случаи применения ИИ уже меняют многие профессиональные области. Сложно представить, что какой-то сектор экономики останется нетронутым к 2062 году.
Общий искусственный интеллект
Все ИИ, которые мы обсуждали до этого, были способны решить только одну конкретную задачу. Играть в го. Читать маммограммы. Анализировать акции. Цель разработки общего искусственного интеллекта (ОИИ) – написать программу, которая может делать все так же, как (или лучше, чем) человек. До осуществления этой цели нам все еще далеко, и, несмотря на те спекуляции, которые можно увидеть в прессе, выполнению этой задачи препятствуют серьезные факторы.
Во-первых, люди быстрообучаемы. Им приходится такими быть. У них это в ДНК. Нет времени учиться на собственных ошибках, когда за тобой гонится тигр. Системы ИИ же учатся не так быстро. Последние успехи в их обучении, связанные с игрой в го, переводом с китайского или распознаванием изображений, основываются на обработке огромного количества данных.
Существует множество условий, в которых мы не имеем такого количества данных, а также условия, в которых мы никогда их не будем иметь. К примеру, мой робот сломается, если упадет слишком много раз, когда будет учиться ходить. Мы также не обладаем большим количеством информации, если речь идет о каком-то редком заболевании. Или в случае, если фондовый рынок обрушится. Чтобы заполнить эти лакуны, нужно создать ИИ, который учится так же быстро, как человек.
Во-вторых, люди хорошо умеют объяснять свои решения. Это не менее важно, чем умение их принимать. Я могу не согласиться на операцию, если врач не сможет объяснить, почему она необходима. Ядерный реактор должен объяснить, почему он прекращает работу. Системы же ИИ всё еще остаются черными ящиками[26]. Они дают ответы, но не объясняют, как их получили. Алгоритм глубокого обучения может определить, что на фотографии кошка, но не сможет сказать, как он это определил. По наличию шерсти или четырем милым лапкам? Он также не может сказать, почему это не собака. Нам нужно создать такой ИИ, который будет способен объяснить свое решение.
В-третьих, люди хорошо понимают мир, в котором живут. Когда мы рождаемся, мы почти ничего не знаем о том, как он устроен. Вот яблоко падает на землю из-за гравитации. Вот дождь – выпаренная влага, капающая с неба. Вот Земля вращается вокруг Солнца, а Луна – вокруг Земли. Разумеется, Луна подчиняется тем же законам гравитации, что и яблоко. Мы выучили все это и многое другое. Мы собираем информацию и синтезируем ее в общее представление о том, как работает наша Вселенная.
Современные ИИ на такое не способны. Если вы предлагаете компьютеру перевести фразу «мужчина был беременным», он не поймет, что она звучит странно. Если показать ему картинку человека, выпускающего из руки яблоко, он не сможет определить, что яблоко впоследствии упадет на землю с ускорением в 9,8 м/с2. Нам все еще необходимо разработать ИИ, который будет иметь цельное представление о мире. Систему,