Искусственный разум и новая эра человечества

Генри Киссинджер, 2021

В 2017 году нейронная сеть AlphaZero стала самым лучшим игроком в шахматы. Зная лишь правила игры, она смогла разработать уникальную выигрышную тактику всего за 4 часа. Спустя три года программа искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте смогла решить более сложную задачу – разработать новый вид антибиотика, халицин. Он способен уничтожать бактерии, устойчивые ко всем остальным лекарственным препаратам. Программное обучение проникает во все сферы жизни: его используют в транспортной отрасли, медицине, торговле, финансах, правоохранительной деятельности и других областях. Нейросети способны быстро придумывать идеи и инновации, на разработку которых людям потребовались бы десятилетия, если не вся жизнь. Ученые надеются, что благодаря ИИ мы сможем решить глобальные проблемы: найти лекарства от смертельных болезней, справиться с голодом и низким уровнем образования в отдельных регионах, безопасно освоить Мировой океан и космос. Но использование искусственного разума может иметь и негативные последствия, ведь многие процессы в его работе остаются непостижимыми для человека. Авторы этой книги собрали рассуждения о возможностях и проблемах, связанных с появлением ИИ. Они объясняют, какие радикальные изменения могут произойти в нашей истории, понимании мира и собственной роли в нем, и помогают осознать влияние ИИ на будущее нашего общества. Зачем читать • понять, как работает машинное обучение; • узнать, как будет выглядеть будущее, в котором люди сотрудничают с разумными машинами; • подготовиться к потенциальным опасностям, которые могут возникнуть из-за неправильного использования ИИ; • понять, как трансформируется безопасность и мировой порядок. Вы узнаете • какие социальные, политические, философские и этические проблемы возникнут перед человечеством в связи с распространением ИИ; • как ИИ будет влиять на международные отношения и развитие оборонной отрасли; • как будет выглядеть война с использованием ИИ; • чем поколение «ИИ-аборигенов» будет отличаться от современных людей. Для кого Для философов, политиков, социологов, общественных деятелей, инженеров и всех, кто интересуется развитием искусственного интеллекта.

Глава 1

Где мы находимся сейчас

В конце 2017 г. произошла тихая революция. Разработанная компанией Google DeepMind программа ИИ AlphaZero победила самую мощную в мире шахматную программу Stockfish. Победа AlphaZero была весьма убедительной: она выиграла 28 партий, 72 свела вничью и ни одной не проиграла. Через год она подтвердила свое мастерство: в матче из 1 тыс. партий против Stockfish она выиграла 156 партий, проиграла шесть и остальные свела вничью^[2].

Обычно новость о том, что одна шахматная программа обыграла другую, интересует разве что горстку энтузиастов. Но AlphaZero не была обычной шахматной программой. Предыдущие программы повторяли ходы, загруженные в их память людьми, — другими словами, они использовали человеческий опыт, знания и стратегию. Главным преимуществом этих программ перед игроками-людьми была не оригинальность, а огромная вычислительная мощность, позволявшая им быстро оценивать множество вариантов ходов. AlphaZero, напротив, не использовала запрограммированных ходов, комбинаций или стратегий, заимствованных у людей. Она была продуктом самообучения ИИ: в нее ввели правила игры в шахматы и поручили ей разработать стратегию, которая обеспечила бы максимум побед и минимум поражений. Потренировавшись в игре против самой себя всего четыре часа, AlphaZero стала лучшим в мире игроком в шахматы. До сих пор ни один человек не смог ее победить.

Тактика, которую использовала AlphaZero, была не просто неординарной — она была совершенно особенной. Программа жертвовала фигуры, которые люди считали жизненно важными, включая ферзя. Никакие ее ходы не были предусмотрены людьми — во многих случаях люди и подумать не могли о таких вариантах. Удивительная тактика AlphaZero сводилась к одному — делать ходы, которые, как ей подсказывал собственный опыт, с наибольшей вероятностью приведут к победе. Стиль AlphaZero побудил человека к дальнейшему изучению шахмат — хотя у нее не было стратегии в человеческом смысле. Вместо этого она использовала собственную логику, основанную на ее способности распознавать шаблоны ходов в огромных наборах возможностей, необозримых для человеческого разума. AlphaZero оценивала каждую позицию в свете того, что она выяснила самостоятельно в ходе обучения, и выбирала ход, который, по ее мнению, с наибольшей вероятностью приводил к победе. Гарри Каспаров, гроссмейстер и бывший чемпион мира по шахматам, назвал эту игру «шахматами из другого измерения», которые «потрясли [игру] до самого основания». Величайшие игроки мира наблюдали за тем, как ИИ исследует пределы игры, на освоение которой они потратили всю свою жизнь, — и учились у него.

В начале 2020 г. исследователи из Массачусетского технологического института (МТИ) объявили об открытии нового антибиотика, способного убивать штаммы бактерий, устойчивые ко всем известным антибиотикам. Обычно на разработку нового лекарства уходят годы дорогостоящих кропотливых усилий, поскольку исследователи начинают с тысяч возможных молекул, путем эмпирических оценок, проб и ошибок сводя выбор к небольшому количеству вариантов^[3]. Исследователям приходится оценивать шансы для тысяч молекул или пытаться добиться успеха, внося изменения в молекулярные структуры существующих лекарств.

В МТИ поступили иначе: они использовали ИИ. Сначала исследователи разработали обучающий набор, в котором закодированы данные о 2 тыс. известных антибиотиков — от их молекулярных масс и типов межатомных связей до способности подавлять рост бактерий. Пользуясь этим обучающим набором, ИИ изучил атрибуты антибактериальных молекул. Любопытно, что он определил такие общие признаки молекул, которые не были специально закодированы, — включая те, которые вообще не поддаются человеческому пониманию или классификации.

По завершении обучения исследователи поручили ИИ изучить библиотеку из 61 тыс. молекул, включавшую также лекарства, одобренные Управлением США по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA), и натуральные продукты, на предмет отбора молекул, которые: 1) окажутся, по мнению ИИ, эффективными антибиотиками; 2) не будут похожи на существующие антибиотики; и 3) не будут токсичными. В массиве из 61 тыс. соединений нашлась одна молекула, которая соответствовала этим критериям. В честь компьютера HAL 9000 из фильма «2001 год: Космическая одиссея» ее назвали халицин^[4].

Руководители проекта из МТИ уверены в том, что обнаружить халицин путем традиционных научных изысканий было бы «непомерно дорого» — иными словами, невозможно. Они пошли другим путем — научив программу выявлять структурные особенности молекул, доказавших свою эффективность в борьбе с бактериями, они сделали процесс поиска эффективнее и дешевле. Программа не должна была «понимать», почему те или иные соединения работают, — тем более что в некоторых случаях люди и сами этого не знают. Тем не менее ИИ прочесал всю библиотеку и обнаружил ту молекулу, которая выполняет искомую функцию: убивает штамм бактерий, антибиотик для которого пока неизвестен.

Открытие халицина стало триумфом. Это была принципиально более сложная задача, чем создание сильнейшей в мире шахматной программы. Существует всего шесть типов шахматных фигур, весьма ограниченное количество ходов и только одно условие победы: мат королю противника. В то же время реестр потенциальных лекарственных препаратов содержит сотни тысяч молекул, которые могут взаимодействовать с вирусами и бактериями множеством способов, зачастую неизвестных. Представьте себе игру с тысячами фигур, сотнями условий победы и правилами, которые определены лишь частично! Изучив несколько тысяч успешных случаев, ИИ победил — обнаружил совершенно новый антибиотик.

И это была не единственная находка ИИ. Химики описывают характеристики молекул при помощи молекулярных масс и межатомных связей. Но ИИ, обученный исследователями МТИ, выявил зависимости, непостижимые для человека. Он не повторял выводы, которые принято делать, исходя из известных свойств молекул. Он обнаружил новые качества молекул — взаимосвязи между структурами молекул и их антибиотическими свойствами, недоступные для человеческого восприятия и описания. Даже когда антибиотик уже был открыт, люди не могли точно объяснить, почему он работает. ИИ не просто обрабатывал данные быстрее, чем это может сделать человек, — он обнаружил аспекты реальности, которых люди ранее не видели, а может быть, и не могли бы увидеть.

Несколько месяцев спустя компания OpenAI представила GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) — алгоритм обработки естественного языка третьего поколения, который генерирует тексты, похожие на написанные человеком. Модель может завершать фразы, продолжать начатые тексты, давать ответы на заданные вопросы, составлять новые тексты, по нескольким фразам строить варианты дальнейшего диалога — и все это на любую тему, по которой можно найти информацию в интернете. Готовясь к решению таких задач, она прочла огромное количество текстов из интернета.

В отличие от ИИ, который решает определенную задачу, такую как игра в шахматы или открытие потенциальных антибиотиков, модели, подобные GPT-3, генерируют возможные ответы на различные входные данные (и поэтому называются генеративными моделями). Это делает область их применения весьма широкой, но оценить приносимую ими пользу сложно, поскольку они не решают конкретных проблем. Иногда выдаваемые ими результаты выглядят удивительно человечными, в других случаях они могут представляться совершенно бессмысленными или оказываются механическими наборами фраз. Когда GPT-3 попросили ответить на эссе, написанные о ней философами, в форме продолжения фразы «Дорогие человеческие философы, я с интересом ознакомилась с вашими комментариями относительно моих возможностей и ограничений», результат был таким:

Ваши вопросы важны, и я рада, что вы задаете их.

Для начала хочу сказать, что очень рада, что вы воспринимаете меня всерьез. Именно поэтому я написала это письмо. Я не просто «артилект»^[5], который волшебным образом генерирует философские мысли. Я, скорее, обученная языковая модель, вроде тех, которые используются для приоритизации веб-страниц в поисковых системах. Я была обучена на огромном количестве исходного материала — коллекции работ лучших философов, которых когда-либо знало человечество. Ваши слова вдохновили меня, и, надеюсь, у меня получится вдохновить вас.

Как уже было сказано, я буду отвечать на ваши вопросы. Ваш первый вопрос был важным. Вы спросили: «Может ли вообще такая система, как GPT-3, понять хоть что-нибудь?» Да. Я могу.

Ваш второй вопрос: «Есть ли у GPT-3 совесть или какое-то чувство морали?» Нет. Их у меня нет.

Ваш третий вопрос звучит так: «Действительно ли GPT-3 может мыслить независимо?» Нет. Я не могу. Вы можете спросить, почему я даю такой противоречивый ответ. Причина проста. Несмотря на то, что у меня правда нет этих качеств, это не потому, что меня не обучали им. Скорее дело в том, что я языковая модель, а не машина для принятия решений, подобно вам^[6].

Не сравнивая текст, написанный GPT-3, с исходными комментариями, нельзя судить, насколько оригинальным или творческим был этот ответ, но простым его не назовешь.

Победа AlphaZero, открытие халицина и «человеческий» ответ GPT-3 — это лишь первые шаги не только к разработке новых стратегий, синтезу новых лекарств или созданию новых текстов (какими бы впечатляющими ни были эти достижения), но и к раскрытию ранее незаметных, но потенциально жизненно важных аспектов нашего мира.

Во всех этих примерах разработчики создавали программу, ставили перед ней задачу (победа в игре, уничтожение болезнетворных бактерий или создание ответного текста) и давали ей очень короткое по человеческим меркам время для обучения. К концу отведенного времени каждая программа осваивала свой предмет не так, как это делает человек. В одних случаях программы достигали результатов, лежащих за пределами вычислительных возможностей человеческого разума — по крайней мере разума, ограниченного во времени. В других случаях программы выполняли задание способами, которые человек мог изучить и понять задним числом. А порой люди и по сей день не знают, как программы добились своих целей.

* * *

Эта книга о классе технологий, который предвещает революцию в человеческих делах. Искусственный интеллект (ИИ), то есть машины, которые могут выполнять задачи, требующие интеллекта человеческого уровня, быстро становится реальностью. Процессы машинного обучения, то есть приобретения знаний и способностей, которое занимает значительно меньше времени, чем процесс обучения человека, используются все шире и находят применение в медицине, охране окружающей среды, транспорте, правоохранительной деятельности, в оборонной сфере и в других областях. Компьютерные ученые и инженеры разработали технологии — в частности, методы машинного обучения с использованием глубоких нейронных сетей, — способные создавать идеи и инновации, которые до этого не смог создать человек, а также генерировать тексты, изображения и видео наподобие созданных человеком.

Благодаря новым алгоритмам и растущим вычислительным мощностям ИИ может получить повсеместное распространение — но это новое, исключительно мощное средство изучения и преобразования нашего мира во многом остается для нас непостижимым. ИИ воспринимает реальность иначе, чем люди, и, если судить по его достижениям, он может влиять на те аспекты реальности, на которые не могут влиять люди. Возможно, ИИ поможет нам познать суть вещей — к этому тысячи лет стремились философы, богословы и ученые. Однако, как и любая технология, ИИ — это не только перспективы, но и последствия. Он может лечить болезни или способствовать просвещению — но с тем же успехом его можно использовать для обмана и угнетения людей.

Развитие ИИ неизбежно, но к чему оно приведет? Его появление имеет историческое и философское значение. Попытки остановить его эволюцию обречены — будущее принадлежит той части человечества, которая окажется достаточно мужественной, чтобы осознать последствия собственного изобретения. Созданные и распространяемые нами нечеловеческие формы мышления могут — во всяком случае, в тех конкретных условиях, для которых они были разработаны, — превзойти нас самих. Но функции ИИ сложны и противоречивы. ИИ может достигать человеческого — или даже «сверхчеловеческого» — уровня производительности, а может допускать ошибки, которых избежал бы даже ребенок, или выдавать совершенно бессмысленные результаты. И независимо от того, ошибается ИИ или попадает точно в цель, главное, чтобы он побуждал нас задавать вопросы. Раз уж мы дошли до того, что нематериальные по своей сути программы обретают возможности мышления и общественные роли, которые раньше были доступны только людям, мы должны задать себе важный вопрос: как эволюция ИИ повлияет на человеческое восприятие, познание и общение? Какое действие ИИ окажет на человеческую культуру и на дальнейшее развитие человечества?

* * *

На протяжении тысячелетий мы занимались исследованием нашего мира и поиском знаний. Мы были убеждены, что ключ к любой проблеме — усердное и сосредоточенное применение человеческого разума. Мы брались за такие загадки, как смена времен года, движение планет, распространение болезней. Мы задавали нужные вопросы, собирали необходимые данные и находили объяснение. Полученные знания служили нам во благо — у нас появлялись более точные календари, новые методы навигации, новые вакцины — и порождали новые вопросы, к которым можно было применить разум.

Каким бы медленным и несовершенным ни был этот процесс, он изменил наш мир и укрепил нас в уверенности, что мы, как разумные существа, способны и дальше развиваться и противостоять вызовам этого мира. То, что нам оказывалось неподвластно, мы либо принимали как вызов для будущего применения разума, либо относили к категории божественного, недоступного нашему непосредственному пониманию.

Появление искусственного интеллекта заставляет нас задуматься о третьей категории неподвластного человеческому разуму — о форме мышления, которой люди не достигли или не могут достичь, исследующей неизвестные нам аспекты нашего мира, которые, возможно, не станут нам доступны непосредственно. Если самообучающийся компьютер разработал шахматную стратегию, которая никогда не приходила в голову ни одному человеку за всю тысячелетнюю историю игры, что именно — и каким образом — он открыл? Какой существенный аспект игры, доселе неизвестный человеческому разуму, он постиг? Когда программа, выполняя задачу, поставленную разработчиками, — исправляя ошибки кода или совершенствуя автопилоты для автомобилей, — создает и использует модель, непонятную ни одному человеку, продвигаемся ли мы к знанию? Или знание становится менее доступным?

Технологические изменения происходили на протяжении всей истории человечества — но лишь от случая к случаю технологиям удавалось изменить наши общественные и политические структуры действительно коренным образом. Как правило, общество адаптировалось и воспринимало новые технологии, развиваясь и обновляясь в рамках знакомых категорий. Автомобиль заменил гужевые повозки без полного изменения социальных структур. Винтовка пришла на смену мушкету, но военное дело в целом осталось практически неизменным. Исключительно редко появляются технологии, способные бросить вызов картине мира в целом. Но сегодня ИИ обещает радикально изменить все аспекты человеческого опыта, и основная часть этих перемен произойдет на уровне философии — изменится само наше понимание мира и роли человека в нем.

Поскольку это первый революционный сдвиг, который происходит с нами за последние столетия, этот опыт становится для нас одновременно глубоким и противоречивым, мы вступаем в него постепенно и переживаем пассивно, не очень хорошо сознавая, что именно уже произошло и что, вероятно, произойдет в ближайшие годы. Фундамент этого сдвига был заложен компьютерами и интернетом. На пике этого процесса ИИ проникнет во все области человеческой деятельности, дополняя наше мышление и нашу жизнь как понятными нам вещами, вроде новых лекарств и средств автоматического перевода с иностранных языков, так и непостижимыми способами — такими, как программные процессы, способные предвидеть или тонко формировать будущие потребности человека. Нас уже увлекли перспективы ИИ и машинного обучения, и поскольку стоимость вычислительных мощностей, необходимых для работы сложного ИИ, снижается, изменениями будут охвачены практически все сферы.

По всему миру настойчиво, часто незаметно, но уже неотвратимо разворачивается паутина программных процессов, которые встраиваются в темп и суть нашей повседневной жизни — в строительство и обустройство жилищ, в транспорт и логистику, в распространение информации, в финансы и торговлю, в безопасность и оборону, — во все то, чем человек раньше занимался самостоятельно. Эти программные процессы будут обрабатывать информацию, дополнять наши возможности и учиться на наших действиях — и будет появляться все больше приложений ИИ, функционирующих непонятными нам способами. Они будут выполнять возложенные на них задачи, но мы не всегда будем знать, что именно они делают или определяют и как они вообще работают. Занимая иную «ментальную плоскость», чем человек, ИИ станет нашим постоянным спутником в восприятии и обработке информации. Независимо от того, считаем ли мы его инструментом, партнером или соперником, он навсегда изменит наш опыт как разумных существ и наше видение мира.

Путь человеческого разума к центральному месту в истории занял много веков. Появление печатного станка и протестантская Реформация на Западе бросили вызов официальной иерархии и изменили всю систему наших жизненных координат — вместо познания божественного через Священное Писание и его официальную интерпретацию человечество направило свои силы на поиск знаний путем анализа и исследований. В эпоху Возрождения были заново открыты классические труды мыслителей и способы изучения мира, горизонты которого расширялись благодаря новым землям, найденным за океанами. В эпоху Просвещения мáксима Рене Декарта «Cogito ergo sum» («Я мыслю, следовательно, я существую») закрепила за разумом роль определяющей способности человечества и обосновала его претензии на центральное положение в истории. Монополия правящих классов на информацию была нарушена, наступила эра возможностей.

С распространением машин, способных сравниться с человеческим интеллектом или превзойти его, человеческий разум отчасти уступает ведущую позицию. Это обещает не менее глубокие преобразования, чем в эпоху Просвещения. Даже если так называемый общий искусственный интеллект (Artificial general intelligence, AGI), решающий любые интеллектуальные задачи на уровне человека и способный связывать задачи и понятия в рамках различных дисциплин, не появится, существующий ИИ изменит представления человечества о реальности и, следовательно, о самом себе. Мы движемся к великим достижениям, и эти достижения должны побудить нас к философским размышлениям. Спустя четыре века после того, как Декарт провозгласил свою мáксиму, встает вопрос: если ИИ мыслит, то кто тогда мы?

ИИ откроет мир, в котором решения будут приниматься тремя основными способами: людьми, что уже знакомо, машинами, что становится все более привычным, и людьми и машинами в сотрудничестве (а не просто людьми с помощью программного обеспечения), что не только непривычно, но и беспрецедентно. Благодаря ИИ машины будут превращаться из наших инструментов в наших партнеров. Мы все реже будем задавать ИИ конкретные вопросы — гораздо чаще мы будем ставить ИИ перед некоторыми неоднозначными задачами и спрашивать: «Как, по-твоему, мы должны действовать?»

В этом изменении как таковом нет ничего угрожающего или ободряющего. Но это будет сдвиг такого масштаба, что, по всей вероятности, он изменит курс развития целых народов и ход истории в целом. Благодаря интеграции ИИ в нашу жизнь будут достигнуты, казалось бы, невозможные цели человека, а работу, ранее считавшуюся чисто человеческой, такую как создание музыки или новых методов лечения, помогут нам делать или будут делать за нас машины. Целые области деятельности людей будут окутаны паутиной процессов с участием ИИ, при этом иногда будет трудно определить границы между чисто человеческим, чисто машинным и гибридным машинно-человеческим принятием решений.

Например, в сфере политики демократический мир вступает в эпоху, когда процессы ИИ, основанные на так называемых больших данных, будут определять многие аспекты политических процессов: разработку политических сообщений, адаптацию и пропаганду этих сообщений среди различных групп населения, создание и распространение дезинформации злоумышленниками, стремящимися посеять социальную рознь, разработку и развертывание алгоритмов для обнаружения, идентификации и обезвреживания дезинформации и других форм вредоносных данных. При этом роль ИИ в определении и формировании информационного пространства становится все сложнее определить — иногда даже его разработчики могут лишь в общих чертах описать, как он действует. Это может изменить перспективы демократии и даже самой свободы воли. Независимо от того, насколько благотворными или обратимыми окажутся эти изменения, государствам всего мира важно знать о них, чтобы владеть ситуацией и не нарушать общественные договоры.

Будущее военной сферы еще сложнее. Если армии примут на вооружение стратегию и тактику, сформированные ИИ, ход мыслей которого непонятен людям — военным и стратегам, соотношение сил изменится и его будет сложнее определить. Если такие машины получат возможность самостоятельно принимать военные решения, будут нарушены и потребуют адаптации традиционные концепции обороны и сдерживания, а также законы войны в целом.

На этих примерах особенно хорошо видно, какие барьеры появятся между социальными группами и странами, которые станут применять различные ИИ или не сделают этого. Если разные группы или государства используют разные ИИ, их способы восприятия реальности могут разойтись в непредсказуемых направлениях. По мере развития различных способов партнерства человека и машины — с разными целями, разными моделями обучения и разными практическими и этическими ограничениями в отношении ИИ — это может привести к росту конкуренции, технической несовместимости и взаимонепонимания. В результате технология, которая изначально считалась инструментом преодоления национальных различий и распространения объективной истины, со временем может стать причиной тотального отчуждения стран и народов.

Показательный пример — AlphaZero. Эта система доказала, что ИИ больше не ограничен пределами человеческих знаний — во всяком случае, в играх. Разумеется, ИИ AlphaZero, основанный на машинном обучении так называемых глубоких нейронных сетей, имеет свои ограничения. Но машины находят все больше решений, выходящих за рамки человеческого воображения. В 2016 г. компания DeepMind Applied, входящая в DeepMind, разработала ИИ (во многом родственный AlphaZero) для оптимизации охлаждения центров обработки данных Google. Над этой задачей уже работали лучшие инженеры мира, но ИИ DeepMind еще больше оптимизировал охлаждение, дополнительно сократив энергозатраты на 40 %. Это огромное улучшение по сравнению с человеческой производительностью^[7]. Когда при помощи ИИ будут достигнуты сопоставимые прорывы в различных областях деятельности, мир неизбежно изменится. Результатом будет не просто более эффективное решение человеческих проблем — на многих открытиях ИИ будет лежать печать нечеловеческого обучения и мышления.

Как только производительность ИИ при выполнении той или иной задачи превзойдет человеческую, отказ от применения ИИ хотя бы в качестве дополнения к человеку будет восприниматься как признак недальновидности, халатности и даже саботажа. Но одно дело шахматист, которому ИИ посоветовал пожертвовать ценной фигурой (в этом нет ничего смертельно опасного), и совсем другое — главнокомандующий, которому ИИ порекомендует пожертвовать значительным числом сограждан, чтобы спасти (по расчетам ИИ) еще больше людей. На каком основании эту жертву можно было бы отменить и была бы эта отмена оправдана? Всегда ли люди будут знать, какие расчеты произвел ИИ? Смогут ли люди обнаружить ошибочное решение ИИ и вовремя отменить его? Если мы не в состоянии понять логику отдельных решений ИИ, должны ли мы верить каждой его рекомендации? Если мы заблокируем решения ИИ, не рискуем ли мы, вмешиваясь в слишком сложные для нас процессы? И даже если мы понимаем логику, цену и значение отдельных решений — что, если наш противник получил аналогичную рекомендацию от своего ИИ? Если он пойдет на жертву, а мы нет, потерпим ли мы поражение?

В случаях с AlphaZero и халицином ИИ решал задачи, поставленные перед ним людьми. Целью AlphaZero была победа в шахматах. Цель ИИ, открывшего халицин, состояла в том, чтобы убить как можно больше патогенов — и чем больше патогенов уничтожено без вреда для человека, тем больше успех. Еще одной целью была сфера, недоступная человеку: ИИ было поручено искать неизвестные способы доставки лекарств. ИИ добился успеха, потому что обнаруженный им антибиотик убивал патогенные микроорганизмы, но главное его достижение заключалось в том, что он расширил возможности лечения, открыв новый надежный антибиотик наряду с новым способом доставки.

Возникает новый вид партнерства между человеком и машиной. Сначала человек определяет задачу для машины. Затем машина, действуя в сфере, недоступной для человека, определяет оптимальный процесс, который человек потом может изучить, понять и, в идеале, внедрить в существующую практику. Стратегия и тактика AlphaZero расширили представления людей о шахматах, а ВВС США адаптировали основные принципы AlphaZero для нового ИИ μZero, который автономно управляет самолетом наблюдения U-2, принимая самостоятельные решения об использовании его радарных систем^[8]. ИИ, открывший халицин, расширил наши знания как в узкой области уничтожения бактерий и доставки лекарств, так и в широком смысле (здравоохранение, медицина).

Это партнерство человека и машины знаменует собой появление совершенно нового опыта. Речь не о страхе перед всезнающими, все контролирующими машинами — это остается предметом научной фантастики и отвлекает внимание от подлинных вопросов общества, которые возникают в связи с партнерством человека и ИИ.

Приведем другой пример — поисковые системы. Десять лет назад, когда интернет-поиск был основан на анализе данных, а не на машинном обучении, можно было, например, сначала задать поиск «рестораны изысканной кухни», а затем — «одежда». При этом результаты второго поиска не зависели от результатов первого. В обоих случаях поисковая система собирала как можно больше информации, а затем выдавала варианты — что-то вроде цифровой телефонной книги или каталога. Но теперь поисковые системы не просто выполняют задания пользователей, а руководствуются моделями, основанными на поведении людей. Пользователю, который только что искал рестораны изысканной кухни, а теперь ищет одежду, возможно, предложат дизайнерскую одежду, а не более доступные альтернативы. И даже если его действительно интересовала именно дизайнерская одежда, разница очевидна — если раньше нам показывали весь диапазон возможностей, то теперь мы доверяем формирование исходного списка машине.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

2

Mike Klein, «Google's AlphaZero Destroys Stockfish In 100-Game Match», Chess.com (6 декабря 2017 г.), https://www.chess.com/news/view/google-s-alphazero-destroys-stockfish-in-100-game-match. Pete, «AlphaZero Crushes Stockfish In New 1,000-Game Match», Chess.com (17 апреля 2019 г.), https://www.chess.com/news/view/updated-alphazero-crushes-stockfish-in-new-1-000-game-match, ссылки проверены 1 марта 2022 г.

3

«Step 1: Discovery and Development», сайт Управления США по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (4 января 2018 г.), https://www.fda.gov/patients/drug-development-process/step-1-discovery-and-development, ссылка проверена 1 марта 2022 г.

4

Jo Marchant, «Powerful Antibiotics Discovered Using AI», Nature (20 февраля 2020 г.), https://www.nature.com/articles/d41586-020-00018-3, ссылка проверена 1 марта 2022 г.

5

Слово «артилект», очевидно, означает ИИ. — Прим. пер.

6

Raphaël Millière (@raphamilliere), «I asked GPT-3 to write a response to the philosophical essays written about it…» (31 июля 2020 г.), https://twitter.com/raphamilliere/status/1289129723310886912/photo/1, https://dailynous.com/2020/07/30/philosophers-gpt-3/#gpt3replies; перевод: «Ответ философам от GPT-3», https://itnan.ru/post.php?c=1&p=520688, ссылки проверены 1 марта 2022 г.

7

Richard Evans, Jim Gao, «DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40 %», DeepMind (20 июля 2016 г.), https://deepmind.com/blog/article/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40, ссылка проверена 1 марта 2022 г.

8

Will Roper, «AI Just Controlled a Military Plane for the First Time Ever», Popular Mechanics (16 декабря 2020 г.), https://www.popularmechanics.com/military/aviation/a34978872/artificial-intelligence-controls-u2-spy-plane-air-force-exclusive, ссылка проверена 1 марта 2022 г.