Искусственный интеллект – надежды и опасения

Управляя всем, от потока товаров до дорожного трафика и потока идей, эти системы действуют статистически, как закодированная импульсной частотой информация обрабатывается в нейроне или мозге. Возникновение разума привлекает внимание Homo Sapiens, но на самом деле нас должно беспокоить расширение самостоятельности. Вообразим, что на дворе 1958 год и нам нужно защитить континентальную территорию Соединенных Штатов Америки от потенциальных воздушных атак. Чтобы выявлять вражеские самолеты, потребуется, помимо сети компьютеров и радиолокационных станций раннего предупреждения, карта всего коммерческого воздушного движения, обновляемая в режиме реального времени. США создали такую систему и назвали ее SAGE (полуавтоматическая наземная среда). Система SAGE, в свою очередь, породила Sabre, первую интегрированную систему бронирования авиабилетов в режиме реального времени. Система Sabre и ее «потомки» вскоре сделались не просто картой свободных мест в самолетах, а этакой сетью с децентрализованным управлением, которая начала определять, где и когда летать авиалайнерам.

Но разве нет где-нибудь пункта управления, где кто-то сидит за пультом? Возможно, нет. Скажем, вы разрабатываете систему картографирования дорожного движения в режиме реального времени, всего-навсего предоставляя автомобилям доступ к карте в обмен на сообщение их скорости и местоположения в данный момент. Результатом будет полностью децентрализованная система управления. Нигде не найдется никакой управляющей модели, кроме самой системы.

Представьте, что идет первое десятилетие XXI века и вы хотите отслеживать сложность человеческих отношений в режиме реального времени. Если речь о социальной жизни небольшого колледжа, можно создать исходную базу данных и поддерживать ее в актуальном состоянии, но обновление такой базы станет отнимать все больше времени по мере ее разрастания. Лучшим вариантом будет раздавать бесплатные копии простого полуавтономного кода с локальным хостингом и позволить социальной сети обновляться самостоятельно. Этот код обрабатывается цифровыми компьютерами, но аналоговые вычисления, выполняемые системой в целом, намного превышают по сложности базовый код. Результирующая импульсно закодированная модель социального графа сама становится социальным графом. Она широко распространяется по всему кампусу, а затем и по всему миру[43].

Что, если вам захочется построить машину, способную узнать, что означает все на свете, известное человечеству? С учетом закона Мура оцифровка всей доступной информации не займет много времени. Вы сканируете каждую когда-либо напечатанную книгу, собираете все когда-либо отправленные электронные письма и накапливаете видео на сорок девять лет просмотра каждые двадцать четыре часа, отслеживая, где люди находятся и что они делают, в режиме реального времени. Но как вывести из всего этого смысл?

Даже в эпоху господства цифры смысл невозможно определить сколько-нибудь строго логически, потому что смыслы и значения для людей не являются сугубо логичными. Лучшее, что вы можете сделать, собрав все возможные ответы, – это составить тщательно продуманные вопросы и нарисовать основанную на анализе импульсов карту взаимосвязей. Прежде чем вы это поймете, ваша система не только займется наблюдением и отображением значений, но и начнет конструировать значения. Со временем она станет контролировать значения, как карта трафика начинает контролировать поток уличного движения, даже если никто не контролирует ситуацию непосредственно.

* * *

Существуют три закона искусственного интеллекта. Первый известен как закон Эшби, в честь кибернетика У. Росса Эшби, автора книги «Конструкция мозга»; он гласит, что любая эффективная система управления должна быть не менее сложной, чем система, которой она управляет.

Второй закон, сформулированный Джоном фон Нейманом, гласит, что определяющая характеристика сложной системы такова: она представляет собой простейшее описание собственного поведения. Простейшей полной моделью организма выступает сам организм. Попытка свести поведение системы к любому формальному описанию усложняет ситуацию, а не делает ее проще.

Третий закон утверждает, что любая система, достаточно простая для ее понимания, не сумеет усложниться настолько, чтобы начать вести себя разумно, тогда как любая система, достаточно сложная для того, чтобы вести себя разумно, будет слишком сложной для понимания.

Третий закон утешает тех, кто верит, что нет нужды беспокоиться насчет сверхчеловеческого интеллекта, возникающего среди машин, пока мы не постигнем саму суть разума. Но в этом третьем законе есть лазейка. Вполне возможно построить что-то, не понимая его сути. Нет необходимости понимать в мельчайших подробностях, как работает мозг, чтобы создать его работоспособную копию. Эту лазейку не помогут прикрыть никакие надзоры за алгоритмами со стороны программистов и их советников по этике. Условно «благой» ИИ есть миф. Наши отношения с подлинным ИИ всегда будут строиться на вере, а не на факте.