Искусственный интеллект – надежды и опасения

Что касается искусства, то инновации в цифровых аудио– и видеозаписях позволяют нам платить небольшую цену (по мнению всех, за исключением наиболее ярых меломанов и любителей кино) за отказ от аналогового формата, благодаря чему обеспечивается удобное и простое – не слишком ли простое? – воспроизведение музыкальных и прочих произведений искусства с почти идеальной точностью. Но здесь имеются колоссальные скрытые издержки. «Министерство правды» Оруэлла сегодня вполне возможно реализовать на практике. Ныне получают распространение технологии создания (при посредстве ИИ) практически неотличимых от оригиналов подделок переговоров, например вследствие чего устаревают инструменты расследований, которые мы привыкли считать само собой разумеющимися за последние сто пятьдесят лет. Согласны ли мы отказаться от краткой эпохи фотографических доказательств и вернуться в прежние времена, когда человеческая память и доверие служили этаким золотым стандартом, – или будем разрабатывать новые методы защиты и нападения в гонке вооружений периода постправды? (Мы способны вообразить возвращение фотопленки и проявки, хранение улик в «защищенных от несанкционированного доступа местах» до момента предъявления присяжным и т. д., но как скоро кто-то додумается до способа поставить под сомнение достоверность таких свидетельств? Вот один тревожный урок недавнего прошлого: уничтожение репутации и доверия обходится намного дешевле, чем защита репутации.) Винер рассуждал максимально широко: «в конечном счете отсутствует различие между вооружением себя и вооружением наших врагов». Информационная эпоха – это также эпоха дезинформации.

Что тут можно поделать? Нужно переосмыслить наши приоритеты, опираясь на пристрастный, но искренний анализ Винера, Вейценбаума и других авторитетных критиков нашей технофилии. Ключевым, на мой взгляд, является оброненное почти мимоходом замечание Винера насчет машин, которые «безвредны сами по себе». Как я недавно заявил, мы создаем инструменты, а не коллег, и реальная опасность состоит в том, чтобы не видеть разницы; мы должны всячески ее подчеркивать, обозначать и отстаивать, в том числе с помощью политических и правовых инноваций.

Возможно, лучше всего удастся объяснить, что конкретно упускают из вида, указав, что сам Алан Тьюринг допустил вполне простительную и понятную ошибку, когда формулировал свой знаменитый тест. Как хорошо известно, это вариант его «игры в подражание», когда мужчина в помещении без окон, письменно общающийся с посредником, пытается убедить посредника в том, что он на самом деле женщина, а женщина, находящаяся в тех же условиях, уверяет, что это она – женщина. Тьюринг писал, что для мужчины (или для женщины, притворяющейся мужчиной) будет очень и очень непросто воспользоваться обилием знаний о том, как думает и действует противоположный пол, что он склонен одобрять или игнорировать. Конечно (дзинь!)[50], любой мужчина, способный убедительно изобразить женщину и превзойти в этом собственно женщин, окажется разумным агентом. Но Тьюринг не предвидел способности ИИ на основе глубинного обучения усваивать этот объем информации в пригодной для использования форме без необходимости понимания усвоенных сведений. Тьюринг воображал проницательного и творческого (следовательно, разумного) агента, который ловко выстраивает ответы на основе проработанной «теории» того, что женщины якобы могут делать и говорить. Если коротко, перед нами интеллектуальное планирование по принципу сверху вниз. Разумеется, Тьюринг не предполагал, что мужчина, победивший в игре в подражание, каким-то образом действительно станет женщиной; он считал, что исход игры будет определять мужское сознание. Скрытая предпосылка аргументации Тьюринга была такова: лишь сознательный, разумный агент способен разрабатывать и реализовывать выигрышную стратегию в игре в подражание. Поэтому для Тьюринга (и для других, включая меня, по-прежнему стойкого защитника теста Тьюринга) было обоснованным утверждение, что «вычислительная машина», способная имитировать человека в состязании с человеком, может и не обладать сознанием в человеческом понимании, но она должна быть сознательным агентом хоть в какой-то степени. Думаю, данная позиция до сих пор достойна защиты (единственная из многих), но следует отдавать себе отчет в том, насколько изобретательным и проницательным придется быть посреднику, чтобы разоблачить поверхностность суждений ИИ, прошедшего глубинное обучение (инструмента, а не коллеги).

Тьюринг не предвидел сверхъестественной способности сверхбыстрых компьютеров бездумно просеивать большие данные, неиссякаемым источником которых служит интернет, обнаруживая вероятностные закономерности в человеческой деятельности и используя их для формирования базы «аутентичных» допустимых ответов на практически любой вопрос потенциального посредника в игре в подражание. Винер тоже недооценивал эту способность, отмечая очевидную слабость машин в том, что они не умеют учитывать

Но принятие во внимание этого диапазона вероятностей – именно та область, где новый ИИ демонстрирует поразительные успехи. Единственной брешью в доспехах ИИ оказывается это слово «огромный»; человеческие возможности, благодаря языку и культуре, которую язык порождает, поистине огромны[51]. Сколько бы моделей и шаблонов мы с ИИ ни выявили в потоке данных, доступных на сегодняшний день в интернете, существует гораздо больше возможностей, которые в сети никогда не фиксировались. Лишь малая (но не исчезающе малая) часть накопленной в мире мудрости, замыслов, реакций и глупости попадает в интернет, но, вероятно, наилучшей тактикой для посредника-вопрошающего при беседе с участниками теста Тьюринга будет не искать ответы, а как бы создавать их заново. ИИ в своих нынешних проявлениях паразитирует на человеческом интеллекте. Он совершенно беззастенчиво пожирает все, что сотворили люди, и извлекает образцы, которые может отыскать, включая ряд наших самых пагубных привычек[52]. Машины не располагают (пока?) целями, стратегиями и возможностями для самокритики и инноваций, которые позволили бы им выходить за пределы собственных баз данных, осмысливать собственное мышление и собственное целеполагание. Они, как говорит Винер, безвредны не потому, что закованы в кандалы или ущербны как-то иначе, а потому, что вообще не являются агентами – лишены способности «руководствоваться причинами» (как выражался Кант), им открывающимися. Важно, чтобы мы сохраняли такое положение, и это потребует некоторых усилий.

Один из недостатков книги Вейценбаума «Мощность компьютеров и человеческий разум» (я многократно и тщетно пытался переубедить Джо), заключается в том, что автор так и не пришел к выводу, какой именно из двух тезисов он отстаивает: тот, что ИИ невозможен, или тот, что ИИ возможен, но это чревато проблемами. Он хотел доказать, заодно с Джоном Серлом и Роджером Пенроузом[53], что «сильный ИИ» невозможен, но в пользу этого утверждения не имеется веских доводов. В конце концов, нам известно всего-навсего, как я уже отмечал, что мы суть роботы, изготовленные из роботов, изготовленных из роботов – вплоть до моторных белков[54] и прочего, без каких-либо магических ингредиентов, добавляемых к этой смеси. Другое, более значимое и полезное замечание Вейценбаума сводится к тому, что мы не должны стремиться к созданию «сильного» ИИ и нам следует проявлять чрезвычайную осторожность в отношении тех систем ИИ, которые мы можем создать и которые уже создали. Как логично предположить, обоснованный тезис гибриден: ИИ («сильный» ИИ) возможен в принципе, но нежелателен. ИИ, который возможно создать на практике, не обязательно зло – если его не принимают за «сильный» ИИ!

Разрыв между реальными современными системами и фантастическими системами, доминирующими в воображении, все еще велик, хотя многие, равно любители и профессионалы, ухитряются его недооценивать. Возьмем, к примеру, Watson[55] компании «Ай-би-эм», на данный момент вполне достойную веху эволюции искусственного интеллекта. Это итог масштабного процесса НИОКР, охватывающего многие человекостолетия программирования, и, как отмечает Джордж Черч (см. далее), система использует в тысячи раз больше энергии, чем человеческий мозг (технологическое ограничение, которое, на что справедливо указывает Черч, может быть временным). Победа системы в викторине «Jeopardy!» стала настоящим триумфом, который обеспечили формальные ограничения правил игры, но, чтобы машина могла участвовать в игре, даже эти правила пришлось подкорректировать (один из обычных компромиссов: вы отказываетесь от толики универсальности и человечности, зато получаете привлекательное для зрителей шоу). Watson – не лучший собеседник, что бы ни утверждала реклама производителя, обещающая умение поддерживать разговор, и видеть в этой системе полноценного многомерного агента – все равно что уподоблять Watson ручному калькулятору. Она может служить полезным ядром такого агента, но больше похожа на мозжечок или миндалину, чем на человеческий мозг; в лучшем случае это подсистема специального назначения, которая может оказывать значительную поддержку, но совершенно не годится для постановки целей, составления планов и осознанного усвоения и воспроизведения разговорного опыта.

Зачем нам создавать мыслящего, творческого агента из системы Watson? Возможно, блестящая идея Тьюринга с операциональным тестом заманила нас в ловушку: мы желаем сотворить хотя бы иллюзию реального человека за ширмой, проводника через «пропасть». Опасность заключается в том, что с тех самых пор, как Тьюринг сформулировал свои условия (а ведь для него задача состояла в том, чтобы в итоге обмануть посредника), разработчики ИИ пытались перекинуть через эту «пропасть» мост из этаких почти невесомых, сугубо человеческих конструкций; налицо, если угодно, своего рода диснеефикация[56], очаровывающая и обезоруживающая непосвященных. Система ELIZA Вейценбаума была первым примером такого сотворения эфемерных иллюзий, и сам ее создатель поражался и смущался той легкости, с какой его смехотворно простая программа убеждала людей, будто она способна вести серьезный разговор (собственно, именно к этому он стремился).

Вейценбаум смущался не зря. Если мы и научились чему-то на ограниченном применении теста Тьюринга в состязаниях за премию Лебнера[57], то это пониманию того, что даже очень умные люди, незнакомые с возможностями и хитростями компьютерного программирования, легко попадаются на простейшие уловки. Отношение сообщества ИИ к этим методам анализа «человеческого интерфейса» варьируется от презрения до восторга, но все сознают, что это уловки, способные, впрочем, увлекать и убеждать. Очень кстати будет следующее изменение во взглядах: нужно признать откровенно, что всевозможные преувеличения являются ложной рекламой, которую следует скорее осуждать, чем восхвалять.

Но как этого добиться? Как только мы осознаем, что люди начинают принимать решения в категории «жизнь или смерть», опираясь преимущественно на «советы» систем ИИ, работа которых скрыта от глаз и непостижима, у нас появится веская причина налагать моральную и юридическую ответственность на тех, кто каким-либо образом побуждает общество доверять этим системам больше, чем они того заслуживают. Системы ИИ суть превосходные инструменты, настолько совершенные, что даже у экспертов не найдется оснований ставить собственные суждения выше «суждений» таких систем. Но если те, кто пользуется этими инструментами, желают получить финансовую или иную выгоду от перемещений по Terra Incognita, необходимо удостовериться в том, что они знают, как использовать инструменты ответственно, с максимальным контролем и обоснованием. Лицензирующие организации – мы ведь лицензируем фармацевтов (и операторов кранов!) – и другие службы в областях, где ошибки и неверные суждения могут иметь тяжелые последствия, должны, не исключено, под давлением страховых компаний и пр., побудить разработчиков систем искусственного интеллекта тщательнейшим образом выявлять реальные и потенциальные уязвимости программ, а также обучать тех, кто приобретает права на их использование.