2062: время машин

Он приводит нас к последней ступени в процессе передачи знаний, той, которая дает homo digitalis неоспоримое преимущество. Колёрнинг начинает осуществляться не средствами языка, а с помощью компьютерного кода. Компьютерный код – гораздо более подходящий способ передачи знания, его можно просто копировать. Нет необходимости переводить его туда и обратно, этот процесс легко и быстро выполним. К тому же, в отличие от наших воспоминаний, код не стирается со временем. Если однажды он был усвоен, его невозможно забыть. Трудно придумать лучший способ для колёрнинга, чем обмен компьютерными кодами.

Всемирное обучение

Такие компании, как Tesla и Apple, уже осваивают колёрнинг в глобальных масштабах. Например, Apple использует эту методику, чтобы улучшить систему распознавания голоса. Каждый смартфон компании учится у других смартфонов и улучшает коды для распознавания речи. Tesla похожим образом использует колёрнинг, чтобы сделать лучше автономное управление автомобилем. Любая машина может совершенствовать как собственную систему беспилотного вождения, так и системы других автомобилей. Каждую ночь автомобили Tesla могут загрузить последние обновления и поделиться ими. Если одна машина научилась объезжать брошенные тележки для шопинга, другие машины быстро перенимают этот навык.

Колёрнинг – одна из причин, почему у homo sapiens нет ни одного шанса против homo digitalis. Кроме того, это одна из причин, почему homo digitalis появятся на горизонте раньше, чем мы думаем. Мы привыкли учиться всему самостоятельно, «с нуля». У нас нет опыта одновременного глобального приобретения новых знаний.

Представьте себе ситуацию, при которой мы имели бы возможность учиться как компьютеры, просто запоминая нужные коды. Мы бы смогли говорить на всех языках мира, играть в шахматы, как Гарри Каспаров, или в го, как Ли Седоль[9 - Гарри Каспаров (1963–) – советский гроссмейстер, один из величайших шахматистов в истории. Ли Седоль (1983–) – корейский чемпион по го.]. Мы бы смогли доказывать теоремы так же легко, как Эйлер, Гаусс или Эрдёш[10 - Леонард Эйлер (1707–1783), Карл Фридрих Гаусс (1777–1855), Пал Эрдёш (1913–1996) – известные математики.]. Мы могли бы создавать поэзию не хуже, чем Вордсворт[11 - Уильям Вордсворт – английский поэт-романтик, основной автор сборника «Лирические баллады», условно относимый к т. н. «озерной школе».] или Шекспир. Мы могли бы играть на всех музыкальных инструментах. Проще говоря, наши способности достигли бы максимально возможного на нашей планете уровня. Более того, мы смогли бы их совершенствовать. Это звучит пугающе, но таково будущее, которое ждет homo digitalis, когда они начнут делиться компьютерными кодами.

Чтобы лучше осознать преимущества колёрнинга, необходимо понять две важные идеи. Во-первых, компьютеры – это универсальные машины, которые могут запустить любую программу. Во-вторых, программы могут совершенствоваться. В частности, программа может улучшить собственные характеристики, чтобы успешнее справляться с поставленной задачей. Позвольте мне объяснить более детально, почему эти концепты имеют такое большое значение и почему они дают homo digitalis такое весомое преимущество.

Универсальные машины

Алан Тьюринг[12 - Алан Тьюринг (1912–1954) – английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. – Примеч. ред.] был одним из прародителей ИИ. Его интересовало, что случится, если компьютер сможет мыслить. Кроме того, он заложил основы самой идеи компьютера. Ему пришла в голову простая, но гениальная мысль: универсальная вычислительная машина. Машина, которая сможет вычислить все, что можно вычислить. Да, вы поняли меня правильно. С тех пор как Тьюрингу пришла в голову эта идея, мы смогли создать такой компьютер.

Центральными для идеи универсальной вычислительной машины являются концепты «программ» и «данных», которыми эти программы оперируют[13 - Универсальная машина Тьюринга – это более абстрактное и в то же время более механическое, чем современные компьютеры, изобретение. Тем не менее оно ничуть не хуже. Машина состоит из бумажной ленты, на которой написаны символы, из головки, которая может их читать, писать новые символы на бумажной ленте или перемещать ленту вправо и влево, а также из электроники, которая производит различные действия (такие, как чтение ленты, написание символов или движение ленты) в зависимости от внутреннего состояния и последнего прочитанного символа. Впервые такую машину Тьюринг описал в 1937 году. См. Alan Turing, ‘On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem’, Proceedings of the London Mathematical Society, vol. 42, pp. 230–265. («О вычислимых числах, применительно к проблеме разрешения», труды Лондонского математического общества, т. 42, с. 230–265.)]. Программы – это последовательности инструкций, которые компьютер выполняет при решении проблемы. Можно представить их в виде своеобразных рецептов. Данные – это разная информация, с которой работает программа, как, например, ингредиенты, используемые во время конкретного процесса приготовления.

Представьте себе проблему обновления чьего-то банковского счета в тот момент, когда этот человек совершает электронный платеж. Мы можем написать программу, которая будет это делать вне зависимости от суммы платежа или личности человека, совершающего его. Данные, с которыми работает программа, – это база клиентов, включающая их имена, номера счетов и суммы платежей.

Программа для совершения электронного платежа работает следующим образом: сначала она находит имя клиента и баланс счета в базе, затем вычитает платеж из баланса и, наконец, обновляет баланс в базе. Просто, как все гениальное. Изменив данные, мы можем вычесть платеж из счета другого клиента или даже клиента другого банка. Изменив программу, мы можем заставить компьютер делать что-то другое. Например, если мы заставим его прибавлять сумму, а не вычитать, то получим программу, которая позволяет вносить электронные депозиты.

Таким образом, компьютер – образец универсальной машины, способной выполнить любую программу. В этом и заключается секрет смартфона, который лежит в вашем кармане. В него можно загрузить приложения, позволяющие выполнять задачи, о которых создатели смартфона даже подумать не могли. В этом смысле смартфон стал гораздо большим, чем просто телефон: он стал навигатором, календарем, будильником, калькулятором, блокнотом, музыкальным проигрывателем, игровой консолью и постепенно становится еще и личным помощником. Продвинутые технологии могут дать нам компьютеры, способные работать быстрее, но не могут дать компьютеры, способные вычислить больше, чем универсальная вычислительная машина, о которой Тьюринг впервые подумал еще в тридцатых годах прошлого века. Любопытно то, что Тьюрингу пришла в голову эта мысль еще до того, как был создан первый компьютер.

Более того, компьютеры – единственная универсальная машина, которую человек изобрел. Вообразите, что дала бы нам универсальная машина для путешествий. Она позволила бы нам летать, плавать под водой и путешествовать по земле. Она могла бы ехать по рельсам, по шоссе, по траве и даже через зыбучие пески. Она бы смогла вмещать сколько угодно человек. Черт возьми, она бы довезла нас даже до Луны. Представьте себе трансформеров на стероидах.

Для того чтобы выполнить новую задачу, компьютеру просто нужна новая программа. Это делает компьютеры бесконечно приспосабливаемыми. Те машины, которые у нас есть, обладают гораздо большим потенциалом. Они даже способны стать искусственно разумными. Нам нужно лишь найти нужную программу.

Еще одна невероятная идея заключается в том, что нам даже не нужно искать новую программу, потому что компьютер способен сделать это сам. Он сам может научиться решать новые задачи. Даже научиться вести себя разумно.

Машины, которые учатся

Как компьютер может научиться делать что-то новое? По сути, программа – это просто устойчивая последовательность инструкций в виде компьютерного кода. Вообще говоря, термин «компьютерный код» представляется довольно удачным, учитывая, что инструкции программы действительно прописаны шифром. На компьютерах с процессором Z80, например, код 87 означает прибавление одного числа к другому, а 76 – окончание работы программы. На компьютере с процессором 6800 код 8B выполняет функцию прибавления, а DD – функцию закрытия программы[14 - Инструкции для Z80-х и для 6800-х микропроцессоров существуют в виде шестнадцатеричных чисел). Десятичная система существует по целочисленному основанию 10: после 9 идет 10, затем 11, 12 и т. д. В шестнадцатеричной системе после 9 идет A (=10), B (=11), C (=12), D (=13), E (=14), F (=15), потом 10 (=16), 11 (=17), 12 (=18) и т. д. Инструкция DD для 6800-го микропроцессора известна как «остановись и гори». До создания таких микропроцессоров компьютеры были большими и ненадежными, а при остановке их работы всегда существовала небольшая угроза воспламенения.].

Важная вещь, связанная с кодом, заключается не в том, что он зашифрован, а в том, что это обычные данные – последовательность чисел. Это очень впечатляющая идея. Если мы хотим поменять программу, нужно просто загрузить новые коды в качестве данных. Еще больше впечатляет тот факт, что программа может поменять собственные данные, а значит, поменять сама себя. В этом и заключается суть обучения машины: компьютер может поменять собственные данные и собственный код, чтобы улучшить свои характеристики.

Не столь важно знать, как именно алгоритмы обучения решают, что именно поменять в коде. Некоторые изменения вызваны эволюцией, мутациями и скрещиванием кодов, такими же, как генные мутации и скрещивания в человеческой репродукции. Другие обусловлены самим мозгом, обновляющим связи между искусственными нейронами так же, как наш мозг укрепляет подобные связи в процессе нашего обучения.

В любом случае компьютер оставляет те изменения, которые улучшают его работу, и избавляется от других, которые этого не делают. Это происходит медленно, но компьютеры развиваются.

У нас уже есть один хороший пример создания интеллекта – homo sapiens. Наш интеллект – вещь в большой степени приобретенная. Мы были рождены без языка. Мы не умели читать и писать. У нас не было никаких знаний об арифметике, астрономии или истории Древнего мира. Но мы выучились всему этому и не только.

Обучение станет, вероятно, одной из важнейших характеристик думающих компьютеров. Это затрагивает феномен «бутылочного горлышка», проблему освоения компьютером всех знаний, которые человечество приобрело на протяжении нескольких тысяч лет. Программирование всех этих знаний вручную, факт за фактом – очень долгий и сложный процесс. Но нам и не нужно этого делать, компьютеры могут освоить все это самостоятельно.

Теперь нам окончательно ясно, что компьютеры превосходят людей в обучаемости. Они способны написать программу, которая может улучшить их собственный код, а также поделиться им с другими компьютерами. Так просто! Одновременно это гораздо эффективнее человеческого процесса обучения.

В следующий раз, когда вы попытаетесь научить ребенка вычислять максимум математической функции или склонять немецкий глагол, представьте, насколько проще это можно было бы сделать, если бы он был компьютером. Вы просто дали бы ему нужный код.

Компьютеры делают больше, чем мы от них требуем

Компьютерное обучение стало причиной многих недавних технологических прорывов, связанных с ИИ. Оно позволило AlphaGo от Google победить лучших игроков в го на планете. В нем заключается секрет успеха переводчика Google. Оно породило множество программ, которые теперь лучше нас умеют диагностировать рак кожи или играть в покер.

Распространенное мнение относительно обучения машин заключается в том, что компьютеры могут делать только то, для чего они запрограммированы. И на элементарном уровне это действительно так. Компьютеры целиком и полностью детерминированы[15 - Забавный факт заключается в том, что, хотя компьютеры – детерминированные машины, наука о них редко повторяет уже поставленные эксперименты. Компьютеры превратились в очень сложные системы. В результате воспроизвести условия предыдущего эксперимента становится практически невозможно.].

Они следуют инструкциям, прописанным в их коде. Они не могут от них отклоняться. Однако на более глубоком уровне компьютеры способны делать вещи, для которых не запрограммированы. Они могут осваивать новые программы. Даже могут быть креативными. Как и мы, они учатся новому, основываясь на собственном опыте.

AlphaGo не была запрограммирована для того, чтобы обыгрывать в эту древнюю китайскую игру чемпионов мира. Она научилась это делать благодаря тому, что постоянно практиковалась. Она сыграла партий в го больше, чем человек способен сыграть за всю жизнь. И в процессе игры программа понемногу становилась креативной. Она использовала ходы, которых от нее не ожидали даже самые искусные мастера, открывала новые возможности для игры в го.

И пример AlphaGo – не исключение. Компьютеры теперь превосходят людей во многих играх, таких как короткие нарды, покер, скребл или шахматы. Если кто-то говорит мне, что компьютеры могут делать только то, для чего они запрограммированы, я обычно перечисляю десяток игр, в которых компьютеры уже стали чемпионами мира. Почти во всех подобных случаях программы были написаны средними игроками, а превосходство программы над людьми достигалось за счет ее обучаемости.

Преимущество машин

Для того чтобы понять, почему homo sapiens необратимо будут вытеснены, нужно осознать, как много преимуществ имеет компьютер по сравнению с человеком, а цифровой мир по сравнению с аналоговым. Колёрнинг – одно из таких преимуществ, но есть и другие.

Во-первых, компьютеры обладают куда большей запоминающей способностью, чем люди. Все, что мы помним, хранится внутри нашего черепа. Мы, несомненно, должны быть благодарны за тот размер черепа, который имеем. Еще совсем недавно деторождение было одной из главных причин женских смертей. Ширина родового канала все еще не позволяет нам иметь большие головы. У компьютера такой проблемы нет. Его память можно расширять бесконечно.

Во-вторых, компьютеры могут работать гораздо быстрее людей. Мозг работает со скоростью чуть меньше ста герц, а нейронам требуется около одной сотой секунды, чтобы передать сигнал. Наш мозг обладает одновременно химическими и электрическими свойствами, что только замедляет его работу. Для перемещения химических веществ и для осуществления реакций между ними нужно время. Компьютеры же ограничены только законами физики. Скорость их работы выросла с 5 МГц в 1981 году (то есть возможность выполнения пяти инструкций каждую миллионную долю секунды) до сегодняшних 5 ГГц (возможность выполнения пяти инструкций каждую миллиардную долю секунды). Однако скорость – не главный критерий оценки. Сама по себе она несильно выросла за последнее время. Компьютеры теперь работают быстрее, потому что могут совершать большее количество действий одновременно. Так же, как и человеческий мозг, компьютер способен выполнять несколько задач сразу. Как бы то ни было, преимущество в скорости, которое дает кремний по сравнению с биологией, остается.

В-третьих, человек, в отличие от компьютеров, имеет ограниченный источник питания. Наш мозг использует около 20 из 100 Вт, производимых взрослым человеческим телом[16 - Мозг использует больше энергии, чем другие наши органы. Сердце, например, использует меньше 5 Вт.]. Эволюционное преимущество, которое дает нам ум, оправдывает вложение в мозг такого большого количества энергии из наших ограниченных запасов. Однако дело в том, что никакой дополнительной энергии для повышения мыслительных способностей у нас не остается. Среднестатистический ноутбук же может использовать до 60 Вт. В случае если потребуется бо?льшая мощность (или объем вычислений), можно просто использовать облачные сервисы. Семь миллиардов человеческих мозгов потребляют совместно около 14 ГВт. Для сравнения: компьютеры по всему миру уже используют в десять раз больше энергии. В частности, работа компьютеров сегодня составляет десять процентов от общего использования электричества, то есть более 200 ГВт. В дальнейшем эта цифра будет только расти.

Четвертое преимущество компьютеров заключается в том, что человеку нужен сон и отдых. Компьютеры же могут работать двадцать четыре на семь и не уставать. Как было отмечено ранее, AlphaGo стала так хорошо играть в го именно потому, что могла сыграть в эту игру больше раз, чем любой человек. Разумеется, сон для человека может быть полезен не только в качестве отдыха и восстановления сил. Он помогает освежить память, затрагивает проблемы на уровне подсознания. Кто знает, вдруг компьютерам это тоже будет полезно? Мы можем запрограммировать их так, чтобы они время от времени спали в течение дня.

Пятое преимущество компьютеров состоит в том, что они, в отличие от людей, не забывчивы. Подумайте, как часто мы тратим время на поиск потерянных вещей или забываем дни рождения. Это качество, конечно, может быть полезным: оно помогает нам не уделять внимания незначительным деталям. Однако запрограммировать компьютер на это также не составит никакого труда.

Шестое преимущество – человеческие эмоции, которые могут мешать процессу мышления. Компьютеры не испытывают эмоций и, следовательно, не могут быть сбиты ими с толку. С другой стороны, эмоции играют важную роль в нашей жизни и часто оказывают положительное влияние на процесс принятия решений. Вероятно, они имели значение в ходе эволюции. В будущем у нас появится возможность наделять компьютер эмоциями. Подробнее эта тема раскрывается в третьей главе вместе с другими важными темами, такими, например, как совесть.

В качестве седьмого преимущества можно назвать факт, обнаруженный нами ранее: люди ограничены в средствах и способах передачи знаний. Компьютеры же могут обмениваться кодами друг с другом без всяких ограничений. Если один компьютер научился переводить с китайского на английский, этот навык можно передать всем остальным компьютерам. Если один компьютер научился диагностировать меланому, этой способностью можно наделить все остальные машины. Компьютер – идеальное воплощение колёрнинга.

Восьмое преимущество заключается в том, что люди, на самом деле, довольно плохо умеют принимать решения. Мы достаточно развили этот навык, чтобы выжить, но несильно продвинулись дальше. Например, мы плохо высчитываем точные значения вероятностей. Если бы мы были в этом сильнее, то никогда бы не стали покупать лотерейные билеты. Компьютеры, однако, можно запрограммировать так, чтобы они добились в этом бо?льших успехов. Область поведенческой экономики изучает наши субоптимальные решения. К примеру, ситуации, в которых мы стремимся минимизировать расходы, вместо того чтобы увеличивать прибыль. Экономисты называют этот феномен «неприятие потерь». Существует много подобных примеров субоптимального поведения. Многие из нас боятся летать, хотя дорога на машине до аэропорта на деле куда опаснее. Мы знаем, что должны сбросить пару килограммов, но выбираем аппетитный пончик с джемом.

Разумеется, все не так однозначно. Компьютеры не во всем нас превосходят. В сравнении человек имеет пару серьезных преимуществ. Наш мозг все еще сложнее, чем самый мощный суперкомпьютер. Мы быстро учимся, невероятно креативны, обладаем эмоциональным интеллектом и способны к эмпатии. Однако есть повод для сомнений в том, что этими преимуществами мы будем обладать еще долго. Уже сейчас есть некоторые доказательства креативности компьютера, его способности испытывать эмоции и быть эмпатичным. В перспективе шансы homo sapiens победить в противостоянии с машинами не очень велики.

Наш преемник

Кто же тогда такой этот превосходящий нас homo digitalis, который заменит человека?

Вид определяется тем, что он собой представляет и в какой плоскости действует. Оба этих параметра в случае с homo digitalis будут перенесены в цифровой мир. Это будет наша цифровая версия. Компьютеры будут становиться умнее, мы будем перепоручать им все больше наших интеллектуальных задач. Мы освободимся от оков нашего сложного, нелепого и все-таки ограниченного мозга. Избавимся от тел, которые нуждаются в отдыхе и сне, разлагаются и умирают. Мы сможем наблюдать и действовать в нескольких местах одновременно. Мы будем сразу везде.

Homo digitalis будут гораздо умнее homo sapiens благодаря тому, что наш мозг будет помещен в цифровую среду. В конце концов, трудно будет отличить наши мысли от единого облачного разума ИИ. Homo digitalis избавятся от физической оболочки, будут одновременно биологическими и цифровыми существами. Мы будем жить одновременно в собственном мозгу и в общем цифровом пространстве.

Homo digitalis будут проводить совсем немного времени в медленном, сложном и опасном аналоговом мире. Со временем мы начнем жить и действовать исключительно в цифровом мире. После века климатических изменений, финансовых кризисов и терроризма он станет гостеприимным, правильным и хорошо организованным местом. Там не будет неопределенности, которая так часто осложняет нам жизнь в реальном мире. Не будет землетрясений или оползней. Никакой чумы. Все будет следовать точным и справедливым правилам. Homo digitalis будут хозяевами этой цифровой вселенной. В некотором смысле мы станем цифровыми богами.

Таков хороший сценарий – мы сами решим, как строить свое будущее. В этом смысле мы действительно можем быть богоподобны. Мы можем сделать этот цифровой мир будущего честным, справедливым и прекрасным. Или позволить тому, что правит современным миром, определить наше будущее, наполнить его неравенством, несправедливостью и страданиями. Выбор за нами. И делать его нужно уже сегодня.

Будущее не предопределено. Оно – результат тех решений, которые мы принимаем в настоящем. Однако кажется, что именно сейчас мы находимся на перепутье. Существует масса факторов, по вине которых мы можем оказаться на очень скользкой дорожке, ведущей к непростому и страшному миру.

Прямо сейчас у нас есть шанс принять такие решения, которые избавят человечество от подобного финала, направив его к светлому цифровому будущему. Некоторые из этих решений дадутся легко, некоторые – не очень. Они могут потребовать от нас ви?дения, решительности, самоотверженности и, возможно, даже самопожертвования.

Нам очень повезло: мы управляли этой планетой, этой удивительной зелено-голубой точкой, вращающейся вокруг ничем не примечательной звезды на небольшом рукаве Млечного Пути, последние несколько сотен тысяч лет. Ради наших внуков, которые будут в конце концов теми самыми homo digitalis, мы не должны испортить следующие несколько десятилетий.