Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию

В лаборатории компании Applied Minds неподалеку от Лос-Анджелеса можно понаблюдать, как робота программируют перемещаться в пространстве, но быстро становится понятно, что ему трудно сориентироваться в незнакомом помещении, взять мелок и написать свое имя. В Nuance Communications рядом с Бостоном разрабатываются передовые способы распознавания речи, на которых основана работа Siri[118] и других подобных систем. Однако каждый “общавшийся” c Siri приходит к выводу, что полноценный разговор с компьютером пока что возможен только в фантастическом фильме, а не в реальности. Лаборатория информатики и искусственного интеллекта при МТИ преуспела в области распознавания образов: их компьютеры “понимают”, что на картинках изображены девочка с кружкой, мальчик у фонтана или кот, лакающий сливки, но машинам не по силу сделать элементарное обобщение и установить, что все три объекта производят одно и то же действие — пьют. На Манхэттене, в одном из управлений полиции Нью-Йорка, компьютеры анализируют тысячи записей с камер наблюдения — это часть уникальной системы комплексного слежения — Domain Awareness System. При этом система вряд ли сможет точно распознать в толпе лицо вашей матери.

Все перечисленные задачи объединяет одно: их решил бы и четырехлетний ребенок. Стивен Пинкер, ученый-когнитивист из Гарварда, подвел итог тридцати пяти годам исследований в области искусственного разума: “Сложные задачи решить просто, а простые — тяжело”¹². Футуролог Ханс Моравек и другие исследователи отмечают, что причина данного парадокса в том, что для распознавания речи и образов требуются невероятные вычислительные ресурсы.

За полвека до Моравека фон Нейман высказывал похожие идеи о том, что химическая активность мозга, основанная на углероде, принципиально отличается от работы кремниевых микросхем и бинарной логики компьютеров. Биологические процессы — не компьютерные вычисления. Человеческий мозг не просто сочетает аналоговые и цифровые методы, его строение скорее напоминает распределенную вычислительную сеть вроде интернета, чем централизованную систему ЭВМ. Центральный процессор компьютера выполняет команды значительно быстрее, чем возбуждаются нейроны человека. “Однако наш мозг с лихвой это компенсирует, поскольку все его нейроны и синапсы активны одновременно, а у компьютера обычно только один или несколько процессоров”, — отмечают Стюарт Расселл и Питер Норвиг, авторы самого современного издания об искусственном интеллекте¹³.

Так почему же мы не можем создать компьютер, который повторит работу человеческого мозга? По мнению Билла Гейтса, в конечном счете геном человека будет расшифрован и мы поймем, как природа создает интеллект в углеродной среде. “Это как обратное проектирование: мы изучаем чей-то готовый продукт, чтобы решить задачу”¹⁴. Это будет нелегко. Ученые 40 лет составляли схему нейросети круглого червя длиной один миллиметр, у которого 302 нейрона и 8 тысяч синапсов[119]. В человеческом мозге около 86 миллиардов нейронов и около 150 триллионов синапсов¹⁵.

В конце 2013 года газета The New York Times опубликовала статью об инновационной технологии, которая “перевернет цифровой мир с ног на голову” и “позволит создать следующее поколение систем искусственного интеллекта, которые смогут выполнять обычные для человека действия: видеть, говорить, слушать, ориентироваться в пространстве, использовать и контролировать различные системы и предметы”. Это описание перекликается с тем, что пресса писала о “Перцептроне” в 1958 году: “сможет ходить, говорить, видеть, писать, воспроизводить себя и осознавать свое существование”. Стратегия ученых осталась прежней: попробовать воссоздать нейросеть человеческого мозга. Как разъясняли в The Times, “новый подход учитывает строение нервной системы живого существа, а также как нейроны реагируют на раздражители и контактируют друг с другом для анализа информации”¹⁶. Компании IBM и Qualcomm заявили о своих планах по созданию нейроморфного микропроцессора, который бы имитировал деятельность настоящего мозга. В это же время европейские исследователи из проекта “Человеческий мозг” обнародовали свою разработку — нейроморфный микрочип, то есть “кремниевую пластину длиной двадцать сантиметров, на которой было размещено 50 миллионов искусственных синапсов и 200 тысяч моделей нейронов”¹⁷.

Последние достижения в сфере искусственного разума, возможно, действительно означают, что через несколько десятилетий компьютеры научатся думать по-настоящему. Как пишет Тим Бернерс-Ли, “мы часто заглядываем в список вещей, которые машины не умеют делать: играть в шахматы, водить автомобиль, переводить с одного языка на другой, а затем приходится вычеркивать пункт за пунктом из этого списка, потому что мы научили машины этим вещам. Когда-нибудь этот список закончится”¹⁸.