Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. Ник Бостром

43 человека. AGI – конференции «Универсальный искусственный интеллект» и «Универсальный искусственный интеллект – степень воздействия и угрозы» (Оксфорд, декабрь 2012); всего участников – 111 человек, количество респондентов – 72 человека. EETN – съезд Греческой ассоциации искусственного интеллекта (апрель, 2013); всего участников – 250 человек, количество респондентов – 26 человек. TOP100 – опрос ведущих специалистов по искусственному интеллекту в соответствии с индексом цитирования (май 2013); всего в списке – 100 человек, количество респондентов – 29 человек.

      84

      См.: [Kruel 2011] – в работе собраны интервью с 28 специалистами по ИИ и в смежных областях.

      85

      На диаграмме показаны перенормированные медианные оценки. Средние значения несколько отличаются. Например, средние значения для варианта «чрезвычайно негативное» были равны 7,6 % (в Tоп-100) и 17,2 % (в объединенной оценке по всем опросам).

      86

      В литературе встречается огромное количество подтверждений ненадежности прогнозов экспертов во многих областях, поэтому есть все основания полагать, что подобное положение истинно и для сферы изучения искусственного интеллекта. В частности, делающие прогнозы люди, как правило, слишком уверенные в своей правоте, считают себя более точными предсказателями, чем это есть на самом деле, и поэтому присваивают слишком низкую вероятность возможности, что их любимая гипотеза может оказаться ложной [Tetlock 2005]. (О других документально зафиксированных заблуждениях см., например: [Gilovich et al. 2002].) Однако неопределенность – неотъемлемая черта человеческой жизни, и многие наши действия неизбежно основаны на вероятностных прогнозах, то есть ожиданиях того, какие из возможных событий произойдут скорее всего. Отказ от более четко сформулированных вероятностных прогнозов не устранит эпистемологическую проблему, а лишь задвинет ее в тень [Bostrom 2007]. Вместо этого нашей реакцией на чрезмерную самонадеянность должны стать как расширение доверительных интервалов, или интервалов правдоподобия, так и борьба с собственными предубеждениями путем рассмотрения проблемы с различных точек зрения и тренировки интеллектуальной честности. В долгосрочной перспективе можно также работать над созданием методик, подходов к обучению и институтов, которые помогут нам достичь лучших проверочных образцов. См. также: [Armstrong, Sotala 2012].

      87

      Во-первых, этому определению сверхразума наиболее близка формулировка, опубликованная в работах: [Bostrom 2003 c; Bostrom 2006 a]; во-вторых, оно вполне отвечает формализованному условию Шейна Легга: «Интеллект оценивается способностью агента добиваться своей цели в широком диапазоне условий» [Legg 2008]; в-третьих, оно очень напоминает описание, сделанное Ирвингом Гудом, которое приведено нами в главе 1 настоящего издания: «Давайте определим сверхразумную машину как машину, которая в значительной степени превосходит интеллектуальные возможности любого умнейшего человека» [Good 1965, p. 33].

      88

      По той же причине не буду выстраивать никаких предположений, сможет ли сверхразумная машина обрести «истинную интенциональность», то есть иметь самосознание и действовать преднамеренно (при всем уважении к Джону Сёрлу, она, по