Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - страница 166

221

См.: [Bostrom, Roache 2011].

222

Временной фактор можно было бы скорректировать с помощью соматической генной терапии, но она гораздо сложнее технически и имеет меньший потенциал, чем вмешательство на эмбриональном уровне.

223

Средний рост производительности в мировой экономике за период 1960–2000 гг. составил 4,3%; см.: [Isaksson 2007]. На повышение организационной эффективности приходится лишь часть этого роста. Конечно, некоторые сети и процессы совершенствовались гораздо более быстрыми темпами.

224

Эволюция биологического мозга ограничена многими факторами и необходимостью компромиссов, число которых резко снижается при переходе мозга «на цифровую платформу». Например, размер мозга определяется размером головы, а слишком большая голова вызовет проблемы при прохождении через родовые пути. Метаболические процессы, происходящие в таком мозгу, потребуют слишком большого расхода энергии. Степень связанности различных областей мозга также имеет стерические ограничения: объем белого вещества значительно превышает объем серого, которое оно соединяет. Отвод тепла ограничивается кровотоком и может уже находиться на пределе для приемлемого функционирования мозга. Более того, биологические нейроны являются медленными, зашумленными, нуждаются в постоянной защите и уходе, а также требуют большого количества глиальных клеток и кровеносных сосудов (из-за чего в черепной коробке становится слишком «тесно»). Обо всем это см.: [Bostrom, Sandberg 2009 b].

225

См.: [Yudkowsky 2008 a, p. 326]; более свежее обсуждение вопроса см.: [Yudkowsky 2013].

226

Для простоты интеллектуальные способности представлены на рисунке в виде однопараметрической функции. Но это не имеет значения с точки зрения обсуждаемой темы. Точно так же можно было бы, например, представить их профиль в виде гиперповерхности в многомерном пространстве.

227

См.: [Lin et al. 2012].

228

Определенный рост возможностей коллективного интеллекта можно обеспечить за счет простого увеличения количества его членов. Это позволит увеличить производительность системы как минимум за счет задач, выполнение которых можно легко распараллелить. Однако для реализации полного потенциала взрывного роста популяции придется обеспечить некоторый (не самый минимальный) уровень координации между этими членами.

229

Различия между скоростью и качеством интеллекта размываются в случаях, не относящихся к нейроморфным системам ИИ.

230

См.: [Rajab et al. 2006, p. 41–52].

231

Предположительно за счет использования конфигурируемых микросхем вместо процессоров общего назначения можно было бы увеличить скорость вычислений в нейронных сетях на два порядка; см.: [Markram 2006]. По результатам исследования климатических моделей на компьютерах, способных выполнять петафлопсы операций, оказалось, что использование кастомизированных процессоров приводит к снижению издержек в 22–24 раза, а потребности в электроэнергии падают примерно на два порядка; см.: [Wehner et al. 2008].

232

См.: [Nordhaus 2007]; есть множество обзоров различных значений закона Мура, см., например: [Tuomi 2002; Mack 2011].

233

Если развитие идет довольно медленно, разработчики проекта могут воспользоваться достижениями в других областях, например успехами или университетских исследователей в области кибернетики, или производителей микропроцессоров.

234

Вероятность возникновения алгоритмического навеса невысока, разве что появится такое экзотическое аппаратное обеспечение, как квантовые компьютеры, которые позволят запускать невозможные прежде алгоритмы. Кто-то может возразить, что примерами алгоритмического навеса являются нейронные сети и глубокое машинное обучение. В момент изобретения они были слишком затратными с точки зрения вычислительной мощности, на некоторое время оказались отложенными в сторону, а затем вновь стали востребованными — когда быстрые графические процессоры снизили затраты на их работу. И теперь они на коне.

235

Даже если продвижение к человеческому интеллектуальному уровню окажется медленным.

236

.

— это часть оптимизирующей силы, приложенной для совершенствования рассматриваемой системы. Для проекта, который реализуется в условиях относительной изоляции и не получает заметной поддержки извне, ≈ 0, даже если изначальные ресурсы (компьютеры, научные концепции, обученный персонал и т. д.) представляют собой часть мировой экономики и стали результатом многих веков развития человечества.

237

Наиболее важной среди всех когнитивных способностей зародыша ИИ является его способность выполнять интеллектуальную работу по саморазвитию, то есть способность повышать уровень своего интеллекта. (Если зародыш ИИ специализируется на улучшении другой системы, которая, в свою очередь, улучшает его, их можно рассматривать как подсистемы более крупной системы и анализировать в совокупности.)

238

Когда сопротивляемость не настолько высока, что может привести к отказу от инвестирования или переключению на другой проект.

239

Аналогичный пример обсуждается Юдковским [Yudkowsky 2008 b].

240

Поскольку входные параметры тоже растут (скажем, инвестиции в строительство новых заводов и количество людей, занятых в отрасли производства полупроводников), закон Мура как таковой не обеспечивает требуемого роста при исключении влияния этих параметров. Однако в сочетании с успехами в создании ПО допущение об удвоении возможностей систем каждые 18 месяцев может оказаться правдоподобным.