В начале 60-х годов XX века ученые были полны оптимизма относительно развития искусственного интеллекта. Джон Ирвинг Гуд[2] придумал концепцию «интеллектуальной революции», согласно которой человеку достаточно создать одну сверхразумную машину, а она сможет разработать еще более умный ИИ и т. д. Однако в 1970–1980 годы мир разочаровался в возможностях искусственного интеллекта. Сегодняшний успех ИИ не был тогда возможен из-за нескольких препятствий:
▶ Нехватка вычислительных мощностей оборудования.
В 1960-е мощность современного смартфона обошлась бы в триллионы долларов, а сегодня этот мини-компьютер стоит не больше тысячи.
▶ Подход «сразу к сложному».
До середины 1980-х среди исследователей ИИ господствовал нисходящий подход. Считалось, что по сложности искусственный интеллект должен быть сразу же подобен механическому человеку. Сегодня от этого подхода отказались.
▶ Отсутствие больших данных[3].
Огромные массивы информации существовали еще со времен появления письменности. Тем не менее с приходом интернета количество данных превысило человеческие возможности их самостоятельно обработать. Сегодня ни один эксперт не может быть в курсе всей актуальной литературы, выпускаемой по его специализации.
После «зимы ИИ» подход к искусственному интеллекту изменился, и на смену пришел восходящий подход, или «от простого к сложному».
Сначала надо научить ИИ азам, а потом дать ему данные для обучения. Дальше нужно позволить машине самой постепенно прийти к успешному результату.
Такой подход напоминает взросление ребенка или эволюцию человека. Однако ИИ не требуются постоянные наставления или вмешательство природы. Кроме того, скорость обучения ИИ в разы превышает человеческие возможности.
Теперь, когда главные препятствия развитию ИИ исчезли, эволюция искусственного интеллекта подчиняется двум законам:
▶ Закон Мура был сформулирован Гордоном Муром, нынешним основателем компании Intel[4]. Изначально правило касалось только технологии транзисторов, которые стремительно дешевели и становились энергоэкономичнее.
Согласно закону Мура, мощность компьютеров будет увеличиваться каждые 18 месяцев. В течение примерно этого же времени размер компьютера и цена, затрачиваемая на его производство, будут уменьшаться. Вполне возможно, что технологии ИИ продолжат развиваться согласно этому закону.
▶ Закон ускоренной отдачи. Согласно мнению изобретателя и футуролога Рэя Курцвейла, новые изобретения испытывают экспоненциальный рост. Он проходит в три этапа:
I. Медленный рост, когда ведется поиск путей применения изобретения. На этом этапе происходит разработка слабого, узконаправленного ИИ.
Пример слабого искусственного интеллекта – Deep Blue, суперкомпьютер компании IBM. Тем не менее не стоит обманываться названием: так называемый слабый ИИ обыграл в 1997 году чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.
Узконаправленный искусственный интеллект может решить какую-то конкретную задачу в определенной области. Если он запрограммирован отслеживать акции, он не сумеет сыграть сонату Бетховена, а тем более написать свою.
II. Быстрый рост возможностей и мощностей изобретения. Этой стадии соответствует сильный или общий ИИ.
Общий искусственный интеллект способен успешно справляться с задачами самого разного характера. Такой ИИ пока не создан.
III. Стабилизация – завершающий этап после резкого скачка роста, создает новую действительность.
После стабилизации появляется новая технологическая парадигма, модель сосуществования технологии и людей, которая изменяет общество до неузнаваемости.
Одновременно само изобретение становится обыденностью, как некогда диковинные паровоз, телефон или интернет.
Человечеству еще предстоит узнать, как изменится мир на последнем этапе развития, когда появится сверхсильный интеллект. Он будет справляться с любой задачей лучше, чем ярчайшие умы современности.