Человек в масштабах биомассы Земли
Если измерять эволюционный успех какого-либо вида величиной биомассы, то человеку нечем особо похвастаться. Согласно подсчетам ученых[4], 80 % биомассы Земли составляют растения, 13 % бактерии (в одном только кишечнике человека их больше, чем звезд в нашей Галактике), 2 % приходится на грибы, 0,20 % составляют насекомые, паукообразные и ракообразные, около 0,13 % рыбы, потом еще 0,05 % представители животного мира и только 0,01 % в общей биомассе Земли это люди. Фактически грибов и насекомых на Земле гораздо больше, чем людей. При этом мы считаем, что планета это наша песочница для игр, ибо мы «цари природы». В реальности же мы аномалия, ведь нас очень мало, но ни один вид не оказывает на планету столь сильного воздействия, как мы.
Глава 3
Три типа искусственного интеллекта
Искусственный интеллект пока не претендует на мировое господство и еще довольно долго к нему не приблизится. Не способен он пока и «осознать себя», ибо находится в зародыше, если провести параллель с нами и нашими предками, ИИ сейчас в стадии всего лишь прибрежной амфибии, которая начинает потихоньку смотреть на сушу. До приматов и сложного сознания ИИ еще далеко. Экспертное сообщество условно разбило эволюцию искусственного интеллекта на три этапа. Сейчас он находится на первом artificial narrow intelligence (ANI), или узконаправленный ИИ. Все примеры условно умных машин, что мы видим сегодня, начиная от голосовых ассистентов Siri (Apple), Google Assistant, Cortana (Microsoft), Alexa (Amazon) и «Алисы» («Яндекс»), всех умных ботов, роботизированных пылесосов, беспилотных автомобилей, суперкомпьютеров, обыгрывающих человека в шахматы, и заканчивая компьютерным зрением, наводящим ракеты боевого дрона на цель с лицом идентифицированного террориста, все это примеры ANI, или машин, заточенных под выполнение одной очень узкой задачи. Чем уже задача, тем лучше машина с ней справляется. Например, в системах распознавания лиц и идентификации личности по их изображению в настоящее время достигнута теоретическая эффективность 99,97 % это мизерные шансы остаться анонимным в условиях, когда на вас смотрит городская камера с подключенной нейронной сетью распознавания. Причем, что важно, этот результат будет доступен и вашей родной полиции, и спецслужбам, и враждебно настроенным хакерам, которые могут использовать идентификацию не по назначению, например выявляя в толпе сотрудников спецслужб, у которых (сюрприз!) тоже есть лица, но об этом мы поговорим в одной из последующих глав. Если «натравить» машину на распознавание фотографий кошечек и собачек (еще несколько лет назад эта задача считалась непосильной), она будет успешно классифицировать их с вероятностью выше 99 % хотя лично мне до сих пор непонятно, кому нужна эта функция Стоит заменить фото животных на рентгеновские снимки легких или мозга, а машину заставить обнаруживать аномалии вроде злокачественных опухолей и ставить диагноз она и тут справляется с заданием. Это примеры очень узких задач, в которых машина уже работает лучше человека или как минимум наравне с самыми талантливыми из нас.
Успешное обучение ИИ конкретным задачам влечет за собой последствия для рынка рабочих мест: специалисту-человеку становится все сложнее найти работу, ибо Homo sapiens хочет кушать, получать зарплату, страховку и отпуск, люди могут организовываться в профсоюзы и выходить на забастовки, болеть или просто быть не в настроении, а машину можно взять в лизинг и просто регулярно обслуживать, причем она всегда будет «на пике формы». Следовательно, работодатель при прочих равных начнет все чаще предпочитать машину. Но пока этот интеллект крайне несовершенен достаточно сделать всего лишь шаг в сторону от узкой задачи, и все перестает работать. Например, стоит человеку надеть маску во время пандемии коронавируса или как следует похудеть, и точность распознавания лица резко упадет. Стоит сказать машине «на рентгенах надо смотреть не только на онкологию, но и вообще все диагнозы ставить, например выявлять осколки шрапнели», машина «покрутит пальцем у виска» и перестанет работать, хотя любой человек-рентгенолог без труда справится с задачей. Если попросить ANI, коим является, например, Siri, поставить культовую песню «Let It Be», она вполне может решить, что вы предлагаете ей съесть пчелу (let eat bee), а заказав какао и бриошь, можете, сам того не желая, отдать ей приказ «атаковать Польшу». ANI крайне несовершенен, когда к решаемой задаче подключается то, что для человека является естественным, но для машины дикостью: любой отход от четкой задачи выводит ее модели из равновесия, ибо ИИ не может интерпретировать и обобщать так же, как человеческий мозг.