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

Watson ответил вопросом «Что такое нога?», а соль была в том, что у атлета не было
одной ноги. Дэвид Феруччи, руководитель проекта Watson в IBM, так это объяснил: «Наш
компьютер не распознал нужное значение слова „особенность“. Человек без ноги для
него так же обычен, как любой другой человек».
Джон Серль, преподаватель философии в Беркли и автор эксперимента «Китайская
комната», опровергающего эффективность теста Тьюринга, ерничал, что Watson — лишь
тень искусственного интеллекта. «Watson не понимал ни вопросов, ни ответов, не знал,
где он был прав и где ошибался, да и вообще не осознавал, что играл и выиграл. IBM не
смогли научить свой компьютер понимать, да и не смогли бы. Вместо этого их
компьютер мог только симулировать понимание», — глумился Серль.
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».
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».
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.
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.
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 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.
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». 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.
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».
Это будет нелегко. Ученые 40 лет составляли схему нейросети круглого червя длиной
один миллиметр, у которого 302 нейрона и 8 тысяч синапсов. В человеческом мозге
около 86 миллиардов нейронов и около 150 триллионов синапсов.
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». 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».
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».
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.
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.
У всей этой истории возможен еще один вариант развития — тот, который бы
понравился Аде Лавлейс и который основан на полувековом развитии компьютеров в
направлении, заданном Вэниваром Бушем, Джозефом Ликлайдером и Дагом
Энгельбартом.

---