ловечество перед системной проблемой, которая имеет технологическое, экономическое, общественно-политическое и экзистенциальное измерения.
Андрей Курпатов прогнозирует, как изменится окружающий нас мир, когда ИИ начнут использовать во всех областях человеческой деятельности.
Искусственный интеллект уже сочиняет музыку и пишет сценарии к фильмам. Скоро ИИ сможет заменить работника, вторую половинку, а для некоторых даже икону.
Если ИИ будет развиваться и дальше, а люди продолжат деградировать, нас ждет Третья мировая война – за контроль над данными, ежесекундно производимыми человечеством. И если люди переживут Третью мировую, они и не заметят, как проиграют Четвертую – искусственному интеллекту. Цель книги – встряхнуть читателей, раскрыть им глаза на надвигающуюся трагедию, пока не стало слишком поздно.
Почему ИИ не победил раньше
В начале 60-х годов XX века ученые были полны оптимизма относительно развития искусственного интеллекта. Джон Ирвинг Гуд[2] придумал концепцию «интеллектуальной революции», согласно которой человеку достаточно создать одну сверхразумную машину, а она сможет разработать еще более умный ИИ и т. д. Однако в 1970–1980 годы мир разочаровался в возможностях искусственного интеллекта. Сегодняшний успех ИИ не был тогда возможен из-за нескольких препятствий:
▶ Нехватка вычислительных мощностей оборудования.
В 1960-е мощность современного смартфона обошлась бы в триллионы долларов, а сегодня этот мини-компьютер стоит не больше тысячи.
▶ Подход «сразу к сложному».
До середины 1980-х среди исследователей ИИ господствовал нисходящий подход. Считалось, что по сложности искусственный интеллект должен быть сразу же подобен механическому человеку. Сегодня от этого подхода отказались.
▶ Отсутствие больших данных[3].
Огромные массивы информации существовали еще со времен появления письменности. Тем не менее с приходом интернета количество данных превысило человеческие возможности их самостоятельно обработать. Сегодня ни один эксперт не может быть в курсе всей актуальной литературы, выпускаемой по его специализации.
После «зимы ИИ» подход к искусственному интеллекту изменился, и на смену пришел восходящий подход, или «от простого к сложному».
Сначала надо научить ИИ азам, а потом дать ему данные для обучения. Дальше нужно позволить машине самой постепенно прийти к успешному результату.
Такой подход напоминает взросление ребенка или эволюцию человека. Однако ИИ не требуются постоянные наставления или вмешательство природы. Кроме того, скорость обучения ИИ в разы превышает человеческие возможности.
Теперь, когда главные препятствия развитию ИИ исчезли, эволюция искусственного интеллекта подчиняется двум законам:
▶ Закон Мура был сформулирован Гордоном Муром, нынешним основателем компании Intel[4]. Изначально правило касалось только технологии транзисторов, которые стремительно дешевели и становились энергоэкономичнее.
Согласно закону Мура, мощность компьютеров будет увеличиваться каждые 18 месяцев. В течение примерно этого же времени размер компьютера и цена, затрачиваемая на его производство, будут уменьшаться. Вполне возможно, что технологии ИИ продолжат развиваться согласно этому закону.
▶ Закон ускоренной отдачи. Согласно мнению изобретателя и футуролога Рэя Курцвейла, новые изобретения испытывают экспоненциальный рост. Он проходит в три этапа:
I. Медленный рост, когда ведется поиск путей применения изобретения. На этом этапе происходит разработка слабого, узконаправленного ИИ.
Пример слабого искусственного интеллекта – Deep Blue, суперкомпьютер компании IBM. Тем не менее не стоит обманываться названием: так называемый слабый ИИ обыграл в 1997 году чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
Узконаправленный искусственный интеллект может решить какую-то конкретную задачу в определенной области. Если он запрограммирован отслеживать акции, он не сумеет сыграть сонату Бетховена, а тем более написать свою.
II. Быстрый рост возможностей и мощностей изобретения. Этой стадии соответствует сильный или общий ИИ.
Общий искусственный интеллект способен успешно справляться с задачами самого разного характера. Такой ИИ пока не создан.
III. Стабилизация – завершающий этап после резкого скачка роста, создает новую действительность.
После стабилизации появляется новая технологическая
Ирвинг Гуд – британский матема-тик-криптолог.
Big Data – огромные массивы структурированных и неструктурированных многообразных данных, а также методы их обработки с помощью специального программного обеспечения и других технологий, которые позволяют распределенно анализировать информацию.
Intel – транснациональная корпорация, разработчик и производитель электронных устройств и компьютерных компонентов.
