Думай медленно – предсказывай точно. Искусство и наука предвидеть опасность - стр. 14

обошел чемпионов телевикторины Jeopardy! Кена Дженнингса и Брэда Раттера. Для инженеров, создававших Watson, это была гораздо более сложная задача, но они с ней справились. Сейчас уже вполне возможно представить себе соревнование по прогнозированию, в котором суперкомпьютер разгромит как суперпрогнозистов, так и суперумников. После этого люди, конечно, будут и дальше делать прогнозы – но, как случилось с участниками Jeopardy!, мы будем наблюдать за ними исключительно ради развлечения.

Я поговорил об этом с главным инженером Watson Дэвидом Феруччи. У меня не было сомнений, что Watson без проблем выдаст ответ на вопрос о настоящем и будущем – например, «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?», – однако мне хотелось узнать мнение Дэвида о том, сколько времени пройдет, прежде чем Watson или кто-то из его цифровых потомков сможет ответить на вопрос «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?».

В 1965 году эрудит Герберт Саймон считал, что всего через двадцать лет наступит эпоха, когда машины смогут делать «любую работу, которую могут делать люди». Но тогда вообще часто высказывали подобные наивно-оптимистические мысли, и это одна из причин, по которой Феруччи, работающий в области искусственного интеллекта уже тридцать лет, более осторожен в подобных оценках[14]. Он отметил, что компьютерная наука гигантскими шагами движется вперед и способность машин отслеживать тенденции заметно растет. А их обучение, в сочетании с растущим взаимодействием «человек – машина», которое подпитывает учебный процесс, обещает еще более впечатляющий прогресс в будущем. «Это одна из экспоненциальных кривых, и мы сейчас все еще находимся у ее основания», – сказал Феруччи.

Но все-таки есть огромная разница между вопросом «Как зовут двух российских политических лидеров, которые обменялись должностями за последние десять лет?» и вопросом «Обменяются ли два российских политических лидера должностями в ближайшие десять лет?». Первый вопрос – исторический факт, компьютер может его найти. Второй требует от компьютера высказать обоснованные предположения относительно намерений Владимира Путина, характера Дмитрия Медведева и динамики российской политики, а затем объединить эту информацию в личное мнение. Люди проводят подобный анализ постоянно, но это далеко не просто. Человеческий мозг – удивительный инструмент, раз способен выполнять такие невероятно сложные задания. Даже если учитывать стремительный прогресс компьютеров, они еще не скоро освоят тот тип предсказаний, которым занимаются суперпрогнозисты. И Феруччи вообще не уверен, что мы когда-нибудь увидим под стеклом в Смитсоновском институте человеческую особь с табличкой «субъективное суждение».

Машинам все лучше удается «подражать человеческому мнению» и, соответственно, предсказывать поведение, но «между подражанием мнению и его осмыслением, а также выработкой собственного есть разница», говорит Феруччи. Эта ниша всегда будет занята человеческим суждением. В прогнозировании, как и в других областях, мы будем наблюдать, как от человеческого суждения постепенно отказываются, к отчаянию белых воротничков, но будем встречать и все больше случаев синтеза – как, например, в «шахматах свободным стилем», когда люди и компьютеры соревнуются командами. Люди будут пользоваться несомненной силой компьютеров – но периодически их обыгрывать. В результате должна получиться комбинация, которая может (иногда) превосходить как людей, так и машины. Переосмысляя дихотомию «человек против машины», можно сказать, что комбинация Гарри Каспарова и компьютера