Читать онлайн «Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию». Страница 170

Даже в IBM были с этим согласны. Правда, они и не планировали наделять Watson интеллектом. Глава IBM Research Джон И. Келли III так прокомментировал победы Deep Blue и Watson: «Современные компьютеры — гениальные идиоты. Они могут хранить огромные объемы данных и выполнять невероятное количество операций в секунду — ни один человек с ними не сравнится. Но как только речь заходит об умениях другого рода, например о понимании, обучаемости, адаптации и взаимодействии, тут компьютерам до людей очень далеко»[1098].

Истории с Deep Blue и Watson ясно дали понять, что человечество не приближается к созданию искусственного интеллекта, а скорее наоборот. «Парадокс, но последние „достижения“ компьютеров указали на слабые места в информатике и концепции искусственного разума, — отмечает профессор Томазо Поджио, руководитель Центра изучения человеческого мозга, интеллекта и техники при МТИ. — Мы до сих пор не знаем, как взаимосвязаны мозг и интеллект, а также как создать машины, которые могли бы сравниться с человеком по уровню интеллекта»[1099].

Дуглас Хофштадтер, преподаватель Университета Индианы, описал симбиоз искусства и науки в книге «Гедель, Эшер, Бах», которая неожиданно стала бестселлером 1979 года. Он утверждал, что для создания искусственного разума необходимо понять, как работает человеческое воображение. Однако в 1990-е его идеи были практически забыты: в то время для обработки огромных массивов данных было экономически выгоднее использовать вычислительную мощность компьютеров — так решались сложные задачи, так Deep Blue играл в шахматы[1100].

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].

В конце 2013 года газета The New York Timss 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 Timss, «новый подход учитывает строение нервной системы живого существа, а также как нейроны реагируют на раздражители и контактируют друг с другом для анализа информации»[1108]. 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»[1109].