Школа Джеймса Мартина при Оксфордском университете собрала под своей крышей немногочисленную команду таких исключительных личностей и поощряет междисциплинарные и свободные исследования, наподобие тех, что вышли из моды в эпоху специализации, контрольных показателей и 90-страничных заявок на гранты. Работая с 2013 года в этой школе, я лично знаком со многими ее замечательными сотрудниками, в том числе с Ником Бостромом, автором книги «Суперинтеллект» (2014), а также другими преподавателями и исследователями из Института будущего человечества. Йен Голдин{94}, основатель и первый директор оксфордской Школы Джеймса Мартина, решил, что его коллегам будет интересно принимать участие в неформальных встречах, в ходе которых они смогут обсудить общую картину, а не только то, что видят каждый день в своих научных лабораториях.
Как гласит современная поговорка, если вы самый умный человек в комнате, то вы ошиблись помещением. Что ж, в дни своих ежегодных визитов в Оксфорд я порой чувствую себя самым неумным человеком в комнате. Я горжусь тем, что хорошо информирован и быстро вникаю в сложные темы. Я много читаю, у меня масса умных друзей в самых разных областях, которые не позволяют мне расслабляться в интеллектуальном плане. Но эти оксфордские дискуссии ведутся на совершенно ином уровне и всегда завершаются слишком быстро.
Моя задача на этих встречах — помимо того, чтобы не показать, что у меня нет полудюжины ученых степеней, как у остальных присутствующих, — подливать масла в огонь дискуссии. Я побуждаю ученых мужей выйти из их зоны комфорта и посмотреть на то, чем они занимаются, под другим углом: что вызывает у них наибольшее разочарование и чему общественность должна уделить наибольшее внимание? Мы обсуждаем, какие из ключевых предсказаний на минувшие пять лет не сбылись, и пытаемся сделать свои прогнозы на следующее пятилетие. Я предлагаю им поговорить о политических и бюрократических факторах, которые сдерживают жизненно важные исследования, и о зачастую извращенных схемах получения грантов и других видов финансирования.
Дискуссии всегда проходят невероятно интересно, и иногда эти выдающиеся умы с удивлением обнаруживают, что их коллеги в соседнем здании работают над близкой темой или сталкиваются с похожими проблемами и трудностями. Просматривая свои заметки за последние три года, я с удивлением понял, как много исследователей сталкиваются с одной и той же дилеммой — решать конкретные задачи, чтобы помочь многим людям сегодня, или же прикладывать усилия к тому, что способно помочь всем людям в недалеком или отдаленном будущем. Поскольку ресурсы ограниченны, как выразился один исследователь, приходится выбирать между попытками усовершенствовать москитные сетки и работой над изобретением лекарства от малярии. Безусловно, мы должны делать и то, и другое, но даже ученые с мировым именем сегодня стоят перед такого рода альтернативой.
Что показали мои битвы с компьютерами? То, что я мог отсрочить неизбежное на несколько лет, если бы лучше готовился к партиям? Или то, к чему могут привести десятилетия научных исследований и технического прогресса? Думаю, вы понимаете, что мой ответ на эти вопросы будет несколько субъективным, но я на нем долго не задержусь. Период с 1996 по 2006 год, когда человеко-машинные шахматы были действительно состязательными, казался мне очень долгим, поскольку я находился на переднем крае. Если смотреть в перспективе, это может служить хорошим примером того, насколько незначительными становятся человеческий масштаб времени и человеческие возможности на фоне ускоряющегося технического прогресса.
Если отразить этот прогресс на графике, чтобы лучше его осознать, легко увидеть, почему дальнейшее распространение ИИ и автоматизация могут вызывать тревогу. Веками люди превосходили любую машину в шахматах и во всем остальном, требующем умственных усилий. Мы тысячи лет наслаждались безоговорочной доминацией во всех интеллектуальных областях. В XIX веке механические калькуляторы чуточку подорвали нашу ведущую роль, но реальная конкуренция началась только в цифровую эпоху, примерно в 1950-е годы. С того момента прошло еще около 40 лет, прежде чем машины, наподобие Deep Thought, стали серьезной угрозой для сильнейших шахматистов. Восемь лет спустя я проиграл очень дорогостоящему специализированному суперкомпьютеру Deep Blue. Еще через шесть лет, несмотря на более солидную подготовку и более справедливые правила, я сумел лишь свести вничью два матча против ведущих компьютерных программ Deep Junior и Deep Fritz. Они были не слабее Deep Blue, хотя работали на стандартных серверах стоимостью всего несколько тысяч долларов. В 2006-м Владимир Крамник, следующий после меня чемпион мира, при еще более благоприятных правилах проиграл со счетом 2:4 программе Fritz последнего поколения. Таким образом, завершилась эпоха, когда люди сражались с машинами по стандартным правилам шахматных состязаний: все последующие такие соревнования будут проводиться с учетом необходимости обеспечить соперникам равные условия.