Чтение онлайн

Осенью 2011 года, чтобы продвинуть этот процесс еще дальше, фонд X PRIZE объявил о намерении организовать ежегодные гонки «люди против машин» по трассе с препятствиями, чтобы обозначить момент, когда компьютерные «водители» начнут выигрывать у лучших гонщиков-людей в мире.

Но автономные автомобили – всего лишь фрагмент гораздо более обширной картины. Диагностика пациентов, обучение детей, основа для новой энергетической парадигмы – список способов, которыми AI в будущем изменит нашу жизнь, можно продолжать бесконечно. Лучшее доказательство этого – перечень пунктов, в которых искусственный интеллект уже преобразовал наши жизни. Идет ли речь о мгновенных ответах Google на запросы или распознавании речи, которое используют телефонные справочные службы, – мы уже попали в зависимость от искусственного интеллекта. И пусть кое-кто снисходительно отзывается о «слабом искусственном интеллекте» наших дней, предпочитая дождаться «сильного AI» – чего-то вроде компьютера ХЭЛ 9000, описанного Артуром Кларком в книге «2001: Космическая одиссея», – нельзя отрицать, что мы добились кое-какого прогресса. Курцвейл предлагает пример:

Так когда же появится настоящий искусственный интеллект, похожий на ХЭЛа? Сложно сказать. Однако IBM недавно представила две новые чип-технологии, которые продвигают нас в этом направлении. Одна из них позволяет объединить электрические и оптические устройства на одном и том же куске кремния. [182] Эти чипы коммуницируют друг с другом при помощи света. Для электрического сигнала необходимы электроны, которые генерируют также и тепло, – это ограничивает количество работы, которую может выполнить чип, и требует большого количества энергии для охлаждения. У света же нет этих ограничений. Если подсчеты IBM верны, за последующие восемь лет эта новая технология тысячекратно увеличит производительность суперкомпьютеров – от текущих 2,6 петафлопс до экзафлопса (1018, то есть квинтиллион операций в секунду), что в сто раз быстрее человеческого мозга.

Вторая технология называется SyNAPSE [183] – это программа создания нейроморфических (имитирующих живой мозг) чипов. В каждом таком чипе имеется решетка из 256 параллельных, имитирующих дендриты, и перпендикулярных, имитирующих аксоны, проводков. В местах пересечений проводков располагаются синапсы, и в каждом чипе их 262 В предварительных тестах чипы продемонстрировали способность играть в Pong, управлять виртуальным автомобилем в компьютерных гонках и распознавать рисунок на экране. Со всеми этими заданиями компьютеры уже справлялись и раньше, но этим новым чипам не нужна специализированная программа для каждого задания – вместо этого они реагируют на обстоятельства реального мира и учатся на своем опыте.

Конечно, нет гарантий, что этих технологий будет достаточно для создания ХЭЛа – сильный AI может потребовать большего, нежели грубое силовое решение, – однако они определенно вознесут нас на пирамиду изобилия. Подумайте только, каков диагностический потенциал подобных технологий в персонализированной медицине или их образовательный потенциал в персонализированном образовании (если вам пока сложно представить себе подобные концепции, подождите несколько глав – и я всё подробно объясню). И однако же, как бы интригующе все это ни звучало, перечисленные достижения – ничто в сравнении с преимуществами, которые AI продемонстрирует в сочетании с нашей следующей экспоненциальной категорией – робототехникой.

Скотту Хассану около тридцати пяти, он среднего роста, у него иссиня-черные волосы и большие миндалевидные глаза. Он системный программист, причем считается одним из лучших в своем деле, но его истинная страсть – строительство роботов. Не промышленных роботов, которыми оборудованы автомобильные заводы, и не маленьких симпатичных машинок вроде пылесоса Roomba – нет, настоящих универсальных помощников в духе книги и фильма «Я, робот», достойных экспонатов Всемирной выставки. Мы уже много лет пытаемся создать такие машины и в процессе усвоили несколько уроков: во-первых, построить подобного робота сложнее, чем ожидалось, и во-вторых, он будет еще и значительно дороже, чем мы рассчитывали. Но у Хассана есть преимущество в обеих категориях. В 1996 году, будучи студентом компьютерных технологий в Стэнфорде, Хассан познакомился с Ларри Пейджем и Сергеем Брином. [184] Этот дуэт в то время работал над небольшим побочным проектом: поисковым сайтом, предшественником Google. Хассан помог им с программированием, и основатели Google поделились с ним акциями. Хассан основал сайт eGroups, который позже продал Yahoo! [185] за 412 миллионов долларов. То есть, в отличие от большинства людей, мечтающих строить роботов, у Хассана есть капитал, необходимый для успеха в этой области.

Более того, он тратит этот капитал на то, чтобы привлечь в свою компанию Willow Garage (ее офис находится на улице Уиллоу-роуд в городе Менло-Парк) самых лучших сотрудников. Главный проект Willow Garage [186] – робот – персональный помощник, носящий экзотическое имя PR2 (Personal Robot 2). У PR2 есть стереокамеры и лидар на голове, а также две длинные руки, широкие плечи, широкое прямоугольное туловище и основание на четырех колесах. Он похож одновременно и на человека, и на R2-D2 из «Звездных войн», накачанного стероидами. Возможно, это описание не слишком впечатляет, но изобретение Хассана – это в буквальном смысле представитель совершенно новой породы роботов.

Прогресс в разработке роботов десятилетиями тормозился из-за того, что у исследователей не было общепринятой платформы для экспериментов. Первые хакеры использовали один и тот же компьютер – Commodore 64, так что они могли делиться друг с другом своими находками. С роботами дело обстояло не так, пока не появился PRРобот от Willow Garage не предназначен для потребителей, это исследовательская платформа, которая была создана специально для того, чтобы гики могли порезвиться. И они порезвились. На YouTube можно посмотреть, [187] как PR2 открывает двери, складывает выстиранное белье, приносит пиво, играет в бильярд и убирает в доме.

Но еще большим прорывом, возможно, стал код, которым управляется PR. Вместо того чтобы запатентовать этот софт, Хассан сделал проект общедоступным. «Проприетарные системы замедляют развитие, – говорит он. – Мы хотим, чтобы над проблемой работали лучшие умы в мире. Наша цель – не контролировать технологию и не владеть ею, но ускорять ее развитие – вдавить педаль до отказа, чтобы все понеслось как можно быстрее». [188]

Так что же будет дальше, и какое это имеет отношение к миру изобилия? У Хассана есть список полезных дел, которые уже умеют делать роботы, включая механических медсестер, ухаживающих за стариками, и автоматизированных врачей, делающих здравоохранение более доступным. Но больше всего он заворожен экономическими возможностями. «В 1950 году валовой мировой продукт составлял примерно четыре триллиона долларов, – говорит он. – В 2008-м, пятьдесят восемь лет спустя, он составлял уже 61 триллион. Откуда взялось это пятнадцатикратное увеличение? Благодаря увеличившейся производительности наших автоматизированных заводов. Около десяти лет назад я путешествовал по Японии и оказался на заводе, производящем автомобили Toyota. На заводе работало всего 400 человек, которые выпускали 500 машин в день – благодаря автоматизации производства. Я подумал тогда: а что, если получится перенести подобный уровень автоматизации и продуктивности за пределы завода, в повседневную жизнь? Полагаю, такое могло бы на порядок увеличить нашу глобальную экономику в течение ближайших десятилетий». [189]

В июне 2011 года президент Обама объявил о запуске Национальной робототехнической инициативы (National Robotics Initiative, NRI), [190] многосторонней программы стоимостью 70 миллионов долларов, цель которой – «ускорить разработку и использование в США роботов, которые будут работать рядом или совместно с людьми». Так же как и усилия Willow Garage по созданию общей платформы для разработки персональных роботов, NRI сосредоточена на «ключевых факторах»: закреплении технологий, которые позволят производителям стандартизировать процессы и продукцию, таким образом сокращая время разработки и увеличивая производительность. Президент компании Robotics Technology Consortium Хелен Грейнер [191] так объясняла это в интервью журналу PC World: