Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - читать онлайн книгу. Автор: Ник Бостром cтр.№ 41

Еще один способ улучшить код имитационной модели мозга после того, как она будет создана, это сканировать головной мозг других людей с отличающимися или более высокими навыками и талантами. Можно также добиться роста производительности в результате последовательной адаптации организационной структуры и процессов к специфике функционирования цифрового интеллекта. Поскольку в мировой экономике, созданной человеком, не было аналогов работника, которого можно в буквальном смысле слова скопировать, перезапустить, ускорить или замедлить и так далее, то у руководителей первого коллектива работников эмуляций будет множество возможностей для инноваций в области управления.

После снижения сопротивляемости в результате создания первой имитационной модели человеческого мозга ее уровень может снова начать расти. Рано или поздно будут устранены наиболее очевидные недостатки, сделаны наиболее многообещающие изменения алгоритма, использованы самые простые возможности для организационных улучшений. Библиотека исходных данных вырастет настолько, что сканирование дополнительных экземпляров мозга перестанет заметно повышать качество модели. Поскольку имитационную модель можно копировать, а каждую копию обучать, то есть загружать в нее самые разнообразные знания, возможно, для получения максимального эффекта не придется сканировать мозг множества людей. Вполне вероятно, что довольно будет всего одного.

Еще одна потенциальная причина роста сопротивляемости состоит в том, что сами имитационные модели или их защитники-люди могут организовать движение за регулирование отрасли, что повлечет за собой ряд ограничений: сокращение числа работников-эмуляций; лимит на копирование имитационных моделей; запрет на определенные виды экспериментов над моделями, — но кроме этого работники-эмуляции получат гарантированное соблюдение своих прав, установленную специально для них минимальную заработную плату, ну и так далее. Правда, вполне допустимо, что политическое развитие пойдет в прямо противоположном направлении, в результате чего сопротивляемость упадет. Это может случиться, если первоначальные ограничения в использовании работников-эмуляций уступят место их безоглядной эксплуатации — после того как вырастет конкуренция и станут очевидны высокие экономические и стратегические издержки слишком щепетильного отношения к моральным аспектам проблемы.

Что касается искусственного интеллекта (машинного интеллекта, не связанного с имитационным моделированием человеческого мозга), то степень сложности его развития от УИИЧУ до уровня сверхразума за счет совершенствования алгоритма будет зависеть от особенностей конкретной системы. Сопротивляемость разных архитектур может различаться очень сильно.

В некоторых случаях она, вероятно, окажется чрезвычайно низкой. Скажем, создание ИИЧУ задерживается из-за какого-то последнего, ускользающего от программистов штриха, но после того как он будет найден, ИИ может в одночасье преодолеть разрыв между уровнем ниже человеческого и уровнем, значительно его превосходящим. Еще одна ситуация, в которой сопротивляемость может оказаться низкой, — это когда умственные способности ИИ развиваются за счет двух различных способов обработки информации. Представим ИИ, состоящий из двух подсистем, одна из которых отвечает за методы решения узкоспециализированных задач, другая — за универсальное мышление. Вполне возможно, что если вторая подсистема недотягивает до некоторого порогового значения производительности, она ничего не добавляет в совокупную производительность системы, поскольку ее решения всегда хуже тех, которые вырабатывает подсистема работы со специализированными задачами. Теперь предположим, что к подсистеме универсального мышления приложили определенную силу оптимизации, в результате чего производительность подсистемы резко повысилась. Поначалу мы не увидим изменения в совокупной производительности системы, что говорит о ее высокой сопротивляемости. Затем, когда возможности второй подсистемы пересекут некоторое пороговое значение, ее решения станут превосходить решения подсистемы специализированных задач, и совокупная производительность ИИ начнет расти с тем же высоким темпом, как растет производительность подсистемы универсального мышления, несмотря на то что сила оптимизации остается неизменной, — тогда сопротивляемость системы резко упадет.

Возможно также, что из-за естественной для нас склонности смотреть на интеллект с антропоцентрической точки зрения мы будем недооценивать динамику улучшений в системах, недотягивающих до человеческого уровня, и, таким образом, переоценивать сопротивляемость. Элиезер Юдковский, теоретик искусственного интеллекта, много пишущий о его будущем, говорит об этом в работе «Искусственный интеллект как позитивный и негативный фактор глобального риска» (см. также рис. 8):

Рис. 8. Не слишком антропоморфная шкала? Разрыв между идиотом и гением с антропоцентрической точки зрения может показаться очень значительным, но в более широкой перспективе различий между ними почти не видно ^[226]. Наверняка гораздо сложнее будет создать машину, чей уровень общего интеллекта окажется сравнимым с уровнем интеллекта полного идиота, чем усовершенствовать эту систему, в результате чего она станет намного умнее самого гениального из людей.

Итак, все соображения приводят к следующему заключению: очень трудно предсказать, насколько сложно будет усовершенствовать алгоритм первого ИИ, который достигнет примерно общего интеллектуального уровня человека. Можно представить как минимум несколько возможных обстоятельств, при которых сопротивляемость алгоритма будет низка. Но даже если она и очень высока, это не говорит о том, что совокупная сопротивляемость ИИ также обязательно должна быть высокой. Можно легко повысить уровень интеллектуальных способностей системы и без корректировки алгоритмов. Есть еще два фактора, влияющих на него: контент и оборудование.