Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - [27]

Н. Б.: Я писал, исходя из предположения, что развитие будет иметь стабильную скорость. Но прогресс пошел намного быстрее, отчасти благодаря особым усилиям, которые фирма DeepMind приложила к решению этой конкретной задачи. Были привлечены хорошие специалисты и выделены вычислительные мощности. В результате нам продемонстрировали впечатляющие возможности систем глубокого обучения.

М. Ф.: А какие препятствия стоят на пути к сильному ИИ?

Н. Б.: Сильный ИИ требует более совершенных методов обучения без учителя. Ведь только небольшая часть знаний и навыков взрослого человека формируется при помощи явных инструкций. В основном же мы просто наблюдаем за происходящим вокруг, используя для улучшения модели мира сенсорный канал. В детстве мы много пробуем и ошибаемся – и таким способом учимся.

Для высокоэффективных интеллектуальных систем нужны алгоритмы, умеющие использовать немаркированные данные. Большую часть своих знаний о мире люди склонны систематизировать в виде причинно-следственных связей, а в современных нейронных сетях этого практически нет. В основном достигается нахождение статистических закономерностей в сложных моделях, а не превращение этих моделей в объекты, влияющие друг на друга.

Кроме того, нужен прогресс в планировании и ряде других областей. Доступные методы не очень хорошо справляются с существующими задачами на пути к пониманию человеческого интеллекта.

М. Ф.: Одна из немногих компаний, специализирующихся на разработке сильного ИИ, – это DeepMind. Есть ли другие игроки, которые, на ваш взгляд, могут с ней конкурировать?

Н. Б.: Безусловно, компания DeepMind – один из лидеров, но в рамках проекта Google Brain тоже работает исследовательская группа мирового класса. Собственные ИИ-лаборатории есть и у таких крупных технологических компаний, как Facebook, Baidu и Microsoft.

Занимаются этим и в академических кругах. Университеты в Монреале и Торонто одни из лучших в мире в сфере глубокого обучения. Много специалистов работает в таких университетах, как Беркли, Оксфорд, Стэнфорд и Карнеги – Меллона. Западными странами дело не ограничивается. Китай также вкладывает значительные средства в наращивание внутреннего потенциала.

М. Ф.: Но они не специализируются конкретно на сильном ИИ.

Н. Б.: Четкую границу в данном случае провести сложно. Но если брать группы, занятые именно разработкой сильного ИИ, то кроме DeepMind можно упомянуть OpenAI.

М. Ф.: Тест Тьюринга – это единственный способ определить, получилось ли создать сильный ИИ?

Н. Б.: Полномасштабная версия теста вполне подходит для подтверждения завершенности ИИ-полной задачи. Если же хочется оценить скорость движения к цели и понять, в каком направлении работать дальше, тест Тьюринга не поможет.

М. Ф.: Потому что становится субъективным?

Н. Б.: Да. Конечно, тест можно применить корректно даже в таких вопросах, но это слишком сложно, и мы пока не знаем, как это реализовать. Когда мы пытаемся оценить локальный прогресс системы, на результаты теста Тьюринга начинает влиять множество стандартных ответов, а также другие уловки и приемы. Этот тест не сможет показать, продвинулись ли ваши разработки в сторону сильного ИИ. Для этого нужны другие критерии, которые будут учитывать движение в нужную сторону.

М. Ф.: У интеллектуальной системы может автоматически появиться сознание?

Н. Б.: Что вы подразумеваете под сознанием? Например, этим термином называют функциональную форму самоощущения, то есть возможность смоделировать себя в мире и оценить влияние окружающей среды и времени.

Еще под сознанием подразумевают результат накопления эмпирического опыта, который, как принято считать, имеет значение для морали. Например, аморально причинять страдания живым существам, причем страдание – это субъективное чувство. Неизвестно, возникнет ли такой феноменальный опыт автоматически как следствие повышения эффективности системы. Можно даже создать механические системы, лишенные сенсорных, чувственных явлений любого рода, то есть того, что философы называют термином «квалиа». Мы не знаем, какие вещи необходимы и достаточны для морально значимых форм сознания, поэтому нужно принять как аксиому, что машинный интеллект может получить сознание задолго до достижения им человеческого уровня.

Считается, что соответствующий опыт есть не только у людей. Поэтому существуют протоколы и руководства для медицинских опытов с мышами. Нужно помнить, что машина может достигнуть уровня сознания, обеспечивающего некий моральный статус, что ограничит наши действия по отношению к ней.

М. Ф.: То есть рискуют в данном случае обе стороны? Нас беспокоит вред, который может причинить ИИ, но при этом мы сами можем поработить сущность, обладающую сознанием, или заставить ее страдать. Мне кажется, узнать, обладает ли машина сознанием, невозможно. Я считаю, что у вас есть сознание, потому что вы одного со мной вида, а в наличии у себя сознания я уверен. Но у меня нет такой же связи с машиной.

Н. Б.: Да, это действительно крайне сложный вопрос. Ведь даже принадлежность к человеческому виду не говорит о наличии сознания. Человек может находиться в коме, на стадии зародыша, под наркозом. При этом многие уверены в наличии сознательного опыта у определенных животных. То есть мы проецируем идею сознания за пределы нашего собственного вида, но мне кажется, что на цифровой интеллект, если таковой появится, эти представления, как и моральные нормы, вряд ли распространятся.