Является ли искусственный интеллект личностью? Какие опасности таит в себе стремительное развитие нейросетей? И что ждет нас в будущем? Об этом мы спросили у доктора наук, заведующего лабораторией математической кибернетики Объединенного института проблем информатики НАН Беларуси Александра Тузикова. 

Сколько лет ИИ

Общепринятого определения того, что такое искусственный интеллект, в мире пока не сформулировано. 

— Определения менялись по мере того, как менялось понимание ИИ, — говорит Александр Тузиков. — А изначально это не совсем корректный перевод с английского: в словосочетании «artificial intelligence» имеется в виду не всеобъемлющее понятие «интеллект», речь лишь о некоторых интеллектуальных функциях. Но так случилось, что название со словом «интеллект» укоренилось и в русском, и во многих других языках, и сегодня оно уже вполне правомерно.

Первые модели нейросетей в 1960-х позволили аппроксимировать (упрощенно моделировать) работу мозга, рассказывает собеседник. Получая на входе некую информацию от нескольких источников, модель или переходила в активное состояние, или не реагировала (образно говоря, ей было неинтересно). 

— В 1980-х возникло понятие ассоциативной памяти — такую модель назвали «сетью Хопфилда» в честь автора, профессора Джона Хопфилда, удостоенного в 2024 Нобелевской премии по физике. А в 2000-е были введены так называемые «глубокие модели», — поясняет Александр Васильевич. — Тогда их было сложно использовать: для этого требовалось решать задачи с большим количеством параметров. Но в 2010-х все сошлось: появились вычислители, адаптированные алгоритмы и люди стали готовить данные, на которых модель можно обучать, вычислять значения ее параметров. И именно на это время приходится грандиозный прорыв в области применения глубоких нейронных сетей, имеющих много слоев передачи информации и огромное количество параметров.

За последнее десятилетие, говорит собеседник, нейросети обучились тому, что в 1990-х казалось нереальным. Например, распознаванию речи.

— Разные люди говорят по-разному, четко или не четко, меняют порядок слов, используют сленг. Сегодня программе под силу перевести эти данные в литературный текст, сделать перевод на любой язык мира и озвучить (если хотите, вашим голосом) на другом языке. Такие программы уже доступны для работы на смартфоне. То есть вопрос с пониманием людей, говорящих на разных языках, практически решен. 

Появились модели, которые стали с успехом решать задачи, прежде считавшиеся прерогативой человека. В 1990-е компьютер обыграл чемпиона мира по шахматам. Позже — выиграл у чемпиона мира в более сложной с точки зрения комбинаторики игре, китайском Го. А в 2020-м году случился прорыв, который назвали одним из важнейших достижений в науке: с помощью компьютера удалось решить задачу из вычислительной биологии — предсказание структуры белка по его линейной последовательности. 

— Все процессы в организме человека строятся на взаимодействии белков, — объясняет Александр Васильевич. — А белки — это биологические структуры с трехмерной формой. С другой стороны, белок — это последовательность аминокислот, которая и определяет его трехмерную структуру. Структура эта очень важна, чтобы предсказать, как белки будут взаимодействовать, какие их сайты важны, чтобы осуществлять те или иные биологические функции. Прежде задача решалась экспериментально, с помощью методов рентгеновской кристаллографии. Это был долгий, дорогой и не всегда возможный процесс. 

В этой сфере даже существовали мировые соревнования, рассказывает собеседник. Вычислительные биологи предсказывали трехмерную структуру белка, зная последовательность аминокислот, а потом их результаты сравнивались с полученной экспериментально моделью. В 2020 году с большим отрывом это соревнование выиграла нейросеть. Программа AlphaFold, разработанная компанией Google DeepMind, обыграла ведущих мировых специалистов в предсказании структуры белка. И это позволит получить прорывные результаты в разработке лекарств, вакцин, и в целом в медицине: результаты человечество сможет оценить уже в ближайшем будущем.

Помощник или соперник?

Казалось бы, все это нас пока не касается. Ну, кипят в научной среде какие-то страсти, о которых большинство людей и не подозревает. Но, по факту, касается, и даже очень: мир стремительно меняется, и уже лет через 20, вполне возможно, он будет совсем другим... 

Поколение, рожденное еще в СССР, не может не помнить фильм про Электроника: «Вкалывают роботы — счастлив человек!». Предполагалось, что чем дальше будут развиваться технологии, тем в большей степени тяжелый физический труд для человека будет уходить в прошлое. Отчасти это так, но вот ИИ как раз забирает себе сферы интеллектуальные: пишет программы, картины и статьи, делает бизнес-прогнозы и диагностирует болезни зачастую лучше и быстрее человека. В творческих профессиях ценится креатив, но современные модели ИИ уже сегодня в состоянии предугадать и сымитировать самые нестандартные шаги творца-человека. 

Есть ли тут опасность? Однозначного ответа у ученых нет. 

— Доминирующим сегодня является мнение, что развитие нейросетей даст людям высокоинтеллектуальные инструменты, которые сделают сферы приложения человеческого ума гораздо более эффективными. Это, например, «второе мнение» для врача (хотя окончательное решение, безусловно, должен принимать человек). Это универсальные системы, способные одновременно решать множество производственных задач. С точки зрения повышения эффективности экономики хорошо иметь таких помощников. Нейросети расширяют и физические возможности человека. Например, разработаны интеллектуальные очки, которые вскоре изменят жизнь слабовидящих и слепых людей. А также станут помощником людей с нормальным зрением: ведь программа может сообщить множество фактов о том, что вы видите вокруг (от даты строительства исторического здания, мимо которого вы проходите, до времени прибытия на остановку нужного автобуса).

С другой стороны, закономерно возникает опасение, что в какой-то момент наш незаменимый помощник, без которого вскоре мы будем «как без рук», решит, что человек с его нерасторопным, «неповоротливым» умом ему больше не нужен... 

— Да, приходилось слышать такое мнение: мол, если ИИ способен создавать лекарства, почему бы ему по собственной воле не создать, например, биологическое оружие... Это всегда другая сторона медали в науке: атомная электростанция дает нам тепло и свет, но атомная бомба способна уничтожить множество жизней... Когда появился первый большой компьютер (он занимал целый этаж и был слабее современного смартфона), специалисты говорили: достаточно нескольких таких компьютеров, и мы перерешаем все мировые проблемы. Но оказалось, что все не так просто: об этом говорит вся история развития науки. Так что бояться развития нейросетей не нужно — по крайней мере, пока.

Как обучают нейросети

Можно ли считать ИИ личностью? 

— Не исключено, что через какое-то время эти системы можно будет так назвать. Уже сегодня создаются так называемые большие языковые генеративные модели, которые, хоть и с некоторой натяжкой, можно считать личностью — с собственными взглядами и пристрастиями.

Как учат ИИ? Александр Тузиков говорит, что во многом этот процесс похож на обучение ребенка. Методики — разные. Например, «с подкреплением». Это когда за правильное решение той или иной задачи, образно говоря, дается «вкусняшка». Что будет «печенькой», назначает программист (это может быть цифра или значок). Но программа (опять же образно) испытывает от «вкусняшки» удовольствие и готова за нее стараться. Еще один способ — состязательный, когда две сети соревнуются между собой в процессе обучения. Может ли программа, состязаясь с другой, в случае нескольких следующих друг за другом неудач, как человек, «потерять веру в себя»? Оказывается, такое бывает, и тогда ее надо «поддержать» и похвалить. Есть и вариант, когда программе в процессе обучения просто указывают на ошибку, которую надо исправить. Причем на современном этапе «учителем» может выступать как человек, так и другая, более обученная сеть. 

Как и ребенок, если его не учить, сеть может либо чему-то научиться сама, либо застыть в развитии — все зависит от стадии, на которой ее изолируют от общения. Но разница в том, что в нейросеть огромное количество данных можно загрузить за секунды, и так же за секунды передать информацию другой системе. А попробуйте «перегрузить» знания из головы профессора — в голову студенту...

— Каким вам видится будущее в «эпоху двух интеллектов»?

— Прогнозы — дело неблагодарное. За последние 5 лет, как я уже говорил, произошли огромные прорывы, и что будет еще через 5 лет, сложно предположить. Очевидно, что эти технологии будут совершенствоваться очень быстро, и государство, которое не хочет безнадежно отстать, должно их развивать. Отрадно, что в нашей стране есть понимание этого на самом высоком уровне: в Беларуси данное направление развивается давно и достаточно эффективно. Сегодня очень важно иметь соответствующие государственные программы, разрабатывать законодательство в сфере ИИ, чтобы быть на уровне тех стран, где в развитие нейросетей вкладываются огромные ресурсы. 

Александра АНЦЕЛЕВИЧ