Уже сегодня мы наблюдаем рост глобальных платформ, обеспечивающих персонализированное потребление товаров и услуг за счет умных рекомендательных систем: Google и Facebook организуют персональную доставку информации и новостей, Amazon и eBay – продуктов и услуг, YouTube и Netflix – видеоконтента. И, как зародыши новой фазы, эти бизнесы растут на порядок быстрее остальной экономики: 25–50 % против 2–3 % (рис. 10).
Поскольку в основе всех этих платформ лежат технологии искусственного интеллекта, вложения в них растут опережающими темпами и измеряются десятками миллиардов долларов в год. Эта новая мировая «гонка за ИИ» обостряется тем, что в мире платформ действует принцип «победитель забирает все». Обществу не нужен второй Facebook и второй Google. Кто не успел – будет подбирать крохи в оставшихся нишевых сегментах рынка.
Не приходится сомневаться, что в результате этой гонки вслед за беспилотными такси, которые уже можно встретить на улицах Москвы, появятся и автономные роботы, способные к самостоятельному разумному поведению, понимающие не только человеческую речь, но и человеческие ценности. Так что разворачивающаяся цифровая революция будет самой радикальной и самой важной трансформацией за всю историю человечества с момента когнитивной революции, ведь она затрагивает самую нашу суть – человеческий разум.
Если раньше революционные «разборки» шли между различными слоями общества, то теперь человечеству предстоит разбираться с новыми видами разумных существ, мыслящих и эволюционирующих самостоятельно. Неожиданно для себя мы оказались в ситуации неминуемой скорой встречи с неизвестным нам искусственным разумом. Какое место человек сможет занять в этом новом, цифровом, укладе? Насколько он будет самостоятелен в выборе своей судьбы? Мы этого не знаем. Чтобы в этом разобраться, нам придется досконально рассмотреть ход цифровой революции и попытаться «вычислить» контуры нашего будущего, будущего наших детей и внуков, подобно тому как мы это делали для прошлых укладов.
Резюме
В этой главе мы проследили в общих чертах логику развития человечества от древности до наших дней, обозначив базовые параметры цивилизации на каждой ступени ее развития. Логика дальнейшего развития тоже прояснилась: нам предстоит преодолеть барьер сложности современной цивилизации за счет создания и «приручения» искусственного интеллекта. Только таким образом человечество сможет развиваться дальше. Цифровая революция, как и всякая другая, таит в себе много рисков. В следующей главе мы проследим начальные этапы этой революции, сравнивая их с аналогичными этапами предыдущих промышленных революций, чтобы понять, где именно мы находимся и чего нам следует ожидать в ближайшем будущем.
Глава 2
Эволюция цифровых технологий: от первых ЭВМ до роботов
Человек должен построить между собой и Природой целую цепь из звеньев, в которой каждое последующее звено будет как усилитель Разума более мощным, чем предыдущее.
СТАНИСЛАВ ЛЕМ
Мы знаем только два рода систем: очень простые, типа машин, строившихся нами до сих пор, и безмерно сложные, какими являются все живые существа.
СТАНИСЛАВ ЛЕМ
Основные понятия: информация, знания, искусственный интеллект
Поскольку мы начинаем активно использовать такие термины, как «информация», «знания» и «искусственный интеллект», имеет смысл определить, что мы под ними понимаем.
Начнем с того, что цифровым считается любое устройство, которое может устойчиво находиться в одном из нескольких дискретных состояний, то есть обладает памятью. Это качество, собственно, и определяет современную роль цифровых технологий как внешней памяти человечества. Информация является количественной мерой объема памяти и измеряется в битах
[39]. Информацию можно не только хранить, но и передавать по каналам связи, а также обрабатывать в компьютерах согласно четко определенным правилам – алгоритмам.
Любой алгоритм характеризуется своей сложностью, которая также измеряется в битах, поскольку она определяется размером наиболее компактной записи алгоритма в памяти. В алгоритме заложены знания о том, что надо делать с полученной информацией для достижения какой-то цели, поэтому логично определить любое знание через соответствующий ему алгоритм. Чем он сложнее, тем больше знаний в него заложено. Так что мы будем определять объем знаний сложностью соответствующих алгоритмов и измерять его в битах.
Таким образом, мы различаем пассивную информацию, которую можно хранить и передавать между устройствами ее обработки, и активные знания, заключенные в алгоритмах, используемых для обработки входящей информации. Такое определение согласуется с обыденным употреблением этих терминов: человек действует на основе полученной извне информации, осмысленной с помощью имеющихся в его мозгу знаний. Результаты своих размышлений он может передавать другим людям в виде выходной информации для ее дальнейшей обработки.
Как правило, первичная информация (данные, например показания датчиков) проходит множество этапов обработки, причем тем больше, чем более развита система разделения труда. Таким образом, человеческое мышление по самой своей природе коллективное. И если в эту цепочку вклинивается компьютерная обработка информации, мы получаем коллективное человеко-машинное мышление.
Цифровая революция состоит в постоянном увеличении доли машинной компоненты этого коллективного мышления. В какой-то момент непрерывно растущие возможности компьютеров неизбежно сравняются с человеческими, а затем и превзойдут их. В предвидении этого момента ведущие ученые в области компьютерных наук, собравшиеся летом 1956 года на двухмесячный семинар в Дартмутском колледже, ввели понятие искусственного интеллекта.
Человеческий интеллект в обыденной жизни связывают с умением решать самые разные задачи и добиваться своих целей, невзирая на обстоятельства. Аналогично искусственный интеллект ученые определили как способность компьютеров решать любые задачи и добиваться поставленных целей не хуже человека, например играть в интеллектуальные игры, доказывать математические теоремы и переводить тексты с одного языка на другой. В дальнейшем это определение было расширено за счет «детских» задач, которые обычно не считались интеллектуальными, но на поверку оказались очень сложными и долгое время не поддавались решению известными методами, такими как машинное зрение, чтение рукописных текстов, распознавание и понимание речи. Соответственно системы, способные решать хотя бы некоторые из этих очень разных задач, стали называть слабым искусственным интеллектом, чтобы подчеркнуть снижение первоначально слишком высокой планки сильного искусственного интеллекта, обладающего всеми человеческими способностями.
