Вот почему рост по экспоненте нередко нас удивляет, будь то кувшинки на озере, пандемии или технологический прогресс. Мы еще не эволюционировали до способности воспринимать их должным образом. Это не значит, что такие ожидания и прогнозы невозможны, они просто кажутся нелогичными.
Изменения в геометрической прогрессии не ограничиваются интегральными микросхемами и законом Мура. Они затрагивают большую часть мира технологий. Все больше экспертов в области технологий и ученых признают, что это фундаментальный аспект технологического прогресса. Учитывая положительную обратную связь и пользу, которую приносит технология, она обеспечивает нам возможность изменять окружающий мир с невиданной скоростью, что ведет к ускорению темпа изменений. Это только укрепляет симбиоз: нам нужна технология, а мы нужны ей. (По крайней мере пока.) Благодаря этому симбиозу происходит постоянное развитие, и в итоге формируются самодостаточные отношения совместной эволюции. Во многих отношениях мы стали чем-то большим, чем люди, поскольку мы – это сумма всего, что нами создано.
Ускоряющиеся изменения происходят постоянно, но стали очевидными лишь в последние десятилетия, поскольку происходят в пределах времени, воспринимаемого человеком. Когда наши человекоподобные предки начали мастерить первые примитивные орудия труда, изменения происходили настолько медленно, что наблюдать их было невозможно даже на протяжении многих поколений. Сегодня технологии регулярно меняют общество. Рэй Курцвейл называет это «законом ускоряющейся отдачи», поскольку технология существует внутри цепи положительной обратной связи, заставляя наблюдаемый темп изменений постоянно ускоряться с течением времени11. Некоторые аспекты такого укрепления приводят к вторичным уровням роста в геометрической прогрессии. Курцвейл продолжает, что рост в геометрической прогрессии сам возрастает в геометрической прогрессии.
Именно это усовершенствование в геометрической прогрессии приведет к тому, что в грядущие десятилетия технология искусственного интеллекта совершит гигантский скачок вперед. Эти исследования станут настолько значительными, что мы окажемся перед фактом: интеллектуальному превосходству людей брошен вызов. Проще говоря, мы можем не удержаться на вершине разума.
В течение последних десятилетий к проблеме искусственного интеллекта применялись многочисленные подходы, например перцептроны, простые нейронные сети, экспертные системы на основе дерева принятия решений, алгоритм имитация отжига и байесовские сети. Каждый из них был по-своему успешен и носил прикладной характер, но спустя время стало ясно, что ни один из этих подходов даже не приблизился к искусственному интеллекту уровня человека.
Такой была ситуация, когда молодой инженер по вычислительной технике по имени Розалинд Пикард поступила на работу в междисциплинарную исследовательскую лабораторию Массачусетского технологического института