Будущее разума

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.