Искусственный интеллект – надежды и опасения

Даже «красная линия» человеческого манипулирования людьми подвержена, судя по множеству признаков, смещениям вплоть до полного разрушения. Во всем мире ведется свыше 2300 одобренных клинических испытаний генной терапии. Основной медицинской целью заявлено лечение и профилактика ослабления когнитивных функций, что немаловажно с учетом быстрого старения человечества в глобальном масштабе. Некоторые методы лечения используют когнитивные «улучшатели» (лекарства, гены, клетки, трансплантаты, имплантаты и т. д.). Их наверняка будут применять не по назначению. Правила спортивных соревнований (например, запрет на стероиды и эритропоэтин) не распространяются на интеллектуальные состязания в реальном мире. Прогресс в борьбе с ослаблением когнитивных способностей, по определению, чреват побочными эффектами.

Еще одна передовая человеческого применения человеческих существ – «мозговые органоиды». Мы научились ускорять биологическое развитие. Процессы, которые обычно растягиваются на месяцы, в лаборатории возможно свести к четырем суткам при использовании правильных «рецептов» для факторов транскрипции[195]. Мы можем создать мозг, который с повышенной точностью воспроизведет различия между людьми, страдающими от рождения аберрантными когнитивными расстройствами (например, микроцефалией). Добавим сюда «правильную» сосудистую сеть (вены, артерии и капилляры), отсутствовавшую ранее, и это позволит мозговым органоидам превзойти прежний субмикролитровый предел, возможно, даже оставить позади нынешний объем человеческого мозга (1,2 литра) – а то и 5-литровый мозг слона или 8-литровый мозг кашалота.

Обычные компьютеры против биоэлектронных гибридов

Сегодня, когда миниатюризация по закону Мура приближается к следующему скачку в мощности (безусловно, этот барьер отнюдь не сплошная стена), мы наблюдаем пределы стохастики атомов легирующей примеси в кремниевых пластинах и пределы уменьшения размеров на рубеже порядка 10 нанометров. Проблемы с энергопотреблением столь же очевидны: великий Watson, победитель в игре «Jeopardy!», требовал напряжения 85 000 ватт в режиме реального времени, тогда как человеческому мозгу достаточно 20 ватт. Впрочем, не станем передергивать: человеческому организму требуется 100 ватт для функционирования и двадцать лет развития, следовательно, он расходует около 6 триллионов джоулей энергии для «производства» зрелого человеческого мозга. Стоимость вычислений масштаба Watson аналогична. Так почему же люди не вытесняют компьютеры?

Во-первых, разумы игроков в «Jeopardy!» выполняли гораздо больше дел, чем просто поиск информации, причем программа Watson многие из них наверняка посчитала бы ненужным отвлечением (скажем, контроль улыбок мозжечком). Кроме того, человеческий мозг допускает, чтобы некоторые способности выскакивали, как чертик из коробки, и эта трансцендентность непостижима для Watson (вспомним пять знаменитых annus mirabilis Эйнштейна 1905 года[196]). Вдобавок люди потребляют больше энергии, чем минимум (100 Вт), необходимый для жизни и размножения. В Индии тратят в среднем 700 Вт на человека, в США – до 10 000 Вт. Конечно, это меньше, чем 85 000 Вт системы Watson. Компьютеры могут стать более похожими на нас благодаря нейроморфным вычислениям – возможно, окажутся заметно ближе к нам. Но человеческий мозг тоже способен стать эффективнее. Органоидный «мозг в бутылке» может достичь предела в 20 Вт. Уникальные преимущества компьютеров в математике, хранении и поиске данных (свойства, не слишком-то востребованные нашими предками) можно спроектировать и развить заново в лабораториях.

Компания «Фейсбук», Агентство национальной безопасности США и прочие возводят хранилища площадью четыре гектара и с мегаваттной мощностью, а человеческая ДНК вмещает столько же данных в миллиграмме. Очевидно, что ДНК не является зрелой технологией хранения данных, но, учитывая, что «Майкрософт» и «Техниколор» планируют удвоить ее емкость, разумно обратить внимание на эти изыскания. Главной причиной расхода 6 триллионов джоулей энергии для получения продуктивного человеческого разума являются двадцать лет обучения.

Пускай суперкомпьютер может «обучать» своих клонов за считаные секунды, затраты на производство зрелого кремниевого клона сопоставимы. Инженерные (человеческие) чудеса мало ускоряют этот медленный процесс, но вот ускорение разработки и внедрения новой памяти (аналогичной ДНК или иной) может сократить время дупликации биокомпьютера до предела дупликации клеток (от одиннадцати минут до двадцати четырех часов). Дело в том, что, пусть нам неведомо, какое соотношение био-/гомо-/нано-/робогибридов будет доминирующим на каждом этапе нашей ускоряющейся эволюции, мы можем стремиться к высоким уровням гуманного, справедливого и безопасного обращения («применения» друг друга).