Последнее изобретение человечества
Шрифт:
Мы не прекратим разработку УЧИ, потому что больше самого ИИ боимся, что другие страны будут продолжать совершенствовать УЧИ, что бы ни говорило и ни делало международное сообщество. Мы сочтем, что лучше первыми прийти к цели и взять приз. Интеллектуальная гонка в разгаре и, к разочарованию многих, эта глобальная гонка может оказаться более опасной, чем та, из которой мы, вроде бы, только что вышли, — гонка ядерных вооружений. Мы пойдем за политиканами и энтузиастами технического прогресса к роковому концу, говоря словами Гуда, «подобно леммингам».
Позитивная сингулярность Рэя Курцвейла не требует интеллектуального взрыва — Закон прогрессирующей отдачи гарантирует продолжение экспоненциального роста информационных технологий, включая и те, что кардинально меняют мир, такие как УЧИ, а позже
Курцвейла не беспокоят препятствия на пути к УЧИ, поскольку сам он предпочитает построение УЧИ путем обратного проектирования мозга. Он считает, что в мозге (включая сознание) нет ничего, что невозможно было бы компьютеризировать. Действительно, все специалисты, с которыми я говорил, уверены, что интеллект компьютеризируем. Мало кто считает, что для получения ИСИ после создания УЧИ необходим интеллектуальный взрыв в гудовском смысле. Медленный уверенный прогресс должен привести к тому же, но Курцвейл настаивает, что прогресс, вероятно, будет не медленным и равномерным, а быстрым и к тому же ускоряющимся.
Однако после построения почти любой системы УЧИ [26] интеллектуальный взрыв может оказаться неизбежным. Когда система осознает себя и получит возможность самосовершенствоваться, ее базовые потребности, согласно Омохундро, практически гарантируют, что она будет стремиться улучшать себя снова и снова.
Итак, неизбежен ли интеллектуальный взрыв? Или что-нибудь может его остановить?
Те, кто считает, что создать УЧИ крайне затруднительно, группируются вокруг двух основных идей: экономики и сложности программного обеспечения. Сторонники первой — экономической — считают, что на переход от ИИ к гораздо более сложной и мощной когнитивной архитектуре УЧИ просто не хватит денег. Редко какой из проектов УЧИ не страдает от недостатка финансирования. Исходя из этого, некоторая часть исследователей считает, что их отрасль в состоянии бесконечного застоя, так называемой ИИ-зимы. Застой удастся преодолеть, если правительство или какая-нибудь корпорация вроде IBM или Google присвоит УЧИ высший приоритет и организует проект масштабов Манхэттенского с приложением соответствующих усилий. Во время Второй мировой войны авральная разработка атомного оружия стоила правительству США примерно $2 млрд в современных ценах, и работали над ней около 130000 человек. Манхэттенский проект часто всплывает в разговорах тех исследователей, которые хотят получить УЧИ поскорее. Но кто пойдет на это и почему?
26
Я не уверен, что это верно в отношении AIXI Маркуса Хаттера, хотя специалисты утверждают, что да. Но поскольку AIXI невычислимый, он во всяком случае не может быть кандидатом на интеллектуальный взрыв. Другое дело — AlXItl, вычислимый аналог AIXI. Вероятно, это неверно также в отношении загрузки разума в компьютер, если она будет когда-нибудь реализована. — Прим. авт.
Сторонники идеи о сложности программного обеспечения утверждают, что проблема создания УЧИ попросту слишком сложна для человечества, как бы долго мы над ней ни бились. Философ Дэниел Деннетт считает, что мы, возможно, не обладаем разумом, способным понять наш собственный разум. Скажем, золотая рыбка не может объяснить, как работает ее мозг. Вероятно, человеческий разум не самый сильный из всех возможных, однако для того, чтобы полностью разобраться в его работе, может потребоваться интеллект более мощный, чем наш.
Чтобы узнать больше о правдоподобности утверждений «пораженцев», я обратился к человеку, с которым неоднократно сталкивался на конференциях по ИИ и чьи блоги, статьи и заметки часто читал в Сети. Этот человек — разработчик ИИ, опубликовавший множество очерков и интервью плюс девять
толстых книг и бесчисленное количество научных статей. Я бы не удивился, обнаружив в его доме в пригороде Вашингтона робота, вкалывающего круглые сутки, готовя статьи для доктора Бенджамина Гертцеля, чтобы тот мог разъезжать по конференциям. Этот человек успел дважды жениться, завести троих детей и поработать в университетах на кафедрах информатики, математики и психологии в США, Австралии, Новой Зеландии и Китае. Он — организатор единственной ежегодной конференции по ИИ человеческого уровня и главный популяризатор термина УЧИ. Он же — исполнительный директор двух технических компаний, причем одна из них — Novamente — входит, по мнению некоторых экспертов, в короткий список фирм, имеющих максимальные шансы первыми прийти к финишу и создать УЧИ.Говоря в общем, когнитивная архитектура Гертцеля, получившая название OpenCog, — подход инженеров-компьютерщиков по всем правилам науки. Исследователи, которые считают необходимым опираться на информатику, хотят сконструировать УЧИ с архитектурой, работающей аналогично нашему мозгу, как его работу описывает когнитивистика. Когнитивистика, в свою очередь, пользуется данными таких наук, как лингвистика, психология, антропология, педагогика, философия и др. Исследователи-компьютерщики считают, что создание разума в точности по образцу мозга — путем обратного проектирования, как рекомендуют Курцвейл и другие специалисты, — излишне затратно. Кроме того, мозг по конструкции не оптимален — можно сделать и лучше. В конце концов, рассуждают они, человеку, чтобы научиться летать, не потребовалось заниматься обратным проектированием птицы. Принципы полета были установлены путем экспериментов и по наблюдениям за птицами. За этим последовали изобретения. Когнитивистика — «принципы полета» для мозга.
Основная концепция OpenCog — то, что разум основан на высокоуровневом распознавании образов. Обычно «образами» в ИИ являются блоки данных (файлы, картинки, текст, различные другие объекты), которые были или будут классифицированы — скомпонованы по категориям — системой, предназначенной для работы с данными. Антиспам-фильтр, работающий в вашей почтовой программе, — отличный специалист по распознаванию образов, он отслеживает одну или несколько характеристик нежелательных почтовых отправлений (к примеру, слова «оздоровление мужского организма» в теме письма) и направляет их в отдельную папку.
В архитектуре OpenCog понятие распознавания образов несколько тоньше. Образ, который система ищет в каждой вещи или идее, закодирован в небольшой программе, содержащей своего рода описание искомого. Это «концепт», или машинный аналог мысленного образа. К примеру, когда вы видите собаку, вы мгновенно многое узнаете о ней — у вас в памяти уже имеется концепт собаки. У нее влажный нос, она любит ветчину, она линяет и гоняется за кошками. Концепт собаки содержит немало информации.
Когда датчики OpenCog замечают собаку, мгновенно запускается программа собаки, которая сосредоточивает внимание машины на концепте собаки. На основании данных об этой или какой-то другой конкретной собаке OpenCog может добавить в концепцию собаки новую информацию.
Отдельные модули OpenCog будут выполнять такие функции, как восприятие, внимание и память. Делается это при помощи схожих, но индивидуально настроенных программных комплексов, включающих генетическое программирование и нейронные сети.
Затем начинается обучение. Гертцель планирует «вырастить» свой ИИ в виртуальном компьютерном мире, таком как Second Life; процесс углубляющего обучения может продолжаться не один год. Как и другие проектировщики когнитивных архитектур, Гертцель считает, что разум должен быть «воплощен… более или менее по-человечески», даже если его тело существует только в виртуальном мире. Тогда этот разумный агент-младенец сможет наращивать свою коллекцию фактов о мире, в котором обитает. В фазе обучения, которую Гертцель выстраивает по теориям развития ребенка психолога Жана Пиаже, «маленький» OpenCog мог дополнить уже имеющиеся у него знания за счет доступа к одной из коммерческих баз общеизвестных фактов.