Форма жизни № 4. Как остаться человеком в эпоху расцвета искусственного интеллекта
Шрифт:
ASI – это искусственный интеллект, который превосходит лучшего представителя людей в любой возможной области. Например, в математике ASI будет сильнее Григория Перельмана, в физике – умнее Альберта Эйнштейна (что представить даже страшно), в области инжиниринга и управления продуктом – совершеннее Илона Маска, в области борьбы за права человека (или машины?) – успешнее Харви Милка, Мартина Лютера Кинга и Александра Солженицына; еще он сможет писать книги лучше Льва Толстого, размышлять о Вселенной в разы увлекательнее, чем Митио Каку и Юваль Харари, снимать фильмы лучше Джеймса Кэмерона и да – готовить борщ лучше вашей бабушки. С появлением ASI, скорее всего, случится то, что предрекал коллега Тьюринга, британский математик Ирвинг Гуд, – это будет нашим последним изобретением. О возможностях суперинтеллекта и вероятных сценариях нашего сожительства с ним мы поговорим в заключительных главах. Сейчас же, когда мы понимаем типы ИИ, важно разобраться в том, где мы, человечество, находимся в том самом муравейнике и какую роль выполняем уже сейчас.
С точки зрения банальной индукции…
История
При этом его предсказание базировалось на прочном, как казалось, философском фундаменте: «Истинная наука, далеко не способная образоваться из простых наблюдений, стремится всегда по возможности избегать непосредственного исследования, заменяя последнее рациональным предвидением, составляющим во всех отношениях главную характерную черту положительной философии. Такое предвидение, необходимо вытекающее из постоянных отношений, открытых между явлениями, не позволит никогда смешивать реальную науку с той бесполезной эрудицией, которая механически накапливает факты, не стремясь выводить одни из других… Истинное положительное мышление заключается преимущественно в способности видеть, чтобы предвидеть, изучать то, что есть, и отсюда заключать о том, что должно произойти согласно общему положению о неизменности естественных законов» [10] .
Злая ирония заключалась в том, что все «простые наблюдения», способные дать ключ к определению химического состава звезд, на тот момент были уже сделаны. В 1814 году баварский оптик Йозеф Фраунгофер, бившийся над задачей точного определения коэффициента преломления различных сортов стекол для разных длин световых волн, сконструировал спектроскоп, в котором свет, проходивший сквозь призму, разлагался в многоцветный спектр, и обнаружил, что в спектре излучения Солнца есть темные линии (их еще в 1802 году наблюдал английский физик Уильям Волластон, но решил, что это естественные контуры, обрамляющие цветные линии). В ходе исследований он выделил и описал в солнечном спектре 576 темных линий. Это диктовалось чисто практическими соображениями, ведь, изготавливая призмы спектроскопа из разных сортов стекла и замеряя расстояния между зафиксированными темными линиями, можно было определить показатель преломления для стекла для любой области спектра. Но Фраунгофер попутно обнаружил, что спектры других звезд, в частности Сириуса, обладают различным набором темных линий и что особенно четкая двойная темная линия солнечного спектра находится точно там же, где и яркая желтая двойная линия в спектре пламени масляной лампы. Следующий факт в копилку «бесполезной эрудиции» положил один из изобретателей фотографии Уильям Тальбот, в 1826 году обнаруживший, что при внесении в пламя солей различных металлов они дают различающиеся картины спектров.
Но лишь в 1859 году создатели спектрального анализа Роберт Бунзен и Густав Кирхгоф обнаружили, что каждый химический элемент не только испускает свет определенных спектральных частот, но и поглощает свет тех же длин волн от источника излучения, разогретого до более высоких температур. Загадка темных линий разрешилась – они появляются в результате поглощения части спектра веществом в поверхностных слоях Солнца, а обнаруженная Фраунгофером характерная двойная темная линия принадлежит натрию. Определение химического состава звезд было уже, как говорится, делом техники.
Эта история наглядно демонстрирует ограниченность индуктивного мышления, на которое опирался Конт в своих «рациональных предвидениях». Оно оперирует неким набором фактов (в случае предсказания Конта довольно произвольным и неполным), и результат определяется полнотой исходных данных. Искусственный интеллект в некотором роде индуктивная машина, результаты работы которой зависят от того, что называется big data, – данных на входе.
10
Конт О. Дух позитивной философии. – Ростов н/Д.: Феникс, 2003.
Глава 4
Мозг человека, искусственный интеллект и данные
Мозг человека, то есть хранилище «софта» для формы жизни № 2, возможно, самое сложное создание Вселенной: в голове каждого из нас около 86 млрд нейронов. Нейрон (сильно упрощенно, конечно) может быть или включен, или выключен. То есть даже при таком подходе минимальное количество состояний нейронной сети нашего мозга – это 2 в степени 86 млрд. Но, во-первых, один нейрон может быть связан с множеством других (а не одним) – для этого у каждого нейрона есть до 7000 синапсов (контактов), во-вторых, сила связей между двумя и более нейронами влияет на итоговое общее состояние системы. Сила связей не строго одинакова (исследователи обнаружили 26 дискретных категорий синапсов), и каждую долю секунды состояние будет меняться – нейроны всякий раз будут активироваться уникальным образом: мыслительная деятельность многомерна, и нейроны могут активироваться нелинейно и непоследовательно. Каждый биологический нейрон, по сути, представляет собой компьютер, а не просто сумматор (логическую схему), как в искусственных нейронных сетях.
С этой точки зрения человеческое сознание не имеет ничего общего с искусственными нейронными сетями, в которых каждый следующий слой активируется предыдущим. Еще во многом остается загадкой,
Усугубляется все тем, что в мыслительном процессе задействованы разные зоны мозга, гормоны, органы чувств и еще масса других параметров, которые «плодят умножение» возможных вариантов. Фактически сознание человека состоит из множества сознаний, работающих в унисон, это своеобразный муравейник. Вся эта экосистема в сухом остатке не сохраняет никаких данных на какой-то носитель, она просто калибрует силу биоэлектрических связей между нейронами в привязке к состоянию сети. То есть два нейрона могут иметь слабую связь при одной мысли или действии и сильную – при другой. А управляется все это по принципу роя – нейроны сами каким-то образом запоминают свою роль в зависимости от ситуации и каждый из них определяет свою переменную связь со всеми остальными в каждый момент времени, оценивая множество получаемых параметров. Все это делает количество вариантов состояния нейронной сети невероятным, самым большим во Вселенной числом, которому нет названия. Даже атомов во Вселенной меньше.
Но это не все, ибо мозг – не просто хранилище: одна простая мысль формата «Я ж яйца забыла купить!» задействует, допустим, 5 млн (оговорюсь сразу: это всего лишь моя гипотеза, то есть гипотеза, основанная на имеющихся знаниях, но все же пока не доказанная и требующая дальнейшей проработки) нейронов сети, активированных и соединенных друг с другом уникальным образом – эдакая «паутинка» (причем один и тот же нейрон может участвовать в бесконечном количестве мыслей). Сложная мысль или мыслительная активность в состоянии стресса, да еще и в движении, будет усилена гормонами и входящими потоками данных с большего количества сенсоров и в результате может задействовать до 90 % (опять же, моя гипотеза) всей существующей сети (это важная деталь, ибо есть примеры, когда люди живут после удаления половины мозга, а это свидетельствует: нейронная сеть, безусловно, умеет адаптироваться под состояние носителя). Здесь же я должен сделать еще одну оговорку: у человечества в настоящее время нет МРТ-сканеров нужного разрешения для того, чтобы очень точно отследить и посчитать количество активированных нейронов, – дело в том, что самые продвинутые технологии магнитно-резонансной томографии позволяют получать изображения мозга с разрешением порядка 0,5 миллиметра. Это кажется огромным достижением, но для получения изображения синапса – связи нейрона с другими, потребуется разрешение совершенно иного класса – 0,001 миллиметра, а для распознавания силы связи потребуется еще большее разрешение. Эти цифры позволяют сделать неутешительный вывод: для задачи наблюдения за мыслительным процессом живого организма МРТ не подходит – если увеличить напряженность магнитного поля пропорционально задачам, мозг сканируемого человека будет попросту разрушен. Мыслительная деятельность трупов – так себе объект для изучения, поэтому нам нужны принципиально новые неинвазивные методы изучения мозга. Поэтому цифры «5 млн и «90 %» – это, как я уже оговаривался, то есть основанная на имеющихся знаниях, но все же пока не доказанная моя гипотеза, требующая дальнейшей проработки. Вероятнее всего, эти цифры будут определены, так же как совсем недавно было уточнено полное количество нейронов в мозге человека – долгие годы считалось, что их 100 млрд, но бразильский нейробиолог Сузана Эркулано-Оузель нашла способ более точного подсчета и теперь мы знаем наверняка, что в мозгу человека 86 млрд нейронов (если вы думаете: «100, 86 – не такая уж большая разница!» – напрасно, разница существенна: 14 млрд – это примерно столько же, сколько в мозгу бабуина, то есть примата – отряда живых существ, которых мы эволюционно считаем близкими себе).
Первая эмулированная биологическая нейронная сеть
Первым, в 1986 году, был описан коннектом (то есть все связи между нейронами) червя-нематоды Caenorhabditis elegans, чья нервная система насчитывает всего 302 нейрона. Команда ученых под руководством будущего нобелевского лауреата Сиднея Бреннера нанесла на карту все 7000 возможных соединений между нейронами, хотя при этом не учитывались синаптические веса (характеризующие силу связи) и направление передачи сигналов. В мозгу человека около 86 млрд нейронов. Считается, что в связях между нейронами заключены многие аспекты человеческой индивидуальности, такие как личность и интеллект, поэтому описание коннектома человека может стать большим шагом к пониманию многих умственных процессов. Определение коннектома червя-нематоды Caenorhabditis elegans заняло более 12 лет упорного труда. Потребовалось выполнить несколько тысяч срезов толщиной 50 нм, которые затем помещались под электронный микроскоп, фотографировались и анализировались вручную.
Данные о коннектоме червя-нематоды были использованы в проекте OpenWorm, задавшемся целью создать цифровую модель организма червя. На данный момент уже созданы компьютерные модели нейронного коннектома и мышечных клеток. Более того, модель нейронной сети червя (с некоторыми упрощениями) была загружена в компьютер, управляющий роботом LEGO Mindstorms EV3. Исследователи утверждают, что шаблоны поведения робота стали аналогичны реакциям червя.
Чтобы описать коннектом человеческого мозга, вероятно, понадобится прорыв, подобный тому, который совершил Крейг Вентер в работе над расшифровкой генома человека. А пока что для воссоздания коннектома одного кубического миллиметра коры головного мозга требуется миллион человеко-часов. Хотя, конечно, надо отдавать себе отчет, что стабильную структуру человеческого коннектома невозможно воссоздать, ведь перестройка связей идет постоянно. Но вполне реально воссоздать «архитектуру» относительно стабильных крупных проводящих путей.
Конец ознакомительного фрагмента.