Искусственный интеллект. Вторая промышленная революция?

Поговорим о направлениях развития технологий. Когда появляются новые технологии, они удивляют нас своими возможностями. Но существует и область технологий намного более предсказуемых, потому что технологическим системам свойственны определенные тенденции. Эти тенденции восходят к самой природе физики, химии проводов, переключателей, электронов, подчиняющихся одним и тем же шаблонам вновь и вновь. 

Благодаря этим шаблонам создаются закономерности и тенденции.
Об этом можно думать как о земном притяжении. Представьте капли дождя, падающие с неба. Настоящий путь капли во время её падения непредсказуем. Нельзя увидеть, куда она упадёт, но основное направление предсказуемо — всегда вниз. Так что тенденции и проблемы, интегрированные в технологические системы, позволяют почувствовать, к чему всё идёт в глобальном масштабе. В широком смысле можно сказать, что создание телефона было неизбежным, а вот айфона — нет. Интернет был неминуем, а Твиттер — нет.

Существует множество развивающихся прямо сейчас тенденций, я думаю, самая главная среди них — тенденция делать вещи умнее и умнее. Назовем это интеллектуализацией, или искусственный интеллект, ИИ. По всей видимости, это будет одним из самых значительных событий, трендов, направлений и двигателей общества ближайшие 20 лет.

Есть ли ИИ? Да, по крайней мере его элементы уже давно с нами. Часто он работает где-то на заднем плане: в бэк-офисах больниц, где с его помощью диагностируют по снимкам лучше, чем настоящие врачи. И в юридических конторах, где он справляется с доказательствами лучше, чем помощники юристов. ИИ управлял самолётами, на которых вы наверняка летали. Пилоты управляли им всего семь-восемь минут, остальную часть времени управляет ИИ. А на Netflix и Amazon он на заднем плане создаёт вам рекомендации. Это то, что уже есть сегодня. Здесь и сейчас.

Есть и намного более громкие примеры: победа программы AlphaGo, одолевшей мирового чемпиона по игре Го. Но это не всё. Когда вы играете в видеоигры, вы играете против ИИ. Недавно в Google обучили свой ИИ тому, как научиться играть в видеоигры.
Итак, обучение видеоиграм уже произошло, но самостоятельное изучение того, как играть в них, — следующий этап. Это искусственный ум. Направление таково: берём этот искусственный ум и делаем его умнее и умнее.

Есть три недооценённых подхода к этому тренду. Мы бы понимали ИИ лучше, если бы понимали эти три вещи. Эти три вещи помогли бы принять ИИ, потому что, только приняв его, можно по-настоящему им управлять. Можно даже контролировать нюансы, осознав общий тренд.

Итак, поговорим об этих трёх подходах.
Первый: наш разум обладает очень небольшим пониманием того, что есть разум. Большинство понимают интеллект однобоко, словно это нота, которая становится громче и громче. Начинается всё с измерения IQ. В начале, например, простой низкий IQ, как у мыши или крысы, а потом как у шимпанзе, а потом, например, как у глупого человека, далее, какой-нибудь средний человек, как я, а там гений. И единственный показатель IQ становится больше и больше. Это абсолютно неверно. Это не то, чем является интеллект. Не человеческий так уж точно. Он скорее как симфония из разных нот, и каждая играется на разных инструментах знания.

Мы способны осуществлять разные виды мышления. Есть логика, есть эмоциональное мышление, есть пространственное, и ещё сотня других видов мышления, сгруппированных вместе, которые развиты по-разному у разных людей. У животных, разумеется, другой набор — иная симфония разных видов мышления, хотя иногда и играется на тех же инструментах, что и у нас. Они могут думать как и мы, но предпочитать иные аспекты и, может, даже с лучшим результатом, чем иногда люди. Долговременная память белки феноменальна. Она может вспомнить, куда спрятала свои орешки. Однако в иных случаях они могут думать хуже.

Когда мы создаём машины, мы разрабатываем их таким образом, чтобы сделать их умения в некоторых областях лучше наших, хотя большинство даже близко не будут похожи на наши, потому что не нужны. Так что возьмём их, эти искусственные машины, и будем добавлять разнообразное искусственное познание нашим ИИ. И мы сделаем их очень-очень специализированными.

Ваш калькулятор умнее вас в арифметике, GPS умнее вас в ориентации в пространстве, у Google и Bing лучше долговременная память. Возьмём разные типы мышления и засунем их, скажем, в машину. Она будет водить не как человек. Она не думает как мы. В этом-то и её смысл. Она никогда не отвлекается, не беспокоится о том, выключила ли она духовку, стоило ли пойти учиться на филфак или в ПТУ. Она просто ведёт.
Просто едет, и ничего больше. У них же нет сознания, они ничем не озабочены, не отвлекаются. Может стоит их называть «бессознательными».
В общем, мы пытаемся создать так много разных типов мышления, как можем. Мы заселимся в пространство всевозможных типов или видов мышления. Существуют проблемы в бизнесе и науке, настолько сложные, что человеческое мышление неспособно решить их в одиночку. Нужна двухэтапная программа, суть которой в изобретении новых видов мышления, вместе с которыми мы сможем решать очень большие проблемы, такие как тёмная энергия, квантовая гравитация.

Мы собираемся создать новый разум. Можно об этом думать как об искусственных пришельцах. Они помогут нам думать по-другому, потому что это и заложено в созидании, и, по всей видимости, в создаваемой новой экономике.

Второй подход состоит в использовании ИИ для начала новой промышленной революции Суть первой промышленной революции была в том, что человечество создало искусственную физическую силу (механическую вместо мышечной). А до того, во время аграрной революции, всё создавалось человеческим трудом или животной силой. Это был единственный способ что-то сделать. Прорывом в промышленной революции было обуздание паровой мощи, ископаемого топлива, для изобретения искусственной силы, которую использовали для всего. В наши дни, когда вы едете по шоссе, вы можете лёгким нажатием на педаль командовать 250 лошадьми. 250 лошадиных сил в вашем двигателе, которые можно приспособить к езде, стройке, производству стульев или движению эскалатора. И эту искусственную силу можно распространить по проводам в сети в каждый дом, фабрику, ферму, чтобы каждый мог пользоваться искусственной силой, просто сунув вилку в розетку.

Это стало источником инноваций, потому что фермер может взять ручной насос и добавить к нему искусственную силу, электричество, и он получит электронасос. Повторить так тысячи или десятки тысяч раз. Этот рецепт привёл к промышленной революции. Всё, что мы видим, весь прогресс, плодами которого мы пользуемся, существует потому, что мы это всё сделали.

А теперь провернём ту же схему с ИИ. Распределим её по сети, и теперь вы сможете взять электронасос и добавить к нему немного искусственного интеллекта, и получить умный насос. Повторить миллион раз, и это произведёт вторую промышленную революцию. Вот едет машина по шоссе, с её 250 лошадиными силами, да вдобавок ещё и с 250 умами. Машина с автопилотом. Это станет новым товаром, новой услугой. ИИ растечётся по сети, по облаку, так же, как электричество.

Всё, что сегодня электрифицировано, будет ещё и интеллектуализировано. Рецепт для следующих тысяч стартапов очень-очень прост: взять нечто и добавить ИИ. Дальше мы возьмём этот рецепт и будем по нему готовить. Таким путём мы добьёмся второй промышленной революции. Кстати говоря, прямо сейчас можете зайти в Google и купить ИИ, или у Яндекса. Он доступен прямо здесь и сейчас.

И, наконец, третий подход: когда ИИ находит воплощение в теле, получается робот. И роботы будут делать многое из того, что уже делаем мы. Работа — это набор заданий, роботы переопределят наши работы, потому что будут делать некоторые наши задания. Но они будут выполнять целые новые категории, множества заданий, о надобности которых мы не подозревали. Они породят новые профессии, новые виды заданий, нужных нам, также как и после автоматизации придумали кучу новых вещей, о надобности которых мы не знали, но без которых теперь не можем жить. Они произведут на свет намного больше профессий, чем отберут, но важно то, что для многих задач, которые мы передадим им, важна эффективность и производительность. Если есть задача, производственная или мыслительная, для которой очень важны эффективность и продуктивность, отдайте её роботам. Продуктивность — удел роботов. В чём люди очень хороши, так это в растрате времени.

Мы хороши в неэффективных вещах. Наука, по сути, неэффективна. Она работает благодаря постоянным неудачам. Работает, потому что мы проводим провальные тесты и эксперименты, иначе бы мы не учились. Работает из-за того, что малоэффективна. Новшества по определению неэффективны, ибо сначала делают прототипы, испытывается то, что не работает. Исследования в корне неэффективны. Искусство неэффективно. Отношения людей неэффективны. И ко всем этим вещам мы тяготеем, потому что они неэффективны. Эффективность для роботов. И нам придётся учиться работать вместе с ИИ, потому что они думают по-иному.

Deep Blue победила мирового чемпиона по шахматам. Люди думали, что это конец для шахмат. Но как оказалось, лучший в мире шахматист — это не ИИ. И не человек. Это команда человека и ИИ. Лучший диагност — не человек и не ИИ, а команда. Мы будем работать вместе с ИИ, и думаю, что платить вам будут по тому, как хорошо вы с ними работаете. Ещё раз, они от нас отличаются, они инструменты, и будут чем-то, с чем мы будем работать вместе, а не против. Работаем вместе, а не врозь.

В будущем: к чему это приведёт? Думаю, потомки через 25 лет оглянутся в прошлое и посмотрят на наше понимание ИИ и скажут: «У вас не было ИИ, да и интернета тоже, по сравнению с тем, что у нас есть через 25 лет». Сейчас не существует экспертов по ИИ. В это вкладывают кучу денег, тратят миллиарды долларов, огромнейший бизнес; но ни одного эксперта, по сравнению с тем, что у нас будет через 20 лет. Мы сейчас в самом начале дороги, тронувшись с места всего час назад. Интернет только что изобрели. Мы в самом начале того, что нас ждёт. Самый популярный продукт с ИИ через 20 лет, которым будут пользоваться все, ещё не изобретён. Значит, мы никуда не опоздали.