Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Бостром Ник (книги читать бесплатно без регистрации TXT) 📗

Существует концепция, что ключом к созданию ИИ является структура нервной системы, появившаяся меньше миллиарда лет назад8. Если мы примем данное положение, количество «экспериментов», необходимых для эволюции, значительно сократится. Сегодня в мире существует приблизительно (4–6) ? 10³⁰ прокариотов, но лишь 10¹⁹ насекомых и меньше 10¹⁰ представителей человеческого рода (кстати, численность населения накануне неолитической революции была на порядки меньше)9. Согласитесь, эти цифры не столь пугающи.

Однако для эволюционных алгоритмов требуется не только разнообразие вариантов, но и оценка приспособленности каждого из вариантов — обычно наиболее затратный компонент с точки зрения вычислительных ресурсов. В случае эволюции искусственного интеллекта для оценки приспособленности требуется, по всей видимости, моделирование нейронного развития, а также способности к обучению и познанию. Поэтому лучше не смотреть на общее число организмов со сложной нервной системой, а оценить количество нейронов в биологических организмах, которые нам, возможно, придется моделировать для расчета целевой функции эволюции. Грубую оценку можно сделать, обратившись к насекомым, которые доминируют в наземной биомассе (на долю одних только муравьев приходится 15–20%)10. Объем головного мозга насекомых зависит от многих факторов. Чем насекомое крупнее и социальнее (то есть ведет общественный образ жизни), тем больше его мозг; например, у пчелы чуть меньше 10⁶ нейронов, у дрозофилы — 10⁵ нейронов, муравей со своими 250 тысячами нейронов находится между ними11. Мозг большинства более мелких насекомых содержит всего несколько тысяч нейронов. Предлагаю с предельной осторожностью остановиться на усредненном значении (10⁵) и приравнять к дрозофилам всех насекомых (которых всего в мире — 10¹⁹), тогда суммарное число их нейронов составит 10²⁴. Добавим еще порядок величины за счет ракообразных, птиц, рептилий, млекопитающих и т. д. — и получим 10²⁵. (Сравним это с тем, что до возникновения сельского хозяйства на планете было меньше 10⁷ человек, причем на каждого приходилось примерно 10¹¹ нейронов — то есть в общей сложности сумма всех нейронов составляла­ меньше чем 10¹⁸, хотя человеческий мозг содержал — и содержит — намного больше синапсов.)

Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее — FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина–Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели12. Если нам нужно смоделировать 10²⁵ нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции (это больше, чем срок существования нервных систем в их нынешнем виде) и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 10³¹–10⁴⁴ FLOPS. Для сравнения, самый сверхмощный компьютер в мире китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 ? 10¹⁶ FLOPS. В последние десятилетия обычные компьютеры увеличивали свою производительность на порядок примерно раз в 6,7 года. Даже если вычислительная мощность станет расти по закону Мура в течение целого столетия, то это окажется недостаточным, чтобы преодолеть существующий разрыв. Использование более специализированных вычислительных систем или увеличение времени вычислений способны снизить требования к мощности всего на несколько порядков.

Оценка количества нейронов носит условный характер еще по одной причине. Природа, создавая человеческий разум, вряд ли ставила перед собой какую-то определенную задачу. Иными словами, целевая функция эволюционной системы отбирала организмы не только ради развития у них интеллекта или его предшественника — «конкретного мышления»13. Даже если организмы с лучшими способностями к обработке информации при определенных условиях извлекали дополнительные выгоды, то это обстоятельство не являлось главным фактором отбора особи, поскольку развитое мышление могло означать (и часто означало) возникновение дополнительных издержек: затрату большего количества энергии или более медленное созревание, — что перевешивало преимущества разумного поведения. Высокая смертность также снижала ценность интеллекта — чем короче средняя продолжительность жизни, тем меньше времени для того, чтобы «окупились» повышенные способности к обучению. Сниженное давление отбора замедляло распространение инноваций, основанных на интеллекте, и, как следствие, уменьшало возможность отбора последующих инноваций. Более того, эволюция могла тормозиться в локальных оптимумах, которые исследователи в состоянии заметить и обойти за счет изменения баланса между поиском и памятью или за счет плавного повышения сложности тестов на интеллект14. Как уже говорилось ранее, эволюция тратит значительную часть мощности отбора на свойства, не имеющие отношения к интеллекту, — скажем, на эволюционную конкуренцию между иммунной системой и паразитами, названную «гонка Черной королевы». Эволюция продолжает растрачивать ресурсы на заведомо обреченные мутации и неспособна принимать во внимание статистическое сходство различных мутаций. Приведенные здесь примеры не должны отпугивать специалистов, разрабатывающих эволюционные алгоритмы для создания интеллектуальных программ, так как неэффективность естественного отбора (с точки зрения развития интеллекта) довольно легко преодолима.

Вполне вероятно, что устранение такого рода неэффективности поможет сэкономить несколько порядков требуемой мощности в 10³¹–10⁴⁴ FLOPS, рассчитанной ранее. К сожалению, трудно сказать, сколько именно. Трудно дать даже приблизительную оценку — можно только гадать, будет ли это пять порядков, десять или двадцать пять15.

Рис. 3. Производительность сверхмощных компьютеров. В прямом смысле то, что называют «закон Мура», — это наблюдение, согласно которому количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается примерно каждые два года. Однако часто закон обобщают, считая, что так же по экспоненте растут и другие показатели производительности компьютеров. На нашем графике показано изменение во времени пиковой скорости наиболее сверхмощных компьютеров в мире (по логарифмической вертикальной шкале). В последние годы скорость последовательных вычислений расти перестала, но за счет распространения параллельных вычислений общее количество операций продолжает увеличиваться с прежним темпом16.

Есть еще одно осложнение, связанное с эволюционными факторами, выдвигаемыми в качестве последнего аргумента. Проблема заключается в том, что мы не в состоянии вычислить — даже очень приблизительно — верхнюю границу трудности получения интеллекта эволюционным путем. Да, на Земле когда-то появилась разумная жизнь, но из этого факта еще не следует, будто процессы эволюции с высокой степенью вероятности приводят к возникновению интеллекта. Подобное заключение было бы в корне ошибочным, поскольку не учитывается так называемый эффект наблюдения при отборе, подразумевающий, что все наблюдатели находятся на планете, где зародилась разумная жизнь, независимо от того, насколько вероятно или невероятно такое событие на любой другой планете. Предположим, для появления разумной жизни, помимо систематических погрешностей естественного отбора, требуется огромное количество удачных совпадений — настолько большое, что разумная жизнь появилась всего лишь на одной из 10³⁰ планет, где существуют простые гены-репликаторы. В таком случае исследователи, запуская генетические алгоритмы в попытке воспроизвести созданное эволюцией, могут столкнуться с тем, что понадобится сделать примерно 10³⁰ итераций, прежде чем они найдут комбинацию, в которой все элементы сложатся правильно. Кажется, это вполне согласуется с нашим наблюдением, что жизнь зародилась и развивалась здесь, на Земле. Обойти данный гносеологический барьер отчасти можно путем тщательных и до некоторой степени громоздких логических ходов — анализируя случаи конвергентной эволюции характеристик, имеющих отношение к интеллекту, и принимая во внимание эффект наблюдения при отборе. Если ученые не возьмут на себя труд провести такой анализ, то в дальнейшем уже никому из них не придется оценивать максимальное значение и выяснить, насколько предполагаемая верхняя граница необходимой вычислительной мощности для воспроизведения эволюции интеллекта (см. врезку 3) может оказаться ниже тридцатого порядка (или какой-то другой столь же большой величины)17.