Стартап. Стэнфорд, весна 2012 г.
Шрифт:
Конечно, у первопроходца будет некое преимущество, а также защищаемая интеллектуальная собственность в контексте ИИ. Но, заглядывая на 20 лет в будущее, нет никаких причин быть уверенным в том, что другие страны поддержат законы об интеллектуальной собственности Соединенных Штатов по мере того, как они развиваются и подключаются к проблеме. Как только вы понимаете, что что-то возможно — как только кто-то делает большой прорыв в ИИ — пространство поиска сильно сужается. Конкуренция станет жизненным фактом. Точка зрения Скотта о процессе хороша. Штука в том, что вы можете оставаться впереди, если строите лучшие системы и понимаете их лучше, чем кто-либо еще.
Питер
Скотт Браун: Сетевые эффекты могут обеспечить серьезное преимущество. Скажем, вы разработали замечательное ПО для распознавания изображений. Если вы — первый и лучший, вы сможете стать AWS в мире распознавания. Вы создаете петлю обратной связи, которая вас обезопасит; все подсядут на вашу систему, и она будет становиться лучше, поскольку все сидят на ней.
Эрик Джонас: У AWS есть конкуренты, но они по большей части не выше уровня шума. AWS до сих пор была на шаг впереди них в инновациях. Основная идея заключается в скорости убегания, когда устойчивое лидерство основывается само на себе. Мы играем в ту же игру с данными и алгоритмами.
Скотт Браун: И вы становитесь лучше, пока другие просто вас копируют. Предположим, вы построили хорошую систему зрения. К тому времени как люди скопируют вашу V1, вы уже приложите свои алгоритмы к слуховым и языковым системам. И у вас не только больше данных, чем у них, но вы успели привнести в улучшенную V1 и новые вещи.
Питер Тиль: Переключимся на главный экзистенциальный вопрос в ИИ: насколько опасна эта технология?
Эрик Джонас: Я трачу намного меньше времени на беспокойство об опасностях технологии, чем на то, когда мы станем прибыльными. Поэтому я планирую назвать своего ребенка Джон Коннор Джонас…
Если серьезно, мы знаем, что вычислительная сложность ограничивает возможности ИИ. Это интересный вопрос. Допустим, мы сможем сэмулировать человека в коробке, по Робину Хэнсону (Robin Hanson). Какие уникальные угрозы это несет? Этот интеллект не будет озабочен благополучием людей, так что он потенциально вредоносен. Но для этого могут существовать серьезные ограничения. Подход Байеса — это, в определенном смысле, хороший способ рассуждать в условиях неопределенности. В какой мере меня это волнует: я больше переживаю за следующее поколение, но не за нас сейчас.
Скотт Браун: Мы рассуждаем об интеллекте, как о чем-то ортогональном моральной интуиции. ИИ может быть способен делать точные предсказания, но не судить о том, что хорошо, а что плохо. Он может быть просто оракулом, который рассуждает о фактах. В таком случае он такой же, как и любая другая технология; изначально нейтральный инструмент, который настолько же хорош или плох, насколько хорош или плох человек, пользующийся им. Мы много думаем об этике, но не в том ключе, в котором популярные компьютерные философы пишут о ней. Люди часто путают наличие интеллекта с наличием воли. Интеллект без воли — это просто информация.
Питер Тиль: Так что вы оба убеждены, что фундаментально это всё сработает.
Скотт Браун: Да, но не в мечтательном смысле. Мы должны относиться к своей работе так же, как к построению бомбы или созданию супер-вирусов. В то же время, я не думаю, что возможны жесткие сценарии вроде Skynet. Мы добьемся некоторых прорывов в некоторых областях, подключится сообщество, и процесс повторится.
Эрик Джонас: И нет оснований полагать, что ИИ, который мы создадим, будет способен создать лучший ИИ. Может, это и будет так. Но не обязательно. Вообще, это интересные вопросы. Но люди, которые слишком много времени тратят на них, в итоге могут не оказаться людьми, которые действительно создадут ИИ.
Боб МакГрю: Мы в Palantir смотрим на опасности технологии немного иначе, так как мы создаем дополненный интеллект вокруг сенсорных данных, не пытаясь построить сильный ИИ. Конечно, компьютеры могут быть опасны, даже если они не являются полностью искусственно интеллектуальными. Поэтому мы работаем в сотрудничестве с юристами по правам человека и частной собственности, они помогают нам работать в безопасных рамках. Очень важно найти правильный баланс.
Вопрос из аудитории: Знаем ли мы в действительности достаточно о мозге, чтобы эмулировать его?
Эрик Джонас: Мы на удивление мало понимаем принципы работы мозга. Мы знаем, как люди решают проблемы. Люди очень хороши в интуитивном нахождении паттернов в малых объемах данных. Иногда этот процесс кажется иррациональным, но в действительности он может быть весьма рациональным. Но мы не так уж много знаем о колесиках и винтиках нервной системы. Мы знаем, что реализуются различные функции, но не знаем, как именно. Так что люди используют разные подходы. У нас свой подход, и, возможно, того, что мы знаем, вполне достаточно для использования стратегии эмуляции. Тут шанс 50/50.
Скотт Браун: Как я уже говорил, мы считаем, что эмуляция — это неправильный подход. Братьям Райт не нужны были детальные модели физиологии птиц, чтобы построить самолет. Вместо этого мы задаемся вопросом: какими статистическими неравномерностями воспользовалась бы природа в создании мозга? Если вы взглянете на меня, вы увидите, что пиксели, составляющие мое тело, не передвигаются рандомно по вашему полю зрения. Они сгруппированы в каждый момент времени. Существует также иерархия, в соответствии с которой, если я поворачиваю лицо, глаза и нос движутся вместе с ним. Глядя на то, как эта пространственная и временная иерархия превращается в сенсорную информацию, мы можем получить хорошую подсказку относительно того, какого рода вычисления мы можем найти в мозгу. И вот, когда вы смотрите на мозг, вы видите пространственно-временную иерархию, которая отражает данные о мире. Совмещение этих идей в строгом математическом порядке и их тестирование в приложении к реальному миру — это и есть то, как мы пытаемся создать ИИ. Так что нейрофизиология очень помогает, но только в общем смысле.
Вопрос из аудитории: Насколько легко будет перенести систему зрения на систему слуха, языка и т.д.? Если бы было так легко решить одну вертикальную проблему и просто применить решение к другим вертикалям, разве кто-нибудь не сделал бы этого уже? Есть ли причина считать, что издержки такого перехода низки?
Скотт Браун: Зависит от того, есть ли для этого общий кортикальный контур. Существует хорошая экспериментальная поддержка того факта, что входящую визуальную и аудиальную информацию обрабатывает один контур. В одном из недавних экспериментов в мозгах хорьков переподключили нервный канал оптической информации к области мозга, обрабатывающей слуховую информацию. Хорьки были способны нормально видеть. Существует множество экспериментов, демонстрирующих схожие результаты, которые поддерживают тезис об общем алгоритме, который мы называем “интеллект”. Конечно, для разных типов сенсорных данных нужно делать свои настройки, но мы считаем, что это будут настройки одного мастер-алгоритма, а не фундаментально иной механизм.