Что мы думаем о машинах, которые думают. Ведущие мировые учёные об искусственном интеллекте - Джон Брокман

Будем ли мы управлять ими? Можем ли мы настаивать на том, чтобы у них должна быть мотивация заботиться о нас? Нет. Даже если мы видим, что́ происходит, то слишком сильно желаем того, что машины дают нам, и обмениваем на это свою независимость.

Вы спрашиваете меня, что я думаю о мыслящих машинах? Я думаю, что превращаюсь из крошечной самостоятельной мыслящей машины в часть много более крупной мыслящей машины.

Тим О’Райли

Основатель и генеральный директор O’Reilly Media, Inc.

Гилберт Кит Честертон однажды сказал: «Слабость всех утопий в том, что они берут величайшую проблему человека и предполагают, что она преодолена, а затем приводят тщательное описание преодоления более мелких»{5}. Подозреваю, что при попытке понять мыслящие машины мы сталкиваемся со схожей головоломкой. Мы выборочно рассматриваем одни проблемы, игнорируя другие — фундаментальные.

Хотя ученые мужи и признают, что искусственный интеллект может быть не похож на нас, и рассуждают о рисках, которые скрываются за этими различиями, они делают излишне смелое допущение об индивидуальном самосознании. Искусственный интеллект, как предполагается, — это индивидуальное сознание.

А что, если наоборот, если ИИ скорее многоклеточный организм, дальнейшая эукариотическая эволюция нашего прокариотического самосознания? Мало того, а что, если мы даже не клетки такого организма, а его микробиом? И что, если его интеллект сейчас похож на интеллект Grypania spiralis — старейшего из известных многоклеточных эукариотов, еще не обладающего самосознанием, которое есть у людей, но уже прочно вставшего на эволюционный путь, ведущий к современному человеку? Такое представление — в лучшем случае метафора, но я полагаю, довольно полезная.

Возможно, что люди — это микробиом, живущий внутри искусственного интеллекта, который еще только зарождается! Мы знаем, что без нашего микробиома нам не выжить. Возможно, глобальный ИИ имеет схожие признаки: это не самостоятельная сущность, а симбионт, внутри которого живет человеческое самосознание.

Следуя этой логике, мы могли бы заключить, что существует примитивный глобальный мозг, состоящий не только из всех подключенных к Сети устройств, но также и из использующих их людей. Органы чувств этого глобального мозга — камеры, микрофоны, клавиатуры, локационные датчики каждого компьютера или смартфона и устройства, принадлежащие к «интернету вещей». Мысли этого глобального мозга — продукт коллективной работы миллионов отдельных взаимодействующих клеток.

Дэнни Хиллис, как говорят, однажды заметил: «Глобальное сознание — это именно та штука, которая решила, что кофейники для декафа[49] должны быть оранжевыми». Мем разошелся — не повсеместно, что и говорить, но паттерн определенно распространяется. Новости, идеи и изображения теперь разлетаются посредством поисковых систем и социальных сетей в глобальном мозге за секунды, а не за годы.

И по интернету быстро расходятся не только идеи и сенсации (новости об актуальных событиях). В своей книге «Собор Тьюринга» (Turing’s Cathedral) Джордж Дайсон размышляет о том, что распространение «кодов», то есть программ, от компьютера к компьютеру сродни распространению вирусов и, возможно, более сложных живых организмов, которые завладевают хозяином и заставляют его системы работать так, чтобы они воспроизводили эти программы. Когда люди подключаются к интернету или заходят в социальные сети, они воспроизводят их коды на своем локальном машинном узле. Они взаимодействуют с программой, а она изменяет их поведение. Это верно для любого софта, но в эпоху интернета существует ряд приложений, явной целью которых является распространение мыслей и идей. Другие программы все больше наращивают новые возможности для «кремниевого» обучения и автономного реагирования. Таким образом, организм совершенствуется.

Когда люди совместно с этими программами делятся картинками или идеями, то некоторым из них суждено лишь промелькнуть, а другие приживаются и становятся воспоминаниями и устойчивыми мемами. Когда новости из разных стран распространяются по всему миру за считанные мгновения, разве не является это мыслительным процессом некоего глобального мозга? Когда идея завладевает миллионами отдельных умов и подкрепляется повторением в наших кремниевых сетях, разве это нельзя назвать устойчивой мыслью?

Виды «мыслей», которые есть у глобального мозга, отличаются от тех, что бывают у отдельного человека или менее связанного общества. В лучшем случае эти мысли допускают скоординированную память беспрецедентного масштаба, а иногда даже непредвиденную изобретательность и новые формы кооперации, в худшем — принятие дезинформации за истину и коррозийное воздействие на общественный строй, которые возникают в результате того, что одна часть Сети пытается получить преимущество за счет других (вспомним о спаме и мошенничестве или о поведении финансовых рынков в последние десятилетия).

Искусственный интеллект, с которым нам предстоит столкнуться, не будет разумом отдельной машины. Это не будет нечто чужое в наших глазах. Им вполне можем оказаться и мы сами.

Энди Кларк

Философ и когнитивист, Эдинбургский университет; автор книги «Расширяя разум: Материальное воплощение, действие и познавательное расширение» (Supersizing the Mind: Embodiment, Action, and Cognitive Extension)

Общая тема в последних работах об искусственном интеллекте — это то, что лучшие из новых обучающихся машин станут основой для «иных» форм интеллекта. Сам я не так уж в этом уверен. К идее об «ином» ИИ обычно приходят в процессе следующих рассуждений. Лучший способ заставить компьютер решать сложные практические задачи состоит в том, чтобы сделать из них статистически сенcитивные обучающиеся машины, способные извлекать максимальную выгоду из использования больших данных. Такие машины часто будут учиться решать сложные проблемы путем выявления паттернов, паттернов среди паттернов и паттернов внутри паттернов, глубоко скрытых в многочисленных потоках данных, к которым у машин есть доступ. Этого, скорее всего, удастся достичь благодаря использованию алгоритмов глубинного обучения, позволяющему машинам все глубже вгрызаться в потоки данных. После завершения такого обучения его результаты становятся системой, которая работает, но обладает структурой знаний, непрозрачной для инженеров и программистов, что выполняли первоначальную настройку.

Непрозрачной? В некотором смысле да. Нам не узнать наверняка (по крайней мере, без дополнительных исследований), каким станет код программы в результате всего такого обучения — глубинного, многоуровневого, основанного на статистических данных. Но будет ли это чем-то «иным»? Сейчас я сделаю одно рискованное утверждение и попытаюсь его проверить. Подозреваю, что чем дольше машины учатся, тем более человеческим становятся их способы мышления. Это рано или поздно приведет к тому, что у нейронных сетей появятся широкие структуры концептов, схожих с человеческими, с помощью которых они будут подходить к своим задачам и принимать решения. Они могут даже научиться использовать эмоциональные и этические ярлыки примерно таким образом, как это делаем мы. Если я прав, то мои выводы не содержат никаких причин для общего беспокойства насчет того, что новоявленные интеллекты окажутся слишком непохожими на человеческий разум, что мы не сможем понять их цели и интересы и что это повлияет на нас непредсказуемым образом. Я предполагаю, что искусственный интеллект повлияет на нас даже слишком знакомым нам образом, а следовательно, можно надеяться, что достаточно будет ограничиться обычными мерами: взаимоуважением и уважением чужой свободы.