Сингулярность
Шрифт:
И весьма вероятно, что УИ – куда более легкая дорога к достижению сверхчеловеческого, нежели ИИ. С людьми самая трудная проблема развития уже решена. Строить из готового материала (из нас самих) должно быть проще, чем сперва сообразить, что же мы собой представляем, а потом строить машины, которые будут представлять собой то же самое. И для такого подхода есть менее гипотетический прецедент. Кэрнс-Смит [5] предполагал, что биологическая жизнь могла начаться как надстройка над еще более примитивной жизнью, основанной на росте кристаллов. Линн Маргулис [14] приводит убедительные соображения в поддержку точки зрения, что мутуализм является великой движущей силой
Заметим, что я не предлагаю игнорировать исследования в области ИИ или уменьшить ассигнования на них. Я предлагаю признать, что в изучении сетей и взаимодействия машины с человеком есть нечто столь же глубокое (и потенциально непредсказуемое), как и в исследованиях ИИ. В этом свете можно рассматривать проекты, которые не имеют столь прикладного характера, как обычные работы проектирования интерфейса и сетей, но продвигают нас к Сингулярности по пути УИ.
Вот некоторые возможные проекты, приобретающие особую важность с точки зрения УИ:
– Автоматизация процессов с помощью команды человек/компьютер: для проблем, которые обычно решаются чисто машинными методами (вроде поиска экстремума), разрабатываются программы и интерфейсы, использующие преимущества человеческой интуиции и доступной компьютерной мощности. Учитывая всю причудливость многомерной проблемы поиска экстремума (и тонкие алгоритмы, выработанные для ее решения), можно ожидать весьма интересных средств отображения и контроля, предоставляемых человеческой части команды.
– Создание симбиоза человек/компьютер в искусстве. Сочетание графических возможностей современных машин и эстетической чувствительности человека. Конечно, для разработки компьютерного помощника художнику как инструмента, экономящего труд, требуется огромный объем исследований. Я предлагаю явно поставить себе цель большего слияния умений человека и компьютера, открыто признать возможным такое сотрудничество. В этом направлении чудесную работу сделал Карл Симс [22].
– Допуск команд человек/компьютер на шахматные турниры. У нас уже есть программы, играющие лучше большинства людей. Но насколько исследован вопрос: как эту компьютерную мощность может использовать человек, чтобы получилось что-то еще лучшее? Если такие команды будут допущены хотя бы на некоторые турниры, это может позитивно сказаться на исследованиях УИ – как допуск на турниры компьютеров позитивно сказался на развитии ИИ.
– Разработка интерфейсов, которые позволяют человеку связываться с компьютером и сетью без необходимости быть привязанным к месту, к сидению перед компьютером. (Этот аспект УИ настолько хорошо сочетается с известными экономическими преимуществами, что на его развитие уже тратятся серьезные усилия.)
– Разработка более симметричных систем поддержки решений. В последние годы популярной областью исследований/производства стали системы поддержки решений. Это тоже одна из форм УИ, но, быть может, она слишком сосредоточена на системах, специализирующихся на предсказаниях. Такие системы следует создавать с идеей, что не только программа дает человеку информацию, но в той же мере человек руководит программой.
– Использование локальных сетей для создания человеческих рабочих групп, которые действительно имеют смысл (то есть группа эффективнее своих человеческих компонентов). Обычно это относится к «программному обеспечению коллективной деятельности (groupware)», уже весьма популярной коммерческой задаче. Изменение точки зрения здесь в том, что группа рассматривается как комбинированный организм. С одной стороны, такая точка зрения предполагает выработку «правил протокола»
– Использование всемирной сети Интернет как комбинированного средства человек/машина. Из всех пунктов списка именно в этой области прогресс идет быстрее всего и может опередить все остальное, попав в Сингулярность первым. Мощность и влияние современного Интернета сильно недооцениваются. Например, я думаю, что наши современные компьютерные системы обрушились бы под весом собственной сложности, если бы не преимущество, которое дает «групповой разум» USENET администраторам систем и работникам поддержки. Поскольку связанность компьютеров в единую сеть, пропускная способность этой сети и размеры архива, а также быстродействие самих компьютеров постоянно возрастают, мы видим нечто вроде представления Линн Маргулис [14] о биосфере как о процессоре данных, но со скоростью в миллион раз большей и с миллионами человечески-разумных агентов (то есть с нами).
Приведенные выше примеры показывают, какие исследования могут быть предприняты силами современных факультетов вычислительной техники (computer science). Есть и другие парадигмы. Например, во многих работах по искусственному интеллекту и нейронным сетям будет активно использоваться биологическая жизнь. Вместо попыток моделировать и постигать биологическую жизнь с помощью компьютеров можно будет заняться созданием композитных систем, опирающихся на биологическую жизнь как на образец или использующих ее для обеспечения свойств, которые мы пока еще не умеем воплощать в железе. Давняя мечта научной фантастики – привязать мозг к компьютерному интерфейсу [2], [28]. Действительно, есть конкретная работа в этой области, которую можно сделать (и она сделана).
– Протезирование конечностей – тема с прямым коммерческим приложением. Можно изготовлять нейро-кремниевые переходники [13]. Это многообещающий и близкий по срокам шаг к прямой коммуникации.
– Такая же прямая связь компьютера с мозгом может быть осуществима, если скорость ее будет достаточно низкой: в связи с гибкостью человека в обучении точный выбор мозговых нейронов для мишени может оказаться невозможным. Но даже связь 100 бит/с была бы невероятно полезна больным после инсульта – иначе они обречены на интерфейсы посредством меню.
– Подключение к зрительному нерву могло бы в принципе иметь полосу пропускания 1 Мбит/с или близкой ширины. Но для этого мы должны знать тонкую архитектуру органа зрения и разместить невероятное количество электродов с прецизионной точностью. Если мы хотим, чтобы наше высокоскоростное соединение было дополнительным к тем, что уже имеются в мозгу, то проблема становится куда как более неприступной. Просто воткнуть в мозг сетку широкополосных приемников будет явно недостаточно. Но предположим, что эта высокоскоростная сетка встраивается в существующие структуры мозга в момент их образования, при развитии эмбриона. Это предполагает: