Воспитание машин. Новая история разума - [33]
Логика, включая логический ИИ, понимает под мышлением математически выверенные операции с символами вместо предметов. Однако логический интеллект не порождается индивидуальным мышлением. Напротив, он нормирует индивидуальное мышление через язык и культуру в процессе воспитания. Мы осваиваем одну общую логику, а не изобретаем ее заново каждый свою. Этим же путем воспитания должны пойти и роботы.
Соответственно, если мы действительно хотим понять человеческий разум и создать роботов, способных на равных вписаться в человеческую цивилизацию, наша исследовательская программа должна развить теорию машинного обучения до теории машинного воспитания, а именно ответить на вопрос: каким образом приобщить роботов к человеческим знаниям, ценностям и культуре? Здесь мы следуем концепции Л. С. Выготского о решающей роли процесса воспитания – инсталляции понятий коллективного человеческого разума в индивидуальный интеллект.
С машинным воспитанием тесно связан вопрос о том, как встроить в алгоритмы машинного обучения механизмы, гарантирующие безопасность человечества в эпоху сильного ИИ. Мы коснемся этого вопроса ниже, обсуждая современный аналог «трех законов робототехники», предложенный Стюартом Расселом в качестве базиса будущей «этики ИИ»[99].
Подытожим вкратце логику предлагаемой исследовательской программы. Мы исходим из того, что «понять – значит воссоздать». Следовательно, формирование ИИ есть единственный способ познания человеческого разума. Значит, науки о мозге и мышлении должны использовать достижения современного ИИ в своих целях, а для этого – активно участвовать в развитии ИИ в рамках совместной исследовательской программы. В последнее десятилетие в искусственном интеллекте произошла смена научной парадигмы. Было осознано, что машинное обучение – единственный способ построения разумных машин неограниченной сложности. Соответственно предлагаемая исследовательская программа должна опираться на методологию машинного обучения. Задача когнитивных наук в такой совместной исследовательской программе – обратный инжиниринг мозга и построение моделей искусственной психики. Предлагаемая исследовательская программа призвана обеспечить:
● разработчикам ИИ – понятный путь к сильному ИИ, владеющему естественным языком и обладающему логическим мышлением;
● нейрофизиологам – понимание принципов и алгоритмов работы мозга;
● психологам – понимание принципов организации психики и ее формирования в процессе индивидуального развития, а также связи когнитивных функций со структурами мозга.
Как говорится, «время разбрасывать камни, и время собирать камни».
Ресурсы для создания сильного ИИ
Если верить Гегелю, «всё действительное разумно, всё разумное действительно». Значит, если описанная выше программа создания сильного ИИ разумна, она рано или поздно сформируется и получит поддержку инвесторов. По всей видимости, ждать придется недолго, ведь этот подход объединяет две бурно развивающиеся области – нейронауки и ИИ, и выгода от их «перекрестного опыления» слишком очевидна.
По словам первооткрывателя структуры ДНК Джеймса Уотсона, «мозг для XXI века будет тем же, чем ген был для XX века». В последние годы в мире запущено несколько масштабных проектов по комплексному исследованию мозга: европейский Human Brain Project (2013–2023), американский BRAIN Initiative (2014–2025), китайский China Brain Project (2017–2030), японский Brain/MINDS и другие с общим финансированием, превышающим $1 млрд в год (Human Brain Project – €500 млн[100], BRAIN Initiative – $500 млн[101]). Недаром XXI век иногда называют «веком мозга».
Однако с еще большим основанием его можно назвать и «веком искусственного интеллекта». Судя, например, по масштабу инвестиций, как показано на рис. 16, гонка за искусственным интеллектом, едва начавшись, уже превосходит по ресурсам ядерную и ракетную гонки. При этом в нее вкладываются в основном не бюджетные, а частные деньги. Бизнес отлично понимает, что эти вложения окупятся сторицей. Ведь, согласно McKinsey, искусственный интеллект обеспечит почти 40 % всего экономического роста в ближайшее десятилетие (1,2 % из 3,2 % ожидаемого годового роста мировой экономики)[102].
В искусственный интеллект, в том числе в сильный ИИ, вкладываются венчурные инвесторы и корпорации. Компания DeepMind с 2014 года ежегодно растет в 1,5 раза, и в 2020 году в ней работало уже более 1000 сотрудников. Государства также имеют свои виды на сильный ИИ в виде новых поколений боевого и разведывательного ИИ. Начиная с 2017 года в мире наблюдается парад национальных стратегий в области искусственного интеллекта.
Результатом этой новой технологической гонки может стать ИИ-национализм – приоритет экономических и военных интересов отдельных стран над международным сотрудничеством – и ИИ-национализация – интеграция ресурсов государства и частных компаний для достижения геополитических целей
