Родни Брукс.

“Пока что наши роботы не могут приблизиться по интеллекту даже к насекомым, поэтому появления суперинтеллекта в ближайшее время я не боюсь".

Президент компании RETHINK ROBOTICS.

Родни Брукс – всемирно известный специалист по робототехнике. Соучредитель компании iRobot – лидера в области производства потребительской робототехники и военных роботов.

Степень доктора computer science получил в Стэнфорде. В настоящее время – председатель и технический директор компании Rethink Robotics. Возглавлял Лабораторию ИИ, а затем – CSAIL.

Член нескольких организаций, включая AAAI, одним из основателей которой он является. Получил ряд наград за работу в области ИИ, в том числе награду Computers and Thought Award, техническую премию Инаба от IEEE за инновации, самую престижную в мире робототехники премию Эндельбергера и премию Robotics and Automation Award от IEEE.

Сыграл самого себя в фильме Эррола Мориса 1997 г. «Быстро, дешево и неуправляемо».

Мартин Форд: Еще работая в MIT, вы основали компанию iRobot. Сейчас это крупнейший дистрибьютор коммерческих роботов. Как это получилось?

Родни Брукс: iRobot я основал в 1990 г. совместно с Колином Энглом и Хелен Грейнер. Первые 14 бизнес-моделей оказались неудачными, но в 2002 г. мы нашли пару работающих вариантов. Во-первых, мы решили производить роботов для военных. Эти роботы применялись в Афганистане для осмотра пещер. Позднее во время афганских и иракских конфликтов примерно 6500 наших роботов использовались в качестве саперов.

Тогда же, в 2002 г., мы начали выпуск робота-пылесоса Roomba. К настоящему моменту продано уже более 20 млн единиц. А в 2017 г. годовой доход компании составил 884 млн долларов. Можно сказать, что это самый успешный робот-пылесос из когда-либо поставляемых на рынок. В его основе лежит интеллект насекомого, разработкой которого я начал заниматься еще в 1984 г. в МIТ.

В 2010 г. я покинул MIT и основал компанию Rethink Robotics, создающую промышленных роботов. На сегодняшний день они используются на тысячах предприятий. В отличие от множества других роботов, они совершенно безопасны и их не нужно изолировать. Более того, программное обеспечение Intera 5 позволяет роботу написать программу, реализующую то, что ему показали. Это графическая программа, которая выводит деревья поведения. При желании пользователь может ими манипулировать, внося в предложенный роботом план свои коррективы. Наши роботы используют тактильную обратную связь и зрение и работают по всему миру круглые сутки.

М. Ф.: Как возник ваш интерес к робототехнике и ИИ?

Р. Б.: Мое детство прошло в Аделаиде, в Южной Австралии. В 1962 г. мама нашла две американские детские энциклопедии из серии «Что есть что». Одна называлась «Электричество», другая – «Роботы и электронный мозг». Остаток детства я провел, используя сведения из этих энциклопедий для исследований и попыток создать интеллектуальный компьютер и, в конечном итоге, робота.

В Австралии я получил степень бакалавра математики и начал работать над кандидатской диссертацией по ИИ, но понял, что в стране нет отделов computer science. Я подал документы в три вуза, в которых, как я слышал, проводились исследования в области ИИ. Из MIT пришел отказ, а вот Университет Карнеги – Меллона и Стэнфорд были готовы меня принять. Я выбрал Стэнфорд, потому что он ближе к Австралии.

В 1977 г. началась моя работа над диссертацией по компьютерному зрению под руководством Тома Бинфорда. Затем была научно-исследовательская деятельность в Университете Карнеги – Меллона и работа в MIT, пока в 1983 г. я не вернулся в Стэнфорд в качестве кандидата на штатную должность в профессорско-преподавательском составе. Через год я стал преподавателем в MIT, где проработал 26 лет.

Именно во время первой стажировки в MIT я начал работать над интеллектуальными роботами. К моменту моего возвращения в 1984 г. я понял, как мало достигнуто в моделировании восприятия роботов. Меня вдохновили насекомые, которые со своими сотнями тысяч нейронов превосходили любого из наших роботов. Я взял их интеллект за основу для своей модели, которой занимался в течение нескольких лет.

Затем я руководил основанной Марвином Минским Лабораторией ИИ. Со временем ее объединили с Лабораторией computer science, сформировав CSAIL.

М. Ф.: Каким из своих достижений вы гордитесь больше всего?

Р. Б.: В марте 2011 г. в Японии случилось землетрясение, и приливная волна вывела из строя АЭС «Фукусима». Примерно через неделю мы узнали, что на территорию станции не могут доставить роботов, которые должны произвести осмотр и выяснить, что произошло. За 48 часов из iRobot доставили шесть роботов и обучили местную техническую команду ими управлять. Позднее мы узнали, что именно благодаря нашим роботам удалось остановить реакторы.

М. Ф.: Я помню эту историю. Я тогда сильно удивился, ведь считалось, что в Японии самые передовые разработки в области робототехники.

Р. Б.: Тогда мы все получили наглядный урок. Дело в том, что пресса представляла японские разработки более совершенными, чем они есть на самом деле.

Тысячи наших роботов в течение девяти лет применялись в зонах боевых действий. Красивым внешним видом они похвастаться не могли, функциональность на базе ИИ практически отсутствовала, но они реально работали. Большую часть своей жизни я объяснял людям, как они заблуждаются, когда после просмотра видеороликов думают, что вот-вот начнутся крупные перемены, потому что роботы займут все рабочие места и наступит массовая безработица.

Если 30 лет назад в компании Rethink Robotics не было демонстрационных образцов; наивно думать, что уже завтра мы сможем показать готовый продукт. Переход от моделей, работающих в лабораторных условиях, к реальному продукту занимает много времени. Сейчас публика восторгается беспилотными автомобилями. Но мало кто помнит, что первый автомобиль, который автономно проехал по автостраде 10 миль со скоростью более 55 миль в час, появился в 1987 г. недалеко от Мюнхена. Автомобиль, в котором водитель пользовался только педалями и совсем не трогал руль, в первый раз проехал от одного побережья США до другого в 1995 г. в рамках проекта No Hands Across America. Означает ли это, что завтра мы увидим серийные беспилотные автомобили? Нет, для их разработки требуется много времени, а люди переоценивают скорость внедрения подобных технологий.

М. Ф.: То есть вы не согласны с законом ускоряющейся отдачи Курцвейла? Вы не верите в постоянное ускорение прогресса?

Р. Б.: Глубокое обучение дает фантастические результаты, и люди со стороны искренне воспринимают это как чудо. Разговоры об экспоненциальном росте начались с закона Мура, но постепенно этот закон перестает работать, потому что нельзя до бесконечности делить пополам место на кристаллах интегральных схем. Зато постепенно возобновляются работы над компьютерной архитектурой. В течение 50 лет никто не мог позволить себе делать что-то необычное, потому что его сразу же обогнали бы конкуренты. А сейчас мы вступаем в эру компьютерной архитектуры.

Заключительная часть вышедшей в 1965 г. статьи Мура The Future of Integrated Electronics («Будущее интегрированной электроники») посвящена случаям, в которых его закон неприменим. Например, он не работает при аккумулировании энергии.

Десять лет назад на этом обожглись венчурные инвесторы из Кремниевой долины, которые были уверены, что закон Мура работает везде, в том числе и в зеленых технологиях. Но зеленые технологии опираются на объем и энергию. Это не та ситуация, когда на физически вдвое меньшем пространстве все равно можно хранить все тот же объем информации.

Фундаментальный для глубокого обучения метод обратного распространения разработан еще в 1980 гг. А фантастические результаты с его помощью были получены через 30 лет. А тогда, в 1980-х гг., от этого метода хотели отказаться, потому что он ничего не давал. По этой причине отказывались от сотен вещей. Но случилось так, что в комбинации с ограничениями на значения весов, увеличением числа слоев и ростом вычислительных ресурсов метод обратного распространения дал интересные результаты.

Тем не менее успехи глубокого обучения не могут продолжаться вечно. Все имеет предел. И Рэю Курцвейлу не придется в ближайшее время загружать свое сознание в компьютер. Биологические системы работают по другим принципам. Они опираются на сотни алгоритмов. И чтобы добиться прогресса в этой области, нужно создать эти сотни алгоритмов. Поэтому при каждой встрече с Курцвейлом я напоминаю ему, что он рано или поздно умрет.

М. Ф.: Это очень грубо.

Р. Б.: Я тоже умру. Только я в этом не сомневаюсь, а он принадлежит к людям, которые превращают технологию в религию. Миллиардеры из Кремниевой долины финансируют компании, дающие возможность загрузить свое сознание в машину, как обещает Рэй Курцвейл. Но я уверен, что еще много веков мы будем оставаться обычными смертными.

М. Ф.: С этим не поспоришь. А как быстро на рынок могут выйти беспилотные автомобили? Говорят, что компания Google уже запустила первые образцы в Аризоне.

Р. Б.: Подробностей я пока не знаю, но этот процесс тоже займет намного больше времени, чем кажется на первый взгляд. Города Маунтин-Вью (Калифорния) и Феникс (Аризона) сильно отличаются от других городов США. Там могут испытываться демонстрационные версии, но до появления реальной услуги, приносящей прибыль, пройдет минимум несколько лет. Под прибылью я имею в виду заработок почти с той же скоростью, с которой Uber теряет деньги. В прошлом году эта сумма составила 4,5 млрд долларов.

М. Ф.: То есть вы хотите сказать, что поскольку Uber теряет деньги на каждой поездке, переход к беспилотным автомобилям – это нерациональная бизнес-модель?

Р. Б.: Сегодня утром я читал, что средняя почасовая заработная плата водителя Uber составляет 3,37 доллара. Это не такая большая сумма, чтобы ради ее экономии заменять водителей дорогими датчиками. При этом у нас пока нет реальной модели беспилотного автомобиля. Компания Google ставит на крышу своим машинам кучу дорогих датчиков, Tesla попробовала использовать встроенные камеры и тоже потерпела неудачу. Нет, мы можем посмотреть впечатляющие демонстрации, но все это заранее подготовлено. Как и видеоролики с японскими роботами.

М. Ф.: Вы сейчас говорите о фальсификации?

Р. Б.: Нет. Просто публике показывают красивую картинку, оставляя за кадром множество деталей. Люди самостоятельно дорисовывают скрытое, делают обобщения и приходят к выводам, которые не имеют отношения к реальности.

Например, в отличие от Феникса, в котором проводилась демонстрация, улицы Кембриджа, штат Массачусетс, в котором я живу, забиты машинами. И, как правило, движение на них одностороннее. Я не могу даже представить, как осуществить посадку в беспилотный автомобиль у меня в районе. Он подберет пассажира посреди дороги? Или займет автобусную полосу? Обычно ожидающее пассажира такси блокирует дорогу, значит, беспилотный автомобиль должен быть быстрым, чтобы не вызывать возмущения остальных участников дорожного движения. Мне кажется, что даже в Фениксе долгое время посадка и высадка будет осуществляться только в специально выделенных местах. Беспилотные автомобили не могут просто встроиться в существующую дорожную сеть.

Компания Uber уже начала создавать специальные места для своих такси. Новую систему пробовали в Сан-Франциско и Бостоне, и теперь она применяется уже в шести городах, где в любую погоду приходится стоять в очереди в ожидании своего такси.

Люди думают, что беспилотные автомобили отличаются от обычных только отсутствием водителя. На самом деле для перехода к ним нужны серьезные преобразования. Вспомните, как изменились наши города после появления автомобилей.

М. Ф.: Сколько времени может потребоваться, чтобы получить беспилотный эквивалент Uber?

Р. Б.: Это будет постепенный процесс. Сначала, скорее всего, пассажирам придется идти в указанную точку. Как при аренде автомобилей от Zipcar, которые стоят на специально выделенных для них парковочных местах. Я не знаю, увижу ли я при жизни множество беспилотных автомобилей, курсирующих по городам. Для зарядки беспилотных автомобилей нужно создать соответствующую инфраструктуру.

М. Ф.: Мне приходилось слышать, что беспилотное такси появится лет через пять. Вы не согласны?

Р. Б.: Да. Возможно, будут реализованы некоторые аспекты этого сервиса, но до эквивалента обычных такси еще далеко. Для начала потребуется множество новых компаний, которые будут заниматься поддержкой. Скорее всего, пассажир будет общаться с машиной голосом. Кроме того, требуется система регулирования. На какие команды пассажира будет реагировать машина? Будет ли она принимать сообщения от ребенка? Сейчас вы можете посадить в такси 12-летнего мальчика и попросить доставить его по указанному адресу. С беспилотными автомобилями это, скорее всего, станет невозможным.

М. Ф.: Давайте вернемся к интеллекту насекомых. Я всегда считал, что они – хорошо запрограммированные биологические роботы. Приближаются ли роботы к тому, на что способно насекомое? И приближает ли это нас к суперинтеллекту?

Р. Б.: Пока что наши роботы не могут приблизиться по интеллекту даже к насекомым, поэтому появления суперинтеллекта в ближайшее время я не боюсь. Мы не можем воспроизвести способности насекомых к обучению и адаптации и повторить их навыки.

М. Ф.: Вспомните 1990-е гг., когда создавалась компания iRobot. Оправдал ли прогресс в области робототехники ваши ожидания или вы разочарованы?

Р. Б.: Когда в 1977 г. я приехал в США, меня действительно интересовали роботы, но в итоге я занялся компьютерным зрением. На тот момент в мире существовало три мобильных робота. Один в Стэнфорде, где Ханс Моравек заставил его пройти 18 метров за 6 часов, второй – в Лаборатории реактивного движения НАСА (JPL), а третий – в Лаборатории анализа и архитектуры систем (LAAS) в Тулузе, Франция.

Сейчас компания iRobot выпускает миллионы мобильных роботов в год, и я счастлив видеть, как далеко все зашло. Наши достижения не выглядят как что-то особенное только потому, что за тот же период времени произошел переход от мейнфреймов размером с комнату к миллиардам смартфонов.

М. Ф.: Я знаю, что вы работали не только над интеллектом насекомых, но и над созданием роботизированных рук. Какой прогресс достигнут в этой области?

Р. Б.: Да, я хотел разграничить работу над мобильными коммерческими роботами в iRobot и занятия с моими студентами, поэтому в MIT я переключился на человекоподобных существ и руки. Работа продвигается медленно. Есть достижения, но это всегда решение каких-то узких задач.

М. Ф.: Проблемы в аппаратном или программном обеспечении? В конструкции или управлении?

Р. Б.: Это целый ряд параллельно идущих проблем. Нужен одновременный прогресс в конструкции, материалах поверхности, встроенных датчиках и алгоритмах управления ими. В видеороликах, демонстрирующих новые роботизированные руки, зачастую их держит человек. И по факту все, что там показывается, можно было бы с таким же успехом сделать с помощью маленькой пластиковой игрушки с манипулятором. То есть у нас отсутствует ключевой компонент.

М. Ф.: Я видел отчеты, согласно которым с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением роботы осваивают новые навыки, практикуясь или даже просто просматривая обучающие видео на YouTube.

Р. Б.: Нам показывают лабораторные демонстрации. В компании DeepMind есть группа, работающая с нашими роботами. Недавно они опубликовали несколько интересных работ по тактильной обратной связи, где роботы прикрепляют зажимы к различным вещам. Это результат многомесячной работы команды исследователей. При этом любой здоровый человек, которому один раз показали, как это делается, сразу же справится с задачей. Роботы и близко не показывают подобных результатов.

Люди говорят, что сборка мебели из IKEA – отличный тест для роботов. Когда я делал это у себя дома, мне пришлось выполнить примерно 200 различных операций. Если взять роботов нашего производства, придется плотно работать несколько месяцев, чтобы получить грубую демонстрацию одной из этих 200 задач. Вот так обстоят дела в реальности.

М. Ф.: А можем ли мы в ближайшее десятилетие ожидать прорыва в области робототехники и ИИ?

Р. Б.: Прорывы совершаются неожиданно. Глубокое обучение – замечательная технология. Она позволила нам сделать фантастический шаг вперед и начать использовать речевые системы для Amazon Echo и Google Home. Его потенциал этим не исчерпывается, но все равно что-то придет ему на смену лет через десять.

М. Ф.: Под глубоким обучением вы подразумеваете нейронные сети, использующие метод обратного распространения ошибки?

Р. Б.: Да, нейронные сети со множеством слоев.

М. Ф.: Может, на смену придут нейронные сети, но с другим алгоритмом или байесовские сети?

Р. Б.: Возможно. Но я гарантирую, что в течение 10 лет появится новое направление, которое приведет к появлению других технологий. Я пока не знаю, какими они будут, но могу сказать о влиянии рынка, основой для которого послужат появляющиеся уже сейчас глобальные тенденции.

Например, резко меняется соотношение пожилых людей и людей трудоспособного возраста. В разных источниках встречаются цифры от 9: 1 до 2: 1. Количество пожилых людей в мире растет. И рынок будет стремиться помогать им. В Японии на выставках робототехники мы уже видели множество лабораторных демонстраций роботов, помогающих выполнять простые задачи, например, вставать с кровати, заходить в ванную и другие повседневные вещи. Сейчас этим занимаются сиделки, но так как доля трудоспособного населения сокращается, в какой-то момент для удовлетворения этой потребности просто не окажется рабочей силы. А значит, начнется производство роботов для помощи пожилым людям.

М. Ф.: Сегмент ухода за пожилыми людьми – действительно огромная возможность для индустрии робототехники и ИИ, но для такой деятельности необходима большая ловкость.

Р. Б.: Разумеется, сиделку нельзя просто взять и заменить роботизированной системой. Но спрос на такие вещи будет огромным, а значит, мотивированные люди начнут искать решение.

Кроме того, мне кажется, что увеличится спрос на строительные работы, потому что урбанизация идет с невероятной скоростью. Мы же до сих пор используем в строительстве множество методик, изобретенных еще римлянами. Тут явно есть место для технологических новшеств.

М. Ф.: Нас ждут роботы-строители или масштабная 3D-печать?

Р. Б.: 3D-печать может пригодиться. Никто не будет печатать целые здания, но вполне возможно печатать предварительно сформированные компоненты. Гораздо больше деталей будет изготавливаться вне стройплощадок, что, в свою очередь, приведет к инновациям в доставке, подъеме и перемещении.

Уже пошли разговоры о городском фермерстве и о переводе сельского хозяйства с полей на фабрики. Здесь может пригодиться машинное обучение. Современные вычислительные мощности позволяют создать замкнутый цикл, обеспечивающий семена питательными веществами и условиями, в которых они нуждаются, и выращивать еду, не беспокоясь о погоде на улице. Я думаю, что изменение климата приведет к новым вариантам автоматизации сельского хозяйства.

М. Ф.: А как насчет бытовых роботов? Тех самых, которые приносят вам пиво.

Р. Б.: Генеральный директор компании iRobot Колин Энгл говорит об этом уже 28 лет. Но нам еще долго придется ходить за пивом самостоятельно.

М. Ф.: Может ли когда-либо появиться действительно универсальный потребительский робот, который будет делать жизненно необходимые вещи?

Р. Б.: Робот-пылесос Roomba можно считать незаменимым? Нет. Но он приносит пользу при достаточно низких затратах. Хотя речь идет не о необходимости, а об уровне удобства.

М. Ф.: Когда появится робот, который может не только перемещаться и пылесосить полы?

Р. Б.: Если бы я это знал! И никто не знает. Публику пугают роботами, захватывающими мир, а мы даже не можем ответить на вопрос, когда они научатся приносить пиво.

М. Ф.: Я недавно читал статью, в которой исполнительный директор компании Boeing Деннис Мюленбург говорит, что в следующем десятилетии людей будут перевозить автономные такси-дроны.

Р. Б.: С таким же успехом можно сказать, что у нас будут летающие машины. Бывший генеральный директор компании Uber Трэвис Каланик объявлял, что к 2020 г. у них появятся летающие такси. Но ничего подобного явно не произойдет. Это не значит, что автономный личный транспорт невозможен в принципе. У нас уже есть вертолеты и другие машины, которые могут надежно перемещаться с места на место без пилота. Их выход на массовый рынок зависит от экономики.

М. Ф.: Достижим ли сильный ИИ? И когда, по вашим оценкам, мы приблизимся к его созданию?

Р. Б.: Я считаю сильный ИИ возможным. И по моим оценкам, это будет 2200 г., но я могу ошибаться.

М. Ф.: Какие препятствия нужно для этого преодолеть?

Р. Б.: Я уже упоминал о недостатке ловкости. Для понимания мира важна способность ориентироваться в нем и манипулировать объектами, при этом физическим контекстом дело не ограничивается. Например, ни один робот или ИИ-система не знает, чем, кроме цифры в календаре, сегодняшний день отличается от вчерашнего. У них нет воспоминаний о личном опыте, нет понимания долгосрочных целей и постепенного продвижения к ним. Любая современная программа ИИ напоминает слабоумного гения, живущего исключительно настоящим. А раз сильный ИИ эквивалентен человеку, он должен полностью осознавать эти вещи.

В 1980-х гг. целое сообщество занималось моделированием адаптивного поведения. Я тоже принимал в этом участие. Особого прогресса с тех пор нет, мы даже не можем указать, в какую сторону следует двигаться. Сейчас над этим никто не работает, хотя есть люди, утверждающие, что они продвигают сильный ИИ. Мы думаем, что мы особенные и живем в золотые времена. Но так думали и многие до нас.

М. Ф.: Существуют опасения, что Китай обгонит нас в сфере ИИ благодаря более многочисленному населению и, как следствие, большему количеству данных, а также отсутствию строгих правил, касающихся конфиденциальности. Как вы думаете, вступаем ли мы в новую гонку вооружений?

Р. Б.: Соревнование в этой сфере неизбежно. Оно было между компаниями и будет между странами.

М. Ф.: Опасно ли для стран Запада, если лидером в этой сфере окажется такая страна, как Китай?

Р. Б.: Я не думаю, что все так просто. Мы увидим неравномерное использование ИИ-технологий. Например, в Китае уже сейчас лица распознаются способом, неприемлемым в США. Что касается процессоров AI chip, здесь отставание непозволительно. Но для поддержания темпа нужны ресурсы.

Между тем политики говорят, что нам нужно больше работников угольной промышленности. Научные же бюджеты сокращаются, меньше финансируются даже такие места, как Национальный институт стандартов и технологий. Эти отсталые взгляды приносят вред.

М. Ф.: Но ведь ИИ и робототехника несут в себе не только благо. Многие считают, что мы на пороге новой промышленной революции. Как вы оцениваете влияние новых технологий на рынок труда и экономику?

Р. Б.: Влияет не сам ИИ, а то, как его используют. Влияет оцифровка мира и создание новых решений. Например, в США на большей части платных дорог и мостов оплата принимается автоматически, а раньше это делали люди. На лобовое стекло теперь ставится метка с цифровой подписью автомобиля, а ИИ-система с глубоким обучением позволяет надежно ее прочитать. Это достижение в сфере компьютерного зрения позволило избавиться от сборщиков платы за проезд. Причем при оплате можно обойтись даже без физического предоставления кредитной карты, и не требуются автомобили, чтобы доставлять деньги в банк, когда есть цифровая логистическая цепь.

Как видите, для автоматизации работы сборщика оплаты за проезд потребовался целый набор цифровых компонентов. ИИ всего лишь один из них. И замена человека на ИИ-систему произошла не за одну ночь. Это постепенный процесс, который медленно модифицирует рынки труда.

М. Ф.: Цифровые сети закроют много вакансий, не требующих высокой квалификации?

Р. Б.: Есть ряд недооцененных вещей, необходимых для поддержания нашего общества, таких как помощь пожилым людям и инвалидам. Школьные учителя лишены признания и достойной заработной платы. И я не знаю, как сделать эту работу экономически выгодной. Раз часть рабочих мест исчезнет из-за автоматизации, как мы можем распознать и оценить по достоинству рабочие места, которым такая опасность не угрожает?

М. Ф.: То есть вы считаете, что массовая безработица нам не опасна. Но мне кажется, что исчезнет много престижных рабочих мест. Офисный сотрудник с высшим образованием окажется не у дел, в то время как горничная в отеле продолжит спокойно работать.

Р. Б.: Может быть и такое. Но причина будет не в ИИ, а в массовом переходе к цифровым решениям.

М. Ф.: Но ведь именно на этой платформе будет развернут ИИ, что приведет к ускорению процесса.

Р. Б.: Да, при наличии подходящей платформы развернуть ИИ проще. Но эта платформа базируется на компонентах, которые могут быть взломаны кем угодно.

М. Ф.: Раз речь зашла о безопасности, о чем еще имеет смысл беспокоиться?

Р. Б.: Основной вопрос связан именно с безопасностью. Меня волнует отказ от безопасности и конфиденциальности цифровых цепочек, который мы добровольно совершили в обмен на простоту использования технологий. Мы уже видели применение социальных сетей в качестве оружия. Вероятнее всего, мы увидим агрессию не от ИИ, а от людей, использующих его.

М. Ф.: А что вы думаете по поводу вооружения роботов и дронов? Стюарт Рассел снял об этом довольно страшный фильм «Роботы-убийцы».

Р. Б.: Сегодня такие вещи вполне возможны, ИИ для них не нужен. Фильм был импульсивной попыткой сказать, что роботы и война – плохая комбинация. Я считаю немного по-другому. Робот может дожидаться, пока в него выстрелят, и стрелять только в ответ. Парень 19 лет в чужой стране в темное время суток, когда вокруг полно вооруженных людей, такой роскоши себе позволить не может.

Говорят, что проблему можно решить, запретив применение ИИ в армии. На самом деле нужно понять, чего мы не хотим, определиться с проблемой, которая не связана с ИИ. Скажем, наш следующий полет на Луну будет зависеть от ИИ и машинного обучения, но в 1960-х гг. мы справились и без этого.

М. Ф.: Что вы думаете о проблеме контроля сильного ИИ и о комментариях Илона Маска?

Р. Б.: Когда в 1789 г. жители Парижа впервые увидели воздушный шар, они были обеспокоены тем, что там, наверху, из людей высасывают души.

Я написал эссе The Seven Deadly Sins of Predicting the Future of AI[23] («Семь смертных грехов в предсказании будущего ИИ»), и все эти грехи крутятся вокруг вышесказанного. Люди представляют точно такой же мир, как сейчас, но с суперразумом в центре. На самом же деле нас ждет видоизмененный мир.

М. Ф.: Нужно ли будет регулировать технологические прорывы, когда они произойдут?

Р. Б.: Как я уже говорил, регулировать нужно действия, а не инструменты. Должны ли мы прекратить исследования на оптических компьютерах, позволяющих намного быстрее выполнять матричное умножение и быстрее применять глубокое обучение? Нет, это безумие. Будет ли разрешено беспилотным грузовым автомобилям становиться на длительную стоянку в переполненных районах Сан-Франциско? Это уже нужно регулировать. А технологии лучше оставить в покое.

М. Ф.: Учитывая все вышесказанное, полагаю, вас можно назвать оптимистом? Вы верите, что преимущества всего этого перевесят любые риски?

Р. Б.: Конечно. Мир уже перенаселен, и чтобы выжить, мы должны идти этим путем. Меня сильно беспокоит снижение уровня жизни, потому что по мере старения населения перестанет хватать рабочей силы. Меня волнуют вопросы безопасности и конфиденциальности.

Голливудская идея владычества сильного ИИ уже давно захватила умы, и мы тратим ресурсы на решение неактуальной проблемы, в то время как нужно беспокоиться о сегодняшних опасностях и рисках.