Все это очень впечатляет, и результаты не оставляют сомнений: глубокое обучение работает для определенных задач. Но это полная противоположность прозрачности. Даже программисты AlphaGo не могут сказать вам, почему эта программа играет так хорошо. По опыту они знали, что глубокие сети успешно решают задачи компьютерного зрения и распознавания речи. В то же время наше понимание глубокого обучения полностью эмпирическое и не дает никаких гарантий. В начале команда AlphaGo не могла предвидеть, что программа победит лучшего из игроков-людей через год, два или пять лет. Они просто экспериментировали, и все получилось.

Кто-то скажет, что прозрачность на самом деле не нужна. У нас нет детального понимания того, как работает человеческий мозг, и все же он работает хорошо, и мы прощаем себе эту скудость понимания. В таком случае, почему не использовать системы глубокого обучения, чтобы создать новый вид интеллекта, не понимая, как он работает? Я не могу утверждать, что это неверный подход. В настоящий момент «неряхи» взяли на себя инициативу. Тем не менее скажу, что лично мне не нравятся непрозрачные системы, и поэтому я не собираюсь их исследовать.

Оставив в стороне мои предпочтения, к аналогии с человеческим мозгом можно добавить еще один фактор. Да, мы прощаем себе скудное понимание работы человеческого мозга, но все еще можем общаться с другими людьми, учиться у них, наставлять их и мотивировать на нашем родном языке причин и следствий. Мы делаем это, потому что наш мозг работает так же, как и у них. Но если все наши роботы будут такими же непрозрачными, как AlphaGo, мы не сможем вести с ними содержательные разговоры, а это будет весьма прискорбно.

Когда мой домашний робот включает пылесос, пока я еще сплю, и я говорю ему: «Не надо было меня будить», я хочу, чтобы он понял: не стоило пылесосить. Но я не хочу, чтобы он интерпретировал эту жалобу как указание никогда больше не пылесосить наверху. Он должен понимать то, что прекрасно понимаем мы с вами: пылесосы шумят, шум будит людей и некоторые люди этому не рады. Другими словами, наш робот должен понимать причинно-следственные связи — по сути, контрфактивные отношения вроде закодированных во фразе «не надо было».

Действительно, обратите внимание на богатое содержание этого короткого предложения с инструкцией. Нам не нужно сообщать роботу, что то же самое относится к уборке пылесосом внизу или где-либо еще в доме, но не когда я бодрствую или отсутствую и не в случае, если пылесос оснащен глушителем и т. д. Может ли программа глубокого обучения понять всю полноту этой инструкции? Вот почему я не удовлетворен очевидно прекрасной производительностью непрозрачных систем. Прозрачность обеспечивает эффективное общение.