От абака до ChatGPT: Короткие истории долгого прогресса - Олег Сальманов

Тэд Дабни поняли, что геймеры – лучшие покупатели, готовые вкладывать деньги в компьютеры при любом улучшении. А дорогие компьютеры – самое рентабельное, что только можно выпускать.

Это поняли и производители игрушек, которые стали вкладываться в сюжеты, художественные отрисовки, звуковые эффекты – так софт и хард подтягивали друг друга.

Периодически рынок выбрасывал какой-то продукт, круживший головы игроманам. Недостижимым по сей день остается… нет, не «Тетрис» Алексея Пажитнова 1985 г., а Mario от Nintendo, хит Сигэру Миямото образца 1981 г.: число продаж – около 1 млрд.

Сейчас в лидерах другие игры, которые, возможно, догонят прежних лидеров, – Minecraft или FIFA, например. А есть еще игры, создавшие и собственную субкультуру, и даже индустрию киберспорта, вроде Counter-Strike.

Есть и знаковые игры, вызвавшие переворот в индустрии, такие как DOOM от Джона Кармака, оказавшаяся камешком, создавшим лавину. Как раз в 1993 г. Дженсен Хуанг и его коллеги по Nvidia поставили для себя точку в споре о том, чем должна заниматься их компания, и выбор был сделан в пользу графических процессоров с трехмерным изображением. Именно успех DOOM показал, что их перспективы огромны. И уже сильно позже стало ясно, что та же технология двигает вперед и AI.

Не забудем и Сида Мейера: не только за циклы вроде Civilization или Pirates!, но и за маркетинг. Сид, сочетающий в себе выдающийся талант и маниакальную добросовестность, стал лейблом, а его имя на обложке игры – знаком качества.

Наверняка у каждого читателя свои любимые игры. И пока они загружаются, вспомните добрым словом Ральфа Бэра и его осциллограф.

Делегирование интеллекта

Высказывания Джона Хопфилда об опасности искусственного интеллекта мы слышали давно, но теперь, когда он получил Нобелевскую премию за изобретение нейросетей, это стало предупреждением от их официального создателя.

Кажется, «отец нейросетей» (ему на момент написания книги за 90) выглядит если не напуганным, то как минимум весьма настороженным насчет перспектив AI. И вот что его беспокоит.

Если раньше интеллект был эволюционным преимуществом человека, давшим ему способность выживать в довольно сложной среде обитания, то теперь мы делегируем использование этой главной человеческой силы, не совсем понимая последствий этого шага. Как долгосрочных, в чисто биологическом смысле (не будет ли это означать деградацию людей как биологического вида), так и ближайших, в виде создания механизмов подчинения и угнетения.

«Меня, как физика, очень нервирует то, что неконтролируемо», – говорит он, поясняя, что сейчас уже и сам не до конца понимает, как действует AI.

Впрочем, в науке встречается (пусть и довольно редко) подобная трансформация взглядов. Все начинается с захватывающей задачки, с попытки решения некоторой проблемы, с игры ума, но позже люди осознают социальные последствия полученного результата. Правда, случаи, когда результат получается осознать еще до того, как интересная задачка будет решена, крайне редки.

Хопфилд положил начало решению проблемы AI еще в 1982 г., создав сеть, названную его именем. Описывать весь путь выходца из семьи эмигрантов из Польши (его отец тоже был физиком) мы не станем – об этом сейчас пишут буквально все. Скажем только, что сеть Хопфилда интересна тем, что он построил ее не на основе познаний в нейрофизиологии (путь, по которому шли примерно все исследователи), а на основе знаний из физики твердого тела.

Хопфилд представил движение атомов как код (вверх и вниз, 1 и 0), а его сеть стала идеальным способом хранения эталонной информации, ее распознавания и сравнения. Словом, машина научилась перебирать шаблоны и искать сходства и различия. Причем довольно скоро научилась делать это быстрее человека.

Впрочем, настоящее обучение нейросетей началось только тогда, когда британец Джеффри Хинтон (между прочим, правнук Джорджа Буля, основоположника матанализа и двоичного кода) создал машину Больцмана – вид сети, применяющей метод обратного распространения ошибки как способ рассчитывать изменения и корректировать данные при накоплении информации.

Как и его коллега Хопфилд, Джеффри Хинтон, еще совсем недавно работавший над проблемой AI в команде Google, обеспокоен тем, что принесет человечеству искусственный интеллект.

Он считает, что происходящее вполне сравнимо с промышленной революцией. Вот только если в прошлом создавались вещи, компенсировавшие нехватку мускульной силы и энергии, то теперь развитие идет по иному пути: «Мы не знаем, каково это – иметь вещи, которые умнее нас». Кроме того, человечество не застраховано от того, что тот или иной диктатор захочет создать сверхразумные машины для убийств.

Словом, люди, родившие искусственный интеллект, нынче крайне обеспокоены его распространением и потенциальным влиянием на жизнь, предвидя не только достижения в прогрессе и развитии, но и угрозу человечеству.

Впрочем, премию пацифиста и создателя динамита Альфреда Нобеля пока что вручают не за лучшие способы убийства, а за мирное использование достижений науки. В 2024 г. премия по химии присуждена двум сотрудникам Google DeepMind Демису Хассабису и Джону Джамперу за использование AI для определения структуры белка. Так что как там обстоят дела с угрозой человечеству, пока неясно, в то время как AI уже помогает продвигать медицину и фармакологию.

Ну а премию мира в 2024 г. получило японское движение «Хибакуся», выступающее за уничтожение ядерного оружия – результата предыдущего научного прорыва и игр ума гениальных физиков недавнего прошлого. Так что, может, лет через семьдесят премия мира уйдет борцам за уничтожение милитаризированного AI. Если, конечно, не сбудутся худшие апокалиптические опасения его создателей.

От копирования скульптур к ракетам

Когда в 1800 г. у Джеймса Уатта закончился патент на паровую машину, он ушел на пенсию и занялся, наконец, другими изобретениями. Среди прочих гениальных идей в его активе была машина для копирования скульптур и медальонов. Он совершенствовал свой эйдограф (греч., от eidoa – «сходство» и grapho – «пишу») до самой смерти, но патент так и не получил: оказалось, что патентное ведомство уже завалено аналогичными заявками.

Патент в 1828 г. получил Бенджамин Чевертон. Машину Чевертона, как и его французского современника Ахилла Колласа, назвали пантографом, их-то и принято считать родоначальниками 3D-печати.

Во второй половине века эксперименты с использованием желатина начали Понтон, Талбот и Вудбери. Последний даже имел некоторый коммерческий успех с «рельефной фотографией».

Но более других преуспел австрийский лейтенант Йозеф Блантер. Воевал он храбро, в 19 лет был лично императором возведен в рыцари, но семь лет спустя дезертировал и очутился в Америке. Там в голову ему пришла идея выпускать рельефные карты: для их создания достаточно было накладывать изображения друг на