Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Физика невозможного
.pdf
РОБОТЫ
мом деле все совсем не так. Если вы видите, что робот действует
как человек, это, как правило, означает, что дело нечисто, — это
какой-то фокус, скажем, в сторонке сидит человек и говорит за
робота, как Гудвин в Волшебной стране. На самом деле даже
самые сложные наши роботы, такие как марсианские роботыроверы, обладают в лучшем случае интеллектом насекомого.
Экспериментальные роботы знаменитой Лаборатории искусственного интеллекта MIT с трудом справляются с заданиями,
доступными даже тараканам: к примеру, свободно передвигаться по комнате, заставленной мебелью, прятаться или распознавать опасность. Ни один робот на Земле не способен понять простую детскую сказку, которую ему прочитают.
Сюжет фильма «2001: космическая одиссея» основан на
неверном предположении о том, что к 2001 г. у нас будет сверхробот HAL, способный пилотировать корабль к Юпитеру , непринужденно болтать с членами экипажа, решать возникающие проблемы и вообще действовать почти по-человечески.
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
161
ФИЗИКА НЕВОЗМОЖНОГО
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
162
РОБОТЫ
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
163
ФИЗИКА НЕВОЗМОЖНОГО
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;
164
РОБОТЫ
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.•
Время не может идти задом наперед.•
Но не существует такого исчисления, такой математики,
которая могла бы выразить смысл этих высказываний. Мы зна-
165
ФИЗИКА НЕВОЗМОЖНОГО
ем 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 Cycorp. 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 так: «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
166
РОБОТЫ
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 хруп-
167
ФИЗИКА НЕВОЗМОЖНОГО
кости 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 самостоятельно, 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».
168
РОБОТЫ
(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.)
Подход «снизу вверх»
Ограниченность подхода «сверху вниз» к созданию искусственного интеллекта очевидна, поэтому с самого начала ученые исследуют и другой подход — «снизу вверх». Суть этого подхода
заключается в том, чтобы, подражая эволюции, заставить робота учиться на собственном опыте, как учится младенец. Ведь
насекомые, скажем, руководствуются при движении не тем,
что сканируют картинку окружающего мира, разбивают ее на
триллионы пикселей и обрабатывают полученное изображение при помощи суперкомпьютеров. Нет, мозг насекомого состоит из «нейронных сетей » — самообучающихся машин, которые медленно, натыкаясь на препятствия, осваивают искусство
правильно передвигаться во враждебном мире. Известно, что в
MIT с огромным трудом удалось создать шагающих роботов методом «сверху вниз». Зато простые механические существа вроде жуков, накапливающие опыт и информацию методом проб
и ошибок (т. е. утыкаясь в препятствия), уже через несколько
минут начинают успешно носиться по комнате.
Родни Брукс , директор прославленной Лаборатории искусственного интеллекта MIT, знаменитой своими большими
и неуклюжими шагающими роботами типа «сверху вниз», сам
превратился в еретика, когда начал изучать идею крошечных
169
ФИЗИКА НЕВОЗМОЖНОГО
«насекомоподобных» роботов, которые учатся ходить старым
испытанным методом: спотыкаясь, падая, натыкаясь на всевозможные предметы. Вместо того чтобы использовать сложные
компьютерные программы и математически вычислять при
ходьбе точное положение каждой ноги в каждый момент времени , его «насекоботы» действуют методом проб и ошибок и
обходятся небольшими вычислительными мощностями. Сегодня «потомки» крошечных роботов Брукса собирают на Марсе данные для NASA ; они преодолевают километры унылых
марсианских ландшафтов по собственному разумению. Брукс
считает, что насекоботы идеально подходят для исследования
Солнечной системы.
Одним из новых проектов Брукса стал COG — попытка
создать механического робота с разумом шестимесячного младенца. Внешне робот представляет собой мешанину проводов,
электрических цепей и приводов, но снабжен головой, глазами
и руками. В нем нет программы, определяющей какие бы то ни
было законы разума. Вместо этого робота научили фокусировать глаза и следить за человеком-тренером, который пытается
научить робота простым навыкам. (Одна из сотрудниц, забеременев, заключила пари о том, кто сделает большие успехи к
возрасту двух лет: COG или ее будущий ребенок. Ребенок намного обогнал «соперника».)
Несмотря на успешное подражание поведению насекомых,
роботы с нейронными сетями выглядят довольно жалко, когда
создатели пытаются заставить их подражать поведению высших
организмов, таких как млекопитающие. Самый продвинутый робот с нейронными сетями способен ходить по комнате или плавать в воде , но не может прыгать и охотиться, как собака в лесу,
или исследовать комнату, как крыса. Крупные роботы на нейронных сетях содержат десятки, максимум сотни «нейронов»; при
этом человеческий мозг насчитывает более 100 млрд нейронов.
Нервная система очень простого червя Caenorhabditis elegans,
полностью изученная биологами и нанесенная на карту, состоит
170
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]