Люди – самый разумный вид на Земле. В этом нет никаких сомнений.
Но после интеллектуальной революции этот тезис придется дополнить некоторыми оговорками. Вполне возможно, умные машины станут «новым видом» и будут умнее людей.
Интеллект – это гарантия того, что человек останется на вершине биосферы Земли. Это краеугольный камень нашей цивилизации. Но теперь мы обрели возможность создавать вещи умнее нас самих.
Необходимо осознавать последствия грядущей революции. Она превратит человека в творца и в то же время сделает будущее неопределенным.
Нынешний искусственный интеллект – плохая имитация биологического интеллекта, но он уже показал свою мощную силу. В марте 2016 года искусственный интеллект AlphaGo победил Ли Седоля, чемпиона мира по игре в го. До этого люди считали, что го – это область, где компьютерные программы не смогут бросить человеку вызов. Еще в 1997 году компьютерная программа Deep Blue одержала верх над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым. Победа компьютера в го пришла с опозданием на 18 лет. За эти годы игра в го стала своего рода тотемом, символизирующим непревзойденность человеческого интеллекта. В 2016 году этот тотем с грохотом рухнул.
Итак, в чем разница между AlphaGo 2016 года выпуска и Deep Blue 1997 года?
Компьютерная программа Deep Blue, победившая в свое время Каспарова, использовала алгоритмы программирования и во время партии полагалась на колоссальные возможности поиска и запоминания. Это своего рода эквивалент грубой машинной силы. У программы есть очевидный недостаток: она не может выйти за рамки человеческого мышления.
В сущности, шахматные ходы Deep Blue, пусть и «хорошо продуманные», представляли собой всего лишь повторение ходов, некогда сделанных людьми. Число степеней свободы в шахматах ограничено. Хотя гроссмейстер может подстроиться под ситуацию и придумать ход, которого никогда раньше не делал, велика вероятность, что тот уже появлялся в истории – люди не способны учесть все когда-либо сыгранные партии. Компьютерные программы могут запомнить гораздо больше человека, что позволяет им найти оптимальное решение любой шахматной задачи. Подобная «грубая машинная сила» производит глубокое впечатление, так как, несмотря ни на что, люди проигрывают даже ей. Но поскольку машина выполняет инструкции, ее логика на самом деле остается человеческой и представляет собой не более чем совокупность мышления множества людей. Интеллект автомата может стать очень сложным, например, если тысячи инженеров потратят год на формирование огромной и самосогласованной логической библиотеки, однако этот метод программирования основан на простой повторяющейся функции – выполнении инструкции. Никаких сюрпризов он не преподносит, а если и преподнесет, то это будет баг. Стратегию Deep Blue можно разгадать. Например, посадим за шахматную доску игрока-программиста, который будет пошагово следовать тем же инструкциям. Будь у него достаточно времени, он смог бы понять, как Deep Blue делает ход. Интеллект, полученный с помощью запрограммированных инструкций, по сути является повторением человеческого интеллекта. Такая машина может стать очень мощной, может показаться умной, но не создаст ничего по-настоящему творческого, а будет лишь следовать указаниям и воспроизводить то, что уже существовало ранее. Так обстоит дело с Deep Blue.
AlphaGo отличается тем, что использует алгоритмы нейронной сети. Звучит волшебно, но проще говоря, это означает, что компьютер может выполнять вычисления, как человеческий мозг. В этом и состоит фундаментальное отличие от алгоритмов программирования: в алгоритмы нейронных сетей заложены только правила логической эволюции, а не сама логика. Что это значит? Все программы, написанные на разных языках, представляют собой логические инструкции. Нейронные сети также действуют по определенной логике, но их логическая библиотека не проявляется, она не выражена в виде набора инструкций, а заложена в самой структуре сети, возникшей в процессе эволюционного развития. Таким образом, хранение и оперирование данными осуществляются самой сетью. Разница в логических возможностях двух сетей отражается в их внутренней структуре. Алгоритмы нейронных сетей основаны на моделировании биологического мозга. В мозгу нет запоминающего устройства или центрального процессора. Он сильно отличается от компьютеров, которые мы используем сейчас, и фундаментальные концепции его организации совершенно другие. Стандартные компьютеры имеют архитектуру фон Неймана: она состоит из памяти, контроллера и арифметического блока, а также устройств ввода и вывода. Хранение данных, управление системой и вычисления происходят согласно установленной логике.