Искусственный интеллект умеет учиться. Главный риск — что разучимся мы

Искусственный интеллект обычно представляют как сюжет из фантастики: говорящий робот или компьютер, который вот-вот выйдет из-под контроля. На деле он давно лежит у вас в кармане. Телефон узнаёт ваше лицо, Siri и Alexa отвечают на вопросы, машины учатся ездить без водителя, и всё это одна и та же технология. Чтобы понять, что она такое, сначала придётся ответить на вопрос, над которым люди бьются тысячи лет: что вообще значит быть умным.

Разблокировка телефона и беспилотник оказались родственниками

Голосовой помощник, распознавание лица и автомобиль без водителя кажутся очень разными устройствами. Один слушает, другой смотрит, третий крутит руль. Но внутри у них общее: каждое решает задачу с помощью искусственного интеллекта.

Само слово «искусственный» здесь мало что объясняет. Главное во втором слове. Пока непонятно, что такое интеллект, нельзя понять, чем машинный отличается от нашего.

Ум измеряется не знаниями, а тем, что с ними делают

Интеллект — это способность приобретать знания и навыки и применять их. Хороший пример — детский сад. Ребёнок выучивает алфавит от А до Я, и в этом пока нет ничего особенного: это просто тридцать с лишним значков. Ум начинается, когда из букв складываются слова, из слов предложения, а из предложений решения задач.

Компьютер, который пускает заложенную в него информацию на решение задач, тоже проявляет форму интеллекта. Это не человеческий ум, а другой, потому его и назвали искусственным. Остаётся понять, с какой стати машину, которая просто выполняет программу, вообще разрешили называть умной.

Тьюринг предложил судить об уме по делам

Ответ дал британский математик Алан Тьюринг, и это одна из главных идей в истории мысли. Он предложил не спорить о том, что происходит у машины «внутри» и есть ли у неё душа. Смотреть нужно на поведение: если машина решает задачу так, что её не отличить от думающего человека, у нас нет честного повода отказывать ей в разуме.

Идея звучала дерзко. Веками ум считали исключительно человеческим свойством, а машину — послушным механизмом, который ничего не понимает. Тьюринг сдвинул разговор с философии на проверку делом. Из этого следовало, что интеллект можно строить по кусочкам и измерять на конкретных задачах. Одной из первых таких задач стали шахматы: первую программу для игры в них написали ещё в 1950-х.

Почти полвека спустя проверка дала результат, от которого вздрогнул весь мир. В 1997 году программа Deep Blue обыграла чемпиона мира Гарри Каспарова в матче из шести партий. Сильнейший шахматист планеты проиграл набору инструкций. Но шахматы живут по жёстким правилам, а настоящий мир правил не объявляет.

Современные системы учатся на собственном опыте

Нынешние системы ИИ устроены так, чтобы учиться на опыте, приспосабливаться к новым ситуациям и принимать решения по той информации, что есть под рукой. Беспилотник не знает заранее, какая машина подрежет его на перекрёстке. Он должен сориентироваться и избежать аварии сам.

Самая сильная сторона ИИ — скорость и точность в работе с огромными объёмами данных. Поэтому его ценят в медицине, финансах и торговле, где решения нужны быстрые и при этом верные. Роботы с ИИ помогают на заводах и в больницах и берутся за то, что человеку трудно или вовсе не под силу. Но у такого могущества есть оборотная сторона.

Читайте также: Сибирский единорог жил рядом с нашими предками. Его выдали атомные часы

Главная угроза — не восстание машин, а наша лень

Опасность, о которой говорят чаще всего, — массовая безработица. ИИ способен перекроить целые отрасли и заменить людей на рабочих местах. Тоньше другой риск: если перекладывать на машину всё подряд, человек становится менее самостоятельным. Падает мотивация, мы меньше двигаемся и меньше думаем, а это бьёт прямо по здоровью.

Важная оговорка: это предупреждения о возможном, а не измеренные последствия. Именно поэтому разработку и применение ИИ предлагают вести по этическим принципам, чтобы выжать максимум пользы и свести вред к минимуму.

Тьюринг научил нас судить об уме по делам. Тот же суд ждёт и нас самих: важно не то, сколько задач мы отдали машине, а то, что мы сделали с освободившимся временем и вниманием. Калькулятор не отменил математику, он лишь показал, кто продолжает думать. Если, например, долгую запись разговора проще отдать на расшифровку аудиозаписей, пусть сэкономленные часы уйдут на то, что умеете только вы.

Ещё в «Высоких технологиях»

ИИ пишет код в разы быстрее. Программ от этого почти не прибавилосьОгонь не отнимает у вещества, а прибавляет. И это объяснило дыханиеЛюди не стали хуже. Упадок нравов рисует наша собственная память

Все материалы раздела →