Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

Представьте, что вас окружают здания и статуи в классическом стиле. Вы прогуливаетесь по мощеным улицам красивого греческого острова и любуетесь видами. Зной спал, уступив место приятной прохладе. Лавки с фруктами и рыбой закрылись, а вслед за ними исчезли шум и суета повседневной жизни. Только звуки ваших собственных шагов отдаются эхом между богато украшенными домами. На углу улицы глаз выхватывает неожиданное движение. Но там никого нет. Вы пристально вглядываетесь.

Каменная статуя – она двинулась! В изумлении вы подходите ближе, чтобы рассмотреть ее. Вам кажется, будто она дышит, будто ее грудь вздымается и опускается. Вы продолжаете смотреть на статую, и ее голова поворачивается влево, а затем вправо. Вы понимаете, что эта статуя не единственная – двигаются все статуи вокруг, кажется вам. Переминаются с ноги на ногу, жестикулируют – словно ведут молчаливый каменный разговор. Они медленно оживают с наступлением ночи? Приглядевшись, вы замечаете, что во всех статуях, похоже, скрыты механизмы со стрекочущими винтиками и колесиками. Вы на острове каменных роботов.

Античные роботы

Место действия – греческий остров Родос 2400 лет назад, (еще до того, как там возвели гигантскую статую Гелиоса, бога солнца, – Колосс Родосский). Этот удивительный остров славился своими механическими изобретениями, в том числе выполненными из мрамора в натуральную величину автоматонами. Древнегреческий поэт Пиндар посетил Родос и рассказал о нем в стихотворении:

Может показаться невероятным, что еще до образования Римской империи, в 400 году до нашей эры, существовали такие технологии. Но многие подобные античные изобретения документально подтверждены.

Приводимые в движение водой или собственным весом рычащие механические львы, поющие металлические птицы и даже механические люди, играющие вместе в ансамбле. Утверждали, что у царя Соломона, правившего, по одной из версий, с 970 по 931 год до нашей эры, был механический золотой лев, который поднимал лапу, чтобы помочь царю подняться на трон, и орел, который водружал корону на его голову. В древнекитайских текстах встречается история о механическом человеке, подаренном царю Му-вану мастером Ян Ши. Архит Тарентский, основатель математической механики, философ и друг Платона, живший с 428 по 347 год до нашей эры, сконструировал механического голубя – летающего деревянного робота, приводившегося в движение паром. Герон Александрийский (10–70) написал целую книгу о создании автоматонов и о том, как может быть использована гидравлика, пневматика и механика. Герон также сконструировал первый механический кукольный театр, представлявший собой небольшое архитектурное сооружение. Куклы управлялись сложной системой нитей разной длины и исполняли в рамках спектакля различные номера, в том числе танцевальные.

Увлечение механической «жизнью» продолжалось и в Средние века. Бесчисленные умельцы создавали механические чудеса, предназначенные для развлечений. К XVIII веку изобретатели автоматизированных фабричных машин, сделавших возможной промышленную революцию, подняли это занятие на новый уровень. Удивительные паровые механизмы внезапно заменили людей в таком трудоемком процессе, как ткачество, для которого раньше всегда требовались обученные рабочие, и машины теперь могли создавать более тонкую ткань быстрее, чем люди когда-либо прежде. И хотя это повлекло за собой сокращение рабочих мест, появились целые новые отрасли промышленности, поскольку громадные машины нуждались в постоянном уходе и обслуживании.

Шли десятилетия, и машиностроение развивалось все стремительнее. Поезда, автомобили, самолеты и фабрики со сложным оборудованием стали обычным явлением. Вместе с зависимостью от автоматических машин росло и очарование роботами и их сходством с живыми существами, проникавшее в литературу и кино. Вероятно, это не случайность, что в двух самых ранних научно-фантастических фильмах, «Метрополис» (1927) и «Франкенштейн» (1931), речь идет о сумасшедших изобретателях, создающих жизнь.

В XX веке ученые пытались понять суть жизни в том числе путем создания ее аналогов. Возможно, они считали, что если смогут сотворить нечто движущееся и ведущее себя как живое существо, то им удастся раскрыть секреты, лежащие в основе жизни. Это было началом искусственного интеллекта и роботов в том виде, в каком мы знаем их сегодня.

Рождение ИИ и робототехники

Одни из первых автономных роботов, созданных, чтобы помочь нам понять биологические системы, сконструировал в конце 1940-х годов в Великобритании, в Бристоле, нейрофизиолог Грей Уолтер. Он назвал их Элмер и Элси. Роботы Уолтера напоминали черепах и были уникальны, поскольку не следовали какой-либо заданной программе.

Примерно в то же время, когда Уолтер создавал своих экспериментальных роботов, он состоял в клубе молодых британских ученых, известном как Ratio Club. Нейробиологи, инженеры, математики и физики регулярно встречались, чтобы выслушать приглашенного докладчика, а затем обсудить свои взгляды на кибернетику – науку об общих закономерностях процессов управления и связи как в машинах, так и в живых организмах. Ratio Club был в числе первых клубов, посвященных роботам и ИИ. Большинство его членов стали выдающимися учеными в своих областях. Одного из увлеченных математиков звали Алан Тьюринг.

К 1950 году Тьюринг уже внес огромный вклад в зарождавшуюся тогда область компьютерных технологий. В его ранних работах представлено фундаментальное математическое доказательство того, что ни один компьютер не в силах предсказать, сможет ли он прекратить вычисления для какой-либо конкретной программы, или, другими словами, что некоторые проблемы не поддаются вычислению. Тьюринг участвовал в разработке самых первых программируемых компьютеров, а его секретная работа в Блетчли-парке[1] помогла декодировать зашифрованные сообщения во время Второй мировой войны.

Как и многие пионеры компьютерных технологий, Тьюринг интересовался интеллектом. Что это? Как можно создать его искусственный аналог? И если кому-то удастся сконструировать компьютер, который будет думать так же, как живые существа, как его создатель узнает об этом? Тьюринг решил, что необходим метод оценки способности машины думать. Он назвал его «Игра в имитацию», но более известен этот метод как тест Тьюринга.

Тест Тьюринга стал важным критерием для ИИ, но также вызвал и много критики. Хотя он способен дать некоторое представление о возможности ИИ вдумчиво отвечать на письменные запросы, он не позволяет оценить другие его способности, такие как прогнозирование и оптимизация или управление роботом и распознавание изображений.

Почти все пионеры компьютерной эры задумывались об ИИ, Тьюринг не был единственным. В США Джон фон Нейман, математический гений, который в 1945 году описал, как сконструировать первые программируемые компьютеры, работал с Тьюрингом над интеллектуальными компьютерами. Последний проект фон Неймана был посвящен самовоспроизводящимся машинам, которые, как он надеялся, смогут выполнять большинство функций человеческого мозга и воспроизводить самих себя. К сожалению, в 1953 году фон Нейман умер от рака, не успев завершить этот проект.

Еще один гений, Клод Шеннон, создавший теорию информации и криптографии, придумавший термин «бит» для обозначения минимальной единицы измерения количества информации в двоичной системе счисления, тоже был глубоко вовлечен в процесс развития ИИ на его самых ранних стадиях. Шеннон сконструировал роботизированную мышь, которую можно было научить находить выход из лабиринта, и написал компьютерную программу, игравшую в шахматы. В последние годы своей жизни он создал и другие удивительные вещи, например робота, который мог жонглировать мячиками. В 1955 году Шеннон вместе с Джоном Маккарти, Марвином Мински и Натаниэлем Рочестером предложил организовать летнюю конференцию, чтобы собрать ученых для обсуждения ИИ. Дартмутская конференция прошла летом 1956 года и длилась шесть недель. Она стала первым в истории мероприятием, посвященным изучению (и введению термина) ИИ. В результате многодневных обсуждений удалось сформулировать несколько ключевых идей, которые призваны были доминировать в этой новой области исследований на протяжении многих последующих десятилетий.

Взлеты и падения ИИ

Оживление, вызванное ИИ, быстро росло после проведения Дартмутской конференции. Новые идеи, касающиеся логических функций, процесса принятия решений, планируемого поведения и даже моделирования нейронов, наполняли исследователей оптимизмом. Некоторые из них полагали, что проблема машинного перевода будет решена очень скоро благодаря достижениям в таких областях, как теория информации, например, и формулированию правил, описывающих, как слова объединяются в предложения в естественных языках. Другие исследователи концентрировались на изучении того, как работают нейроны, каким образом мозг использует нейронные сети, чтобы обучаться и делать прогнозы. Уолтер Питтс и Уоррен Мак-Каллок разработали одну из первых искусственных нейронных сетей; Марвин Мински сконструировал искусственную нейронную сеть SNARC. (см. главу 5). Однако к началу 1960-х годов даже очень опытные и умные исследователи делали слегка нереалистичные прогнозы, учитывая состояние технологий на тот момент.

Благодаря такому воодушевлению росло также финансирование, и исследователи лихорадочно работали над проектами машинного перевода и искусственных нейронных сетей. И все же ажиотаж оказался слишком велик. К 1964 году спонсоры в США (Национальный исследовательский совет) начали беспокоиться из-за отсутствия прогресса в области машинного перевода. Консультативный комитет по автоматической обработке текстовой информации изучил проблему. Казалось, исследователи недооценили многозначность слов – тот факт, что их значение зависит от контекста. В результате в 1960-х годах ИИ допускал весьма досадные ошибки. Так, при переводе с английского на русский и обратно «с глаз долой – из сердца вон» превратилось в «слепой идиот».

В отчете Консультативный комитет заключил, что машинный перевод хуже человеческого и к тому же значительно дороже. После публикации этого отчета Национальный исследовательский совет, уже потратив к тому моменту 20 миллионов долларов, прекратил финансирование исследований в области машинного перевода в США. Что касается исследования нейросетей, они тоже постепенно сходили на нет, поскольку ученые отчаянно пытались заставить простые нейронные сети делать что-то полезное. Последней каплей стала книга Марвина Мински и Сеймура Пейперта «Перцептроны», опубликованная в 1969 году, в которой были описаны многие ограничения модели простого нейрона. Это положило конец исследованиям нейронных сетей.

Однако вскоре все стало еще хуже. В 1972 году по заказу парламента Великобритании, пытавшегося оценить прогресс исследований в области искусственного интеллекта, математик сэр Джеймс Лайтхилл подготовил отчет. Выводы были неутешительными: «Большинство исследователей, начавших работать в этой области около десяти лет назад, признаются, что тогда они испытывали своего рода наивный оптимизм, который теперь считают неуместным… успехи в создании роботов общих типов не привели к достижению грандиозных целей». Отчет вызвал резонанс по всему миру. Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США сократило финансирование работ, касающихся ИИ, поскольку осознало, что обещанные результаты в такой области, как распознавание речи, не достигаются. В Великобритании финансирование исследований ИИ прекратили во всех университетах кроме трех: Эссекского, Сассекского и Эдинбургского. Идея ИИ и создания интеллектуальных роботов была полностью дискредитирована. Так наступила первая зима ИИ.

Несмотря на нежелательность своей деятельности, несколько исследователей ИИ продолжали работу в течение следующего десятилетия. Имевшиеся к тому моменту наработки не канули в Лету; многие достижения стали частью массовых компьютерных технологий. В конце концов к 1980-м годам в области исследований ИИ наметился новый прорыв – экспертные системы. Эти новые алгоритмы ИИ включили в себя знания людей – экспертов в различных системах, основанных на правилах, – и могли выполнять такие задачи, как идентификация неизвестных молекул или диагностика заболеваний. Для подобных целей разрабатывались новые языки ИИ, например Prolog и LISP, а для эффективной работы этих языков проектировались специализированные компьютеры. Вскоре экспертные системы были внедрены во многие отрасли промышленности и бизнес начал процветать. Так исследования ИИ снова получили финансирование.

В Японии на создание компьютера пятого поколения выделили 850 миллионов долларов. Целью этого проекта стала разработка суперкомпьютеров, которые могли бы запускать программное обеспечение экспертных систем и выполнять такие сложные задачи, как поддержание разговоров и интерпретация изображений. К 1985 году на разработку отдельных систем в рамках ИИ было выделено более миллиарда долларов, а Управление перспективных исследовательских проектов потратило 100 миллионов долларов на финансирование 92 проектов в 60 учреждениях. Исследования ИИ возобновились, и вместе с ними вернулся ажиотаж.

Но продолжался очередной взлет недолго. Мощность обычных компьютеров быстро превысила мощность интеллектуальных систем, и компании, занимавшиеся аппаратным оборудованием для ИИ, обанкротились. Затем выяснилось, что экспертные системы крайне сложны в обслуживании и подвержены серьезным ошибкам при неправильном вводе данных. Обещанные возможности ИИ вновь не были реализованы. Промышленность отказалась от этой новой технологии, и финансирование опять прекратилось. Наступила вторая зима ИИ.

Возрождение

И снова, несмотря на то что тема ИИ оказалась не в чести, исследования продолжались. Однако поскольку в 1990-х годах даже сам термин «искусственный интеллект» ассоциировался с неудачей, его часто пытались замаскировать под интеллектуальные системы, машинное обучение, современные эвристические методы.

Достижения продолжались, но они «поглощались» другими технологиями. И вскоре началась тихая революция, принесшая с собой более продвинутую нечеткую логику (см. главу 9), новые, более мощные, типы нейронных сетей, более эффективные оптимизаторы и все более результативные методы машинного обучения. Робототехника тоже начала активно развиваться, особенно с появлением более легких и более емких батарей нового поколения. Облачные компьютеры позволили производить большой объем вычислений без существенных затрат, и каждый день генерировалось так много данных, что у ИИ было множество примеров для обучения. Поначалу медленно, но все смелее и решительнее ИИ и робототехника отвоевывали утраченные позиции. Снова росло всеобщее возбуждение, однако на этот раз его сопровождал страх.

Прошлый, 2019, год стал летом для исследований ИИ: тысячи ИИ-стартапов по всему миру продемонстрировали новые способы применения ИИ. Все крупные технологические компании (Apple, Microsoft, Google, Amazon, Weibo, Huawei, Samsung, Sony, IBM – список кажется бесконечным) инвестировали десятки миллиардов долларов в исследования ИИ и робототехники. Впервые продукты на базе ИИ стали доступны широкой публике: домашние станции, распознающие голоса, телефоны, распознающие отпечатки пальцев и лица, камеры, распознающие улыбки, автомобили, в которых автоматизирован ряд водительских задач, роботы-пылесосы. Незримо ИИ помогает нам и еще сотнями различных способов: в медицинских сканерах, выявляющих болезни, в оптимизаторах, составляющих расписание курьеров, в автоматизированных системах контроля качества на фабриках, в системах обнаружения мошенничества, уведомляющих о подозрительных операциях и блокирующих карту, в мультиварках, готовящих идеальный рис. Даже если мы вновь решим не называть ее ИИ в будущем, эта технология слишком широко распространилась, чтобы исчезнуть.

За всю историю ИИ никогда еще не было так много ожиданий, исследователей, денег и истерии, связанных с ним, как сейчас. Несмотря на все взлеты и падения его популярности, прогресс в исследованиях ИИ никогда не прекращался. Сегодняшний день – это кульминация тысяч лет усилий, вложенных в одни из самых удивительных технологий, что когда-либо были созданы людьми. Если и нужно определять золотой век ИИ, то он, несомненно, сейчас. Потрясающие интеллектуальные технологии не просто помогают нам – они раскрывают саму суть интеллекта и в то же время ставят перед нами важные философские вопросы о том, что мы можем позволить этим технологиям делать. Наше будущее тесно связано с умными устройствами, и мы должны уметь ориентироваться на минном поле рекламной шумихи и неуместных ожиданий, одновременно учась принимать ИИ и роботов в нашу жизнь.

Каждая глава этой книги представит вам наиболее необычные изобретения в области ИИ на настоящий момент и расскажет, что они могут значить для нашего будущего. Добро пожаловать в мир искусственного интеллекта и робототехники!