В настоящее время вычислительная мощность биологического мозга все еще превосходит мощность компьютеров, хотя самые современные сверхмощные компьютеры уже достигают уровня производительности, соответствующей оценкам производительности человеческого мозга[216]. Но компьютерное оборудование очень быстро совершенствуется, и предельные возможности его вычислительной мощности намного превышают возможности вычислительных систем биологических компьютеров.

Цифровой мозг имеет крупные преимущества также с точки зрения программного обеспечения.

• Редактируемость. С параметрами ПО можно экспериментировать, что практически нельзя делать с нейронной системой биологического головного мозга. Например, в компьютерной модели мозга можно легко посмотреть, что будет, если добавить больше нейронов в ту или иную область коры головного мозга, если повысить или понизить их возбудимость. Проведение таких экспериментов на живом биологическом мозгу было бы гораздо более трудным делом.

• Дублируемость. Можно быстро сделать сколько угодно точных копий ПО для установки на имеющееся оборудование. Напротив, чтобы воспроизвести биологический мозг, потребуется очень много времени, поскольку каждый «новорожденный» совершенно беспомощен и не помнит ничего, чему научились его «родители» в течение своей жизни.

• Координация целей. Коллективы людей страдают от неэффективности, связанной с тем, что практически невозможно достичь полного единства целей их членов, — и так будет по крайней мере до тех пор, пока не получится добиться покорности при помощи лекарственных препаратов или генетической селекции. У клана копий (группы идентичных или почти идентичных программ, разделяющих общие цели) таких проблем с координацией нет.

• Использование общей памяти. Биологический мозг нуждается в длительном обучении и наставничестве, в то время как цифровой может получать воспоминания и навыки, обмениваясь файлами с другими программами. Популяция из миллиарда копий программ искусственного интеллекта могла бы периодически синхронизировать свои базы данных, чтобы каждая из них знала все, чему остальные научились за прошедший час. (Прямая передача данных требует стандартизированных форматов представления информации. Поэтому простой обмен когнитивным контентом высокого уровня между любой парой программ искусственного интеллекта невозможен. В частности, это не получится сделать для компьютерных моделей мозга первого поколения.)

• Новые модули, модели поведения и алгоритмы. Восприятие зрительных образов кажется нам простым и не требующим усилий делом, в отличие от решения геометрических задач из школьного учебника, несмотря на то что для этого требуется огромный объем вычислений, чтобы создать реконструкцию трехмерного мира, населенного знакомыми нам объектами, из возникающих на нашей сетчатке двумерных моделей. А простым нам это кажется потому, что в нашем мозгу имеется специальный низкоуровневый нейронный механизм для обработки визуальной информации. Эта низкоуровневая обработка происходит неосознанно и автоматически, без расходования психической энергии и без отвлечения внимания. Восприятие музыки, использование языка, социальное познание и другие формы обработки информации, «естественной» для нас, людей, похоже, также поддерживается специализированными нейровычислительными модулями. Искусственный интеллект, в котором имелись бы такие же модули поддержки в важных для современного мира предметных областях, таких как, например, программирование и разработка проектов и бизнес-стратегий, имел бы большое преимущество перед нами, поскольку человеку, чтобы думать о таких вещах, приходится полагаться на неуклюжий универсальный механизм познания. Кроме того, для использования преимуществ, специфических для компьютеров, — скажем, быстрых последовательных вычислений — могут быть созданы специальные новые алгоритмы.

Предельные преимущества машинного интеллекта, представляющего синтез аппаратного и программного обеспечений, просто громадны[217]. Но насколько быстро можно реализовать этот потенциал? Ответом на этот вопрос мы займемся в следующей главе.

Итак, наступит момент, когда машины практически сравняются с человеком в общей способности осмысливания, — сколько времени им потребуется, чтобы обрести сверхразум? Будет ли этот переход неторопливым, постепенным, продолжительным? Произойдет ли он внезапно — во взрывном темпе? В главе анализируется динамика перехода к сверхразуму с точки зрения функциональности самой системы: силы оптимизации и сопротивляемости. Как поведут себя эти два фактора вблизи универсального интеллекта человеческого уровня? Будем исходить из того, что или якобы понимаем это, или по крайней мере сможем выстроить приемлемое предположение.

Допустим, что рано или поздно машинный интеллект значительно превзойдет общий интеллектуальный уровень человека, при этом мы не должны забывать, что на сегодняшний день познавательные способности человека в огромной степени превосходят возможности машинного познания. Нас не может не волновать, когда свершится самоуправство машин и насколько быстро утвердится их монополия на познание. Причем этот вопрос нужно четко отличать от поставленного нами в первой главе, а именно: насколько мы далеки от создания универсального искусственного интеллекта человеческого уровня. Сейчас речь идет о другом: если машина, наделенная универсальным интеллектом человеческого уровня, будет когда-то и где-то создана, сколько ей понадобится времени, чтобы полностью превратиться в сверхразумную? Заметьте, в отношении создания УИИЧУ можно занимать разные позиции: считать, что для этого потребуется очень длительное время; отрицать саму возможность хоть в малейшей степени оценить этот срок, — но в любом случае быть абсолютно уверенным, что как только человечество этого достигнет, дальнейшее развитие, то есть подъем на высочайший сверхразумный уровень, произойдет очень быстро.

Может быть, целесообразнее представить процесс развития схематично, даже если придется временно не принимать во внимание некоторые условия и подробности, усложняющие суть дела. Посмотрим на диаграмму, отражающую интеллектуальные способности наиболее совершенных систем искусственного интеллекта как функцию времени (см. рис. 7).