Уже есть такая технология, как вероятностное программирование, объединяющая возможности обучения, логических языков и языков программирования. С математической точки зрения это способ записи вероятностных моделей, в которые можно добавлять данные и получать прогнозы, используя вероятностный вывод.
Моя группа пользуется языком вероятностного моделирования BLOG (название расшифровывается как байесовская логика). Он позволяет записать известную информацию в форме BLOG-модели, к которой можно добавить данные и получить прогноз.
В качестве реального примера можно привести систему мониторинга за соблюдением договора о запрещении ядерных испытаний. В нее записали все, что известно о физике Земли, о распространении и обнаружении сейсмических сигналов, о присутствующих шумах, о расположении станций обнаружения и т. д. Получилась модель, написанная на формальном языке и учитывающая различные неопределенности. Например, мы не знаем, с какой скоростью сигнал будет распространяться в толще Земли. Со станций обнаружения в модель поставляется необработанная сейсмическая информация, а модель отвечает на следующие вопросы: какие сейсмические явления произошли сегодня? Где? Насколько глубоко? Какова их сила? Какие из них могут быть ядерными взрывами? Это активная, довольно хорошо работающая система мониторинга.
Однако невозможно четко смоделировать процесс понимания естественного языка, на котором описывается процесс рассуждений. Если это сделать, то сильный ИИ сможет прочитать учебник по химии, а затем решить экзаменационные задачи, обосновав свое решение, продемонстрировав рассуждения и выводы, ведущие к ответам.
М. Ф.: Или представим систему сильного ИИ, которая читает учебник истории, а затем моделирует современную геополитическую ситуацию, применяя полученные знания в совершенно другой области.
С. Р.: Это хороший пример, который к тому же связан со способностью системы ИИ манипулировать нашим миром в геополитическом или финансовом планах. ИИ уже может подсказывать новые стратегии продвижения товара, помогая компании обойти конкурентов.
Я бы сказал, что реализация способности понимать язык и использовать понятую информацию и есть тот прорыв, которого не хватает для создания сильного ИИ.
Еще не хватает способности к долговременной деятельности. Программа AlphaZero умеет думать на 20, а то и на 30 шагов вперед, но это ничто по сравнению с работой человеческого мозга. Мельчайшие действия человека сопровождаются отправкой сигналов мозга мышцам; даже при наборе одного абзаца текста отправляется несколько десятков миллионов таких сигналов. Соответственно, 20 или 30 шагов дадут сильному ИИ преимущество всего в несколько миллисекунд. AlphaZero бессмысленно использовать для планирования действий робота.
М. Ф.: Как же люди умудряются функционировать, если для этого требуется так много вычислять и решать?
С. Р.: В реальном мире люди и роботы могут действовать только на разных уровнях абстракции. Мы планируем свою жизнь примерно так: «Сегодня днем попытаюсь сделать вот это». А затем абстрактное действие мы разбиваем на более мелкие задачи. Для нас это рутина, но мы не понимаем, как реализовать подобное в системе с ИИ. Поведение человека явно структурировано в виде уровней абстракции. Но откуда взялась иерархия? Как мы создаем и используем такие конструкции? Умея это, машина смогла бы успешно работать в сложных условиях длительное время. И мы приблизились бы к сильному ИИ.
М. Ф.: А когда, по вашим оценкам, это может произойти?
С. Р.: Подобные вещи никак не связаны с размером наборов данных и мощностью аппаратуры, поэтому количественный прогноз попросту невозможен. Но насколько я помню, 11 сентября 1933 г. Эрнст Резерфорд сказал, что, по его мнению, извлечь из атомов энергию невозможно. На следующее утро, прочитав доклад Резерфорда, Лео Силард разозлился и изобрел ядерную цепную реакцию, запускаемую нейтронами! В итоге сказанное Резерфордом «никогда» 16 часов спустя стало реальностью. Такие примеры внушают оптимизм!
М. Ф.: Вы надеетесь, что сильный ИИ появится при вашей жизни?
С. Р.: Когда на меня начинают так давить, я иногда говорю, что ожидаю его появления при жизни моих детей. На самом деле это просто уход от прямого ответа, потому что к этому времени могут появиться технологии продления жизни.
Благодаря таким компаниям, как Google, Facebook, Baidu, над задачей работает множество очень умных людей. В ИИ вкладываются огромные ресурсы. Темой активно интересуются студенты. Большинство ученых, занимающихся этой темой, считают появление сильного ИИ делом недалекого будущего.
М. Ф.: А как вы думаете, что произойдет после появления сильного ИИ?
С. Р.: В этом случае многие вещи подойдут к своему финишу. Появятся новые измерения интеллекта, и одна за другой будут решаться различные проблемы. Например, сверхчеловеческое мышление можно применить к военной и корпоративной стратегии. Эти инструменты могут появиться у машины раньше, чем умение читать и понимать сложный текст. Первые системы сильного ИИ вряд ли смогут самостоятельно знакомиться с устройством мира или управлять им. Во многих отношениях они будут догматичными.
М. Ф.: Я хотел бы поговорить о рисках, которые несет ИИ. Ведь, как я знаю, именно на этой теме вы фокусировались в последних работах. Многие считают, что мы приближаемся к новой промышленной революции. Надвигается нечто, что полностью преобразует рынок труда, экономику и прочее. Вы согласны?
С. Р.: Как я уже говорил, невозможно предсказать дату прорыва, после которого ИИ начнет выполнять большую часть человеческой работы. Нельзя составить и однозначный список профессий, которые могут начать исчезать.
В современных дискуссиях и презентациях способности современных технологий сильно завышаются. Кроме того, не осознается сложность интеграции новых систем в существующую схему функционирования корпораций, правительств и т. д.
Разумеется, многие рабочие обязанности сводятся к повторяющимся, рутинным действиям, и имеет смысл для их выполнения заменить человека роботом.
Мне кажется, что в правительствах сейчас думают примерно так: «Нужно начинать подготовку специалистов, которые будут заниматься аналитикой данных и обслуживанием роботов». Но проблема в том, что нам не потребуется миллиард таких специалистов, все ограничится миллионами. Возможно, в маленьких странах, таких как Сингапур или ОАЭ, это жизнеспособная стратегия. Но в большой стране для таких специалистов не будет достаточного количества рабочих мест. Так что в долгосрочной перспективе проблема с безработицей решения не имеет.
Я вижу два варианта развития событий.
В первом случае большинство просто не будет работать, так как будет введен универсальный базовый доход. Ведь после автоматизации возрастет продуктивность, появится изобилие товаров и услуг, которое позволит в той или иной форме субсидировать всех неработающих. Человек лишится множества вещей, необходимых для поддержания интереса и стимула к жизни и созиданию.
Во втором варианте будущего, несмотря на то что машины возьмут на себя заботу о выпуске множества товаров и предоставлении базовых услуг, люди займутся вещами, улучшающими качество жизни. Будет цениться умение обучать, вдохновлять на более богатую, интересную, разнообразную и насыщенную жизнь. Учиться ценить литературу и музыку или выживать в дикой местности.
М. Ф.: Думаете, можно направить людей ко второму варианту будущего?
С. Р.: Разумеется, для реализации второго, позитивного варианта потребуется вмешательство извне. Движение в этом направлении нужно начинать прямо сейчас. Строить мир, обеспечивающий эмоциональную устойчивость и воспитывающий конструктивное и позитивное отношение к собственной и к чужой жизни. На данный момент мы не умеем жить таким способом.
Еще я думаю, что нужно коренным образом поменять отношение к науке и тому, что она может дать. На исследования и разработку мобильного телефона потрачены миллиарды долларов. При этом мы почти не пытаемся понять, как вести интересную и полноценную жизнь, как помогать окружающим и в какой момент. Сейчас этим никто не занимается, в этой области нельзя получить научную степень, СМИ практически не пишут об этом, а опубликованные материалы не воспринимаются всерьез.
Я допускаю появление в будущем прекрасно функционирующей экономики, в которой люди, имеющие опыт в разных областях, делятся им с остальными как коучи, преподаватели или психотерапевты.
Это будущее гораздо лучше нашего настоящего; но для перехода к нему нужно переосмыслить систему образования, научную базу, экономические структуры, определить, по какой схеме будут распределяться доходы. Хотелось бы избежать разделения на богачей, владеющих роботами и системами ИИ, тех, кто им прислуживает, и весь остальной мир, который ничем не занят. С экономической точки зрения это наихудший из возможных сценариев.
М. Ф.: Как в Беркли, так и в Калифорнийском университете в Сан-Франциско вы работали над машинным обучением на базе медицинских данных. Как вы думаете, сможет ли ИИ улучшить ситуацию в области здравоохранения?
С. Р.: Думаю, да. Но мне кажется, что в такой сфере, как медицина, лучше будут работать подходы, базирующиеся на накопленных знаниях и построенных моделях, а не машинное обучение.
Хотя допускаю, что в каких-то областях медицины терабайты маркированных данных дадут хорошие результаты. Активная работа такого рода велась в 1960–1970-х гг., что привело к определенному прогрессу систем ИИ в области медицины. Но современные технологии показали несовершенство имеющихся моделей. По большому счету это модели полностью предсказуемого вымышленного человека.
Вероятностные системы – более обоснованный и целесообразный подход. Они позволяют добавлять к классическим моделям физиологии собираемые в реальном времени данные наблюдений, чтобы поставить диагноз и запланировать лечение.