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

Такой подход имел своеобразные последствия: компьютеры могли решать сложнейшие задачи (просчитывать миллиарды шахматных позиций или находить данные в сотнях источников размером с «Википедию»), при этом проваливались на элементарных для человека вопросах. Спросите у Google: «Какова глубина Красного моря?» — и моментально получите точное число: 2211 метров. Даже ваш друг-всезнайка правильно не ответил бы. А простейшее «Может ли крокодил играть в баскетбол?» поставит Google в тупик, тогда как любой ребенок над таким вопросом только посмеется^[1101].

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[1102] и других подобных систем. Однако каждый «общавшийся» с 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»^[1103]. 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 интеллекте^[1104].

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»^[1105]. Это будет нелегко. Ученые 40 лет составляли схему нейросети круглого червя длиной один миллиметр, у которого 302 нейрона и 8 тысяч синапсов[1106]. В человеческом мозге около 86 миллиардов нейронов и около 150 триллионов синапсов^[1107].