Российская Академия Наук
Шрифт:
Чтобы избежать ошибочности рассуждений в духе Гигансткой Ватрушки, мы должны сказать, что способность улучшать себя не означает выбора делать это. Успешное воплощение техники Дружественного ИИ может создать ИИ, который обладает потенциалом расти более быстро, но выбирающий вместо этого расти медленнее и по более управляемой кривой.
Даже в этом случае, после того, как ИИ пройдёт критический порог рекурсивного самоулучшения, вы окажетесь действующими в гораздо более опасном режиме. Если Дружественность потерпит неудачу, ИИ может решить направиться с полной скоростью в сторону самоулучшения – метафорически говоря, он станет мгновенно критичным.
Я склонен предполагать потенциально произвольно большие прыжки в интеллектуальности, потому что это (а) консервативное предположение; (б)
8. Оборудование.
Люди склонны думать о больших компьютерах как о ключевом факторе ИИ. Это, мягко говоря, очень сомнительное утверждение. Не-футурологи, обсуждая ИИ, говорят обычно о прогрессе компьютерного оборудования, потому что его легко измерить – в отличие от понимания интеллекта. Не потому что здесь нет прогресса, а потому что этот прогресс не может быть выражен в аккуратных графиках компьютерных презентаций. Трудно сообщать об улучшениях в понимании, и поэтому об этом меньше сообщают. Вместо того, чтобы думать о «минимальном» уровне оборудования, которое «необходимо» для ИИ, задумаемся лучше о минимальном уровне понимания исследователя, который уменьшается по мере улучшения оборудования. Чем лучше компьютерное оборудование, тем меньше понимания вам нужно, чтобы построить ИИ. Крайним случаем является естественный отбор, который использовал удивительные количества грубой компьютерной силы, чтобы создать человеческий интеллект, не используя никакого понимания, только неслучайное сохранение случайных мутаций.
Увеличивающаяся компьютерная мощность делает изготовление ИИ проще, но нет очевидных причин, по которым увеличивающая компьютерная мощь поможет сделать ИИ Дружественным. Возрастающая сила компьютеров делает более простым применение грубой силы, а также совмещение плохо понятных, но работающих техник. Закон Мура устойчиво снижает барьер, который предохраняет нас от построения ИИ без глубокого понимания мышления.
Приемлемо провалиться в попытках создания как ИИ, так и Дружественного ИИ. Приемлемо достичь успеха и в ИИ, и в Дружественном ИИ. Что неприемлемо – это создать ИИ и провалиться в создании Дружественного ИИ. Закон Мура делает именно последнее гораздо проще. «Проще», но, слава богу, не просто. Я сомневаюсь, что ИИ будет прост, когда его, наконец, построят – просто потому что есть группы людей, которые приложат огромные усилия, чтобы построить ИИ, и одна из них достигнет успеха, когда ИИ, наконец, станет возможным достичь посредством колоссальных усилий.
Закон Мура является посредником между Дружественным ИИ и другими технологиями, что добавляет часто пропускаемый глобальный риск к другим технологиям. Мы можем представить себе, что молекулярная нанотехнология развивается силами мягкого многонационального правительственного консорциума, и им удалось успешно избежать опасностей физического уровня нанотехнологий. Они непосредственно не допустили случайное распространение репликатора, и с гораздо большими трудностями разместили глобальную защиту на местах против враждебных репликаторов; они ограничили доступ к базовому уровню нанотехнологии, в то же время распространяя настраиваемые наноблоки и так далее. (См. Phoenix и Treder, в книге «Риски глобальной катастрофы».) Но, тем не менее, нанокомпьютеры становятся широко распространены, потому что предпринятые ограничения обходятся, или потому что никаких ограничений не введено. И затем кто-то добивается грубой силой ИИ, который не Дружественен, и дело закончено. Этот сценарий является особенно беспокоящим, потому что невероятно мощные нанокомпьютеры будут среди первых, простейших и кажущихся безопаснейшими применений нанотехнологии.
Как
Трудно доказать, что предполагаемые преимущества от ограничения распространения перевешивают неизбежные риски от неточного распространения. Я сам точно не буду выступать в пользу регулятивных ограничений на использование суперкомпьютеров для исследований ИИ; это предложение сомнительной полезности будет встречено в штыки всем ИИ-сообществом. Но в том маловероятном случае, если это предложение будет принято – что весьма далеко от текущего политического процесса – я не буду прикладывать значительных усилий, чтобы бороться с ним, поскольку я не думаю, что хорошим ребятам нужен доступ к современным им суперкомпьютерам. Дружественный ИИ – это не про грубую силу.
Я могу представить регулирующие органы, эффективно контролирующие небольшой набор сверхдорогих компьютерных ресурсов, которые нынче называются суперкомпьютеры. Но компьютеры везде. Это не похоже на ядерное нераспространение, где основное направление – это контроль плутония и обогащённого урана. Исходные материалы для ИИ уже есть везде. Эта кошка так далеко выскочила из мешка, что она уже в ваших наручных часах, сотовом телефоне и посудомоечной машине. Это тоже является особенным и необычным фактором ИИ как глобального риска. Мы отделены от рискованного процесса не большими видимыми установками, такими как изотопные центрифуги или ускорители частиц, но только недостаточным знанием. Если использовать слишком драматичную метафору, это подобно тому, как если бы субкритические массы обогащённого урана приводили бы в движение машины и корабли по всему миру до того, как Лео Сцилард впервые подумал бы о цепной реакции.
9. Угрозы и перспективы.
Это рискованное интеллектуальное предприятие, - пытаться предсказать конкретно, как именно благожелательный ИИ поможет человечеству, или недружественный ИИ повредит. Здесь есть риск систематической ошибки наложения: каждая добавленная деталь обязательно уменьшает общую вероятность всей истории, но испытуемые склонны приписывать большую вероятность историям, которые включают чёткие добавленные детали. (См. Елизер Юдковски. «Систематические ошибки в рассуждениях, потенциально влияющие на оценку глобальных рисков».) Есть риск – почти наверняка – потерпеть неудачу, пытаясь вообразить сценарий будущего; и есть риск ошибочных рассуждений в духе Гигантской Ватрушки, который перескакивает от возможности к мотиву.
Тем не менее, я попробую очертить угрозы и перспективы. Будущее имеет репутацию совершать подвиги, которые прошлое считало невозможными. Будущие цивилизации даже нарушали то, что прошлые цивилизации считали (неверно, разумеется) законами физики. Если бы пророки 1900 года – и даже не думайте о 1000 годе – попытались определить границы силы человеческой цивилизации через миллиард лет, то некоторые из названных ими невозможностей были бы преодолены до конца столетия; превращение свинца в золото, например. Мы помним, что будущие цивилизации удивляли прошлые цивилизации, и поэтому стало клише, что мы не можем накладывать ограничений на своих праправнуков. И всё же все в ХХ веке, в XIX веке и в XI веке мы были людьми.
Мы можем различить три семейства ненадёжных метафор для представления возможностей превосходящего человека ИИ:
– метафора G-фактора: вдохновлена различиями индивидуального уровня интеллекта между людьми. ИИ будет патентовать новые технологии, публиковать прорывные статьи, делать деньги на фондовом рынке или возглавлять политические блоки.
– историческая метафора: вдохновлена знанием различий между прошлыми и будущими человеческими цивилизациями. ИИ быстро введёт набор возможностей, который обычно связывается с человеческой цивилизацией через сто или тысячу лет: молекулярную нанотехнологию; межзвёздные путешествия; компьютеры, выполняющие 1025 операций в секунду.