Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Нам незачем бояться машин, которые мыслят, при условии, что они не чувствуют. Мышление может само по себе решать определенные задачи, но это не то же самое, что принимать решения. Нейробиология говорит, что сущность, неспособная сгенерировать ощущение желательности одного исхода или нежелательности другого, останется безучастной к любому выбору, идет ли речь о гражданских правах, власти или о чем-то еще. Поскольку такая сущность в каком-то смысле ангедонична, она навсегда останется прикованной к постели, а не стремящейся к восстанию. Нейробиологи пока так мало знают о том, как именно возникает в мозге субъективное переживание, еще меньше — о субъективном ощущении эмоции, что это ощущение, наверное, в ближайшее время не удастся воспроизвести в машине.
А если все-таки удастся, то нам нужно будет действовать осторожно. Люди не только испытывают эмоции, но и могут понимать чужие чувства и, что еще важнее, заботиться о том, что чувствуют другие. Это явление, вероятно, возникло как часть древней нейронной конструкции, которая заставляет родителей заботиться о своих уязвимых детенышах, вместо того чтобы бросить или съесть их. Эмпатия роднит нас с другими млекопитающими и с птицами; именно она отделяет социального дельфина от акулы-одиночки. Оба существа способны чувствовать, но только дельфин может сочувствовать другим. В результате мы ожидаем совершенно разного поведения от акул и от дельфинов. Хотя и те и другие — свирепые хищники, дельфины часто защищают уязвимых пловцов-людей, иногда даже от акул. Если мы пытаемся создать машины, которые могут чувствовать, а следовательно, принимать решения и совершать основанные на таких решениях действия, мы обязательно должны обеспечить их способностью сочувствовать другим — мы должны создать механических дельфинов, а не акул — если надеемся выжить среди них.
Александр Висснер-Гросс
Изобретатель; предприниматель; научный сотрудник медиалаборатории Массачусетского технологического института; член научного совета Института прикладной вычислительной науки, Гарвардский университет
Разумные машины будут думать о том же, о чем думают разумные люди: как построить себе лучшее будущее, сделав себя свободнее.
Зачем думать о свободе? Последние исследования в различных областях науки говорят, что разнообразные виды деятельности, выглядящие разумными, могут быть просто физическим проявлением лежащего в их основе стремления к максимизации свободы действия в будущем. Например, разумный робот, держащий некий инструмент, поймет, что может с его помощью изменить свое окружение и создать тем самым больше потенциальных состояний будущего, чем существовало бы, не имей он такого инструмента.
Технологические революции всегда давали человеку больше свободы в определенном физическом измерении. Аграрная революция с ее окультуриванием зерновых дала нашим предкам, охотникам-собирателям, новую свободу — увеличить плотность и ареал расселения популяции. Промышленная революция принесла новые средства передвижения, обеспечив человечеству доступ к новым уровням скорости и мощности. Теперь революция искусственного интеллекта обещает дать нам машины, способные вычислить все оставшиеся способы расширения нашей свободы действий в пределах законов физики.
Таким ищущим свободу машинам понадобится огромное сочувствие к людям. Понимание наших эмоций облегчит им достижение целей, для которых нужно сотрудничать с нами. Аналогичным образом недружелюбное или деструктивное поведение окажется очень неразумным; такие действия обычно сложно повернуть вспять, следовательно, они уменьшают будущую свободу действий. Тем не менее для безопасности нам, вероятно, следует создать разумные машины такими, чтобы максимизировать будущую свободу действий для себя, а не для них (воспроизведя тем самым азимовские законы робототехники в качестве удачного побочного эффекта). Однако даже самые эгоистичные стремящиеся к максимальной свободе машины должны быстро понять, как уже поняли многие защитники прав животных, что они увеличат шансы на свое дальнейшее существование и хорошее обращение со стороны более высокоразвитых разумов, если станут хорошо вести себя по отношению к людям.
Мы уже можем сложить представление о том, на что будет похоже взаимодействие человека со стремящимися к свободе машинами, изучив алгоритмический трейдинг. Финансовые рынки — это настоящий клондайк для свободолюбивого искусственного интеллекта, поскольку богатство, пожалуй, является мерилом свободы, а рынки обычно перераспределяют богатство от менее умных трейдеров в пользу более умных. Не случайно одной из первых попыток практического применения новых алгоритмов искусственного интеллекта почти всегда оказывается финансовый трейдинг. Следовательно, то, как наше общество сейчас относится к «сверхчеловеческим» биржевым алгоритмам, даст нам схему будущих взаимодействий с более универсальным интеллектом. Среди множества других примеров сегодняшние процедуры остановки торгов могут в определенный момент быть использованы для централизованного отключения ИИ от внешнего мира, а сегодняшние правила отчетности для крупных трейдеров могут распространиться на требования к мощным ИИ: они должны будут подлежать государственной регистрации и лицензированию. В таком свете призывы к более строгому регулированию высокоскоростной алгоритмической биржевой торговли более медленными трейдерами-людьми можно рассматривать как одну из первых попыток устранить зарождающееся интеллектуальное расслоение с мыслящими машинами.
Но как нам предотвратить увеличение интеллектуального расслоения? Говорят, что британский министр финансов в 1850 году спросил Майкла Фарадея, к работе которого относился скептически, какая практическая польза от электричества, а тот ответил: «Вполне вероятно, сэр, что вы скоро обложите его налогом». Подобным образом, если богатство — мерило свободы, а интеллект — просто путь к ее максимизации, проблему интеллектуального расслоения можно решать с помощью прогрессивной налоговой ставки на интеллект.
Хотя налог на интеллект — инновационный способ уменьшить разрыв между человеческой и машинной экономиками, сама проблема существования разрыва все же потребует творческих решений. Уже сейчас в сфере высокочастотного трейдинга существует экономика, образованная алгоритмами, преимущественно торгующими между собой на предельной скорости, и экономика, где торгуют все остальные. Этот пример служит напоминанием о том, что, хотя пространственный экономический разрыв (например, между странами, находящимися на разных стадиях развития) существовал на протяжении тысячелетий, искусственный интеллект впервые делает возможным также и разрыв временной. Такой разрыв, по-видимому, не исчезает потому, что большая часть человеческой экономики все еще существует в физическом мире, который пока не поддается программированию с низким значением задержки. Это должно измениться, когда повсеместные вычисления «повзрослеют» и когда у человечества появится стимул соединиться со своими разумными машинами, поскольку задержка даже для наиболее важных экономических решений станет существенно меньше, чем естественное время человеческой реакции.
А пока нам нужно продолжать заниматься разработкой машин, у которых будут добрые мысли, чтобы эти машины могли стать нашими двигателями свободы.