Заменит ли нас искусственный интеллект
Из объекта интереса фантастической литературы искусственный интеллект превратился в часть повседневной реальности. Системы ИИ внедряется не только в комплексных роботов, но вообще везде: в смартфоны, автомобили, пылесосы, социальные сети и стриминговые сервисы. Неизменными, однако, остались вопросы, которыми в связи с этим задается человечество. Как близко мы подобрались к реальности, в которой будет доминировать ИИ? Как внедрение искусственного интеллекта преобразует человеческое общество? Наконец, возможно ли, что ИИ вытеснит людей и возьмет контроль над миром?
Подробный обзор существующих ответов и предположений можно найти в книге нейробиолога Шелли Фэн «Заменит ли нас искусственный интеллект?», выходящая в рамках издательского проекта «А+А» — совместного проекта Ad Marginem и ABCdesign и переведенная на русский язык Натальей Рыбалко и Анастасией Суслопаровой. N + 1 предлагает своим читателям ознакомиться с отрывком о том, как появление сверхразумного ИИ ограничивается уровнем развития современных компьютерных микросхем, и какие технологические новинки способны это препятствие устранить.
Будущее ИИ
И пусть история не дает однозначного ответа на вопрос, поднимется ли когда-нибудь ИИ на уровень человека, значительное число исследователей, философов и футурологов полагает, что универсальный ИИ ждет нас в ближайшем будущем. Идея технологической сингулярности, которую популяризовал Рэй Курцвейл в бестселлере «Сингулярность уже близко: когда люди выйдут за пределы биологии», предсказывает момент, когда ИИ достигнет уровня человеческого разума. Это замечательное достижение, в свою очередь, моментально спровоцирует развитие сверхразумного ИИ, что приведет к изменениям человеческой цивилизации, которые не поддаются нашему пониманию и прогнозированию.
Сверхразумный ИИ. Гипотетически возможный ИИ, превосходящий человеческий разум практически в любой сфере: научное творчество, рассуждения общего характера, интуиция. На сегодня возможность создания систем сверхразумного ИИ — вопрос дискуссионный.
Сторонники теории сингулярности придерживаются разных мнений по поводу последствий такого тектонического сдвига, однако и те и другие считают, что горизонт события уже близок. Не так давно была проведена серия опросов, в которых экспертов, исследующих ИИ, спрашивали, когда, по их мнению, машинный разум сравняется с человеческим, при условии что текущая скорость технического прогресса сохранится. В среднем, по их оценкам, вероятность, что это случится к 2022 году, составляет 10 %, а вероятность, что к 2040 году, — 50 %. К 2075 году это событие рассматривается как почти неизбежное (90-процентная вероятность). Следующий вопрос был о сроке, за который сформируется сверхразумный ИИ после появления универсального интеллекта, и 75 % опрошенных оценили этот срок в 30 лет. Другими словами, есть основания ожидать, что во второй половине этого столетия мы станем свидетелями сингулярности.
Обратите внимание, что ключевое допущение в оценках экспертов — это сохранение существующей скорости развития технологий. До сих пор компьютерные мощности росли в геометрической прогрессии. За последние пять десятилетий производительность компьютерных микросхем значительно выросла — этот феномен впервые заметил сооснователь компании Intel Гордон Мур (род. 1929). До сих пор индустрия микропроцессоров развивалась согласно прогнозу Мура, но сейчас появились признаки, что мы приближаемся к критическому моменту. Специалисты корпорации Intel в 2016 году спрогнозировали, что кремниевые транзисторы продолжат уменьшаться в размерах только в течение следующих пяти лет.
Поскольку Intel поставляет серверные процессоры для Google и Microsoft, замедление развития аппаратного оборудования резко сократит возможности для разработки универсального ИИ. Уже замечено, что в последние несколько лет прогресс мировых суперкомпьютеров перестал ускоряться, и это говорит о том, что эти мощные машины уже ощущают на себе постепенный упадок закона Мура.
Закон Мура. Возник на основе сделанного Гордоном Муром в 1965 году наблюдения, что с каждым годом в одной интегральной микросхеме будет помещаться в два раза больше транзисторов. В 1975 году Мур скорректировал темп, указав, что количество транзисторов удваивается уже только каждые два года.
Это неизбежное препятствие на пути прогресса стало причиной повышенного интереса, поскольку подразумевает пересмотр всей архитектуры компьютерных микросхем.
Современные кремниевые процессоры (CPU и GPU) не оптимизированы для работы алгоритмов глубокого обучения. В последнее время производители работают над созданием нейроморфных процессоров. Эти процессоры обрабатывают данные с помощью электронных элементов, которые имитируют нейроны и синапсы человеческого мозга, образуя, по сути, искусственную нейронную сеть в аппаратной форме.
Центральный процессор (CPU). Ключевой элемент компьютера, который обрабатывает данные во время работы компьютерных программ.
Графический процессор (GPU). Специализированная электронная микросхема для обработки изображений. Может обрабатывать несколько блоков данных одновременно, тем самым сокращая время вычисления.
Нейроморфный процессор обычно состоит из множества вычислительных ядер маленького размера. Как и биологический нейрон, каждое ядро обрабатывает данные, поступающие из разных источников, и объединяет информацию. Если сумма входящих сигналов достигает порогового значения, ядро генерирует выходной сигнал. Этот способ обработки данных принципиально отличается от сегодняшних компьютеров, у которых память и вычислительное устройство отделены друг от друга. У нейроморфных процессоров эти два блока составляют единое целое, что значительно сокращает потребление энергии. В отличие от существующих сейчас CPU, которые выполняют операции последовательно, нейроморфные вычислительные ядра могут образовывать паутинообразные сети, работающие в параллельном режиме.
Компания IBM стала лидером в создании нейроморфных процессоров, когда в 2014 году в рамках программы DARPA SyNAPSE создала «когнитивный процессор» TrueNorth, который имеет структуру, отдаленно напоминающую структуру мозговой ткани. Процессор состоит из 5,4 миллиарда транзисторов и более 4000 нейросинаптических ядер. Несколько лет спустя IBM с успехом использовала материалы с фазовым переходом, чтобы имитировать паттерны срабатывания биологических нейронов.
Материал с фазовым переходом. Материал, который может переходить из одного состояния в другое (твердое, жидкое и т. д.) под воздействием окружа ющей среды, например из-за изменения температуры.
Благодаря использованию материалов с фазовым переходом команде разработчиков удалось уменьшить процессор до нанометровых размеров и придать ему способность мгновенно выполнять сложные вычисления, потребляя при этом очень мало энергии. В 2016 году в Принстонском университете возникла другая идея: полностью отказаться от использования электричества, а для питания нейроморфного процессора с множественными нейронами использовать фотоны. Целый ряд экспериментов показал, что нанофотонный процессор и глубокая искусственная нейронная сеть обучаются схожим образом, только первый делает это гораздо быстрее. На испытаниях по решению математических задач фотонная нейронная сеть продемонстрировала скорость почти в две тысячи раз выше, чем обычные компьютеры.
Также были разработаны искусственные синапсы с использованием органического материала, который биологически совместим с человеческим мозгом. ENODe — электрохимическое нейроморфное органическое устройство, созданное Стэнфордским университетом и Сандийскими национальными лабораториями, — имитирует вычисления в биологических синапсах. Ожидается, что миниатюрная версия этого чипа сократит потребление энергии в несколько миллионов раз и будет способна напрямую соединяться с живым человеческим мозгом для создания более совершенных нейрокомпьютерных интерфейсов.
Биологический синапс. Соединение между двумя нейронами в мозге, которое позволяет нейронам взаимодействовать друг с другом с помощью электрических или химических сигналов.
Нейрокомпьютерный интерфейс. Система, которая напрямую соединяет ткани мозга с внешним электронным устройством — компьютером или протезом. Переводит электрические сигналы мозга в команды для компьютера и наоборот.
Еще больше поражает возможность восстанавливать или расширять функции человеческого мозга с помощью внешнего или имплантированного электронного чипа.
Экспериментальные образцы нейропротезов уже помогли парализованным пациентам снова начать ходить, а слепым — до некоторой степени восстановить зрение. Как правило, эти системы представляют собой комплект вживленных непосредственно в мозг электродов, которые записывают сигналы нейронов и передают их на внешний компьютер, анализирующий эти данные с помощью ИИ. Аналогичная система работает и в обратном направлении — данные об ощущениях, которые испытывает протезное устройство, посылаются обратно в мозг.
Чтобы как можно меньше травмировать мозг хирургическим вживлением электродов, ученые немедленно принялись за разработку более компактных, безопасных и эффективных зондов, которые вводятся непосредственно в мозг для записи электрических сигналов. В 2016 году был разработан Neural Dust — крошечный, почти незаметный глазу беспроводной сенсорный датчик, активируемый при помощи ультразвука. Он устанавливается с минимальным повреждением тканей и стимулирует активность нейронов. Кроме того, для записи и воссоздания нейронных связей были разработаны специальные методики с применением магнитов. В 2017 году Илон Маск основал Neuralink — таинственную компанию, занимающуюся со зданием нового вида мозгового импланта под названием Neural Lace («нейронное кружево»).
«Нейронное кружево». Сделанный из мелкоячеистой сетки мозговой имплант, который поддерживает беспроводную связь с компьютерами и по сигналу выделяет химические вещества. Гипотетически устройство способно лечить нейродегенеративные нарушения, в том числе болезнь Паркинсона, или соединять протез напрямую с мозгом так, что человек может двигать искусственной частью тела с помощью сигналов мозга.
На текущий момент нет особых оснований полагать, что высшие функции мозга, такие как память или особенности характера могут храниться в имплантированной микросхеме, что не мешает ученым стремительно расшифровывать информацию, которая содержится в электрических сигналах мозга. И решающую роль в этом процессе сыграло внедрение технологий ИИ. В наши дни уже существуют технологии, которые могут приблизительно расшифровывать содержание снов или реконструировать лицо, основываясь на считывании активности мозга.
Подробнее читайте:
Фэн, Шелли. Заменит ли нас искусственный интеллект? / Шелли Фэн. [; Пер. с англ. Натальи Рыбалко и Анастасии Суслопаровой] — М. : Ад Маргинем Пресс, ABCdesign, 2019. — 144 с. : ил. — (The Big Idea).
Источник
