сначала виртуальная версия руки научилась собирать виртуальный кубик Рубика, и только потом это ноу-хау было перенесено в реальный мир. Специалисты этих лабораторий полагали, что, если им удастся создать достаточно масштабную виртуальную модель того, с чем люди сталкиваются в своей повседневной жизни, это приведет к созданию AGI.

Однако многие смотрели на эти достижения иначе. Какими бы впечатляющими ни были успехи ИИ в играх Quake, StarCraft и Dota, многие ученые сомневались в том, что эти навыки так уж легко перенести в реальный мир. «Трехмерная игровая среда призвана облегчать навигацию, – заявил профессор Технологического института Джорджии Марк Ридл, когда сотрудники DeepMind опубликовали статью, рассказывающую о машинах, которые успешно играют в “захват флага”. – В Quake стратегия и координация довольно простые». И хотя кажется, что машины, входящие в одну команду, сотрудничают между собой, в реальности это не так. Они просто реагируют на происходящее в ходе игры, не общаясь друг с другом, как общаются игроки-люди. Каждая из машин обладает сверхчеловеческими знаниями об игре, но их никоим образом нельзя называть разумными. И это означает, что в реальном мире им придется туго.

Обучение с подкреплением идеально подходит для видеоигр. Там побеждает тот, кто набирает больше очков. Но в реальном мире никто не ведет счет. Разработчикам нужно было найти другие способы определения успеха, и это было далеко не тривиальная задача. Кубик Рубика сам по себе вещь реальная, но это все равно игра. Цель здесь определяется легко. Но даже эту задачу нельзя считать полностью решенной. В реальном мире роботизированная рука OpenAI была оснащена крошечными светодиодами, которые позволяли датчикам, расположенным по всей комнате, точно отслеживать, где находится каждый палец в каждый момент времени. Без этих светодиодов и датчиков робот не смог бы собрать кубик. И даже с ними, как указывается мелким шрифтом в опубликованной OpenAI статье, кубик выпадал из руки восемь раз из десяти. И чтобы достичь успеха в 20 процентах случаев, роботизированная рука OpenAI прошла путь проб и ошибок длиною в десять тысяч виртуальных лет. Истинный же интеллект потребует виртуального опыта такого масштаба, в сравнении с которым эти десятки тысяч лет покажутся сущей мелочью. В распоряжении DeepMind имеется целая сеть центров обработки данных Google – одна из крупнейших частных компьютерных сетей на Земле, – но и этого недостаточно.

Была надежда, что это положение вещей смогут изменить новые виды компьютерных чипов – микросхемы, позволяющие компьютерам достигать гораздо большей производительности, чем графические процессоры от Nvidia или тензорные процессоры от Google. Десятки компаний, в том числе Google, Nvidia и Intel, а также целый ряд стартапов, занялись разработкой новых микросхем, предназначенных специально для обучения нейронных сетей, чтобы системы, создаваемые такими лабораториями, как DeepMind и OpenAI, могли научиться гораздо большему за гораздо меньшее время. «Я смотрю на происходящее с точки зрения новых вычислительных ресурсов, сопоставляю это с текущими результатами и вижу, что кривая продолжает расти», – говорит Альтман.

Присматриваясь к этому аппаратному обеспечению нового поколения, Альтман заключил сделку с Microsoft и ее новым генеральным директором Сатьей Наделлой, которые все еще пытались доказать миру, что остаются лидерами в области искусственного интеллекта. Всего за несколько лет Наделла развернул курс компании, перейдя на программное обеспечение с открытым исходным кодом и опередив Google на рынке облачных вычислений. Но в мире, где многие уверены, что будущее рынка облачных вычислений за ИИ, мало кто видел в Microsoft ведущего игрока в этой области. Наделла и компания согласились инвестировать 1 миллиард долларов в OpenAI, а OpenAI согласилась перевести большую часть этих денег обратно в Microsoft в счет создания этим технологическим гигантом новой аппаратной инфраструктуры для обучения разрабатываемых лабораторией систем. «Хотите ли вы создать квантовый компьютер или искусственный интеллект общего назначения, я думаю, что без амбициозных путеводных звезд вам не обойтись», – сказал Наделла. В глазах Альтмана его цель оправдывала любые средства. «Моя цель в OpenAI – создать искусственный интеллект общего назначения с широким спектром полезных функций, – сказал он, – и наше партнерство на данный момент является самой важной вехой на этом пути».

Теперь уже две лаборатории открыто заявляли о том, что создают AGI. А две крупнейшие мировые компании обещали обеспечить их всеми необходимыми финансами и оборудованием. По оценкам Альтмана, OpenAI для достижения поставленной цели – создания AGI – потребуется еще от 25 до 50 миллиардов долларов.

* * *

Однажды днем Илья Суцкевер сидел в кофейне в нескольких кварталах от офиса OpenAI в Сан-Франциско и, прихлебывая кофе из керамической кружки, говорил о многих вещах, в том числе о искусственном интеллекте общего назначения (AGI). Он называл AGI технологией, время которой пришло, хотя подробностей объяснить не мог. «Я знаю, что это будет что-то огромное, – уверен в этом, – сказал он. – Очень трудно точно сформулировать, как это будет выглядеть, но мне кажется важным обмозговать все эти вопросы и заглянуть в будущее как можно дальше». Он сказал, что это будет «компьютерное цунами», лавина ИИ. «Это почти как природный катаклизм, – пояснил он. – Неудержимая сила. AGI слишком полезен, чтобы ему не существовать. Что мы можем сделать? Мы можем направлять его, так или иначе управлять им».

Эта сила изменит не просто мир компьютерных вычислений. Неизбежно изменится и физический мир. «Думаю, можно привести немало убедительных доводов в пользу того, что искусственный интеллект, действительно достигший уровня человеческого разума или превзошедший его, окажет огромное преобразующее воздействие на общество, но конкретные проявления этого трудно предсказать и вообразить, – сказал он. – Я думаю, что это приведет к перестройке практически всех существующих ныне человеческих систем. Мне кажется весьма вероятным, что пройдет немного времени, и вся Земля покроется центрами обработки данных и электростанциями. Если у тебя есть даже один дата-центр, питающий множество ИИ, которые значительно умнее людей, это очень полезный объект. Он может делать много всего полезного. И первое, что вы можете попросить его сделать: пожалуйста, сделай мне еще один такой же центр. И он приловчится и даст вам понять, что, да, он вполне самостоятельно может построить еще один такой же центр, и теперь у вас их будет два. А потом каждый из них построит еще по одному».

На вопрос, буквально ли следует понимать его слова, Суцкевер ответил утвердительно и указал через окно на ярко-оранжевое здание, расположенное через дорогу от кофейни. Представьте, сказал он, что здание заполнено компьютерными чипами и что на этих чипах работает программное обеспечение, моделирующее качества и навыки генерального директора такой компании, как Google, а также финансового директора и всех ее