Инноваторы. Как несколько гениев, хакеров и гиков совершили цифровую революцию

Айзексон Уолтер

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] .

1098

John E. Kelly III and Steve Hamm, Smart Machines (2013), 4. Стив Хэмм — журналист, который пишет о технологиях. В настоящее время Хэмм работает в IBM в качестве писателя и стратега в области коммуникации. В тексте данной книги я указал, что цитата принадлежит Келли, директору IBM research.

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] .

1099

Larry Hardesty, Artificial-Intelligence Research Revives Its Old Ambitions, MIT News, 9 сентября 2013 г.

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] .

1100

James Somers, The Man Who Would Teach Computers to Think, Atlantic, ноябрь 2013 г.

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] .

1101

Gary Marcus, Why Can’t My Computer Understand Me, New Yorker, 16 августа 2013 г.

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.

1102

Siri (Speech Interpretation and Recognition Interface) — буквально: интерфейс для распознавания и понимания естественной речи. Изначально приложение для iOS, персональный помощник, отвечающий на вопросы и дающий рекомендации. В настоящее время интегрирован в большинство устройств компании Apple.

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] .

1103

Steven Pinker, The Language Instinct (1994), 191.

1104

Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (1995), 566.

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] .

1105

Интервью, взятое автором у Билла Гейтса.

1106

Нейрон — это нервная клетка, передающая информацию при помощи электрических или химических сигналов. Синапс — место контакта между нейроном и другим нейроном или клеткой. — Прим. автора.

1107

Nicholas Wade, In Tiny Worm, Unlocking Secrets of the Brain, New York Timss, 20 июня 2011 г.; The Connectome of a Decision-Making Neural Network, Science, 27 июля 2012 г.; The Dana Foundation, https:// www.dana.org/News/Details.aspx?id=43512.

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] .

1108

John Markoff, Brainlike Computers, Learning from Experience, New York Timss, 28 декабря 2013 г. Маркоф давно публикует работы об этой области, а теперь пишет книгу, где рассматривает условия, необходимые для создания машин, которые могли бы выполнять работу за человека.

1109

Neuromorphic Computing Platform, The Human Brain Project, https://www.humanbramproject.eu/neuromorphic-computing-platformi; Bennie Mols, Brainy Computer Chip Ditches Digital for Analog, Communications of the ACM, 27 февраля 2014 г.; Klint Finley, Computer Chips That Work Like a Brain Are Coming — Just Not Yet, Wired, 31 декабря 2013 г. Бо Кронин (O’Reilly Media) предложил игру на алкоголь: выпивай рюмку каждый раз, когда видишь статью или пост в блоге, где говорится, что новая система искусственного интеллекта работает или думает “как мозг человека” . Кронин собирает все подобные статьи на специальной страничке beaucronin /t: like-the-brain/#).

Последние достижения в сфере искусственного разума, возможно, действительно означают, что через несколько десятилетий компьютеры научатся думать по-настоящему. Как пишет Тим Бернерс-Ли, «мы часто заглядываем в список вещей, которые машины не умеют делать: играть в шахматы, водить автомобиль, переводить с одного языка на другой, а затем приходится вычеркивать пункт за пунктом из этого списка, потому что мы научили машины этим вещам. Когда-нибудь этот список закончится» ^[1110] .

1110

Интервью, взятое автором у Тима Бернерса-Ли.

Фон Нейман предполагал, что в результате такого развития технологий может наступить сингулярность, то есть момент, когда компьютеры не просто превзойдут интеллект человека, а научатся сами создавать машины со «сверхинтеллектом», и люди окажутся бесполезными. Термин «сингулярность» популяризовали футуролог Рэй Курцвейл и писатель-фантаст Вернор Виндж, который предсказал ее наступление в 2030 году ^[1111] .

С другой стороны, эти последние разработки могут вновь оказаться слабым отблеском исчезающего миража, как это уже было в 1950-е годы, когда СМИ восторженно встречали чудо, которого так и не произошло. Искусственный разум может появиться и через несколько поколений людей, и даже через несколько веков. Но оставим эту дискуссию футурологам. Все зависит и от того, что мы будем считать сознанием. А об этом пусть дискутируют философы и теологи.

1111

Vernor Vinge, The Coming Technological Singularity, Whole Earth Review, зима 1993 г. См. также Ray Kurzweil, Accelerating Intelligence, http://www. kurzweilai.net/.