Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию - Уолтер Айзексон

Последние достижения в сфере искусственного разума, возможно, действительно означают, что через несколько десятилетий компьютеры научатся думать по-настоящему. Как пишет Тим Бернерс-Ли, «мы часто заглядываем в список вещей, которые машины не умеют делать: играть в шахматы, водить автомобиль, переводить с одного языка на другой, а затем приходится вычеркивать пункт за пунктом из этого списка, потому что мы научили машины этим вещам. Когда-нибудь этот список закончится»[1110].

Фон Нейман предполагал, что в результате такого развития технологий может наступить сингулярность, то есть момент, когда компьютеры не просто превзойдут интеллект человека, а научатся сами создавать машины со «сверхинтеллектом», и люди окажутся бесполезными. Термин «сингулярность» популяризовали футуролог Рэй Курцвейл и писатель-фантаст Вернор Виндж, который предсказал ее наступление в 2030 году[1111].

С другой стороны, эти последние разработки могут вновь оказаться слабым отблеском исчезающего миража, как это уже было в 1950-е годы, когда СМИ восторженно встречали чудо, которого так и не произошло. Искусственный разум может появиться и через несколько поколений людей, и даже через несколько веков. Но оставим эту дискуссию футурологам. Все зависит и от того, что мы будем считать сознанием. А об этом пусть дискутируют философы и теологи.

У всей этой истории возможен еще один вариант развития — тот, который бы понравился Аде Лавлейс и который основан на полувековом развитии компьютеров в направлении, заданном Вэниваром Бушем, Джозефом Ликлайдером и Дагом Энгельбартом.

Симбиоз человека и компьютера: «Watson, идите сюда»

«Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создать что-либо, — писала Ада Лавлейс. — Она может выполнять все задачи, какие мы можем научить ее решать». Она также предполагала, что машины не заменят людей, а станут их помощниками, и в этот союз люди будут привносить новые идеи и творческие решения.

У идеи создания искусственного разума появилась альтернатива: заключить союз между компьютерами и людьми, который обеспечит усиление нашего интеллекта. Стратегия объединения технических и человеческих возможностей, создание своего рода симбиоза, оказалась более плодотворной, чем попытки научить машины думать самостоятельно.

В работе «Симбиоз человека и компьютера» 1960 года Ликлайдер наметил путь развития данной идеи: «Компьютер и наш мозг будут работать как единое целое, благодаря этому человек сможет думать, как никогда прежде, и анализировать данные, как не может ни одна известная нам ЭВМ»[1112]. Ликлайдер намеревался использовать систему мемекс, описанную в статье Буша «Как мы можем мыслить», а также собственные разработки для системы противовоздушной обороны SAGE, в которой предусматривалось тесное взаимодействие машин и человека.

В 1968 году Энгельбарт обернул идею Буша — Ликлайдера в удобную оболочку: представил миру свою oNLine System с дружественным графическим интерфейсом, мышью и возможностью работы по сети. Его манифест «Усиление человеческого интеллекта» вторил идеям Ликлайдера. По мнению Энгельбарта, главной задачей ученых должно стать создание «интегрированной среды, где бы догадка, метод проб и ошибок, понимание контекста сосуществовали бы… с производительными машинами». Поэт Ричард Бротиган в стихотворении «И все под присмотром автоматов благодати и любви» более образно выразил эту же мечту «о киберлугах, // где люди, звери, компьютеры // живут вместе // в программо-гармонии».

Команды разработчиков Deep Blue и Watson не стали себя ограничивать концепцией искусственного разума и также взяли на вооружение идею о симбиозе. Глава IBM Research Джон Келли высказался в духе Ликлайдера: «Задача не в том, чтобы имитировать работу нашего мозга или заменить человека думающей машиной. В эпоху развития когнитивных технологий люди и компьютеры могут сотрудничать, используя свои сильные стороны для получения лучших результатов»[1113].

После проигрыша компьютеру Deep Blue Гарри Каспарову пришла в голову идея, которая станет воплощением эффективного союза человека и машины. Хотя речь шла о шахматах, игре с четко прописанными правилами, Каспаров заметил, что «компьютеры сильны в том, что человеку дается тяжело, и наоборот». В результате он провел эксперимент: сыграл не против компьютера, а вместе с компьютером против другой такой же пары. «Мы могли концентрироваться на выборе стратегии и тратить меньше времени на подсчеты, — вспоминает Каспаров. — При таком раскладе наша способность находить неожиданные решения становилась во главу угла». Так родился союз, предугаданный Ликлайдером.

В 2005 году был проведен турнир, где шахматисты играли в командах с компьютерами, которые они выбирали сами. Вызов приняли многие гроссмейстеры, однако победил не сильнейший из них и не лучшая из машин. Победило сотрудничество. По словам Каспарова, «самые мощные компьютеры проигрывали тандему „человек — машина“: этот союз становился несокрушимым благодаря точным расчетам компьютера и стратегической хитрости человека». Главный приз турнира получил не шахматный гений, и не самая современная машина, и даже не команда из таких фаворитов, а два игрока-любителя из Америки, которые мастерски анализировали позиции из предыдущих игр при помощи трех компьютеров. Каспаров уверен, что именно умелая организация процесса позволила двум простым шахматистам выиграть у великих гроссмейстеров и мощнейших компьютеров[1114].

Другими словами, будущее, возможно, построят люди, которые способны работать с компьютерами в одной команде и делать это эффективно.

В IBM запустили похожую программу: их Watson, до этого игравший в Jeopardy! стал сотрудничать с людьми, а не пытаться обыграть их. В одном из таких проектов Watson помогал онкологам составлять план лечения больных. «В Jeopardy! человек и машина находились по разные стороны баррикад, — рассказывает Джон Келли из IBM. — Теперь они объединили усилия для борьбы с раком и претендуют на результаты, которых поодиночке никогда бы не добились»[1115]. В память компьютера загрузили более двух миллионов страниц медицинских журналов и 600 тысяч медицинских заключений, а также предоставили ему доступ к 1,5 миллиона историй болезней. Врач вбивал в систему базовую информацию о больном и его симптомы и получал список рекомендаций, отсортированных по степени надежности[1116].