Конец индивидуума. Путешествие философа в страну искусственного интеллекта

«Это просто магия…» – вот все, что мне удалось сказать, когда основатель одного израильского стартапа показал мне свою программу аудиораспознавания эмоций. Мы сидим не в гараже в Кремниевой долине, здесь нет настольного футбола и колы без сахара по первому требованию. Мы где-то в Тель-Авиве, между автотрассой и недостроенным зданием. Вход найти нелегко: он прячется за магазином дешевой бытовой техники. Комната для переговоров пустая и пыльная, на столе пластиковые стаканчики – все это больше похоже на контору по экспорту-импорту, чем на современную инновационную компанию. Однако же Юваль Мор, основатель стартапа, только что показал мне, как его алгоритмы могут воспринимать всю палитру чувств, содержащихся в той или иной фразе, тональности, даже в шепоте. Пруст больше не нужен: приложение в реальном времени выдает все нюансы разочарования, одиночества или тайного удовольствия. Более того, недавний эксперимент позволил установить корреляцию между тембром голоса и симптомами сердечной недостаточности. На основе нескольких звуков ИИ может проинформировать вас как о любовных тайнах, так и о рисках остановки сердца. А поскольку нужно еще и деньги зарабатывать, он может рассказать специалистам по телемаркетингу о настроении их клиентов. А что, если вскоре появится сервис для выявления лицемерия? Жить в обществе станет куда сложнее…

Трудно не восхищаться чудесами ИИ. Ежедневно нам объявляют о том, что роботы превзошли самых опытных врачей в диагностике рака или же что был автоматизирован труд журналистов. Исследовательские институты выпускают один доклад за другим, в более или менее катастрофическом тоне рассказывая нам о том, что нет такой области деятельности, которую пощадит разгул технологии[11]. Ярлык «ИИ» стал волшебным словом, паролем, позволяющим продать любую идею инвесторам, которые не поспевают за скоростью этих преобразований. Мне недавно рекомендовали упомянуть ИИ в научном труде по философии, чтобы повысить свои шансы на успех. Что же касается настоящих специалистов, знатоков deep learning и нейронных сетей, то компании дерутся за них, а их годовые зарплаты нередко переваливают за миллион долларов. В Китае муниципалитеты обещают золотые горы молодым инженерам-программистам. Двадцать лет назад царский путь к богатству требовал способности придумывать экзотические финансовые продукты; сегодня же нужно уметь писать код.

В США ИИ перестал быть особой темой, привлекательной или отталкивающей, поскольку он полностью интегрирован в повседневную жизнь: о нем говорят так же, как об электричестве или интернете. В «мозговых центрах», которые я посетил в Вашингтоне, ИИ не составляет предмета отдельного исследования, он проник в самые разные области, от экономики до политики и военного дела. На автотрассе, связывающей Кремниевую долину с Сан-Франциско, можно увидеть рекламные щиты, расхваливающие ИИ-компании так, словно речь идет о последней модели барбекю: «Brighterion: искусственный интеллект для критических задач»; «Darktrace: мировой лидер в кибер-ИИ». Мода на ИИ захватила всех: Шахид, водитель Uber, который вез меня ранним утром в Беркли в офис Стюарта Рассела, знаменитого специалиста по информатике, поведал мне, что сам ходит на курсы программирования, поскольку «ИИ – это будущее». С ИИ знакомы дети: в первом эпизоде мультфильма «Суперсемейка» герой вынужден сражаться с самообучающейся боевой машиной. И даже рестораны смотрят в эту сторону: в заведении Situ в Сан-Франциско мне довелось отведать суп из карамелизированной моркови по рецепту Натана Мирвольда, одного из бывших руководителей Microsoft, который теперь применяет науку о данных в кулинарии.

Конечно, есть интеллектуалы, которые борются с технологическим капитализмом, эдакие пережитки калифорнийских 1960‐х. Их труды можно найти в знаменитой независимой библиотеке Сан-Франциско City Lights, где царит изысканная атмосфера легкого запустения. Вот, к примеру, книги, которые стоят на самом первом стеллаже, в тесном строю, словно бойцы старой гвардии: «Интернет как оружие. Что скрывают Google, Tor и ЦРУ»[12], «Новые Темные века: технология и конец будущего», «Habeas Data: распространение технологий надзора», «Тюремщики интернета» и т. д. Иными словами, рассуждения, часто довольно однообразные, о надзоре – понятии, позаимствованном из трудов французского философа Фуко, – никуда не делись… Однако в целом американское общество, похоже, не разделяет опасений прогрессистской элиты. В Музее де Янга, стоящем посреди парка «Золотые ворота» в Сан-Франциско, в экспозиции, посвященной «культу машины», картины прецизионистов 1930‐х, прославлявших паровую машину, выставили рядом с цитатами из современных трансгуманистов. Газетные статьи межвоенных лет напоминают о том, что страх машины существовал всегда: «Г-н Робот превзойдет своего хозяина», – вот о каких ужасах рассказывали тогда в передовицах. Идея выставки оказалась как нельзя более прозрачной: нынешние страхи цифровизации сравнимы с прежней боязнью механизации, которая сегодня кажется нам смешной. После осмотра экспозиции посетителям Музея де Янга предлагали выбрать для описания технологии три слова из тридцати. Вот что пришло им в голову: креативность, революционность, эффективность, прогресс. А вот слова, которые остались неиспользованными: надзор, загрязнение, неравенство, отчуждение. Похоже, что ИИ следует естественным путем неумолимой инновации. Завтра, опутав всю нашу жизнь тысячами подключенных друг к другу объектов, он станет привычным и невидимым.

Итак, общество сначала изумляется, возмущается, впадает в панику, бунтует, а потом привыкает и теряет интерес. Выступления на TED, в которых пророки нового поколения объясняют нам, почему мы стали бесполезны или как нам будет скучно, когда мы сможем жить по сто лет, даже не развлекают нас: все это уже было. Общество вскоре полностью «переварит» ИИ.

Мы свыклись с магией. Нужно быть въедливым занудой, чтобы все еще стремиться разгадать этот фокус.

А это как раз мой случай…

От барона фон Кемпелена до компании Amazon

В этом тумане искусственного интеллекта, окутавшем весь мир, компания Amazon подала нам ценный сигнал, назвав свою платформу микрозадач Amazon Mechanical Turk – «Механический турок Amazon». Сотни тысяч внештатных работников, называемых «турками», получают вознаграждение за выполнение в интернете простейших задач (например, за сортировку изображений), результаты которых поступают в исследовательские или производственные системы ИИ. Почему в наше время, когда малейший культуралистский намек жестко подавляется, было выбрано это странное название – «Механический турок»?

Дело в том, что в 1769 году именно так венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен назвал свой шахматный автомат – марионетку, одетую в турецкий костюм. Этот механический турок сумел поставить шах и мат многим известным шахматистам того времени, а также некоторым историческим личностям, в частности Марии Терезии, Наполеону Бонапарту и Бенджамину Франклину. Механический турок, сидевший за своим внушительным ящиком-столом с шахматной доской, перемещал фигуры резкими движениями и мог даже проявлять во время партии определенные эмоции, например таращить глаза, качать головой или шевелить пальцами. Блестящий тюрбан, суховатые черты лица, длинные османские усы – все это дополняло драматическое напряжение. Механический турок прославился по всей Европе; впоследствии он достался Иоганну Мельцелю (изобретателю метронома), который уехал с ним сначала в Лондон, а потом в США. На заре промышленной эпохи, когда в обществе вдруг возникла повальная мода на автоматы, а математик Чарльз Бэббидж только-только представил свои революционные счетные машины с перфокартами, люди спрашивали себя, не изобрел ли фон Кемпелен механическое мышление. Если человек – это просто машина, как утверждали Ламетри и многие другие философы Просвещения, почему машина не может стать человеком? Вопрос о «сингулярности», который мучает нас сегодня, далеко не нов. Еще два столетия назад он привлекал к себе неподдельное внимание. Механический турок, с точки зрения современников, был первым искусственным интеллектом.

Конечно, дело в трюке, причем весьма простом. Внутренняя часть ящика перед представлением всегда открывалась, и зритель видел там лишь сложный механизм из шестеренок и приводов. Однако ловкая игра зеркал и двойное дно позволяли скрыть профессионального шахматиста из плоти и крови, который, сидя в ящике, выполнял сложные движения, передвигая фигуры. То есть первый ИИ был грубым обманом, и сегодня можно только удивляться, почему он почти целый век пользовался таким оглушительным успехом. Amazon вдохновился этой историей, чтобы остроумно напомнить нам о том, что за магией алгоритмов скрывается значительный человеческий труд, позволяющий собирать, обрабатывать и извлекать данные. Возможно, аудиораспознавание эмоций однажды покажется нам такой же грубой уловкой, как и трюк фон Кемпелена. Неужели мы относимся к новым технологиям с той же наивностью, что и светские дамы XVIII века, которые млели перед деревянным автоматом? Гуманоиды выступают сегодня на конференциях, а робот София получил гражданство в Саудовской Аравии, но действительно ли они намного совершеннее своего общего предка – механического турка?

Мне захотелось разобраться в этом вопросе. Исходный шахматный автомат сгорел в 1854 году во время пожара в музее Филадельфии, но существует его точная копия, которую крайне редко показывают публике. Я отправился ее исследовать. Не мог же я изучать вселенную ИИ, не пожав руку механическому турку?

Северный пригород Лос-Анджелеса, между Адамс-хилл и Гриффит-парком. Район представляет собой редкое сочетание промышленных зон, одноэтажных домов в самых разных стилях и магазинов органических продуктов; повсюду растут пальмы, а вдали возвышаются пустынные холмы. Трудно представить что-либо более американское: каждый в этом открытом пространстве создает свое маленькое царство. Демократия увенчала короной голову каждого гражданина. Я вступаю в одно из таких княжеств – обширный ангар, в котором рабочие что-то делают под визг электропил. Меня встречают картонные роботы: Пьеро, сидящие на Луне, головы Микки-Мауса, светящиеся рекламы выступлений фокусников и расположенные в шахматном порядке зеркала – в них отражается мое помятое лицо. Я пробираюсь в маленькую комнату, где неожиданно царит полная тишина. Это кабинет настоящего антиквара, элегантный и обшитый деревом. Здесь кучи бильбоке, черепов, коробок с игральными костями, кожаных чемоданов, вееров, подзорных труб и карточных колод. Но вот настоящее сокровище – целая толпа автоматов в натуральную величину: Гудини дает автограф своей гипсовой рукой, Вильгельм Телль потрясает луком, павлин протягивает мне в клюве даму пик. В кресле красного бархата посреди всех этих созданий восседает иллюзионист Джон Гуган, который уже многие годы воспроизводит химеры прошлого и изобретает химеры будущего. Рядом с ним – главный экземпляр: турок, абсолютно бесстрастный в своей белой меховой шубе, готовый начать игру.

Вот уже сорок лет, как Джон Гуган пытается вернуть жизнь турку, обшаривая библиотеки Берлина, Парижа и Лондона, чтобы среди сотен книг того времени найти сведения, позволяющие восстановить исходный механизм. Это стало делом всей его жизни, о котором он периодически рассказывает на конференциях специалистов по компьютерным наукам. Джон, с его глухим голосом и запавшими глазами под густыми бровями, настолько похож на волшебника, что так и хочется спросить: не сделан ли он сам из шестеренок, приводных ремней и силикона?

Правда ли, что внутри ящика находился человек? А как он мог поместиться в таком узком пространстве? Джон следует этическому кодексу своей профессии: он отказывается рассказывать о том, как действует иллюзия. Он сомневается даже в том, стоит ли доверять свои открытия тексту; возможно, секрет турка исчезнет вместе с ним, разве что потом какой-нибудь его последователь будет исследовать Джона Гугана так же, как он сам изучал Вольфганга фон Кемпелена… Я стою перед турком, трогаю его, открываю дверцы ящика, но он все равно остается для меня непостижимым. Однако нужно как-то сохранить ту ничтожно малую иррациональную долю сомнения, допускающего, что машина и впрямь могла думать… Ведь парадокс в том, что именно это сомнение, эта потребность в магии и составляют нашу человечность.

«В моем ремесле, – рассказывает Джон, – меня поражает то, насколько первобытным остается человеческий разум». Как легко обмануть публику, отвлекая ее внимание довольно простыми сигналами. На самом деле сегодня это еще проще: в нашей цифровой среде полно постоянных отвлекающих факторов, все больше и больше снижающих способность к концентрации. «Но это не относится к детям», – уточняет Джон. Они менее чувствительны к кодексам нашего повседневного взаимодействия и еще не до конца прошли социальную дрессуру, поэтому не так доверчивы Фокусник показывает голубя, который взлетает с правой руки, но ребенок продолжает смотреть на левую, не обращая внимания на спектакль, а следуя лишь собственному размышлению. Чем старше ребенок, тем проще им манипулировать.

И что же тогда можно сказать об ИИ? «Это иллюзия, то есть моя вселенная». Полезная иллюзия. Да и, по словам Джона, разве турок не дал импульс промышленной революции? Машина порождает машину, магия питает прогресс.

Покидая кабинет Джона Гугана, я снова погружаюсь в истому калифорнийского лета: одинокий пешеход в городе, созданном исключительно для машин. Теперь я лучше понимаю ставки, сделанные на ИИ. Это иллюзия. Задача не в том, чтобы досконально понять, как он работает, а в том, чтобы вопреки всем бредовым идеям, которые он пробуждает, сохранить холодный рассудок. Рассудок ребенка, который смотрит в другую сторону…

Machine learning, deep learning, reinforcement learning, unstructured learning[13] – все эти термины смешивались в головокружении небоскребов Нью-Йорка, где я начал свои странствия. Кроме того, прибыв на самолете в Бостон, я слишком смело сразу полез купаться и заработал отит, что не упрощало мне задачу понимания ИИ. Беспрестанный гул Нью-Йорка заглушала канонада в моем левом ухе; я ходил на встречи, опустошая запасы анальгетиков и пытаясь поворачиваться к собеседникам здоровым ухом. Все, что я понял, свелось к тому, что пресловутый «ИИ» или, по крайней мере, последнее поколение алгоритмов может более или менее автономным образом копаться в массе данных, извлекая из них определенные закономерности и делая прогнозы. Говорите громче, пожалуйста.

Смехотворность моей задачи и абсурдность самого моего положения стали особенно ясны по дороге в офис IBM Watson на Астор-Плейс, где на входе меня поджидал огромный кролик Джеффа Кунса. Пытаясь сформулировать вопросы по информатике, которые преследовали меня, но никак не давались, я вдруг заметил, что забыл запонки, а потому рукава моей рубашки болтались как кружевные манжеты версальских маркизов. Мой горячечный разум принялся изо всех сил решать этот важнейший вопрос. У меня нет строгих привычек в одежде, но должен признаться, что обычно я иду против среды, то есть на встречу с предпринимателями из технологических компаний прихожу в костюме, а на встречу с банкирами – в футболке. (Спустя несколько недель в салат-баре в Сан-Франциско основательница одного стартапа похвалила меня за старомодный имидж: «Как же приятно видеть человека в пиджаке…») До встречи в IBM у меня оставалось пять минут. Я заскочил в большой супермаркет, но ничего там не нашел, а потом в прачечную, где хозяйка придумала гениальный и совершенно нью-йоркский выход – просто зашить рукава. Мы поговорили о Румынии, откуда она родом и где живет семья моей жены. Я тепло обнял ее на прощание, а потом отправился в IBM в более или менее приличном виде, радуясь столь хитрому решению. Пусть подкладка и не в порядке, но форму я, по крайней мере, сохранил.

IBM – гигант программного обеспечения, прославившийся тем, что его суперкомпьютер Deep Blue победил Гарри Каспарова. Watson – последний продукт их программы ИИ, способный выиграть в общекультурной телевикторине Jeopardy![14]. Сегодня программисты IBM готовят свою машину к риторическим сражениям с людьми. Причем Watson внедряется и в виде коммерческих продуктов, которые продаются разным компаниям, желающим улучшить обработку данных. Он использует несколько слоев анализа: публичный ИИ, обрабатывающий сетевую информацию (например, из «Википедии»), специфичный для каждой конкретной области ИИ (например, финансов), затем частный и специфичный для каждого клиента ИИ (например, для компании J.P. Morgan). Подобная комбинация позволяет производить все более экспертный и независимый ИИ, способный накапливать и синтезировать знания и опыт, приобретенные в определенной сфере деятельности. Например, Watson управляет переносом знаний о нефтяных платформах, отвечая на технические вопросы новичков. Вы спрашиваете, каким должен быть максимальный вес вертолета при приземлении? Нет нужды обращаться к более опытным коллегам, вам ответит наш компьютер![15]

Все эти практические примеры, утопающие в многословии коммерческого пиара, не слишком помогли мне понять природу подобных технологических достижений. Но, наконец, появилась мадонна ИИ – Франческа, известная специалистка по компьютерным наукам из Падуанского университета, сегодня она работает в исследовательском подразделении IBM. Может быть, ее объяснения показались мне настолько прозрачными лишь потому, что Франческа – рыжая элегантная итальянка, выгодно отличающаяся своей человечностью в этом мире нердов – ботаников, помешанных на технологиях? Так или иначе, краткий курс, прочитанный мне в конференц-зале IBM, где Франческа по старинке писала своим округлым почерком на белой доске, позволил четко организовать в уме все те загадочные понятия, которые я долго собирал в чтении и обсуждениях. Наконец-то все стало обретать смысл… А потому я поделюсь здесь этим безупречным уроком, который специалистам, возможно, покажется слишком упрощенным, но для меня в моем долгом странствии стал непреложным ориентиром. Кстати, нижеследующие строки покажутся менее сухими, если вы будете читать их с итальянским акцентом.

Вначале было логическое правило. Термин «искусственный интеллект» существует с 1950‐х годов[16] и в той или иной степени смешивается с понятием информатики как науки. Цель его проста: создать неорганическую копию человеческого интеллекта. За свою не слишком долгую историю ИИ пережил немало приключений и несколько «зим», когда его считали умершим[17]. Долгое время он мог действовать только по правилам, созданным людьми, то есть по пресловутым алгоритмам, которые всегда не более чем сложные руководства. Всем известный Deep Blue, выигравший в конце концов у Каспарова в шахматы в 1997 году, использовал брутфорс, то есть перебирал миллионы возможных комбинаций за несколько секунд. Такой ИИ представляет ту или иную ситуацию в символьном виде, а затем строит рассуждение, которое может завершиться тем или иным решением. По сути, это способ индустриализации логических умозаключений, идеально подходящий для таких закрытых систем, как шахматы. Сегодня такой ИИ называют GOFAI, good old-fashioned AI, «старый добрый ИИ».

В своем минимальном варианте ИИ сводится, таким образом, к сумме наших знаний в области информатики. В максимальном – это сам человеческий интеллект, то есть все, что компьютерная программа пока делать не умеет; и наоборот, «как только она начинает работать, это больше не называется ИИ», – объяснял Джон Маккарти. Но между двумя этими крайностями в обыденном языке ИИ стал обозначать вполне определенную технику, а именно machine learning, машинное обучение.

Собственно, настоящий прорыв, объясняющий массовое распространение технологий ИИ и популярность этого термина, произошел в самом начале текущего столетия, когда информационные системы приобрели возможность обучаться самостоятельно, не следуя заранее установленным правилам. Эта цель была поставлена с самого начала информатики, однако добиться удовлетворительных результатов не удавалось. Успешное решение этой задачи объясняют три фактора: внезапно возникшее благодаря интернету изобилие данных, стремительное увеличение мощности компьютеров и открытие заново «нейронных сетей», то есть определенного способа конструирования информационных связей, при котором точки обработки данных в значительной мере независимы друг от друга, напоминая этим в какой-то степени нейроны нашего мозга.

Машинное обучение, в свою очередь, подразделяется на несколько техник в соответствии с уровнем вмешательства человека: «обучение с учителем» (supervised learning, под контролем программиста), «обучение с подкреплением» (reinforcement learning, когда машина «вознаграждается» в зависимости от качества ее результатов, а потому учится на собственных ошибках, что позволяет создавать базы систем «рекомендаций» книг, фильмов и т. п.) и «обучение без учителя» (unsupervised learning, когда машина в целом предоставлена сама себе). Что же касается «глубокого обучения» (deep learning), то речь идет о применении нейронных сетей для реализации трех упомянутых техник. Например, для идентификации кота на изображении можно применить контролируемое глубинное обучение[18].