Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Страница 86

ИИ-инструменты

В свое время было высказано предложение создавать сверхразум скорее в качестве инструмента, чем агента. Идея возникла неслучайно, и связана она с простым соображением: обычным программным обеспечением пользуются все подряд, и ни у кого не возникает никакого чувства опасности, даже отдаленно напоминающего ту тревогу, которую вызывают у нас проблемы, обсуждаемые в этой книге. Почему бы не создать ИИ, похожий на обычное ПО, — вроде системы управления полетом или виртуального помощника, — только более гибкое и универсальное? Зачем нужен сверхразум, обладающий собственной волей? Те, кто придерживается такой точки зрения, считают, что сама парадигма агента фундаментально ошибочна. Вместо ИИ, который, подобно человеку, думает, желает и действует, нам следует ориентироваться на написание ПО, делающее лишь то, для чего оно предназначено.

Однако идея создания ПО, которое «делает лишь то, для чего предназначено», не так легко осуществима, поскольку речь идет о продукте с очень мощным интеллектом. В каком-то смысле все программы делают то, на что они запрограммированы: их поведение математически определяется исходным кодом. Но это утверждение так же верно и для ИИ, принадлежащего какой-то из трех каст. Если делать лишь то, для чего предназначено означает «вести себя так, как предполагали программисты», то стандартное ПО довольно часто нарушает этот стандарт.

Благодаря ограниченным возможностям современного ПО (по сравнению с ИИ) с последствиями его отказов пока можно справиться — они будут оцениваться где-то между значением «несущественный» и «дорогостоящий», но никогда не поднимутся до уровня экзистенциальной угрозы Однако если относительно безопасными стандартные современные ПО делает не высокая надежность, а ограниченные возможности, то непонятно, как они могут стать образцом для создания безопасного сверхразума. Может быть, потребность в УИИ можно удовлетворить за счет расширения диапазона задач, решаемых обычным ПО? Но диапазон и разнообразие задач, которые ИИ успешно решил бы в современных условиях, огромен. Вряд ли для их решения возможно создать ПО специального назначения. Но даже если это и можно сделать, такой проект занял бы слишком много времени. Еще до его завершения обязательно изменится сущность самого задания, поскольку одни проблемы утратят свою злободневность, а другие, пока еще невыявленные, станут актуальными. Наличие программы, которая может самостоятельно учиться решать новые задачи и, более того, формулировать их, а не только справляться с чужими формулировками, дало бы нам огромные преимущества. Но тогда нужно, чтобы программа имела возможность учиться, мыслить и планировать, причем делать это на высоком уровне и не ограничиваться одной или несколькими областями знаний. Иными словами, нужно, чтобы она обладала общим уровнем интеллекта.

В нашем случае особенно важна задача разработки самого ПО. С практической точки зрения огромный выигрыш дала бы автоматизация этого процесса. Хотя такой же критически важной является и способность к быстрому самосовершенствованию, ведь именно она позволяет зародышу ИИ обеспечить взрывное развитие интеллекта.

Если наличие общего уровня интеллекта не является обязательным, существуют ли иные способы реализовать идею ИИ-инструмента так, чтобы он не вырвался за рамки пассивного «решателя» задач? Возможен ли ИИ, не являющийся агентом? Интуиция подсказывает, что безопасным обычное ПО делает не ограниченность его возможностей, а отсутствие амбиций. В Excel нет подпрограмм, тайно мечтающих завоевать мир, будь у них соответствующие возможности. Электронные таблицы вообще ничего не «хотят», они всего лишь слепо выполняют команды, записанные в их код. Может возникнуть вопрос: что мешает нам создать программу такого же типа, но обладающую более развитым интеллектом? Например, оракула, который в ответ на описание цели выдал бы план ее достижения, так же как Excel в ответ на ввод чисел в ячейки выдает их сумму, то есть не имея никаких «предпочтений» относительно результата своих расчетов или того, как люди могут им воспользоваться?

Классический путь написания программ требует от программиста довольно детального понимания задачи, которая должна быть разработана, чтобы можно было явно задать ход ее решения, состоящий из последовательности математически точно описанных шагов, выраженных в исходном коде. (На практике программисты полагаются на библиотеки подпрограмм, выполняющих определенные функции, которые можно просто вызывать без необходимости разбираться в деталях их реализации. Но эти подпрограммы изначально были созданы людьми, которые все-таки отлично разбирались в том, что делали.) Этот подход работает при решении хорошо знакомых задач, чем и занято большинство существующих ПО. Однако он перестает работать в ситуации, когда никто толком не понимает, как должны быть решены стоящие перед программой задачи. Именно в этом случае становятся актуальными методы из области разработок искусственного интеллекта. В некоторых приложениях можно использовать машинное обучение для точной настройки нескольких параметров программ, в остальном полностью созданных человеком. Например, спам-фильтр можно обучать на массиве вручную отобранных сообщений электронной почты, причем в ходе этого обучения классифицирующим алгоритмом будут изменяться веса, которые он присваивает различным диагностическим атрибутам. В более амбициозном приложении можно создать классифицирующий механизм, который будет сам обнаруживать такие атрибуты и тестировать их пригодность в постоянно меняющейся среде. Еще более совершенный спам-фильтр может быть наделен некоторыми возможностями размышлять о компромиссах, на которые готов пойти пользователь, или о содержании анализируемых им сообщений. Ни в одном из этих случаев программисту не нужно знать наилучший способ отделения спама от добропорядочной почты — он должен лишь определить алгоритм, при помощи которого спам-фильтр сам улучшит свою эффективность за счет обучения, обнаружения новых атрибутов или размышлений.