Лекция
Это продолжение увлекательной статьи про искусственный интеллект и риски.
...
будут построены Дружественными.
Мы можем также представить сценарий, который предполагает простую локальную стратегию:
Этот легкий сценарий выдержит, если человеческие институты смогут надежно отличать Дружественный ИИ от неДружественного и дадут могущую быть отмененной власть в руки Дружественного ИИ. Тогда мы сможем собрать и выбрать наших союзников. Единственное требование состоит в том, чтобы проблема Дружественного ИИ была разрешима (В противовес тому, что бы быть полностью за пределами человеческих возможностей.)
Оба из вышеприведенных сценариев предполагают, что первый ИИ (первый мощный, универсальный ИИ) не может сам по себе причинить глобально катастрофический ущерб. Более конкретные представления, которые это предполагают, используют G-метафору: ИИ как аналог особо одаренным людям. В главе 7 о скоростях усиления интеллекта, я указал несколько моментов, почему следует подозревать огромный, быстрый скачок в интеллектуальности.
Как описано в главе 9, достаточно сильному ИИ может потребоваться очень короткое время (с человеческой точки зрения), чтобы достичь молекулярной нанотехнологии, или другой формы быстрой инфраструктуры. Теперь мы можем представить себе все значение того, кто начнет первым (the first-mover effect) в суперинтеллекте. Эффект начавшего первым состоит в том, что исход возникшей на Земле разумной жизни зависит в первую очередь от особенностей (makeup) того ума, который первым достигнет определенного ключевого порога интеллектуальности – такого, как критичности (criticality) самоулучшения. Два необходимых предположения таковы:
Более, чем один сценарий соответствует эффекту начавшего первым. Каждый из следующих примеров отражает другой ключевой порог:
Человеческий вид, Homo sapiens, является начавшим первым. С точки зрения эволюции, наши кузены – шимпанзе – отстают от нас только на толщину волоса. Homo sapiens заполучили все технологические чудеса, потому что мы попали сюда немного раньше. Эволюционные биологи все еще пытаются выяснить порядок ключевых порогов, потому что начавшие первыми виды должны были первыми пересечь столь много порогов: речь, технология, абстрактное мышление. Мы все еще пытаемся понять, что первым вызвало эффект домино. Результат состоит в том, что Homo Sapiens движется первым без нависшего сзади соперника. Эффект движущегося первым предполагает теоретически локальную стратегию (задачу, реализуемую, в принципе, исключительно местными усилиями), нот при этом вызывает к жизни технический вызов чрезвычайной трудности. Нам нужно правильно создать Дружественный ИИ только в одном месте и один раз, а не каждый раз везде. Но создать его нужно правильно с первой попытки, до того, как кто-то построит ИИ с более низкими стандартами.
Я не могу произвести точных вычислений на основании точно подтвержденной теории, но мое мнение сейчас состоит в том, что резкие прыжки в интеллектуальности возможны, вероятны и являют собой доминирующую возможность. Это не та область, в которой я хотел бы давать узкие интервалы уверенности, и поэтому стратегия не должна потерпеть катастрофу – то есть не оставить нас в ситуации худшей, чем раньше, - если резкий прыжок в интеллектуальности не произойдет. Но гораздо более серьезной проблемой являются стратегии, представляемые для медленно растущего ИИ, которые терпят катастрофу, если здесь есть эффект движущегося первым. Это более серьезная проблема, потому что:
Моя теперешняя стратегическая точка зрения имеет тенденцию фокусироваться на трудном локальном сценарии: первый ИИ должен быть Дружественным. С этой мерой предосторожности, если никаких быстрых прыжков в ИИ не произойдет, можно переключиться на стратегию, которая сделает большинство ИИ Дружественными. В любом случае, технические усилия, которые ушли на подготовку к экстремальному случаю появления первого ИИ, не сделают нам хуже.
Сценарий, который требует невозможной – требующей единодушия – стратегии:
Хорошо, что этот баланс возможностей кажется невероятным а приори, потому что при таком сценарии мы обречены. Если вы выкладываете на стол колоду карт одна за другой, вы рано или поздно выложите туза треф.
Та же проблема относится и к стратегии намеренного конструирования ИИ, которые выбирают не увеличивать свои способности выше определенного уровня. Если ограниченные ИИ недостаточно сильны, чтобы победить неограниченных, или предотвратить их возникновение, то тогда ограниченные ИИ вычеркиваются из уравнения. Мы участвуем в игре, до тех пор, пока мы не вытащим сверхинтеллект, независимо оттого, что это – туз червей или туз треф. Мажоританые стратегии работают, только если невозможно для одиночного вредителя причинить катастрофический ущерб. Для ИИ эта возможность является свойством самого пространства возможных проектов (design space) – эта возможность не зависит от человеческого решения, равно как скорость света или гравитационная константа.
Я не нахожу достоверным, что Homo sapiens будут продолжать существовать в неограниченном будущем, тысячи или миллионы или миллиарды лет, без того, чтобы возник хотя бы один ум, который бы прорвал верхний предел интеллектуальности. И если так, то придет время, когда люди впервые встретятся с вызовом более умного, чем человек, интеллекта. И если мы выиграем первый уровень схватки, то человечество сможет взывать к более умному, чем человек, интеллекту в следующих раундах схватки.
Возможно, мы скорее выберем другой путь, чем ИИ, более умный, чем человек, - например, будем улучшать людей вместо этого. Чтобы рассмотреть крайний случай, допустим, что кто-то говорит: «Перспектива ИИ меня беспокоит. Я бы предпочел, чтобы, до того, как какой-либо ИИ был сконструирован, отдельный люди были бы отсканированы в компьютеры, нейрон за нейроном, и затем усовершенствованы, медленно, но наверняка, пока они не станут сверх-умными; и это та основа, на которой человечество должно сразиться с вызовом суперинтеллекта».
Здесь мы сталкиваемся с двумя вопросами: Возможен ли этот сценарий? И если да, то желателен ли он? (Разумно задавать вопросы именно в такой последовательности, по причинам рациональности: мы должны избегать эмоциональной привязки к привлекательным возможностям, которые не являются реальными возможностями.)
Представим, что некий человек сканирован в компьютер, нейрон за нейроном, как предлагает Moravec (1988). Отсюда однозначно следует, что использованная компьютерная мощность значительно превосходит вычислительную мощность человеческого мозга. Согласно гипотезе, компьютер выполняет детальную симуляцию биологического человеческого мозга, исполняемую с достаточной точностью, чтобы избежать каких-либо обнаружимых высокоуровневых эффектов от системных низкоуровневых ошибок.
Каждый биологический аспект, который любым образом влияет на переработку информации, мы должны тщательно симулировать с достаточной точностью, чтобы общий ход процесса был изоморфен оригиналу. Чтобы симулировать беспорядочный (messy) биологический компьютер, каким является человеческий мозг, мы должны иметь гораздо больше полезной компьютерной силы, чем воплощено в самом беспорядочном человеческом мозге.
Наиболее вероятный способ, который будет создан, чтобы сканировать мозг нейрон за нейроном – с достаточным разрешением, чтобы захватить любой когнитивно важный аспект нейронной структуры – это развитая молекулярная нанотехнология. (4)
(сноска 4) Albeit Merkle (1989) предполагает, что нереволюционное развитие технологий считывания, таких как электронная микроскопия или оптические срезы (optical sectioning) может быть достаточно для загрузки целого мозга.
Молекулярная нанотехнология, возможно, позволит создать настольный компьютер с общей вычислительной мощностью, превосходящей суммарную мозговую мощь всей человеческой популяции. (Bostrom 1998; Moravec 1999; Merkle и Drexler 1996; Sandberg 1999.) Более того, если технология позволит нам сканировать мозг с достаточной точностью, чтобы выполнять этот скан в качестве кода, это означает, что за несколько лет до того эта технология была способна создать невероятно точные картины процессов в нейронных сетях, и, предположительно, исследователи сделали все от них зависящее, чтобы понять их. Более того, чтобы проапгрейдить загруженное – трансформировать скан мозга, чтобы усилить интеллект ума внутри него – мы обязательно должны понимать во всех деталях высокоуровневые функции мозга, и какой полезный вклад они делают в интеллект.
Более того, люди не созданы для того, чтобы их улучшали, ни внешние нейробиологи, ни посредством рекурсивного самоулучшения изнутри. Естественный отбор не создал человеческий мозг удобным для людей-хакеров. Все сложные механизмы в мозгу адаптированы для работы в узких параметрах конструкции мозга. Допустим, вы можете сделать человека умнее, не говоря уже о сверхинтеллекте; останется ли он вменяемым (sane)? Человеческий мозг очень легко разбалансировать; достаточно изменить баланс нейротрансмиттеров, чтобы запустить шизофрению или другие расстройства. В Deacon (1997) представлено отличное описание эволюции человеческого мозга того, как деликатно элементы мозга сбалансированы, и как это отражается в дисфункциях современного мозга. Человеческий мозг немодифицируем конечным пользователем.
Все это делает весьма невероятным, что первое человеческое существо будет сканировано в компьютер и вменяемо усовершенствовано до того, как кто-нибудь где-нибудь первым построит ИИ. В тот момент, когда технология впервые станет способна осуществить загрузку, это потребует невообразимо больше компьютерной мощности и гораздо лучшей науки о мышлении, чем требуется, чтобы построить ИИ. Построить Боинг 747 с нуля непросто. Но проще ли:
Я не хочу сказать, что это никогда не может быть сделано. Я хочу сказать, что проще сделать 747, и, имея уже 747-ой, метафорически говоря, апгрейдить птицу. «Давайте просто увеличим птицу до размеров 747-ого» не выглядит в качестве разумной стратегии, избегающей контакта с устрашающе сложной теоретической мистерией аэродинамики. Может быть, в начале, все, что вы знаете о полете – это то, что птица обладает загадочной сущностью полета, и что материалы, из которых вы должны построить 747ой просто лежат здесь на земле. Но вы не можете слепить загадочную сущность полета, даже если она уже имеется в птице, до тех пор, пока она не перестанет быть загадочной сущностью для вас. Вышеприведенный довод предложен как нарочито экстремальный случай. Основная идея в том, что у нас нет абсолютной свободы выбирать путь, который выглядит позитивным и утешительным, или который будет хорошей историей для научно-фантастического романа. Мы ограничены тем, какие технологии будут, скорее всего, предшествовать другим. Я не против сканирования человеческих существ в компьютеры и делания их умнее, но кажется чрезвычайно маловероятным, что это будет полем, на котором люди впервые столкнутся с вызовом превосходящего человеческий интеллекта. Из различных ограниченных наборов технологий и знаний, требуемых, чтобы загружать и усовершенствовать людей, можно выбрать:
Далее, это одно дело усилить среднего человека, сохраняя его здравомыслие, до IQ 140, и другое – развить Нобелевского лауреат до чего-то за пределами человеческого. (Отложим в сторону каламбуры по поводу IQ или Нобелевских призов как меры совершенного интеллекта; простите меня за мои метафоры.) Прием пирацетама (или питье кофеина) может сделать, а может и не сделать, по крайней мере, некоторых людей умнее; но это не сделает вас существенно умнее Эйнштейна. Это не дает нам никаких существенных новых способностей; мы не переходим на следующие уровни проблемы; мы не пересекаем верхние границы интеллекта, доступного нам, чтобы взаимодействовать с глобальными рисками. С точки зрения управления глобальными рисками, любая технология улучшения интеллекта, которая не создает (позитивного и вменяемого) сознания, буквально более умного, чем человек, ставит вопрос о том, стоило ли, возможно, те же время и усилия более продуктивно потратить на то, чтобы найти чрезвычайно умных современных людей и натравить их на ту же самую проблему. Более того, чем дальше вы уходите от «естественных» границ конструкции человеческого мозга – от наследственного состояния мозга, к которому отдельные компоненты мозга адаптированы – тем больше опасность личного безумия. Если улучшенные люди существенно умнее обычных, это тоже глобальный риск. Сколько ущерба усовершенствованные в сторону зла люди может причинить? Насколько они творческие? Первый вопрос, который мне приходит в голову: «Достаточно творческие, чтобы создать свой собственный рекурсивно улучшающийся ИИ?» Радикальные техники улучшения человеческого интеллекта поднимают свои вопросы безопасности. Опять, я не говорю, что эти проблемы технически не разрешимы; только указываю на то, что эти проблемы существуют. ИИ имеет спорные вопросы, связанные с безопасностью; тоже касается и усовершенствования человеческого интеллекта. Не все, что лязгает – это ваш враг, и не все, что хлюпает – друг. С одной стороны, позитивный человек начинает со всей огромной моральной, этической и структурной сложности, которая описывает то, что мы называем «дружественным» решением. С другой стороны, ИИ может быть спроектирован для стабильного рекурсивного самоулучшения и нацелен на безопасность: естественный отбор не создал человеческий мозг с множеством кругов мер предосторожности, осторожного процесса принятия решений и целыми порядками величины полей безопасности.
Улучшение человеческого интеллекта это самостоятельный вопрос, а не подраздел ИИ; и в этой статье нет места, чтобы обсуждать его в деталях. Стоит отметить, что я рассматривал как улучшение человеческого интеллекта, так и ИИ в начале своей карьеры, и решил сосредоточить свои усилия на ИИ. В первую очередь, потому что я не ожидал, что полезные, превосходящие человеческий уровень техники улучшения человеческого интеллекта появятся достаточно вовремя, чтобы существенно повлиять на развитие рекурсивно самоулучшающегося ИИ. Я буду рад, если мне докажут, что я не прав в отношении этого. Но я не думаю, что это жизнеспособная стратегия – нарочно выбрать не работать над Дружественным ИИ, пока другие работают над усовершенствованием человеческого интеллекта, в надежде, что усовершенствованные люди решат проблему Дружественного ИИ лучше. Я не хочу вовлекаться в стратегию, которая потерпит катастрофическое поражение, если усовершенствование человеческого интеллекта потребует больше времени, чем создание ИИ. (Или наоборот.) Я боюсь, что работа с биологией займет слишком много времени – здесь будет слишком много инерции, слишком много борьбы с плохими конструкторскими решениями, уже сделанными естественным отбором. Я боюсь, что регуляторные органы не одобрять экспериментов с людьми. И даже человеческие гении тратят годы на обучение своему искусству; и чем быстрее улучшенный человек должен учиться, тем труднее улучшить кого-либо до этого уровня.
Я буду приятно удивлен, если появятся улучшенные люди (augmented humans) и построят Дружественный ИИ раньше всех. Но тот, кто хотел бы видеть этот результат, должен, вероятно, тяжело трудиться над ускорением технологий улучшения интеллекта; будет трудно убедить меня замедлиться. Если ИИ по своей природе гораздо более сложен, чем усиление интеллекта, то никакого вреда не будет; если же построение 747-ого естественным путем проще, чем увеличивание птицы до его размеров, то промедление будет фатальным. Имеется только небольшая область возможностей, внутри которой намеренный отказ от работы над Дружественным ИИ может быть полезен, и большая область, где это будет неважно или опасно. Даже если усиление человеческого интеллекта возможно, здесь есть реальные, сложные вопросы безопасности; мне следовало бы серьезно задаться вопросом, хотим ли мы, чтобы Дружественный ИИ предшествовал усилению интеллекта, или наоборот.
Я не приписываю высокой достоверности утверждению, что Дружественный ИИ проще, чем усовершенствование человека, или что он безопаснее. Есть много приходящих на ум путей улучшить человека. Может быть, существует техника, которая прощу и безопаснее, чем ИИ, достаточно мощная, чтобы оказать влияние на глобальные риски. Если так, я могу переключить направление своей работы. Но я желал указать на некоторые соображения, которые указывают против принимаемого без вопросов предположения, что улучшение человеческого интеллекта проще, безопаснее и достаточно мощно, чтобы играть заметную роль.
Ускорение желательной технологии – это локальная стратегия, тогда как замедление опасной технологии – это трудная мажоритарная стратегия. Остановка или отказ от нежелательной технологии имеет тенденцию требовать невозможную единодушную стратегию. Я предлагаю думать не в терминах развития или неразвития некоторых технологий, но в терминах прагматичных доступных возможностей ускорять или замедлять технологии; и задаваться вопросом, в границах этих возможностей, какие технологии мы бы предпочли бы видеть развитыми до или после одна другой.
В нанотехнологиях, обычно предлагаемая цель состоит в развитии защитных щитов до появления наступательных технологий. Я очень обеспокоен этим, поскольку заданный уровень наступательной технологии обычно требует гораздо меньших усилий, чем технология, которая может защитить от него. Наступление превосходило оборону в течение большей части человеческой истории. Ружья были созданы за сотни лет до пуленепробиваемых жилетов. Оспа была использована как орудие войны до изобретения вакцины от оспы. Сейчас нет защиты от ядерного взрыва; нации защищены не благодаря обороне, превосходящей наступательные силы, а благодаря балансу угроз наступления. Нанотехнологии оказались по самой своей природе сложной проблемой. Так что, должны ли мы предпочесть, чтобы нанотехнологии предшествовали развитию ИИ, или ИИ предшествовал развитию нанотехнологий? Заданный в такой форме, это несколько мошеннический вопрос. Ответ на него не имеет ничего общего с присущей нанотехнологиям проблемностью в качестве глобального риска, или с собственной сложностью ИИ. В той мере, в какой мы беспокоимся о порядке возникновения, вопрос должен звучать: «Поможет ли ИИ нам справиться с нанотехнологиями? Помогут ли нанотехнологии нам справится с ИИ?»
Мне кажется, что успешное создание ИИ существенно поможет нам во взаимодействии с нанотехнологиями. Я не вижу, как нанотехнологии сделают более простым развитие Дружественного ИИ. Если мощные нанокомпьютеры сделают проще создание ИИ, без упрощения решения самостоятельной проблемы Дружественности, то это – негативное взаимодействие технологий. Поэтому, при прочих равных, я бы очень предпочел, чтобы Дружественный ИИ предшествовал нанотехнологиям в порядке технологических открытий. Если мы справимся с вызовом ИИ, мы сможем рассчитывать на помощь Дружественного ИИ в отношении нанотехнологий. Если мы создадим нанотехнологии и выживем, нам все еще будет предстоять принять вызов взаимодействия с ИИ после этого.
Говоря в общем, успех в Дружественном ИИ должен помочь в решении почти любой другой проблемы. Поэтому, если некая технология делает ИИ не проще и не труднее, но несет собой определенный глобальный риск, нам следует предпочесть, при прочих равных, в первую очередь встретиться с вызовом ИИ. Любая технология, увеличивающая доступную мощность компьютеров, уменьшает минимальную теоретическую сложность, необходимую для создания ИИ, но нисколько не помогает в Дружественности, и я считаю ее в сумме негативной. Закон Мура для Безумной Науки: каждые 18 месяцев минимальный IQ, необходимый, чтобы уничтожить мир, падает на один пункт. Успех в усилении человеческого интеллекта сделает Дружественный ИИ проще, а также поможет в других технологиях. Но улучшение людей не обязательно безопаснее, или проще, чем Дружественный ИИ; оно также не находится в реалистически оцененных пределах наших возможностей изменить естественный порядок возникновения улучшения людей и Дружественного ИИ, если одна из технологий по своей природе гораздо проще другой.
«Мы предлагаем, чтобы в течение 2 месяцев, десять человек изучали искусственный интеллект летом 1956 года в Дармутском колледже, Ганновер, Нью Гемпшир. Исследование будет выполнено на основе предположения, что любой аспект обучения или любое другое качество интеллекта может быть в принципе столь точно описано, что может быть сделана машина, чтобы симулировать его. Будет предпринята попытка узнать, как сделать так, чтобы машины использовали язык, формировали абстракции и концепции, разрешали бы те проблемы, которые сейчас доступны только людям, и улучшали себя. Мы полагаем, что возможно существенное продвижение в одной или нескольких из этих работ, если тщательно подобранная группа ученых проработает над этим вместе в течение лета».
---- McCarthy, Minsky, Rochester, и Shannon (1955).
Предложение Дартмутского Летнего Исследовательского Проекта по Искусственному Интеллекту являет собой первое зафиксированное употребление фразы «Искусственный Интеллект». У них не было предыдущего опыта, который мог бы их предупредить, что проблема трудна. Я бы назвал искренней ошибкой то, что они сказали, что «значительное продвижение может быть сделано», а не есть «есть небольшой шанс на значительное продвижение». Это специфическое утверждение относительно трудности проблемы и времени решения, которое усиливает степень невозможности. Но если бы они сказали «есть небольшой шанс», у меня бы не было возражений. Как они могли знать?
Дартмутское предложение включало в себя, среди прочего, следующие темы: лингвистические коммуникации, лингвистические рассуждения, нейронные сети, абстрагирование, случайность и творчество, взаимодействие с окружением, моделирование мозга, оригинальность, предсказание, изобретение, открытие и самоулучшение.
(Сноска 5) Это обычно правда, но не есть универсальная истина. В последней главе широко использован учебник «Искусственный интеллект: современный подход». (Russell and Norvig 2003) (Включающий раздел «Этика и риски Искусственного интеллекта», упоминающий взрыв интеллекта по I.J.Good и Сингулярность, и призывающий к дальнейшим исследованиям.) Но и к 2006 году это отношение является скорее исключением, чем правилом.
Теперь мне кажется, что ИИ, способный к языкам, абстрактному мышлению, творчеству, взаимодействию с окружением, оригинальности, предсказаниям, изобретению, открытиям, и, прежде всего, к самоулучшению, находится далеко за пределами того уровня, на котором он должен быть так же и Дружественным. В Дармутском предложении ничего не говорится о построении позитивного / доброго / благоволящего ИИ. Вопросы безопасности не обсуждены даже с целью отбросить их. И это в то искреннее лето, когда ИИ человеческого уровня казался прямо за углом. Дармутское предложение было написано в 1955 году, до Асиломарской (Asilomar) конференции по биотехнологии, детей, отравленных тамиламидом во время беременности, Чернобыля и 11 Сентября. Если бы сейчас идея искусственного интеллекта был бы предложена в первый раз, кто-то доложен был бы постараться выяснить, что конкретно делается для управления рисками. Я не могу сказать, хорошая это перемена в нашей культуре или плохая. Я не говорю, создает ли это хорошую или плохую науку. Но сутью остается то, что если бы Дартмутское предложение было бы написано 50 лет спустя, одной из его тем должна была бы стать безопасность.
В момент написания этой статьи в 2006 году, сообщество исследователей ИИ по-прежнему не считает Дружественный ИИ частью проблемы. Я бы хотел цитировать ссылки на этот эффект, но я не могу цитировать отсутствие литературы. Дружественный ИИ отсутствует в пространстве концепций, а не просто не популярен или не финансируем. Вы не можете даже назвать Дружественный ИИ пустым местом на карте, поскольку нет понимания, что что-то пропущено. (5) Если вы читали научно-популярные/полутехнические книги, предлагающие, как построить ИИ, такие как «Гедель, Эшер, Бах». (Hofstadter, 1979) или «Сообщество сознаний» (Minsky, 1986), вы можете вспомнить, что вы не видели обсуждения Дружественного ИИ в качестве части проблемы. Точно так же я не видел обсуждения Дружественного ИИ как технической проблемы в технической литературе. Предпринятые мною литературные изыскания обнаружили в основном краткие нетехнические статьи, не связанные одна с другой, без общих ссылок за исключением «Трех законов Робототехники» Айзека Азимова. (Asimov, 1942.) Имея в виду, что сейчас уже 2006 год, почему не много исследователей ИИ, которые говорят о безопасности? У меня нет привилегированного доступа к чужой психологии, но я кратко обсужу этот вопрос, основываясь на личном опыте общения.
Поле исследований ИИ адаптировалось к тому жизненному опыту, через который оно прошло за последние 50 лет, в частности, к модели больших обещаний, особенно способностей на уровне человека, и следующих за ними приводящих в замешательство публичных провалов. Относить это замешательство к самому ИИ несправедливо; более мудрые исследователи, которые не делали больших обещаний, не видели триумфа своего консерватизма в газетах. И сейчас невыполненные обещания тут же приходят на ум, как внутри, так и за пределами поля исследований ИИ, когда ИИ упоминается. Культура исследований ИИ адаптировалась к следующему условию: имеется табу на разговоры о способностях человеческого уровня. Есть еще более сильное табу против тех, кто заявляет и предсказывает некие способности, которые они еще не продемонстрировали на работающем коде.
У меня сложилось впечатление, что каждый, кто заявляет о том, что исследует Дружественный ИИ, косвенным образом заявляет, что его проект ИИ достаточно мощен, чтобы быть Дружественным.
Должно быть очевидно, что это не верно ни логически, ни философски. Если мы представим себе кого-то, кто создал реальный зрелый ИИ, который достаточно мощен для того, чтобы быть Дружественным, и, более того, если, в соответствии с нашим желаемым результатом, этот ИИ действительно является Дружественным, то тогда кто-то должен был работать над Дружественным ИИ годы и годы. Дружественный ИИ – это не модуль, который вы можете мгновенно изобрести, в точный момент, когда он понадобится, и затем вставить в существующий проект, отполированный дизайн которого в остальных отношениях никак не изменится.
Поле исследований ИИ имеет ряд техник, таких как нейронные сети и эволюционное программирование, которые росли маленькими шажками в течение десятилетий. Но нейронные сети непрозрачны – пользователь не имеет никакого представления о том, как нейронные сети принимают свои решения – и не могут быть легко приведены в состояние прозрачности; люди, которые изобрели и отшлифовали нейронные сети, не думали о долгосрочных проблемах Дружественного ИИ. Эволюционное программирование (ЭП) является стохастическим, и не сохраняет точно цель оптимизации в сгенерированном коде; ЭП дает вам код, который делает то, что вы запрашиваете – большую часть времени в определенных условиях, но этот код может делать что-то на стороне. ЭП – это мощная, все более зрелая техника, которая по своей природе не подходит для целей Дружественного ИИ. Дружественный ИИ, как я его представляю, требует рекурсивных циклов самоулучшения, которые абсолютно точно сохраняют цель оптимизации.
Наиболее сильные современные техники ИИ, так, как они были развиты, отполированы и улучшены с течением времени, имеют основополагающую несовместимость с требованиями Дружественного ИИ, как я их сейчас понимаю. Проблема Y2K, исправить которую оказалось очень дорого, хотя это и не было глобальной катастрофой, - точно так же произошла из неспособности предвидеть завтрашние проектные требования. Кошмарным сценарием является то, что мы можем обнаружить, что нам всучили каталог зрелых, мощных, публично доступных техник ИИ, которые соединяются, чтобы породить неДружественный ИИ, но которые нельзя использовать для построения Дружественного ИИ без переделывания всей работы за три десятилетия с нуля. В поле исследований ИИ довольно вызывающе открыто обсуждать ИИ человеческого уровня, в связи с прошлым опытом этих дискуссий. Есть соблазн поздравить себя за подобную смелость, и затем остановиться. После проявления такой смелости обсуждать трансчеловеческий ИИ кажется смешным и ненужным. (Хотя нет выделенных причин, по которым ИИ должен был бы
продолжение следует...
Часть 1 Искусственный интеллект - мировые риски и влияния на отрасли
Часть 2 4: Способности и мотивы. (Capability and motive). - Искусственный интеллект
Часть 3 9: Угрозы и перспективы. (Threats and promises.) - Искусственный интеллект
Часть 4 11: ИИ и усиление человеческого интеллекта. (AI versus human intelligence
Часть 5 - Искусственный интеллект - мировые риски и влияния на отрасли
Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.
Комментарии
Оставить комментарий
Связь с другими науками и явлениями культуры
Термины: Связь с другими науками и явлениями культуры