Глава 6. Искусственный интеллект

6.1. Общее описание проблемы

Проект Blue Brain по моделированию мозга млекопитающих объявил осенью 2007 года об успешной имитации кортиковой колонки мозга мыши и запланировал создание полной модели мозга человека до 2020 года⁸⁶. Хотя прямое моделирование мозга не является наилучшим путём к универсальному искусственному интеллекту, прогноз успехов в этой области приближенно соответствует ожидаемым темпам разработки ИИ. Ник Бостром в своей статье «Сколько осталось до суперинтеллекта?»⁸⁷ показывает, что современное развитие технологий ведёт к созданию искусственного интеллекта, превосходящего человеческий, в первой трети XXI века.

Компьютерная компания Google несколько раз упоминала о планах создания искусственного интеллекта, и, безусловно, она обладает необходимыми техническими, информационными и денежными ресурсами, чтобы это сделать, если это вообще возможно на нынешнем техническом уровне⁸⁸. Однако, поскольку опыт предыдущих несекретных попыток создания ИИ (например, компьютеров 5-ого поколения в Японии в 80-е годы) прочно ассоциируется с провалом, и может вызвать интерес спецслужб, вряд ли большие компании заинтересованы широко афишировать свою работу в этой области до того, как у них появятся конкретные результаты. Компания Novamente заявляет, что 50% кода универсального ИИ уже написано (70 000 строк кода на С++), и, хотя потребуется длительное обучение, общий дизайн проекта понятен⁸⁹. SIAI (Singularity Institute for Artificial Intelligence) обозначил планы по созданию программы, способной переписывать свой исходный код⁹⁰. Компания Numenta продвигает собственную модель ИИ, основанную на идее «иерархической временной памяти», и уже вышла на уровень демонстрационных продуктов⁹¹. Компания Cycorp, Inc в проекте CYC собрала огромную базу данных о знаниях человека об обычном мире, иначе говоря, о здравом смысле (1 000 000 высказываний) и уже распространяет демонстрационные продукты⁹². Предполагается, что объединение этой базы с эвристическим анализатором (то есть программой, способной совершать логические операции по неким правилам и создавать новые правила, в том числе правила изменения правил) – может привести к созданию ИИ человеческого уровня. (Автор проекта Д. Ленат разработал ранее эвристический анализатор «Эвриско»⁹³, который в 1981 и 1982 году выиграл соревнования Traveller TCS по управлению виртуальными сражениями флотов, в результате чего этой программе было запрещено участвовать в дальнейших соревнованиях, но зато она получила интенсивное финансирование DARPA.) Компания a2i2⁹⁴ обещает универсальный ИИ человеческого уровня к 2008 году и утверждает, что проект развивается в соответствии с графиком. Также за созданием робота Asimo в Японии стоит программа по разработке ИИ путём функционального моделирования человека.

Мощные результаты даёт направление исследований ИИ, называемое генетическое программирование. К настоящему моменту список изобретений «человеческого уровня», сделанных компьютерами в исследовательской компании Genetic Programming Inc, использующими эту технологию, включает 36 наименований⁹⁵, из которых 2 сделаны машинами впервые (включает в себя квантовые протоколы передачи информации и схемы различных радиоэлектронных устройств), а остальные повторяют уже запатентованные проекты. Помимо названных, существует множество университетских проектов по созданию ИИ. Ведутся разработки ИИ и в РФ. Например, в компании ABBYY (http://www.abbyy.ru/) разрабатывается нечто вроде интерпретатора естественного языка, что может быть важным шагом на пути к ИИ человеческого уровня. И суть дела даже не в том, что раз есть так много проектов, то хоть один из них добьётся успеха первым, а в том, что объём открытий с разных сторон в какой-то момент превысит критическую массу, и внутри отрасли произойдёт мощный скачок.

Существуют разные мнения относительно возможности реализации искусственного интеллекта. Я считаю, что сильный универсальный ИИ возможен. Такого же мнения придерживаются многие ведущие специалисты в этой области: Е. Юдковски, Б. Гёрцель, Р. Курцвел и российский исследователь А.Л. Шамис⁹⁶. Поскольку человек обладает естественным интеллектом, то нет оснований записывать ИИ в невероятные открытия. Принцип предосторожности также заставляет нас предполагать, что ИИ возможен.

Надо сказать, что работ, рассматривающих сильный ИИ в качестве возможного глобального риска, гораздо меньше, чем работ о рисках вымирания, связанных с ядерным оружием. В основном, это работы Е. Юдковски. Похожие идеи развивает М. Омохундро в статье «Базовые инстинкты ИИ»⁹⁷, где он показывает, что любой ИИ с фиксированной системой целей с высокой вероятностью эволюционирует в сторону опасного состояния, в котором он будет склонен защищать себя, распространяться, совершенствовать свой собственный код, стремиться к признакам цели (как, например, удовольствие у человека) вместо самой цели и защищать свою систему целей от изменений. Я рекомендую всем, перед тем как составить своё окончательное и непоколебимое мнение о том, может ли ИИ быть угрозой человечеству, прочитать статью Е. Юдковски «Искусственный интеллект как позитивный и негативный фактор глобального риска».

Юдковски показывает, что возможен саморазвивающийся универсальный ИИ, и что он очень опасен. Если будет много ИИ-проектов (то есть, групп учёных создающих универсальный ИИ разными способами и с разными целями), то, по крайней мере один из них может быть использован для попытки захватить власть на Земле. И основная цель такого захвата будет предотвратить создание и распространение ИИ с враждебными целями, созданными другими проектами. При этом, хотя эволюция ИИ является крайне медленной, после преодоления некой «критической массы» она может пойти очень быстро, – а именно, когда ИИ достигнет уровня возможности самоулучшения. В настоящий момент мы не можем сказать, с какой скоростью пойдёт такой процесс.

Для создания ИИ необходимо, как минимум, наличие достаточно мощного компьютера. Сейчас самые мощные компьютеры имеют мощность порядка 1 петафлопа (10 операций с плавающей запятой в секунду). По некоторым оценкам, этого достаточно для эмуляции человеческого мозга, а значит, Ии тоже мог бы работать на такой платформе. Сейчас такие компьютеры доступны только очень крупным организациям на ограниченное время. Однако закон Мура предполагает, что мощность компьютеров возрастёт за 10 лет примерно в 100 раз, т. е., мощность настольного компьютера возрастёт до уровня терафлопа, и понадобится только 1000 настольных компьютеров, объединённых в кластер, чтобы набрать нужный 1 петафлоп. Цена такого агрегата составит около миллиона долларов в нынешних ценах – сумма, доступная даже небольшой организации. Для этого достаточно реализовать уже почти готовые наработки в области многоядерности (некоторые фирмы уже сейчас предлагают чипы с 1024 процессорами⁹⁸) и уменьшения размеров кремниевых элементов.

Далее, когда ИИ запустится, он сможет оптимизировать свой собственный код, и за счёт этого работать на всё более слабых машинах – или становиться всё более сильным на одной и той же машине. Как только он научится зарабатывать деньги в Интернете, он может докупать или просто арендовать дополнительные мощности, даже физически удалённые от него. Итак, хотя достаточные аппаратные средства для Ии существуют уже сейчас, через 10 лет они станут легкодоступными, если не случится какой-нибудь катастрофы, тормозящей развитие.

Наиболее сложным моментом в вопросе об ИИ является вопрос об алгоритмах его работы. С одной стороны, никакого интеллекта в компьютерах мы пока не видим – или не хотим видеть, так как критерии меняются. С другой, прогресс в алгоритмах есть, и он велик. Например, алгоритм разложения чисел на множители совершенствовался быстрее, чем компьютеры⁹⁹, то есть, даже на очень старых компьютерах он дает на порядки лучшие результаты, чем старые алгоритмы на новых компьютерах. Возможно, что некие принципиально новые идеи могут решительно упростить конструкцию ИИ.

Если ИИ обретёт способность к самосовершенствованию, он не задержится на человеческом уровне, а обгонит его в тысячи и миллионы раз. Это мы уже видим на примере вычислений, где компьютеры очень быстро обогнали человека, и сейчас даже домашний компьютер вычисляет в триллионы раз быстрее, чем обычный человек. Под «сильным ИИ» мы имеем в виду ИИ, способный на много порядков обогнать человека в скорости и эффективности мышления.