Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта

Около полумиллиарда лет назад некоторые генные линии здесь, на Земле, открыли путь к возникновению животных, обладающих нейронными сетями, и это дало таким животным способность менять свое поведение, обучаясь на опыте в течение своей жизни. Когда появилась Жизнь 2.0, она, благодаря своей способности учиться значительно быстрее, победила в соревновании видов и распространилась по планете словно лесной пожар. В первой главе мы уже выяснили, что жизнь постепенно улучшала свои способности обучаться, причем со все возрастающей скоростью. У одного вида обезьянообразных мозг оказался настолько хорошо приспособленным к обучению, что они научились пользоваться разными орудиями, разговаривать, стрелять и создали развитое общество, распространившееся по всему миру. Это общество само по себе можно рассматривать как систему, которая запоминает, вычисляет и учится, и всё это оно делает с неуклонно возрастающей скоростью, так как одно изобретение влечет за собой следующее: письменность, книгопечатание, современная наука, компьютеры, интернет и т. д. Что следующим поместят будущие историки в этом списке изобретений, ускоряющих обучение? Я думаю, следующим будет искусственный интеллект.

Как все мы знаем, лавина технических достижений, обеспечивших совершенствование компьютерной памяти и рост вычислительной мощности компьютеров (рис. 2.4 и рис. 2.8), привели к впечатляющему прогрессу в искусственном интеллекте, но потребовалось немало времени, пока машинное обучение достигло зрелости. Когда созданный IBM компьютер Deep Blue в 1997 году обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, его главные преимущества заключались в памяти и способности быстро и точно считать, – но не в умении учиться. Его вычислительный интеллект был создан группой людей, и ключевая причина, по которой Deep Blue смог обыграть своих создателей, заключалась в его способности быстрее считать, и потому он мог анализировать больше возникающих в игре позиций. Когда созданный IBM компьютер Watson обошел человека, показавшего себя сильнейшим в викторине Jeopardy!, он тоже опирался не на обучение, а на специально запрограммированные навыки и превосходство в памяти и быстродействии. То же самое можно сказать обо всех прорывных технологиях в робототехнике, от самобалансирующихся транспортных средств до беспилотных автомобилей и ракет, приземляющихся в автоматическом режиме.

Напротив, движущей силой многих последних достижений AI стало машинное обучение

. Посмотрите, например, на рис. 2.11. Вы сразу догадаетесь, что на этой фотографии, но запрограммировать функцию, на входе которой, ни много ни мало, цвет каждого из пикселей изображения, а на выходе – точно описывающая фотографию подпись, например: “Группа молодых людей, играющих во фризби”, – в течение десятилетий не удавалось ни одному из многочисленных исследователей искусственного интеллекта во всем мире. И только команда Google смогла сделать именно это в 2014 году{7}. Если ввести другой набор пикселей, на выходе появится: “Стадо слонов, идущих по сухому травяному полю”, – и снова ответ точный. Как они это смогли? Программируя вручную, как Deep Blue, создавая по отдельности каждый алгоритм, опознающий игру фризби, лица и все такое? Нет, они создали относительно простую нейронную сеть, не обладавшую поначалу никаким знанием о физическом мире и его составляющих, а потом дали ей возможность учиться, предоставив колоссальный объем информации. В 2004 году знаменитый визионер Джефф Хокинс, рассуждая об искусственном интеллекте, писал: “Никакой компьютер не может … видеть так же хорошо, как мышь”, – но те времена давно уже прошли.

Рис. 2.11

“Группа людей, играющих во фризби” – такую подпись к этой фотографии сгенерировала машина, ничего не знающая ни о людях, ни об играх, ни о фризби.