Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект

Первое издание моего учебника по ИИ, написанного в соавторстве с Питером Норвигом, в настоящее время директором Google по науке: Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 1st ed. (Prentice Hall, 1995).

Робинсон разработал алгоритм разрешения, который может, при наличии времени, доказать любое логическое следствие из комплекса логических утверждений первого порядка. В отличие от предыдущих алгоритмов, он не требует преобразования в пропозиционную логику. J. Alan Robinson, “A machine-oriented logic based on the resolution principle,” Journal of the ACM 12 (1965): 23–41.

Артур Самуэль, американский первопроходец компьютерной эры, начал карьеру в IBM. В статье, посвященной его работе с шашками, впервые был использован термин машинное обучение, хотя Алан Тьюринг еще в 1947 г. говорил о «машине, способной учиться на опыте». Arthur Samuel, “Some studies in machine learning using the game of checkers”, IBM Journal of Research and Development 3 (1959): 210−29.

Так называемый Отчет Лайтхилла привел к отмене финансирования исследования ИИ везде, кроме Эдинбургского и Сассекского университетов: Michael James Lighthill, “Artificial intelligence: A general survey,” in Artificial Intelligence: A Paper Symposium (Science Research Council of Great Britain, 1973).

CDC 6600 занимал целую комнату, а его стоимость была эквивалентна $20 млн. Для своего времени он был невероятно мощным, хотя и в миллион раз менее мощным, чем iPhone.

После победы DeepBlue над Каспаровым по крайней мере один комментатор предсказал, что в го подобное произойдет не раньше чем через сто лет: George Johnson, “To test a powerful computer, play an ancient game,” The New York Times, July 29, 1997.

Очень легкое для понимания описание развития ядерной технологии см. в: Richard Rhodes, The Making of the Atomic Bomb (Simon & Schuster, 1987).

Простой алгоритм контролируемого обучения может не обладать таким эффектом, если не имеет оболочки в виде платформы A/B тестирования (обычного инструмента онлайнового маркетинга). Алгоритмы решения проблемы многорукого бандита и алгоритмы обучения с подкреплением окажут это воздействие, если будут работать с явным представлением состояния пользователя или неявным представлением в плане истории взаимодействий с пользователем.

Некоторые считают, что корпорации, ориентированные на максимизацию прибыли, уже являются вышедшими из-под контроля искусственными сущностями. См., например: Charles Stross, “Dude, you broke the future!” (keynote, 34th Chaos Communications Congress, 2017). См. также: Ted Chiang, “Silicon Valley is turning into its own worst fear,” Buzzfeed, December 18, 2017. Эта мысль углубленно исследуется в сб.: Daniel Hillis, “The first machine intelligences,” in Possible Minds: Twenty-Five Ways of Looking at AI, ed. John Brockman (Penguin Press, 2019).

Для своего времени статья Винера была редким примером расхождения с господствующим представлением, что любой технологический прогресс во благо: Norbert Wiener, “Some moral and technical consequences of automation,” Science 131 (1960): 1355–58.

Сантьяго Рамон-и-Кахаль в 1894 г. предположил, что изменения синапсов являются признаком обучения, но эта гипотеза была экспериментально подтверждена только в конце 1960-х гг. См.: Timothy Bliss and Terje Lomo, “ Long-lasting potentiation of synaptic transmission in the dentate area of the anaesthetized rabbit following stimulation of the perforant path,” Journal of Physiology 232 (1973): 331–56.

Краткое введение см. в статье: James Gorman, “Learning how little we know about the brain,” The New York Times, November 10, 2014. См. также: Tom Siegfried, “There’s a long way to go in understanding the brain,” ScienceNews, July 25, 2017. Специальный выпуск журнала Neuron в 2014 г. (vol. 94, pp. 933−1040) дает общее представление о множестве подходов к пониманию головного мозга.

Наличие или отсутствие сознания – активного субъективного опыта – безусловно, принципиально важно для нашего отношения к машинам с точки зрения морали. Даже если бы мы знали достаточно, чтобы сконструировать сознающие машины или обнаружить тот факт, что нам это удалось, то столкнулись бы со множеством серьезных нравственных проблем, к решению большинства из которых не готовы.

Данная статья одной из первой установила четкую связь между алгоритмами обучения с подкреплением и нейрофизиологической регистрацией: Wolfram Schultz, Peter Dayan, and P. Read Montague, “A neural substrate of prediction and reward,” Science 275 (1997): 1593–99.

Исследования внутричерепной стимуляции проводились в надежде найти средства лечения различных психических болезней. См., например: Robert Heath, “Electrical self-stimulation of the brain in man,” American Journal of Psychiatry 120 (1963): 571–77.

Пример биологического вида, который может исчезнуть из-за зависимости: Bryson Voirin, “Biology and conservation of the pygmy sloth, Bradypus pygmaeus,” Journal of Mammalogy 96 (2015): 703–7.

Появление понятия эффект Болдуина в эволюции обычно связывается со следующей статьей: James Baldwin, “A new factor in evolution,” American Naturalist 30 (1896): 441–51.

Основная идея эффекта Болдуина также описывается в работе: Conwy Lloyd Morgan, Habit and Instinct (Edward Arnold, 1896).

Современный анализ и компьютерная реализация, демонстрирующие эффект Болдуина: Geoffrey Hinton and Steven Nowlan, “How learning can guide evolution,” Complex Systems 1 (1987): 495–502.

Дальнейшее раскрытие эффекта Болдуина в компьютерной модели, включающей эволюцию внутренней цепи сигнализации о вознаграждении: David Ackley and Michael Littman, “Interactions between learning and evolution,” in Artificial Life II, ed. Christopher Langton et al. (Addison-Wesley, 1991).

Здесь я указываю на корни нашего сегодняшнего понимания разума, а не описываю древнегреческое понятие нус, или «ум», имеющее много связанных друг с другом значений.

Цит. в пер. Н. Брагинской. – Прим. пер.

Цит. по: Aristotle, Nicomachean Ethics, Book III, 3, 1112b.

Кардано, один из первых европейских математиков, занимавшихся отрицательными числами, разработал раннюю математическую трактовку вероятности в играх. Он умер в 1576 г., за 87 лет до опубликования своего труда: Gerolamo Cardano, Liber de ludo aleae (Lyons, 1663).

Работу Арно, впервые изданную анонимно, часто называют «Логикой Пор-Рояля» [по названию монастыря Пор-Рояль, аббатом которого являлся Антуан Арно. – Прим. пер.]: Antoine Arnauld, La logique, ou l’art de penser (Chez Charles Savreux, 1662). См. также: Blaise Pascal, Pensées (Chez Guillaume Desprez, 1670).

Понятие полезности: Daniel Bernoulli, “Specimen theoriae novae de mensura sortis,” Proceedings of the St. Petersburg Imperial Academy of Sciences 5 (1738): 175–92. Идея Бернулли о полезности вытекает из рассмотрения случая с купцом Семпронием, делающим выбор между перевозкой ценного груза одним судном или его разделением между двумя судами из соображения, что каждое судно имеет 50 %-ную вероятность затонуть в пути. Ожидаемая денежная полезность двух решений одинакова, но Семпроний, очевидно, предпочитает решение с двумя судами.

По большинству свидетельств, сам фон Нейман не изобретал эту архитектуру, но его имя значилось на начальном варианте текста влиятельного отчета, описывающего вычислительную машину с запоминаемой программой EDVAC.

Работа фон Неймана и Моргенштерна во многих отношениях является фундаментом современной экономической теории: John von Neumann and Oskar Morgenstern, Theory of Games and Economic Behavior (Princeton University Press, 1944).

Предположение, что полезность есть сумма дисконтируемых вознаграждений, было сделано в форме математически приемлемой гипотезы Полом Самуэльсоном: Paul Samuelson, “A note on measurement of utility,” Review of Economic Studies 4 (1937): 155–61. Если s_>0, s_>1, … – последовательность состояний, то полезность в этой модели есть U (s_>0, s_>1, …) = ∑_>tƴ ^>tR (s_>t), где ƴ – коэффициент дисконтирования, а R – функция вознаграждения, описывающая желательность состояния. Наивное применение этой модели редко согласуется с оценкой реальными индивидами желательности нынешнего и будущего вознаграждений. Тщательный анализ см. в статье: Shane Frederick, George Loewenstein, and Ted O’Donoghue, “Time discounting and time preference: A critical review,” Journal of Economic Literature 40 (2002): 351–401.

Морис Алле, французский экономист, предложил сценарий принятия решения, в котором человек последовательно нарушает аксиомы фон Неймана – Моргенштерна: Maurice Allais, “Le comportement de l’homme rationnel devant le risque: Critique des postulats et axiomes de l’école américaine,” Econometrica 21 (1953): 503–46.

Введение в анализ принятия неколичественных решений см. в: Michael Wellman, “Fundamental concepts of qualitative probabilistic networks,” Artificial Intelligence 44 (1990): 257–303.

Я вернусь к рассмотрению свидетельств человеческой иррациональности в главе 9. Основные работы по данной теме: Allais, “Le comportement”; Daniel Ellsberg, Risk, Ambiguity, and Decision (PhD thesis, Harvard University, 1962); Amos Tversky and Daniel Kahneman, “Judgment under uncertainty: Heuristics and biases,” Science 185 (1974): 1124–31.

Следует понимать, что это мысленный эксперимент, который невозможно поставить на практике. Выбор разных вариантов будущего никогда не предстает во всех деталях, и люди никогда не имеют роскошной возможности подробнейшим образом исследовать и оценить эти варианты, прежде чем выбирать. Мы получаем лишь краткие резюме, скажем, «библиотекарь» или «шахтер». Когда человек делает такой выбор, то в действительности ему предлагается сравнить два распределения вероятности по полным вариантам будущего, один из которых начинается с выбора «библиотекарь», а другой – с выбора «шахтер», причем каждое распределение предполагает оптимальные действия со стороны данного человека в рамках каждого будущего. Очевидно, сделать такой выбор непросто.

Первое упоминание о рандомизированной стратегии в играх: Pierre Rémond de Montmort, Essay d’analyse sur les jeux de hazard, 2nd ed. (Chez Jacques Quillau, 1713). В книге упоминается некий монсеньор де Вальдграв в качестве автора оптимального рандомизированного решения для карточной игры Ле Гер. Сведения о личности Вальдграва раскрываются в статье: David Bellhouse, “The problem of Waldegrave,” Electronic Journal for History of Probability and Statistics 3 (2007).

Задача полностью определяется, если задать вероятность того, что Алиса забивает гол в каждом из следующих четырех случаев: если она бьет вправо от Боба, и Боб бросается вправо или влево, и если она бьет влево от Боба, и он бросается вправо или влево. В данном случае эти вероятности составляют 25, 70, 65 % и 10 % соответственно. Предположим, что стратегия Алисы – бить вправо от Боба с вероятностью p и влево с вероятностью 1 – p, тогда как Боб бросается вправо с вероятностью q и влево с вероятностью 1 – q. Выигрыш Алисы: U_>A = 0,25 pq + 0,70 p (1 − q) + 0,65 (1 − p)q + 0,10 (1 − p) (1 − q), Боба: U_>B = −U_>A. В равновесии ∂U_>A/∂p = 0 and ∂U_>B/∂q = 0, что дает p = 0,55 и q = 0,60.

Исходную задачу теории игр предложили Меррил Флуд и Мелвин Дрешер в RAND Corporation. Такер увидел матрицу выигрышей, зайдя к ним в кабинет, и предложил сопроводить ее «историей».

Специалисты теории игр обычно говорят, что Алиса и Боб смогли сотрудничать друг с другом (отказались давать показания) или предать подельника. Мне эти определения кажутся вводящими в заблуждение, поскольку «сотрудничество друг с другом» не тот выбор, который каждый агент может сделать индивидуально, а также из-за влияния общепринятого выражения «сотрудничать с полицией», когда за сотрудничество можно получить более легкий приговор и т. д.

Интересное решение на основе доверия для дилеммы заключенного и других игр см.: Joshua Letchford, Vincent Conitzer, and Kamal Jain, “An ‘ethical’ game-theoretic solution concept for two-player perfect-information games,” in Proceedings of the 4th International Workshop on Web and Internet Economics, ed. Christos Papadimitriou and Shuzhong Zhang (Springer, 2008).

Источник трагедии общих ресурсов: William Forster Lloyd, Two Lectures on the Checks to Population (Oxford University, 1833).

Современное рассмотрение темы в контексте глобальной экологии: Garrett Hardin, “The tragedy of the commons,” Science 162 (1968): 1243–48.

Весьма вероятно, что, даже если бы мы попытались создать интеллектуальные машины на основе химических реакций или биологических клеток, объединения этих элементов оказались бы реализацией машины Тьюринга нетрадиционным способом. Вопрос о том, является ли объект универсальным компьютером, никак не связан с вопросом о том, из чего он сделан.

Эпохальная статья Тьюринга дает определение понятию, в настоящее время известному как машина Тьюринга, основополагающему в компьютерной науке. Entscheidungsproblem, или проблема принятия решения, в названии статьи есть проблема выбора следования в логике первого порядка: Alan Turing, “On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem,” Proceedings of the London Mathematical Society, 2nd ser., 42 (1936): 230–65.

Хорошее исследование отрицательной емкости от одного из ее изобретателей: Sayeef Salahuddin, “Review of negative capacitance transistors”, in International Symposium on VLSI Technology, Systems and Application (IEEE Press, 2016).