Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии

Если наличие общего уровня интеллекта не является обязательным, существуют ли иные способы реализовать идею ИИ-инструмента так, чтобы он не вырвался за рамки пассивного «решателя» задач? Возможен ли ИИ, не являющийся агентом? Интуиция подсказывает, что безопасным обычное ПО делает не ограниченность его возможностей, а отсутствие амбиций. В Excel нет подпрограмм, тайно мечтающих завоевать мир, будь у них соответствующие возможности. Электронные таблицы вообще ничего не «хотят», они всего лишь слепо выполняют команды, записанные в их код. Может возникнуть вопрос: что мешает нам создать программу такого же типа, но обладающую более развитым интеллектом? Например, оракула, который в ответ на описание цели выдал бы план ее достижения, так же как Excel в ответ на ввод чисел в ячейки выдает их сумму, то есть не имея никаких «предпочтений» относительно результата своих расчетов или того, как люди могут им воспользоваться?

Классический путь написания программ требует от программиста довольно детального понимания задачи, которая должна быть разработана, чтобы можно было явно задать ход ее решения, состоящий из последовательности математически точно описанных шагов, выраженных в исходном коде[389]

. (На практике программисты полагаются на библиотеки подпрограмм, выполняющих определенные функции, которые можно просто вызывать без необходимости разбираться в деталях их реализации. Но эти подпрограммы изначально были созданы людьми, которые все-таки отлично разбирались в том, что делали.) Этот подход работает при решении хорошо знакомых задач, чем и занято большинство существующих ПО. Однако он перестает работать в ситуации, когда никто толком не понимает, как должны быть решены стоящие перед программой задачи. Именно в этом случае становятся актуальными методы из области разработок искусственного интеллекта. В некоторых приложениях можно использовать машинное обучение для точной настройки нескольких параметров программ, в остальном полностью созданных человеком. Например, спам-фильтр можно обучать на массиве вручную отобранных сообщений электронной почты, причем в ходе этого обучения классифицирующим алгоритмом будут изменяться веса, которые он присваивает различным диагностическим атрибутам. В более амбициозном приложении можно создать классифицирующий механизм, который будет сам обнаруживать такие атрибуты и тестировать их пригодность в постоянно меняющейся среде. Еще более совершенный спам-фильтр может быть наделен некоторыми возможностями размышлять о компромиссах, на которые готов пойти пользователь, или о содержании анализируемых им сообщений. Ни в одном из этих случаев программисту не нужно знать наилучший способ отделения спама от добропорядочной почты — он должен лишь определить алгоритм, при помощи которого спам-фильтр сам улучшит свою эффективность за счет обучения, обнаружения новых атрибутов или размышлений.

По мере развития ИИ у программиста появится возможность сэкономить большую часть умственных сил, которые нужны для поиска путей решения стоящей перед ним задачи. В предельном случае ему будет достаточно задать формальный критерий успешности решения и предложить задачу ИИ. В своем поиске ИИ будет руководствоваться набором мощных эвристических правил и методов, позволяющих выявить структуру пространства возможных решений. ИИ мог бы продолжать свой поиск до тех пор, пока не будет найдено решение, удовлетворяющее критерию успеха. А затем или внедрить решение самостоятельно, или (например, оракул) сообщить о нем пользователю.

Элементарные формы такого подхода сегодня уже используются очень широко. Тем не менее ПО, в котором работают методы ИИ и машинного обучения, хотя и имеет некоторые шансы найти решение, неожиданное для людей, их создавших, во всех практических смыслах функционирует как обычные программы и не создает экзистенциального риска. В опасную зону мы попадаем лишь тогда, когда методы, используемые в поиске, становятся слишком мощными и универсальными, то есть когда они начинают переходить на общий уровень интеллекта, а особенно — на уровень сверхразума.

Есть (как минимум) два случая, когда могут возникнуть проблемы.