Новости партнеров


GEO приглашает

Бесплатный проезд на городском транспорте и скидки на посещение городских достопримечательностей —  карта Jerusalem City Pass сэкономит вам время и деньги


GEO рекомендует

Бренд Röndell дополнил ассортимент посуды из нержавеющей стали эргономичным набором  Savvy - RDS-940


Новости партнеров

Неуклюжие помощники

текст: Карстен Лемм
Роботы

«Ромео» и «Джульетта» стоят потупившись в сторонке, в то время как их младший брат пытается взять в руки заварочный чайник. Он не торопится: внимательно изучает скользкую стеклянную емкость единственным глазом-видеокамерой. Наконец с жужжанием распрямляет руку-манипулятор, выдвигает обернутый клейкой лентой металлический палец и осторожно, но уверенно поднимает чайник.

Испытание прошло успешно! «Ромео» и «Джульетте » впору разразиться восторженными аплодисментами. Они бы так и сделали, если бы умели. Но эти двое – всего лишь туповатые промышленные роботы с дистанционным управлением, над которыми проводят эксперименты в лаборатории по исследованиям искусственного интеллекта Стэнфордского университета в Калифорнии.

А сообразительный «чайниконосец» – прототип механического помощника по хозяйству – пока и вовсе представляет собой неказистую конструкцию из шурупов, проводов и электронных деталей, водруженную на колесики. Неважно, что вид у него не ахти. Главное, он достаточно умен, чтобы «взять в руки» вещь, которую видит впервые. Это, между прочим, не так просто, как вы думаете. «Для машины самое трудное – распознать предмет по форме, – объясняет исследователь с труднопроизносимой фамилией – профессор Эндрю Нг, руководитель проекта STAIR (Stanford AI Robots). – Робот видит какую-то «картинку», но откуда ему знать, что это такое?»

У людей, как правило, подобных трудностей не возникает. Различать предметы нам помогает накопленный за годы жизни опыт. Мы знаем, где у чайника ручка, для чего она служит и чем чайник отличается от ножниц или, скажем, штопора. А машина? Как ей это втолковать?

Поэтому в Стэнфорде решили отправить робота учиться. Учеба заключалась в том, что ему «показывали» виртуальные чашку, книгу, карандаш, а компьютерная программа определяла, какое место является оптимальным для того, чтобы ухватить тот или иной предмет манипулятором (чашку, естественно, нужно подцеплять за ручку и т. д.). Натренировав таким образом робота, перед ним ставили уже настоящие бокал, термос, мобильный телефон. И вот сладкие плоды обучения: с помощью алгоритма, позволяющего сопоставлять незнакомые предметы с уже изученными, робот распознавал и брал со стола в среднем 89% предложенных ему объектов. Много это или мало?

«Смотря для кого. Вряд ли вы захотите нанять домработницу, если она будет ронять каждый десятый предмет, к которому прикасается, – говорит Эндрю Нг, британец китайского происхождения. – Но главное, нам удалось доказать: в принципе робота можно научить идентифицировать объекты и захватывать их манипулятором».

Вот так, со скоростью черепахи, движется прогресс в области изучения искусственного разума. За последние десятилетия ученые так и не смогли оправдать наших надежд. Да, вычислительные мощности растут в геометрической прогрессии: электронный мозг решает задачки быстрее самого лучшего математика, компьютер уже ставил мат чемпиону мира по шахматам. Но где же все-таки мыслящая, чувствующая машина, обладающая таким же умом, как HAL из фильма «Космическая одиссея 2001»? Или хотя бы давно описанный фантастами робот-уборщик, который после бурной вечеринки деловито расхаживает по квартире, собирая пустые бутылки и ставя грязную посуду в посудомойку? Научится ли этому когда-нибудь робот STAIR?

«Если вы спросите, когда интеллект машины будет сравним с интеллектом человека, я отвечу – может быть, через пять лет. А может быть и через пятьсот», – говорит Джон Маккарти, ныне пенсионер, а прежде профессор Стэнфордского университета. Именно он в 1955 году ввел понятие «искусственный интеллект» (ИИ). Что же изменилось с тех пор? «Тогда я был оптимистом, думал, что в XXI веке у нас уже будут настоящие мыслящие машины», – вспоминает профессор.

Но весьма скоро выяснилось, что и к машинам, и к их создателям предъявлялись завышенные требования. Ученые упрощенно представляли суть искусственного интеллекта. А компьютерам элементарно не хватало вычислительной мощности, чтобы помочь людям в решении даже самых обычных бытовых проблем. «В 1960–1970-х годах многие исследователи исходили из того, что любую ситуацию можно описать с помощью математического алгоритма, – говорит Стюарт Рассел, профессор информатики университета Беркли. – На самом деле, все гораздо сложнее».

Если вы говорите исключительно на литературном языке, вам будет трудно понимать диалекты. Мятая купюра отличается на ощупь от новой. Почерк старика не похож на старательные каракули первоклассника. И так всё и всегда. Окружающие нас явления редко удается свести к единичкам и нулям двоичной системы счисления, к черному и белому. Наш мир – это бесконечные градации серого, полутона, нюансы. Мы постоянно находимся в ситуации неопределенности, из которой нужно искать выход.

Тем не менее в мире появляется все больше электронных экспертных систем, которые справляются с самыми непредсказуемыми ситуациями, с «нечеткими», не поддающимися точному определению вводными данными, условиями, «правилами игры».

На почте компьютеры ежедневно сортируют миллионы конвертов по почтовым индексам, выведенным от руки. По телефону «горячей линии» они примут вызов даже у человека, говорящего с сильным акцентом. В больницах помогают врачам проводить медицинские обследования, ставить диагнозы.

«Сегодня с успехом применяются разные системы искусственного интеллекта. А десять лет назад это казалось невозможным, – говорит Стюарт Рассел. – Взять хотя бы автомобили с автономным управлением».

Знакомьтесь: чемпиона зовут Stanley. Это автомобиль «Фольксваген Туарег », которому не нужен водитель. У него свои «мозги» – система из семи процессоров, которую создали в Стэнфордском университете. Осенью 2005 года Stanley выиграл гонку транспортных средств, управляемых системами с искусственным интеллектом, которую проводило Агентство передовых оборонных разработок США.

В калифорнийской пустыне машина впервые самостоятельно, без водителя, прошла 212 км. Приз за победу конструкторам Stanley достался солидный – 2 млн долларов. И все же гораздо важнее для них было успешное завершение гонки. «До сих пор люди считали, что автомобиль не сможет ехать сам», – говорит Себастьян Трун, глава Стэнфордской лаборатории по исследованиям в области искусственного интеллекта.

Теперь ученые пытаются взять следующую высоту: Stanley должен научиться ездить по городским улицам. А это означает, кроме прочего, умение отличать пешеходов от деревьев у обочины. Задача, вроде бы, простая, но с ней до сих пор никому не удалось справиться. Однако Себастьян Трун убежден: «Рано или поздно мы начнем доверять машинам больше, чем самим себе. Ведь люди не очень-то хорошо водят автомобили».

Человек может совершить ошибку, неправильно оценить ситуацию, сесть пьяным за руль. Электронный мозг всегда работает четко. Вот почему припарковаться для Stanley – пустяковое дело, всего лишь ряд несложных замеров и рассчетов. Такие системы уже давно применяются в авиации – согласно инструкции, сажая самолет в условиях плотного тумана, летчик обязан включить автопилот. «Число авиакатастроф, которые произошли из-за сбоя компьютерной программы, равно нулю, – говорит профессор информатики и писатель-футуролог Рэй Курцвейль. – Человек ошибается значительно чаще».

Курцвейль – пожалуй, самый ярый сторонник тезиса о том, что машинный интеллект уже в ближайшем будущем превзойдет человеческий. Ведь прогресс идет семимильными шагами – и в биологии, и в нанотехнологиях и, разумеется, в области высоких технологий. Здесь работает закон экспоненциального роста: накопление достаточного количества сведений о нашем мозге, позволяющее воспроизвести его в электронном виде – всего лишь вопрос времени. «В 2029 году модель человеческого мозга будет завершена», – обещает Курцвейль. Работа идет вовсю: ученые компании IBM воспроизводят на компьютере отдельные мозговые процессы, чтобы понять принципы деятельности нашего мыслительного органа в целом. Но можно ли постичь природу, просто имитируя ее?

«Очень немногие исследователи искусственного интеллекта задумываются над ключевым вопросом – а что собой представляет процесс мышления?» – сетует профессор Дуглас Хофштадтер, член Американской ассоциации кибернетики. Конечно, шахматные суперпрограммы и робокары – впечатляющие технические достижения. Но Хофштадтер, признанный эксперт в области ИИ, утверждает, что по уровню интеллекта машины еще «бесконечно далеки от человека».

Большинство исследователей честно признают, что накопленных знаний пока недостаточно. «Нам явно не хватает ума, чтобы понять природу нашего собственного интеллекта», – сетует пионер в разработке ИИ Джон Маккарти. А Себастьян Трун, создатель уникального робокара Stanley, разводит руками: «Еще нескоро удастся понять, чем принципы работы нашего мозга отличаются от принципов работы компьютера».

За миллионы лет естественного отбора человек научился приспосабливаться к самым разным ситуациям, он всегда готов к импровизации, в то время как самый умный шахматный компьютер «спасует», если ему предложат сыграть партию в шашки. «Разносторонность человеческой натуры невозможно смоделировать», – говорит Трун.

Еще более сложная проблема – научить машины хоть немного ориентироваться в нашей жизни. Ну хорошо, различия между кофейником и карандашом можно объяснить «наглядно». Но как быть с абстрактными понятиями – смерть, любовь, страх? «Универсальное знание о мире – невероятно трудная и до сих пор нерешенная проблема в исследовании ИИ», – говорит Трун.

Поэтому ни одна современная компьютерная программа не пройдет тест, который предложил еще в 1950 году английский математик Алан Тьюринг. Согласно критерию Тьюринга, признать наличие интеллекта у машины можно будет лишь в том случае, если при обмене с ней информацией человек, не видя оппоннента, решит, что имеет дело не с компьютером, а с себе подобным.

С этим тесно связана проблема сознания: способен ли компьютер, который только-только научился думать, со временем развить чувство собственного «я»? «Конечно, способен», – утверждает Томас Метцингер, специалист в области нейрофилософии. Более того, он предвидит, что разумным машинам, как и людям, существование в нашем несовершенном мире будет причинять страдания.

Для начала давайте выясним, что такое сознание, возражают Метцингеру оппоненты. «Я даже не задумываюсь, есть ли оно у вас, – говорит Кристоф Кох, профессор Калифорнийского технологического института. – Просто принимаю это как данность. Если я протяну вам руку, вы подадите мне руку в ответ. Но компьютер не похож на меня, не ведет себя, как я». Как же он осознает себя? На этот вопрос дать ответ невозможно.

Эндрю Нг не желает ломать голову над сугубо теоретическими вопросами. «Пока слишком рано об этом думать, – говорит он. – Зато я могу утверждать, что скоро появятся машины, достаточно умные, чтобы помогать нам в быту». Нг считает, что из роботов получатся прекрасные социальные работники. Они будут ухаживать за стариками и больными, убирать квартиры. А хватит ли им интеллекта, чтобы успешно пройти тест Тьюринга, это его мало волнует. «По-моему, нецелесообразно учить машину мыслить иррационально, как ребенок, – говорит ученый. – А ведь именно так следует поступить, если нам захочется, чтобы она прошла этот тест».

Не лучше ли сосредоточиться на практических навыках? Для научившегося справляться с чайником STAIR в Стэнфордской лаборатории недавно установили посудомоечную машину. Ему придется продолжать тренировки, пока «Ромео» и «Джульетта» будут стоять себе спокойно в углу и бездельничать. «Слишком умный? Вот пусть и работает», – могли бы подумать они, если бы им хватило на это ума.

11.05.2011