Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять - страница 6

В настоящее время на автомобили с автопилотом без страхующего водителя всерьез рассчитывать попросту нельзя. Возможно, самая надежная из коммерчески доступных для потребителей система – это Tesla с автопилотом, но и она по-прежнему требует предельного внимания со стороны водителя-человека. Система Tesla достаточно надежна на автомагистралях в хорошую погоду, но в городских районах с плотным потоком машин она куда менее приемлема. В дождливый день на улицах Манхэттена или Мумбаи мы все равно с куда большей готовностью доверили бы свою жизнь любому случайно выбранному водителю, чем машине без водителя вообще[3]. Как недавно высказался вице-президент компании Toyota по вопросу исследований вождения в автоматическом режиме: «Машина, везущая меня из Кембриджа в аэропорт Логан по Бостону без водителя при любой погоде и дорожной ситуации, – это будет разве что в следующей жизни».

Аналогично, когда дело доходит до понимания сюжета фильма или смысла газетной статьи, мы без малейшего сомнения доверимся ученикам средней школы гораздо охотнее, чем самой лучшей современной системе искусственного интеллекта. И хотя вряд ли кто-то из нас является любителем менять младенцам подгузники, мы не можем пока вообразить себе ни одного робота (даже в фазе разработки), способного помочь нам управиться с этим щекотливым делом.

Одним словом, главная проблема нынешнего искусственного интеллекта – это его крайняя узость. Он пригоден лишь для решения очень конкретных задач – тех, на которые он запрограммирован, – и то при условии, что встречающиеся ему вещи и ситуации не слишком отличаются от тех, с которыми он уже имел дело ранее. Он прекрасно подходит для традиционных интеллектуальных настольных игр, таких как го, где правила не менялись уже два с половиной тысячелетия, однако намного менее перспективен для большинства реальных ситуаций. Перевод искусственного интеллекта на следующий уровень потребует от нас изобретения машины с принципиально большей гибкостью алгоритмов.

То, чем мы располагаем на данный момент, проще назвать сверхбыстрыми цифровыми марионетками: программы, которые могут, например, читать банковские чеки, или маркировать фотографии, или даже играть в настольные игры на уровне чемпионов мира, но сверх этого они едва ли что-то умеют вообще. Вспомним про инвестора Питера Тиля, возжелавшего летающих автомобилей и вместо этого получившего 140 символов[4]. Робот, которого мы действительно желаем иметь у себя дома, – это что-то вроде механической горничной Рози из сериала про Джетсонов (The Jetsons), которая готова в любой момент сменить подгузники нашим детям и приготовить ужин, но вместо этого мы получили пылесос Roomba – этакую хоккейную шайбу-переросток с колесами.

Или посмотрите на Google Duplex – систему, которая умеет совершать телефонные звонки и при этом звучит удивительно по-человечески. Когда весной 2018 года было объявлено о ее запуске, возникло множество споров о том, нужно ли требовать от компьютеров, чтобы они представлялись как компьютеры в начале телефонного разговора. Под большим давлением со стороны общественности Google пошла на это через пару дней, однако история вовсе не об этом, а о том, насколько неуниверсальным оказался пресловутый Duplex. При всех фантастических ресурсах Google и ее материнской компании Alphabet созданная ими система была настолько узкозадачной, что могла совершать лишь три вещи: бронирование ресторанов, запись в парикмахерские и выяснение часов работы буквально нескольких компаний. К тому времени, когда демоверсия была выпущена в свет, на телефонах с системой Android исчезла даже запись в парикмахерские и запросы о часах работы. Проще говоря, большая команда, включавшая лучшие мировые умы в области искусственного интеллекта и использовавшая одни из мощнейших кластерных суперкомпьютеров современности, создала всего лишь говорящую систему для бронирования ресторанов. Не представляем, как еще можно было бы сузить столь ограниченный функционал!