Генезис. Искусственный интеллект, надежда и душа человечества - Крейг Манди

Из такого простого начала возникали и продолжают возникать несметные формы, изумительно совершенные и прекрасные[41].

Масштаб и разрешение

Эпоха Разума, возможно, приблизила человечество к границе возможностей познания. Физика Эйнштейна и квантовая механика обозначили начало до сих пор незавершенного путешествия в неизведанные области – миры, существующие по собственным законам, доступные не через непосредственное восприятие, а лишь через теоретическое осмысление. Квантовая физика описывает микромир, где, по выражению гарвардского физика Грега Кестина, «ничто нельзя предсказать, и объекты не имеют определенного положения, пока за ними не начинают наблюдать», тогда как общая теория относительности оперирует космическими масштабами, где все предсказуемо, «независимо от наблюдений»[42]. Ни одна из теорий не опровергнута, но все они взаимно исключают друг друга, и «ни один эксперимент не смог показать, какая из них (если вообще какая-то)» является фундаментальной.

Парадоксальным образом именно эта неопределенность стала основой современного мира. Квантовая физика сделала возможной среди прочих технических переворотов революцию в области вычислительных технологий. С ИИ происходит абсолютно то же самое. Уже сегодня он генерирует идеи и преобразует реальность с помощью механизмов, которые мы до конца не понимаем. В ближайшем будущем он займется наукой, еще менее доступной человеческому восприятию.

Триста лет развития все же не смогли предотвратить закат эпохи Разума. Наша очевидная неспособность объединить физические теории – лучшее тому доказательство. Более века прошло с момента создания основных концепций, описывающих как квантовый, так и космический миры, а прогресс остается иллюзорным. Эти мучительные попытки продвинуться вперед в эпоху науки, полагающейся исключительно на человеческий разум, могут свидетельствовать о приближении к биологическому пределу наших интеллектуальных возможностей.

Благодаря своим особым методам познания и обучения ИИ способен достичь недоступных человеку результатов как в масштабе (scale), так и в разрешении[43] (resolution), что приведет к фундаментальным изменениям, не имеющим аналогов среди других изобретений человечества или в самой природе человека. Но сможет ли ИИ примирить две крайности человеческой реальности, совершив революцию в восприятии с помощью методов, остающихся совершенно чуждыми нашему опыту?

Объем человеческого мозга целиком и полностью обусловлен нашей анатомией. Мозг должен помещаться в черепную коробку, а череп младенца – проходить через родовые пути матери. Уменьшение размера грозит когнитивными нарушениями; увеличение – риском для жизни новорожденного или роженицы. Другие физиологические ограничения – например, максимально допустимая масса мозга – создают непреодолимый эволюционный барьер. Без кесарева сечения или, в будущем, искусственных маток это ограничение остается действительно непреодолимым, а значит, можно утверждать, что человечество достигло предела естественного развития.

Современные модели ИИ демонстрируют незапланированные при их создании способности. Действующие «законы масштабирования» (аналогичные классическим физическим закономерностям, например связи между длиной объекта и его площадью), которые по сегодняшний день применялись и к ИИ, пока сохраняют свою силу. Однако мы не можем предсказать, какие именно свойства появятся у моделей с экспоненциально растущим числом параметров, поскольку наука еще не выявила точных причин возникновения определенных способностей при конкретных уровнях сложности.

Соотношение размеров мозга и тела не имеет четкой корреляции с интеллектом в животном мире – у дельфинов, слонов и некоторых китов мозг пропорционально больше человеческого. Однако ранние исследования указывают на существование некой, пока не понятной нам связи между масштабом и когнитивными способностями.

Жесткие биологические ограничения делают проверку «законов масштабирования» на человеческом мозге невозможной. Однако ИИ изначально лишен физических ограничений – он не привязан к материальному носителю определенного размера. Чипы и дата-центры – физические «хозяева» моделей ИИ – могут объединяться в кластеры без видимых пределов. Таким образом, законы масштабирования будут испытаны для ИИ так, как никогда не могли быть применены к человеку. И в этом процессе масштаб – фактор, исторически ограничивавший человеческое познание, – может стать ключевым отличием между человеческим мозгом и моделями ИИ.

Новые масштабы принесут с собой прежде всего новое представление о разрешении. Испокон веков люди мечтали разглядеть и предельно малое, и бесконечно далекое, и это стремление воплотилось в создании микроскопа и телескопа – важнейших инструментов наблюдения. Гораздо меньше внимания теперь уделяется скромной ручке или карандашу, которыми мы пишем. Однако письменность, изобретенная четыре тысячи лет назад, остается все таким же важным инструментом для кодирования и передачи информации. Это справедливо и для математики – самого универсального и точного из человеческих языков, который позволяет формулировать абстрактные концепции и координировать технологические проекты. Но если говорить о сжатии смыслов, то речь (как процесс общения с помощью языка) – во всем ее богатстве и красоте – оказывается удивительно емким «кодом», самым компактным носителем смысла.

Даже получив сжатое или увеличенное представление реальности, человек должен совершить второй шаг: абстрагировать сырые данные для их практического использования. Современные ИИ следуют аналогичному процессу, используя двоичный код – перевод человеческого опыта на язык компьютеров. Как и древняя письменность, эти последовательности нулей и единиц кажутся примитивными, но именно они позволили оцифровать то, что мы видим и слышим – наши зрение и слух, наиболее информационноемкие человеческие чувства. Несмотря на сходство процессов, ИИ демонстрирует принципиально иные возможности. С ростом масштаба системы ИИ обретают способность: 1) обрабатывать огромные объемы информации без потери детализации; 2) создавать аналитические выводы (ценные как минимум для собственного развития); 3) достигать беспрецедентного разрешения в обучении и выводах благодаря комбинации трех факторов: масштаба данных, сложности архитектуры и плотности символов.

Ирония в том, что ИИ, обученный на текстах интернета – этой сжатой библиотеке человеческого опыта, – вероятно, откроет людям совершенно новое понимание самих себя, причем как в космическом, так и в микроскопическом измерениях.

Царство животных

В наше время многие, несомненно, отвергнут саму возможность сравнения ИИ с человеческим мозгом. Для людей понятия наполнены глубоким смыслом и способны выражать всю гамму эмоций – от радости до скорби. Тогда как машинное «понимание» может казаться не более чем имитацией мыслительной деятельности. Даже если ИИ вскоре обучится создавать выразительные и берущие за живое произведения, затрагивающие вечные темы, превосходя лучших авторов-людей, он все равно не станет закладывать в них глубинные подтексты. Поэтому изучение человеческой природы через обратный инжиниринг языка писателей выглядит в лучшем случае холодным, поверхностным овладением лингвистическими вероятностями. Тот факт, что случайный сложный механизм решит использовать нашу языковую систему – этот высший дар, органичную принадлежность человека, – в качестве сверхэффективного инструмента обработки информации, вызывает одновременно смятение и недоумение.

Однако наша собственная биологическая нейроархитектура может быть столь же механистична, как и микросхемы. Процессы работы человеческого мозга, насколько мы их понимаем, не кажутся принципиально отличными от машинных операций. Мы еще очень далеки