Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии
Шрифт:
Системы распознавания лиц за последнее время были настолько усовершенствованы, что сейчас ими успешно пользуются пограничные службы в Европе и Австралии. Автоматическая идентификационная система работает в Госдепартаменте США, с ее помощью в процессе выдачи виз обрабатывается более семидесяти пяти миллионов фотографий в год. В системах наблюдения применяются все более совершенные методы ИИ и новейшие технологии по извлечению информации, с помощью которых проводят интеллектуальный анализ речевых, текстовых и видеоматериалов – основная часть их привлекается из общемировых коммуникационных сетей и гигантских центров сбора и обработки данных.
Автоматическое доказательство теорем и решение уравнений стало настолько общим местом, что уже не воспринимается как разработка искусственного интеллекта. Устройства для решения уравнений встроены в научные компьютерные программы, например систему Mathematica. Формальные методы проверки, в том числе системы автоматического доказательства теорем, повсеместно используются производителями микропроцессоров для проверки поведения схемы перед запуском в производство.
Американскими военными и разведывательными ведомствами широко и успешно внедряются так называемые боевые роботы – саперы для нахождения и обезвреживания бомб и мин; беспилотные летательные аппараты, предназначенные как для разведки, так и для боевых действий; другие автоматические виды вооружений. Сегодня эти устройства в основном управляются дистанционно операторами-специалистами, однако неустанно ведется работа над расширением их автономной деятельности.
Большой
70
См.: [Cross, Walker 1994; Hedberg 2002].
Технологии искусственного интеллекта лежат в основе многих интернет-сервисов. Общемировой трафик электронной почты проверяется специальным программным обеспечением – причем байесовская фильтрация спама, несмотря на постоянные усилия спамеров приспособиться и обойти защиту, в основном справляется с задачей и держит оборону. Электронные программы, используя компоненты ИИ, обеспечивают безопасность операций по банковским картам: отвечают за их автоматическое одобрение или отклонение и постоянно отслеживают действия по счету с целью обнаружить малейшие признаки мошенничества. Системы поиска информации также активно используют машинное обучение. А поисковая система Google, без сомнения, представляет собой величайшую из когда-либо созданных систем искусственного интеллекта.
Здесь стоит подчеркнуть, что граница между искусственным интеллектом и обычным программным обеспечением определена не очень четко. Некоторые из перечисленных выше программ могли бы скорее считаться приложениями многофункциональных программных обеспечений, нежели интеллектуальными системами, – тут невольно снова вспомнишь слова Маккарти, что «стоит системе нормально начать работать, как ее сразу перестают называть искусственным интеллектом». Для наших целей важнее обратить внимание на другое различие: есть системы, у которых имеется ограниченный набор когнитивных способностей (неважно, относятся они к ИИ или нет), и есть системы, обладающие широкоприменимыми инструментами для решения общих задач. В основном все используемые сейчас системы относятся к первому типу – узкодиапазонному. Однако многие из них содержат компоненты, способные либо сыграть роль в создании будущего искусственного интеллекта, который будет отличаться развитым общим уровнем развития, либо стать его частью, – это такие компоненты, как классификаторы, алгоритмы поиска, модули планирования, решатели задач и схемы представлений.
Системы искусственного интеллекта качественно работают еще в одной области, где ставки очень высоки, а конкуренция слишком жестока, – это мировой финансовый рынок. Автоматизированные системы торговли акциями широко используются крупными инвестиционными банками. И хотя некоторые из них всего лишь дают возможность автоматизировать исполнение заказов на покупку и продажу, выставленных управляющей компанией, другие реализуют сложные торговые стратегии, способные приспосабливаться к меняющимся условиям рынка. Чтобы изучать закономерности и тенденции фондового рынка, определять зависимость динамики котировок от внешних переменных, таких как, например, ключевые позиции в сводках финансовых новостей, – для всего этого в аналитических системах используется большой набор методик интеллектуального анализа данных и временных последовательностей. Новые потоковые котировки, выпускаемые агентствами финансовой информации, специально отформатированы под интеллектуальные автоматизированные системы. Другие системы специализируются на поиске возможностей совершать арбитражные операции либо на определенном рынке ценных бумаг, либо одновременно на нескольких рынках, либо с помощью алгоритмического высокочастотного трейдинга [6] , целью которого является получение прибыли на незначительных колебаниях цен в пределах нескольких милисекунд (на таких временных интервалах начинают играть роль задержки в поступлении информации даже в оптоволоконных сетях, где она распространяется со скоростью света, и преимущество получают те, чьи компьютеры находятся в непосредственной близости от биржи). На долю алгоритмических высокочастотных трейдингов приходится более половины оборота фондового рынка США {71} . Существует мнение, что ответственность за так называемый мгновенный обвал фондовых индексов 6 мая 2010 года лежит именно на алгоритмической торговле (см. врезку 2).
6
Алгоритмический высокочастотный трейдинг, или алгоритмическая высокочастотная торговля (algorithmic high-frequency trading), – формализованный процесс совершения торговых операций на финансовых рынках по заданному алгоритму с использованием специализированных компьютерных систем (торговых роботов).
71
По сообщенным мне в частном порядке статистическим данным TABB Group – компании, специализирующейся на анализе рынка капиталов; ее офисы находятся в Нью-Йорке и Лодоне.
К полудню 6 мая 2010 года американский фондовый рынок уже упал на 4 % на беспокойстве по поводу европейского долгового кризиса. Крупный игрок (группа взаимных фондов) инициировал в 14:32 алгоритм продажи для реализации большого количества фьючерсных контрактов E-Mini S&P 500 по цене, привязанной к показателю изменения ликвидности биржевых торгов. Эти контракты, приобретенные с помощью алгоритмических высокочастотных трейдингов, были запрограммированы быстро закрывать свои временные длинные позиции путем продажи контрактов другим игрокам. Поскольку спрос со стороны инвесторов, ориентирующихся на фундаментальные показатели, снизился, игроки алгоритмического трейдинга начали продавать фьючерсы E-Mini другим игрокам алгоритмического трейдинга, которые, в свою очередь, продавали их третьим таким же игрокам, создавая, таким образом, эффект «горячей картошки», которую пытаются «скинуть» как можно быстрее, – этот эффект раздувал объемы торгов, что было интерпретировано алгоритмом продажи как показатель высокой ликвидности. Поскольку игроки начали еще быстрее сбрасывать друг другу E-Mini, на фондовом рынке возник настоящий порочный круг. В какой-то момент игроки начали просто выводить средства, еще больше повышая ликвидность на фоне продолжающегося падения цен. Сделки по E-Mini были приостановлены в 14:45 автоматическим прерывателем – специальной программой, контролирующей неожиданное и чрезмерное движение цен акций на бирже. Буквально через пять секунд торги возобновились, при этом цены стабилизировались и вскоре отыграли большую часть падения. Но в течение этих критических минут с рынка был «смыт» триллион долларов, поскольку значительное число сделок прошло по абсурдным ценам: акция могла продаваться и за один цент, и за 100 тысяч долларов. После того как торги закончились, состоялась встреча представителей бирж и регулирующих органов, на которой было принято решение отменить все сделки, исполненные по ценам, отличающимся от докризисного уровня на 60 % и более. Договаривающиеся стороны сочли эти цены «явно ошибочными», а потому – в соответствии с существующими биржевыми правилами – подлежащими отмене задним числом) {72} .
Изложенный сюжет представляет собой безусловное отступление от темы нашей книги, поскольку компьютерные программы, якобы ответственные за те минуты финансового кризиса, получившего название «мгновенный обвал», не были ни особенно интеллектуальными, ни слишком изощренными. Специфика созданной ими опасности принципиально отличается от характера угрозы, которую несет в себе появление искусственного сверхразума. Тем не менее из описанных событий можно вынести несколько полезных уроков.
Первое предупреждение. Взаимодействие нескольких простых компонентов (например, алгоритмы продаж и алгоритмическая высокочастотная торговля) может приводить к сложным и непредсказуемым последствиям. Если добавлять в налаженную систему новые элементы, возникают системные риски, не слишком очевидные до момента, когда что-то пойдет не так (да и то не всегда) {73} .
Второе предупреждение. Несмотря на то что специалисты в области искусственного интеллекта обучают программу на основании предположений, кажущихся здравыми и логичными (например, объем торгов является верным показателем ликвидности рынка), это может приводить к катастрофическим результатам. В непредвиденных обстоятельствах, когда исходные допущения оказываются неверными, программа с железобетонной логической стойкостью продолжает поступать в соответствии с полученными инструкциями. Алгоритм «тупо» делает свою обычную работу, которую делал всегда, и его совсем не беспокоит – если он, конечно, не принадлежит к редчайшей разновидности алгоритмов, – что мы хватаемся за голову в ужасе от абсурдности его действий. К этой теме мы еще вернемся.
Третье предупреждение. Несомненно, автоматизация процесса внесла свой вклад в возникновение инцидента, однако, без всяких сомнений, она также способствовала и разрешению проблемы. Программа контроля, отвечавшая за приостановку торгов в случае слишком большого отклонения цен от нормального уровня, сработала автоматически, поскольку ее создатели справедливо предполагали, что события, которые приводят к такому отклонению, могут происходить на временных интервалах, слишком коротких, чтобы на них успели отреагировать люди. Налицо потребность не полагаться во всем на контроль со стороны человека, а иметь в качестве подстраховки заранее разработанные и автоматически исполняемые алгоритмы безопасности. Кстати, это наблюдение предваряет тему, крайне важную в нашем последующем обсуждении машинного сверхразума {74} .
72
См.: [CFTC/SEC Report on May 6, 2010]; другую точку зрения на события 6 мая 2010 года см.: [CME Group, 2010] (CFTC (Commodity Futures Trading Commission) Комиссия по срочной биржевой торговле; SEC (Securities and Exchange Commission) Комиссия по ценным бумагам и биржам; CME Group – Группа Чикагской товарной биржи, крупнейший североамериканский рынок ценных бумаг, созданный в результате объединения ведущих нью-йоркских и чикагских бирж.).
73
Мне не хотелось бы, чтобы это воспринималось как аргумент против алгоритмического высокочастотного трейдинга, который вполне способен играть полезную роль, повышая ликвидность и эффективность рынка.
74
Менее масштабное потрясение случилось на фондовом рынке 1 августа 2012 года, отчасти причиной стало то обстоятельство, что автоматический прерыватель не был запрограммирован приостанавливать торги в случае резких изменений в количестве обращаемых акций, см.: [Popper 2012]. Это затрагивает еще одну нашу тему: трудно предусмотреть все возможные варианты, когда стандартная ситуация, которая держится на хорошо продуманных принципах, вдруг выходит из-под контроля.
Будущее искусственного интеллекта – мнение специалистов
Успех, достигнутый на двух магистральных направлениях: во-первых, создание более прочного статистического и информационно-теоретического основания для машинного обучения; во-вторых, практическая и коммерческая эффективность различных конкретных приложений, узкоспециальных с точки зрения решаемых проблем и областей применения, – привел к тому, что пошатнувшийся было престиж исследований искусственного интеллекта удалось несколько восстановить. Но, похоже, у научного сообщества, имеющего отношение к этой теме, от прошлых неудач остался довольно горький опыт, вынуждающий многих ведущих исследователей отказываться от собственных устремлений и больших задач. Поэтому один из основателей направления Нильс Нильсон укоряет своих нынешних коллег в отсутствии той творческой дерзости, которая отличала поколение первопроходцев:
Соображение «благопристойности», на мой взгляд, оказывает дурное влияние на некоторых исследователей, выхолащивая саму идею искусственного интеллекта. Я будто слышу, как они говорят: «ИИ критиковали за отсутствие результатов. Теперь, добившись видимого успеха, мы не хотим рисковать собственной репутацией». Подобная осмотрительность приведет к тому, что все интересы ученых будут ограничены созданием программ, предназначенных предоставлять помощь человеку в его в интеллектуальной деятельности, то есть уровнем, который мы называем «слабый ИИ». Это неизбежно отвлечет их от усилий реализовать машинный аналог человеческого разума – то есть то, что мы называем «сильный ИИ» {75} .
75
См.: [Nilsson 2009, p. 319].
Нильсону вторят такие патриархи, как Марвин Мински, Джон Маккарти и Патрик Уинстон {76} .
В последние годы наблюдается возрождение интереса к искусственному интеллекту, который вполне может обернуться новыми попытками создать универсальный ИИ (по Нильсону – сильный ИИ). Эти проекты будут поддерживаться, с одной стороны, производством новейших аппаратных средств, с другой – научным прогрессом в информатике и программировании в целом, во многих специализированных предметных сферах в частности, а также в смежных областях, например нейроинформатике. Себастиан Трун и Питер Норвиг подготовили в Стэнфордском университете на осень 2011 года бесплатный онлайновый вводный курс по искусственному интеллекту. Реакцию на объявление о нем можно рассматривать как самый убедительный показатель неудовлетворенного спроса на качественную информацию и образование – на курс записались около 160 тысяч человек со всего мира (окончили его 23 тысячи) {77} .
76
См.: [Minsky 2006; McCarthy 2007; Beal, Winston 2009].
77
По данным Питера Норвига (из личного общения). В принципе, любые курсы по информационным технологиям и машинному обучению очень популярны. Может быть, это объясняется неожиданно возросшим массовым интересом к аналитике больших данных (big data) интересом, инициированным в свое время Google и весьма подогреваемым огромными призовыми суммами Netflix.