Физика будущего

При подходе «сверху вниз» основная проблема заключается в том, что для программирования человеческого здравого смысла, необходимого для имитации нашего мышления, потребовалось бы слишком много строк кода. К примеру, на описание принципов здравого смысла в объеме, доступном шестилетнему ребенку, ушли бы сотни миллионов строк. Ганс Моравек (Hans Moravec), бывший начальник лаборатории искусственного интеллекта в Университете Карнеги-Меллон, жалуется: «До сего дня программы ИИ не способны продемонстрировать ни крупицы здравого смысла. К примеру, медицинская диагностическая программа способна прописать антибиотик, если предложить ей для исследования сломанный велосипед. Дело в том, что у нее нет ни модели человека, ни модели болезни, ни модели велосипеда».

Тем не менее некоторые ученые упрямо верят, что единственное препятствие к овладению здравым смыслом — недостаток вычислительных мощностей. Они считают, что масштабный национальный проект наподобие Манхэттенского (в рамках которого была создана атомная бомба) наверняка смог бы преодолеть все препятствия и решить для роботов проблему здравого смысла. В 1984 г. была запущен проект под названием CYC, призванный создать «энциклопедию мысли» для роботов. Однако за прошедшие с тех пор несколько десятилетий все усилия участников проекта не увенчались сколько-нибудь серьезным успехом.

Цель проекта CYC была проста: освоить «100 млн вещей — примерно столько, сколько знает о мире средний человек, — к 2007 г.». Этот срок, как и несколько предыдущих, пришел и прошел, а успех так и не был достигнут. В ходе работы были Достигнуты многие формальные рубежи из тех, что намечали для себя инженеры CYC, но ученым и по сей день не удалось ни па шаг приблизиться к овладению основами разума.

Человек против машины

Однажды мне довелось помериться мыслями с роботом — принять участие в интеллектуальном состязании с машиной Томазо Поджо (Tomaso Poggio) из MIT. Роботы не способны распознавать простые образы, как это делаем мы, но Поджо сумел создать компьютерную программу, которая может потягаться по скорости с человеком в одной достаточно специфической области: в «мгновенном распознавании». Речь идет об уникальной способности человека мгновенно, даже не сознавая того, узнать объект. (Мгновенное распознавание играло важную роль в эволюции человека — ведь у наших предков была лишь доля секунды на то, чтобы обнаружить притаившегося в кустах тигра, а осознать и обдумать этот факт можно было и потом.) Первое время робот Поджо стабильно набирал в особом визуальном тесте больше баллов, чем человек-участник.

Состязание между мной и машиной выглядело очень просто. Я садился в кресло и некоторое время вглядывался в обычный компьютерный экран. Затем на экране на долю секунды мелькала картинка, а я должен был как можно быстрее нажать одну из двух кнопок — показать, вижу я на картинке какое-нибудь животное или нет. Решение нужно было принимать как можно быстрее — не дожидаясь восприятия картинки сознанием. Компьютер должен был принять по той же картинке аналогичное решение.

Стыдно признаться, но после множества тестов результаты машины и мои оказались примерно одинаковыми. Но иногда машина работала значительно лучше и оставляла меня далеко позади. Я проиграл компьютеру. (Единственным утешением было то, что, как мне сказали, компьютер дает правильный ответ в 82% случаев, а человек в среднем лишь в 80%.)

Ключ к успеху программы Поджо в том, что в ней использованы уроки матери-природы. Многие ученые только сейчас начинают понимать истинность утверждения «Колесо уже изобретено, почему бы не скопировать его?». Приведем пример.

Обычно робот, глядя на картинку, пытается разложить ее на элементы и представить как совокупность линий, кругов, квадратов и других геометрических форм. А вот робот Поджо действует иначе.

Человек, глядя на картинку, сначала воспринимает контуры объектов, затем детали внутри каждого объекта, затем оттенки внутри деталей и т. д. Таким образом, мы как бы расщепляем изображение на множество слоев. Компьютер, обработав один слой изображения, объединяет его со следующим и включает в общую картину. Так, шаг за шагом, слой за слоем, он имитирует иерархическую обработку изображения, которую использует наш мозг. (Программе Поджо недоступны невероятные возможности распознавания образов, которые мы с вами воспринимаем как нечто само собой разумеющееся, — трехмерная визуализация, распознавание тысяч объектов под самыми разными углами и т. д., — но все же нельзя не признать, что это серьезное достижение.)