Революция разума: на подступах к Сингулярности. Как технологии изменят общество и сознание - Рэймонд Курцвейл Страница 4

Но каким конкретно образом это произойдет? Чтобы понять, что значит воссоздать мышление, для начала мы вспомним историю появления искусственного интеллекта и два различных подхода, которые возникли в связи с ним. Обратившись к нейробиологии, мы узнаем, как мозжечок и новая кора полушарий головного мозга создают наш разум, и разберемся, почему один из двух подходов оказался более подходящим. Затем мы рассмотрим технологию глубокого обучения, которая имитирует работу неокортекса, и увидим, какими еще способностями должен обладать ИИ, чтобы достичь человеческого уровня, и как мы сможем понять, что это произошло. Наконец, мы обсудим, как при поддержке сверхмощного ИИ нам удастся разработать устройства для подключения нашего мозга к компьютеру. Такие устройства позволят дополнить неокортекс новыми слоями электронных нейронов, что выведет наше мышление на принципиально новый уровень, увеличив скорость работы мозга в миллионы раз. Именно этот феномен я называю достижением Сингулярности.

Появление искусственного интеллекта

В 1950 году британский математик Алан Тьюринг (1912–1954) опубликовал в журнале Mind статью под названием «Вычислительные машины и разум»1. В ней Тьюринг поставил фундаментальный вопрос: может ли машина мыслить? Хотя идея о мыслящих машинах существует со времен древнегреческого мифа о бронзовом автомате Талосе 2, заслуга Тьюринга заключается в том, что он сумел свести эту концепцию к способности, которую можно проверить на опыте. Он предложил так называемую «игру в имитацию», также известную как «тест Тьюринга», в качестве способа определить, могут ли машинные вычисления решать те же когнитивные задачи, с которыми справляется наш мозг. В рамках теста арбитры, являющиеся людьми, общаются одновременно с искусственным интеллектом и участниками-статистами через обмен текстовыми сообщениями. При этом они не имеют никакой информации о своих собеседниках. Судьи могут задавать вопросы на любые темы по своему усмотрению. Если по истечении определенного времени судьи не могут с уверенностью определить, кто из собеседников был искусственным интеллектом, а кто – человеком, то можно считать, что ИИ успешно прошел тест.

Исследователей необычайно воодушевила новая научная формулировка давнего философского вопроса. В 1956 году математик Джон Маккарти (1927–2011) предложил провести двухмесячное исследование в Дартмутском колледже в Гановере, Нью-Гэпмшир, силами группы из десяти специалистов3. Вот как была сформулирована задача:

Исследование имеет своей целью проверить гипотезу, что способность к обучению или любое другое свойство интеллекта могут быть настолько тщательно формализованы, что машина сможет их имитировать. Будет предпринята попытка заставить компьютер пользоваться письменной речью, оперировать абстрактными понятиями, решать задачи, с которыми на данный момент может справиться только человек, а также научить программу совершенствовать саму себя4.

В преддверии конференции Маккарти предложил назвать новую область науки, благодаря которой впоследствии будут автоматизированы многие процессы, «искусственным интеллектом»5. Я не большой поклонник этого названия, поскольку из-за него создаваемый нами разум кажется как будто ненастоящим, но именно этот термин прижился в компьютерных науках.

Исследование провели, но цели, а именно: создать вычислительную машину, способную решить задачу, сформулированную на простом человеческом языке, конечно, за отведенные два месяца не достигли. Собственно, мы до сих пор занимаемся созданием такого компьютера, причем гораздо большими силами, чем десять исследователей. По данным китайского технологического гиганта Tencent, в 2017 году количество специалистов в области искусственного интеллекта во всем мире достигло 300 0006, а в 2019 году в «Обзоре специалистов в области ИИ по всему миру» его авторы Жан-Франсуа Ганье, Грейс Кизер и Йоан Манта насчитали 22 400 экспертов, публикующих статьи с оригинальными исследованиями в области ИИ, из которых 4000 были признаны весьма влиятельными7. По данным Стэнфордского института искусственного интеллекта, ориентированного на человека (Stanford HAI), в 2021 году разработчики ИИ опубликовали более 496 000 статей и подали более 141 000 заявок на патенты8. В 2022 году корпоративные инвестиции в ИИ по всему миру составили 189 миллиардов долларов, увеличившись в 13 раз за прошедшее десятилетие9. К моменту выхода этой книги суммы будут еще более внушительными.

Все это сложно было себе представить в 1956-м, когда участники Дартмутской конференции поставили перед собой задачу, которая не уступала по сложности созданию ИИ, способного пройти тест Тьюринга. Я уверен, что мы достигнем этого уже к 2029 году, и я не изменил своего прогноза, который опубликовал в 1999 году в книге «Век духовных машин»10. В те времена многие обозреватели сходились во мнении, что такого уровня технологий мы не достигнем никогда. Даже совсем недавно коллеги по отрасли считали мой прогноз чересчур оптимистичным. Например, опрос, проведенный в 2018 году, показал, что в среднем эксперты в сфере ИИ считают, что вычислительные машины не достигнут уровня человеческого интеллекта раньше 2060 года11. Однако в свете последних успехов в разработке больших языковых моделей многие ученые скорректировали свои ожидания. Когда я писал черновик этой книги, на сайте платформы для прогнозов Metaculus мнения относительно времени создания достаточно мощного ИИ колебались от 2040-х до 2050-х годов. Но темпы прогресса в последние два года вновь превзошли ожидания, и к маю 2022 года консенсус среди участников на Metaculus стал соответствовать обозначенной мной дате: 2029 год12. С тех пор высказывались и более смелые мнения, в частности, говорили о 2026 годе, так что технически мой изначальный прогноз теперь можно считать консервативным13.

Последнее время новые достижения в сфере ИИ поражают даже экспертов. Открытия не только происходят раньше, чем ожидалось, но главное, что они случаются внезапно, а не назревают в течение долгого времени. Например, в октябре 2014-го Томазо Поджио, эксперт по ИИ и когнитивной нейробиологии из Массачусетского технологического института, отвечая на вопрос журналиста, сказал: «Задача описать, что изображено на картинке, будет одной из самых сложных для искусственного интеллекта. Чтобы приблизиться к ее решению, нам потребуется провести еще множество фундаментальных исследований»14. Согласно оценке Поджио, этот рубеж должен был покориться нам лет через двадцать. Через месяц после этого интервью компания Google представила ИИ, умеющий решать ровно эту задачу – распознавать объекты на изображении. Когда обозреватель журнала New Yorker Раффи Хачадурян попросил Поджио прокомментировать это событие, тот в ответ высказал сомнение, что эта способность отражает наличие истинного интеллекта. Я пишу это не в качестве критики, а как пример общей тенденции. А именно: пока у ИИ