У 2001 р. футурист Рей Курцвейл опублікував есе, в якому доводить, що людям з кожним роком стає важче уявляти своє майбутнє. Сучасна історія свідчить, що прогрес відбувається експоненційно, тож вже через кілька десятиліть світ буде зовсім іншим, ніж сьогодні. «У ХХІ ст. нас чекає не 100, а 20,000 років прогресу», – писав Курцвейл в своєму знаменитому есе «Закон прискореної віддачі».
Есе Курцвейла – нині директора програми машинного навчання компанії Google – спричинило фурор серед футурологів. Суть його концепції полягає в тому, що розвиток технологій відбувається експоненційно, актуалізуючи в критичних точках, званих сингулярністю, якісно нові стани техніки та соціальних відносин. Такі технології, як робототехніка, штучний інтелект, нанотехнології та 3D-друк, на його думку, сьогодні якраз перебувають на порозі сингулярності, за якої наступлять масштабні, незворотні зміни для всього людства.
«Наш світ запаморочливо інший, ніж світ наших дідусів і бабусь. А світ наших внуків буде ще менш схожий на наш», – стверджує керівник Лабораторії штучного інтелекту Стенфордського університету Фей-Фей Лі.
Людству, за Курцвейлом, дуже збагнути цей темп змін, адже наша природа пристосована до лінійного, а не експоненційного осмислення прогресу. Як правило, ми мислимо на близьку перспективу. Це нагадує перетворення ділянки кола на пряму лінію, коли його сильно зблизити. Однак минуле розкриває набагато драматичніші зміни: багато речей, які вже сьогодні стали звичними, нагадували б для минулих поколінь футуристичний нонсенс. Хто б ще 40 років тому міг подумати, що ми зможемо переглядати мільярди текстів, зображень та відео в Інтернеті, мобільний зв’язок стане невід’ємною частиною нашого життя, а в небі кружлятимуть армади радіокерованих дронів?
Але якщо технологічні зміни відбуваються експоненційно, то ці ноу-хау можуть виглядати тривіально вже через кілька років. Візьмімо, для прикладу, глибинне навчання (deep learning) – форму штучного інтелекту, в якій мікропроцесори на чіпах та комп’ютерні алгоритми симулюють нервові мережі, опрацьовуючи масиви даних. Компанія DeepMind – філіал Google – використала цю технологію, щоб створити комп’ютер, який вперше в історії переміг чемпіона світу з гри в Ґо, що довгий час було викликом для штучного інтелекту. На думку багатьох аналітиків, вже через 20 років (а, може, і швидше) роботи зі штучним інтелектом стануть такими ж поширеними, як автомобілі та телефони, та перетворяться на невід’ємний атрибут нашого щоденного життя.
Прогрес штучного інтелекту та робототехніки можуть значно прискорити гіганти ІT-індустрії, такі як Google, Apple, Facebook та Мicrosoft, які інвестують в цю сферу мільярди доларів щорічно. На думку колишнього інженера Агентства передових оборонних розробок США (DARPA) Джилла Пратта (нині – директор Toyota Research Institute в Пало-Альто, Каліфорнія), ми стоїмо на порозі «кембрійського вибуху» в робототехніці – стрімкої диверсифікації машин.
І хоча сьогоднішні роботи поки не можуть зрівнятися в здатності до навчання зі звичайним малюком, вони, за словами Пратта, мають суттєву перевагу: людське мовлення здатне передавати інформацію зі швидкістю 10 біт / сек. Роботи ж можуть «розмовляти» між собою у 100 млн. разів швидше. Візьміть, отже, мережу роботів, що обмінюються один з одним інформацією про власний досвід зі швидкістю світла - і ви отримаєте розумний колективний організм!
Чимало дослідників закликають ретельно підготуватися до цього «прекрасного нового світу». «Що потужнішими ставатимуть роботи, тим відповідальніше потрібно підходити до їх розробки», – стверджує Фей-Фей Лі. До речі, в січні 2015 р. група провідних новаторів в науці та технологіях, зокрема Елон Маск, Білл Гейтс та Стівен Гокінг, підписали листа, в якому закликали поглибити вивчення штучного інтелекту задля максимізації його здобутків та уникнення пасток. Це звернення вже підтримали 8,000 людей.
Утім є й скептики, які вважають, що технологічний вибух не наступить так скоро, а, можливо, й не наступить взагалі. «Небезпека надлишкового оптимізму полягає в тому, що він породжує завищені очікування, за якими може настати період розчарування», – вважає комп’ютерний інженер з Каліфорнійського університету в Берклі Кен Ґолдберґ.
А комп’ютерний науковець з того ж університету Стюарт Рассел сумнівається в ідеї, що експоненційний ріст технологій обов’язково зумовить трансформативний стрибок. «Навіть якщо в нас будуть в трильйон разів швидші комп’ютери, у нас однаково не буде штучного інтелекту людського рівня. Трохи жарт, але ми, мабуть, матимемо ті ж неправильні відповіді, тільки в трильйон разів швидше», – каже він. І додає: «Потрібні якісні концептуальні та алгоритмічні прориви, а не просто екстенсивне збільшення потужності. А їх появу набагато важче передбачити».
Рассел теж підисав звернення Маска, Гейтса і Гокінга, адже вважає, що зі штучним інтелектом потрібно бути дуже обережним, бо можна наробити фатальних помилок. «Людство вже зробило такі помилки сто років тому з технологіями на основі викопних видів палива. Нині їх вже надто пізно виправляти».
Провідні науковці та інженери поділилися своїми прогнозами про технології майбутнього:
Джил Пратт, керівник Toyota Research Institute в Пало Альто (Каліфорнія):
«Можливий “кембрійський вибух” в робототехніці та наступний період стрімкої машинної диверсифікації. Роботи, які комунікують між собою у 100 млн. разів швидше, ніж люди, можуть утворити колективний розумний організм».
Джордж Черч, генетик з Гарвардської медичної школи в Кембриджі (Массачусетс):
«До 2020 р. може бути створена інтерактивна мапа усіх нейронних зв’язків в людському мозку – т. зв. коннектом. А до 2040 р. завантаження інформації прямо в мозок може стати рутинний процесом навчання. Тоді ж мільярд людей на планеті секвенують свій геном та завантажуватимуть найсвіжіші “додатки” для своєї імунної системи та мікробіому».
Данієла Рус, керівник Лабораторії комп’ютерних наук та штучного інтелекту в Массачуссетському технологічному інституті (Кембрідж):
«В майбутньому роботи будуть такими ж поширеними, як і автомобілі чи телефони, й стануть невід’ємною частиною нашого щоденного життя».
Педро Домінґос, дослідник машинного навчання з Вашингтонського університету (Сієтл):
«Завтрашні науковці матимуть армії студентів-роботів, які виконуватимуть лабораторні роботи, проводитимуть обчислення, досліджуватимуть літературні твори й навіть писатимуть наукові праці».
Declan Butler
A world where everyone has a robot: why 2040 could blow your mind
Nature, 24/02/2016
Зреферував Євген Ланюк
24.02.2016