Моя оценка сроков, скажем, в 80 лет намного более консервативна, чем у типичного исследователя ИИ. По результатам недавних опросов
[113], оптимисты ожидают появления ИИ человеческого уровня примерно в середине этого века. Исходя из опыта в отношении ядерной физики, здравомыслие требует допустить, что это произойдет раньше, и подготовиться соответственно. Если бы требовался лишь один концептуальный прорыв, аналогичный идее Силарда о цепной реакции деления ядер, сверхинтеллектуальный ИИ в той или иной форме мог бы появиться, можно сказать, внезапно. Вполне вероятно, мы оказались бы к этому не готовы: если бы мы построили сверхинтеллектуальные машины с любой степенью автономности, то скоро оказались бы не способны контролировать их. Я, однако, убежден, что у нас есть пространство для маневра, потому что для перехода от ситуации сегодняшнего дня к сверхинтеллекту необходим целый ряд принципиальных прорывов.
Какие концептуальные прорывы нас ожидают
Проблема создания универсального ИИ человеческого уровня далека от решения. Это не является вопросом большего количества денег, инженерных разработок или данных, как и более мощных компьютеров. Некоторые футуристы составляют графики, экстраполирующие экспоненциальный рост вычислительной мощности в будущее на основе закона Мура, указывая даты, когда машины превзойдут мозг насекомого, мозг мыши, мозг человека, мозг всех людей в совокупности и т. д.
[114] Эти графики бессмысленны, поскольку, как я уже говорил, более быстрые машины всего лишь быстрее дают вам неправильный ответ. Если бы он состоял в том, чтобы собрать всех ведущих экспертов по ИИ в одну команду с неограниченными ресурсами с целью создать интегрированную интеллектуальную систему человеческого уровня путем объединения лучших идей всех нас, результат был бы провальным. В реальном мире система разрушилась бы. Она не понимала бы, что происходит, не могла предсказать последствия своих данных, не знала, чего хотят люди в любой конкретной ситуации, — в общем, была бы до нелепости тупой.
Понимание того, как разрушилась бы система, позволяет исследователям ИИ выявлять проблемы, которые должны быть решены, — области, в которых необходимы концептуальные прорывы, — чтобы достичь ИИ человеческого уровня. Сейчас я опишу некоторые из нерешенных пока проблем. Когда мы справимся с ними, возможно, появятся новые, но их будет не слишком много.
Язык и здравый смысл
Интеллект без знаний — все равно что двигатель без топлива. Люди получают огромные знания от других людей: они передаются через поколения в форме языка. Среди них есть фактические: Обама стал президентом в 2009 г., плотность меди составляет 8,92 г/см3, законы Ур-Намму устанавливают наказания за различные преступления и т. д. Огромный объем знаний заключен в самом языке — в понятиях, которые обусловливают его существование. Президент, 2009, плотность, медь, грамм, сантиметр, преступление и все прочие понятия заключают в себе обширнейшую информацию, представляющую собой выделенное множество процессов открытия и систематизации, благодаря которым, собственно, они и оказались встроены в язык.
Рассмотрим, например, слово медь, обозначающее определенный комплекс атомов во Вселенной, и сравним со словом арглебарглиум, которым я обозначаю столь же крупный комплекс совершенно случайным образом выбранных атомов во Вселенной. Можно открыть много общих, полезных и обладающих предсказательной силой законов о меди — ее плотности, проводимости, пластичности, точке плавления, звездном происхождении, химических соединениях, практическом применении и т. д. Напротив, об арглебарглиуме практически ничего нельзя сказать. Организм, говорящий на языке, который состоит из таких слов, как арглебарглиум, не мог бы функционировать, потому что никогда не открыл бы закономерностей, которые позволили бы ему моделировать и делать прогнозы в своей вселенной.
Машина, действительно понимающая человеческий язык, была бы способна быстро накапливать огромные объемы человеческого знания, что позволило бы ей превзойти результаты 10 000 лет обучения более чем 100 млрд человек, живших на Земле. Представляется попросту нецелесообразным ждать, когда машина заново сделает все эти открытия с нуля, начав с первичных сенсорных данных.
В настоящее время, однако, технология естественного языка не способна выполнить задачу прочтения и понимания миллионов книг, многие из которых поставили бы в тупик даже высокообразованного человека. Такие системы, как Watson от IBM, прославившаяся победой над двумя людьми-чемпионами американской телевизионной игры Jeopardy!
в 2011 г., способны извлекать простую информацию из четко сформулированных фактов, но не может строить комплексные структуры знания на основе текста, как и не в состоянии отвечать на вопросы, требующие построения длинных логических цепочек и использования информации из нескольких источников. Например, задача прочитать все доступные документы, относящиеся к концу 1973 г., и оценить (с объяснением) вероятный результат Уотергейта — процесса, приведшего к отставке президента Никсона, — далеко выходила бы за рамки сегодняшних возможностей.
Предпринимаются серьезные усилия по углублению анализа языка и выделению информации. Например, проект Aristo Института изучения ИИ им. Аллена ставит целью разработку систем, способных сдать школьные экзамены по естественным наукам после прочтения учебников и методических пособий
[115]. Вот вопрос из теста за четвертый класс
[116]:
Четвероклассники решили устроить гонки на роликовых коньках. Какая поверхность подойдет для этого лучше всего?
(А) гравий, (Б) песок, (В) асфальт, (Г) трава.
Машина сталкивается по крайней мере с двумя типами трудностей при ответе на этот вопрос. Во-первых, это классическая проблема понимания языка — уяснения смысла предложения: анализ синтаксической структуры, идентификация значимых слов и т. д. (Чтобы убедиться в этом, воспользуйтесь онлайновым переводчиком, чтобы перевести предложение на незнакомый вам язык, затем с помощью словаря этого языка попробуйте сделать обратный перевод на английский.) Во-вторых, это необходимость обыденного знания. Нужно сообразить, что «гонки на роликовых коньках» — это, по всей видимости, состязание на скорость между людьми, обутыми в коньки на роликах (имеющими их на ногах), а не гонки роликовых коньков. Нужно понять, что «поверхность» — то, на чем будут состязаться гонщики, а не сидеть зрители. Нужно знать, что означает «лучше всего» применительно к поверхности для гонки, и т. д. Подумайте, как изменился бы ответ, если заменить «четвероклассников» на «садистов-инструкторов армейского тренировочного лагеря».
