как эволюционирует Вселенная. Возможно, этот суперкомпьютер уже окружает нас, просто мы слишком примитивны, чтобы слиться с ним в гармонии, осознать чей-то замысел и свою роль в нем. Но давайте мысли об этом оставим писателям-фантастам, а сами вернемся к вопросу о том, как совершается переход от формы № 2 к форме № 3.
Человек в масштабах биомассы Земли
Если измерять эволюционный успех какого-либо вида величиной биомассы, то человеку нечем особо похвастаться. Согласно подсчетам ученых[4], 80 % биомассы Земли составляют растения, 13 % – бактерии (в одном только кишечнике человека их больше, чем звезд в нашей Галактике), 2 % приходится на грибы, 0,20 % составляют насекомые, паукообразные и ракообразные, около 0,13 % – рыбы, потом еще 0,05 % – представители животного мира и только 0,01 % в общей биомассе Земли – это люди. Фактически грибов и насекомых на Земле гораздо больше, чем людей. При этом мы считаем, что планета – это наша песочница для игр, ибо мы «цари природы». В реальности же мы аномалия, ведь нас очень мало, но ни один вид не оказывает на планету столь сильного воздействия, как мы.
Глава 3
Три типа искусственного интеллекта
Искусственный интеллект пока не претендует на мировое господство и еще довольно долго к нему не приблизится. Не способен он пока и «осознать себя», ибо находится в зародыше, – если провести параллель с нами и нашими предками, ИИ сейчас в стадии всего лишь прибрежной амфибии, которая начинает потихоньку смотреть на сушу. До приматов и сложного сознания ИИ еще далеко. Экспертное сообщество условно разбило эволюцию искусственного интеллекта на три этапа. Сейчас он находится на первом – artificial narrow intelligence (ANI), или узконаправленный ИИ. Все примеры условно умных машин, что мы видим сегодня, начиная от голосовых ассистентов Siri (Apple), Google Assistant, Cortana (Microsoft), Alexa (Amazon) и «Алисы» («Яндекс»), всех умных ботов, роботизированных пылесосов, беспилотных автомобилей, суперкомпьютеров, обыгрывающих человека в шахматы, и заканчивая компьютерным зрением, наводящим ракеты боевого дрона на цель с лицом идентифицированного террориста, – все это примеры ANI, или машин, заточенных под выполнение одной очень узкой задачи. Чем уже задача, тем лучше машина с ней справляется. Например, в системах распознавания лиц и идентификации личности по их изображению в настоящее время достигнута теоретическая эффективность 99,97 % – это мизерные шансы остаться анонимным в условиях, когда на вас смотрит городская камера с подключенной нейронной сетью распознавания. Причем, что важно, этот результат будет доступен и вашей родной полиции, и спецслужбам, и враждебно настроенным хакерам, которые могут использовать идентификацию не по назначению, например выявляя в толпе сотрудников спецслужб, у которых (сюрприз!) тоже есть лица, – но об этом мы поговорим в одной из последующих глав. Если «натравить» машину на распознавание фотографий кошечек и собачек (еще несколько лет назад эта
https://nat-geo.ru/nature/biomassa-zemli-bolshe-vsego-vesyat-rasteniya/.
