[29].
Подобно тому как достижения энциклопедистов Просвещения основывались на междисциплинарных связях, современный прогресс в машинном обучении стал возможен благодаря огромным массивам данных – коллективному интеллекту человечества, – которые ИИ делает доступными и применимыми.
Развивая эту аналогию, стоит отметить: неудивительно, что последние достижения в области ИИ основаны не на единой универсальной программе, а на интеграции множества специализированных алгоритмов – так называемой «смеси экспертов»[30]. Здесь проявляется принцип коллективного взаимодействия.
До сих пор масштабы научных исследований ограничивались количеством и способностями людей на переднем крае науки. За всю историю человечество вырастило лишь несколько тысяч первопроходцев и еще меньше подлинных универсалов. ИИ кардинально меняет правила игры как в изучении физического мира, так и в интеллектуальных поисках. Лишенный страха и сомнений, ИИ неуклонно движется к новым рубежам – туда, куда мы его направляем. Более того, ИИ, одинаково эффективный в исследовании масштабов космических далей и клеточных структур, не знает субъективности, физических ограничений и эмоциональных барьеров. При этом машины не требуют человеческих жертв – им достаточно лишь вычислительных ресурсов, которые мы готовы выделить.
В будущем уровень развития общества перестанет соотноситься с количеством гениев, которых оно способно объединить, чтобы поддерживать хрупкий механизм научного прогресса. Потенциал человечества больше не будет зависеть от числа новых магелланов или тесл. Сильнейшей нацией станет не та, что воспитала больше всего эйнштейнов и оппенгеймеров, а та, что овладела искусством создания и применения ИИ. Это меняет саму систему измерения национальной мощи, которая эволюционировала от территорий к ресурсам, затем к капиталу, потом к человеческому потенциалу – а теперь, возможно, к вычислительной мощности.
Более того, самообучающаяся машина неизбежно станет машиной, способной к самосовершенствованию. И последний вопрос: не окажется ли, что последнее изобретение ученых-универсалов – вычислительные технологии, расширившие возможности человеческого разума и через десятилетия приведшие к революции ИИ – в конечном счете заменит своих создателей?
С позиции ИИ все накопленные человечеством знания – словно архипелаг вулканических островов, разбросанных по бескрайнему океану. В центре каждого острова на этой воображаемой карте возвышается вулкан. По мере того как взгляд зрителя скользит вниз, к морю, очертания становятся менее четкими, границы – более размытыми, пока не растворятся в плавной береговой линии[31].
Представим, что для нашей мыслительной задачи из земных океанов откачали значительную часть воды. Тогда перед нами откроется грандиозный подводный ландшафт, прежде скрытый от человеческого глаза. Острова перестанут казаться изолированными участками суши, дрейфующими в океане, – в действительности это вершины гигантских подводных гор или вулканов, которые, поднимаясь со дна сквозь толщу вод, лишь слегка выступают над поверхностью.
И если каждый остров символизирует отдельную область человеческого знания, то вода между ними – это недостающие связи, которые необходимо обнаружить для целостного понимания Вселенной. Хотя мы уверенно исследуем ближайшую реальность, нам практически неизвестно, что скрывается за ее видимыми границами. ИИ способен изменить эту ситуацию.
Возьмем физику – квинтэссенцию научного знания. Если Исаак Ньютон объединил законы небесной и земной механики, а Майкл Фарадей и Джеймс Клерк Максвелл – электричество, магнетизм и оптику, то поиски «теории всего», которая примирила бы две фундаментальные, но пока несовместимые теории, объясняющие наше существование с противоположных концов реальности, продолжаются и по сей день. Речь идет об общей теории относительности, описывающей макромир и гравитационное взаимодействие, и квантовой механике, управляющей законами микромира[32].
ИИ может внести порядок в кажущуюся разобщенность наших знаний, выявляя связи между генетикой, лингвистикой, космологией и психологией подобно тому, как архипелаг имеет общее основание. Он способен даже преодолевать разрывы между несовместимыми на первый взгляд интеллектуальными традициями или системами убеждений.
Во многих дисциплинах мы выделили широкий спектр потенциальных истин, но многие из них вряд ли подтвердятся. На карте знаний эти гипотезы подобны точкам у береговой линии – не полное неведение, но и не окончательная истина. Направляя ИИ к таким пограничным областям, мы можем с максимальной точностью определить наиболее перспективные пути исследования. Перебирая, тестируя, анализируя и снова выбирая в быстрой последовательности ИИ способен оценить миллионы возможных решений. Именно этот метод (который мы подробнее рассмотрим в главе 5) позволил DeepMind от Google не только освоить древнюю китайскую настольную игру го на человеческом уровне, но и в той мере, в которой машина смогла передать свое понимание людям расширить наши представления об этой игре. В отличие от ранних шахматных программ, полагавшихся на метод «грубой силы»[33], AlphaGo, изучив 30 миллионов ходов, продемонстрировала способность к абстрактному мышлению[34].
В этом смысле процесс обучения напоминает путь аспиранта-философа: годы интенсивного изучения формируют способность к глубоким рассуждениям. Подобно студенту на защите диссертации, DeepMind «обучилась» выходить за рамки заученного, выбирая в го ходы, которые, по ее оценкам, неизбежно приведут к победе. Более того, иногда модель ИИ выбирала ходы, которые за 4000 лет игры даже не приходили в голову человеку. Это стало возможным потому, что человеческий разум способен оперировать лишь четырьмя независимыми переменными одновременно, тогда как ИИ может обрабатывать бесчисленные вероятностные оценки в многомерном пространстве[35]. Так ИИ получил доступ к принципиально новым идеям и впервые сделал их частью человеческого опыта.
Когда пользователь задает вопрос модели ИИ – например, вводя вопрос в ChatGPT, – он просит не просто найти информацию, как это делают традиционные поисковые системы, а синтезировать множество данных и на их основе сделать вывод. Работая в многомерном пространстве, система создает сложные представления информации, учитывая взаимосвязи внутри и между различными областями знаний. На основе этих сетевых структур она формулирует ответы.
Именно здесь проявляется удивительная способность ИИ: скорость и мощь LLM[36], освоивших колоссальные объемы данных. Поскольку точность ответов влияет на наши представления об истине, такие модели создают все более детальную «карту глубин» наших знаний.
ИИ, скорее всего, будет накапливать новые данные не только быстро, но и таким образом, что это откроет исследовательские перспективы. Играя в го, AlphaGo часто выбирала необычно открытые позиции. Некоторые модели ИИ, вероятно, научились предпочитать области с множеством вариантов, что позволяет гибко исследовать новые возможности.
Человечеству может быть трудно адаптироваться к этому новому способу познания, ведь нам пока неясно, будет ли этот процесс соответствовать нашему восприятию реальности. Возможно, нам потребуются инструменты, чтобы успевать за ИИ и направлять его. Или же мы создадим технологии, с помощью которых – неторопливо, как мы привыкли, – будем «перелопачивать грунт на дне того самого океана», тем самым расширяя наши скромные возможности познания. А может, решим вообще не выходить за пределы знакомого мира.
Существует и риск некорректного управления ИИ, который может накапливать знания разрушительными методами. Его способы открытий могут быть столь же мощными и хаотичными, как вулканические извержения, когда-то формировавшие наш мир. Словно новое извержение, ИИ способен разрушить старые представления, одновременно расширяя острова знаний. Он может даже сдвигать тектонические плиты на дне «океана», поднимая новые горы познания. Но поскольку эти знания будут оторваны от нашего опыта, они могут вызвать когнитивные кризисы, ведущие к более полному – хотя и не всегда желательному – пониманию реальности.
С другой стороны, если развитие ИИ будет соответствовать нашим целям, оно, подобно совершенствованию вычислительной техники, станет миссией, облегчающей все остальные задачи человека. Это возведет ИИ в ранг главной – или равной нам – силы во Вселенной, определяющей большинство значимых открытий следующего века. Оглядываясь назад, мы, возможно, осознаем, как мал был остров, который мы возделывали тысячелетиями, по сравнению с подводными рифами возможностей, скрытыми во тьме неведомого.
Глава 2. Мозг
Чтобы объяснить феномен ИИ и его значение для человечества, исследователи предлагают множество аналогий. Антропологи сравнивают его с огнем или электричеством. Военные и дипломаты проводят параллели с атомной энергией или даже с несокрушимой человеческой волей таких исторических фигур, как Отто фон Бисмарк. Астрономы видят в ИИ сходство с астероидом – маловероятной, но в целом реальной угрозой, способной сплотить человечество перед лицом общей опасности, а кто-то даже говорит о сходстве изобретения ИИ с открытием внеземной жизни. Экономисты уподобляют ИИ рынкам или бюрократии, а государственные и общественные лидеры сравнивают появление ИИ с изобретением печатного станка или развитием корпораций – не будем забывать, что последние, обретя собственную волю, сумели подчинить себе целые регионы, как это произошло с Индийским субконтинентом, прежде чем мир осознал их угрозу существующим структурам власти