Особенности национального часть 76

Особенности национального часть 76

Подход «сверху вниз»

Попытки ученых всего мира по созданию роботов встретились по крайней мере с двумя серьезными проблемами, которые не позволили сколько-нибудь заметно продвинуться в этом направлении: это распознавание образов и здравый смысл. Роботы видят гораздо лучше нас, но не понимают увиденного. Роботы слышат гораздо лучше нас, но не понимают услышанного.
Чтобы подступиться к решению этой двойной проблемы, исследователи пытались применить подход к искусственному интеллекту, известный как «сверху вниз» (иногда его еще называют формалистической школой или «старым добрым ИИ»), Целью ученых, грубо говоря, было запрограммировать все правила и законы распознавания образов и здравого смысла и записать эти программы на один CD-диск. Они считают, что любой компьютер, в который вы вставите этот диск, мгновенно осознает себя и станет разумным, не хуже человека. В 50-60-х гг. XX в. в этом направлении были достигнуты громадные успехи; появились роботы, способные играть в шашки и шахматы, решать алгебраические задачи, поднимать с пола кирпичики и т.п. Прогресс производил настолько сильное впечатление, что зазвучали даже пророчества о том, что через несколько лет роботы по разумности превзойдут людей.
К примеру, в 1969 г. настоящую сенсацию произвел робот Шейки, созданный в Стэнфордском исследовательском институте. Робот этот представлял собой небольшой компьютер типа PDP с камерой наверху, установленный на колесной тележке. Камера «осматривалась», компьютер анализировал и распознавал находящиеся в комнате объекты, а затем пытался провести тележку по маршруту, ничего не задев. Шейки первым из механических автоматов научился передвигаться в «реальном мире»; журналисты тогда горячо спорили, когда же наконец роботы обгонят людей в развитии.
Но вскоре проявились и недостатки подобных роботов. Подход к искусственному интеллекту, известный как «сверху вниз», привел к созданию громоздких неуклюжих роботов, которым требовалось несколько часов, чтобы научиться ориентироваться в специальной комнате, где находились только объекты с прямыми сторонами (прямоугольники и треугольники). Стоило поставить в комнату мебель неправильной формы, и робот был уже не в состоянии распознать ее. (Забавно, но плодовая мушка, мозг которой содержит всего лишь около 250 000 нейронов и которая по вычислительной мощи в подметки не годится любому роботу, без всякого труда ориентируется и передвигается в трех измерениях и исполняет фигуры высшего пилотажа; тем временем неуклюжие шумные роботы умудряются запутаться в двух измерениях.)
Вскоре подход «сверху вниз» как будто уткнулся в кирпичную стену: прогресс остановился. Стив Гранд, директор Института кибержизни, говорит, что у подобных подходов «было 50 лет, чтобы доказать свою состоятельность, и они не оправдали ожиданий».
В 1960-х гг. ученые еще не понимали, какую громадную работу нужно проделать, чтобы запрограммировать робота на выполнение даже самых простых задач, таких, например, как распознавание ключей, ботинок и чайных чашек. Как сказал Родни Брукс из MIT, «40 лет назад Лаборатория искусственного интеллекта MIT дала эту задачу студенту в качестве летнего задания. Студент потерпел неудачу — как и я в своей докторской диссертации 1981 г.». Вообще говоря, исследователи искусственного интеллекта до сих пор не могут решить эту задачу.
Рассмотрим пример. Входя в комнату, мы мгновенно распознаем пол, кресла, мебель, столы и т.п. При этом робот, осматривая комнату, видит в ней только набор линий, прямых и изогнутых, которые он переводит в пиксели изображения. И требуются громадные вычислительные мощности, чтобы извлечь из этой мешанины линий какой-то смысл. Нам достаточно доли секунды, чтобы узнать стол, но компьютер видит на месте стола только набор кругов, овалов, спиралей, прямых и кривых линий, углов и т. п. Может быть, затратив громадное количество компьютерного времени, робот в конце концов и распознает в этом объекте стол. Но если вы повернете изображение, ему придется начинать все сначала. Другими словами, робот способен видеть, причем гораздо лучше, чем человек, но он не способен понимать увиденное. Войдя в комнату, робот увидит только мешанину прямых и кривых линий, а не кресла, столы и лампы.
Когда мы входим в комнату, наш мозг неосознанно распознает объекты, производя при этом многие триллионы операций, — занятие, которого мы, к счастью, просто не замечаем. Причина того, что значительная часть действий мозга скрыта даже от нас самих, — эволюция. Представим себе человека, на которого в темном лесу напал саблезубый тигр; если он будет сознательно производить действия, необходимые для распознавания опасности и поиска путей к спасению, он просто не успеет сдвинуться с места. Для выживания нам надо знать одно — как бежать. Когда мы жили в джунглях, нам просто не было нужды сознавать все входящие и выходящие сигналы, с которыми имеет дело мозг при распознавании земли, неба, деревьев, скал и т. п.
Другими словами, действия нашего мозга напоминают огромный айсберг. То, что мы осознаем, лишь верхушка айсберга, сознание. Но под видимой поверхностью, скрытое от глаз, присутствует гораздо более объемное подсознание; оно задействует громадное количество «вычислительной мощи» мозга для того, чтобы мы постоянно были в курсе простых вещей: где мы, с кем разговариваем, что находится вокруг. Все эти действия мозг проделывает автоматически, не спрашивая нашего позволения и не отчитываясь о них; мы просто не замечаем этой работы.
Именно поэтому роботы не могут свободно ориентироваться в комнате, читать рукописный текст, водить машины, собирать мусор и т. п. На тщетные попытки создать механических солдат и умные грузовики американские военные потратили сотни миллионов долларов.
Только после этого ученые начали понимать, что игра в шахматы или перемножение громадных чисел задействует лишь крохотную долю человеческого разума. Победа в 1997 г. компьютера Deep Blue фирмы IBM над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым стала победой чисто компьютерной, т.е. вычислительной, мощи; однако, несмотря на громкие заголовки газет, этот эксперимент не сообщил нам ничего нового ни о разуме, ни о сознании. Дуглас Хофштадтер, ученый-компьютерщик из Индианского университета, сказал по этому поводу: «Боже мой, я-то считал, что для игры в шахматы нужно думать. Теперь я понимаю, что не нужно. Это не означает, что Каспаров не умеет глубоко размышлять; это означает только, что при игре в шахматы можно обойтись и без глубоких мыслей, точно так же, как можно летать, не взмахивая крыльями».
(Развитие компьютеров в будущем очень сильно скажется на рынке труда. Футурологи иногда заявляют, что через несколько десятилетий без работы не останутся только высококвалифицированные специалисты по устройству, производству и обслуживанию компьютеров. На самом деле это не так. Такие работники, как мусорщики, строители, пожарные, полицейские и т. п., тоже не останутся в будущем без работы, поскольку их труд включает в себя задачу распознавания образов. Каждое преступление, каждый кусок мусора, каждый инструмент и пожар отличаются от остальных; роботы с такой работой не справятся. По иронии судьбы работники со специальным образованием, такие как рядовые бухгалтеры, брокеры и кассиры, в будущем действительно могут лишиться работы — ведь их труд почти полностью состоит из повторяющихся действий и включает в себя работу с числами, а мы уже знаем, что именно с этим компьютеры справляются лучше всего.)
Вторая — после распознавания образов — проблема, с которой сталкиваются попытки создания роботов, еще более фундаментальна. Это отсутствие у роботов так называемого «здравого смысла», К примеру, каждый человек знает, что:
• Вода мокрая.
• Мать всегда старше дочери.
• Животные не любят боли.
• После смерти никто не возвращается.
• Веревка может тянуть, но не может толкать.
• Палка может толкать, но не может тянуть.
• Время не может идти задом наперед.
Но не существует такого исчисления, такой математики, которая могла бы выразить смысл этих высказываний. Мы знаем все это, потому что видели в жизни животных, воду и веревку и сами додумались до этих истин. Дети учатся здравому смыслу на ошибках, при неизбежных столкновениях с действительностью. Эмпирические законы биологии и физики также познаются на опыте — в процессе взаимодействия с окружающим миром. Но у роботов нет опыта такого рода. Они знают только то, что заложили в них программисты.
(В результате в будущем никто не отнимет у человека профессии, требующие здравого смысла, т. е. области деятельности, связанные с творчеством, оригинальностью, талантом, юмором, развлечениями, анализом и лидерством. Именно эти качества делают нас уникальными, именно их так трудно воспроизвести в компьютере. Именно они делают нас людьми.)
В прошлом математики неоднократно пытались соорудить волшебную программу, которая сосредоточила бы в себе раз и навсегда все законы здравого смысла. Самый амбициозный проект такого рода — CYC (сокращение от «энциклопедия»), детище Дугласа Лената, главы компании Сусогр. Подобно тому как в результате реализации Манхэттенского проекта — программы стоимостью 2 млрд долл. — была создана атомная бомба, проект CYC должен был стать «Манхэттенским проектом» искусственного интеллекта, последним толчком, в результате которого должен был появиться подлинный искусственный интеллект.
Не удивительно, что девиз Лената звучит гак: «Разум — это десять миллионов правил». (Ленат придумал новый способ отыскания законов здравого смысла; его сотрудники тщательно прочесывают страницы скандальных и сенсационных газетенок, после чего просят CYC найти в статьях ошибки. В самом деле, если Ленату удастся-таки этого добиться, CYC станет разумнее большинства читателей желтой прессы!)
Одна из задач проекта CYC — достичь «точки равенства», т.е. такого момента, когда робот будет понимать достаточно, чтобы самостоятельно переваривать новую информацию и черпать ее непосредственно из журналов и газет, которые найдутся в любой библиотеке. В этот момент CYC, как птенец, вылетевший из гнезда, сможет расправить крылья и обрести самостоятельность .
К сожалению, с момента основания фирмы в 1984 г. ее репутация сильно пострадала от общей для ИИ проблемы: ее представители делают громкие, но совершенно нереалистичные предсказания, которые только привлекают газетчиков. В частности, Ленат предсказывал, что через десять лет — к 1994 г. — в «мозгах» CYC будет содержаться уже от 30 до 50% «общеизвестной реальности». Но сегодня CYC и близко не подошел к этому показателю. Как выяснили ученые корпорации, необходимо написать многие миллионы строк программного кода, чтобы компьютер смог хотя бы приблизиться к уровню здравого смысла четырехлетнего ребенка. Пока программа CYC содержит жалкие 47 000 понятий и 306 000 фактов. Несмотря на стабильно оптимистичные пресс-релизы корпорации, газеты процитировали одного из сотрудников Лената Р.В. Гуха, покинувшего команду в 1994 г.: «CYC обычно считают неудачей... Мы вкалывали как проклятые, пытаясь создать бледную тень того, что было первоначально обещано».
Другими словами, попытки запрограммировать все законы здравого смысла и загнать их в один компьютер провалились просто потому, что у здравого смысла слишком много законов. Человек осваивает их без усилий — ведь он с самого рождения постоянно сталкивается с действительностью, постепенно впитывая в себя законы физики и биологии. С роботами все иначе.
"Основатель фирмы Microsoft Билл Гейтс признает: «Оказалось гораздо труднее, чем предполагалось, научить компьютеры и роботов воспринимать окружающее и реагировать на него быстро и точно... к примеру, ориентироваться в комнате по отношению к находящимся в ней предметам, отзываться на звук и понимать речь, брать разные по размерам, материалу и хрупкости предметы. Роботу чертовски трудно проделать даже такую простую вещь, как отличить открытую дверь от окна».
Однако сторонники подхода «сверху вниз» указывают, что прогресс в этой области, хотя и не такой быстрый, как хотелось бы, все же наблюдается. В лабораториях всего мира преодолеваются все новые рубежи. К примеру, несколько лет назад агентство DARPA, которое часто берет на себя финансирование самых передовых технических проектов, объявило приз в 2 млн долл. за создание автоматического транспортного средства, способного самостоятельноj без водителя, преодолеть сильно пересеченный рельеф пустыни Мохаве. В 2004 г. ни один из участников заезда не смог пройти маршрут. Лучшая машина сумела пройти 11,9 км, после чего вышла из строя. Но уже в 2005 г. машина без водителя, представленная группой Stanford Racing Team, успешно преодолела тяжелый маршрут протяженностью 212 км, хотя ей и потребовалось на это семь часов. Кроме победителя к финишу гонки пришли еще четыре машины. [Правда, критики отмечают, что правила позволяют машинам использовать системы спутниковой навигации на долгом пути в пустыне. В результате машина едет по заранее выбранному маршруту без особенных осложнений; это значит, что ей не приходится распознавать в пути сложные образы препятствий. В реальной жизни водитель должен учитывать множество непредсказуемых обстоятельств: движение других машин, пешеходов, ремонтные работы, дорожные пробки и т. п.)
Билл Гейтс с осторожным оптимизмом говорит, что роботы-машины могут стать «следующим большим скачком». Он сравнивает сегодняшнюю робототехнику с персональными компьютерами, которыми он занялся 30 лет назад. Очень может быть, что роботы сегодня, как персональные компьютеры тогда, уже готовы к стремительному старту. «Никто не может определенно сказать, когда эта индустрия наберет критическую массу, — пишет он. — Но если это произойдет, то роботы, возможно, изменят мир».
(Рынок человекоподобных разумных роботов, если они когда-нибудь появятся и станут коммерчески доступными, будет огромен. Хотя сегодня настоящих роботов нет, роботы с жесткой программой не только существуют, но быстро распространяются. По оценке Международной федерации робототехники, в 2004 г. существовало около 2 млн таких роботов, а к 2008 г. их появится еще 7 млн. Японская Ассоциация роботов предсказывает, что если сегодня оборот промышленности, занятой выпуском персональных роботов, составляет 5 млрд долл. в год, то к 2025 г. он достигнет 50 млрд долл.)