Искусственный интеллект: перезагрузка. Как создать машинный разум, которому действительно можно доверять

Третий круг описываемой пропасти – это переоценка надежности. Снова и снова мы видим, что, как только люди с помощью искусственного интеллекта находят решение какой-то проблемы, которое способно функционировать без сбоев некоторое время, они автоматически предполагают, что при доработке (и с несколько большим объемом данных) оно будет надежно работать все время. Но это вовсе не обязательно так.

Берем опять автомобили без водителей. Сравнительно легко создать демоверсию беспилотного автомобиля, который будет правильно двигаться по четко размеченной полосе на спокойной дороге; впрочем, люди умеют это делать уже больше века. Однако куда сложнее заставить эти системы работать в сложных или неожиданных обстоятельствах. Как рассказала нам в письме Мисси Каммингс, директор Лаборатории человека и автономных механизмов (Humans and Autonomy Laboratory) Университета Дьюка (и бывший летчик-истребитель ВМС США), вопрос не в том, сколько миль машина без водителя может проехать, не попав в аварию, а в том, насколько эти автомобили умеют адаптироваться к меняющимся ситуациям. По ее словам, современные полуавтономные транспортные средства «обычно работают только в очень узком диапазоне условий[7], которые ничего не говорят о том, как они могут работать при условиях, отличающихся от идеальных». Выглядеть почти абсолютно надежным на миллионах пробных миль в Фениксе не означает хорошо функционировать во время муссона в Бомбее.

Это принципиальное различие между тем, как автономные транспортные средства ведут себя в идеальных условиях (например, солнечные дни на загородных многополосных дорогах), и тем, что они могли бы сделать в экстремальных условиях, легко может сделаться вопросом успеха и провала целой отрасли. Из-за того что так мало внимания уделяется автономному вождению в экстремальных условиях и что современная методология не развивается в том направлении, чтобы гарантировать корректную работу автопилота в условиях, которые только-только начинают рассматриваться по-настоящему, вполне возможно, скоро выяснится, что миллиарды долларов были потрачены на методы построения беспилотных автомобилей, которые просто не в состоянии обеспечить надежность вождения, сравнимую с человеческой. Возможно, что для достижения того уровня уверенности в технике, который нам необходим, потребуются подходы, кардинально отличные от нынешних.

И автомобили – это лишь один пример из множества аналогичных. В современных исследованиях искусственного интеллекта его надежность была недооценена глобально. Отчасти это случилось потому, что большинство нынешних разработок в этой области связано с проблемами, имеющими высокую устойчивость к ошибкам, например рекомендации по развитию рекламы или продвижению новых товаров. Действительно, если мы порекомендуем вам пять видов продукции, а понравятся вам только три из них, никакого вреда не случится. Но в целом ряде важнейших для будущего сфер применения искусственного интеллекта, включая автомобили без водителя, уход за пожилыми людьми и планирование медицинского обслуживания, решающее значение будет иметь надежность, сопоставимая с человеческой. Никто не купит домашнего робота, который способен благополучно донести до постели вашего престарелого дедушку лишь в четырех случаях из пяти.

Даже в тех задачах, где современный искусственный интеллект должен теоретически предстать в самом лучшем свете, регулярно случаются серьезные сбои, иногда выглядящие очень забавно. Типичный пример: компьютеры в принципе уже неплохо научились распознавать, что находится (или происходит) на том или ином изображении. Иногда эти алгоритмы работают прекрасно, но зачастую выдают совершенно невероятные ошибки. Если вы показываете изображение автоматизированной системе, генерирующей подписи к фотографиям повседневных сцен, вы нередко получаете ответ, удивительно похожий на то, что написал бы и человек; например, для сцены ниже, где группа людей играет во фрисби, широко разрекламированная система генерации субтитров от Google дает совершенно правильное название (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Группа молодых людей, играющих во фрисби (правдоподобная подпись к фотографии, автоматически генерируемая AI)

Но пятью минутами позже вы с легкостью можете получить от этой же системы совершенно абсурдный ответ, как вышло, например, с этим дорожным знаком, на который кто-то налепил наклейки: компьютер назвал эту сцену «холодильником с большим количеством еды и напитков» (рис. 1.2).

Точно так же автомобили без водителя часто правильно идентифицируют то, что они «видят», но иногда они как бы не замечают совершенно очевидных вещей, как в случае с Tesla, которые в режиме автопилота регулярно врезались в припаркованные пожарные машины или машины скорой помощи. Слепые зоны, подобные этим, могут быть еще более опасными, если они кроются в системах, контролирующих электросети или ответственных за мониторинг здоровья населения.

Рис. 1.2. Холодильник, заполненный множеством еды и напитков (абсолютно неправдоподобный заголовок, созданный той же системой, что и выше[8])

Чтобы преодолеть пропасть между амбициями и реалиями искусственного интеллекта, нам нужны три вещи: ясное осознание тех ценностей, которые поставлены на карту в этой игре, отчетливое понимание того, почему современные системы ИИ не выполняют своих функций достаточно надежно, и, наконец, новая стратегия развития машинного мышления.

Поскольку с точки зрения рабочих мест, безопасности и структуры общества ставки на искусственный интеллект действительно высоки, то существует настоятельная необходимость для всех нас: ИИ-профессионалов, представителей смежных профессий, рядовых граждан и политиков – понять истинное состояние дел в данной области, чтобы научиться критически оценивать уровень и характер развития сегодняшнего искусственного интеллекта. Точно так же, как для граждан, интересующихся новостями и статистикой, важно понять, как легко вводить людей в заблуждение словами и цифрами, так и здесь становится все более значительным аспект понимания, чтобы мы были в состоянии разобраться в том, где искусственный интеллект – это лишь реклама, а где он реален; что он в состоянии делать уже сейчас, а что не умеет и, возможно, не научится.

Важнее всего осознать, что искусственный интеллект – это не волшебство, а просто набор технических приемов и алгоритмов, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны, подходит для одних задач и не подходит для других. Одна из основных причин, по которой мы взялись написать эту книгу, заключается в том, что многое из того, что мы читаем об искусственном интеллекте, представляется нам абсолютной фантазией, растущей из ничем не обоснованной уверенности чуть ли не в магической силе искусственного интеллекта. Между тем к современным технологическим возможностям этот вымысел не имеет никакого отношения. К сожалению, обсуждение ИИ среди широкой публики в значительной степени находилось и находится под сильным влиянием домыслов и преувеличений: большинство людей не имеют представления о том, насколько трудной задачей является создание универсального искусственного интеллекта.

Давайте внесем ясность в дальнейшее обсуждение. Хотя прояснение реалий, связанных с ИИ, потребует от нас серьезной критики, мы сами ни в коем случае не противники искусственного интеллекта, нам очень нравится эта сторона технического прогресса. Мы прожили значительную часть своей жизни как профессионалы в этой области и хотим, чтобы она развивалась как можно быстрее. Американский философ Хьюберт Дрейфус однажды написал книгу о том, каких высот, по его мнению, искусственный интеллект не сможет достичь никогда. Наша книга не об этом. Отчасти она посвящена тому, что ИИ не может сделать в настоящее время и почему важно это понимать, но значительная часть ее рассказывает о том, что можно было бы сделать, чтобы улучшить компьютерное мышление и распространить его на области, где сейчас оно с трудом делает первые шаги. Мы не хотим, чтобы искусственный интеллект исчез; мы хотим, чтобы он улучшился, притом – радикально, так, чтобы мы могли действительно рассчитывать на него и решить с его помощью многочисленные проблемы человечества. У нас есть много критических фраз о текущем состоянии искусственного интеллекта, но наша критика – это проявление любви к науке, которой мы занимаемся, а не призыв к тому, чтобы сдаться и все забросить.

Одним словом, мы верим, что искусственный интеллект действительно может серьезно преобразовать наш мир; но также мы верим и в то, что многие базовые представления, касающиеся ИИ, должны измениться, прежде чем можно будет говорить о реальном прогрессе. Предлагаемая нами «перезагрузка» искусственного интеллекта – вовсе не повод поставить крест на исследованиях (хотя некоторые могут понять нашу книгу именно в таком духе), а скорее диагноз: где мы сейчас завязли и как нам выбраться из сегодняшней ситуации.

Мы полагаем, что лучшим способом продвижения вперед может быть взгляд внутрь, обращенный к структуре нашего собственного разума. По-настоящему интеллектуальные машины не обязательно должны быть точной копией людей, но любой, кто честно смотрит на искусственный интеллект, увидит: ему есть еще много чему поучиться у людей, особенно у маленьких детей, которые во многих отношениях намного превосходят машины по способности впитывать и понимать новые концепции. Ученые-медики часто характеризуют компьютеры как «сверхчеловеческие» (в том или ином отношении) системы, однако человеческий мозг все еще значительно превосходит свои кремниевые аналоги по крайней мере в пяти аспектах: мы можем понимать язык, мы можем понимать мир, мы можем гибко адаптироваться к новым обстоятельствам, мы можем быстро осваивать новые вещи (даже без больших объемов данных) и можем рассуждать перед лицом неполной и даже противоречивой информации. На всех этих фронтах современные системы искусственного интеллекта находятся безнадежно позади человека. Мы попытаемся также доказать, что нынешняя одержимость созданием «чистых» машин, которые все изучают с нуля, основываясь исключительно на данных, а не на знаниях, является серьезной стратегической ошибкой.

Если мы хотим, чтобы машины рассуждали, воспринимали язык, понимали мир, эффективно обучались и обладали гибкостью, подобной человеческой, нам, возможно, потребуется сначала понять, как это удается делать самим людям, и получше разобраться в том, что именно представляет из себя наш разум (подсказка: мы не ищем бесконечные корреляции, которые легко подвластны глубокому машинному обучению). Возможно, что только повернувшись лицом к этим задачам мы сможем начать «перезагрузку», в которой так отчаянно нуждается нынешний искусственный интеллект, и создать глубокие, надежные и заслуживающие доверия мыслящие компьютерные системы.

В мире, где искусственный интеллект скоро станет таким же обычным явлением, как электричество, трудно найти более важную миссию.

Глава 2

Насколько высоки ставки?

Много что может пойти не так, если мы будем слепо доверять большим данным.

Кэти О'Нил, Ted Talk, 2017

Не так давно – 23 марта 2016 года – компания Microsoft выпустила новый чат-бот Tay[9], в основе которого лежала захватывающая идея: его не разрабатывали целиком заранее (как самый первый чат-робот, названный Элизой), вместо этого он создавался по большей части на основе изучения взаимодействия с пользователем. Более ранний аналогичный проект Xiaoice, запущенный в Китае и общавшийся с пользователями, естественно, на китайском языке, завоевал у себя в стране огромный успех, так что и у Microsoft были большие надежды.

К сожалению, весь проект рухнул, не прожив и одного дня[10]. Некая злонамеренная группа интернет-пользователей решила поэкспериментировать с «моральной устойчивостью» бота и за рекордно короткое время сделала из Tay злобного сексиста и антисемита. Как говорится, с кем поведешься… Бедный робот, совершенно сбитый с толку, публично разразился твитами типа «Я ненавижу феминисток» и «Гитлер был прав: я ненавижу евреев».

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Сноски

1

Minsky 1967: 2 (цитируется буквально). Маккарти утверждает: «Мы полагаем, что в решении одной или целого ряда [перечисленных выше] проблем можно достичь значительного прогресса, если специально выбранная группа [квалифицированных] ученых поработает над этим в течение буквально нескольких месяцев»: см. McCarthy, Minsky, Rochester, and Shannon 1955. Херб Саймон (Simon, 1965: 96) дословно процитирован, как указано в эпиграфе к настоящей главе.

2

Кажущиеся еще более простыми вопросы типа «Что увидел Александр?» были бы целиком за допустимыми для компьютеров пределами, потому что ответ на них (собака, дерево и кошка) требует выделения двух несмежных фрагментов текста, в то время как SQuAD облегчал машинам работу, ограничивая вопросы теми, на которые можно ответить, используя связанный текстовый фрагмент.

3

Непосредственно сопоставимые данные для сравнения безопасности при управлении автомобиля человеком и автопилотом пока еще не обнародованы. Большая часть испытаний проводилась на автомагистралях, наиболее удобных для машинных навыков, а не в многолюдных городских районах, которые создают большие проблемы для систем искусственного интеллекта. Опубликованные к настоящему времени данные показывают, что наиболее надежная из существующих программ требует вмешательства человека примерно раз за 10 000 миль даже в довольно простых условиях вождения. Из-за несовершенства сравнения получилось, что люди-водители в среднем попадают в аварии со смертельным исходом только один раз на каждые 100 млн миль. Один из самых больших рисков в автомобилях без водителя состоит в том, что, если машина требует вмешательства нечасто, мы не будем достаточно внимательны в принципе и уже не сможем отреагировать достаточно быстро, если вдруг понадобится вмешательство.

4

Питер Тиль, сооснователь PayPal и один из первых инвесторов Facebook и Linkedin, убежден, что технологический прогресс находится в состоянии застоя и именно поэтому в наше время вместо летающих автомобилей мы имеем в качестве одного из достижений лишь Twitter с ограничением длины сообщения в 140 знаков. – Прим. ред.

5

«Википедия», статья «List of Countries by Traffic-Related Death Rate».

6

Определенный прогресс (пока что самый элементарный) в этой области был достигнут с использованием методов узкого искусственного интеллекта. Были разработаны компьютерные системы, которые играют почти на уровне лучших игроков-людей в видеоигры Dota 2 и Starcraft 2, где в любой момент времени участникам показывается только часть игрового мира и, таким образом, перед каждым игроком встает проблема нехватки информации – то, что с легкой руки Клаузевица называют «туманом неизвестности». Однако разработанные системы все равно остаются очень узкоориентированными и неустойчивыми в работе. Например, программа AlphaStar, которая играет в Starcraft 2, обучалась действиям только одной конкретной расы из всего множества персонажей, и почти ничто из этих наработок не является пригодным для игры за любую другую расу. И, разумеется, нет никаких оснований полагать, что методы, используемые в этих программах, пригодны, чтобы делать успешные обобщения в гораздо более сложных ситуациях реальной жизни.

7

Мисси Каммингс (Missy Cummings), электронное письмо авторам от 22 сентября 2018 года.

ГЛАВА 2

8

Создатели системы так и не объяснили, почему возникла эта ошибка, но подобные случаи – не редкость. Мы можем предположить, что система в этом конкретном случае классифицировала (возможно, с точки зрения цвета и текстуры) фотографию как похожую на другие картинки (по которым она обучалась), подписанные как «холодильник, заполненный большим количеством еды и напитков». Естественно, компьютер не понимал (что смог бы легко понять человек), что такая надпись была бы уместна только в случае большого прямоугольного металлического ящика с различными (и то не всякими) предметами внутри.

9

Это название – акроним от Thinking About You (англ. «думаю о тебе»). – Прим. ред.

10

Bright 2016. «Совращение» чат-бота даже стало темой для язвительного стихотворения: см. Davis 2016b.