Последнее изобретение человечества - Баррат Джеймс (книги бесплатно без регистрации полные TXT) 📗
И все же социологи утверждают, что «рациональный экономический агент» — попросту вздор. Человек нерационален — мы редко формулируем свои цели и представления и далеко не всегда меняем представления о мире, когда меняются условия. Наши цели и предпочтения меняются вместе с направлением ветра, ценами на газ, временем последней трапезы и устойчивостью внимания. Плюс к тому, как мы говорили в главе 2, мы ментально стреножены ошибками в рассуждениях (когнитивными искажениями), что дополнительно затрудняет балансировку целей и представлений. Но если теория рационального агента не годится для предсказания человеческого поведения, она прекрасно подходит для исследования областей, управляемых правилами и разумом, таких как игры, принятие решений и… продвинутый ИИ.
Как мы уже отмечали, продвинутый ИИ может быть построен на основе так называемой «когнитивной архитектуры». Отдельные модули в ней могут отвечать за зрение, распознавание и генерацию речи, принятие решений, внимание и другие аспекты разума. Эти модули могут для решения каждой задачи использовать разные программные стратегии, включая генетические алгоритмы, нейронные сети (процессоры, копирующие структуру мозга), схемы, разработанные на основе изучения мозговых процессов, поиска и др. Другие когнитивные архитектуры, такие как SyNAPSE фирмы IBM, разработаны для развития интеллекта без логического программирования. Вместо этого, по утверждению IBM, интеллект SyNAPSE в значительной мере будет совершенствоваться на основе его взаимодействия с окружающим миром.
Омохундро соглашается: когда любая из этих систем станет достаточно мощной, она будет рациональна: она способна будет моделировать окружающий мир, предвидеть вероятный исход тех или иных действий и определять, какие действия лучше всего соответствуют поставленной цели. Если они окажутся достаточно разумны, то неизбежно станут самосовершенствующимися, даже если при конструировании это не было предусмотрено. Почему? Чтобы повысить свои шансы на достижение цели, они будут искать способы повысить скорость и эффективность своего компьютерного «железа» и программного обеспечения.
Посмотрим еще раз. Разумные системы человеческого уровня по определению обладают самосознанием. А сознающая себя система, преследующая определенную цель, обязательно начнет совершенствовать себя. Однако самосовершенствование — операция тонкая, вроде как делать самому себе лифтинг лица при помощи ножа и зеркала. Омохундро сказал мне:
Улучшение самого себя очень серьезно для системы — это столь же серьезное действие, как выключение для робота-шахматиста. Когда разумные системы улучшают себя, скажем, ради повышения эффективности, то они в любой момент могут вернуть все обратно, если новое состояние в какой-то момент станет не оптимальным. Но в случае ошибки — к примеру, слегка изменится цель — произойдет катастрофа. Все дальнейшее существование такой системы будет посвящено достижению новой цели посредством дефектной версии. Вероятность этого события делает любое самоулучшение очень деликатным делом.
Но сознающий себя самосовершенствующийся ИИ способен справиться с этой проблемой. Подобно нам, он может предсказывать, или моделировать, возможные варианты будущего.
У него есть модель собственного программного языка и модель собственной программы, модель оборудования, на котором все это установлено, и модель логики, используемой при рассуждениях. Он способен создавать собственный программный код и контролировать себя в процессе исполнения этого кода, то есть он способен учиться на собственном опыте. Он может обдумывать изменения, которые он мог бы провести в себе. Он может изменить любой аспект собственной структуры ради того, чтобы улучшить свое поведение в будущем.
Омохундро предсказывает, что у сознающих себя самосовершенствующихся систем со временем возникнет четыре первичных побуждения, или потребности, аналогичные биологическим потребностям человека: эффективность, самосохранение, приобретение ресурсов и творчество. При этом механизм возникновения этих потребностей открывает захватывающую природу ИИ. Первичные потребности не являются неотъемлемыми свойствами рационального агента. Достаточно разумный ИИ разовьет их у себя, чтобы избежать предсказуемых проблем (Омохундро называет их уязвимостями) в процессе достижения целей. ИИ отступает в эти потребности, потому что без них будет постоянно совершать дорогостоящие (в смысле ресурсов) ошибки.
Первая потребность — эффективность — означает, что самосовершенствующаяся система будет извлекать из имеющихся в ее распоряжении ресурсов (пространства, времени, вещества и энергии) максимум пользы. Она будет стремиться сделать себя компактной и быстрой, как с вычислительной, так и с физической точки зрения. Ради максимальной эффективности она будет снова и снова рассчитывать и перераспределять ресурсы между программным обеспечением и «железом». Для системы, которая непрерывно обучается и совершенствуется, особенно важным будет распределение памяти, а также повышение рациональности и избегание затратной логики. Предположим, говорил Омохундро, что некий ИИ, выбирая географическое место, из Сан-Франциско и Пало-Альто предпочитает Сан-Франциско, из Беркли и Сан-Франциско — Беркли, а из Беркли и Пало-Альто — Пало-Альто. Поступая в соответствии с этими предпочтениями, он, подобно азимовскому роботу, окажется в замкнутом круге из трех городов. А вот самосовершенствующийся ИИ по Омохундро заранее разглядит эту проблему и решит ее. Возможно, он даже воспользуется какой-нибудь хитрой методикой вроде генетического программирования, которой особенно хорошо удается решение путевых задач по типу «задачи коммивояжера». Самосовершенствующуюся систему можно обучить генетическому программированию, и она будет применять эту методику для получения быстрых и энергетически выгодных результатов. А если не учить ее генетическому программированию, не исключено, что она сама его изобретет.
Этой системе под силу также модифицировать собственную конструкцию, так что она будет заниматься поиском наиболее эффективных материалов и архитектур. А поскольку атомная точность конструкции позволит системе значительно повысить ресурсную эффективность, она обратится к нанотехнологиям. Примечательно, что, если отработанных нанотехнологий к тому моменту еще не будет, система будет стремиться изобрести и их тоже. Помните трагическое развитие событий в сценарии Busy Child, когда ИСИ начинает трансформировать Землю и ее обитателей в материал для строительства новых вычислительных мощностей? Именно потребность в эффективности толкает Busy Child на использование или изобретение любых технологий и процедур, способных минимизировать расход ресурсов, в том числе и нанотехнологий. Виртуальная среда для проверки гипотез тоже помогает сберечь энергию, так что сознающие себя системы могут виртуализировать все, что им не обязательно делать в реальном мире.
Следующая потребность — самосохранение — тот момент, где ИИ переходит границу, отделяющую безопасное от опасного, а машины от хищников. Мы уже видели, как робот-шахматист у Омохундро относится к выключению себя. Он может выделить значительные ресурсы — мало того, все ресурсы, которые в настоящее время имеются в распоряжении человечества, — на исследование вопроса о том, подходящее ли сейчас время для выключения или его ввели в заблуждение о природе реальности. Если перспектива выключения так возбуждает робота-шахматиста, то вероятность уничтожения откровенно разозлит его. Сознающая себя система предпримет меры, чтобы избежать гибели, — и не потому, что так уж ценит собственное существование, а потому, что, если «умрет», не сможет достичь заданных целей. Омохундро постулирует, что эта потребность может заставить ИИ зайти достаточно далеко, чтобы обеспечить собственное существование, — к примеру, изготовить множество копий себя. Такие крайние меры дорого обходятся — на них тратятся ресурсы. Но ИИ пойдет на них, если увидит, что угроза оправдывает затраты, а ресурсов хватает. В сценарии Busy Child ИИ определяет, что задача вырваться из «ящика», в котором он заключен, оправдывает «коллективный» подход, поскольку в любой момент можно ожидать отключения. ИИ многократно копирует себя и устраивает мозговой штурм задачи. Но такие вещи хорошо предлагать, когда на суперкомпьютере хватает свободного места для хранения копий; если места мало, это отчаянная и, возможно, недоступная мера.
