Велика дев’ятка. Як ІТ-гіганти та їхні розумні машини можуть змінити людство

Існує неосяжна маса проблем, яких ми не помічаємо, оскільки вони ще не вплинули на нас особисто

Штучний інтелект має розум свого племені, надаючи перевагу цінностям, ідеалам і світогляду своїх творців. Але він теж починає розвивати власний розум.

Тепер мікрофони та розумні камери на основі ШІ контролюють шосе та вулиці Шанхая. Водії, які надмірно сигналять, автоматично одержують штраф через WeChat від Tencent, а їхні імена, фотографії та номери посвідчень особи відображаються на сусідніх LED-білбордах. Якщо водій з’їжджає на бік дороги більше ніж на сім хвилин, він одразу отримує ще один штраф62. І не просто штраф — знімаються бали соціального кредиту водія. Коли буде знято достатньо балів, людині буде важко забронювати авіаквитки або влаштуватися на нову роботу. У «Чорному дзеркалі» була серія, в якій передбачалося таке деспотичне майбутнє. У Шанхаї це майбутнє вже настало.

Так, машини можуть думати. Проходження комунікативного тесту (як-от тест Тюрінга або новіша схема Винограда, яку запропонував Ектор Левеск у 2011 році і яка зосереджена на елементарному здоровому глузді та вимагає від ШІ відповіді на просте запитання, що містить у собі неоднозначні займенники) не обов’язково визначає здібності системи ШІ в інших сферах46. Це просто доводить, що машина може мислити, використовуючи лінгвістичні рамки, як робимо ми, люди. Усі згодні з тим, що Ейнштейн був генієм, навіть якщо прийняті методи вимірювання його інтелекту в той час, як-от тест у школі, свідчили про інше. Ейнштейн думав у такий спосіб, який був незрозумілим для його вчителів, тому, звичайно, вони вважали, що він не був розумним. Насправді, тоді не існувало адекватного способу виміряти силу мислення Ейнштейна. Так само з ШІ.

На відміну від людей, які можуть втомлюватися, нудьгувати або відволікатися під час навчання, машини безжально та за будь-яку ціну йдуть до мети.

Також Zero довела, що алгоритми тепер здатні навчатися без нагляду розробників, і саме ми, люди, стримували прогрес систем ШІ. Це означало, що найближчим часом машини зможуть розв’язувати проблеми, які ми самостійно не могли передбачити чи вирішити.

Після того як один із найкращих професійних гравців у ґо кореєць Ханджин Лі переглянув ігри, в офіційній публічній заяві він сказав: «Моє загальне враження, що AlphaGo сильніша за Фана, але не можу сказати наскільки… Можливо, вона стає сильнішою, коли грає проти сильнішого супротивника»36.

Замість навчити їх дуже добре виконувати одне вузьке завдання, мережі будуть побудовані так, щоб навчатися самостійно.

назвали Logic Theorist. Це була перша програма, яка імітувала навички людини розв’язувати проблеми. (Врешті-решт, вона змогла довести 38 із перших 52 теорем у класичній праці Альфреда Норта Вайтгеда та Бертрана Рассела про основи математики «Principia Mathematica».)

Ми теж є контейнерами (наші тіла), програмами (незалежні функції клітин) і даними (наша ДНК у поєднанні з непрямою та прямою сенсорною інформацією).