ого обучения символические подходы.
Есть люди, которые занимаются обучением без подготовки (zero-shot learning), когда задачу нужно решать без обучающих этому материалов. Или однократное обучение (one-shot learning), когда программа способна предпринимать некие действия после просмотра всего одного примера. Такими вещами занимается доцент кафедры psychology and data science Нью-Йоркского университета Бренден Лэйк.
Том Митчелл из Университета Карнеги – Меллона занимается непрерывным обучением (lifelong learning), при котором система не только просматривает набор данных и строит модель, но и продолжает функционировать и учиться.
М. Ф.: Существует еще и такая техника, как обучение по плану (curriculum learning), когда процесс начинается с простых вещей и постепенно переходит к более сложным.
О. Э.: Если посмотреть внимательно, ИИ – это область, изобилующая неправильно употребляемыми терминами, порой чрезмерно грандиозными. Изначально использовался не лучший, на мой взгляд, термин «ИИ». Затем появились «человеческое познание» и «машинное обучение». Это красиво звучит, но на самом деле набор используемых здесь методов часто очень ограничен. Фактически мы просто пытаемся расширить сравнительно небольшой набор статистических методов и добавить туда больше характеристик, относящихся к обучению людей.
М. Ф.: Вы верите в возможность создания сильного ИИ?
О. Э.: Конечно. Я материалист и не думаю, что в нашем мозге есть что-то кроме атомов. Следовательно, процесс мышления представляет собой некую форму вычислений. Я вполне допускаю, что через какое-то время мы поймем, как реализовать это в машине, и я допускаю, что нам не хватает интеллекта, чтобы сделать это. Но интуиция подсказывает мне, что сильный ИИ, скорее всего, будет создан. Я не знаю, когда это произойдет, потому что пока мы даже не в состоянии сформулировать вопросы, на которые нужно искать ответ.
Пабло Пикассо говорил, что компьютеры бесполезны, потому что отвечают на вопросы, а не задают их. Строгое определение вопроса означает, что мы можем выразить его математически или как вычислительную задачу. Но есть множество вопросов, для которых строгое определение пока невозможно. Как строго сформулировать, например, задачу представления естественного языка или здравого смысла внутри компьютера?
М. Ф.: Какие основные препятствия отделяют нас от сильного ИИ?
О. Э.: Для начала нужно научиться создавать программы, умеющие выполнять несколько задач: говорить и видеть, играть в настольные игры, переходить улицу, жевать жвачку… Это, конечно, шуточный пример.
Еще нужны системы, которые учатся на единственном примере и узнают объект по частичной информации.
Также важно самовоспроизведение. Представьте ИИ-систему, имеющую физическое воплощение, которая может быстро делать свои копии. У людей процесс создания себе подобных довольно сложный, но у ИИ-систем он вообще отсутствует. Скопировать программное обеспечение несложно, чего нельзя сказать об аппаратной части.
М. Ф.: Наверное, ключевым можно считать умение переносить знания из одной предметной области в другую. Вы говорили о машине, которая читает главу из учебника, а затем может ответить на вопросы. Мне кажется, именно эта способность лежит в основе истинного интеллекта.
О. Э.: Я с вами полностью согласен. Это тоже шаг на пути к сильному ИИ. Подобная способность нужна для функционирования ИИ в реальном мире, полном непредвиденных ситуаций.
М. Ф.: Я хочу поговорить об опасностях, связанных с ИИ, но сначала скажите, где ИИ может обеспечить самые большие преимущества?
О. Э.: Во-первых, это беспилотные автомобили. Только на американских автомагистралях ежегодно погибает более 35 тысяч человек. За год происходит порядка миллиона несчастных случаев. Исследования показали, что эти цифры можно уменьшить введением беспилотного транспорта. Меня вдохновляет ИИ, спасающий жизни. Во-вторых, это наука. Ведь именно научные разработки помогают экономическому росту, совершенствованию медицины и другим полезным вещам. Перед нами стоят проблемы рака и устойчивых к антибиотикам вирусов. Проект Semantic Scholar поможет ученым в разработке новых лекарств.
Людям, которые говорят о том, что ИИ лишит нас жизни, мой коллега Эрик Хорвиц отвечает, что отсутствие ИИ-технологий уже сейчас убивает людей. Третья по значимости причина смерти в американских больницах – врачебная ошибка. Многие из этих ошибок можно предотвратить с помощью ИИ. Таким образом, наша неспособность использовать ИИ многим стоит жизни.
М. Ф.: Раз уж вы упомянули беспилотные автомобили, скажите, через какое время, по вашим оценкам, могут появиться такие такси? Когда эта услуга станет общедоступной?
О. Э.: Боюсь, что подобное появится не раньше чем через 10 лет. А может, и через двадцать.
М. Ф.: И в результате множество водителей останутся без работы. И не только они. Вполне возможен экономический спад и исчезновение большого количества рабочих мест.
О. Э.: Я не очень понимаю людей, много и активно говорящих об опасности, которую несет нам суперинтеллект. У нас достаточно реальных проблем. И одна из самых острых – будущее рынка труда. Существует тенденция к сокращению производственных рабочих мест, а внедрение ИИ-технологий ускорит этот процесс.
Но я хотел бы отметить, что в этом аспекте демографическая ситуация работает на нас. Сейчас в среднем уменьшается количество детей и при этом растет продолжительность жизни. Общество стареет. В результате, с одной стороны, мы имеем рост автоматизации, а с другой – количество рабочих рук не увеличивается в том же темпе, что и раньше. Сейчас прекратился прирост количества работающих женщин. Это дает основания надеяться, что в следующие десятилетия спрос на рынке рабочей силы расти не будет. Но это не решает проблему массовой безработицы из-за автоматизации.
М. Ф.: Поможет ли адаптировать общество к экономическим последствиям автоматизации такая вещь, как универсальный базовый доход?
О. Э.: Ситуация, которую мы уже видели в области сельского хозяйства, явно повторяется в сфере производства. Очевидно, что в ближайшие 10–50 лет многие рабочие места либо полностью исчезнут, либо будут радикально преобразованы. Соответствующие обязанности начнут выполняться меньшим количеством людей, зато намного эффективнее.
Людей, занятых в сельском хозяйстве, сейчас намного меньше, чем раньше, а их рабочие обязанности стали намного сложнее. Естественным образом возникает вопрос, чем заниматься всем остальным? Я не знаю точного ответа, но в феврале 2017 г. я написал статью для журнала Wired, которая называется Workers displaced by automation should try a new job: Caregiver («Работники, уволенные автоматизацией, должны попробовать новую профессию: социальный работник»)[26], где высказался об уязвимости людей без высшего образования в новой экономической ситуации.
Не поможет нам и универсальный базовый доход, особенно если учесть, что у нас пока нет ни всеобщего здравоохранения, ни всеобщей доступности жилья.
М. Ф.: Фактически получается, что поиск решений в этом случае становится проблемой политиков.
О. Э.: Я не уверен, что существует какое-то универсальное решение, но мне кажется, что имеет смысл рассмотреть варианты работы, которые ориентированы на человека. Можно представить работу по обеспечению эмоциональной поддержки. Это компаньоны для пожилых людей, это сиделки для детей с особыми потребностями. Есть много групп населения, которые предпочтут видеть рядом с собой человека, а не робота.
Если общество начнет выделять ресурсы на такие виды работы, обеспечив достойную зарплату, на эти рабочие места появится множество претендентов. Разумеется, это не панацея, но подумать в этом направлении имеет смысл.
М. Ф.: О чем еще стоит беспокоиться в ближайшие десятилетия?
О. Э.: Серьезной проблемой уже стали вопросы кибербезопасности, а появление ИИ только усугубляет ситуацию. Беспокоит и возможность создания автономного оружия, особенно самостоятельно принимающего решения. Но проблема массовой безработицы все равно остается на первом месте.
М. Ф.: А что вы думаете по поводу экзистенциальной опасности, которую несет с собой сильный ИИ, и по поводу проблемы выравнивания?
О. Э.: Это интересные вопросы для немногочисленных философов и математиков. Обычным же людям нет никакого смысла волноваться о таких вещах, тем более что в настоящий момент мы не можем предпринять никаких реальных действий для предотвращения подобной угрозы.
С моей точки зрения, если суперинтеллект все-таки появится, это будет очень интересно. Будет здорово получить возможность с ним общаться. Работа над пониманием естественного языка в AI2 кажется мне ценным вкладом в безопасность ИИ. Не менее ценным, чем беспокойство по поводу выравнивания целей. В конечном счете, в обоих случаях речь идет всего лишь о технической проблеме, связанной с целевыми функциями и с обучением с подкреплением. На мой взгляд, мы достаточно инвестируем в безопасность ИИ.
Кроме того, обсуждая ИИ, люди часто упускают из виду разницу между интеллектом и автономностью. Зачастую считается, что эти вещи идут рука об руку[27]. Но в системе AlphaGo, которая не начнет игру, пока ее кто-то не запустит, мы видим высокий интеллект и низкую автономность. А вот группа подростков, пьющая алкоголь в субботу вечером, – это пример высокой автономности при низком интеллекте. Я, конечно, шучу. Реальным примером тут будет, скорее, компьютерный вирус, который, не обладая особым интеллектом, может быстро распространяться по компьютерным сетям. Опасна именно автономность.
М. Ф.: Да, беспилотники или роботы, самостоятельно принимающие решение убить человека, вызывают большое беспокойство в ИИ-сообществе.