Зеркало страхов и надежд. Почему человечество ожидает слишком многого от искусственного интеллекта

2019-07-27 14:12:00

373 0
Зеркало страхов и надежд. Почему человечество ожидает слишком многого от искусственного интеллекта

Фото пользователя geralt на Pixabay

Разговоры о последних достижениях ИИ заставляют все больше задумываться о скором появлении разумных машин. Но создавшийся вокруг технологии ажиотаж может ей навредить. Как именно, рассказывает декан Маастрихтской школы менеджмента, исследователь в сфере инноваций и экономического развития Вим Науде

Большинству дискуссий об искусственном интеллекте (ИИ) присущи гиперболизация и истерия. Некоторые из наиболее известных и успешных мыслителей мира регулярно предсказывают, что ИИ либо решит все наши проблемы, либо уничтожит нас или наше общество. В прессе нередко мелькают сообщения о том, что он сократит количество рабочих мест и увеличит неравенство в обществе. Но на самом деле существует крайне мало доказательств в поддержку этих гипотез. Более того, все это может настроить людей против исследований искусственного интеллекта, что остановит значительный прогресс, которого удалось достичь в данной сфере.

Давайте без ИИстерики

К гиперболам часто прибегают апологеты высоких технологий и заинтересованные инвесторы. Например, генеральный директор Google Сундар Пичаи говорил, что ИИ "вероятно, самая важная вещь, над которой человечество когда-либо работало". Ну, для бизнес-модели Google это действительно так.

Некоторые даже утверждают, что ИИ станет решением фундаментальных проблем человечества, включая смерть, и что мы в конечном итоге сольемся с машинами, составив непреодолимую силу. Изобретатель и писатель Рэймонд Курцвейл утверждал, что эта "сингулярность" произойдет уже к 2045 году.

Снижению градуса истерии не способствуют и некоторые заявления всемирно известных личностей, таких как физик Стивен Хокинг и техномиллиардер Илон Маск. Ранее они уже предупреждали, что ИИ представляет собой экзистенциальную угрозу человечеству. Их мрачные прогнозы гласят, что он, если и не уничтожит нас, то, по крайней мере, приведет к массовой безработице из-за автоматизации многих рабочих процессов.

Но современные реалии сильно отличаются. Особенно в вопросе автоматизации. Еще в 2013-м году ученые подсчитали, что в последующие десять-двадцать лет 47% рабочих мест в США могут быть автоматизированы. Однако шесть лет спустя в стране не то, что не видно тенденции к массовой безработице, но фактически этот показатель находится на историческом минимуме.

В ЕС тоже ходили разговоры о потере рабочих мест, но, опираясь на данные относительно недалекого прошлого, можно сказать, что ситуация сложилась иначе. В период с 1999 по 2010 год автоматизация создала на 1,5 млн рабочих мест больше, чем уничтожила.

Существует убеждение, что ИИ неминуемо повысит производительность труда в различных сферах, Однако, например, в Великобритании после финансового кризиса этот показатель рос с самыми низкими темпами с 1761 года. Более того, глобальные компании, в том числе Google, Facebook и Amazon, которые входят в список самых крупных инвесторов в ИИ, не стали более производительными.

Муки прогресса

Так почему же в реальности ИИ не оказывает столь заметного эффекта, как предполагается? Есть как минимум 3 причины. Во-первых, ИИ приживается в экономике гораздо медленнее, чем многие думают. Дело в том, что львиная доля современных систем основана на обучении при помощи больших объемов данных, и многим компаниям трудно генерировать их в таком количестве, чтобы сделать алгоритмы эффективными. В таких ситуациях некоторые даже прибегают к "псевдо-ИИ", когда компания вроде бы использует онлайн ИИ-бота для взаимодействия с клиентами, но на самом деле за ним скрывается оператор-человек.

Вторая причина заключается в том, что достигать прогресса в сфере искусственного интеллекта становится все сложнее. Возможно, методы машинного обучения, которые привели к недавним успехам, уже пришли к своим самым легкодостижимым целям, и теперь, похоже, эффект от них уменьшается. Экспоненциально возрастающая мощность компьютерного оборудования, описанная  в законе Мура, также может подходить к концу.

С этим связан тот факт, что большинство применений искусственного интеллекта не так уж инновационно, поскольку он в основном используется для совершенствования уже существующих, а не введения радикально новых продуктов. Например, Carlsberg инвестирует в ИИ, который поможет улучшить качество пива. Но это все равно будет пиво. Американская компания Heka производит кровать со встроенным ИИ, которая улучшает качество сна. Но это все равно кровать.

Наконец, следует отметить, что, по сути, искусственный интеллект разрабатывается не для общего применения. Инновации в данной сфере в основном связаны с визуальными системами, которые применяются, например, в автономных автомобилях. Но таких машин на дорогах практически нет, вероятно, еще долго не будет.

Зима близко?

Конечно, незначительное влияние ИИ в недавнем прошлом не означает, что его роль не возрастет в будущем. Неожиданный прогресс в данной области даже может привести к "робокалипсису". Но устроить его способен только искусственный интеллект, отличный от того, что мы подразумеваем под этим понятием сегодня. По сути, современные системы обеспечивают корреляционный анализ, поиск паттернов в данных. Они генерируют прогнозы, а не объяснения, как это делает человеческий мозг.

Результатом нынешнего ажиотажа становится то, что многие правительства в спешке вырабатывают национальные стратегии в сфере ИИ. Международные организации наперегонки демонстрируют принятие мер, проводят конференции и публикуют доклады о будущем рынка труда. Центр политических исследований Университета Организации Объединенных Наций утверждает, что ИИ "изменит геополитический порядок" и, более того, что "изменение баланса сил между умными машинами и людьми уже заметно".

Подобные действия грозят вылиться в гонку вооружений в сфере ИИ и появление удушающих правил. Это может привести к неуместному контролю и, кроме того, к потере общественного доверия к исследованиям искусственного интеллекта. Это даже может повлечь еще одну зиму ИИ (как в 1980-х годах), когда интерес и финансирование исчезают на годы или даже десятилетия после периода разочарований. И все это в то время, когда миру нужно больше, а не меньше технологических инноваций.

По материалам The Conversation.

Loading...