Программа True Knowledge изучила все дни, о которых знала с начала XX века, и пришла к выводу, что ответ – 11 апреля 1954 года. В этот день, согласно ИИ, состоялись всеобщие выборы в Бельгии, родился турецкий академик Абдулла Аталар и умер футболист Джек Шаффлботэм. Подобных событий оказалось меньше по сравнению со всеми другими днями, поэтому ИИ решил, что это самый скучный день. True Knowledge в конечном итоге стала Evi – ИИ, которому вы можете задать вопросы или просто предложить поговорить. В 2012 году Evi приобрела компания Amazon и превратила ее в Amazon Echo – известный домашний говорящий ИИ.
Символический ИИ развивается вместе с интернетом. В то время как ИИ, такие как Cyc и Evi, полагались на тысячи пользователей, предоставлявших сведения вручную, сэр Тим Бернерс-Ли, создатель Всемирной паутины, давно высказал идею, что WWW (World Wide Web) должна стать GGG (Giant Global Graph) – гигантским глобальным графом
[6] данных. То есть помимо того, что веб-сайты стоит делать удобными для пользователей, на них также необходимо хранить данные в форме, понятной компьютерам. Сайты традиционно создавались как документы с текстом, изображениями и видео или как программы со сценариями, которые запускаются при заполнении форм и нажатии кнопок. В мечтах же Бернерса-Ли внутри каждой веб-страницы данные поименованы и имеют уникальные идентификаторы. В семантической паутине веб-сайты становятся базами данных сведений, где каждый элемент является самостоятельным объектом, который может быть найден независимо и имеет четкую текстовую метку или тип. Если вся WWW станет GGG, то наши ИИ смогут искать знания всего мира, рассуждать о них и делать выводы.
Эта великая мечта о символическом ИИ, к сожалению, не была принята большинством веб-разработчиков – они продолжают размещать огромные объемы данных в интернете в форме, которую ИИ с трудом распознает. Но такая необходимость становится насущной. Было подсчитано, что в 2019 году 80 % новых данных оказались неструктурированными, то есть не были представлены в такой форме, которую могут понять компьютеры, – это текстовые документы, изображения и видео. (Подумайте обо всех электронных письмах и отчетах, которые вы пишете в виде «свободного текста», не разбивая его на разделы. Или о фотографиях и видео, что вы снимаете на телефон, – вы не просматриваете и не обозначаете каждую сцену или элемент в кадре.) В то же время объем данных растет с каждым годом. В 2019 году число пользователей интернета составило 4,4 миллиарда, что на 80 % больше чем пятью годами ранее, и ежедневно отправлялось 293 миллиарда электронных писем. Каждую секунду в Google создавалось 40 000 поисковых запросов и публиковалось 7 800 твитов. Все больше и больше компаний использовали интернет в качестве части своего бизнеса и генерировали огромные объемы данных. В 2016 году в день собиралось 44 миллиарда гигабайт данных. Подсчитано, что к 2025 году в день мы будем генерировать 463 миллиарда гигабайт.
У меня есть мечта…
[7] Машины смогут анализировать все данные в сети… сегодняшние механизмы торговли, бюрократии и повседневной жизни будут управляться машинами, разговаривающими с машинами, оставив людям вдохновение и интуицию.
ТИМ БЕРНЕРС-ЛИ (2000)
У нас больше нет выбора: ни один человек не сможет осмыслить эти ошеломляющие объемы данных. Наша единственная надежда – использовать ИИ в качестве помощника. К счастью, об этом речь пойдет в следующих главах, другие формы ИИ теперь способны обрабатывать неструктурированные и немаркированные данные и помечать их особыми метками, давая символическим ИИ то, что им необходимо, чтобы оперировать такими данными. В конце концов, пожалуй, не имеет значения, будет ли это истинный интеллект (сильный ИИ) или своего рода притворный (слабый ИИ). Обработка символьных сетей в соответствии с правилами позволяет нашим компьютерам осмысливать обширную вселенную данных. Так что, возможно, мечта Бернерса-Ли однажды все же станет реальностью.
03. Мы все падаем
Вы учитесь ходить не следуя правилам. Вы учитесь пробуя и падая.
РИЧАРД БРЭНСОН
Мы видим зернистые кадры из фильма. Странный робот, похожий на неустойчивый фотокопировальный аппарат на колесах, с камерой вместо головы, кружит вокруг пространства, занятого большими цветными кубиками и другими простыми фигурами. Слышны мягкие джазовые интонации песни Take Five в исполнении квартета Дейва Брубека. Повествование начинается с пронзительного писка на заднем плане.
В SRI мы экспериментируем с мобильным роботом. Мы зовем его Шейки. Наша цель – наделить Шейки некоторыми способностями, связанными с интеллектом, например планировать и обучаться. Хотя задачи, которые мы ставим перед Шейки, кажутся довольно простыми, программы, необходимые для планирования и координации его действий, сложны. Основная цель нашего исследования – научиться разрабатывать такие программы, чтобы роботы помогали нам решать самые разные задачи: от освоения космоса до автоматизации производства.
Таким было состояние робототехники в 1972 году. Шейки (чей мозг создавался на основе большого компьютера) мог использовать камеру, чтобы распознавать простые объекты вокруг себя, строить модель своего примитивного мира и планировать, куда идти и что делать, а также прогнозировать, как его действия будут менять эту его внутреннюю модель. Шейки не был очень быстрым или очень умным, но он представлял собой революцию в исследованиях ИИ. Впервые ИИ позволил роботу ориентироваться и выполнять действия (хотя и в очень дружелюбной среде).
Это стало отличным началом, но сложности по-прежнему оставались. Планирование и принятие решений требовали большого количества вычислительных мощностей, поэтому – вспомним также об ограниченности обзора тогдашних систем – Шейки и роботы, подобные ему, были медлительны, ненадежны и не могли работать в условиях реального мира. Этот способ создания разумных роботов считался общепринятым, но исследователи понимали, что добиваться прогресса становится все труднее. Так возникло желание внести немного беспорядка в логичный и понятный подход к робототехнике. И это привело к разделению исследователей на два лагеря: «чистюль» и «грязнуль».
РОБОТЫ В ШЕСТИДЕСЯТЫХ
Конструкция роботов сложна. Достаточно непросто заставить их двигаться, но проблемы, связанные с контролем и восприятием окружающего мира, – это та область, где необходима помощь ИИ. В 1960 году, когда полностью работоспособного ИИ еще не существовало, роботы выглядели достаточно пугающе. Разработанный компанией General Electric между 1965 и 1971 годом Hardiman был одним из таких роботов. Задуманный в качестве экзоскелета для человека (вдохновившего создание экзоскелета-погрузчика, который носила героиня фильма «Чужие» Эллен Рипли), костюм мог совершать лишь резкие неконтролируемые движения, и разработчики так и не смогли заставить его выполнять работу не только одной рукой. Beast («Зверь») Джона Хопкинса, усложненная версия робота Elsie Грея Уолтера, управлявшаяся несколькими транзисторами, что позволяло ему случайным образом бродить по залам Университета Джона Хопкинса и подключаться к розеткам для подзарядки, стал более успешным. Walking Truck («Ходячий грузовик») – еще один робот, созданный General Electric в 1965 году. Эта тяжелая машина предназначалась для доставки оборудования по пересеченной местности. Его движение не контролировалось компьютером – требовалось, чтобы умелый оператор управлял четырьмя металлическими ногами, используя свои собственные руки и ноги.
