типа будут ниже, чем в случае с искусственным интеллектом. Кроме того, биосфера Земли, где органическая жизнь эволюционировала на основе симбиоза, не будет ограничением для продвинутого ИИ. В действительности наша среда обитания далека от оптимальной. В межпланетном и межзвездном пространстве для роботизированных фабрикантов откроется величайший простор для строительства, а небиологические «мозги» будут думать над идеями, настолько превосходящими наши фантазии, насколько теория струн превосходит мыслительные процессы мыши.
Абстрактное мышление биологического мозга стало основанием для появления культуры и науки во всей их полноте. Но эта деятельность, охватывающая самое большее несколько десятков тысячелетий, станет предтечей более мощных интеллектов неорганической, постчеловеческой эпохи. Кроме того, эволюция в иных мирах, обращающихся вокруг звезд, которые старше нашего Солнца, могла иметь фору перед земной. Если так, то пришельцы, вероятно, давно прошли стадию органического развития.
Так что не человеческий разум, а разум машин наиболее полно осмыслит мир. Именно их действия сильнее всего изменят наш мир, а возможно, и то, что находится за его пределами.
Поворотный момент для искусственного интеллекта
Стив Омохундро
ученый в self-aware systems, соучредитель центра исследования комплексных систем, иллинойсский университет
Прошлый год, похоже, был поворотным моментом для искусственного интеллекта и робототехники. Крупнейшие корпорации инвестировали в них миллиарды долларов. Технологии ИИ, например самообучающиеся системы, – уже сейчас привычный инструмент для распознавания речи, перевода, моделирования поведения, роботизированного управления, оценки рисков и др. По расчетам McKinsey, эти технологии к 2025 году принесут более 50 триллионов долларов. Если прогноз верен, в ближайшее время стоит ожидать значительного увеличения объемов инвестиций.
Новейшие достижения связаны с появлением дешевых вычислительных мощностей и изобилием данных для обучения искусственного интеллекта. Современный ИИ основывается на теории рациональных агентов, возникшей на базе исследований Джона фон Неймана и его коллег в области микроэкономики в 1940-х годах. Можно считать, что системы ИИ пытаются приблизиться к рациональному поведению, используя имеющиеся ограниченные ресурсы. Существует алгоритм расчета оптимального действия для достижения желаемого результата, но он вычислительно затратен. Эксперименты показывают, что простые алгоритмы обучения с большими объемами данных часто оказываются более эффективными, чем сложные модели, созданные вручную. Нынешние системы главным образом ценны тем, что вырабатывают более качественные статистические модели и статистические заключения для типологизации и принятия решений. Следующее поколение систем искусственного интеллекта сможет создавать и улучшать собственное программное
