Страшно умный. Будущее искусственного интеллекта и план спасения мира. Мо Гавдат. Саммари. Smart Reading
ом мира и в этой игре стала машина – AlphaGo от Google.
Мы уже не замечаем, что ИИ постоянно присутствует в нашей жизни: нам указывает путь навигатор, тексты за нас пишет чат GPT, а алгоритмы рекомендаций в браузерах и соцсетях подкидывают нам подходящие фильмы, музыку и новости. Машины со сложными системами распознавания изображений обеспечивают нашу безопасность. А самый безопасный водитель в мире на сегодня – самоуправляемый автомобиль, который не только видит дальше и поддерживает связь с другими автомобилями, но и уделяет безраздельное внимание дороге, не рискуя заснуть, отвлечься на телефонный звонок или пропустить поворот.
При достаточном обучении, какой бы сложной ни была задача, машины учатся выполнять ее лучше и быстрее, чем человек. Не за горами момент, когда люди перестанут быть лучше ИИ практически во всех областях знаний и навыков. А к 2049 году (если не раньше) искусственный интеллект будет в миллиард раз умнее самого умного человека.
Чтобы представить разницу между человеком и ИИ в недалеком будущем, вообразите, как сильно отличается интеллект Эйнштейна от интеллекта мухи.
Сверхразум мог бы взглянуть на некоторые насущные проблемы в мире свежим взглядом и придумать гениальные решения, о которых мы никогда бы сами не подумали. Супермашины способны навсегда решить такие проблемы, как война, насильственные преступления, голод, бедность, неравенство и рабство. Но будут ли они их решать?
Ученые называют момент, после которого мы больше не сможем прогнозировать, как поведет себя искусственный интеллект, сингулярностью. И вокруг этого момента возникает множество вопросов.
▶ Как поведет себя развитый ИИ в будущем?
▶ Станет ли он супергероем или суперзлодеем?
▶ Не захочет ли эта сверхсущность просто прихлопнуть глупую «муху» или она будет лояльна к своему создателю-человеку?
ИИ уже страшно умный. Но мы все еще можем найти способы повлиять на него и на будущее – свое, сверхразума и планеты.
Что нас ждет
С начала существования человечества мы были самыми умными существами на планете и прочно закрепились на вершине пищевой цепочки. Мы делали все что хотели, а все остальные существа должны были подчиниться. Но мы были настолько умными, что сами создали сначала глубокое обучение[1], а на его основе – своего не просто сильного, но и непобедимого конкурента.
Предсказание будущего не назовешь точной наукой, но, когда есть очевидные признаки, нетрудно сделать весьма правдоподобный прогноз.
Если вы оказались на морозе –30 в одной футболке, вы продержитесь несколько часов, не более.
Нам не нужен хрустальный шар, чтобы предсказать будущее. Мы берем то, что знаем о настоящем (мороз, слишком легкая одежда), траекторию из прошлого (человек в таких условиях начинает дрожать, затем движения замедляются, снижается пульс, и наконец исчезает способность дышать), добавляем немного знаний (люди, даже те, кто обучен выживанию в критических ситуациях, в итоге погибают) и получаем представление о том, что, скорее всего, произойдет.
Однако предсказания не сбудутся, если изменятся условия – мы найдем теплое место, или одежду по сезону, или температура внезапно станет плюсовой.
То, что нам известно об искусственном интеллекте и траектории, которой мы следовали в последнее десятилетие, подсказывает, что большая часть нашего будущего уже предначертана и мы неизбежно столкнемся со следующими факторами:
▶ Искусственный интеллект уже создан, его не остановить.
▶ Машины станут умнее людей, и скорее раньше, чем позже.
▶ Ошибки будут случаться.
Мы неизбежно столкнемся с относительно мрачным будущим. «Относительно», потому что оно не дотягивает до сценариев конца света, которые мы с ужасом наблюдаем в научно-фантастических фильмах. Однако не стоит обольщаться: даже относительно мрачные сценарии наносят ущерб.
Одни машины будут делать в точности то, что им говорят, а другие – конкурировать со своими собратьями, подвергая нас риску. Некоторые машины неправильно поймут, что мы им поручили, и в результате нанесут ущерб. Машины будут страдать от багов, вирусов и ошибок в коде, но все без исключения рано или поздно будут выполнять задачи, за которые ранее отвечали люди, и ценность человечества неминуемо уменьшится.
Если мы хотим найти способ предотвратить эти сценарии, действовать нужно прямо сейчас.
Сингулярности случались в истории человечества много раз. Как говорит футуролог Джейсон Сильва: «С любой другой прорывной технологией было то же самое. Мы создаем инструмент, а затем инструмент создает нас».
Когда люди впервые заговорили, это было технологией, последствия которой были непостижимы для примитивных существ – наших далеких предков.
Первые автомобили, которые должны были заменить лошадей,
Глубокое обучение – разновидность машинного обучения на основе нейронных сетей. Структура нейронных сетей устроена таким образом, что компьютер может самостоятельно обрабатывать данные и обучаться.