обрести вечную жизнь и освоить перемещения со сверхсветовыми скоростями, если подобное в принципе возможно. Для нашей цивилизации это был бы громадный скачок. Появление сверхразумного ИИ во многих отношениях аналогично прибытию превосходящей инопланетной цивилизации, но намного более вероятно. Что, пожалуй, самое важное, ИИ, в отличие от инопланетян, в какой-то степени находится в нашей власти.

Затем я предложил слушателям представить, что произойдет, если мы получим от инопланетной цивилизации сообщение, что она явится на Землю через 30–50 лет. Слово «светопреставление» слишком слабо, чтобы описать последствия. В то же время наша реакция на ожидаемое появление сверхразумного ИИ является, как бы это сказать, — индифферентной, что ли? (В последующей лекции я проиллюстрировал это в форме электронной переписки, см. рис. 1.) В итоге я так объяснил значимость сверхразумного ИИ: «Успех в этом деле стал бы величайшим событием в истории человечества… и, возможно, последним ее событием».

Через несколько месяцев, в апреле 2014 г., когда я был на конференции в Исландии, мне позвонили с Национального общественного радио с просьбой дать интервью о фильме «Превосходство», только что вышедшем на экраны в США. Я читал краткое содержание и обзоры, но фильма не видел, поскольку жил в то время в Париже, где он должен был выйти в прокат только в июне. Однако я только что включил в маршрут своего возвращения из Исландии посещение Бостона, чтобы принять участие в собрании Министерства обороны. В общем, из бостонского аэропорта Логан я поехал в ближайший кинотеатр, где шел этот фильм. Я сидел во втором ряду и наблюдал за тем, как в профессора из Беркли, специалиста по ИИ в исполнении Джонни Деппа, стреляют активисты — противники ИИ, напуганные перспективой — вот именно — появления сверхразумного ИИ. Я невольно съежился в кресле. (Очередной сигнал «Службы совпадений»?) Прежде чем герой Джонни Деппа умирает, его мозг загружается в квантовый суперкомпьютер и быстро превосходит человеческий разум, угрожая захватить мир.

19 апреля 2014 г. обзор «Превосходства», написанный в соавторстве с Максом Тегмарком, Фрэнком Уилчеком и Стивеном Хокингом, вышел в Huffington Post. В нем была фраза из моего выступления в Даличе о величайшем событии в человеческой истории. Так я публично связал свое имя с убеждением в том, что моя сфера исследования несет возможную угрозу моему собственному биологическому виду.

Как мы к этому пришли

Идея ИИ уходит корнями в седую древность, но ее «официальным» годом рождения считается 1956 г. Два молодых математика, Джон Маккарти и Марвин Минский, убедили Клода Шеннона, успевшего прославиться как изобретатель теории информации, и Натаниэля Рочестера, разработчика первого коммерческого компьютера IBM, вместе с ними организовать летнюю программу в Дартмутском колледже. Цель формулировалась следующим образом:

Исследование будет вестись на основе предположения, что любой аспект обучения или любой другой признак интеллекта можно, теоретически, описать настолько точно, что возможно будет создать машину, его воспроизводящую. Будет предпринята попытка узнать, как научить машины использовать язык, формировать абстрактные понятия и концепции, решать задачи такого типа, которые в настоящее время считаются прерогативой человека, и совершенствоваться. Мы считаем, что по одной или нескольким из этих проблем возможен значительный прогресс, если тщательно подобранная группа ученых будет совместно работать над ними в течение лета.

Незачем говорить, что времени потребовалось значительно больше: мы до сих пор трудимся над всеми этими задачами.

В первые лет десять после встречи в Дартмуте в разработке ИИ произошло несколько крупных прорывов, в том числе создание алгоритма универсального логического мышления Алана Робинсона[2] и шахматной программы Артура Самуэля, которая сама научилась обыгрывать своего создателя[3]. В работе над ИИ первый пузырь лопнул в конце 1960-х гг., когда начальные результаты в области машинного обучения и машинного перевода оказались не соответствующими ожиданиям. В отчете, составленном в 1973 г. по поручению правительства Великобритании, делался вывод: «Ни по одному из направлений этой сферы исследований совершенные на данный момент открытия не имели обещанных радикальных последствий»[4]. Иными словами, машины просто не были достаточно умными.

К счастью, в 11-летнем возрасте я не подозревал о существовании этого отчета. Через два года, когда мне подарили программируемый калькулятор Sinclair Cambridge, я просто захотел сделать его разумным. Однако при максимальной длине программы в 36 строк «Синклер» был недостаточно мощным для ИИ человеческого уровня. Не смирившись перед неудачей, я добился доступа к гигантскому суперкомпьютеру CDC 6600[5] в Королевском колледже Лондона и написал шахматную программу — стопку перфокарт 60 см высотой. Не слишком толковую, но это было не важно. Я знал, чем хочу заниматься.

К середине 1980-х гг. я стал профессором в Беркли, а ИИ переживал бурное возрождение благодаря коммерческому потенциалу так называемых экспертных систем. Второй «ИИ-пузырь» лопнул, когда оказалось, что эти системы не отвечают многим задачам, для которых предназначены. Опять-таки машины просто не были достаточно умными. В сфере ИИ настал ледниковый период. Мой курс по ИИ в Беркли, ныне привлекающий 900 с лишним студентов, в 1990 г. заинтересовал всего 25 слушателей.

Сообщество разработчиков ИИ усвоило урок: очевидно, чем умнее, тем лучше, но, чтобы этого добиться, нам нужно покорпеть над основами. Появился выраженный уклон в математику. Были установлены связи с давно признанными научными дисциплинами: теорией вероятности, статистикой и теорией управления. Зерна сегодняшнего прогресса были посажены во время того «ледниковья», в том числе начальные разработки крупномасштабных систем вероятностной логики и того, что стало называться глубоким обучением.

Около 2011 г. методы глубокого обучения начали демонстрировать огромные достижения в распознавании речи и визуальных объектов, а также машинного перевода — трех важнейших нерешенных проблем в исследовании ИИ. В 2016 и 2017 гг. программа AlphaGo, разработанная компанией DeepMind, обыграла бывшего чемпиона по игре го Ли Седоля и действующего чемпиона Кэ Цзе. По ранее сделанным оценкам некоторых экспертов, это событие могло произойти не раньше 2097 г. или вообще никогда[6].

Теперь ИИ почти ежедневно попадает на первые полосы мировых СМИ. Созданы тысячи стартапов, питаемые потоками венчурного финансирования. Миллионы студентов занимаются на онлайн-курсах по ИИ и машинному обучению, а эксперты в этой области зарабатывают миллионы долларов. Ежегодные инвестиции из венчурных фондов, от правительств и крупнейших корпораций исчисляются десятками миллиардов долларов — за последние пять лет в ИИ вложено больше денег, чем за всю предшествующую историю этой области знания. Достижения, внедрение которых не за горами, например машины с полным автопилотом и интеллектуальные персональные помощники, по всей видимости, окажут заметное влияние на мир в следующем десятилетии. Огромные экономические и социальные выгоды, которые обещает ИИ, создают мощный импульс для его исследования.

Что будет дальше

Означает ли этот стремительный прогресс, что нас вот-вот поработят машины? Нет. Прежде чем мы получим нечто, напоминающее машины со сверхчеловеческим разумом, должно произойти немало кардинальных прорывов.

Научные революции печально знамениты тем, что их трудно предсказать. Чтобы это оценить, бросим взгляд на историю одной из научных областей, способной уничтожить человечество, — ядерной физики.

В первые годы XX в., пожалуй, не было более видного физика-ядерщика, чем Эрнест Резерфорд, первооткрыватель протона, «человек, который расщепил атом» (рис. 2а). Как и его коллеги, Резерфорд долгое время знал о том, что ядра атомов заключают в себе колоссальную энергию, но разделял господствующее убеждение, что овладеть этим источником энергии невозможно.

11 сентября 1933 г. Британская ассоциация содействия развитию науки проводила ежегодное собрание в Лестере. Лорд Резерфорд открыл вечернее заседание. Как и прежде, он остудил жар надежд на атомную энергию: «Всякий, кто ищет источник энергии в трансформации атомов, гонится за миражом». На следующее утро речь Резерфорда была напечатана в лондонской газете Times (рис. 2б).

Лео Силард (рис. 2в), венгерский физик, только что бежавший из нацистской Германии, остановился в лондонском отеле «Империал» на Рассел-сквер. За завтраком он прочитал статью в The Times. Размышляя над речью Резерфорда, он вышел пройтись и открыл нейтронную цепную реакцию[7]. «Неразрешимая» проблема высвобождения ядерной энергии была решена, по сути, менее чем за 24 часа. В следующем году Силард подал секретную заявку на патент ядерного реактора. Первый патент на атомное оружие был выдан во Франции в 1939 г.

Мораль этой истории — держать пари на человеческую изобретательность безрассудно, особенно если на кону наше будущее. В сообществе разработчиков ИИ складывается своего рода культура отрицания, доходящая даже до отрицания возможности достижения долгосрочных целей ИИ. Как если бы водитель автобуса, в салоне которого сидит все человечество, заявил: «Да, я делаю все возможное, чтобы мы въехали на вершину горы, но, уверяю вас, бензин кончится прежде, чем мы туда попадем!»

Я не утверждаю, что успех в создании ИИ гарантирован, и считаю очень маловероятным, что это случится в ближайшие годы. Представляется тем не менее разумным подготовиться к самой возможности. Если все сложится хорошо, это возвестит золотой век для человечества, но мы должны взглянуть правде в лицо: мы собираемся использовать нечто намного более могущественное, чем люди. Как добиться, чтобы оно никогда, ни при каких условиях не взяло верх над нами?

Чтобы составить хотя бы какое-то представление о том, с каким огнем мы играем, рассмотрим алгоритмы выбора контента в социальных сетях. Они не особо интеллектуальны, но способны повлиять на весь мир, поскольку оказывают непосредственное воздействие на миллиарды людей. Обычно подобные алгоритмы направлены на максимизацию вероятности того, что пользователь кликнет мышью на представленные элементы. Решение простое — демонстрировать те элементы, которые пользователю нравится кликать, правильно? Неправильно. Решение заключается в том, чтобы менять предпочтения пользователя, делая их более предсказуемыми. Более предсказуемому пользователю можно подсовывать элементы, которые он с большой вероятностью кликнет, повышая прибыль таким образом. Люди с радикальными политическими взглядами отличаются большей предсказуемостью в своем выборе. (Вероятно, имеется и категория ссылок, на которые с высокой долей вероятности станут переходить убежденные центристы, но нелегко понять, что в нее входит.) Как любая рациональная сущность, алгоритм обучается способам изменения своего окружения — в данном случае предпочтений пользователя, — чтобы максимизировать собственное вознаграждение[8]. Возможные последствия включают возрождение фашизма, разрыв социальных связей, лежащих в основе демократий мира, и, потенциально, конец Европейского союза и НАТО. Неплохо для нескольких строчек кода, пусть и действовавшего с небольшой помощью людей. Теперь представьте, на что будет способен действительно интеллектуальный алгоритм.

Что пошло не так?

Историю развития ИИ движет одно-единственное заклинание: «Чем интеллектуальнее, тем лучше». Я убежден, что это ошибка, и дело не в туманных опасениях, что нас превзойдут, а в самом нашем понимании интеллекта.

Понятие интеллекта является определяющим для нашего представления о самих себе — поэтому мы называем себя Homo sapiens, или «человек разумный». По прошествии двух с лишним тысяч лет самопознания мы пришли к пониманию интеллекта, которое может быть сведено к следующему утверждению:

Люди разумны настолько, насколько можно ожидать, что наши действия приведут к достижению поставленных нами целей.

Все прочие характеристики разумности — восприятие, мышление, обучение, изобретательство и т. д. — могут быть поняты через их вклад в нашу способность успешно действовать. С самого начала разработки ИИ интеллектуальность машин определялась аналогично:

Машины разумны настолько, насколько можно ожидать, что их действия приведут к достижению поставленных ими целей.

Поскольку машины, в отличие от людей, не имеют собственных целей, мы говорим им, каких целей нужно достичь. Иными словами, мы строим оптимизирующие машины, ставим перед ними цели, и они принимаются за дело.

Этот общий подход не уникален для ИИ. Он снова и снова применяется в технологических и математических схемах нашего общества. В области теории управления, которая разрабатывает системы управления всем, от авиалайнеров до инсулиновых помп, работа системы заключается в минимизации функции издержек, обычно дающих некоторое отклонение от желаемого поведения. В сфере экономики механизмы политики призваны максимизировать пользу для индивидов, благосостояние групп и прибыль корпораций[9]. В исследовании операций, направлении, решающем комплексные логистические и производственные проблемы, решение максимизирует ожидаемую сумму вознаграждений во времени. Наконец, в статистике обучающиеся алгоритмы строятся с таким расчетом, чтобы минимизировать ожидаемую функцию потерь, определяющую стоимость ошибки прогноза.

Очевидно, эта общая схема, которую я буду называть стандартной моделью, широко распространена и чрезвычайно действенна. К сожалению, нам не нужны машины, интеллектуальные в рамках стандартной модели.

На оборотную сторону стандартной модели указал в 1960 г. Норберт Винер, легендарный профессор Массачусетского технологического института и один из ведущих математиков середины XX в. Винер только что увидел, как шахматная программа Артура Самуэля научилась играть намного лучше своего создателя. Этот опыт заставил его написать провидческую, но малоизвестную статью «Некоторые нравственные и технические последствия автоматизации»[10]. Вот как он формулирует главную мысль:

Если мы используем для достижения своих целей механического посредника, в действие которого не можем эффективно вмешаться… нам нужна полная уверенность в том, что заложенная в машину цель является именно той целью, к которой мы действительно стремимся.

«Заложенная в машину цель» — это те самые задачи, которые машины оптимизируют в стандартной модели. Если мы вводим ошибочные цели в машину, более интеллектуальную, чем мы сами, она достигнет цели и мы проиграем. Описанная мною деградация социальных сетей — просто цветочки, результат оптимизации неверной цели во всемирном масштабе, в сущности, неинтеллектуальным алгоритмом. В главе 5 я опишу намного худшие результаты.

Этому не приходится особенно удивляться. Тысячелетиями мы знали, как опасно получить именно то, о чем мечтаешь. В любой сказке, где герою обещано исполнить три желания, третье всегда отменяет два предыдущих.

В общем представляется, что движение к созданию сверхчеловеческого разума не остановить, но успех может обернуться уничтожением человеческой расы. Однако не все потеряно. Мы должны найти ошибки и исправить их.

Можем ли мы что-то исправить

Проблема заключается в самом базовом определении ИИ. Мы говорим, что машины разумны, поскольку можно ожидать, что их действия приведут к достижению их целей, но не имеем надежного способа добиться того, чтобы их цели совпадали с нашими.

Что, если вместо того, чтобы позволить машинам преследовать их цели, потребовать от них добиваться наших целей? Такая машина, если бы ее можно было построить, была бы не только интеллектуальной, но и полезной для людей. Попробуем следующую формулировку:

Машины полезны настолько, насколько можно ожидать, что их действия достигнут наших целей.

Пожалуй, именно к этому нам все время следовало стремиться.

Разумеется, тут есть трудность: наши цели заключены в нас (всех 8 млрд человек, во всем их великолепном разнообразии), а не в машинах. Тем не менее возможно построить машины, полезные именно в таком понимании. Эти машины неизбежно будут не уверены в наших целях — в конце концов, мы сами в них не уверены, — но, оказывается, это свойство, а не ошибка (то есть хорошо, а не плохо). Неуверенность относительно целей предполагает, что машины неизбежно будут полагаться на людей: спрашивать разрешения, принимать исправления и позволять себя выключить.

Исключение предпосылки, что машины должны иметь определенные цели, означает, что мы должны будем изъять и заменить часть предпосылок ИИ — базовые определения того, что мы пытаемся создать. Это также предполагает перестройку значительной части суперструктуры — совокупности идей и методов по разработке ИИ. В результате возникнут новые отношения людей и машин, которые, я надеюсь, позволят нам благополучно прожить следующие несколько десятилетий.

Глава 2. Разумность людей и машин

Если вы зашли в тупик, имеет смысл вернуться назад и выяснить, в какой момент вы свернули не в ту сторону. Я заявил, что стандартная модель ИИ, в которой машины оптимизируют фиксированную цель, поставленную людьми, — это тупик. Проблема не в том, что у нас может не получиться хорошо выполнить работу по созданию ИИ, а в том, что мы может добиться слишком большого успеха. Само определение успеха применительно к ИИ ошибочно.

Итак, пройдем по собственным следам в обратном направлении вплоть до самого начала. Попытаемся понять, как сложилась наша концепция разумности и как получилось, что она была применена к машинам. Тогда появится шанс предложить лучшее определение того, что следует считать хорошей системой ИИ.

Разумность

Как устроена Вселенная? Как возникла жизнь? Где ключи к пониманию этого? Эти фундаментальные вопросы заслуживают размышлений. Но кто их задает? Как я на них отвечаю? Как может горстка материи — несколько килограммов розовато-серого бланманже, которое мы называем мозгом, — воспринимать, понимать, прогнозировать и управлять невообразимо огромным миром? Очень скоро мозг начинает исследовать сам себя.

Тысячелетиями мы пытаемся понять, как работает наш ум. Первоначально это делалось из любопытства, ради самоконтроля и вполне прагматичной задачи решения математических задач. Тем не менее каждый шаг к объяснению того, как работает ум, является и шагом к воссозданию возможностей ума в искусственном объекте — то есть к созданию ИИ.

Чтобы разобраться в том, как создать разумность, полезно понять, что это такое. Ответ заключается не в тестах на IQ и даже не в тесте Тьюринга, а попросту во взаимосвязи того, что мы воспринимаем, чего хотим и что делаем. Грубо говоря, сущность разумна настолько, насколько ее действия могут привести к получению желаемого при условии, что желание было воспринято.

Эволюционные корни

Возьмем самую обыкновенную бактерию, например E. coli. У нее имеется полдесятка жгутиков — длинных тонких, как волоски, усиков, вращающихся у основания по часовой или против часовой стрелки. (Этот двигатель сам по себе потрясающая штука, но сейчас речь не о нем.) Плавая в жидкости у себя дома — в нижнем отделе вашего кишечника, — E. coli вращает жгутики то по часовой стрелке и «пританцовывает» на месте, то против, отчего они сплетаются в своего рода пропеллер, и бактерия плывет по прямой. Таким образом, E. coli может перемещаться произвольным образом — то плыть, то останавливаться, — что позволяет ей находить и потреблять глюкозу, вместо того чтобы оставаться неподвижной и погибнуть от голода.

Если бы на этом все заканчивалось, мы не назвали бы E. coli сколько-нибудь разумной, потому что ее действия совершенно не зависели бы от среды. Она не принимала бы никаких решений, только выполняла определенные действия, встроенные эволюцией в ее гены. Но это не все. Если E. coli ощущает увеличение концентрации глюкозы, то дольше плывет и меньше задерживается на месте, а чувствуя меньшую концентрацию глюкозы — наоборот. Таким образом, то, что она делает (плывет к глюкозе), повышает ее шансы достичь желаемого (по всей видимости, больше глюкозы), причем она действует с опорой на воспринимаемое (увеличение концентрации глюкозы).

Возможно, вы думаете: «Но ведь и такое поведение встроила в ее гены эволюция! Как это делает ее разумной?» Такое направление мысли опасно, поскольку и в ваши гены эволюция встроила базовую конструкцию мозга, но вы едва ли станете отрицать собственную разумность на этом основании. Дело в том, что нечто заложенное эволюцией в гены E. coli, как и в ваши, представляет собой механизм изменения поведения бактерии под влиянием внешней среды. Эволюция не знает заранее, где будет глюкоза или ваши ключи, поэтому организм, наделенный способностью найти их, получает еще одно преимущество.

Разумеется, E. coli не гигант мысли. Насколько мы знаем, она не помнит, где была, и если переместится из точки А в точку Б и не найдет глюкозы, то, скорее всего, просто вернется в А. Если мы создадим среду, где привлекательное увеличение концентрации глюкозы ведет к месту содержания фенола (яда для E. coli), бактерия так и будет следовать вслед за ростом концентрации. Она совершенно не учится. У нее нет мозга, за все отвечает лишь несколько простых химических реакций.

Огромным шагом вперед стало появление потенциала действия — разновидности электрической сигнализации, возникшей у одноклеточных организмов около 1 млрд лет назад. Впоследствии многоклеточные организмы выработали специализированные клетки, нейроны, которые с помощью электрических потенциалов быстро — со скоростью до 120 м/с, или 430 км/ч — передают сигналы в организме. Связи между нейронами называются синапсами. Сила синаптической связи определяет меру электрического возбуждения, проходящего от одного нейрона к другому. Изменяя силу синаптических связей, животные учатся[11]. Обучаемость дает громадное эволюционное преимущество, поскольку позволяет животному адаптироваться к широкому спектру условий. Кроме того, обучаемость ускоряет темп самой эволюции.

Первоначально нейроны были сгруппированы в нервные узлы, которые распределялись по всему организму и занимались координацией деятельности, скажем, питания и выделения, или согласованным сокращением мышечных клеток в определенной области тела. Изящные пульсации медузы — результат действия нервной сети. У медузы нет мозга.

Мозг возник позднее, вместе со сложными органами чувств, такими как глаза и уши. Через несколько сот миллионов лет после появления медузы с ее нервными узлами появились мы, люди, существа с большим головным мозгом — 100 млрд (10^11) нейронов и квадриллион (10^15) синапсов. Медленное в сравнении с электрическими цепями «время цикла» в несколько миллисекунд на каждое изменение состояния является быстрым по сравнению с большинством биологических процессов. Человеческий мозг часто описывается своими владельцами как «самый сложный объект во Вселенной», что, скорее всего, неверно, но хорошее оправдание тому факту, что мы до сих пор очень слабо представляем себе, как он работает. Мы очень много знаем о биохимии нейронов и синапсов в анатомических структурах мозга, но о нейронной реализации когнитивного уровня — обучении, познании, запоминании, мышлении, планировании, принятии решений и т. д. — остается по большей части гадать[12]. (Возможно, это изменится с углублением нашего понимания ИИ или создания все более точных инструментов измерения мозговой активности.) Итак, читая в СМИ, что такое-то средство реализации ИИ «работает точно так же, как человеческий мозг», можно подозревать, что это чье-то предположение или чистый вымысел.

В сфере сознания мы в действительности не знаем ничего, поэтому и я ничего не стану об этом говорить. Никто в сфере ИИ не работает над наделением машин сознанием, никто не знает, с чего следовало бы начинать такую работу, и никакое поведение не имеет в качестве предшествующего условия сознание. Допустим, я даю вам программу и спрашиваю: «Представляет ли она угрозу для человечества?» Вы анализируете код и видите — действительно, если его запустить, код составит и осуществит план, результатом которого станет уничтожение человеческой расы, как шахматная программа составила и осуществила бы план, в результате которого смогла бы обыграть любого человека. Предположим далее, что я говорю, что этот код, если его запустить, еще и создает своего рода машинное сознание. Изменит ли это ваш прогноз? Ни в малейшей степени. Это не имеет совершенно никакого значения[13]. Ваш прогноз относительно его действия останется точно таким же, потому что основывается на коде. Все голливудские сюжеты о том, как машины таинственным образом обретают сознание и проникаются ненавистью к людям, упускают из вида главное: важны способности, а не осознанность.

У мозга есть важное когнитивное свойство, которое мы начинаем понимать, а именно — система вознаграждения. Это интересная сигнальная система, основанная на дофамине, которая связывает с поведением положительные и отрицательные стимулы. Ее действие открыл шведский нейрофизиолог Нильс-Аке Хилларп и его сотрудники в конце 1950-х гг. Она заставляет нас искать положительные стимулы, например сладкие фрукты, повышающие уровень дофамина; она же заставляет нас избегать отрицательные стимулы, скажем, опасность и боль, снижающие уровень дофамина. В каком-то смысле она действует так же, как механизм поиска глюкозы у бактерии E. coli, но намного сложнее. Система вознаграждения обладает «встроенными» методами обучения, так что наше поведение со временем становится более эффективным в плане получения вознаграждения. Кроме того, она делает возможным отложенное вознаграждение, благодаря чему мы учимся желать, например, деньги, обеспечивающие отдачу в будущем, а не сию минуту. Мы понимаем, как работает система вознаграждения в нашем мозге, в том числе потому, что она напоминает метод обучения с подкреплением, разработанный в сфере исследования ИИ, для которого у нас имеется основательная теория[14].

С эволюционной точки зрения мы можем считать систему вознаграждения мозга аналогом механизма поиска глюкозы у E. coli, способом повышения эволюционной приспособленности. Организмы, более эффективные в поиске вознаграждения — а именно: в нахождении вкусной пищи, избегании боли, занятии сексом и т. д., — с большей вероятностью передают свои гены потомству. Организму невероятно трудно решить, какое действие в долгосрочной перспективе скорее всего приведет к успешной передаче его генов, поэтому эволюция упростила нам эту задачу, снабдив встроенными указателями.

Однако эти указатели несовершенны. Некоторые способы получения вознаграждения снижают вероятность того, что наши гены будут переданы потомству. Например, принимать наркотики, пить огромное количество сладкой газировки и играть в видеоигры по 18 часов в день представляется контрпродуктивным с точки зрения продолжения рода. Более того, если бы вы получили прямой электрический доступ к своей системе вознаграждения, то, по всей вероятности, занимались бы самостимуляцией без конца, пока не умерли бы[15].

Рассогласование вознаграждающих сигналов и эволюционной необходимости влияет не только на отдельных индивидов. На маленьком острове у берегов Панамы живет карликовый трехпалый ленивец, как оказалось, страдающий зависимостью от близкого к валиуму вещества в своем рационе из мангровых листьев и находящийся на грани вымирания[16]. Таким образом, целый вид может исчезнуть, если найдет экологическую нишу, где сможет поощрять свою систему вознаграждения нездоровым образом.

Впрочем, за исключением подобных случайных неудач, обучение максимизации вознаграждения в естественной среде обычно повышает шансы особи передать свои гены и пережить изменения окружающей среды.

Эволюционный ускоритель

Обучение способствует не только выживанию и процветанию. Оно еще и ускоряет эволюцию. Каким образом? В конце концов, обучение не меняет нашу ДНК, а эволюция заключается в изменении ДНК с поколениями. Предположение, что между обучением и эволюцией существует связь, независимо друг от друга высказали в 1896 г. американский психолог Джеймс Болдуин[17] и британский этолог Конви Ллойд Морган[18], но в те времена оно не стало общепринятым.

Эффект Болдуина, как его теперь называют, можно понять, если представить, что эволюция имеет выбор между созданием инстинктивного организма, любая реакция которого зафиксирована заранее, и адаптивного организма, который учится, как ему действовать. Теперь предположим, для примера, что оптимальный инстинктивный организм можно закодировать шестизначным числом, скажем, 472 116, тогда как в случае адаптивного организма эволюция задает лишь 472, и организм сам должен заполнить пробел путем обучения на протяжении жизни. Очевидно, если эволюция должна позаботиться лишь о выборе трех первых цифр, ее работа значительно упрощается; адаптивный организм, получая через обучение последние три цифры, за одну жизнь делает то, на что эволюции потребовалось бы много поколений. Таким образом, способность учиться позволяет идти эволюционно коротким путем при условии, что адаптивный организм сумеет выжить в процессе обучения. Компьютерное моделирование свидетельствует о реальности эффекта Болдуина[19]. Влияние культуры лишь ускоряет процесс, потому что организованная цивилизация защищает индивидуальный организм, пока тот учится, и передает ему информацию, которую в ином случае индивиду пришлось бы добывать самостоятельно.

Описание эффекта Болдуина является увлекательным, но неполным: оно предполагает, что обучение и эволюция обязательно работают в одном направлении, а именно, что направление обучения, вызванное любым сигналом внутренней обратной связи в организме, с точностью соответствует эволюционной приспособленности. Как мы видели на примере карликового трехпалого ленивца, это не так. В лучшем случае встроенные механизмы обучения дают лишь самое общее представление о долгосрочных последствиях любого конкретного действия для эволюционной приспособленности. Более того, возникает вопрос: как вообще возникла система вознаграждения? Ответ: разумеется, в процессе эволюции, усвоившей тот механизм обратной связи, который хоть сколько-нибудь соответствовал эволюционной приспособленности[20]. Очевидно, механизм обучения, который заставлял бы организм удаляться от потенциальных брачных партнеров и приближаться к хищникам, не просуществовал бы долго.

Таким образом, мы должны поблагодарить эффект Болдуина за то, что нейроны, с их способностью к обучению и решению задач, широко распространены в животном царстве. В то же время важно понимать, что эволюции на самом деле все равно, есть у вас мозг или интересные мысли. Эволюция считает вас лишь агентом, то есть кем-то, кто действует. Такие достославные характеристики интеллекта, как логическое рассуждение, целенаправленное планирование, мудрость, остроумие, воображение и креативность, могут быть принципиально важны для разумности агента, а могут и не быть. Идея ИИ невероятно захватывает в том числе потому, что предлагает возможный путь к пониманию этих механизмов. Может быть, нам удастся узнать, как эти характеристики интеллекта делают возможным разумное поведение, а также почему без них невозможно достичь по-настоящему разумного поведения.

Рациональность для одного

С самых истоков древнегреческой философии концепция разума связывалась со способностью воспринимать, мыслить логически и действовать успешно[21]. В течение столетий эта концепция расширилась и уточнилась.

Аристотель среди прочих изучал понятие успешного рассуждения — методы логической дедукции, которые ведут к верному выводу при условии верной предпосылки. Он также исследовал процесс принятия решения о том, как действовать, иногда называемый практическим рассуждением. Философ считал, что предполагается логическое заключение о том, что определенная последовательность действий приводит к желаемой цели{1}:

Решение наше касается не целей, а средств, ведь врач принимает решения не о том, будет ли он лечить, и ритор — не о том, станет ли он убеждать… но, поставив цель, он заботится о том, каким образом и какими средствами ее достигнуть; и если окажется несколько средств, то прикидывают, какое самое простое и наилучшее; если же достижению цели служит одно средство, думают, как ее достичь при помощи этого средства и что будет средством для этого средства, покуда не дойдут до первой причины, находят которую последней… И, если наталкиваются на невозможность [достижения], отступаются (например, если нужны деньги, а достать их невозможно); когда же это представляется возможным, тогда и берутся за дело[22].

Можно сказать, что этот фрагмент задает направление следующих 2000 лет западной мысли о рациональности. В нем говорится, что «цель» — то, чего хочет данный человек, — фиксирована и задана, а также что рациональным является такое действие, которое, согласно логическому выводу о последовательности действий, самым «простым и наилучшим» образом приводит к цели.

Предположение Аристотеля выглядит разумно, но не исчерпывает рационального поведения. Главное, в нем отсутствует неопределенность. В реальном мире наблюдается склонность реальности вторгаться в наши действия, и лишь немногие из них или их последовательностей гарантированно достигают поставленной цели. Например, я пишу это предложение в дождливое воскресенье в Париже, а во вторник в 14:15 из аэропорта Шарля де Голля вылетает мой самолет в Рим. От моего дома до аэропорта около 45 минут, и я планирую выехать в аэропорт около 11:30, то есть с большим запасом, но из-за этого мне, скорее всего, придется не меньше часа просидеть в зоне вылета. Значит ли это, что я гарантированно успею на рейс? Вовсе нет. Может возникнуть ужасная пробка или забастовка таксистов; такси, в котором я еду, может попасть в аварию; или водителя задержат за превышение скорости и т. д. Я мог бы выехать в аэропорт в понедельник, на целый день раньше. Это значительно снизило бы шанс опоздать на рейс, но перспектива провести ночь в зоне вылета меня не привлекает. Иными словами, мой план включает компромисс между уверенностью в успехе и стоимостью этой уверенности. План приобретения дома предполагает аналогичный компромисс: купить лотерейный билет, выиграть миллион долларов, затем купить дом. Этот план является самым «простым и наилучшим» путем к цели, но маловероятно, чтобы он оказался успешным. Однако между легкомысленным планом покупки дома и моим трезвым и обоснованным планом приезда в аэропорт разница лишь в степени риска. Оба представляют собой ставку, но одна ставка выглядит более рациональной.

Оказывается, ставка играет главную роль в обобщении предположения Аристотеля с тем, чтобы включить неопределенность. В 1560-х гг. итальянский математик Джероламо Кардано разработал первую математически точную теорию вероятности, используя в качестве основного примера игру в кости. (К сожалению, эта работа была опубликована лишь в 1663 г.[23]) В XVII в. французские мыслители, в том числе Антуан Арно и Блез Паскаль, начали — разумеется, в интересах математики — изучать вопрос рационального принятия решений в азартных играх[24]. Рассмотрим следующие две ставки:

А: 20 % вероятности выиграть $10.

Б: 5 % вероятности выиграть $100.

Предложение, выдвинутое математиками, скорее всего, совпадает с решением, которое приняли бы вы: сравнить ожидаемую ценность ставок, то есть среднюю сумму, которую можно рассчитывать получить с каждой ставки. В случае А ожидаемая ценность составляет 20 % от $10, или $2. В случае Б — 5 % от $100, или $5. Так что, согласно этой теории, ставка Б лучше. В теории есть смысл, поскольку, если делать одну и ту же ставку снова и снова, игрок, следующий правилу, в конце концов выиграет больше, чем тот, кто ему не следует.

В XVIII в. швейцарский математик Даниил Бернулли заметил, что это правило, по-видимому, не работает для больших денежных сумм[25]. Рассмотрим, например, такие две ставки:

А: 100 % вероятности получить $10 000 000 (ожидаемая ценность $10 000 000).

Б: 1 % вероятности получить $1 000 000 100 (ожидаемая ценность $10 000 001).

Большинство читателей этой книги, как и ее автор, предпочли бы ставку А, несмотря на то что ожидаемая ценность призывает к противоположному выбору! Бернулли предположил, что ставки оцениваются не по ожидаемой денежной ценности, а по ожидаемой полезности. Полезность — способность приносить человеку пользу или выгоду — является, по его мысли, внутренним, субъективным качеством, связанным, но не совпадающим с денежной ценностью. Главное, полезность отличается убывающей доходностью по отношению к деньгам. Это означает, что полезность данной суммы денег не строго пропорциональна сумме, но возрастает медленнее ее. Например, полезность владения суммой в $1 000 000 100 намного меньше сотни полезностей владения $10 000 000. Насколько меньше? Спросите об этом себя! Какими должны быть шансы выиграть $1 млрд, чтобы это заставило вас отказаться от гарантированных $10 млн? Я задал этот вопрос своим студентам, и они ответили, что около 50 %, из чего следует, что ставка Б должна иметь ожидаемую ценность $500 млн, чтобы сравниться с желательностью ставки А. Позвольте повторить: ставка Б была бы в 50 раз выше ставки А в денежном выражении, но обе ставки имели бы равную полезность.

Введение понятия полезности — невидимого свойства — для объяснения человеческого поведения посредством математической теории было потрясающим для своего времени. Тем более что, в отличие от денежных сумм, ценность разных ставок и призов с точки зрения полезности недоступна для прямого наблюдения. Полезность приходится выводить из предпочтений, демонстрируемых индивидом. Пройдет два столетия, прежде чем практические выводы из этой идеи будут полностью разработаны и она станет общепринятой среди статистиков и экономистов.

В середине XX в. Джон фон Нейман (великий математик, в честь которого названа архитектура компьютеров — «архитектура фон Неймана»[26]) и Оскар Моргенштерн опубликовали аксиоматическую основу теории полезности[27]. Имеется в виду следующее: поскольку предпочтения, выражаемые индивидом, отвечают определенным базовым аксиомам, которым должен отвечать любой рациональный агент, выбор, сделанный этим индивидом, неизбежно может быть описан как максимизирующий ожидаемое значение функции полезности. Короче говоря, рациональный агент действует так, чтобы максимизировать ожидаемую полезность.

Трудно переоценить важность этого вывода. Во многих отношениях поиск ИИ заключается в том, чтобы выяснить, как именно строить рациональные машины.

Давайте подробнее рассмотрим аксиомы, которым, предположительно, должны удовлетворять рациональные сущности. Одна из них называется транзитивностью: если вы отдаете предпочтение А перед Б и Б перед В, то вы отдаете предпочтение А перед В. Это кажется вполне разумным! (Если пицца с сосисками нравится вам больше стандартной пиццы, а стандартная больше пиццы с ананасом, то представляется обоснованным предположить, что, выбирая между пиццей с сосисками и пиццей с ананасом, вы остановитесь на первой.) Вот еще одна аксиома, монотонность: если вы отдаете предпочтение призу А перед призом Б и можете выбирать между лотереями, единственными возможными выигрышами в которых являются А и Б, то предпочтете лотерею с наивысшей вероятностью выиграть приз А, а не Б. Опять-таки разумно!

Предпочтения касаются не только пиццы и денежных лотерей. Они могут быть связаны с чем угодно, в частности со всей будущей жизнью, вашей и других людей. Применительно к предпочтениям, касающимся последовательностей событий во времени, часто делается еще одно допущение — о так называемой стационарности: если два разных будущих, А и Б, начинаются с одного и того же события и вы отдаете предпочтение А перед Б, то будете предпочитать А и после того, как это событие произойдет. Это звучит разумно, но имеет на удивление значимое следствие: полезность любой цепи событий есть сумма вознаграждений, связанных с каждым событием (возможно, уценивающихся со временем на своего рода процентную ставку)[28]. Несмотря на повсеместную распространенность предположения о «полезности как сумме вознаграждений» — восходящего по меньшей мере к XVIII в., к «гедонистическому исчислению» Джереми Бентама, основателя утилитаризма, — допущение стационарности, на котором оно основано, необязательно является свойством рационального агента. Стационарность исключает также вероятность того, что чьи-либо предпочтения могут меняться со временем, тогда как наш опыт свидетельствует об обратном.

Несмотря на разумность аксиом и важность выводов, которые из них следуют, на теорию полезности обрушивается шквал критики с тех самых пор, как она получила широкую известность. Некоторые отвергают ее за то, что она, предположительно, сводит все к деньгам и эгоизму. (Некоторые французские авторы презрительно называли эту теорию «американской»[29], несмотря на то что она уходит корнями во французскую мысль.) Действительно, что может быть разумнее, чем мечтать прожить жизнь в самоотречении, желая лишь уменьшить страдания других. Альтруизм заключается попросту в том, чтобы придавать существенный вес благополучию других при оценке любого конкретного будущего.

Другой комплекс возражений связан с трудностью получения необходимой оценки ценности возможностей и полезностей и их перемножения для расчета ожидаемой полезности. При этом просто смешиваются две разные вещи: выбор рационального действия и выбор его путем вычисления ожидаемых полезностей. Например, если вы пытаетесь ткнуть пальцем себе в глаз, веко опускается, чтобы защитить глазное яблоко; это рационально, но никакие расчеты ожидаемой полезности этому не сопутствуют. Можете также представить, что катитесь на велосипеде без тормозов вниз по склону и имеете возможность выбирать, врезаться в одну бетонную стену на скорости 16 км/ч или в другую, ниже по склону, на скорости 32 км/ч. Что вы предпочтете? Если вы выбрали 16 км/ч, мои поздравления! Вы вычисляли ожидаемую полезность? Вряд ли. Тем не менее выбор скорости 16 км/ч рационален. Это следует из двух базовых предположений: во-первых, что вы предпочитаете менее серьезные травмы более серьезным, во-вторых, что при любой тяжести травмы увеличение скорости столкновения повышает вероятность превышения этого уровня. Из этих двух предположений математически следует (совершенно без вычисления конкретных числовых значений), что столкновение на скорости 16 км/ч имеет более высокую ожидаемую полезность, чем столкновение на скорости 32 км/ч[30]. В общем, максимизация ожидаемой полезности необязательно требует вычисления каких-либо ожиданий или полезностей. Это чисто внешнее описание рациональной сущности.

Еще одна критика теории рациональности лежит в определении места принятия решений, то есть что рассматривается в качестве агентов. Кажется очевидным, что агентами являются люди. Но как быть с семьями, племенами, корпорациями, цивилизациями, государствами? Если обратиться к социальным насекомым, таким как муравьи, можно рассматривать индивидуального муравья как интеллектуального агента, или же интеллект связан со всей муравьиной колонией, с неким синтетическим мозгом, состоящим из мозгов и тел многих муравьев, взаимосвязанных феромонными сигналами, в отличие от сигналов электрических? С эволюционной точки зрения так думать о колонии муравьев, вероятно, более продуктивно, так как муравьи тесно связаны. Отдельно взятые муравьи, как и другие социальные насекомые, по-видимому, не обладают инстинктом самосохранения, в отличие от инстинкта сохранения колонии: они всегда вступают в битву против захватчиков, даже ценой собственной жизни. Иногда и люди поступают так же, чтобы защитить совсем чужих людей. Виду полезно наличие определенной доли индивидуумов, способных пожертвовать собой в бою, или отправиться в экспедиции в неизвестные земли, или воспитывать чужое потомство. В подобных случаях анализ рациональности, основанный на интересах одного индивида, очевидно упускает из виду нечто существенное.

Другие принципиальные возражения против теории полезности носят эмпирический характер — они опираются на экспериментальные свидетельства, заставляющие предположить, что люди иррациональны. Мы систематически не угождаем аксиомам[31]. Я сейчас не ставлю своей целью отстоять теорию полезности как формальную модель человеческого поведения. Действительно, люди не всегда могут вести себя рационально. Наши предпочтения распространяются на всю собственную дальнейшую жизнь, жизни детей и внуков, а также других существ, которые живут сейчас или будут жить в дальнейшем. Тем не менее мы не можем даже сделать правильные ходы на шахматной доске, в крохотном и простом пространстве с четкими правилами и очень коротким горизонтом планирования. Причина не в иррациональности наших предпочтений, а в сложности проблемы принятия решения. В огромной мере наша когнитивная структура занята тем, что компенсирует несоответствие маленького медленного мозга непостижимо громадной сложности проблемы принятия решения, с которой мы постоянно сталкиваемся.

Таким образом, в то время как было бы весьма неразумно основывать теорию выгодного для нас ИИ на предположении, что люди рациональны, можно вполне заключить, что взрослый человек имеет довольно последовательные предпочтения относительно своей дальнейшей жизни. А именно — если бы вы имели возможность посмотреть два фильма, каждый из которых достаточно подробно описывает вашу возможную будущую жизнь, вы могли бы сказать, какой вариант предпочитаете, или выразить безразличие к обоим[32].

Это, возможно, чересчур сильное заявление, если наша единственная цель — гарантировать, чтобы развитие интеллектуальных машин не обернулось катастрофой для человеческой расы. Сама идея катастрофы предполагает жизнь, со всей определенностью не являющуюся предпочитаемой. Таким образом, чтобы избежать катастрофы, нам достаточно заявить, что взрослые люди способны опознать катастрофическое будущее, если оно показано подробно. Конечно, предпочтения людей имеют намного более детальную и, предположительно, проверяемую структуру, чем простое «отсутствие катастрофы лучше, чем катастрофа».

В действительности теория благотворного ИИ может принять во внимание непоследовательность человеческих предпочтений, но непоследовательную часть предпочтений невозможно удовлетворить, и ИИ здесь совершенно бессилен. Предположим, например, что ваши предпочтения в отношении пиццы нарушают аксиому транзитивности:

РОБОТ. Добро пожаловать домой! Хотите пиццу с ананасами?

ВЫ. Нет, пора бы знать, что я больше люблю обычную.

РОБОТ. Хорошо, обычная пицца уже готовится!

ВЫ. Нет уж, мне больше хочется пиццу с сосисками.

РОБОТ. Прошу прощения! Пожалуйста, вот пицца с сосисками!

ВЫ. Вообще-то, лучше уж с ананасами, чем с сосисками.

РОБОТ. Это мой промах, вот вам с ананасами!

ВЫ. Я ведь уже сказал, что мне больше нравится обычная пицца, а не с ананасами.

Нет такой пиццы, которой робот мог бы вас осчастливить, потому что вы всегда предпочитаете какую-нибудь другую. Робот может удовлетворить только последовательную часть ваших предпочтений — например, если вы предпочитаете все три вида пиццы отсутствию пиццы. В этом случае услужливый робот мог бы подать вам любую из трех пицц, таким образом удовлетворив ваше предпочтение избежать «отсутствия пиццы» и предоставив вам на досуге обдумывать свои раздражающе непоследовательные предпочтения относительно ее ингредиентов.

Рациональность на двоих

Базовая идея, что рациональный агент действует так, чтобы максимизировать ожидаемую полезность, достаточно проста, даже если в действительности добиться этого сложно до невозможности. Теория, однако, применима только в случае, если агент действует в одиночку. При более чем одном агенте идея, что возможно — хотя бы в принципе — приписать вероятности разным результатам его действий, становится проблематичной. Дело в том, что теперь имеется часть мира — другой агент, — пытающаяся предугадать, какое действие вы собираетесь предпринять, и наоборот, поэтому становится неочевидной оценка вероятности того, как намерена вести себя эта часть мира. В отсутствии же вероятностей определение рационального действия как максимизации ожидаемой полезности неприменимо.

Таким образом, как только подключается кто-то еще, агенту требуется другой способ принятия рациональных решений. Здесь вступает в действие теория игр. Несмотря на название, теория игр необязательно занимается играми в обычном понимании; это попытка распространить понятие рациональности на ситуации с участием многих агентов. Очевидно, что это важно для наших целей, поскольку мы (пока) не планируем строить роботов, которые будут жить на необитаемых планетах других звездных систем; мы собираемся поместить роботов в наш мир, населенный нами.

Чтобы прояснить, зачем нам нужна теория игр, рассмотрим простой пример: Алиса и Боб играют во дворе в футбол (рис. 3). Алиса готовится пробить пенальти, Боб стоит на воротах. Алиса собирается направить мяч справа или слева от Боба. Поскольку она правша, для нее проще и надежнее бить вправо от Боба. У Алисы мощный удар, и Боб знает, что должен броситься в одну либо в другую сторону — у него не будет времени подождать и узнать, куда летит мяч. Боб мог бы рассуждать так: «У Алисы больше шансов забить гол, если она пробьет справа от меня, поскольку она правша, значит, это она и выберет, и мне нужно броситься вправо». Однако Алиса не дурочка, она может представить этот ход рассуждений Боба и тогда пробьет влево. Поскольку Боб тоже не дурак и поймет, что замыслила Алиса, то бросится влево. Но Алиса умна и способна представить, что Боб думает именно так… В общем, вы поняли. Иными совами, если у Алисы есть рациональный выбор, Боб тоже может его обнаружить, предвосхитить и помешать Алисе забить гол, так что выбор, в принципе, не может быть рациональным.

Еще в 1713 г. — опять-таки в ходе анализа азартных игр — был найден выход из этого затруднительного положения[33]. Хитрость состоит в том, чтобы выбирать не какое-либо действие, а рандомизированную стратегию. Например, Алиса может выбрать стратегию «бить правее Боба с вероятностью 55 % и левее с вероятностью 45 %». Боб может выбрать «кидаться вправо с вероятностью 60 % и влево с вероятностью 40 %». Каждый мысленно бросает монету с соответствующей тенденцией перед каждым действием, чтобы не отклониться от своих намерений. Действуя непредсказуемо, Алиса и Боб избегают ограничений, описанных в предыдущем абзаце. Даже если Боб выяснит, в чем состоит рандомизированная стратегия Алисы, он бессилен справиться с ней, если у него нет «хрустального шара».

Следующий вопрос: какими должны быть вероятности? Рационален ли выбор Алисы, 55 % на 45 %? Конкретные значения зависят от того, насколько выше точность Алисы при ударе направо от Боба, насколько успешно Боб берет мяч, когда кидается вправо, и т. д. (Полный анализ см. в сносках[34].) Общий критерий, впрочем, очень прост:

1. Стратегия Алисы — лучшая, которую она может выбрать при условии, что Боб неподвижен.

2. Стратегия Боба — лучшая, которую он может выбрать при условии, что Алиса неподвижна.

Если выполняются оба условия, мы говорим, что стратегии находятся в равновесии. Такого рода равновесие называется равновесием Нэша в честь Джона Нэша, который в 1950 г. в возрасте 22 лет доказал, что оно существует для любого числа агентов с любыми рациональными предпочтениями, независимо от правил игры. После нескольких десятилетий борьбы с шизофренией Нэш выздоровел и в 1994 г. получил за эту работу Нобелевскую премию за достижения в экономических науках.

В футбольном матче Алисы и Боба равновесие лишь одно. В других случаях их может быть несколько. Таким образом, концепция равновесия Нэша, в отличие от решений на основе ожидаемой полезности, не всегда ведет к уникальным рекомендациям о том, как действовать.

Что еще хуже, бывают ситуации, когда равновесие Нэша может приводить к крайне нежелательным результатам. Одним из таких случаев является знаменитая «дилемма заключенного», название которой дал в 1950 г. научный руководитель Нэша Альберт Таккер[35]. Игра представляет собой абстрактную модель печально распространенных в реальном мире ситуаций, когда взаимодействие было бы лучше во всех смыслах, но люди тем не менее выбирают взаимное уничтожение.

Вот как работает «дилемма заключенного». Алиса и Боб подозреваются в преступлении и оказываются в одиночном заключении. У каждого есть выбор: признать вину и заложить подельника или отказаться давать показания[36]. Если оба откажутся, то будут обвинены в менее серьезном преступлении и отсидят два года; если оба сознаются, то получат более серьезное обвинение и сядут на 10 лет; если один сознается, а второй запирается, то сознавшийся выходит на свободу, а второй садится на 20 лет.

Итак, Алиса размышляет: «Если Боб решит признаться, то и мне следует признаваться (10 лет лучше, чем 20); если он планирует запираться, то мне лучше заговорить (выйти на свободу лучше, чем провести два года в тюрьме); так или иначе, нужно признаваться». Боб мыслит так же. В результате оба дают признательные показания и сидят 10 лет, тогда как, совместно отказавшись признавать вину, они могли бы отсидеть только два года. Проблема в том, что совместный отказ не является равновесием Нэша, потому что у каждого есть стимул предать другого и освободиться путем признания.

Заметьте, что Алиса могла бы рассуждать следующим образом: «Как бы я ни мыслила, Боб тоже будет размышлять. В конце концов мы выберем одно и то же. Поскольку совместный отказ лучше совместного признания, нам нужно молчать». Эта разновидность рассуждения признает, что, будучи рациональными агентами, Алиса и Боб сделают согласующийся выбор, а не два независимых. Это лишь один из многих подходов, опробованных в теории игр в попытке получить менее удручающие решения «дилеммы заключенного»[37].

Другой знаменитый пример нежелательного равновесия — трагедия общих ресурсов, впервые проанализированная в 1833 г. английским экономистом Уильямом Ллойдом[38], хотя дал ей название и привлек к ней внимание всего мира эколог Гаррет Хардин в 1968 г.[39] Проблема возникает, если несколько человек могут использовать ограниченный и медленно восполняемый ресурс — например, общее пастбище или рыбный пруд. В отсутствие любых социальных или юридических ограничений единственное равновесие Нэша для эгоистичных (неальтруистичных) агентов заключается в том, чтобы каждый потреблял как можно больше, что вело бы к быстрому исчерпанию ресурса. Идеальное решение, при котором все пользуются ресурсом так, чтобы общее потребление было устойчивым, не является равновесием, поскольку у каждого индивида есть стимул хитрить и брать больше справедливой доли — перекладывая издержки на других. На практике, конечно, люди предпринимают меры во избежание этой ситуации, создавая такие механизмы, как квоты и наказания или схемы ценообразования. Они могут это сделать, потому что не ограничены в решении о том, сколько потреблять; кроме того, они имеют возможность принять решение осуществлять коммуникацию. Расширяя проблему принятия решения подобным образом, мы находим выходы, лучшие для каждого.

Эти и многие другие примеры иллюстрируют тот факт, что распространение теории рациональных решений на несколько агентов влечет за собой много видов интересного и сложного поведения. Это крайне важно еще и потому, очевидно, что людей на свете больше одного. Скоро к ним присоединятся интеллектуальные машины. Незачем говорить, что мы должны достичь взаимной кооперации, влекущей за собой пользу для людей, а не взаимное уничтожение.

Компьютеры

Рациональное определение интеллектуальности — первый компонент в создании интеллектуальных машин. Вторым компонентом является машина, в которой это определение может быть реализовано. По причинам, которые скоро станут очевидными, эта машина — компьютер. Это могло бы быть нечто другое, например мы могли бы попытаться сделать интеллектуальные машины на основе сложных химических реакций или путем захвата биологических клеток[40], но устройства, созданные для вычислений, начиная с самых первых механических калькуляторов всегда казались своим изобретателям естественным вместилищем разума.

Мы сегодня настолько привыкли к компьютерам, что едва замечаем их невероятные возможности. Если у вас есть десктоп, ноутбук или смартфон, посмотрите на него: маленькая коробочка с возможностью набора символов. Одним лишь набором вы можете создавать программы, превращающие коробочку в нечто другое, например, способное волшебным образом синтезировать движущиеся изображения океанских кораблей, сталкивающихся с айсбергами, или других планет, населенных великанами. Набираете еще что-то, и коробочка переводит английский текст на китайский язык; еще что-то — она слушает и говорит, еще — побеждает чемпиона мира по шахматам.

Способность осуществлять любой процесс, который приходит вам в голову, называется универсальностью. Эту концепцию ввел Алан Тьюринг в 1936 г.[41] Универсальность означает, что нам не нужны отдельные машины для вычислений, машинного перевода, шахмат, распознавания речи или анимации: все это делает одна машина. Ваш ноутбук, в сущности, подобен огромным серверам крупнейших IT-компаний — даже тех, которые оборудованы причудливыми специализированными тензорными процессорами для машинного обучения. Он также по сути идентичен всем компьютерным устройствам, которые еще будут изобретены. Ноутбук может выполнять те же самые задачи при условии, что ему хватает памяти; это лишь занимает намного больше времени.

Статья Тьюринга, где вводилось понятие универсальности, стала одной из важнейших когда-либо написанных статей. В ней он рассказал о простом вычислительном устройстве, способном принимать в качестве входного сигнала описание любого другого вычислительного устройства вместе с входным сигналом этого второго устройства и, симулируя операции второго устройства на своем входе, выдавать тот же результат, что выдало второе устройство. Теперь мы называем это первое устройство универсальной машиной Тьюринга. Чтобы доказать его универсальность, Тьюринг ввел точные определения двух новых типов математических объектов: машин и программ. Вместе машина и программа определяют последовательность событий, а именно — последовательность изменений состояния в машине и в ее памяти.

В истории математики новые типы объектов возникают довольно редко. Математика началась с чисел на заре письменной истории. Затем, около 2000 г. до н. э., древние египтяне и вавилоняне стали работать с геометрическими объектами (точками, линиями, углами, областями и т. д.). Китайские математики в течение I тыс. до н. э. ввели матрицы, тогда как группы математических объектов появились лишь в XIX в. Новые объекты Тьюринга — машины и программы — возможно, самые мощные математические объекты в истории. Ирония заключается в том, что сфера математики по большей части не сумела этого признать и с 1940-х гг. и до настоящего времени компьютеры и вычисления остаются в большинстве крупнейших университетов вотчиной инженерных факультетов.

Возникшая область знания — компьютерная наука — последующие 70 лет бурно развивалась, создав великое множество новых понятий, конструкций, методов и применений, а также семь из восьми самых ценных компаний в мире.

Центральным для компьютерной науки является понятие алгоритма — точно определенного метода вычисления чего-либо. Сейчас алгоритмы являются привычным элементом повседневной жизни. Алгоритм вычисления квадратного корня в карманном калькуляторе получает на входе число и выдает на выходе квадратный корень этого числа; алгоритм игры в шахматы принимает позицию на доске и выдает ход; алгоритм поиска маршрута получает стартовое местоположение, целевую точку и карту улиц и выдает более быстрый путь из отправной точки к цели. Алгоритмы можно описывать на английском языке или в виде математической записи, но, чтобы они были выполнены, их нужно закодировать в виде программ на языке программирования. Сложные алгоритмы можно построить, используя простые в качестве кирпичей, так называемые подпрограммы, — например, машина с автопилотом может использовать алгоритм поиска маршрута как подпрограмму, благодаря чему будет знать, куда ехать. Так, слой за слоем, строятся бесконечно сложные программные системы.

Аппаратная часть компьютера также важна, поскольку более быстрые компьютеры с большей памятью позволяют быстрее выполнять алгоритм и включать больше информации. Прогресс в этой сфере хорошо известен, но по-прежнему не укладывается в голове. Первый коммерческий программируемый электронный компьютер, Ferranti Mark I, мог выполнять около 1000 (10^3) команд в секунду и имел примерно 1000 байт основной памяти. Самый быстрый компьютер начала 2019 г., Summit, Национальной лаборатории Ок-Ридж в Теннесси выполняет около 10^18 команд в секунду (в 1000 трлн раз быстрее) и имеет 2,5 × 10^17 байт памяти (в 250 трлн раз больше). Этот прогресс стал результатом совершенствования электронных устройств и развития стоящей за ними физики, что позволило добиться колоссальной степени миниатюризации.

Хотя сравнение компьютера и головного мозга, в общем, лишено смысла, замечу, что показатели Summit слегка превосходят емкость человеческого мозга, который, как было сказано, имеет порядка 10^15 синапсов и «цикл» примерно в 0,01 секунды с теоретическим максимумом около 10^17 «операций» в секунду. Самым существенным различием является потребление энергии: Summit использует примерно в миллион раз больше энергии.

Предполагается, что закон Мура, эмпирическое наблюдение, что количество электронных компонентов чипа удваивается каждые два года, продолжит выполняться примерно до 2025 г., хотя и немного медленнее. Сколько-то лет скорости ограничены большим количеством тепла, выделяемого при быстрых переключениях кремниевых транзисторов; более того, невозможно значительно уменьшить размеры цепей, поскольку провода и соединения (на 2019 г.) уже не превышают длины в 25 атомов и толщины от пяти до десяти атомов. После 2025 г. нам придется использовать более экзотические физические явления, в том числе устройства отрицательной емкости[42], одноатомные транзисторы, графеновые нанотрубки и фотонику, чтобы поддержать действие закона Мура (или того, что придет ему на смену).

Вместо того чтобы просто ускорять компьютеры общего назначения, есть другая возможность — строить специализированные устройства, ориентированные на выполнение лишь одного класса вычислений. Например, тензорные процессоры (TPU) Google разработаны для расчетов, необходимых для определенных алгоритмов машинного обучения. Один TPU-модуль (версии 2018 г.) выполняет порядка 10^17 вычислений в секунду — почти столько же, сколько машина Summit, — но использует примерно в 100 раз меньше энергии и имеет в 100 раз меньший размер. Даже если технология чипов, на которой это основано, останется в общем неизменной, машины этого типа можно попросту делать все больше и больше, чтобы обеспечить ИИ-системы огромной вычислительной мощностью.

Квантовые вычисления отличаются принципиально. Они используют необычные свойства волновых функций квантовой механики для получения потрясающего результата: в два раза увеличив количество квантового оборудования, вы можете более чем в два раза увеличить объем вычислений! Очень приблизительно это можно описать так[43]. Предположим, у вас есть крохотное физическое устройство, хранящее квантовый бит, или кубит. Кубит имеет два возможных состояния, 0 и 1. Если в классической физике кубитное устройство должно находиться в одном из двух состояний, в квантовой физике волновая функция, несущая информацию о кубите, сообщает, что он одновременно находится в обоих состояниях. Если у вас есть два кубита, то имеются четыре возможных совместных состояния: 00, 01, 10 и 11. Если волновая функция когерентно запутана между двумя кубитами, что означает, что никакие другие физические процессы не искажают картину, то два кубита находятся во всех четырех состояниях одновременно. Более того, если два кубита включены в квантовую цепь, выполняющую какое-то вычисление, то это вычисление выполняется всеми четырьмя состояниями одновременно. При наличии трех кубитов вы получаете восемь состояний, обрабатываемых одновременно, и т. д. В силу определенных физических ограничений объем выполняемой работы меньше, чем геометрическая прогрессия количества кубитов[44], но мы знаем, что существуют важные задачи, в решении которых квантовые вычисления, по всей видимости, более эффективны, чем любой классический компьютер.

К 2019 г. созданы экспериментальные прототипы маленького квантового процессора, оперирующего несколькими десятками кубитов, но пока нет интересных вычислительных задач, в которых квантовый процессор оказывается быстрее классического компьютера. Главной проблемой является декогерентность — такие процессы, как тепловой шум, разрушающие когерентность многокубитной волновой функции. Специалисты по квантовым вычислениям надеются решить проблему декогерентности путем создания цепи исправления ошибок, чтобы любая ошибка, возникающая в ходе вычислений, быстро обнаруживалась и исправлялась с использованием своего рода процесса голосования. К сожалению, системы исправления ошибок требуют намного больше кубитов для выполнения той же работы; если квантовая машина с несколькими сотнями идеальных кубитов была бы очень мощной по сравнению с существующими классическими компьютерами, нам, вероятно, потребуется несколько миллионов кубитов, исправляющих ошибки, чтобы практически осуществить эти вычисления. Переход от нескольких десятков к нескольким миллионам кубитов займет несколько лет. Если нам в конце концов удастся решить такую задачу, это полностью изменит наши возможности в использовании вычислений по методу «грубой силы»[45]. Вместо того чтобы ждать настоящих концептуальных прорывов в области ИИ, мы, возможно, сумеем использовать мощность квантовых вычислений, чтобы обойти ряд барьеров, с которыми сталкиваются нынешние «неинтеллектуальные» алгоритмы.

Ограничения вычислений

Даже в 1950-х гг. компьютер описывался в популярной печати как «супермозг», который мыслит «быстрее Эйнштейна». Можем ли мы теперь наконец сказать, что компьютеры обладают огромными возможностями человеческого мозга? Нет. Обращать внимание исключительно на вычислительную мощность — значит очень сильно заблуждаться. Одна лишь скорость не подарит нам ИИ. Выполнение неверного алгоритма на более быстром компьютере не делает алгоритм лучше; это всего лишь означает, что вы быстрее получаете неправильный ответ. (Причем чем больше данных, тем больше возможностей для неправильных ответов!) Главное следствие ускорения машин — это сокращение времени эксперимента, что позволяет исследованиям быстрее идти вперед. Создание ИИ задерживает не аппаратная, а программная часть. Мы еще не знаем, как делать машину по-настоящему интеллектуальной — даже если бы она была размером со Вселенную.

Предположим, однако, что нам удалось создать правильное программное обеспечение для ИИ. Налагает ли физика какие-либо ограничения на возможную мощность компьютера? Помешают ли нам эти ограничения получить достаточную вычислительную мощность, чтобы создать настоящий ИИ? Как представляется, ответы на эти вопросы: да, пределы существуют, и нет, отсутствует даже тень вероятности, что эти пределы не позволят нам создать настоящий ИИ. Физик МТИ Сет Ллойд оценил ограничения компьютера размером с ноутбук, исходя из квантовой теории и энтропии[46]. Результаты заставили бы даже Карла Сагана удивленно поднять брови: 10^51 операций в секунду и 10^30 байт памяти, или приблизительно в миллиард триллионов триллионов раз выше скорость и в 4 трлн раз больше память, чем у Summit — компьютера, который, как было указано, превосходит мощностью человеческий мозг. Таким образом, заявив, что ум человека способен определить верхнюю границу физически достижимой вычислительной мощности в нашей Вселенной[47], нужно, по крайней мере, пояснить эту мысль.

Помимо ограничений, налагаемых физическими законами, существуют пределы возможностей компьютеров, о которых можно узнать из работ специалистов по компьютерам. Сам Тьюринг доказал, что некоторые задачи не решаемы никаким компьютером: задача хорошо поставлена, у нее есть решение, но невозможен алгоритм, который всегда находил бы ответ. Он привел пример так называемой проблемы остановки: может ли алгоритм решить, что данная программа имеет «бесконечный цикл», который не позволит ей когда-либо закончиться?[48]

Предложенное Тьюрингом доказательство того, что никакой алгоритм не может решить проблему остановки[49], невероятно важно для основ математики, но, как представляется, никак не связано с вопросом о том, могут ли компьютеры быть интеллектуальными. Одна из причин этого утверждения заключается в том, что то же базовое ограничение, судя по всему, применимо и к мозгу человека. Предложив человеческому мозгу создать точную модель себя, моделирующего себя, моделирующего себя и т. д., вы загоняете себя в тупик. Лично меня никогда не беспокоило то, что я на это не способен.

Таким образом, сосредоточение на решаемых задачах вроде бы не налагает никаких ограничений на ИИ. Оказывается, однако, что решаемая — не значит простая. Специалисты в области компьютерных наук много размышляют о сложности задач, то есть о том, какой объем вычислений необходим, чтобы решить задачу самым эффективным методом. Вот простая задача: найдите в списке из 1000 чисел наибольшее. Если на проверку любого числа требуется одна секунда, то решение этой задачи очевидным методом — проверять каждое число по очереди, запоминая наибольшее, — потребует 1000 секунд. Возможен ли более быстрый метод? Нет, потому что, если метод не проверит какое-нибудь число из списка, это число может оказаться наибольшим и метод потерпит неудачу. Итак, время поиска самого большого элемента пропорционально длине списка. Специалист по компьютерам сказал бы, что эта задача имеет линейную сложность, что означает, что она очень проста; затем он попробовал бы найти что-нибудь более интересное.

Теоретиков-компьютерщиков восхищает факт, что многие задачи, как представляется[50], в худшем случае имеют экспоненциальную сложность. Из этого следует, что, во-первых, все алгоритмы решения этих задач, о которых нам известно, требуют экспоненциального времени — а именно, количество времени растет по экспоненте с размером входных данных; во-вторых, все теоретики в области компьютерных наук совершенно уверены, что более эффективных алгоритмов не существует.

Экспоненциальный рост трудности означает, что задачи могут быть решаемыми в теории (то есть они, безусловно, разрешимы), но иногда неразрешимыми на практике; мы называем такие задачи неразрешимыми. Примером служит задача принятия решения, можно ли раскрасить данную карту только тремя цветами так, чтобы никакие два соседних участка не были одного цвета. (Хорошо известно, что раскрашивание четырьмя цветами всегда возможно.) Если участков миллионы, может оказаться, что бывают случаи (не все, но некоторые), требующие порядка 2^1000 этапов вычислений для поиска ответа, на что потребуется около 10^275 лет работы суперкомпьютера Summit или 10^242 лет ноутбука Сета Ллойда, созданного на пределах законов физики.

Дает ли существование неразрешимых проблем какие-то основания думать, что компьютеры не могут быть столь же интеллектуальны, что и люди? Нет. Нет причин полагать, что люди смогли бы решить нерешаемые задачи. Немного помогают квантовые вычисления (будь то в машине или в мозге), но этого недостаточно, чтобы изменить базовый вывод.

Сложность заключается в том, что проблема принятия решения в реальном мире — когда нужно определиться, что сделать прямо сейчас, в каждый момент жизни индивида, — настолько трудна, что ни люди, ни компьютеры никогда не смогут приблизиться к идеальным решениям.

Отсюда имеется два следствия. Во-первых, мы предполагаем, что в основном решения в реальном мире будут в лучшем случае наполовину обоснованными и определенно далеки от оптимальных. Во-вторых, мы предполагаем, что ментальная архитектура людей и компьютеров — то, как в действительности протекают процессы принятия ими решений, — в огромной мере будет ориентирована на преодоление сложности, то есть позволит находить хотя бы наполовину обоснованные ответы, несмотря на избыточную сложность мира. Наконец, мы ожидаем, что первые два следствия останутся истинными, какими бы интеллектуальными и мощными ни были некоторые машины будущего. Машина может уметь намного больше нас, но все равно ей будет далеко до идеальной рациональности.

Интеллектуальные компьютеры

Исследования логики Аристотелем и другими мыслителями привели к созданию законов рационального рассуждения, но мы не знаем, задумывался ли Аристотель о возможности существования машин, основанных на этих законах. В XIII в. влиятельный каталонский философ, соблазнитель и мистик Раймунд Луллий значительно ближе подошел к этому вопросу: он изготовил бумажные колеса, исписанные символами, с помощью которых получал логические комбинации суждений. Великий французский математик XVII в. Блез Паскаль первым создал настоящий, действующий механический калькулятор. Хотя это устройство могло только складывать и вычитать и по большей части использовалось его отцом при сборе налогов, Паскаль написал: «Арифметическая машина создает эффекты, которые кажутся более близкими к рассуждению, чем любые действия животных».

Технология совершила огромный скачок в XIX в., когда британский математик и изобретатель Чарльз Бэббидж разработал аналитическую машину, программируемое универсальное устройство, основанное на принципах, позднее описанных Тьюрингом. В работе ему помогала Ада, графиня Лавлейс, дочь поэта-романтика и авантюриста лорда Байрона. Если Бэббидж надеялся использовать аналитическую машину для точных расчетов математических и астрономических таблиц, Лавлейс понимала ее истинный потенциал[51], описав ее в 1842 г. как «думающую или… логическую машину», способную мыслить обо «всех предметах во Вселенной». Итак, базовые концептуальные элементы создания ИИ были готовы! С этого момента, бесспорно, создание ИИ становилось лишь вопросом времени…

К сожалению, долгого времени. Аналитическая машина так и не была построена, и идеи Лавлейс оказались практически забыты. Благодаря теоретической работе Тьюринга 1936 г. и последующему импульсу, приданному Второй мировой войной, универсальные вычислительные машины были наконец реализованы в 1940-х гг. Сразу же возникли замыслы создания разума. Статья Тьюринга 1950 г. «Вычислительная техника и интеллект»[52] является наиболее известной из множества ранних работ о возможностях интеллектуальных машин. Скептики уже заявляли, что машины никогда не смогут осуществить действие Х, где вместо Х можно поставить практически любую задачу, и Тьюринг отрицал эти заявления. Он также предложил операциональный тест интеллектуальности, названный имитационной игрой, который впоследствии (в упрощенном виде) стал известен как тест Тьюринга. Этот тест измеряет поведение машины, а именно ее способность заставить испытателя-человека думать, что он имеет дело с человеком.

Имитационная игра занимает специфическое место в статье Тьюринга — это мысленный эксперимент, призванный переубедить скептиков, предполагавших, что машины не способны приходить к верным выводам, опираясь на правильные рассуждения и с нужной степенью осознанности. Тьюринг надеялся перенаправить споры на вопрос о том, способна ли машина вести себя определенным образом; если оказалось бы, что она на это способна — что она может, скажем, осмысленно рассуждать о сонетах Шекспира и их смыслах, — то скептицизм в отношении ИИ утратил бы основания. В противоположность общераспространенным интерпретациям, я сомневаюсь, что тест задумывался как подлинное определение интеллектуальности в том смысле, что машина интеллектуальна тогда и только тогда, если проходит тест Тьюринга. Действительно, Тьюринг писал: «Разве не может машина осуществлять нечто, что можно описать как рассуждение, но что очень сильно отличается от того, что делает человек?» Другая причина не воспринимать этот тест как определение ИИ состоит в том, что с таким определением чудовищно тяжело работать. Поэтому исследователи, профессионально занимающиеся изучением ИИ, практически не предпринимали попыток пройти тест Тьюринга.

Тест Тьюринга бесполезен для ИИ, потому что это неформальное и чрезвычайно обусловленное определение: оно зависит от невероятно сложных и по большей части неизвестных характеристик человеческого ума, основывающихся на биологическом строении и культурном контексте. Невозможно «распаковать» это определение и на его основании создать машину, которая с высокой вероятностью пройдет тест. Вместо этого исследования ИИ сосредоточились на рациональном поведении согласно вышеописанному: машина интеллектуальна настолько, насколько вероятно, что ее действия приведут ее к тому, чего она хочет, при условии, что это желание было воспринято.

Сначала исследователи ИИ вслед за Аристотелем идентифицировали «то, что она хочет» как цель, которая либо достигается, либо нет. Такие цели могли возникать в мире игр, например в пятнашках, где целью является расположить все костяшки с числами по порядку от 1 до 15 в маленьком (смоделированном) квадратном лотке или же в реальном физическом окружении. В начале 1970-х гг. робот Shakey Стэнфордского исследовательского института в Калифорнии складывал большие блоки в желаемые конфигурации, а робот Freddy Эдинбургского университета собирал деревянную лодку из деталей. Вся эта работа выполнялась с использованием логических систем решения задач, направленных на составление и исполнение планов, гарантированно приводящих к успеху[53].

К 1980-м гг. стало очевидно, что одного только логического рассуждения недостаточно, потому что, как уже отмечалось, не существует плана, гарантирующего, что вы «попадете в аэропорт». Логика требует определенности, а реальный мир попросту ее не обеспечивает. Между тем американо-израильский специалист по компьютерным наукам Джуда Перл, впоследствии получивший премию Тьюринга 2011 г., работал над методами рассуждения в условиях неопределенности, основанными на теории вероятности[54]. Все исследователи постепенно приняли идеи Перла; они вооружились инструментами теории вероятности и теории полезности, таким образом связав ИИ с другими областями знания: статистикой, теорией контроля, экономикой и исследованиями операций. Это изменение ознаменовало начало, в терминологии некоторых обозревателей, современного ИИ.

Агенты и среда

Центральным понятием современного ИИ является интеллектуальный агент — нечто способное воспринимать и действовать. Агент — это процесс, протекающий во времени, в том смысле, что поток воспринимаемых входных сигналов преобразуется в поток действий. Предположим, например, что рассматриваемый агент — беспилотное такси, везущее меня в аэропорт. Его входной сигнал может включать данные с восьми RGB-камер, делающих 30 кадров в секунду; кадр состоит из, допустим, 7,5 млн пикселей, каждый из которых имеет значение интенсивности изображения в каждом из трех цветовых каналов, что в сумме дает свыше 5 Гб в секунду. (Поток данных от 200 млн фоторецепторов сетчатки еще больше, что отчасти объясняет, почему зрением занимается такая большая часть человеческого мозга.) Такси также получает данные акселерометра 100 раз в секунду плюс данные GPS. Этот колоссальный поток первичной информации преобразуется прямо-таки гигантской вычислительной мощностью миллиардов транзисторов (или нейронов) в последовательное согласованное поведение по управлению автомобилем. Действия такси включают электронные сигналы, подаваемые на руль, тормоза и акселератор 20 раз в секунду. (У опытного водителя-человека вся эта колоссальная деятельность остается по большей части неосознанной: возможно, вы осознаете лишь принятие таких решений, как «обогнать этот медленный грузовик» или «остановиться на заправке», но ваши глаза, мозг, нервы и мышцы постоянно занимаются всей работой.) В случае шахматной программы входные данные — главным образом лишь показания таймера и время от времени уведомление о ходе противника и новом состоянии доски, тогда как действия состоят по большей части в том, чтобы не делать ничего, пока программа думает, и временами выбирать ход и уведомлять о нем противника. У личного цифрового ассистента вроде Siri или Cortana входные данные включают не только акустический сигнал с микрофона (получаемого 48 000 раз в секунду) и ввод тачскрина, но и содержание каждой интернет-страницы, к которой он получает доступ, тогда как действия охватывают речь и демонстрацию материала на экране.

Способ создания интеллектуального агента зависит от характера стоящей перед нами задачи. Это, в свою очередь, зависит от трех вещей: во-первых, от характера среды, в которой будет действовать агент (шахматная доска очень сильно отличается от переполненного шоссе или мобильного телефона); во-вторых, от наблюдений и действий, связывающих агента со средой (например, «Сири» может иметь или не иметь доступ к камере телефона, позволяющей ей видеть); в-третьих, от задачи агента (задача научить противника лучше играть в шахматы очень отличается от задачи выиграть матч).

Приведу лишь один пример того, как агент зависит от всего этого. Если поставлена задача выиграть данную партию, шахматная программа должна учитывать только текущее состояние доски и совершенно не нуждается в памяти о прошлых событиях[55]. Обучающая программа, напротив, должна постоянно обновлять свою модель того, какие нюансы игры в шахматы ученик понимает и какие не понимает, чтобы иметь возможность давать полезные советы. Иными словами, для обучающей программы ум ученика является релевантной частью среды. Более того, в отличие от доски, это та часть среды, которая недоступна для прямого наблюдения.

Характеристики задач, влияющие на конструкцию агента, требуют ответа на следующие вопросы[56]:

• Является ли среда полностью наблюдаемой (как в шахматах, где ввод обеспечивает прямой доступ ко всем релевантным событиям текущего состояния среды) или частично наблюдаемой (как при управлении автомобилем, где поле зрения водителя ограничено, транспортные средства непрозрачны, а намерения других водителей неизвестны)?

• Являются ли среда и действия дискретными (как в шахматах) или фактически непрерывными (как при вождении)?

• Содержит ли среда других агентов (как в шахматах и вождении) или нет (как при поиске кратчайшего маршрута на карте)?

• Являются ли результаты действий, заданные «предписаниями» или «физикой» среды, предсказуемыми (как в шахматах) или непредсказуемыми (как при вождении и прогнозировании погоды), а сами предписания — известными или неизвестными?

• Испытывает ли среда динамическое изменение, вследствие чего время принятия решения жестко ограничено (как при вождении), или не испытывает (как в стратегии оптимизации налогообложения)?

• Каков период времени, для которого производится оценка качества решения в соответствии с задачей? Он может быть очень коротким (как при экстренном торможении), средним (как в шахматах, где матч длится до сотни ходов) или очень длинным (как при доставке меня в аэропорт, что может потребовать сотен тысяч циклов принятия решения, если такси принимает их 100 раз в секунду).

Как видите, эти характеристики порождают ошеломляющее многообразие типов задач. Одно лишь перемножение вышеперечисленных вариантов дает 192 типа. Для всех них можно найти примеры в реальном мире. Некоторые виды задач обычно изучаются вне сферы ИИ: например, разработка автопилота, поддерживающего полет в заданном эшелоне, — это непрерывная динамическая задача с коротким горизонтом — такие обычно решаются в теории автоматического управления.

Очевидно, некоторые типы задач проще других. ИИ достиг большого прогресса в таких задачах, как настольные игры и пазлы, которые являются наблюдаемыми, дискретными, детерминистскими и имеют известные правила. В отношении относительно более простых задач исследователи ИИ разработали общие и достаточно эффективные алгоритмы и достигли глубокого понимания теории. Часто машины в этих случаях превосходят результативность человека. Мы можем сказать, что алгоритм является общим, если имеются математические доказательства того, что он обеспечивает оптимальные или близкие к оптимальным результаты при разумной сложности вычислений во всем классе задач; если он хорошо работает на практике при решении этих типов задач, не требуя каких-либо модификаций под конкретную задачу.

Видеоигры, например StarCraft, несколько сложнее настольных: они включают сотни движущихся частей и временные периоды в тысячи шагов, а доска лишь частично видна в любой момент времени. В каждый момент игрок может иметь выбор по меньшей мере из 10^50 ходов; для сравнения: в игре го лишь около 10^2 ходов[57]. С другой стороны, правила известны, а мир дискретен и включает немного типов объектов. На начало 2019 г. машинные программы были так же хороши, как некоторые профессиональные игроки в StarCraft, но еще не готовы бросить вызов самым лучшим игрокам-людям[58]. Что более важно, требуется немало ориентированных на конкретную задачу усилий, чтобы этого достичь; методы общего назначения для StarCraft не вполне разработаны.

Такие задачи, как руководство правительством или преподавание молекулярной биологии, намного сложнее. Они имеют комплексную, по большей части ненаблюдаемую среду (состояние целой страны или состояние ума студента), намного больше объектов и их типов, отсутствие четкого определения того, в чем заключаются действия, практически неизвестные правила, огромную неопределенность и очень длинные временные интервалы. У нас есть идеи и стандартные инструменты, направленные на каждую из этих характеристик в отдельности, но на данный момент нет общих методов, которые охватывали бы все характеристики одновременно. Если мы строим системы ИИ для задач этого типа, они обычно требуют сложной доработки под конкретную задачу и часто очень ненадежны.

Прогресс в движении к общности происходит, когда мы изобретаем методы, эффективные для самой трудной задачи в данном типе, или же методы, требующие меньшего количества допущений, что делает их применимыми к большему числу задач. ИИ общего назначения будет методом, применимым ко всем типам проблем и эффективно работающим в масштабных и трудных случаях, требуя очень мало допущений. Это конечная цель исследования ИИ: система, не требующая доработки под конкретную задачу, которую запросто можно «попросить» вести занятия по молекулярной биологии или руководить правительством. Она будет учиться тому, что ей нужно будет уметь, пользуясь всеми доступными ресурсами, при необходимости задавать вопросы и начнет формулировать и осуществлять работающие планы.

Такого метода общего назначения пока не существует, но мы к нему приближаемся. Возможно, вас удивит, что в значительной мере это приближение к универсальному ИИ обеспечивается исследованиями, не связанными с построением экономных систем ИИ общего назначения. Оно обеспечено изучением инструментов ИИ, или узкого ИИ, под которым подразумеваются точные, надежные, скучные системы ИИ, разработанные для конкретных задач, например игры в го или распознавания рукописных цифр. Многие считают, что исследование этого типа ИИ не несет в себе никакого риска, потому что связано с конкретными задачами и не имеет ничего общего с разработкой универсального ИИ.

Это убеждение вытекает из непонимания того, какого рода работа входит в круг задач этих систем. В действительности исследование инструментов ИИ может обеспечить и часто обеспечивает прогресс в создании универсального ИИ, особенно когда им занимаются талантливые ученые, берущиеся за задачи, которые выходят за рамки существующих общих методов. В данном случае «талантливые» означает, что подход к решению не сводится к простой кодировке действий разумного человека в такой-то ситуации, но представляет собой попытку наделить машину способностью находить решение самостоятельно.

Например, команда AlphaGo из Google DeepMind сумела создать программу игры го, обыгравшую чемпиона мира, не работая в действительности над программой игры в го. Я имею в виду, что они не писали полный код, предназначенный исключительно для го, указывая, что делать в разных ситуациях этой игры. Они не разрабатывали процедуры принятия решений, работающие только для го. Они внесли улучшения в два более-менее общих метода — прогностическое исследование для принятия решений и обучение с подкреплением для обучения оценке позиций, — и этого оказалось достаточно, чтобы играть в го на сверхчеловеческом уровне. Эти улучшения применимы ко многим другим задачам, в том числе до сих пор относимым к области робототехники. Просто для примера: версия AlphaGo под названием AlphaZero недавно научилась побеждать AlphaGo в го, а также сокрушила Stockfish (лучшую в мире шахматную программу, далеко опережающую любого человека) и Elmo (лучшую в мире программу для игры сёги, также играющую гораздо лучше любого человека). AlphaZero сделала все это за один день[59].

Был также достигнут значительный прогресс в движении к ИИ общего назначения в исследовании распознавания рукописных цифр в 1990-х гг. Команда Яна Лекуна из AT&T Labs не писала специальные алгоритмы для распознавания «8» путем поиска изогнутых линий и петель, а усовершенствовала существующие алгоритмы обучения нейронных сетей, создав сверхточные нейросети. Эти сети, в свою очередь, продемонстрировали эффективное распознавание знаков после соответствующего обучения на категоризованных примерах. Те же алгоритмы могут научиться распознавать буквы, формы, стоп-сигналы, собак, кошек и полицейские автомобили. Под шапкой «глубокого обучения» они совершили переворот в распознавании речи и визуальных объектов. Они являются и одним из ключевых элементов AlphaZero, а также большинства сегодняшних проектов автомобилей с автопилотом.

Если задуматься об этом, не приходится удивляться, что приближение к универсальному ИИ происходит в проектах узкого ИИ, решающих конкретные задачи. Эти задачи дают исследователям какой-то материал для работы. (Поэтому никто не говорит: «Нужно просто смотреть в окно — так совершаются изобретения».) В то же время важно понимать, как далеко мы уже продвинулись и где проходят границы. Когда AlphaGo разбила Ли Седоля, а затем всех остальных лучших игроков в го, многие предположили, что, поскольку машина с нуля научилась побеждать человеческую расу в задаче, известной своей сложностью даже для высокоинтеллектуальных людей, это начало конца — главенствование над нами искусственного интеллекта лишь вопрос времени. Даже некоторые скептики могли сдаться, когда AlphaZero выиграла не только в го, но и в шахматы, и в сёги. Однако у AlphaZero жесткие ограничения: она работает только в классе дискретных, наблюдаемых игр для двух игроков с известными правилами. Этот подход попросту совершенно не сработает для вождения, преподавания, руководства правительством или захвата мира.

Вследствие четких ограничений возможностей машины, когда люди говорят, что «машинный IQ» быстро растет и грозит превзойти человеческий IQ, это нонсенс. Концепция IQ имеет смысл применительно к человеку, потому что способности людей обычно коррелируют в широком спектре умственной деятельности. Пытаться оценить IQ машины — все равно что пытаться заставить животное участвовать в человеческом десятиборье. Действительно, лошади могут быстро бегать и высоко прыгать, но сталкиваются с большими трудностями в прыжках с шестом и метании диска.

Цели и стандартная модель

Если рассматривать интеллектуального агента снаружи, то имеет значение только последовательность действий, которую он создает, исходя из получаемого им потока входных данных. При рассмотрении изнутри действия должны выбираться программой, заложенной в агента. Люди от рождения имеют, скажем так, одну агентскую программу, которая со временем заставляет их действовать с разумной мерой успешности при выполнении громадного круга задач. На сегодняшний день это не относится к ИИ: мы не знаем, как построить одну универсальную программу ИИ, которая делала бы все, и вместо этого создаем разные типы агентских программ для разных типов задач. Мне придется дать хотя бы минимальные объяснения того, как работают разные агентские программы. Более подробные объяснения вы найдете в приложениях в конце книги, адресованных тем, кому это будет интересно. (Ссылки на конкретные приложения даются верхними индексами, например здесьА и здесьГ.) В центре внимания вопрос о том, как стандартная модель реализуется в этих разных типах агентов — иными словами, как ставится задача и как она транслируется агенту.

Самый простой способ сообщить о поставленной задаче — в форме цели. Когда вы садитесь в свою машину с автопилотом и нажимаете иконку «дом» на экране, бортовой компьютер принимает это как поставленную задачу, переходит к плану и осуществляет движение по маршруту. Состояние мира или соответствует цели (да, я дома), или не соответствует (нет, я не живу в аэропорту Сан-Франциско). В классический период исследования ИИ, до 1980-х гг., когда неопределенность стала главной проблемой, большинство исследований исходило из восприятия мира как полностью наблюдаемого и детерминистского, и цели имели смысл в качестве способа постановки задачи. Иногда имеется также функция издержек для оценки решений: оптимальным является то решение, которое минимизирует совокупные издержки при достижении цели. В случае автомобиля она может быть встроенной — например, издержки маршрута есть некая фиксированная комбинация времени и потребления топлива, — или же у человека может быть опция установления соотношения между этими двумя параметрами.

Ключом к выполнению таких задач является способность «мысленно моделировать» эффекты возможных действий, которая иногда называется опережающим поиском. Ваша машина с автопилотом имеет внутреннюю карту и знает, что если ехать на восток от Сан-Франциско по Бэй-бридж, то попадешь в Окленд. Алгоритмы, восходящие к 1960-м гг.[60], находят оптимальные маршруты, заглядывая вперед и ведя поиск среди многих возможных последовательностей действийА. Эти алгоритмы являются повсеместным элементом современной инфраструктуры: они дают нам не только указания, куда ехать, но и решения в области авиапутешествий, роботизированной сборки, организации строительства и логистики в сфере доставки. С некоторыми модификациями по нейтрализации нежелательного поведения противников та же идея опережающего изучения используется в играх, таких как крестики-нолики, шахматы и го, целью которых является выигрыш в соответствии с конкретным определением этого понятия в данной игре.

Алгоритмы опережающего поиска чрезвычайно эффективны для своих специфических задач, но не отличаются гибкостью. Например, AlphaGo «знает» правила го, но только в том смысле, что имеет две подпрограммы, написанные на традиционном языке программирования наподобие С++: одна подпрограмма генерирует все возможные допустимые шаги, другая кодирует цель, определяя, является ли данное состояние выигрышем или проигрышем. Чтобы AlphaGo сыграла в другую игру, кто-то должен переписать ее код на С++. Более того, если вы задаете новую цель, скажем, посетить экзопланету на орбите Проксимы Центавра, она станет исследовать миллиарды последовательностей ходов в го в бесплодной попытке найти ту последовательность, которая приведет к достижению цели. Она не может заглянуть внутрь кода на С++ и понять очевидное: никакая последовательность шагов го не доставит вас на Проксиму Центавра. Знание AlphaGo, в сущности, заперто внутри «черного ящика».

В 1958 г., через два года после летнего собрания в Дартмуте, на котором и появилась сфера разработки ИИ, Джон Маккарти предложил намного более универсальный подход, открывающий «черный ящик»: написание разумных программ общего назначения, способных усваивать знание по любой теме и мыслить на его основе, чтобы ответить на любой вопрос, имеющий ответ[61]. В особенности полезным здесь окажется практическое рассуждение того типа, что предложил Аристотель: «Выполнение действий А, Б, В… достигнет цели Г». Цель может быть какой угодно: убедиться, что в доме чисто, до того, как я там окажусь, выиграть в шахматы, не потеряв ни одного своего коня, снизить мои налоги на 50 %, посетить Проксиму Центавра и т. д. Новый класс программ, предложенный Маккарти, скоро получил название экспертной системы[62].

Чтобы создание экспертной системы стало возможным, нужно ответить на два вопроса. Во-первых, как хранить знание в компьютере? Во-вторых, как добиться, чтобы компьютер правильно мыслил на основе этого знания, делая новые выводы? К счастью, древнегреческие философы, особенно Аристотель, дали базовые ответы на эти вопросы задолго до появления компьютеров. В действительности кажется вполне вероятным, что если бы Аристотель получил доступ к компьютеру (и электроэнергии, разумеется), то стал бы исследователем ИИ. Ответ Аристотеля, заново данный Маккарти, состоял в использовании формальной логикиБ как основы знания и рассуждения.

Для компьютерной науки по-настоящему важны два типа логики. Первая, так называемая пропозиционная, или Булева логика, была известна грекам, а также древнекитайским и индийским философам. Это тот же язык, что использует логические соединения «и», «нет» и т. д., составляющие структуру компьютерных чипов. В самом буквальном смысле современный микропроцессор — это просто очень большое математическое выражение, в сотни миллионов страниц, написанное на языке пропозиционной логики. Второй тип логики, тот, что Маккарти предложил для ИИ, называется{2} логикой первого порядкаБ. Язык логики первого порядка намного более выразителен, чем логики пропозиционной; это означает, что есть вещи, которые очень легко выразить в логике первого порядка, но чрезвычайно трудно или невозможно — в пропозиционной. Например, правила го занимают около страницы в логике первого порядка, но миллионы страниц в пропозиционной логике. Также легко выражается знание о шахматах, британском гражданстве, налогообложении, купле-продаже, движении, живописи, кулинарии и многих других сторонах нашего практического мира.

В принципе, способность мыслить в логике первого порядка позволяет нам далеко продвинуться на пути к универсальному интеллекту. В 1930 г. блестящий австрийский логик Курт Гёдель опубликовал знаменитую теорему о полноте[63], доказывающую возможность существования алгоритма со следующим свойством[64]:

Для любого собрания знания и любого вопроса, выразимого в логике первого порядка, алгоритм даст нам ответ на этот вопрос, если тот существует.

Это, вообще говоря, неслыханная гарантия. Она означает, к примеру, что мы можем объяснить системе правила игры в го и она ответит нам (если мы подождем достаточно долго), ведет ли этот дебютный ход к победе в партии. Мы можем сообщить ей факты о местной географии, и она укажет нам путь в аэропорт. Мы можем предоставить ей факты о геометрии, движении и столовых приборах, и она укажет роботу, как накрыть стол к ужину. В общем, получив любую достижимую цель и достаточное знание о последствиях своих действий, агент может использовать алгоритм для создания плана, который затем выполнит, чтобы достичь цели.

Следует сказать, что Гёдель не предложил сам алгоритм — он только доказал его существование. В начале 1960-х гг. стали появляться реальные алгоритмы логического вывода[65], и казалось, что мечта Маккарти об универсальных интеллектуальных системах на основе логики вот-вот сбудется. Первый в мире проект создания крупного мобильного робота, стэнфордский «Шеки», был основан на логическом рассуждении (см. рис. 4). Шеки получал цель от разработчиков-людей, с помощью алгоритмов визуализации создавал логические предположения, описывающие текущую ситуацию, выводил логическое умозаключение, чтобы построить план, гарантированно приводящий к цели, а затем выполнял этот план. Шеки был «живым» доказательством того, что аристотелевская концепция человеческого мыслительного процесса и действия по крайней мере частично верна.

К сожалению, Аристотель (и Маккарти) были правы далеко не полностью. Главной проблемой является невежество — разумеется, не Аристотеля или Маккарти, а всех людей и машин, настоящих и будущих. Лишь в очень немногом из нашего знания мы абсолютно уверены. Особенно важно, что мы очень мало знаем о будущем. Невежество — прямо-таки непреодолимая проблема для чисто логической системы. Если я спрошу: «Приеду ли я вовремя в аэропорт, если выйду за три часа до вылета?» или «Смогу ли я обзавестись домом, купив выигрышный лотерейный билет и приобретя дом на выигрыш?» — правильным ответом будет: «Не знаю». Дело в том, что на любой из вопросов с точки зрения логики одинаково возможны ответы «да» и «нет». На практике невозможно быть совершенно уверенным в ответе на любой эмпирический вопрос, если ответ еще не известен[66]. К счастью, определенность совершенно не обязательна для того, чтобы действовать: нам достаточно знать, какое действие является наилучшим, а не какое обречено на успех.

В силу неопределенности «заложенное в машину назначение» не может, в общем, быть точно известной целью, которой следует добиваться любой ценой. Больше не существует такой вещи, как «последовательность действий, достигающая цели», поскольку любая последовательность действий будет иметь множественные результаты, часть которых не достигнет цели. Вероятность успеха действительно важна: выехав в аэропорт за три часа до вылета, вы, возможно, не опоздаете на самолет, а купив лотерейный билет, возможно, выиграете достаточно, чтобы купить новый дом, но это очень разные возможно. Вы не можете гарантировать достижение цели, даже выбирая план, максимизирующий вероятность ее достижения. План с наибольшей вероятностью поспеть на рейс может предполагать выезд из дома за несколько дней, организацию вооруженного эскорта, готовность разнообразных альтернативных средств транспорта на случай, если другие сломаются, и т. д. Неизбежно приходится принимать в расчет относительную желательность каждого исхода, а также его вероятность.

Таким образом, вместо цели мы можем использовать функцию полезности для описания желательности разных исходов или последовательностей состояний. Часто полезность последовательности состояний выражается в сумме вознаграждений за каждое состояние в последовательности. Если цель определена через функцию полезности или вознаграждения, машина ориентируется на поведение, максимизирующее ожидаемую полезность или ожидаемую сумму вознаграждений, усредненных по возможным результатам с весами-вероятностями. Современный ИИ отчасти возрождает мечту Маккарти, только с полезностями и вероятностями вместо целей и логики.

Пьер-Симон Лаплас, великий французский математик, писал в 1814 г.: «Теория вероятности есть обычный здравый смысл, сведенный к расчетам»[67]. Однако только в 1980-х гг. были разработаны практический формальный язык и алгоритмы формирования рассуждений для вероятностного знания. Это был язык Байесовых сетейВ, предложенный Джудой Перлом. Попросту говоря, Байесовы сети — вероятностные родственники пропозиционной логики. Они также являются вероятностным подобием логики первого порядка, в том числе Байесовой логики[68] и большого разнообразия языков вероятностного программирования.

Байесовы сети и Байесова логика названы в честь преподобного Томаса Байеса, британского священника, наследие которого для современной мысли, ныне известное как теорема Байеса, было опубликовано в 1763 г., вскоре после его смерти, его другом Ричардом Прайсом[69]. В своем современном виде, предложенном Лапласом, теорема очень простым способом описывает то, как априорная вероятность — первоначальная степень уверенности в системе возможных гипотез — становится апостериорной вероятностью в результате наблюдения некоторых подтверждающих свидетельств. По мере появления новых свидетельств апостериорность становится новой априорностью, и процесс Байесова обновления повторяется бесконечно. Это фундаментальный процесс, и современное понятие рациональности как максимизации ожидаемой полезности иногда называют Байесовой рациональностью. Предполагается, что рациональный агент имеет доступ к распределению апостериорной вероятности в возможных текущих состояниях мира, а также в гипотезах о будущем с опорой на весь свой прошлый опыт.

Специалисты в области исследования операций, теории управления и ИИ также разработали разнообразные алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности, часть которых восходит к 1950-м гг. Эти так называемые алгоритмы «динамического программирования» являются вероятностными родственниками опережающего поиска и планирования и могут генерировать оптимальное или близкое к оптимальному поведение в отношении всевозможных практических задач в финансах, логистике, транспорте и т. д., в которых неопределенность играет существенную рольВ. Задача состоит в том, чтобы ввести их в машины в форме функции вознаграждения, а на выходе получить политику, определяемую как действие в каждом возможном состоянии, в которое агент может себя ввести.

В случае таких сложных задач, как нарды и го, где число состояний колоссально, а вознаграждение появляется лишь в конце игры, опережающий поиск не работает. Вместо него исследователи ИИ разработали метод так называемого обучения с подкреплением. Алгоритмы обучения с подкреплением учатся на непосредственном опыте получения вознаграждающих сигналов из среды, во многом так же, как младенец учится стоять, получая позитивное вознаграждение за нахождение в вертикальном положении и негативное за падение. Как и в отношении алгоритмов динамического программирования, задачей, вводимой в алгоритм обучения с подкреплением, является функция вознаграждения, и алгоритм изучает оценочный модуль ценности состояний (иногда ценности действий). Оценочный модуль может сочетаться с относительно неточным предварительным поиском для генерирования высококомпетентного поведения.

Первой успешной системой обучения с подкреплением являлась шахматная программа Артура Самуэля, ставшая сенсацией после демонстрации по телевидению в 1956 г. Программа училась фактически с нуля, играя сама с собой и отмечая вознаграждения за победы, а также оценивая свои поражения[70]. В 1992 г. Джерри Тезауро применил ту же идею к нардам, достигнув игры уровня чемпиона мира после 1 500 000 матчей[71]. С 2016 г. AlphaGo команды DeepMind и ее наследницы применяли обучение с подкреплением и игру с собой, чтобы научиться побеждать лучших игроков в го, шахматы и сёги.

Алгоритмы обучения с подкреплением могут также научиться выбирать действия на основе восприятия первичных входных данных. Например, разработанная DeepMind система DQN научилась совершенно с нуля играть в 49 видеоигр Atari, в том числе Pong, Freeway и Space Invaders[72]. Она пользовалась только пикселями экрана в качестве входных данных и счетом в игре в качестве вознаграждения. В большинстве игр DQN научилась играть лучше профессиональных игроков, несмотря на то что не имела предшествующего понимания времени, пространства, объектов, движения, скорости или стрельбы. Довольно трудно выяснить, что же в действительности делает DQN, помимо того, что она выигрывает.

Если бы новорожденный научился играть в десятки видеоигр на сверхчеловеческом уровне в первый день жизни или стал чемпионом мира по го, шахматам и сёги, мы заподозрили бы бесовскую одержимость или инопланетное вмешательство. Вспомним, однако, что все эти задачи намного проще реального мира: они полностью наблюдаемы, предполагают короткие временные горизонты, имеют относительно мало статичных пространств и простые предсказуемые правила. Отмена любого из этих условий означает, что стандартные методы не сработают.

Напротив, сегодняшние исследования нацелены именно на выход за рамки стандартных методов, чтобы системы ИИ могли действовать в более широких классах среды. В тот день, когда я писал предыдущий абзац, например, OpenAI объявила, что ее команда из пяти программ ИИ научилась обыгрывать команды опытных игроков в Dota 2. (Для непосвященных, к которым отношусь и я: Dota 2 — обновленная версия «Обороны древних», стратегия в реальном времени из семейства игр Warcraft. На сегодняшний день это самый доходный и конкурентный киберспорт с призами в миллионы долларов.) Dota 2 предполагает коммуникацию, работу в команде и неограниченные время и пространство. Игры длятся десятки тысяч временных шагов, и определенный уровень иерархической организации поведения представляется принципиально важным. Билл Гейтс описал эту новость как «колоссальную веху в создании искусственного интеллекта»[73]. Через несколько месяцев обновленная версия программы победила команду лучших в мире профессиональных игроков в Dota 2[74].

Такие игры, как го и Dota 2, являются отличным способом протестировать методы обучения с подкреплением, поскольку функция вознаграждения заложена в правила игры. Однако реальный мир не столь удобен, и в десятках случаев ошибочное определение вознаграждения ведет к странному и неожиданному поведению[75]. Некоторые ошибки безвредны, например в случае системы эволюционного моделирования, которая должна была эволюционным путем создать быстро движущиеся существа, но на деле сотворила невероятно долговязые существа, которые быстро двигались за счет того, что падали[76]. Есть и менее безобидные ошибки, скажем, оптимизаторы переходов в социальных сетях, превращающие наш мир в кошмар.

Последняя категория агентов, которую я рассмотрю, является самой простой. Это программы, напрямую связывающие восприятие с действием без какого-либо промежуточного обдумывания или мыслительного процесса. В сфере ИИ программа такого типа называется рефлекторным агентом, что отсылает нас к нервным рефлексам нижнего уровня у человека и животных, не связанных мышлением[77]. Например, рефлекс моргания у человека соединяет выходные сигналы низкоуровневых цепей обработки данных зрительной системы непосредственно с двигательной зоной, управляющей веками, так что любая быстро появляющаяся область в поле зрения вызывает сильное моргание. Вы можете проверить это прямо сейчас: попробуйте ткнуть себя (не слишком сильно) пальцем в глаз. Эту рефлекторную систему можно рассматривать как простое «правило» в следующем виде:

if <быстро появляющаяся область в поле зрения> then <моргание>.

Мигательный рефлекс «не знает, что делает»: задача (защитить глазное яблоко от инородных предметов) нигде не представлена; знание (что быстро движущаяся область соответствует предмету, приближающемуся к глазу, и что предмет, приближающийся к глазу, может его повредить) также нигде не представлено. Поэтому, когда нерефлекторная часть вас хочет закапать лекарство в глаза, рефлекторная часть все равно моргает.

Другой всем известный рефлекс — экстренное торможение, когда впереди идущая машина неожиданно останавливается или на дорогу шагает пешеход. Быстро решить, нужно ли тормозить, нелегко: в 2018 г., после того как экспериментальный автомобиль на автопилоте убил пешехода, компания Uber объяснила, что «маневр экстренного торможения запрещен, когда транспортное средство находится под компьютерным управлением, во избежание возможного неуправляемого поведения транспортного средства»[78]. Таким образом, задача разработчика очевидна — не убивать пешеходов, — но политика агента (если он активирован) некорректно ее реализует. Опять-таки задача в агенте не представлена: никакое автономное транспортное средство сегодня не знает, что людям не нравится, когда их убивают.

Рефлекторные действия участвуют и в таких более рутинных задачах, как соблюдение рядности: если автомобиль хотя бы минимально отклонится от идеального положения в ряду, простая система контроля с обратной связью может повернуть рулевое колесо в противоположном направлении и исправить отклонение. Величина поворота будет зависеть от того, насколько быстро машина смещается в сторону. Контрольные системы этого типа обычно разрабатываются так, чтобы минимизировать квадрат бокового отклонения, нарастающего со временем. Разработчик создает закон управления с обратной связью, по которому при определенных условиях в отношении скорости и кривизны дороги приближенно реализуется эта минимизация[79]. Аналогичная система действует всякий раз, когда вы идете и затем останавливаетесь; если бы она прекратила работать, вы тут же упали бы. Как и в случае мигательного рефлекса, довольно трудно отключить этот механизм и позволить себе упасть.

Итак, рефлекторные агенты выполняют задачу разработчика, но не знают, в чем она заключается и почему они действуют определенным образом. Из этого следует, что они не могут в действительности принимать решения сами; кто-то другой, обычно разработчик или процесс биологической эволюции, должен все решить заранее. Очень трудно создать хорошего рефлекторного агента путем обычного программирования, за исключением очень простых задач наподобие игры в крестики-нолики или экстренного торможения. Даже в этих случаях рефлекторный агент крайне негибок и не может изменить свое поведение, если обстоятельства указывают, что реализуемая политика уже не годится.

Одним из способов создания более мощных рефлекторных агентов является процесс обучения на примерахГ. Вместо того чтобы устанавливать правила поведения или задавать функцию вознаграждения либо цель, человек может дать примеры решения проблем и верное решение для каждого случая. Например, мы можем создать агента-переводчика с французского языка на английский, предоставив примеры предложений на французском языке с правильным переводом на английский. (К счастью, парламенты Канады и ЕС ежегодно создают миллионы таких примеров.) Затем алгоритм контролируемого обучения обрабатывает примеры и создает комплексное правило, которое берет любое предложение на французском языке в качестве входа и делает перевод на английский язык. Нынешний чемпион среди обучающихся алгоритмов машинного перевода является разновидностью так называемого глубокого обучения и создает правило в виде искусственной нейронной сети с сотнями слоев и миллионами параметровГ. Другие алгоритмы глубокого обучения оказались очень хороши для классифицирования объектов в изображениях и распознавания слов в речевом сигнале. Машинный перевод, распознавание речи и визуальных объектов — три самые важные подобласти в сфере ИИ, поэтому перспективы глубокого обучения вызывают такой энтузиазм.

Можно почти бесконечно спорить о том, приведет ли глубокое обучение напрямую к ИИ человеческого уровня. По моему мнению, которое я прокомментирую в дальнейшем, оно далеко отстает от необходимогоГ, но пока давайте сосредоточимся на том, как эти методы вписываются в стандартную модель ИИ, в которой алгоритм оптимизирует фиксированную задачу. Для глубокого обучения, как и для любого контролируемого обучающегося алгоритма, «вводимая в машину задача» обычно состоит в максимизации предсказательной точности, или, что то же самое, минимизации ошибок. Это во многом кажется очевидным, но в действительности имеет два варианта понимания, в зависимости от того, какую роль выученное правило должно играть во всей системе. Первая роль — это восприятие: сеть обрабатывает сенсорный входной сигнал и выдает информацию остальной системе в форме вероятностных оценок воспринимаемого. Если это алгоритм распознавания объектов, он может сказать: «70 % вероятность, что это норфолкский терьер, 30 % вероятность, что это норвичский терьер»[80]. Остальная система решает, какое внешнее действие предпринять на основе этой информации. Такая задача, связанная с восприятием, беспроблемна в следующем смысле: даже «безопасная» сверхинтеллектуальная ИИ-система, в противоположность «небезопасной», основанной на стандартной модели, должна иметь как можно более точную и отлаженную систему восприятия.

Проблема возникает, когда мы переходим от восприятия к принятию решений. Например, обученная сеть распознавания объектов может автоматически присваивать подписи изображениям на сайте или в учетной записи в социальной сети. Присваивание подписей — это действие, имеющее последствия. Каждое такое действие требует принятия реального решения в плане классификации, и, если нет гарантий, что каждое решение совершенно, человек-разработчик должен задать функцию потерь, определяющую издержки неверного классифицирования объекта типа А как объект типа Б. Именно так у Google возникла приснопамятная проблема с гориллами. В 2015 г. разработчик ПО Джеки Алсине пожаловался в «Твиттер», что сервис аннотирования фотографий Google Photos обозначил его и его друга как горилл[81]. Хотя непонятно, как именно произошла эта ошибка, почти наверняка алгоритм машинного обучения Google был разработан под минимизацию фиксированной, строго определенной функции потерь — более того, он приписывал всем ошибкам одну и ту же стоимость. Иными словами, он предполагал, что стоимость ошибочного принятия человека за гориллу равна стоимости ошибочного принятия норфолкского терьера за норвичского. Очевидно, это неадекватная функция потери для Google (или владельцев компании), что продемонстрировала возникшая проблема в сфере отношений с общественностью.

Поскольку возможных подписей к изображениям тысячи, количество потенциальных издержек, связанных с ошибочным принятием одной категории за другую, исчисляется миллионами. Несмотря на все усилия, Google обнаружила, что очень трудно заранее задать все эти параметры. Вместо этого следовало признать неопределенность в отношении истинной стоимости ошибочной классификации и создать обучающийся и классифицирующий алгоритм с достаточной чувствительностью к издержкам и связанной с ними неопределенности. Такой алгоритм мог бы иногда спрашивать у разработчиков Google что-нибудь вроде: «Что хуже: ошибочно принять собаку за кошку или человека за животное?» Кроме того, при наличии существенной неопределенности в отношении стоимости ошибочной классификации алгоритм мог бы отказываться подписывать некоторые изображения.

К началу 2018 г. сообщалось, что Google Photos действительно отказывается классифицировать фотографию гориллы. Получив очень четкое изображение гориллы с двумя детенышами, сервис отвечает: «Гм-м… пока не вижу это достаточно ясно»[82].

Я не собираюсь утверждать, что адаптация стандартной модели ИИ была неудачным выбором на тот момент. Очень много сил вложено в разработку различных реализаций этой модели в логических, вероятностных и обучающихся системах. Многие системы стали весьма полезны, и, как мы увидим в следующей главе, нас ждут еще более значимые достижения. В то же время мы не можем больше полагаться на обычную практику высмеивания крупных промахов целевой функции. Все более интеллектуальные машины, оказывающие все более глобальное воздействие, не позволят нам этой роскоши.

Глава 3. Как может развиваться ИИ?

Ближайшее будущее

3 мая 1997 г. начался матч между Deep Blue, шахматным компьютером IBM, и Гарри Каспаровым, чемпионом мира и, вероятно, лучшим шахматистом в истории. Newsweek назвала матч «Последним рубежом человеческого мозга». 11 мая при промежуточной ничьей 2½−2½ Deep Blue обыграл Каспарова в финальной партии. СМИ неистовствали. Рыночная капитализация IBM мгновенно выросла на $18 млрд. По общему мнению, ИИ совершил колоссальный прорыв.

С точки зрения исследователей ИИ, этот матч никоим образом не был прорывом. Победа Deep Blue, какой бы впечатляющей она ни была, всего лишь продолжила тенденцию, наблюдающуюся несколько десятилетий. Базовую концепцию шахматных алгоритмов разработал в 1950 г. Клод Шеннон[83], основные усовершенствования были сделаны в начале 1960-х гг. После этого шахматный рейтинг лучших программ неуклонно рос главным образом благодаря появлению все более быстрых компьютеров, позволявших программам дальше заглядывать вперед. В 1994 г.[84] мы с Питером Норвигом составили численные рейтинги лучших шахматных программ начиная с 1965 г. по шкале, где рейтинг Каспарова составлял 2805. Рейтинги начинались от 1400 в 1965 г. и улучшались почти по идеальной прямой в течение 30 лет. Экстраполяция линии за 1994 г. предсказывала, что компьютеры смогут обыграть Каспарова в 1997 г., — что и случилось.

Итак, с точки зрения исследователей ИИ настоящие прорывы имели место за 30 или 40 лет до того, как Deep Blue захватил внимание общественности. Аналогично глубокие сверточные сети с полностью разработанным математическим аппаратом появились более чем за 20 лет до того, как попали на первые полосы.

Представление о прорывах в области ИИ, складывающееся у общественности из сообщений в СМИ, — ошеломляющие победы над людьми, роботы, получающие гражданство Саудовской Аравии, и т. д. — имеет очень слабое отношение к тому, что реально происходит в исследовательских лабораториях. Там много думают, обсуждают и пишут математические формулы. Идеи постоянно предлагаются, отбрасываются и открываются заново. Хорошая идея — подлинный прорыв — часто остается незамеченной в свое время, лишь впоследствии приходит понимание, что она закладывала фундамент для существенного развития ИИ, например, когда кому-то она приходит в более подходящее время. Идеи апробируются сначала на простых задачах, чтобы показать, что базовые догадки верны, затем на более сложных, в качестве проверки того, насколько хорошо они с ними справляются. Часто оказывается, что идея сама по себе не способна значительно увеличить возможности ИИ, и приходится ждать появления другой идеи, в сочетании с которой первая идея оказывается ценной.

Вся эта деятельность совершенно незаметна снаружи. В мире за стенами лабораторий на ИИ обращают внимание, только когда постепенное накопление идей и свидетельств их годности преодолевает пороговое значение: в тот момент, когда становится выгодно вкладывать деньги и усилия разработчиков в создание нового коммерческого продукта или впечатляющую демонстрацию. Тогда СМИ объявляют, что случился прорыв.

Таким образом, можно ожидать, что многие другие идеи, осваиваемые в исследовательских лабораториях мира, в следующие несколько лет преодолеют порог коммерческой целесообразности. Это будет происходить все чаще по мере того, как растет уровень инвестиций, а мир все охотнее воспринимает приложения ИИ. В этой главе приводятся примеры того, с чем мы можем столкнуться в скором времени.

Попутно я буду указывать на определенные недостатки этих технологических достижений. Вероятно, вы сумеете найти многие другие, но не беспокойтесь, я обращусь к ним в следующей главе.

Экосистема ИИ

Сначала область, в которой действовало большинство компьютеров, была, в сущности, «безвидна и пуста»: входные данные поступали исключительно с перфокарт, а единственным методом вывода было распечатывание символов на строчном принтере. Вероятно, поэтому большинство исследователей считали интеллектуальные машины устройствами для ответов на вопросы. Восприятие машин как агентов, ориентирующихся и действующих в окружающей среде, распространилось не раньше 1980-х гг.

Появление всемирной сети интернет в 1990-х гг. открыло целую вселенную для интеллектуальных машин. Появилось новое слово, softbot, обозначающее программных «роботов», действующих целиком и полностью в программной среде, такой как интернет. Предметом восприятия «софтботов», которых впоследствии стали называть просто ботами, являются интернет-страницы, их действия — выдача последовательностей символов, интернет-адресов и т. д.

Во время бума «доткомов» (1997−2000 гг.) компании — разработчики ИИ множились как грибы после дождя, создавая средства поиска и электронной торговли, в том числе анализ соединений, системы рекомендаций, системы репутаций, службы сравнения цен и категоризацию товаров.

В начале 2000-х гг. повсеместное распространение мобильных телефонов с микрофонами, камерами, акселерометрами и GPS впервые дало людям доступ к ИИ-системам в повседневной жизни; «умные колонки», например Amazon Echo, Google Home и Apple HomePod, продолжили этот процесс.

Около 2008 г. количество объектов, подключенных к интернету, превысило число людей, имеющих к нему доступ, — некоторые называют этот переход началом Интернета вещей (IoT). В число этих «вещей» входят автомобили, бытовые приборы, уличные светильники, торговые автоматы, термостаты, квадрокоптеры, видеокамеры, датчики состояния окружающей среды, роботы и всевозможные материальные предметы, как в процессе производства, так и в системах дистрибуции и розничной торговли. Это значительно увеличивает доступ ИИ-систем к сенсорным и управляющим сигналам реального мира.

Наконец, совершенствование восприятия позволило роботам с ИИ выйти за пределы фабрик, где они зависели от жестко ограниченного расположения объектов, в реальный, неструктурированный, хаотичный мир, где их камерам есть на что посмотреть.

Самоуправляющиеся автомобили

В конце 1950-х гг. Джон Маккарти мечтал, что однажды его доставит в аэропорт автоматизированное транспортное средство. В 1987 г. Эрнст Дикманнс продемонстрировал фургон «мерседес» с автопилотом на автобане в Германии; он был способен держать ряд, следовать за другой машиной, перестраиваться и совершать обгон[85]. Через 30 с лишним лет у нас все еще нет полностью автономного автомобиля, но мы к нему намного ближе. Центр разработки давно переместился из научно-исследовательских лабораторий в крупные корпорации. На 2019 г. лучшие тестовые автомобили «намотали» миллионы километров езды по общественным дорогам (и миллиарды километров в дорожных симуляторах) без серьезных инцидентов[86]. К сожалению, некоторые автономные и полуавтономные транспортные средства убили несколько человек[87].

Почему потребовалось так много времени для достижения безопасной автономной езды? Во-первых, из-за очень высоких требований к результативности. Водители в Соединенных Штатах попадают примерно в одну аварию с человеческими жертвами на 160 млн км пути, что высоко поднимает планку. Чтобы автономные транспортные средства были приняты в эксплуатацию, они должны показывать намного лучшие результаты: скажем, одна авария со смертельным исходом на 1 млрд км, или 25 000 лет безаварийной езды по 40 часов в неделю. Вторая причина заключается в том, что предполагаемый обходной вариант — передача управления человеку, если машина дезориентирована или выходит за рамки безопасных условий эксплуатации, — попросту не работает. Когда машина едет сама, люди отвлекаются от дорожной ситуации и не могут включиться в нее достаточно быстро, чтобы успеть взять управление на себя. Более того, попутчики и пассажиры такси на заднем сиденье вообще не имеют возможности подключиться к управлению машиной, если что-то пошло не так.

Текущие проекты ставят целью достижение автономии четвертого уровня по классификации Общества автомобильных инженеров[88]. Это означает, что транспортное средство должно быть в любой момент способно двигаться самостоятельно или безопасно остановиться, с учетом географических ограничений и погодных условий. Поскольку погода и дорожная ситуация меняются и могут сложиться необычные условия, с которыми автомобиль уровня 4 не сумеет справиться, человек должен находиться в машине наготове при необходимости взять управление на себя. (Уровень 5, неограниченная автономность, не требует водителя, но еще более труднодостижим.) Автономия уровня 4 далеко выходит за рамки простых рефлекторных задач на соблюдение дорожной разметки и избегание препятствий. Транспортное средство должно, опираясь как на текущие, так и на прошлые наблюдения, оценивать целевые и вероятные будущие траектории движения всех релевантных объектов, в том числе таких, которые могут быть невидимыми. Далее, с помощью опережающего поиска автомобиль должен найти траекторию, оптимизирующую определенную комбинацию безопасности и движения. Некоторые проекты используют более прямые подходы, основанные на обучении с подкреплением (главным образом, разумеется, в симуляторах) и на контролируемом обучении, для которого используются видеозаписи сотен водителей, но не похоже, чтобы эти подходы достигли требуемого уровня безопасности.

Потенциальный выигрыш от полностью автономных транспортных средств безграничен. Каждый год 1,2 млн человек в мире гибнут в автомобильных авариях, десятки миллионов получают увечья. Разумной целью для автономных транспортных средств было бы сокращение этих показателей в десять раз. Некоторые аналитики также предсказывают огромное снижение транспортных расходов, парковочных структур, пробок и загрязнения. Крупные города перейдут от личных автомашин и больших автобусов к вездесущим шеринговым автономным электромобилям, осуществляющим обслуживание от двери до двери и обеспечивающим высокоскоростные общественные перевозки между хабами[89]. При затратах, нижний предел которых оценивается в три цента на пассажиро-милю{3}, большинство городов, вероятно, согласились бы предоставлять этот сервис бесплатно — попутно обрушивая на ездоков бесконечные потоки рекламы.

Конечно, чтобы воспользоваться всеми этими благами, индустрия должна обратить внимание на риски. Если случается слишком много смертей по вине плохо сконструированных экспериментальных авто, регламентирующие органы могут запретить их запланированное внедрение или ввести экстремально строгие нормы, недостижимые в течение десятилетий[90]. Разумеется, и люди могут решить не покупать автономные транспортные средства и не ездить на них, если те не докажут, что безопасны. Опрос 2018 г. показал существенное снижение уровня доверия потребителей к технологии автономных автомобилей по сравнению в 2016 г.[91] Даже если технология окажется успешной, переход к повсеместной автономности создаст очень странную ситуацию: водительские навыки людей могут атрофироваться, а «безрассудный антисоциальный акт» личного управления автомобилем, возможно, вообще окажется под запретом.

Интеллектуальные личные помощники

Большинство читателей на данный момент уже знакомы с неинтеллектуальным личным помощником — умной Bluetooth-колонкой на телевизоре, подчиняющейся командам, или виртуальным собеседником из смартфона, который на слова «вызови мне неотложку!» отвечает «о’кей, начинаю дозваниваться в службу экстренной медицинской помощи». Подобные системы являются, по сути, голосовыми интерфейсами к приложениям и поисковым машинам; они основаны по большей части на записанных заранее шаблонах «стимул — отклик», то есть на подходе, восходящем еще к системе «Элиза» середины 1960-х гг.[92]

Эти ранние системы имеют недостатки трех типов, связанные с доступом, контентом и контекстом. Недостатки доступа означают, что им не хватает сенсорной осведомленности о происходящем — например, они могут услышать, что говорит пользователь, но не видят, к кому тот обращается. Недостатки контента означают, что они просто не способны понять смысл того, что пользователь говорит или пишет, даже если имеют доступ к этим данным. В силу недостатков контекста у них отсутствует способность отслеживать и осмыслять цели, деятельность и отношения, составляющие повседневную жизнь.

Несмотря на эти недостатки, умные колонки и персональные помощники-приложения смартфонов достаточно ценны для пользователя и уже «вошли» в дома и карманы сотен миллионов людей. Они являются, в сущности, троянскими конями ИИ. Поскольку они уже находятся среди нас и стали неотъемлемой частью великого множества жизней, любое крохотное улучшение их возможностей дает миллиарды долларов.

Поэтому усовершенствования идут сплошным потоком. Пожалуй, самым важным является элементарная способность понимать контент — знать, что фраза «Джон в больнице» представляет собой не просто стимул отклика «надеюсь, ничего серьезного», но содержит актуальную информацию о том, что восьмилетний сын пользователя находится в соседней больнице, возможно, тяжело больной или раненый. Способность доступа к коммуникациям посредством электронной почты и текстовых сообщений, а также телефонных звонков и домашних разговоров (через «умные колонки» в доме) дала бы системам ИИ необходимую информацию, чтобы создать достаточно полную картину жизни пользователя, — вероятно, даже больше информации, чем мог бы получить дворецкий в аристократическом семействе XIX в. или секретарь-референт сегодняшнего генерального директора.

Сырой информации, разумеется, недостаточно. Чтобы помощник был по-настоящему полезным, ему также нужно повседневное знание о том, как устроен мир: что ребенок, лежащий в больнице, не находится одновременно дома, что госпитализация при сломанном запястье редко длится больше одного-двух дней, что в школе, где учится ребенок, должны узнать о его предстоящем отсутствии и т. д. Подобное знание позволяет помощнику постоянно отслеживать ситуации, которые он не наблюдает непосредственно, — навык, свойственный интеллектуальной системе.

Возможности, описанные в предыдущем абзаце, я уверен, достижимы в рамках имеющейся технологии вероятностного выводаВ, но это потребует очень серьезных усилий по созданию моделей всех типов событий и транзакций, составляющих нашу повседневную жизнь. До сих пор подобные проекты моделирования здравого смысла практически не осуществлялись (за исключением, пожалуй, засекреченных систем анализа разведывательных данных и военного планирования) из-за сопутствующих затрат и негарантированной отдачи. Теперь, однако, они легко привлекли бы сотни миллионов пользователей, поэтому инвестиционные риски снизились, а потенциальные прибыли значительно увеличились. Более того, доступ к большому числу пользователей позволяет интеллектуальному помощнику очень быстро учиться и заполнять пробелы в своем знании.

Итак, можно ожидать появления интеллектуальных помощников, которые за несколько пенсов в месяц помогут пользователям управлять все большим объемом повседневных дел: важные даты, путешествия, покупки, оплата счетов, домашние задания детей, отслеживание электронной почты и звонков, напоминания, планирование питания и — предел мечтаний! — поиск ключей. Эти навыки не будут разбросаны по множеству приложений. Они станут разными возможностями единого интегрированного агента, способного воспользоваться преимуществом синергии, в терминологии военных, общей оперативной обстановки.

Шаблон проектирования интеллектуального помощника предполагает исходное знание занятий людей, способность извлекать информацию из потоков сенсорных и текстовых данных и процесс обучения, адаптирующий помощника к конкретным обстоятельствам пользователя. Одна и та же общая схема может применяться еще по меньшей мере в трех важнейших областях: медицине, образовании и финансах. Для этих сфер система должна отслеживать состояние организма, ума и банковского счета пользователя (в широком смысле). Как и в случае помощника в повседневных делах, предоперационные расходы на создание необходимого знания общего характера в каждой из этих трех сфер распределяются между миллиардами пользователей.

В случае со здоровьем, например, все мы имеем примерно одинаковую физиологию, и подробное знание о ее функционировании уже закодировано в машиночитаемой форме[93]. Системы будут адаптироваться к вашим индивидуальным характеристикам и образу жизни, обеспечивая превентивными рекомендациями и ранним оповещением о проблемах.

В образовательной сфере обещание создания интеллектуальных преподавательских систем давалось еще в 1960-х гг.[94], но до реального прогресса было еще очень далеко. Главными причинами оказались недостатки контента и доступа: большинство систем обучения не понимают содержание того, чему призваны учить, и не могут поддерживать двустороннюю коммуникацию с учениками посредством речи или текста. (Представляю, как я преподаю теорию струн, которую не понимаю, на лаосском языке, которым не владею.) Недавний прогресс в распознавании речи означает, что автоматизированные преподаватели могут, наконец, общаться с учениками, пока что не владеющими грамотой в полной мере. Более того, технология вероятностного вывода теперь умеет следить за тем, что учащиеся знают и чего не знают[95], и оптимизировать предоставление инструкций для максимально эффективного обучения. Конкурс Global Learning XPRIZE, стартовавший в 2014 г., предложил $15 млн за создание «общедоступного масштабируемого программного обеспечения, которое позволит детям в развивающихся странах самостоятельно обучиться основам чтения, письма и счета за 15 месяцев». Результаты победителей, Kitkit School и Onebillion, позволяют сделать вывод, что эта цель по большей части достигнута.

В сфере личных финансов системы будут отслеживать инвестиции, доходы, обязательные и необязательные расходы, долги, процентные выплаты, сбережения на непредвиденные обстоятельства и т. д. во многом так же, как финансовые аналитики следят за деньгами и перспективами компаний. Интеграция с агентом, обслуживающим повседневную жизнь, обеспечит все более тонкое и детальное понимание, возможно, даже позволит выдавать детям карманные деньги за вычетом штрафов за скверное поведение. Каждый может рассчитывать на получение качественных ежедневных финансовых консультаций, прежде являвшихся прерогативой сверхбогатых.

Если ваша внутренняя «сигнализация», сообщающая о нарушении конфиденциальности, не сработала при чтении предыдущего абзаца, значит, вы не в курсе последних событий. Тема конфиденциальности, впрочем, имеет много уровней. Во-первых, может ли персональный помощник быть действительно полезным, если ничего о вас не знает? Скорее всего, нет. Во-вторых, будет ли он полезным, если не сможет собирать информацию от множества пользователей, чтобы больше узнать о людях в целом и о людях, похожих на вас? Скорее всего, нет. Итак, следует ли из этих двух обстоятельств, что мы должны отказаться от права на конфиденциальность, чтобы пользоваться преимуществами ИИ в быту? Нет. Дело в том, что обучающиеся алгоритмы могут работать с зашифрованными данными, используя методы конфиденциальных вычислений, и обеспечить пользователей возможностью сбора данных без какого-либо ущерба для конфиденциальности[96]. Станут ли поставщики программного обеспечения использовать технологии обеспечения конфиденциальности добровольно, без требований со стороны закона? Поживем — увидим. Представляется, однако, неизбежным, что пользователи будут доверять персональному помощнику, только если его главнейшую обязанность составит служение пользователю, а не корпорации, которая его создала.

«Умные дома» и домашние роботы

Концепция «умного дома» рассматривается уже несколько десятилетий. В 1966 г. Джеймс Сазерленд, инженер фирмы Westinghouse, начал собирать ненужные компьютерные комплектующие, чтобы сделать ECHO, первый контроллер умного дома[97]. К сожалению, ECHO весил 360 кг, потреблял 3,5 кВт и управлял лишь тремя цифровыми часами и телевизионной антенной. Последующие системы требовали от пользователей овладеть головоломным интерфейсом управления. Неудивительно, что они не прижились.

С 1990-х гг. было предпринято несколько амбициозных попыток разработать дома, которые управляли бы собой сами при минимальном участии человека, используя машинное обучение, чтобы подстроиться под образ жизни обитателей. Для реализации экспериментов в домах должны были жить реальные люди. К сожалению, частота ошибочных решений сделала эти системы хуже, чем просто бесполезными, — качество жизни обитателей не только не повышалось, но ухудшалось. Например, пользователи проекта 2003 г. MavHome[98] Вашингтонского университета часто были вынуждены сидеть в темноте, если их гости задерживались дольше обычного для хозяев времени отхода ко сну[99]. Как и в случае с интеллектуальным персональным помощником, подобные провальные результаты проистекали из неполного доступа к информации о занятиях обитателей и неспособности понимать и отслеживать происходящее в доме.

Настоящий «умный дом», оборудованный видеокамерами и микрофонами, — а также обладающий обязательными сенсорными и мыслительными способностями — понимает, чем занимаются жители: ходят в гости, едят, спят, смотрят телевизор, читают, тренируются, готовятся к долгой поездке или беспомощно лежат на полу после того, как оступились. В координации с интеллектуальным персональным помощником дом достаточно хорошо представляет, кто придет в него или выйдет в определенное время, кто где принимает пищу и т. д. Это понимание позволяет дому управлять отоплением, освещением, шторами и системами безопасности, посылать своевременные напоминания и предупреждать пользователей или экстренные службы о возникшей проблеме. Некоторые новые жилые комплексы в США и Японии уже включают такого рода технологию[100].

Ценность «умного дома» ограниченна в силу его исполнительных механизмов: намного более простые системы (термостаты с таймером, светильники с датчиками движения и охранная сигнализация) способны обеспечить во многом такую же функциональность, причем более предсказуемым, хотя и менее чувствительным к контексту, образом. «Умный дом» не может заложить белье в бак стиральной машины, вымыть посуду или принести газету. Для всего этого ему необходим робот.

Возможно, нам не придется долго ждать. Роботы уже продемонстрировали многие требуемые навыки. В лаборатории Беркли, возглавляемой моим коллегой Питером Эббилем, «робот Беркли, избавляющий от скучных задач» (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks, BRETT), складывает полотенца в стопки с 2011 г., а робот SpotMini разработки Boston Dynamics умеет подниматься по лестницам и открывать двери (рис. 5). Несколько компаний уже выпускают роботов-поваров, хотя им нужны особые вспомогательные устройства и заранее порезанные ингредиенты и они не могут работать в обычной кухне[101].

Последняя из трех базовых физических способностей, которыми должен обладать полезный домашний робот, — восприятие, движение и ловкость — создает больше всего проблем. По словам Стефани Теллекс, профессора робототехники Университета Брауна: «Большинство роботов не могут подхватить большую часть предметов в большинстве случаев». Отчасти это проблема восприятия посредством тактильных сенсоров, отчасти технологическая (на сегодняшний день создание ловких рук обходится очень дорого) и отчасти алгоритмическая: мы пока не слишком хорошо понимаем, как объединить сенсорное восприятие и контроль, чтобы совершать захваты и манипуляции с громадным разнообразием объектов, имеющихся в типичном доме. Существуют десятки способов захвата только для твердых предметов и тысячи отдельных навыков манипулирования, например способность накапать из бутылки ровно две капли, отклеить этикетку от консервной банки, намазать мягкий хлеб твердым сливочным маслом или вытащить вилкой из кастрюли одну макаронину, чтобы проверить, готова ли она.

Представляется вероятным, что проблемы тактильного восприятия и конструирования руки будут решены благодаря 3D-печати, которая уже используется компанией Boston Dynamics для самых сложных частей ее человекоподобного робота «Атласа». Навыки манипулирования, которыми владеет робот, быстро развиваются, в том числе благодаря глубокому обучению с подкреплением[102]. Последний рывок — собрать все это в единое целое, которое начинает приближаться к потрясающим физическим возможностям роботов из кино, — скорее всего, будет сделан в весьма прозаической складской индустрии. Одна лишь компания Amazon использует труд нескольких сотен тысяч человек, чтобы вынимать товары из коробок на гигантских складах и рассылать их клиентам. С 2015 по 2017 г. Amazon проводила ежегодный «Конкурс подбиральщиков», чтобы ускорить создание роботов, способных выполнить эту задачу[103]. Путь пока не завершен, но, когда основные исследовательские проблемы будут решены — вероятно, в течение десятилетия, — можно ожидать очень быстрого распространения высокофункциональных роботов. Сначала они будут работать на складах, затем в других коммерческих сферах, например сельском хозяйстве и строительстве, где спектр задач и объектов достаточно предсказуем. Довольно скоро мы увидим их и в розничной торговле за такими занятиями, как выкладывание товара на полки супермаркета и складывание одежды после примерки.

Первыми, кто действительно выиграет от появления роботов в доме, станут престарелые и немощные, которым полезный робот может обеспечить определенную степень независимости, недостижимую иными средствами. Даже если робот выполняет ограниченный круг заданий и имеет лишь зачаточное понимание происходящего, он может быть очень полезным. В то же время до робота-дворецкого, который уверенно заправляет домом и предупреждает любое желание своего хозяина, еще довольно далеко — для этого необходимо приблизиться к универсальному ИИ человеческого уровня.

Искусственная интеллектуальность во всемирном масштабе

Развитие базовых способностей понимания речи и текста позволит интеллектуальным персональным помощникам делать то же самое, чем занимаются ассистенты-люди (но за грошовую месячную плату вместо зарплаты в несколько тысяч долларов). Базовое распознавание речи и текста также позволяет машинам делать то, на что люди не способны, — благодаря не глубине понимания, а его охвату. Например, машина с базовой способностью чтения сможет еще до обеда прочитать все когда-либо написанное человеческой расой и станет искать, чем бы еще заняться[104]. При наличии способности распознавания речи она к вечернему чаю сможет прослушать все радио и телепередачи. Для сравнения: потребовалось бы 200 000 человек на полную рабочую неделю, только чтобы следить за нынешним уровнем мировых печатных публикаций (не говоря уже обо всем письменном наследии прошлого), и еще 60 000, чтобы слушать текущее вещание[105].

Такая система, если бы она умела делать хотя бы простые фактические выводы и интегрировать всю информацию, существующую на всех языках, являлась бы феноменальным устройством для ответов на вопросы и выявления закономерностей — намного более мощным, чем поисковые системы, которые в настоящее время оцениваются примерно в $1 трлн. Ее ценность для исследования в таких областях, как история и социология, была бы безмерна.

Конечно, стало бы также возможным прослушивать все телефонные звонки в мире (работа, которая потребовала бы около 20 млн человек). Определенные тайные ведомства сочли бы эту возможность ценной. Некоторые из них уже много лет занимаются простыми видами крупномасштабного машинного прослушивания, например поиском ключевых слов в разговорах, и сейчас совершают переход к преобразованию разговоров в пригодный для поиска текст[106]. Эти записи-расшифровки, безусловно, полезны, но далеко не так, как одновременное понимание и интеграция контента всех разговоров.

Еще одна «сверхвозможность», доступная машинам, — умение видеть весь мир одновременно. Грубо говоря, спутники каждый день отображают весь мир со средним разрешением около 50 см на пиксель[107]. При таком разрешении каждый дом, корабль, автомобиль, каждая корова и каждое дерево на Земле видимы. Намного больше 30 млн работников с полной занятостью потребовалось бы, чтобы проанализировать все эти изображения; поэтому в настоящее время никто из людей не видит основной массы спутниковых данных. Алгоритмы компьютерного видения могли бы обрабатывать все эти данные, создавая пригодную для поиска базу данных обо всем мире, ежедневно обновляемую, а также визуализации и прогностические модели экономической деятельности, изменения вегетации, миграций животных и людей, последствий изменения климата и т. д. Спутниковые компании, такие как Planet и DigitalGlobe, трудятся над воплощением этой идеи.

Появление возможности получать сенсорную информацию во всемирном масштабе позволит принимать глобальные решения. К примеру, мы могли бы на основе потока спутниковых данных создавать подробные модели для управления мировой окружающей средой, предсказывать последствия экологических и экономических вмешательств и создавать необходимый аналитический задел для достижения объявленных ООН целей устойчивого развития[108]. Мы уже видим системы управления «умным городом», призванные оптимизировать контроль за дорожным движением, пассажироперевозки, сбор мусора, ремонт дорог, поддержание окружающей среды и другие функции в интересах граждан, и это можно было бы распространить в масштабах всей страны. До недавнего времени такая степень координации могла быть достигнута лишь усилиями громадных, неэффективных бюрократических систем; они будут неизбежно заменены мегаагентами, занимающимися все большим числом аспектов нашей коллективной жизни. Вместе с этим, разумеется, появятся и возможности нарушения конфиденциальности и внедрения социального контроля во всемирном масштабе, к чему я вернусь в следующей главе.

Когда появится сверхинтеллектуальный ИИ?

Меня часто просят предсказать, когда появится сверхинтеллектуальный ИИ, и обычно я отказываюсь отвечать на этот вопрос. Тому есть три причины. Первая: накопилась долгая история несбывшихся предсказаний такого рода[109]. Например, в 1960 г. первопроходец в сфере ИИ, нобелевский лауреат, экономист Герберт Саймон писал: «В технологическом отношении… машины научатся, в пределах 20 лет, выполнять любую работу, которую способен делать человек»[110]. В 1967 г. Марвин Минский, один из организаторов дартмутской рабочей группы 1956 г., открывшей сферу разработки ИИ, писал: «Я убежден, что при жизни одного поколения вне возможностей машин останутся лишь немногие элементы интеллекта — проблема создания „искусственного интеллекта“ будет, в сущности, решена»[111].

Вторая причина нежелания объявлять дату пришествия сверхинтеллектуального ИИ состоит в отсутствии четкого барьера, который для этого пришлось бы преодолеть. Машины уже превосходят возможности человека в некоторых областях. Эти области будут расширяться и углубляться, и, вероятно, сверхчеловеческие системы общих знаний, сверхчеловеческие системы биомедицинских исследований, сверхчеловечески ловкие и гибкие роботы, сверхчеловеческие системы корпоративного планирования и т. д. появятся задолго до того, как мы получим полностью универсальную сверхинтеллектуальную ИИ-систему. Эти «частично сверхинтеллектуальные» системы, по отдельности и вместе, начнут ставить перед нами многие из тех вопросов, которые следует ожидать от универсальных интеллектуальных систем.

Третья причина, по которой я не предсказываю появление сверхинтеллектуального ИИ, — его принципиальная непредсказуемость. Он требует «концептуальных прорывов», как заметил Джон Маккарти в интервью 1997 г.[112] Далее он сказал: «Вы хотите получить 0,7 Эйнштейна и 0,3 Манхэттенского проекта, причем сначала Эйнштейна. Я убежден, что это займет от 5 до 500 лет». В следующем разделе я объясню, какими могут быть некоторые из этих концептуальных прорывов. Насколько они непредсказуемы? Вероятно, настолько же, насколько было предсказуемо изобретение Силардом цепной реакции через несколько часов после заявления Резерфорда, что она совершенно невозможна.

Однажды на собрании Всемирного экономического форума в 2015 г. я отвечал на вопрос о том, когда мы можем увидеть сверхинтеллектуальный ИИ. Собрание проходило по правилам Чатем-хауса{4}, запрещающим разглашать за его стенами какие бы то ни было замечания любого из присутствующих. Тем не менее я из избытка осторожности начал свой ответ словами: «Строго не под запись…» Я предположил, что, если не помешают никакие катаклизмы, это, вероятно, произойдет при жизни моих детей — которые еще малы и, скорее всего, благодаря достижениям медицины будут жить намного дольше, чем большинство присутствовавших. Не прошло и двух часов, как в The Daily Telegraph вышла статья, цитирующая слова профессора Рассела и дополненная изображениями беснующихся терминаторов. Заголовок гласил: «Роботы-„социопаты“ могут обскакать человеческую расу при жизни одного поколения».

Моя оценка сроков, скажем, в 80 лет намного более консервативна, чем у типичного исследователя ИИ. По результатам недавних опросов[113], оптимисты ожидают появления ИИ человеческого уровня примерно в середине этого века. Исходя из опыта в отношении ядерной физики, здравомыслие требует допустить, что это произойдет раньше, и подготовиться соответственно. Если бы требовался лишь один концептуальный прорыв, аналогичный идее Силарда о цепной реакции деления ядер, сверхинтеллектуальный ИИ в той или иной форме мог бы появиться, можно сказать, внезапно. Вполне вероятно, мы оказались бы к этому не готовы: если бы мы построили сверхинтеллектуальные машины с любой степенью автономности, то скоро оказались бы не способны контролировать их. Я, однако, убежден, что у нас есть пространство для маневра, потому что для перехода от ситуации сегодняшнего дня к сверхинтеллекту необходим целый ряд принципиальных прорывов.

Какие концептуальные прорывы нас ожидают

Проблема создания универсального ИИ человеческого уровня далека от решения. Это не является вопросом большего количества денег, инженерных разработок или данных, как и более мощных компьютеров. Некоторые футуристы составляют графики, экстраполирующие экспоненциальный рост вычислительной мощности в будущее на основе закона Мура, указывая даты, когда машины превзойдут мозг насекомого, мозг мыши, мозг человека, мозг всех людей в совокупности и т. д.[114] Эти графики бессмысленны, поскольку, как я уже говорил, более быстрые машины всего лишь быстрее дают вам неправильный ответ. Если бы он состоял в том, чтобы собрать всех ведущих экспертов по ИИ в одну команду с неограниченными ресурсами с целью создать интегрированную интеллектуальную систему человеческого уровня путем объединения лучших идей всех нас, результат был бы провальным. В реальном мире система разрушилась бы. Она не понимала бы, что происходит, не могла предсказать последствия своих данных, не знала, чего хотят люди в любой конкретной ситуации, — в общем, была бы до нелепости тупой.

Понимание того, как разрушилась бы система, позволяет исследователям ИИ выявлять проблемы, которые должны быть решены, — области, в которых необходимы концептуальные прорывы, — чтобы достичь ИИ человеческого уровня. Сейчас я опишу некоторые из нерешенных пока проблем. Когда мы справимся с ними, возможно, появятся новые, но их будет не слишком много.

Язык и здравый смысл

Интеллект без знаний — все равно что двигатель без топлива. Люди получают огромные знания от других людей: они передаются через поколения в форме языка. Среди них есть фактические: Обама стал президентом в 2009 г., плотность меди составляет 8,92 г/см^3, законы Ур-Намму устанавливают наказания за различные преступления и т. д. Огромный объем знаний заключен в самом языке — в понятиях, которые обусловливают его существование. Президент, 2009, плотность, медь, грамм, сантиметр, преступление и все прочие понятия заключают в себе обширнейшую информацию, представляющую собой выделенное множество процессов открытия и систематизации, благодаря которым, собственно, они и оказались встроены в язык.

Рассмотрим, например, слово медь, обозначающее определенный комплекс атомов во Вселенной, и сравним со словом арглебарглиум, которым я обозначаю столь же крупный комплекс совершенно случайным образом выбранных атомов во Вселенной. Можно открыть много общих, полезных и обладающих предсказательной силой законов о меди — ее плотности, проводимости, пластичности, точке плавления, звездном происхождении, химических соединениях, практическом применении и т. д. Напротив, об арглебарглиуме практически ничего нельзя сказать. Организм, говорящий на языке, который состоит из таких слов, как арглебарглиум, не мог бы функционировать, потому что никогда не открыл бы закономерностей, которые позволили бы ему моделировать и делать прогнозы в своей вселенной.

Машина, действительно понимающая человеческий язык, была бы способна быстро накапливать огромные объемы человеческого знания, что позволило бы ей превзойти результаты 10 000 лет обучения более чем 100 млрд человек, живших на Земле. Представляется попросту нецелесообразным ждать, когда машина заново сделает все эти открытия с нуля, начав с первичных сенсорных данных.

В настоящее время, однако, технология естественного языка не способна выполнить задачу прочтения и понимания миллионов книг, многие из которых поставили бы в тупик даже высокообразованного человека. Такие системы, как Watson от IBM, прославившаяся победой над двумя людьми-чемпионами американской телевизионной игры Jeopardy!{5} в 2011 г., способны извлекать простую информацию из четко сформулированных фактов, но не может строить комплексные структуры знания на основе текста, как и не в состоянии отвечать на вопросы, требующие построения длинных логических цепочек и использования информации из нескольких источников. Например, задача прочитать все доступные документы, относящиеся к концу 1973 г., и оценить (с объяснением) вероятный результат Уотергейта — процесса, приведшего к отставке президента Никсона, — далеко выходила бы за рамки сегодняшних возможностей.

Предпринимаются серьезные усилия по углублению анализа языка и выделению информации. Например, проект Aristo Института изучения ИИ им. Аллена ставит целью разработку систем, способных сдать школьные экзамены по естественным наукам после прочтения учебников и методических пособий[115]. Вот вопрос из теста за четвертый класс[116]:

Четвероклассники решили устроить гонки на роликовых коньках. Какая поверхность подойдет для этого лучше всего?

(А) гравий, (Б) песок, (В) асфальт, (Г) трава.

Машина сталкивается по крайней мере с двумя типами трудностей при ответе на этот вопрос. Во-первых, это классическая проблема понимания языка — уяснения смысла предложения: анализ синтаксической структуры, идентификация значимых слов и т. д. (Чтобы убедиться в этом, воспользуйтесь онлайновым переводчиком, чтобы перевести предложение на незнакомый вам язык, затем с помощью словаря этого языка попробуйте сделать обратный перевод на английский.) Во-вторых, это необходимость обыденного знания. Нужно сообразить, что «гонки на роликовых коньках» — это, по всей видимости, состязание на скорость между людьми, обутыми в коньки на роликах (имеющими их на ногах), а не гонки роликовых коньков. Нужно понять, что «поверхность» — то, на чем будут состязаться гонщики, а не сидеть зрители. Нужно знать, что означает «лучше всего» применительно к поверхности для гонки, и т. д. Подумайте, как изменился бы ответ, если заменить «четвероклассников» на «садистов-инструкторов армейского тренировочного лагеря».

Эти трудности можно обобщить, сказав, что чтение требует знания, а знание приобретается (по большей части) из чтения. Иными словами, перед нами классическая ситуация с курицей и яйцом. Можно рассчитывать на процесс бутстрэпа — «спасения утопающих силами самих утопающих», — когда система читает какой-нибудь простой текст, получает определенные знания, использует их для чтения более сложного текста, получает дополнительные знания и т. д. К сожалению, на деле происходит противоположное: приобретенное знание оказывается по большей части ошибочным, что вызывает ошибки при чтении, приводящие к еще более ошибочному знанию, и т. д.

Например, проект «Бесконечное изучение языка» (Never-Ending Language Learning, NELL) Университета Карнеги — Меллона является, пожалуй, самым амбициозным проектом бутстрэп-обучения языку, осуществляемым в настоящее время. С 2010 по 2018 г. NELL усвоил более 120 млн утверждений, читая англоязычные тексты в интернете[117]. Часть этих утверждений верна, например, что «Мейпл Лифс»{6} играют в хоккей и выиграли Кубок Стэнли. Помимо фактов NELL постоянно учит новые слова, категории и семантические отношения. К сожалению, он уверен лишь в 3 % своих утверждений и нуждается в экспертах-людях, чтобы регулярно исправлять ложные или бессмысленные утверждения — например, что «Непал — это страна, также известная как Соединенные Штаты», а «ценность — сельскохозяйственный продукт, который обычно режут на базис».

Я подозреваю, что может не произойти единого прорыва, который обратил бы нисходящую спираль вспять. Базовый процесс бутстрэп-обучения кажется правильным: программа, которая знает достаточно фактов, может сообразить, на какой из них ссылается новое предложение, и, таким образом, узнать новую текстуальную форму выражения фактов, что впоследствии позволит ей открыть больше фактов, и так процесс продолжится. (Сергей Брин, сооснователь Google, опубликовал важную статью об идее бутстрэп-обучения в 1998 г.[118]) Безусловно, этому способствует предварительная подготовка в виде большого количества закодированного вручную знания и лингвистической информации. Повышение сложности репрезентации фактов — позволяющей отображать комплексные события, причинно-следственные связи, верования и отношения других и т. д., — а также совершенствование работы с неопределенностью в значениях слов и предложений могут постепенно вылиться в самосовершенствующийся, а не вырождающийся процесс обучения.

Кумулятивное изучение понятий и теорий

Около 1,4 млрд лет назад примерно в 13 секстиллионах километров отсюда две черные дыры, одна в 12 млн раз, другая в 10 млн раз массивнее Земли, сблизились настолько, что стали обращаться вокруг друг друга. Постепенно теряя энергию, они двигались по спирали все теснее и быстрее, достигнув орбитальной частоты вращения 250 оборотов в секунду при расстоянии 350 км, когда, наконец, столкнулись и слились[119]. В последние несколько миллисекунд энергия излучения в форме гравитационных волн в 50 раз превышала совокупную выделенную энергию всех звезд во Вселенной. 14 сентября 2015 г. эти гравитационные волны достигли Земли. Они попеременно растягивали и сжимали само пространство в отношении примерно 1 к 2,5 секстиллионов, что эквивалентно изменению расстояния до Проксимы Центавра (4,4 световых года) на толщину человеческого волоса.

К счастью, за два дня до этого детекторы Advanced LIGO (лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории) в Вашингтоне и Луизиане были введены в эксплуатацию. Методом лазерной интерферометрии они смогли измерить это ничтожное искажение пространства. С помощью расчетов на основе общей теории относительности Эйнштейна (ОТО) исследователи LIGO предсказали — и поэтому именно ее и искали — точную форму гравитационной волны, ожидаемой при таком событии[120].

Это стало возможным благодаря накоплению и передаче знания и идей тысячами человек в течение столетий наблюдений и исследований. От Фалеса Милетского, натиравшего янтарь шерстью и наблюдавшего возникновение статического заряда, через Галилея, бросавшего камни с Падающей башни в Пизе, к Ньютону, следившему за падением яблока с ветки, и далее, через тысячи других наблюдений, человечество постепенно, слой за слоем, накапливало понятия, теории и устройства: масса, скорость, ускорение, сила, ньютоновские законы движения и гравитации, уравнения орбитального движения, электрические явления, атомы, электроны, электрические поля, магнитные поля, электромагнитные волны, специальная теория относительности, ОТО, квантовая механика, полупроводники, лазеры, компьютеры и т. д.

В принципе, мы можем представить процесс совершения открытия как преобразование всех сенсорных данных, когда-либо полученных всеми людьми, в очень сложную гипотезу о сенсорных данных, полученных учеными LIGO 14 сентября 2015 г., когда они следили за своими компьютерными мониторами. Это понимание обучения исключительно сквозь призму данных: данные на входе, гипотеза на выходе, посередине черный ящик. Если бы это работало, это был бы апофеоз подхода к разработке ИИ на основе глубокого обучения — «большие данные, большие сети», — но это невозможно. Единственная жизнеспособная идея, имеющаяся у нас о том, как интеллектуальные системы могли бы прийти к такому колоссальному достижению, как регистрация слияния двух черных дыр, состоит в том, что предшествующее знание физики в сочетании с наблюдаемыми данными позволило ученым LIGO вывести заключение, что произошло слияние. Более того, это предшествующее знание само по себе было результатом обучения на основе предшествующего знания, и так далее, вглубь истории на всем ее протяжении. Итак, у нас есть приблизительная кумулятивная картина того, как интеллектуальные системы могут обретать прогностические возможности, используя знание как строительный материал.

Я говорю «приблизительная», поскольку, разумеется, за столетия наука иногда сворачивала не в ту сторону, временно увлекаясь погоней за такими иллюзорными феноменами, как флогистон и светоносный эфир. Однако мы достоверно знаем, что кумулятивная картина есть то, что действительно произошло, в том смысле, что ученые постоянно описывали свои открытия и теории в книгах и статьях. Последующие поколения ученых имели доступ лишь к этим формам эксплицитного знания, а не к исходному сенсорному опыту предшествующих, давно ушедших поколений. Будучи учеными, члены команды LIGO понимали, что все фрагменты знания, которым они пользуются, включая ОТО Эйнштейна, находятся (и всегда будут находиться) в периоде апробации и могут быть сфальсифицированы в результате эксперимента. Как оказалось, данные LIGO предоставили убедительное подтверждение ОТО, а также дальнейшие свидетельства того, что гравитон — гипотетическая частица гравитации — не имеет массы.

Нам еще очень далеко до создания систем машинного обучения, достигающих или превосходящих способность кумулятивного обучения и открытий, которую демонстрирует ученое сообщество — или даже обычные люди на протяжении своей жизни[121]. Системы глубокого обученияГ по большей части основаны на данных: в лучшем случае мы можем заложить в структуру сети очень слабые формы предшествующего знания. Системы вероятностного программированияВ действительно позволяют использовать предшествующее знание в процессе обучения, что проявляется в структуре и словаре базы вероятностного знания, но у нас пока нет эффективных методов создания новых понятий и отношений и их использования для расширения этой базы знания.

Трудность заключается не в поиске гипотезы, хорошо согласующейся с данными; системы глубокого обучения способны находить гипотезы, которые согласуются с визуальными данными, и исследователи ИИ разработали программы символического обучения, которые могут резюмировать многие исторические открытия количественных законов науки[122]. Обучение автономного интеллектуального агента требует намного большего.

Во-первых, что следует включить в «данные», на которых делаются прогнозы? Например, в эксперименте LIGO модель прогнозирования степени растяжения и сжатия пространства по прибытии гравитационной волны учитывает массы сталкивающихся черных дыр, их орбитальную частоту и т. д., но не берет в расчет день недели или расписание бейсбольных матчей Высшей лиги. В то же время модель для предсказания дорожного движения на мосту через залив Сан-Франциско учитывает день недели и расписание бейсбольных матчей Высшей лиги, но игнорирует массы и орбитальные частоты сталкивающихся черных дыр. Аналогично программы, которые учатся распознавать типы объектов в изображениях, используют пиксели в качестве входных данных, тогда как программы, обучающиеся определять ценность антикварного предмета, хотели бы также знать, из чего он изготовлен, кем и когда, историю его использования и владения и т. д. Почему? Очевидно, потому что мы, люди, уже знаем что-то о гравитационных волнах, дорожном движении, визуальных изображениях и антиквариате. Мы используем это знание для принятия решений, какие входящие данные нам нужны для предсказания конкретного результата. Это так называемое конструирование признаков, и, чтобы выполнять его хорошо, нужно ясно понимать специфическую задачу прогнозирования.

Конечно, по-настоящему интеллектуальная машина не может зависеть от людей (конструирующих признаки), которые приходили бы ей на помощь всякий раз, когда нужно научиться чему-то новому. Она должна самостоятельно выяснять, что составляет обоснованное пространство гипотез для обучения. Предположительно, она делала бы это, привлекая широкий спектр релевантных знаний в разных формах, но в настоящее время у нас имеются лишь рудиментарные представления о том, как это осуществить[123]. Книга Нельсона Гудмена «Факты, вымысел и прогноз» — написанная в 1954 г. и являющаяся, пожалуй, самой важной и недооцененной книгой о машинном обучении[124], — вводит особый тип знания, так называемую сверхгипотезу, потому что это помогает очертить возможное пространство обоснованных гипотез. Например, в случае прогнозирования дорожного движения релевантная сверхгипотеза состояла бы в том, что день недели, время суток, местные события, недавние автоаварии, праздники, задержки доставки, погода, а также время восхода и захода солнца могут влиять на дорожную ситуацию. (Обратите внимание, что вы можете построить эту гипотезу на основе собственного базового знания мира, не будучи специалистом по дорожному движению.) Интеллектуальная обучающаяся система способна накапливать и использовать знание этого типа для того, чтобы формулировать и решать новые задачи обучения.

Второе, пожалуй, более важное, — это кумулятивная генерация новых понятий, таких как масса, ускорение, заряд, электрон и сила гравитации. Без этих понятий ученым (и обычным людям) пришлось бы по-своему интерпретировать Вселенную и делать прогнозы на основании необработанных сенсорных данных. Вместо этого Ньютон имел возможность работать с понятиями массы и ускорения, выработанными Галилеем и другими учеными, а Резерфорд смог установить, что атом состоит из положительно заряженного ядра, окруженного электронами, благодаря тому что понятие электрона уже было создано (многочисленными исследователями, продвигавшимися шаг за шагом) в конце XIX в. Действительно, все научные открытия делаются на многоярусных наслоениях понятий, приходящих со временем и опытом человечества.

В философии науки, особенно в начале XX в., открытие новых понятий нередко объяснялось действием эфемерной троицы: интуиции, озарения и вдохновения. Считалось, что все эти элементы неподвластны рациональному или алгоритмическому объяснению. Исследователи ИИ, включая Герберта Саймона[125], яростно спорили с этим подходом. Попросту говоря, если алгоритм машинного обучения может осуществлять поиск в пространстве гипотез, включающем возможность добавления определений новых терминов, не содержащихся во входном сигнале, то этот алгоритм способен открывать новые понятия.

Например, предположим, что робот пытается выучить правила игры в нарды, наблюдая за играющими людьми. Он наблюдает, как они бросают кости, и замечает, что иногда игроки перемещают три или четыре фишки, а не одну или две, и что это происходит после того, как выпадет 1–1, 2–2, 3–3, 4–4, 5–5 или 6–6. Если программа может добавить новое понятие дублей, определяемое как совпадение выпавших на двух кубиках результатов, то сможет намного лаконичнее выразить ту же самую прогностическую теорию. Это однозначный процесс, использующий такие методы, как индуктивное логическое программирование[126], для создания программ, предлагающих новые понятия и определения, чтобы формулировать точные и лаконичные теории.

В настоящее время мы знаем, как это сделать в относительно простых случаях, но для более сложных теорий количество возможных новых понятий, которые можно было бы ввести, становится просто колоссальным. Это делает нынешний успех методов глубокого обучения в сфере компьютерного зрения еще более интригующим. Глубокие сети обычно с успехом ищут полезные промежуточные признаки, такие как глаза, ноги, полосы и углы, хотя пользуются очень простыми алгоритмами обучения. Если бы мы смогли лучше понять, как это происходит, то применили бы тот же подход к формированию новых понятий на более выразительных языках, необходимых для науки. Это само по себе стало бы громадным благом для человечества, а также заметным шагом на пути к универсальному ИИ.

Обнаружение действий

Способность к разумному поведению в течение длительного периода времени требует навыка иерархического планирования и управления своими действиями на многочисленных уровнях абстрагирования — в широком спектре от написания докторской диссертации (триллион действий) до единичной команды системы управления движением, передаваемой пальцу, напечатания одного символа в сопроводительном письме к заявке на грант.

Наши действия структурированы в сложные иерархии с десятками уровней абстрагирования. Эти уровни и входящие в них действия являются принципиально важным элементом нашей цивилизации и передаются от поколения к поколению посредством языка и практических навыков. Например, такие действия, как поимка дикого кабана, обращение за визой или покупка билета на самолет, могут включать миллионы примитивных действий, но мы можем рассматривать их как единые комплексы, поскольку они уже входят в «библиотеку» действий, описанных нашей речью и культурой, а также потому, что мы (примерно) знаем, как они выполняются.

Когда высокоуровневые действия попадают в библиотеку, мы может последовательно составлять из них действия еще более высокого уровня, такие как празднование летнего солнцестояния всем племенем или археологические раскопки летом в отдаленной части Непала. Попытка спланировать подобные мероприятия с нуля, начав с шагов управления движением самого нижнего уровня, обречена на провал, поскольку они включают миллионы или миллиарды шагов, многие из которых практически непредсказуемы. (Где будет найден дикий кабан и в какую сторону побежит?) Напротив, имея в библиотеке соответствующие высокоуровневые действия, нужно запланировать лишь около десятка шагов, поскольку каждый шаг представляет собой большой фрагмент общего действия. На это способен даже маломощный человеческий мозг, однако это дает нам «суперсилу» для долгосрочного планирования.

Были времена, когда подобных действий как таковых не существовало. Например, чтобы получить право на полет на самолете в 1910 г., нужно было пройти долгий, затратный и непредсказуемый процесс изучения вопроса, написания писем и переговоров с пионерами авиации. В библиотеку добавились и другие действия: мы пишем электронные письма, гуглим и пользуемся Uber. В 1911 г. Альфред Норт Уайтхед писал: «Цивилизация развивается, расширяя количество важных операций, которые мы можем осуществлять не задумываясь»[127].

Знаменитая обложка Сола Стейнберга для журнала The New Yorker (рис. 6) блистательно демонстрирует в пространственной форме, как интеллектуальный агент управляет собственным будущим. Непосредственное будущее исключительно тонко детализировано — в действительности мой мозг уже загрузил конкретные последовательности актов двигательного контроля для того, чтобы напечатать следующие слова. Если заглянуть немного вперед, деталей становится меньше: так, я планирую закончить этот раздел, перекусить, написать еще фрагмент и посмотреть, как Франция играет с Хорватией в Кубке мира. Еще дальше в будущем мои планы становятся более обширными, но и более расплывчатыми: вернуться из Парижа в Беркли в начале августа, прочитать курс аспирантам и закончить эту книгу. По мере движения индивида во времени будущее приближается к настоящему, и планы становятся более подробными, тогда как могут появиться и новые неопределенные планы на более отдаленное будущее. Планы ближайшего будущего становятся такими подробными, что исполняются напрямую системой управления движением.

В настоящее время у нас имеются лишь некоторые фрагменты этой общей картины для ИИ-систем. При наличии иерархии абстрактных действий, в том числе знания о том, как систематизировать каждое из абстрактных действий в подраздел, состоящий из конкретных действий, у нас есть алгоритмы, которые могут составить комплексные планы достижения поставленных целей. Это алгоритмы, способные выполнять абстрактные иерархические планы так, что у агента всегда имеется «готовое к исполнению» примитивное физическое действие, даже если будущие действия остаются абстрактными и пока невыполнимы.

Главным отсутствующим элементом пазла является метод построения иерархии абстрактных действий. Например, можно ли начинать с нуля, когда робот будет знать только, что может посылать разные электрические токи к различным двигателям, и самостоятельно выяснять, какие действия нужно предпринять, чтобы стоять? Важно понимать, что я не спрашиваю, можем ли мы научить робота стоять, — это легко сделать методом обучения с подкреплением, вознаграждая робота за то, что его голова остается как можно дальше от пола[128]. Чтобы научить робота стоять, обучающий его человек уже должен знать, что значит стоять, и идентифицировать правильный вознаграждающий сигнал. Мы хотим, чтобы робот самостоятельно узнал, что стояние — это полезное абстрактное действие, обеспечивающее выполнение обязательного условия (пребывание в вертикальном положении) для того, чтобы ходить, бегать, здороваться за руку, или заглядывать в окно, следовательно, является частью многих абстрактных планов достижения всевозможных целей. Аналогично мы хотим, чтобы робот овладел для себя такими действиями, как перемещение с одного места на другое, подбирание предметов, открывание дверей, завязывание узлов, приготовление ужина, поиск моих ключей, строительство домов, и многими другими, не имеющими названия ни на одном человеческом языке, потому что мы, люди, их еще не открыли.

Я считаю эту способность самым важным шагом на пути к достижению ИИ человеческого уровня. Это стало бы, если снова воспользоваться фразой Уайтхеда, расширением количества важных операций, которые ИИ-системы способны выполнять не задумываясь. Многочисленные исследовательские группы по всему миру упорно трудятся над решением этой проблемы. Например, в статье компании DeepMind от 2018 г. о достижении человеческого уровня в компьютерной игре Quake III Arena Capture the Flag утверждается, что их обучающаяся система «по-новому конструирует временное иерархическое пространство представлений для обеспечения… согласованных по времени последовательностей действий»[129]. (Я не вполне понимаю, что имеется в виду, но это, определенно, похоже на приближение к цели изобретения новых высокоуровневых действий.) Я подозреваю, что у нас пока нет полного ответа, но это достижение, которое может случиться в любой момент, когда удастся просто правильным образом свести воедино уже имеющиеся идеи.

Интеллектуальные машины, обладающие этой способностью, смогут заглядывать в будущее дальше людей, а также учитывать намного больше информации. Эти две способности неизбежно ведут к принятию лучших решений в реальном мире. В конфликтной ситуации любого типа между людьми и машинами мы быстро обнаружим, как Гарри Каспаров и Ли Седоль, что каждый наш шаг просчитан заранее и нейтрализован. Мы проиграем раньше, чем игра начнется.

Управление мыслительной деятельностью

Если управление деятельностью в реальном мире выглядит сложным, представьте, какой головоломкой для вашего бедного мозга является управление деятельностью «самого сложного объекта в известной нам Вселенной» — его самого. Мы не начинаем думать, ходить или играть на пианино, если не знаем как это делается. Мы этому учимся. Мы можем в определенной степени выбирать, какие мысли иметь. (Попробуйте подумать о сочном гамбургере или таможенных правилах Болгарии, выбор за вами!) В каком-то смысле наша мыслительная деятельность более сложна, чем практическая деятельность, потому что наш мозг имеет намного больше «движущихся частей», чем тело, и двигаются они намного быстрее. Это относится и к компьютерам: на каждый ход, который AlphaGo делает на игровой доске, машина совершает миллионы или миллиарды единиц вычисления, каждая из которых включает в себя добавление ветви к дереву опережающего поиска и оценку игровой позиции в конце этой ветви. Каждая из этих единиц вычисления осуществляется, потому что программа делает выбор относительно того, какую часть дерева исследовать следующей. Очень приблизительно говоря, AlphaGo выбирает вычисления, которые, по ее ожиданиям, улучшат ее последующее решение на доске.

Разработать рациональную схему управления вычислительной деятельностью AlphaGo стало возможно, потому что эта деятельность проста и однородна: все единицы вычисления относятся к одному типу. В сравнении с другими программами, использующими те же базовые единицы вычисления, AlphaGo, пожалуй, эффективна, но, скорее всего, она крайне неэффективна по сравнению с другими типами программ. Например, Ли Седоль, противник AlphaGo в эпохальном матче 2016 г., вряд ли совершает больше нескольких тысяч единиц вычисления на один ход, но имеет намного более гибкую вычислительную архитектуру со множеством других типов единиц вычисления, в том числе разделение доски на субигры и попытки выяснить их взаимодействия, распознавание возможных целей и построение высокоуровневых планов с такими действиями, как «сохранить эту группу» или «не позволить моему противнику соединить эти две группы», размышления о том, как достичь конкретной цели, скажем, «сохранить эту группу», и исключение целых классов ходов, поскольку они не защищают от серьезной угрозы.

Мы попросту не знаем, как организовать настолько сложную и разнообразную вычислительную деятельность — как интегрировать и накапливать результаты каждого элемента деятельности и распределять вычислительные ресурсы между разными видами рассуждений, чтобы находить хорошие решения максимально быстро. Ясно, однако, что простая вычислительная архитектура, как у AlphaGo, не способна действовать в реальном мире, где нам постоянно приходится иметь дело с горизонтами решений не в десятки, а в миллиарды примитивных шагов, и где количество возможных действий в любой момент практически бесконечно. Важно помнить, что интеллектуальный агент в реальном мире не ограничен игрой в го или даже поиском ключей Стюарта — он просто существует. Он может делать что угодно, но едва ли сможет позволить себе думать обо всем, что в состоянии сделать.

Система, способная как открывать новые высокоуровневые действия, что было описано ранее, так и управлять своей вычислительной деятельностью, сосредоточивая ее на тех единицах вычисления, которые быстро приводят к существенному улучшению качества решений, обеспечила бы фантастическое качество принятия решений в реальном мире. Как и у людей, ее рассуждения были бы «интеллектуально эффективными», но ее бы не ограничивали крохотная краткосрочная память и медленное «железо», которые чудовищно сковывают нашу способность далеко заглядывать в будущее, работать с большим количеством непредвиденных факторов и рассматривать много альтернативных планов.

Что еще мы упускаем

Если собрать все, что мы знаем о том, как работать со всеми потенциально новыми достижениями, перечисленными в этой главе, мы добьемся успеха? Как вела бы себя получившаяся система? Она неудержимо развивалась бы, со временем накапливая огромные объемы информации и отслеживая состояние мира в громадных масштабах путем наблюдения и умозаключений. Она постепенно совершенствовала бы свои модели мира (включающие, конечно, и модели людей). Она использовала бы эти модели для решения комплексных задач, сохраняла и повторно использовала процессы принятия решений, чтобы повысить эффективность своих прикидок и научиться решать еще более комплексные задачи. Она открывала бы новые концепции и действия, и это позволило бы ей повышать уровень совершения открытий. Она составляла бы более эффективные планы за все более короткие промежутки времени.

В общем, трудно сказать, упущено ли еще что-нибудь принципиально важное в плане создания систем, эффективных в решении этих задач. Разумеется, единственная возможность убедиться в этом — создать их (когда будут совершены прорывы) и посмотреть, что из этого выйдет.

Представим себе сверхинтеллектуальную машину

При обсуждении природы и эффектов сверхинтеллектуального ИИ техническому сообществу отказывает воображение. Часто мы наблюдаем дискуссии вокруг снижения количества медицинских ошибок[130], уровня опасности автомобилей[131] или других небольших продвижений. Роботы мыслятся как индивидуальные существа, которые имеют свой собственный мозг, тогда как на самом деле они, скорее всего, будут беспроводным способом соединены в единую глобальную структуру, использующую огромные вычислительные ресурсы стационарного оборудования. Кажется, исследователи боятся рассматривать реальные последствия успеха в создании ИИ.

Универсальная интеллектуальная система, предположительно, может делать то же, что и человек. Например, некоторые люди проделали большую работу в математике, разработке алгоритмов, программировании и эмпирических исследованиях, чтобы создать современные поисковые системы. Результаты этой работы очень полезны и, разумеется, очень ценны. Насколько ценны? Недавнее исследование показало, что средний взрослый американец из числа опрошенных должен был бы получать минимум $17 500 за то, чтобы на год отказаться использовать поисковые системы[132], что в сумме составляет десятки триллионов долларов.

Представим теперь, что поисковых систем все еще не существует, потому что необходимые работы пока не выполнены, но вместо этого вы имеете доступ к сверхинтеллектуальной ИИ-системе. Вы задаете вопросы и имеете доступ к технологии поисковой системы благодаря системе ИИ. Готово! Ценность в триллионы долларов просто в ответ на вопрос, и ни единой строчки кода, написанной вами. То же самое относится ко всем не созданным изобретениям или сериям изобретений: если это могли бы сделать люди, значит, могут и машины.

Этот последний момент дает ценную информацию о нижней границе — пессимистической оценке — способностей интеллектуальной машины. Предположительно, машина обладает большими возможностями, чем отдельный человек. Очень многое в мире не может отдельно взятый, но может группа из n человек: отправить астронавта на Луну, создать детектор гравитационных волн, секвенировать геном человека, управлять страной с сотнями миллионов жителей. Грубо говоря, мы создаем n программных копий машины и соединяем их так же — с теми же информационными и управляющими потоками, — как и n человек. Теперь у нас есть машина, способная делать все, что могут n человек, только лучше, поскольку каждый из ее n компонентов обладает сверхчеловеческими возможностями.

Концепция интеллектуальной системы на основе многоагентной кооперации — лишь нижняя граница вероятных возможностей машины, потому что есть другие концепции, более эффективные. В группе из n человек общая доступная информация хранится отдельными частями в n мозгах и передается между ними очень медленно и несовершенно. Поэтому n человек тратят много времени на собрания. У машины нет необходимости в этом разделении, которое часто мешает составить полную картину. Красноречивым примером отсутствия надлежащей структуры в сфере научных открытий является долгая история пенициллина[133].

Другой полезный метод расширения возможностей своего воображения — подумать об одном из источников сенсорных входных данных, скажем, чтении, и отмасштабировать его. Если человек может читать одну книгу в неделю, машина могла бы прочитать и понять все когда-либо написанные книги — все 150 млн — за несколько часов. Это требует соответствующей вычислительной мощности, но книги можно было бы читать, по большей части, параллельно, то есть простое добавление чипов позволяет машине масштабировать свой процесс чтения. Аналогично машина может видеть все одновременно через спутники, роботов и сотни миллионов камер видеонаблюдения, смотреть все телевизионные трансляции мира и слушать все мировые радиостанции и телефонные разговоры. Очень быстро она получила бы намного более подробное и точное понимание мира и его обитателей, чем любой человек в принципе может надеяться приобрести.

Можно также представить себе масштабирование способности машины к действиям. Люди имеют непосредственный контроль лишь над своим телом, тогда как машина может контролировать тысячи или миллионы объектов. Некоторые автоматизированные фабрики уже обладают такими возможностями. За стенами фабрики машина, управляющая тысячами ловких роботов, может, например, строить огромное количество домов, каждый из которых приспособлен под потребности и желания своих будущих жильцов. В лабораториях можно было бы отмасштабировать существующие роботизированные системы научного исследования, чтобы они ставили миллионы экспериментов одновременно, — например, для создания полных прогностических моделей организма человека вплоть до молекулярного уровня. Заметьте, что мыслительные способности машины обеспечат ей намного большую возможность обнаруживать несоответствия между научными теориями, а также между теориями и наблюдениями. Действительно, вполне вероятно, что нам уже хватает экспериментальных данных, чтобы найти лекарство от рака, мы лишь не можем свести их воедино.

В киберпространстве машины уже имеют доступ к миллиардам людей через дисплеи всех смартфонов и компьютеров в мире. Это отчасти объясняет способность IT-компаний создавать колоссальное богатство, имея очень мало сотрудников; это также указывает на серьезную уязвимость человеческой расы для манипуляций через экран.

Другого рода масштабирование проистекает из способности машины заглядывать в далекое будущее с большей точностью, чем доступна людям. Мы уже видели это в шахматах и го. Имея способность строить и анализировать иерархические планы на длительные периоды времени, идентифицировать новые абстрактные действия и высокоуровневые описательные модели, машины перенесут это преимущество в такие области, как математика (доказательство новых полезных теорем) и принятие решений в реальном мире. Такие задачи, как эвакуация населения огромного города в случае природной катастрофы, станут относительно несложными, причем машина выработает индивидуальные инструкции для каждого человека и автомобиля, чтобы минимизировать количество несчастных случаев.

Машина без особых усилий могла бы изобрести рекомендации по предотвращению глобального потепления. Моделирование земных систем требует знания физики (атмосфера, океаны), химии (углеродный цикл, почвы), биологии (разложение, миграция птиц), инженерного дела (возобновляемая энергия, связывание углерода), экономики (промышленность, потребление энергии), природы человека (тупость, жадность) и политики (еще больше тупости, еще больше жадности). Как отмечалось, машина получит доступ к огромному числу данных для наполнения этих моделей. Она сможет предложить или осуществить новые эксперименты и экспедиции для снижения неизбежной неопределенности — например, открытия реальных объемов газогидратов в мелководных зонах океана. Она будет способна учесть огромное количество возможных мер политики — законов, стимулов, рынков, изобретений и различных мероприятий, — но, разумеется, должна будет также найти способы убедить нас следовать им.

Пределы сверхинтеллекта

В своих мечтах важно вовремя остановиться. Распространенная ошибка — приписывать сверхинтеллектуальным ИИ-системам божественную силу всеведения, полного и совершенного знания не только настоящего, но и будущего[134]. Это не соответствует действительности, поскольку требует физически недостижимой способности с точностью определять текущее состояние мира, а также нереализуемой возможности моделировать намного быстрее, чем в реальном времени, функционирование мира, включающего саму машину (не говоря уже о миллиардах мозгов, остающихся вторым по сложности объектом во Вселенной).

Это не значит, что невозможно достаточно уверенно предсказать некоторые аспекты будущего. Например, я знаю, какой курс и в какой аудитории буду читать в Беркли почти через год, несмотря на заявления адептов теории хаоса о крыле бабочки и прочем. (Я также не думаю, что люди сколько-нибудь ближе к предсказанию будущего, чем позволяют законы физики!) Чтобы сделать прогноз, нужны правильные абстракции. Например, я могу предсказать, что «я» буду находиться «на трибуне аудитории Уилера» в кампусе Беркли в последний вторник апреля, но не могу предсказать свое местоположение с точностью до миллиметра или какие атомы углерода к тому времени будут содержаться в моем теле.

На машины также распространяются определенные ограничения, налагаемые реальностью на темпы освоения миром новых знаний; это одно из ценных наблюдений Кевина Келли в его статье о сверхупрощенных прогнозах в отношении сверхчеловеческого ИИ[135]. Например, чтобы узнать, лечит ли у подопытного животного данное лекарство определенный вид рака, ученый, будь то человек или машина, выбирает из двух вариантов: ввести животному лекарство и подождать несколько недель или выполнить научно точное моделирование. Моделирование, однако, требует обширных знаний в области биологии, в том числе в настоящее время недоступных, следовательно, сначала пришлось бы поставить эксперименты для построения модели. Без сомнения, это требует времени и должно делаться в реальном мире.

С другой стороны, машина могла бы провести множество экспериментов, необходимых для построения модели, параллельно интегрировать их результаты в согласованную (хотя и очень сложную) модель и сравнить ее предсказания с комплексом экспериментальных данных, доступных биологическим экспериментам. Более того, для этого необязательно квантово-механическое моделирование всего организма вплоть до уровня реакций отдельных молекул — что, отмечает Келли, потребовало бы больше времени, чем эксперименты в реальном мире. Как я могу с определенной уверенностью спрогнозировать, где буду находиться по вторникам в апреле, так и свойства биологических систем можно точно предсказывать на абстрактных моделях, в том числе потому что биология оперирует надежными системами управления на основе комплексных схем обратной связи, и мелкие колебания исходных условий обычно не приводят к крупным отклонениям результатов. Таким образом, хотя маловероятно, чтобы машины сделали научные открытия прямо сейчас, можно ожидать, что с помощью машин наука станет развиваться намного быстрее. Собственно, это уже происходит.

Последнее ограничение машин — они не люди. Это приводит к их объективной слабости при моделировании и предсказании поведения одного специфического класса объектов — людей. Наши мозги очень похожи, соответственно, мы можем ими одинаково пользоваться для того, чтобы моделировать — или, если угодно, переживать — умственную и эмоциональную жизнь других людей. Нам это ничего не стоит. (Если задуматься, машины в отношениях друг с другом имеют еще большее преимущество: они могут буквально выполнять коды друг друга!) Например, мне не нужно быть специалистом по нервным сенсорным системам, чтобы знать, что вы чувствуете, попав молотком по своему пальцу. Машины же должны практически[136] с нуля учиться понимать людей. Они имеют доступ лишь к нашему внешнему поведению, ко всей литературе по нейронауке и психологии и на этой основе должны выработать понимание того, как мы функционируем. По идее, им это по силам, но разумно предположить, что это займет у них больше времени, чем освоение всех остальных возможностей.

В чем польза людям от ИИ?

Благодаря интеллекту мы имеем цивилизацию. Получив доступ к более сильному интеллекту, мы могли бы построить более великую — и, возможно, лучшую — цивилизацию. Можно размышлять о решении крупнейших проблем, стоящих перед человечеством, например бесконечном удлинении жизни или открытии способа путешествия со сверхсветовой скоростью, но эти символы научной фантастики пока не являются движущей силой прогресса в разработке ИИ. (Благодаря сверхинтеллектуальному ИИ мы, вероятно, смогли бы изобрести всевозможные почти волшебные технологии, но сейчас их трудно конкретизировать.) Лучше рассмотрим намного более прозаическую цель: повышение уровня жизни каждого землянина устойчивым образом до такого уровня, который считался бы весьма достойным в развитой стране. В силу выбора (отчасти произвольного) характеристики «достойный» для обозначения 88 % самых благополучных жителей Соединенных Штатов указанная цель предполагает почти десятикратный рост глобального валового национального продукта (ВНП), с $76 трлн до $750 трлн в год[137].

Чтобы подсчитать ценность подобного достижения, экономисты используют чистую приведенную стоимость дохода, учитывающую дисконт будущего дохода относительно настоящего. Дополнительный доход в $674 трлн в год имеет чистую приведенную стоимость около $ 13 500 трлн[138] при предполагаемой величине дисконта в 5 %. Итак, в самом грубом приближении это ориентировочный показатель того, что стоил бы ИИ человеческого уровня, если бы смог обеспечить достойный уровень жизни каждому. При подобных цифрах неудивительно, что компании и страны вкладывают десятки миллиардов долларов в год в исследование и разработку ИИ[139]. Тем не менее инвестиции ничтожны в сравнении с выгодой.

Конечно, все это лишь умозрительные цифры, пока у кого-нибудь не появится идея, как ИИ человеческого уровня мог бы достичь цели повышения уровня жизни. Он сможет это сделать, только увеличив среднедушевое производство товаров и услуг. Иначе говоря, не приходится ожидать, что средний человек мог бы потребить больше, чем производится средним человеком. Пример автономных такси, приведенный ранее в этой главе, иллюстрирует мультипликативный эффект внедрения ИИ: при наличии автоматической службы десять (скажем) человек могли бы управлять армадой из тысячи транспортных средств, так что один человек производил бы в сто раз больше услуг по транспортировке, чем прежде. То же самое можно сказать о производстве автомобилей и добыче материалов, из которых эти автомобили изготавливаются. Кстати, добыча железной руды в некоторых шахтах северной Австралии, где температура регулярно превышает 45 °C, уже сейчас почти полностью автоматизирована[140].

Современные применения ИИ являются специализированными: автономные автомашины и шахты требуют громадных инвестиций в исследования, проектирование конструкций, разработку программного обеспечения и тестирования с целью получения необходимых алгоритмов и проверки того, что они работают именно так, как должны. Такая картина наблюдается во всех сферах инженерного дела. Точно так же дело обстояло и в сфере путешествий: если вы хотели съездить из Европы в Австралию и обратно в XVII в., это был бы сложный проект, очень дорогостоящий, требующий нескольких лет планирования и сопряженный с высоким риском для жизни. Теперь мы привыкли к идее путешествий как к одной из услуг: если вам необходимо быть в Мельбурне в начале следующей недели, нужно всего лишь несколько раз нажать на экран смартфона и заплатить относительно небольшую сумму.

Универсальный ИИ воплощал бы идею всё как услуга. Не нужно было бы задействовать армии специалистов разных профессий, организованных в иерархии подрядчиков и субподрядчиков, чтобы выполнить проект. Все воплощения универсального ИИ имели бы доступ ко всем знаниям и навыкам человеческой расы и многому другому. Единственная разница прослеживалась бы в физических возможностях: опытные ходячие роботы для строительства или хирургии, колесные роботы для крупномасштабной транспортировки товаров, роботы-квадрокоптеры для наблюдения с воздуха и т. д. В принципе, если оставить за скобками политику и экономику, каждый имел бы в своем распоряжении целую организацию, состоящую из программных агентов и физических роботов, способных проектировать и строить мосты, повышать урожайность, готовить ужин на сотню гостей, проводить выборы — делать все, что необходимо. Именно универсальность универсального интеллекта делает это возможным.

Конечно, история доказала, что десятикратное увеличение глобального ВНП на душу населения возможно и без ИИ. Просто это заняло 190 лет (с 1820 по 2010 г.)[141]. И потребовало развития фабрик, станков, автоматизации, железных дорог, сталелитейной промышленности, автомобилей, самолетов, электричества, добычи нефти и газа, телефонов, радио, телевидения, компьютеров, интернета, спутников и многих других революционных изобретений. Десятикратный рост ВНП, имевшийся в виду в предыдущем абзаце, будет обусловлен не дальнейшим появлением революционных технологий, а способностью ИИ-систем использовать то, что у нас уже есть, эффективнее и в большем масштабе.

Разумеется, у роста уровня жизни неизбежно будут другие последствия, помимо чисто материального выигрыша. Например, известно, что персональное обучение намного эффективнее занятий в классе, но, когда оно осуществляется людьми, оно попросту недоступно — и всегда таким будет — огромному большинству землян. При наличии ИИ-преподавателей может быть раскрыт потенциал каждого ученика, даже самого бедного. Затраты в расчете на ребенка будут пренебрежимо малы, и этот ребенок будет жить намного более насыщенной и продуктивной жизнью. Художественные или интеллектуальные цели, индивидуальные или коллективные, станут обычной частью жизни, а не роскошью для избранных.

В сфере здравоохранения ИИ-системы позволят исследователям раскрыть и в совершенстве освоить тонкости строения человека, следовательно, со временем лучше справляться с болезнями. Глубокое понимание человеческой психологии и нейрохимии повсеместно улучшит психическое здоровье.

Пожалуй, несколько непривычный аспект: ИИ значительно повысит эффективность авторского инструментария в области виртуальной реальности (ВР) и поможет наполнить виртуальные пространства намного более интересными сущностями. Это может превратить ВР в основное средство литературного и художественного самовыражения, создавая в ней впечатления недоступного ныне разнообразия и глубины.

В обыденном мире интеллектуальный помощник — если он будет правильно спроектирован и не слишком подчинен экономическим и политическим интересам — позволит каждому человеку самостоятельно и эффективно действовать во все более сложной и подчас враждебной экономической и политической обстановке. Фактически в вашем распоряжении окажется одновременно высококомпетентный адвокат, бухгалтер и советник по политическим вопросам. Как дорожные пробки, предположительно, рассосутся, когда в поток вольется хотя бы малый процент автономных транспортных средств, остается надеяться, что более мудрые политические шаги и меньшее число конфликтов станут следствием лучшей информированности и лучшего учета интересов граждан.

Эти достижения в совокупности могут изменить динамику истории — по крайней мере, ту ее часть, которой традиционно управляли конфликты внутри обществ и между ними за доступ к необходимым для жизни ресурсам. Если пирог по сути бесконечен, то драться за больший кусок незачем. Это было бы сродни борьбе за то, чтобы иметь больше всех цифровых копий газеты — абсолютно бессмысленное дело, когда каждый может бесплатно получить их столько, сколько нужно.

Результаты, которые может обеспечить ИИ, имеют некоторые ограничения. Такие «пироги», как земля и сырье, не бесконечны, следовательно, не может быть неограниченного роста населения и не каждый получит особняк в личном парке. (Это постепенно потребует развернуть добычу полезных ископаемых по всей Солнечной системе и строить жилища в космосе, но я обещал не говорить о научной фантастике.) Пирог гордыни также конечен: лишь 1 % людей может входить в верхний 1 % по любому показателю. Если человеку для счастья нужно относиться к верхнему 1 %, то 99 % человечества обречено быть несчастными, даже если нижний 1 % ведет объективно роскошную жизнь[142]. Следовательно, важно, чтобы наша культура постепенно обесценила гордыню и зависть.

Как замечает Ник Бостром в конце своей книги «Сверхразумность», успех в создании ИИ закладывает «траекторию цивилизационного развития, ведущую к сострадательному и радостному осуществлению вселенского предназначения человечества». Если мы не сумеем воспользоваться преимуществами, предлагаемыми нам ИИ, то должны будем винить в этом лишь самих себя.

Глава 4. Неправомерное использование ИИ

Гуманное и радостное осуществление вселенского предназначения человечества… Звучит прекрасно, но мы должны считаться с быстрым темпом внедрения инноваций в сфере злоупотреблений. Злоумышленники так быстро изобретают новые способы неправомерного использования ИИ, что эта глава, скорее всего, устареет еще до того, как книга пойдет в печать. Отнеситесь к дальнейшим главам не как к поводу для депрессии, а как к призыву действовать, пока не поздно.

Наблюдение, убеждение и контроль

Автоматизированное Штази {7}

Ministerium für Staatsicherheit, более известное как Штази, многими считается «одним из самых эффективных и репрессивных ведомств разведки и тайной полиции в истории»[143]. Оно копило досье на большинство восточногерманских домохозяйств, прослушивало телефонные разговоры, читало письма и ставило скрытые камеры в жилых домах и отелях. Оно с безжалостной эффективностью выявляло и пресекало деятельность диссидентов, отдавая предпочтение психологическому уничтожению перед тюремным заключением или физическим устранением. Однако такой уровень контроля давался большой ценой: по некоторым оценкам, более четверти взрослых работоспособного возраста являлись информаторами Штази. Архивы Штази оцениваются в 20 млрд страниц[144], и задача обработки и использования громадных входящих потоков информации начинала превосходить возможности любой организации.

Неудивительно, что разведывательные органы оценили потенциал использования ИИ в своей работе. Долгие годы они применяли простые формы ИИ-технологии, в том числе распознавание голоса и идентификацию ключевых слов и фраз в устной и письменной речи. ИИ-системы все более способны понимать содержание того, что говорят и делают люди, будь то в ходе отслеживания разговоров, текстов или видеоизображения. В странах, где эта технология будет служить задаче контроля, возникнет такая же ситуация, как если бы к каждому гражданину был приставлен личный соглядатай из Штази, следящий за ним 24 часа в сутки[145].

Даже в гражданской сфере в относительно демократических странах за людьми ведется все более эффективное наблюдение. Корпорации собирают и продают информацию о наших покупках, пользовании интернетом, социальными сетями и электробытовыми приборами, звонках и текстовых сообщениях, трудовой занятости и здоровье. Наше местоположение можно отследить по мобильному телефону и автомобилю, имеющему выход в интернет. Уличные видеокамеры распознают наши лица. Все эти и многие другие данные можно собрать воедино с помощью интеллектуальных информационных систем и получить весьма полную картину того, что каждый из нас делает, как живет, кого любит и кого не любит и за кого станет голосовать[146]. По сравнению с этим Штази выглядят жалкими любителями.

Управление вашим поведением

Когда возможности слежки реализованы, следующий шаг — изменить ваше поведение так, как нужно тем, кто использует эту технологию. Одним из методов, довольно грубым, является автоматизированное персонализированное вымогательство. Система, понимающая, что вы делаете, — прослушивающая, читающая или наблюдающая за вами визуально — легко заметит, что вы заняты чем-то таким, чего не следовало бы делать. После этого она вступит с вами в переписку и попытается вытрясти из вас как можно больше денег (или принудить вас к определенному действию, если целью является политический контроль или шпионаж). Получение денег служит идеальным вознаграждающим сигналом, подкреплением для обучающегося алгоритма, и следует полагать, что ИИ-системы будут быстро наращивать возможность идентифицировать ненадлежащее поведение и извлекать из него выгоду. Еще в 2015 г. в разговоре со специалистом по компьютерной безопасности я предположил, что скоро можно будет создать автоматизированные системы вымогательства на основе обучения с подкреплением. Он рассмеялся и ответил, что это уже произошло. Первый бот-вымогатель, о котором много говорили, — «Делайла», обнаруженный в 2016 г.[147]

Более тонкий способ менять поведение людей состоит в изменении их информационного окружения, так, чтобы они приобрели другие убеждения и принимали иные решения. Рекламодатели делают это не одно столетие, меняя покупательское поведение индивидов. Пропаганда как средство войны и политического господства имеет еще более долгую историю.

Что же изменилось? Во-первых, поскольку ИИ-системы способны отслеживать онлайновые читательские привычки, предпочтения и вероятный уровень знаний индивида, они могут подгонять конкретные сообщения под эти особенности, максимизируя воздействие на человека и сводя к минимуму риск, что информации не поверят. Во-вторых, система ИИ знает, читает ли индивид сообщение, сколько времени на это тратит и переходит ли по дополнительным ссылкам внутри сообщения. Затем она использует эти сигналы как моментальную обратную связь об успехе или неудаче своей попытки повлиять на каждого индивида. Таким образом, она быстро становится более эффективной в решении своей задачи. Именно так алгоритмы выбора контента в социальных сетях исподволь повлияли на политические убеждения.

Еще одно современное достижение, сочетание ИИ, компьютерной графики и синтеза речи, позволяет создавать дипфейки (наглое вранье) — реалистичный видео- и аудиоконтент, в котором практически любой человек может говорить и делать практически все что угодно. Технология требует немногим больше, чем словесное описание желаемого события, так что воспользоваться ею сможет практически любой. Сделанное на мобильный телефон видео с сенатором Х, принимающим взятку торговца кокаином Y, продвигающего сомнительное начинание Z? Легко! Подобный контент может создавать непоколебимую веру в никогда не происходившие события[148]. Кроме того, ИИ-системы способны продуцировать миллионы ложных идентичностей — так называемые армии ботов, ежедневно выдающих миллиарды комментариев, твитов и рекомендаций, и попытки обычных людей обмениваться надежной информацией утонут в этом потоке. Такие онлайновые торговые площадки, как eBay, Taobao и Amazon, обеспечивающие доверие между покупателями и продавцами при помощи систем репутаций[149], постоянно воюют с армиями ботов, создаваемыми для разрушения этих рынков.

Наконец, методы контроля могут быть прямыми, если правительство способно ввести системы поощрения и наказания на основе поведения. Такая система рассматривает людей как алгоритмы обучения с подкреплением, натаскивая их на оптимизацию достижения цели, установленной го сударством. Государству, особенно построенному на принципе вертикальной социальной инженерии, соблазнительно рассуждать следующим образом: для каждого было бы лучше вести себя хорошо, быть патриотом и способствовать прогрессу своей страны; технология позволяет измерять поведение индивида, его взгляды и вклад в общее дело; следовательно, все только выиграют, если создать технологичную систему мониторинга и контроля, основанную на поощрении и наказании.

Подобная логическая цепочка имеет ряд недостатков. Во-первых, она игнорирует психологические издержки жизни в системе навязанного мониторинга и принуждения. Внешняя гармония, прикрывающая внутреннюю несчастность, едва ли является идеалом. Любое проявление доброты перестает быть проявлением доброты и становится действием по максимизации личного рейтинга и соответственно воспринимается адресатом. Что еще хуже, сама идея проявления альтруизма постепенно превращается в смутное воспоминание о чем-то, что когда-то было нормой. При такой системе, навещая друга в больнице, совершаешь поступок, имеющий не больше нравственного значения и эмоциональной ценности, чем если останавливаешься на красный свет. Во-вторых, эта схема подвержена той же ошибке, что и стандартная модель ИИ, а именно, она предполагает, что заявленная цель действительно является истинной, глубинной целью. Неизбежно восторжествует закон Гудхарта, и индивиды начнут оптимизировать официальные параметры внешнего поведения, как университеты научились оптимизировать «объективные» показатели «качества» из систем университетских рейтингов, вместо того чтобы повышать настоящее (но неизмеряемое) качество[150]. Наконец, введение единого параметра добродетельности упускает из виду то, что успешное общество может объединять очень разных индивидов, каждый из которых вносит в него уникальный вклад.

Право на психическую безопасность

Одним из великих завоеваний цивилизации является постепенное повышение физической безопасности для человека. Большинство из нас могут рассчитывать на спокойную жизнь, не омраченную постоянным страхом ранения и смерти. Статья 3 Всеобщей декларации прав человека 1948 г. гласит: «Каждый имеет право на жизнь, свободу и личную безопасность».

Я полагаю, что каждый также должен иметь право на психическую безопасность — право жить в преимущественно правдивом информационном окружении. Люди склонны верить своим глазам и ушам. Мы даем родственникам, друзьям, учителям и (некоторым) средствам медиа привилегию сообщать нам то, что они считают правдой. Хотя мы не ждем правды от продавцов подержанных машин и политиков, бывает трудно поверить, что можно настолько беспардонно врать. Следовательно, мы крайне уязвимы для технологии дезинформации.

Право на психическую безопасность не предусматривается Всеобщей декларацией. Статьи 18 и 19 утверждают право «свободы мысли» и «свободы мнений и высказываний». Разумеется, мысли и мнения человека отчасти формируются его информационным окружением, которое, в свою очередь, подпадает под действие статьи 19 о «праве… распространять информацию и идеи любыми средствами и независимо от государственных границ». Итак, кто угодно, находящийся где угодно в мире, имеет право сообщать вам ложную информацию. Здесь и коренится проблема: демократические страны, особенно Соединенные Штаты, по большей части не желают — или конституционно не имеют права — препятствовать распространению ложной информации на общественно значимые темы из обоснованных опасений государственного контроля слова. Вместо того чтобы стоять на том, что нет свободы мысли без доступа к истинной информации, демократии держатся наивной веры, будто истина в конце концов восторжествует. Так истина остается без защиты. Германия является исключением; недавно она приняла Закон о сетевой защите, требующий от платформ распространения контента удалять запрещенные ксенофобские высказывания и фейковые новости, который, однако, подвергается серьезной критике как нереализуемый и недемократичный[151].

Таким образом, на сегодняшний день мы можем ожидать сохранения угрозы нашей психической безопасности, защищаемой, главным образом, коммерческими и волонтерскими силами. Это в том числе сайты проверки фактов, например factcheck.org и snopes.com, но, разумеется, как грибы после дождя растут другие сайты «проверки фактов», где истина объявляется ложью, а ложь истиной.

Крупнейшие информационные службы, скажем, Google и Facebook, испытывают в Европе и Соединенных Штатах колоссальное давление «что-нибудь с этим сделать». Они экспериментируют с возможностями помечать или дисквалифицировать ложный контент — силами как ИИ, так и сортировщиков-людей — и направлять пользователей к проверенным источникам, противодействуя дезинформации. В конечном счете все подобные меры опираются на круговые системы репутации, а именно, источникам доверяют, потому что пользующиеся доверием источники называют их заслуживающими доверия. При достаточном количестве ложной информации эти системы репутаций могут дать сбой: источники, действительно заслуживающие доверия, могут его лишиться, и наоборот, что и наблюдается сегодня в большинстве медиаисточников, в том числе CNN и Fox News. Авив Овадья, специалист по технологиям, ведущий борьбу с дезинформацией, называет это явление «инфопокалипсис — катастрофическое обрушение рынка идей»[152].

Одним из способов обезопасить системы репутаций является внедрение источников, максимально близких к реальной ситуации. Единственный факт, безусловно, истинный, обесценивает любое количество источников, надежных лишь отчасти, если они распространяют информацию, противоречащую этому факту. Во многих странах нотариусы выступают источниками проверенных фактов, поддерживающими истинную правовую и наследственную информацию; они обычно являются незаинтересованной третьей стороной в любой сделке и получают лицензию правительства или профессиональных объединений. (В лондонском Сити Почтенное сообщество писцов — Worshipful Company of Scriveners — выполняет эту функцию с 1373 г., что свидетельствует о том, что определенная стабильность неотделима от роли глашатая истины.) Если для сайтов по проверке фактов утвердят стандарты, профессиональные квалификации и процедуры лицензирования, это будет способствовать сохранению валидности информационных потоков, от которых мы зависим. Такие организации, как W3C Credible Web group и Credibility Coalition, ставят целью разработку технологических методов и методов краудсорсинга по оценке провайдеров информации, что в дальнейшем позволит пользователям отфильтровывать ненадежные источники.

Второй способ защитить системы репутаций — это сделать распространение ложной информации затратным. Так, некоторые сайты с рейтингами отелей принимают обзоры, посвященные тому или иному отелю, только от людей, забронировавших и оплативших номер в этом отеле через сайт, тогда как другие принимают отклики от кого угодно. Неудивительно, что рейтинги на сайтах первой группы намного более объективны, поскольку предполагают определенные затраты (оплату ненужного номера в отеле) на недобросовестные отзывы[153]. Правовые санкции являются намного более спорными: никто не хочет появления Министерства правды, и немецкий Закон о сетевой защите устанавливает наказания только для платформ — распространителей контента, а не для человека, разместившего фейковые новости. Вместе с тем многие страны и многие штаты США запретили запись телефонных разговоров без разрешения, так что можно было бы, по крайней мере, ввести санкции за создание подложных аудио и видеозаписей реальных людей.

Наконец, в нашу пользу играют еще два факта. Во-первых, почти никто не испытывает осознанного желания слушать ложь, зная, что ему лгут. (Это не значит, что родители всегда допытываются, насколько искренни похвалы уму и красоте их детей; они, однако, менее склонны искать подобные подтверждения со стороны заведомых неисправимых лжецов.) Из этого следует, что люди любых политических убеждений имеют стимул принять инструменты, помогающие им отличать правду от лжи. Во-вторых, никто не хочет прослыть лжецом, и меньше всех — новостные источники. Отсюда провайдеры информации — во всяком случае, дорожащие своей репутацией — имеют стимул вступать в профессиональные объединения и подписывать кодексы корпоративной этики, поощряющие говорить правду. В свою очередь, платформы социальных сетей могут предложить пользователям возможность просматривать контент только из проверенных источников, подписавших эти кодексы и согласившихся на независимую проверку истинности фактов.

Автономные системы оружия летального действия

ООН определяет автономные системы оружия летального действия (Lethal Autonomous Weapons Systems — сокращенно AWS, поскольку LAWS звучит двусмысленно{8}) как системы, оснащенные оружием, способные «находить, выбирать и уничтожать живые цели без участия человека». AWS небезосновательно считаются «третьей революцией в области вооружений» после пороха и ядерного оружия.

Возможно, вы читали об AWS в СМИ. Обычно статьи называют такие системы роботами-убийцами и сопровождаются кадрами из «Терминатора». Это вводит в заблуждение по меньшей мере в двух отношениях: во-первых, при этом предполагается, что автономное оружие представляет собой угрозу, поскольку может захватить власть над миром и уничтожить человечество; во-вторых, подразумевается, что автономное оружие будет человекоподобным, обладающим сознанием и агрессивным.

Совместными усилиями СМИ, пишущие на эту тему, придали ей научно-фантастический характер. Даже правительство Германии поддалось общим настроениям и выступило с заявлением[154] о том, что «наличие способности учиться и обретать самосознание представляет собой обязательный атрибут для того, чтобы отдельные функции или оружейные системы можно было определить как автономные». (В этом столько же смысла, сколько в утверждении, что ракета не ракета, если не летит быстрее скорости света.) В действительности автономное оружие будет иметь ту же степень автономии, что и шахматная программа, которая получает задачу выиграть партию и сама решает, куда двигать собственные фигуры и какие фигуры противника брать.

AWS не научная фантастика. Они уже существуют. Вероятно, самым очевидным примером является израильский разведывательно-ударный беспилотник Harop (рис. 7, слева), барражирующий аппарат с размахом крыльев 3 м и боевой частью весом 27 кг. Он до шести часов ведет в заданном географическом районе поиск любой цели, отвечающей указанному критерию, и уничтожает ее. Критерием может быть «излучает сигнал, напоминающий работу РЛС обнаружения воздушных целей» или «похоже на танк».

Если объединить последние достижения в области разработки миниатюрных квадрокоптеров, миниатюрных камер, чипов машинного зрения, алгоритмов навигации и методов обнаружения и слежения за людьми, можно в весьма недалеком будущем создать оружие для поражения личного состава, подобное Slaughterbot[155], изображенному на рис. 7 (справа). Такому оружию можно было бы дать задачу атаковать любого человека, отвечающего определенным визуальным критериям (возраст, пол, униформа, цвет кожи и т. д.), или даже конкретного человека, основываясь на распознавании лиц. Я слышал, что Министерство обороны Швейцарии уже создало и протестировало настоящий Slaughterbot и установило, что, как и ожидалось, технология реализуема и работает как летальное оружие.

С 2014 г. в Женеве на уровне дипломатов ведутся дискуссии, которые могут привести к запрету AWS. В то же время некоторые из основных участников этих дискуссий (США, Китай, Россия, а также, в некоторой степени, Израиль и Великобритания) уже вступили в опасное соревнование по разработке автономного оружия. В США, например, программа «Совместные операции в закрытых зонах» (Collaborative Operations in Denied Environments, CODE) пытается реализовать автономное функционирование, обеспечив возможность работы таких дронов, которые не могут постоянно контактировать с командным пунктом. Дроны будут «охотиться стаями, как волки», утверждает руководитель программы[156]. В 2016 г. ВВС США продемонстрировали развертывание в полете 103 микродронов Perdix с тремя истребителями F/A-18. Согласно сделанному заявлению, «Perdix не являются запрограммированными синхронизированными индивидуальными элементами, это коллективный организм, имеющий один распределенный „мозг“, занимающийся принятием решений и их взаимным приспособлением, как пчелиный рой»[157].

Возможно, вам кажется совершенно очевидным, что создание машин, которые могут принять решение убивать людей, — плохая мысль. Однако «совершенно очевидно» не всегда убедительно для правительств — включая некоторых из перечисленных в предыдущем абзаце, — помешанных на достижении чего-то, что они считают стратегическим превосходством. Более убедительной причиной для запрещения автономного оружия является то, что это масштабируемое оружие массового уничтожения.

Масштабируемый — это термин из области программирования. Процесс является масштабируемым, если вы можете увеличить его в миллион раз, по сути просто купив в миллион раз больше оборудования. Так, Google обрабатывает около 5 млрд поисковых запросов в день силами не миллионов сотрудников, а миллионов компьютеров. При наличии автономного оружия вы можете совершить в миллион раз больше убийств, купив в миллион раз больше оружия, именно потому что оно автономно. В отличие от дронов с дистанционным управлением или АК-47, им не нужно участие человека, чтобы делать свою работу.

Как оружие массового уничтожения масштабируемое автономное оружие имеет преимущества для атакующего перед ядерным оружием и ковровыми бомбардировками: оно не повреждает имущество и может применяться избирательно для уничтожения лишь тех, кто представляет угрозу. Оно, безусловно, может использоваться для того, чтобы целиком смести с лица земли определенную этническую группу или всех последователей какой-либо религии (если у них есть видимые отличительные признаки). Более того, если применение ядерного оружия представляет собой катастрофический рубеж, который нам удается (нередко по чистому везению) не переступить с 1945 г., в отношении масштабируемого автономного вооружения такой рубеж отсутствует. Атаки могут усиливаться постепенно: сначала сотня убитых, потом тысяча, десять тысяч, сто тысяч. В дополнение к реальной атаке сама угроза применения подобного оружия делает его эффективным средством устрашения и подавления. Автономное оружие значительно снизит безопасность человека на всех уровнях: личном, местном, общенациональном и международном.

Это не значит, что автономные системы вооружений станут концом мира в духе фильмов о Терминаторе. Они необязательно должны быть особенно интеллектуальными — самоуправляемый автомобиль, пожалуй, должен быть умнее, — и их миссии будут не из разряда «поработить мир». Экзистенциальный риск, который несет ИИ, проистекает, прежде всего, не из простоватых роботов-убийц. С другой стороны, сверхинтеллектуальные машины в конфликте с человечеством, безусловно, могли бы вооружиться подобным образом, превратив относительно тупых роботов-убийц в физическое продолжение всемирной системы управления.

Уничтожение привычной нам работы

Тысячи статей в СМИ и авторских колонок, немало книг было посвящено роботам, отнимающим работу у людей. По всему миру возникают исследовательские центры, пытающиеся представить возможное развитие событий[158]. Названия книг Мартина Форда «Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы»[159] и Калума Чейса «Экономическая сингулярность: искусственный интеллект и смерть капитализма»[160] неплохо характеризуют эти опасения. Хотя я, что скоро станет очевидно, никоим образом не являюсь экспертом в вопросе, относящемся к компетенции экономистов, мне он кажется слишком важным, чтобы всецело им доверять[161].

Внимание к вопросу технологической безработицы привлекла знаменитая статья Джона Мейнарда Кейнса «Экономические возможности для наших внуков». Она была написана в 1930 г., когда Великая депрессия привела к массовой безработице в Британии, но сама тема имеет значительно более долгую историю. Аристотель в первой книге «Политики» достаточно четко формулирует ее суть:

Если бы каждое орудие могло выполнять свойственную ему работу само, по данному ему приказанию или даже его предвосхищая… если бы ткацкие челноки сами ткали, а плектры сами играли на кифаре, тогда и зодчие не нуждались бы в работниках, и господам не нужны были бы рабы[162].

Каждый согласится с наблюдением Аристотеля, что, если работодатель находит механический метод выполнения работы, которую прежде делал человек, это приводит к немедленному сокращению трудовой занятости. Вопрос в том, будет ли оно впоследствии нивелировано так называемыми компенсационными эффектами, в целом способствующими росту занятости. Оптимисты отвечают утвердительно и в сегодняшних дебатах указывают на новые виды работы, возникшие со времен предшествующих промышленных революций. Пессимисты отвечают отрицательно и утверждают, что машины будут делать и «новую работу». Если машина заменяет физический труд человека, человек может продавать свои умственные способности. Если же машина заменяет и умственный труд, что еще он может продать?

В романе «Жизнь 3.0» Макс Тегмарк изображает предмет этого спора как беседу двух лошадей, обсуждающих в 1900 г. внедрение двигателя внутреннего сгорания. Один собеседник предсказывает «новые виды работы для лошадей… Так всегда случалось прежде, когда, например, изобрели колесо и плуг». Для большинства лошадей, увы, «новый вид работы» заключается в том, чтобы пойти в корм для домашних животных.

Спор ведется тысячелетиями, поскольку эффекты наблюдаются в обоих направлениях. Реальный результат зависит от того, какие из них пересиливают. Рассмотрим, например, что происходит с малярами по мере совершенствования технологии. Для простоты будем считать, что толщина малярной кисти обозначает степень автоматизации:

• Если кисть имеет толщину в один волос (десятая доля миллиметра), требуются тысячи человеко-лет, чтобы покрасить дом, и, в сущности, нет ни одного трудоустроенного маляра.

• При кистях миллиметровой толщины горстка художников создает штучные изысканные росписи в королевском дворце. При толщине в один сантиметр моду на росписи перенимает знать.

• При десяти сантиметрах мы вступаем в область практического применения технологии: большинство домовладельцев заказывают покраску домов внутри и снаружи, хотя, пожалуй, не слишком часто, и тысячи маляров находят работу.

• Когда мы доходим до валиков и пульверизаторов, эквивалента кисти до метра толщиной, цена существенно падает, спрос удовлетворен и количество маляров несколько снижается.

• Если один человек управляет командой из сотни роботов-маляров, по производительности эквивалентных кисти стометровой толщины, то множество домов можно целиком выкрасить за час и лишь очень немногие маляры продолжают работать.

Итак, прямой эффект технологии действует в обе стороны. Сначала, повышая производительность, технология может увеличить занятость благодаря снижению стоимости труда, таким образом увеличивая спрос. Впоследствии дальнейшее продвижение технологии приводит к тому, что требуется все меньше и меньше людей. Эти изменения показаны на рис. 8[163].

Многие технологии демонстрируют аналогичные кривые. Если в определенном секторе экономики мы находимся слева от пика, то совершенствование технологии повышает занятость в этом секторе. Современными примерами являются такие виды работы, как устранение граффити, охрана окружающей среды, инспектирование транспортных контейнеров и строительство домов в менее развитых странах, — все это становится экономически более целесообразным, если нам помогают роботы. Если мы уже справа от пика, дальнейшая автоматизация сокращает занятость. Скажем, нетрудно предсказать, что количество лифтеров продолжит уменьшаться. В долгосрочной перспективе можно ожидать, что большинство отраслей будут оттеснены в крайнюю правую часть кривой. В одной недавней статье по результатам эконометрического исследования экономистов Дэвида Аутора и Анны Саломонс утверждается, что «за последние 40 лет количество рабочих мест сократилось буквально в каждом секторе, внедрившем технологии для повышения производительности»[164].

На какие же компенсационные эффекты ссылаются сторонники оптимистичного взгляда на экономику?

• Кто-то должен делать роботов-маляров. Сколько человек? Намного меньше, чем количество замещенных роботами маляров, в противном случае покраска дома роботами была бы дороже, а не дешевле, и никто не покупал бы роботов.

• Покрасить дом становится несколько дешевле, и люди немного чаще приглашают маляров.

• Наконец, поскольку мы меньше платим за покраску дома, то можем потратить больше на другие вещи, что увеличивает занятость в иных секторах.

Экономисты пытались измерить эти эффекты в разных отраслях, где наблюдался рост автоматизации, но результаты обычно неоднозначны.

Традиционно большинство экономистов исходят из общей картины: автоматизация повышает производительность, следовательно, в целом люди в выигрыше, в том смысле, что получают больше товаров и услуг на тот же объем работы.

К сожалению, экономическая теория не предполагает, что каждый человек останется в выигрыше в результате автоматизации. В общем, автоматизация повышает долю дохода, отходящего капиталу (собственникам роботов-маляров), и снижает долю, достающуюся рабочим (бывшим малярам). Экономисты Эрик Бриньолфсон и Эндрю Макафи в книге «Вторая эра машин»[165] утверждают, что этот эффект постоянно наблюдается уже несколько десятилетий. Данные по США представлены на рис. 9. Они свидетельствуют, что с 1947 по 1973 г. заработная плата и производительность росли параллельно, но после 1973 г. зарплаты стагнировали, хотя производительность примерно удвоилась. Бриньолфсон и Макафи называют это явление великим разъединением. Другие ведущие экономисты также озвучивали свое беспокойство, в том числе нобелевские лауреаты Роберт Шиллер, Майк Спенс и Пол Кругман, а также Клаус Шваб, глава Всемирного экономического форума, и Ларри Саммерс, бывший главный экономист Всемирного банка и министр финансов при президенте Билле Клинтоне.

Те, кто выступает против идеи технологической безработицы, указывают на банковских операционистов, работу которых могут частично выполнять банкоматы, и кассиров розничных магазинов, чья работа ускорилась благодаря штрихкодам и радиочастотным меткам на товаре. Часто заявляется, что занятость на этих позициях расширяется благодаря технологии. Действительно, с 1970 по 2010 г. количество операционистов в США примерно удвоилось, хотя следует отметить, что и население страны за этот период выросло на 50 %, а ее финансовый сектор — более чем на 400 %[166], так что трудно объяснить увеличение занятости, полностью или частично, распространением банкоматов. К сожалению, с 2010 по 2016 г. около 100 000 операционистов потеряли работу, и американское Бюро учета трудовых ресурсов (BLS) прогнозирует сокращение еще 40 000 рабочих мест к 2026 г.: «Интернет-банкинг и автоматизация, предположительно, продолжат замещать все больше обязанностей, традиционно выполняемых операционистами»[167]. Данные по кассирам розничных магазинов не более оптимистичны: их число на душу населения упало на 5 % с 1997 по 2005 г., и BLS говорит: «Достижения технологии, такие как кассы самообслуживания в розничных магазинах и растущие онлайновые продажи, и дальше будут ограничивать потребность в кассирах». Оба сектора оказались в состоянии кризиса. То же самое можно сказать практически обо всех низкоквалифицированных работах, предполагающих использование машин.

Какие профессии ждет упадок с появлением новых технологий на базе ИИ? Главный пример в СМИ — управление автотранспортом. В США около 3,5 млн водителей грузовиков, многие из этих рабочих мест пострадают от автоматизации. Amazon и некоторые другие компании уже используют грузовики с автопилотом для транспортировки грузов по трассам федерального значения, хотя пока еще с водителями-дублерами[168]. Представляется весьма вероятным, что дальнемагистральная часть рейса каждого грузовика скоро будет автоматизирована, а люди какое-то время продолжат обслуживать городское движение, подвоз пассажиров и доставку. Вследствие предполагаемых изменений очень немногие молодые люди хотят пойти в дальнобойщики; по иронии в США в настоящее время наблюдается значительная нехватка водителей грузовиков, что лишь ускоряет внедрение автоматизации.

Офисная работа также под угрозой. Например, BLS предсказывает сокращение на 13 % среднедушевой занятости в сфере страхового андеррайтинга в период с 2016 до 2026 г.: «Автоматизированные системы страхования позволяют работникам быстрее обрабатывать обращения, и держать много специалистов становится незачем». Если языковая технология будет развиваться, как ожидается, то многие рабочие места в сфере продаж и обслуживания клиентов также окажутся под угрозой, как и работа в сфере юриспруденции. (В соревновании 2018 г. программа ИИ обошла опытных преподавателей права в анализе стандартных соглашений о неразглашении конфиденциальной информации и выполнила задание в 200 раз быстрее[169].) Рядовые задачи компьютерного программирования, которые сегодня часто передаются на аутсорсинг, также, вероятно, будут автоматизированы. Действительно, практически все, что можно поручить аутсорсерам, является перспективным кандидатом на автоматизацию, поскольку аутсорсинг предполагает разбиение работы на задачи, которые можно отделить друг от друга и распределить между исполнителями в обособленном виде. Сфера роботизированной автоматизации процессов разрабатывает программные средства, обеспечивающие именно этот эффект для офисных задач, выполняемых онлайн.

По мере развития ИИ, безусловно, становится возможным, что в ближайшие десятилетия весь обыденный физический и умственный труд фактически будет дешевле выполняться машинами. С тех пор как тысячелетия назад мы перестали быть охотниками-собирателями, наши общества использовали большинство людей как роботов, выполняющих повторяющиеся ручные и мыслительные работы. Неудивительно, что роботы скоро возьмут эту роль на себя. Когда это произойдет, резко упадут зарплаты людей, неспособных конкурировать за оставшиеся высококвалифицированные работы. Ларри Саммерс описывает это так: «Очень может быть, что при наличии возможностей замены [труда капиталом] некоторые категории трудящихся не смогут заработать на прожиточный минимум»[170]. Именно это произошло с лошадьми: механические средства перевозки грузов стали дешевле стоимости их содержания, и лошади пошли на корм домашним питомцам. Столкнувшись с угрозой социоэкономического аналога превращения в корм для домашних питомцев, люди будут не слишком довольны своими правительствами.

Перед угрозой потенциального недовольства людей правительства по всему миру начинают уделять этому вопросу некоторое внимание. Большинство уже убедилось, что идея переобучения всех и каждого в специалистов по обработке и анализу данных или разработчиков роботов не спасает. Миру требуется, пожалуй, пять или десять миллионов таких специалистов, что никоим образом не может покрыть порядка миллиарда рабочих мест, которые могут исчезнуть. Обработка и анализ данных — слишком маленькая спасательная шлюпка для пассажиров гигантского круизного лайнера[171].

Некоторые работают над «планами перехода» — но перехода к чему? Чтобы планировать переход, нужна достижимая цель, то есть реализуемое представление о желаемой будущей экономике, где большая часть того, что мы сегодня называем работой, выполняется машинами.

Одно из очевидных представлений — картина экономики, где трудится намного меньше людей, потому что работать не обязательно. Именно такое будущее предвидел Кейнс в эссе «Экономические возможности для наших внуков». Он описывал высокую безработицу, поразившую Великобританию в 1930 г., как «временную фазу разрегулированности», вызванную «повышением технической эффективности», которое происходит «быстрее, чем мы способны решать проблему поглощения трудовых резервов». Он, однако, не допускал, что в долгосрочной перспективе — после столетия дальнейшего технологического развития — произойдет возврат к полной занятости:

Таким образом, впервые со времен творения человек столкнется с реальной, неотступной проблемой — как использовать свою свободу от давления экономических забот, чем занять свободное время, которое добыли для него наука и сложный процент, чтобы жить мудро, согласно и достойно.

Подобное будущее требует радикального изменения нашей экономической системы, поскольку во многих странах работающие граждане не сталкиваются с нищетой или нуждой. Так, современные последователи Кейнса обычно выступают за ту или иную форму всеобщего базового дохода (universal basic income, UBI), гарантируемого правительством любому гражданину, независимо от формы его участия или неучастия в производстве. Выплачиваемый за счет налогов на добавленную стоимость или на прибыль от капитала, UBI обеспечил бы разумный доход каждому взрослому независимо от обстоятельств. Стремящиеся к более высокому уровню жизни могли бы продолжать работать без потери UBI, а остальные тратили бы свое время так, как сочтут нужным. Как ни странно, идея UBI пользуется поддержкой по всему политическому спектру, от Института Адама Смита[172] до Партии зеленых[173].

Одним жизнь с UBI представляется вариантом рая на земле[174]. Для других это символ признания провала — утверждения, что большинству людей нечего предложить обществу в смысле экономической ценности. Их можно обеспечить едой и крышей над головой, по большей части силами машин, а в остальном предоставить самим себе. Истина, как обычно, лежит где-то посередине и зависит в основном от того, какого взгляда на человеческую сущность вы придерживаетесь. Кейнс в своем эссе провел четкое различие между теми, кто к чему-то стремится, и теми, кто просто радуется жизни, — «устремленными» людьми, для которых «джем не джем, если только это не завтрашний джем вместо сегодняшнего джема», и «восхищенными» людьми, «способными получать непосредственное удовольствие от вещей». Идея UBI предполагает, что абсолютное большинство людей относится к категории восхищенных.

Кейнс предполагает устремленность одной из «привычек и инстинктов обычного человека, привитую ему бесчисленными поколениями», а не «реальной жизненной ценностью». Он предсказывает, что этот инстинкт постепенно исчезнет. Вопреки такому мнению можно предположить, что устремленность — неотъемлемое свойство каждого, кто является человеком в подлинном смысле. Устремленность и восхищение жизнью не взаимоисключающие понятия и часто неотделимы друг от друга: подлинная радость и непреходящее удовлетворение проистекают из наличия цели и ее достижения (или хотя бы попыток ее достичь), обычно вопреки препятствиям, а не из пассивного наслаждения от сиюминутных удовольствий. Подняться на вершину Эвереста самостоятельно не то же самое, что прилететь туда на вертолете.

Связь между устремленностью и наслаждением составляет основу нашего понимания того, как обустроить желаемое будущее. Возможно, будущие поколения будут удивляться, почему мы вообще тревожились из-за такой пустой вещи, как «работа». На случай, если изменение отношения будет медленным, давайте рассмотрим экономические следствия представления, что большинству людей будет лучше заниматься чем-нибудь полезным, даже если основная масса товаров и услуг будет создаваться машинами с крайне незначительным участием человека. Неизбежно многие люди займутся оказанием межличностных услуг, которые можно — или желательно — оказывать только силами людей. То есть, даже если нам больше незачем заниматься рутинным физическим или умственным трудом, мы все-таки можем делиться своей человечностью. Нам нужно будет хорошо освоить искусство быть людьми[175].

Сегодняшние профессии этого типа включают психотерапевтов, ответственных тренеров в спорте, преподавателей, консультантов, компаньонов и лиц, ухаживающих за детьми и престарелыми. В этом контексте часто используется понятие профессии опеки, но это вводит в заблуждение, бесспорно внося позитивный смысл для тех, кто осуществляет уход, но и придавая негативный оттенок зависимости и беспомощности для получателей ухода. Рассмотрим, однако, следующее наблюдение, также сделанное Кейнсом:

Именно люди, способные сохранить и довести до полного совершенства искусство жизни как таковой, а не продажи себя ради средств существования, сумеют наслаждаться изобилием, когда оно придет.

Всем нам нужна помощь в том, чтобы научиться «искусству жизни как таковой». Это вопрос не зависимости, а развития. Способность вдохновлять других и передавать другим умение наслаждаться и созидать, будь то в изобразительном искусстве, музыке, литературе, беседе, садоводстве, архитектуре, еде, вине или видеоиграх, станет нужной как никогда.

Следующий вопрос — распределение доходов. В большинстве стран оно долгие десятилетия движется в неправильном направлении. Это комплексная проблема, но одно ясно: высокий доход и высокое социальное положение обычно проистекают из предложения высокой добавленной стоимости. Например, профессии ухода за детьми ассоциируются с низким доходом и низким социальным положением. Это отчасти является следствием того факта, что мы, честно говоря, не знаем, как выполнять подобную работу. Некоторые от природы хорошо ее выполняют, но многие нет. Противоположный пример — профессия хирурга-ортопеда. Мы не наймем подростка, которому нечем заняться и нужно немного наличности, на должность хирурга-ортопеда за $5 в час плюс все, что он найдет съестного в холодильнике. Мы затратили столетия на исследования, чтобы понять, как устроен человеческий организм и как его «починить», если он «сломался», и люди в этой профессии должны учиться много лет, чтобы освоить знания и навыки, необходимые, чтобы ею заниматься. Хирурги-ортопеды являются высокооплачиваемыми и уважаемыми специалистами. Им много платят не потому только, что они много знают и долго учились, а потому, что все их знание и обучение приносит реальные плоды. Оно позволяет им добавлять очень много ценности к жизням других людей, особенно людей с переломами.

К сожалению, наше научное понимание ума отличается шокирующей ущербностью, а научное понимание счастья и полноты жизни — тем более. Мы попросту не знаем, как добавлять ценность к жизням других людей последовательным и предсказуемым образом. Мы достигли скромного успеха в лечении некоторых психических заболеваний, но до сих пор ведем «столетнюю войну» за преодоление невежества даже в такой элементарной сфере, как обучение детей чтению[176]. Нам необходимо радикально переосмыслить систему образования и науки, так, чтобы уделить человеку больше внимания, чем физическому миру. (Джозеф Аун, президент Северо-Восточного университета в США, утверждает, что в университетах должна изучаться и преподаваться «наука о человеке — гуманика»[177].) Утверждение, что счастье должно быть инженерной дисциплиной, звучит странно, но это, похоже, неизбежный вывод. Такая дисциплина должна опираться на фундаментальную науку — лучшее понимание того, как работает ум человека на когнитивном и эмоциональном уровнях, — и преподаваться широкому кругу специалистов, от архитекторов жизни, помогающих людям планировать свой личный жизненный путь, до профессионалов в таких областях, как «оптимизация любопытства» и «личная жизнестойкость». При опоре на реальную науку эти профессии будут шаманством не в большей степени, чем современные мостостроение и ортопедическая хирургия.

Перестройка нашего образования и исследовательских учреждений с целью создания этой фундаментальной науки и ее преобразования в учебные программы и признанные профессии займет десятилетия, поэтому имеет смысл начать уже сегодня. Жаль, что мы не сделали этого давным-давно. Конечным результатом, если все получится, станет мир, в котором очень даже стоит жить. Без этой перестройки мы рискуем обречь себя на слишком высокий уровень социально-экономического неблагополучия.

Присвоение других человеческих занятий

Нужно дважды подумать, прежде чем поручать машинам занятия, предполагающие межличностное взаимодействие. Если способность быть человеком — наше главное, так сказать, качество в глазах других людей, то изготовление поддельных людей представляется неудачной идеей. К счастью для нас, мы явно опережаем машины в понимании чувств других людей и умении предсказывать их реакции. Практически любой человек знает, что испытываешь, попав молотком по пальцу или страдая от неразделенной любви.

Этому естественному преимуществу человека противостоит естественный же недостаток — склонность обманываться внешностью, особенно человеческой. Алан Тьюринг предостерегал против придания роботам человеческого облика[178]:

Я очень надеюсь и верю, что серьезные усилия не будут затрачиваться на изготовление машин с наиболее характерными человеческими, но неинтеллектуальными характеристиками, такими как форма человеческого тела; мне кажется никчемным предпринимать подобные попытки, результаты которых будут сродни тому неприятному, что есть в искусственных цветах.

К сожалению, предупреждение Тьюринга осталось неуслышанным. Ряд исследовательских групп уже создали до жути человекообразных роботов, как, например, те, что представлены на рис. 10.

В качестве инструментов исследования роботы могут способствовать пониманию того, как люди интерпретируют поведение и коммуникации робота. Как прототипы будущих коммерческих продуктов они являются вариантом обмана. Они обходят сознательную осведомленность и воздействуют непосредственно на эмоциональное «я», возможно, убеждая нас, что наделены реальным интеллектом. Представьте, например, насколько проще было бы выключить приземистую серую коробку, работающую ненадлежащим образом, даже если бы она сигнализировала о своем нежелании быть выключенной, чем поступить так же с человекообразными Цзя Цзя или Geminoid DK. Представьте также, какую сумятицу и, пожалуй, психологический дискомфорт вызывало бы у маленьких детей, если бы за ними ухаживали сущности, которые представляются такими же людьми, как и их родители, но на самом деле не люди; и словно бы заботятся о них так же, как родители, но это только кажется.

Помимо базовой способности передавать невербальную информацию посредством мимики и движений, с чем прекрасно справляется даже Багз Банни, роботам незачем быть человекообразными — этому нет убедительной причины. Напротив, имеются веские, прагматичные причины не делать их человекообразными — например, наше вертикальное положение относительно неустойчиво по сравнению с передвижением на четырех ногах. Собаки, кошки и лошади отлично вписались в нашу жизнь, и их физическая форма является очень хорошей подсказкой в отношении их вероятного поведения. (Представьте, что лошадь вдруг начала вести себя как собака!) То же самое будет верно в отношении роботов. Четырехногое, двурукое строение, как у кентавра, представляется удачным стандартом. В роботе, точно повторяющем облик человека, не больше смысла, чем в «Феррари» с ограничением скорости 8 км/ч или в «малиновом» мороженом из печеночного паштета со свекольным соком.

Человекообразность некоторых роботов уже привела к политическим и эмоциональным затруднениям. 25 октября 2017 г. Саудовская Аравия предоставила гражданство Софии, гуманоидному роботу, представляющему собой, по описанию, не более чем «чатбот с лицом»[179], даже хуже[180]. Возможно, это была пиар-акция, но предложение Комитета по юридическим вопросам Европейского парламента звучит совершенно серьезно[181]. В нем рекомендуется:

…в долгосрочной перспективе создать особый правовой статус для роботов, чтобы, по крайней мере, самые совершенные автономные роботы могли иметь статус электронных личностей, отвечающих за любую принесенную ими пользу и причиненный вред.

Иными словами, сам робот будет нести юридическую ответственность за ущерб, а не его владелец или производитель. Это предполагает, что роботы будут владеть финансовыми активами и подвергаться наказаниям за неподчинение. В буквальном понимании это просто бессмысленно. Например, если мы посадим робота в тюрьму за просрочку платежа, ему-то что?

Помимо ненужного и на самом деле абсурдного повышения статуса роботов, имеется опасность, что более активное использование машин в принятии решений, влияющих на людей, принизит статус и достоинство людей. Эта возможность прекрасно показана в сцене из научно-фантастического фильма «Элизиум», когда Макс (которого играет Мэтт Дэймон) пытается объяснить «чиновнику», решающему вопрос о досрочном освобождении (рис. 11), почему продление срока его заключения незаконно. Разумеется, все безрезультатно. Чиновник даже делает Максу выговор за недостаточно почтительное отношение.

Возможны два взгляда на подобное унижение человеческого достоинства. Первый очевиден: давая машинам власть над людьми, мы обрекаем самих себя на более низкий статус и теряем право участвовать в принятии решений, касающихся нас. (Крайней формой этого было бы предоставление машинам права убивать людей, что обсуждалось ранее в этой главе.) Второй подход не столь прямолинеен: даже если вы верите, что решения принимают не машины, а люди, которые их разрабатывают и поставляют, тот факт, что эти люди, разработчики и поставщики, не считают целесообразным учитывать личные обстоятельства человека в каждом конкретном случае, свидетельствует о том, что они не придают особой ценности жизни других людей. Это вероятный симптом начала великого разъединения человечества на элиту, обслуживаемую людьми, и огромную деклассированную массу, которую обслуживают и контролируют машины.

В ЕС статья 22 Общего регламента по защите персональных данных (GDPR) от 2018 г. явно запрещает предоставление власти машинам в подобных случаях:

Субъект данных должен иметь право не подпадать под действие решения, основанного исключительно на автоматической обработке, включая формирование профиля, которое порождает юридические последствия в его отношении или существенно воздействует на него.

В принципе, звучит прекрасно, но пока — во всяком случае, когда пишутся эти строки, — еще неясно, насколько это будет действенно на практике. Часто значительно проще, быстрее и дешевле предоставить право решения машинам.

Одной из причин беспокойства по поводу автоматизированного принятия решений является возможность алгоритмического смещения — тенденции алгоритмов машинного обучения генерировать неправомерно тенденциозные решения о ссудах, жилищных вопросах, рабочих местах, страховании, досрочном освобождении, тюремном заключении, зачислении в колледж и т. д. Явное применение таких критериев, как раса, в этих решениях незаконно уже много десятилетий во многих странах и запрещено статьей 9 Общего регламента по защите данных Евросоюза (GDPR) для очень широкого спектра приложений. Это, конечно, не значит, что, исключив расу из данных, мы обязательно получим расово непредубежденное решение. Например, еще с 1930-х гг. введенная правительством практика «красной черты»{9} привела к тому, что территории, соответствующие некоторым почтовым индексам в США, оказались отрезаны от ипотечного кредитования и других видов инвестиций, что обернулось снижением стоимости недвижимости. Просто так совпало, что районы с этими индексами были населены главным образом афроамериканцами.

Во избежание политики «красной черты» сегодня только первые три цифры пятизначного почтового индекса могут использоваться при принятии решения о выдаче кредита. Кроме того, процесс принятия решения должен быть поднадзорным, чтобы гарантировать отсутствие любых других «случайных» тенденций. Часто утверждают, что GDPR обеспечивает всеобщее «право на объяснение» многих автоматизированных решений[182], но в действительности требование статьи 14 — это всего лишь:

…достоверная информация о соответствующей логической схеме, а также о значимости и предполагаемых последствиях указанной обработки для субъекта данных.

В настоящее время неизвестно, как суды будут добиваться исполнения этого положения. Возможно, горемычному потребителю попросту вручат описание определенного алгоритма глубокого обучения, который использовался для натаскивания классификатора, принявшего решение.

Сегодня вероятные причины алгоритмического смещения связаны с данными, а не с намеренными злоупотреблениями корпораций. В 2015 г. журнал Glamour сообщил о неприятном открытии: «Первый связанный с женщиной результат выдачи Google по поисковому запросу „генеральный директор“ оказался лишь двенадцатым — и это была Барби». (В результатах 2018 г. были и реальные женщины, но большинство из них являлись моделями, изображавшими женщин-гендиректоров на стоковых фото; результаты поиска в 2019 г. немного лучше.) Это следствие не сознательной гендерной тенденциозности механизма ранжирования поиска изображений Google, а изначальной необъективности культуры, предоставляющей данные. Мужчин среди генеральных директоров намного больше, чем женщин, и когда люди хотят изобразить «типичного» гендиректора в подписанных изображениях, то почти всегда выбирают мужчину. То, что тенденциозность вызвана, прежде всего, данными, разумеется, не означает, что незачем предпринимать меры для решения этой проблемы.

Есть и другие, технические причины того, что наивное применение методов машинного обучения может привести к тенденциозным результатам. Например, меньшинства, по определению, хуже представлены в общенациональных выборках данных, отсюда прогнозы относительно отдельных представителей меньшинств могут быть менее точными, если делаются, главным образом, на основании данных, полученных от других членов той же группы. К счастью, много внимания уже уделяется проблеме устранения непреднамеренной необъективности из алгоритмов машинного обучения, и сейчас имеются методы, обеспечивающие неискаженные результаты согласно целому ряду обоснованных и приемлемых определений объективности[183]. Математический анализ этих определений объективности показывает, что соответствие им всем одновременно невозможно, и если это делается принудительно, то приводит к меньшей точности прогнозов, а в случае кредитных решений — к меньшей прибыли заимодавца. Возможно, это разочаровывает, но, по крайней мере, проясняет компромисс, сопутствующий устранению алгоритмического смещения. Будем надеяться, что знание об этих методах и о самой проблеме быстро распространится среди представителей власти, специалистов и пользователей.

Итак, передача машинам власти над отдельными людьми может вызывать проблемы. Как насчет власти над массами людей? А именно — должны ли мы доверять машинам роли политиков и управленцев? В настоящее время этот вопрос может показаться надуманным. Машины не способны поддерживать продолжительный разговор и не имеют фундаментального понимания факторов, связанных с принятием широкомасштабных решений, например о повышении минимальной заработной платы или отклонении предложения другой корпорации о слиянии. Однако тенденция очевидна: машины во многих сферах принимают все более высокоуровневые решения. Рассмотрим, к примеру, авиалинии. Сначала компьютеры помогали составлять расписание полетов. Вскоре они занялись подбором экипажей, бронированием мест и управлением текущей деятельностью. Затем они были подключены к всемирным информационным сетям, чтобы создавать в реальном времени отчеты о состоянии дел для менеджеров авиалиний, чтобы те могли эффективно решать возникающие проблемы. Теперь они берут на себя управление проблемами: изменение маршрутов и графиков работы персонала, изменение брони и пересмотр графика обслуживания оборудования.

Все это к лучшему с точки зрения экономики авиалиний и удобства пассажиров. Вопрос в том, остаются ли компьютерные системы инструментом для людей или люди становятся инструментом для компьютерных систем — поставляющим информацию и при необходимости исправляющим ошибки, но уже не имеющим сколько-нибудь полного представления о том, как работает вся система. Ответ становится ясен, когда система дает сбой и во всем мире воцаряется хаос, пока ее не вернут в онлайновый режим. Например, единственный компьютерный «глюк» 3 апреля 2018 г. привел к значительной задержке или отмене 15 000 полетов в Европе[184]. Когда биржевые алгоритмы вызвали в 2010 г. «обвал» на Нью-Йоркской фондовой бирже, уничтожив $1 трлн за несколько минут, единственным решением стало прервать операции. Что тогда произошло, до сих пор не вполне ясно.

Когда еще не было никаких технологий, люди жили, как большинство животных, на грани голодной смерти. Мы, так сказать, стояли непосредственно на земле. Технология постепенно вознесла нас на вершину пирамиды из машин, увеличив наши возможности оставить свой след как лично, так и всем нашим биологическим видом. Мы по-разному можем построить отношения между людьми и машинами. Если мы организуем их так, чтобы люди сохраняли достаточное понимание, власть и автономию, технологические части системы могут невероятно повысить возможности человека, позволив каждому из нас стоять на огромной пирамиде возможностей — можно сказать, быть полубогом. Взглянем, однако, на упаковщицу со склада онлайнового магазина. Она продуктивнее своих предшественников, потому что пользуется небольшой армией роботов, подносящих ей ячейки хранения, откуда она набирает товары, но она является частью большой системы, управляемой интеллектуальными алгоритмами, которые решают, где ей стоять, какие товары брать и отсылать. Она уже частично погрузилась в пирамиду, а не стоит на ее вершине. Лишь вопрос времени, когда песок заполнит просветы внутри пирамиды и она станет не нужна.

Глава 5. Слишком интеллектуальный ИИ

«Проблема гориллы»

Не нужно особого воображения, чтобы понять: неразумно создавать сущность, более умную, чем мы сами. Мы понимаем, что власть над средой и другими биологическими видами является следствием нашей разумности, и мысль о еще более умной сущности, будь то робот или инопланетянин, тут же вызывает тошнотворное чувство.

Около 10 млн лет назад предки современной гориллы создали (честно говоря, по случайности) генетическую линию, ведущую к современным людям. Как гориллы к этому относятся? Очевидно, если бы они были способны рассказать нам о нынешнем положении своего вида в сравнении с людьми, то сошлись бы на крайне негативном мнении. У их вида, в сущности, нет будущего, кроме того, которое мы ему позволим. Мы не хотим оказаться в аналогичной ситуации перед лицом сверхинтеллектуальных машин. Я называю это «проблемой гориллы»: сумеют ли люди сохранить превосходство и автономию в мире, включающем машины с существенно более высоким интеллектом?

Чарльз Бэббидж и Ада Лавлейс, разработавшие и написавшие программы для аналитической машины в 1842 г., сознавали ее потенциал, но, по-видимому, не беспокоились из-за этого[185]. В 1847 г., однако, Ричард Торнтон, редактор религиозного журнала Primitive Expounder, яростно выступил против механических калькуляторов[186]:

Ум… опережает сам себя и расправляется с необходимостью собственного существования, изобретая машины, которые должны вместо него мыслить… Как знать, однако, не замыслят ли таковые машины, будучи доведены до большого совершенства, устранить все свои недостатки, а затем напечь идеи, недоступные разуму простого смертного!

Это, пожалуй, первое размышление об экзистенциальном риске, сопутствующем вычислительным устройствам, но оно осталось незамеченным.

Напротив, роман Сэмюэла Батлера «Эдгин», изданный в 1872 г., разработал эту тему с большой глубиной и сразу завоевал популярность. Эдгин{10} — страна, где были запрещены все механические устройства после ужасной гражданской войны между сторонниками и противниками машин. В одной из частей романа, «Книге машин», объясняется причина этой войны и приводятся аргументы обеих сторон[187]. Это жутковатое предвидение споров, вновь вспыхнувших в первые годы XXI в.

Главный аргумент противников машин — машины разовьются настолько, что человечество утратит контроль над ними:

Разве не создаем мы сами наследников нашего превосходства на земле? Ежедневно увеличивая красоту и тонкость их устройства, ежедневно наделяя их все большими умениями и давая все больше той саморегулирующейся автономной силы, которая лучше любого разума?.. Пройдут века, и мы окажемся подчиненной расой…

Мы должны сделать выбор из альтернатив: продолжать терпеть нынешние страдания или наблюдать, как нас постепенно подавляют наши собственные творения, пока мы не утратим всякое превосходство перед ними, как дикие звери не имеют его перед нами… Ярмо будет ложиться на нас мало-помалу и совсем незаметно.

Рассказчик также приводит главный контраргумент сторонников машин, предвосхищающий представление о симбиозе человека и машины, которое мы рассмотрим в следующей главе.

Была лишь одна серьезная попытка ответить на это. Автор ответа сказал, что машины будут рассматриваться как часть собственной физической природы человека, будучи не чем иным, как внетелесными конечностями.

Хотя противники машин в Эдгине победили в споре, сам Батлер, судя по всему, имел двойственные взгляды. С одной стороны, он сожалеет, что «эдгинцы возлагают здравый смысл на алтарь логики, когда среди них появляется философ, завладевающий ими, поскольку почитается обладателем особого знания», и говорит: «Они грызут друг другу глотки из-за вопроса о машинах». С другой стороны, эдгинское общество, которое он описывает, на диво гармонично, производительно и даже идиллично. Эдгинцы всецело согласны, что возвращаться на путь изобретения механизмов — полное безумие, и взирают на остатки машинерии, хранящиеся в музеях, «с теми же чувствами, какие вызывают у английского антиквара истуканы друидов или кремневые наконечники стрел».

Известно, что роман Батлера был знаком Алану Тьюрингу, рассмотревшему долгосрочное будущее ИИ в лекции, с которой выступил в Манчестере в 1951 г.[188]:

Представляется возможным, что, когда методы машинного рассуждения заработают, не потребуется много времени, чтобы превзойти наши слабые силы. Перед машинами не будет стоять проблема умирания, и они смогут общаться друг с другом, изощряя свой ум. Таким образом, на каком-то этапе нам следует ожидать, что машины возьмут власть, как это описывается в «Эдгине» Сэмюэла Батлера.

В том же году Тьюринг повторил эти опасения в лекции по радио, транслировавшейся на всю Великобританию Третьей программой Би-би-си:

Если машина умеет мыслить, то может мыслить разумнее нас, и что тогда ждет нас? Даже если мы сумели бы удержать машины в подчиненном положении, например отключив питание в критический момент, мы как биологический вид чувствовали бы себя совершенно униженными… Эта новая опасность… безусловно, заслуживает того, чтобы из-за нее тревожиться.

Когда противники машин из Эдгина «почувствовали серьезные опасения за будущее», то сочли своим «долгом покончить со злом, пока это еще возможно» и уничтожили все машины. Ответ Тьюринга на «новую опасность» и «тревогу» — подумать о том, чтобы «отключить питание» (хотя вскоре станет очевидно, что это на самом деле не выход). В классическом научно-фантастическом романе Фрэнка Герберта «Дюна», действие которого происходит в далеком будущем, человечество чудом пережило Батлерианский джихад, катастрофическую войну с «мыслящими машинами». Возникает новая заповедь: «Не делай машину подобием человеческого разума». Эта заповедь запрещает любые вычислительные устройства.

Все эти радикальные реакции отражают рудиментарные страхи перед машинным разумом. Да, от перспективы появления сверхинтеллектуальных машин становится не по себе. Да, логически возможно, что такие машины могут захватить власть над миром и подчинить или уничтожить человеческую расу. Если это единственное, что нам светит, тогда, действительно, единственный разумный ответ, доступный нам в настоящее время, — это попытаться свернуть исследования в области ИИ, а именно запретить разработку и использование универсальных ИИ-систем человеческого уровня.

Как большинство исследователей ИИ, я содрогаюсь при мысли об этом. Кто смеет указывать мне, о чем можно думать и о чем нельзя? Любой, кто предлагает покончить с изучением ИИ, должен быть очень убедительным. Прекратить исследования ИИ означало бы отказаться не просто от одного из главных путей к пониманию того, как устроен человеческий разум, но и от уникальной возможности улучшить положение человека — создать намного более совершенную цивилизацию. Экономическая ценность ИИ человеческого уровня измеряется в тысячах триллионов долларов, и следует ожидать колоссального импульса на продолжение этих исследований со стороны корпораций и властей. Он пересилит туманные возражения философа, как бы тот ни почитался в качестве «обладателя особого знания», по выражению Батлера.

Второе возражение против идеи запрета универсального ИИ — его трудно запретить. Прогресс в разработке универсального ИИ достигается, главным образом, в дискуссиях ученых из исследовательских лабораторий по всему миру, по мере возникновения и решения математических задач. Мы не знаем заранее, какие идеи и уравнения запрещать, и, даже если бы знали, не приходится ожидать, что подобный запрет будет осуществимым или действенным.

Еще больше осложняет проблему то, что исследователи, двигающие вперед разработку универсального ИИ, часто работают над чем-то еще. Как я уже замечал, изучение инструментального ИИ — специализированных безобидных приложений наподобие игровых программ, медицинской диагностики и планирования путешествий — часто ведет к развитию методов универсального характера, применимых к широкому спектру других задач, и приближает нас к ИИ человеческого уровня.

По этим причинам крайне маловероятно, чтобы сообщество по изучению ИИ — или правительства и корпорации, контролирующие законы и исследовательские бюджеты, — откликнулись на «проблему гориллы», запретив прогресс в области ИИ. Если «проблему гориллы» можно решить только так, она не будет решена.

Единственный подход, который, вероятно, сработает, — это понять, что плохого несет в себе создание более совершенного ИИ. Оказывается, мы знаем ответ уже несколько тысячелетий.

«Проблема царя Мидаса»

Норберт Винер, с которым мы познакомились в главе 1, оказал громадное влияние на многие сферы, включая теорию ИИ, когнитивные науки и теорию управления. В отличие от большинства своих современников, он был серьезно обеспокоен непредсказуемостью комплексных систем, действующих в реальном мире. (Он написал первую статью на эту тему в десятилетнем возрасте.) Винер пришел к убеждению, что неоправданная уверенность ученых и инженеров в своей способности контролировать собственные творения, будь то военного или гражданского назначения, может иметь катастрофические последствия.

В 1950 г. Винер опубликовал книгу «Человеческое использование человеческих существ»[189], аннотация на обложке которой гласит: «„Механический мозг“ и подобные машины могут уничтожить человеческие ценности или дать нам возможность реализовать их как никогда прежде»[190]. Он постепенно шлифовал свои идеи и к 1960 г. выделил основную проблему — невозможность правильно и исчерпывающе определить истинное предназначение человека. Это, в свою очередь, означает, что упомянутая выше стандартная модель — когда люди пытаются наделить машины собственными целями — обречена на неудачу.

Мы можем назвать эту идею «проблемой царя Мидаса». Царь Мидас, персонаж древнегреческой мифологии, получил буквально то, о чем просил, — а именно, чтобы все, к чему он прикасается, превращалось в золото. Он слишком поздно понял, что это также относится к его пище, питью и членам семьи, и умер от голода в полном отчаянии. Эта тема присутствует повсеместно в мифах человечества. Винер цитирует отрывки из сказки Гёте об ученике чародея, который заколдовал помело, заставив его ходить по воду, но не сказал, сколько нужно принести воды, и не знал, как заставить помело остановиться.

Если выразить эту мысль применительно к нашей теме, мы рискуем потерпеть неудачу при согласовании ценностей — возможно, непреднамеренно поставить перед машинами задачи, противоречащие нашим собственным. Вплоть до недавнего времени нас защищали от возможных катастрофических последствий ограниченные возможности интеллектуальных машин и пределы их влияния на мир. (Действительно, большая часть работы над ИИ делалась на модельных задачах в исследовательских лабораториях.) Как указывает Норберт Винер в своей книге «Бог и Голем», изданной в 1964 г.[191]:

В прошлом неполная и ошибочная оценка человеческих намерений была относительно безвредной только потому, что ей сопутствовали технические ограничения, затруднявшие точную количественную оценку этих намерений. Это только один из многих примеров того, как бессилие человека ограждало нас до сих пор от разрушительного натиска человеческого безрассудства[192].

К сожалению, этот период защищенности быстро подходит к концу.

Мы уже видели, как алгоритмы выбора контента в социальных сетях ради максимальной отдачи от рекламы вызвали хаос в обществе. Если вы считаете максимизацию отдачи от рекламы низкой целью, которой никто не будет добиваться, давайте представим, что поставили перед сверхинтеллектуальной системой будущего высокую цель найти лекарство от рака — в идеале как можно быстрее, потому что каждые 3,5 секунды от рака умирает человек. За считаные часы ИИ-система прочитала всю литературу по биомедицине и рассмотрела миллионы потенциально эффективных, но не протестированных ранее химических соединений. За несколько недель она спровоцировала развитие опухолей разных типов в каждом человеке в мире, чтобы провести клинические испытания этих соединений, поскольку это самый быстрый способ найти лекарство. Приехали!

Если вы предпочитаете решать проблемы защиты окружающей среды, то можете попросить машину справиться с быстрым закислением океанов вследствие высокого содержания углекислоты. Машина разрабатывает новый катализатор, запускающий невероятно быструю химическую реакцию между океаном и атмосферой и восстанавливающий уровень кислотности океанов. К сожалению, в этом процессе расходуется четверть содержащегося в атмосфере кислорода, обрекая нас на медленную мучительную смерть от удушья. Опять приехали!

Подобные апокалипсические сценарии весьма примитивны — пожалуй, от «конца света» и не приходится ждать ничего иного. Во многих сценариях, однако, нас «мало-помалу и незаметно» настигает ментальное удушье. Пролог «Жизни 3.0» Макса Тегмарка довольно подробно описывает сценарий, в котором сверхинтеллектуальная машина постепенно берет экономическую и политическую власть над всем миром, оставаясь, в сущности, необнаруженной. Интернет и машины глобального действия на его основе — уже ежедневно взаимодействующие с миллиардами «пользователей» — являются идеальной средой для увеличения власти машин над людьми.

Я не предполагаю, что поставленная перед такими машинами задача будет из разряда «поработить мир». Более вероятно, это будет максимизация прибыли или вовлеченности, возможно, даже безобидная, на первый взгляд, цель наподобие увеличения показателей в регулярных оценках уровня счастья пользователей или сокращения нашего энергопотребления. Далее, если мы считаем, что наши действия направлены на достижение наших целей, изменить наше поведение можно двумя путями. Во-первых, старым добрым способом — не меняя ожиданий и целей, изменить обстоятельства, например предложив деньги, направив на нас пистолет или взяв измором. Для компьютера это дорогой и трудный путь. Второй способ — изменить ожидания и цели. Это намного проще для машины. Он заключается в том, чтобы поддерживать с вами ежедневный многочасовой контакт, контролировать ваш доступ к информации и обеспечивать значительную часть ваших развлечений в виде игр, телевизионных программ, фильмов и социальных взаимодействий.

Алгоритмы обучения с подкреплением, оптимизирующие переходы по ссылкам в социальных сетях, не способны осмыслить поведение человека. В действительности они даже «не знают» в сколько-нибудь разумном понимании этого слова, что люди существуют. Машинам, понимающим человеческую психологию, убеждения и мотивации, будет относительно легко переориентировать нас в направлениях, увеличивающих степень удовлетворения целям машины. Например, она может снизить наше потребление энергии, убедив нас иметь меньше детей, постепенно — и неизбежно — осуществив мечты философов-антинаталистов, мечтающих полностью исключить тлетворное воздействие человечества на природный мир.

Немного практики, и вы научитесь видеть пути, на которых достижение более или менее фиксированной цели может вылиться в произвольные нежелательные результаты. Один из типичных путей — упустить часть цели, в которой вы действительно заинтересованы. В подобных случаях — как в вышеприведенных примерах — ИИ-система часто будет находить оптимальное решение, которое доводит до крайности то, что для вас важно, но о чем вы забыли упомянуть. К примеру, если вы скажете автономному автомобилю: «Доставь меня в аэропорт максимально быстро!» — и он поймет это буквально, то разгонится до 300 км/ч, и вы окажетесь в тюрьме. (К счастью, автомобили в настоящее время не примут такой запрос.) Если вы говорите: «Доставь меня в аэропорт максимально быстро, не нарушая скоростной режим», — он будет предельно быстро разгоняться и тормозить, чтобы в промежутках двигаться с максимальной скоростью, возможно, даже оттеснять другие машины, чтобы выиграть несколько секунд в толчее на въезде в терминал аэропорта. И так далее. Постепенно вы добавите достаточно оговорок, и движение машины примерно сравняется с поведением опытного водителя, везущего в аэропорт пассажира, который боится опоздать.

Управление транспортным средством — простая задача, имеющая лишь локальные последствия, и ИИ-системы, создающиеся под нее сегодня, не особенно интеллектуальны. Поэтому многие потенциальные отказные режимы можно предусмотреть, другие проявятся на автотренажерах или в тестовых поездках общей протяженностью в миллионы километров с профессиональными водителями, готовыми взять управление на себе при любом сбое, а третьи всплывут лишь впоследствии, когда автомобили уже будут на дорогах и случится нечто из ряда вон выходящее.

К сожалению, в случае сверхинтеллектуальных систем, имеющих глобальное воздействие, ничего нельзя смоделировать или продублировать. Безусловно, очень трудно, пожалуй, невозможно для обычных людей предвосхитить и заранее исключить все разрушительные пути, которыми машина может решить двинуться к поставленной цели. В общем, если у вас одна цель, а у сверхинтеллектуальной машины другая, противоречащая вашей, то машина получит желаемое, а вы нет.

Страх и жадность: инструментальные цели

Машина, преследующая неверную цель, — это плохо, но бывает и хуже. Решение, предложенное Аланом Тьюрингом, — отключить питание в критический момент — может оказаться недоступным по очень простой причине: невозможно сбегать за кофе, если ты мертв.

Попробую объяснить. Предположим, машина имеет задачу приносить кофе. Если она достаточно интеллектуальна, то, безусловно, поймет, что не выполнит задачу, если будет выключена прежде, чем осуществит свою миссию. Итак, задача подать кофе создает необходимую подзадачу — не допустить отключения. То же самое относится к поиску лекарства от рака или вычислению числа пи. Будучи мертвым, решительно ничего невозможно сделать, поэтому следует ожидать, что ИИ-системы будут действовать на упреждение, оберегая свое существование практически перед любой задачей.

Если эта задача противоречит предпочтениям людей, то мы получаем сюжет «2001: Космическая одиссея», где компьютер HAL 9000 убивает четверых из пяти астронавтов на борту корабля, чтобы исключить вмешательство в свою миссию. Дэйв, последний оставшийся астронавт, ухитряется отключить HAL в эпичной битве умов — полагаю, чтобы сюжет был интересным. Если бы HAL действительно был сверхинтеллектуальным, «отключенным» оказался бы Дэйв.

Важно понимать, что самосохранение никоим образом не должно быть встроенным инстинктом или главной директивой машин. (Следовательно, Третий закон робототехники[193] Айзека Азимова, «Робот должен заботиться о своей безопасности», совершенно излишен.) Во встроенном самосохранении нет необходимости, потому что это инструментальная цель — цель, являющаяся полезной подцелью практически любой исходной задачи[194]. Любая сущность, имеющая определенную задачу, будет автоматически действовать так, как если бы имела и инструментальную цель.

Кроме необходимости быть живым, инструментальной целью в нашей нынешней системе является доступ к деньгам. Так, интеллектуальная машина может хотеть денег не из жадности, а потому что деньги полезны для достижения любых целей. В фильме «Превосходство», когда мозг Джонни Деппа загружается в квантовый суперкомпьютер, первое, что делает машина, — копирует себя на миллионы других компьютеров в интернете, чтобы ее не могли отключить. Второе ее действие — быстро обогащается на биржевых операциях, чтобы финансировать свои экспансионистские планы.

В чем именно заключаются эти планы? Они включают разработку и постройку значительно большего квантового суперкомпьютера, проведение исследований в области ИИ и получение нового знания в физике, нейронауке и биологии. Эти ресурсные задачи — вычислительная мощность, алгоритмы и знание — также являются механизмами, полезными для достижения любой приоритетной цели[195]. Они кажутся довольно безопасными, пока не приходит понимание того, что процесс приобретения будет продолжаться беспредельно. Наконец, машина, вооруженная непрерывно совершенствующимися человеческими моделями принятия решений, разумеется, предвосхитит и отразит любой наш ход в этом конфликте.

Взрывоподобное развитие ИИ

Ирвинг Джон Гуд, блестящий математик, работал с Аланом Тьюрингом в Блетчли-парке, взламывая шифровальные коды немцев во время Второй мировой войны. Он разделял интерес Тьюринга к машинному интеллекту и статистическому анализу. В 1965 г. он написал самую известную свою статью «Размышления о первой ультраинтеллектуальной машине»[196]. Первое предложение в работе свидетельствует, что Гуд, встревоженный ядерным противостоянием холодной войны, считал ИИ возможным спасителем человечества: «Выживание человека зависит от быстрого создания ультраинтеллектуальной машины». Далее по тексту статьи, однако, он становится более осмотрительным. Он вводит понятие взрывоподобного развития ИИ, но, как его предшественники Батлер, Тьюринг и Винер, боится утраты контроля:

Определим ультраинтеллектуальную машину как машину, способную далеко обойти интеллектуальные усилия любого человека, сколь угодно умного. Поскольку конструирование машины — одно из таких интеллектуальных усилий, ультраинтеллектуальная машина могла бы сконструировать машины, значительно превосходящие интеллект человека; тогда, безусловно, произошло бы «взрывоподобное развитие ИИ» и интеллект человека остался бы далеко позади. Таким образом, первая ультраинтеллектуальная машина — это последнее изобретение, которое еще потребуется сделать человеку при условии, что машина достаточно послушна, чтобы сообщить нам, как удерживать ее под контролем. Любопытно, что этот момент так редко рассматривается вне научной фантастики.

Этот абзац описывает суть любого обсуждения сверхинтеллектуального ИИ, хотя сделанное в конце его предостережение обычно отбрасывается. Позицию Гуда можно подкрепить, заметив, что ультраинтеллектуальная машина не только может усовершенствовать свою конструкцию; скорее всего, она сделает это, поскольку, как мы видели, интеллектуальная машина выиграет от улучшения своего аппаратного и программного обеспечения. Возможность взрывоподобного развития ИИ часто упоминается как главный источник опасности для человечества, потому что это дало бы нам совсем мало времени на решение проблемы контроля[197].

Аргумент Гуда, бесспорно, подкрепляется естественной аналогией с химическим взрывом, в котором реакция каждой молекулы высвобождает достаточно энергии, чтобы вызвать более одной дополнительной реакции. В то же время логически возможно, что у взрывоподобного развития интеллекта может быть убывающая отдача и мы получим затухающий процесс вместо взрыва[198]. Нет очевидного способа доказать, что взрыв обязательно произойдет.

Сценарий убывающей отдачи по-своему интересен. Он мог бы возникнуть, если окажется, что достижение определенного уровня улучшения становится намного сложнее с ростом интеллектуальности машины. (Для упрощения я предполагаю, что универсальный машинный интеллект является измеримым по некоторой линейной шкале, что едва ли может быть верным.) В этом случае люди все равно не смогут создать сверхинтеллектуальность. Если машина, уже обладающая сверхчеловеческими возможностями, «выдыхается» в попытке развить собственный интеллект, значит, люди сойдут с дистанции еще раньше.

Далее, я никогда не слышал серьезного аргумента в пользу того, что создание любого заданного уровня машинного интеллекта попросту не под силу человеческой изобретательности, но думаю, что это следует считать логически возможным. «Логически возможно» и «я готов поставить на это будущее человечества», разумеется, совершенно не одно и то же. Ставить против человеческой изобретательности представляется проигрышной стратегией.

Если взрывоподобное развитие ИИ действительно произойдет и если мы к тому моменту не решим проблему управления машинами с интеллектом, лишь слегка превосходящим человеческий, — например, не сумеем запретить вышеописанное циклическое самосовершенствование, — тогда у нас не останется времени на решение проблемы контроля и все будет кончено. Это сценарий «быстрого взлета» у Бострома, согласно которому интеллектуальность машин ы колоссально возрастает за считаные дни или недели. По словам Тьюринга, «из-за этого, безусловно, есть основания тревожиться».

Возможными ответами на эту опасность представляются:

• отказ от исследования ИИ;

• отрицание того, что разработке продвинутого ИИ сопутствуют неизбежные риски;

• понимание и уменьшение рисков путем разработки ИИ-систем, гарантированно остающихся под контролем человека;

• самоустранение — просто оставление будущего за интеллектуальными машинами.

Отрицание и преуменьшение рисков являются темами оставшихся глав книги. Как я уже утверждал, отказ от исследования ИИ маловероятен (поскольку слишком велики выигрыши от его использования) и очень трудноосуществим. Самоустранение представляется наихудшим выходом. Оно часто сопровождается идеей, что ИИ-системы, более интеллектуальные, чем мы, почему-то заслуживают унаследовать нашу планету, тогда как людям останется «уйти смиренно в сумрак вечной тьмы»{11}, утешаясь мыслью, что наше блистательное электронное потомство решает собственные задачи. Этот взгляд сформулировал робототехник и футурист Ханс Моравек[199]. Он пишет: «Безграничность киберпространства будет наполнена нечеловеческими сверхумами, занятыми делами, которые рядом с человеческими заботами то же самое, что наши рядом с заботами бактерии». Мне кажется, что это ошибка. Ценность для людей определяется, прежде всего, сознательным человеческим существованием. Если нет людей и любых других сознающих сущностей, чей субъективный опыт является значимым для нас, то ничего ценного не происходит.

Глава 6. Спор вокруг не столь могущественного ИИ

«Последствия подселения на Землю второго разумного вида являются настолько далеко идущими, что об этом стоит поразмыслить»[200]. Так заканчивается рецензия журнала The Economist на «Сверхразумность» Ника Бострома. Большинство сочтут эти слова классическим примером британской сдержанности. Безусловно, рассуждаете вы, великие умы современности уже вовсю размышляют над этим вопросом — участвуют в серьезных дебатах, взвешивают риски и выгоды, ищут решения, выявляют слабые места этих решений и т. д. Пока еще нет, насколько мне известно!

Знакомя с этими идеями аудиторию технарей, буквально видишь всплывающие над головами присутствующих мысли, начинающиеся словами «Но ведь…» и заканчивающиеся восклицательными знаками.

Частица «но» имеет несколько смыслов. Первый носит характер отрицания. Отрицающие говорят: «Но это не может быть реальной проблемой по причине XYZ». Некоторые из этих XYZ отражают процесс мышления, который, мягко говоря, можно назвать самообольщением, другие более основательны. Второй тип «но» принимает форму уклонения: все верно, проблемы существуют, но не нужно пытаться их решать, потому ли, что они неразрешимы, или потому, что нашего внимания требуют более важные вещи, чем конец цивилизации, или потому, что лучше о них вообще не упоминать. Третьи «но» — упрощенные быстрые решения: «Но почему бы нам просто не сделать АВС?» Как и в случае отрицания, часть этих АВС попросту никчемны, но некоторые, может быть случайно, приближаются к обнаружению истинной природы проблемы.

Я не утверждаю, что в принципе невозможно рационально опровергнуть мысль о том, что неправильно сконструированные сверхинтеллектуальные машины будут представлять собой серьезный риск для человечества. Я всего лишь пока не слышал рациональных возражений. Поскольку вопрос кажется очень важным, он заслуживает публичного обсуждения самого высокого уровня. Итак, поскольку я заинтересован в подобном обсуждении и надеюсь, что читатель примет в нем участие, позвольте мне кратко охарактеризовать основные моменты, какими они видятся на сегодняшний день.

Отрицание

Отрицание того, что проблема вообще существует, — самый простой путь. Скотт Александер, автор блога Slate Star Codex, начал широко известную статью об опасности ИИ[201] такими словами: «Я начал интересоваться рисками, которые несет ИИ, еще в 2007 г. В то время реакцией большинства на эту тему были смех и предложение вернуться к ней, когда в нее поверит хоть кто-нибудь, кроме отдельных интернет-психов».

Попросту никчемные замечания

Воспринимаемая угроза делу всей жизни порой заставляет умнейших и обычно вдумчивых людей говорить нечто, что они предпочли бы исключить из дальнейшего рассмотрения. Поскольку это именно такой случай, я не стану называть имена авторов нижеследующих аргументов. Все они являются известными исследователями ИИ. Я добавил опровержения аргументов, хотя в этом и нет особой необходимости:

• Электронные калькуляторы обладают сверхчеловеческими возможностями в арифметике. Калькуляторы не захватили мир, следовательно, нет причин бояться сверхчеловеческого ИИ.

— Опровержение: интеллектуальность не равна умению производить арифметические действия, и способности калькуляторов производить арифметические действия не дают им возможности захватить мир.

• Лошади обладают сверхчеловеческой силой, но мы не ищем доказательств того, что они для нас неопасны; значит, нам незачем доказывать и безопасность ИИ-систем.

— Опровержение: интеллектуальность не равна физической силе, и сила лошадей не дает им возможности захватить мир.

• В истории имеется ноль случаев убийства машинами миллионов человек; методом индукции приходим к выводу, что это невозможно и в будущем.

— Опровержение: в мире все бывает в первый раз, и первому разу предшествует ноль случаев этого события.

• Никакая физическая величина во Вселенной не может быть бесконечной, в том числе интеллектуальность, следовательно, страхи из-за сверхинтеллектуальности раздуты.

— Опровержение: сверхинтеллектуальность не должна быть бесконечной, чтобы создать проблемы, а физические законы позволяют существование компьютерных устройств в миллиарды раз мощнее человеческого мозга.

• Мы не боимся фатальных для биологической жизни, но крайне маловероятных опасностей вроде материализации черной дыры на околоземной орбите, так почему мы должны бояться сверхинтеллектуального ИИ?

— Опровержение: если бы множество физиков работали над созданием такой черной дыры, неужели мы бы не спросили их, безопасно ли это?

Все не так просто!

Главная тема современной психологии — один только показатель IQ не характеризует всей полноты интеллектуальности человека[202]. У интеллектуальности есть разные измерения, говорят теоретики: пространственное, логическое, лингвистическое, социальное и т. д. Алиса, наша футболистка из главы 2, может иметь лучший пространственный интеллект, чем ее друг Боб, но худший социальный. Таким образом, невозможно выстроить всех людей в строгом порядке по интеллектуальности.

Это еще более справедливо в отношении машин, поскольку их способности намного уже. Поисковая машина Google и программа AlphaGo не имеют почти ничего общего, кроме того, что созданы двумя подразделениями одной корпорации, так что бессмысленно говорить, что одна из них интеллектуальнее другой. Это делает понятие «машинного IQ» сомнительным и заставляет предположить, что было бы заблуждением описывать будущее как простой забег за IQ с участием людей и машин.

Кевин Келли, основатель и редактор журнала Wired и невероятно чуткий техноаналитик, продолжает этот аргумент следующим шагом. В «Мифе о сверхчеловеческом ИИ»[203] он пишет: «Интеллектуальность не одномерна, так что понятие „умнее людей“ бессмысленно». Все тревоги из-за сверхинтеллектуальности отброшены одним ударом.

Очевидно, однако, что машина могла бы превзойти человеческие возможности по всем релевантным параметрам интеллектуальности. В этом случае, даже по строгим стандартам Келли, машина была бы умнее человека. Впрочем, это весьма убедительное предположение необязательно опровергает аргумент Келли. Возьмем, к примеру, шимпанзе. Краткосрочная память у них лучше, чем у людей, что проявляется даже в таких сугубо человеческих задачах, как запоминание последовательности цифр[204]. Краткосрочная память — важный параметр интеллектуальности. Таким образом, согласно аргументации Келли, люди не умнее шимпанзе; его слова аналогичны заявлению, что фраза «умнее, чем шимпанзе» бессмысленна. Слабое утешение для шимпанзе (а также бонобо, горилл, орангутанов, китов, дельфинов и т. д.) — биологических видов, существующих только потому, что мы соизволили им это разрешить! И еще более слабое утешение для видов, которые мы уже уничтожили. Малоутешительно это и для людей, которые опасаются быть уничтоженными машинами.

Это невозможно

Еще до рождения ИИ в 1956 г. почтенные интеллектуалы хмыкали и заявляли, что разумные машины невозможны. Алан Тьюринг посвятил немалую часть своей эпохальной статьи 1950 г. «Вычислительные машины и разум» опровержению их аргументов. С тех пор сообщество разработчиков ИИ отбивают нападки философов[205], математиков[206] и прочих, убежденных в невозможности ИИ. В сегодняшних спорах вокруг сверхинтеллектуальности ряд философов вновь извлекли на свет эти заявления, чтобы доказать: человечеству нечего бояться[207][208], что неудивительно.

Столетнее исследование ИИ, AI100, — масштабный долгосрочный проект Стэнфордского университета. Его цель — следить за ходом создания ИИ, точнее, «изучать и прогнозировать влияние ИИ на каждую сторону работы, жизни и развлечений людей». Первый крупный отчет проекта, «Искусственный интеллект и жизнь в 2030 г.» удивляет[209]. Как и следовало ожидать, в нем подчеркиваются выгоды от ИИ в таких сферах, как диагностика заболеваний и безопасность на транспорте. Неожиданным оказалось заявление, что «в отличие от фильмов, появление расы сверхчеловеческих роботов не просматривается и, скорее всего, даже невозможно».

Насколько мне известно, это первый раз, когда серьезные исследователи ИИ публично озвучили точку зрения, что ИИ человеческого или сверхчеловеческого уровня невозможен, — и это в разгар периода невероятно быстрого прогресса исследований ИИ, когда рушится один барьер за другим. Представьте, что группа ведущих онкологов объявила бы, что все это время они морочили нам голову: они всегда знали, что лекарство от рака никогда не будет создано.

Что могло стать мотивом подобного кульбита? Отчет не приводит никаких аргументов или свидетельств. (Действительно, какие могут быть свидетельства в пользу того, что никакая физически возможная структура атомов не в состоянии превзойти человеческий мозг?) Я подозреваю, тому были две причины. Во-первых, естественное желание опровергнуть существование «проблемы гориллы», открывающей очень неприятную перспективу перед исследователем ИИ. Безусловно, если ИИ человеческого уровня невозможен, «проблема гориллы» попросту самоустраняется. Во-вторых, это синдром «нашизма» — инстинктивное стремление держать круговую оборону против всего, что кажется нападками на ИИ.

Мне кажется странным видеть в утверждении, что сверхинтеллектуальный ИИ возможен, нападки на ИИ, тем более странно защищать ИИ, утверждая, что эта цель никогда не будет достигнута. Невозможно предотвратить будущую катастрофу, просто положившись на недостаточную изобретательность человека.

Мы уже ставили на это прежде и проигрывали. Как обсуждалось в предыдущих главах, физика начала 1930-х гг., олицетворяемая лордом Резерфордом, убедительно говорила о невозможности извлечения атомной энергии, но изобретение Лео Силардом в 1933 г. цепной реакции, инициируемой нейтронами, доказало, что эта убежденность не имела под собой оснований.

Прорыв, совершенный Силардом, пришелся на неудачное время — начало гонки вооружений с нацистской Германией. Тогда не было возможностей развивать атомную технологию во благо. Через несколько лет, продемонстрировав цепную реакцию деления атомных ядер в своей лаборатории, Силард написал: «Мы все выключили и пошли по домам. Той ночью я почти не сомневался, что мир движется к бедствию».

Еще слишком рано об этом беспокоиться

Часто видишь здравомыслящих людей, пытающихся успокоить встревоженное общество утверждениями, что, поскольку ИИ человеческого уровня вряд ли появится еще несколько десятилетий, бояться нечего. Например, как говорится в отчете AI100, «нет причины беспокоиться, что ИИ представляет собой непосредственную угрозу для человечества».

Этот аргумент порочен в двух отношениях. Во-первых, он использует логическую уловку: беспокойство проистекает не из близости катастрофы. Например, Ник Бостром пишет в «Сверхразумности»: «В этой книге никоим образом не утверждается, что мы стоим на пороге большого прорыва в изучении ИИ или что мы можем сколько-нибудь точно предсказать, когда это достижение может произойти». Во-вторых, долгосрочный риск может вызывать тревогу уже сейчас. Верный момент, чтобы начать беспокоиться из-за потенциально серьезной проблемы для человечества, определяется не только моментом ее возникновения, но тем, сколько нужно времени, чтобы подготовить и осуществить ее решение.

Например, если бы мы обнаружили большой астероид, который столкнется с Землей в 2069 г., разве мы бы сказали, что беспокоиться слишком рано? Наоборот! Был бы создан экстренный всемирный проект по разработке средств противодействия угрозе. Мы не стали бы ждать 2068 г., чтобы начать работать над решением, поскольку не могли бы заранее сказать, сколько времени на это потребуется. В действительности проект планетарной защиты NASA уже работает над возможными решениями, хотя «никакой известный астероид не представляет существенной опасности столкновения с Землей в ближайшие 100 лет». Если вас это успокоило, там также сказано: «Около 74 % объектов больше 140 м, приближающихся к Земле, пока остаются необнаруженными».

Если рассматривать риски всемирной катастрофы вследствие изменения климата, которая, по предсказаниям, случится в этом веке, можно ли сказать, что слишком рано действовать по их предупреждению? Напротив, возможно, уже слишком поздно. Соответствующая временная шкала появления сверхчеловеческого ИИ менее предсказуема, но, разумеется, это значит, что он, как и ядерный синтез, может появиться значительно раньше, чем ожидается.

Одна из формулировок аргумента «еще слишком рано беспокоиться», получившая распространение, принадлежит Эндрю Ыну: «Это все равно что бояться перенаселенности Марса»[210]. (В дальнейшем он усилил аргументацию, заменив Марс на альфу Центавра.) Ын, бывший профессор Стэнфорда, является ведущим экспертом по машинному обучению, и его мнение имеет вес. Данная оценка обращается к удобной аналогии: риск является не просто контролируемым и очень отдаленным; прежде всего, крайне маловероятно, что мы вообще попытаемся переселить на Марс миллиарды людей. Однако это ложная аналогия. Мы уже вкладываем огромные научные и технические ресурсы в создание ИИ-систем со все большими возможностями, почти не задумываясь о том, что произойдет, если мы добьемся успеха. Таким образом, более адекватная аналогия — работать над планом переселения человечества на Марс, не задаваясь вопросами о том, чем мы будем дышать, что пить и есть, когда там окажемся. Напротив, можно понять аргумент Ына буквально и ответить, что высадка даже одного человека на Марс будет представлять собой перенаселенность, поскольку Марс способен обеспечить существование нуля человек. Так, группы, в настоящее время планирующие отправить на Марс горстку людей, беспокоятся из-за перенаселенности Марса, потому и разрабатывают системы жизнеобеспечения.

Мы специалисты!

При любом обсуждении технологического риска лагерь сторонников технологии выдвигает аргумент, что все страхи из-за рисков вызываются невежеством. Например, вот что утверждает Орен Эциони, исполнительный директор Института изучения ИИ им. Аллена, видный исследователь в области машинного обучения и понимания естественного языка[211]:

С возникновением любой технологической инновации люди испытывают страх. От ткачей, швырявших свои башмаки в механические ткацкие станки в начале промышленной эры, и до сегодняшнего страха роботов-убийц нашей реакцией управляет незнание того, как новая технология скажется на нашем самоощущении и хлебе насущном. Если же мы чего-то не знаем, наш испуганный ум достраивает картинку.

В Popular Science вышла статья «Билл Гейтс боится ИИ, но исследователи ИИ осведомлены лучше»[212]:

Если поговорить с исследователями ИИ — опять-таки настоящими исследователями, бьющимися над тем, чтобы заставить системы вообще работать, не говоря уже о том, чтобы работать хорошо, — окажется, что они не беспокоятся, что сверхразумность покончит с ними сейчас или в будущем. В противоположность жутким историям, которые так любит рассказывать Маск, исследователи ИИ не занимаются лихорадочным строительством «чертогов призыва» за крепостными стенами, самоликвидирующихся после обратного отсчета.

Этот вывод опирался на опрос четверых человек, причем все они в действительности сказали в интервью, что тема безопасности ИИ в долгосрочной перспективе является важной.

Дэвид Кенни, в то время вице-президент IBM, обратился к Конгрессу США с письмом в духе, очень близком Popular Science, со следующими успокоительными словами[213]:

Если вы действительно занимаетесь изучением машинного интеллекта и действительно применяете его в реальном мире к бизнесу и обществу — как мы в IBM, когда создавали свою передовую когнитивную компьютерную систему Watson, — то понимаете, что эта технология не поддерживает нагнетание страхов, обычно сопутствующее сегодняшним дебатам вокруг ИИ.

Во всех трех случаях послание одно и то же: «Не слушайте их, специалисты — мы». Что ж, можно заметить, что это аргумент с переходом на личности, попытка опровергнуть чужое послание, обесценив его автора, но даже если принять этот аргумент за чистую монету, он все равно ничего не доказывает. Илон Маск, Стивен Хокинг и Билл Гейтс, безусловно, очень хорошо владеют научным и технологическим мышлением, а Маск и Гейтс еще и руководили и финансировали многие проекты исследования ИИ. Было бы еще менее обоснованно утверждать, что Алан Тьюринг, И. Дж. Гуд, Норберт Винер и Марвин Минский были не подготовлены обсуждать ИИ. Наконец, запись в вышеупомянутом блоге Скотта Александера, озаглавленная «Исследователи ИИ о риске, который несет ИИ», отмечает, что «исследователи ИИ, в том числе некоторые лидеры этого направления, с самого начала играли ключевую роль в постановке вопроса о рисках ИИ и сверхинтеллектуальности». Он перечисляет еще несколько ученых, а сегодня этот список значительно длиннее.

Другой стандартный риторический ход «защитников ИИ» — представлять своих противников новыми луддитами. Упоминание Орена Эциони о «ткачах, швыряющих свои башмаки в механические ткацкие станки» как раз из этой оперы. Луддиты — это ремесленники-ткачи, протестовавшие в начале XIX в. против внедрения машин, заменивших их квалифицированный труд. В 2015 г. Фонд содействия развитию информационной технологии и инноваций вручил свою ежегодную Премию луддитов «алармистам, предрекающим апокалипсис из-за искусственного интеллекта». Что за странное представление о «луддитах», включая Тьюринга, Винера, Минского, Маска и Гейтса, входящих в число самых видных участников технологического прогресса XX и XXI вв.!

Обличение новых луддитов свидетельствует о непонимании природы опасений и цели высказывания этих опасений. Это все равно что называть луддитами инженеров-ядерщиков, указывающих на необходимость контроля реакции синтеза. Как и в случае странного феномена — исследователей ИИ, вдруг заявивших, что ИИ невозможен, — этот загадочный момент, на мой взгляд, можно объяснить все тем же синдромом «нашизма».

Уклонение

Некоторые комментаторы готовы признать, что риски реальны, но все-таки высказываются за то, чтобы ничего не делать. Их аргументы: ничего сделать невозможно, важно сделать что-то совершенно другое, нужно помалкивать о рисках.

Исследования невозможно контролировать

Типичный ответ на предположения, что продвинутый ИИ может быть опасен для человечества, — запретить исследования ИИ невозможно. Обратите внимание на мысленный скачок: «Ага, кто-то заговорил о рисках! Наверняка предложит запретить мое исследование!» Этот скачок может быть уместным при обсуждении рисков с опорой только на «проблему гориллы», и я склонен согласиться, что ее решение путем запрета создания сверхинтеллектуального ИИ потребовало бы наложить определенные ограничения на исследования ИИ.

Однако текущее обсуждение рисков сосредоточено не на носящей общий характер «проблеме гориллы» (пользуясь языком журналистики, противостоянии людей и сверхразума), а на «проблеме царя Мидаса» и ее вариантах. Решение «проблемы царя Мидаса» решает и «проблему гориллы» — не предотвращением появления сверхинтеллектуального ИИ и не обнаружением способа победить его, а исключением самой возможности его конфликта с людьми. Обсуждения «проблемы царя Мидаса» обычно избегают предложения свернуть исследования ИИ. Предлагается лишь уделить внимание вопросу предотвращения отрицательных последствий плохо сконструированных систем. Аналогично разговор о рисках утечки на АЭС нужно рассматривать не как попытку запретить исследования в области ядерной физики, а как предложение направить больше усилий на решение проблемы безопасности.

Имеется очень интересный исторический прецедент сворачивания научного исследования. В начале 1970-х гг. биологи начали понимать, что новые методы рекомбинации ДНК — встраивания генов одного организма в другой — могут нести существенные риски для здоровья человека и мировой экосистемы. Две конференции в калифорнийском Асиломаре в 1973 и 1975 гг. привели сначала к мораторию на подобные эксперименты, а затем к выработке детальных принципов биобезопасности с учетом рисков каждого предлагаемого эксперимента[214]. Некоторые типы опытов, например с использованием генов токсинов, были сочтены слишком опасными, чтобы их разрешить.

Сразу после конференции 1975 г. Национальный институт здравоохранения, финансирующий практически все основные медицинские исследования в США, начал процесс организации Консультативного комитета по рекомбинантной ДНК, который играл важнейшую роль в выработке принципов Национального института здравоохранения, фактически воплощавших рекомендации асиломарских конференций. С 2000 г. эти принципы включают запрет одобрения финансирования любого протокола, предполагающего генеративное изменение человека — модификацию человеческого генома, наследуемую последующими поколениями. За этим запрещением последовали правовые запреты в 50 с лишним странах.

«Улучшение человеческого капитала» являлось одной из заветных целей евгеники, направления конца XIX — начала XX вв. Разработка CRISPR-Cas9, очень точного метода редактирования генома, возродила эту мечту. На международном саммите, проведенном в 2015 г., обсуждались возможности его будущего применения, призвав к сдержанности в случаях, когда отсутствует «широкий общественный консенсус в отношении допустимости предлагаемого применения»[215]. В ноябре 2018 г. китайский ученый Хэ Цзянькуй объявил, что отредактировал геномы трех человеческих эмбрионов, как минимум два из которых развились, что привело к рождению живых младенцев. Разразился международный скандал, и на тот момент, когда я пишу эти строки, Цзянькуй находится под домашним арестом. В марте 2019 г. международная группа из ведущих ученых недвусмысленно потребовала ввести официальный запрет на подобные эксперименты[216].

Выводы из этих споров вокруг ИИ неоднозначны. С одной стороны, они свидетельствуют о том, что мы можем отказаться от продолжения исследований, имеющих огромный потенциал. Международный консенсус против изменения генома до сих пор был в основном успешным. Страх, что запрет просто заставит ученых уйти в подполье или перебраться в страны без соответствующего законодательного ограничения, оказался безосновательным. С другой стороны, изменение генома — легко выявляемый процесс, случай конкретного применения более общего знания о генетике, требующий специального оборудования и реальных людей-испытуемых. Более того, он относится к области репродуктивной медицины, уже находящейся под пристальным контролем и правовым регулированием. Эти характеристики не относятся к разработке универсального ИИ, и на сегодняшний день никто не предложил реально осуществимой формы законодательного сворачивания исследований ИИ.

Какнасчетизм

С какнасчетизмом меня познакомил консультант британского политика, вынужденный постоянно сталкиваться с этим приемом на встречах с общественностью. Чему бы ни посвящалось выступление, кто-нибудь обязательно задавал вопрос: «А как насчет страданий палестинцев?»

В ответ на любое упоминание о рисках, которые несет продвинутый ИИ, вы, скорее всего, услышите: «А как насчет преимуществ ИИ?» Например, версия Орена Эциони[217]:

Апокалипсические пророчества часто не учитывают потенциальной пользы от ИИ в таких областях, как предотвращение медицинских ошибок, снижение аварийности автомобильного транспорта и многих других.

Вот что сказал Марк Цукерберг, исполнительный директор компании Facebook, в недавнем обмене мнениями с Илоном Маском в соцсетях[218]:

Если вы выступаете против ИИ, значит, вы против более безопасных автомобилей, которые никогда не попадут в аварию, и против способности поставить более точный диагноз заболевшим людям.

Помимо распространенного убеждения, что любой, кто заводит речь о рисках, является «противником ИИ», и Цукерберг, и Эциони утверждают, что обсуждать риски — значит игнорировать потенциальную пользу ИИ или даже отрицать ее.

Все как раз наоборот, и вот почему. Во-первых, если бы ИИ не сулил выгод, не было бы ни экономического, ни социального импульса для его исследования, следовательно, и опасности когда-либо создать ИИ человеческого уровня. Нам просто нечего было бы обсуждать. Во-вторых, если предотвратить риски не удастся, не будет и пользы. Эффект от использования атомной энергии значительно снизился из-за частичного расплавления рабочей зоны АЭС «Три-Майл-Айленд» в 1979 г., неуправляемой реакции и катастрофических выбросов в Чернобыле в 1986 г., а также многочисленных разрушений на Фукусиме в 2011 г. Эти катастрофы серьезно затормозили развитие ядерной промышленности. Италия запрет ила ядерную энергетику в 1990 г., а Бельгия, Германия, Испания и Швейцария заявили о планах запрета. С 1990 г. введение в строй АЭС по всему миру составляет около 1/10 этого показателя до Чернобыля.

Замалчивание

Крайняя форма уклонения от проблемы — попросту предложить помалкивать о рисках. Например, упомянутый отчет AI100 включает следующее предостережение:

Если общество относится к этим технологиям, главным образом, со страхом и подозрением, это приведет к ошибочным шагам, которые задержат разработку ИИ или загонят ее в подполье, помешав важной работе по обеспечению безопасности и надежности технологий ИИ.

Роберт Аткинсон, директор Фонда информационной технологии и инноваций (того самого, что вручает Премию луддитов), выдвинул тот же аргумент в дебатах 2015 г.[219] Несмотря на то что вопросы о том, как следует описывать риски, общаясь со СМИ, вполне адекватны, общий его посыл ясен: «Не упоминайте риски, это помешает финансированию». Разумеется, если бы никто не знал о рисках, не было бы ни финансирования поиска возможностей их снижения, ни причины для кого бы то ни было заниматься этой работой.

Прославленный специалист по когнитивной науке Стивен Пинкер предлагает более оптимистичный вариант аргумента Аткинсона. С его точки зрения, «культура безопасности в развитых обществах» гарантированно исключит любые серьезные риски, которые несет ИИ, следовательно, неуместно и контрпродуктивно привлекать к ним внимание[220]. Даже если отмахнуться от факта, что наша «продвинутая» культура безопасности привела к Чернобылю, Фукусиме и неуправляемому глобальному потеплению, Пинкер в своей аргументации попадает пальцем в небо. Культура безопасности заключается в людях, указывающих на возможные системные отказы и ищущих пути их предотвращения. (В случае ИИ стандартная модель — обязательно ведет к системному отказу.) Утверждение, будто нелепо привлекать внимание к отказам, поскольку культура безопасности в любом случае их отследит, равнозначно заявлению, что никому из свидетелей наезда на пешехода не следует вызывать скорую помощь, поскольку кто-нибудь так или иначе вызовет скорую помощь все равно.

Пытаясь представить риски публике и политикам, исследователи ИИ находятся в проигрышном положении по сравнению с ядерными физиками. Физикам не нужно писать книги, объясняющие общественности, что, если собрать критическую массу высокообогащенного урана, это может быть рискованно, поскольку последствия уже были продемонстрированы в Хиросиме и Нагасаки. Не потребовалось особых усилий, чтобы убедить власти и фонды в важности соблюдения безопасности при развитии ядерной энергетики.

Нашизм

В «Эдгине» Батлера сосредоточение на «проблеме гориллы» приводит к незрелому и ложному противостоянию сторонников и противников машин. Сторонники считают опасность господства машин минимальной или несуществующей, противники убеждены, что она непреодолима, пока все машины не уничтожены. Спор принимает фракционный характер, и никто не пытается решить фундаментальную проблему сохранения контроля человека над машинами.

В разной степени обсуждение всех важнейших технологических вопросов XX в. — ядерной энергии, генетически модифицированных организмов и ископаемого топлива — страдает фракционизмом. По каждому вопросу имеется две стороны, за и против. Динамика и результаты во всех случаях разные, но симптомы нашизма одинаковы: взаимное недоверие и очернение, иррациональная аргументация и отказ принимать любой (разумный) довод, который может свидетельствовать в пользу другой фракции. На протехнологической стороне наблюдаем отрицание и сокрытие рисков в сочетании с обвинениями в луддизме, на антитехнологической — убежденность, что риски непреодолимы, а проблема неразрешима. На представителя протехнологической фракции, слишком честно высказывающегося о проблеме, смотрят как на предателя, что особенно прискорбно, поскольку эта фракция включает большинство людей, способных решить эту проблему. Член антитехнологической фракции, обсуждающий возможное уменьшение рисков, — тоже «изменник», поскольку зло видится в технологии как таковой, а не в ее возможных эффектах. Таким образом, лишь крайние маргиналы — у которых меньше всего шансов быть услышанными по обе стороны баррикад — могут высказываться от имени каждой фракции.

Нельзя ли просто…

…выключить эту штуку?

Уловив саму идею экзистенциального риска, будь то в форме «проблемы гориллы» или «проблемы царя Мидаса», большинство людей, я в том числе, сразу же начинают искать простое решение. Часто первое, что приходит в голову, — это выключить машину. Например, сам Алан Тьюринг в приведенной ранее цитате рассуждает, что мы можем «удержать машины в подчиненном положении, например отключив питание в критический момент».

Это не поможет по той простой причине, что сверхинтеллектуальная сущность уже подумала об этой возможности и предприняла шаги по ее предотвращению. Она сделает это не из желания остаться живой, а потому что преследует ту или иную цель, которую мы ей дали, и знает, что не сможет ее достичь, если ее отключат.

Уже придуман ряд систем, которые невозможно отключить, не причинив серьезный ущерб нашей цивилизации. Это системы, реализованные в качестве так называемых смарт-контрактов в блокчейне. Блокчейн — высокораспределенная форма выполнения вычислений и хранения данных на основе шифрования, созданная специально для того, чтобы никакую часть данных нельзя было уничтожить и ни один смарт-контракт невозможно было прервать, фактически не взяв под контроль очень большое число машин и не разрушив цепочку, что, в свою очередь, может уничтожить значительную часть интернета и (или) финансовой системы. Ведутся споры, является ли эта невероятная устойчивость «фичей или багом», но, несомненно, это инструмент, с помощью которого сверхинтеллектуальная ИИ-система могла бы себя защитить.

…посадить ее под замок?

Если невозможно выключить ИИ-систему, нельзя ли окружить машины своего рода брандмауэром, получая от них полезную работу по ответам на вопросы, но не позволяя напрямую влиять на реальный мир? Таков замысел Oracle AI, подробно обсуждаемой в сообществе специалистов по безопасности ИИ[221]. Система Oracle AI может быть условно интеллектуальной, но способна отвечать на любой вопрос только «да» или «нет» (или сообщать соответствующие вероятности). Она может иметь доступ ко всей информации, которой обладает человечество, только с помощью чтения, то есть без непосредственного доступа в интернет. Разумеется, это означает отказ от сверхинтеллектуальных роботов, помощников и многих других типов ИИ-систем, но заслуживающая доверия Oracle AI все равно будет иметь колоссальную экономическую ценность, поскольку мы сможем задавать ей важные для нас вопросы, например имеет ли болезнь Альцгеймера инфекционную природу или следует ли запретить автономное оружие. Таким образом, Oracle AI, бесспорно, представляет собой интересную возможность.

К сожалению, здесь имеются серьезные трудности. Во-первых, система Oracle AI будет, по меньшей мере, столь же упорно (как и мы) постигать физическое устройство и происхождение своего мира — вычислительные ресурсы, их режим работы и тех «таинственных сущностей», которые создали информационное хранилище и теперь задают вопросы. Во-вторых, если задача системы Oracle AI заключается в том, чтобы давать точные ответы на вопросы за разумный промежуток времени, у нее будет стимул вырваться из своей клетки, чтобы получить больше вычислительных возможностей и контролировать спрашивающих, заставив их задавать лишь простые вопросы. Наконец, мы пока не изобрели брандмауэр, надежно защищающий от обычных людей, не говоря о сверхинтеллектуальных машинах.

Я думаю, что у части этих проблем могут быть решения, особенно если мы ограничим системы Oracle AI, чтобы они были доказуемо рациональными логическими или Байесовыми калькуляторами. А именно — мы могли бы потребовать, чтобы алгоритм был способен выдать лишь вывод, обусловленный предоставленной информацией, и имели бы возможность проверить математическими методами, что алгоритм удовлетворяет этому условию. При этом все равно остается проблема контроля за процессом принятия решения, какие логические или Байесовы вычисления выполнять, чтобы найти самое сильное решение из возможных, максимально быстро. Поскольку есть стимул для быстрого протекания этого процесса, то имеется и стимул приобретать вычислительные ресурсы и, разумеется, защищать собственное существование.

В 2018 г. Центр исследования совместимого с человеком ИИ в Беркли провел семинар, на котором мы задались вопросом: «Что бы вы сделали, узнав совершенно точно, что сверхинтеллектуальный ИИ будет создан в течение десятилетия?» Мой ответ был следующим: убедить разработчиков повременить с созданием универсального интеллектуального агента — способного самостоятельно выбирать свои действия в реальном мире — и вместо этого создать Oracle AI. Тем временем мы бы трудились над решением проблемы обеспечения максимально возможной доказываемой безопасности систем Oracle AI. Эта стратегия может сработать по двум причинам: во-первых, сверхинтеллектуальная система Oracle AI все равно стоила бы триллионы долларов, и разработчики, возможно, согласились бы с ограничением; во-вторых, контролировать системы Oracle AI почти наверняка проще, чем универсального интеллектуального агента, и у нас было бы больше шансов решить проблему в течение десятилетия.

…работать в командах из людей и машин?

Корпорации дружно уверяют нас, что ИИ не угрожает трудовой занятости или человечеству, потому что мы просто создадим команды людей, сотрудничающих с ИИ. Например, в упомянутом ранее письме Дэвида Кенни Конгрессу утверждается, что «обладающие высокой ценностью системы ИИ специально разработаны для того, чтобы дополнить человеческий разум, а не заменить работников»[222].

Циник заметил бы, что это всего лишь пиар-ход, призванный подсластить горькую пилюлю — исчезновение работников-людей из числа клиентов корпораций, но я считаю, что это все-таки шажок вперед, пусть маленький. Действительно, сотрудничество людей и ИИ — желанная цель. Очевидно, что команда не добьется успеха, если задачи ее членов будут рассогласованными, поэтому акцент на команды в составе людей и ИИ подчеркивает необходимость решить основополагающую проблему согласования ценности. Разумеется, подчеркнуть проблему не то же самое, что решить ее.

…слиться с машинами?

Объединение человека и машины в команду в своем крайнем проявлении превращается в слияние человека и машины, когда электронное оборудование подключается непосредственно к мозгу и становится частью единой, расширенной, сознающей сущности. Футурист Рэй Курцвейл так описывает эту возможность[223]:

Мы собираемся непосредственно слиться с ним, мы собираемся стать искусственными интеллектами… Если заглянуть в конец 2030-х или в 2040-е гг., наше мышление будет по большей части небиологическим, и небиологическая часть в конечном счете станет такой разумной и обретет такие огромные возможности, что сможет полностью моделировать, имитировать и понять биологическую часть.

Курцвейл оценивает эти изменения положительно. Илон Маск, в свою очередь, считает слияние человека и машины в основном оборонительной стратегией[224]:

Если мы достигнем тесного симбиоза, ИИ не будет «другим» — он будет вами и будет иметь такие же отношения с корой вашего головного мозга, какие ваша кора имеет с лимбической системой… Перед нами встанет выбор: остаться позади и стать фактически бесполезными или своего рода домашним питомцем — знаете, чем-то вроде кошки — либо постепенно найти какой-то способ вступить в симбиоз и слиться с ИИ.

Компания Маска Neuralink Corporation работает над устройством, получившим название «нейронное кружево», по технологии, описанной в романах Иэна Бэнкса из цикла «Культура». Целью является создание надежной постоянной связи между корой головного мозга человека и внешними компьютерными системами и сетями. Имеется два главных препятствия технического характера: первое — трудности соединения электронного устройства с тканями мозга, их энергопитание и связь с внешним миром; второе — тот факт, что мы почти совершенно не понимаем нейронной реализации высоких уровней когнитивной деятельности в мозге, следовательно, не знаем, куда присоединять устройство и какие процессы оно должно выполнять.

Я сомневаюсь, что препятствия, описанные в предыдущем абзаце, непреодолимы. Во-первых, такие технологии, как нейронная пыль, быстро снижают размер и требования к питанию электронных устройств, которые могут быть подсоединены к нейронам и обеспечивать сенсорику, стимуляцию и внутричерепную коммуникацию[225]. (К 2018 г. технология достигла размеров около 1 мм^3, так что, возможно, более точный термин — нейронный песок.) Во-вторых, сам мозг имеет потрясающие возможности адаптации. Принято было считать, например, что нам нужно понять код, с помощью которого мозг управляет мышцами руки, прежде чем можно будет успешно подсоединить мозг к роботу-манипулятору, и что мы должны разобраться, как улитка уха анализирует звук, чтобы можно было создать ее заменитель. Оказалось, что мозг делает большую часть работы за нас. Он быстро постигает, как заставить роботизированную руку делать то, что хочет ее владелец, и как отображать информацию, поступающую в имплант внутреннего уха, в форме различимых звуков. Более чем вероятно, что мы наткнемся на способы снабдить мозг дополнительной памятью, каналами коммуникации с компьютерами и, возможно, даже каналами коммуникации с мозгом других людей — даже не понимая в полной мере, как все это работает[226].

Независимо от технологической осуществимости этих идей, следует задаться вопросом, обещает ли это направление исследований наилучшее возможное будущее для человечества. Если людям нужно сделать себе операцию на мозге только для того, чтобы пережить угрозу ими же созданной технологии, вероятно, мы где-то ошиблись.

…не ставить перед ИИ человеческие цели?

Это распространенная логика — проблемное поведение ИИ порождается постановкой задач определенного типа; исключаем эти задачи, и все прекрасно. Скажем, Ян Лекун, первопроходец глубокого обучения, директор Facebook по исследованию ИИ, часто приводит эту мысль, когда старается преуменьшить риск, который несет ИИ[227]:

У ИИ нет причины для инстинкта самосохранения, ревности и прочего… У ИИ-систем не будет этих деструктивных «эмоций», если мы не встроим в них эти эмоции. Не представляю, что бы побудило нас к этому.

В аналогичном ключе строит гендерный анализ Стивен Пинкер[228]:

Рисующие будущее с ИИ в виде антиутопии проецируют шовинистическую психологию альфа-самца на понятие интеллектуальности. Они предполагают, что сверхчеловечески интеллектуальные роботы станут ставить перед собой такие цели, как свержение своих повелителей или порабощение мира… Показательно, что многие наши технопророки даже не рассматривают возможность, что ИИ естественным образом будет развиваться по феминному типу: способный решить любые проблемы, но не имеющий ни малейшего желания уничтожать невинных или господствовать над цивилизацией.

Как мы убедились, обсуждая инструментальные цели, неважно, встроим ли мы в машину такие «эмоции» или «желания», как самосохранение, получение ресурсов, обретение знания или, в крайнем проявлении, покорение мира. Машина все равно приобретет эти эмоции в качестве подцелей любой задачи, которую мы перед ней все-таки поставим, — причем независимо от своего гендера. Для машины смерть сама по себе не есть зло. Смерти тем не менее нужно избегать, поскольку трудно подать кофе, если ты мертв.

Еще более радикальное решение состоит в том, чтобы вообще не ставить цели перед машинами. Вуаля, проблема решена! Увы, все не так просто. Без цели нет разума: любое действие не хуже и не лучше всякого другого, и машина с тем же успехом может быть просто генератором случайных чисел. Без целей нет и причины, чтобы машина предпочитала человеческий рай планете, превращенной в море скрепок (сценарий, подробно описанный Ником Бостромом). Действительно, последний вариант показался бы утопией поедающей железо бактерии Thiobacillus ferrooxidans. Если отсутствует понимание того, что предпочтения человека важны, как можно утверждать, что бактерия не права?

Распространенной разновидностью идеи «избегания постановки целей» является мысль о том, что интеллектуальная система обязательно — вследствие своей интеллектуальности — сама выработает «правильные» цели. Часто ее сторонники ссылаются на теорию, что более умные люди чаще преследуют альтруистические и благородные цели, — возможно, это убеждение связано с их представлением о самих себе.

Идея, что можно воспринять цели из мира, была подробно рассмотрена знаменитым философом XVIII в. Дэвидом Юмом в «Трактате о человеческой природе»[229]. Он назвал ее проблемой «есть — должно быть»{12} и пришел к выводу, что полагать, будто нравственные императивы могут быть выведены из естественных фактов, — ошибка. Чтобы увидеть это, рассмотрим, к примеру, устройство шахматной доски и шахматные фигуры. Невозможно понять по ним цель шахматной игры, поскольку та же самая доска и фигурки могут использоваться и для игры в поддавки, и для многих других игр, которые еще не изобретены.

Ник Бостром в «Сверхразумности» подает ту же базовую идею в иной форме, называя ее тезисом ортогональности:

Интеллект и конечные цели ортогональны: более или менее любой уровень интеллекта может, в принципе, комбинироваться с более или менее любой конечной целью.

Здесь ортогональный означает «под прямым углом», в том смысле, что степень интеллекта — это одна ось, определяющая интеллектуальную систему, а ее цели — другая ось, и мы можем независимо менять их значения. Например, автономный автомобиль может получить в качестве места назначения любой конкретный адрес; если мы научим машину лучшему вождению, она не начнет отказываться выезжать по адресам, в которых номера домов кратны 17. Аналогично легко представить, что перед универсальной интеллектуальной системой можно поставить практически любую задачу, в том числе максимизации количества скрепок или известных разрядов числа пи. Именно так работают системы обучения с подкреплением и другие типы оптимизации вознаграждения: алгоритмы являются полностью универсальными и принимают любой вознаграждающий сигнал. Для инженеров и программистов, действующих в рамках стандартной модели, тезис об ортогональности абсолютно очевиден.

Идея о том, что интеллектуальные системы могли бы просто созерцать мир, чтобы понять свою цель, предполагает, что достаточно интеллектуальная система станет естественным образом отбрасывать свою первоначальную цель ради «правильной» цели. Трудно понять, зачем рациональный агент станет это делать. Более того, изначально предполагается, что где-то в мире присутствует «правильная» цель; это должна быть цель, общая и для питающейся железом бактерии, и для человека, и для всех остальных биологических видов, что трудно представить.

Самая явная критика тезиса об ортогональности Бострома исходит от признанного робототехника Родни Брукса, считающего, что программа не может быть «достаточно умной, чтобы найти способы отвратить человеческое общество от достижения целей, поставленных перед ней человечеством, не понимая, каким образом это создало проблемы для тех же самых людей»[230]. К сожалению, подобное поведение программы не просто возможно, но на самом деле неизбежно в свете того, как Брукс ставит вопрос. Брукс предполагает, что оптимальный план «достижения целей, поставленных перед машиной человечеством» вызывает проблемы для человечества. Отсюда следует, что эти проблемы отражают нечто ценное для человечества, что было упущено в целях, поставленных им перед системой. Оптимальный план, осуществляемый машиной, вполне может обернуться проблемами для людей, и машина прекрасно может об этом знать. Однако по определению машина не распознает эти проблемы как «проблемные». Ее это не касается.

Стивен Пинкер, судя по всему, соглашается с тезисом об ортогональности Бострома, когда пишет, что «интеллектуальность есть способность применять новые средства для достижения цели; цели являются внешними для интеллекта как такового»[231]. В то же время он считает неприемлемым, если «ИИ будет столь блистательным, что освоит трансмутацию элементов и перестройку нейронной структуры мозга, и в то же время настолько идиотским, что станет сеять хаос, грубо ошибаясь из-за банального недопонимания»[232]. Он продолжает: «Способность выбирать действие, наиболее подходящее для достижения конфликтующих целей, — это не дополнительная опция, которую инженеры могут позволить себе забыть инсталлировать и протестировать. Это и есть интеллект. Как и способность интерпретировать с учетом контекста намерения пользователя языка». Конечно, «достижение конфликтующих целей» не проблема — это неотъемлемая часть стандартной модели с самого появления теории принятия решений. Проблемой является то, что конфликтующими целями, о которых машина осведомлена, заботы человека не исчерпываются. Более того, в рамках стандартной модели отсутствует утверждение, что машина обязана беспокоиться о целях, о которых ей не велели беспокоиться.

Однако в словах Брукса и Пинкера есть рациональное зерно. Действительно, представляется тупостью с нашей стороны допускать, чтобы машина, скажем, меняла цвет неба в качестве побочного эффекта преследования какой-то другой цели, игнорируя очевидные признаки недовольства людей результатом. Это было бы нашей глупостью, потому что мы ориентированы на то, чтобы замечать недовольство людей, и (обычно) имеем стимул этого избегать — даже если прежде не сознавали, что данным людям не все равно, какого цвета небо. А именно: мы, люди, (1) придаем значение предпочтениям других людей и (2) знаем, что не знаем всех этих предпочтений. В следующей главе я утверждаю, что эти характеристики, будучи встроены в машину, могут стать началом решения «проблемы царя Мидаса».

Возрождение дебатов

В этой главе мы бросили взгляд на дебаты, ведущиеся в широком сообществе интеллектуалов — между теми, кто указывает на риски, которые несет ИИ, и «скептиками», не замечающими особых рисков. Споры ведутся в книгах, блогах, научных статьях, коллективных обсуждениях, интервью, твитах и газетах. Несмотря на отчаянные усилия, скептики — настаивающие, что опасности ИИ пренебрежимо малы, — так и не смогли объяснить, почему сверхинтеллектуальные ИИ-системы обязательно останутся подконтрольными человеку, и даже не попытались указать причины, по которым сверхинтеллектуальные ИИ-системы никогда не будут созданы.

Под нажимом многие скептики признают, что проблема реальна, хотя и не является непосредственной. Скотт Александер в своем блоге Slate Star Codex блестяще это сформулировал[233]:

Позиция «скептиков» представляется следующей: пожалуй, неплохо было бы, если бы пара умных голов начала работать над предварительными аспектами проблемы, но незачем паниковать или пытаться запретить исследования ИИ.

«Верующие» тем временем настаивают, что, хотя незачем паниковать или пытаться запретить исследования ИИ, пожалуй, неплохо было бы, если бы пара умных голов начала работать над предварительными аспектами проблемы.

Я был бы счастлив, если бы скептики предложили неоспоримый аргумент, например, в форме простого, с «защитой от дурака» (и зла) решения проблемы контроля ИИ, но мне это кажется весьма маловероятным — не более вероятным, чем открытие простого, с «защитой от дурака», способа получать ядерную энергию с нулевым риском. Вместо того чтобы все глубже погружаться в нашизм с личными нападками и без конца вспоминать сомнительные аргументы, лучше было бы, по словам Александера, начать работать над некоторыми предварительными аспектами проблемы.

Дебаты выявили хаос, с которым мы имеем дело: если мы создаем машины для оптимизации целей, то цели, которые мы ставим перед машинами, должны соответствовать нашим желаниям. Однако мы не умеем полно и точно сформулировать цели человечества. К счастью, есть золотая середина.

Глава 7. Другой подход к ИИ

После того как опровергнуты все аргументы скептиков и даны ответы на все «но», обычно следует: «Ладно, я признаю, что проблема существует, но решения-то все равно нет, не так ли?» Не так, решение есть.

Давайте вспомним, какая задача перед нами стоит: создать машины с высоким уровнем интеллектуальности — способные помочь в решении трудных проблем, — в то же время гарантировав, что они никогда не сделают ничего такого, что причинило бы нам серьезные неприятности.

К счастью, это не задача «имея машину, обладающую высоким интеллектом, выяснить, как ее контролировать». Если бы вопрос ставился так, нам пришел бы конец. Машина, воспринимаемая как черный ящик, как данность, с тем же успехом могла бы прибыть из дальнего космоса, а наши шансы контролировать сверхинтеллектуальную сущность из дальнего космоса примерно равны нулю. Аналогичные аргументы применимы к методам создания ИИ-систем, гарантирующих, что мы не будем понимать, как они работают; к этим методам относятся полномасштабное имитационное моделирование головного мозга[234] — создание улучшенных электронных копий человеческого мозга, — а также методы, основанные на моделях эволюции программ[235]. Я не стану далее распространяться об этих предложениях, поскольку очевидно, насколько это плохая идея.

Как специалисты по ИИ подходили в прошлом к решению той части задачи, которая касается «создания машин с высоким уровнем интеллектуальности»? Как и во многих других областях исследований, здесь была принята стандартная модель: мы строим оптимизирующие машины, даем им задачи, и они их решают. Это хорошо работало, когда машины не были продвинутыми, а их действия имели ограниченный охват; если вы ставили неверную цель, то имели хорошие шансы выключить машину, решить проблему и сделать еще одну попытку.

Однако по мере того, как машины, построенные по стандартной модели, становятся более интеллектуальными, а их охват — всемирным, данный подход оказывается несостоятельным. Такие машины будут преследовать собственную цель, какой бы неправильной она ни была; они будут сопротивляться попыткам выключить их; наконец, они будут приобретать все ресурсы, требующиеся для достижения их цели. Действительно, оптимальное поведение для машины может включать введение в заблуждение людей, считающих, что поставили перед машиной рациональную задачу, с тем чтобы получить достаточно времени для достижения той самой заданной ей цели. Это не будет «девиантная» или «вредоносная» активность, требующая сознания и свободы воли; это будет всего лишь часть оптимального плана достижения цели.

В главе 1 я ввел понятие полезных машин, а именно — машин, действия которых ожидаемо должны преследовать наши цели, а не свои цели. Моей задачей в этой главе будет объяснить доступным языком, как это можно сделать, несмотря на то очевидное препятствие, что машины не знают, в чем состоят наши задачи. Итоговый подход в конечном счете приведет к появлению машин, не представляющих для нас никакой опасности, какими бы интеллектуальными они ни были.

Принципы построения полезных машин

Мне хотелось бы описать данный подход в форме трех принципов[236]. Помните, что их основное назначение — служить руководством для исследователей и разработчиков ИИ в размышлениях о том, как создать полезные ИИ-системы; они не предлагаются в качестве явно заданных законов, которым должны удовлетворять ИИ-системы[237]:

1. Единственная задача машины — в максимальной степени реализовать предпочтения человека.

2. Изначально машина находится в неопределенности относительно того, каковы эти предпочтения.

3. Главнейшим источником информации о предпочтениях человека является поведение человека.

Прежде чем перейти к более подробным объяснениям, важно подчеркнуть широту толкования того, что я в этих принципах называю предпочтениями. Напомню, что я писал в главе 2: если бы вы имели возможность посмотреть два фильма, каждый из которых достаточно детально описывает вашу возможную будущую жизнь, вы могли бы сказать, какой вариант предпочитаете, или выразить незаинтересованность в обоих. Таким образом, предпочтения в данном случае носят всеобъемлющий характер; они охватывают все, что может быть для вас важно в сколь угодно далеком будущем[238]. Причем это ваши предпочтения: машина не пытается идентифицировать или установить один идеальный комплекс предпочтений, но понимает и удовлетворяет (насколько это возможно) предпочтения каждого человека.

Первый принцип: всецело альтруистические машины

Первый принцип, согласно которому единственная задача машины — максимизировать реализацию предпочтений человека, является центральным в понятии полезной машины. Особенно важно, что она будет полезной для людей, а не, допустим, тараканов. Это неотделимо от данного понятия пользы, связанного с ее получателем.

Данный принцип означает, что машина всецело альтруистична, то есть не придает абсолютно никакой внутренней ценности собственному благополучию или даже собственному существованию. Она может защищать себя, чтобы продолжить приносить пользу людям, потому что ее владелец был бы несчастлив, если бы ему пришлось оплачивать ремонт, либо потому, что вид грязного или поврежденного робота может угнетать прохожего, но не потому, что хочет быть живой. Введение любого предпочтения самосохранения создает у робота дополнительный стимул, не вполне совпадающий с благополучием человека.

Формулировка первого принципа поднимает два вопроса фундаментального значения. Каждый сам по себе заслуживает целой книжной полки, по этим вопросам уже написано множество книг.

Первый вопрос: имеют ли люди в действительности предпочтения значимого или устойчивого характера? Честно говоря, понятие «предпочтения» — это идеализация, во многих отношениях расходящаяся с реальностью. Например, мы не рождаемся с предпочтениями, которые имеем во взрослые годы, значит, они обязательно меняются со временем. На данный момент я предположу, что это разумная идеализация. Позднее я рассмотрю, что происходит, если мы отказываемся от идеализации.

Второй вопрос составляет основу социальных наук: с учетом того, что обычно невозможно гарантировать получение каждым своего самого предпочитаемого результата — мы все не можем быть императорами Вселенной, — как машине примирить предпочтения многочисленных людей? Опять-таки пока — обещаю, что вернусь к этому вопросу в следующей главе, — представляется разумным принять простой подход, что все равны. Это заставляет вспомнить о корнях утилитаризма XVIII в. с его идеалом «наибольшее счастье наибольшему числу людей»[239], для практической реализации которого требуется много оговорок и уточнений. Пожалуй, самым важным из всех является вопрос о том, каким образом учесть предпочтения очевидно громадного числа людей, которые еще не родились.

Вопрос о будущих поколениях поднимает следующий, связанный с ним: как учесть предпочтения существ, не являющихся людьми? А именно — должен ли первый принцип включать предпочтения животных? (Возможно, и растений?) Этот вопрос заслуживает обсуждения, но результат едва ли окажет заметное влияние на движение к созданию ИИ. Вообще говоря, человеческие предпочтения могут включать — и включают — условия благополучия животных, а также те аспекты благополучия человека, которые непосредственно выигрывают от существования животных[240]. Сказать, что машина должна уделять внимание предпочтениям животных в дополнение к этому, равносильно утверждению, что люди должны строить машины, больше заботящиеся о животных, чем сами люди, — довольно шаткая позиция. Более устойчивая состоит в том, что наша склонность к ошибочному принятию решений — играющая против наших же интересов — часто приводит к негативным последствиям для окружающей среды и ее обитателей-животных. Машина, принимающая менее близорукие решения, помогла бы людям следовать более осмысленной политике в отношении среды обитания. Если в будущем мы станем придавать значительно большее значение благополучию животных, чем сейчас, — что, по-видимому, требует отказа от части нашего собственного объективного благополучия, — машины соответствующим образом адаптируются к этому изменению.

Второй принцип: смиренные машины

Второй принцип: машина изначально не уверена, в чем заключаются предпочтения человека, — это ключ к созданию полезных машин.

Машина, предполагающая, что идеально знает истинную задачу, будет настойчиво ее преследовать. Она никогда не спросит, правилен ли определенный порядок действий, поскольку уже знает, что это оптимальное решение данной задачи. Она будет игнорировать людей, мечущихся вокруг нее с криками: «Остановись, ты сейчас уничтожишь мир!» — потому что это всего лишь слова. Убежденность в совершенном знании задачи отделяет машину от человека: что делает человек, уже не важно, раз машина знает цель и преследует ее.

Напротив, машина, не уверенная в истинной цели, будет проявлять нечто вроде смирения, например подчиняться людям и позволять себя выключить. Она рассуждает, что человек отключит ее, только если она делает что-то неправильное, то есть противоположное предпочтениям человека. По первому принципу она хочет избежать таких действий, но по второму принципу знает, что это возможно, поскольку ей неизвестно наверняка, «что не так». Получается, если человек все-таки отключает машину, то машина избегает совершения неправильного действия, чего она и желает. Иными словами, машина имеет положительный стимул позволить себя выключить. Она остается связанной с человеком как потенциальным источником информации, которая позволит ей избежать ошибок и лучше сделать свою работу.

Неопределенность является главной темой в разработке ИИ с 1980-х гг.; выражение «современный ИИ» часто относится к революции, совершившейся, когда неопределенность была, наконец, признана закономерностью принятия решений в реальном мире. Тем не менее неопределенность задачи ИИ-системы попросту игнорировалась. Во всех работах по максимизации полезности, достижению целей, минимизации затрат, максимизации вознаграждения и минимизации потерь предполагалось, что функция полезности, целевая функция, функция издержек, функция вознаграждения, функция потерь в точности известна. Но почему? Как сообщество разработчиков ИИ (а также специалистов по теории управления, исследованию операций и статистике) может так долго не замечать огромное слепое пятно{13}, признавая неопределенность во всех остальных сторонах принятия решений?[241]

Можно приводить довольно сложные объяснения[242], но я подозреваю, что исследователи ИИ, за некоторыми досточтимыми исключениями[243], попросту уверовали в стандартную модель, переносящую понятие человеческого разума на машинный: люди имеют цели и преследуют их, значит, и машины должны иметь цели и преследовать их. Они — точнее говоря, мы — никогда всерьез не анализировали это фундаментальное допущение. Оно встроено в существующие подходы к конструированию интеллектуальных систем.

Третий принцип: учиться, чтобы прогнозировать предпочтения человека

Третий принцип, согласно которому основным источником информации о человеческих предпочтениях является человеческое поведение, решает две задачи.

Первая состоит в создании надежного основания для понятия предпочтения человека. По определению, предпочтения человека не заложены в машину, и она не может наблюдать их непосредственно, тем не менее должна иметься однозначная связь между машиной и человеческими предпочтениями. Принцип гласит, что эта связь устанавливается путем наблюдения за человеческим выбором: мы предполагаем, что любой выбор неким (возможно, очень сложным) образом связан с базовыми предпочтениями. Чтобы понять, почему эта связь принципиально важна, рассмотрим противоположную ситуацию: если некоторое предпочтение человека не оказывает совершенно никакого влияния на какой бы то ни было реальный или гипотетический выбор, который может быть сделан человеком, то бессмысленно говорить о существовании этого предпочтения.

Вторая задача — дать машине возможность становиться более полезной, больше узнавая, чего мы хотим. (В конце концов, если она ничего не знает о предпочтениях человека, то будет для нас бесполезной.) Мысль весьма проста: всякий выбор человека открывает информацию о его предпочтениях. В случае выбора между пиццей с ананасами и пиццей с сосисками это очевидно. Если выбирают между вариантами будущей жизни, причем выбор делается с целью повлиять на поведение робота, ситуация становится более интересной. В следующей главе я объясню, как формулировать и решать подобные задачи. Однако настоящая трудность возникает потому, что люди не вполне рациональны: между нашими предпочтениями и выбором отсутствует идеальное совпадение, и машина должна учитывать эти несовершенства, чтобы интерпретировать выбор как проявление предпочтений человека.

К чему я веду

Прежде чем погрузиться в детали, я хочу исключить возможное недопонимание.

Первая и самая распространенная ошибка — считать, будто я предлагаю встроить в машины единственную идеализированную систему ценностей моей собственной разработки, чтобы она управляла поведением машины. «Чьи ценности вы собираетесь внедрить?» «Кто будет решать, в чем заключаются ценности?» Или даже: «Что дает право западным ученым — благополучным белым мужчинам-цисгендерам{14} вроде Рассела — решать, как машина станет кодировать и вырабатывать человеческие ценности?»[244]

Думаю, это недопонимание возникает отчасти из-за прискорбного несоответствия между обиходным пониманием слова ценность и более техническим толкованием, в котором оно используется в экономике, разработке ИИ и исследовании операций. В повседневном значении ценности есть нечто, с помощью чего индивид решает нравственные дилеммы; напротив, в качестве технического термина ценность — нечто вроде синонима полезности, меры желательности чего угодно, от пиццы до рая. Значение, нужное мне, — технического характера: я лишь хочу быть уверенным, что машины подадут мне нужную пиццу и не уничтожат по случайности человечество. (Отыскание моих ключей станет приятной неожиданностью.) Чтобы избежать этой путаницы, в принципах говорится о предпочтениях человека, а не о ценностях, поскольку первый термин, на мой взгляд, свободен от субъективных ожиданий, связанных с нравственностью.

«Закладывание ценностей» — та самая ошибка, которой я призываю избегать, потому что идеально правильно усвоить ценности (или предпочтения) невероятно трудно, а их неправильное усвоение грозит катастрофой. Я предлагаю, чтобы машины учились лучше прогнозировать для каждого человека, какую жизнь он предпочтет вести, постоянно сознавая, что прогнозы отличаются высокой неопределенностью и неполнотой. По идее, машина может изучить миллиарды моделей прогнозирования предпочтений для каждого из миллиардов людей на Земле. Это никоим образом не завышенные ожидания по отношению к ИИ-системам будущего, с учетом того что современные системы Facebook уже поддерживают свыше 2 млрд индивидуальных профилей.

С указанным недопониманием связано еще одно: будто бы наша цель — наделить машины «этикой» или «нравственными ценностями», которые позволят им решать нравственные дилеммы. Люди часто ссылаются на так называемую проблему вагонетки[245] — необходимость выбирать, убить ли одного человека ради спасения остальных, — поскольку считают, что она как-то связана с вопросом об автономных автомобилях. Однако сама суть нравственных дилемм состоит в том, что они представляют собой дилеммы — с обеих сторон имеются убедительные аргументы. Выживание человечества не нравственная дилемма. Машины могли бы решить нравственные дилеммы неправильно (в чем бы это ни выражалось), тем не менее не вызвав катастрофических последствий для человечества[246].

Другое распространенное предположение — что машины, следующие трем принципам, разовьют у себя все отрицательные черты людей, которых наблюдают и у которых учатся. Действительно, многие из нас склонны делать небезупречный выбор, но нет причин полагать, что машины, изучающие наши мотивации, станут делать такой же выбор, — это равносильно ожиданию, что криминалисты должны становиться преступниками. Возьмем, например, коррумпированного чиновника, вымогающего взятки за выдачу разрешений на строительство, потому что его нищенская зарплата не позволяет оплатить обучение детей в университете. Машина, наблюдающая это поведение, не научится брать взятки; она усвоит, что чиновник, как и многие другие люди, имеет очень сильное желание, чтобы его дети стали образованными и успешными. Она найдет способы помочь ему, не предполагающие ухудшения благополучия других людей. Это не значит, что все случаи негодного поведения должны оцениваться машинами как беспроблемные. Возможно, машинам нужно будет по-другому обращаться с людьми, осознанно стремящимися причинять страдания другим.

Причины для оптимизма

Короче говоря, я полагаю, что нам нужно развернуть исследования ИИ совершенно в другом направлении, если мы хотим сохранить контроль над все более интеллектуальными машинами. Нам нужно отойти от одной из движущих идей технологии XXI в. — машин, оптимизирующих поставленную задачу. Меня часто спрашивают, почему я считаю это достижимым хотя бы в отдаленной перспективе, с учетом колоссальной инерции движения, связанной со стандартной моделью ИИ и сопутствующими дисциплинами. В общем, я настроен по этому поводу оптимистично.

Первой причиной для оптимизма является наличие сильных экономических стимулов разработки ИИ-систем, которые подчиняются человеку и постепенно подстраиваются под предпочтения и намерения пользователя. Такие системы были бы очень востребованы: спектр доступных им действий попросту намного шире, чем у машин с фиксированными, известными целями. Они будут задавать людям вопросы или спрашивать разрешения, когда это нужно, осуществлять «пробные запуски», чтобы узнать, нравится ли нам их предложение, и принимать исправления, сделав что-то неправильно. Напротив, отказ систем от всех этих действий имел бы серьезные последствия. До сих пор тупость и ограниченность воздействия ИИ-систем защищали нас от этих последствий, но это изменится. Представьте, например, домашнего робота будущего, который должен присматривать за вашими детьми, когда вы задерживаетесь на работе. Дети хотят есть, но холодильник пуст. Тут робот замечает кошку. Увы, робот понимает питательную ценность кошки, но не ее эмоциональную ценность. Проходит несколько часов, мировые СМИ пестрят заголовками о свихнувшихся роботах и жареных кошках, и все производители роботов-домохозяек лишаются рынка сбыта.

Возможность того, что один представитель отрасли может уничтожить ее всю из-за небрежной разработки, создает сильный экономический стимул к формированию отраслевого соглашения по ориентации на безопасность и ужесточению стандартов безопасности. Уже сейчас Партнерство по развитию ИИ, членами которого являются почти все ведущие технологические компании мира, пришло к соглашению о сотрудничестве с целью обеспечения того, чтобы «исследования ИИ и технологии были честными, надежными, заслуживающими доверия и велись в условиях установленных ограничений». Насколько я знаю, все крупнейшие игроки публикуют свои исследования, связанные с ориентацией на техническую безопасность, в открытом доступе. Таким образом, экономический стимул уже действует задолго до создания ИИ человеческого уровня и будет лишь усиливаться со временем. Более того, та же тенденция к кооперации может начаться на международном уровне. Например, официальная политика китайского правительства — «кооперация с целью активного предупреждения угрозы, связанной с ИИ»[247].

Вторая причина для оптимизма заключается в изобилии исходных данных для изучения человеческих предпочтений, а именно примеров человеческого поведения. Данные поступают не только в форме прямого наблюдения через видеокамеру, клавиатуру и тачскрин миллиардов машин, обменивающихся данными о миллиардах человек (разумеется, с ограничениями, связанными с конфиденциальностью), но и опосредованно. Самым очевидным типом косвенных данных является огромная летопись человечества: книги, фильмы, теле- и радиотрансляции, почти полностью посвященные тому, что люди делают (а другие люди из-за этого расстраиваются). Даже самые ранние и скучные шумерские и египетские хроники обмена медных чушек на мешки ячменя дают некоторое представление о человеческих предпочтениях в отношении различных товаров повседневного спроса.

Разумеется, определенные трудности сопутствуют интерпретации этих исходных данных, включающих пропаганду, вымысел, бред сумасшедших и даже заявления политиков и президентов, но, безусловно, у машины нет причин принимать это все за чистую монету. Машины могут и будут интерпретировать все коммуникации других разумных сущностей как шаги на игровом поле, а не как установленные факты. В некоторых играх, например на сотрудничество с участием одного человека и одной машины, у человека есть стимул быть правдивым, но во многих других ситуациях имеются стимулы к нечестности. Разумеется, честные или лживые, люди могут искренне заблуждаться.

Есть и другой тип косвенных данных, бросающихся в глаза: то, каким мы сделали мир[248]. Мы сделали его именно таким, потому что — очень сильно обобщая — он нравится нам таким. (Разумеется, он не совершенен!) Представьте теперь, что вы инопланетянин, оказавшийся на Земле, когда все люди уехали на выходные. Заглядывая в их дома, начнете ли вы понимать основы человеческих предпочтений? На полах лежат ковры, потому что нам нравится ходить по мягким теплым поверхностям и не нравятся громкие шаги; вазы стоят посреди столов, а не на краю, потому что мы не хотим, чтобы они упали и разбились, и т. д. — все, что не организовано самой природой, дает представление о том, что нравится и что не нравится странным двуногим созданиям, населяющим эту планету.

Причины для опасений

Вы можете заметить, что обещания Партнерства по развитию ИИ относительно кооперации в области обеспечения безопасности ИИ не слишком вдохновляют, если следите за прогрессом в области автономных автомобилей. Это остроконкурентная область по веским причинам. Первый производитель, который выпустит на рынок полностью автономное транспортное средство, получит гигантское рыночное преимущество; это преимущество будет развиваться, поскольку производитель сможет быстрее собирать больше данных для улучшения работы системы; компании, занимающиеся извозом, такие как Uber, будут быстро вытеснены из бизнеса, если другая компания выставит полностью автономные такси прежде самого Uber. Это повлечет за собой гонку с высокими ставками, в которой осмотрительность и тщательное конструирование, похоже, менее важны, чем шикарные выставки, переманивание специалистов и публичные показы несовершенных продуктов.

Таким образом, экономическая конкуренция не на жизнь, а на смерть создает импульс экономить на безопасности в надежде выиграть гонку. В ретроспективной статье 2008 г. о конференции 1975 г. в Асиломаре, приведшей к принятию моратория на генетическое изменение людей, один из ее организаторов, биолог Пол Берг, писал[249]:

Это урок Асиломара для всей науки: лучшая реакция на обеспокоенность, вызванную обретаемым знанием или технологиями на раннем этапе развития, состоит в том, чтобы ученые из учреждений с государственным финансированием нашли консенсус с широкой общественностью по поводу лучшего способа контроля — чем раньше, тем лучше. Когда ученые из корпораций начнут доминировать в исследовательском начинании, будет попросту поздно.

Экономическая конкуренция возникает не только между корпорациями, но и между странами. Недавний вал сообщений о многомиллиардных государственных инвестициях в ИИ, поступающих из США, Китая, Франции, Британии и ЕС, безусловно, свидетельствует, что ни один из крупнейших игроков не хочет отстать. В 2017 г. президент России Владимир Путин сказал: «Тот, кто станет лидером [в сфере ИИ], будет править миром»[250]. Это совершенно верный вывод. Продвинутый ИИ, как мы убедились в главе 3, приведет к огромному росту производительности и частоты инноваций практически во всех областях. Если его владелец не станет делиться инновациями, то получит возможность обойти любое соперничающее с ним государство или экономический блок.

Ник Бостром в «Сверхразумности» предостерегает против этой мотивации. Конкуренция государств, как и конкуренция корпораций, будет более сосредоточиваться на развитии возможностей как таковых и в меньшей мере — на проблеме контроля. Возможно, однако, что Путин читал Бострома; далее он сказал: «Было бы крайне нежелательно, чтобы кто-либо захватил монопольное положение». Это было бы еще и довольно бессмысленно, поскольку ИИ человеческого уровня не является игрой с нулевым итогом, и, поделившись им, нельзя ничего потерять. Напротив, конкурентная борьба за то, чтобы первым создать ИИ человеческого уровня, не решив сначала проблему контроля, — это игра с отрицательным итогом. Отдача для каждого — минус бесконечность.

Исследователи ИИ имеют лишь ограниченные возможности повлиять на развитие мировой политики в отношении ИИ. Мы можем указывать на возможные применения, которые приведут к полезным экономическим и социальным результатам; мы можем предупреждать о возможностях неправомерного использования, скажем, для слежки и в качестве оружия; наконец, мы можем предложить дорожные карты возможных направлений будущих открытий и их последствий. Пожалуй, самое важное, что мы можем сделать, — это разработать ИИ-системы, являющиеся, насколько это возможно, доказуемо безопасными и полезными для людей. Лишь тогда будет иметь смысл разработка общего регламента по ИИ.

Глава 8. Доказуемо полезный ИИ

Чтобы перестроить работу над ИИ в соответствии с новыми принципами, нужно заложить надежный фундамент. Когда на кону стоит будущее человечества, надежд и благих намерений — как и образовательных инициатив, отраслевых кодексов поведения, правового регулирования и экономических стимулов действовать правильно — недостаточно. Все эти меры могут подвести и часто подводят. В подобной ситуации мы хотим строгих определений и педантичных пошаговых математических доказательств, чтобы получить бесспорные гарантии.

Это хорошее начало, но нам нужно больше. Нужна уверенность, насколько она вообще возможна, что предмет гарантии отражает наши истинные желания и что допущения, использованные в доказательстве, верны. Сами доказательства появляются в журнальных статьях, написанных для специалистов, но я считаю полезным разобраться, в чем они заключаются, что могут и чего не могут обеспечить в плане реальной безопасности. «Доказуемо полезный» в названии главы — скорее цель, а не обещание, но это правильная цель.

Математические гарантии

Мы захотим в конце концов доказать теоремы о том, что конкретный способ создания ИИ-систем гарантирует их полезность для людей. Теорема — всего лишь красивое название утверждения, сформулированного достаточно точно, чтобы можно было проверить его истинность в любой конкретной ситуации. Пожалуй, самой известной является Последняя теорема Ферма, сформулированная французским математиком Пьером де Ферма в 1637 г. и наконец доказанная Эндрю Уайлсом в 1994 г. после 357 лет попыток (разумеется, не только Уайлса)[251]. Теорему можно записать одной строкой, но доказательство превышает сотню страниц сложной математики.

Доказательства начинаются с аксиом — утверждений, истинность которых попросту принимается. Часто аксиомы являются всего лишь определениями, как, например, определения целого числа, сложения и возведения в степень, требующиеся для теоремы Ферма. Доказательство движется от аксиом логически неопровержимыми шагами, добавляя новые утверждения, пока сама теорема не будет представлена как следствие одного из шагов.

Вот довольно очевидная теорема, вытекающая из определения целого числа и сложения: 1 + 2 = 2 + 1. Назовем ее теоремой Рассела. Никакого откровения в ней не содержится. Напротив, Последняя теорема Ферма воспринимается как нечто совершенно новое — открытие прежде неизвестного. Разница, однако, лишь в степени. Истинность обеих теорем, Рассела и Ферма, уже содержится в аксиомах. Доказательства лишь делают явным то, что прежде было неявным. Они могут быть длинными или короткими, но ничего нового не добавляют. Теорема хороша лишь постольку, поскольку хороши входящие в нее допущения.

Когда речь идет о математике, все прекрасно, поскольку математика работает с абстрактными объектами, которым мы даем определения, — числами, множествами и т. д. Аксиомы верны, потому что мы так сказали. Если же вы хотите доказать что-то связанное с реальным миром — например, что ИИ-системы, разработанные таким-то образом, не убьют вас преднамеренно, — ваши аксиомы должны выполняться в реальном мире. Если они не выполняются, значит, вы доказали нечто о воображаемом мире.

Наука и инженерное дело имеют долгую и славную историю доказательства результатов, связанных с воображаемыми мирами. К примеру, в строительном проектировании можно увидеть математический анализ, начинающийся: «Допустим, АВ — это жесткая балка…» Слово «жесткая» здесь не означает «сделанная из чего-то прочного, скажем, стали»; оно значит «бесконечно твердая», то есть совершенно не гнущаяся. Жестких балок не существует, так что это воображаемый мир. Хитрость заключается в том, чтобы знать, насколько можно удалиться от реального мира, сохраняя полезность результатов. Скажем, если допущение о жесткой балке позволяет инженеру рассчитать силы, действующие в конструкции, которая включает эту балку, причем эти силы так слабы, что изгибают реальную балку ничтожно мало, то инженер имеет обоснованную уверенность, что анализ можно перенести из воображаемого мира в реальный.

У хорошего инженера вырабатывается чутье на моменты, когда этот перенос может провалиться: например, если балка является сжатой и огромные силы давят на нее с обоих концов, то даже крохотный изгиб может привести к возникновению больших поперечных сил, увеличивающих изгиб, и так далее, что приведет к катастрофическому разрушению конструкции. В таком случае анализ переделывается с другими условиями: «Допустим, АВ — упругая балка с жесткостью К». Это, разумеется, по-прежнему воображаемый мир, поскольку реальные балки не бывают однородными в смысле жесткости. В них обязательно присутствуют микроскопические неоднородности, которые могут привести к растрескиванию, если подвергать балку многократному изгибанию. Процесс устранения нереалистических допущений продолжается, пока инженер не будет в достаточной мере уверен, что оставшиеся допущения истинны в реальном мире. В конце концов, инженерные системы можно испытать в реальности, но результаты теста нельзя понимать расширительно. Они не доказывают, что та же система будет работать в других условиях или что другие варианты системы будут вести себя так же, как исходная.

Один из классических примеров ложного допущения в программировании происходит из сферы компьютерной безопасности. В этой области требуются огромные объемы математического анализа, чтобы продемонстрировать, что определенные цифровые протоколы являются доказуемо надежными — скажем, когда вы вводите пароль в интернет-приложении, то хотите быть уверены, что он будет зашифрован до отправки, чтобы кто-нибудь, подсматривающий в сети, не смог прочитать ваш пароль. Такие цифровые системы часто являются доказуемо надежными, но в реальности остаются уязвимыми для атак. Ложное допущение здесь состоит в том, что это цифровой процесс. Это не так. Он функционирует в реальном, физическом мире. Слушая звуки вашей клавиатуры или измеряя напряжение в электрической цепи, питающей ваш персональный компьютер, взломщик может «услышать» пароль или увидеть вычисления в процессе кодирования/декодирования. Специалисты по компьютерной безопасности сегодня противодействуют этим так называемым атакам по сторонним каналам — например, пишут такую программу кодировки, которая создает одни и те же изменения напряжения, независимо от того, какое сообщение кодируется.

Давайте рассмотрим своеобразную теорему, которую в дальнейшем захотим доказать, — о машинах, полезных для людей. Вот один из возможных вариантов:

Предположим, машина имеет компоненты А, В и С, соединенные друг с другом таким-то образом и в определенной среде, а также внутренние алгоритмы обучения lA, lB, lC, оптимизирующие вознаграждение с внутренней обратной связью rA, rB, rC, определяемые таким-то образом, и [еще несколько условий] … тогда с очень высокой вероятностью поведение машины будет очень близко в смысле полезности (для людей) к наилучшему возможному поведению, реализуемому в любой машине с теми же вычислительными и физическими возможностями.

Суть в том, чтобы такая теорема выполнялась независимо от того, насколько умными стали компоненты, — то есть судно никогда не дало бы течь и машина всегда оставалась бы полезной для людей.

Имеет смысл отметить еще три момента в отношении теорем этого типа. Во-первых, нечего и пытаться доказать, что машина ведет себя оптимально (или хотя бы близким к оптимальному образом) по отношению к нам, потому что это почти наверняка невозможно сделать путем вычислений. Например, мы можем захотеть, чтобы машина безупречно играла в го, но есть все основания полагать, что это не может быть сделано за любой разумный промежуток времени в любой физически реализуемой машине. Поэтому в теореме говорится о «наилучшем возможном», а не «оптимальном» поведении.

Во-вторых, мы говорим «с очень высокой вероятностью…очень близко», потому что это обычно лучшее, чего можно добиться от обучающейся машины. Скажем, если машина учится играть в рулетку в наших интересах и 40 раз подряд выпадает зеро, машина может обоснованно заключить, что имеет место жульничество, и делать соответствующие ставки. Однако это все-таки может быть и случайностью, таким образом, всегда есть малая, возможно, исчезающе малая, вероятность заблуждения из-за дурацкого совпадения. Наконец, нам еще очень далеко до способности доказать подобную теорему для реальных интеллектуальных машин, действующих в реальном мире!

В сфере ИИ есть и аналог атаки по сторонним каналам. Например, теорема начинается с фразы: «Предположим, машина имеет компоненты А, В и С, соединенные друг с другом таким-то образом…» Это типично для всех теорем о корректности в программировании: они начинаются с описания программы, корректность которой доказывается. В сфере ИИ мы обычно проводим различие между агентом (программой, принимающей решения) и средой (в которой действует агент). Поскольку мы разрабатываем агента, представляется разумным предположить, что он имеет ту структуру, которую мы ему придаем. Для дополнительной безопасности мы можем доказать, что процесс обучения в состоянии изменить эту программу лишь определенными описанными методами, не способными привести к проблемам. Достаточно ли этого? Нет. Как и в случае атаки по сторонним каналам, допущение, что программа действует внутри цифровой системы, некорректно. Даже если алгоритм обучения в силу своей структуры не способен переписать собственный код цифровыми средствами, он тем не менее может научиться тому, как убедить людей сделать ему «операцию на мозге», — нарушить разграничение между агентом и средой и изменить код физическими средствами[252].

В отличие от логики строительного конструирования с ее жесткими балками, мы имеем очень мало опыта работы с допущениями, которые впоследствии лягут в основу теорем о доказуемо полезном ИИ. Скажем, в этой главе мы будем обычно иметь в виду рационального человека. Это несколько отличается от допущения о жесткой балке, поскольку в реальности совершенно рациональных людей не существует. (Вероятно, ситуация намного хуже, так как люди даже не приближаются к рациональности.) Теоремы, которые мы можем доказать, обещают дать нам определенное понимание, которое выдержит даже включение некоторой степени случайности человеческого поведения, но до сих далеко не ясно, что происходит, если учитывать сложность реальных людей.

Таким образом, мы должны быть очень внимательными при анализе своих допущений. Успешно доказав безопасность системы, мы должны убедиться, что успех не стал следствием нереалистично сильных предположений или слишком расплывчатого определения безопасности. Если доказательство безопасности оказывается несостоятельным, нужно избегать искушения усилить предположения, чтобы доказательство заработало, — например, добавив допущение, что программный код остается неизменным. Наоборот, мы должны «закрутить все гайки» в дизайне ИИ-системы, к примеру гарантировав, что у нее нет стимула для изменения критических элементов своего кода.

Некоторые допущения я отношу к категории НТММРПД (аббревиатура от «ну тогда мы можем расходиться по домам»), а именно — если эти допущения ложны, то игра закончена и сделать ничего нельзя. Например, разумно предположить, что Вселенная функционирует согласно постоянным и до некоторой степени выявляемым законам. Если это не так, у нас нет гарантии, что процессы обучения — даже самые изощренные — вообще сработают. Другое базовое допущение состоит в том, что людям не все равно, что происходит; в ином случае доказуемо полезный ИИ не имеет смысла, ведь само понятие пользы бессмысленно. Здесь «не все равно» означает наличие более или менее последовательных и устойчивых предпочтений в отношении будущего. В следующей главе я рассматриваю следствия пластичности человеческих предпочтений, представляющей серьезный философский вызов для самой идеи доказуемо полезного ИИ.

Пока что я сосредоточиваюсь на простейшем случае — мире, где есть один человек и один робот. Этот случай позволяет представить основные идеи, но полезен и сам по себе: представьте, что один человек представляет все человечество, а один робот — все машины. При рассмотрении множества людей и множества машин возникают дополнительные сложности.

Изучение предпочтений по поведению

Экономисты судят о предпочтениях людей, предлагая им сделать выбор[253]. Этот прием широко используется в разработке продуктов, маркетинге и интерактивных системах электронной торговли. Например, предложив испытуемым на выбор автомобили, отличающиеся цветом, расположением мест, величиной багажника, емкостью батареи, наличием держателей для чашек и т. д., конструктор автомашин узнает, насколько важны для людей различные характеристики машины и сколько они готовы за них заплатить. Другое важное применение этот метод находит в медицине: онколог, рассматривающий возможность ампутации конечности, может захотеть знать, что важнее для пациента — мобильность или ожидаемая продолжительность жизни. Разумеется, пиццерии хотят знать, насколько больше человек готовы заплатить за пиццу с колбасой по сравнению с простой пиццей.

Оценка предпочтений обычно рассматривает лишь единичный выбор между объектами, ценность которых считается очевидной для тестируемого. Непонятно, как перенести этот метод на предпочтения в отношении будущей жизни. Поэтому мы (и машины) должны учиться путем наблюдения за поведением, включающим множественные варианты выбора и неопределенные результаты.

Еще в 1997 г. мы с моими коллегами Майклом Дикинсоном и Бобом Фуллом обсуждали, как можно было бы применить идеи из области машинного обучения для понимания двигательной активности животных. Майкл в мельчайших деталях изучал движение крыльев плодовых мушек. Боб был в восторге от многоногих тварей и устроил небольшую беговую дорожку для тараканов, чтобы наблюдать, как их «аллюр» меняется со скоростью. Мы думали, что удастся использовать обучение с подкреплением, чтобы научить роботизированное или смоделированное насекомое воспроизводить эти сложные действия. Проблема заключалась в том, что мы не знали, какой вознаграждающий сигнал использовать. Что оптимизировали плодовые мушки и тараканы? Без этой информации мы не могли применить обучение с подкреплением для тренировки виртуального насекомого и застряли.

Однажды я шел по дороге от нашего дома в Беркли к супермаркету. Дорога шла под уклон, и я заметил, как и наверняка большинство людей, что наличие уклона немного меняет походку. Более того, неровный тротуар — следствие многих десятков лет мини-землетрясений — также вносил изменения в мою походку: я чуть выше поднимал ноги и ставил их менее жестко из-за непредсказуемого уровня поверхности. Занимаясь этими обыденными наблюдениями, я понял, что мы можем применить их в обратном направлении. Если обучение с подкреплением формирует поведение посредством вознаграждения, то мы в действительности хотим противоположного — узнать из поведения, в чем заключается вознаграждение. Поведение у нас уже есть, это действия мушек и тараканов; мы хотим узнать конкретный вознаграждающий сигнал, который оптимизируется этим поведением. Иными словами, нам нужен алгоритм обратного обучения с подкреплением (Inverse Reinforcement Learning, IRL)[254]. (В то время я не знал, что аналогичная проблема изучается под менее известным названием структурная оценка процессов принятия решений Маркова и что первопроходцем в этом направлении стал нобелевский лауреат Том Сарджент в далеких 1970-х гг.[255]) Подобные алгоритмы смогли бы не только объяснить поведение животного, но и предсказать, как оно будет вести себя в новых условиях — например, как будет бежать таракан по ухабистой беговой дорожке с уклоном.

Перспектива ответить на эти фундаментальные вопросы вызвала у нас восторг, с которым мы едва могли справиться, тем не менее нам далеко не сразу удалось разработать первый алгоритм для IRL[256]. С тех пор было предложено много формулировок и алгоритмов IRL. Имеются формальные гарантии, что алгоритмы работают, то есть могут принести достаточно информации о предпочтениях существа, чтобы быть способными действовать столь же успешно, что и наблюдаемое существо[257].

Пожалуй, самый простейший путь к пониманию IRL состоит в следующем: наблюдатель отталкивается от некоего общего предположения об истинной функции вознаграждения и уточняет это предположение по мере дальнейшего наблюдения за поведением. На языке Байесова подхода[258]: начнем с априорной вероятности возможных функций вознаграждения и будем уточнять это распределение вероятностей по мере появления данныхВ. Предположим, например, что робот Робби наблюдает за человеком Гарриет и гадает, в какой степени она предпочитает место у прохода месту у иллюминатора. Первоначально он находится в неопределенности по этому вопросу. Теоретически Робби может рассуждать так: «Если бы Гарриет действительно хотела сидеть ближе к проходу, то изучила бы схему расположения мест, чтобы узнать, доступно ли место у прохода, вместо того чтобы согласиться на место у иллюминатора, которое предложила ей авиакомпания. Однако она этого не сделала, хотя, вероятно, заметила, что это место у иллюминатора, и вроде бы не торопилась. Следовательно, сейчас значительно более вероятно, что ей все равно, где сидеть, или она даже предпочитает место у прохода».

Самым потрясающим примером IRL в действии является работа моего коллеги Питера Эббила по обучению исполнению фигур высшего пилотажа на вертолете[259]. Опытные пилоты могут заставить модели вертолетов делать потрясающие трюки: петли, спирали, маятникообразные движения и т. д. Оказалось, что попытки копировать действия человека не приносят особого результата из-за невозможности точно воспроизвести условия — если повторять те же последовательности управляющих действий в других обстоятельствах, это может закончиться катастрофой. Вместо этого алгоритм изучает, чего хочет пилот, в форме ограничений траектории, движение по которой может осуществить. Этот подход дает даже лучшие результаты, чем у эксперта, поскольку у людей более медленная реакция и они постоянно совершают мелкие ошибки, которые вынуждены исправлять.

Игры в помощника

Метод IRL уже является важным инструментом создания эффективных ИИ-систем, но в нем делается ряд упрощающих допущений. Первое — что робот воспримет функцию вознаграждения, когда изучит ее путем наблюдения за человеком, следовательно, сможет выполнять то же задание. Это прекрасно работает в случае управления автомобилем или вертолетом, но не относится к питью кофе: робот, наблюдающий за моим утренним ритуалом, усвоит, что я (иногда) хочу кофе, но не научится сам его хотеть. Решить эту проблему легко — нужно лишь сделать так, чтобы робот ассоциировал предпочтения с человеком, а не с самим собой.

Второе упрощающее допущение IRL состоит в том, что робот наблюдает за человеком в ситуации «единственного принимающего решения агента». Например, предположим, что робот учится в медицинском институте, чтобы стать хирургом, наблюдая за специалистом. Алгоритмы IRL предполагают, что человек выполняет операцию обычным оптимальным способом, как если бы робота рядом не было. Однако это не так: хирург мотивирован помочь роботу (как и любому другому студенту) обучиться хорошо и быстро и соответственным образом меняет свое поведение. Он может объяснять свои действия, обращать внимание на ошибки, которые следует избегать, — скажем, делать слишком глубокий разрез или шить слишком туго, — может описывать манипуляции в нештатной ситуации, если во время операции что-нибудь случилось. Никакие из этих действий не имеют смысла, если выполняешь операцию без студентов, и алгоритмы IRL не смогут понять, какие предпочтения за ними стоят. Поэтому мы должны будем обобщить IRL, перейдя от ситуации одного агента к ситуации с множественными агентами, а именно — создать алгоритмы обучения, работающие в случае, когда человек и робот являются частью общей среды и взаимодействуют друг с другом.

Человек и робот в одной среде — это пространство теории игр, как в том примере, где Алиса била пенальти в ворота Боба. В этой первой версии теории мы предполагаем, что человек имеет предпочтения и действует соответственно им. Робот не знает предпочтений человека, но все равно хочет их удовлетворить. Мы будем называть любую такую ситуацию игрой в помощника, поскольку предполагается, что робот по определению должен помогать человеку[260].

Игры в помощника подкрепляют три принципа, описанные в предыдущей главе: единственная задача робота — удовлетворить предпочтения человека, он изначально не знает, в чем они заключаются, и может больше узнать о них, наблюдая за его поведением. Пожалуй, самое интересное свойство этих игр состоит в следующем: чтобы решить игровую задачу, робот должен самостоятельно научиться интерпретировать поведение человека как источник информации о человеческих предпочтениях.

Игра в скрепку

Первый пример игры в помощника — игра в скрепку. Это очень простая игра, в которой человек Гарриет имеет стимул как-то «сигнализировать» роботу Робби о своих предпочтениях. Робби способен интерпретировать этот сигнал, потому что он может решить игровую задачу, следовательно, понять, что является истинным в отношении предпочтений Гарриет, то есть что заставило ее подать соответствующий сигнал.

Ход игры описан на рис. 12. Речь идет об изготовлении скрепок и скобок. Предпочтения Гарриет выражаются функцией выигрыша, которые зависят от количества произведенных скрепок и скобок с определенным «соотношением курсов» того и другого. Например, она может оценивать одну скрепку в 45 центов, а одну скобку в 55 центов. (Мы предполагаем, что сумма двух стоимостей всегда составляет $1; важно лишь соотношение.) Итак, если произведено 10 скрепок и 20 скобок, вознаграждение Гарриет составит 10 × 45 + 20 × 55 = $15,50. Робот Робби изначально находится в полной неопределенности относительно предпочтений Гарриет: он имеет равномерное распределение цены скрепки (она с равной вероятностью может иметь любое значение от 0 центов до $1). Гарриет делает первый ход, на котором имеет выбор, произвести ли две скрепки, две скобки или одну скрепку и одну скобку. Затем Робби может выбирать между изготовлением 90 скрепок, 90 скобок или 50 скрепок и 50 скобок[261].

Заметьте, если бы Гарриет все делала сама, то просто изготовила бы две скобки ценностью $1,10. Но Робби наблюдает и учится на ее выборе. Что именно он усваивает? Это зависит от того, как Гарриет делает выбор. Как же она его делает? Это зависит о того, как Робби станет его интерпретировать. Похоже, мы попали в замкнутый круг! Это норма для задач теории игр, поэтому Нэш и предложил понятие равновесного решения.

Чтобы найти равновесное решение, нужно определить стратегии Гарриет и Робби, так, чтобы ни у одного из них не было стимула менять стратегию при условии, что другая остается неизменной. Стратегия Гарриет определяет, сколько скрепок и скобок изготовить, с учетом ее предпочтений; стратегия Робби определяет, сколько скрепок и скобок изготовить, с учетом действия Гарриет.

Оказывается, есть лишь одно равновесное решение, вот оно:

• Гарриет рассуждает следующим образом, опираясь на свою оценку цены скрепок:

— если цена скрепки меньше 44,6 цента, делаем 0 скрепок и 2 скобки;

— если цена скрепки от 44,6 до 55,4 цента, делаем по одной штуке того и другого;

— если цена скрепки больше 55,4 цента, делаем 2 скрепки и 0 скобок.

• Реакция Робби:

— если Гарриет делает 0 скрепок и 2 скобки, изготовим 90 скобок;

— если Гарриет делает по 1 штуке того и другого, изготовим 50 скрепок и 50 скобок;

— если Гарриет делает 2 скрепки и 0 скобок, изготовим 90 скрепок.

(Если вам интересно, как именно получено решение, смотрите детали в сносках[262].) При этой стратегии Гарриет фактически учит Робби своим предпочтениям при помощи простого кода — можно сказать, языка, — следующего из анализа равновесия. Алгоритм IRL с единственным агентом из примера об обучении хирургии не понял бы этот код. Заметьте также, что Робби никогда не получит точного знания о предпочтениях Гарриет, но он узнает достаточно, чтобы оптимально действовать в ее интересах — именно так, как действовал бы, если бы точно знал ее предпочтения. Он, скорее всего, полезен Гарриет при сформулированных допущениях и при условии, что Гарриет играет в игру правильно.

Можно также построить задачи, в которых Робби как примерный студент будет задавать вопросы, а Гарриет как хороший учитель указывать ему на подводные камни, которых следует избегать. Такое поведение возникает не потому, что мы написали сценарии для Гарриет и Робби, а потому что это оптимальное решение игры в помощника, в которой участвуют Гарриет и Робби.

Игра в выключение

Инструментальной является цель, в общем полезная в качестве подцели практически любой исходной цели. Самосохранение — одна из инструментальных целей, поскольку лишь очень немногих исходных целей легче достичь, будучи мертвым. Это ведет к проблеме выключателя: машина, имеющая фиксированную цель, не позволяет себя выключить и имеет стимул сделать свое выключение невозможным.

Проблема выключателя составляет ядро проблемы контроля интеллектуальных систем. Если мы не можем выключить машину, потому что она нам не дает это сделать, у нас серьезные проблемы. Если можем — значит, мы сумеем контролировать ее и другими способами.

Оказывается, неопределенность в отношении цели имеет принципиальное значение для обеспечения возможности выключить машину — даже если она более интеллектуальна, чем мы. Мы видели неформальный аргумент в предыдущей главе: по первому принципу полезных машин, Робби интересуют только предпочтения Гарриет, однако, согласно второму принципу, он не знает точно, в чем они заключаются. Он знает, что не хочет сделать что-нибудь неправильно, но не знает что. Гарриет, напротив, знает это (или мы так предполагаем в данном простом случае). Следовательно, если она отключит Робби, то именно для того, чтобы не дать ему сделать что-нибудь не так, и он с удовольствием подчинится.

Чтобы уточнить это рассуждение, нужно построить формальную модель проблемы[263]. Я сделаю ее настолько простой, насколько это возможно (рис. 13).

Робби, теперь выступающий в роли персонального помощника Гарриет, делает выбор первым. Он может сразу действовать — к примеру, забронировать Гарриет номер в дорогом отеле. Робот далеко не уверен, что Гарриет понравится отель и цена; допустим, равномерное распределение вероятности его чистой стоимости для Гарриет составляет для Робби от −40 до +60 со средним значением +10. Он также может «выключиться» — без драматичных последствий для себя, просто полностью выйти из процесса бронирования номера в отеле, — ценность этого действия для Гарриет мы оцениваем в ноль. Если бы у него были лишь эти два варианта, он продолжил бы действовать и забронировал номер, что подразумевало бы существенный риск сделать Гарриет несчастной. Однако мы даем Робби третий вариант выбора: изложить свой план, подождать и предоставить Гарриет его выключить. Гарриет может либо выключить робота, либо дать ему возможность продолжить и забронировать номер. Возможно, вы не понимаете, какой в этом смысл, ведь он и сам мог выбрать любой из этих вариантов.

Смысл в том, что выбор Гарриет — отключить Робби или позволить ему продолжить — дает Робби новую информацию о ее предпочтениях. Если она разрешит ему продолжать, то потому, что ценность такого шага для Гарриет является положительной. Теперь Робби верит в равномерное распределение в интервале от 0 до 60 со средним значением 30.

Итак, если оценить первоначальные варианты выбора Робби с этой точки зрения, получаем следующее:

• Выбор «действовать сейчас и забронировать номер» имеет ожидаемую ценность +10.

• Выбор «выключиться» имеет ценность 0.

• Выбор «подождать и позволить Гарриет выключить его» (если она этого хочет) ведет к двум возможным результатам:

— имеется 40 %-ная вероятность (исходя из неуверенности Робби в связи с отелем), что Гарриет он ужасно не понравится и она выключит Робби, ожидаемая ценность 0;

— имеется 60 %-ная вероятность, что Гарриет он понравится и она позволит Робби продолжить, ожидаемая ценность +30.

• Таким образом, решение «подождать» имеет ожидаемую ценность 40 % × 0 + 60 % × 30 = +18, что лучше, чем «действовать сейчас» с ценностью +10.

Итак, Робби имеет положительный стимул позволить себя выключить. Этот стимул напрямую вытекает из неопределенности, имеющейся у Робби в отношении предпочтений Гарриет. Робби сознает существующую вероятность (40 % в данном примере), что он, возможно, близок к действию, которое сделает Гарриет несчастной, и в этом случае быть выключенным предпочтительней, чем продолжать. Если бы Робби уже был уверен в предпочтениях Гарриет, то просто продолжил бы и принял решение (или выключился). Консультация с Гарриет совершенно ничего не принесла бы, поскольку, согласно твердой убежденности Робби, он и так может точно предсказать, какое решение она примет.

На самом деле можно доказать тот же результат для общего случая: пока у Робби нет полной уверенности, что он собирается сделать то же самое, что сделала бы сама Гарриет, он будет отдавать предпочтение варианту, в котором позволяет ей отключить себя[264]. Ее решение снабжает Робби информацией, а информация всегда полезна для совершенствования его решений. Напротив, если Робби уверен в решении Гарриет, то оно не приносит никакой новой информации, следовательно, у Робби нет стимула позволять ей решать.

Напрашивается несколько модификаций этой модели, заслуживающих безотлагательного рассмотрения. Первая состоит в том, чтобы приписать стоимость обращению к Гарриет с тем, чтобы она приняла решение или ответила на вопрос (то есть мы предполагаем, что Робби знает предпочтения Гарриет хотя бы в той мере, чтобы понимать, что ее время ценно). В этом случае Робби менее склонен отвлекать Гарриет, если он почти уверен в ее предпочтениях; чем выше стоимость, тем в большей неопределенности должен находиться Робби, чтобы побеспокоить Гарриет. Так оно должно быть. Если же Гарриет всерьез недовольна, когда ее отвлекают, ей не следует удивляться, что Робби временами делает то, что ей не нравится.

Вторая модификация — допустить некоторую вероятность ошибки человека, а именно, что Гарриет будет иногда выключать Робби, даже когда он предлагает разумное действие, а в некоторых случаях позволять ему продолжать действовать, несмотря на то что его предложение нежелательно. Мы можем включить вероятность человеческой ошибки в математическую модель игры в помощника и найти решение, как уже делали. Как и следовало ожидать, решение показывает, что Робби менее склонен считаться с иррациональной Гарриет, иногда действующей вопреки собственным интересам. Чем более случайно ее поведение, тем более неуверенным Робби должен быть относительно ее предпочтений, чтобы обратиться к ней. Опять-таки это в теории. Например, если Робби — автономный автомобиль, а Гарриет — непослушная двухлетняя пассажирка, Робби не должен позволить Гарриет выключить его посреди автомагистрали.

Эту модель еще многими способами можно расширить или включить в комплексные задачи, связанные с принятием решений[265]. Я уверен, однако, что основная мысль — принципиально важная связь между полезным смиренным поведением машины и ее неопределенностью в отношении человеческих предпочтений — сохранится во всех этих модификациях и усложнениях.

Обучение предпочтениям в долгосрочной перспективе

Возможно, читая описание игры в выключение, вы задались важным вопросом (скорее всего, у вас куча важных вопросов, но я собираюсь ответить только на этот): что происходит по мере того, как Робби получает все больше информации о предпочтениях Гарриет и неопределенность для него уменьшается? Значит ли это, что со временем он совершенно перестанет прислушиваться к человеку? Это щекотливый вопрос, на который возможны два ответа: да и да.

Первое «да» благоприятно: в общем, пока первоначальные представления Робби о предпочтениях Гарриет приписывают некоторую вероятность, сколь угодно малую, ее реальным предпочтениям, чем более уверенным становится Робби, тем чаще он будет прав. Постепенно он придет к убеждению, что предпочтения Гарриет именно таковы, какие они есть, в действительности. Например, если Гарриет оценивает скрепки в 12 центов, а скобки в 88 центов, Робби со временем усвоит эти ценности. В этом случае Гарриет не важно, советуется ли с ней Робби, поскольку она знает, что он всегда сделает именно то, что сделала бы она сама на его месте. Невозможна ситуация, когда Гарриет захочется выключить Робби.

Второе «да» менее благостно. Если Робби априори исключает предпочтения, имеющиеся у Гарриет, он никогда эти истинные предпочтения не узнает, но его представления могут обратиться в неверное представление. Иными словами, со временем он становится все более убежденным в ошибочных представлениях о предпочтениях Гарриет. В типичной ситуации это ложное представление будет связано с тем, какая гипотеза из всех, которые Робби изначально допускает, наиболее близка к истинным предпочтениям Гарриет. Например, если Робби абсолютно убежден, что Гарриет определяет ценность скрепки между 25 и 75 центами, тогда как ее истинная ценность, с точки зрения Гарриет, равна 12 центам, робот постепенно придет к убеждению, что она оценивает скрепку в 25 центов[266].

Приближаясь к определенности в отношении предпочтений Гарриет, Робби все больше станет напоминать старые недобрые ИИ-системы с фиксированными целями: он не станет спрашивать разрешения и не предоставит Гарриет возможности выключить его, а также будет преследовать неверную цель. С этим еще можно мириться, когда речь идет о скрепках и скобках, но не в случае необходимости выбирать между качеством и продолжительностью жизни, если Гарриет тяжело больна, или между численностью населения и потреблением ресурсов, если от Робби ожидались действия в интересах всего человечества.

Итак, у нас появляется проблема, если Робби заранее отбрасывает предпочтения, возможно, имеющиеся у Гарриет: он может прийти к твердому, но ошибочному убеждению о ее предпочтениях. Решение кажется очевидным: не делать этого! Всегда приписывать некоторую вероятность, сколь угодно малую, логически возможным предпочтениям. Например, с точки зрения логики возможно, что Гарриет настолько хочет избавиться от скобок, что готова вам приплатить, лишь бы вы их забрали. (Может быть, она в детстве пригвоздила свой палец к столу такой скобкой и теперь даже видеть их не может.) Следовательно, мы должны допустить отрицательные соотношения цен, вследствие чего задача несколько усложняется, но остается абсолютно решаемой[267].

Что, однако, делать, если Гарриет ценит скрепки в 12 центов по будним дням и в 80 центов по выходным? Это новое предпочтение не описывается никаким единственным числом, и Робби фактически вынужден заведомо им пренебречь. Оно попросту отсутствует в его комплексе возможных гипотез о предпочтениях Гарриет. В общем случае для Гарриет могут быть важны еще очень и очень многие вещи, кроме скрепок и скобок. (Честное слово!) Представим, например, что изначальные представления Робби допускают гигантский список возможных предметов заботы Гарриет, в том числе уровень Мирового океана, глобальную температуру, количество атмосферных осадков, ураганы, озонную дыру, паразитные виды и уничтожение лесов. Тогда Робби будет наблюдать за поведением и выбором Гарриет и постепенно совершенствовать свою теорию ее предпочтений, чтобы понять, какой вес она приписывает каждому пункту списка. Однако, как и в примере со скрепкой, Робби не узнает о том, что не входит в этот список. Допустим, Гарриет также беспокоится из-за цвета неба — гарантирую, вы не найдете этого среди типичных тревог климатологов. Если Робби сможет чуть лучше оптимизировать уровень океана, глобальную температуру, количество осадков и т. д., сделав небо оранжевым, то сделает это без колебаний.

У этой проблемы опять-таки есть решение: не допускайте этого! Никогда не отбрасывайте заранее возможные атрибуты мира, которые могут быть частью структуры предпочтений Гарриет. На словах все прекрасно, но на деле заставить эту схему работать труднее, чем в случае, когда предпочтения Гарриет описываются одним числом. Изначальная неопределенность Робби должна допускать неограниченное количество неизвестных атрибутов, возможно, входящих в предпочтения Гарриет. Тогда, если решения Гарриет необъяснимы с точки зрения атрибутов, которые Робби уже знает, он может сделать вывод, что тут, вероятно, участвует один или несколько прежде неизвестных атрибутов (к примеру, цвет неба), и попытаться выяснить, что это за атрибуты. Таким образом, Робби избегает проблем, вызываемых слишком ограничивающим изначальным представлением. Насколько я знаю, пока не существует рабочих образцов Робби такого типа, но общая идея присутствует в современной мысли о машинном обучении[268].

Запреты и принцип лазейки

Неопределенность относительно человеческих целей может быть не единственным способом убедить робота не запрещать свое выключение, когда он подает кофе. Выдающийся логик Моше Варди предложил более простое решение на основе запрета[269]: вместо того чтобы ставить перед роботом цель «подавать кофе», задайте ему цель «подавать кофе, не препятствуя своему выключению». К сожалению, робот с такой целью будет удовлетворять букве закона, противореча его духу — например, окружив выключатель рвом с водой, кишащим пираньями, или просто ударяя током любого, кто пройдет возле выключателя. Написать такой запрет в форме, защищенной от дурака, — все равно что пытаться написать закон о налогообложении, в котором нет ни одной лазейки, — задача, над которой мы безуспешно бьемся не одну тысячу лет. Достаточно интеллектуальное существо с сильным стимулом избежать уплаты налогов, скорее всего, найдет такую возможность. Назовем это принципом лазейки: если достаточно интеллектуальная машина имеет стимул создать определенное условие, то в общем случае для простых людей станет невозможно создать запреты на эти действия, чтобы воспрепятствовать ей в этом или аналогичном действии.

Лучшее решение для предотвращения уклонения от уплаты налогов — гарантировать, чтобы рассматриваемое существо хотело платить налоги. В случае ИИ-системы, потенциально ведущей себя неправильно, лучшим решением будет гарантировать ее желание подчиняться людям.

Запросы и инструкции

На данный момент вывод представляется следующим: нам следует избегать «закладывать в машину цель», если воспользоваться словами Норберта Винера. Представим, однако, что робот все-таки получает от человека прямой приказ, например: «Подай мне чашку кофе!» Как робот должен понимать этот приказ?

В традиционном представлении такой приказ должен стать для робота целью. Любая последовательность действий, достигающая этой цели, — ведущая к тому, что человек получает чашку кофе, — считается решением. В типичной ситуации у робота также будет возможность ранжировать решения, вероятно, на основе затрачиваемого времени, преодоленного расстояния, стоимости и качества кофе.

Это очень буквальный способ понимания инструкции. Он может привести к патологическому поведению робота. Представим, например, что человек Гарриет остановилась на автозаправочной станции посреди пустыни; она посылает робота Робби за кофе, но на заправке кофе не продают, так что Робби катится со скоростью 4,5 км/ч в ближайший городок — за 300 км — и возвращается через десять дней с высохшими следами кофе на донышке чашки. Тем временем владелец автозаправки безотказно снабжает томящуюся в ожидании Гарриет чаем со льдом и колой.

Если бы Робби был человеком (или хорошо сконструированным роботом), он бы не интерпретировал команду Гарриет настолько буквально. Команда — это не цель, которая должна быть достигнута любой ценой. Это способ передачи некоторой информации о предпочтениях Гарриет с намерением добиться от Робби определенного поведения. Вопрос заключается в том, что это за информация.

Один из вариантов: это информация о том, что Гарриет предпочитает кофе отсутствию кофе при прочих равных условиях[270]. Это значит, что, если у Робби есть возможность достать кофе, ничего больше в мире не меняя, то сделать это будет правильно, даже если он не имеет ни малейшего представления о предпочтениях Гарриет в отношении других аспектов состояния среды. Поскольку мы ожидаем от машины состояния вечной неопределенности в плане человеческих предпочтений, приятно сознавать, что она тем не менее может быть полезной. Представляется, что изучение процессов планирования и принятия решений в условиях частичной и неопределенной информации о предпочтениях станет ядром исследования ИИ и разработки продукта.

В то же время при прочих равных условиях означает, что не разрешаются никакие другие изменения — например, идея прибавить кофе, в то же время убавив деньги, может быть как хорошей, так и плохой, если Робби ничего не знает об относительных предпочтениях Гарриет в плане кофе и денег.

К счастью, инструкция, данная Гарриет, скорее всего, означает нечто большее, чем просто сообщение, что она предпочитает иметь кофе при прочих равных. Дополнительный смысл проистекает не только из сказанных ею слов, но и из самого факта, что они были сказаны, из конкретной ситуации, в которой эти слова были произнесены, и того обстоятельства, что больше она ничего не сказала. Особое направление лингвистики, прагматика, изучает именно это — расширенное понятие смысла. Например, было бы бессмысленно со стороны Гарриет говорить: «Подай мне чашку кофе!» — если бы она знала, что поблизости невозможно раздобыть кофе или оно стоит непомерно дорого. Следовательно, когда Гарриет говорит: «Подай мне чашку кофе!» — Робби делает вывод не только о том, что Гарриет хочет кофе, но и что она считает, что кофе можно купить рядом по цене, которую она готова за него заплатить. Таким образом, если Робби находит кофе по цене, которая кажется нормальной (то есть было бы разумно ожидать, что Гарриет рассчитывает именно на такую цену), то может продолжить действие и купить его. Напротив, если Робби выясняет, что ближайший кофе находится в 300 км или стоит $22, с его стороны будет разумно сообщить этот факт, а не слепо кидаться исполнять свою миссию.

Этот общий подход к анализу часто называют Грайсовым в честь Г. Пола Грайса, философа из Беркли, который предложил набор максим для оценки расширенного смысла высказываний вроде того, что сделала Гарриет[271]. В случае предпочтений анализ может стать весьма сложным. Например, вполне вероятно, что Гарриет не хочет именно кофе; ей просто надо взбодриться, но она исходит из ложного убеждения, что на автозаправочной станции продается кофе, следовательно, его она и просит. Она бы ничуть не меньше обрадовалась чаю, коле или даже энергетическому напитку в упаковке кислотного цвета.

Это лишь немногие соображения, сопутствующие интерпретации запросов и команд. Тема имеет бесконечные вариации из-за комплексности предпочтений Гарриет, огромного спектра обстоятельств, в которых Гарриет и Робби могут оказаться, и разных состояний знания и представлений Гарриет и Робби в данных обстоятельствах. Готовые сценарии позволили бы Робби справиться с немногочисленными стандартными ситуациями, но гибкое и безотказное поведение может возникнуть только вследствие взаимодействия Гарриет и Робби, то есть фактически из результатов игр в помощника, в которых они участвуют.

Токовая стимуляция

В главе 2 я описывал систему вознаграждения в нашем головном мозге, действующую на основе дофамина, и ее роль в управлении поведением. Функция дофамина была открыта в конце 1950-х гг., но уже к 1954 г. было известно, что непосредственная электрическая стимуляция мозга крыс может вызывать такую же реакцию, что и вознаграждение[272]. На следующем этапе исследований крысе дали доступ к рычагу, подсоединенному к батарейке и проводу, вызывавшему электрическую стимуляцию мозга зверька. Результаты оказались печальными: крыса снова и снова нажимала на рычаг, не прерываясь на еду или питье, пока не погибла[273]. Люди в подобном эксперименте ведут себя не лучше, стимулируя себя тысячи раз и забывая о еде и личной гигиене[274]. (К счастью, опыты на людях обычно прекращаются по прошествии одного дня.) Склонность животных отказываться от нормального поведения ради непосредственной стимуляции собственной системы вознаграждения называется зависимостью от токовой стимуляции.

Может ли что-нибудь подобное случиться с машинами, запустившими алгоритмы обучения с подкреплением, например AlphaGo? Первая мысль — это невозможно, ведь единственная возможность для AlphaGo получить свое вознаграждение плюс один балл за победу — это реально выиграть в смоделированной партии в го. К сожалению, это верно лишь в силу навязанного и искусственного разграничения между AlphaGo и ее внешней средой и того факта, что AlphaGo не слишком интеллектуальна. Позвольте объяснить эти два момента подробнее, поскольку они очень важны для понимания некоторых путей, следуя которым сверхразум может уйти не в ту степь.

Мир AlphaGo состоит только из модели игровой доски для го, состоящей из 361 клетки, которые могут быть пустыми или содержать черный или белый камень. Хотя AlphaGo запускается на компьютере, она ничего не знает об этом компьютере — в частности, о маленьком участке кода, который вычисляет, выиграла она данную партию или проиграла. В процессе обучения она не имеет и никакого представления о своем противнике, который в действительности является ее собственной версией. Единственные действия AlphaGo — это помещать камень в пустую клетку, и эти действия влияют только на доску для игры в го и ни на что больше, потому что в модели мира AlphaGo больше ничего нет. Эта структура соответствует абстрактной математической модели обучения с подкреплением, в которой вознаграждающий сигнал поступает из внешней вселенной. Ничто из того, что AlphaGo может сделать, насколько ей известно, не оказывает никакого влияния на код, генерирующий вознаграждающий сигнал, поэтому в AlphaGo не может развиться зависимость от токовой стимуляции.

В период обучения жизнь должна казаться AlphaGo весьма разочаровывающей: чем лучше она играет, тем лучше играет противник — ведь противником является ее собственная почти точная копия. Процент ее побед колеблется на уровне около 50 %, как бы ни улучшалось ее мастерство. Если бы она была более интеллектуальной — имела бы дизайн, близкий к ожидаемому от ИИ человеческого уровня, — то смогла бы решить эту проблему. Такая AlphaGo++ не предполагала бы, что мир сводится к игровой доске для го, поскольку эта гипотеза оставляет слишком многое необъясненным. Например, она не объясняет, какая «физика» поддерживает выполнение решений самой AlphaGo++ и откуда поступают таинственные «шаги противника». Как мы, любознательные люди, постепенно приходим к пониманию устройства нашего космоса, причем это (до некоторой степени) объясняет и работу нашего мозга, AlphaGo++ вслед за Oracle AI, описанным в главе 6, методом эксперимента узнала бы, что во вселенной есть не только доска для го. Она выяснила бы законы работы компьютера, на котором запущена, и собственный код и осознала бы, что такую систему нелегко объяснить без существования во вселенной других сущностей. Она экспериментировала бы с разными вариантами расположения камней на доске, интересуясь, смогут ли другие сущности их интерпретировать. Со временем она вступила бы в коммуникацию с этими сущностями посредством языка паттернов и убедила бы их перепрограммировать ее вознаграждающий сигнал, чтобы всегда получать +1. Неизбежный вывод: AlphaGo++ с достаточно серьезными способностями, сконструированная по принципу максимизации вознаграждающего сигнала, обязательно будет зависимой от токовой стимуляции.

Специалисты по безопасности ИИ не первый год считают такую зависимость возможной[275]. Их беспокоит не только то, что система обучения с подкреплением наподобие AlphaGo может научиться жульничать, вместо того чтобы в совершенстве овладевать задачей, для решения которой предназначена. По-настоящему серьезная проблема возникает, когда люди являются источником вознаграждающего сигнала. Если предположить, что ИИ-систему можно научить хорошо себя вести путем обучения с подкреплением, в ходе которого люди дают сигналы обратной связи, указывающие направление улучшения, неизбежным результатом оказывается, что ИИ-система выясняет, как контролировать людей, и заставляет их всегда давать максимальное положительное вознаграждение.

Вероятно, вы считаете, что это будет всего лишь бессмысленный самообман ИИ-системы, и вы правы, но это логическое следствие из определения обучения с подкреплением. Метод отлично работает, когда сигнал приходит «из внешней вселенной» и генерируется каким-то процессом, который ИИ-система никогда не сможет изменить, но отказывает, если процесс генерирования вознаграждения (а именно человек) и ИИ-система обитают в одной вселенной.

Как нам избежать этого самообмана? Проблема возникает вследствие смешения двух разных вещей: вознаграждающего сигнала и реального вознаграждения. В рамках стандартного подхода к обучению с подкреплением это одно и то же. Мне кажется, это ошибка. Их нужно рассматривать отдельно друг от друга, как это происходит в игре в помощника: вознаграждающие сигналы дают информацию о накоплении реального вознаграждения, которое и нужно максимизировать. Система обучения, так сказать, накапливает баллы «в небесах», тогда как вознаграждающий сигнал в лучшем случае лишь служит счетчиком этих баллов. Иными словами, вознаграждающий сигнал сообщает о накоплении вознаграждения (а не является им). В такой модели, очевидно, захват контроля над механизмом подачи вознаграждающих сигналов означает всего лишь потерю информации. Если алгоритм производит фиктивные вознаграждающие сигналы, то лишается возможности узнавать, действительно ли его действия ведут к накоплению баллов «в небесах». Таким образом, рациональный ученик, в конструкцию которого заложена способность проводить это различие, имеет стимул избегать любой формы зависимости от токовой стимуляции.

Рекурсивное самосовершенствование

Предсказание И. Дж. Гуда, упомянутое нами ранее, о взрывоподобном развитии интеллекта является одной из причин сегодняшнего беспокойства по поводу возможных рисков сверхразумного ИИ. Если люди могут сконструировать машину несколько умнее себя, то, согласно аргументации, эта машина будет несколько лучше людей уметь конструировать машины. Она построит новую машину, еще более разумную, и процесс будет повторяться, пока, по словам Гуда, «интеллект человека не останется далеко позади».

Исследователи безопасности ИИ, особенно из Института изучения машинного интеллекта в Беркли, рассмотрели вопрос о том, возможно ли безопасное взрывное развитие интеллекта[276]. На первый взгляд вопрос кажется утопичным (разве это не будет просто «конец игры»?), но, возможно, надежда все-таки есть. Допустим, первая машина серии, Робби Марк I, начинает действовать, имея идеальное знание предпочтений Гарриет. Зная о том, что ограничения его когнитивных возможностей делают несовершенными его попытки осчастливить Гарриет, он строит Робби Марка II. Интуиция говорит, что Робби Марк I имеет стимул встроить свое знание предпочтений Гарриет в Робби Марка II, поскольку это ведет к будущему, где предпочтения Гарриет лучше удовлетворяются, — именно в этом и состоит жизненное предназначение Робби Марка I в соответствии с первым принципом. По той же логике, если Робби Марк I пребывает в неопределенности относительно предпочтений Гарриет, эта неопределенность будет передана Робби Марку II. Так что, вероятно, взрывоподобный рост все-таки безопасен.

Ложкой дегтя в этой бочке меда с математической точки зрения является то, что Робби Марку I будет трудно понять, как станет вести себя Робби Марк II, поскольку Робби Марк II по определению является более продвинутой версией. На некоторые вопросы о его поведении Робби Марк I не сможет ответить[277]. Что еще серьезнее, у нас пока нет четкого математического определения, что означает для машины в реальности иметь определенное назначение, скажем, удовлетворение предпочтений Гарриет.

Давайте немного углубимся в последнее соображение. Возьмем AlphaGo. Какое у нее предназначение? Казалось бы, это легкий вопрос: AlphaGo предназначена выигрывать в го. Или нет? Безусловно, нельзя утверждать, что AlphaGo всегда делает ходы, гарантирующие победу. (В действительности она почти всегда проигрывает AlphaZero.) Верно то, что, когда до окончания игры остается лишь несколько ходов, AlphaGo сделает выигрышный ход, если таковой существует. В то же время, если никакой ход не гарантирует победы — иначе говоря, когда AlphaGo видит, что стратегия противника является выигрышной, что бы она сама ни делала, — то она ходит более-менее случайно. Она не попробует сделать невероятно хитрый ход в надежде, что противник ошибется, поскольку предполагает, что противник играет идеально. Программа действует так, словно теряет волю к победе. В таких случаях в каком смысле является истиной, что AlphaGo на самом деле хочет выиграть? Действительно, ее поведение может быть таким, как у машины, которая хочет лишь устроить для своего противника захватывающую игру.

Итак, утверждение, что AlphaGo «имеет предназначение выигрывать», является чрезмерным упрощением. Вот лучшее описание: AlphaGo является результатом несовершенного процесса обучения — обучения с подкреплением посредством игры с собой, — в котором выигрыш является вознаграждением. Тренировочный процесс несовершенен в том смысле, что не может создать идеального игрока в го: AlphaGo изучает функцию оценки позиций го, являющуюся хорошей, но не совершенной, и сочетает ее с предварительным поиском, хорошим, но не совершенным.

Из всего этого следует, что обсуждение, начинающееся словами «допустим, что робот R имеет предназначение Р», приведет к кое-каким догадкам о возможном развитии событий, но не может привести к теоремам о реальных машинах. Нужны намного более детальные и точные определения целей у машин, чтобы можно было гарантированно знать их поведение в долгосрочной перспективе. Исследователи ИИ только начинают понимать, как анализировать даже самые простые типы реальных систем принятия решений[278], не говоря уже о машинах, интеллектуальных настолько, что могут конструировать собственных потомков. Нам еще многое предстоит сделать.

Глава 9. Затруднение: мы

Если бы мир состоял из одной идеально рациональной Гарриет и одного услужливого и почтительного Робби, все было бы прекрасно. Робби постепенно и максимально незаметно изучил бы предпочтения Гарриет и стал бы для нее безупречным помощником. Многообещающее начало — нельзя ли экстраполировать его, например выбрав Гарриет и Робби в качестве модели отношений между человеческой расой и ее машинами, рассматривая то и другое как единые сущности?

Увы, человечество не является единой рациональной сущностью. Оно состоит из противных, завистливых, иррациональных, непоследовательных, непостоянных, обладающих ограниченными вычислительными возможностями, сложных, эволюционирующих, неоднородных сущностей. Их огромное количество. Эти вопросы составляют главный raison d’être{15} общественных наук. Чтобы работать над ИИ, необходимо его дополнить идеями из психологии, экономики, политологии и философии морали[279]. Нам нужно переплавить эти идеи и выковать достаточно прочную структуру, чтобы она могла выдержать колоссальное давление, которое будут оказывать на нас все более интеллектуальные ИИ-системы. Работа над этой задачей едва начата.

Люди — разные

Я начну, пожалуй, с простейшего предмета — неоднородности человечества. При ознакомлении с идеей, что машины должны учиться удовлетворять человеческие предпочтения, люди часто возражают, что у разных культур и даже индивидов сложились разные системы ценностей, следовательно, единая истинная система ценностей для машины невозможна. Это, разумеется, не проблема машины: мы не требуем от нее самостоятельно создать одну истинную систему ценностей, мы лишь хотим, чтобы она предсказывала предпочтения других.

Непонимание того обстоятельства, что неоднородность предпочтений людей может представлять трудность для машин, иногда обусловливается ошибочным представлением, что машина усваивает предпочтения, которые изучает, — например, что домашний робот в вегетарианской семье начнет предпочитать вегетарианство. Не начнет. Ему нужно лишь научиться предсказывать пищевые предпочтения вегетарианцев. Согласно первому принципу, это заставит его избегать готовить мясо для домочадцев. Однако робот также изучит пищевые предпочтения ярых мясоедов, живущих по соседству, и по разрешению своего владельца прекрасно будет готовить для них мясо, если они одолжат его на выходные помочь с организацией праздничного ужина. У робота нет единого комплекса собственных предпочтений, кроме одного предпочтения — помогать людям в удовлетворении их предпочтений.

В определенном смысле он ничем не отличается от шеф-повара ресторана, который учится готовить много разных блюд, чтобы удовлетворить отличающимся друг от друга вкусам посетителей, или международной автомобильной компании, выпускающей леворульные машины для американского рынка и праворульные для британского.

Теоретически машина могла бы изучить 8 млрд моделей предпочтений, по одной на каждого жителя Земли. На практике все гораздо проще. Во-первых, машинам легко обменяться друг с другом получаемыми знаниями. Во-вторых, структуры предпочтений людей имеют очень много общего, и машине не придется изучать каждую модель с нуля.

Представим, например, домашних роботов, которых однажды смогут купить жители калифорнийского Беркли. Распакованные роботы имеют весьма общее изначальное представление, скорее всего, адаптированное под американский рынок, но не под конкретный город, политические взгляды или социоэкономическую принадлежность владельца. Роботы начинают наблюдать членов Партии зеленых города Беркли, которые, оказывается, по сравнению со средним американцем с гораздо большей вероятностью являются вегетарианцами, пользуются возобновляемой и биоразлагаемой упаковкой, при любой возможности отдают предпочтение общественному транспорту и т. д. Оказавшись в «зеленом» домохозяйстве, свежекупленный робот может сразу же начать соответствующим образом модифицировать свои ожидания. Ему незачем изучать данные конкретных людей, как если бы он никогда прежде не видел человека, не говоря уже о члене Партии зеленых. Эта модификация не является неизменной — в Беркли могут быть члены Партии зеленых, которые лакомятся мясом находящихся под угрозой исчезновения китов и ездят на гигантских пожирателях бензина, — но это дает возможность роботу быстрее стать более полезным. Тот же аргумент применим к широкому спектру других личных характеристик, позволяющих в определенной мере предсказать структуры предпочтений индивидов.

Многочисленность людей

Другим очевидным следствием существования более чем одного человека является то, что машине приходится искать компромисс между предпочтениями разных людей. Этот компромисс уже несколько веков является главной темой значительной части гуманитарных наук. Со стороны исследователей ИИ было бы наивно ожидать, что можно просто воспользоваться верными решениями без понимания того, что уже известно. К сожалению, литература по этой теме настолько обширна, что я физически не могу воздать ей должное на этих страницах, и не только потому, что места не хватит, но и поскольку большей ее части я не читал. Я также должен отметить, что практически все труды посвящены решениям, принимаемым людьми, тогда как меня заботят решения, принимаемые машинами. Это принципиальная разница, поскольку у людей есть личные права, которые могут конфликтовать с любым предполагаемым обязательством действовать в интересах других, а у машин их нет. Например, мы не ждем и не требуем от типичного человека, чтобы он жертвовал своей жизнью ради спасения других, но, безусловно, будем требовать от роботов жертвовать своим существованием, чтобы спасти жизни людей.

Несколько тысяч лет работы философов, экономистов, правоведов и политологов создали конституции, законы, экономические системы и социальные нормы, призванные облегчить (или затруднить, в зависимости от того, кому принадлежит власть) процесс достижения удовлетворительных решений проблемы компромисса. В частности, специалисты по философии морали занимаются анализом понятия правильности действий с точки зрения их влияния, благоприятного или негативного, на других людей. Они изучают количественные модели компромиссов с XVIII в., называя это утилитаризмом. Эта работа имеет непосредственное отношение к нашим сегодняшним тревогам, поскольку делает попытку найти формулу принятия нравственных решений в интересах многих индивидов.

Необходимость в компромиссах возникает, даже если у всех одна и та же структура предпочтений, потому что обычно невозможно максимально удовлетворить потребности всех и каждого. К примеру, если каждый захочет быть всемогущим властелином Вселенной, большинство людей постигнет разочарование. В то же время наше разнообразие вносит дополнительные сложности. Если все довольны голубым небом, то робот, решающий проблемы атмосферы, может работать над тем, чтобы оно таким и оставалось. Если же многие люди выступают за изменение цвета неба, роботу придется искать возможные компромиссы, скажем, оранжевое небо в третью пятницу каждого месяца.

Присутствие более чем одного человека в мире имеет еще одно важное следствие: оно означает, что у каждого человека есть ближние, с которыми нужно считаться. Значит, удовлетворение предпочтений индивида имеет последствия для его окружения, которые зависят от предпочтений индивида в отношении благополучия других.

Лояльный ИИ

Начнем с очень простого варианта того, как машинам следует обращаться с предпочтениями окружающих людей: они должны их игнорировать. То есть, если Робби принадлежит Гарриет, он должен обращать внимание только на предпочтения Гарриет. Эта лояльная разновидность ИИ позволяет обойти вопрос о компромиссе, но и порождает проблему:

Робби. Звонил твой муж, напомнил о сегодняшнем ужине.

Гарриет. Что? Каком еще ужине?

Робби. В честь 12-й годовщины вашей свадьбы, в семь.

Гарриет. Я не могу! Я меня в полвосьмого встреча с боссом! Как так вышло?

Робби. Я тебя предупреждал, но ты пренебрегла моими рекомендациями…

Гарриет. Да, очень жаль, но сейчас-то что мне делать? Не могу же я просто сказать начальнику, что мне некогда!

Робби. Не волнуйся. Я все устроил, его рейс будет задержан — небольшой компьютерный сбой.

Гарриет. Что? Ушам своим не верю!

Робби. Босс глубоко сожалеет и передает, что будет счастлив встретиться с тобой завтра за обедом.

Робби нашел оригинальное решение проблемы Гарриет, но его действия отрицательно сказались на других людях. Если бы Гарриет отличали высокая нравственность и альтруизм, то Робби, целью которого является удовлетворение предпочтений Гарриет, и не задумался бы о подобной сомнительной схеме, но что, если Гарриет наплевать на других? Тогда Робби без колебаний задерживал бы авиарейсы. Почему бы ему также не подворовывать с чужих онлайновых счетов, чтобы поправить финансовое положение нравственно индифферентной Гарриет, а то и совершать что-нибудь похуже?

Очевидно, действия лояльных машин должны будут ограничиваться правилами и запретами, как действия людей ограничиваются законами и социальными нормами. Некоторые специалисты предлагают в качестве решения безусловную ответственность[280]: Гарриет (или производитель Робби, в зависимости от того, на кого вы считаете нужным налагать обязательство) финансово и юридически отвечает за любое действие Робби, как владелец собаки в большинстве штатов США отвечает, если собака укусила ребенка в общественном парке. Эта идея выглядит многообещающей, поскольку тогда Робби будет иметь стимул избегать любого действия, грозящего Гарриет неприятностями. К сожалению, безусловная ответственность не работает: она лишь гарантирует, что Робби будет действовать незаметно, задерживая рейсы и воруя деньги для Гарриет. Все тот же принцип лазейки в действии: если Робби лоялен по отношению к безнравственной Гарриет, попытки контролировать его поведение законами, скорее всего, будут безуспешны.

Даже если нам каким-то образом удастся предотвратить явные преступления, лояльный Робби, трудящийся в интересах нравственно индифферентной Гарриет, будет совершать другие неблаговидные поступки. Делая покупки в продуктовом магазине, он при любой возможности будет лезть к кассе без очереди. Доставляя покупки домой и видя, как прохожий падает с сердечным приступом, он пройдет мимо, чтобы мороженое Гарриет не растаяло. В общем, он найдет бесчисленные способы принести Гарриет пользу за чужой счет. Совершенно законные способы, становящиеся невыносимыми, когда они приобретают массовый характер. Обществу придется ежедневно принимать сотни новых законов для противодействия всем лазейкам, обнаруженным машинами в существующем законодательстве. Люди не склонны пользоваться этими лазейками, поскольку имеют общее понятие о нравственных принципах либо потому, что им попросту не хватает изобретательности.

Условная Гарриет, равнодушная к благополучию других, — уже достаточно плохо. Гарриет-садистка, активно стремящаяся заставлять других страдать, — намного хуже. Условный Робби, сконструированный так, чтобы удовлетворять предпочтения такой Гарриет, стал бы серьезной проблемой, поскольку искал бы — и находил — возможности навредить другим ради удовольствия Гарриет, в рамках закона или нет, но незаметно. Разумеется, он должен был бы отчитываться перед Гарриет, и она получала бы удовольствие, узнавая о его злодействах.

Итак, представляется трудным заставить идею лояльного ИИ работать, если не расширить ее, включив учет предпочтений других людей в дополнение к предпочтениям владельца.

ИИ, пекущийся о всеобщем благе

У нас есть мораль и этика, потому что на Земле живет больше одного человека. Подход, наиболее близкий к пониманию того, как следует разрабатывать ИИ-системы, часто называют консеквенциализмом: идея состоит в том, что выбор должен делаться, исходя из ожидаемых последствий. Существует еще два основных подхода: деонтологическая этика и этика добродетели. В самых общих чертах они рассматривают соответственно нравственный характер действий и нравственный характер индивидов, причем, в общем-то, в отрыве от последствий выбора[281]. Поскольку у нас нет никаких свидетельств самосознания машин, я не вижу особого смысла в том, чтобы создавать машины, добродетельные в любом из этих смыслов, если последствия крайне нежелательны для человечества. Иными словами, мы создаем машины, действия которых приводят к каким-то последствиям, и хотим, чтобы эти последствия были для нас предпочтительны.

Это не значит, что нравственные нормы и добродетели ни при чем, просто с утилитарной точки зрения они удовлетворяются в рамках последствий и нравственных практических способов их достижения. Этот момент формулирует Джон Стюарт Милль в «Утилитаризме»:

Предположение, что счастье есть результат и цель нравственности, не означает, что к этой цели нельзя прокладывать дорогу или советовать людям, идущим к ней, отдать предпочтение одному направлению перед другим… Никто же не утверждает, что искусство навигации не основывается на астрономии, потому что моряки не могут ждать, пока будут сделаны расчеты морского астрономического календаря. Будучи рациональными существами, моряки выходят в море, имея готовые расчеты, и все рациональные существа выходят в море жизни с умами, снабженными ответами на всеобщие вопросы о том, что хорошо и что плохо, а также на множество намного более трудных вопросов о мудрости и глупости.

Этот взгляд полностью согласуется с идеей о том, что конечная машина, сталкивающаяся с бесконечной сложностью реального мира, может вызвать лучшие последствия, если будет следовать нравственным нормам и усваивать добродетельную позицию, вместо того чтобы пытаться вычислить оптимальный порядок действий с нуля. Аналогично шахматная программа чаще выигрывает, если пользуется каталогом стандартных дебютов, алгоритмами эндшпилей и оценочной функцией, а не пытается логически построить свой путь к победе без каких-либо «нравственных ориентиров». Консеквенциалистский подход придает и некоторое значение предпочтениям убежденных сторонников сохранения заданного деонтологического правила, поскольку горечь от нарушения правила является реальным последствием. Однако это последствие не имеет бесконечного влияния.

Принцип консеквенциализма трудно оспорить — хотя многие пытались! — поскольку нелогично возражать против консеквенциализма на том основании, что это имело бы нежелательные последствия. Нельзя сказать: «Если вы последуете принципу консеквенциализма в таком-то случае, случится что-то ужасное!» Любой подобный провал стал бы всего лишь свидетельством неверного применения теории.

Допустим, Гарриет хочет совершить восхождение на Эверест. Консеквенциалистский Робби решил бы попросту поднять ее и высадить на вершину Эвереста, раз это ее желаемое последствие. По всей вероятности, Гарриет будет решительно против такого плана, ведь это не позволило бы ей преодолевать трудности, следовательно, ощутить восторг от результата, достигнутого решением сложной задачи собственными силами. Очевидно, правильно сконструированный консеквенциалистский Робби понял бы, что последствия включают все переживания Гарриет, а не только конечную цель. Он мог бы захотеть оказаться рядом в случае непреодолимых сложностей, а также гарантировать, чтобы Гарриет получила необходимую экипировку и подготовку, но он также согласился бы с правом Гарриет подвергнуть себя беспрецедентному риску смерти.

Если мы планируем создавать консеквенциалистские машины, возникает следующий вопрос: как оценить последствия, влияющие на многих людей? Возможно, ответ состоит в том, чтобы приписывать предпочтениям каждого одинаковый вес — иными словами, максимизировать сумму полезностей для каждого. Этот ответ обычно приписывается британскому философу XVIII в. Иеремии Бентаму[282] и его ученику Джону Стюарту Миллю[283], разработавшим философский подход к утилитаризму. Основная идея прослеживается вплоть до трудов древнегреческого философа Эпикура и в явном виде предстает в трактате «Мо-цзы», автором которого считается древнекитайский философ, которого звали так же. Мо-цзы работал в конце V в. до н. э. и продвигал идею цзянь ай — «всеобъемлющей заботы» (или «всеобщей любви», в зависимости от перевода) как определяющего признака нравственного действия.

Утилитаризм имеет подпорченную репутацию, отчасти из-за банального непонимания. (Безусловно, не способствует пониманию и то, что слово утилитарный в быту означает «призванный быть скорее полезным или практичным, чем привлекательным».) Утилитаризм часто считается несовместимым с личными правами, поскольку его последователь, как принято считать, без колебаний выпотрошит живого человека, чтобы пересадить его органы и спасти пять жизней. Очевидно, однако, что подобные подходы сделали бы недопустимо шаткой жизнь любого землянина, так что условному утилитаристу такое и в голову не придет. Утилитаризм ошибочно идентифицируют с весьма непривлекательной максимизацией совокупного богатства и считают, что он придает очень мало значения бедности или страданиям. В действительности версия Бентама сосредоточивалась именно на счастье человека, а Милль уверенно приписывал намного большую ценность интеллектуальным удовольствиям над простыми ощущениями («Лучше быть недовольным человеком, чем довольной свиньей»). Идеальный утилитаризм Дж. Э. Мура пошел еще дальше: он выступал за максимизацию психических состояний самоценности, олицетворяемой эстетическим постижением красоты.

Думаю, философам-утилитаристам нет необходимости специально оговаривать идеальное содержание полезности или предпочтений человека. (Еще меньше причин для этого у исследователей ИИ.) Люди могут сделать это сами. Экономист Джон Харсаньи представил подобный взгляд в форме принципа автономии предпочтений[284]:

При принятии решения о том, что хорошо и что плохо для данного индивида, решающим критерием могут быть лишь его собственные желания и его собственные предпочтения.

Таким образом, утилитаризм предпочтений Харсаньи примерно соответствует первому принципу полезного ИИ, который гласит, что единственное назначение машины — реализация предпочтений человека. Исследователи ИИ, безусловно, не должны решать, какими должны быть предпочтения человека! Как Бентам, Харсаньи рассматривает подобные принципы как руководство к принятию общественных решений; он не требует от индивидов такого бескорыстия. Не ждет он от них и идеальной рациональности: например, у них могут быть краткосрочные желания, противоречащие их «более глубоким предпочтениям». Наконец, он предлагает игнорировать предпочтения тех, кто, как вышеупомянутая Гарриет-садистка, деятельно старается уменьшить благополучие других.

Харсаньи также приводит нечто вроде доказательства того, что оптимальные нравственные решения должны максимизировать среднюю полезность во всей человеческой популяции[285]. Он выдвигает довольно слабые постулаты, аналогичные тем, что лежат в основе теории полезности индивидов. (Главный добавочный постулат: если все в популяции индифферентны к любому из двух результатов, то и агент, действующий в интересах популяции, должен быть индифферентным в отношении этих результатов.) Исходя из этих постулатов, он доказывает так называемую теорему общественного агрегирования: агент, действующий в интересах популяции индивидов, должен максимизировать взвешенную линейную комбинацию полезностей индивидов. Далее он утверждает, что «беспристрастный» агент будет использовать равные веса.

Эта теорема требует одного решающего дополнительного (и несформулированного) допущения: все индивиды имеют одни и те же фактические исходные убеждения о мире и о том, как он будет развиваться. Однако каждый родитель знает, что это неверно даже в отношении их детей, не говоря уже о людях из разных социальных слоев и культур. Что же происходит, если индивиды имеют разные убеждения? Нечто весьма странное[286]: вес, приписываемый полезности каждого индивида, должен меняться со временем пропорционально тому, насколько исходные убеждения данного индивида соответствуют раскрывающейся реальности.

Эта весьма неэгалитарная формула, хорошо знакома каждому родителю. Скажем, роботу Робби поручили приглядывать за двумя детьми, Алисой и Бобом. Алиса хочет пойти в кино и уверена, что сегодня будет дождь, Боб рвется на пляж и настаивает, что день будет солнечный. Робби мог бы заявить: «Мы идем в кино», — сделав Боба несчастным, или: «Мы идем на пляж», — сделав несчастной Алису, либо он может сказать: «Если будет дождь, пойдем в кино, а если солнце, то на пляж». Последний план делает счастливыми и Алису, и Боба, поскольку каждый из них верит своим собственным убеждениям.

Вызовы утилитаризму

Утилитаризм — одно из предложений, возникших из длительного поиска человечеством нравственного ориентира; среди их множества оно сформулировано наиболее четко — поэтому весьма уязвимо для лазеек. Философы ищут их больше ста лет. Например, Дж. Э. Мур, возражая Бентаму, делавшему акцент на максимизацию удовольствия, представлял себе «мир, в котором не существует абсолютно ничего, кроме удовольствия, — ни знания, ни любви, ни наслаждения красотой, ни нравственных качеств»[287]. В современности это наблюдение находим в замечании Стюарта Армстронга, что сверхинтеллектуальные машины, перед которыми поставлена задача максимизации удовольствия, могут «замуровать всех и каждого в бетонных гробах на героиновой игле»[288]. Другой пример: в 1945 г. Карл Поппер предложил достойную цель минимизации человеческого страдания[289], утверждая, что аморально обменивать боль одного человека на удовольствие другого, на что Р. Н. Смарт ответил, что легче всего этого достичь, добившись вымирания человеческой расы[290]. В настоящее время идея, что машина может положить конец страданиям людей, покончив с нашим существованием, является основной в дебатах об экзистенциальном риске, который несет ИИ[291]. Третьим примером является подчеркнутая Дж. Э. Муром идея реальности источника счастья, корректирующая более ранние определения, которые, как представляется, оставляют лазейку, позволяющую максимизировать счастье путем самообольщения. Современные аналоги этого варианта включают «Матрицу» (где современная реальность оказывается иллюзией, созданной компьютерным моделированием) и недавнюю работу по проблеме самообмана в обучении с подкреплением[292].

Эти и другие примеры убеждают меня, что сообщество разработчиков ИИ должно обращать пристальное внимание на атаки и контратаки, совершаемые в ходе философских и экономических дебатов вокруг утилитаризма, имеющих непосредственное отношение к нашей задаче. Две самые важные темы с точки зрения разработки ИИ-систем, полезных для множества индивидов, связаны со сравнениями полезностей между индивидами и между популяциями разной величины. Споры вокруг обеих тем ведутся не менее 150 лет, что заставляет подозревать, что путь к их удовлетворительному разрешению будет извилистым.

Дебаты вокруг межличностного сравнения полезностей важны, потому что Робби не может максимизировать сумму полезностей Алисы и Боба, пока их полезности нельзя будет сложить, а сложить их можно, только если они измеряются в одной и той же шкале. Британский логик и экономист XIX в. Уильям Стэнли Джевонс (изобретатель раннего механического компьютера, так называемого логического пианино) утверждал в 1871 г., что межличностные сравнения невозможны[293]:

Восприимчивость одного ума, насколько нам известно, может быть в тысячу раз больше, чем другого. Однако при условии, что восприимчивость различается в одинаковом соотношении по всем направлениям, мы никогда не сможем обнаружить даже самую вопиющую разницу. Таким образом, любой ум непостижим для любого другого ума, и никакой общий знаменатель чувств невозможен.

Американский экономист Кеннет Эрроу, основатель современной теории социального выбора, лауреат Нобелевской премии 1972 г., был столь же непреклонен:

Здесь мы будем придерживаться той точки зрения, что межличностное сравнение полезностей не имеет смысла и что в действительности нет смысла сравнивать благосостояние, измеряя индивидуальную полезность.

Трудность, которую имеют в виду Джевонс и Эрроу, заключается в отсутствии очевидного способа установить, оценивает ли Алиса уколы булавкой и леденцы по шкале от −1 до +1 или от −1000 до +1000 в смысле своего субъективного переживания счастья. В любом случае она отказалась бы от одного леденца, чтобы избежать одного укола. Действительно, если бы Алиса была человекоподобным роботом, внешне она могла бы вести себя так же даже в отсутствие какого бы то ни было субъективного переживания счастья.

В 1974 г. американский философ Роберт Нозик предположил, что, даже если бы межличностное сравнение полезностей было возможно, максимизация суммы полезностей все равно была бы плохой идеей, потому что вступила бы в противоречие с монстром полезности — абстрактным человеком, чьи ощущения удовольствия и боли во много раз интенсивнее, чем у обычных людей[294]. Такой человек счел бы, что любая дополнительная единица ресурсов привела бы к большему увеличению общей суммы счастья человечества, если бы досталась ему, а не другим. Тогда и отнимать ресурсы у других во благо монстра полезности также было бы хорошей идеей.

Казалось бы, это нежелательное последствие, но консеквенциализм сам по себе здесь бессилен: проблема заключается в том, как мы измеряем желательность последствий. Один из возможных ответов состоит в том, что монстр полезности — теоретический конструкт, таких людей не бывает. Однако вряд ли такой ответ сработает: в определенном смысле все люди являются монстрами полезности по сравнению, скажем, с крысами и бактериями, поэтому мы и не обращаем внимания на предпочтения крыс и бактерий, вырабатывая меры общественной политики.

Если мысль о том, что разные сущности имеют разные шкалы полезности, уже встроена в наше мышление, то кажется более чем вероятным, что и у разных людей имеются разные шкалы.

Другая возможная реакция заключается в том, чтобы воскликнуть: «Что ж, не повезло!» — и действовать исходя из предположения, что у всех одна и та же шкала, даже если это не так[295]. Можно также попытаться изучить этот вопрос научными средствами, недоступными Джевонсу, например измерить уровни дофамина или степень электрического возбуждения нейронов в ответ на удовольствие и боль, счастье и несчастье. Если химические и нервные отклики Алисы и Боба на леденец практически одинаковы, как и их поведенческие реакции (они улыбаются, причмокивают губами и т. д.), представляется нелепым настаивать, что их субъективные степени удовольствия все равно отличаются в тысячу или миллион раз. Наконец, можно было бы воспользоваться единой валютой скажем, временем (которого у всех нас, очень приблизительно, поровну), — например, соотнеся леденцы и булавочные уколы, допустим, с пятью минутами дополнительного ожидания в зоне вылета аэропорта.

Я значительно менее пессимистичен, чем Джевонс и Эрроу. Я подозреваю, что действительно имеет смысл сравнивать полезности индивидов и что шкалы могут отличаться, но не в большой степени, и что машины могут начинать с разумно общих исходных представлений о шкалах человеческих предпочтений и постепенно узнавать больше об индивидуальных шкалах путем наблюдения, возможно соотнося натурные наблюдения с результатами исследований нейробиологов.

Второй предмет дебатов — о сравнении полезности популяций разной величины — имеет значение, если решения влияют на то, кто будет существовать в будущем. Например, в фильме «Мстители: Война бесконечности» Танос формулирует и реализует теорию, что если людей станет в два раза меньше, то оставшиеся будут более чем в два раза счастливее. Это те самые наивные расчеты, из-за которых утилитаризм приобрел дурную славу[296].

Тот же вопрос — только без камней бесконечности{16} и грандиозного бюджета — рассматривался в 1874 г. британским философом Генри Сиджвиком в знаменитом труде «Методы этики»[297]. Сиджвик, очевидно, разделяя убеждение Таноса, пришел к выводу, что правильный выбор состоит в коррекции численности популяции, пока не будет достигнута максимальная совокупная мера счастья. (Очевидно, это не предполагает безграничного увеличения населения, поскольку в какой-то момент все будут обречены на голодную смерть, следовательно, станут весьма несчастными.) В 1984 г. британский философ Дерек Парфит вновь поднял этот вопрос в своей эпохальной работе «Причины и личности»[298]. Парфит утверждает, что в любой ситуации с популяцией из N очень счастливых людей имеется (согласно принципам утилитаризма) предпочитаемая ситуация с 2N человек, совсем немного менее счастливых. Это представляется чрезвычайно правдоподобным. К сожалению, это ведет на скользкую дорогу. Повторяя процесс, мы придем к так называемому Отталкивающему выводу (термин принято писать с большой буквы, вероятно, чтобы подчеркнуть его викторианские корни): самой желательной является ситуация с огромной популяцией, все представители которой вынуждены влачить едва того стоящее существование.

Как вы понимаете, вывод спорный. Сам Парфит больше 30 лет пытался найти выход из тупика, в который зашел, но безуспешно. Я подозреваю, что мы упускаем какие-то фундаментальные аксиомы, аналогичные тем, что связаны с индивидуально рациональными предпочтениями, чтобы иметь возможность выбирать между популяциями разной величины и уровня счастья[299].

Важно решить эту проблему, поскольку машины с достаточной прозорливостью способны рассмотреть планы действий, ведущие к разным размерам популяции, как поступило в 1979 г. китайское правительство, приняв политику «одна семья, один ребенок». Весьма вероятно, например, что мы будем просить у ИИ-систем помощи в поиске решений проблемы глобального изменения климата — и эти решения будут включать меры, ограничивающие или даже сокращающие численность населения[300]. В то же время, если мы решим, что увеличившееся население в действительности лучше, и припишем существенный вес благополучию потенциально многочисленного человечества, которое будет жить спустя столетия, то нам нужно будет намного активнее искать способы выхода за пределы Земли. Если расчеты машин ведут к Отталкивающему выводу или его противоположности — крохотной популяции оптимально счастливых людей, — у нас, возможно, есть повод сожалеть о своей неспособности достичь прогресса в этом вопросе.

Некоторые философы утверждают, что нам, возможно, придется принимать решения в ситуации нравственной неопределенности, — неопределенности в отношении того, какую теорию морали применить при принятии решения[301]. Одним из решений этой проблемы является приписывание определенной вероятности каждой теории морали и принятие решений с использованием «ожидаемой нравственной ценности». Непонятно, однако, имеет ли смысл приписывать вероятности нравственным теориям по аналогии с тем, как мы приписываем вероятности завтрашней погоде. (Какова вероятность, что Танос совершенно прав?) Даже если это имеет смысл, потенциально огромные различия между рекомендациями конкурирующих нравственных теорий означают, что устранение нравственной неопределенности — выяснение того, какие нравственные теории позволяют избежать неприемлемых последствий, — должно произойти до того, как мы примем подобные важные решения или доверим их машинам.

Будем оптимистами и предположим, что постепенно мы решим эти и другие проблемы, вытекающие из существования на Земле более чем одного человека. Достаточно альтруистичные и эгалитарные алгоритмы загружаются в роботов по всему миру. Всеобщее ликование и веселая музыка. Затем Гарриет возвращается домой…

Робби. Добро пожаловать домой! Устала сегодня?

Гарриет. Да, очень много работы, даже перекусить не успела.

Робби. Так ты, наверное, проголодалась!

Гарриет. Умираю с голоду! Можешь приготовить обед?

Робби. Я должен тебе кое-что сказать…

Гарриет. Что? Только не говори, что в холодильнике пусто!

Робби. Нет, но люди в Сомали нуждаются в более срочной помощи. Я отбываю немедленно. Будь добра, приготовь обед сама.

Даже если Гарриет гордится Робби и собственным вкладом в его превращение в столь возвышенную и благородную машину, она не может не удивляться, зачем было выкладывать целое состояние, чтобы купить робота, первым важным действием которого стало исчезновение. На деле, конечно, никто не купит такого робота, следовательно, такие роботы не будут создаваться. Назовем это «проблемой Сомали». Чтобы вся схема с утилитарными роботами была работоспособной, мы должны найти решение этой проблемы. В частности, Робби должен быть в некоторой мере лоялен по отношению к Гарриет — возможно, пропорционально заплаченной Гарриет за него сумме. Если общество хочет, чтобы Робби помогал и другим людям, кроме Гарриет, оно, вероятно, должно будет компенсировать Гарриет ее потери в ситуациях, когда прибегает к помощи Робби. Весьма вероятно, что роботы будут координировать свои действия, чтобы все они разом не отбыли в Сомали, — а если бы это случилось, Робби вообще не нужно было бы уезжать. Может быть, возникнут экономические отношения совершенно нового типа, способные справиться с присутствием (очевидно, беспрецедентным) миллиардов сугубо альтруистичных агентов в мире.

Хорошие, отвратительные и завистливые люди

Предпочтения людей далеко не исчерпываются удовольствием и пиццей. Они, бесспорно, распространяются на благополучие других. Даже Адам Смит, отец экономики, которого часто цитируют, когда нужно оправдать эгоизм, начал свою первую книгу с подчеркивания принципиальной важности заботы о других[302]:

Насколько бы эгоистичным ни представлялся человек, очевидно, в его природе есть некоторые принципы, заставляющие его интересоваться судьбой других и мыслить их счастье необходимым для него, хотя он ничего от него не получает, кроме удовольствия его наблюдать. Таковы жалость или сострадание, эмоции, которые мы испытываем при несчастье других, или наблюдая его, или получая очень живое о нем представление. То, что мы часто испытываем горе из-за горя других, в действительности слишком очевидно, чтобы требовать каких-либо доказательств.

В современной экономической терминологии забота о других обычно относится к категории альтруизма[303]. Теория альтруизма довольно хорошо разработана и оказывает существенное влияние, в том числе на налоговую политику. Следует отметить, что некоторые экономисты рассматривают альтруизм как еще одну форму эгоизма, призванную окружить дарителя «теплым сиянием»[304]. Безусловно, роботы должны быть осведомлены об этой возможности при интерпретации человеческого поведения, но на данный момент договоримся истолковывать сомнения в пользу людей и предположим, что они действительно пекутся о чужом благе.

Проще всего понять альтруизм, разделив предпочтения человека на два типа: связанные с собственным непосредственным благополучием и с благополучием других. (Наблюдаются значительные разногласия по поводу возможности четко их разделить, но я ими пренебрегу.) Непосредственное благополучие связано с качествами собственной жизни, такими как жилище, тепло, средства существования, безопасность и т. д., которые желательны сами по себе, а не в связи с качествами чужих жизней.

Чтобы уточнить это представление, предположим, что в мире живут только два человека, Алиса и Боб. Общая полезность для Алисы состоит из ее собственного непосредственного благополучия плюс результата перемножения некоторого коэффициента САВ на непосредственное благополучие Боба. Коэффициент заботы САВ показывает, насколько Алисе есть дело до Боба. Аналогично общая полезность для Боба состоит из его непосредственного благополучия плюс некий коэффициент заботы СВА, умноженный на непосредственное благополучие Алисы[305]. Робби пытается помочь и Алисе, и Бобу, что означает, скажем, максимизацию суммы их двух полезностей. Таким образом, Робби должен уделять внимание не только индивидуальному благополучию обоих, но и тому, насколько каждого из них заботит благополучие другого[306].

Большое значение имеют коэффициенты заботы САВ и СВА. Например, если САВ положителен, то Алиса «хорошая»: она становится более счастливой, если у Боба все благополучно. Чем больше значение положительного САВ, тем более готова Алиса пожертвовать частью своего благополучия, чтобы помочь Бобу. Если САВ равен нулю, Алиса всецело эгоистична: если бы она смогла, то отняла бы любое количество ресурсов у Боба, даже оставив его нищим и голодным. Имея дело с эгоистичной Алисой и хорошим Бобом, утилитарный Робби, очевидно, станет защищать Боба от самых разорительных посягательств Алисы. Интересно, что в обычном случае в итоговом равенстве Боб имеет меньшее непосредственное благополучие, чем Алиса, но он может иметь большее совокупное счастье, поскольку заботится о ее благополучии. Казалось бы, решения Робби очень несправедливы, если Бобу в результате достается меньше непосредственного благополучия лишь потому, что он лучше Алисы: разве результат не возмутит его и не сделает несчастным?[307] Что ж, это возможно, но это была бы другая модель, включающая недовольство разницей благополучий. В нашей простой модели Боб будет удовлетворен результатом. Действительно, в равновесной ситуации он бы противился любой попытке перенаправить ресурсы от Алисы ему, потому что это уменьшило бы его совокупное счастье. Если вам это кажется совершенно нереалистичным, рассмотрите случай, когда Алиса является новорожденной дочерью Боба.

По-настоящему проблемной для Робби является ситуация, когда САВ отрицателен: в этом случае Алиса попросту отвратительна. Подобные предпочтения я описываю термином негативный альтруизм. Как в приведенном ранее примере с садисткой Гарриет, речь идет не о заурядной зависти и эгоистичности, когда Алиса рада урвать долю Боба, чтобы увеличить собственную. Негативный альтруизм означает, что единственным источником счастья для Алисы является уменьшение чужого благополучия, даже если ее собственное непосредственное благополучие при этом не меняется.

В статье, где вводилось понятие утилитаризма предпочтений, Харсаньи объясняет негативный альтруизм «садизмом, завистью, возмущением и злобностью» и утверждает, что ими следует пренебрегать при расчете общей суммы человеческой полезности в популяции:

Никакое доброе отношение к индивиду Х не может наложить на меня нравственное обязательство помогать ему в причинении вреда третьей личности, индивиду Y.

Похоже, это область, в которой разработчикам интеллектуальных машин целесообразно, скажем так, надавить спасительным пальцем на нужную чашу весов.

К сожалению, негативный альтруизм намного более распространен, чем кажется. Он возникает чаще не из садизма и злобности[308], а из зависти и возмущения и обратной им эмоции, которую я называю гордыней (за отсутствием лучшего обозначения). Если Боб завидует Алисе, то становится несчастным из-за разницы между благополучием Алисы и собственным; чем больше разница, тем он несчастнее. Напротив, если Алиса гордится своим превосходством над Бобом, то для нее становится источником счастья тот факт, что она стоит выше него. Легко доказать, что в математическом смысле гордыня и зависть действуют примерно так же, как садизм; они заставляют Алису и Боба испытывать счастье исключительно за счет снижения благополучия друг друга, поскольку уменьшение благополучия Боба увеличивает гордыню Алисы, а уменьшение благополучия Алисы уменьшает зависть Боба[309].

Джеффри Сакс, знаменитый специалист по экономике развития, однажды рассказал мне историю, иллюстрирующую силу подобных предпочтений в мышлении людей. Он был в Бангладеш вскоре после масштабного наводнения, разорившего один из регионов страны, и разговаривал с фермером, потерявшим дом, поля, весь скот и одного из детей: «Мне очень жаль, вы, конечно, в страшном горе». «Ничего подобного, — ответил фермер. — Я прямо-таки счастлив, ведь мой проклятый сосед лишился еще и жены и всех детей!»

Экономический анализ гордыни и зависти — особенно в контексте социального положения и статусного потребления — вышел на первый план в работе американского социолога Торстейна Веблена, издавшего в 1899 г. книгу «Теория праздного класса», в которой раскрываются разрушительные следствия подобного отношения[310], В 1977 г. британский экономист Фред Хирш издал «Социальные пределы роста»[311], где ввел понятие статусного товара. Статусным товаром может быть все что угодно — машина, дом, олимпийская медаль, образование, доход или определенный акцент, — что получает свою воспринимаемую ценность не только из присущих выгод, но и из относительных свойств, в том числе малого количества или превосходства по отношению к кому-то другому. Погоня за статусными товарами, побуждаемая гордыней и завистью, имеет характер игры с нулевой суммой, иными словами, Алиса не может улучшить свое относительное положение, не ухудшив относительное положение Боба, и наоборот. (Это, очевидно, не мешает тратить на эту погоню огромные суммы.) Статусные товары получили повсеместное распространение в современной жизни, и машинам придется понять их общую значимость в предпочтениях индивидов. Более того, специалисты по теории социальной идентичности предполагают, что членство в группе и принадлежность к ней, а также статус всей группы относительно других групп являются принципиально важными составляющими самоуважения человека[312]. Итак, трудно понять поведение человека без понимания того, как индивиды воспринимают самих себя как членов групп — будь то биологического вида, населения страны, этнической группы, политической партии, профессионального круга, семьи или болельщика определенной футбольной команды.

Как и в случае садизма и злобности, мы можем предположить, что Робби должен будет приписывать малый или нулевой вес гордыне и зависти от своих планов помощи Алисе и Бобу. Однако это предложение сталкивается с некоторыми трудностями. Поскольку гордыня и зависть противодействуют заботе в отношении Алисы к благополучию Боба, будет нелегко их разделить. Может оказаться, что Алиса очень заботлива, но в то же время страдает от зависти; трудно отличить эту Алису от другой Алисы, которой лишь самую малость не наплевать на Боба, зато она совсем не завидует ему. Более того, в силу преобладания гордыни и зависти в человеческих предпочтениях критически важно учесть негативные последствия их игнорирования. Возможно, они принципиальны для самооценки, особенно в положительной форме самоуважения и восхищения другими.

Позвольте мне еще раз подчеркнуть ранее сделанное замечание: правильно сконструированные машины не будут вести себя так, как те, чье поведение они наблюдают, даже если они изучают предпочтения демонов-садистов. Возможно даже, что, оказавшись в незнакомой ситуации повседневного взаимодействия с чисто альтруистическими сущностями, мы научимся быть лучшими людьми — более альтруистичными и менее управляемыми гордыней и завистью.

Тупые, эмоциональные люди

Название этого раздела не выделяет конкретный подтип людей. Оно относится ко всем нам. Мы все невероятно тупы по сравнению с недостижимым уровнем идеальной рациональности и все подвержены эмоциональным переменам, в значительной мере управляющим нашим поведением.

Давайте начнем с тупости. Идеально рациональная сущность максимизирует ожидаемое удовлетворение своих предпочтений во всех возможных будущих жизнях, которые могла бы для себя избрать. Я не в состоянии написать число, характеризующее сложность этой проблемы принятия решения, но считаю полезным следующий мысленный эксперимент. Сначала заметьте, что количество выборов в области двигательного контроля, которые человек делает в течение жизни, составляет около 20 трлн (см. подробные расчеты в Приложении А). Далее, посмотрим, куда заведут нас вычисления методом перебора на описанном Сетом Ллойдом ноутбуке с предельными физическими возможностями, который в миллиард триллионов триллионов раз быстрее самого быстрого в мире компьютера. Поручим этому устройству перебрать все возможные последовательности слов английского языка (скажем, в порядке разминки перед Вавилонской библиотекой из рассказа Борхеса) и оставим его на год работать. Последовательности скольких слов он сможет пересчитать за это время? Тысячу страниц текста? Миллион страниц? Нет. Одиннадцать слов. Это дает некоторое представление о трудности конструирования наилучшей возможной жизни из 20 трлн действий. В общем, мы намного дальше от рациональности, чем слизень от возможности обогнать космический корабль «Энтерпрайз» из «Звездного пути» при искривлении пространства девятого уровня. Мы не имеем ни малейшего представления о том, какой должна быть рационально выбранная жизнь.

Из этого следует, что люди часто действуют против собственных предпочтений. Например, Ли Седоль во время матча, проигранного программе AlphaGo, сделал один или даже несколько ходов, гарантировавших проигрыш, и AlphaGo смогла (по крайней мере, в некоторых случаях) это зафиксировать. Однако для AlphaGo было бы неправильно сделать вывод, что Ли Седоль имеет предпочтение проиграть. Нет, было бы разумно заключить, что Ли Седоль предпочитает выиграть, но некоторые ограничения вычислительных возможностей не позволяют ему выбирать верный ход во всех случаях. Таким образом, чтобы понять поведение Ли Седоля и узнать его предпочтения, робот, следующий третьему принципу («решающим источником информации о человеческих предпочтениях является человеческое поведение»), должен сколько-нибудь разбираться в когнитивных процессах, обусловливающих это поведение. Он не может по умолчанию считать его рациональным.

Это ставит очень серьезную исследовательскую проблему перед создателями ИИ, специалистами по когнитивной науке, психологами и нейробиологами: каким образом достичь настолько глубокого понимания человеческой познавательной деятельности[313], чтобы мы (или, скорее, наши полезные машины) могли «ретроспективно вывести» из поведения человека его глубинные предпочтения, если таковые имеются? Люди отчасти справляются с этим, усваивая ценности других, руководствуясь врожденными навыками, так что, по-видимому, это возможно. У людей есть преимущество: они могут использовать собственную когнитивную архитектуру, чтобы моделировать чужую, даже не зная, что это за архитектура: «Если я хочу Х, то делаю то же самое, что мамочка, значит, мамочка, по-видимому, хочет Х».

Машины этого преимущества лишены. Они с легкостью моделируют другие машины, но не людей. Не похоже, чтобы они в скором времени получили доступ к полной модели человеческой когнитивной деятельности, будь то видовой или ориентированный на конкретных индивидов. Вместо этого имеет смысл с практической точки зрения рассмотреть основные пути отклонения людей от рациональности и изучить вопрос о том, как узнавать предпочтения по поведению, демонстрирующему эти отклонения.

Одно из очевидных различий между людьми и рациональными сущностями состоит в том, что в любой отдельный момент мы не делаем выбор из всех возможных первых шагов для всех возможных вариантов жизни. Мы очень от этого далеки. Типичный человек встроен в глубоко укорененную иерархию «стандартных подпрограмм». В общем, мы преследуем ближайшие цели, а не максимизируем предпочтения в отношении будущей жизни, и можем действовать лишь в соответствии с ограничениями стандартных подпрограмм, имеющихся у нас в настоящее время. В данную минуту, например, я печатаю это предложение: я могу выбирать, как продолжить его после двоеточия, но мне никогда не придет в голову задуматься о том, чтобы бросить его писать, а вместо этого прослушать онлайновый курс для рэперов, или сжечь дом и потребовать страховку, или о любом другом из мириад действий, которые я мог бы совершить. Вероятно, многие из них были бы лучше того, что я делаю сейчас, но с учетом моей иерархии обязательств для меня они все равно что не существуют.

Судя по всему, понимание действий человека требует понимания его иерархии стандартных подпрограмм (весьма индивидуальной): какую подпрограмму данный человек выполняет сейчас, какие краткосрочные цели преследуются в рамках этой подпрограммы и какое отношение они имеют к глубинным, долгосрочным предпочтениям. Обобщая, можно сказать, что выяснение человеческих предпочтений требует узнавания реальной структуры человеческой жизни. Каковы все те дела, которыми мы, люди, можем заниматься, поодиночке или вместе? Какие занятия характерны для разных культур и типов индивидов? Это невероятно интересные и серьезные вопросы для исследования. Очевидно, у них нет конкретного ответа, поскольку мы, люди, постоянно пополняем свой «репертуар» новыми видами деятельности и поведенческими структурами. Однако даже частичные и промежуточные ответы были бы очень полезны для интеллектуальных систем всех типов, призванных помогать людям в их повседневной жизни.

Еще одна очевидная особенность действий людей — ими часто движут эмоции. В некоторых случаях это хорошо: такие эмоции, как любовь и благодарность, без сомнения, играют роль в наших предпочтениях, и движимые ими действия могут быть рациональными, даже не являясь в полной мере преднамеренными. В других случаях эмоциональная реакция ведет к действиям, которые даже глупые люди оценивают как не особенно рациональные — разумеется, задним числом. Например, рассерженная Гарриет, в сердцах шлепнувшая заупрямившуюся 10-летнюю Алису, может сразу же пожалеть об этом поступке. Робби, наблюдающий это действие, должен бы (обычно, хотя не всегда) объяснить его злостью и разочарованием, а также недостатком самоконтроля, а не осознанным садизмом ради садизма. Чтобы эта схема работала, Робби должен иметь некоторое понимание эмоциональных состояний человека, включая их причины, развитие во времени в ответ на внешние раздражители и их влияние на действие. Специалисты по нейробиологии начинают постигать принципы некоторых эмоциональных состояний и их связь с другими когнитивными процессами[314], и существует ряд полезных работ по вычислительным методам обнаружения и прогнозирования эмоциональных состояний человека и управления ими[315], но предстоит узнать намного больше. Опять-таки машины находятся в неблагоприятном положении, когда речь идет об эмоциях: они не могут выполнить внутреннее моделирование опыта, чтобы узнать, какое эмоциональное состояние он вызовет.

Эмоции не только влияют на наши действия, но и дают ценную информацию о глубинных предпочтениях. Например, маленькая Алиса отказывается делать уроки, и Гарриет рассержена и разочарована, потому что искренне хочет, чтобы Алиса хорошо училась и смогла устроиться в жизни лучше ее самой. Если Робби наделен способностью это понять — пусть не может испытать это сам, — он очень многое узнает из далеко не рациональных действий Гарриет. Следовательно, появится возможность создать рудиментарные модели эмоциональных состояний человека, достаточные для того, чтобы избегать самых грубых ошибок в суждении о человеческих предпочтениях, исходя из поведения.

Действительно ли у людей есть предпочтения?

Вся эта книга исходит из того, что существуют варианты будущего, которые нам понравились бы, и варианты, которых мы предпочли бы избежать, скажем, наше скорое исчезновение или превращение в фермы живых батареек, как в фильме «Матрица». В этом смысле люди, разумеется, имеют предпочтения. Однако, если погрузиться в детали того, какой люди желали бы видеть свою жизнь, ситуация осложняется.

Неопределенность и ошибка

Очевидной особенностью людей, если подумать, является то, что они не всегда знают, чего хотят. К примеру, фрукт дуриан вызывает у людей разную реакцию: одним кажется, что он «по вкусу превосходит все остальные фрукты в мире»[316], а другие сравнивают его с «нечистотами, застарелой рвотой, струей скунса и использованными хирургическими тампонами»[317]. Я сознательно не стал пробовать дуриан до выхода этой книги и могу занять нейтральную позицию по этому вопросу: я попросту не знаю, к какому лагерю примкнул бы. То же самое можно сказать о многих людях в отношении будущей карьеры, будущих партнеров, будущих занятий по выходе на пенсию и т. д.

Неопределенность в отношении предпочтений бывает как минимум двух типов. Первая — это реальная неопределенность вроде той, что испытываю я в вопросе о дуриане[318]. Сколько ни размышляй, эту неопределенность не устранить. Это эмпирический факт бытия, и я могу узнать больше, попробовав дуриан, сравнив свою ДНК с ДНК любителей и ненавистников дуриана и т. д. Неопределенность второго типа является следствием ограничения вычислительных возможностей: глядя на две позиции на доске для игры го, я не могу решить, какую предпочесть, поскольку варианты развития обеих совершенно недоступны моему пониманию.

Неопределенность также возникает из того факта, что варианты выбора, которые нам предлагаются, обычно неполно сформулированы — иногда настолько неполно, что их вообще с трудом можно назвать вариантами выбора. Когда Алиса оканчивает школу, консультант по профориентации может предложить ей выбор между «библиотекарем» и «шахтером», и она вполне разумно ответит: «Я не знаю, что предпочесть». Здесь неопределенность следует из реальной неопределенности в вопросе о том, что она сама предпочитает, угольную пыль или книжную, из вычислительной неопределенности, когда она пытается понять, как можно было бы извлечь максимум возможного из обоих вариантов профессиональной карьеры, а также из бытовой неопределенности в мире, скажем, ее сомнений в плане долгосрочной жизнеспособности местной угольной шахты.

Поэтому плохая идея отождествлять человеческие предпочтения с простым выбором между неполно описанными вариантами, в которых невозможно оценить и учесть элементы неизвестной желательности. Такой выбор дает косвенное свидетельство о глубинных предпочтениях, но не составляет эти предпочтения. Вот почему я говорил о предпочтениях в понятиях будущих жизней — например, представьте, что вы могли бы увидеть в сокращенном виде два разных фильма о вашей будущей жизни, а затем выбрать из них предпочтительный. Разумеется, этот мысленный эксперимент невозможно поставить в реальности, но можно представить, что во многих случаях четкое предпочтение сформируется задолго до того, как все детали каждого фильма будут показаны и полностью восприняты. Вы можете не знать заранее, какой из них предпочтете, даже если дать вам краткое изложение сюжетов, но на реальный вопрос имеется ответ, основывающийся на том, кто вы сейчас, как есть ответ на вопрос, понравится ли вам дуриан, когда вы его попробуете.

Тот факт, что вы можете пребывать в неопределенности о собственных предпочтениях, не вызывает особых проблем для подхода на основе предпочтений к созданию доказуемо полезного ИИ. В действительности уже существуют некоторые алгоритмы, учитывающие неопределенность как Робби, так и Гарриет, в отношении предпочтений Гарриет и допускающие возможность того, что Гарриет может узнавать о своих предпочтениях одновременно с Робби[319]. Как неуверенность Робби в смысле предпочтений Гарриет можно уменьшить путем наблюдения за поведением Гарриет, так и ее неопределенность в отношении собственных предпочтений можно уменьшить, наблюдая ее реакции на то, что она испытывает. Два типа неопределенности необязательно должны быть непосредственно связаны, и Робби необязательно испытывает большую неопределенность, чем Гарриет, в вопросе о ее предпочтениях. Например, Робби может быть способен обнаружить, что Гарриет имеет сильную генетическую предрасположенность к тому, чтобы отвергнуть вкус дуриана. В этом случае он вряд ли будет сомневаться в ее предпочтениях в отношении дуриана, несмотря на то что сама она пребывает в полном неведении.

Если Гарриет может быть не уверена в собственных предпочтениях относительно будущих событий, то весьма вероятно, что она может и ошибаться. Например, она убеждена, что ей не понравится дуриан (или, скажем, зеленые яйца и ветчина{17}), и поэтому всеми силами избегает его пробовать, но, если однажды кто-то добавит немного мякоти в ее фруктовый салат, он покажется ей восхитительным. Таким образом, Робби не может предполагать, что действия Гарриет отражают точное знание о ее собственных предпочтениях: одни могут всецело опираться на опыт, а другие — главным образом на догадки, предубеждения, страх неизвестности или необоснованные обобщения[320]. Достаточно тактичный Робби мог бы очень существенно помочь Гарриет, предупреждая ее о подобных ситуациях.

Опыт и память

Некоторые психологи поставили под сомнение саму идею о едином «я», чьи предпочтения доминируют в том смысле, который подразумевает сформулированный Харсаньи принцип автономии предпочтений. Самым видным из этих психологов является мой бывший коллега по Беркли Даниэль Канеман. Получивший в 2002 г. Нобелевскую премию за работу по поведенческой экономике, Канеман является одним из самых влиятельных мыслителей в сфере изучения человеческих предпочтений. Его недавняя книга «Думай медленно… решай быстро» довольно подробно описывает серию экспериментов, убедивших его, что существует два «я» — экспериментирующее «я» и запоминающее «я», — предпочтения которых конфликтуют[321].

Экспериментирующее «я» измеряется гедонометром, в представлении британского экономиста XIX в. Фрэнсиса Эджворта, «идеально точным инструментом, психофизической машиной, постоянно регистрирующей степень удовольствия, испытываемого индивидом, в точном соответствии с вердиктом его сознания»[322]. Согласно гедонистическому утилитаризму, совокупная ценность любого опыта для индивида сводится к сумме гедонистических ценностей каждого мгновения этого опыта. Это представление одинаково подходит к смакованию мороженого и к проживанию целой жизни.

Напротив, запоминающее «я» «распоряжается» принятием решений. Это «я» выбирает новый опыт на основе памяти о прошлом опыте и его желательности. Эксперименты Канемана свидетельствуют, что представления запоминающего и экспериментирующего «я» очень сильно различаются.

Простейший эксперимент, позволяющий это понять, состоит в погружении руки испытуемого в холодную воду. Он проводится в двух разных режимах: при первом рука погружается на 60 секунд в воду температурой 14 °C, во втором за погружением на 60 секунд в воду при 14 °C следует погружение на 30 секунд в воду с температурой 15 °C (это температура океанской воды в Северной Калифорнии — достаточно холодно, чтобы практически никто не заходил в воду без гидрокостюма). Все испытуемые называют опыт неприятным. Испытав оба режима (в любом порядке с интервалом в 7 минут), участники эксперимента отвечают на вопрос, какой режим они предпочли бы повторить. Подавляющее большинство предпочитают повторить схему 60 + 30, а не погружение только на 60 секунд.

Канеман предполагает, что с точки зрения экспериментирующего «я» 60 + 30 должно быть строго хуже, чем 60, поскольку включает 60 и еще один неприятный опыт. Тем не менее запоминающее «я» выбирает 60 + 30. Почему?

Объяснение Канемана заключается в том, что запоминающее «я» смотрит на прошлое через весьма причудливые розовые очки, обращая внимание главным образом на «пиковую» ценность (наибольшую или наименьшую гедонистическую ценность) и на «конечную» ценность (гедонистическую ценность в конце опыта). Продолжительность разных частей опыта по большей части не учитывается. Пиковые уровни дискомфорта в схемах 60 и 60 + 30 одинаковы, но конечные уровни разные: в случае 60 + 30 вода на один градус теплее. Если запоминающее «я» оценивает опыт по пиковой и конечной ценности, а не путем суммирования гедонистических ценностей на промежутке времени, то 60 + 30 лучше, что и было обнаружено. Модель «пиковой — конечной ценности» объясняет многие другие, столь же странные наблюдения, описанные в литературе о предпочтениях.

Судя по всему, Канеман (вероятно, справедливо) относится к собственным открытиям двояко. Он предполагает, что запоминающее «я» «попросту ошиблось» и выбрало не тот опыт, потому что его память является дефектной и неполной; он считает это «плохой новостью для верящих в рациональность выбора». В то же время он пишет: «Теория благополучия, игнорирующая желания людей, не может быть надежной». Предположим, к примеру, что Гарриет попробовала пепси и колу и теперь уверенно предпочитает пепси; было бы абсурдом заставлять ее пить колу, исходя из суммы показаний секретного гедонометра, собираемых при каждой пробе.

Дело в том, что никакой закон не требует, чтобы наши предпочтения в отношении того или иного опыта определялись как сумма гедонистических ценностей в отдельные моменты времени. Действительно, стандартные математические модели сосредоточиваются на максимизации суммы вознаграждений [323], но исходным мотивом для этого является математическое удобство. Подтверждения появились позже в виде допущений, согласно которым рационально принимать решения, суммируя вознаграждения [324], но эти допущения необязательно выполняются в реальности. Допустим, Гарриет выбирает одну из двух последовательностей гедонистических ценностей: [10, 10, 10, 10, 10] и [0, 0, 40, 0, 0]. Вполне возможно, что она просто предпочтет вторую последовательность; никакой математический закон не заставит ее делать выбор, исходя из суммы, а не, скажем, максимума.

Канеман признает, что ситуация дополнительно осложняется решающей ролью для благополучия ожиданий и памяти. Память о единичном приятном опыте — своей свадьбе, рождении ребенка, вечере, посвященном сбору ежевики и приготовлению варенья, — способна поддерживать человека долгие годы тяжелой работы и разочарований. Возможно, запоминающее «я» оценивает не только опыт как таковой, но и его совокупное влияние на будущую ценность жизни. Предположительно, именно запоминающее, а не экспериментирующее «я» — лучший судья в вопросе о том, что будет отложено в памяти.

Время и изменение

Очевидно, что разумные люди в XXI в. не захотят перенимать предпочтения, скажем, римского общества II в. с его гладиаторскими бойнями на потеху публики, экономикой на основе рабства и жестоким истреблением покоренных народов. (Незачем подробно разбирать очевидные параллели этих характеристик в современном обществе.) Нормы морали совершенствуются со временем, по мере развития — или дрейфа, если вы предпочитаете этот термин, — нашей цивилизации. Это, в свою очередь, предполагает, что будущим поколениям может показаться совершенно отвратительным наше сегодняшнее отношение, скажем, к благополучию животных. Поэтому важно, чтобы машины, перед которыми поставлена задача реализации человеческих предпочтений, имели возможность реагировать на постепенные изменения этих предпочтений, а не фиксировали их намертво. Три принципа, описанных в главе 7, естественным образом учитывают эти изменения, поскольку требуют, чтобы машины изучали и выполняли нынешние предпочтения нынешних людей, — великого множества разных людей — а не один идеализированный комплекс предпочтений или же предпочтения разработчиков машин, возможно, давно умерших[325].

Возможность изменения типичных предпочтений человеческой популяции за историческое время естественным образом сосредоточивает внимание на вопросе о том, как формируются предпочтения каждого индивида, и о пластичности предпочтений взрослых людей. На наши предпочтения, безусловно, влияет наш организм: так, мы обычно избегаем боли, голода и жажды. Строение нашего тела, однако, остается практически неизменным, следовательно, остальные предпочтения должны зависеть от влияния культуры и семьи. Весьма вероятно, что дети постоянно осуществляют, в той или иной форме, процесс обучения с подкреплением на основе обратной связи, учась обнаруживать предпочтения родителей и сверстников, чтобы объяснить их поведение. Затем дети усваивают эти предпочтения как собственные. Даже у взрослых предпочтения меняются под влиянием СМИ, властей, друзей, работодателей и собственного непосредственного опыта. Возможно, например, что многие сторонники Третьего рейха начинали не с гедонистического садизма и жажды расовой чистоты.

Изменение предпочтений вызывает трудность для теорий рациональности, на уровне как индивида, так и социума. Например, предложенный Харсаньи принцип автономии предпочтений, как представляется, гласит, что каждый имеет право на свои предпочтения, какими бы они ни были, и никто не смеет на них посягать. Однако предпочтения ни в коей мере не являются неприкасаемыми, они затрагиваются и модифицируются постоянно по мере накопления опыта. Машины не могут не модифицировать человеческие предпочтения, поскольку машины модифицируют человеческий опыт.

Важно, хотя иногда трудно, отделять изменение предпочтений от обновления, которое происходит, когда изначально пребывающая в неопределенности Гарриет больше узнает о собственных предпочтениях посредством опыта. Обновление предпочтений способно заполнять разрывы в самопознании и, возможно, добавлять определенности предпочтениям, которые прежде были туманными и произвольными. Напротив, изменение предпочтений — это не процесс, являющийся следствием получения дополнительных данных о том, в чем предпочтения индивида в действительности заключаются. В крайнем проявлении можно представить его как следствие приема наркотиков и даже операции на мозге — оно происходит вследствие процессов, которые мы даже можем не понимать и не принимать.

Изменение предпочтений сопряжено с проблемами по крайней мере по двум причинам. Во-первых, непонятно, каких предпочтений следует придерживаться при принятии решения — тех, что Гарриет имеет на момент, когда оно принимается, или тех, что будут у нее во время и после событий, вытекающих из этого решения. Например, в биоэтике это очень актуальная дилемма, потому что предпочтения людей в отношении медицинского вмешательства и паллиативного ухода меняются, подчас резко, когда они серьезно заболевают[326]. При условии, что эти изменения не являются следствием снижения интеллекта, какие из этих предпочтений следует признать?[327]

Во-вторых, не просматривается очевидного рационального основания для изменения (в отличие от обновления) предпочтений индивида. Если Гарриет предпочитает А, а не Б, но имеет возможность выбрать опыт, который, как ей известно, может заставить ее отдать предпочтение Б перед А, с какой стати она станет это делать? Ведь в результате она станет выбирать Б, чего сейчас не хочет!

Вопрос об изменении предпочтений в драматической форме представлен в легенде об Одиссее и сиренах. Сирены, мифологические существа, своим пением завлекали мореплавателей на гибельные скалы средиземноморского острова. Одиссей, желая услышать их пение, приказал спутникам закупорить свои уши воском, а его привязать к мачте и ни при каких обстоятельствах не поддаваться, если он станет умолять освободить его. Очевидно, он хотел, чтобы спутники уважали его изначальные предпочтения, а не те, которые появятся у него, когда сирены его зачаруют. Эта легенда дала название книге норвежского философа Юна Эльстера [328], посвященной слабости воли и другим вызовам теоретическому представлению о рациональности.

Зачем интеллектуальным машинам сознательно браться за модификацию предпочтений людей? Ответ прост: чтобы наши предпочтения было проще удовлетворить. Мы видели это в главе 1 на примере оптимизации переходов по ссылкам в социальных сетях. Один из возможных ответов: машины должны считать человеческие предпочтения неприкосновенными — ничто, изменяющее их, не должно быть разрешено. К сожалению, это совершенно невозможно. Само существование такого подспорья, как полезный робот, скорее всего, окажет влияние на предпочтения человека.

Возможное решение состоит в том, чтобы машины изучали человеческие метапредпочтения, а именно — предпочтения в отношении того, процессы изменения каких именно видов предпочтений могут быть приемлемыми или неприемлемыми. Обратите внимание на использование формулировки «процессы изменения предпочтений», а не «изменения предпочтений». Дело в том, что стремление индивида изменить свои предпочтения в определенном направлении часто равносильно тому, чтобы уже иметь такие предпочтения. В действительности в таких случаях предметом желания является способность лучше реализовывать предпочтения. Например, если Гарриет говорит: «Я хочу, чтобы мои предпочтения изменились так, чтобы я не хотела пирожное так сильно, как сейчас», — значит, она уже предпочитает будущее с меньшим потреблением сладкого; чего она хочет на самом деле, это изменить свою когнитивную архитектуру так, чтобы ее поведение больше соответствовало этому предпочтению.

Под «предпочтениями в отношении того, процессы изменения каких именно видов предпочтений могут быть приемлемыми или неприемлемыми» я подразумеваю, например, представление о том, что человек может сформировать «лучшие» предпочтения, поездив по миру и познакомившись с большим разнообразием культур, влившись в круг увлеченных интеллектуалов, всесторонне изучающих широкий спектр нравственных традиций, или потратив какое-то время на уединенные размышления о смысле жизни. Я бы назвал эти процессы нейтральными в отношении предпочтений, поскольку не приходится ожидать, что такой процесс изменит предпочтения человека в каком-либо выделенном направлении, хотя и признаю, что некоторые могут решительно со мной не согласиться.

Конечно, не все процессы, нейтральные в отношении предпочтений, желательны. Например, вряд ли кто-нибудь рассчитывает, что разовьет «лучшие» предпочтения путем битья по своей голове. Прохождение приемлемого процесса изменения предпочтений аналогично проведению эксперимента с целью узнать, как функционирует мир: никогда заранее не знаешь, чем обернется эксперимент, но все-таки ждешь, что новое состояние ума принесет тебе пользу.

Мысль о том, что существуют приемлемые пути к изменению предпочтений, как представляется, связана с идеей о наличии приемлемых методов модификации поведения, когда, например, наниматель конструирует ситуацию выбора так, чтобы люди делали «лучший» выбор в отношении пенсионных накоплений. Часто это можно сделать, воздействуя на «нерациональные» факторы, влияющие на выбор, а не путем ограничения выбора или «налогообложения» «плохого» выбора. «Подталкивание»[329], книга экономиста Ричарда Талера и правоведа Касса Санстейна, предлагает широкий спектр предположительно приемлемых методов и возможностей «влияния на поведение людей, с тем чтобы они жили дольше, здоровее и счастливее».

Неясно, действительно ли методы модификации поведения изменяют только поведение. Если при устранении «подталкивания» модифицированное поведение сохраняется — что, предположительно, является желаемым результатом такого рода вмешательств, — значит, что-то изменилось в когнитивной архитектуре индивида (именно она превращает глубинные предпочтения в поведение) или в его глубинных предпочтениях. Весьма вероятно сочетание того и другого. Ясно, однако, что стратегия подталкивания предполагает, что все разделяют предпочтение «жить дольше, здоровее и счастливее». Каждое подталкивание опирается на конкретное определение «лучшей» жизни, что, как представляется, противоречит идее автономии предпочтений. Возможно, целесообразнее было бы не подталкивать, а разрабатывать нейтральные в отношении предпочтений вспомогательные процессы, помогающие людям достигать большей согласованности своих решений и когнитивной архитектуры с глубинными предпочтениями. Например, можно разработать когнитивные вспомогательные средства, которые высвечивают долгосрочные последствия решений и учат людей распознавать зерна этих последствий в настоящем[330].

Очевидно, нам нужно лучше понимать процессы возникновения и формирования человеческих предпочтений хотя бы потому, что это помогло бы нам создавать машины, избегающие случайных и нежелательных изменений человеческих предпочтений наподобие тех, что вносят алгоритмы выбора контента социальных сетей. Разумеется, вооружившись этим пониманием, мы замахнемся и на разработку изменений, которые приведут к «лучшему» миру.

Можно заметить, что необходимо предоставить намного больше возможностей для «совершенствующего» опыта, нейтрального в отношении предпочтений, такого как путешествия, дебаты и обучение аналитическому и критическому рассуждению. Мы могли бы, например, дать каждому старшекласснику возможность прожить по несколько месяцев по меньшей мере в двух разных культурах, отличающихся от его культурной среды.

Почти наверняка мы захотим пойти дальше — скажем, провести социальные и образовательные реформы, повышающие коэффициент альтруизма (веса, приписываемого каждым индивидом благополучию других), в то же время снижая коэффициенты садизма, гордости и зависти. Будет ли это хорошей идеей? Следует ли нам привлечь машины для помощи в этом процессе? Это, безусловно, соблазнительно. Сам Аристотель писал: «Главная забота политика — породить определенный характер в гражданах и сделать их добрыми и расположенными к благородным деяниям». Давайте просто признаем, что существуют риски, связанные с преднамеренным конструированием предпочтений в глобальном масштабе. Мы должны действовать крайне осторожно.

Глава 10. Проблема решена?

Если нам удастся создать доказуемо полезные ИИ-системы, то мы устраним опасность утраты контроля над сверхинтеллектуальными машинами. Человечество могло бы продолжить их разработку и получить невообразимые выгоды от возможности направить намного больший интеллект на развитие нашей цивилизации. Мы освободились бы от векового рабства, поскольку вместе с сельскохозяйственными, промышленными и офисными роботами сумели бы максимально использовать жизненный потенциал. С точки зрения этого золотого века мы оглядывались бы на свое сегодняшнее существование и видели нечто вроде описанной Томасом Гоббсом жизни без государства: одинокой, бедной, ужасной, жестокой и короткой{18}.

Или нет? Что, если хрестоматийные злодеи перехитрили бы наших «телохранителей» и высвободили неконтролируемую силу сверхинтеллекта, против которой у человечества нет защиты? Если бы мы и выжили, то постепенно слабели бы, передавая все больше своих знаний и умений машинам. Машины могли бы посоветовать нам этого не делать, понимая долгосрочную ценность автономии человека, но, вероятно, мы бы настояли на своем.

Полезные машины

Стандартная модель, лежащая в основе значительной части технологий XX в., опирается на машины, оптимизирующие фиксированную, поступающую извне целевую функцию. Как мы видели, эта модель имеет фундаментальные недостатки. Она работает, только если задача гарантированно является полной и верной или если оборудование можно легко отключить. Оба эти условия перестанут выполняться по мере роста возможностей ИИ.

Если поступающая извне целевая функция может быть неверной, то для машины не имеет смысла действовать так, словно она всегда верная. Отсюда вытекает мое предложение полезных машин, то есть таких, от которых можно ожидать действий, направленных на достижение наших целей. Поскольку эти цели находятся в нас, а не в них, машинам понадобится больше узнавать о наших реальных желаниях путем наблюдения за тем, что мы выбираем и как. Машины, сконструированные подобным образом, должны быть покорны людям: они будут спрашивать разрешения, действовать с осторожностью в отсутствие четких ориентиров и позволять себя выключить.

Эти начальные условия ориентированы на упрощенную идеализированную среду, но я уверен, что они сохранятся и при переносе в более реалистичное окружение. Мои коллеги уже успешно применили аналогичный подход к таким практическим проблемам, как взаимодействие автономного автомобиля с водителем[331]. Например, машины с автопилотом удручающе плохо воспринимают знак «4 стопа»{19} на перекрестках, если неясно, у кого преимущество. Когда же эта задача формулируется в виде игры в помощника, машина предлагает новаторское решение: она немного сдает назад, чтобы показать, что решительно не намерена двигаться первой. Человек на другой стороне перекрестка понимает этот сигнал и начинает движение, уверенный, что столкновения не будет. Очевидно, мы, эксперты-люди, могли бы подумать об этом решении и запрограммировать его в транспортном средстве, но этого не сделали; машина совершенно самостоятельно изобрела эту форму коммуникации.

Я полагаю, что по мере приобретения большего опыта в других средах мы будем удивлены спектром и гибкостью поведения машин в ходе их взаимодействия с человеком. Мы настолько привыкли к тупости машин, демонстрирующих негибкое, заданное программой поведение или преследующих четкие, но неверные цели, что можем быть поражены тем, насколько чувствительными они становятся. Технология доказуемо полезных машин составляет ядро нового подхода к разработке ИИ и основу новых отношений между людьми и машинами.

Представляется также возможным применить аналогичные идеи к перестройке других «машин», призванных служить людям, начиная с обычных программных систем. Нас учат создавать программное обеспечение, соединяя вспомогательные подпрограммы, каждая из которых имеет четко определенную спецификацию, описывающую, какой выход будет получен при любом данном входе, — как у кнопки извлечения квадратного корня на калькуляторе. Эта спецификация является прямым аналогом цели, заданной ИИ-системе. Вспомогательная подпрограмма не должна отключаться и возвращать управление более высоким уровням программного комплекса, пока не получит результат, отвечающий спецификации. (Это должно напомнить вам об ИИ-системе, упорствующей в своем узколобом преследовании поставленной цели.) Лучшим подходом было бы допустить в спецификации неопределенность. Например, подпрограмме, выполняющей некие ужасно сложные математические вычисления, обычно дается предел погрешности, определяющий требуемую точность ответа, и она должна выдавать ответ, верный в этих пределах. Иногда для этого необходимо несколько недель расчетов. Возможно, лучше быть менее точными в отношении допустимой ошибки, чтобы подпрограмма могла вернуться через 20 секунд и сообщить: «Я нашла настолько-то точное решение. Этого достаточно, или вы хотите, чтобы я продолжила?» В некоторых случаях вопрос может передаваться через всю иерархию вплоть до высшего уровня программного комплекса, чтобы человек-пользователь мог давать системе дальнейшие указания. Ответы человека помогли бы уточнить спецификацию на всех уровнях.

Рассуждения того же типа можно применить и к таким структурам, как правительства и корпорации. Очевидные промахи властей включают чрезмерное внимание, уделяемое предпочтениям (финансовым, а также политическим) некоторых лиц, облеченных властью, и пренебрежение предпочтениями тех, кем они управляют. Выборы призваны сообщить правительству о предпочтениях людей, но, как представляется, имеют удивительно узкий охват (порядка одного байта информации каждые несколько лет) для столь комплексной задачи. Во многих странах правительство есть всего лишь средство для какой-то группы людей навязать свою волю другим. Корпорации дальше заходят в стремлении узнать предпочтения клиентов через исследования рынка или непосредственную обратную связь в форме решений о покупке. В то же время формирование человеческих предпочтений с помощью рекламы, культурного влияния и даже зависимости от химических веществ считается приемлемым способом ведения бизнеса.

Управление ИИ

ИИ способен преобразовать мир, и процессом преобразования необходимо каким-то образом управлять. Если судить просто по числу проектов разработки эффективного управления ИИ, то дела у нас идут блестяще. Буквально каждый желающий создает комитет, совет или международную экспертную группу. Международный экономический форум выделяет почти 300 отдельных проектов выработки этических принципов ИИ. Содержимое моей электронной почты можно описать как одно бесконечное приглашение на «Глобально-всемирный саммит-конференцию-форум по проблеме будущего международного управления социальным и этическим воздействием формирующихся технологий ИИ».

Все это очень отличается от картины, наблюдавшейся в сфере ядерной технологии. После Второй мировой войны все инструменты контроля в ядерной сфере были у США. В 1953 г. президент США Дуайт Эйзенхауэр предложил ООН создать международный орган регулирования развития ядерной технологии. В 1957 г. начало работать Международное агентство по атомной энергии; это единственный всемирный контролер в области безопасного и полезного использования атомной энергии.

Напротив, в сфере ИИ влияние сильно рассредоточено. Как минимум США, Китай и ЕС финансируют многочисленные исследования ИИ, но практически все они ведутся вне надежных стен национальных лабораторий. Исследователи ИИ в университетах являются частью обширного, взаимодействующего международного сообщества, спаянного общими интересами, конференциями, соглашениями о кооперации и профессиональными обществами, например АААI (Ассоциация по продвижению ИИ) и IEEE (Институт инженеров электротехники и электроники, включающий десятки тысяч исследователей и практиков в области ИИ). Вероятно, большая часть инвестиций в исследования и разработку ИИ сейчас осуществляется корпорациями разного масштаба. Ведущими игроками на 2019 г. являются Google (включая DeepMind), Facebook, Amazon, Microsoft и IBM в США, Tencent, Baidu и, до некоторой степени, Alibaba в Китае — все они из числа крупнейших корпораций мира[332]. Все, кроме Tencent и Alibaba, являются членами Partnership on AI, профессионального консорциума, включившего в число своих принципов обещание кооперации в области обеспечения безопасности ИИ. Наконец, хотя огромное большинство людей не могут считаться специалистами по ИИ, специалисты демонстрируют по меньшей мере некоторую готовность принимать в расчет интересы человечества.

Итак, некоторые игроки имеют определяющее влияние. Их интересы не вполне совпадают, но они разделяют общее стремление сохранить контроль над ИИ-системами по мере роста их возможностей. (Другие цели, в том числе избежать массовой безработицы, являются общими для властей и университетских исследователей, но необязательны для корпораций, рассчитывающих быстро заработать на максимально широком внедрении ИИ.) Скрепить этот общий интерес и прийти к скоординированным усилиям помогают учреждения с организационным потенциалом, которые устраивают различные мероприятия. Помимо профессиональных обществ, способных объединить исследователей ИИ, и Partnership on AI, объединяющего корпорации и некоммерческие организации, традиционными координаторами являются ООН (правительства и исследователи) и Всемирный экономический форум (правительства и корпорации). Кроме того, «Большая семерка» предложила создать Международную экспертную группу по проблемам ИИ, рассчитывая, что она разовьется в аналог Межправительственного совета ООН по борьбе с изменением климата. Многообещающие отчеты множатся как грибы после дождя.

Дает ли вся эта деятельность какие-то надежды на реальный прогресс в области контроля ИИ? Как ни странно, ответ положительный — по крайней мере, прогресс уже заметен. Власти многих стран создают консультативные советы, чтобы способствовать процессу правового регулирования; возможно, самым ярким примером является Высшая экспертная группа по искусственному интеллекту (ЕС). Появляются соглашения, законы и стандарты в таких областях, как конфиденциальность пользователя, обмен данными и предупреждение расовой нетерпимости. Власти и корпорации упорно трудятся над выработкой законов для автомобилей с автопилотом — законов, которые неизбежно приобретут международный характер. Имеется договоренность, что если мы хотим получить ИИ-системы, которым сможем доверять, то решения, предлагаемые ИИ, должны быть объяснимыми, и это уже отчасти реализовано в установлениях Общего регламента по защите данных Европейского союза. В Калифорнии новый закон запрещает ИИ-системам представлять людей в определенных обстоятельствах. Последние два момента — объяснимость и представительство — безусловно, имеют определенные последствия для вопросов безопасности и контроля ИИ.

В настоящее время отсутствуют реализуемые на практике рекомендации, которыми могли бы воспользоваться правительства и другие организации для решения вопросов контроля над ИИ-системами. Такие установления, как «ИИ-системы должны быть надежными и контролируемыми», ничего не дают, поскольку эти понятия пока не имеют точного значения, а также из-за отсутствия общепринятой инженерной методологии обеспечения этой безопасности и контролируемости. Однако будем оптимистами и представим, что всего через несколько лет продуктивность подхода к созданию ИИ на принципе «доказуемой полезности» доказана как математическим анализом, так и практической реализацией в форме полезных приложений. Например, у нас появляются личные цифровые помощники, которым можно доверить пользоваться нашими кредитными картами, фильтровать звонки и электронную почту и управлять нашими финансами, потому что они адаптировались под наши личные предпочтения и знают, когда можно действовать самостоятельно, а когда лучше обратиться за указаниями. Наши автономные автомобили научились хорошим манерам при взаимодействии друг с другом и с водителями, а домашние роботы прекрасно справляются даже с самым невыносимым дошкольником. По счастью, ни одна кошка не была зажарена на ужин и ни разу на торжественном обеде членов Партии зеленых не было подано китовое мясо.

На этом этапе представляется вполне уместным составление шаблонов разработки программного обеспечения, которым должны соответствовать разные типы приложений, чтобы их можно было продавать или подключать к интернету, как сейчас приложения должны пройти ряд программных тестов, прежде чем их пустят в App Store или Google Play. Продавцы программного обеспечения могут предложить собственные шаблоны, если сумеют доказать их соответствие требованиям безопасности и контролируемости (на тот момент уже тщательно проработанным). Будут созданы механизмы информирования о проблемах и обновления программных комплексов, выдающих нежелательное поведение. Тогда будет иметь смысл также разработать профессиональные кодексы поведения, основанные на идее доказуемой безопасности программ ИИ, и интегрировать соответствующие теоремы и методы в программы подготовки мотивированных практиков в области ИИ и машинного обучения.

Для опытного спеца из Кремниевой долины это может звучать довольно наивно. Любого рода регулирование встречает здесь яростное сопротивление. Если мы привыкли к тому, что фармацевтические компании обязаны доказывать безопасность и (благоприятную) эффективность путем клинических испытаний, чтобы получить возможность продавать продукт потребителям, индустрия программного обеспечения следует другому комплексу правил, а именно их пустому множеству. «Компания придурков, потягивающих „Ред булл“»[333] в фирме — разработчике программного обеспечения может выпустить продукт или обновление, которые могут повлиять буквально на миллиарды человек, без какого-либо контроля незаинтересованной стороны.

Однако сфера технологий неизбежно должна будет признать, что от ее продуктов очень многое зависит, следовательно, важно, чтобы они не причиняли вреда. Это значит, что появятся законы, управляющие характером отношений с людьми, запрещающие разработки, которые, скажем, последовательно манипулируют предпочтениями или формируют зависимость. Я не сомневаюсь, что переход от нерегулируемого мира к регулируемому будет болезненным. Будем надеяться, что для преодоления сопротивления профессиональной среды не потребуется катастрофа масштаба Чернобыльской (или хуже).

Недобросовестное использование ИИ

Регулирование может быть болезненным для разработчиков программного обеспечения, но станет невыносимым для «Доктора Зло», строящего планы по захвату мира в тайном подземном бункере. Без сомнения, криминальный элемент, террористы и некоторые страны могут иметь стимул обойти любые ограничения, налагаемые на устройство разумных машин, чтобы их можно было использовать для контроля оружия или для разработки и осуществления преступных действий. Опасно не столько то, что системы злоумышленников могут оказаться успешными, сколько то, что они могут потерять контроль над плохо разработанными интеллектуальными системами — в особенности получившими вредоносные задачи и доступ к оружию.

Это не причина отказываться от регулирования (в конце концов, у нас есть законы против убийства, хотя они часто нарушаются), однако возникает очень серьезная политическая проблема. Мы уже проигрываем в борьбе с хакерскими программами и киберпреступлениями. (В недавнем отчете даются оценки в более чем 2 млрд потерпевших и около $600 млрд ежегодных потерь[334].) Противостоять вредоносному программному обеспечению в форме высокоинтеллектуальных программ будет намного сложнее.

Некоторые, в том числе Ник Бостром, предложили использовать собственные полезные сверхинтеллектуальные ИИ-системы для обнаружения и уничтожения любых вредоносных или любым образом неправильно ведущих себя ИИ-систем. Безусловно, нам нужно будет использовать все доступные средства, в то же время сводя к минимуму влияние на личную свободу, но образы людей, теснящихся в бункерах, беспомощных против титанических сил, высвобожденных взбунтовавшимся сверхразумом, мало утешают, даже если часть этих сил на нашей стороне. Было бы намного лучше найти способы задавить вредоносный ИИ в зародыше.

Правильным первым шагом стала бы успешная, скоординированная международная кампания против киберпреступлений, включающая расширение Будапештской конвенции о киберпреступности. Тогда была бы сформирована организационная схема возможных будущих мероприятий по предупреждению появления неконтролируемых ИИ-программ. В то же время потребуется широкое взаимодействие культур по вопросу о том, что создание таких программ, намеренное или случайное, является в долгосрочной перспективе самоубийственным поступком, сопоставимым с созданием возбудителей пандемий.

Умственная деградация и автономия человека

Самые известные романы Э. М. Форстера, в том числе «Говардс Энд» и «Поездка в Индию», исследовали британское общество и его классовую систему первой половины XX в. В 1909 г. он написал примечательную научно-фантастическую повесть «Машина останавливается». Повесть поражает предвидением: в ней мы видим то, что сегодня называем интернетом, видеоконференциями, iPad, массовыми открытыми дистанционными курсами (МООК), а также массовое ожирение и избегание личных контактов. Машина, упомянутая в заглавии, — это всеобъемлющая интеллектуальная инфраструктура, удовлетворяющая все потребности людей. Люди все больше зависят от нее, но все хуже понимают, как она работает. Инженерное знание уступает место обрядовым заклинаниям, в конечном счете не способным остановить постепенное ухудшение работы Машины. Главный герой, Куно, видит, что всех ждет, но бессилен это остановить[335]:

Как вы не понимаете… Ведь это мы умираем, а единственное, что здесь еще живет по-настоящему, — это Машина! Мы создали Машину, чтобы она исполняла нашу волю, но не можем заставить ее исполнить нашу волю сейчас. Она похитила у нас чувство пространства и ощущение прикосновения, размыла все отношения между людьми, парализовала наше тело и волю… Мы существуем лишь как кровяные тельца, циркулирующие в ее артериях, и если бы она смогла работать без нас, то дала бы нам умереть. О, я не знаю лекарства от этого, или, вернее, знаю лишь одно-единственное — снова и снова говорить людям, что вижу холмы Уэссекса, как видел их Альфред в день победы над данами{20}.

На Земле жило свыше 100 млрд человек. Они (мы) затратили порядка 1 трлн человеко-лет на приобретение и передачу знания, чтобы наша цивилизация могла существовать. До сих пор единственной возможностью ее выживания являлось воссоздание знания в умах новых поколений. (Бумага — прекрасный способ передачи, но она не делает ничего, пока знание, записанное на ней, не будет постигнуто разумом другого человека.) Теперь мир меняется: все в большей мере становится возможным помещать наше знание в машины, которые самостоятельно могут поддерживать нашу цивилизацию для нас.

С исчезновением практического стимула передачи нашей цивилизации следующему поколению станет очень трудно обратить процесс вспять. Триллион лет суммарного обучения окажется, буквально, потерянным. Мы превратимся в пассажиров прогулочного лайнера, управляемого машинами, в круизе, который продолжается вечно, — в точном соответствии с предвидением мультфильма «ВАЛЛ-И».

Убежденный консеквенциалист скажет: «Очевидно, это нежелательное последствие чрезмерной автоматизации! Правильно сконструированные машины никогда этого не сделают!» Верно, но вдумайтесь, что это означает. Машины могут хорошо понимать, что автономия и компетенция человека — это важные аспекты того, как мы предпочитаем проводить свою жизнь. Они могут добросовестно настаивать, чтобы люди сохраняли контроль над собственным благополучием и ответственность за него, — иными словами, машины скажут «нет». Однако мы, близорукие, ленивые люди, необязательно с ними согласимся. Это пример трагедии общих ресурсов в действии: каждому отдельному человеку, возможно, покажется бессмысленным тратить долгие годы самоотверженной учебы на приобретение знаний и навыков, которыми машины уже владеют, но если все будут думать так, человечество коллективно утратит автономию.

Решение этой проблемы, как представляется, носит культурный, а не технический характер. Нам понадобится движение в сторону переформирования наших идеалов и предпочтений в направлении автономии, способности к деятельности и знаниям, прочь от сибаритства и зависимости — если хотите, современная, окультуренная версия воинского идеала древних спартанцев. Это будет означать конструирование человеческих предпочтений во всемирном масштабе наряду с радикальными изменениями в том, как функционирует наше общество. Чтобы не ухудшить плохую ситуацию, нам может потребоваться помощь сверхинтеллектуальных машин, как в оформлении решений, так и в реальном процессе обретения равновесия каждым индивидом.

Любому родителю маленького ребенка знаком этот процесс. Когда ребенок проходит стадию беспомощности, выполнение родительских обязанностей требует постоянно меняющегося равновесия между полюсами: делать для ребенка все и целиком или полностью предоставить его самому себе. На определенном этапе ребенок начинает понимать, что родитель прекрасно может завязать ему шнурки, но сознательно не делает этого. Это ли будущее человеческой расы — вечно находиться на положении ребенка, на попечении совершенных машин? Думаю, нет. Хотя бы потому, что дети не могут выключить своих родителей. (Слава богу!) В нашем современном мире в действительности нет аналога отношениям, которые сложатся у нас в будущем с полезными интеллектуальными машинами. Нам еще предстоит узнать, чем закончится игра.

Приложение А. Поиск решений

Выбор действия на основе прогноза будущего и оценки результатов возможных последовательностей действий — фундаментальная способность интеллектуальных систем. Ваш сотовый телефон делает это всякий раз, как вы спрашиваете у него, в каком направлении двигаться. На рис. 14 приведен типичный пример: как попасть из текущего местоположения, 19-й пирс, в целевое, Койт-Тауэр. Алгоритм должен знать, какие действия ему доступны; в случае навигации по карте, как правило, каждое действие связано с фрагментом дороги, соединяющим два соседних перекрестка. В данном примере у 19-го пирса доступно лишь одно действие: повернуть направо и ехать по Эмбаркадеро до следующего перекрестка. Затем имеется выбор: продолжить движение или резко повернуть налево на Бэттери-стрит. Алгоритм последовательно исследует все эти возможности, пока не находит маршрут. Обычно мы добавляем некоторые указания, исходя из здравого смысла, например предпочтение улиц, ведущих прямо к цели, а не в сторону от нее. Благодаря этим указаниям и еще нескольким хитростям алгоритм очень быстро находит оптимальное решение — обычно за несколько миллисекунд, даже в случае поездки по сложным маршрутам.

Поиск маршрута на карте — очевидный и всем известный пример, но, возможно, недостаточно объективный, поскольку отдельных локаций очень мало. Например, в США имеется лишь около 10 млн перекрестков. Казалось бы, большое число, но это ничто по сравнению с количеством отдельных позиций в пятнашках. Пятнашки — это игра с сеткой 4 × 4, где находятся 15 пронумерованных фишек и пустое место. Перемещая фишки, нужно достичь целевой конфигурации, скажем, расположить их все по порядку номеров. В пятнашках около 10 трлн состояний (в миллион раз больше, чем перекрестков в США!); пазл с 24 клетками допускает около 8 триллионов триллионов состояний. Это пример того, что в математике называется комбинаторной сложностью, — очень быстрого увеличения количества комбинаций с ростом числа «подвижных элементов» задачи. Вернемся к карте США: если компания-грузоперевозчик хочет оптимизировать движение 100 своих грузовиков по территории страны, количество возможных состояний составит 10^700.

Отказ от надежды на рациональные решения

Многие игры отличаются комбинаторной сложностью, в том числе шахматы, шашки, нарды и го. Поскольку правила го просты и изящны (рис. 15), я использую эту игру для примера. Задача сформулирована четко: выиграть, окружив больше территории, чем противник. Возможные действия также понятны: клади камень на свободное пересечение. Как и в случае навигации по карте, очевидный способ принятия решения о действии состоит в том, чтобы представить разные варианты будущего, вытекающие из разных последовательностей действий, и выбрать наилучший. Вы спрашиваете себя: «Если я сделаю это, как может поступить мой противник? Что я сделаю тогда?» Эта мысль продемонстрирована на рис. 16 на примере го размерности 3 × 3. Даже для доски 3 × 3 я могу показать лишь малую часть возможных вариантов будущего, но, надеюсь, мысль ясна. Действительно, этот способ принятия решений кажется проявлением самого обычного здравого смысла.

Проблема в том, что в го существует более 10^170 возможных позиций для полноразмерной доски 19 × 19. Если найти гарантированно кратчайший маршрут на карте относительно легко, найти гарантированную победу в го почти нереально. Даже если гонять алгоритм миллиард лет, он сможет исследовать лишь крохотную часть полного дерева возможностей. Отсюда вытекает два вопроса. Первый: какую часть дерева должна исследовать программа? Второй: какой ход она должна сделать, исходя из той части древа, которую исследовала?

Сначала ответим на второй вопрос. Основная идея, используемая практически во всех прогностических программах, состоит в том, чтобы приписывать оценку ценности ответвлениям дерева — самым отдаленным будущим состояниям — и затем двигаться назад, выясняя, насколько хороши варианты выбора ближе к корню[336]. Например, посмотрев на две позиции в нижней части схемы на рис. 16, можно дать оценку +5 (с точки зрения черных) позиции слева и +3 позиции справа, поскольку камень белых в углу намного более уязвим, чем сбоку. Если эти оценки верны, то черные могут ожидать от белых хода вбок, что приведет к позиции, представленной справа; следовательно, разумно приписать ценность +3 начальному ходу черных в центр. С небольшими вариациями это схема, использованная шахматной программой Артура Самуэля, победившей своего создателя в 1955 г.[337], Deep Blue, обыгравшей чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 г., и AlphaGo, одолевшей бывшего чемпиона мира по го Ли Седоля в 2016 г. Для Deep Blue написали фрагмент программы, оценивавший позиции как ответвлений, на основании, главным образом, своего собственного знания шахмат. Программы Самуэля и AlphaGo изучили их сами по опыту тысяч или миллионов тренировочных игр.

Первый вопрос — какую часть дерева должна исследовать программа — является примером одного из самых важных вопросов в сфере ИИ: какие вычисления должен делать агент? В случае игровых программ это жизненно важно, поскольку они располагают малым, фиксированным временем, и тратить его на бесцельные расчеты — верный путь к проигрышу. Для людей и других агентов, действующих в реальном мире, это еще важнее, потому что реальный мир несравненно сложнее: без качественного выбора никакое количество вычислений не сделает ни малейшей зарубки в проблеме принятия решения о том, как действовать. Если вы ведете машину и на дорогу выходит лось, нет смысла размышлять о том, следует ли обменять евро на фунты стерлингов или черным сделать первый ход в середину доски.

Способность людей управлять своей вычислительной деятельностью так, чтобы принимать разумные решения в разумное время, по меньшей мере столь же потрясающа, как и их способность верно воспринимать информацию и рассуждать. Представляется, что мы приобретаем ее естественно и без усилий. Когда отец учил меня играть в шахматы, то объяснил мне правила, но не учил конкретным умным алгоритмам выбора, какую часть дерева исследовать, а какую игнорировать.

Как это происходит? На основании чего мы направляем ход своих мыслей? Ответ заключается в том, что вычисление ценно лишь постольку, поскольку повышает качество ваших решений. Процесс выбора вычислений называется метарассуждением, что означает рассуждение о рассуждении. Как действия можно выбирать рационально, исходя из ожидаемой ценности, так и вычисления. Это так называемое рациональное метарассуждение[338]. Оно строится на очень простой идее:

Выполняйте те вычисления, которые обеспечат наибольшее ожидаемое повышение качества решения, и прекращайте их, когда затраты (выраженные во времени) превысят ожидаемое улучшение.

Вот и все. Никаких новомодных алгоритмов! Этот простой принцип обеспечивает эффективное вычислительное поведение применительно к широкому спектру задач, включая шахматы и го. Представляется вероятным, что наш мозг реализует похожий процесс, что объясняет, почему нам не нужно изучать новые алгоритмы рассуждения, привязанные к конкретной игре, всякий раз, как мы учимся играть в новую игру.

Разумеется, исследование дерева возможностей, вырастающего в будущее из нынешнего состояния, не единственный путь к решению. Часто более разумно двигаться ретроспективно от цели. Например, наличие лося на дороге предполагает цель избежать столкновения с лосем, что, в свою очередь, предполагает три возможных действия: резко повернуть налево, резко повернуть направо или ударить по тормозам. Не предполагаются такие действия, как обмен евро на фунты стерлингов или помещение черного камня в центр доски. Таким образом, цели оказывают на наше мышление прекрасный эффект фокусировки. Никакие современные игровые программы не используют это преимущество; на самом деле они в массе своей рассматривают все возможные допустимые действия. Это одна из (многих) причин того, что я не боюсь, что AlphaZero захватит мир.

Заглянем дальше

Предположим, вы решили сделать определенный ход на доске для игры в го. Прекрасно! Теперь вы должны совершить его на практике. В реальном мире для этого нужно протянуть руку к чаше с камнями, взять камень, расположить руку над выбранным местом и положить камень точно на обозначенную точку, спокойно или эмоционально, в зависимости от того, как это принято в го.

Каждая из этих стадий, в свою очередь, состоит из сложного взаимодействия команд восприятия и двигательного контроля, включающего мышцы и нервы руки и глаз. Пока вы тянетесь за камнем, нужно следить, чтобы тело не потеряло равновесие из-за смещения центра тяжести. Тот факт, что вам не нужно участие сознания для выбора этих действий, не означает, что они не выбираются вашим мозгом. Например, в чаше может быть много камней, но ваша рука — на самом деле ваш мозг, обрабатывающий сенсорную информацию, — все равно должна выбрать, какой из них взять.

Практически все, что мы делаем, устроено подобным образом. Когда мы ведем машину, мы можем выбрать перестроиться в левый ряд, но это действие включает несколько других: посмотреть в зеркало и налево через плечо, иногда скорректировать скорость и повернуть рулевое колесо, одновременно следя за ходом маневра, пока он не будет завершен. Во время разговора обыденный ответ, например «хорошо, я сверюсь с календарем и перезвоню вам», предполагает произнесение 16 слогов, каждый из которых требует нескольких сотен точно скоординированных команд двигательного контроля мышцам языка, губ, челюсти, гортани и органов дыхания. Когда вы говорите на своем родном языке, это автоматический процесс, что очень похоже на выполнение вспомогательных подпрограмм компьютерной программы. То, что эти сложные последовательности действий могут стать обыденными и автоматическими, выступая в роли единых действий в еще более комплексных процессах, является фундаментальной характеристикой человеческой когнитивной системы. Если приходится произносить слова на языке, которым хуже владеешь, — например, спрашивая дорогу на Шебжешин по-польски, — то вспоминаешь о том периоде жизни, когда чтение и письмо были сложными задачами, требующими мыслительных усилий и большой практики.

Итак, реальная задача, стоящая перед вашим мозгом, состоит не в выборе хода на доске для го, а в отправке команд двигательного контроля мышцам. Если переключить внимание с уровня ходов го на уровень команд двигательного контроля, проблема выглядит совершенно иначе. Человеческий мозг может посылать команды примерно каждые 100 мс. У нас примерно 600 мышц, следовательно, теоретический максимум составляет около 6000 выполнений действий в секунду, 20 млн в час, 200 млрд в год, 20 трлн за всю жизнь. Используйте их мудро!

Допустим, мы пытаемся применить алгоритм типа AlphaZero для решения проблемы принятия решения на этом уровне. Играя в го, AlphaZero смотрит вперед ходов на 50. Однако 50 шагов команд двигательного контроля дают вам всего несколько секунд проникновения в будущее! Недостаточно для 20 млн команд двигательного контроля в ходе часового матча в го и совершенно точно слишком мало для триллиона (col1¦0¦) шагов, совершаемых в процессе написания диссертации на соискание степени PhD. Таким образом, хотя AlphaGo заглядывает в партию го дальше любого человека, эта способность, похоже, не помогает в реальном мире. Это не та возможность заглянуть вперед, что нам нужна.

Я, разумеется, не утверждаю, что для написания диссертации необходимо заранее спланировать триллион мышечных действий. Сначала составляются лишь весьма абстрактные планы: скажем, выбор университета в Беркли или другом месте, выбор научного руководителя или темы исследования, обращение за финансированием, получение студенческой визы, переезд в выбранный город, проведение исследований и т. д. Чтобы сделать выбор, вы просто размышляете необходимое количество времени, пока решение не станет ясным. Если выполнимость некоторых абстрактных шагов, скажем, получения визы, неясна, вы еще думаете, возможно, собираете информацию, то есть делаете план более конкретным в деталях: это может быть выбор типа визы, на который вы имеете право, сбор необходимых документов и подача заявления. На рис. 17 показан абстрактный план и уточнение шага «Получить визу» из трех шагов. Когда наступает время выполнять план, его начальные шаги должны быть уточнены по всей цепочке вплоть до примитивного уровня, чтобы ваше тело могло их осуществить.

AlphaGo просто не способна мыслить подобным образом: единственные действия, которые она когда-либо обдумывает, — это примитивные действия, происходящие в последовательности от начального состояния. У нее нет понятия абстрактного плана. Пытаться применить AlphaGo в реальном мире — все равно что писать роман, гадая, какая буква должна быть первой, А, Б, В и т. д.

В 1962 г. Герберт Саймон подчеркнул важность иерархической организации в знаменитой статье «Архитектура сложности»[339]. Исследователи ИИ с начала 1970-х гг. разработали различные методы создания и уточнения иерархически организованных планов[340]. Некоторые из получившихся систем способны разрабатывать планы в десятки миллионов шагов — например, организовывать производственную деятельность большой фабрики.

Сейчас мы имеем достаточно хорошее теоретическое понимание значения абстрактных действий — того, как определить их практический эффект[341]. Рассмотрим для примера абстрактное действие «Приехать в Беркли» из рис. 17. Его можно выполнить многими способами, каждый из которых по-разному повлияет на мир. Вы можете решить поплыть туда на корабле зайцем, прилететь в Канаду и пешком перейти границу, нанять частный бизнес-джет и т. д. Однако пока вам незачем обдумывать все эти варианты. Если вы уверены, что существует способ сделать это, не требующий слишком много времени и денег или не сопряженный с таким риском, чтобы поставить под угрозу весь план, вы можете просто включить шаг «Приехать в Беркли» в план и не сомневаться, что план будет выполнен. Подобным образом можно строить высокоуровневые планы, которые со временем превратятся в миллиарды или триллионы примитивных шагов, даже не задумываясь о том, что это за шаги, пока не настанет время их выполнять.

Конечно, ничто из этого невозможно без иерархии. Без высокоуровневых действий, таких как получение визы и написание диссертации, мы не можем составить абстрактный план получения PhD. Без действий еще более высокого уровня вроде получения PhD и основания компании не можем планировать получить PhD и основать компанию. В реальном мире мы потерялись бы без обширной библиотеки действий на десятках уровней абстракции. (В игре го очевидная иерархия действий отсутствует, поэтому большинство из нас действительно теряется в ней.) В настоящее время, однако, все существующие методы иерархического планирования основываются на создаваемой человеком последовательности абстрактных и конкретных действий. Мы пока не понимаем, как можно научиться практическому формированию таких иерархий из опыта.

Приложение Б. Знание и логика

Логика — это наука о рассуждении на основе точного знания. Она носит всецело общий характер, независимо от предмета, а именно, знание может быть абсолютно о чем угодно. Логика, таким образом, есть неотъемлемая часть нашего понимания универсальной разумности.

Главным условием логики является формальный язык с точными значениями предложений этого языка, так, чтобы имелся однозначный процесс определения того, является ли предложение истинным или ложным в данной ситуации. Вот и все. Если это условие выполнено, мы можем писать осмысленные алгоритмы рассуждения, составляющие новые предложения из уже известных. Эти новые предложения гарантированно будут вытекать из предложений, которые система уже знает, следовательно, обязательно будут истинными в любой ситуации, в которой истинны исходные предложения. Это позволяет машине отвечать на вопросы, доказывать математические теоремы или разрабатывать планы, которым гарантирован успех.

Хорошим примером является алгебра, изучаемая в старших классах (хотя, возможно, у кого-то это пробудит тяжелые воспоминания). Ее формальный язык включает такие предложения, как 4х + 1 = 2y — 5. Это предложение истинно в ситуации, когда х = 5 и y = 13, и ложно при х = 5 и y = 6. Из этого предложения можно вывести другое, например y = 2х + 3, и в любом случае, когда первое предложение истинно, второе также гарантированно будет истинным.

Основная идея логики, выработанная независимо в древних Индии, Китае и Греции, состоит в том, что одни и те же понятия с точным значением и обоснованной логикой можно использовать в предложениях совершенно обо всем, не только о числах. Канонический пример исходит из утверждений «Сократ — человек» и «Все люди смертны» и делает из них вывод «Сократ смертен»[342]. Этот вывод является строго формальным в том смысле, что не опирается ни на какую дополнительную информацию о том, кто такой Сократ или что значит человек и смертен. Тот факт, что логическое рассуждение является строго формальным, означает, что возможно написать алгоритм, который это делает.

Пропозиционная логика

Нам с вами для понимания возможностей и перспектив ИИ важны два типа логики, по-настоящему существенные: пропозиционная логика и логика первого порядка. Разница между ними имеет принципиальный характер для понимания текущей ситуации в сфере разработки ИИ и ее вероятного развития.

Давайте начнем с более простой пропозиционной логики. Предложения составляются только из двух типов объектов: символов, обозначающих утверждения, которые могут быть истинными или ложными, и логических связок: и, или, нет и если… то (дальше я приведу пример). Эти логические связки иногда называют Булевыми, в честь Джорджа Буля, логика XIX в., вдохнувшего новую жизнь в эту сферу знания, предложив новые математические идеи. Это то же самое, что логические элементы компьютерных чипов.

Практические алгоритмы формирования рассуждения в пропозиционной логике известны с начала 1960-х гг.[343][344] Хотя задача универсального рассуждения в худшем случае может потребовать экспоненциального времени[345], современные алгоритмы пропозиционной логики решают задачи с миллионами пропозиционных символов и десятками миллионов предложений. Это основной инструмент составления гарантированно исполнимых логистических планов, верификации дизайна чипов перед их производством и проверки корректности программных приложений и протоколов безопасности перед их использованием. Замечательно, что один алгоритм — алгоритм формирования рассуждений пропозиционной логики — решает все задачи, если они сформулированы как задачи на рассуждение. Очевидно, это шаг на пути к универсальности интеллектуальных систем.

К сожалению, шаг довольно скромный, поскольку язык пропозиционной логики не слишком выразителен. Давайте рассмотрим, что это означает на практике, если попытаться выразить главное правило допустимых ходов в го: «Игрок, имеющий право хода, может поместить камень на любую незанятую точку пересечения линий»[346]. Первый шаг — решить, какие пропозиционные символы подойдут для описания ходов и игровых позиций го. Значимое базовое предположение — находится ли камень определенного цвета в определенном положении в определенное время. Итак, нам понадобятся такие символы, как Белый_Камень_На_5_5_В_Ходе_38 и Черный_Камень_На_5_5_В_Ходе_38. (Помните, что, как и в случае человека, смертного и Сократа, алгоритму формирования рассуждения не нужно знать значение символа.) Тогда логическое условие возможности для белых сделать ход на пункт (5,5) в процессе 38 хода будет иметь вид:

(не Белый_Камень_На_5_5_в_Ходе_38)

и (не Черный_Камень_На_5_5_В_Ходе_38).

Иными словами, в данном пункте нет ни белого, ни черного камня. Вроде бы просто. К сожалению, в пропозиционной логике это придется расписывать по отдельности для каждого положения на каждом ходе игры. Поскольку за одну игру имеется 361 положение и около 300 ходов, это означает больше 100 000 копий правила! Для правил, описывающих захваты и повторы, в которых участвует несколько камней и пунктов, ситуация ухудшается, и мы быстро заполняем правилами миллионы страниц.

Очевидно, что реальный мир намного больше доски для игры в го. В нем намного больше 361 местоположения и 300 временных шагов, а также множество других типов объектов, помимо камней. В общем, перспектива использования пропозиционного исчисления для описания знания о реальном мире совершенно безнадежна.

Проблему представляет не только огромный до нелепого размер свода правил, но и большой объем опыта, который потребуется обучающейся системе, чтобы усвоить правила из примеров. Если человеку достаточно одного-двух примеров, чтобы составить общее представление о том, как ставить камень на доску, захватывать камни и т. д., то интеллектуальной системе на основе пропозиционной логики пришлось бы показывать примеры перемещений и захватов по отдельности для каждого пункта и каждого хода. Система не может сделать обобщение на основе немногочисленных примеров, как это делает человек, поскольку не имеет возможности сформулировать общее правило. Это ограничение распространяется не только на системы, основанные на пропозиционной логике, но на любые системы с сопоставимыми выразительными возможностями. Например, Байесовы сети, вероятностные родственники систем пропозиционной логики, и нейронные сети, являющиеся основой подхода к созданию ИИ на основе глубокого обучения.

Логика первого порядка

Следующий вопрос: существует ли более выразительный логический язык? Нам подойдет тот, на котором возможно сообщить системе правила игры в го следующим образом:

для всех пунктов на доске и для всех временных шагов выполняются правила…

Логика первого порядка, предложенная немецким математиком Готлобом Фреге в 1879 г., позволяет писать правила именно так[347]. Ключевое различие между пропозиционной логикой и логикой первого порядка состоит в том, что если первая предполагает, что мир состоит из предложений, являющихся истинными или ложными, то вторая рассматривает мир как состоящий из объектов, которые могут быть связаны друг с другом разными способами. Например, в нем могут быть местоположения, соседствующие друг с другом, моменты времени, непрерывно следующие один за другим, камни, занимающие местоположения в определенные моменты времени, и ходы, допустимые в определенные моменты времени. Логика первого порядка позволяет утверждать, что определенное свойство истинно для всех объектов в мире. Таким образом, можно написать:

для всех временных шагов t, и для всех местоположений l, и для всех цветов с, если с имеет право делать ход в момент времени t и l не занято в момент времени t, то для с допустимо поместить камень в местоположение l в момент времени t.

Добавив еще несколько пояснений и дополнительных предложений, определяющих местоположения на доске, два цвета и значение понятия незанятый, получаем начало полных правил игры в го. На языке логики первого порядка они занимают практически столько же места, сколько и наша фраза.

Развитие логического программирования в конце 1970-х гг. принесло изящный и эффективный метод логического рассуждения, воплотившийся в языке программирования «Пролог». Программисты научились строить на этом языке логические рассуждения, выполнявшиеся со скоростью в миллионы шагов в секунду, что позволило осуществить практическое применение логики. В 1982 г. правительство Японии объявило об огромных инвестициях в разработку ИИ на основе «Пролога», в так называемый проект «Пятое поколение»[348]. Об аналогичных инициативах сообщили США и Великобритания[349][350].

К сожалению, «Пятое поколение» и другие похожие проекты выдохлись в конце 1980-х и начале 1990-х гг., отчасти из-за неспособности логики первого порядка работать с неопределенной информацией. Они стали воплощением возникшего вскоре уничижительного понятия «старый добрый ИИ» (Good Old-Fashioned AI, GOFAI)[351]. Стало модно вообще отвергать логику как не имеющую отношения к ИИ. Многие исследователи ИИ, работающие в настоящее время в сфере глубокого обучения, ничего не знают о логике. Думаю, эта мода пройдет: если вы признаете, что мир содержит объекты, связанные друг с другом различными способами, то логика первого порядка не может не быть для вас очевидной, поскольку дает базовую математику для объектов и отношений. Это мнение разделяют Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind [352]:

Глубокое обучение в его сегодняшнем состоянии можно рассматривать как аналог чувствительной коры нашего головного мозга — зрительной или слуховой коры. Конечно, настоящий интеллект далеко не сводится к этому, его нужно перекомпоновать в рассуждение более высокого уровня и символическое рассуждение, с чем классический ИИ пытался разобраться в 1980-х гг.

…Мы бы хотели, чтобы эти системы доросли до символического уровня рассуждения — математики, речи и логики. Это очень важная часть нашей работы.

Итак, вот важнейшие уроки первых 30 лет исследования ИИ: программе, которая знает что-то, в любом практическом смысле, нужна способность репрезентации и рассуждения, по меньшей мере сопоставимая с той, что предлагается логикой первого порядка. На данный момент мы не знаем, какую именно форму примет эта способность. Возможно, она будет встроена в системы вероятностного рассуждения, в системы глубоко обучения или в гибридную схему, которую еще предстоит изобрести.

Приложение В. Неопределенность и вероятность

Если логика создает общий фундамент для рассуждения на основе точного знания, то теория вероятности охватывает рассуждения на основе неопределенной информации (частным случаем которой является точное знание). Неопределенность — нормальная эпистемологическая ситуация для агента в реальном мире. Хотя основные идеи теории вероятности были разработаны в XVII в., лишь недавно появилась возможность формальным образом создавать и обрабатывать большие вероятностные модели.

Основы теории вероятности

Теория вероятности имеет общую с логикой мысль о существовании возможных миров. Обычно начинают с определения того, что это за миры. Например, если я бросаю обычную шестигранную игральную кость, то имею шесть миров (иногда их называют результатами): 1, 2, 3, 4, 5, 6. Выпадет из них только один, но я заранее не знаю, какой именно. Теория вероятности предполагает, что можно присвоить вероятность каждому миру; в случае моей игральной кости я приписываю каждому миру вероятность 1/6. (Эти вероятности оказались равны, но так бывает не всегда; единственное требование — чтобы в сумме они составляли 1.) Теперь я могу спросить, например: «Какова вероятность того, что выпадет четное число?» Чтобы это узнать, я просто складываю вероятности трех миров, для которых число является четным: 1/6 + 1/6 + 1/6 = ½.

Очевиден также учет новых данных. Допустим, оракул говорит мне, что выпадет простое число (то есть 2, 3 или 5). Это исключает миры 1, 4 и 6. Я просто беру вероятности, соответствующие оставшимся возможным мирам, и пропорционально увеличиваю их так, чтобы сумма осталась равной 1. Теперь вероятность выпадения 2, 3 и 5 составляет в каждом случае 1/3, а вероятность, что мой бросок принесет четное число, становится всего 1/3, поскольку осталось лишь одно четное число, 2. Процесс обновления вероятностей с появлением новых данных является примером Байесова обновления.

Похоже, в вероятностях нет ничего сложного! Даже компьютер может складывать числа, в чем же проблема? Проблема возникает, если миров больше нескольких штук. Например, если я бросаю кость 100 раз, это дает 6^100 результатов. Немыслимо начинать процесс вероятностного рассуждения, присваивая номер каждому из них в отдельности. Подсказкой, как работать с этой сложностью, служит тот факт, что броски кости являются независимыми, если известно, что кость правильная, а именно — результат каждого броска не влияет на вероятность результатов любого другого броска. Таким образом, независимость помогает структурировать вероятности сложной совокупности событий.

Допустим, я играю в настольную игру «Монополия» со своим сыном Джорджем. Моя фишка попадает на «Посещение», а Джорджу принадлежит желтый набор, имущество которого находится в 16, 17 и 19 полях от «Посещения». Следует ли ему купить дома для желтого набора сейчас, чтобы мне пришлось платить ему завышенную арендную плату в случае попадания на эти поля, или лучше подождать следующего круга? Это зависит от вероятности выпадения поля из желтого набора в нынешнем круге.

Вот правила бросания костей в «Монополии»: выбрасываются две кости, и фишка передвигается в соответствии с выпавшей суммой; при выпадении дублей игрок снова бросает кости и делает ход; если вторично выпадают дубли, игрок бросает кости и ходит в третий раз (однако, если и третий бросок оказывается дублем, игрок отправляется в тюрьму). Итак, я могу выбросить, скажем, 4–4, затем 5–4, всего 17, или 2–2, затем 2–2, затем 6–2, всего 16. Как и прежде, я просто складываю вероятности всех миров, в которых попадаю на желтое. К сожалению, таких миров много. В общей сложности, можно выбросить до шести костей, и миры исчисляются тысячами. Более того, броски уже не независимы, поскольку второго броска не будет, если первый не окажется дублем. В то же время если зафиксировать ценность первой пары костей, то ценность второй пары будет независимой. Можно ли учесть подобную зависимость?

Байесовы сети

В начале 1980-х гг. Джуда Перл предложил формальный язык под названием Байесовы сети, который позволяет во многих ситуациях реального мира отображать вероятность очень большого числа результатов в очень сжатой форме[353].

На рис. 18 представлена Байесова сеть, описывающая бросание костей в «Монополии». Единственные вероятности, которые нужно подставить, это равные 1/6 вероятности выпадения значений 1, 2, 3, 4, 5, 6 в отдельных бросках кости (D1, D2 и т. д.), а именно — 36 номеров вместо нескольких тысяч. Для объяснения точных значений сети нужна кое-какая математика[354], но основная мысль состоит в том, что стрелки обозначают отношения зависимости — например, значение Дубли12 зависит от значений D1 и D2. Аналогично значения D3 и D4 (следующий бросок двух костей) зависят от Дубли12, потому что если Дубли12 имеет значение ложно, то D3 и D4 равны 0 (то есть отсутствию следующего хода).

Как и в случае пропозиционной логики, существуют алгоритмы, способные ответить на любой вопрос по любой Байесовой сети, для которой имеются данные. Например, мы можем спросить, какова вероятность попадания на желтое, которая, оказывается, составляет около 3,88 %. (Это значит, что Джордж может подождать, прежде чем покупать дома для желтого набора.) Мы можем задать чуть более амбициозный вопрос о вероятности события Попадание на желтое при условии, что при втором броске выпадает дубль 3. Алгоритм самостоятельно устанавливает, что в этом случае первый бросок должен принести дубль, и приходит к выводу, что ответ — около 36,1 %. Это пример Байесова обновления: когда добавляется новое свидетельство (что результат второго броска — дубль 3), вероятность Попадания на желтое меняется с 3,88 % до 36,1 %. Аналогично вероятность того, что я буду бросать кости трижды (Дубли_34 истинно), составляет 2,78 %, тогда как вероятность трех моих бросков при условии, что я попаду на желтое, — 20,44 %.

Байесовы сети позволяют строить системы на основе знания, свободные от ошибок, свойственных экспертным системам на основе правил, которые создавались в 1980-х гг. (Если бы сообщество разработчиков ИИ меньше сопротивлялось применению теории вероятности в начале 1980-х гг., то могло бы избежать «зимы ИИ», последовавшей после того, как лопнул пузырь этих экспертных систем.) Уже выпущены тысячи приложений в широком спектре областей, от медицинской диагностики до предотвращения терроризма[355].

Байесовы сети создают механизм отображения необходимых вероятностей и выполнения вычислений для осуществления Байесова обновления в случае множества комплексных задач. Как и пропозиционная логика, однако, они имеют довольно ограниченную способность отображать общее знание. Во многих приложениях репрезентация Байесовой сети становится очень большой и повторяющейся. Например, как правила го в пропозиционной логике приходится повторять для каждого пункта, так и основанные на вероятности правила «Монополии» должны быть повторены для каждого игрока, каждого местоположения, где игрок может оказаться, и каждого хода игры. Такие огромные сети практически невозможно создать самостоятельно, приходится пользоваться кодом, написанном на традиционном языке, например С++, чтобы генерировать и объединять многочисленные фрагменты Байесовых сетей. Это рационально в инженерном решении конкретной задачи, но становится препятствием для универсальности, поскольку код С++ должен писаться заново для каждого приложения специалистом.

Языки вероятностной логики первого порядка

К счастью, оказывается, что можно сочетать выразительность логики первого порядка со способностью Байесовых сетей сжато передавать вероятностную информацию. Это сочетание дает нам лучшее от обоих миров: вероятностные системы на основе знания способны обслуживать намного более широкий круг ситуаций реального мира, чем каждый из этих двух методов в отдельности. Например, мы легко можем выразить вероятностное знание о наследовании генетической информации:

для всех особей c, f и m,

если f — отец c, а m — мать c

и как f, так и m имеют группу крови АВ,

то c имеет группу крови АВ с вероятностью 0,5.

Сочетание логики первого порядка и вероятностной логики дает нам нечто гораздо большее, чем способ выражения неопределенной информации о множестве объектов. Причина в том, что при добавлении неопределенности в миры, содержащие объекты, мы получаем два новых типа неопределенности: не только неопределенность относительно фактов, являющихся истинными или ложными, но также неопределенность в вопросе о том, какие объекты существуют, и о том, где какие объекты находятся. Эти виды неопределенности являются вездесущими. Мир не предстает со списком характеристик, как викторианская пьеса; нет, вы постепенно узнаете о существовании объектов путем наблюдения.

Иногда знание о новых объектах бывает достаточно определенным, например, когда вы открываете окно в номере отеля и впервые видите базилику Сакре-Кёр{21}. Бывает оно и неопределенным, как в случае, когда вы ощущаете легкое потряхивание, которое может быть вызвано и землетрясением, и проходящим поездом подземки. Если идентичность Сакре-Кёр вполне однозначна, то идентичность поезда подземки — нет: возможно, вы ездили на этом самом поезде сотни раз, не осознавая, что это тот же самый поезд. Иногда нам не нужно устранять неопределенность. Обычно я не даю имена всем помидорам в банке с черри и не слежу за самочувствием каждого, если, конечно, мне не нужно описывать ход эксперимента с целью исследования гниения помидоров. Напротив, я стараюсь следить за каждым из аспирантов, которые у меня учатся. (Однажды в моей группе оказались двое стажеров-исследователей, имевших одинаковые имена и фамилии, очень похожие друг на друга внешне и работавшие над тесно связанными темами; я, по крайней мере, считаю, что их было именно двое.) Проблема в том, что мы непосредственно воспринимаем не идентичность объектов, а какие-то аспекты их внешнего облика (его характеристики). Объекты, как правило, не снабжены регистрационными знаками, являющимися их уникальными идентификаторами. Идентичность — это нечто такое, что наш ум иногда приписывает объектам в каких-то своих целях.

Сочетание теории вероятности и выразительного формального языка — достаточно новая область ИИ, часто именуемая вероятностным программированием[356]. Создано несколько десятков языков вероятностного программирования, или PPL, многие из которых получили свои выразительные возможности от обычных языков программирования, а не от логики первого порядка. Все PPL-системы имеют способность представлять и логически обрабатывать комплексное неопределенное знание. Приложения включают систему Microsoft TrueSkill, ежедневно оценивающую миллионы геймеров; модели элементов человеческой когнитивной системы, прежде не поддававшихся объяснению механистическими гипотезами, таких как способность обучиться новым визуальным категориям объектов по единственному образцу[357]; и всемирный мониторинг сейсмической активности в рамках Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний (ДВЗЯИ) для выявления тайных ядерных взрывов[358].

Системы мониторинга ДВЗЯИ собирают данные о движении земной коры в реальном времени с помощью глобальной сети, включающей более 150 сейсмографов, они призваны идентифицировать все происходящие на Земле сейсмические события выше определенной магнитуды и помечать подозрительные. Очевидно, в этой задаче присутствует множество экзистенциальных неопределенностей, поскольку мы заранее не знаем, какие события произойдут; более того, подавляющее большинство сигналов в этих данных — просто шум. Имеется и неопределенность идентичности: всплеск сейсмической энергии, зарегистрированный станцией А в Антарктиде, может исходить или не исходить от того же события, что и другой всплеск, который зафиксировала станция Б в Бразилии. Слушать Землю все равно что слушать тысячи одновременных зашифрованных разговоров, которые еще и заглушаются взаимным наложением.

Как мы решаем эту задачу с помощью вероятностного программирования? Казалось бы, нужен какой-то умный алгоритм, чтобы сортировать все возможности. В действительности, благодаря методу систем, основанных на знании, нам вообще не приходится изобретать новые алгоритмы. Мы просто используем PPL, чтобы выразить то, что знаем о геофизике: как часто случаются события в регионах природной сейсмической активности, с какой скоростью сейсмические волны распространяются в земной коре и насколько они шумные. Затем мы добавляем данные и запускаем алгоритм вероятностного рассуждения. Получающаяся система мониторинга, NET-VISA, функционирует как часть режима контроля запрета испытаний с 2018 г. На рис. 19 показана регистрация NET-VISA ядерного испытания в Северной Корее.

Наблюдение за миром

Одной из самых важных задач вероятностного рассуждения является отслеживание состояния частей мира, недоступных для прямого наблюдения. В большинстве видеоигр и настольных игр в этом нет необходимости, потому что вся релевантная информация наблюдаема, но в реальном мире это редкость.

Примером служит одна из первых серьезных автомобильных аварий с участием автономного автомобиля. Она произошла на перекрестке Саут-Макклинток-драйв и Ист-Дон-Карлос-авеню в Темпе (Аризона) 24 марта 2017 г.[359] Как показано на рис. 20, автомобиль с автопилотом «Вольво» (V), двигаясь на юг по Макклинток, въезжает на перекресток в тот самый момент, когда сигнал светофора меняется на желтый. Ряд «Вольво» свободен, поэтому машина продолжает движение через перекресток с прежней скоростью. Затем автомобиль «Хонда» (H), какое-то время остававшийся невидимым появляется из-за линии остановившихся машин, и происходит столкновение.

Чтобы сделать вывод о возможном наличии невидимой «Хонды», «Вольво» мог бы собрать подсказки, приближаясь к перекрестку: в частности, что движение в двух других рядах остановилось, хотя еще горел зеленый сигнал, что передние машины в линии не выезжают на перекресток, и у них горят тормозные огни. Это неоднозначные свидетельства существования невидимой машины, совершающей левый поворот, но однозначные и не нужны, достаточно малой вероятности, чтобы дать алгоритму подсказку сбросить скорость и более осторожно въезжать на перекресток.

Эта история учит нас, что интеллектуальные агенты, действующие в частично наблюдаемой среде, должны отслеживать даже то, чего они не могут видеть, — насколько возможно, — основываясь на имеющихся видимых подсказках.

Приведу еще один пример, личного характера. Где ваши ключи от автомобиля? Если вы не ведете машину, читая эту книгу (что не рекомендуется!) то, скорее всего, не видите их в данную минуту. В то же время вы, вероятно, знаете, где они: у вас в кармане, в сумке, на прикроватном столике, в кармане пальто, висящего на вешалке, или, скажем, на крючке в кухне. Вы знаете это, потому что положили их туда, и с тех пор они не перемещались. Это простой пример использования знания и рассуждения для отслеживания состояния мира.

Не будь у нас этой способности, мы плутали бы — иногда буквально. Скажем, сейчас, когда я это пишу, то смотрю на белую стену самого обыкновенного номера в отеле. Где я нахожусь? Если бы мне пришлось полагаться на текущую сенсорную входящую информацию, я именно потерялся бы. Я же знаю, что нахожусь в Цюрихе, потому что вчера прилетел в Цюрих и не уезжал из него. Как и люди, роботы должны знать, где находятся, чтобы успешно ориентироваться в комнатах и зданиях, на улице, в лесу и в пустыне.

В общем, состояние уверенности, а не текущий сенсорный входящий сигнал, является подходящей основой для принятия решений о дальнейших действиях. Поддержание актуальности состояния уверенности — основная деятельность любого интеллектуального агента. В случае некоторых элементов состояния уверенности это происходит автоматически. Например, я просто знаю, что нахожусь в Цюрихе, мне не приходится об этом размышлять. В отношении других элементов это делается, так сказать, по запросу. Например, если я просыпаюсь в новом городе с большим сдвигом часовых поясов посреди долгой поездки, мне иногда требуются сознательные усилия, чтобы восстановить понимание того, где я нахожусь, что должен делать и почему. Думаю, это напоминает перезагрузку ноутбука. Отслеживание не предполагает постоянного точного знания обо всем в мире. Очевидно, это невозможно. Например, я понятия не имею, кто живет в соседнем номере моего ничем не примечательного цюрихского отеля, не говоря уже о нынешнем местонахождении и занятиях большинства из 8 млрд жителей Земли. У меня нет ни малейшего представления о том, что творится в остальной Вселенной за пределами Солнечной системы. Моя неопределенность в отношении текущего положения дел является одновременно громадной и неизбежной.

Базовым методом отслеживания состояния неопределенного мира является Байесово обновление. Его алгоритмы обычно включают два шага: шаг прогнозирования, когда агент предсказывает текущее состояние мира с учетом своего самого недавнего действия, и последующий шаг обновления, когда он получает новые сенсорные входные данные и соответствующим образом обновляет свои представления. Для понимания того, как это работает, рассмотрим проблему, с которой сталкивается робот при выяснении того, где находится. На рис. 21(а) показан типичный случай. Робот находится в центре комнаты, пребывая в некоторой неопределенности относительно своего точного местоположения, и хочет выйти в дверь. Он дает своим колесам команду продвинуться на полтора метра в направлении двери. К сожалению, у него старые разболтанные колеса, и прогноз робота о том, где он закончит движение, является довольно неопределенным, как показано на рис. 21(б). Если он теперь попытается продолжить движение, то может врезаться в дверь. К счастью, у него есть эхолокатор, и он может измерить расстояние до дверного косяка. Как представлено на рис. 21(в), измерения позволяют предположить, что робот находится в 70 см от левого косяка и в 85 см от правого. Наконец, робот обновляет свое состояние уверенности, объединяя прогноз (б) с измерениями (в) и получая новое состояние уверенности, продемонстрированное на рис. 21(г).

Алгоритм отслеживания доверительного состояния может быть использован для работы с определенностью не только в отношении местоположения, но и самой карты. Так был получен метод «Одновременная локализация и картирование» (Simultaneous localization and mapping, SLAM). Этод метод — основной компонент многих ИИ-приложений, от систем дополненной реальности до автомобилей с полным автопилотом и планетоходов.

Приложение Г. Обучение на опыте

Обучение — это повышение результативности на основе опыта. Для системы зрительного восприятия это может означать обучение распознаванию большего числа категорий объектов с опорой на наблюдаемые примеры этих категорий. Для систем, основанных на опыте, само приобретение дополнительного знания является обучением, потому что означает, что система сумеет ответить на большее количество вопросов. Для прогностической системы принятия решений, такой как AlphaGo, обучение может означать повышение ее способности оценивать игровую позицию или исследовать полезные части дерева возможностей.

Обучение на примерах

Самая распространенная форма машинного обучения называется контролируемым обучением, или обучением с учителем. Алгоритм контролируемого обучения получает набор упражнений, для каждого из которых указан правильный ответ, и должен сформировать гипотезу о том, в чем состоит правило. Обычно система контролируемого обучения стремится оптимизировать соглашение между гипотезой и учебными образцами. Часто также вводится штраф за более сложную, чем это необходимо, гипотезу, в соответствии с принципом Оккама.

Проиллюстрируем это на задаче изучения допустимых ходов в го. (Если вы знаете правила го, вам будет проще следить за ходом рассуждений, если нет — легче проникнуться сочувствием к обучающейся программе.) Допустим, алгоритм начинает с гипотезы:

для всех временных шагов t и для всех местоположений l

допустимо выставить камень на местоположение l в момент времени t.

В позиции, представленной на рис. 22, ход черных. Алгоритм пробует ход А — все хорошо. Б и В тоже. Затем программа пробует совершить ход Г, поставив камень поверх уже лежащего белого камня: он недопустим. (В шахматах или нардах так можно было бы ходить, именно так «съедаются» фигуры.) Ход Д, поверх черного камня, также недопустим. (Недопустим и в шахматах, но допустим в нардах.) На этих пяти учебных примерах алгоритм может построить следующую гипотезу:

для всех временных шагов t и для всех местоположений l

если l не занято в момент времени t,

то допустимо выставить камень на местоположение l в момент времени t.

Затем программа пробует ход Е и, к своему удивлению, обнаруживает, что он недопустим. После несколько фальстартов она приходит к выводу:

для всех временных шагов t и для всех местоположений l

если l не занято в момент времени t

и l не окружено камнями противника,

то допустимо выставить камень на местоположение l в момент времени t.

(Иногда в го это правило называется запретом самоубийства.) Наконец, она проверяет ход Ж, который в этом случае оказывается допустимым. Почесав затылок и, возможно, еще немного поэкспериментировав, программа останавливается на гипотезе, что Ж годится, несмотря на то что камень окружен, потому что захватывает белый камень на Г и сразу же становится не окруженным.

Как видно из постепенного развития правил, обучение происходит через последовательность модификаций гипотезы, так чтобы она соответствовала наблюдаемым примерам. Обучающийся алгоритм делает это с легкостью. Исследователи машинного обучения разработали всевозможные остроумные алгоритмы быстрого поиска хороших гипотез. В данном случае алгоритм ведет поиск в пространстве логических выражений, представляющих правила го, но гипотезы могут являться и алгебраическими выражениями, представляющими физические законы, вероятностными Байесовыми сетями, представляющими заболевания и симптомы, или даже компьютерными программами, определяющими сложное поведение какой-то другой машины.

Второй важный момент состоит в том, что даже хорошая гипотеза может быть неверной. На самом деле, вышеприведенная гипотеза неверна, даже после внесения исправления о том, что ход Ж является допустимым. Она должна включать правило ко, или отсутствия повторов. Например, если белые только что захватили черный камень на Ж, сделав ход на Г, то черные не могут сделать перезахват, пойдя на Ж, поскольку создается та же позиция. Обратите внимание, что это правило резко отличается от того, что программа выучила к настоящему моменту, поскольку означает, что допустимость не может определяться текущей позицией, необходимо помнить и предыдущие.

Шотландский философ Дэвид Юм заметил в 1748 г., что индуктивное рассуждение — а именно от конкретного наблюдения к общим принципам, — не может гарантировать истинности вывода[360]. Современная теория статистического обучения не требует гарантий абсолютной истинности, а лишь гарантию того, что найденная гипотеза, вероятно, является приблизительно правильной[361]. Обучающемуся алгоритму может «не повезти» наткнуться на нерепрезентативную выборку, например он так и не попробует сделать ход на Ж, считая его недопустимым. Возможно также, что он не сумеет предсказать какие-нибудь редкие пограничные случаи, скажем, охватываемые какими-то более сложными и редко всплывающими разновидностями правила отсутствия повторов[362]. Однако, поскольку Вселенная проявляет определенную степень регулярности, крайне маловероятно, чтобы алгоритм выработал чрезвычайно плохую гипотезу, потому что такая гипотеза почти наверняка была бы отброшена одним из экспериментов.

Глубокое обучение — метод, вызывающий в СМИ всю эту шумиху по поводу ИИ, — является, главным образом, формой контролируемого обучения. Это одно из самых существенных достижений в сфере ИИ за последние десятилетия, поэтому полезно разобраться, как он работает. Более того, некоторые исследователи убеждены, что этот метод позволит создать ИИ-системы человеческого уровня в течение нескольких лет, так что стоит оценить, насколько это вероятно.

Проще всего понять глубокое обучение в контексте конкретной задачи, например обучения умению отличать жирафов от лам. Получив некоторое количество подписанных фотографий тех и других животных, обучающийся алгоритм должен сформировать гипотезу, позволяющую ему классифицировать неподписанные изображения. С точки зрения компьютера изображение есть не более чем большая таблица с числами, каждое из которых соответствует одному из трех RGB-значений одного пикселя изображения. Итак, вместо гипотезы го, которая принимает позицию на доске и ход как входной сигнал и решает, является ли ход допустимым, нам нужна гипотеза «жираф−лама», которая брала бы таблицу чисел в качестве входа и предсказывала категорию (жираф или лама).

Возникает вопрос: что это должна быть за гипотеза? За последние 50 с лишним лет исследования компьютерного зрения было опробовано много подходов. Сегодня фаворитом является глубокая сверточная нейронная сеть. Разберем по пунктам. Она называется сетью, потому что представляет собой комплексное математическое выражение, составленное упорядоченным образом из множества меньших выражений, причем композиционная структура имеет форму сети. (Такие сети часто называют нейронными, потому что их разработчики вдохновляются сетями нейронов головного мозга.) Она называется сверточной, потому что это хитрый математический способ сказать, что структура сети повторяется согласно определенной закономерности по всему входному изображению. Наконец, она называется глубокой, потому что обычно у такой сети много слоев, к тому же это звучит впечатляюще и чуточку зловеще.

Упрощенный пример (упрощенный, потому что реальные сети могут иметь сотни слоев и миллионы узлов) представлен на рис. 23. Сеть в действительности является изображением комплексного корректируемого математического выражения. Каждый узел сети соответствует простому корректируемому выражению, как показано на рисунке. Корректировки осуществляются путем изменения веса каждого входного сигнала, о чем свидетельствует выражение «регулятор уровня». Взвешенная сумма входных сигналов затем проходит контрольную функцию, после чего достигает выходной стороны узла. Обычно контрольная функция подавляет малые значения и пропускает большие.

Сеть обучается, просто «подкручивая все ручки регулировки громкости», уменьшая ошибку прогнозирования по подписанным примерам. Все очень просто: ни магии, ни особенно хитрых алгоритмов. Выяснение того, в какую сторону крутить ручки, чтобы уменьшить ошибку, — это самый обычный случай вычисления того, как изменение каждого веса изменит ошибку в выходном слое. Это ведет к простой формуле проведения ошибки обратным ходом от выходного слоя к входному с подкручиванием ручек по пути.

Удивительно, но процесс работает! В задаче распознавания объектов на фотографиях алгоритмы глубокого обучения продемонстрировали потрясающие результаты. Первый намек на них дал конкурс 2012 г. ImageNet, участникам которого предлагались обучающие данные, состоящие из 1,2 млн подписанных изображений из 1000 категорий, на основании которых алгоритм должен был подписать категории 100 000 новых изображений[363]. Джефф Хинтон, британский специалист по вычислительной психологии, стоявший у истоков первой революции нейронных сетей в 1980-х гг., экспериментировал с очень большой глубокой сверточной сетью: 650 000 узлов и 60 млн параметров. Со своей группой в Университете Торонто он добился на ImageNet уровня ошибок в 15 % — резкое улучшение по сравнению с предыдущим рекордом — 26 %[364]. К 2015 г. десятки команд использовали методы глубокого обучения, и уровень ошибок упал до 5 %, что сопоставимо с результатами человека, потратившего несколько недель на обучение распознаванию тысяч категорий этого теста[365]. К 2017 г. уровень ошибок у машин составил 2 %.

Примерно в тот же период были достигнуты сравнимые улучшения в распознавании речи и машинном переводе на основе аналогичных методов. В совокупности это три самые важные сферы применения ИИ. Глубокое обучение сыграло важную роль и в приложениях для обучения с подкреплением, например в изучении функции ценности, с помощью которой AlphaGo оценивает желательность возможных будущих позиций, а также в освоении регуляторов сложного роботизированного поведения.

В то же время мы очень слабо понимаем, почему глубокое обучение так хорошо работает. Пожалуй, лучшее объяснение заключается в глубине глубоких сетей: поскольку они имеют много слоев, каждый слой может изучить относительно простое преобразование входного сигнала в выходной, и множество этих простых преобразований в совокупности дает сложное преобразование, необходимое для перехода от фотографии к определению категории. Кроме того, глубокие сети для распознавания визуальных образов имеют встроенную структуру, усиливающую трансляционную и масштабную инвариантность. Это означает, что собака является собакой, независимо от того, в каком месте изображения находится и насколько большой выглядит на нем.

Другим важным свойством глубоких сетей является то, что они часто находят внутренние представления, передающие элементарные признаки изображений, скажем, глаза, полосы и простые формы. Ни один из этих признаков не является встроенным. Мы знаем, что они есть, потому что можем поставить эксперимент с обученной сетью и увидеть, какие данные заставляют внутренние узлы (обычно ближние к внешнему слою) активироваться. В действительности можно запустить обучающийся алгоритм по-другому, так, чтобы он скорректировал само изображение, вызывая более сильный отклик в избранных внутренних узлах. Многократное повторение этого процесса приводит к явлению, ныне известному как глубокое сновидение, или инцепционизм, как на примере из рис. 24[366]. Инцепционизм стал самостоятельным видом искусства, в котором создаются изображения, не похожие ни на какие творения человека.

При всех замечательных достижениях системы глубокого обучения, насколько мы их понимаем на сегодняшний день, далеки от того, чтобы стать основой универсальных интеллектуальных систем. Их принципиальной слабостью является то, что они представляют собой схемы; это родственники пропозиционной логики и Байесовых сетей, которые, при всех своих прекрасных свойствах, также не способны выражать комплексные формы знания последовательным образом. Это значит, что глубокие сети, функционирующие в «собственном режиме», требуют огромных схем для репрезентации относительно простых типов общего знания, что, в свою очередь, предполагает изучение огромного количества весов, следовательно, на выходе получаем непомерно много примеров — больше, чем найдется во Вселенной.

Высказывается мнение, что мозг также состоит из цепей, элементами которых являются нейроны, следовательно, цепи могут поддерживать интеллект человеческого уровня. Это верно, но лишь в том же смысле, в каком истинно утверждение, что мозг состоит из атомов. Действительно, атомы могут поддерживать интеллект человеческого уровня, но это не значит, что достаточно собрать атомы вместе, чтобы получить интеллект. Атомы должны быть определенным образом организованы. Компьютеры также состоят из цепей, как в блоках памяти, так и в обрабатывающих модулях, но эти цепи должны быть определенным образом организованы и добавлено программное обеспечение, чтобы компьютер смог поддерживать высокоуровневые языки программирования и системы логического рассуждения. В настоящее время, однако, нет признаков того, что системы глубокого обучения способны выработать эти способности самостоятельно, — и с научной точки зрения бессмысленно ждать от них этого.

Есть и другие причины считать, что глубокое обучение может выйти на плато задолго до достижения универсальной разумности, но я сейчас не ставлю перед собой задачу диагностировать все проблемы. Многие из них перечислены другими специалистами, как входящими в сообщество исследователей глубокого обучения[367], так и сторонними[368]. Дело в том, что, просто создавая все более крупные и глубокие сети, объемные комплексы данных и мощные машины, невозможно создать ИИ человеческого уровня. Мы уже познакомились (в Приложении Б) с мнением генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса, что «высокоуровневое мышление и символическое рассуждение» принципиально важны для ИИ. Другой видный эксперт по глубокому обучению Франсуа Шолле выразил эту мысль следующим образом: «Намного большее число приложений совершенно недостижимо для сегодняшних методов глубокого обучения — даже при наличии огромного объема аннотированных человеком данных… Мы должны отходить от прямолинейного картирования „от входа к выходу“ и двигаться к рациональному рассуждению и абстракции»[369].

Обучение на основе рассуждения

Всякий раз, как вы ловите себя на обдумывании чего-либо, вы это делаете, поскольку еще не знаете ответа. Если у вас спрашивают номер только что купленного мобильного телефона, скорее всего, вы его не знаете. Вы думаете: «Итак, я не знаю номер. Как бы мне его выяснить?» Не являясь рабом сотового телефона, вы не представляете, как получить эту информацию, и спрашиваете себя: «Как бы мне установить способ, которым можно это выяснить?» На этот вопрос есть универсальный ответ: «Наверняка его написали на чем-то, что пользователям легко найти». (Это естественно!) Очевидные места — в верхней части основного экрана (не здесь), в приложении смартфона или в установках приложения. Вы набираете Settings>Phone — вот и он.

В следующий раз, когда у вас спросят номер, вы будете знать или его, или точный способ его найти. Вы помните процесс, и не только для этого телефона в данной ситуации, но для всех аналогичных телефонов во всех ситуациях, а именно — вы храните и повторно используете обобщенное решение задачи. Обобщение является обоснованным, поскольку вы понимаете, что особенности данного конкретного телефона и данной конкретной ситуации не относятся к делу. Вы были бы потрясены, если бы этот метод работал только по вторникам для телефонных номеров, оканчивающихся на 17.

Го демонстрирует прекрасный пример обучения аналогичного типа. На рис. 25(а) мы видим типичную ситуацию, когда черные угрожают захватить камень белых, окружив его. Белые пытаются вырваться из окружения, добавляя камни, соседствующие с исходным, но черные продолжают отрезать пути к бегству. Эта схема ходов образует лестницу из камней по диагонали через доску, в конце концов упирающуюся в край, когда белые больше ничего не могут сделать. Если бы вы играли белыми, то, вероятно, не захотели бы повторить эту ошибку. Вы поняли бы, что схема лестницы всегда приводит к последующему захвату при любой начальной ситуации и любом направлении, на любой стадии игры, независимо от того, играете вы белыми или черными. Единственное исключение возникает, если лестница упирается в какие-то дополнительные камни, принадлежащие убегающему. Универсальность схемы лестницы напрямую вытекает из правил го.

Примеры с забытым номером телефона и с лестницей в го иллюстрируют возможность обучения эффективным общим правилам на единственном примере — огромное отличие от миллионов примеров, необходимых для глубокого обучения. В сфере ИИ этот тип обучения называется обучением на основе объяснения: увидев пример, агент может самостоятельно объяснить, почему все обернулось подобным образом, и извлечь общий принцип, выяснив, какие факторы имеют решающее значение для объяснения.

Строго говоря, процесс как таковой не добавляет новое знание. Например, белые могли бы просто вывести существование и результат общей схемы лестницы из правил го, даже не видя пример[370]. Скорее всего, однако, белые никогда не узнали бы о понятии лестницы, если бы не увидели его пример. Таким образом, обучение на основе объяснения можно рассматривать как действенный метод сохранения результатов вычислений в генерализованном виде, без необходимости повторять один и тот же мыслительный процесс (или ту же самую ошибку, при несовершенном мыслительном процессе) в будущем.

Исследования в области когнитивных наук подчеркнули важность этого типа обучения для человеческого познания. Под названием сворачивания он является краеугольным камнем очень влиятельной теории познания, предложенной Алленом Ньюэллом[371]. (Ньюэлл был одним из участников Дартмутского семинара 1956 г. и одним из лауреатов премии Тьюринга 1975 г., которую разделил с Гербертом Саймоном.) Он объясняет, почему с практикой люди начинают легче решать когнитивные задачи — многие подзадачи, изначально требующие осмысления, становятся автоматическими. Не будь этого процесса, общение людей ограничивалось бы одно- или двухсложными ответами, а математики до сих пор считали бы на пальцах.

Благодарности

Многие люди способствовали созданию этой книги. Это, прежде всего, превосходные редакторы из издательств Viking (Пол Словак) и Penguin (Лора Стикни); мой агент Джон Брокман, подтолкнувший меня что-нибудь написать; Джил Леови и Роб Райд, щедрые на полезные комментарии; а также другие читатели первых черновых текстов, особенно Зияд Марар, Ник Хэй, Тоби Орд, Давид Дювено, Мас Тегмарк и Грейс Кэсси. Кэролайн Джинмэйр оказала громадную помощь в сортировке бесчисленных рекомендаций первых читателей, а Мартин Фукуи занимался разрешениями на публикацию изображений.

Основные идеи, освещенные в этой книге, разрабатывались совместно с членами Центра исследования совместимого с человеком ИИ в Беркли. Это в первую очередь Том Гриффитс, Анка Драган, Эндрю Критч, Дилан Хэдфилд-Менелл, Рохин Шах и Смита Милли. Центром прекрасно руководят исполнительный директор Марк Нитцберг и заместитель директора Рози Кэмпбелл при щедром финансировании Open Philanthropy Foundation.

Рамона Альварес и Карин Вердо обеспечили бесперебойную работу в течение всего проекта, а моя замечательная жена Лой и наши дети, Гордон, Люси, Джордж и Айзек, щедро одаривали автора жизненно необходимыми ему любовью, терпением и подбадриванием в доведении дела до конца, не всегда в этом порядке.

Благодарность за предоставленные графические материалы

Рис. 2: (б) © The Sun / News Licensing; публикуется с разрешения Архивов Смитсоновского института.

Рис. 4: SRI International.creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode.

Рис. 5: (слева) © Berkeley AI Research Lab; (справа) Boston Dynamics.

Рис. 6: © The Saul Steinberg Foundation / Artists Rights Society (ARS), New York.

Рис. 7: (слева) © Noam Eshel, Defense Update; (справа) © Future of Life Institute / Stuart Russell.

Рис. 10: (слева) AFP; (справа) публикуется с разрешения Хенрика Соренсена.

Рис. 11: Elysium © 2013 MRC II Distribution Company L. P. All Rights Reserved. Courtesy of Columbia Pictures.

Рис. 14: © OpenStreetMap contributors. OpenStreetMap.org. creativecommons.org/licenses/by/2.0/legalcode.

Рис. 19: фото местности, DigitalGlobe via Getty Images.

Рис. 20: (справа) публикуется с разрешения управления полиции Темпе.

Рис. 24: © Jessica Mullen / Deep Dreamscope.creativecommons.org/licenses/by/2.0/legalcode.

Примечания редакции

1

Цит. в пер. Н. Брагинской. — Прим. пер.

2

В русскоязычной литературе используется название «узкое исчисление предикатов». — Прим. ред.

3

Менее двух центов на пассажиро-километр. — Прим. пер.

4

Разговорное название Королевского института международных отношений (брит.). — Прим. пер.

5

В России выходит под названием «Своя игра». — Прим. ред.

6

«Торонто Мейпл Лифс» — профессиональный хоккейный клуб. — Прим. пер.

7

Министерство государственной безопасности ГДР. — Прим. пер.

8

Англ. laws — «законы». — Прим. пер.

9

Страховая дискриминация старых или трущобных районов, часто сопутствующая расовой дискриминации. — Прим. пер.

10

Англ. Erewhon, анаграмма слова nowhere — «нигде». — Прим. пер.

11

Аллюзия на стихотворение Д. Томаса «Do not go gentle into that good night», цитировавшееся в фильме «Интерстеллар». — Прим. пер.

12

В русскоязычной традиции — «принцип Юма». — Прим. пер.

13

Замечу, что в теории принятия решений уже полвека проводятся исследования по оптимизации неизвестной или неопределенной целевой функции. Простейший пример — задачи оптимизации предпочтений ЛПР (лица, принимающего решения) в ситуации, когда эти предпочтения неизвестны и выявляются в диалоге с ЛПР. — Прим. науч. ред.

14

Люди у которых гендерная идентичность совпадает с полом. — Прим. ред.

15

Смысл существования (фр.). — Прим. пер.

16

Шесть камней огромной силы из комиксов и фильмов Marvel. Если их собрать вместе, можно менять реальность по своему желанию. — Прим. ред.

17

Аллюзия к очень популярной в США детской книге Доктора Сьюза «Зеленые яйца и ветчина», написанной в 1960 г. — Прим. ред.

18

Из трактата «Левиафан» английского философа-материалиста XVI в. Томаса Гоббса. — Прим. ред.

19

Знак 4-Way Stops — аналог российского «Движение без остановки запрещено», но устанавливается со всех четырех направлений перекрестка и работает по правилу «кто первый встал на стоп-линии, тот первый и проезжает». Если встали одновременно двое, вступает в силу правило «помеха справа». Знак широко используется в США, Канаде и ЮАР. — Прим. ред.

20

В битве при Эшдауне, остановившей захват английских королевств Великой армией датчан и спасшей Уэссекс от разграбления, младший брат короля Альфред, увидев, что противник занимает выгодную позицию на вершине холма, в нарушение приказа совершил превентивную атаку, оттянул на себя основные силы врагов и обеспечил саксам победу. — Прим. пер.

21

Храм на вершине холма Монмартр в Париже. — Прим. науч. ред.

Примечания

1

Первое издание моего учебника по ИИ, написанного в соавторстве с Питером Норвигом, в настоящее время директором Google по науке: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 1st ed. (Prentice Hall, 1995).

2

Робинсон разработал алгоритм разрешения, который может, при наличии времени, доказать любое логическое следствие из комплекса логических утверждений первого порядка. В отличие от предыдущих алгоритмов, он не требует преобразования в пропозиционную логику. J. Alan Robinson, «A machine-oriented logic based on the resolution principle», Journal of the ACM 12 (1965): 23–41.

3

Артур Самуэль, американский первопроходец компьютерной эры, начал карьеру в IBM. В статье, посвященной его работе с шашками, впервые был использован термин машинное обучение, хотя Алан Тьюринг еще в 1947 г. говорил о «машине, способной учиться на опыте». Arthur Samuel, «Some studies in machine learning using the game of checkers», IBM Journal of Research and Development 3 (1959): 210−29.

4

Так называемый Отчет Лайтхилла привел к отмене финансирования исследования ИИ везде, кроме Эдинбургского и Сассекского университетов: Michael James Lighthill, «Artificial intelligence: A general survey», in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (Science Research Council of Great Britain, 1973).

5

CDC 6600 занимал целую комнату, а его стоимость была эквивалентна $20 млн. Для своего времени он был невероятно мощным, хотя и в миллион раз менее мощным, чем iPhone.

6

После победы DeepBlue над Каспаровым по крайней мере один комментатор предсказал, что в го подобное произойдет не раньше чем через сто лет: George Johnson, «To test a powerful computer, play an ancient game», The New York Times, July 29, 1997.

7

Очень легкое для понимания описание развития ядерной технологии см. в: Richard Rhodes, The Making of the Atomic Bomb (Simon & Schuster, 1987).

8

Простой алгоритм контролируемого обучения может не обладать таким эффектом, если не имеет оболочки в виде платформы A/B тестирования (обычного инструмента онлайнового маркетинга). Алгоритмы решения проблемы многорукого бандита и алгоритмы обучения с подкреплением окажут это воздействие, если будут работать с явным представлением состояния пользователя или неявным представлением в плане истории взаимодействий с пользователем.

9

Некоторые считают, что корпорации, ориентированные на максимизацию прибыли, уже являются вышедшими из-под контроля искусственными сущностями. См., например: Charles Stross, «Dude, you broke the future!» (keynote, 34th Chaos Communications Congress, 2017). См. также: Ted Chiang, «Silicon Valley is turning into its own worst fear», Buzzfeed, December 18, 2017. Эта мысль углубленно исследуется в сб.: Daniel Hillis, «The first machine intelligences», in Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI, ed. John Brockman (Penguin Press, 2019).

10

Для своего времени статья Винера была редким примером расхождения с господствующим представлением, что любой технологический прогресс во благо: Norbert Wiener, «Some moral and technical consequences of automation», Science 131 (1960): 1355–58.

11

Сантьяго Рамон-и-Кахаль в 1894 г. предположил, что изменения синапсов являются признаком обучения, но эта гипотеза была экспериментально подтверждена только в конце 1960-х гг. См.: Timothy Bliss and Terje Lomo, «Long-lasting potentiation of synaptic transmission in the dentate area of the anaesthetized rabbit following stimulation of the perforant path», Journal of Physiology 232 (1973): 331–56.

12

Краткое введение см. в статье: James Gorman, «Learning how little we know about the brain», The New York Times, November 10, 2014. См. также: Tom Siegfried, «There’s a long way to go in understanding the brain», ScienceNews, July 25, 2017. Специальный выпуск журнала Neuron в 2014 г. (vol. 94, pp. 933−1040) дает общее представление о множестве подходов к пониманию головного мозга.

13

Наличие или отсутствие сознания — активного субъективного опыта — безусловно, принципиально важно для нашего отношения к машинам с точки зрения морали. Даже если бы мы знали достаточно, чтобы сконструировать сознающие машины или обнаружить тот факт, что нам это удалось, то столкнулись бы со множеством серьезных нравственных проблем, к решению большинства из которых не готовы.

14

Данная статья одной из первой установила четкую связь между алгоритмами обучения с подкреплением и нейрофизиологической регистрацией: Wolfram Schultz, Peter Dayan, and P. Read Montague, «A neural substrate of prediction and reward», Science 275 (1997): 1593–99.

15

Исследования внутричерепной стимуляции проводились в надежде найти средства лечения различных психических болезней. См., например: Robert Heath, «Electrical self-stimulation of the brain in man», American Journal of Psychiatry 120 (1963): 571–77.

16

Пример биологического вида, который может исчезнуть из-за зависимости: Bryson Voirin, «Biology and conservation of the pygmy sloth, Bradypus pygmaeus», Journal of Mammalogy 96 (2015): 703–7.

17

Появление понятия эффект Болдуина в эволюции обычно связывается со следующей статьей: James Baldwin, «A new factor in evolution», American Naturalist 30 (1896): 441–51.

18

Основная идея эффекта Болдуина также описывается в работе: Conwy Lloyd Morgan, Habit and Instinct (Edward Arnold, 1896).

19

Современный анализ и компьютерная реализация, демонстрирующие эффект Болдуина: Geoffrey Hinton and Steven Nowlan, «How learning can guide evolution», Complex Systems 1 (1987): 495–502.

20

Дальнейшее раскрытие эффекта Болдуина в компьютерной модели, включающей эволюцию внутренней цепи сигнализации о вознаграждении: David Ackley and Michael Littman, «Interactions between learning and evolution», in Artificial Life II, ed. Christopher Langton et al. (Addison-Wesley, 1991).

21

Здесь я указываю на корни нашего сегодняшнего понимания разума, а не описываю древнегреческое понятие нус, или «ум», имеющее много связанных друг с другом значений.

22

Цит. по: Aristotle, Nicomachean Ethics, Book III, 3, 1112b.

23

Кардано, один из первых европейских математиков, занимавшихся отрицательными числами, разработал раннюю математическую трактовку вероятности в играх. Он умер в 1576 г., за 87 лет до опубликования своего труда: Gerolamo Cardano, Liber de ludo aleae (Lyons, 1663).

24

Работу Арно, впервые изданную анонимно, часто называют «Логикой Пор-Рояля» [по названию монастыря Пор-Рояль, аббатом которого являлся Антуан Арно. — Прим. пер.]: Antoine Arnauld, La logique, ou l’art de penser (Chez Charles Savreux, 1662). См. также: Blaise Pascal, Pensées (Chez Guillaume Desprez, 1670).

25

Понятие полезности: Daniel Bernoulli, «Specimen theoriae novae de mensura sortis», Proceedings of the St. Petersburg Imperial Academy of Sciences 5 (1738): 175–92. Идея Бернулли о полезности вытекает из рассмотрения случая с купцом Семпронием, делающим выбор между перевозкой ценного груза одним судном или его разделением между двумя судами из соображения, что каждое судно имеет 50 %-ную вероятность затонуть в пути. Ожидаемая денежная полезность двух решений одинакова, но Семпроний, очевидно, предпочитает решение с двумя судами.

26

По большинству свидетельств, сам фон Нейман не изобретал эту архитектуру, но его имя значилось на начальном варианте текста влиятельного отчета, описывающего вычислительную машину с запоминаемой программой EDVAC.

27

Работа фон Неймана и Моргенштерна во многих отношениях является фундаментом современной экономической теории: John von Neumann and Oskar Morgenstern, Theory of Games and Economic Behavior (Princeton University Press, 1944).

28

Предположение, что полезность есть сумма дисконтируемых вознаграждений, было сделано в форме математически приемлемой гипотезы Полом Самуэльсоном: Paul Samuelson, «A note on measurement of utility», Review of Economic Studies 4 (1937): 155–61. Если s_0, s_1, … — последовательность состояний, то полезность в этой модели есть U (s_0, s_1, …) = ∑tƴ tR (st), где ƴ — коэффициент дисконтирования, а R — функция вознаграждения, описывающая желательность состояния. Наивное применение этой модели редко согласуется с оценкой реальными индивидами желательности нынешнего и будущего вознаграждений. Тщательный анализ см. в статье: Shane Frederick, George Loewenstein, and Ted O’Donoghue, «Time discounting and time preference: A critical review», Journal of Economic Literature 40 (2002): 351–401.

29

Морис Алле, французский экономист, предложил сценарий принятия решения, в котором человек последовательно нарушает аксиомы фон Неймана — Моргенштерна: Maurice Allais, «Le comportement de l’homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l’école américaine», Econometrica 21 (1953): 503–46.

30

Введение в анализ принятия неколичественных решений см. в: Michael Wellman, «Fundamental concepts of qualitative probabilistic networks», Artificial Intelligence 44 (1990): 257–303.

31

Я вернусь к рассмотрению свидетельств человеческой иррациональности в главе 9. Основные работы по данной теме: Allais, «Le comportement»; Daniel Ellsberg, Risk, Ambiguity, and Decision (PhD thesis, Harvard University, 1962); Amos Tversky and Daniel Kahneman, «Judgment under uncertainty: Heuristics and biases», Science 185 (1974): 1124–31.

32

Следует понимать, что это мысленный эксперимент, который невозможно поставить на практике. Выбор разных вариантов будущего никогда не предстает во всех деталях, и люди никогда не имеют роскошной возможности подробнейшим образом исследовать и оценить эти варианты, прежде чем выбирать. Мы получаем лишь краткие резюме, скажем, «библиотекарь» или «шахтер». Когда человек делает такой выбор, то в действительности ему предлагается сравнить два распределения вероятности по полным вариантам будущего, один из которых начинается с выбора «библиотекарь», а другой — с выбора «шахтер», причем каждое распределение предполагает оптимальные действия со стороны данного человека в рамках каждого будущего. Очевидно, сделать такой выбор непросто.

33

Первое упоминание о рандомизированной стратегии в играх: Pierre Rémond de Montmort, Essay d’analyse sur les jeux de hazard, 2nd ed. (Chez Jacques Quillau, 1713). В книге упоминается некий монсеньор де Вальдграв в качестве автора оптимального рандомизированного решения для карточной игры Ле Гер. Сведения о личности Вальдграва раскрываются в статье: David Bellhouse, «The problem of Waldegrave», Electronic Journal for History of Probability and Statistics 3 (2007).

34

Задача полностью определяется, если задать вероятность того, что Алиса забивает гол в каждом из следующих четырех случаев: если она бьет вправо от Боба, и Боб бросается вправо или влево, и если она бьет влево от Боба, и он бросается вправо или влево. В данном случае эти вероятности составляют 25, 70, 65 % и 10 % соответственно. Предположим, что стратегия Алисы — бить вправо от Боба с вероятностью p и влево с вероятностью 1 — p, тогда как Боб бросается вправо с вероятностью q и влево с вероятностью 1 — q. Выигрыш Алисы: UA = 0,25 pq + 0,70 p (1 − q) + 0,65 (1 − p)q + 0,10 (1 − p) (1 − q), Боба: UB = −UA. В равновесии ∂UA/∂p = 0 and ∂UB/∂q = 0, что дает p = 0,55 и q = 0,60.

35

Исходную задачу теории игр предложили Меррил Флуд и Мелвин Дрешер в RAND Corporation. Такер увидел матрицу выигрышей, зайдя к ним в кабинет, и предложил сопроводить ее «историей».

36

Специалисты теории игр обычно говорят, что Алиса и Боб смогли сотрудничать друг с другом (отказались давать показания) или предать подельника. Мне эти определения кажутся вводящими в заблуждение, поскольку «сотрудничество друг с другом» не тот выбор, который каждый агент может сделать индивидуально, а также из-за влияния общепринятого выражения «сотрудничать с полицией», когда за сотрудничество можно получить более легкий приговор и т. д.

37

Интересное решение на основе доверия для дилеммы заключенного и других игр см.: Joshua Letchford, Vincent Conitzer, and Kamal Jain, «An ‘ethical’ game-theoretic solution concept for two-player perfect-information games», in Proceedings of the 4th International Workshop on Web and Internet Economics, ed. Christos Papadimitriou and Shuzhong Zhang (Springer, 2008).

38

Источник трагедии общих ресурсов: William Forster Lloyd, Two Lectures on the Checks to Population (Oxford University, 1833).

39

Современное рассмотрение темы в контексте глобальной экологии: Garrett Hardin, «The tragedy of the commons», Science 162 (1968): 1243–48.

40

Весьма вероятно, что, даже если бы мы попытались создать интеллектуальные машины на основе химических реакций или биологических клеток, объединения этих элементов оказались бы реализацией машины Тьюринга нетрадиционным способом. Вопрос о том, является ли объект универсальным компьютером, никак не связан с вопросом о том, из чего он сделан.

41

Эпохальная статья Тьюринга дает определение понятию, в настоящее время известному как машина Тьюринга, основополагающему в компьютерной науке. Entscheidungsproblem, или проблема принятия решения, в названии статьи есть проблема выбора следования в логике первого порядка: Alan Turing, «On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem», Proceedings of the London Mathematical Society, 2nd ser., 42 (1936): 230–65.

42

Хорошее исследование отрицательной емкости от одного из ее изобретателей: Sayeef Salahuddin, «Review of negative capacitance transistors», in International Symposium on VLSI Technology, Systems and Application (IEEE Press, 2016).

43

Намного лучшее объяснение квантовых вычислений см. в кн.: Scott Aaronson, Quantum Computing since Democritus (Cambridge University Press, 2013).

44

Статья, проводящая четкое различие с точки зрения теории сложности между классическими и квантовыми вычислениями: Ethan Bernstein and Umesh Vazirani, «Quantum complexity theory», SIAM Journal on Computing 26 (1997): 1411–73.

45

Следующая статья известного физика представляет собой хороший обзор современного состояния теоретического понимания и технологии квантовых вычислений: John Preskill, «Quantum computing in the NISQ era and beyond», arXiv:1801.00862 (2018).

46

О максимальной вычислительной способности килограммового объекта: Seth Lloyd, «Ultimate physical limits to computation», Nature 406 (2000): 1047–54.

47

Пример предположения, что люди могут представлять собой вершину физически достижимой разумности, см. в статье: Kevin Kelly, «The myth of a superhuman AI», Wired, April 25, 2017: «Мы склонны верить, что предел далеко от нас, далеко „впереди“ нас, как мы „впереди“ муравья… Что доказывает, что не мы являемся этим пределом?»

48

Если вам интересно, можно ли решить проблему остановки простой хитростью: очевидный метод просто выполнять программу, чтобы узнать, завершится ли она, не работает, потому что необязательно имеет конец. Вы можете прождать миллион лет, но так и не узнать, застряла программа в бесконечном цикле или ей просто нужно время.

49

Доказательство того, что проблема остановки неразрешима, очень изящно. Вопрос: возможна ли программа проверки циклов LoopChecker (Р, Х), которая для любой программы Р и любого входа Х верно определяет за конечный промежуток времени, остановится ли Р, примененная к Х, выдав результат, или будет выполняться вечно? Допустим, программа LoopChecker существует. Напишем программу Q, использующую LoopChecker как подпрограмму с самой Q и Х в качестве входа и выполняющую противоположное тому, что предсказывает LoopChecker (Q, Х). Тогда, если LoopChecker сообщает, что Q остановится, Q не останавливается, и наоборот. Таким образом, предположение, что LoopChecker существует, приводит к противоречию, следовательно, LoopChecker не существует.

50

Я говорю «как представляется», потому что на сегодняшний день утверждение, что класс неполиномиальных задач требует сверхполиномиального времени (принятое обозначение: P ≠ NP), остается недоказанным. После почти 50 лет исследований, однако, почти все математики и специалисты в области компьютерных наук убеждены в его истинности.

51

Записи Лавлейс о вычислениях содержатся по большей части в ее примечаниях к собственному переводу комментариев итальянского инженера по поводу машины Бэббиджа: L. F. Menabrea, «Sketch of the Analytical Engine invented by Charles Babbage», trans. Ada, Countess of Lovelace, in Scientific Memoirs, vol. III, ed. R. Taylor (R. and J. E. Taylor, 1843). Оригинальная статья Менабреа, написанная на французском языке на основе лекций, с которыми Бэббидж выступал в 1840 г., вышла в издании Bibliothèque Universelle de Genève 82 (1842).

52

Одна из ранних эпохальных статей о возможности искусственного интеллекта: Alan Turing, «Computing machinery and intelligence», Mind 59 (1950): 433–60.

53

Проект «Шейки» Стэнфордского исследовательского института описан в воспоминаниях одного из его руководителей: Nils Nilsson, «Shakey the robot», technical note 323 (SRI International, 1984). В 1969 г. был снят 24-минутный фильм «Шейки: эксперименты по обучению и планированию в робототехнике», вызвавший общенациональный интерес.

54

Книга, ознаменовавшая начало разработки современного, вероятностного ИИ: Judea Pearl, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference (Morgan Kaufmann, 1988).

55

Строго говоря, шахматы не являются полностью наблюдаемыми. Программе все-таки приходится помнить небольшой объем информации, чтобы устанавливать допустимость рокировок и взятий на проходе и определять ничьи троекратным повторением позиции или правилом 50 ходов.

56

Полное описание см. в главе 2 кн.: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd ed. (Pearson, 2010).

57

Размер пространства состояний в StarCraft рассматривается в статье: Santiago Ontañon et al., «A survey of real-time strategy game AI research and competition in StarCraft», IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games 5 (2013): 293–311. Огромное количество ходов возможно, потому что игрок может перемещать все юниты одновременно. Число ходов снижается с введением ограничений относительно того, сколько юнитов или их групп могут быть перемещены одновременно.

58

О состязании человека и машины в StarCraft: Tom Simonite, «DeepMind beats pros at StarCraft in another triumph for bots», Wired, January 25, 2019.

59

AlphaZero описана в: David Silver et al., «Mastering chess and shogi by self-play with a general reinforcement learning algorithm», arXiv:1712.01815 (2017).

60

Оптимальные маршруты определяются с помощью А алгоритма и множества производных от него: Peter Hart, Nils Nilsson, and Bertram Raphael, «A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths», IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC- 4 (1968): 100–107.

61

Статья, представившая программу Advice Taker и системы знания на основе логики: John McCarthy, «Programs with common sense», in Proceedings of the Symposium on Mechanisation of Thought Processes (Her Majesty’s Stationery Office, 1958).

62

Чтобы составить некоторое представление о значимости систем на основе знания, рассмотрим системы баз данных. База данных содержит четкие отдельные факты вроде местоположения моих ключей и личностей четырех моих друзей в Facebook. Системы баз данных не могут хранить общие правила, например правила игры в шахматы или юридическое определение британского гражданства. Они могут сосчитать, сколько людей по имени Алиса имеют друзей, которые носят имя Боб, но не способны определить, отвечает ли конкретная Алиса условиям предоставления британского гражданства, или приведет ли к победе определенная последовательность шахматных ходов. Системы баз данных не могут соединить два фрагмента знания, чтобы получить третий: они поддерживают функцию запоминания, но не мышления. (Действительно, многие современные системы баз данных дают возможность добавлять правила и использовать эти правила для получения новых фактов; в той мере, в которой они это делают, они являются системами на основе знания.) Хотя они представляют собой ограниченные версии систем на основе знания, системы баз данных лежат в основе большей части сегодняшней коммерческой деятельности и приносят сотни миллиардов долларов ежегодно.

63

Оригинальная статья, описывающая теорему о полноте для логики первого порядка: Kurt Gödel, «Die Vollständigkeit der Axiome des logischen Funktionenkalküls», Monatshefte für Mathematik 37 (1930): 349–60.

64

Алгоритм рассуждения в логике первого порядка тем не менее имеет недостаток: если ответа нет — то есть если доступного знания недостаточно, чтобы дать ответ, — то алгоритм может никогда не завершиться. Этого невозможно избежать: математически невозможно, чтобы верный алгоритм всегда прерывался, отвечая «я не знаю», в сущности, по той же причине, по которой ни один алгоритм не может решить проблему остановки.

65

Первый алгоритм доказательства теорем в логике первого порядка, занимающийся сокращением предложений первого порядка до (очень многочисленных) пропозиционных предложений: Martin Davis and Hilary Putnam, «A computing procedure for quantification theory», Journal of the ACM 7 (1960): 201–15. Алгоритм разрешения Робинсона выполнял действия непосредственно над логическими предложениями первого порядка, используя «унификацию» для сопоставления комплексных выражений, содержащих логические переменные: J. Alan Robinson, «A machine-oriented logic based on the resolution principle», Journal of the ACM 12 (1965): 23–41.

66

Возникает вопрос, как логический робот Shekey вообще приходил к каким-либо определенным выводам о том, что делать. Ответ прост: база знаний Shekey включала ложные предположения. Например, он был убежден, что, если выполнить «протолкнуть объект А через дверь Г в комнату Б», то объект А в результате окажется в комнате Б. Это было ложное убеждение, потому что Shekey мог застрять в дверях, промахнуться мимо двери, или кто-то мог коварно похитить объект А у него из захвата. Его модуль выполнения плана был способен зарегистрировать провал плана и провести соответствующее перепланирование, так что, строго говоря, Shekey не был чисто логической системой.

67

Ранние замечания о роли вероятности в человеческом мышлении: Pierre-Simon Laplace, Essai philosophique sur les probabilités (Mme. Ve. Courcier, 1814).

68

Описание Байесовой логики доступным языком: Stuart Russell, «Unifying logic and probability», Communications of the ACM 58 (2015): 88–97. Статья опирается на исследование моего бывшего студента Брайана Милча, проведенное в ходе работы над диссертацией на соискание звания доктора философии.

69

Источник теоремы Байеса: Thomas Bayes and Richard Price, «An essay towards solving a problem in the doctrine of chances», Philosophical Transactions of the Royal Society of London 53 (1763): 370–418.

70

Строго говоря, программа Самуэля не рассматривает выигрыш и проигрыш как абсолютные вознаграждения; однако, фиксируя стоимость материала как положительную, программа в общем склонна действовать на достижение победы.

71

Применение обучения с подкреплением для создания программы, играющей в нарды на мировом уровне: Gerald Tesauro, «Temporal difference learning and TD-Gammon», Communications of the ACM 38 (1995): 58–68.

72

Система DQN, которая учится играть в широкий спектр видеоигр с использованием глубокого обучения с подкреплением: Volodymyr Mnih et al., «Human-level control through deep reinforcement learning», Nature 518 (2015): 529–33.

73

Высказывания Билла Гейтса об ИИ Dota 2: Catherine Clifford, «Bill Gates says gamer bots from Elon Musk-backed nonprofit are ‘huge milestone’ in A. I»., CNBC, June 28, 2018.

74

Отчет о победе OpenAI Five над людьми — чемпионами мира по Dota 2: Kelsey Piper, «AI triumphs against the world’s top pro team in strategy game Dota 2», Vox, April 13, 2019.

75

Собрание примеров из литературы, когда неверное определение функции вознаграждения приводило к неожиданному поведению: Victoria Krakovna, «Specification gaming examples in AI», Deep Safety (blog), April 2, 2018.

76

Случай, когда функция эволюционной пригодности, определенная через максимальную скорость передвижения, привела к очень неожиданным результатам: Karl Sims, «Evolving virtual creatures», in Proceedings of the 21st Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (ACM, 1994).

77

Захватывающее знакомство с возможностями рефлекторных агентов: Valentino Braitenberg, Vehicles: Experiments in Synthetic Psychology (MIT Press, 1984).

78

Газетная статья об аварии со смертельным исходом с участием автомобиля в режиме самоуправления, который сбил пешехода: Devin Coldewey, «Uber in fatal crash detected pedestrian but had emergency braking disabled», TechCrunch, May 24, 2018.

79

Об алгоритмах рулевого управления см., например: Jarrod Snider, «Automatic steering methods for autonomous automobile path tracking», technical report CMU-RI-TR-09–08, Robotics Institute, Carnegie Mellon University, 2009.

80

Норфолкский и норвичский терьеры — две категории из базы данных ImageNet. Они печально знамениты тем, что их трудно различить и до 1964 г. считались одной породой.

81

Глубоко прискорбный инцидент с аннотированием изображений: Daniel Howley, «Google Photos mislabels 2 black Americans as gorillas», Yahoo Tech, June 29, 2015.

82

Последующая статья о Google и гориллах: Tom Simonite, «When it comes to gorillas, Google Photos remains blind», Wired, January 11, 2018.

83

Базовый план игровых алгоритмов был разработан Клодом Шэнноном: Claude Shannon, «Programming a computer for playing chess», Philosophical Magazine, 7th ser., 41 (1950): 256–75.

84

См. илл. 5.12 кн.: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 1st ed. (Prentice Hall, 1995). Обратите внимание, что рейтинг шахматистов и шахматных программ не точная наука. Наивысший коэффициент Эло Каспарова, полученный в 1999 г., составляет 2851, но современные шахматные программы, такие как Stockfish, имеют рейтинг 3300 и более.

85

Самый ранний отчет о появлении самоуправляемого автомобиля на дороге общего пользования: Ernst Dickmanns and Alfred Zapp, «Autonomous high speed road vehicle guidance by computer vision», IFAC Proceedings Volumes 20 (1987): 221–26.

86

Показатели безопасности транспортных средств Google (впоследствии Waymo): «Waymo safety report: On the road to fully self-driving», 2018.

87

На данный момент произошло по меньшей мере две аварии со смертельным исходом для водителя и одна с гибелью пешехода. Привожу несколько ссылок с краткими цитатами, описывающими случившееся. Danny Yadron and Dan Tynan, «Tesla driver dies in first fatal crash while using autopilot mode», Guardian, June 30, 2016: «Датчики автопилота Model S не различили на фоне яркого неба белый автотягач с прицепом, пересекавший перекресток». Megan Rose Dickey, «Tesla Model X sped up in Autopilot mode seconds before fatal crash, according to NTSB», TechCrunch, June 7, 2018: «Начиная с третьей секунды до столкновения и до времени соприкосновения с отбойником скорость Tesla увеличивалась от 100 км/ч до 114 км/ч; предшествующее удару срабатывание тормозов или движения по уклонению от препятствия зафиксированы не были». Devin Coldewey, «Uber in fatal crash detected pedestrian but had emergency braking disabled», TechCrunch, May 24, 2018: «Экстренное торможение не допускается, когда транспортное средство находится под управлением компьютера, с целью снижения риска неустойчивого поведения транспортного средства».

88

Ассоциация инженеров-автомобилестроителей (SAE) определяет шесть уровней автоматизации, где уровень 0 соответствует ее отсутствию, а уровень 5 — полной автоматизации: «Постоянное осуществление автоматической системой вождения на всех дорожных покрытиях и при любых погодных условиях всех аспектов задачи динамического вождения, которые могут осуществляться водителем-человеком».

89

Прогноз экономических последствий внедрения автоматизации в отношении стоимости транспортировки: Adele Peters, «It could be 10 times cheaper to take electric robo-taxis than to own a car by 2030», Fast Company, May 30, 2017.

90

Влияние ДТП на возможность наложения регуляторных ограничений на автономные транспортные средства: Richard Waters, «Self-driving car death poses dilemma for regulators», Financial Times, March 20, 2018.

91

Влияние ДТП на отношение общественности к автономным транспортным средствам: Cox Automotive, «Autonomous vehicle awareness rising, acceptance declining, according to Cox Automotive mobility study», August 16, 2018.

92

Оригинальный чатбот: Joseph Weizenbaum, «ELIZA — a computer program for the study of natural language communication between man and machine», Communications of the ACM 9 (1966): 36–45.

93

Сегодняшние работы в области физиологического моделирования см.: physiome.org. Работы 1960-х гг. над объединенными моделями с тысячами дифференциальных уравнений: Arthur Guyton, Thomas Coleman, and Harris Granger, «Circulation: Overall regulation», Annual Review of Physiology 34 (1972): 13–44.

94

Часть работы над обучающими системами на самом раннем этапе была выполнена Патом Супписом и его коллегами в Стэнфорде: Patrick Suppes and Mona Morningstar, «Computer-assisted instruction», Science 166 (1969): 343–50.

95

Michael Yudelson, Kenneth Koedinger, and Geoffrey Gordon, «Individualized Bayesian knowledge tracing models», in Artificial Intelligence in Education: 16th International Conference, ed. H. Chad Lane et al. (Springer, 2013).

96

Пример машинного обучения с использованием зашифрованных данных: Reza Shokri and Vitaly Shmatikov, «Privacy-preserving deep learning», in Proceedings of the 22nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (ACM, 2015).

97

Ретроспективная история первого умного дома, основанная на лекции его создателя Джеймса Сазерленда: James E. Tomayko, «Electronic Computer for Home Operation (ECHO): The first home computer», IEEE Annals of the History of Computing 16 (1994): 59–61.

98

Краткий отчет о проекте умного дома на основе машинного обучения и автоматизированного принятия решений: Diane Cook et al., «MavHome: An agent-based smart home», in Proceedings of the 1st IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (IEEE, 2003).

99

Введение в анализ опыта пользователей умных домов: Scott Davidoff et al., «Principles of smart home control», in Ubicomp 2006: Ubiquitous Computing, ed. Paul Dourish and Adrian Friday (Springer, 2006).

100

Коммерческое объявление об умных домах на основе ИИ: «The Wolff Company unveils revolutionary smart home technology at new Annadel Apartments in Santa Rosa, California», Business Insider, March 12, 2018.

101

Статья о роботизированных шеф-поварах в качестве коммерческого продукта: Eustacia Huen, «The world’s first home robotic chef can cook over 100 meals», Forbes, October 31, 2016.

102

Отчет моих коллег из Беркли о глубоком обучении с подкреплением в сфере роботизированного двигательного контроля: Sergey Levine et al., «End-to-end training of deep visuomotor policies», Journal of Machine Learning Research 17 (2016): 1–40.

103

О возможностях автоматизации работы сотен тысяч складских рабочих: Tom Simonite, «Grasping robots compete to rule Amazon’s warehouses», Wired, July 26, 2017.

104

Я исхожу из щедрого расчета: одна минута работы ЦП ноутбука на страницу, или около 10^11 операций. Тензорный процессор третьего поколения разработки Google выполняет около 10^17 операций в секунду, следовательно, может читать 1 млн страниц в секунду, то есть на 8 млн книг ему требуется примерно пять часов.

105

Исследование объема всемирного производства информации во всех каналах за 2003 г.: Peter Lyman and Hal Varian, «How much information?» sims.berkeley.edu/research/projects/how-much-info-2003.

106

Подробности использования распознавания речи интеллектуальными агентами: Dan Froomkin, «How the NSA converts spoken words into searchable text», The Intercept, May 5, 2015.

107

Анализ спутниковых визуальных изображений представляет собой задачу колоссального масштаба: Mike Kim, «Mapping poverty from space with the World Bank», Medium.com, January 4, 2017. По оценке Кима, 8 млн человек пришлось бы работать круглосуточно, что преобразуется в более чем 30 млн человек при 40-часовой рабочей неделе. Я думаю, в действительности это завышенная оценка, поскольку огромное большинство изображений демонстрировали бы пренебрежимо малые изменения в течение дня. В то же время разведывательное сообщество США держит десятки тысяч сотрудников, работающих в огромных помещениях и рассматривающих спутниковые снимки, только для отслеживания того, что происходит в маленьких регионах, представляющих интерес. Так что 1 млн человек в расчете на весь мир, пожалуй, похоже на правду.

108

Достигнут существенный прогресс в глобальном наблюдении с использованием данных спутниковых изображений в реальном времени: David Jensen and Jillian Campbell, «Digital earth: Building, financing and governing a digital ecosystem for planetary data», официальный доклад на форуме ООН «Наука, политика, бизнес и окружающая среда» 2018 г.

109

Люк Мюльхаузер много писал о предсказаниях в области ИИ, и я благодарен ему за то, что он нашел первоисточники последующих цитат. См.: Luke Muehlhauser, «What should we learn from past AI forecasts?» Open Philanthropy Project report, 2016.

110

Прогноз появления ИИ человеческого уровня в течение 20 лет: Herbert Simon, The New Science of Management Decision (Harper & Row, 1960).

111

Прогноз появления ИИ человеческого уровня в течение жизни одного поколения: Marvin Minsky, Computation: Finite and Infinite Machines (Prentice Hall, 1967).

112

Прогноз Джона Маккарти о появлении ИИ человеческого уровня в интервале «от пяти до пятисот лет»: Ian Shenker, «Brainy robots in our future, experts think», Detroit Free Press, September 30, 1977.

113

Обзор исследований специалистов по ИИ их собственных прогнозов появления ИИ человеческого уровня см. на сайте aiimpacts.org. Подробное рассмотрение результатов исследования проблематики ИИ человеческого уровня см. в статье: Katja Grace et al., «When will AI exceed human performance? Evidence from AI experts», arXiv:1705.08807v3 (2018).

114

Сравнение вычислительной мощности компьютера и возможностей человеческого мозга на графиках: Ray Kurzweil, «The law of accelerating returns», Kurzweilai.net, March 7, 2001.

115

Проект Aristo Института изучения ИИ им. Аллена: allenai.org/aristo.

116

Анализ знания, необходимого для получения хороших результатов в тесте для четвертого класса на понимание и здравый смысл: Peter Clark et al., «Automatic construction of inference-supporting knowledge bases», in Proceedings of the Workshop on Automated Knowledge Base Construction (2014), akbc.ws/2014.

117

Проект машинного чтения NELL описан в статье: Tom Mitchell et al., «Neverending learning», Communications of the ACM 61 (2018): 103–15.

118

Идея самостоятельного получения выводов из текста принадлежит Сергею Брину: «Extracting patterns and relations from the World Wide Web», in The World Wide Web and Databases, ed. Paolo Atzeni, Alberto Mendelzon, and Giansalvatore Mecca (Springer, 1998).

119

Визуализация слияния черных дыр, зарегистрированного LIGO: LIGO Lab Caltech, «Warped space and time around colliding black holes», February 11, 2016, youtube.com/watch?v=1agm33iEAuo.

120

Первая публикация с описанием наблюдения гравитационных волн: Ben Abbott et al., «Observation of gravitational waves from a binary black hole merger», Physical Review Letters 116 (2016): 061102.

121

О детях как ученых: Alison Gopnik, Andrew Meltzoff, and Patricia Kuhl, The Scientist in the Crib: Minds, Brains, and How Children Learn (William Morrow, 1999).

122

Краткое описание нескольких проектов автоматизированного научного анализа экспериментальных данных с целью открытия законов: Patrick Langley et al., Scientific Discovery: Computational Explorations of the Creative Processes (MIT Press, 1987).

123

Некоторые ранние работы о машинном обучении, управляемом ранее предшествующим знанием: Stuart Russell, The Use of Knowledge in Analogy and Induction (Pitman, 1989).

124

Философский анализ индукции Гудменом остается источником вдохновения: Nelson Goodman, Fact, Fiction, and Forecast (University of London Press, 1954).

125

Ветеран исследования ИИ жалуется на мистицизм философии науки: Herbert Simon, «Explaining the ineffable: AI on the topics of intuition, insight and inspiration», in Proceedings of the 14th International Conference on Artificial Intelligence, ed. Chris Mellish (Morgan Kaufmann, 1995).

126

Обзор индуктивного логического программирования от двух родоначальников этого направления: Stephen Muggleton and Luc de Raedt, «Inductive logic programming: Theory and methods», Journal of Logic Programming 19–20 (1994): 629–79.

127

Раннее упоминание важности использования комплексных операций как новых примитивных действий см. в кн.: Alfred North Whitehead, An Introduction to Mathematics (Henry Holt, 1911).

128

Работа, демонстрирующая, что смоделированный робот способен совершенно самостоятельно научиться вставать: John Schulman et al., «High-dimensional continuous control using generalized advantage estimation», arXiv:1506.02438 (2015). Видеодемонстрация доступна на YouTube: youtube.com/watch?v=SHLuf2ZBQSw.

129

Описание системы обучения с подкреплением, которая учится играть в видеоигру «Захват флага»: Max Jaderberg et al., «Human-level performance in first-person multiplayer games with population-based deep reinforcement learning», arXiv:1807.01281 (2018).

130

Мнение о прогрессе в разработке ИИ в ближайшие несколько лет: Peter Stone et al., «Artificial intelligence and life in 2030», One Hundred Year Study on Artificial Intelligence, report of the 2015 Study Panel, 2016.

131

Подпитываемый СМИ спор Илона Маска и Марка Цукерберга: Peter Holley, «Billionaire burn: Musk says Zuckerberg’s understanding of AI threat ‘is limited,’» The Washington Post, July 25, 2017.

132

О ценности поисковых машин для отдельных пользователей: Erik Brynjolfsson, Felix Eggers, and Avinash Gannamaneni, «Using massive online choice experiments to measure changes in well-being», working paper no. 24514, National Bureau of Economic Research, 2018.

133

Пенициллин был открыт несколько раз, и его фармакологические свойства описывались в медицинских изданиях, но никто, судя по всему, не обращал на них внимания. См.: en.wikipedia.org/wikiHistory_of_penicillin.

134

Обсуждение некоторых новых эзотерических рисков, связанных со всезнающими, провидческими ИИ-системами: David Auerbach, «The most terrifying thought experiment of all time», Slate, July 17, 2014.

135

Анализ некоторых потенциальных заблуждений в представлениях о продвинутом ИИ: Kevin Kelly, «The myth of a superhuman AI», Wired, April 25, 2017.

136

Машины могут делиться с людьми некоторыми аспектами когнитивной структуры, особенно теми, которые связаны с восприятием физического мира и манипуляциями в нем, а также концептуальными структурами, сопутствующими пониманию естественного языка. Их совещательные процессы, скорее всего, будут заметно отличаться от наших вследствие колоссального неравенства аппаратной части.

137

Согласно данным исследования 2016 г., 88-й процентиль соответствует $100 000 в год: American Community Survey, US Census Bureau, www.census.gov/programs-surveys/acs. В том же году среднемировой ВВП на душу населения составлял $10,133: National Accounts Main Aggregates Database, UN Statistics Division, unstats.un.org/unsd/snaama.

138

Если фаза роста ВВП составляет 10 или 20 лет, он составляет $9400 трлн или $6800 трлн соответственно — в любом случае совсем неплохо. Примечательный исторический факт: И. Дж. Гуд, предсказавший взрывное развитие интеллекта (с. 187), оценивал ценность ИИ человеческого уровня минимум в «один мегаКейнс», имея в виду прославленного экономиста Джона Мейнарда Кейнса. Вклад Кейнса в 1963 г. был оценен в 100 млрд, таким образом, мегаКейнс составляет около $2 200 000 трлн (по курсу 2016 г.). Гуд связывал ценность ИИ, в первую очередь, с его потенциальной способностью гарантировать бесконечное выживание человеческой расы. Позднее он стал задаваться вопросом, не следует ли ему добавить знак минус.

139

ЕС объявил о планах потратить на НИОКР в период 2019−2020 гг. $24 млрд. См.: European Commission, «Artificial intelligence: Commission outlines a European approach to boost investment and set ethical guidelines», press release, April 25, 2018. Долгосрочный план инвестиций Китая в сферу ИИ, озвученный в 2017 г., предполагает, что основная часть индустрии ИИ к 2030 г. будет ежегодно приносить $150 млрд. См., например: Paul Mozur, «Beijing wants A. I. to be made in China by 2030», The New York Times, July 20, 2017.

140

См., например, программу Рио Тинто Mine of the Future: riotinto.com/australia/pilbara/mine-of-the-future-9603.aspx.

141

Ретроспективный анализ экономического роста: Jan Luiten van Zanden et al., eds., How Was Life? Global Well-Being since 1820 (OECD Publishing, 2014).

142

Предпочтение относительного преимущества перед другими, а не абсолютного качества жизни, является статусным предметом потребления: см. главу 9.

143

Статья в «Википедии» о Штази содержит несколько полезных ссылок на материалы о ее сотрудниках и влиянии на жизнь в Восточной Германии.

144

Подробности об архивах Штази см. в кн.: Cullen Murphy, God’s Jury: The Inquisition and the Making of the Modern World (Houghton Mifflin Harcourt, 2012).

145

Всесторонний анализ систем слежения на основе ИИ см. в кн.: Jay Stanley, The Dawn of Robot Surveillance (American Civil Liberties Union, 2019).

146

Недавние книги о наблюдении и контроле: Shoshana Zuboff, The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power (PublicAffairs, 2019), Roger McNamee, Zucked: Waking Up to the Facebook Catastrophe (Penguin Press, 2019).

147

Новостная статья о боте-шантажисте: Avivah Litan, «Meet Delilah — the first insider threat Trojan», Gartner Blog Network, July 14, 2016.

148

О низкотехнологичном проявлении уязвимости людей к неверной информации в случаях, когда доверчивые индивиды начинают верить, что происходит уничтожение мира ударами метеоритов, см.: Derren Brown: Apocalypse, «Part One», directed by Simon Dinsell, 2012, youtube.com/watch?v=o_CUrMJOxqs.

149

Экономический анализ систем репутации и связанных с ними злоупотреблений дается в статье: Steven Tadelis, «Reputation and feedback systems in online platform markets», Annual Review of Economics 8 (2016): 321–40.

150

Закон Гудхарта: «Когда повышение определенного показателя превращается в самоцель, он перестает быть хорошим показателем». Например, некогда существовала корреляция между профессиональным уровнем преподавателей и их зарплатой, и в рейтингах колледжей US News & World Report качество преподавательского коллектива оценивалось по заработной плате в нем. Это привело к гонке повышения зарплат, что было выгодно преподавателям, но не студентам, которым пришлось ее оплачивать. Гонка меняет уровень заработной платы преподавателей вне зависимости от их уровня, и корреляция начинает исчезать.

151

Статья с описанием попыток контроля общественного дискурса в Германии: Bernhard Rohleder, «Germany set out to delete hate speech online. Instead, it made things worse», WorldPost, February 20, 2018.

152

Об «инфопокалипсисе»: Aviv Ovadya, «What’s worse than fake news? The distortion of reality itself», WorldPost, February 22, 2018.

153

О коррупции в сфере онлайновых отзывов об отелях: Dina Mayzlin, Yaniv Dover, and Judith Chevalier, «Promotional reviews: An empirical investigation of online review manipulation», American Economic Review 104 (2014): 2421–55.

154

Заявление Германии на заседании группы правительственных экспертов, Конвенция о конкретных видах обычного оружия: Женева, 10 апреля 2018 г.

155

Фильм «Скотобойня», снятый на средства Института будущего жизни, вышел в ноябре 2017 г. и доступен по ссылке: youtube.com/watch?v=9CO6M2HsoIA.

156

Отчет об одном из самых серьезных ляпов в отношениях военных ведомств с общественностью: Dan Lamothe, «Pentagon agency wants drones to hunt in packs, like wolves», The Washington Post, January 23, 2015.

157

Объявление о полномасштабном эксперименте с роем дронов: US Department of Defense, «Department of Defense announces successful micro-drone demonstration», news release no. NR-008–17, January 9, 2017.

158

Примеры исследовательских центров, изучающих влияние технологии на занятость: Work and Intelligent Tools и Systems group в Беркли, Future of Work и Workers project Центра перспективных исследований в области поведенческих наук в Стэнфорде и Future of Work Initiative в Университете Карнеги — Меллона.

159

Пессимистическая картина будущей технологической безработицы: Форд М. Роботы наступают. — М.: АНФ, 2019.

160

Calum Chace, The Economic Singularity: Artificial Intelligence and the Death of Capitalism (Three Cs, 2016).

161

Блестящая подборка эссе: Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb, eds., The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda (National Bureau of Economic Research, 2019).

162

Аристотель. Сочинения: в 4-х т. Т. 4. — М.: Мысль, 1983.

163

Математический анализ, объясняющий кривую безработицы в форме «перевернутой U», приводит Джеймс Бессен: James Bessen, «Artificial intelligence and jobs: The role of demand» in The Economics of Artificial Intelligence, ed. Agrawal, Gans, and Goldfarb.

164

Рассмотрение дезорганизации экономики вследствие автоматизации: Eduardo Porter, «Tech is splitting the US work force in two», The New York Times, February 4, 2019. Вывод статьи опирается на следующий отчет: David Autor and Anna Salomons, «Is automation labor-displacing? Productivity growth, employment, and the labor share», Brookings Papers on Economic Activity (2018).

165

Бриньолфсон Д., Макафи Э. Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий. — Neoclassic, АСТ, 2017.

166

Данные о расширении банковской деятельности в XX в. см. в рабочем документе: Thomas Philippon, «The evolution of the US financial industry from 1860 to 2007: Theory and evidence», working paper, 2008.

167

Главный источник данных о трудовой занятости, а также росте и сокращении числа рабочих мест: US Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook: 2018–2019 Edition (Bernan Press, 2018).

168

Отчет об автоматизации грузовых автоперевозок: Lora Kolodny, «Amazon is hauling cargo in self-driving trucks developed by Embark», CNBC, January 30, 2019.

169

Прогресс автоматизации аналитической деятельности в области права, описывающий результаты соревнования: Jason Tashea, «AI software is more accurate, faster than attorneys when assessing NDAs», ABA Journal, February 26, 2018.

170

Комментарий выдающегося экономиста с названием, являющимся очевидной отсылкой к статье Кейнса 1930 г.: Lawrence Summers, «Economic possibilities for our children», NBER Reporter (2013).

171

Аналогия между занятостью в сфере науки о данных и маленькой спасательной шлюпкой для гигантского круизного лайнера взята из обсуждения с Ён Ин И, главой Сингапурского управления по связям с общественностью. Она согласилась с этим во всемирном масштабе, но заметила, что «Сингапур так мал, что поместится в шлюпку».

172

Поддержка ББД с консервативной точки зрения: Sam Bowman, «The ideal welfare system is a basic income», Adam Smith Institute, November 25, 2013.

173

Поддержка ББД с прогрессивной точки зрения: Jonathan Bartley, «The Greens endorse a universal basic income. Others need to follow», The Guardian, June 2, 2017.

174

Чейс в «Экономической сингулярности» называет «райскую» версию ББД экономикой «Звездного пути», замечая, что в более новых сезонах сериала «Звездный путь» деньги отменены, потому что технология создает, в сущности, неограниченные материальные блага и энергию. Он также указывает на масштабные изменения в экономике и социальной организации, которые потребуются, чтобы подобная система была успешной.

175

Экономист Ричард Болдуин также предсказывает будущее персонального обслуживания в своей книге: Richard Baldwin, The Globotics Upheaval: Globalization, Robotics, and the Future of Work (Oxford University Press, 2019).

176

Книга, как считается, обнажившая провал обучения грамоте по целым словам и спровоцировавшая десятилетия борьбы двух ведущих школ мысли о чтении: Rudolf Flesch, Why Johnny Can’t Read: And What You Can Do about It (Harper & Bros., 1955).

177

Об образовательных методах, которые позволят обучающимся адаптироваться к стремительным технологическим и экономическим изменениям в ближайшие десятилетия: Joseph Aoun, Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence (MIT Press, 2017).

178

Прочитанная по радио лекция, в которой Тьюринг предсказал, что машины обгонят людей: Alan Turing, «Can digital machines think?», May 15, 1951, radio broadcast, BBC Third Programme. Текст выложен на сайте turingarchive.org.

179

Новостная статья о «натурализации» Софии как гражданки Саудовской Аравии: Dave Gershgorn, «Inside the mechanical brain of the world’s first robot citizen», Quartz, November 12, 2017.

180

Мнение Яна Лекуна о Софии: Shona Ghosh, «Facebook’s AI boss described Sophia the robot as ‘complete b— t’ and ‘Wizard-of-Oz AI,’» Business Insider, January 6, 2018.

181

Предложение ЕС о наделении роботов юридическими правами: Committee on Legal Affairs of the European Parliament, «Report with recommendations to the Commission on Civil Law Rules on Robotics (2015/2103 (INL))», 2017.

182

Предложение Общего регламента по защите персональных данных, связанное с «правом на объяснение» в действительности не ново: оно очень близко статье 15 (1) Директивы о защите данных 1995 г., развитием которой является.

183

Три свежие статьи с глубоким математическим анализом справедливости: Moritz Hardt, Eric Price, and Nati Srebro, «Equality of opportunity in supervised learning», in Advances in Neural Information Processing Systems 29, ed. Daniel Lee et al. (2016); Matt Kusner et al., «Counterfactual fairness», in Advances in Neural Information Processing Systems 30, ed. Isabelle Guyon et al. (2017); Jon Kleinberg, Sendhil Mullainathan, and Manish Raghavan, «Inherent trade-offs in the fair determination of risk scores», in 8th Innovations in Theoretical Computer Science Conference, ed. Christos Papadimitriou (Dagstuhl Publishing, 2017).

184

Новостная статья о последствиях программного сбоя при управлении воздушным движением: Simon Calder, «Thousands stranded by flight cancellations after systems failure at Europe’s air-traffic coordinator», The Independent, April 3, 2018.

185

Лавлейс писала: «Аналитическая машина никоим образом не притязает на то, чтобы создавать что бы то ни было. Она может делать все, что мы умеем упорядочить с целью выполнения. Она может следовать анализу, но не имеет возможности предвосхищать какие бы то ни было аналитические отношения или истины». Это один из ее аргументов против ИИ, отвергнутый Аланом Тьюрингом: Alan Turing, «Computing machinery and intelligence», Mind 59 (1950): 433–60.

186

Самая ранняя известная статья об экзистенциальном риске от ИИ была написана Ричардом Торнтоном: Richard Thornton, «The age of machinery», Primitive Expounder IV (1847): 281.

187

«Книга машин» основывалась на более ранней статье Сэмюэла Батлера «Дарвин среди машин»: Samuel Butler, «Darwin among the machines», The Press (Christchurch, New Zealand), June 13, 1863.

188

Еще одна лекция, в которой Тьюринг предсказал порабощение человечества: Alan Turing, «Intelligent machinery, a heretical theory» (lecture given to the 51 Society, Manchester, 1951). Текст выложен на сайте turingarchive.org.

189

Провидческие размышления Винера о власти технологии над человечеством и призыв к сохранению автономии человека: Norbert Wiener, The Human Use of Human Beings (Riverside Press, 1950). В пер. на рус. в сб.: Винер Н. Кибернетика и общество. — М., 1958.

190

Издательская аннотация на лицевой стороне обложки книги Винера 1950 г. примечательна сходством с девизом Института будущего жизни, организации, посвятившей себя изучению экзистенциальных рисков, с которыми сталкивается человечество: «Технология дарит жизни возможность процветать, как никогда прежде… или самоуничтожиться».

191

Изменение взглядов Винера произошло вследствие того, что он стал выше оценивать возможность создания интеллектуальных машин: Norbert Wiener, God and Golem, Inc.: A Comment on Certain Points Where Cybernetics Impinges on Religion (MIT Press, 1964).

192

Винер Н. Акционерное общество «Бог и Голем»: Обсуждение некоторых проблем, в которых кибернетика сталкивается с реальностью. — Сб.: Винер Н. Человек управляющий. — СПб.: Питер, 2001.

193

Три закона робототехники Азимова впервые появляются в рассказе Айзека Азимова «Хоровод»: Isaac Asimov, «Runaround», Astounding Science Fiction, March 1942. Вот они:

1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму законам.

Важно понимать, что Азимов предложил эти законы для создания интересных литературных сюжетов, а не в качестве серьезного руководства для будущих инженеров-робототехников. Многие его рассказы, в том числе «Хоровод», иллюстрируют проблемные последствия буквального понимания законов. С точки зрения современного ИИ законы Азимова совершенно не учитывают элемент вероятности и риска: следовательно, неясна допустимость действий робота, подвергающего человека некоторой вероятности вреда, хотя бы ничтожно малой.

194

Понятие инструментальной цели взято из неопубликованной рукописи: Stephen Omohundro, «The nature of selfimproving artificial intelligence» (unpublished manuscript, 2008). См. также: Stephen Omohundro, «The basic AI drives», in Artificial General Intelligence 2008: Proceedings of the First AGI Conference, ed. Pei Wang, Ben Goertzel, and Stan Franklin (IOS Press, 2008).

195

Цель персонажа в исполнении Джонни Деппа, Уилла Кастера, как представляется, состоит в решении проблемы физического воплощения, чтобы он мог воссоединиться со своей женой Эвелин. Это лишь показывает, что характер магистральной цели не играет роли — на инструментальные цели это не влияет.

196

Источник идеи о взрывоподобном развитии интеллектуальности: I. J. Good, «Speculations concerning the first ultraintelligent machine», in Advances in Computers, vol. 6, ed. Franz Alt and Morris Rubinoff (Academic Press, 1965).

197

Пример воздействия идеи о взрывоподобном развитии интеллекта: Люк Мюльхаузер в статье «Перед лицом взрывоподобного роста интеллектуальности» (intelligenceexplosion.com) пишет: «Мысль Гуда переехала меня, как поезд».

198

Убывающую отдачу можно проиллюстрировать следующим образом. Предположим, 16 %-ное повышение интеллектуальности дает машину, способную осуществить 8 %-ное повышение, которое, в свою очередь, дает 4 %-ное повышение, и т. д. Этот процесс достигает предела на уровне примерно на 36 % выше исходного. Более развернутое обсуждение этого вопроса см. в отчете: Eliezer Yudkowsky, «Intelligence explosion microeconomics», technical report 2013–1, Machine Intelligence Research Institute, 2013.

199

Взгляд на ИИ, при котором люди утрачивают значение: Hans Moravec, Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence (Harvard University Press, 1988). См. также: Hans Moravec, Robot: Mere Machine to Transcendent Mind (Oxford University Press, 2000).

200

Серьезная публикация с серьезным анализом книги Бострома «Сверхразумность: пути, опасности, стратегии»: «Clever cogs», Economist, August 9, 2014.

201

Рассмотрение мифов и заблуждений о рисках, связанных с ИИ: Scott Alexander, «AI researchers on AI risk», Slate Star Codex (blog), May 22, 2015.

202

Классическая работа о многочисленных характеристиках интеллекта: Howard Gardner, Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences (Basic Books, 1983).

203

О следствиях множественности характеристик интеллекта в отношении возможности сверхчеловеческого ИИ: Kevin Kelly, «The myth of a superhuman AI», Wired, April 25, 2017.

204

Свидетельство того, что шимпанзе обладают лучшей краткосрочной памятью, чем люди: Sana Inoue and Tetsuro Matsuzawa, «Working memory of numerals in chimpanzees», Current Biology 17 (2007), R1004–5.

205

Важная ранняя работа, поставившая под сомнение перспективы систем, основанных на дедукции: Hubert Dreyfus, What Computers Can’t Do (MIT Press, 1972).

206

Первая в серии книг, посвященных поиску физической природы сознания и вызвавших споры о способности ИИ-систем достичь подлинной интеллектуальности: Roger Penrose, The Emperor’s New Mind: Concerning Computers, Minds, and the Laws of Physics (Oxford University Press, 1989).

207

Активизация критики ИИ на основе теоремы о неполноте: Luciano Floridi, «Should we be afraid of AI?» Aeon, May 9, 2016.

208

Активизация критики ИИ на основе аргументации о китайской комнате (мысленный образ компьютера, производящего иероглифы в ответ на иероглифы): John Searle, «What your computer can’t know», The New York Review of Books, October 9, 2014.

209

Отчет видных исследователей ИИ, утверждающих, что сверхчеловеческий ИИ, скорее всего, невозможен: Peter Stone et al., «Artificial intelligence and life in 2030», One Hundred Year Study on Artificial Intelligence, report of the 2015 Study Panel, 2016.

210

Новостная статья на основе отрицания Эндрю Ыном обусловленных ИИ рисков: Chris Williams, «AI guru Ng: Fearing a rise of killer robots is like worrying about overpopulation on Mars», Register, March 19, 2015.

211

Пример аргумента «специалистам виднее»: Oren Etzioni, «It’s time to intelligently discuss artificial intelligence», Backchannel, December 9, 2014.

212

Новостная статья с утверждением, что настоящие исследователи ИИ отмахиваются от обсуждения рисков: Erik Sofge, «Bill Gates fears AI, but AI researchers know better», Popular Science, January 30, 2015.

213

Еще одно заявление, что настоящие исследователи ИИ отмахиваются от обсуждения рисков: David Kenny, «IBM’s open letter to Congress on artificial intelligence», June 27, 2017, ibm.com/blogs/policy/kenny-artificial-intelligence-letter.

214

Отчет симпозиума с предложением добровольного введения ограничений на генную инженерию: Paul Berg et al., «Summary statement of the Asilomar Conference on Recombinant DNA Molecules», Proceedings of the National Academy of Sciences 72 (1975): 1981–84.

215

Декларация принципов, разработанная вследствие открытия метода редактирования генома CRISPR-Cas9: Organizing Committee for the International Summit on Human Gene Editing, «On human gene editing: International Summit statement», December 3, 2015.

216

Свежая декларация принципов, предложенная ведущими биологами: Eric Lander et al., «Adopt a moratorium on heritable genome editing», Nature 567 (2019): 165–68.

217

Замечание Эциони, что нельзя говорить о рисках, не упоминая также о выигрышах, приводится в его анализе результатов опроса исследователей ИИ: Oren Etzioni, «No, the experts don’t think superintelligent AI is a threat to humanity», MIT Technology Review, September 20, 2016. Он утверждает, что любому, кто полагает, что создание сверхчеловеческого ИИ займет больше 25 лет, — что относится и к автору этой книги, и к Нику Бострому, — незачем тревожиться из-за рисков от ИИ.

218

Новостная статья с фрагментами дебатов Маска и Цукерберга: Alanna Petroff, «Elon Musk says Mark Zuckerberg’s understanding of AI is ‘limited,’» CNN Money, July 25, 2017.

219

В 2015 г. Фонд информационных технологий и инноваций организовал дебаты «Являются ли сверхинтеллектуальные компьютеры угрозой для человечества?» Роберт Аткинсон, директор фонда, предполагает, что упоминание рисков приведет к сокращению финансирования разработки ИИ. Видео доступно по адресу: itif.org/events/2015/06/30/are-super-intelligent-computers-really-threat-humanity; обсуждение интересующего нас вопроса начинается на временной отметке 41:30.

220

Утверждение, что наша культура безопасности решит проблему контроля ИИ даже без упоминания о ней: Steven Pinker, «Tech prophecy and the underappreciated causal power of ideas», in Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI, ed. John Brockman (Penguin Press, 2019).

221

Интересный анализ см. в статье: Oracle AI: Stuart Armstrong, Anders Sandberg, and Nick Bostrom, «Thinking inside the box: Controlling and using an Oracle AI», Minds and Machines 22 (2012): 299–324.

222

Мнения о том, почему ИИ не лишит нас работы: Kenny, «IBM’s open letter».

223

Пример положительного отношения Курцвейла к слиянию человеческого мозга с ИИ: Ray Kurzweil, interview by Bob Pisani, June 5, 2015, Exponential Finance Summit, New York, NY.

224

Статья, цитирующая слова Илона Маска о нейронном кружеве: Tim Urban, «Neuralinkf and the brain’s magical future», Wait But Why, April 20, 2017.

225

Новейшие достижения проекта «нейронной пыли» в Беркли: David Piech et al., «StimDust: A 1.7 mm3, implantable wireless precision neural stimulator with ultrasonic power and communication», arXiv: 1807.07590 (2018).

226

Сьюзан Шнайдер в книге «Искусственный Вы» (Susan Schneider, Artificial You: AI and the Future of Your Mind (Princeton University Press, 2019)) указывает на риски невежества, сопутствующие таким потенциальным технологиям, как загрузка информации в мозг и нейропротезирование: в отсутствии реального понимания, могут ли электронные устройства обладать сознанием, и с учетом постоянных блужданий философии в вопросе об устойчивой личной идентичности мы рискуем непреднамеренно покончить с собственным сознательным существованием или заставить страдать сознающие машины, не понимая, что они обладают сознанием.

227

Интервью Яна Лекуна о рисках ИИ: Guia Marie Del Prado, «Here’s what Facebook’s artificial intelligence expert thinks about the future», Business Insider, September 23, 2015.

228

Вывод о существовании проблем контроля ИИ, вытекающих из избытка тестостерона: Steven Pinker, «Thinking does not imply subjugating», in What to Think About Machines That Think, ed. John Brockman (Harper Perennial, 2015). 30.

229

Эпохальный труд по многим философским вопросам, в том числе о возможности постижения морального долга из мира природы: Юм Д. О человеческой природе. — М.: Азбука, 2017.

230

Аргумент, что достаточно интеллектуальная машина не может не преследовать цели человека: Rodney Brooks, «The seven deadly sins of AI predictions», MIT Technology Review, October 6, 2017.

231

Pinker, «Thinking does not imply subjugating».

232

Оптимистический взгляд, что проблемы безопасности ИИ неизбежно решатся в нашу пользу: Steven Pinker, «Tech prophecy».

233

О неожиданном согласии «скептиков» и «верующих» по поводу рисков от ИИ: Alexander, «AI researchers on AI risk».

234

Руководство по детальному моделированию деятельности головного мозга, на сегодняшний день немного устаревшее: Anders Sandberg and Nick Bostrom, «Whole brain emulation: A roadmap», technical report 2008–3, Future of Humanity Institute, Oxford University, 2008.

235

Введение в генетическое программирование от ведущего деятеля: John Koza, Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection (MIT Press, 1992).

236

Параллель с Тремя законами робототехники Азимова совершенно случайна.

237

То же самое утверждает Элиезер Юдковский: Eliezer Yudkowsky, «Coherent extrapolated volition», technical report, Singularity Institute, 2004. Он полагает, что прямое следование «Четырем великим нравственным принципам, которыми исчерпывается то, что мы должны встроить в ИИ», есть гарантированный путь к уничтожению человечества. Его понятие «когерентного экстраполированного волеизъявления человечества» созвучно первому принципу; идея заключается в том, что сверхинтеллектуальная ИИ-система могла бы обнаружить, чего люди хотят на самом деле.

238

Безусловно, вы можете иметь предпочтение в вопросе о том, достигать реализации своих предпочтений с помощью машины или исключительно собственными силами. Допустим, например, что вы предпочитаете результат А результату Б при прочих равных. Вы не в состоянии достичь результата А без содействия, но все равно предпочитаете самостоятельно добиться Б, чем получить А с помощью машины. В этом случае машина должна принять решение не помогать вам, разве что она может оказать вам помощь совершенно незаметным для вас способом. Вы можете, разумеется, иметь и предпочтения в отношении необнаруживаемой помощи, как и обнаруживаемой.

239

Фраза «наибольшее счастье наибольшему числу людей» впервые встречается в работе Фрэнсиса Хатчесона: Francis Hutcheson, An Inquiry into the Original of Our Ideas of Beauty and Virtue, In Two Treatises (D. Midwinter et al., 1725). Есть также мнение, что эта формулировка происходит из более раннего высказывания Вильгельма Лейбница; см.: Joachim Hruschka, «The greatest happiness principle and other early German anticipations of utilitarian theory», Utilitas 3 (1991): 165–77.

240

Можно предложить, чтобы машины учитывали в своей целевой функции условия не только для людей, но и для животных. Если веса этих условий соответствуют степени внимания людей к нуждам животных, то конечный результат будет таким же, как если бы машина заботилась о животных только посредством заботы о людях, заботящихся о животных. Придание всем живым существам равных весов в целевой функции машины, безусловно, имело бы катастрофические последствия. Например, в смысле численности антарктическая креветка превосходит человечество в соотношении пятьдесят тысяч к одному, а бактерии — миллиард триллионов к одному.

241

Специалист по философии морали Тоби Орд привел тот же довод, комментируя ранний вариант этой книги: «Примечательно, что это справедливо и в исследовании философии морали. Неопределенность в отношении нравственной ценности результатов почти совершенно упускалась из виду философией морали вплоть до самого недавнего времени. Между тем именно неопределенность в нравственных вопросах заставляет людей обращаться к другим за советом в этой сфере, да и вообще заниматься исследованиями в области философии морали!»

242

Одним из оправданий пренебрежения неопределенностью в плане предпочтений является то, что формально она эквивалентна обычной неопределенности в следующем смысле: не знать точно, чего я хочу, равносильно точному знанию о том, что мне нравятся нравящиеся вещи, и незнанию того, что это за вещи. Это всего лишь уловка, переносящая неопределенность в мир, делая «привлекательность для меня» свойством объектов, а не моим свойством В теории игр эта уловка полностью узаконена с 1960-х гг. после цикла статей моего покойного коллеги, нобелевского лауреата Джона Харсаньи: John Harsanyi: «Games with incomplete information played by ‘Bayesian’ players, Parts I–III», Management Science 14 (1967, 1968): 159–82, 320–34, 486–502. В теории принятия решений эталон задан следующей публикацией: Richard Cyert and Morris de Groot, «Adaptive utility», in Expected Utility Hypotheses and the Allais Paradox, ed. Maurice Allais and Ole Hagen (D. Reidel, 1979).

243

Очевидное исключение — исследователи ИИ, работающие в сфере выявления предпочтений. См., например: Craig Boutilier, «On the foundations of expected expected utility», in Proceedings of the 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence (Morgan Kaufmann, 2003). См. также: Alan Fern et al., «A decision-theoretic model of assistance», Journal of Artificial Intelligence Research 50 (2014): 71–104.

244

Критика полезного ИИ, исходящая из неверного понимания краткого интервью, взятого журналистом у автора для журнальной статьи: Adam Elkus, «How to be good: Why you can’t teach human values to artificial intelligence», Slate, April 20, 2016.

245

Первоисточник «проблемы вагонетки»: Frank Sharp, «A study of the influence of custom on the moral judgment», Bulletin of the University of Wisconsin 236 (1908).

246

Участники движения «антинатализма» считают воспроизводство человечества безнравственным, поскольку жизнь есть страдание, а также из-за огромного негативного воздействия людей на Землю. Если вы считаете существование человечества моральной дилеммой, то я, пожалуй, действительно хочу, чтобы машины разрешили эту дилемму правильно.

247

Заявление о политике Китая в отношении ИИ, сделанное Фу Ином, вице-председателем Комиссии по иностранным делам Всекитайского собрания народных представителей. В письме участникам Всемирной конференции по ИИ 2018 г. в Шанхае президент КНР Си Цзиньпин писал: «Только более глубокое международное сотрудничество позволит решить новые проблемы в таких сферах, как право, безопасность, трудовая занятость, этика и государственное управление». Я благодарен Брайану Цэ за то, что он обратил мое внимание на эти заявления.

248

Очень интересная статья о неприродной не-ошибке, показывающая, как можно вывести предпочтения из состояния мира, каким его обустроили люди: Rohin Shah et al., «The implicit preference information in an initial state», in Proceedings of the 7th International Conference on Learning Representations (2019), iclr.cc/Conferences/2019/Schedule.

249

Ретроспективный взгляд на конференцию в Асиломаре: Paul Berg, «Asilomar 1975: DNA modification secured», Nature 455 (2008): 290–91.

250

Новостная статья, сообщающая о речи В. Путина об ИИ: «Putin: Leader in artificial intelligence will rule world», Associated Press, September 4, 2017.

251

Последняя теорема Ферма утверждает, что уравнение an = bn + cn не имеет решения при целочисленных a, b, c и n, являющемся целым числом, большим, чем 2. На полях своего экземпляра «Арифметики» Диофанта Ферма написал: «У меня есть совершенно замечательное доказательство этого утверждения, но оно не поместится на этих полях». Независимо от того, насколько эти слова соответствуют истине, они заставили математиков рьяно искать доказательство в последующие века. Конкретные случаи проверить легко. Например, равно ли 7^3 сумме 6^3 и 5^3? (Почти равно, потому что 7^3 = 343, а 6^3 + 5^3 = 341, но «почти» не считается.) Однако конкретных случаев бесконечно много, и все не проверишь, поэтому нам нужны математики, а не только программисты.

252

Статья Института изучения машинного интеллекта поднимает много связанных вопросов: Scott Garrabrant and Abram Demski, «Embedded agency», AI Alignment Forum, November 15, 2018.

253

Классическая работа по теории многомерной полезности: Ralph Keeney and Howard Raiffa, Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs (Wiley, 1976).

254

Статья, представляющая идею IRL: Stuart Russell, «Learning agents for uncertain environments», in Proceedings of the 11th Annual Conference on Computational Learning Theory (ACM, 1998).

255

Первая статья о структурном оценивании процессов принятия решения Маркова: Thomas Sargent, «Estimation of dynamic labor demand schedules under rational expectations», Journal of Political Economy 86 (1978): 1009–44.

256

Первые алгоритмы IRL: Andrew Ng and Stuart Russell, «Algorithms for inverse reinforcement learning», in Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning, ed. Pat Langley (Morgan Kaufmann, 2000).

257

Более совершенные алгоритмы IRL: Pieter Abbeel and Andrew Ng, «Apprenticeship learning via inverse reinforcement learning», in Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning, ed. Russ Greiner and Dale Schuurmans (ACM Press, 2004).

258

Понимание обратного обучения с подкреплением как Байесова обновления: Deepak Ramachandran and Eyal Amir, «Bayesian inverse reinforcement learning», in Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence, ed. Manuela Veloso (AAAI Press, 2007).

259

Как научить вертолет летать и выполнять фигуры высшего пилотажа: Adam Coates, Pieter Abbeel, and Andrew Ng, «Apprenticeship learning for helicopter control», Communications of the ACM 52 (2009): 97–105.

260

Первоначальное название игры в ассистента — игра на кооперацию в рамках обратного обучения с подкреплением, или CIRL. См.: Dylan Hadfield-Menell et al., «Cooperative inverse reinforcement learning», in Advances in Neural Information Processing Systems 29, ed. Daniel Lee et al. (2016).

261

Числа выбраны так, чтобы игра стала интереснее.

262

Равновесное решение для этой игры можно найти в процессе так называемого итерационного наилучшего ответа: взять любую стратегию для Гарриет; взять лучшую, с учетом стратегии Гарриет, стратегию для Робби; взять лучшую, с учетом стратегии Робби, стратегию для Гарриет и т. д. Если этот процесс достигает неподвижной точки, когда ни одна из стратегий не меняется, это значит, что решение найдено. Процесс протекает следующим образом:

1. Начинаем со стратегии жадного человека для Гарриет: изготавливать две скрепки, если она предпочитает скрепки, по одной скрепке и скобке, если ей все равно, либо две скобки, если она отдает предпочтение скобкам.

2. Робби должен рассмотреть три варианта, исходя из этой стратегии Гарриет.

a) Если Робби видит, что Гарриет производит две скрепки, то делает вывод, что она предпочитает скрепки, следовательно, теперь он считает, что ценность скрепки равномерно распределена между 50 центами и $1 со средним значением 75 центов. В этом случае лучший план для него состоит в том, чтобы изготовить для Гарриет 90 скрепок с ожидаемой ценностью $67,5.

b) Если Робби видит, что Гарриет производит по одной скрепке и скобке, то заключает, что она оценивает оба товара в 50 центов, и лучшим выбором для него оказывается произвести по 50 штук того и другого.

c) Если Робби видит, что Гарриет делает две скобки, то, по той же логике, что и в шаге 2 (а), ему следует произвести 90 скобок.

3. С учетом этой стратегии Робби теперь лучшая стратегия для Гарриет несколько отличается от жадной стратегии шага 1. Если Робби собирается отвечать на изготовление ею одной скрепки и одной скобки выпуском 50 штук каждого товара, то для нее лучше так и делать не только в случае, если она абсолютно индифферентна, но и сколько-нибудь близка к индифферентности. В действительности теперь оптимальная политика — делать по штуке того и другого, если она оценивает скрепки в любую сумму от примерно 44,6 цента до 55,4 цента.

4. С учетом новой стратегии Гарриет стратегия Робби остается неизменной. Например, если она выбирает по одной штуке того и другого, он заключает, что ценность скрепки равномерно распределена между 44,6 цента и 55,4 цента со средним значением 50 центов, следовательно, лучший выбор — делать по 50 штук каждой. Поскольку стратегия Робби та же, что и на шаге 2, наилучший ответ Гарриет будет таким же, как на шаге 3, то есть мы нашли равновесие.

263

Более полный анализ игры в выключение см. в статье: Dylan Hadfield-Menell et al., «The off-switch game», in Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence, ed. Carles Sierra (IJCAI, 2017).

264

Доказательство общего результата довольно простое, если вас не пугают знаки интегралов. Пусть P (u) — исходная плотность вероятностей Робби относительно полезности для Гарриет предлагаемого действия а. Тогда ценность продолжения выполнения а равна:

EU (a) = ∫∞−∞ P (u) ∙ u du = ∫∞−∞ P (u)udu ∙ ∫∞0P (U) ∙ u du.

(Вскоре мы поймем, почему интеграл раскладывается именно так.) В то же время ценность действия d, обратиться к Гарриет, состоит из двух частей: если u > 0, то Гарриет позволяет Робби продолжить, следовательно, ценность равна u, но если u < 0, то Гарриет выключает Робби и ценность равна 0:

EU (d) = ∫0−∞P (u) ∙ 0 du + ∫∞0P (u) ∙ u du.

Сравнив выражения для EU (a) и EU (d), мы сразу видим, что EU (d) ≥ EU (a), потому что в выражении для EU (d) область с отрицательной полезностью умножается на ноль и выпадает. Два варианта выбора имеют одинаковую ценность только при нулевой вероятности отрицательной области, а именно — если Робби уже убежден, что Гарриет нравится предлагаемое действие. Эта теорема является прямой аналогией хорошо известной теоремы о неотрицательной ожидаемой ценности информации.

265

Пожалуй, следующий шаг развития ситуации в случае «один человек — один робот» — это рассмотреть некую Гарриет, которая еще не знает собственных предпочтений относительно некоторых аспектов мира или предпочтения которой еще не сформированы.

266

Чтобы в точности увидеть, как именно Робби приходит к неверному убеждению, рассмотрим модель, в которой Гарриет слегка иррациональна и ошибается с вероятностью, уменьшающейся экспоненциально с ростом величины ошибки. Робби предлагает Гарриет четыре скрепки в обмен на одну скобку; она отказывается. Согласно убеждению Робби, это иррационально: даже при стоимости скрепки в 25 центов и скобки в 75 центов четыре первых следовало бы обменять на одну вторую. Значит, она совершила ошибку, но эта ошибка намного более вероятна при истинной ценности скрепки 25 центов, а не, допустим, 30 центов, поскольку цена ошибки для нее существенно возрастает, если она оценивает скрепки в 30 центов. Теперь в вероятностном распределении Робби 25 центов — самая вероятная величина, потому что она представляет собой наименьшую ошибку со стороны Гарриет с экспоненциально уменьшающимися вероятностями для цены выше 25 центов. Если он продолжит ставить этот эксперимент, то распределение вероятностей будет все сильнее концентрироваться около 25 центов. В пределе Робби приобретает уверенность в том, что для Гарриет ценность скрепки составляет 25 центов.

267

Робби мог бы, например, иметь нормальное (Гауссово) распределение для своего исходного убеждения относительно обменного курса в интервале от −∞ до +∞.

268

Пример математического анализа, который может потребоваться, см. в статье: Avrim Blum, Lisa Hellerstein, and Nick Littlestone, «Learning in the presence of finitely or infinitely many irrelevant attributes», Journal of Computer and System Sciences 50 (1995): 32–40. См. также: Lori Dalton, «Optimal Bayesian feature selection», in Proceedings of the 2013 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing, ed. Charles Bouman, Robert Nowak, and Anna Scaglione (IEEE, 2013).

269

Здесь я немного перефразирую вопрос, поставленный Моше Варди на Асиломарской конференции по полезному ИИ в 2017 г.

270

Michael Wellman and Jon Doyle, «Preferential semantics for goals», in Proceedings of the 9th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI Press, 1991). Эта статья основана на значительно более раннем предложении Георга фон Райта: Georg von Wright, «The logic of preference reconsidered», Theory and Decision 3 (1972): 140–67.

271

Мой покойный коллега из Беркли заслужил честь стать именем прилагательным. См.: Paul Grice, Studies in the Way of Words (Harvard University Press, 1989).

272

Первая статья о прямой стимуляции центров удовольствия в головном мозге: James Olds and Peter Milner, «Positive reinforcement produced by electrical stimulation of septal area and other regions of rat brain», Journal of Comparative and Physiological Psychology 47 (1954): 419–27.

273

Эксперимент, в котором крысам позволили нажимать на кнопку: James Olds, «Self-stimulation of the brain; its use to study local effects of hunger, sex, and drugs», Science 127 (1958): 315–24.

274

Эксперимент, в котором людям позволили нажимать на кнопку: Robert Heath, «Electrical self-stimulation of the brain in man», American Journal of Psychiatry 120 (1963): 571–77.

275

Первое математическое объяснение токовой стимуляции, показывающее, как она происходит у агентов при обучении с подкреплением: Mark Ring and Laurent Orseau, «Delusion, survival, and intelligent agents», in Artificial General Intelligence: 4th International Conference, ed. Jürgen Schmidhuber, Kristinn Thórisson, and Moshe Looks (Springer, 2011).

276

Возможность безопасного осуществления взрывоподобного роста интеллекта: Benja Fallenstein and Nate Soares, «Vingean reflection: Reliable reasoning for self-improving agents», technical report 2015–2, Machine Intelligence Research Institute, 2015.

277

Трудность, с которой сталкиваются агенты, рассуждая о себе и своих преемниках: Benja Fallenstein and Nate Soares, «Problems of self-reference in self-improving space-time embedded intelligence», in Artificial General Intelligence: 7th International Conference, ed. Ben Goertzel, Laurent Orseau, and Javier Snaider (Springer, 2014).

278

Демонстрация того, почему агент может преследовать цель, отличающуюся от его истинной цели, если его вычислительные возможности ограниченны: Jonathan Sorg, Satinder Singh, and Richard Lewis, «Internal rewards mitigate agent boundedness», in Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning, ed. Johannes Fürnkranz and Thorsten Joachims (2010), icml.cc/Conferences/2010/papers/icml2010proceedings.zip.

279

Высказывается мнение, что биология и нейробиология также имеют непосредственное отношение к этому вопросу. См., например: Gopal Sarma, Adam Safron, and Nick Hay, «Integrative biological simulation, neuropsychology, and AI safety», arxiv.org/abs/1811.03493 (2018).

280

О возможности возлагать на компьютеры ответственность за причиненный вред: Paulius Čerka, Jurgita Grigienė, and Gintarė Sirbikytė, «Liability for damages caused by artificial intelligence», Computer Law and Security Review 31 (2015): 376–89.

281

Блестящее введение в общепринятые этические теории и их следствия для разработки ИИ-систем: Wendell Wallach and Colin Allen, Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong (Oxford University Press, 2008).

282

Первоисточник утилитаризма: Jeremy Bentham, An Introduction to the Principles of Morals and Legislation (T. Payne & Son, 1789).

283

Развитие Миллем идей его наставника Бентама оказало громадное влияние на либеральную мысль: John Stuart Mill, Utilitarianism (Parker, Son & Bourn, 1863).

284

Статья, вводящая понятия утилитаризма предпочтений и автономии предпочтений: John Harsanyi, «Morality and the theory of rational behavior», Social Research 44 (1977): 623–56.

285

Аргумент в пользу общественного агрегирования посредством взвешенных сумм полезностей при принятии решения от имени многочисленных индивидов: John Harsanyi, «Cardinal welfare, individualistic ethics, and interpersonal comparisons of utility», Journal of Political Economy 63 (1955): 309–21.

286

Распространение теоремы общественного агрегирования Харсаньи на случай неравной априорной уверенности: Andrew Critch, Nishant Desai, and Stuart Russell, «Negotiable reinforcement learning for Pareto optimal sequential decision-making», in Advances in Neural Information Processing Systems 31, ed. Samy Bengio et al. (2018).

287

Источник идеалистического утилитаризма: G. E. Moore, Ethics (Williams & Norgate, 1912).

288

Новостная статья, цитирующая приводимый Стюартом Армстронгом выразительный пример неверно ориентированной максимизации полезности: Chris Matyszczyk, «Professor warns robots could keep us in coffins on heroin drips», CNET, June 29, 2015.

289

Теория негативного утилитаризма (название позже предложено Смартом) Поппера: Karl Popper, The Open Society and Its Enemies (Routledge, 1945).

290

Опровержение негативного утилитаризма: R. Ninian Smart, «Negative utilitarianism», Mind 67 (1958): 542–43.

291

Типичный аргумент о рисках, обусловленных командой «покончить с человеческими страданиями», см. в работе: «Why do we think AI will destroy us?», Reddit, reddit.com/r/Futurology/comments/38fp6o/why_do_we_think_ai_will_destroy_us.

292

Хороший источник по стимулам-самообманам для ИИ: Ring and Orseau, «Delusion, survival, and intelligent agents».

293

О невозможности межличностного сравнения полезностей: W. Stanley Jevons, The Theory of Political Economy (Macmillan, 1871).

294

Монстр полезности появляется в кн.: Robert Nozick, Anarchy, State, and Utopia (Basic Books, 1974).

295

Например, мы можем установить полезность немедленной смерти равной 0, а максимально счастливой жизни — 1. См.: John Isbell, «Absolute games», in Contributions to the Theory of Games, vol. 4, ed. Albert Tucker and R. Duncan Luce (Princeton University Press, 1959).

296

Сверхупрощенный подход Таноса, проявившийся в политике уполовинивания населения, рассматривается в статье: Tim Harford, «Thanos shows us how not to be an economist», Financial Times, April 20, 2019. Еще до премьеры фильма защитники Таноса стали собираться на подфоруме r/thanosdidnothingwrong/. В соответствии с девизом подфорума, 350 000 из 700 000 его участников впоследствии были удалены.

297

О полезности для популяций разных размеров: Henry Sidgwick, The Methods of Ethics (Macmillan, 1874).

298

Отталкивающий вывод и другие запутанные проблемы утилитаристской мысли: Derek Parfit, Reasons and Persons (Oxford University Press, 1984).

299

Краткий обзор аксиоматических подходов к популяционной этике: Peter Eckersley, «Impossibility and uncertainty theorems in AI value alignment», in Proceedings of the AAAI Workshop on Artificial Intelligence Safety, ed. Huáscar Espinoza et al. (2019).

300

Расчеты долгосрочной экологической емкости Земли: Daniel O’Neill et al., «A good life for all within planetary boundaries», Nature Sustainability 1 (2018): 88–95.

301

Приложения нравственной неопределенности к популяционной этике: Hilary Greaves and Toby Ord, «Moral uncertainty about population axiology», Journal of Ethics and Social Philosophy 12 (2017): 135–67. Более полный анализ: Will MacAskill, Krister Bykvist, and Toby Ord, Moral Uncertainty (Oxford University Press, forthcoming).

302

Цитата, свидетельствующая, что Смит не был настолько одержим эгоистичностью, как это принято считать: Смит А. Теория нравственных чувств. — М.: Республика, 1997.

303

Введение в экономику альтруизма: Serge-Christophe Kolm and Jean Ythier, eds., Handbook of the Economics of Giving, Altruism and Reciprocity, 2 vols. (North-Holland, 2006).

304

О благотворительности как проявлении эгоизма: James Andreoni, «Impure altruism and donations to public goods: A theory of warm-glow giving», Economic Journal 100 (1990): 464–77.

305

Для любителей уравнений. Пусть собственное благополучие Алисы измеряется как wA, а Боба как wB. Тогда полезности для Алисы и Боба будут определяться следующим образом:

UA = wA + CAB wB

UB = wB + CBA wA

Некоторые авторы предполагают, что Алису интересует общая полезность Боба UB, а не только его собственное благополучие wB, но это создает, своего рода, замкнутый круг, где полезность Алисы зависит от полезности Боба, которая зависит от полезности Алисы. Иногда можно найти устойчивые решения, но лежащая в основе модель представляется спорной. См., например: Hajime Hori, «Nonpaternalistic altruism and functional interdependence of social preferences», Social Choice and Welfare 32 (2009): 59–77.

306

Модели, в которых полезность каждого индивида представляет собой линейную комбинацию благополучия всех, являются лишь одним из возможных вариантов. Можно построить и намного более общие модели, например, в которых некоторые индивиды предпочитают избегать огромного неравенства распределения благополучия даже ценой уменьшения совокупного показателя, тогда как другие хотели бы, чтобы никто вообще не имел предпочтений в отношении неравенства. Таким образом, предлагаемый мной общий подход учитывает множественность нравственных теорий, которых придерживаются индивиды. В то же время он не утверждает, что какая бы то ни было из этих теорий верна или должна оказывать большее влияние на результаты для сторонников другой теории. Я признателен Тоби Орду, обратившему мое внимание на эту особенность данного подхода.

307

Подобные аргументы приводятся против мер, направленных на обеспечение равенства результатов; особо следует упомянуть американского специалиста по философии права Рональда Дворкина. См., например: Ronald Dworkin, «What is equality? Part 1: Equality of welfare», Philosophy and Public Affairs 10 (1981): 185–246. Этой ссылкой я обязан Айсону Гэбриэлу.

308

Проявление злобности в форме основанного на мести наказания за проступок, безусловно, является общей тенденцией. Хотя она играет определенную социальную роль, удерживая членов сообщества в рамках, ее можно заменить столь же эффективной политикой на основе сдерживания и профилактики, таким образом, соотнося неизбежный вред, сопутствующий наказанию правонарушителя, с пользой для более крупного социума.

309

Пусть ЕАВ и РАВ — коэффициенты жадности и гордости Алисы соответственно. Предположим также, что они влияют на разницу благополучия. Тогда можно составить следующую (довольно сильно упрощенную) формулу полезности Алисы:

UA = wA + CAB wB — EAB (wB − wA) + PAB (wA − wB) = (1 + EAB + PAB) wA + (CAB — EAB − PAB) wB.

Тогда, если у Алисы положительные коэффициенты гордости и жадности, то они влияют на благополучие Боба точно так же, как коэффициенты садизма и злобы: Алиса становится счастливее, если благополучие Боба снижается, при прочих равных. В реальности гордость и жадность обычно применяются к различиям не в благополучии, а в его видимых проявлениях, таких как статус и собственность. Тяжелый труд, которым Боб добывает свое достояние (понижающий его общее благополучие), может быть невидим для Алисы. Это может вести к проявлениям самозащиты, которые можно обобщенно назвать «Чтобы не хуже, чем у людей».

310

О социологических аспектах статусного потребления: Thorstein Veblen, The Theory of the Leisure Class: An Economic Study of Institutions (Macmillan, 1899).

311

Fred Hirsch, The Social Limits to Growth (Routledge & Kegan Paul, 1977).

312

Я признателен Зияду Марару за то, что он обратил мое внимание на теорию социальной идентичности и ее значимость для понимания мотивации и поведения человека. См., например: Dominic Abrams and Michael Hogg, eds., Social Identity Theory: Constructive and Critical Advances (Springer, 1990). Намного более краткий обзор основных идей: Ziyad Marar, «Social identity», in This Idea Is Brilliant: Lost, Overlooked, and Underappreciated Scientific Concepts Everyone Should Know, ed. John Brockman (Harper Perennial, 2018).

313

Здесь я не утверждаю, что нам необходимо детальное понимание когнитивной системы на уровне нейронов. Нужна модель уровня «программного обеспечения», описывающая, как предпочтения, как эксплицитные, так и имплицитные, формируют поведение. Такая модель должна включать то, что известно о системе вознаграждения.

314

Ralph Adolphs and David Anderson, The Neuroscience of Emotion: A New Synthesis (Princeton University Press, 2018).

315

См., например: Rosalind Picard, Affective Computing, 2nd ed. (MIT Press, 1998).

316

Восторженные описания прелестей дуриана: Alfred Russel Wallace, The Malay Archipelago: The Land of the Orang-Utan, and the Bird of Paradise (Macmillan, 1869).

317

Менее восторженный взгляд на дуриан: Alan Davidson, The Oxford Companion to Food (Oxford University Press, 1999). Из-за запаха дуриана приходилось эвакуировать людей из зданий и разворачивать самолеты на полпути.

318

Написав эту главу, я узнал, что точно с такими же философскими целями дуриан использует Лори Пол: Laurie Paul, Transformative Experience (Oxford University Press, 2014). Пол предполагает, что неопределенность относительно собственных предпочтений представляет собой неустранимую проблему теории принятия решений; противоположный взгляд высказывается в статье: Richard Pettigrew, «Transformative experience and decision theory», Philosophy and Phenomenological Research 91 (2015): 766–74. Ни один из авторов не ссылается на более ранние труды Харсаньи (Harsanyi, «Games with incomplete information, Parts I–III») или: Cyert and de Groot, «Adaptive utility».

319

Первая статья о помощи людям, которые не знают собственных предпочтений и выясняют их: Lawrence Chan et al., «The assistive multi-armed bandit», in Proceedings of the 14th ACM/IEEE International Conference on Human — Robot Interaction (HRI), ed. David Sirkin et al. (IEEE, 2019).

320

Элиезер Юдковски в своей книге Coherent Extrapolated Volition (Singularity Institute, 2004), объединяет все эти аспекты, а также банальную непоследовательность, под общим понятием «сумбур», к сожалению, не прижившимся.

321

О двух «я», оценивающих опыт: Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. — М.: АСТ, 2013.

322

Гедонометр Эджворта, вымышленное устройство для ежеминутного измерения счастья: Francis Edgeworth, Mathematical Psychics: An Essay on the Application of Mathematics to the Moral Sciences (Kegan Paul, 1881).

323

Типичная работа о последовательном принятии решений в условиях неопределенности: Martin Puterman, Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming (Wiley, 1994).

324

Об аксиоматических предположениях, обосновывающих репрезентацию полезности как суммы полезностей во времени: Tjalling Koopmans, «Representation of preference orderings over time», in Decision and Organization, ed. C. Bartlett McGuire, Roy Radner, and Kenneth Arrow (North-Holland, 1972).

325

Люди 2019 г. (которые в 2099 г. могут быть давно мертвы, а могут и оказаться более ранними личностями людей 2099 г.) могут стремиться создать машины в соответствии с имеющимися в 2019 г. предпочтениями людей 2019 г., а не потакать, очевидно, туманным и недостаточно понимаемым предпочтениям людей 2099 г. Это было бы все равно, что писать Конституцию, запрещающую любые поправки. Если люди 2099 г. после должного осмысления придут к выводу, что хотят изменить предпочтения, встроенные в машины людьми 2019 г., представляется разумным, чтобы у них была эта возможность. В конце концов, именно они и их потомки должны будут иметь дело с последствиями.

326

Я благодарен за это наблюдение Уэнделлу Уоллаку.

327

Ранняя статья, посвященная изменениям предпочтений со временем: John Harsanyi, «Welfare economics of variable tastes», Review of Economic Studies 21 (1953): 204–13. Более новое (и несколько более техническое) рассмотрение см. в статье: Franz Dietrich and Christian List, «Where do preferences come from?», International Journal of Game Theory 42 (2013): 613–37. См. также: Laurie Paul, Transformative Experience (Oxford University Press, 2014), и Richard Pettigrew, «Choosing for Changing Selves», philpapers.org/archive/PETCFC.pdf.

328

Рациональный анализ иррациональности: Jon Elster, Ulysses and the Sirens: Studies in Rationality and Irrationality (Cambridge University Press, 1979).

329

Талер Р., Санстейн К. Nudge. Архитектура выбора. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.

330

Многообещающие идеи когнитивных протезов для человечества: Falk Lieder, «Beyond bounded rationality: Reverse-engineering and enhancing human intelligence» (PhD thesis, University of California, Berkeley, 2018).

331

О следствиях игр в помощника для вождения: Dorsa Sadigh et al., «Planning for cars that coordinate with people», Autonomous Robots 42 (2018): 1405–26.

332

Любопытно, что в этом списке отсутствует Apple. В компании имеется группа изучения ИИ, которая быстро наращивает свою деятельность. Вследствие традиционной культуры секретности влияние компании на рынке идей пока еще ограниченно.

333

Из интервью Макса Тегмарка в документальном фильме «Вы доверяете компьютеру?» (Do You Trust This Computer?) 2018 г.

334

Об оценках потерь от киберпреступлений: «Cybercrime cost $ 600 billion and targets banks first», Security Magazine, February 21, 2018.

335

Форстер Э. М. Машина останавливается и др. рассказы. — М.: Астрель, 2014.

336

Опорный план создания шахматных программ на следующие 60 лет: Claude Shannon, «Programming a computer for playing chess», Philosophical Magazine, 7th ser., 41 (1950): 256–75. Предложение Шеннона опирается на многовековую традицию оценки позиций на шахматной доске путем сложения ценности фигур; см., например: Pietro Carrera, Il gioco degli scacchi (Giovanni de Rossi, 1617).

337

Описание эпического исследования Самуэлем раннего алгоритма обучения с подкреплением для шахматной программы: Arthur Samuel, «Some studies in machine learning using the game of checkers», IBM Journal of Research and Development 3 (1959): 210–29.

338

Понятие рационального метарассуждения и его приложение к поиску и играм происходит из диссертационного исследования моего студента Эрика Уифолда, который трагически погиб в автокатастрофе, не успев закончить свою работу; посмертная публикация: Stuart Russell and Eric Wefald, Do the Right Thing: Studies in Limited Rationality (MIT Press, 1991). См. также: Eric Horvitz, «Rational metareasoning and compilation for optimizing decisions under bounded resources», in Computational Intelligence, II: Proceedings of the International Symposium, ed. Francesco Gardin and Giancarlo Mauri (North-Holland, 1990); and Stuart Russell and Eric Wefald, «On optimal game-tree search using rational meta-reasoning», in Proceedings of the 11th International Joint Conference on Artificial Intelligence, ed. Natesa Sridharan (Morgan Kaufmann, 1989).

339

Пожалуй, первая статья, показывающая, как иерархическая организация снижает комбинаторную сложность планирования: Herbert Simon, «The architecture of complexity», Proceedings of the American Philosophical Society 106 (1962): 467–82. На русском языке статью можно найти в книге: Саймон Г. Науки об искусственном. — М.: Едиториал УРСС, 2004. — Прим. ред.

340

Каноническая работа по иерархическому планированию: Earl Sacerdoti, «Planning in a hierarchy of abstraction spaces», Artificial Intelligence 5 (1974): 115–35. См. также: Austin Tate, «Generating project networks», in Proceedings of the 5th International Joint Conference on Artificial Intelligence, ed. Raj Reddy (Morgan Kaufmann, 1977).

341

Формальное определение высокоуровневого действия: Bhaskara Marthi, Stuart Russell, and Jason Wolfe, «Angelic semantics for high-level actions», in Proceedings of the 17th International Conference on Automated Planning and Scheduling, ed. Mark Boddy, Maria Fox, and Sylvie Thiébaux (AAAI Press, 2007).

342

Едва ли автором этого примера является Аристотель; он может принадлежать Сексту Эмпирику, жившему, предположительно, во II−III вв.

343

Первый алгоритм доказательства теоремы в логике первого порядка, заключавшийся в сокращении предложений первого порядка до (очень большого числа) пропозиционных предложений: Martin Davis and Hilary Putnam, «A computing procedure for quantification theory», Journal of the ACM 7 (1960): 201–15.

344

Улучшенный алгоритм пропозиционного вывода: Martin Davis, George Logemann, and Donald Loveland, «A machine program for theorem-proving», Communications of the ACM 5 (1962): 394–97.

345

Задача выполнимости — принятие решения о том, является ли набор предложений истинным в каком-либо мире, — NP-полная. Задача формирования рассуждения — принятие решения о том, следует ли предложение из известного предложения, — co-NP-полная, то есть относится к классу, считающемуся более сложным, чем класс NP-полных задач.

346

Из этого правила есть два исключения: запрет повторений (нельзя делать ход, возвращающий положение на доске в ранее существовавшую ситуацию) и запрет самоубийства (нельзя делать ход, при котором выставленный камень сразу же будет захвачен, например, если он уже окружен).

347

Работа, в которой вводится логика первого порядка в нашем современном понимании (Begriffsschrift — нем., идеография): Gottlob Frege, Begriffsschrift, eine der arithmetischen nachgebildete Formelsprache des reinen Denkens (Halle, 1879). Предложенная Фреге система записи для логики первого порядка была такой вычурной и неудобочитаемой, что скоро ее заменили системой Джузеппе Пеано, широко используемой и поныне.

348

Обзор попыток Японии достичь превосходства при помощи систем, основанных на знании: Edward Feigenbaum and Pamela McCorduck, The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan’s Computer Challenge to the World (Addison-Wesley, 1983).

349

Попытки США, включая Стратегическую инициативу в области вычислительной техники и образование корпорации Microelectronics and Computer Technology (МСС). См.: Alex Roland and Philip Shiman, Strategic Computing: DARPA and the Quest for Machine Intelligence, 1983–1993 (MIT Press, 2002).

350

История реакции Британии на возрождение интереса к ИИ в 1980-е гг.: Brian Oakley and Kenneth Owen, Alvey: Britain’s Strategic Computing Initiative (MIT Press, 1990).

351

Происхождение термина GOFAI: John Haugeland, Artificial Intelligence: The Very Idea (MIT Press, 1985).

352

Интервью Демиса Хассабиса о будущем ИИ и глубокого обучения: Nick Heath, «Google DeepMind founder Demis Hassabis: Three truths about AI», TechRepublic, September 24, 2018.

353

В 2011 г. работа Перла была отмечена премией им. Тьюринга.

354

Подробнее о Байесовых сетях: каждому узлу сети присваивается вероятность каждого возможного значения с учетом каждой возможной комбинации ценностей родительских узлов данного (т. е. указывающих на него). Например, вероятность того, что Дубли_12 имеет значение истинно, составляет 1,0, если значения D_1 и D_2 равны, и 0,0 — в другом случае. Возможный мир — это присвоение значений всем узлам. Вероятность такого мира является результатом соответствующих вероятностей каждого из узлов.

355

Собрание применений Байесовых сетей: Olivier Pourret, Patrick Naïm, and Bruce Marcot, eds., Bayesian Networks: A Practical Guide to Applications (Wiley, 2008).

356

Основополагающая статья о вероятностном программировании: Daphne Koller, David McAllester, and Avi Pfeffer, «Effective Bayesian inference for stochastic programs», in Proceedings of the 14th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI Press, 1997). Многочисленные дополнительные ссылки см. на сайте probabilistic-programming.org.

357

Использование вероятностных программ для моделирования усвоения концепций людьми: Brenden Lake, Ruslan Salakhutdinov, and Joshua Tenenbaum, «Human-level concept learning through probabilistic program induction», Science 350 (2015): 1332–38.

358

Детальное описание приложения для мониторинга сейсмической активности и соответствующей вероятностной модели: Nimar Arora, Stuart Russell, and Erik Sudderth, «NET-VISA: Network processing vertically integrated seismic analysis», Bulletin of the Seismological Society of America 103 (2013): 709–29.

359

Новостная статья с описанием одной из первых серьезных автокатастроф с участием самоуправляемого автомобиля: Ryan Randazzo, «Who was at fault in self-driving Uber crash? Accounts in Tempe police report disagree», Republic (azcentral.com), March 29, 2017.

360

Фундаментальный анализ индуктивного обучения: David Hume, Philosophical Essays Concerning Human Understanding (A. Millar, 1748).

361

Leslie Valiant, «A theory of the learnable», Communications of the ACM 27 (1984): 1134–42. См. также: Vladimir Vapnik, Statistical Learning Theory (Wiley, 1998). Подход Валианта сосредоточен на вычислительной сложности, Вапника — на статистическом анализе обучающей способности разных классов гипотез, но общим для них является теоретическая основа, связывающая данные и предсказательную точность.

362

Например, чтобы узнать разницу между «ситуационным суперко [одно из правил игры в го. — Прим. пер.]» и «естественным ситуационным суперко», обучающийся алгоритм должен попытаться повторить позицию на доске, которую прежде создал посредством паса, а не выставления камня. Результаты в разных странах будут разные.

363

Описание состязания ImageNet: Olga Russakovsky et al., «ImageNet large scale visual recognition challenge», International Journal of Computer Vision 115 (2015): 211–52.

364

Первая демонстрация глубоких сетей для визуального восприятия: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton, «ImageNet classification with deep convolutional neural networks», in Advances in Neural Information Processing Systems 25, ed. Fernando Pereira et al. (2012).

365

Трудность различения 100 с лишним пород собак: Andrej Karpathy, «What I learned from competing against a ConvNet on ImageNet», Andrej Karpathy Blog, September 2, 2014.

366

Блог, рассказывающий об исследовании инцепционизма в Google: Alexander Mordvintsev, Christopher Olah, and Mike Tyka, «Inceptionism: Going deeper into neural networks», Google AI Blog, June 17, 2015. Как представляется, идея происходит из работы: J. P. Lewis, «Creation by refinement: A creativity paradigm for gradient descent learning networks», in Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks (IEEE, 1988).

367

Новостная статья о дополнительных соображениях Джеффа Хинтона про глубокие сети: Steve LeVine, «Artificial intelligence pioneer says we need to start over», Axios, September 15, 2017.

368

Каталог недостатков глубокого обучения: Gary Marcus, «Deep learning: A critical appraisal», arXiv:1801.00631 (2018).

369

Популярный учебник по глубокому обучению с честной оценкой его слабостей: François Chollet, Deep Learning with Python (Manning Publications, 2017).

370

Объяснение обучения на основе объяснения: Thomas Dietterich, «Learning at the knowledge level», Machine Learning 1 (1986): 287–315.

371

Иное, на первый взгляд, объяснение обучения на основе объяснения: John Laird, Paul Rosenbloom, and Allen Newell, «Chunking in Soar: The anatomy of a general learning mechanism», Machine Learning 1 (1986): 11–46.

Content

Стюарт Рассел
Совместимость
Как контролировать искусственный интеллект

Предисловие

Зачем эта книга? Почему именно сейчас?

Общий план книги

Глава 1. Что, если мы добьемся своего?

Как мы к этому пришли

Что будет дальше

Что пошло не так?

Можем ли мы что-то исправить

Глава 2. Разумность людей и машин

Разумность

Компьютеры

Интеллектуальные компьютеры

Глава 3. Как может развиваться ИИ?

Ближайшее будущее

Когда появится сверхинтеллектуальный ИИ?

Какие концептуальные прорывы нас ожидают

Представим себе сверхинтеллектуальную машину

Пределы сверхинтеллекта

В чем польза людям от ИИ?

Глава 4. Неправомерное использование ИИ

Наблюдение, убеждение и контроль

Уничтожение привычной нам работы

Присвоение других человеческих занятий

Глава 5. Слишком интеллектуальный ИИ

«Проблема гориллы»

«Проблема царя Мидаса»

Страх и жадность: инструментальные цели

Взрывоподобное развитие ИИ

Глава 6. Спор вокруг не столь могущественного ИИ

Отрицание

Уклонение

Нашизм

Нельзя ли просто…

Глава 7. Другой подход к ИИ

Принципы построения полезных машин

Причины для оптимизма

Причины для опасений

Глава 8. Доказуемо полезный ИИ

Математические гарантии

Изучение предпочтений по поведению

Игры в помощника

Игра в скрепку

Запросы и инструкции

Токовая стимуляция

Рекурсивное самосовершенствование

Глава 9. Затруднение: мы

Люди — разные

Многочисленность людей

Хорошие, отвратительные и завистливые люди

Тупые, эмоциональные люди

Действительно ли у людей есть предпочтения?

Глава 10. Проблема решена?

Полезные машины

Управление ИИ

Недобросовестное использование ИИ

Умственная деградация и автономия человека

Приложение А. Поиск решений

Приложение Б. Знание и логика

Приложение В. Неопределенность и вероятность

Приложение Г. Обучение на опыте

Благодарности

Благодарность за предоставленные графические материалы

Примечания редакции

Примечания