Глава 10. Большие данные, искусственный интеллект и важные вопросы

Я начал изучать причинно-следственные связи, отправившись по следам аномалии. С помощью байесовских сетей мы научили машины рассуждать, учитывая оттенки серого, и это был важный шаг на пути к мышлению человеческого уровня. Но мы так и не смогли добиться, чтобы машины понимали причины и следствия. Мы не смогли объяснить компьютеру, почему нельзя вызвать дождь, изменив показания барометра. И точно так же не сумели добиться, чтобы он понял, чего ожидать, если один из солдат в расстрельной команде передумает и решит не стрелять. Без способности видеть альтернативные варианты реальности и противопоставлять их существующей реальности машина не может пройти мини-тест Тьюринга. Она не способна ответить на самый главный вопрос, который делает нас людьми: «Почему?». Я воспринял это как аномалию, поскольку не ожидал, что такие естественные и интуитивные вопросы окажутся вне зоны досягаемости для самых передовых думающих систем.

Только потом я понял, что одна и та же аномалия влияет не только на сферу искусственного интеллекта. Те самые люди, которых больше всего должно интересовать «Почему?», а именно ученые, трудились в статистической культуре, которая отрицала их право задавать такие вопросы. Конечно, исследователи все равно делали это неформально, но если им хотелось прибегнуть к математическому анализу, приходилось отбрасывать их как ассоциативные.

Изучая эту аномалию, я познакомился с профессионалами из самых разных областей: с философом Кларком Глимором и его коллегами Ричардом Шайнсом и Питером Спиртесом, специалистом по компьютерным наукам Джозефом Халперном, эпидемиологами Джейми Робинсом и Сандером Гренландом, социологом Крисом Уиншипом, статистиками Доном Рубином и Филипом Давидом. Все мы размышляли об одной и той же проблеме и зажгли искру Революции Причинности, которая распространилась, как по цепочке петард, от одной дисциплины к другой и затронула эпидемиологию, психологию, генетику, экологию, геологию, климатологию и т. д. С каждым годом я вижу, что ученые все больше и больше готовы говорить и писать о причинах и следствиях не с извинениями и опущенными глазами, а уверенно и активно. Появилась новая парадигма, в рамках которой основываются утверждения на предположениях, если эти предположения достаточно прозрачны, чтобы вы и другие люди могли судить, насколько они правдоподобны и насколько ваши утверждения чувствительны к их опровержению. Революция Причинности, возможно, не привела к созданию устройства, которое изменило бы нашу жизнь, однако она вызвала трансформацию взглядов, которая неизбежно оздоровит науку.

Я часто думаю, что упомянутая трансформация — второй дар искусственного интеллекта человечеству, и в этой книге в основном рассуждаю об этом. Но сейчас, когда наша история подходит к завершению, пришло время вернуться назад и спросить: в чем же состоит первый дар, для материализации которого потребовалось неожиданно много времени? Приближаемся ли мы к моменту, когда компьютеры или роботы начнут понимать рассуждения о причинно-следственных связах? Способны ли мы создать искусственные интеллекты, не уступающие трехлетним детям в способности воображать? В этой завершающей главе я не предложу однозначных выводов, но поделюсь соображениями на эту тему.