Мартин Форд - Технологии, которые изменят мир
Вне всякого сомнения, решение проблемы заключается в адаптации нашей системы. Свободная рыночная экономика не является естественным явлением. На самом деле это механизм, который мы запустили и совершенствовали на протяжении веков: это двигатель, поддерживаемый стимулами.
Маркс хотел остановить этот двигатель. Нам нужно отрегулировать или в случае необходимости даже перестроить его так, чтобы он мог быть источником нашего процветания бесконечно.
Технологический парадокс
Большинство людей, которые смотрят фильмы или читают научно-фантастические романы, знакомы с потенциальными парадоксами, имеющими отношение к путешествиям во времени. Например, если бы вы могли отправиться в прошлое и сделать что-то, чтобы предотвратить знакомство ваших родителей до своего рождения или, может быть, убить себя в более молодом возрасте, то вы, вероятно, прекратили бы свое существование. И хотя нам не стоит слишком беспокоиться о практических проблемах владения машиной времени, полагаю, существует несколько схожая ситуация, связанная с технологиями в будущем.
Многие технологи, которые серьезно задумываются о будущем, считают, что может произойти много удивительного. Они прогнозируют изобретение глубоко интеллектуальных машин и передовых нанотехнологий, позволяющих трансформировать вещество, генерировать большое количество экологически чистой энергии и, возможно, создавать материальные объекты с той же легкостью, с какой мы создаем графики на экране компьютера. Кроме того, существует множество гипотез относительно фантастических медицинских достижений, которые могли бы вылечить основные заболевания и даже значительно увеличить продолжительность жизни человека[104].
Необходимо отметить, что все эти по-настоящему удивительные вещи потребуют огромных инвестиций. Безусловно, триллионы долларов нужно будет вложить для того, чтобы подобные технологии стали реальностью. Как я уже неоднократно подчеркивал, таких инвестиций не будет при отсутствии устойчивого потребительского спроса. В рамках свободной рыночной экономики ни один инвестор не будет делать капиталовложения, пока не дождется динамичного развития рынка технологий.
Я также буду утверждать, что уровень автоматизации, обсуждаемый в книге, – другими словами, мысль о том, что значительная часть рутинной работы будет автоматизирована, – изображается более низкой точкой на кривой технологии по сравнению с этими действительно фантастическими продуктами. Таким образом, в первую очередь произойдет автоматизация. Как я уже отмечал, если технология постоянно устраняет огромное количество работников и создает всеобщий страх в умах тех, у кого еще есть работа, потребительский спрос, безусловно, пошатнется. По сути, если нашу экономическую модель не приспособить к новой реальности, технология могла бы себя уничтожить. Довольно легко представить сценарий, в котором технология достигла определенной точки, но потом резко замедлилась или даже остановилась, прежде чем достигнуть по-настоящему потрясающих результатов.
Искусственный интеллект и тест Тьюринга
Эта книга в первую очередь посвящена потенциальным экономическим последствиям того, что исследователи в области искусственного интеллекта назвали бы ограниченным ИИ.
Иначе говоря, это техника и программное обеспечение, способные к сложному анализу, процессу принятия решений и аргументации в рамках относительно узкой области применения. Такие машины не очень интеллектуальны в любом смысле этого слова, но они достаточно компетентны в выполнении конкретных сложных задач и могут вполне превзойти человеческие возможности.
Применение ограниченного ИИ уже получило широкое распространение: экспертные системы, такие как программное обеспечение, которое может автономно управлять и совершать посадку авиалайнеров, многие дополнительные функции, встроенные в поисковые серверы, многопользовательские ролевые игры. Ограниченный ИИ представляет собой практическую сторону искусственного интеллекта, и по этой причине можно ожидать, что он привлечет значительные инвестиции в строительство коммерческой недвижимости. Техника, демонстрирующая значительно улучшенные возможности ограниченного ИИ, в результате может заменить значительное количество работников, выполняющих однотипные задачи.
В то время как ограниченный ИИ создается для решения реальных мировых проблем и вызывает серьезный коммерческий интерес, заветной целью искусственного интеллекта, конечно же, является мощный ИИ – создание действительно интеллектуальной машины. Внедрение мощного ИИ означало бы существование машины, которая в реальности конкурировала бы с человеком или, возможно, даже превосходила бы его в своей способности рассуждать. Приведенные мною аргументы не зависят от уровня ИИ, но стоит отметить, что, если бы изобрели такие «умные» машины и они стали бы доступными, то тенденции, которые я описывал здесь, вероятнее всего, усилились, а экономическое влияние, несомненно, было бы еще более катастрофичным. Поиски мощного ИИ потерпели неудачу ввиду чрезмерно оптимистичных прогнозов и ожиданий еще в 1980-х годах – задолго до того, как компьютерное аппаратное обеспечение стало достаточно быстрым, чтобы реализовать настоящий интеллект машин. Когда действительность оказалась далека от прогнозов, внимание и финансовая поддержка, сосредоточенные на поисках мощного ИИ, исчерпались. Несмотря на это, имеются данные, что благодаря крайне высокой производительности и доступности современных процессоров становится возможным восстановить исследования в этой области.
Изучение мощного ИИ можно условно разделить на два основных метода. Прямой вычислительный метод предусматривает переход традиционной алгоритмической компьютеризации в сферу истинного интеллекта. Он включает в себя разработку сложных программных приложений, которые демонстрируют общую способность к осмыслению. Второй метод начинается с попытки познать, а затем смоделировать человеческий мозг. Проект Blue Brain[105], результат сотрудничества Федеральной политехнической школы Лозанны в Швейцарии (один из лучших технических университетов Европы) и компании IBM, является одной из таких попыток смоделировать работу человеческого мозга. Как только исследователи получат представление об основных принципах работы мозга, то, скорее всего, на основе этих знаний можно будет создать искусственный интеллект. Он не был бы точной копией человеческого мозга, наоборот, это было бы нечто совершенно новое, но работающее по принципу аналогичной архитектуры.
Когда мощный ИИ сможет стать реальностью и возможно ли такое вообще? Я думаю, если опросить ведущих специалистов, работающих в данной области, последовали бы довольно разнообразные прогнозы. Оптимисты могли бы сказать, что это случится в течение следующих 20–30 лет. Более осторожная часть опрошенных предположила бы, что это произойдет лет этак через пятьдесят и более, а некоторые наверняка поспорили бы, что это никогда не осуществится.
Истинный искусственный интеллект – это идея, которая достаточно тесно переплетается с философией, а для некоторых людей – даже с религией. Какова природа интеллекта? Является ли он алгоритмическим? Можно ли его отделить от сознания или самосознания?
Роджер Пенроуз, один из ведущих мировых ученых в области математики и физики, написал несколько книг[106], предполагая, что истинный искусственный интеллект недостижим с помощью обычных компьютеров, поскольку, по его мнению, интеллект (или, по крайней мере, сознание) уходит своими корнями в квантовую механику – область физики, которая определяет вероятностные и, казалось бы, странные взаимодействия, происходящие между частицами субатомных размеров.
Если мощный ИИ действительно появится, как мы об этом узнаем? Впервые этим вопросом задался Алан Тьюринг почти 60 лет назад. Это легендарный британский математик и криптограф времен Второй мировой войны, считающийся основателем информатики. В 1950 году Тьюринг опубликовал работу, названную «Вычислительные машины и разум», в ней он предложил тест, который помог бы ответить на вопрос «Может ли машина мыслить?».
Тест Тьюринга был основан на популярной в то время игре. Говоря на современном языке, он представляет собой разговор в форме трехстороннего обмена мгновенными сообщениями. Один из участников является судьей. Остальные два – это человек и компьютер, одновременно пытающиеся в ходе беседы убедить судью, что они – люди. Если судья не может определить, кто из участников есть кто, в таком случае утверждают, что машина прошла тест Тьюринга.
Пожалуй, тест Тьюринга – это самый известный и широко используемый метод измерения истинного интеллекта машины. На практике правила теста нуждаются в дальнейшей корректировке, и вполне вероятно, что потребуется коллегия судей, а не один судья. На мой взгляд, основной проблемой в тесте Тьюринга является то, что данный тест, как сам Тьюринг указывал в своей статье, – это «имитационная игра». Что она на самом деле проверяет, так это способность умной машины подражать человеку. Это не испытание самого интеллекта. Предположим, что разговор может быть практически на любую тему, поэтому вполне очевидно, что умную машину можно сбить с толку отсутствием реального человеческого опыта.
