Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

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.

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.

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 (10¹¹) нейронов и квадриллион (10¹⁵) 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.

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.

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.

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.

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] .

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.

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.