Основанные на абстрактной аналогии с корой человеческого мозга, нейронные сети теперь превратились в сложные математические объекты. В своих ранних воплощениях они не были особенно полезными, но с современным оборудованием и гигантскими наборами данных нейронные сети обрели новую жизнь и оказались способны обеспечить лучшую результативность при выполнении определенного круга задач восприятия (в основном, в областях зрения и речи). Как правило, глубокое обучение используется в составе более крупных систем машинного обучения.

А теперь представьте себе, что все эти «винтики и шестеренки» машинного обучения могут одновременно применяться ко многим частям одной и той же системы. Поисковая система пользуется ими, чтобы научиться тому, как правильно выполнять ваши запросы, оценивать подходящие ответы, переводить документы… все это делается помимо выдачи результатов поиска и выбора правильной рекламы для показа. И это лишь то, что происходит на поверхности.

Скорее всего, неизвестная для пользователей система будет также выполнять тесты для сравнения производительности всевозможных методов на разных случайных подмножествах пользователей. Это еще называется А/В– тестированием. Каждый раз при работе с онлайн-сервисом вы предоставляете ему исчерпывающую информацию о качестве методов, которые в данный момент тестируются за кулисами. И все это вы делаете в дополнение к прибыли, которую компания получает за ваши клики по рекламе и покупку товаров.

Несмотря на кажущуюся простоту таких механизмов, результатом их одновременного и постоянного использования в широком масштабе является чрезвычайно адаптивное поведение, которое нам кажется весьма разумным. AlphaGo – ИИ от Google, играющий в го, – обучился своим выигрышным стратегиям, изучив миллионы прошлых партий, а затем сыграв с различными версиями самого себя миллион последующих партий. Это впечатляющее достижение. Тем не менее стоит лишь разобраться в скрытом механизме, лежащем в основе ИИ, как возникает чувство разочарования. Системы ИИ генерируют адаптивное и целенаправленное поведение без потребности в самосознании, а ведь именно его мы обычно считаем признаком «настоящего» интеллекта. Лавлейс может отклонить предложения ИИ как неоригинальные, но пока философы продолжают спорить, область ИИ продолжает двигаться вперед.

Использование в ИИ подхода, основанного на больших данных, теперь близко к внедрению во все сферы нашей жизни, перестав ограничиваться только лишь интернет-магазинами.

Например, Институт судебных экспертиз Нидерландов в Гааге через месяц после выступления Рашида воспользовался системой машинного обучения для поиска подозреваемого в убийстве, который в течение 13 лет скрывался от полиции. Программа смогла проанализировать и сравнить колоссальные объемы образцов ДНК, что потребовало бы колоссального времени для выполнения вручную.

Также к машинному обучению прибегают страховая и кредитная отрасли, используя алгоритмы для создания профилей рисков отдельных лиц. Медицина обращается к статистическому ИИ для сортировки наборов генетических данных, слишком объемных для анализа человеком. Watson (IBM), DeepMind (Google) и подобные им системы могут диагностировать болезни. Анализ больших данных позволяет увидеть то, что мы зачастую упускаем. Такой ИИ может узнать нас даже лучше, чем мы сами. Но для этого потребуется принципиально новый способ мышления.

В период зарождения ИИ высоко ценилось понятие «объяснимость», то есть способность системы показать, как именно она пришла к определенному решению. Когда система символического мышления на основе правил делает свой выбор, человек может отследить всю логическую цепочку и понять «ход мыслей» ИИ.

И все же логические выводы, к которым приходит современный ИИ, основанный на больших данных, представляют собой сложный статистический анализ огромного количества точек данных. Это означает, что мы отказались от «почему» в пользу «что». Даже если технический специалист с высокой квалификацией постарается воспроизвести логику выполнения, на выходе может получиться нечто бесполезное. По словам Криса Бишопа из Microsoft, мы не сможем понять, почему система принимает именно это решение, поскольку в своем решении она не руководствуется набором правил, понятных для человека. Но, по его мнению, это достойный компромисс для получения работающей системы. Ранние искусственные «умы» могли быть прозрачными для человека, но они терпели неудачу. Многие критиковали новый подход, однако Бишоп и другие уверены, что пришло время перестать ждать от системы человеческих объяснений. «Объяснимость – это социальное соглашение, – говорит Нелло Кристианини. – Когда-то давно мы считали, что это важно. Сейчас же мы решили иначе».

Питер Флэч из Бристольского университета пытается научить этому принципиально новому образу мышления своих студентов с направления информатики. Программирование – это абсолют, а машинное обучение является в нем степенью неопределенности. Он считает, что нам стоит проявить больше скептицизма. Например, если Amazon рекомендует вам книгу, то он делает это благодаря машинному обучению или лишь потому, что данные книги плохо продаются? А когда Amazon говорит, что похожие люди купили такие книги – что именно система имеет в виду под «похожими людьми» и «такими книгами»?

Опасность скрыта в том, что мы перестаем задавать вопросы. Сможем ли мы настолько привыкнуть к сделанному за нас выбору, что перестанем это замечать? Теперь, когда интеллектуальные машины начинают принимать непостижимые решения по ипотечным кредитам, диагностике болезней и виновности в совершении преступлений, ставки становятся еще выше.

Что если медицинский ИИ решит, что через несколько лет вы начнете сильно пить? Оправдают ли в таком случае врачей за отказ в трансплантации? Сложно ли будет оспорить решение по вашему делу, если никто не знает, как оно было получено? Некоторые люди могут доверять ИИ куда больше других. «Люди слишком охотно принимают все, что нашел алгоритм, – говорит Флэч. – Компьютер говорит "нет". В этом вся проблема». А вдруг уже где-то есть интеллектуальная система, которая прямо сейчас дает оценку вашей личности – вам настоящему и вам будущему. Вспомните тот случай с Латанией Свини из Гарвардского университета. Однажды она с удивлением обнаружила, что ее поисковый запрос в Google сопровождался рекламными модулями с текстом «Вас когда-нибудь арестовывали?». Для белых коллег такая реклама не показывалась. Так было проведено исследование, показавшее, что система машинного обучения, использовавшаяся в поиске Google, случайным образом оказалась расистом. Глубоко в веренице сопоставлений имена, типичные для чернокожих людей, были связаны с рекламными объявлениями об арестах.