Читать книгу "Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens - Джеймс Баррат"

Сложнейшие головоломки, в которых мы просто не можем не допускать ошибок (скажем, «Своя игра» или вывод второго закона термодинамики Ньютона), хороший ИИ решает за несколько секунд. В то же время ни одна система компьютерного зрения не способна отличить собаку от кошки — а ведь с этим без труда справляется большинство двухлеток. До некоторой степени это «проблема яблок и апельсинов» — высокоуровневое восприятие против низкоуровневых моторных навыков. Но создателям ИИ следовало бы этого стыдиться, ведь они замахиваются на весь спектр человеческого интеллекта. Один из основателей Apple Стив Возняк предложил «легкую» альтернативу тесту Тьюринга, наглядно демонстрирующую сложность простых задач. Нам следовало бы считать любого робота разумным, говорит Возняк, если он сможет войти в незнакомый дом, найти в нем кофейник и соответствующие припасы и приготовить нам чашку кофе. Можно назвать это испытание кофе-тестом. Он может оказаться сложнее теста Тьюринга, поскольку для его прохождения необходим продвинутый ИИ, способный рассуждать и оценивать физические свойства предметов, обладающий машинным зрением и доступом к обширной базе данных, способный точно манипулировать роботизированными исполнительными устройствами, помещенный в универсальное роботизированное тело — и много чего еще.

В статье «Эра роботов» Моравек дал ключ к своему загадочному парадоксу. Почему сложные вещи просты, а простые — сложны? Потому что мозг тренировал и оттачивал «простые» вещи, связанные со зрением, действием и движением, с тех самых пор, как у наших нечеловеческих предков вообще появился мозг. «Сложные» вещи, такие как логические рассуждения, — относительно недавно приобретенные способности. И что вы думаете? Они проще, а не сложнее. Чтобы показать это, нам потребовались сложнейшие вычисления. Моравек писал:

Задним числом представляется, что в абсолютном смысле логические рассуждения намного проще, чем вое- приятие и действие, — такую позицию несложно объяснить с точки зрения эволюции. Выживание человеческих существ (и их предков) сотни миллионов лет зависело от зрения и умения двигаться в физическом мире, и в этой конкуренции значительные части их мозга эффективно организованы именно для этой задачи. Но мы не ценили это монументальное умение, потому что им обладают все люди и большинство животных — оно обычно. С другой стороны, рациональное мышление, как в шахматах, — новообретенное умение возрастом, может быть, меньше ста тысяч лет. Части нашего мозга, посвященные этой задаче, не так хорошо организованы, и в абсолютном смысле мы не слишком хорошо умеем это делать. Но до недавнего времени у нас не было конкурентов, способных нас одолеть.

Под конкурентами здесь, разумеется, подразумеваются компьютеры. Создание компьютера, который делает что-нибудь умное, вынуждает исследователей внимательнее всмотреться в себя и других людей и оценить глубины и мели нашего собственного интеллекта. В вычислениях имеет смысл формализовать любые идеи математически. В области ИИ формализация выявляет скрытые правила и закономерности того, что мы делаем при помощи мозга. Но почему не отбросить лишнее и не взглянуть на работу мозга изнутри, через подробное исследование нейронов, аксонов и дендритов? Почему просто не разобраться, что конкретно делает каждый нейронный кластер мозга, и не смоделировать его при помощи алгоритмов? Если большинство исследователей ИИ согласны с тем, что мы можем разрешить загадки работы мозга, то почему просто не построить искусственный мозг?

Это аргументы в пользу «обратного проектирования мозга» — попытки создания компьютерной модели мозга, а затем обучения ее всему, что необходимо знать. Я уже сказал, что это может оказаться единственным способом получения УЧИ, если сложность программного обеспечения действительно окажется слишком высокой. Но опять же, что если эмуляция мозга во всей его полноте тоже окажется слишком сложной задачей? Что, если мозг на самом деле производит действия, которые мы не в состоянии искусственно воспроизвести? В недавней статье, критикующей представление Курцвейла о нейробиологии, один из основателей Microsoft Пол Ален и его коллега Марк Гривз написали, что «сложность мозга просто невероятна. Каждая структура в нем сформирована миллионами лет эволюции точно под конкретную задачу, какой бы она ни была… Каждая отдельная структура и каждый нейронный контур в мозгу индивидуально настроены эволюцией и факторами среды». Иными словами, 200 млн лет эволюции превратили мозг в тонко настроенный мыслительный инструмент, который невозможно воспроизвести…

Нет, нет, нет, нет, нет, нет, нет! Абсолютно не так. Мозг не оптимизирован, как и остальные части тела млекопитающего.

Взгляд Ричарда Грейнджера заметался в панике, как будто я выпустил в его кабинете в Дартмутском колледже в Хэновере летучую мышь. Грейнджер — настоящий янки Новой Англии, но выглядит как рок-звезда времен британского вторжения. Он строен, по-мальчишески симпатичен, с копной седеющих каштановых волос. Он серьезен и внимателен, как единственный член группы, понимающий, что играть на электроинструментах под дождем опасно. В молодости Грейнджер действительно мечтал о карьере рок-звезды, но стал вместо этого специалистом по вычислительной нейробиологии мирового класса; сегодня в его активе несколько книг и более сотни статей в рецензируемых журналах. Из светлого кабинета высоко над кампусом он руководит Лабораторией проектирования мозга в Дартмутском колледже. Именно здесь на Дартмутской летней исследовательской конференции по искусственному интеллекту в 1956 г. ИИ получил имя. Сегодня в Дартмуте уверены, что будущее ИИ лежит в области вычислительной нейро- биологии — изучения вычислительных принципов, на основании которых работает мозг.

Наша цель в вычислительной нейробиологии — понять мозг достаточно хорошо, чтобы суметь воспроизвести его функции. Как сегодня простые роботы подменяют человека на физических работах, на заводах и в больницах, так проектирование мозга создаст замену нашим мыслительным способностям. Тогда мы сможем делать симулякры мозга и "ремонтировать" собственный в случае чего.

Если вы, как Грейнджер, специалист по вычислительной нейробиологии, то, вероятно, уверены, что моделирование мозга — чисто инженерная задача. Но чтобы верить в это, вам нужно взять великолепный человеческий мозг — а это, безусловно, царь среди всех органов млекопитающих — и понизить его способности на пару делений. Грейнджер видит мозг в контексте всех прочих частей человеческого тела, ни одна из которых в процессе эволюции не достигла совершенства.

«Подумайте вот о чем, — Грейнджер согнул одну руку и внимательно изучил ее. — Мы не оптимальны, нет, нет и нет, и пять пальцев не оптимальны, и волосы над глазами, но не на лбу, не оптимальны, и нос между глазами, а не справа или слева не оптимален. Смешно, когда говорят, что любая из этих особенностей — результат оптимизации. У всех млекопитающих по четыре конечности, у всех есть "лицо", у всех глаза расположены над носом и надо ртом». Кроме того, оказывается, у всех нас почти одинаковый мозг. «Все млекопитающие, включая и человека, имеют в точности одинаковый набор отделов мозга, которые связаны между собой невероятно похоже, — сказал Грейнджер. — Эволюция работает методом случайного перебора и опробования вариантов, так что вы, конечно, можете думать, что все эти разные вещи испытываются в лаборатории эволюции и либо остаются, либо нет. Но на самом деле они не испытываются».