Hello World. Как быть человеком в эпоху машин
Шрифт:
Предположим, ставится задача распознать изображение. Не так давно группа исследователей из Японии продемонстрировала, как необычно, с точки зрения человека, видит вещи машина. Может быть, вам встречалась известная оптическая иллюзия, когда трудно с первого взгляда сказать, что вы видите – вазу или два лица (если нет, загляните в примечания, приведенные в конце книги) [21] . Вот вам аналогичный пример из мира компьютеров. Ученые показали, что достаточно изменить один пиксель переднего колеса на изображении, приведенном ниже, чтобы алгоритм машинного обучения передумал и увидел собаку там, где прежде видел автомобиль [22] .
21
Эта иллюзия называется “ваза Рубина”, по имени придумавшего ее Эдгара
Из той же серии пример с распознаванием изображения собаки и машины. Программисты подобрали картинку на стыке двух категорий, внесли одну маленькую поправочку, и, по мнению компьютера, картинка переместилась из одной категории в другую.
22
Jiawei Su, Danilo Vasconcellos Vargas and Kouichi Sakurai, One pixel attack for fooling deep neural networks, arXiv:1719.08864v4 [cs.LG], 22 Feb. 2018, https://arxiv.org/pdf/1710.08864.pdf.
На русском языке см.(Прим. науч. Ред.).
Кое-кто считает, что оставить алгоритм без четких инструкций – это прямой путь к катастрофе. Как же контролировать то, чего мы не понимаем? Что, если наделенная разумом машина превзойдет по интеллекту своих создателей? Можем ли мы быть уверены, что загадочный для нас ИИ, который нам не подчиняется, не превратится в нашего врага?
Все эти гипотезы заслуживают внимания, и о нависшей над нами угрозе апокалипсиса, который может устроить нам ИИ, написано уже немало книг. Простите, если обманула ваши ожидания, – моя книга о другом. Несмотря на то, что в последнее время ИИ стремительно развивается, “умным” его можно назвать лишь с большими ограничениями. Тому, с чем мы столкнулись, скорее подошло бы определение революции не в области интеллекта, а в вычислительной статистике. Я понимаю, что это не так возбуждает – если только вы не питаете особые чувства к статистике, – однако текущее положение вещей такая формулировка описывает гораздо точнее.
Пока что волноваться из-за злых козней ИИ – все равно что волноваться из-за перенаселения на Марсе [23] . Возможно, когда-нибудь компьютерный разум окажется сильнее человеческого, но пока об этом даже речи не идет. Честно говоря, нам еще довольно далеко до создания интеллекта хотя бы уровня ежиного. И червяка-то до сих пор никому не удалось превзойти [24] .
Кроме того, вся эта шумиха из-за искусственного интеллекта отвлекает нас от куда более насущных и, по-моему, более интересных тем. Забудьте ненадолго о всемогущих умных машинах и верните свои мысли из далекого и неясного будущего в наше с вами настоящее, ибо алгоритмы, которым даны полная свобода действий и право самостоятельно принимать решения, уже существуют. Они назначают курс лечения онкологическим больным и сроки тюремного заключения, действуют в аварийной ситуации на дороге. Они уже на каждом шагу делают за нас роковой выбор.
23
Перефразированный комментарий, который дал в 2015 году программист и пионер в области машинного обучения Эндрю Ын. См. Tech Events, ‘GPU Technology Conference 2015 day 3: What’s Next in Deep Learning’, YouTube, 20 Nov. 2015, https://www.youtube.com/watch?v=qP9TOX8T-kI.
24
Международный научный проект OpenWorm преследовал именно такую цель – смоделировать мозг червя. Ученые хотели создать искусственную сеть из 302 нейронов, как в мозге червя C. elegans. Для сравнения, у человека примерно 100 000 000 000 нейронов. См. сайт OpenWorm: http://openworm.org/.
Вопрос вот в чем: если мы делегируем алгоритмам такие полномочия, можно ли им доверять?
Слепая вера
Воскресенье 22 марта 2009 года было не самым удачным днем в жизни Роберта Джонса. Он возвращался из гостей и, когда он проезжал через живописный городок Тодморден в Уэст-Йоркшире, на панели его BMW включился
Роберт послушно следовал указаниям навигатора, однако чем дальше, тем более узкой становилась дорога и тем круче она забирала вверх. Через несколько километров шоссе превратилось в грунтовый проселок, едва ли пригодный даже для гужевого транспорта, не говоря уже об автомобиле. Впрочем, Роберта это не смущало. Он зарабатывал на жизнь, проезжая тысячи километров в неделю, и крутил баранку вполне уверенно. К тому же он думал: “С чего бы мне не доверять навигатору?”
Вскоре снизу, из долины, если задрать голову и посмотреть вверх, можно было увидеть торчащий над самой кромкой обрыва передок машины, не рухнувшей вниз с высоты в тридцать метров лишь благодаря хлипкому деревянному заборчику, в который Роберт въехал.
В итоге для того, чтобы эвакуировать автомобиль с того места, где его покинул водитель, понадобились три квадроцикла и трактор. Позднее, в том же году, представ перед судом по обвинению в опасном вождении, Роберт признался, что ему и в голову не пришло спорить с навигатором. “Он упорно называл этот проселок дорогой, – сказал он корреспонденту газеты после происшествия. – Ну я ему и поверил. Как-то не ждешь, что тебя чуть не сбросят с обрыва” [25] [26] .
25
Chris Brooke, “I was only following satnav orders” is no defence: driver who ended up teetering on cliff edge convicted of careless driving, Daily Mail, 16 Sept. 2009,.
26
Ibid.
Да, Роберт. Разумеется, этого ты не ждал.
В этой истории есть мораль. Наверное, тогда Джонс почувствовал себя довольно глупо, но, не поверив своим глазам (при виде отвесного склона за окном машины) и приписав компьютерной программе больше ума, чем она того заслуживает, он попал в достойную компанию. В конце концов, двенадцатью годами раньше в ту же самую западню угодил Гарри Каспаров. Да и все мы порой совершаем ту же ошибку, пусть и неосознанно, в не столь критичных, но не менее важных для нас ситуациях.
Еще в 2015 году ученые задались вопросом: почему иногда информационно-поисковые системы – например, Google – способны менять наши представления о мире [27] ? Они решили выяснить, существуют ли разумные границы доверия результатам поиска или мы готовы, скажем так, беспечно шагнуть в пропасть по воле поисковика.
Эксперимент проводили на примере грядущих выборов в Индии. Исследователи во главе с психологом Робертом Эпштейном отобрали по всей стране 2150 добровольцев, которые еще не решили, за кого голосовать, и открыли им доступ к специально разработанной системе под названием Kadoodle, чтобы они могли побольше узнать о кандидатах, прежде чем сделать выбор.
27
Robert Epstein and Ronald E. Robertson, The search engine manipulation effect (SEME) and its possible impact on the outcomes of elections, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 112, no. 33, 2015, pp. E4512–21, http://pnas.org/content/112/33/E4512.
Программа оказалась с подвохом. Ничего не подозревавших участников эксперимента разбили на группы, каждой из которых показывали слегка различающиеся результаты поиска, с уклоном в пользу того или иного кандидата. Когда какая-нибудь группа заходила на сайт, сначала выдавалась информация об определенном кандидате – то есть, для того чтобы увидеть хоть одну страницу, посвященную другому кандидату, надо было прокрутить ссылки одну за другой далеко вниз. В разных группах методично продвигали разных кандидатов.
Как нетрудно догадаться, участники эксперимента в основном читали материалы под верхними заголовками с первой страницы – как говорится в бородатом анекдоте из интернета, проще всего спрятать труп на второй странице результатов поиска в Google. Вряд ли кто-нибудь обратил внимание на самые нижние строки в перечне ссылок. Но даже сам Эпштейн поразился тому, в какой степени целенаправленный отбор информации повлиял на выбор добровольцев. Уже через несколько минут, проведенных на сайте, аж на 12 % больше респондентов, отвечая на вопрос, кому они отдали бы свой голос, выбирали ставленника системы Kadoodle.