Будущее разума

Каку Митио

В свете всего этого исследователи искусственного интеллекта начинают сомневаться в подходе «сверху вниз», которым они пользовались последние 50 лет (как пример такого подхода можно привести попытку записи всех правил здравого смысла на CD), и перепроверять его. Сегодня исследователи искусственного интеллекта пытаются еще раз внимательно рассмотреть противоположный подход — «снизу вверх». Этот подход означает попытку следовать за матерью-природой, создавшей разумных существ (нас) путем эволюции, начав с простых животных, таких как черви или рыбы, и создавая все более сложные и сложные организмы. Нейронные сети должны учиться самостоятельно, делая ошибки и натыкаясь на препятствия.

Доктор Родни Брукс, бывший директор знаменитой Лаборатории искусственного

интеллекта МТИ и один из основателей компании iRobot, производящей те самые механические пылесосы, что ползают теперь по многим гостиным, предложил совершенно новый подход к искусственному интеллекту. Почему бы вместо того, чтобы разрабатывать больших неуклюжих роботов, не создавать маленьких, компактных, жукоподобных роботов, которые будут самостоятельно учиться ходить, как это и происходит в природе? Во время интервью он рассказал мне, что всегда восхищался поведением комаров, которые, имея крохотный мозг с очень небольшим количеством нейронов, способны маневрировать в воздухе лучше любого роботизированного самолета. Он построил серию замечательно простых роботов, которых любя называют «инсектоидами» и «баг-ботами»; в МТИ они носились всюду и умудрялись выписывать петли вокруг более традиционных роботов. Целью этого проекта было создание роботов, которые «жили» бы по законам матери-природы и обучались методом проб и ошибок. Иными словами, учились передвигаться, натыкаясь на все вокруг.

(На первый взгляд может показаться, что этот процесс требует сложной программы. Ирония, однако, заключается в том, что нейронные сети вообще не требуют никакого программирования. Единственное, что делает нейронная сеть, — это постоянно меняет структуру внутренних связей, повышая прочность некоторых из них всякий раз после принятия верного решения. Так что программирование здесь ни при чем; главное — изменение самой сети.)

Когда-то фантасты представляли, что на Марсе будут работать сложные гуманоидные роботы, которые ходят и говорят в точности как мы и благодаря хитрым программам обладают почти человеческим интеллектом. Все с точностью до наоборот. Сегодня по поверхности Марса колесят внуки этого подхода — такие, к примеру, как марсоход Curiosity. Они не запрограммированы на ходьбу и обладают интеллектом жука, но при этом неплохо себя чувствуют в марсианской обстановке. У багботов относительно мало готовых программ; вместо этого они «набивают шишки» и учатся на собственном опыте.

Есть ли у роботов сознание?

Может быть, самый простой способ разобраться, почему настоящих роботов-автоматов до сих пор не существует, состоит в том, чтобы измерить уровень их сознания. Как мы видели в главе 2, можно выделить четыре уровня сознания. Уровень 0 описывает термостаты и растения; в нем задействованы несколько обратных связей по горстке простых параметров, таких как температура или солнечное освещение. Первый уровень сознания описывает насекомых и рептилий, которые подвижны и имеют центральную нервную систему; в нем создается модель окружающего мира с учетом нового параметра, положения в пространстве. Далее идет сознание уровня II, создающее модель мира с учетом отношений с себе подобными; для этого требуются эмоции. Наконец, сознание уровня I описывает человека: он включает время и самосознание, моделирует развитие событий в будущем и определяет собственное место в этих моделях.

Можно воспользоваться такой теорией и определить уровень сознания сегодняшних роботов. Роботы первого поколения находились на нулевом уровне сознания, поскольку были статичны и не имели колес или конечностей для ходьбы. Сегодняшние роботы соответствуют уровню I, поскольку они мобильны, но внутри этого уровня они располагаются в самом нижнем эшелоне, поскольку ориентируются в реальном мире с громадными трудностями. Их сознание можно сравнить с сознанием червя или медленного насекомого. Чтобы получить полноценное сознание уровня I, ученым придется создать роботов, способных реалистично имитировать сознание насекомых и рептилий. Даже насекомые

обладают способностями, которых нет у сегодняшних роботов: они умеют быстро прятаться, отыскивать в лесу партнера для спаривания, распознавать хищника и уходить от него, отыскивать пищу и убежище.

Как мы уже упоминали, можно численно оценить сознание на каждом уровне по количеству обратных связей. К примеру, роботы, обладающие зрением, могут иметь несколько обратных связей, поскольку их зрительные сенсоры могут регистрировать тени, контуры, кривые, геометрические формы в трехмерном пространстве. Точно так же роботы, снабженные слухом, нуждаются в датчиках частоты, силы звука, акцентов, пауз и т.п. Полное число обратных связей у них может доходить примерно до десяти (тогда как у насекомого, которое живет в дикой природе, находит партнеров, убежище и т.п., обратных связей может быть пятьдесят или даже больше). Таким образом, типичный робот обладает, скажем, сознанием уровня I: 10.

Чтобы подняться до уровня II, роботам придется научиться моделировать мир с учетом отношений с окружающими. Как мы уже упоминали, сознание уровня II в первом приближении оценивается произведением числа членов группы на количество эмоций и жестов, используемых ими для общения между собой. Таким образом, роботы имели бы сознание уровня II: 0. Но можно надеяться, что эмоциональные роботы, создаваемые сегодня в лабораториях, вскоре поднимут свой уровень.

Нынешние роботы рассматривают человека как набор пикселов, движущихся на экранах датчиков, но некоторые исследователи искусственного интеллекта уже начинают создавать роботов, способных распознавать эмоции по выражению лица и тону голоса. Это первый шаг к тому, чтобы роботы «поняли»: человек — не просто набор случайных пикселов, и он может находиться в различных эмоциональных состояниях.

В ближайшие несколько десятков лет роботы будут постепенно подниматься в пределах сознания уровня II: сначала они сравняются по интеллекту с мышью, крысой, кроликом, а затем с кошкой. Не исключено, что к концу века они догонят по интеллекту обезьян и начнут ставить перед собой собственные цели.

Как только у роботов появятся пригодный к практическому использованию здравый смысл и теория разума, они получат возможность проводить сложное моделирование будущего с собой в главной роли и таким образом перейдут на сознание уровня III. Они покинут мир настоящего и вступят в мир будущего. Это, разумеется, на много десятилетий отстоит от реальных возможностей любого сегодняшнего робота. Моделирование будущего означает, что вы хорошо понимаете законы природы и причинности, владеете здравым смыслом и, соответственно, можете предвидеть будущие события. Это означает также, что вы понимаете человеческие намерения и мотивы, а, следовательно, можете предсказать поведение людей в будущем.

Численная оценка сознания уровня III получается, как мы уже говорили, путем деления полного числа причинно-следственных связей, которые можно выделить при моделировании будущего в различных ситуациях, на среднюю величину контрольной группы. Компьютеры сегодня способны проводить ограниченное моделирование по нескольким параметрам (к примеру, они могут смоделировать столкновение двух галактик, обтекание летящего самолета потоком воздуха, поведение здания во время землетрясения), но совершенно не готовы моделировать будущее в сложных жизненных ситуациях, так что уровень их сознания можно оценить как III: 5.

Понятно, что потребуется не одно десятилетие серьезных усилий, прежде чем у нас появится робот, способный нормально функционировать в человеческом обществе.

Помехи в пути

Итак, когда же роботы смогут наконец-то догнать и перегнать человека по интеллекту? Конечно, никто этого не знает, но предсказаний много. Большинство из них основано на предположении, что в ближайшие десятилетия закон Мура будет продолжать действовать. Однако закон Мура — вовсе не закон; более того, он, по существу, нарушает фундаментальный закон природы и противоречит квантовой теории.