Можно простить мысль, что машины творческие. Многочисленные проекты искусственного интеллекта, кажется, демонстрируют, что машины способны создавать замысловатые произведения искусства, которые конкурируют с произведениями, созданными их низшими человеческими создателями. Буквально недавно компания IBM Watson создала трейлер фильма к фильму ужасов Morgan (IBM). Искусственный интеллект DeepDream от Google очаровал мир своим жутким наложением глазных яблок, кошек, птиц и игуан на повседневные изображения, казалось бы, творческим способом. Изображение выше было преобразовано именно этой сеткой. Нейронные сети могут даже восстанавливать цвет черно-белых изображений, которые сеть никогда раньше не видела, аналогично ребенку с книжкой-раскраской - пример этого ниже.

Каждая из этих демонстраций творческого мастерства ИИ опирается на новые достижения в области машинного обучения, которое позволяет компьютерным программам вычислять вещи аналогично человеческому мозгу. Однако ключ к недостатку истинного творчества машин кроется в слове вычислить. В каждом приведенном выше примере используется тщательно ограниченный алгоритм для достижения очень конкретной конечной цели. По сути, эти алгоритмы просто манипулируют символами, а затем осмысленно объединяют результаты. Как доказывал Джон Сирл в своей книге Разум, мозг и программы, это не означает понимания. Истинное машинное творчество не может быть получено из системы, которая только принимает входные данные, выполняет математические функции и предоставляет выходные данные нетерпеливому программисту, который ее создал. Пока это так, угроза того, что машины полностью вытеснят человеческую рабочую силу, не существует.

Это не означает, что машинный интеллект не превзойдет или уже не превзойдет интеллектуальную мощь мозга. Многие пытаются провести прямое сравнение вычислительной мощности или емкости памяти человека и компьютеров. Это не обязательно полезное сравнение, но пока мы можем использовать его, чтобы продемонстрировать раздельное превосходство машин. Точность хранения и срок хранения - это одна из областей, в которой компьютеры однозначно превзошли людей. Любой человек, прошедший через образовательную систему, знаком с попытками запомнить отрывки из учебника или составить уравнения в ночь перед экзаменом. Воспоминание информации несовершенно в человеческом мозгу, и требуется время, пока информация не закрепится в мозгу достаточно надежно, чтобы пережить более чем несколько минут отвлечения внимания. К зависти этих разочарованных студентов, дайте то же задание компьютеру, и он с радостью сохранит все, что вы ему скажете. Компьютеры просто лучше справляются с данными.

Параллельные вычисления - еще одна область, в которой компьютеры имеют преимущество. Человеческий мозг обрабатывает вещи параллельно, но очевидно, что одновременно трудно иметь более одного хода мыслей. С другой стороны, графические процессоры используют сотни или тысячи дискретных процессоров, чтобы делать все, от секвенирования генома приматов до добычи криптовалюты. В этом потрясающем видео от Nvidia сравниваются процессоры и графические процессоры - изобразите свой мозг как однопоточный процессор:

Скорость вычислений мозга также на порядки ниже, чем у его электронных аналогов. Индивидуальные синаптические соединения происходят не более нескольких тысяч раз в секунду, тогда как транзисторы в вашем смартфоне могут включаться и выключаться миллиарды раз в секунду. Даже лучший математик не может соперничать по скорости вычислений с системой на основе кремния.

Компьютеры имеют явное преимущество в технических характеристиках на бумаге, и это преимущество в некоторой степени распространяется на рынок труда. Еще до наступления эры компьютеров машины быстро вытеснили людей. Восстания луддитов против механизации текстильной промышленности были, пожалуй, одними из первых примеров сопротивления людей машинам. Теперь рассмотрим современный рынок труда. CGP Gray довольно хорошо резюмирует это в своем видео Humans Need Not Apply:

Грей показывает, насколько универсальные роботы представляют собой текущую угрозу для людей, ищущих работу, поскольку замена каждой производственной работы специализированным оборудованием будет медленным процессом.

Ближе к концу своего видео Грей начинает обсуждать значение искусственного интеллекта для творческой работы. Он заявляет, что творчество является предполагаемым убежищем, к которому многие прибегают в защиту уникальности человеческого труда. Этот конкретный аргумент является формой теории, впервые предложенной Кейнсом в Экономических возможностях для наших внуков. По сути, Кейнс говорит, что к 2030 году рыночная экономика удовлетворит все материальные желания человечества, что позволит правительству и людям уделять повышенное внимание искусству и улучшению условий жизни людей. В конечном итоге это приведет к интеллектуальному раю, где люди смогут стремиться к знаниям и красоте. Грей характеризует того, кто выполняет такого рода художественную работу, как особую творческую снежинку. Далее он описывает, как такое общество по своей сути не могло бы работать, поскольку многие художники ищут славы и признания. Эта опора на популярность не может быть устойчивой в обществе, где каждый представляет собой особую творческую снежинку. Серый также показывает, как роботы теперь могут выполнять многие из этих творческих задач, например сочинять музыку, рисовать или писать.

Все, что обсуждалось до сих пор, рисует мрачную картину человеческого труда в его нынешнем виде. Бежать некуда, роботы идут. По большей части это так. Мало кто спорит о том, что в ближайшие годы рабочая среда кардинально изменится, и я не опровергаю эту точку зрения. Многие неправильно описывают последствия этой перестройки. Естественный вывод из вычислительного и физического превосходства машин состоит в том, что человечество обречено, и все мы будем заменены роботами раньше, чем позже. Это чувство отчаяния и обреченности, в той или иной степени, кажется стандартным для большей части литературы по этой теме. Это в первую очередь вызвано предположением, что машины смогут делать все, что могут делать люди, и это ключевое предположение, которое вводит большую часть общественности в заблуждение.

Очевидно, что люди отличаются от компьютеров в их нынешнем воплощении. Ни один компьютер еще не достиг сознания, и, согласно Сирлу, ни один компьютер в нынешнем виде не достигнет его. Сирл в первую очередь использует свой мысленный эксперимент «Китайская комната», чтобы аргументировать эту точку зрения. В нем он описывает сценарий, в котором человек, не знающий китайского, сидит в комнате со сводом правил. Другие люди снаружи скармливают человеку в комнате китайские иероглифы. Человек в комнате принимает ввод, находит правильный вывод для этого символа или последовательности символов и передает вывод людям, ожидающим снаружи. Им кажется, что машина действительно знает китайский язык. Однако, как мы знаем, это не так. Тот же принцип можно распространить на все существующие формы искусственного интеллекта; они могут хитроумно манипулировать символами, но они не обладают сознанием.

Рассмотрим даже случай, когда машина действительно обладает сознанием: мысленный эксперимент танцующие квалиа. Предложенный Дэвидом Чалмерсом этот сценарий призван проиллюстрировать, что машинное сознание действительно возможно. Мысленный эксперимент выглядит следующим образом: часть вашего мозга была удалена, но она все еще внешне связана с вашим мозгом некоторыми проводами, так что вы не замечаете никаких прерываний или чего-либо необычного. К этим же проводам подключен компьютерный чип. Эта часть вашего мозга специально отвечает за то, чтобы вы сознательно видели, что объект красный, и компьютерный чип предназначен для воспроизведения этого явления. Исследователь управляет переключателем, который позволяет ему / ей переключаться между подключенным чипом или вашим мозгом. Исследователь ставит перед вами красное яблоко и щелкает переключателем взад и вперед. Вы не испытываете перебоев в восприятии яблока. Даже если компьютерный чип воспринимает красный цвет по-разному, сознательное восприятие красного остается одинаковым как для вас, так и для вашего кремниевого аналога. Следовательно, заключает Чалмерс, нет функциональной разницы между этой частью вашего мозга и компьютерным чипом, даже если чип может просто манипулировать символами для представления сознания.

Если бы такая сознательная интегральная схема была возможна, у нее все еще не было бы основ для истинного творческого и спонтанного мышления. Человеческий мозг обладает замечательной способностью генерировать идеи по-настоящему творчески, чего нет у сознательной ИС. В своем выступлении на TED нейробиолог Хеннинг Бек описывает замечательные характеристики мозга, которые позволяют нам спонтанно генерировать мысли:

Как показывает Бек, мозг несовершенный, недетерминированный и частично аналоговый. Эти характеристики позволяют нам представлять вещи как концепции, а не просто данные. Когда мы думаем о каком-то объекте, мы вспоминаем не сам объект, а скорее концептуальное представление о том, что это за объект. Эта простая черта позволяет мозгу быть невероятно адаптивным, поскольку он может наблюдать совершенно новые стимулы и использовать общее концептуальное понимание, чтобы немедленно определять, что эти стимулы представляют. Идеи - это просто ассоциация концепций, связанных новым способом синхронизированным срабатыванием связок нейронов.

Рассмотрим что-нибудь настолько простое, как числа. Компьютеры могут легко представлять числа как последовательность двоичных состояний, тогда как мозг думает о различных числах как о концепциях. Исследователи проверили это, показывая испытуемым представление о числе (скажем, трех) с помощью точек. Даже если представление этого числа различалось, например, три точки на одной странице или три последовательные точки на разных страницах, каждый раз срабатывала одна и та же группа нейронов, ответственных за идею три. Вот почему людям так сложно оценивать большие количества или концептуализировать большие количества. Мы используем идею трех много раз в день, поэтому у нас есть четкое представление о том, что это такое. Другие знакомые числа, такие как два или четыре, полностью отличаются от трех. Однако числа 61 967 278 и 89 595 540 воспринимаются человеческим мозгом примерно так же. Несмотря на то, что разница между ними огромна, мы просто концептуализируем их как большие. Для компьютера 31 967 278 равно 89 595 540, как три - четыре.

Таким образом, легко сказать, что мы должны просто создать компьютеры, имитирующие это концептуальное поведение. Несмотря на усилия исследователей и теоретиков, по сути, это не характер работы компьютеров. В своей книге Вычислительные машины и интеллект Алан Тьюринг использует аналогию лука для обсуждения человеческого и машинного сознания. Тьюринг утверждал, что если снять слой за слоем внутреннюю работу мозга или машины и на одном уровне встретить сознание, то этот мозг или машина действительно будут сознательными. Если этот любопытный индивидуум ни разу не столкнулся с сознанием, то рассматриваемый объект на самом деле является машиной.

Отдельные нейроны не обладают сознанием, но в какой-то момент сознание возникает. Проведя достаточные исследования, ученые смогут визуализировать локализованное срабатывание пучков нейронов и проанализировать, как эти группы взаимодействуют, чтобы сформировать концептуальное понимание, лежащее в основе сознания. Снимите внешний слой компьютера, и там будет ОЗУ, ЦП, графический процессор, кристалл и периферийные устройства. Пройдите дальше в CPU, и там кеш, ALU, таймеры и контроллеры. Продолжайте, и есть последовательная логика. Снимите еще один слой, и там логические ворота. Погрузитесь в логические ворота, и вы найдете полевые МОП-транзисторы. Идете дальше, и вы смотрите на отдельные атомы. Единственное, чего вы не нашли? Сознание.

Убежищем человечества в ближайшие годы будет именно это - сознание. Спонтанная мысль, творческое мышление и желание бросить вызов окружающему миру. Пока существуют люди, всегда будет потребность в инновациях, чтобы решать проблемы с помощью блестящих идей. Вместо общества, в котором всем людям будет разрешено проводить свои дни, создавая произведения искусства, революция машин приведет к созданию общества, в котором каждый сможет зарабатывать на жизнь мечтой и творческим вкладом в проекты любого рода. Будут думать о валюте будущего.