Тирания бабочки - Шетцинг Франк - Страница 36

Не совсем случайно автострада Сэнд-Хилл-роуд, на которой располагается основная часть распределителей венчурного капитала, проходит прямо вдоль университетской территории. Чтобы иметь возможность представить свои идеи в таких обществах, как «Секвойя-Капитал», «Сильвер-лейк» или «Дрейпер-Фишер-Юрветсон», мастера-самоделкины кропотливо просиживают в своих гаражах ночи напролет. Если будут инвестиции, то все хорошо. В стартовом капитале сидит, в конце концов, старт, взноса должно хватить, чтобы ракета катапультировалась из поля тяготения носителя мысли. Некоторые из космических кораблей, в которые такие конторы, как «Секвойя-Капитал», вкачали свои миллионы, может быть, не взлетят, однако, если хоть один пробьется на орбиту передовиков мирового рынка, все потери будут с лихвой возмещены.

– Твоя переводческая программа блистательна! – сказал человек, стоящий в воротах гаража. Его силуэт четко прорисовывался на фоне полуденного света.

– Детская игрушка, – сказал Эльмар и после короткого размышления добавил: – Но, конечно, блестящая детская игрушка.

– А как насчет недетской игрушки?

Посетитель подошел ближе. Он был не особенно рослым, с бледным лицом, испещренным рытвинами от прыщей, и с тусклыми светлыми волосами. Эльмар подумал, что уже где-то его видел.

– Хочешь что-нибудь выпить? – спросил он. – Колу или… – Он заглянул в свой маленький холодильник. – Или колу?

Надо было бы уже снова закупиться.

– Кола – это хорошо.

– А мы знакомы, вообще-то?

– Лично еще нет. Хьюго ван Дэйк.

Эльмар открыл две банки и указал на единственный гостевой стул. Не так уж много мог предложить его гараж. Дешевый письменный стол, два стула, вешалка-стойка для одежды, кровать и рудимент кухни. В одном углу прислонялась к стене его доска для серфинга, противоположную стену занимали его горный велосипед и мотоцикл. А там, где должен был стоять компьютер, стояла некая штука: вокруг лежали платы, громоздились жесткие диски.

– Машина, которая все может, – сказал он и протянул Хьюго ван Дэйку запотевшую банку. – Универсально мыслящий и действующий разум. Это как раз не детская игрушка.

Улыбка Хьюго озарила помещение:

– Ты, наверное, хочешь пройти тест Тьюринга.

– Да дерьмо этот тест Тьюринга.

– Но пока что ни одна машина его не выдержала.

– Поверь мне, друг, я бы и сам его не прошел. – Эльмар коротко заглянул в глаза собеседнику. – Я полный тупица; кто со мной чатится, быстро приходит к мысли, что я робот. Если серьезно, какой уж там фокус – научить пару схем болтовне в сети? Волшебство из балагана. Вот, к примеру, ты говоришь: «У меня недержание, я по шесть раз за ночь встаю, о господи, знал бы ты, как это бесит, и жжет, и зудит», – а бот тебе поддакивает и говорит: «А я ради удобства хожу под себя», хотя он не имеет ни малейшего представления о том, что такое пописать, вообще, и только зачитывает запись какого-нибудь чаттера. Итак, что тебе с того теста Тьюринга? Может ли компьютер сравняться с человеком? Нет, он тебе скажет только, что вот тут нечто подражает человеку, не представляя, что оно тут вякает. Это не имеет ничего общего с настоящим интеллектом. Компьютерам не обязательно сознание, чтобы уметь мыслить универсально, им нужна непрерывная картинка действительного мира, причем такая, какую они создают себе сами.

– Ты говоришь о машинном обучении?

– Параллельные обучающие процессы в симулированных и реальных ситуациях. Знаешь, о чем я думаю? В основе этого сложного дела, которое мы называем человеческим разумом, лежит один-единственный алгоритм. Не множество. Посмотри на мозг. Нам всегда рассказывали, что он разделен на области – каждая со своей специализацией, которая может выполнять исключительно определенные вещи. Теперь же мы знаем, что область, которая обрабатывает оптические импульсы, с таким же успехом может обрабатывать и акустические. Если одна область повреждена, ее функции берет на себя другая. Мозг постоянно переучивается. И ошибается всегда по-новому. Все это месиво тут, наверху, по причине своей сложности гомогенно и обладает превосходной нейронной и структурной пластичностью. Наш мозг – универсальная самообучающаяся машина, которая с момента нашего рождения экспоненциально расширяет спектр своего опыта. Эта идея стоит за Deep Learning. Попытка встроить в компьютер мозг базируется на одном-единственном алгоритме.

– И ты уже знаешь, как это устроить?

– Через гибкие нейронные сети, совершенно так, как это происходит в природе. Нейроны как раз не подразделяются на специальные области, а расположены так, что обращены на области, перекрывающие одна другую.

– И что ты делаешь для того, чтобы мотивировать систему к самостоятельному обучению?

Эльмар окинул Хьюго еще одним взглядом. Он не любил слишком долго смотреть людям в глаза: фокусирование на внутреннем мире другого выбивало его из концентрации, кроме того, некоторые взгляды были как лассо – тебя связывали им по рукам и ногам. Но теперь этот невысокий бледный человек начал его интересовать.

– А тебя-то что в этом мотивирует? – спросил он.

– Неизвестное, – сказал ван Дэйк. – Оно меня и привлекает.

– Что именно тебя привлекает? Последняя оставшаяся игровая площадка для приключений? В неизвестном никто не наложит на тебя путы – так?

– Я хочу понимать вещи.

– Для чего?

– Чтобы можно было на что-то повлиять.

– А. Значит, речь идет о том, чтобы повлиять. Красиво. А почему ты хочешь влиять? Что это тебе даст – оказывать влияние?

Ван Дэйк задумался.

– В том числе счастье.

– А что есть счастье? В чем оно, это высокое чувство? Почему мы так надрываемся ради него?

– Дофамин?

– Пробуждает радостное ожидание, что будет чем-то вознаграждено. Но что нами движет? Что нас мотивирует?

– Сам скажи.

– Чего мы страстно желаем, Хьюго! Вот что нами движет. А чего мы страстно желаем?

– Того, что мы видим каждый день, – процитировал Хьюго Ганнибала Лектера.

– Совершенно верно. Морковка перед носом осла. Желания – это горючее нашей фантазии, все наши страсти. И если мы в конце концов достигаем желанного, наш организм радостно выбрасывает опиаты, эндорфины, окситоцин.

– Химическая система вознаграждения.

– Вот видишь? Мы тоже машины. Наш уровень чувств управляется нейропередатчиком, и мы должны уметь встроить этот передатчик в сеть, чтобы научить ИИ любопытству, духу исследования и чувству счастья. Вознаградить его за хорошие достижения. Мотивировать его получать от нас все больше и больше вкусных конфет. Максимизировать радость, или что уж там может служить эквивалентом радости. Хороший, смачный бургер энергии. Щедрое расширение накопителя. Чувствительные контакты с внешним миром, лакомства из сжатой информации. LangWitch функционирует так, что система сама изучает языки, и она хочет их изучать. Она хочет стать лучше. Скоро она будет уметь переводить романы куда более чутко, чем это делает любой человеческий переводчик, и в разговоре с депрессивными пациентами реагировать на каждый нюанс – эмоциональный, моторный и биохимический, – считывать из языка тела и мимики ментальное состояние своего визави, понимать его интенции и желания еще до того, как он их высказал. Она будет восполнять недостаточность слов, не только понимая человеческий голос на всех языках и диалектах, но и ставя сказанное и недосказанное в правильные отношения и интерпретируя глубоко психологически. LangWitch улавливает страх, разоблачает притворную самоуверенность, делает излишним любой обычный детектор лжи, понимает мета- и сиб-уровни, шутки, иронию и двойное дно. Способна революционировать любую область политической, социальной и научной жизни. Она может помочь миллионам, миллиардам людей и улучшить их существование.

Хьюго отпил глоток.

– И программа может это уже сейчас?

– Многое из этого. – Эльмар разглядывал свои пальцы. – Кое-что еще надо оптимизировать. Вопрос нескольких недель. Месяцев.

– Жаль, что ты не выдержишь сроки.