Сегодня во многих домах уже появились простые роботы, предназначенные для чистки ковров. Существуют также роботы-охранники, патрулирующие здания по ночам, роботы-экскурсоводы и роботы-рабочие. В 2006 г. было примерно подсчитано, что в мире существует 950 000 промышленных роботов, а в домах и офисах работает 3 540 000 обслуживающих роботов. В ближайшие десятилетия робототехника будет развиваться в нескольких направлениях, возможно неожиданных, но новые роботы не будут похожи на тех, что знакомы нам по научной фантастике.

Самые большие успехи, скорее всего, будут достигнуты в области так называемых экспертных систем — компьютерных программ, заключающих в себе мудрость и опыт человечества. Как уже говорилось в предыдущей главе, однажды мы, вероятно, получим возможность поговорить с Интернетом на настенном экране и увидеть доброжелательное лицо и получить совет от рободоктора или робоюриста.

Эта область называется эвристикой и сводится к следованию некоей системе формальных правил. К примеру, планируя туристическую поездку, вы обратитесь к лицу на настенном интернет-экране и сообщите всю необходимую информацию: длительность поездки, пункт назначения, отели, ценовой диапазон. При этом экспертная система по опыту прошлых поездок будет заранее знать ваши основные предпочтения; она свяжется с отелями, авиакомпаниями и т. п. и предложит вам наилучшие условия. Но при разговоре с ней вам придется пользоваться не свободной разговорной речью, а довольно формальным стилизованным языком, понятным компьютеру. Такая система сможет быстро выполнять множество полезных задач. Вы будете просто отдавать приказы; она сама зарезервирует для вас столик в ресторане, найдет ближайшие магазины, закажет продукты, забронирует авиабилет и т. п.

Именно благодаря успехам эвристики в последние десятилетия у нас сегодня есть простые поисковые системы, которыми так удобно пользоваться. Но это довольно грубые системы. Каждому пользователю очевидно, что он имеет дело не с человеком, а с машиной. В будущем, однако, роботы станут настолько изощренными, что будут вести себя почти по-человечески и свободно работать с нюансами и сложными запросами.

Может быть, самые практичные приложения будут созданы в области здравоохранения. К примеру, если сегодня вы почувствуете себя плохо, вам придется не один час просидеть в приемной службы экстренной помощи, прежде чем удастся попасть к врачу. В недалеком будущем в подобной ситуации вы, вероятно, сможете просто подойти к настенному интернет-экрану и поговорить с рободоктором, одним нажатием кнопки поменять лицо — и даже личность — собеседника на экране. Это симпатичное лицо, которое по запросу будет всякий раз появляться на вашем экране, задаст вам ряд несложных вопросов («Как вы себя чувствуете?», «Где болит?», «Когда начались боли?», «Как часто они возникают?»).

Каждый раз, отвечая на вопрос, вы будете выбирать один из представленных на экране вариантов. Вам не придется печатать ответ на клавиатуре, достаточно будет произнести его вслух.

Каждый из ваших ответов, в свою очередь, будет вызывать очередную группу вопросов. После вопросов и ответов рободоктор, опираясь на опыт лучших врачей мира, сможет поставить вам диагноз. Помимо ваших ответов, рободоктор будет анализировать данные из вашей ванной, с вашей одежды и мебели, которые непрерывно контролируют ваше здоровье через чипы — ДНК-анализаторы. И не исключено, что он попросит вас проверить себя при помощи портативного магнитно-резонансного томографа, данные с которого будут затем обработаны суперкомпьютером. (Примитивные версии подобных эвристических программ уже существуют — к примеру, WebMD, — но им не хватает нюансов и полной мощи эвристических алгоритмов.)

Таким образом, можно будет исключить большую часть визитов к врачу и значительно ослабить нагрузку на систему здравоохранения. Если проблема окажется серьезной, рободоктор порекомендует вам поехать в больницу, где врачи-люди смогут обеспечить вам интенсивное лечение и уход. Но даже там вы столкнетесь с программами ИИ в виде роботов-сиделок, похожих на ASIMO. Эти роботы-сиделки не будут в полном смысле разумными, но смогут передвигаться из одной больничной палаты в другую, раздавать пациентам назначенные лекарства и обеспечивать другие их потребности. Может быть, они будут двигаться по проложенным в полу рельсам, может быть, независимо, как ASIMO.

Единственный на данный момент существующий робот-сиделка — мобильный робот RP-6, которого начинают использовать в некоторых больницах, таких как медицинский центр Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе. В основе своей это телеэкран мобильного компьютера, который передвигается на роликах. На телеэкране вы видите лицо настоящего врача, который в это время может находиться на расстоянии многих миль от больницы. Робот оборудован видеокамерой, которая позволяет врачу видеть то, на что он смотрит. Есть также микрофон, чтобы врач мог разговаривать с пациентом. Врач может управлять роботом дистанционно при помощи джойстика, может общаться с пациентами, наблюдать за приемом лекарств и т. д. Известно, что в год в США в отделения интенсивной терапии поступает 5 млн пациентов, но на них приходится всего 6000 врачей, достаточно квалифицированных, чтобы лечить критически больных. Поэтому роботы, подобные RP-6, могли бы смягчить кризис системы экстренной помощи, где на одного врача приходится множество пациентов. В будущем такие роботы, возможно, станут более автономными, научатся самостоятельно ориентироваться в здании больницы и общаться с пациентами.

Япония — один из бесспорных лидеров в этой области техники. Эта страна тратит на роботов немалые средства, стремясь смягчить грядущий кризис системы здравоохранения. Пожалуй, не стоит удивляться тому, что именно Япония стала одной из ведущих стран в области робототехники. Причин тому несколько. Во-первых, в синтоизме считается, что у неодушевленных предметов тоже есть своя духовная сущность. Даже у механических устройств. На Западе дети иногда плачут и кричат от ужаса при виде роботов, что неудивительно после просмотра многочисленных фильмов о бешеных машинах-убийцах. Но для японских детей роботы — это родственные души, игривые и всегда готовые помочь. В японских универмагах покупателей нередко встречает робот-рецепционист. Вообще, 30 % всех коммерческих роботов мира работают именно в Японии.

Во-вторых, Японии в данный момент угрожает демографический кошмар. Население этой страны стареет быстрее всех в мире. Уровень рождаемости упал до невероятной цифры — всего 1, 2 ребенка на семью, а иммиграции в Японии практически нет. Некоторые демографы говорят, что мы сейчас наблюдаем крушение поездов в замедленном темпе: один демографический поезд (стареющее население и падение уровня рождаемости) в ближайшие годы столкнется с другим (низкий уровень иммиграции). Наиболее остро все эти явления будут протекать в области здравоохранения и медицины, где ASIMO-подобные роботы-сиделки могут оказаться очень полезными. Такие роботы идеально подходят для больничных задач, таких как доставка медикаментов и приборов, раздача лекарств и круглосуточное наблюдение за пациентами.

Однажды мне довелось помериться мыслями с роботом — принять участие в интеллектуальном состязании с машиной Томазо Поджо (Tomaso Poggio) из MIT. Роботы не способны распознавать простые образы, как это делаем мы, но Поджо сумел создать компьютерную программу, которая может потягаться по скорости с человеком в одной достаточно специфической области: в «мгновенном распознавании». Речь идет об уникальной способности человека мгновенно, даже не сознавая того, узнать объект. (Мгновенное распознавание играло важную роль в эволюции человека — ведь у наших предков была лишь доля секунды на то, чтобы обнаружить притаившегося в кустах тигра, а осознать и обдумать этот факт можно было и потом.) Первое время робот Поджо стабильно набирал в особом визуальном тесте больше баллов, чем человек-участник.

Состязание между мной и машиной выглядело очень просто. Я садился в кресло и некоторое время вглядывался в обычный компьютерный экран. Затем на экране на долю секунды мелькала картинка, а я должен был как можно быстрее нажать одну из двух кнопок — показать, вижу я на картинке какое-нибудь животное или нет. Решение нужно было принимать как можно быстрее — не дожидаясь восприятия картинки сознанием. Компьютер должен был принять по той же картинке аналогичное решение.

Стыдно признаться, но после множества тестов результаты машины и мои оказались примерно одинаковыми. Но иногда машина работала значительно лучше и оставляла меня далеко позади. Я проиграл компьютеру. (Единственным утешением было то, что, как мне сказали, компьютер дает правильный ответ в 82 % случаев, а человек в среднем лишь в 80 %.)

Ключ к успеху программы Поджо в том, что в ней использованы уроки матери-природы. Многие ученые только сейчас начинают понимать истинность утверждения «Колесо уже изобретено, почему бы не скопировать его?». Приведем пример.

Обычно робот, глядя на картинку, пытается разложить ее на элементы и представить как совокупность линий, кругов, квадратов и других геометрических форм. А вот робот Поджо действует иначе.

Человек, глядя на картинку, сначала воспринимает контуры объектов, затем детали внутри каждого объекта, затем оттенки внутри деталей и т. д. Таким образом, мы как бы расщепляем изображение на множество слоев. Компьютер, обработав один слой изображения, объединяет его со следующим и включает в общую картину. Так, шаг за шагом, слой за слоем, он имитирует иерархическую обработку изображения, которую использует наш мозг. (Программе Поджо недоступны невероятные возможности распознавания образов, которые мы с вами воспринимаем как нечто само собой разумеющееся, — трехмерная визуализация, распознавание тысяч объектов под самыми разными углами и т. д., — но все же нельзя не признать, что это серьезное достижение.)

Позже мне довелось увидеть в действии оба подхода к созданию ИИ. Сначала я побывал в Центре искусственного интеллекта Стэнфордского университета и встретился с роботом STAIR (Stanford artificial intelligence robot), созданным на базе традиционного подхода. STAIR — робот ростом около 120 см с огромной механической рукой на шарнирах. Этой рукой робот может брать со стола предметы. Кроме того, STAIR мобилен и может самостоятельно передвигаться по офису или жилищу. У него есть 3D-камера, которая фокусируется на объекте и подает в компьютер его трехмерное изображение, при помощи которого механическая рука может правильно захватить объект. Вообще, роботы научились брать объекты еще в 1960-х гг., и вскоре такие роботы появились на автомобильных заводах Детройта.

Но внешность обманчива. STAIR способен на большее. В него, в отличие от детройтских роботов, не заложен жесткий сценарий. Он действует сам по себе. Если вы, к примеру, попросите робота взять апельсин, то он проанализирует лежащие на столе предметы, сравнит их с тысячами изображений, заранее заложенных в его память, узнает апельсин и поднимет его со стола своей механической рукой. Кроме того, он способен идентифицировать предмет более точно, если возьмет в руку и будет поворачивать и рассматривать со всех сторон.

Чтобы проверить возможности STAIR, я перемешал предметы на столе и посмотрел, как робот будет действовать. STAIR корректно проанализировал новое расположение предметов, протянул руку и взял то, что я попросил. Создатели этого робота ставят перед собой цель научить его свободно передвигаться в доме или офисе, брать различные предметы, взаимодействовать с различными объектами и инструментами и даже разговаривать с людьми на упрощенном языке. Если это удастся, робот будет способен выполнять практически все функции, которые выполняет в офисе мальчик на побегушках. STAIR — образец подхода «сверху вниз»: все его действия запрограммированы от начала и до конца. (Хотя STAIR может распознавать предметы под разными углами, но количество предметов, которые он вообще способен распознать, пока ограничено. Окажись такой робот на улице в окружении случайных объектов, он будет мгновенно парализован.)

Позже у меня появилась возможность посетить Нью-Йоркский университет, где Янн ЛеКун (Yann LeCun) экспериментирует с совершенно другим созданием. Его робот носит имя LAGR (Learning applied to ground robots — обучение в приложении к наземным роботам) и представляет собой образец подхода «снизу вверх»: ему приходится учиться всему с нуля, натыкаясь на самые разные предметы. LAGR — робот размером с маленький гольф-мобильчик, оборудованный двумя цветными стереокамерами; он постоянно сканирует ландшафт и распознает встречающиеся предметы. После этого он начинает двигаться среди этих предметов, старательно их объезжая и узнавая что-то новое с каждым проездом. Робот оборудован GPS-приемником и имеет два инфракрасных датчика, способные засекать предметы на его пути. Он содержит три мощных процессора Pentium и подсоединен к гигабитной сети Ethernet. Мы с роботом отправились гулять по близлежащему парку, где LAGR учился объезжать возникающие на его пути помехи. Каждый раз, проходя маршрут, он приобретал новую сноровку и учился лучше обходить препятствия.

Между LAGR и STAIR есть очень важное различие, состоящее в том, что LAGR специально разработан для самообучения. Каждый раз, наталкиваясь на какое-то препятствие, он объезжает вокруг этого объекта и учится узнавать и миновать его, чтобы в следующий раз не натолкнуться. Если в памяти STAIR хранятся изображения тысяч предметов, то в памяти LAGR нет практически никаких изображений; вместо этого робот создает как бы мысленную карту всех встреченных препятствий и на каждом проходе обновляет и уточняет ее. В отличие от автомобиля-робота, который жестко запрограммирован и движется по маршруту, заранее проложенному для него при помощи системы GPS, LAGR движется совершенно самостоятельно, без всяких указаний со стороны человека. Вы говорите ему, куда двигаться, и он пускается в путь. Со временем подобных роботов можно будет обнаружить на Марсе, на поле боя и в наших жилищах.

Энтузиазм и энергия этих исследователей произвели на меня сильное впечатление. Сами они глубоко убеждены, что закладывают основы искусственного интеллекта и что когда-нибудь результаты их работы вызовут в обществе глобальные изменения, которые человечество сегодня только начинает осознавать. Но взгляд со стороны позволил мне увидеть, как далеко им еще до успеха. Даже тараканы способны распознавать предметы и учиться обходить их. Мы же пока находимся на той стадии, когда даже самые примитивные из созданий матери-природы способны победить в состязании с нашими самыми умными роботами.

Учитывая очевидные ограничения компьютеров по сравнению с человеческим мозгом, несложно понять, почему нам до сих пор не удается научить компьютеры решать две ключевые задачи, которые человеческий мозг выполняет автоматически, без всякого труда. Эти задачи — распознавание образов и следование здравому смыслу — уже более полувека не даются ученым. Именно поэтому в основном у нас до сих пор нет роботов-горничных, роботов-дворецких и роботов-секретарей.

Первая из названных задач — задача распознавания образов. Роботы видят намного лучше человека, но не понимают, что видят. Входя в комнату, робот раскладывает ее изображение на множество цветных точек, а затем, обрабатывая точки, получает набор линий, окружностей, квадратов и прямоугольников. После этого робот пытается соотнести полученную мешанину деталей по очереди с каждым из объектов, хранящихся в его памяти, — чрезвычайно нудная задача даже для компьютера. После многих часов вычислений ему, может быть, удастся соотнести линии на картинке со стульями, столами и людьми, находящимися в комнате. В отличие от роботов, мы, входя в комнату, за долю секунды схватываем взглядом стулья, письменные столы и людей. В самом деле, человеческий мозг — это по сути машина для распознавания образов.

Кроме того, у роботов нет здравого смысла. Роботы могут слышать намного лучше, чем люди, но они не понимают, что слышат. Рассмотрим, к примеру, следующие утверждения.

•Дети любят сладости, но не любят наказания.

•За веревку можно тянуть, но нельзя толкать.

•Палкой можно толкать, но нельзя тянуть.

•Животные не умеют говорить и не понимают по-английски.

•От вращения у человека может закружиться голова.

Для нас каждое из этих утверждений очевидно и проистекает из обычного здравого смысла. У роботов все не так. Не существует ни одного положения логики, ни одной строки программного кода, в которых бы утверждалось, что бечевкой ничего нельзя толкнуть. Сами мы убедились в истинности этих и многих других «очевидных» утверждений на опыте, их никто не вкладывал в готовом виде нам в память.

При подходе «сверху вниз» основная проблема заключается в том, что для программирования человеческого здравого смысла, необходимого для имитации нашего мышления, потребовалось бы слишком много строк кода. К примеру, на описание принципов здравого смысла в объеме, доступном шестилетнему ребенку, ушли бы сотни миллионов строк. Ганс Моравек (Hans Moravec), бывший начальник лаборатории искусственного интеллекта в Университете Карнеги-Меллон, жалуется: «До сего дня программы ИИ не способны продемонстрировать ни крупицы здравого смысла. К примеру, медицинская диагностическая программа способна прописать антибиотик, если предложить ей для исследования сломанный велосипед. Дело в том, что у нее нет ни модели человека, ни модели болезни, ни модели велосипеда».

Тем не менее некоторые ученые упрямо верят, что единственное препятствие к овладению здравым смыслом — недостаток вычислительных мощностей. Они считают, что масштабный национальный проект наподобие Манхэттенского (в рамках которого была создана атомная бомба) наверняка смог бы преодолеть все препятствия и решить для роботов проблему здравого смысла. В 1984 г. была запущен проект под названием CYC, призванный создать «энциклопедию мысли» для роботов. Однако за прошедшие с тех пор несколько десятилетий все усилия участников проекта не увенчались сколько-нибудь серьезным успехом.

Цель проекта CYC была проста: освоить «100 млн вещей — примерно столько, сколько знает о мире средний человек, — к 2007 г.». Этот срок, как и несколько предыдущих, пришел и прошел, а успех так и не был достигнут. В ходе работы были Достигнуты многие формальные рубежи из тех, что намечали для себя инженеры CYC, но ученым и по сей день не удалось ни па шаг приблизиться к овладению основами разума.

Теперь математики понимают, что пятьдесят лет назад сделали принципиальную ошибку: решили, что мозг во всем подобен большому цифровому компьютеру. Сегодня совершенно очевидно, что это не так. В мозгу нет ни процессора Pentium, ни операционной системы Windows, ни программ-приложений — вообще нет никаких программ и подпрограмм, столь характерных для современного цифрового компьютера. На самом деле архитектура цифрового компьютера совершенно не похожа на архитектуру мозга; мозг — самообучающаяся машина, набор нейронов, связи между которыми обновляются всякий раз с получением нового задания. (А PC учиться не умеет, и ваш компьютер сегодня столь же туп, как был вчера.)

Исходя из сказанного, существует два подхода к моделированию мозга. Первый из них — традиционный подход «сверху вниз» — состоит в том, чтобы рассматривать роботов как цифровые компьютеры и с самого начала пытаться запрограммировать все правила, позволяющие нам быть разумными. А любой цифровой компьютер может быть сведен к так называемой «машине Тьюринга» — гипотетическому устройству, предложенному великим британским математиком Аланом Тьюрингом. Машина Тьюринга состоит из трех основных элементов: входа, Центрального процессора, который «переваривает» поступающую информацию, и выхода. Все без исключения цифровые компьютеры построены на базе этой простой модели. Цель такого подхода — изготовить CD-ROM, на котором были бы записаны в формализованном виде все правила разумности. Стоит вставить такой диск в дисковод — и компьютер внезапно оживает и становится разумным. По сути дела, такой мифический CD-ROM содержал бы все программное обеспечение, необходимое для создания думающих машин.

Однако в нашем мозгу нет ни программирования, ни программного обеспечения. Мозг больше похож на «нейронную сеть» — сложную систему нейронов, которые постоянно устанавливают между собой новые связи.

Нейронные сети подчиняются правилу Хебба: всякий раз, когда принимается верное решение, соответствующие нейронные связи укрепляются — всякий раз, когда нейроны успешно выполняют задание, определенные электрические связи между ними усиливаются. (Правило Хебба можно выразить ответом на известный вопрос: как музыканту попасть в Карнеги-холл? Ответ на него тоже известен: практика, практика и еще раз практика. В случае нейронной сети практика — путь к совершенству. Правило Хебба объясняет также, почему так трудно избавляться от дурных привычек — ведь нейронные связи, задействованные в них, весьма утоптаны.)

Нейронные сети построены на базе другого подхода — «снизу вверх». Вместо того чтобы получить все правила разумности готовыми, на блюдечке с голубой каемочкой, нейронные сети осваивают их самостоятельно; так младенец постигает окружающий мир, натыкаясь на все подряд и обучаясь на собственном опыте. Нейронные сети, вместо того чтобы пользоваться готовыми программами, учатся старым проверенным методом проб и ошибок.

Нейронные сети построены совершенно иначе, чем цифровые компьютеры. Если убрать из центрального процессора цифрового компьютера один-единственный транзистор, компьютер перестанет работать. Однако если удалить из человеческого мозга приличный кусок, мозг все же будет функционировать; функции утраченных частей возьмут на себя оставшиеся. Кроме того, можно точно сказать, где в цифровом компьютере происходит «мыслительный процесс»: в центральном процессоре. Однако результаты сканирования человеческого мозга ясно показывают, что процесс мышления распределен по значительной части объема мозга. Различные зоны включаются в строгой последовательности, как будто мысли надо отбивать, подобно шарикам в пинг-понге.

Цифровой компьютер способен производить вычисления со скоростью, близкой к скорости света. Человеческий мозг по сравнению с ним работает невероятно медленно. Нервные импульсы движутся со скоростью всего лишь около 100 м/с. Но мозг более чем компенсирует этот недостаток, поскольку огромное число процессов в нем происходят параллельно. Это означает, что в нем одновременно работает 100 млрд нейронов, каждый из которых производит крохотную часть «вычисления», и каждый нейрон при этом связан с 10 000 других нейронов. И этот сверхмедленный параллельный процессор легко оставит позади сверхбыстрого одиночку. (Здесь можно вспомнить старую загадку: если одна кошка может съесть одну мышь за одну минуту, то за какое время миллион кошек сможет съесть миллион мышей? Ответ: за одну минуту.)

Ну и помимо всего прочего, мозг — не цифровое устройство. Транзисторы — это ворота, которые могут быть либо открыты, либо закрыты, что соответствует единице или нулю. Нейроны тоже представляют собой цифровые устройства (нейрон либо срабатывает, либо нет), но они могут быть и аналоговыми, т. е. передавать как дискретные, так и непрерывные сигналы.

Сегодня исследователь ИИ Пол Абрахамс (Paul Аbгаhams) качает головой, вспоминая пьянящие 1950-е, когда он был студентом MIT и все — решительно все! — казалось возможным. Он вспоминает: «Это как если бы группа людей предложила построить башню до Луны. Каждый год эти люди показывали бы с гордостью, насколько их башня стала выше по сравнению с прошлым годом. Вот только до Луны оставалось бы все также далеко».

В 1980-х интерес и энтузиазм по отношению к ИИ вспыхнули вновь. На этот раз Пентагон вложил миллионы долларов в такие проекты, как умный вездеход, который должен был ездить в тылу противника, проводить разведку, спасать американских солдат и возвращаться к своим — и все это сам по себе.

А японское правительство даже поддержало амбициозный проект создания компьютера пятого поколения, инициированный Министерством международной торговли и промышленности. Целью проекта было, помимо всего прочего, создание компьютерной системы, способной общаться на разговорном языке, рассуждать и даже предугадывать наши желания — и все к началу 1990-х.

К сожалению, единственное, что сумел сделать умный вездеход, — это потеряться. А проект компьютера пятого поколения после громкой шумихи был потихоньку закрыт без всяких объяснений. Как и прежде, риторика намного обогнала действительность. На самом деле и в 1980-х в области ИИ были реальные достижения, но, поскольку ожидания общества намного превосходили реальные возможности науки, вскоре вновь наступила реакция. Началась вторая «зима» ИИ, когда ручейки финансирования вновь пересохли, а разочарованные специалисты во множестве уходили из отрасли. Стало очевидно, что идее искусственного интеллекта чего-то недостает.

В 1992 г. специалисты по ИИ со смешанными чувствами отметили особую дату, связанную с фильмом «2001 год: космическая одиссея», где свихнувшийся компьютер по имени HAL 9000 убивает участников межпланетной экспедиции. В фильме, снятом в 1968 г., говорилось, что к 1992 г. появятся роботы, способные свободно беседовать с человеком почти на любую тему, а также управлять космическим кораблем. Увы, в реальности было ясно, что наши самые продвинутые роботы способны состязаться в разумности разве что с тараканом, и то безуспешно.

В 1997 г. компьютер Deep Blue от IBM совершил исторический прорыв — он уверенно побил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue представлял собой чудо инженерной мысли и производил 11 млрд операций в секунду. Но вместо того, чтобы открыть все шлюзы, придать новое ускорение исследованиям в области искусственного интеллекта и начать новую эру, этот компьютер сделал прямо противоположное. Его достижение лишь подчеркнуло примитивность современных ИИ-исследований. По здравому размышлению можно было сделать очевидный вывод: Deep Blue не способен мыслить. Да, этот робот великолепен в шахматах, но тест на коэффициент интеллекта принес бы ему 0 баллов. После исторической победы с прессой общался только проигравший Каспаров — ведь Deep Blue не умеет разговаривать. Медленно и неохотно ученые начали осознавать неприятный факт: вычислительные мощности — это еще не разум. Специалист по ИИ Ричард Хеклер (Richard Heckler) говорит: «Сегодня можно купить за 49 долларов шахматную программу, которая выиграет у любого гроссмейстера, но никому же не придет в голову считать ее разумной».

Но по закону Мура каждые полтора года появляется новое поколение компьютеров, и рано или поздно нынешний пессимизм забудется. Придет новое поколение энтузиастов и возродит дремлющие в этой области оптимизм и энергию. За тридцать лет, прошедшие с начала предыдущей ИИ-«зимы», прогресс в компьютерной области был достаточным, чтобы следующее поколение исследователей вновь начало делать оптимистические прогнозы на будущее. Наконец пришло время настоящего искусственного интеллекта, говорят его сторонники. На этот раз все будет по-настоящему. Третья попытка приносит удачу. Но если они правы, то не приходит ли человечеству конец?

Критики иногда указывают на интересную закономерность: каждые 30 лет специалисты по искусственному интеллекту заявляют, что сверхразумные роботы вот-вот будут созданы. Затем, когда действительность останавливает их порыв, наступает реакция.

В 1950-х, когда после окончания Второй мировой войны появились электронные компьютеры, ученые поражали публику невероятными, чудесными достижениями умных машин: автоматы брали и перекладывали кубики, играли в шашки и даже решали задачки по алгебре. Казалось, еще чуть-чуть — и появятся по-настоящему разумные машины. Публика поражалась. Вскоре в журналах появились статьи, в которых авторы с придыханием рассказывали о недалеких временах, когда в каждой кухне появится по роботу; машины будут готовить обед и убираться в доме. В 1965 г. пионер ИИ Герберт Саймон (Herbert Simon) заявил: «Через двадцать лет машины смогут делать любую работу, которую может делать человек». Но затем действительность вступила в свои права. Шахматные компьютеры проигрывали гроссмейстерам, да и умели они только играть в шахматы, ничего больше. Вообще, первые роботы напоминали цирковых пони, каждый из которых умеет выполнять всего один несложный трюк, чем и занимается на каждом представлении.

На самом деле в 1950-х гг. в области искусственного интеллекта было сделано немало настоящих прорывов, но вокруг роботов была поднята такая шумиха, а их перспективы оказались так раздуты, что вскоре наступила неизбежная реакция.

В 1974 г. под громкий хор критики правительства США и Великобритании прекратили финансирование этих разработок.

Исследователи ИИ часто называют робота по имени ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) японской фирмы Honda в качестве примера революционных достижений робототехники. Этот робот высотой 130 см весит 53 кг и напоминает мальчика в шлеме с затемненным стеклом и с рюкзаком за плечами. Возможности ASIMO действительно впечатляют: он может реалистично ходить, бегать, подниматься по лестнице и разговаривать. Он может бродить по комнатам, собирать чашки и подносы, отзываться на простые команды и даже узнавать некоторые лица. Он владеет обширным словарем и говорит на нескольких языках. ASIMO — результат двадцати лет интенсивных исследований десятков ученых фирмы Honda и, безусловно, чудо инженерной мысли.

Мне дважды выпала честь лично пообщаться с ASIMO на конференциях как ведущему научной передачи канала ВВС/ Discovery. Когда я пожимал ему руку, робот отзывался на пожатие совершенно по-человечески. Когда я помахал ему на прощание, он тоже помахал мне в ответ. А когда я попросил его принести мне соку, ASIMO повернулся и направился к стойке с напитками, причем движения его были настолько человеческими, что возникало жутковатое ощущение. В самом деле, ASIMO настолько похож на человека внешне, что во время разговора с ним я подсознательно ожидал, что вот сейчас робот снимет шлем и внутри окажется настоящий живой мальчишка. Должен признаться, танцует он лучше меня.

На первый взгляд кажется, что ASIMO умен, способен реагировать на команды человека, может поддерживать разговор и ходить по комнате. На самом деле все немного не так. Когда я общался с ASIMO перед телекамерой, каждое движение, каждую мелочь приходилось тщательно планировать. Чтобы записать простой пятиминутный сюжет с роботом, нам потребовалось около трех часов. И после каждой сцены целая команда программистов принималась бешено стучать на своих лэптопах, меняя что-то в его программе. Да, ASIMO может разговаривать с вами на нескольких языках, но на самом деле все это заранее записанные кусочки звукозаписи. Робот просто следует программе и повторяет, как попугай, то, что подготовлено человеком. Хотя с каждым годом поведение ASIMO становится все более сложным, робот пока совершенно не способен самостоятельно мыслить. Каждое его слово, каждый жест, каждый шаг должны быть тщательно отрепетированы и запрограммированы.

После съемок у меня состоялся достаточно откровенный разговор с одним из изобретателей ASIMO, и он признал, что робот, несмотря на поразительно человекоподобные движения и действия, обладает разумом в лучшем случае насекомого. Большую часть его движений необходимо тщательно программировать заранее. Он умеет ходить почти по-человечески, но его маршрут необходимо тщательно планировать, иначе робот будет натыкаться на мебель и другие предметы — ведь он не может по-настоящему распознавать объекты.

Так что даже обычный таракан во многом превосходит нашего робота. Он умеет распознавать объекты, огибать препятствия, искать пищу и партнеров, избегать хищников, планировать сложные пути отхода, прятаться в тенях и исчезать в трещинах — и все в течение нескольких секунд.

Исследователь ИИ Томас Дин (Thomas Dean) из Университета Брауна признал, что неуклюжие роботы, которых он строит, находятся сейчас «ровно на той стадии, что могут пройти по залу и не снести по пути половину штукатурки со стен».

Позже мы увидим, что самые мощные наши компьютеры едва-едва могут имитировать работу нейронов мыши, и то лишь на несколько секунд. Потребуется немало десятилетий тяжкой работы, прежде чем роботы по интеллекту сравняются с мышью, кроликом, собакой или кошкой и лишь затем с обезьяной.

Один заголовок из The New York Times, в сущности, выражает все: «Ученые опасаются, что машины могут стать умнее человека». Мировые лидеры в области искусственного интеллекта (ИИ) собрались в 2009 г. в Калифорнии на Азиломарской конференции для серьезного обсуждения перспектив. Речь шла о том, что произойдет, когда машины наконец превзойдут человека. Как будто в сцене из голливудского кино, делегаты задавали друг другу разные интересные вопросы, например такие: «Что, если робот станет таким же умным, как ваша супруга?»

В качестве убедительного свидетельства наступающей робототехнической революции обычно вспоминают беспилотный роботизированный самолет Predator, который в настоящее время с беспощадной точностью бомбардирует террористов в Афганистане и Пакистане; автомобили, умеющие ездить сами по себе; и ASIMO, самого совершенного в мире робота, способного ходить, бегать, подниматься по лестнице, танцевать и даже подавать кофе.

Организатор конференции Эрик Горвиц (Eric Horvitz) из Microsoft сказал, отмечая царящее на конференции возбуждение: «Технари разворачивают перед нами почти религиозные картины, и в чем-то их идеи созвучны идее Вознесения». (Вознесение — это когда при Втором пришествии истинно верующие праведники вознесутся на небеса. Критики окрестили настроение, царившее на Азиломарской конференции, «вознесением яйцеголовых».)

Вышедшие тем же летом на экраны фильмы, похоже, только усилили эту апокалиптическую картину. В фильме «Терминатор: Да придет спаситель» разношерстная группа людей сражается с гигантскими механическими монстрами, захватившими Землю. В фильме «Трансформеры: Месть падших» футуристические роботы из космоса делают людей пешками, а Землю — полем битвы в одной из своих межзвездных войн. В «Суррогатах» люди предпочитают жить в роли совершенных, молодых и прекрасных сверхчеловеков-роботов, вместо того чтобы смотреть в лицо реальности и жить самостоятельно, в своих стареющих телах.

Судя по новостным заголовкам и афишам кинотеатров, конец человечества не за горами. ИИ-эксперты всерьез задумываются: не придется ли нам когда-нибудь плясать за решеткой зоопарка и ловить орешки, брошенные нашими созданиями-роботами? Или, может быть, мы станем домашними любимцами собственных созданий?

Однако при ближайшем рассмотрении оказывается, что на самом деле все далеко не так серьезно. Конечно, последнее десятилетие стало временем настоящих прорывов, но все следует рассматривать в перспективе.

Predator, беспилотный самолет длиной 27 футов, умеет обстреливать террористов с небес смертельными ракетами, но управляет им человек с джойстиком. Человек — скорее всего, это юный ветеран компьютерных игр — сидит в удобном кресле перед монитором и выбирает цели. Стреляет человек, а не беспилотник. Автомобили, способные ездить без водителя, не принимают независимых решений, когда осматривают окрестности и поворачивают рулевое колесо, они следуют линиям GPS-карты, заранее загруженной в память. Так что пока опасаться нечего: кошмар полностью автономных, обладающих сознанием и убийственно опасных роботов, — дело весьма отдаленного будущего.

Неудивительно поэтому, что большинство ученых, занимающихся реальными исследованиями в области искусственного интеллекта, высказывались гораздо более сдержанно и осторожно, хотя средства массовой информации, конечно, подхватили и разнесли самые сенсационные предсказания. На вопрос о том, когда все-таки машины станут такими же умными, как мы, ответы ученых были удивительно разнообразны и варьировались от 20 до 1000 лет.

Вообще, следует различать два типа роботов. Первый Дистанционно управляется человеком или действует по заранее написанной программе, выполняя жесткие инструкции. Такие роботы уже существуют; им и посвящены, как правило, заголовки новостей. Они медленно проникают в наши дома, а также на поля сражений. Но без человека, который принимал бы за них решения, они представляют собой всего лишь механизмы, более или менее сложные. Этих роботов не надо путать с роботами второго типа — по-настоящему автономными, способными думать самостоятельно и действовать без помощи со стороны людей. Попытки создания таких автономных роботов за последние полвека не увенчались успехом.

Наследуют ли роботы землю? Да, но эти роботы будут нашими детьми.

Марвин Мински

Мифические боги, обладавшие сверхъестественным могуществом, умели оживлять неживое. Во второй главе книги Бытия сказано, что Бог сотворил человека из праха земного, а затем «вдунул в лице его дыхание жизни, и стал человек душею живою». Согласно греческой и римской мифологии, богиня Венера могла оживлять статуи. Сжалившись над скульптором Пигмалионом, безнадежно влюбившимся в собственное творение, Венера исполнила его заветное желание и превратила статую в красивую женщину, Галатею. Бог Вулкан, божественный кузнец, мог создать и оживить целую армию механических слуг, сделанных из металла.

Человек сегодня подобен Вулкану. В своих лабораториях он создает машины и вдыхает жизнь не в прах земной, но в сталь и кремний. Но каков будет результат? К чему это приведет — к освобождению рода человеческого или к его порабощению? Если почитать заголовки сегодняшних новостей, может показаться, что ответ на этот вопрос уже известен: в самом ближайшем будущем создание рук человеческих обгонит своего творца во всех отношениях.

Конечным пунктом описываемого процесса должно стать овладение телекинезом — «божественной» способностью передвигать объекты силой мысли.

В фильме «Звездные войны», к примеру, присутствует сила — загадочное поле, пронизывающее галактику и помогающее активизировать ментальные возможности рыцарей-джедаев; Сила позволяет им мысленно управлять самыми разными объектами. При помощи Силы можно поднимать в воздух световые мечи, лучевые ружья, даже целые космические корабли; мало того, можно управлять действиями других людей.

Но нам не придется лететь в далекую-далекую галактику, чтобы овладеть аналогичными возможностями. К 2100 г. каждый человек сможет, войдя в комнату, отдать мысленную команду компьютеру; при помощи таких команд можно будет делать многое: передвигать тяжелую мебель, приводить в порядок рабочий стол, что-то ремонтировать и т. п. Подобные возможности определенно пригодятся рабочим, пожарным, астронавтам и солдатам — всем тем, кому приходится управляться со сложной техникой и проделывать операции, требующие больше двух рук. Способности к мысленному управлению могут также серьезно изменить способ нашего общения с миром. Ездить на мотоцикле, водить машину, играть в гольф, бейсбол или другие сложные игры можно будет исключительно силой мысли.

Двигать объекты силой мысли можно будет при помощи так называемых сверхпроводников, о которых мы поговорим подробнее в главе 4. К концу этого столетия физикам, возможно, удастся создать сверхпроводники, сохраняющие свои свойства при комнатной температуре; если получится, в распоряжении ученых окажутся мощнейшие магнитные поля, для управления которыми нужно совсем немного энергии. Если XX в. был веком электричества, в будущем нас, вероятно, ожидает век магнетизма.

В настоящее время создавать и поддерживать мощные магнитные поля очень дорого, но в будущем они, возможно, станут почти бесплатными. Это позволит нам резко уменьшить трение во всех механизмах, преобразовать транспорт и исключить потери электричества при передаче на большие расстояния. Кроме того, овладение магнитными силами позволит нам двигать предметы силой мысли. Предметы, содержащие крохотные сверхмагниты, можно будет двигать практически как угодно.

В ближайшем будущем мы привыкнем к тому, что в каждой вещи присутствует крохотный чип, который делает эту вещь «умной». В более отдаленном будущем нам, вероятно, придется привыкнуть к тому, что в каждой вещи есть крохотный сверхпроводник, генерирующий при необходимости достаточно магнитной энергии, чтобы вещь эта могла самостоятельно передвигаться в пределах комнаты. Представим, к примеру, стол со сверхпроводником внутри. В обычных условиях в этом сверхпроводнике нет электрических токов. Но если добавить слабый электрический ток, сверхпроводник создаст мощное магнитное поле, способное сдвинуть стол с места. Человеку достаточно будет отдать мысленную команду и активировать сверхмагнит.

В фильмах «Люди Икс», к примеру, мутантами-злодеями руководит Магнето, способный управлять движением громадных объектов при помощи воздействия на их магнитные свойства. В одной из сцен фильма он силой мысли передвигает с места на место мост Золотые Ворота. Но и его возможности ограничены. К примеру, ему трудно двигать пластик или бумагу, не обладающие магнитными свойствами. (В финале первого фильма Магнето сажают в камеру, сделанную полностью из пластика.)

В будущем даже немагнитные предметы, возможно, будут содержать в себе сверхпроводники, сохраняющие свойства при комнатной температуре. Тогда достаточно будет включить внутри объекта слабый ток, чтобы он приобрел магнитные свойства и стал подвержен действию внешнего магнитного поля, которое человек будет мысленно контролировать.

Кроме того, мы получим возможность манипулировать роботами и аватарами посредством мыслей. Это значит, что человек, как в фильмах «Суррогаты» и «Аватар», сможет не только мысленно управлять движением искусственного тела, но даже чувствовать боль и прикосновения. Владение вторым телом, обладающим сверхчеловеческими возможностями, может оказаться полезным для ремонтных работ в открытом космосе или спасения людей в чрезвычайных ситуациях. Когда-нибудь, возможно, наши астронавты смогут, находясь на Земле, управлять сверхчеловеческими роботизированными телами, работающими на Луне. Об этом речь пойдет в следующей главе.

Однако следует отметить, что обладание телекинетическими возможностями несет в себе определенный риск. Как я уже упоминал, в фильме «Запретная планета» древней цивилизации, обогнавшей нашу на миллионы лет, удается исполнить вековую мечту и обрести способность управлять всем вокруг при помощи мысленного усилия. В качестве простого примера такой технологии в фильме фигурирует машина, которая превращает мысли в трехмерные изображения. Вы надеваете на голову специальное устройство, воображаете что угодно, и внутри машины возникает трехмерное изображение. Конечно, зрителям 1950-х гг. подобное устройство представлялось невероятно продвинутым, почти волшебным, но на самом деле что-то подобное вполне может появиться на Земле через несколько десятков лет. Кроме того, в фильме фигурировало устройство, которое помогало поднимать тяжелые объекты при помощи энергии мысли. Но нам, как вы уже знаете, не придется миллионы лет ждать создания подобной технологии — игрушки, в которых реализовано что-то похожее, уже существуют. Вы надеваете на голову электроды (примерно такие же, какие нужны для снятия электроэнцефалограммы), игрушка улавливает электрические импульсы вашего мозга и по мысленной команде поднимает объект, хотя и крошечный, — в точности как в кино. В будущем во многие игры можно будет играть мысленно. Игроки, возможно, будут надевать специальные приборы и двигать мяч мысленным усилием; команда, игроки которой смогут лучше сосредоточиться и точнее двигать мяч, выиграет.

Однако кульминация фильма «Запретная планета» заставит задуматься. Несмотря на продвинутые технологии, инопланетяне погибли, потому что не заметили изъяна в своих планах. Их мощные устройства научились читать не только осознанные мысли, но и подсознательные желания. На свет выползли древние, дикие, давно подавленные мысли и желания жестокого эволюционного прошлого, а машины воплотили в реальность все эти подсознательные кошмары. Могучая цивилизация погибла от «рук» той самой техники, которая, по идее, должна была полностью освободить их от ручного труда.

Правда, для нас эта опасность пока еще очень далека. Устройства подобного размаха наверняка не появятся раньше XXII в. Однако существуют и более актуальные поводы для тревоги. К 2100 г. человек будет жить в мире, населенном человекоподобными роботами. Что произойдет, если роботы станут умнее своих создателей?