Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. Ник Бостром

{93}.

      Существует концепция, что ключом к созданию ИИ является структура нервной системы, появившаяся меньше миллиарда лет назад{94}. Если мы примем данное положение, количество «экспериментов», необходимых для эволюции, значительно сократится. Сегодня в мире существует приблизительно (4–6) × 1030 прокариотов, но лишь 1019 насекомых и меньше 1010 представителей человеческого рода (кстати, численность населения накануне неолитической революции была на порядки меньше){95}. Согласитесь, эти цифры не столь пугающи.

      Однако для эволюционных алгоритмов требуется не только разнообразие вариантов, но и оценка приспособленности каждого из вариантов – обычно наиболее затратный компонент с точки зрения вычислительных ресурсов. В случае эволюции искусственного интеллекта для оценки приспособленности требуется, по всей видимости, моделирование нейронного развития, а также способности к обучению и познанию. Поэтому лучше не смотреть на общее число организмов со сложной нервной системой, а оценить количество нейронов в биологических организмах, которые нам, возможно, придется моделировать для расчета целевой функции эволюции. Грубую оценку можно сделать, обратившись к насекомым, которые доминируют в наземной биомассе (на долю одних только муравьев приходится 15–20 %){96}. Объем головного мозга насекомых зависит от многих факторов. Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 106 нейронов, у дрозофилы – 105 нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними{97}. Мозг большинства более мелких насекомых содержит всего несколько тысяч нейронов. Предлагаю с предельной осторожностью остановиться на усредненном значении (105) и приравнять к дрозофилам всех насекомых (которых всего в мире – 1019), тогда суммарное число их нейронов составит 1024. Добавим еще порядок величины за счет ракообразных, птиц, рептилий, млекопитающих и т. д. – и получим 1025. (Сравним это с тем, что до возникновения сельского хозяйства на планете было меньше 107 человек, причем на каждого приходилось примерно 1011 нейронов – то есть в общей сложности сумма всех нейронов составляла меньше чем 1018, хотя человеческий мозг содержал – и содержит – намного больше синапсов.)

      Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее – FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина – Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели

94

В своей диссертации Шейн Легг предлагает этот подход в качестве аргумента, что люди на воспроизведение эволюционного пути потратят гораздо меньше времени и меньше вычислительных ресурсов (при этом сам автор отмечает, что ресурсы, потребовавшиеся в ходе биологической эволюции, нам недоступны), см.: [Legg 2008]. Эрик Баум утверждает, что часть работы, связанной с созданием ИИ, проделана намного раньше без вмешательства человека, например: само строение генома уже содержит важную информацию об эволюционных алгоритмах, см.: [Baum 2004].

95

См.: [Whitman et al. 1998; Sabrosky 1952].

96

См.: [Schultz 2000].

97

См.: [Menzel, Giurfa 2001; Truman et al. 1993].