Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос

Даже если компьютеры пока еще не блещут интеллектом, не вызывает сомнения, что их умственные способности очень быстро растут. Еще в 1965 году британский статистик Ирвинг Гуд^[113], во время Второй мировой работавший с Аланом Тьюрингом над взломом «Энигмы»^[114], размышлял на тему приближающегося взрывного роста интеллекта. Гуд указывал: если мы способны разработать машины умнее нас самих, те, в свою очередь, должны быть способны разработать машины, которые будут умнее их, и так до бесконечности, оставляя человеческий разум далеко позади. В 1993 году Вернор Виндж^[115] окрестил это «сингулярностью». Эту концепцию широко популяризировал Рэймонд Курцвейл, который в книге The Singularity Is Near («Сингулярность рядом») утверждает, что момент, при котором разум машин превысит человеческий — давайте назовем его точкой Тьюринга, — не только неизбежен, но и ждет нас в течение ближайших нескольких десятилетий.

Очевидно, что без машинного обучения — программ, которые разрабатывают программы, — сингулярность не наступит. Еще для этого понадобится достаточно мощное оборудование, но оно не отстает. Точки Тьюринга мы достигнем вскоре после того, как изобретем Верховный алгоритм. (Я готов поспорить с Курцвейлом на бутылку Dom Pérignon, что это произойдет раньше, чем мы сконструируем мозг путем обратной инженерии — предложенного им метода достижения искусственного интеллекта, равного человеческому.) При всем уважении к Курцвейлу, однако, это приведет не к сингулярности, а к чему-то намного более интересному.

Термин «сингулярность» пришел из математики — там он обозначает точку, в которой функция стремится к бесконечности. Например, у функции 1⁄x такая точка — это x = 0, потому что результат деления единицы на ноль равен бесконечности. В физике классический пример сингулярности — черная дыра: точка бесконечной плотности, где конечное количество материи сжимается в бесконечно малое пространство. Единственная проблема с сингулярностью заключается в том, что на самом деле она не существует. (Когда вы последний раз делили торт между нулем человек и каждый из них получал бесконечный кусок?) Если физическая теория предсказывает нечто бесконечное, значит, с ней что-то не в порядке. Наглядный пример: общая теория относительности предсказывает, что черные дыры имеют бесконечную плотность, предположительно из-за того, что игнорируют квантовые эффекты. Аналогично разум не может развиваться вечно. Курцвейл признает это, но усматривает в совершенствовании технологии серию экспоненциальных кривых (скорость процессоров, объем памяти и так далее) и утверждает, что границы этого роста так далеки, что можно не принимать их во внимание.

Утверждение Курцвейла страдает переобучением. Он правильно обвиняет других в склонности к линейной экстраполяции — люди часто видят прямые линии вместо кривых, — но затем сам становится жертвой более экзотического недуга: видит везде экспоненты. В пологих кривых (ничего не происходит) он видит еще не начавшийся экспоненциальный рост. Однако кривые совершенствования технологий — это не экспоненты, а сигмоиды, наши добрые знакомцы из главы 4. Их начальные отрезки действительно легко перепутать с экспонентами, но затем они быстро расходятся. Большинство кривых Курцвейла — это следствия из закона Мура, который почти исчерпал себя. Курцвейл утверждает, что на смену полупроводникам придут другие технологии и на одних сигмоидах будут возникать другие, каждая круче предыдущей, но это лишь домыслы. Когда Курцвейл идет еще дальше и утверждает, что экспоненциально ускоряющийся прогресс виден не только в человеческих технологиях, но и во всей истории жизни на Земле, это восприятие по крайней мере частично связано с эффектом параллакса: нам кажется, что вещи, которые расположены ближе, движутся быстрее. Трилобитам^[116], жившим в разгар Кембрийского взрыва, можно простить веру в экспоненциально ускоряющийся прогресс, но затем последовало большое замедление. Тираннозавры, вероятно, предложили бы вместо этого закон роста размеров организма. Эукариоты (и мы в том числе) эволюционируют медленнее, чем прокариоты^[117] (например, бактерии). Эволюция ускоряется далеко не равномерно, а как придется.