HUMANITY. Глава 1: Управляемая эволюция

HUMANITY. Глава 1: Управляемая эволюция

До появления человечества эволюция была в первую очередь биологической. Живые существа приспосабливались к окружающей среде, вырабатывая в себе качества, которые помогали им выживать. Но как только появился человек, эволюция обрела новый уровень, помимо биологического. Уровень технологический.

Многие называют технологию - управляемой эволюцией, и в этом они правы. Человек перестал быть животным и начал свой путь как человека в тот момент, когда впервые взял некую часть внешней среды и использовал в своих целях, создав тем самым технологию.

Человек впервые взял в свои руки объект внешней среды и начал использовать его иначе, чем задумано природой. Первый акт такого применения создал возможность, закрепленную в опыте, которая в свою очередь создала первичное понимание. Понимание новых характеристик, которые могут иметь объекты помимо своего базового естественного значения, чтобы помогать человеку решать его задачи. Палка, нейтрально лежащая на земле, является лишь объектом природы. Но мозг существа, который способен задавать для существующих объектов новые характеристики и смыслы, превращает палку в инструмент, когда человек берет ее в руки и превращает в орудие труда. Главная функция человеческого разума, которая проявилась тогда, в колыбели развития нас как вида - это создание дополненной реальности поверх существующей, что позволило наделять существующие естественные объекты новыми функциями, качествами и характеристиками. К понятию дополненной реальности мы еще будем возвращаться.

Началось все с палки и камня, а продолжилось всем тем, что мы знаем, как технологическая цивилизация. Фактически, история развития человечества всегда определялась историей развития технологий. И чтобы проследить динамику того, по какой дороге и через какие ключевые этапы идет человечество, нужно понять, каким образом человек создавал технологии, какой смысловой вектор направляет этот процесс.

Если упростить, все развитие технологий человеком - от самого начала до конца - делится всего на три этапа. И я о них сейчас расскажу.

ПЕРВЫЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ: Инструмент в руках.

Здесь все очень просто. Человек как биологическое существо - ограничен в своих физических возможностях. Он лишен многого из того, чем оснащены другие представители живой природы. У него нет крепкой бронированной шкуры, когтей и клыков, способности видеть ночью и так далее. Однако у человека оказалось нечто иное - возможность дополненной реальности, создающая технологии. Поэтому человек получил возможность вложить в свои руки то, чем не обладал ранее. Заточенный камень в руках - нож, стал аналогом зубов и когтей. Крепкая и теплая шкура животного, надетая на себя - одежда - стала аналогом брони, защищающей от холода и опасных воздействий. Костер, факел в руках - стали аналогом ночного зрения, а также оружием, перед которым в страхе разбегались многие хищники, по факту, это стало первым подчинением живым существом целой стихии, могущественной природной силы.

Далее это получило огромное развитие. Мы создали мириады инструментов, которые наделяли наши руки многократной силой (рычаг), остротой (топоры, мечи, ножи), творческим потенциалом (краски, кисти, перья) и так далее. Мы смогли создать для себя новые возможности с помощью этих технологий - если ты посмотришь вокруг себя, ты увидишь огромное количество таких инструментов, без многих из которых ты не сможешь представить своей жизни.

Но настал момент в истории, когда технологии пошли дальше.

ВТОРОЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ. Инструмент вместо рук

Несмотря на то, что различные инструменты дополняли возможности нашего тела (имеются в виду не только руки, конечно же - просто руки являются одним из ярчайших примеров), они все равно присоединялись к телу, имеющему физические ограничения, поэтому эти ограничения распространялись и на действие самих инструментов. Молотом можно крошить камень, но сила молота имеет пределы силы человеческих рук. Несмотря на то, что вес молота, твердость структуры и форма ударной части позволяют умножить результативность физической силы человека на несколько порядков, это все равно ограничено.

И технологии пошли дальше - мы захотели создавать инструменты, которые подсоединялись бы не к нашему телу, а к нашему разуму, принимающему решения, но исполнялись бы исключительно механикой искусственного тела. Так мы поняли, что у инструмента тоже может быть тело - собственное, решающее те задачи, которые ему задаст наш разум.

Самым ярким примером таких технологий является машинное производство - на заводах бОльшую часть работы выполняют машины, которые не устают, работают очень точно, способны генерировать огромные усилия и обладают еще рядом преимуществ перед силовым трудом самого человека, пусть и оснащенного инструментами, вложенными в руки. Это помогло увеличить эффективность производства в десятки и сотни раз.

Однако уже тогда это имело последствия - например, известное движение луддитов в Англии первой четверти 19 века, выступавшее против внедрения машин в промышленное производство. Эти люди, по факту, стали безработными, и выражали свой протест, считая, что машины вытесняют людей. Мы еще вернемся к этой теме. Что касается самих луддитов, они не могли подозревать, что их следующее поколение будет жить значительно лучше, чем они, и что технологии убили одну сферу, но создали множество новых, в которых возможны и занятость, и труд.

Суть второго этапа в том, что тело человека получило возможность отойти от исполнения многих задач, мы делегировали это машинам, которые напрямую выполняют наш замысел. И логика такого развития привела нас к третьему этапу.

ТРЕТИЙ ЭТАП РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ. Инструмент вместо разума

Человечество пошло еще дальше. Второй этап создал новые возможности, но также и новые задачи. Стало ясно, что разум человека тоже имеет весьма четкие ограничения. Мы не способны быстро вычислять, не способны высчитывать на огромных скоростях статистику, разум также устает и склонен к ошибкам, также не каждый разум эффективен, а чтобы сделать его эффективным, его нужно долго обучать. Тогда был создан новый технологический виток.

Мы поняли, что можем создать инструменты, которые способны выполнять задачи, которые выполняет наш разум. Иначе говоря, способны не только исполнять и делать, но и думать за нас в определенных сферах.

Самый простой пример - калькулятор, который считает быстрее и точнее человека. Делегировав эту функцию калькулятору, мы смогли ускорить и упростить числовые операции. Но, конечно, на калькуляторе останавливаться не стоит. Потому что самые яркие и современные примеры этого этапа сейчас повсюду - у тебя в кармане, перед твоими глазами, ты читаешь этот текст благодаря этим инструментам, ты постоянно контактируешь с ними и даже не замечаешь, как делегируешь им все больше и больше функций своего разума. Мы оставим сейчас тему о том, плохо это или хорошо - но обратим внимание на то, что это факт.

Вычислительная мощь компьютеров растет и растет, с каждым годом пробивая новые потолки и покоряя новые рубежи. Вместе с тем, мыслительные возможности этих инструментов все больше и больше начинают превосходить человеческие в решении конкретных задач.

Но здесь есть еще один тонкий момент.

Еще некоторое время назад компьютер мог выполнять только те задачи, которые мы ему зададим. И только теми способами, которые мы в него пропишем. Программист, можно сказать, вручную создавал для компьютера алгоритмы мышления и решения задач, и у программы не было ни единой возможности выйти за пределы этого алгоритма. Человек был нужен компьютеру, чтобы научиться мыслить. После этого он мог мыслить (читай - вычислять) автономно, решая задачи по схемам, которые в нем заложил человек, и лишь иногда требуя внимания и вмешательства программиста для корректировки, проверки или внедрения новых алгоритмов, апгрейдов. Так действительно было, но до недавнего момента.

В 2017 произошла поворотная, историческая точка. Большинство людей даже не заметили ее наступления и не осознали ее мощи. Однако после нее мир уже не будет тем же самым, что был раньше. Эта точка стала возможной благодаря процессам и открытиям, которые планомерно привели нас к началу вершины третьего этапа развития технологий. То, о чем я говорю, вращается вокруг трех понятий.

Первое: нейросети. Это вычислительные структуры, повторяющие принципы функционирования нашего собственного мозга (если сказать точнее, повторяющие известные нам на данный момент принципы функционирования мозга). Нейросеть представляет из себя систему связанных друг с другом процессоров - "искусственных нейронов". Главное отличие нейросети от традиционных машинных алгоритмов - они не программируются, а обучаются. Понятие нейросети было предложено еще в 1943 году, после чего развитие искусственных нейронных сетей двигалось очень медленно и осторожно, вызывая у многих скептицизм, пока в игру не вступили два следующих понятия.

Второе: big data. Интернет, поглощая наш мир, наполняется огромными объемами информации, даже миллиардную часть которых не в состоянии познать и обработать человек за всю свою жизнь. Эти данные включают в себя тексты, изображения, звуки, видеозаписи, историю поведения людей и развития трендов и интересов, слепки человеческого мышления в следах их присутствия в сети, огромное количество статистических данных. Между всеми этими данными есть некие взаимосвязи, глубинные принципы, познав которые, можно выйти на совершенно иной уровень.

Третье: deep learning. По факту, алгоритмы глубинного обучения - это многоуровневые нейронные сети. Используется метод многоуровневой абстракции, где каждый последующий уровень нейронной сети работает с более сложными образами. Глубинные нейронные сети появились еще в восьмидесятых, однако прогрессивные методы обучения этих сетей были разработаны только в 2006 тремя независимыми группами ученых. Также, именно в 2000-х появилось достаточно данных (Big Data) и вычислительных мощностей, чтобы скармливать эти данные для обучения сети в огромных объемах.

Соединившись, эти три элемента создали возможность для взрывного развития искусственного интеллекта. С одной стороны - алгоритм, который способен обучаться самостоятельно, делать выводы. С другой стороны - углубление этого алгоритма, позволяющее работать с понятиями и образами, обладающими высоким уровнем сложности и абстракции. С третьей - огромное количество данных для анализа и обучения.

Как результат, 2017 год был охарактеризован огромным количеством новостей об искусственном интеллекте и прорывах в его развитии. Разумеется, это только начало, потому что прогресс не остановить, и двигается он по экспоненте.

Однако этот рассказ будет неполным без конкретных примеров. В следующей части я расскажу о некоторых наиболее ярких примерах достижений в области ИИ за 2017 год.

Комментарии: