— Мир делится на две части: материальный мир и духовный мир.
При передаче любых идей нужно учитывать исторический контекст. Не говоря уже о том, чтобы объяснять Белому дому 1960-х, что мир материален и побеждать нужно материальными победами, — даже через шестьдесят лет, если сказать Белому дому, что мир материален и для настоящей победы нужны материальные достижения, это будет справедливо.
Лозунгами можно обмануть часть людей, но желудок не обманешь. Точнее, нынешний Белый дом гораздо прагматичнее — все понимают, что материальный мир существует объективно. Хотя бы думают о том, чтобы использовать кухонные дебаты между Эйзенхауэром и Хрущёвым, демонстрируя материальное изобилие, чтобы определить победителя, а не просто кричать в газеты и по телевизору.
— Кто первым высадится на Луну, тот одержит победу в духовном мире. А кто первым достигнет технологической сингулярности в искусственном интеллекте, тот одержит победу в материальном мире. Представьте: фабрики без людей, машины работают на полную мощность, автомобили сами ездят по дорогам, а на полках магазинов товары появляются автоматически.
Линь Жань описывал им то, что человечество сможет сделать в недалёком будущем. Технически уже в 2020 году можно было бы создать полностью автоматизированный парк — от производства до транспортировки и погрузки. Но никто этого не делал, потому что ручной труд дешевле машин.
— В мире, управляемом искусственным интеллектом, советский блок останется высокоцентрализованным командным миром, где ИИ будет отвечать за всё: от производства и исследований до транспортировки. Когда они реализуют эти технологии, сможет ли свободный мир победить? Когда жителям Восточной Германии не нужно будет работать, чтобы получать товары, будут ли они бежать в Западный Берлин? Напротив, жители Западного Берлина станут бежать в Восточный. Я говорю о событиях далёкого будущего, но вы думаете, что после высадки на Луну в 1960-х Советы признают поражение? Поражение в духовном мире временно, его влияние со временем ослабнет. Поражение в материальном мире смертельно.
Чем больше изучаешь историю, тем яснее видишь, что от Второй мировой до холодной войны помимо двуполярного противостояния существовала ещё одна скрытая ось: переход от западного мира, управляемого промышленным капиталом, к миру, управляемому финансовым капиталом. Контейнерная революция ускорит этот процесс, как и компьютерные технологии, порождённые искусственным интеллектом.
Чиновники Белого дома с интересом слушали Линь Жаня и после подробного обсуждения согласились с его точкой зрения.
Но этого было недостаточно.
С первого дня 1963 года Белый дом начал приглашать экспертов в области искусственного интеллекта со всей Америки, включая специалистов из IBM, Texas Instruments, Fairchild Semiconductor. Место встречи переместилось из Овального кабинета (площадью 75,8 квадратных метров) в большой конференц-зал в здании Эйзенхауэра к западу от Белого дома.
— Нужно ли приглашать Джона Маккарти? — чиновники Белого дома просматривали список, предоставленный Министерством обороны, и собирались уведомлять всех по очереди.
В 1960-х искусственный интеллект не был чем-то совершенно новым. На Дартмутской конференции 1956 года впервые был предложен сам термин «искусственный интеллект» и исследовалась возможность моделирования человеческого интеллекта машинами. В 1958 году Министерство обороны США запустило программу ARPA, чтобы финансировать исследования, выходящие за рамки традиционных военных разработок, и изучать прорывные технологии, не ограничиваясь краткосрочными приложениями. Одной из ключевых областей, поддерживаемых ARPA, был искусственный интеллект. Поэтому Белый дом полагался на список Министерства обороны, чтобы приглашать экспертов.
Упомянутый Джон Маккарти не был политиком Маккарти, он был учёным-компьютерщиком. Белый дом колебался из-за его неоднозначного прошлого: Маккарти получил советское образование, свободно говорил по-русски, его родители в 1930-х годах были активными коммунистами. Сам он не раз ездил в СССР и дружил с советскими учёными. Если бы не это, он мог бы работать непосредственно на Министерство обороны, а не оставаться в академической среде.
Одним из первых проектов ARPA в области ИИ был машинный перевод — они хотели использовать компьютеры для перевода русского на английский, чтобы упростить сбор разведданных. В то время Джон Маккарти, работавший над языком LISP и теорией ИИ, идеально подходил для ARPA, но из-за своего прошлого не мог получить допуск к секретной работе. Поэтому приглашение Маккарти на совещание вызвало у сотрудников Белого дома сомнения — они боялись, что содержание встречи сразу же окажется в Кремле. Особенно теперь, когда профессор поднял ИИ до уровня ключа к победе в холодной войне. Никто из рядовых сотрудников не хотел брать на себя ответственность.
— Так, я пойду доложу мистеру О'Доннеллу.
О'Доннелл был главой аппарата Белого дома. Вопрос дошёл до Линдона Джонсона, и только он принял решение пригласить Джона Маккарти.
Джон Маккарти и Марвин Минский вместе летели в Вашингтон на самолёте, предоставленном Белым домом. Оба были экспертами в области ИИ; именно они организовали Дартмутскую конференцию. Маккарти и Минский раньше работали в MIT, но к тому времени Маккарти уже стал профессором в Стэнфорде, а Минский оставался в MIT. На каникулы Маккарти вернулся в MIT.
В отличие от Маккарти с его проблемным прошлым, у Минского оно было не таким «плохим», хотя тоже небезупречным: он был евреем, его мать была активной сионисткой. В общем, в те годы ведущие американские учёные были либо сионистами, либо симпатизировали СССР, либо были нацистами. Такой «чистый» китаец, как Линь Жань, считался редкой находкой. Расследования в отношении Линь Жаня никогда не прекращались, но они так и не нашли никаких доказательств того, что он переезжал в Нью-Йорк из другого города после совершеннолетия. Он появился там словно из ниоткуда. Но благодаря поручительству Зигеля и Хоркхаймера американские власти вынуждены были поверить, что он — редчайший талант, взращённый гёттингенской школой. Конечно, находились скептики, но у них не было ни одной зацепки, чтобы доказать обратное. Пустота в биографии, подкреплённая авторитетами, стала его лучшей защитой.
— Профессор умеет всколыхнуть общество, — сказал Минский, размахивая газетой с заголовком о технологической сингулярности, ставшей темой обсуждения по всей Америке.
Маккарти усмехнулся:
— Кто бы мог подумать, что так быстро появится машина, способная обыгрывать человека в шахматы. Не зря он профессор.
Оба были докторами математических наук из Принстона. Минский занимался прикладной математикой и написал диссертацию о нейронных сетях; Маккарти был чистым математиком, специализировался на дифференциальных уравнениях в частных производных. Ещё тогда Минский разработал модель нейронной сети, включающую входные, обрабатывающие и выходные блоки, где сила связей менялась в зависимости от внешней обратной связи. Система корректировала своё поведение через сигналы поощрения и наказания, а также использовала случайные процессы для обеспечения стохастичности модели. Это была основа будущих нейронных сетей — пионерская работа.
Как создатели концепции ИИ, прочитав о Deep Blue, они испытали волнение. Сначала они скептически относились к IBM — эта компания часто преувеличивала свои возможности, чтобы продавать компьютеры и получать бюджеты от Пентагона. Но теперь, когда IBM открывала выставку для публики и при поддержке Линь Жаня, они увидели проблеск надежды на то, что ИИ будет создан при их жизни.
— Наверное, речь пойдёт об ИИ. Если он действительно станет ключевым фактором победы, исследования ИИ получат огромное финансирование, — сказал Джон Маккарти. — Это будет отличная новость для развития ИИ.
По прибытии в Вашингтон, как они и ожидали, в большом конференц-зале собрались эксперты и руководители компаний. За исключением чиновников Белого дома на сцене, почти все лица в зале были знакомы — в те времена учёных, работающих над ИИ, было немного.
— Добро пожаловать, эксперты в области искусственного интеллекта. Белый дом хотел бы услышать ваши мнения о технологиях ИИ. Директор Линь предложил концепцию технологической сингулярности, утверждая, что её наступление полностью изменит облик человеческого общества. ИИ может не только ускорять исследования, но и полностью заменить людей в промышленном производстве и транспортировке товаров. Тот, кто первым достигнет сингулярности, получит непреодолимое преимущество перед отстающими. Просим вас свободно высказываться по этому вопросу.
Джон Маккарти оглядел зал. Тех, кого он знал, — специалистов по ИИ и компьютерным наукам. Тех, кого не знал, — либо топ-менеджеров, либо чиновников. Он поразился влиянию Линь Жаня: одно его выступление собрало столько народу в Белом доме. Фон Нейман, будучи членом Комиссии по атомной энергии, лечился в военном госпитале Уолтера Рида в Вашингтоне, и в его палате собирались министр обороны и начальники штабов всех родов войск. В глазах Маккарти влияние Линь Жаня было сопоставимо с влиянием фон Неймана.
— Профессор, я Джек Руина, директор ARPA Министерства обороны. Вчера я специально посетил выставку Deep Blue в Нью-Йорке, а затем приехал в Вашингтон. Когда я был там, процент побед машины составлял 70%. Это очень высокий показатель для машины.
Джек Руина, поляк по происхождению, доктор технических наук в области электротехники, не имел больших научных достижений. За время его руководства бюджет ARPA вырос с 160 до 250 миллионов долларов, и большая часть этого увеличения пошла в созданное им Управление информационных технологий. Он был естественным сторонником Линь Жаня.
— И это кардинально отличается от того, что IBM показывала нам в проекте Джорджтаунской лаборатории. Deep Blue полагается исключительно на собственные вычисления по заданным правилам. Но по сути это всё те же вычисления по правилам — просто вместо ручных правил и маленьких словарей используются готовые правила и кодовые таблицы. Это заставляет меня сомневаться: действительно ли достижим тот ИИ, о котором вы говорите? Мы все знаем разницу между тем, что «выглядит достижимым», и тем, что достижимо теоретически, а разница между теорией и практикой ещё больше. Как вы можете гарантировать, что эта красивая концепция сингулярности действительно осуществима?
Будучи одним из немногих в ARPA, кто имел специальную академическую подготовку, Джек Руина задал очень точный вопрос. Часть вины лежала на IBM: они вводили в заблуждение Министерство обороны ради контрактов и субсидий. Например, проект Джорджтаунской лаборатории. США хотели быстрого машинного перевода с русского на английский. IBM заявила, что сможет это сделать, и 7 января 1954 года в штаб-квартире в Нью-Йорке продемонстрировала перевод 61 русской фразы на английский с помощью IBM 701. Это вызвало сенсацию в прессе и дало толчок к выделению значительного финансирования на исследования. Но каждый раз, когда их спрашивали о прогрессе, они отвечали, что всё идёт отлично, а на деле результаты были очень скромными. Совместный проект IBM и Джорджтаунского университета по машинному переводу оставался на очень грубом уровне. Только через три года недавно созданный Консультативный комитет по автоматической обработке языка обнаружил, что проект далёк от ожиданий, и финансирование было резко урезано. К тому времени терпение военных к Джорджтаунскому проекту истощилось, что отразилось в недружелюбном отношении Джека Руины к IBM.
Линь Жань пояснил:
— Используя существующие математические инструменты, мы можем построить теоретическую модель, доказывающую, что технологическая сингулярность, порождённая ИИ, теоретически достижима. Определим технологический уровень как функцию, растущую со временем t...
Он изложил математическую модель будущей сингулярности и продолжил:
— Это лишь доказывает, что с математической точки зрения это возможно. Директор Руина упомянул проект машинного перевода IBM и Джорджтаунского университета. Их медленный прогресс объясняется тем, что они некомпетентны. Они сосредоточились на правилах, но с современными технологиями можно добиться результатов, намного превосходящих то, что было десять лет назад. Всего за два месяца дистанционного руководства я могу кардинально улучшить их систему.
После этих слов директор IBM Уотсон, сидевший в зале, сразу же сказал:
— IBM сделает всё возможное, чтобы сотрудничать с профессором.
Министр обороны Макнамара, сидевший рядом с Линь Жанем, добавил:
— Я с нетерпением жду, когда профессор лично возглавит разработку нового переводчика.
Линь Жань продолжил:
— Искусственный интеллект состоит из трёх компонентов: машина, алгоритм и обучающие данные. Вычислительная мощность машины определяет уровень интеллекта. Большие компьютеры IBM благодаря росту производительности могут решать более сложные задачи. Алгоритм определяет, насколько эффективно используется эта мощность. А обучающие данные определяют уровень «образованности» ИИ. Искусственный интеллект подобен человеку: уровень интеллекта человека зависит от образования, интеллекта (IQ) и опыта. IQ соответствует алгоритму — врождённая способность к логическому мышлению, решению проблем, памяти и пониманию языка. Образование — это систематическое получение знаний, навыков и способов мышления, аналогичное вычислительной мощности машины. А опыт — это данные.
В проекте Джорджтаунского университета они использовали IBM 701, чисто алгоритмический подход и небольшой корпус параллельных русско-английских предложений. Переход с IBM 701 на новейшие модели IBM, расширение корпуса данных и оптимизация алгоритмов естественным образом дадут гораздо лучшие результаты.
Те, кто в Министерстве обороны знал о проекте Джорджтаунского университета, скептически относились к концепции сингулярности, считая её нереалистичной. И Линь Жань должен был ответить на этот скептицизм. Раз уж он решил направить американский бюджет в бездонную яму исследований ИИ, он подготовился заранее. Он только и ждал, когда кто-нибудь упомянет проект Джорджтаунского университета.
Его цель заключалась в том, чтобы убедить всех присутствующих, что под его руководством ИИ действительно может быть реализован.
— Профессор, я согласен с вашей точкой зрения, — сказал Марвин Минский. — В человеческом мозге 10^11 нейронов. Когда количество транзисторов в машине достигнет этого уровня, мы вполне сможем создать машину, способную мыслить как человек. Но у меня есть сомнение: нейроны мозга обрабатывают как аналоговые, так и дискретные сигналы, а транзисторы и лампы могут обрабатывать только 0 или 1 — дискретные электронные сигналы.
Даже эксперты по ИИ того времени сомневались, что машины смогут сравняться с человеком.
— Транзисторы тоже могут обрабатывать непрерывные аналоговые сигналы. И от IBM 701 до IBM 7090 прошло всего восемь лет, а вычислительная мощность выросла с 2000 операций в секунду до 100 000. Нам не обязательно создавать мозг, идентичный человеческому. Технология может постепенно стать инструментом для человека — это тоже форма сингулярности, хотя и не такая масштабная, как истинная сингулярность. От чисто математических расчётов до машинного перевода, а теперь и до шахмат, где машина обыгрывает человека, — прогресс машин намного превосходит наше понимание.
Это совещание в Белом доме длилось целых две недели и впоследствии было признано основополагающим для ИИ. Хотя Американский комитет по ИИ и выделение финансирования соответствующим компаниям и институтам произойдут только после демонстрации нового Джорджтаунского переводчика, январь 1963 года всё равно считается днём рождения ИИ. А почему же, если ИИ зародился в США, технологическую сингулярность в итоге достиг Китай — это уже совсем другая история.

Комментарии

Загрузка...