Искусственный интеллект – надежды и опасения. Сборник

я обычно наблюдаю, как отдельные технологические этапы, казалось бы вполне реализуемые, оказываются невозможными, тогда как другие задачи, нерешаемые, как мне думается, легко осуществляются на практике. В общем, не узнаешь, пока не попробуешь.

      В 1950-х годах Джон фон Нейман, отчасти вдохновляясь беседами с Винером, ввел понятие «технологической сингулярности». Технологии имеют тенденцию улучшаться в геометрической прогрессии, скажем удваивать мощность или чувствительность приборов за некоторый интервал времени. (Например, с 1950 года компьютеры удваивали мощность примерно каждые два года – это наблюдение известно как закон Мура.) Фон Нейман экстраполировал наблюдаемый экспоненциальный технический прогресс и допустил, что «технический прогресс станет непостижимо быстрым и сложным», опережая человеческие возможности в уже не слишком отдаленном будущем. Действительно, если отталкиваться исключительно от наращивания вычислительных мощностей, выраженных в битах и битовых переходах, и прогнозировать будущее на основании текущих темпов, мы вправе утверждать, что компьютеры сравняются по возможностям с человеческим мозгом в ближайшие два-три-четыре десятилетия (в зависимости от того, как оценивать сложность процессов обработки информации в человеческом мозге).

      Провал первоначальных, чрезмерно оптимистичных прогнозов относительно создания полноценного ИИ на несколько десятилетий заглушил разговоры о технологической сингулярности, но после публикации работы Рэя Курцвейла «Сингулярность рядом» (2005) идея технического развития, ведущего к появлению суперинтеллекта, снова обрела силу. Кое-кто, включая самого Курцвейла, стал рассматривать эту сингулярность как возможность прорыва: мол, люди смогут объединить свои сознания со сверхразумом и тем самым обрести вечную жизнь. Стивен Хокинг и Илон Маск высказали опасения, что этот суперинтеллект окажется злонамеренным, и расценивали его как величайшую из нынешних угроз существованию человеческой цивилизации. Третьи, в том числе некоторые из авторов настоящей книги, полагают, что подобные опасения преувеличенны.

      Труды Винера и то обстоятельство, что он не сумел предугадать последствия развития кибернетики, неразрывно связаны с представлением о приближении технологической сингулярности. Его деятельность в сфере нейробиологии и первоначальная поддержка, которую он оказывал Маккаллоку и Питтсу, позволили разработать современные, поразительно эффективные методы глубинного обучения. За последнее десятилетие, особенно в последние пять лет, такие методы глубинного обучения наконец-то привели к возникновению, если воспользоваться одним из терминов Винера, гештальта: машина, например, способна распознавать в круге круг, даже если он наклонен и выглядит как эллипс. Винеровские концепции управления вкупе с изучением нейромышечной обратной связи имели большое значение для развития робототехники и послужили основой для разработки нейронных интерфейсов