Бесконечная сила. Как математический анализ раскрывает тайны вселенной

В этот момент с требованием их услышать в дискуссию вступают сторонники компьютеров. Они утверждают, что с помощью компьютеров и искусственного интеллекта все эти проблемы исчезнут. И вполне могут оказаться правы. Компьютеры уже давно помогают нам в решении дифференциальных уравнений, исследовании нелинейной динамики и сложных систем. Когда Ходжкин и Хаксли прокладывали путь к пониманию работы нервных клеток, они решали уравнения в частных производных на ручном механическом калькуляторе. Когда инженеры компании Boeing проектировали в 2011 году Boeing 787 Dreamliner, они для расчета подъемной силы и лобового сопротивления самолета, а также выяснения способов предотвращения флаттера крыльев применяли суперкомпьютеры.

Изначально компьютеры были просто вычислительными машинами, о чем говорит их название[335], но сейчас они нечто гораздо большее. Они достигли уровня искусственного интеллекта. Например, Google Translate сегодня на удивление хорошо справляется с идиоматическим переводом, а некоторые медицинские системы искусственного интеллекта диагностируют болезни точнее лучших врачей.

Тем не менее я не поверю, если кто-то скажет, что Google Translate понимает тонкости языков или что медицинские системы ИИ разбираются в болезнях. Могут ли компьютеры быть столь проницательными? Если да, то могут ли они поделиться с нами своим пониманием тех вещей, которые нас действительно волнуют, таких как сложные системы[336]

, которые находятся в центре большинства нерешенных проблем в науке?

Чтобы проанализировать аргументы за и против вероятности компьютерного понимания, рассмотрим развитие компьютерных шахмат[337]. В 1997 году программа Deep Blue, созданная IBM, сумела обыграть чемпиона мира Гарри Каспарова в матче из шести партий. Хотя в тот момент эта победа стало неожиданностью, большой загадки в ней не было. Машина могла оценивать двести миллионов позиций в секунду. У нее не было понимания, но была скорость, она никогда не уставала, никогда не ошибалась и не забывала, о чем думала минуту назад. Она играла как компьютер, механически и на материальном расчете. Компьютер мог пересчитать Каспарова, но не мог его передумать. Нынешнее поколение сильнейших шахматных программ – Stockfish или Komodo – все еще играют в том же бесчеловечном стиле. Они любят выигрывать фигуры и строят железную защиту. Но хотя они намного сильнее любого игрока-человека, у них нет творческих способностей и понимания.

Все изменилось с появлением машинного обучения. Компания DeepMind, принадлежащая Google, 5 декабря 2017 года вывела на арену программу AlphaZero, использующую методы глубокого обучения, которая ошеломила шахматный мир. Программа научилась играть в шахматы, играя против самой себя и извлекая уроки из ошибок. За считаные часы она стала лучшим шахматистом в истории. Она не только могла бы легко победить лучших гроссмейстеров мира (им даже не стоило пытаться), но и сокрушила действующего чемпиона мира среди программ. В матче из ста партий против Stockfish, реально грозной программы, AlphaZero выиграла 28 раз и сыграла 72 партии вничью, не проиграв ни одной[338].

Самое страшное, что AlphaZero демонстрировала понимание. Она играла так, как не играл ни один компьютер, – интуитивно, красиво, в романтичном атакующем стиле. Программа использовала гамбиты и шла на риск. В некоторых партиях она парализовала Stockfish и просто игралась с соперником, что выглядело злобно и по-садистски. И программа действовала неимоверно творчески, делая ходы, о которых ни один гроссмейстер или компьютер не мог даже мечтать. AlphaZero объединила дух человека и мощь машины. Это было первое знакомство человечества с новым ужасающим видом интеллекта.

Предположим, мы могли бы нацелить AlphaZero или подобную программу (назовем ее AlphaInfinity[339]) на величайшие нерешенные проблемы теоретической науки, иммунологии, биологии рака или сознания. Продолжим фантазировать и допустим, что в этих явлениях существуют какие-то галилеевские или кеплеровские закономерности, которые созрели до того, чтобы быть обнаруженными, но только с помощью интеллекта, превосходящего наш. Если предположить, что такие законы существуют, сможет ли этот сверхчеловеческий разум их найти? Я не знаю. Никто не знает. К тому же все это может быть чисто теоретическими измышлениями, поскольку таких законов может и не существовать.

Но если они все же существуют и AlphaInfinity смогла бы их установить, она стала бы для нас оракулом. Мы бы сидели у ее ног и слушали. Мы бы не понимали, почему она всегда права, а порой не понимали бы даже то, что она говорит, но всегда могли бы проверить ее вычисления с помощью экспериментов или наблюдений. Казалось бы, что машина знает все. Мы превратились бы в зрителей, разинувших рот от удивления и пребывающих в замешательстве. Даже если бы она могла объяснить свою работу, мы бы не поняли ее рассуждений. В этот момент эпоха понимания, начавшаяся с Ньютона, подошла бы к концу и началась бы некая новая эпоха понимания.