Говорящие горшки, душ-караоке и новая трудовая этика. Специалист по искусственному интеллекту — о том, что готовит нам будущее

— Ты называешь себя AI-евангелистом. Почему? ИИ — наше новое божество?

— Это не я себя так называю, у меня должность такая, в трудовой книжке написано, но компания ABBYY не первая придумала это слово. Оно довольно широко распространено в технологической сфере среди людей, которые занимаются популяризацией тех или иных технологий.

Аналогия тут прямая, потому что у любого проповедника монотеистической религии на каком-то начальном этапе есть заряд прозелитизма.

Что такое прозелитизм? Это значит, что вы для себя открыли, что нет бога кроме Бога, и после этого вам стало легче и проще жить, и вы начинаете сообщать другим людям: «Слушай, а ты в курсе, что нет бога кроме Бога?» И пытаешься изменить их жизнь к лучшему.

С технологиями похожая штука. Допустим, компания занимается документооборотом. К вам приходит клиент и говорит: «Я считаю, что моя компания стоит миллиард долларов». А ты: «Мне кажется, восемьсот миллионов». Он говорит: «Не-не-не, миллиард, если хотите — проверяйте», — и открывает два подвала документов. Дальше начинаются мучения, связанные с тем, что все эти документы нужно прочитать, разложить по стопочкам и выудить из них действительно значимую информацию. Искусственный интеллект здесь существенно упрощает жизнь, потому что эти два подвала документов можно не две недели читать, а четыре дня.

И мы, технологические евангелисты, просто говорим людям: «Смотри, чувак, ты страдаешь, потому что не знаешь: в мире есть вот такая технология, возьми ее, пользуйся и больше не страдай». Так что здесь разговор скорее про практическую сторону дела, а не про глубокие морально-философские смыслы.

— Интересно всё-таки, когда твой условный бог-не-бог подрастет, вытянется, окрепнет, на что он, по-твоему, будет способен?

— Аналогия с Богом мне не нравится. Когда мы говорим про любую технологию, мы должны понимать, что это не магия, не таинство, это знания, которые открыты для всех.

А ответ на твой вопрос такой. Первое, что понятно: продвинутые алгоритмы будут всё более доступными. Сейчас мы живем в мире научной фантастики 1970-х годов: мы можем поговорить с компьютером, любая информация доступна на кончиках пальцев, мы понимаем любой язык благодаря гаджету размером с ладонь. Сорок лет назад это было невозможно, даже двадцать лет назад это не очень работало. И доступность всех этих штуковин будет расти, единственное, что их будет ограничивать, — это цена и доступность электричества.

К примеру, если сейчас опаснее всего коровы и нет ничего хуже для парникового эффекта, чем стейк, то через десять лет, возможно, окажется, что серверные мощности, которые нужны человеку, чтобы обрабатывать информацию, будут греть планету сильнее коров.

Уже появляется альтернативная энергетика, ядерная энергетика нового уровня, всё больше data-центров открывается севернее, чтобы была возможность охлаждаться за счет естественного охлаждения — это всё отсюда.

Второе, что появится, это умные среды. Что значит умная среда? Ты приходишь в парк, и любое дерево может тебе рассказать о себе. Неважно как. Возможно, у тебя есть гаджет, который завязан на инфраструктуру этого парка, возможно, сама инфраструктура так работает. Но дерево может рассказать, когда оно появилось, как оно росло, как устроено, зачем такие деревья нужны.

— То есть если я приду в парк и захочу закадрить человека с помощью своих знаний, у меня не получится, дерево будет кадрить лучше меня, да?

— Как бы хорошо ни работал поиск гугла, если ты что-то знаешь — люди тебя слушают. Соответственно, в разговоре с человеком, если ты знаешь, что это за дерево, ты это скажешь. Но если не знаешь, ты можешь спросить у дерева: «А ты тополь или плющиха?» А оно тебе: «Чувак, нет дерева плющиха, есть дерево сосна, я сосна».

Или ты гуляешь по парку, и тебе скамейка говорит: «Слушай, если ты пойдешь прямо, а потом налево, там через десять минут будет классный уличный музыкант».

И в офисе это должно работать. Ты не должна открывать ноутбук, чтобы выяснить, где сидит твой коллега, офис должен сам тебе говорить, где переговорка, куда тебе нужно прийти.

С транспортом что происходит? Это же безумие! Так не должно быть.

У меня давно вопрос ко всем транспортным сетям: если я смотрю рекламу, я должен ехать бесплатно, а если я купил билет, я не смотрю рекламу. В интернете так.

Почему этого нет? Ответ транспортных компаний такой: инфраструктура очень дорогая, потому что она финансируется из налогов, потому что система неэффективна. Тогда еще вопрос: почему бы не сделать премиум-вагоны, почему не сделать целенаправленную рекламу? О человеке, который зашел в транспорт, мы знаем очень много: на какой станции зашел, в какое время, куда он едет. Это огромный потенциал для умного таргетинга. Кажется, на этом можно начать зарабатывать.

— Говорят же — система неэффективна.

— Почему система неэффективна? Мы сейчас не можем в деталях понять, как устроена бюрократия, потому что бюрократия плохо автоматизирована. Но если посмотреть на те же «Госуслуги», очевидно, что они меняют мир к лучшему. Можно сколько угодно говорить, что там что-то криво сделано, но это всё фигня. То, как я получал права 10 лет назад и месяц назад, — просто небо и земля. Хотя там даже нет никакого искусственного интеллекта.

А дальше, когда мы будем на это накладывать более умные штуки, система будет еще прозрачнее, она позволит сократить тех бюрократов, которые не принимают решения, а просто создают дополнительную нагрузку на систему в плане денег и замедляют процесс.

Еще один сектор, который искусственный интеллект сильно изменит, — это образование. В современной системе образования учителей меньше, чем учеников. Но мы от этого потихоньку отходим благодаря онлайн-курсам, то есть мы научились масштабировать учителя так же, как раньше масштабировали книжку: она появилась в каждом доме, теперь учитель — в каждом смартфоне. Тем не менее учитель — это не только то, что он говорит, но и то, как он с тобой взаимодействует. И в этом плане человека еще очень нескоро смогут заменить машины.

Главное, что есть у учителя, — это время. Человек при лучшем раскладе живет 85 лет. Очевидно, что работать учителем он может меньше. И его время используется катастрофически неэффективно. Есть хорошие учителя, которые каждый год рассказывают, как решать квадратное уравнение, как строится Present Perfect, — но это не то, что они должны делать.

Учителя должны взаимодействовать с каждым учеником один на один, выяснять, что ему нравится, что его вдохновляет, что его мотивирует, — и формировать его учебную траекторию, исходя из этого. Они должны понимать, что у ученика хуже результаты, потому что его родители разводятся, а не потому, что он идиот и лентяй.

— То есть учитель записывает свои уроки, а дальше приходит и смотрит за учениками, выясняет, что им нужно?

— Я не уверен, что он должен сам записывать, у нас много хороших учителей, и курсы уже записаны. Проблема в том, что это происходит онлайн, и это не так круто, как личное общение. Соответственно, тут, наверное, нужен какой-нибудь VR, чтобы ребенок в шлеме смотрел на учителя, мог руками что-то потрогать, каких-нибудь тиранозавров пошевелить. То есть можно сделать нечто более интересное, чем просто видео.

Искусственный интеллект может автоматически подбирать программы для ученика, определяя скорость его движения в этой программе за счет постоянного тестирования и обратной связи. Если я хорошо и быстро научился решать квадратные уравнения, это не значит, что я всегда буду уметь их решать. Возможно, у меня просто хорошо работает кратковременная память: я быстро приспособился это делать, я сейчас сдал это лучше всех, но через полгода я об этом забуду.

Сейчас наша школьная программа в основном линейная, и у детей дикая нагрузка под конец года: внезапно они должны вспомнить всё, что проходили. Это очень большой стресс, и ученики, пытаясь «вспомнить всё», немного похожи на Шварценеггера в одноименном фильме, когда он катается по земле и кричит.

Это можно исправить. Искусственный интеллект может просто периодически задавать школьникам вопрос: «Эй, а ты помнишь, как это делать?» Если он помнит — класс, если не помнит, через две недели надо это повторить. Это всё можно делать в автоматическом режиме, можно формировать образовательную траекторию так, чтобы на выходе у человека был именно тот уровень знаний, который мы хотим. А учитель должен помогать с мотивацией, приоритетами, профессиональным ростом, учить работать в команде.

Кстати, почему мы сидим рядами? Ты не задумывалась, что в школе у тебя всегда один сосед?

— Чтобы приучить нас к тюрьме.

— У меня есть другая, довольно оккультная теория. В индустриальной экономике человека надо научить работать на конвейере, а на конвейере ты взаимодействуешь с одним или двумя людьми: у тебя есть подающий и тот, кому ты отдаешь деталь, больше тебе взаимодействовать ни с кем не нужно.

В современном мире нельзя сделать ни один проект, если там не работает от четырех и более людей. И учителя должны помогать детям работать вместе и вместе развиваться, но сейчас на всё это у них нет времени.

— Давай еще про образование. Когда на киносайтах оцениваешь фильмы, лента подбирает тебе похожие. А можно применить эту технологию, но чуть глубже? Рождается ребенок, все его увлечения и успехи, страхи и неудачи записывает программа, и каждый год выдается анализ: к чему ребенок склонен, в чем он, скорее всего, будет успешен или какое занятие с наибольшей вероятностью принесет ему счастье?

— Знаешь, есть такой хороший анекдот: у меня есть три сына, одному я говорю, что главное в жизни — учиться, другому — что секс, наркотики и рок-н-ролл, а третьему ничего не говорю, потому что нет ничего лучше, чем хорошо поставленный эксперимент с контрольной группой. Тут примерно то же самое.

Сейчас идет огромное культурное и идеологическое противостояние, связанное с тем, что такое приватность, что такое личные и неличные данные и как ими можно распоряжаться. Это открытая и очень важная проблема. Ее решают разными способами. Например, Китай считает, что нет такого понятия, как приватные данные, данные для руководства этой страны — это некоторый ресурс, который нужен всем и от которого всем польза. В этом есть определенная логика.

А Европа пытается пойти по другому пути, там все личные данные — это личные данные, и человек должен иметь над ними полный контроль: сам решать, с кем ими поделиться, а с кем нет, он всегда может их отозвать. Это тоже нормальное решение, оно может быть устроено за счет технологий, похожих на блокчейн.

А есть, к примеру, Исландия. У них популярно приложение, которое позволяет проверить, не кузину ли ты собираешься из клуба сейчас домой везти. В Исландии это важная тема, потому что с 800-го года новых людей там особо не появлялось, там почти все друг другу родственники, и высок риск наградить своего ребенка генетическим заболеванием.

Так вот они собирают генетическую базу данных всех исландцев. Кажется, если в стране есть база данных тысяч человек, то страна тоталитарная. Но Исландию никто не назовет тоталитарной страной, хотя с точки зрения генетической информации там всё более доступно и открыто, чем в Китае. Но программа очевидно работает на пользу всех исландцев.

Одним словом, есть очень много вариантов, и все страны, скорее всего, пойдут разными путями, а какой будет лучше, какой хуже — не очень понятно. Но то, что у нас будет такая возможность, — это хорошо. Если общество не обязывает меня как родителя передавать данные в систему для того, чтобы выяснить, кем будет мой ребенок, если я сам могу решить, что мой ребенок вместо похода на дополнительные занятия будет сегодня купаться в луже и никто не будет это измерять, то ок. У меня должна быть возможность, но обязывать меня что-то делать не нужно.

— Меня хлебом не корми, дай поговорить про тоталитаризм. Что, если искусственный интеллект будет создан в конкретной стране? Эта страна сразу станет лидером и сможет диктовать другим свои правила?

— А что тебя пугает?

— Меня ничего не пугает, я просто задаю вопросы, которые могут волновать мою аудиторию.

— Людей пугает то, чего они не знают. Понятный ответ такой: если ты чего-то боишься, разберись в этом.

Вообще, есть два типа людей. Человек первого типа слышит, что в кустах что-то зашевелилось, и идет посмотреть. Человек второго типа в этой же ситуации отходит от кустов подальше. Обществу нужны и те и другие, потому что иначе мы вымрем.

Если бы мы всё время ходили смотреть, что шуршит в кустах, ничем хорошим это не закончилось бы. Однако ученые — это те люди, которые на любой шорох бегут в кусты и смотрят, что там.

Что касается искусственного интеллекта, сейчас много стран мира, включая Россию, принимают стратегии в области развития искусственного интеллекта. И есть довольно много исследований того, что называется безопасностью ИИ. К примеру, есть Ник Бостром, он написал Superintelligenсе — целую книжку про то, как опасен ИИ, какие есть сценарии, как его можно контролировать. Ему недавно дали 8 миллионов фунтов для Центра исследования безопасности ИИ, и он сейчас в Британии этим занимается. То есть ученые над этим думают.

А что такое ИИ вообще? Это алгоритм, который учится на собственных ошибках. Мы ему либо показываем примеры того, как правильно, он пытается угадать верное решение, мы его корректируем, и он в процессе улучшается, либо он взаимодействует с некоторой средой и в ней учится, это называется reinforcement learning.

Человеку можно три слова сказать, и он всё поймет и разберется, а машины так не умеют и еще очень долго не будут уметь. Машины умеют совершать очень много похожих действий и постепенно улучшаться.

— Тогда вопрос. Мы учим этот алгоритм на «да/нет», «хорошо/плохо», «правильно/неправильно». Как мы можем научить алгоритм ориентироваться в нашем мире, когда мы часто сами не можем определить, что такое хорошо, что плохо, где да, где нет?

— В таких случаях не нужен ИИ. Если люди не могут решить данную задачу хорошо, то ИИ, как правило, эту задачу лучше людей решить не может. Есть небольшое количество задач — это важно подчеркнуть, — которые ИИ решает лучше людей, эти задачи хорошо формализованы, и на них ИИ специально обучают.

То, о чем ты спрашивала в начале, — это боязнь, и она оправдана. Но посмотри на это с другой стороны. Муравьи делают много прикольных штук, но мы их не очень боимся. Собак можно обучить нескольким командам, но нас не беспокоит, что собаки захватят мир.

Есть фильм «Планета обезьян», но даже там обезьяны выходят на некоторый новый качественный уровень, и этот уровень — то, что называется общий интеллект.

Это ситуация, когда у тебя есть что-то интеллектуальное, что способно само для себя сформулировать задачу, у него есть внутренняя мотивация что-то делать. Откуда она возьмется у ИИ? Мы не знаем, как у людей-то мотивация работает.

Мы почему-то ожидаем, что в какой-то момент ИИ сможет мыслить. Ответ такой: мы ничего об этом не знаем, мы можем только разговаривать о разных сценариях, и они все очень страшные, но вероятность, что тот или иной сценарий станет реальностью, безумно мала. Журналисты часто пишут о том, как нас всех поработит ИИ, но забывают добавить, что вероятность этого меньше одного промилле. Это как разговаривать, что у человека может быть рак. Рак — это очень страшно, но для большинства людей он маловероятен. И ты мне говоришь: давай поговорим о том, что с нами будет, если у нас у всех будет рак.

Я не отказываюсь про это говорить, просто хочу объяснить масштабы — и что в мире есть люди, которые отдельно думают про опасность ИИ.

— В начале [технологической конференции «Яндекса»] Yet Another Conference в 2017 году музыканты исполняли музыку, которую написала нейросеть. Представим, что я — бедный журналист без рода и племени, живу в квартире с тараканами и хочу стать знаменитой и богатой. Я беру одну нейросеть — она мне пишет стихи, беру другую — она мне пишет музыку, а я лишь выступаю редактором: что-то правлю, чтобы хорошо было. И выкладываю это, но никому не признаюсь, что гениальная не я, а алгоритмы. Возможно ли такое?

— Есть вполне успешные коммерческие проекты в области генеративного искусства и нейронных сетей. Недавно ребята из России взяли алгоритм, который генерирует изображения с экрана, доучили его, выбрали самые крутые картинки, распечатали их, оформили и продали на Christie’s за 430 тысяч долларов.

— Кажется, я только что покончила с журналистикой.

— Но это сложная штука. Ты говоришь: давай бросим журналистику и начнем делать искусство, но ты же понимаешь, что искусство — это такая контекстуальная штука, там есть много особенностей.

И тысячи людей генерировали какие-то картинки и пытались их продать на Sotheby’s, но только у трех чуваков это получилось.

Поэтому, если ты сейчас бежишь увольняться, я посоветовал бы сначала продать что-то, а увольняться потом. Кроме того, если ты чувствуешь внутренний порыв, что ты можешь создать что-то новое в сфере ИИ и искусства, то проверяй этот порыв по ночам и свободное от работы время.

Но мне один человек написал, что постмодернист с ИИ — это как обезьяна с гранатой.

— Объяснил почему?

— Нет, он считает, что он всё сказал.

— Ладно, тогда к следующей теме. Многие переживают, что ИИ отберет их профессию, но я не из их числа. Я, наоборот, с удовольствием думаю о том, какие еще профессии нейросети для себя выдумают. Какие тут есть подвижки?

— Например, нейросеть уже работает как помощник монтажера. Есть московская компания Naïve Pro, она делает предмонтаж свадебных видео. Финальную версию утверждает человек, но тебе не надо отсматривать четыре дубля, как они целуются, и 18 дублей, где она красивая, у тебя просто есть лучший дубль, где они целуются, и лучший, где она красивая.

— Реально ли тогда, что нейросеть станет режиссером? Вот она оживляет фотографии, допустим, Пелевина (может, даже снимает очки), накладывает текст, который сгенерирует, потом соединяет и монтирует? И получается нейродокументальный фильм «Так близко и так далеко: наш Пелевин».

— Я в деле.

— Так это реально сделать?

— Я напишу ребятам, надо подумать. Текст мы уже можем генерировать. Deepface есть онлайн.

— А правильно ли я понимаю, что нейросеть пока может копировать только тех, кто повторяется? Вот Ван Гога может легко скопировать, потому что у него есть узнаваемый длинный мазок, Пелевина тоже можно. А если человек постоянно меняется, то для технологий он становится менее уязвимым? Допустим, если я сегодня пишу короткие грубые сообщения, завтра пишу, как Набоков, потом просто ору междометиями и так далее, можно ли меня скопировать? Или моя непостоянность — это моя постоянность?

— Если 10% времени ты пишешь злые сообщения, 10%, как Набоков, и 80% непонятно что, то можно начать со злых сообщений, и мы будем копировать тебя на 10%, а дальше надо будет выяснить, что, когда появляется растущая Луна, а Меркурий в Пятом доме, у тебя еще и Набоков пролезает, и скопируем и это. Нужно больше данных и действовать систематически.

— Но я всё равно в будущем буду менее уязвима и мне с меньшей вероятностью придется заказывать линзу с поддельной сетчаткой глаза, чтобы скрыть свою и незамеченной пройти в метро?

— Думаю, да.

— На той же Yet Another Conference ты цитировал предпринимателей, которые возмущались, мол, вам-то легко было в 1990-е: сделал сайт — вот ты и лидер в отрасли. Но тут же ты представлял слова будущих предпринимателей, которые так же будут сокрушаться, мол, вам легко было в 2020-е: прикрутил к бизнесу ИИ — вот ты и лидер в отрасли. Приведешь в пример несколько отраслей бизнеса, куда можно прикрутить ИИ и стать лидером?

— Есть такой «страшный сон вегана» — осознание, сколько сдирают мяса со скотного животного.

Если ты приедешь на мясокомбинат, то увидишь, как мясники спиливают мясо с туш животных. И перед ними две задачи: нельзя спилить мясо с костью, потому что никто не любит кости в мясе, но нужно спилить максимально много мяса.

Раньше люди делали это на глазок, а сейчас, оказывается, можно обучить машину проверять качество обработки скелета, чтобы потом она говорила, например, что вот тут еще можно подпилить.

Другой пример. Компания Mechanica AI использует ИИ для плавки стали. Как это было раньше? Вот закидывается металлолом, у него может быть разный химический состав, и в зависимости от состава тебе нужно добавлять разное количество легирующих элементов для того, чтобы получить сталь нужного качества. Раньше это нужно было оценивать в режиме реального времени, и всегда кидали больше легирующих элементов, чем нужно и тратили много дорогостоящего металла. Сейчас, благодаря искусственному интеллекту, можно экономить легирующие примеси.

Еще мы в какой-то момент со слушателями моей лекции на CodeFest придумали умный душ, связанный с твоим аккаунтом в Spotify, который с тобой пел бы караоке, оценивал, как ты поешь, при этом еще выбирал бы песню подходящей длины, чтобы ты не сильно намок в душе.

— Чтобы кожа на пальцах сильно не скукоживалась.

— Да, ты можешь даже определить допустимую кривизну скукоженности пальцев на выходе из душа.

Еще была идея сделать умный горшок, чтобы он понимал, насколько твоему цветку хорошо, временами напоминал бы «полей меня» и заодно мониторил твою позу. Вот ты сидишь за столом, а он тебе: «Не сутулься».

Сейчас много пишут про ИИ и транспорте в контексте автопилотов, но применений намного больше. Я помогал организовывать Use Data Conference, на ней выступала специалистка из Индии. Она рассказывала, что они используют ИИ, чтобы мониторить качество работы водителей.

Они берут камеру, недорогой компьютер, устанавливают в кабине водителя, и система оценивает, как водитель едет: по своей ли полосе, на зеленый ли свет и так далее. Она рассказала нам, что водители в Индии экономят дизель, чтобы в конце смены его слить и продать, поэтому иногда едут по джунглям без включенных фар, и их система этого старается не допускать. Это всё интересные и полезные применения ИИ.

Нам в ABBYY очевидно: там, где больше рутины, присутствие ИИ будет только нарастать. Это банки, телеком, промышленные, логистические компании, страховые, образование. Везде, где есть бюрократия, огромный потенциал для внедрения ИИ. Приходит поток документов, и раньше нужно было руками вбивать их в базу — это же безумие. Сейчас сфотографировал документы на телефон — система всё распознает и распределяет по нужным полочкам. То есть в жизни человека становится меньше рутины.

Бизнес — это на 80% скучные, повторяющиеся транзакции и на 20% — веселье и что-то новое. Мы пытаемся изменить это процентное соотношение в пользу чего-то нового за счет того, чтобы автоматизировать скуку.

Мы создаем такого робота-клерка, который делает то, о чем никто и мечтать не мог. Вот ты спросишь пятилетнего ребенка: «А ты мечтаешь 20 лет перекладывать документы, чтобы потом выйти на пенсию?» «Нет, — скажет он, — ты долбанулся?»

— А потом клерк-нейросеть пишет повесть о том, как однажды утром превратилась в страшное насекомое.

— Да будет так! Мы всё четче понимаем, что люди должны думать, а всю монотонную работу должны делать машины. Но тут есть вызов трудовой этике. Весь современный капитализм зиждется на идее, что если ты просто будешь много работать, то всё у тебя будет хорошо, в этом твое главное предназначение и источник твоей самоидентификации, внутреннего уважения к себе. А когда ИИ приходит и начинает автоматизировать монотонную работу, а именно монотонная работа — это работа, на которой надо работать много, то идея рушится.

В интеллектуальной деятельности не так. Ты можешь просидеть над доказательством какой-то теоремы 20 лет и ее не доказать, а придет какой-нибудь Галуа и в промежутках между пьянкой и дуэлью докажет ее за 8 минут. И ничего тут не сделаешь. Его, правда, застрелят на дуэли, и тебя это немного успокоит, но, как говорится, ничто не залечит зияющую рану.

Так вот, ИИ — большая угроза трудовой этике, на которую опираются современные демократические государства. По всей видимости, нам нужно придумывать новую этику.

Нужно воспитывать людей с мыслью, что то, как ты думаешь и насколько независимо ты думаешь, насколько стремишься к познанию, насколько ты способен сопереживать, заботиться о других и менять жизнь к лучшему, — это определяет твою внутреннюю ценность, а не то, как много ты работаешь.

Кай-Фу Ли в книге «Супердержавы искусственного интеллекта» пишет, что вопросы, связанные с эмпатией, оказанием помощи, — это то, что общество должно переосмыслить и начать ценить намного выше. Сейчас общество оценивает работу на нефтяной платформе выше, чем работу сиделки для стариков или воспитательницы детского сада.

— Меня не отпускает мысль, что мы сейчас мыслим мелко, пытаясь искусственный интеллект представить просто как наш интеллект, только более мощный. А если абстрагироваться и представить, что ИИ будущего — это не сверхинтеллект, а вообще нечто другое, совершенно другая система? Как, ты считаешь, мы можем по-другому использовать ИИ? Вот все твои самые безумные версии.

— У меня есть две максимально безумные идеи, которые я очень люблю.

Первая: продвинутый ИИ с высокой степенью автономности нам нужен для того, чтобы колонизировать другие планеты. Сейчас всплывают многие вопросы, связанные с биоэтикой. Вот прилетим мы на Марс, а вдруг там какая-то жизнь? Она же может умереть из-за нас, потому что у нее не будет иммунитета. Может быть, лучше сначала стерильных роботов туда отправить, чтобы выяснили, что и как? А потом чтобы они еще и подготовили для нас поляну. А если поляну сделать нельзя, если там есть жизнь, то пусть заботятся о ней и берегут.

Плюс мы сейчас не умеем отправлять людей на далекие расстояния. А отправить ИИ куда подальше — это такой способ сохранить интеллектуальные достижения цивилизации и попытаться их распространить за пределы планеты Земля.

— Это же целенаправленное уничтожение героизма среди людей!

— Мы вообще пытаемся уменьшить количество слабоумия и отваги. Я хочу тебе напомнить, что когда-то каждый третий умирал насильственной смертью, про это слагали легенды, которые пересказывали из уст в уста старики 32 лет у костра своим внукам. С тех пор многое изменилось, и это хорошо.

Другое направление, которое мне кажется довольно интересным, — это создание интерфейсов для совместной работы с компьютера и человеческого мозга. Мы не объясняем мозгу, как ему взаимодействовать, например, с рукой, он как-то ею сам крутит. Если мы сможем подключить мозг к ИИ или к компьютеру вообще, если мы сделаем нативный интерфейс, то есть шанс, что мозг сам разберется, как управлять этой новой «частью тела». Мне кажется, это будет очень интересным технологическим прорывом.