В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых обсуждаемых тем научных кругов и широкой общественности. Особенно остро стоит вопрос о том, когда мы можем ждать появления сверхинтеллекта — интеллектуальной системы, которая значительно превзойдет лучшие человеческие мозги во всех областях, включая научную креативность, общую мудрость и социальные навыки. Ответ на этот вопрос напрямую зависит от понимания возможностей человеческого мозга, развития аппаратного обеспечения и программного обеспечения, а также от прогресса в нейронауке и компьютерных технологиях. Оценка производительности человеческого мозга является ключевым шагом в прогнозировании появления сверхинтеллекта. Человеческий мозг содержит примерно сто миллиардов нейронов, каждый из которых связан с пятью тысячами синапсов.
Сигналы по этим синапсам передаются со средней частотой около ста герц, и каждый такой сигнал можно представить в виде нескольких бит информации. При таких параметрах вычислительная мощность мозга оценивается примерно в 10^17 операций в секунду. Однако существует мнение, что из-за избыточности и особенностей работы мозга реальное необходимое количество операций может быть на порядок ниже — порядка 10^14 операций в секунду. Эта оценка учитывает более оптимизированные способы моделирования мозга и отражает данные исследований человеческой сетчатки. Параллельно с этим растет мощность компьютеров, и одной из главных движущих сил этого процесса считается закон Мура, согласно которому производительность процессоров удваивается примерно каждые двенадцать-восемнадцать месяцев.
С момента зарождения закона технологии успели пройти несколько этапов развития от реле и вакуумных трубок к транзисторам, интегральным схемам и современным чипам. При прогнозах, основанных на законе Мура, можно ожидать, что в ближайшие десятилетия вычислительная мощность достигнет уровней, необходимый для имитации человеческого мозга. Тем не менее, закон Мура невозможно продолжать бесконечно. Физические ограничения обусловлены максимальной плотностью упаковки транзисторов, тепловыми ограничениями и фундаментальными законами физики, включая предел Бекенштейна, ограничивающий количество информации, которое можно упаковать в определенный объем с определенной энергией. Ожидается, что технологический предел традиционных кремниевых чипов будет достигнут приблизительно к 2007 году, после чего дальнейшее наращивание мощности потребует внедрения новых технологий, таких как молекулярная нанотехнология и квантовые вычисления.
На сегодняшний день уже существуют суперкомпьютеры с мощностью в сотни тераопераций в секунду, совпадающие или превышающие нижнюю оценку, необходимую для имитации мозга. Проекты, такие как IBM Blue Gene и Blue Brain, нацелены на детальное моделирование частей мозга, что свидетельствует о постепенном приближении к созданию систем, способных выполнять задачи на уровне человеческого интеллекта. Тем не менее, важно понимать, что только наличие необходимой аппаратной базы не гарантирует создания полноценного искусственного интеллекта. Возможности программного обеспечения, подходы к обучению и архитектура искусственных нейросетей играют не менее важную роль. Одним из подходов является строгое копирование принципов работы биологического мозга — так называемый «низу вверх», или bottom-up, подход.
Здесь исследователи пытаются разработать системы, которые обучаются, взаимодействуя с окружающей средой, подобно человеческому ребенку, постепенно накапливая сведения и совершенствуя свои способности. Однако в программировании таких сетей существуют сложности, связанные с масштабируемостью привычных алгоритмов, например обратного распространения ошибки, и с ограниченными познаниями о реальных механизмах обучения мозга. Нейронаука продолжает делать значительные шаги в понимании устройства и работы мозга. Последние исследования показывают, что не существует сложной врожденной архитектуры, строго определяющей каждую функцию мозга. Напротив, большая часть специализации и функциональной модульности формируется в результате взаимодействия с окружающей средой и самостоятельной организации нейронных сетей.
Такая высокая пластичность и адаптивность значительно облегчают задачу создания универсального ИИ. Вместо необходимости запрограммировать множество специальных функций достаточно разработать общие принципы обучения и развития сети, которые далее сами сформируют необходимые структуры. Исторический опыт первых этапов развития ИИ свидетельствует о том, что основные неудачи были связаны с недостаточной вычислительной мощностью доступных тогда машин. Компьютеры 70-80-х годов обладали мощностью лишь сопоставимой с мозгом насекомого, что объясняет ограниченный прогресс тех времен. Современная и будущая вычислительная техника позволяет с оптимизмом смотреть на перспективы создания искусственного интеллекта человеческого и сверхчеловеческого уровней.
Не следует забывать, что при достижении уровня интеллекта, сравнимого с человеческим, дальнейшее развитие технологий может активизироваться по экспоненте. ИИ начнет помогать создавать более мощные ИИ, что создаст положительную обратную связь. Также увеличение тактовой частоты процессоров позволит искусственному интеллекту работать быстрее, создавая эффект «слабого сверхинтеллекта» — интеллекта с человеческими возможностями, но функционирующего с огромной скоростью. Это, в свою очередь, расширит возможности быстрого совершенствования и развития систем искусственного интеллекта и вероятно приведет к появлению сильного сверхинтеллекта. Экономические и военные мотивы создадут серьезное стимулирование для разработки все более продвинутых систем искусственного интеллекта.
Конкурентные преимущества, коммерческий потенциал и стратегическое преимущество в обороне подстегнут финансовые вложения в развитие данной области. При этом неизбежно возникнут и этические, социальные и политические вызовы: вопрос контроля над ИИ, гарантии безопасности и подчинения интересам человечества, а также потенциальная угроза существованию биологического вида. Итоговые прогнозы основаны на ряде оптимистичных предположений. Если допустить сохранение и развитие современных тенденций, то вычислительные мощности, необходимые для создания искусственного интеллекта человеческого уровня, могут быть достигнуты уже в первой трети XXI века, то есть в ближайшие десятилетия. Знания о работе мозга, которые позволят создать программное обеспечение для полноценного ИИ, возможно, будут накоплены в течение ближайших пятнадцати-двадцати лет.
А после появления полноценного ИИ вопрос времени — когда будет создан сверхинтеллект — станет делом скорого будущего. Тем не менее, остается много неопределенностей. Нельзя исключать том, что возникнут неожиданные технологические или научные препятствия, изменится общественный настрой, или будут введены ограничения на исследования. Также нельзя уверенно говорить о том, будут ли будущие искусственные системы сознательны и обладать субъективным опытом. Однако общая тенденция развития указывает на то, что создание сверхинтеллекта — вопрос времени, действий и целенаправленных усилий человечества.
Таким образом, вопрос о времени появления сверхинтеллекта — не просто научная фантастика, а предмет серьезных исследований и прогнозов. Основанные на анализе развития аппаратуры, программного обеспечения и нейробиологических данных прогнозы свидетельствуют о возможности появления таких систем в ближайшие десятилетия. Эти изменения обещают радикально трансформировать индустрии, общественные отношения и само понимание интеллекта, открывая новые горизонты для человечества.
