Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект
Стюарт Рассел
В массовом сознании сверхчеловеческий искусственный интеллект – технологическое цунами, угрожающее не только экономике и человеческим отношениям, но и самой цивилизации. Конфликт между людьми и машинами видится неотвратимым, а его исход предопределенным. Выдающийся исследователь ИИ Стюарт Рассел утверждает, что этого сценария можно избежать. В своей новаторской книге автор рассказывает, каким образом люди уже научились использовать ИИ, в диапазоне от смертельного автономного оружия до манипуляций нашими предпочтениями, и чему еще смогут его научить. Если это случится и появится сверхчеловеческий ИИ, мы столкнемся с сущностью, намного более могущественной, чем мы сами. Как гарантировать, что человек не окажется в подчинении у сверхинтеллекта? Для этого, полагает Рассел, искусственный интеллект должен строиться на новых принципах. Машины должны быть скромными и альтруистичными и решать наши задачи, а не свои собственные. О том, что это за принципы и как их реализовать, читатель узнает из этой книги, которую самые авторитетные издания в мире назвали главной книгой об искусственном интеллекте. Все, что может предложить цивилизация, является продуктом нашего интеллекта; обретение доступа к существенно превосходящим интеллектуальным возможностям стало бы величайшим событием в истории. Цель этой книги – объяснить, почему оно может стать последним событием цивилизации и как нам исключить такой исход. Введение понятия полезности – невидимого свойства – для объяснения человеческого поведения посредством математической теории было потрясающим для своего времени. Тем более что, в отличие от денежных сумм, ценность разных ставок и призов с точки зрения полезности недоступна для прямого наблюдения. Первыми, кто действительно выиграет от появления роботов в доме, станут престарелые и немощные, которым полезный робот может обеспечить определенную степень независимости, недостижимую иными средствами. Даже если робот выполняет ограниченный круг заданий и имеет лишь зачаточное понимание происходящего, он может быть очень полезным. Очевидно, действия лояльных машин должны будут ограничиваться правилами и запретами, как действия людей ограничиваются законами и социальными нормами. Некоторые специалисты предлагают в качестве решения безусловную ответственность.
Стюарт Рассел
Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект
Переводчик Наталья Колпакова
Научный редактор Борис Миркин, д-р техн. наук
Редактор Антон Никольский
Издатель П. Подкосов
Руководитель проекта И. Серёгина
Корректоры И. Астапкина, М. Миловидова
Компьютерная верстка А. Фоминов
Дизайн обложки Ю. Буга
Фото на обложке Shutterstock
© Stuart Russell, 2019
All rights reserved.
© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2021
Рассел С.
Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект / Тони Салдана; Стюарт Рассел; Пер. с англ. – М.: Альпина нон-фикшн, 2021.
ISBN 978-5-0013-9370-2
Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.
Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.
?
Посвящается
Лой, Гордону, Люси, Джорджу и Айзеку
Эта книга издана в рамках программы «Книжные проекты Дмитрия Зимина» и продолжает серию «Библиотека «Династия». Дмитрий Борисович Зимин – основатель компании «Вымпелком» (Beeline), фонда некоммерческих программ «Династия» и фонда «Московское время». Программа «Книжные проекты Дмитрия Зимина» объединяет три проекта, хорошо знакомые читательской аудитории: издание научно-популярных переводных книг «Библиотека «Династия», издательское направление фонда «Московское время» и премию в области русскоязычной научно-популярной литературы «Просветитель». Подробную информацию о «Книжных проектах Дмитрия Зимина» вы найдете на сайте ziminbookprojects.ru (http://ziminbookprojects.ru/).
Предисловие
Зачем эта книга? Почему именно сейчас?
Это книга о прошлом, настоящем и будущем нашего осмысления понятия «искусственный интеллект» (ИИ) и о попытках его создания. Эта тема важна не потому, что ИИ быстро становится обычным явлением в настоящем, а потому, что это господствующая технология будущего. Могущественные государства начинают осознавать этот факт, уже некоторое время известный крупнейшим мировым корпорациям. Мы не можем с точностью предсказать, как быстро будет развиваться технология и по какому пути она пойдет. Тем не менее мы должны строить планы, исходя из возможности того, что машины далеко обойдут человека в способности принятия решений в реальном мире. Что тогда?
Все, что может предложить цивилизация, является продуктом нашего интеллекта; обретение доступа к существенно превосходящим интеллектуальным возможностям стало бы величайшим событием в истории. Цель этой книги – объяснить, почему оно может стать последним событием цивилизации и как нам исключить такой исход.
Общий план книги
Книга состоит из трех частей. Первая часть (главы с первой по третью) исследует понятие интеллекта, человеческого и машинного. Материал не требует специальных знаний, но для интересующихся дополнен четырьмя приложениями, в которых объясняются базовые концепции, лежащие в основе сегодняшних систем ИИ. Во второй части (главы с четвертой по шестую) рассматривается ряд проблем, вытекающих из наделения машин интеллектом. Я уделяю особое внимание контролю – сохранению абсолютной власти над машинами, возможности которых превосходят наши. Третья часть (главы с седьмой по десятую) предлагает новое понимание ИИ, предполагающее, что машины всегда будут служить на благо человечеству. Книга адресована широкому кругу читателей, но, надеюсь, пригодится и специалистам по ИИ, заставив их пересмотреть свои базовые предпосылки.
1. Что, если мы добьемся своего?
Много лет назад мои родители жили в английском городе Бирмингеме возле университета. Решив уехать из города, они продали дом Дэвиду Лоджу, профессору английской литературы, на тот момент уже известному романисту. Я с ним так и не встретился, но познакомился с его творчеством, прочитав книги «Академический обмен» и «Тесный мир», в которых главными героями были вымышленные ученые, приезжающие из вымышленной версии Бирмингема в вымышленную версию калифорнийского Беркли. Поскольку я был реальным ученым из реального Бирмингема, только что переехавшим в реальный Беркли, создавалось впечатление, что некто из «Службы совпадений» подает мне сигнал.
Меня особенно поразила одна сцена из книги «Тесный мир». Главное действующее лицо, начинающий литературовед, выступая на крупной международной конференции, обращается к группе корифеев: «Что, если все согласятся с вами?» Вопрос вызывает ступор, потому что участников больше устраивает интеллектуальная битва, чем раскрытие истины и достижение понимания. Мне тогда пришло в голову, что крупнейшим деятелям в сфере ИИ можно задать тот же вопрос: «Что, если вы добьетесь своего?» Ведь их целью всегда являлось создание ИИ человеческого или сверхчеловеческого уровня, но никто не задумывался о том, что произойдет, если нам это удастся.
Через несколько лет мы с Питером Норвигом начали работать над учебником по ИИ, первое издание которого вышло в 1995 г.[1 - Первое издание моего учебника по ИИ, написанного в соавторстве с Питером Норвигом, в настоящее время директором Google по науке: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 1st ed. (Prentice Hall, 1995).] Последний раздел этой книги называется «Что произойдет, если у нас получится?». В нем обрисовывается возможность хорошего и плохого исходов, но не делается конкретного вывода. К моменту выхода третьего издания в 2010 г. многие наконец задумались о том, что сверхчеловеческий ИИ необязательно благо, но эти люди находились по большей части за пределами магистральной линии исследования ИИ. К 2013 г. я пришел к убеждению, что это не просто очень важная тема, но, возможно, основной вопрос, стоящий перед человечеством.
В ноябре 2013 г. я выступал с лекцией в Даличской картинной галерее, знаменитом художественном музее в южной части Лондона. Аудитория состояла главным образом из пенсионеров – не связанных с наукой, просто интересующихся интеллектуальными вопросами, – и мне пришлось избегать любых специальных терминов. Мне это показалось подходящей возможностью впервые опробовать свои идеи на публике. Объяснив, что такое ИИ, я огласил пятерку кандидатов на звание «величайшего события в будущем человечества»:
1. Мы все умираем (удар астероида, климатическая катастрофа, пандемия и т. д.).
2. Живем вечно (медицина решает проблему старения).
3. Осваиваем перемещение со сверхсветовой скоростью и покоряем Вселенную.
4. Нас посещает превосходящая инопланетная цивилизация.
5. Мы создаем сверхразумный ИИ.
Я предположил, что пятый вариант, создание сверхразумного ИИ, станет победителем, поскольку это позволило бы нам справиться с природными катастрофами, обрести вечную жизнь и освоить перемещения со сверхсветовыми скоростями, если подобное в принципе возможно. Для нашей цивилизации это был бы громадный скачок. Появление сверхразумного ИИ во многих отношениях аналогично прибытию превосходящей инопланетной цивилизации, но намного более вероятно. Что, пожалуй, самое важное, ИИ, в отличие от инопланетян, в какой-то степени находится в нашей власти.
Затем я предложил слушателям представить, что произойдет, если мы получим от инопланетной цивилизации сообщение, что она явится на Землю через 30–50 лет. Слово «светопреставление» слишком слабо, чтобы описать последствия. В то же время наша реакция на ожидаемое появление сверхразумного ИИ является, как бы это сказать, – индифферентной, что ли? (В последующей лекции я проиллюстрировал это в форме электронной переписки, см. рис. 1.) В итоге я так объяснил значимость сверхразумного ИИ: «Успех в этом деле стал бы величайшим событием в истории человечества… и, возможно, последним ее событием».
Через несколько месяцев, в апреле 2014 г., когда я был на конференции в Исландии, мне позвонили с Национального общественного радио с просьбой дать интервью о фильме «Превосходство», только что вышедшем на экраны в США. Я читал краткое содержание и обзоры, но фильма не видел, поскольку жил в то время в Париже, где он должен был выйти в прокат только в июне. Однако я только что включил в маршрут своего возвращения из Исландии посещение Бостона, чтобы принять участие в собрании Министерства обороны. В общем, из бостонского аэропорта Логан я поехал в ближайший кинотеатр, где шел этот фильм. Я сидел во втором ряду и наблюдал за тем, как в профессора из Беркли, специалиста по ИИ в исполнении Джонни Деппа, стреляют активисты – противники ИИ, напуганные перспективой – вот именно – появления сверхразумного ИИ. Я невольно съежился в кресле. (Очередной сигнал «Службы совпадений»?) Прежде чем герой Джонни Деппа умирает, его мозг загружается в квантовый суперкомпьютер и быстро превосходит человеческий разум, угрожая захватить мир.
19 апреля 2014 г. обзор «Превосходства», написанный в соавторстве с Максом Тегмарком, Фрэнком Уилчеком и Стивеном Хокингом, вышел в Huffington Post. В нем была фраза из моего выступления в Даличе о величайшем событии в человеческой истории. Так я публично связал свое имя с убеждением в том, что моя сфера исследования несет возможную угрозу моему собственному биологическому виду.
Как мы к этому пришли
Идея ИИ уходит корнями в седую древность, но ее «официальным» годом рождения считается 1956 г. Два молодых математика, Джон Маккарти и Марвин Минский, убедили Клода Шеннона, успевшего прославиться как изобретатель теории информации, и Натаниэля Рочестера, разработчика первого коммерческого компьютера IBM, вместе с ними организовать летнюю программу в Дартмутском колледже. Цель формулировалась следующим образом:
Исследование будет вестись на основе предположения, что любой аспект обучения или любой другой признак интеллекта можно, теоретически, описать настолько точно, что возможно будет создать машину, его воспроизводящую. Будет предпринята попытка узнать, как научить машины использовать язык, формировать абстрактные понятия и концепции, решать задачи такого типа, которые в настоящее время считаются прерогативой человека, и совершенствоваться. Мы считаем, что по одной или нескольким из этих проблем возможен значительный прогресс, если тщательно подобранная группа ученых будет совместно работать над ними в течение лета.
Незачем говорить, что времени потребовалось значительно больше: мы до сих пор трудимся над всеми этими задачами.
В первые лет десять после встречи в Дартмуте в разработке ИИ произошло несколько крупных прорывов, в том числе создание алгоритма универсального логического мышления Алана Робинсона[2 - Робинсон разработал алгоритм разрешения, который может, при наличии времени, доказать любое логическое следствие из комплекса логических утверждений первого порядка. В отличие от предыдущих алгоритмов, он не требует преобразования в пропозиционную логику. J. Alan Robinson, “A machine-oriented logic based on the resolution principle,” Journal of the ACM 12 (1965): 23–41.] и шахматной программы Артура Самуэля, которая сама научилась обыгрывать своего создателя[3 - Артур Самуэль, американский первопроходец компьютерной эры, начал карьеру в IBM. В статье, посвященной его работе с шашками, впервые был использован термин машинное обучение, хотя Алан Тьюринг еще в 1947 г. говорил о «машине, способной учиться на опыте». Arthur Samuel, “Some studies in machine learning using the game of checkers”, IBM Journal of Research and Development 3 (1959): 210?29.]. В работе над ИИ первый пузырь лопнул в конце 1960-х гг., когда начальные результаты в области машинного обучения и машинного перевода оказались не соответствующими ожиданиям. В отчете, составленном в 1973 г. по поручению правительства Великобритании, делался вывод: «Ни по одному из направлений этой сферы исследований совершенные на данный момент открытия не имели обещанных радикальных последствий»[4 - Так называемый Отчет Лайтхилла привел к отмене финансирования исследования ИИ везде, кроме Эдинбургского и Сассекского университетов: Michael James Lighthill, “Artificial intelligence: A general survey,” in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (Science Research Council of Great Britain, 1973).]. Иными словами, машины просто не были достаточно умными.
К счастью, в 11-летнем возрасте я не подозревал о существовании этого отчета. Через два года, когда мне подарили программируемый калькулятор Sinclair Cambridge, я просто захотел сделать его разумным. Однако при максимальной длине программы в 36 строк «Синклер» был недостаточно мощным для ИИ человеческого уровня. Не смирившись перед неудачей, я добился доступа к гигантскому суперкомпьютеру CDC 6600[5 - CDC 6600 занимал целую комнату, а его стоимость была эквивалентна $20 млн. Для своего времени он был невероятно мощным, хотя и в миллион раз менее мощным, чем iPhone.] в Королевском колледже Лондона и написал шахматную программу – стопку перфокарт 60 см высотой. Не слишком толковую, но это было не важно. Я знал, чем хочу заниматься.
К середине 1980-х гг. я стал профессором в Беркли, а ИИ переживал бурное возрождение благодаря коммерческому потенциалу так называемых экспертных систем. Второй «ИИ-пузырь» лопнул, когда оказалось, что эти системы не отвечают многим задачам, для которых предназначены. Опять-таки машины просто не были достаточно умными. В сфере ИИ настал ледниковый период. Мой курс по ИИ в Беркли, ныне привлекающий 900 с лишним студентов, в 1990 г. заинтересовал всего 25 слушателей.
Сообщество разработчиков ИИ усвоило урок: очевидно, чем умнее, тем лучше, но, чтобы этого добиться, нам нужно покорпеть над основами. Появился выраженный уклон в математику. Были установлены связи с давно признанными научными дисциплинами: теорией вероятности, статистикой и теорией управления. Зерна сегодняшнего прогресса были посажены во время того «ледниковья», в том числе начальные разработки крупномасштабных систем вероятностной логики и того, что стало называться глубоким обучением.
Около 2011 г. методы глубокого обучения начали демонстрировать огромные достижения в распознавании речи и визуальных объектов, а также машинного перевода – трех важнейших нерешенных проблем в исследовании ИИ. В 2016 и 2017 гг. программа AlphaGo, разработанная компанией DeepMind, обыграла бывшего чемпиона по игре го Ли Седоля и действующего чемпиона Кэ Цзе. По ранее сделанным оценкам некоторых экспертов, это событие могло произойти не раньше 2097 г. или вообще никогда[6 - После победы DeepBlue над Каспаровым по крайней мере один комментатор предсказал, что в го подобное произойдет не раньше чем через сто лет: George Johnson, “To test a powerful computer, play an ancient game,” The New York Times, July 29, 1997.].
Теперь ИИ почти ежедневно попадает на первые полосы мировых СМИ. Созданы тысячи стартапов, питаемые потоками венчурного финансирования. Миллионы студентов занимаются на онлайн-курсах по ИИ и машинному обучению, а эксперты в этой области зарабатывают миллионы долларов. Ежегодные инвестиции из венчурных фондов, от правительств и крупнейших корпораций исчисляются десятками миллиардов долларов – за последние пять лет в ИИ вложено больше денег, чем за всю предшествующую историю этой области знания. Достижения, внедрение которых не за горами, например машины с полным автопилотом и интеллектуальные персональные помощники, по всей видимости, окажут заметное влияние на мир в следующем десятилетии. Огромные экономические и социальные выгоды, которые обещает ИИ, создают мощный импульс для его исследования.
Что будет дальше
Означает ли этот стремительный прогресс, что нас вот-вот поработят машины? Нет. Прежде чем мы получим нечто, напоминающее машины со сверхчеловеческим разумом, должно произойти немало кардинальных прорывов.
Научные революции печально знамениты тем, что их трудно предсказать. Чтобы это оценить, бросим взгляд на историю одной из научных областей, способной уничтожить человечество, – ядерной физики.
В первые годы XX в., пожалуй, не было более видного физика-ядерщика, чем Эрнест Резерфорд, первооткрыватель протона, «человек, который расщепил атом» (рис. 2а). Как и его коллеги, Резерфорд долгое время знал о том, что ядра атомов заключают в себе колоссальную энергию, но разделял господствующее убеждение, что овладеть этим источником энергии невозможно.
11 сентября 1933 г. Британская ассоциация содействия развитию науки проводила ежегодное собрание в Лестере. Лорд Резерфорд открыл вечернее заседание. Как и прежде, он остудил жар надежд на атомную энергию: «Всякий, кто ищет источник энергии в трансформации атомов, гонится за миражом». На следующее утро речь Резерфорда была напечатана в лондонской газете Times (рис. 2б).
