Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта - [35]
Возьмите, например, меня. Как ученый я горжусь тем, что смог поставить перед собой собственные цели, мне достало ума и интуиции, чтобы решить довольно много не решенных до меня задач, и я сумел воспользоваться языком, чтобы сообщить о своих находках другим. К счастью для меня, общество оказалось готово заплатить мне за эту работу. Столетия назад я мог бы, наверное, как и многие другие, построить свою идентичность фермера или ремесленника, но с тех пор развитие технологий сильно сократило область, занимаемую такими профессиями. Это означает, что теперь стало невозможно каждому строить свою идентичность в сельском хозяйстве или в ремеслах.
Лично меня совсем не беспокоит, что сегодняшние машины превосходят меня в навыках ручного труда – в копании или вязании: для меня это не хобби, не источник дохода и не повод собою гордиться. В самом деле, любые иллюзии, которые могли у меня возникнуть по этому поводу, разбились, когда мне было всего восемь лет: у меня были уроки вязания в школе, показавшие мою полную неспособность к этому делу, и я смог хоть как-то справиться с данным мне заданием только благодаря помощи сострадательной пятиклассницы, сжалившейся надо мной.
Но если технологии будут продолжать развиваться, не случится ли так, что AI со временем превзойдет людей также и в том, чем я горжусь сейчас и за что меня ценят на рынке труда? Стюарт Рассел признавался мне, как ему с коллегами довелось недавно испытать момент искушения “выразиться по матушке”, когда они вдруг стали свидетелями такого, чего не ожидали от искусственного интеллекта еще много-много лет. Позвольте, пожалуйста, и мне рассказать вам о некоторых подобных моментах, в которых я вижу грядущую победу над многими из человеческих способностей.
Прорывы
В 2014 году, когда я смотрел видео, на котором разработанная DeepMind система с искусственным интеллектом училась играть в компьютерные игры, у меня отвисла челюсть. В особенности хорошо искусственному интеллекту удавалось играть в Breakout (см. рис. 3.1), классическую игру Atari, с нежностью вспоминаемую мной с подросткового возраста. Цель игры в том, чтобы, перемещая платформу, заставлять шарик биться о кирпичную стену. Всякий раз, когда удается выбить из стены кирпич, он пропадает, а счет увеличивается.
В тот день я написал несколько компьютерных игр, и хорошо знал, что написать программу, которая может сыграть в Breakout, совсем не трудно, но это было не то, что сделала команда DeepMind. Они сделали другое: создали девственно чистый AI, который ничего не знал об этой игре, как и о любых других играх, и вдобавок не имел никакого понятия о том, что такое игры, платформы, кирпичи или шарики. Их AI знал лишь одно: длинный список чисел, загружающихся через равные интервалы времени и представляющих текущий счет, и еще один длинный список, которые мы (но не AI) интерпретировали бы как описание цвета и освещенности разных частей экрана. AI просто велели максимизировать счет, выставляя с регулярными интервалами числа, которые мы (но не AI) будем распознавать как коды, соответствующие определенным нажатиям клавиш.
Рис. 3.1
Искусственный интеллект DeepMind учился проходить аркадную игру Breakout на платформе Atari с нуля, для чего использовались методы машинного обучения с подкреплением. Вскоре DeepMind самостоятельно открыл оптимальную стратегию: пробивать в левом краю кирпичной стены дыру и загонять в эту дыру игровой шарик, который, оказавшись в замкнутом пространстве, быстро увеличивает счет. Я добавил на этом рисунке стрелки, показывающие траектории платформы и шарика.
Поначалу AI играл ужасно: он бессмысленно толкал платформу влево и вправо, как слепой, почти каждый раз промахиваясь мимо шарика. В какой-то момент у него, казалось, возникла идея, что двигать платформу по направлению к шарику – это, наверное, правильно, но шарик все равно пролетал мимо. Мастерство AI, однако, продолжало расти с практикой, и вскоре он стал играть значительно лучше, чем я когда бы то ни было, безошибочно отбивая шарик, как бы быстро тот ни двигался. И тут-то и пришло время моей челюсти отвиснуть: AI непостижимым образом смог раскрыть знакомую мне стратегию максимизации очков: всегда целиться в верхний левый угол, чтобы, пробив дырку в кирпичной кладке, загонять шарик туда, позволяя ему там долго прыгать между тыльной стороной стены и границей игрового поля. Это действительно казалось разумным решением. Позже Демис Хассабис говорил мне, что программисты компании DeepMind не знали этого трюка, пока созданный ими искусственный интеллект не открыл им глаза. Я всем рекомендую посмотреть этот ролик, перейдя по ссылке, которую я здесь привожу{8}.
В том, как все это делалось, было что-то до такой степени человеческое, что мне стало не по себе: я видел AI, у которого была цель и который достиг совершенства на пути к ней, значительно обогнав своих создателей. В предыдущей главе мы определили интеллект просто как способность достигать сложных целей, и в этом смысле AI DeepMind становился все более умным в моих глазах (хотя бы и в очень узком смысле освоения премудростей единственной игры). В первой главе мы уже встречались с тем, что специалисты по информатике называют интеллектуальными агентами: это сущности, которые собирают информацию об окружающей среде от датчиков, а затем обрабатывают эту информацию, чтобы решить, как действовать в этой среде. Хотя игровой искусственный интеллект DeepMind жил в чрезвычайно простом виртуальном мире, состоящем из кирпичей, шариков и платформы, я не мог отрицать, что этот агент был разумным.
