Hello World. Как быть человеком в эпоху машин

1. Алгоритмы, основанные на системе правил

Работа алгоритмов первого типа основана на совокупности правил. Инструкции для них, четкие и недвусмысленные, составляет человек. Такой алгоритм подобен рецепту пирога. Шаг первый: сделать то-то. Шаг второй: если то, тогда это. Алгоритм вовсе не обязательно будет простым – есть масса возможностей для создания сложнейших программ такого типа.

2. Алгоритмы машинного обучения

Принцип действия алгоритмов другого типа сродни обучению живого существа. Для аналогии представьте себе, как можно было бы научить собаку давать лапу. Нет смысла проводить с ней подробный инструктаж. Вам как дрессировщику надо самому четко понимать, чего вы хотите добиться от собаки и как вы ее поощрите, когда она выполнит команду. Надо только закрепить правильную реакцию, игнорируя ошибочную, и дать собаке потренироваться, чтобы она сама выработала нужный рефлекс. В программировании такая схема называется алгоритмом машинного обучения и подпадает под более широкое понятие искусственного интеллекта, ИИ. Вы вводите в компьютер данные, ставите цель, обеспечиваете обратную связь, если алгоритм выбирает верный путь, – и предоставляете ему самостоятельно искать оптимальное решение.

Оба варианта имеют свои плюсы и минусы. Алгоритмы, основанные на системе правил, просты для восприятия, поскольку инструкции для них пишут люди. Теоретически кто угодно может прочитать правила и аккуратно выполнить все пункты по порядку[20]

. Однако в этом преимуществе кроется их изъян. Основанные на системе правил алгоритмы решат задачу только в том случае, если люди знают, какую инструкцию для них написать.

Алгоритмы машинного обучения, как выяснилось в последнее время, напротив, отлично справляются и тогда, когда набор команд не помогает. Они могут распознать объект на картинке и слова, которые мы произносим, могут перевести текст на другой язык – сделать то, что алгоритмам с инструкциями не по зубам. Минус в том, что если предоставить машине самой искать решение, то, скорее всего, человек не поймет, каким путем она пришла к конечному результату. Даже для гениального программиста ее внутренняя логика может остаться тайной за семью – печатями.

Предположим, ставится задача распознать изображение. Не так давно группа исследователей из Японии продемонстрировала, как необычно, с точки зрения человека, видит вещи машина. Может быть, вам встречалась известная оптическая иллюзия, когда трудно с первого взгляда сказать, что вы видите – вазу или два лица (если нет, загляните в примечания, приведенные в конце книги)[21]. Вот вам аналогичный пример из мира компьютеров. Ученые показали, что достаточно изменить один пиксель переднего колеса на изображении, приведенном ниже, чтобы алгоритм машинного обучения передумал и увидел собаку там, где прежде видел автомобиль[22].

Кое-кто считает, что оставить алгоритм без четких инструкций – это прямой путь к катастрофе. Как же контролировать то, чего мы не понимаем? Что, если наделенная разумом машина превзойдет по интеллекту своих создателей? Можем ли мы быть уверены, что загадочный для нас ИИ, который нам не подчиняется, не превратится в нашего врага?

Все эти гипотезы заслуживают внимания, и о нависшей над нами угрозе апокалипсиса, который может устроить нам ИИ, написано уже немало книг. Простите, если обманула ваши ожидания, – моя книга о другом. Несмотря на то, что в последнее время ИИ стремительно развивается, “умным” его можно назвать лишь с большими ограничениями. Тому, с чем мы столкнулись, скорее подошло бы определение революции не в области интеллекта, а в вычислительной статистике. Я понимаю, что это не так возбуждает – если только вы не питаете особые чувства к статистике, – однако текущее положение вещей такая формулировка описывает гораздо точнее.

Пока что волноваться из-за злых козней ИИ – все равно что волноваться из-за перенаселения на Марсе[23]

. Возможно, когда-нибудь компьютерный разум окажется сильнее человеческого, но пока об этом даже речи не идет. Честно говоря, нам еще довольно далеко до создания интеллекта хотя бы уровня ежиного. И червяка-то до сих пор никому не удалось превзойти[24].

Кроме того, вся эта шумиха из-за искусственного интеллекта отвлекает нас от куда более насущных и, по-моему, более интересных тем. Забудьте ненадолго о всемогущих умных машинах и верните свои мысли из далекого и неясного будущего в наше с вами настоящее, ибо алгоритмы, которым даны полная свобода действий и право самостоятельно принимать решения, уже существуют. Они назначают курс лечения онкологическим больным и сроки тюремного заключения, действуют в аварийной ситуации на дороге. Они уже на каждом шагу делают за нас роковой выбор.

Вопрос вот в чем: если мы делегируем алгоритмам такие полномочия, можно ли им доверять?

Слепая вера