Читати книгу - "Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття"

class="book">В «Евриці» використовується генетичне програмування — технологія, на створення якої надихнула біологічна еволюція. Алгоритм починає з того, що довільно поєднує різні математичні структурні блоки в рівняння, а потім здійснює тестування, щоб пересвідчитися, наскільки добре ці рівняння збігаються з даними.[22] Рівняння, які не проходять тестування, відкидаються, а ті, що демонструють перспективність, залишаються і перекомбіновуються в новий спосіб, тож таким чином система в підсумку приходить, шляхом конвергенції, до точної математичної моделі [32]. Процес знаходження формули, що описує поведінку природної системи, — завдання далеко не з простих. За висловом Ліпсона, «раніше на створення прогнозної моделі науковець міг витратити всю кар’єру» [33]. А Шмідт додає, що «якби фізики на кшталт Ньютона й Кеплера мали змогу скористатися комп’ютером з цим алгоритмом, щоб вирахувати закони, які пояснюють падіння яблука чи рух планет, то вони витратили б на виконання цього завдання всього лишень кілька годин комп’ютерного обчислення» [34].

Коли Майкл Шмідт і Год Ліпсон опублікували роботу з описом свого алгоритму, інші науковці буквально завалили їх проханнями надати їм можливість скористатися цим програмним забезпеченням, тож наприкінці 2009 року розробники «Еврики» вирішили викласти її в інтернеті. Відтоді ця програма дала змогу отримати кілька корисних результатів у багатьох галузях науки, а також вивести спрощену формулу, що описує біохімію бактерій, витлумачити яку не кожному вченому під силу [35]. У 2011 році Шмідт заснував Nutonian, Inc., стартову компанію, діяльність якої зосереджується на комерціалізації «Еврики» як інструмента для аналізу великих масивів даних, призначеного для використання і підприємцями, і науковцями. Одним з результатів стало те, що нині «Еврика» (як і Watson компанії ІВМ) є частиною хмарної технології, і до неї, як до структурного програмувального блоку, мають доступ інші розробники програмного забезпечення.

Більшість із нас цілком природно асоціюють поняття творчої діяльності винятково з людським мозком, однак не варто забувати, що сам мозок — безперечно, найскладніше творіння — результат еволюції. Тож, з огляду на цю обставину, не дивно, що при спробах створити творчі машини дуже часто використовуються методи генетичного програмування. Загалом генетичне програмування дає змогу комп’ютерним алгоритмам конструювати самих себе за допомогою процесу дарвінівського природного відбору. Спершу комп’ютерна програма генерується довільно, а потім неодноразово перекомпоновується з використанням методів, що моделюють статеве репродукування. Часто в цей процес додають довільну мутацію, щоб скерувати його в абсолютно новому напрямку. З тим, як еволюціонують нові алгоритми, їх піддають випробуванню на підхожість, в результаті якого частина з них виживає, а частина (значно більша) — гине. Учений-комп’ютерник і професор-консультант Стенфордського університету Джон Коза — один з провідних дослідників у цій галузі; він виконав великий обсяг робіт із використанням генетичних алгоритмів як «машин для автоматизованого винахідництва».[23] Коза виокремив щонайменше сімдесят шість випадків, де генетичні алгоритми створили такі конструкції, що здатні конкурувати в різних сферах з витворами інженерів і науковців у людській подобі, зокрема й у таких напрямах, як конструювання електричних контурів і механічних систем, оптика, відновлення програмного забезпечення, а також проектування й будівництво цивільних об’єктів. У більшості випадків алгоритми копіювали вже наявні структурні схеми та щонайменше в двох випадках генетичні програми створили нові патентоспроможні винаходи [36]. Джон Коза стверджує, що генетичні алгоритми можуть мати істотні переваги над конструкторами-людьми, бо вони непідвладні обмежувальному впливу стереотипів та упереджень; іншими словами, для розв’язання проблеми вони, скоріш за все, частіше вдаватимуться до принципу «мислити поза межами обмежень» [37]. Припущення Года Ліпсона, що «Еврика» демонструє допитливість, і твердження Джона Коза про те, що комп’ютери в своїй діяльності не обмежуються стереотипами, свідчать, що, можливо, здатність комп’ютерів до творчої діяльності — не вигадка, а реальність.

Найжорсткіше випробування цієї ідеї полягало б у здатності комп’ютера створити щось таке, що люди сприйняли б як справжній витвір мистецтва. Справжня художня творчість — напевно, значно більшою мірою, ніж будь-який інший різновид інтелектуальної діяльності — це те, що ми асоціюємо винятково з людським розумом. Як зазначив Лев Ґроссман з журналу Time, «Образотворча мистецька діяльність є одним із видів діяльності, який ми резервуємо за людьми і лише за людьми. Це — акт вираження власного „я”; якщо ви його не маєте, то й виражати вам нема чого» [38]. Для визнання тої можливості, що комп’ютер може стати повноцінним митцем, знадобиться фундаментальна переоцінка наших уявлень про природу машин.

У фільмі «Я, робот», що вийшов на екрани 2004 року, герой кінострічки, якого грає Віл Сміт, запитує ро́бота: «Чи може робот написати симфонію?». А робот відповідає: «А ти можеш?». І ця відповідь покликана донести нам думку про те, що, фактично, більшість людей також нездатні до подібних речей. Одначе в реальному світі 2015 року запитання персонажа Сміта отримало б упевнену відповідь: «Так, можу».

У липні 2012 року Лондонський симфонічний оркестр виконав композицію за назвою Transits — Into an Abyss («Транзитом — в безодню»). Один слухач назвав її «артистичною й захопливою» [39]. Ця подія стала знаковою: вперше елітарний оркестр виконав музику, цілком і повністю написану машиною. Цю композицію створив Iamus — комплекс із комп’ютерів, в яких використовувався алгоритм штучного інтелекту з музичною «жилкою».

Названий на честь персонажа з грецької міфології, який начебто розумів мову птахів, Iamus був спроектований дослідниками з Університету міста Малаґа в Іспанії. Ця система починає з мінімальної інформації — типу інструментів, на яких виконуватиметься музика, а потім, без подальшого людського втручання, вона створює композицію