Когда мы рассуждаем о появлении искусственного сверхразума, в большинстве случаев мы исходим из неправильных предпосылок. В чём же дело? Почему превосходство ИИ в распознавании изображений, способность обрабатывать немыслимые объемы данных и другие технологические чудеса не обязательно в скором времени приведут к появлению суперинтеллекта, превосходящего человека?
Искусственный сверхразум это концепция объекта, превосходящего умы самых ярких и одаренных человеческих умов. При этом действует множество оговорок: философ Ник Бостром определяет суперинтеллект как «интеллект, который намного умнее, чем лучшие человеческие умы практически в каждой области, включая научное творчество, общую мудрость и социальные навыки».
После знакомства с наработками Google Deepmind, программа AlphaGo, уверенно победившая чемпиона-человека по игре в Go едва ли выглядит соответствующей описанию. Большинство современных “интеллектуальных” сервисов похожи на зашоренных лошадей и способны выполнять только ту задачу, для которой были созданы. IBM Watson последовательно примеряет на себя человеческие роли — от эксперта по викторинам, до врача-медика, помогающего диагностировать рак. Гораздо ближе, но всё ещё очень далеко от подлинной мультизадачности.
Основная ошибка в рассуждениях о сверхразуме — это линейное понимание естественного интеллекта.
Как мы измеряем свой интеллект?
Используя коэффициент интеллекта (IQ) мы примерно оцениваем эффективность выполнения всех познавательных задач. От суперинтеллекта мы ожидаем превосходства в решении задач, доступных человечеству. Если он будет обладать выдающимся умом, разумом, интуицией, пониманием, способностью к познанию, мышлению и воображению, значит он будет стоять “ступенькой выше” человечества, в то время как животные останутся “ступенькой ниже”?
Ответ — нет. Проблема в измерительной шкале — она не линейна, и не предусматривает существования “лестницы” с различными ступенями-уровнями интеллекта. Интеллект не одномерен, а потому соревнование человека с белкой на запоминание мест хранения желудей бессмысленно. Таким же образом существующие ИИ постепенно “превосходят” наш интеллект в строго ограниченных измерениях. Оперативная память IBM Watsons составляет более 15 терабайт, но человеческая память может вместить около 1 миллиона гигабайт информации. Однако, скорость взаимодействия человеческих нейронов в сравнимых величинах всего 200 Гц. Сравните это с тактовой частотой процессора вашего смартфона — он “быстрее” на семь порядков, но сравним ли ваш интеллект по другим критериям?
Среди признанных экспертов по вопросам ИИ нет единого мнения по этому вопросу. С точки зрения биологии, в исследовании для журнала Science, французские нейробиологи сравнивают существующие ИИ с человеческим подсознанием. Благодаря подсознанию мы не раздумывая выполняем сложные моторные движения или быстро узнаём лица знакомых в толпе. Большинство современных систем искусственного интеллекта способны имитировать и даже превосходить человека по таким навыкам, не обладая при этом сознанием.
Отбор и фильтрация важной информации для долгосрочного планирования, а также обработка информации о себе и умение исправлять ошибки пока остаются недостижимым показателем для существующих систем. Однако успехи глубокого обучения позволяют нейросетям работать над второй проблемой с недостижимой для человеческого мозга скоростью.
Появление сверхинтеллекта, способного успешно решать задачи сознания и подсознания превращается из объекта научной фантастики в самосбывающееся пророчество. Социолог Роберт Мертон сформулировал его как вид предсказания, которое прямо или косвенно влияет на реальность таким образом, что в итоге неизбежно оказывается верным. Не так важно, что фантасты и футурологи ошиблись в сроках и возможностях существующих ИИ, но грядущий сверхинтеллект становится реальнее с каждым успехом существующих интеллектуальных систем.
С точки зрения футурологов и разработчиков компьютерных систем, перед появлением сверхинтеллекта нам предстоит столкнуться с ещё одной фазой развития ИИ — переход от узкоспециализированных задач, к ИИ общего назначения. Этот тип искусственного разума лучше всего описан и представлен в кинематографе и фантастической литературе: помощник, способный к осознанию, планированию, решению проблем, абстрактному мышлению, пониманию сложных идей, и быстрому обучению на собственном опыте.
Так какие же проблемы осталось решить?
Главный специалист Google по облачным технологиям Фэйфэй Ли считает что без глубокого понимания контекста, перехода от “слабого” ИИ к “сильному” не случится. Машинам не хватает человечности, и быстрое и гибкое обучение без распознавания контекста невозможно.
Для создания технологий, которые улучшают жизнь людей, делают ее продуктивнее и лучше, а мир — безопаснее, необходимо внедрить в машины определенный уровень человеческой коммуникации и сотрудничества. Хорошим выбором для сотрудничества и коммуникации между ИИ будущего может стать блокчейн. Обеспечивая одновременно прозрачность и надежность хранения данных, блокчейн-системы станут протоколом взаимодействия с массивом человеческих знаний. Невозможность внешнего вмешательства не позволит исказить данные, которыми будут оперировать ИИ будущего, а возможность работы по математическим алгоритмам без посредников, разрешит исключить или сократить до минимума человеческий фактор.
Все управляемые ИИ боты (в том числе устройства IoT и любые программные цифровые сервисы) смогут обмениваться своей уникальной информацией или знаниями напрямую друг с другом, без рисков фальсификации. Независимость и децентрализация такой системы станет её преимуществом для сохранения объективности.
Дополнительно, для быстрого развития “сильный” ИИ также должен иметь хорошие зрительную и языковую системы. Голосовые помощники современности пока ещё страдают от недостатка понимания контекста, но активно работают над этим. Современные чат-боты способны следить за беседой и понимать к чему относятся вопросы пользователя.
До появления подлинного сверхинтеллекта, способного проявить себя в абсолютно любой сфере человеческой деятельности, нам следует подготовиться к появлению сильных ИИ в сферах робототехники, аналитики данных (от юридических до медицинских), в торговле и других чувствительных к работе с данными бизнесах. Прежде чем ИИ займет роль водителя в автономных автомобилях, он проникнет во множество сфер, и нам нужно учиться с ним взаимодействовать уже сегодня.
Чат-боты и голосовые интерфейсы станут нашим главным каналом коммуникации с умными системами будущего
С точки зрения UX для конечного пользователя не будет большой разницы при взаимодействии с одним суперинтеллектом или со сложной системой из различных интеллектуальные агентов, взаимодействующих между собой для достижения взаимной выгоды.
Идеи для дальнейшего развития персональных цифровых помощников лежат на поверхности, и конкуренция на этом рынке уже довольно высока. Пользователи уже готовы взаимодействовать с различными ботами, которые позаботятся о наших предпочтениях, всегда будут помнить последние действия и покупки, а также смогут быстрее обрабатывать все необходимые запросы в удобном для пользователя интерфейсе.
С точки зрения бизнеса, при подготовке к переходу на следующий этап развития ИИ, не следует не забывать про экономическую составляющую. Закрытые системы не получат преимущества от интеграции с грядущими интеллектуальными агрегаторами, использующими блокчейн для хранения данных и взаимодействия между различными сервисами. Но это можно исправить: позвольте вашим пользователям взаимодействовать с бизнесом посредством доверенного чат-бота.
Крупные техногиганты стремятся создать собственную экосистему, развивая персональных ассистентов как проприетарные решения: на носимых устройствах (Siri, Google Assistant, Viv, Bixby), на домашних IoT устройствах (Google Home, Alexa, Apple Homepod), и даже в виде мощных специализированных сервисов с недостижимыми для обычных пользователей мощностями (IBM Watsons и проекты Google Deepmind).
Согласно журналистскому расследованию от New York Times, специалистов в области искусственного интеллекта не хватает и дефицит ИИ-кадров увеличивается, несмотря на огромные зарплаты в этой сфере. Это дополнительно усложняет традиционному бизнесу возможность на построения собственных интеллектуальных систем, из-за высокой стоимости и отсутствия достаточного числа квалифицированных сотрудников для решения различных задач, связанных с ИИ.
Решением для компаний, не готовых начать борьбу за найм специалистов по ИИ, может стать использование готовой к масштабированию платформы, позволяющей гибко решать текущие задачи бизнеса и совместимой к взаимодействию с глобальной платформой в будущем.
Присоединившись к одной из облачных платформ уже сегодня, вы подготовите ваш бизнес к взаимодействию со сверхинтеллектом, и убережете ваших клиентов от “шока будущего”, предсказанного футурологом Элвином Тоффлером.
