Эти странные новые разумы: Как ИИ научился говорить и что это значит - Кристофер Саммерфилд Страница 2

Безопасная земля, которую мы оставили позади, — это мир, где только люди создают знания. В этом мире мы жили с тех самых пор, как наши далекие предки начали обмениваться информацией с помощью ворчания и жестов. История человечества формировалась под влиянием инноваций, которые позволяли передавать знания более беспрепятственно, широко и во все больших объемах. Сначала — несколько сотен тысяч лет назад — появилась способность складывать слова в предложения, что позволило нам выражать бесконечное множество смыслов устной речью. Письменность возникла около пяти тысяч лет назад в виде царапин на глиняных табличках для учета налогов и долгов, но быстро превратилась в сложнейший инструмент для общения с людьми, бесконечно далекими от нас как в пространстве, так и во времени — в других странах и в будущих поколениях. К XV веку с грохотом ворвался в наш мир печатный станок, положив начало массовому распространению идей. Интернет, опутавший мир проводами за последние тридцать лет, сделал значительную часть всех человеческих знаний доступной любому, у кого хватит терпения продираться сквозь галактику полуправды, желчи и невразумительных мемов. В том, более простом и ушедшем мире человеческое понимание развивалось по мере того, как люди читали, слушали, наблюдали и передавали свои мысли другим с помощью словом, пером или клавиатурой. В том более невинном мире люди были единственными хранителями всего познанного. Но, как это ни поразительно, прямо в эти секунды тот мир уходит в историю.

Новый мир, в который мы вот-вот погрузимся, — это мир, где ИИ-системы назначены хранителями почти всех человеческих знаний и наделены способностью рассуждать о них так, как это делает человек. Это означает, что мы создали системы искусственного интеллекта, потенциально способные выдвигать новые теории, совершать открытия и проявлять творческие способности, которые прежде были исключительной прерогативой людей. Этот мир наступил потому, что всего за последние несколько лет исследователи создали компьютерные инструменты, имеющие доступ к колоссальным объемам данных и способные говорить о них на «естественном» языке — используя те же слова и фразы, с помощью которых люди обсуждают, обдумывают и делятся новыми открытиями. Эта удивительная инновация — машины, владеющие языком, — служит двигателем технологической революции, которая изменит наше будущее. Никто не знает наверняка, что нас ждет впереди, но ИИ развивается с такой головокружительной скоростью, что, вероятно, нам не придется долго ждать, чтобы это узнать.

Собственно говоря, само по себе создание «сверхчеловеческого» ИИ — идея далеко не новая. Вот уже несколько десятилетий мы создаем системы ИИ, способные решать неподвластные нам задачи или побеждать нас в интеллектуальных баталиях. Впервые это произошло, вероятно, в 1956 году, когда пионеры ИИ разработали автоматический доказатель теорем, который справлялся с логическими задачами изящнее, чем лучшие математические умы того времени. За последние десять лет, когда исследования в области ИИ ускорились до космических скоростей, системы глубокого обучения предложили множество удивительных открытий, лежащих далеко за пределами человеческого понимания. Одним из поразительных примеров является система AlphaFold, созданная исследовательской ИИ-компанией DeepMind. AlphaFold — это нейросеть, способная с высокой точностью предсказывать, как последовательность аминокислот в белке определяет его трехмерную структуру, что является важнейшей задачей для биохимии и медицины. На протяжении десятилетий целые легионы ведущих ученых кропотливо продвигались вперед, шаг за шагом улучшая свои прогнозы путем проведения экспериментов в «мокрых» лабораториях для подтверждения или опровержения математических моделей структуры белка. Каждый год они обменивались результатами на ежегодном конкурсе. В 2020 году AlphaFold ворвалась в эту область и не оставила экспертам ни единого шанса, показав среднюю погрешность предсказания всего в 8% (у ближайшего конкурента этот показатель был ближе к 50%). Сегодня проблема сворачивания белка считается практически решенной.

В 2016 году другая система ИИ от DeepMind, AlphaGo, сразилась с чемпионом среди людей в древней настольной игре го и победила, изобретя принципиально новый, революционный стиль игры. Играя против Ли Седоля, самого титулованного игрока современной эпохи, программа совершила маневр (знаменитый «ход 37») настолько радикальный, что комментаторы го по всему миру были уверены: у машины перегорели предохранители. Однако этот ход привел к решительной победе AlphaGo и открыл людям совершенно новое измерение игры, которого до того момента никто не понимал, несмотря на то что эксперты веками детально изучали ее механику. Так что ИИ-системы, способные помогать нам постигать устройство мира, существуют уже некоторое время.

Однако каждая из этих систем ИИ, будучи, несомненно, впечатляющей, освоила лишь одну-единственную способность — перестраивать уравнения, фишки го или цепочки аминокислот. Это формы «узкого» искусственного интеллекта. Но новое поколение машин, владеющих языком, устроено иначе. Язык — это знаковая система, которая практически полностью отражает наше понимание того, как устроен мир. Люди могут использовать язык, чтобы выразить буквально все, что признано истиной (и многое из того, что ей не является). Поэтому машины, обладающие языком, потенциально способны на куда более масштабные перестановки. Они способны переформатировать сами человеческие знания в новые, удивительные формы, демонстрируя сверхчеловеческий полет мысли и творческую искру, которые мы обычно ассоциируем с величайшими научными прорывами эпохи, такими как открытие микробной теории болезней или квантовой механики. Утописты по всему миру верят, что ИИ одарит нас открытиями, которые позволят решить самые острые глобальные проблемы — например, помогут создать чистые и надежные источники энергии или организовать жизнь общества на справедливых и процветающих началах. Наиболее мечтательные представители ИИ-сообщества затаив дыхание ждут своего рода «хода 37», который произойдет не в жестко ограниченных рамках доски для го, а в самом языке — огромной, открытой знаковой системе, выражающей все, что люди знают о любой теме на свете.

В области исследований искусственного интеллекта попытки создать машины, владеющие языком стары как сама эта дисциплина. На заре компьютерной эры Алан Тьюринг бросил вызов, который назвал «Игрой в имитацию» (или тестом Тьюринга), задавшись вопросом: смогут ли компьютеры когда-нибудь общаться достаточно убедительно, чтобы ввести пользователя в заблуждение и заставить его поверить, что перед ним человек? Однако нам пришлось ждать семь десятилетий, прежде чем появились машины с действительно впечатляющими языковыми способностями. В 2021 году, когда на сцене триумфально появилась GPT-3, мы перешли Рубикон: системы ИИ научились разговаривать с нами примерно так же бегло и убедительно, как мы разговариваем друг с другом. Пока я пишу эти строки, подобные ИИ-системы все еще настолько в новинку, что профессиональное сообщество еще не пришло к единому мнению о том, как их называть. В 2021 году исследовательская группа из Стэнфорда попыталась популяризировать название «фундаментальные модели» (Foundation Models), но оно не прижилось — возможно, потому, что звучит как название романа