Читать книгу "2084: Счастливый новый мир - Алекс Беллос"

И вот теперь человечество подошло слишком близко к самой опасной черте за всю историю своего существования. Премию Стивена Хокинга в области компьютерных наук за 2083 год (аналог Нобелевской премии для новых естественных наук, не включенных в категории нобелевских) присудили международной группе американских и японских исследователей, работавших в объединенной команде Массачусетского технологического института и Токийского университета, подошедших вплотную к созданию, возможно, самой революционной технологии.

Словосочетание «искусственный интеллект» вошло в обиход в научных дискуссиях уже в середине прошлого века, на заре цифровой эры, когда мощность самых совершенных компьютеров была в триллион раз меньше, чем в современных наручных часах. Однако уже тогда ученые и фантасты мечтали о создании машин, мыслящих самостоятельно и независимо, подобно человеку, но гораздо быстрее. Они наивно верили, что создание такой супермашины займет десятилетие, от силы два, хотя, как выяснилось позднее, на том допотопном уровне развития компьютерной техники и при отсутствии понимания механизмов работы человеческого сознания гораздо реальнее муравью было мечтать о полете в соседнюю Галактику. Однако закон Мура об удвоении мощности компьютеров каждые два года, на удивление скептикам, работал исправно и на протяжении следующего столетия. Все это время в самых разных областях человеческой деятельности возможности компьютеров превосходили или как минимум быстро догоняли человека. Победа компьютерной программы над человеком-чемпионом по шахматам того времени (Гарри Каспаровым) произошла впервые в конце прошлого века, а всего через несколько лет начали проводить отдельный шахматный чемпионат между компьютерами, так как у людей не осталось никаких шансов соревноваться с ними. Но сама по себе эта победа не означала ничего, кроме констатации простого факта, что невероятно быстрый механический перебор возможных ходов в игре со строгим набором правил и ограниченным количеством возможных позиций теперь работает эффективнее человеческой интуиции. Но стоило задачу хоть немного усложнить или внести в нее малейшую неопределенность, как самые мощные компьютеры мира впадали в ступор, сбиваясь на бессмысленные циклические вычисления.

И все же прогресс ни останавливался. Спустя двадцать лет, в 2016 году, компьютер так же безжалостно переиграл чемпиона мира по восточной игре го, количество возможных ходов в которой превосходит шахматы на несколько порядков. Удивительной оказалась не сама победа, а то, как она была одержана. На этот раз в ключевые моменты партий компьютер придумывал ходы, непонятные даже самым искушенным ее мастерам. Казалось, что он порой играл во вред самому себе, ослабляя свою позицию, но это так странно запутывало ситуацию на доске, что гроссмейстер го в растерянности тоже начинал ошибаться и в итоге проигрывал. Иными словами, компьютер уже не просто играл в го, как раньше в шахматы, просто механически просчитывая ходы. Теперь он тонко, хитро и целенаправленно боролся с конкретным живым человеком, словно читая по сделанным им ходам потайные мысли соперника и издевательски играя его слабостями. Создатели этой сверхсложной самообучающейся программы признались, что подобную тактику игры их творения они не программировали – до нее алгоритм, сыгравший перед матчем с человеком сам с собой миллионы партий, каким-то образом «додумался» сам. Вероятно, это был первый случай, когда джинн самостоятельного мышления машины, пусть даже в таком пустяковом деле, как игра в го, действительно вырвался из бутылки.

Впрочем, и после этого прогресс в сознании искусственного разума продвигался не так быстро, как многие фантазировали. Сингулярности – точки, когда разумность компьютеров превзойдет интеллектуальную мощь всего, вместе взятого человечества, не произошло ни в 2030 году, как это прогнозировали многие футурологи, ни много позже. Количество вычислений в секунду быстро росло. Когда транзисторы уменьшились до размера в несколько молекул, достигнув естественного предела компактности, вычислительные платы, в прошлом двумерные, приобрели объем, что дало толчок к очередному витку роста их производительности. После 2030 года все шире стали использоваться квантовые эффекты, хотя полноценный, надежный универсальный квантовый компьютер, появление которого предсказывали как скорую неизбежность, до сих пор не был создан. Возможно, этому препятствовали какие-то базовые, еще не познанные законы природы.

Универсальный компьютерный сверхинтеллект оставался недостижимым, но локальный искусственный интеллект, то есть способность компьютерных алгоритмов, не претендующих на сравнение с работой всего человеческого мозга, решать конкретные важные и сложные задачи, проникал во все области деятельности человека с каждым годом все глубже, обычно меняя при этом окружающий мир к лучшему. Технологии делали все менее нужным участие людей в производственных процессах. Теперь даже само понятие безработицы, которое в прошлом всегда несло в себе негативный смысл, окрашивалось в совершенно новые тона, означая в первую очередь освобождение личного времени человека от физически тяжелых или скучно-рутинных обязанностей. В новом счастливом мире многогранное творчество во всех его проявлениях стало главным призванием всех талантливых и мыслящих людей – по крайней мере, в развитых странах планеты. Люди, генетически не способные к высокому творчеству, все равно имели гарантированный доход, позволявший им качественно удовлетворять все их потребности, хотя социальный статус таких граждан был ниже, чем у «элиты». Но это приводило лишь к уменьшению их возможностей иметь детей от наиболее «качественных» представителей противоположного пола. В некотором смысле, общество из «лучших побуждений» в конце XXI века оказалось разделено на «новые» касты (грейды), но при этом государства большинства стран старались, чтобы обладатели низких грейдов не чувствовали себя обделенными или тем более несчастными. После 2030 года локальный интеллект поднял на новую, еще недавно недосягаемую высоту урожайность сельского хозяйства, причем еды во всем мире оказалось не только больше, но она становилась дешевле и здоровее. Не менее существенный прогресс наблюдался в энергетике, медицине, индустрии развлечений. Многие человеческие профессии навсегда ушли в прошлое. К 2060 году не осталось буквально ни одной сферы человеческой деятельности, которая была бы эффективной, конкурентоспособной, да и попросту возможной без использования локального ИИ.

Но лишь сейчас, в 2084 году, момент, о котором мечтали поколения ученых и которого так страшились философы-фантасты, наступил. Исследователи, соединившие мощности четырех крупнейших суперкомпьютеров мира, работавшие над этим проектом более пятнадцати лет, построили систему, идеально моделирующую процесс создания, развития и обновления нейронов человеческого мозга, включая все многообразие связей между ними, но при этом работающую несравнимо быстрее. Первые тесты показали, что система SHANE, даже включенная в строго контролируемом режиме всего на одну миллионную своей мощности, без малейших затруднений прошла серию усложненных тестов Тьюринга[10] (то есть заставляла ничего не подозревающих людей верить в то, что они в течение часа общаются с живым человеком, а не с программой). Специализированные алгоритмы для прохождения этого теста давно успешно справлялись с ним. Удивительное заключалось в том, что универсальный интеллект прохождению теста Тьюринга никто специально не обучал. Ему просто объяснили задание, и он сразу сам щелкнул его, как мягкий миндальный орешек.