Об интеллекте - Блейксли Сандра. Страница 56

Давайте также рассмотрим транспортные средства. Устройство автомобилей постоянно усложняется. Существуют глобальные системы позиционирования, способные просчитать кратчайший маршрут от точки А до точки Б, существуют сенсоры, автоматически включающие фары, когда на улице становится темно, сенсоры приближения, которые помогают определить безопасность обгона и так далее. Существуют даже автомобили, способные ехать без водителя на специальных трассах в идеальных условиях. Они, правда, не поступают в открытую продажу. Чтобы вести машину безопасно и эффективно на любых дорогах при любых условиях, вовсе не достаточно несколько датчиков или схем обратного контроля. Чтобы быть хорошим водителем, вам нужно понимать устройство автомобиля, характер дорожного движения, предугадывать маневры других водителей и учитывать массу других обстоятельств. Водителю следует внимательно отслеживать сигналы, предостерегающие об опасности. Например, включенный сигнал поворота у впереди идущего автомобиля предупреждает о том, что водитель собирается перестроиться в другой ряд. Если сигнал включен несколько минут подряд, то, скорее всего, водитель о нем просто забыл и перестраиваться не собирается. Когда водитель видит мяч, катящийся на проезжую часть со стороны тротуара, он автоматически предполагает, что, возможно, за мячом сейчас побежит ребенок, и интуитивно резко сбрасывает скорость.

Допустим, мы хотим создать по-настоящему «умный» автомобиль. Сначала нам нужно определить набор сенсоров, которые позволят нашему автомобилю воспринимать текущую дорожную ситуацию. Мы, вероятно, начнем с камеры видения, даже нескольких камер в передней и задней частях автомобиля, затем придумаем микрофоны для воссоздания звукового восприятия, затем, возможно, добавим радар или ультразвуковые сенсоры, точно определяющие диапазон и скорость других объектов на трассе как при хорошем освещении, так и в темное время суток. Не надо создавать рамки, ограничиваясь ощущениями, свойственными исключительно человеку. Алгоритм коры головного мозга очень гибок, и если мы спроектируем нашу рукотворную иерархическую систему памяти должным образом, она будет работать независимо от типов установленных сенсоров. Теоретически наш воображаемый «мыслящий» автомобиль может воспринимать ежесекундно меняющуюся дорожную ситуацию лучше, чем водитель-человек, потому что может выбирать разные наборы сенсоров в зависимости от поставленной задачи. Сенсоры будут связаны с достаточно большой иерархической системой памяти. Разработчики автомобилей будут тренировать его память путем помещения в условия реального мира, чтобы она училась создавать модель мира точно так же, как это делают люди, только в условиях более ограниченной области. (Ведь автомобилю нужны знания об автодорогах, а не об элеваторах и аэропланах.) Память автомобиля «выучит» иерархическую структуру транспорта и дорог так, что сможет понимать, что происходит в ее мире движущихся автомобилей, дорожных знаков, препятствий и перекрестков в текущий момент времени, и прогнозировать ход развития дальнейших событий. Инженеры-разработчики такого автомобиля могут настроить систему его памяти так, чтобы она полностью управляла автомобилем или только отслеживала, что происходит, когда за рулем сидите вы. Она может давать советы или принимать на себя управление в экстремальных ситуациях. Как только память будет полностью натренирована и сможет понимать и решать любые проблемы, с которыми сталкивается, инженеры получат возможность выбрать два варианта последующего применения. Они могут поместить стандартную память во все автомобили, сходящие с конвейера, или же комплектовать их памятью, которая будет продолжать самообучение после продажи автомобиля. Как и в случае с компьютерами, память автомобиля должна поддаваться перепрограммированию более актуальной версией.

У меня нет абсолютной уверенности в том, что нам удастся создать подобные умные автомобили или машины, обладающие зрительным и слуховым восприятием. Я лишь привел примеры того, какие типы устройств мы, возможно, разработаем и какие типы разумных машин кажутся реалистичными на сегодняшний день.

К очевидному применению разумных машин у меня гораздо меньше интереса. Я способен оценить пользу и искренне восхититься новой технологией лишь тогда, когда она получает неизвестное доселе применение. Чем удивят нас разумные машины и какие неожиданные их свойства и способности проявятся со временем? Я убежден, что иерархические системы памяти, подобно транзисторам и микропроцессорам, улучшат нашу жизнь совершенно неожиданным образом, но как именно? Один из способов заглянуть в будущее разумных машин – рассмотреть их составляющие, легко поддающиеся измерению. Например, какие атрибуты разумных машин будут становиться все более дешевыми, более быстродействующими и менее громоздкими? То, чему присущ экспоненциальный рост, может быстро превзойти наши ожидания и, скорее всего, сыграет ключевую роль в наиболее радикальных разработках будущих технологий.

Примерами технологий, которые развивались экспоненциально на протяжении многих лет, являются кремниевый чип памяти, винчестер, техники последовательности ДНК и фиброоптика. Указанные быстро-развивающиеся технологии положили начало многим новым товарам и сферам бизнеса.

В отличие от приведенных примеров развитие некоторых технологий, таких как аккумуляторы, двигатели и традиционная робототехника, довольно инертно. Несмотря на многочисленные усилия и постоянные усовершенствования, рука современного робота не очень отличается от руки его предшественника, разработанного несколько лет тому назад. Развитие традиционной робототехники можно считать медленным, а успехи скромными, несравнимыми с экспоненциальным развитием дизайна чипов или темпами распространения программного обеспечения. Рука робота, созданная в 1985 году и повлекшая затраты в миллион долларов, не будет сегодня в тысячу раз сильнее при цене в десять долларов. И аккумуляторы, производимые сегодня, не намного лучше, чем те же устройства десятилетней давности. В лучшем случае они превосходят мощность предшественников в два-три раза, но не в тысячи или десятки тысяч раз. Прогресс в их развитии происходит очень и очень медленно. Если бы емкость батарей возрастала с той же скоростью, что и емкость винчестеров, тогда мобильные телефоны и прочую электронику никогда не понадобилось бы перезаряжать, а электромобили, проходящие расстояния в тысячу миль после одной-единственной подзарядки, были бы сегодня нормой повседневной жизни.

Теперь мы подошли к разговору о том, какие аспекты мозгоподобных систем памяти значительно превзойдут биологический мозг. Я вижу четыре потенциальных свойства, которые могут превзойти человеческие способности. Это быстрота, емкость, реплицируемость и сенсорные системы.

Быстрота

Быстродействие нейронов измеряется в миллисекундах, а кремний функционирует со скоростью наносекунд, причем постоянно возрастающей. Различия скорости быстродействия органического и кремниевого разума – на шесть порядков! – будут иметь большие последствия. Разумные машины смогут мыслить в миллион раз быстрее, чем человеческий мозг. Такой разум сможет прочесть целую библиотеку книг или изучить большую и очень сложную базу данных – задача, для выполнения которой любому из нас понадобились бы годы, – за несколько минут, причем понимание прочитанного не пострадает. В этом нет никакой магии. Биологический мозг развивался в условиях двух временных ограничений: пределов скорости действия нервных клеток и скорости изменений внешнего мира. Какой резон биологическому мозгу ускорять мышление в миллионы раз, если окружающая человека среда изначально инертна?! Однако в самом алгоритме коры головного мозга не заложено ничего такого, что тормозило бы его быстродействие. Если бы разумная машина взаимодействовала с человеком, ей пришлось бы снизить свое быстродействие и работать с «человеческой» скоростью. Если бы ей пришлось читать книгу и переворачивать при этом страницу за страницей, тоже существовало бы ограничение скорости чтения. Но вот если бы разумная машина взаимодействовала с электронным миром, она бы работала гораздо быстрее. Две разумные машины общались бы друг с другом в миллион раз быстрее, чем двое людей. Представьте себе прогресс разумной машины, которая решает математические задачи или реализует научные идеи в миллионы раз быстрее, чем человек. За десять секунд она добьется более впечатляющих результатов, чем вы – за месяц. Не знающий усталости и скуки, искусственный разум, работающий со скоростью света, явно может найти очень полезное применение, такое, о котором мы еще даже не подозреваем.