Революция разума: на подступах к Сингулярности. Как технологии изменят общество и сознание - Рэймонд Курцвейл Страница 18

Аналогичным образом, когда анализ больших объемов данных не давал ощутимой выгоды, компании собирали информацию только в тех областях, где это не требовало больших затрат. Но по мере развития методов машинного обучения и удешевления оборудования экономическая (а заодно и социальная) значимость труднодоступных данных будет только возрастать. В самом деле, буквально за последний год или два наши возможности по сбору, хранению, сортировке и анализу информации, касающейся человеческих навыков, значительно расширились137. В Кремниевой долине все только и говорят о больших данных, и не зря: фундаментальное преимущество этой технологии в том, что благодаря ей методы машинного обучения начинают приносить практическую пользу, что было невозможно при использовании малых объемов данных. В течение 2020-х годов этот процесс затронет практически все человеческие навыки.

Говоря о прогрессе ИИ в освоении отдельных навыков, стоит упомянуть любопытный факт. Мы привыкли думать о человеческом интеллекте как о некоей цельной сущности, которой ИИ либо обладает, либо нет. Но гораздо точнее и полезнее с практической точки зрения рассматривать человеческий разум как хитросплетение множества различных когнитивных навыков. Частью из них, например способностью узнавать себя в зеркале, обладают даже высокоразвитые животные, такие как слоны или шимпанзе. Другие, такие как умение сочинять музыку, доступны исключительно людям, и то не всем в равной степени. Умственные способности могут различаться не только от человека к человеку; в рамках одной личности навыки тоже бывают выражены в очень разной степени. Кто-то может быть математическим гением, но ужасно играть в шахматы; или обладать эйдетической (фотографической) памятью, но совершенно не уметь общаться с людьми. Прекрасным примером является герой Дастина Хоффмана в кинофильме «Человек дождя».

Когда разработчики ИИ говорят об интеллекте уровня человеческого, они обычно имеют в виду возможности лучших представителей нашего вида в конкретной области. В каких-то задачах даже очень талантливый человек ненамного превосходит среднестатистического, например, в распознавании букв родного алфавита. В то же время в других областях, таких как исследования по теоретической физике, разница между обычным человеком и мастером своего дела поистине огромна. В последнем случае может пройти ощутимо больше времени между тем, когда ИИ научится выполнять работу на уровне обычного человека и сумеет превзойти мастеров. Пока сложно сказать, какие именно навыки машинам будет труднее всего освоить. Возможно, в 2034 году ИИ будет легко писать музыкальные хиты и завоевывать премии «Грэмми», но не сможет сочинить сценарий, достойный премии «Оскар»; решит математические «Задачи тысячелетия», но не предложит новых философских концепций. Таким образом, переходный период после того, как ИИ пройдет тест Тьюринга и превзойдет человека почти во всех областях, но все еще будет уступать гениям в некоторых особых навыках, может оказаться достаточно долгим.

Применительно к достижению Сингулярности главное – это умение программировать вычислительную технику, а также владение сопутствующими дисциплинами, таками как теоретические компьютерные исследования. Это ключевое умение, которое позволит создать сверхмощный ИИ. Как только мы разработаем ИИ, способный обучать себя программированию (самостоятельно либо с помощью программиста-ассистента), запустится цикл положительной обратной связи. Ирвинг Джон Гуд, коллега Алана Тьюринга, еще в 1965 году предвидел, что такой механизм приведет к «взрывному росту интеллекта»138. Компьютеры работают быстрее людей, поэтому, исключив программистов из процесса разработки ИИ, можно добиться невероятного прогресса. Теоретики в сфере ИИ в шутку называют этот феномен «ФУУУМ», как будто график результатов ИИ выходит за пределы шкалы, сопровождаемый звуковым эффектом из комиксов139.

Часть исследователей, например Элиезер Юдковский, считает, что этот переход произойдет крайне быстро, сродни вертикальному взлету, и займет считаные месяцы, если вообще не минуты. Другие, в частности Робин Хэнсон, уверены, что процесс будет идти постепенно, аналогично плавному «набору высоты», на протяжении нескольких лет140. Я придерживаюсь промежуточной позиции. На мой взгляд, физические ограничения, такие как недостаточная мощность аппаратного обеспечения, а также нехватка ресурсов и актуальных данных, не дадут «ФУУУМу» произойти мгновенно. Однако нам необходимо продумать план действий на случай, если вертикальный взлет пойдет не по выгодному для нас сценарию. Важно помнить, что взрывной рост способностей позволит ИИ быстро овладеть и другими навыками, более сложными для него, чем самопрограммирование.

Машинное обучение становится все более экономичным, поэтому маловероятно, что именно вычислительная мощность станет сдерживающим фактором в создании разума уровня человеческого. Суперкомпьютеры уже с большим запасом укладываются в требования, которые ставит перед ними задача симуляции мозга человека. В 2023 году самый мощный суперкомпьютер Frontier, построенный Национальной лабораторией Ок-Риджа, уже способен выполнять порядка 1018 вычислений в секунду141, что превосходит предполагаемую максимальную производительность человеческого мозга (1014 операций в секунду) в 10 000 раз142.

В книге «Сингулярность уже близка» я приводил оценку вычислительной мощности мозга: 1016 операций в секунду. Эта величина получилась с учетом того, что в мозгу содержится порядка 1011 нейронов, от каждого из которых отходит по 103 синапсов, способных посылать 102 сигналов в секунду143. Однако, как я тогда же отметил, мне нужна была верхняя оценка. На самом деле, как показывают исследования, мозг выполняет намного меньшее количество операций каждую секунду. Нейроны активируются гораздо реже, чем мы предполагали: не двести раз в секунду, как это могло бы быть теоретически, а примерно один раз в секунду144. Более того, исследователи в проекте AI Impacts, проанализировав потребление энергии мозгом, предположили, что каждый нейрон в среднем возбуждается 0,29 раза в секунду145. Это означает, что общее количество операций за секунду может составлять всего лишь 1013. Ханс Моравец, используя другой метод, получил такую же оценку, опубликованную в его книге «Дети разума: перспективы интеллекта роботов и людей»146.

Мы все еще рассуждаем в предположении, что для функционирования разума необходимы все нейроны мозга, хотя уже знаем, что это не так. Параллелизм операций в мозгу еще плохо изучен, но известно, что отдельные нейроны и целые модули выполняют дублирующие функции или операции, которые хотя бы в теории могли бы осуществляться в другой области. Подтверждением тому служат истории полного восстановления работоспособности людей после инсультов или травм, затрагивающих часть мозга147. Так что объем вычислений, необходимый для моделирования нейронных структур, имеющих отношение к разуму, будет еще скромнее, чем приведенные выше оценки. Поэтому величина 1014 операций в секунду кажется надежной верхней границей. По состоянию на 2023 год такое быстродействие может обеспечить электроника стоимостью всего в тысячу долларов148. Даже если в итоге потребуется 1016 операций в секунду, к 2032 году мы сможем уложиться