Ознакомительная версия.
Но в 1970-е гг. весь этот безграничный оптимизм рухнул. Шашечные компьютеры умели только играть в шашки, и больше ничего. Механические руки могли поднимать кирпичики, и только. Это были цирковые лошадки, обученные одному трюку. У самых продвинутых роботов на пересечение комнаты уходили часы. В незнакомой обстановке Shakey легко терялся. И ученым не удалось ни на шаг приблизиться к пониманию природы сознания. В 1974 г. искусственный интеллект перенес тяжелый удар: правительства США и Британии значительно сократили финансирование исследований в этой области.
В 1980-е гг., по мере того как росли вычислительные мощности компьютеров, в области искусственного интеллекта возникла новая золотая лихорадка; подпитывалась она тем, что составители планов Пентагона надеялись создать роботов-солдат и выставить их на поле боя. В 1985 г. финансирование разработок в области искусственного интеллекта достигло миллиарда долларов в год, причем сотни миллионов долларов тратились на проекты вроде Smart Truck, где речь шла о создании умных автономных тележек, способных проникать в тыл противника, самостоятельно проводить разведку, выполнять задания (к примеру, выручать пленных), а затем возвращаться на свою территорию. К несчастью, единственное, что они научились хорошо делать, – это теряться. Откровенные неудачи подобных дорогостоящих проектов вызвали в 1990-е гг. еще одну волну охлаждения к искусственному интеллекту.
Пол Абрахамс, вспоминая годы учебы в МТИ, сказал: «Это было так, будто группа людей предложила построить башню до Луны. Каждый раз они с гордостью указывают, насколько выше стала их башня по сравнению с прошлым годом. Единственная проблема в том, что Луна-то не становится ближе».
Но компьютерные мощности продолжают неуклонно расти, и сегодня можно сказать, что начался ренессанс искусственного интеллекта: наблюдается медленное, но реальное движение вперед. В 1997 г. компьютер Deep Blue фирмы IBM выиграл в шахматы у чемпиона мира Гарри Каспарова. В 2005 г. роботизированный автомобиль из Стэнфорда взял приз DARPA Grand Challenge для машины без водителя. Впереди новые достижения.
Остается вопрос: будет ли третий раз счастливым?
Сегодня ученые понимают, что сильно недооценили проблему, потому что большая часть человеческого мышления проходит на подсознательном уровне. Сознательные мысли – лишь крохотная часть работы мозга.
Доктор Стив Пинкер говорит: «Я готов хорошо заплатить за робота, который убирал бы со стола посуду или выполнял простые поручения, но не могу этого сделать, потому что мелкие задачи, которые необходимо решить для создания такого робота, такие как распознавание образов, здравые рассуждения и управление руками и ногами, представляют собой нерешенные инженерные задачи».
Голливудские фильмы уверяют нас, что ужасные Терминаторы уже за углом, но задача создания искусственного разума намного сложнее, чем считалось ранее. Я однажды спросил доктора Мински, когда машины сравняются с нами по интеллекту, а может быть, и превзойдут нас. Он ответил, что уверен в том, что это обязательно произойдет, но предсказаний о датах больше не делает. Учитывая бурную историю искусственного интеллекта, это, наверное, самый разумный подход: мы можем описать его будущее, не называя конкретных дат.
Распознавание образов и здравый смысл
Перед разработчиками искусственного интеллекта стоит как минимум две фундаментальные проблемы: распознавание образов и здравый смысл.
Наши лучшие роботы с трудом распознают простые объекты, такие как чашка или мяч. Если вывести робота на незнакомую оживленную улицу, он быстро потеряет ориентацию и заблудится. Глаз робота лучше различает детали, чем глаз человека, но мозг робота не в состоянии понять, что он видит. Поэтому распознавание образов (по существу, – узнавание объектов) прогрессирует намного медленнее, чем ожидалось.
Входя в комнату, робот должен провести триллионы действий, разбивая видимые объекты на точки, линии, круги, квадраты и треугольники и пытаясь совместить их с одним из тысяч хранящихся в памяти изображений. Так, роботы видят стул как «винегрет» из точек и линий, но не могут с легкостью определить его сущность как стула. Даже если робот может успешно совместить объект с изображением из базы данных, достаточно будет повернуть стул (скажем, уронить его на пол) или изменить перспективу (посмотреть на стул под другим углом), чтобы поставить робота в тупик. Ну а мозг человека автоматически учитывает эту разницу и прочие вариации. Мозг подсознательно проводит триллионы операций, а нам кажется, что процесс не требует усилий.
А еще у роботов проблемы со здравым смыслом. Они не знают простейших фактов о физическом и биологическом мире. Не существует уравнения, которое могло бы подтвердить такие самоочевидные (для нас, людей) утверждения, как «сырая погода неприятна» или «мать всегда старше дочери». В переводе подобной информации на язык математической логики уже достигнут некоторый прогресс, но дело в том, что для изложения здравого смысла четырехлетнего ребенка потребовались бы сотни миллионов строк компьютерного кода. Как сказал однажды Вольтер, «обыкновенный здравый смысл не так уж обыкновенен».
К примеру, один из самых продвинутых роботов по имени ASIMO создан в Японии (где производится 30 % всех промышленных роботов мира) корпорацией Honda. Этот чудесный робот ростом с маленького мальчика умеет ходить, бегать, подниматься по лестнице, говорить на нескольких языках и танцевать (намного лучше меня, кстати говоря). Я несколько раз общался с ASIMO на телевидении и был приятно поражен его способностями.
Однако мне довелось лично встретиться с создателями ASIMO, и я задал им ключевой вопрос: насколько умен этот робот по сравнению, скажем, с животным? Они признались мне, что речь может идти разве что об интеллекте жука. Хождение и разговоры – это в основном фокусы для прессы. Проблема в том, что ASIMO представляет собой, по существу, большой магнитофон. У него очень скромный набор по-настоящему автономных функций, почти каждый звук и каждое движение приходится тщательно программировать заранее. Так, нам потребовалось около трех часов, чтобы записать короткий ролик о том, как я общаюсь с ASIMO, потому что каждый жест и каждое движение программировала целая команда помощников.
Если мы рассмотрим все это вместе с нашим определением человеческого сознания, то получится, что нынешние роботы застряли на очень примитивном уровне – они все еще пытаются разобраться в физическом и социальном мире и овладеть базовыми фактами. Как следствие, роботы еще не дошли до стадии, на которой смогут моделировать будущее. К примеру, если вы хотите попросить робота спланировать ограбление банка, вы при этом считаете, что он знает основные факты о банках (хотя бы то, где именно в банке хранятся деньги), знает, какого рода там стоит охранная система и как полиция и зеваки будут реагировать на ситуацию. Кое-что из этого можно запрограммировать, но существуют сотни нюансов, которые человеческий мозг естественным образом понимает, а роботы пока не понимают вовсе.
Роботы прекрасно справляются с моделированием будущего в одном-единственном случае: если речь идет об одной строго определенной области, такой как игра в шахматы, моделирование погоды или столкновения галактик и т. п. Поскольку правила шахмат и законы тяготения известны уже не одно столетие, успешное моделирование шахматной партии или Солнечной системы зависит только от вычислительной мощности и времени.
Делались попытки преодолеть этот уровень при помощи грубой силы. Так, разработана программа под названием CYC, целью которой – решение задач на здравый смысл. CYC включала миллионы строк компьютерного кода с полным набором информации о здравом смысле и знаний, необходимых для понимания окружающего мира. Особенных успехов авторам программы достичь не удалось. Хотя CYC может обрабатывать сотни тысяч фактов и миллионы утверждений, она не в состоянии воспроизвести уровень интеллекта четырехлетнего ребенка. К несчастью, после нескольких оптимистических пресс-релизов работы над проектом практически остановились. Многие программисты ушли из проекта, все сроки миновали, но проект по-прежнему жив и действует.
Является ли мозг компьютером?
Где же мы ошиблись? Последние 50 лет ученые, работающие над проблемой искусственного интеллекта, пытались моделировать мозг при помощи аналогии с цифровыми компьютерами. Но, может быть, это слишком сильное упрощение. Как сказал однажды Джозеф Кэмпбелл, «компьютеры похожи на ветхозаветных богов: куча правил и никакого милосердия». Если убрать из процессора Pentium хотя бы один транзистор, компьютер немедленно встанет. А человеческий мозг способен неплохо работать, даже если от него останется половина.
Дело в том, что мозг – это не цифровой компьютер, а сложнейшая нейронная сеть. В отличие от цифрового компьютера, архитектура которого постоянна и не меняется (вход, выход и процессор), нейронная сеть представляет собой набор нейронов, которые постоянно меняют конфигурацию и усиливаются после выполнения каждой новой задачи. У мозга нет ни программы, ни операционной системы, ни Windows, ни центрального процессора. Вместо этого его нейронные сети многократно запараллелены, и при выполнении единственного дела – усвоения информации – срабатывает одновременно 100 млрд нейронов.
Ознакомительная версия.
