Будущее разума - читать онлайн книгу. Автор: Митио Каку cтр.№ 69

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.

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.

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.

В свете всего этого исследователи искусственного интеллекта начинают сомневаться в подходе «сверху вниз», которым они пользовались последние 50 лет (как пример такого подхода можно привести попытку записи всех правил здравого смысла на CD), и перепроверять его. Сегодня исследователи искусственного интеллекта пытаются еще раз внимательно рассмотреть противоположный подход — «снизу вверх». Этот подход означает попытку следовать за матерью-природой, создавшей разумных существ (нас) путем эволюции, начав с простых животных, таких как черви или рыбы, и создавая все более сложные и сложные организмы. Нейронные сети должны учиться самостоятельно, делая ошибки и натыкаясь на препятствия.