Читать книгу Изобилие - Стивен Котлер - Страница 31

В июльскую субботу 2010 года Джуниор возит меня по Стэнфордскому университету.[175] Он очень хороший водитель: движется по своей полосе, плавно поворачивает, останавливается на светофорах, объезжает пешеходов, собак и велосипедистов. Возможно, это не кажется вам чем-то особенным, но Джуниор – не обычный водитель. Начнем с того, что он не человек. Это искусственный интеллект – AI, вживленный в салон автомобиля Volkswagen Diesel Passat 2006 года,[176] если выразиться неточно. А выразиться более точно – м-м, это немного сложнее.

Конечно, у Джуниора есть все стандартные стилистические признаки немецкого промышленного дизайна, но у него также имеется система Velodyne HD LIDAR, укрепленная на крыше. Она одна стоит 80 тысяч долларов и делает 1,3 миллионов замеров во всех трех измерениях каждую секунду. Кроме того, Джуниор снабжен видеокамерой стандарта HD6, способной поворачиваться во всех направлениях, шестью радарными детекторами для распознавания удаленных объектов и одной из самых продвинутых GPS-систем на планете (стоимостью 150 тысяч долларов). Более того, на заднем сиденье Джуниора разместились два 56-сантиметровых монитора и шесть процессоров Intel Xeon, благодаря которым автомобиль приобретает вычислительную мощность как у небольшого суперкомпьютера. И Джуниору без этого не обойтись, потому что Джуниор – это автономное транспортное средство, или, на сленге хакеров, робокар.

Джуниора построила в 2007 гоночная команда Стэнфордского университета. Это уже второй автономный автомобиль, построенный командой. Первым тоже был «фольксваген» по имени Стэнли. В 2005 году Стэнли выиграл DARPA Grand Challenge[177] – соревнование, в котором создатели автономного транспортного средства, прошедшего быстрее всех дистанцию в 130 миль по бездорожью, получали приз в два миллиона долларов. Гонка была задумана после вторжения в Афганистан в 2001 году, чтобы поощрить разработку автомобилей-роботов для боевых действий. Джуниор, в свою очередь, был создан для другого мероприятия DARPA – гонки Urban Challenge (60 миль по городским улицам), проведенной в 2007 году. Джуниор завоевал в этом соревновании второе место.

Grand Challenge был таким успешным, а желание Министерства обороны обзавестись автомобилем под управлением искусственного интеллекта – таким соблазнительным с коммерческой точки зрения, что сегодня почти у каждой из ведущих автомобильных компаний имеется робототехническое подразделение. И военное применение робокаров – всего лишь часть общей картины. В июне 2011 года губернатор Невады одобрил законопроект,[178] предписывающий штату разработать новые правила дорожного движения, которые позволят автономным транспортным средствам ездить по дорогам общего пользования. Если эксперты всё правильно рассчитали, это должно случиться примерно в 2020 году. Себастьян Трун, бывший директор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта,[179] работавший впоследствии над развитием проекта беспилотного автомобиля Google, считает, что польза от робокаров несомненна:

В мире каждый год происходит почти 50 миллионов автомобильных аварий, в которых погибает больше 1,2 миллиона человек. AI-приложения, такие как автоматическая тормозная система или система удержания автомобиля на полосе движения, смогут обеспечить безопасность водителя, даже если он уснет за рулем. В этих ситуациях искусственный интеллект будет ежедневно помогать спасать жизни.

Брэд Тэмплтон, главный пропагандист робокаров,[180] считает, что спасенные жизни – всего лишь начало:

Каждый год мы теряем 50 миллиардов часов и 230 миллиардов долларов в виде убытков от аварий, произошедших из-за человеческого фактора, – это 2–3 % ВВП. Плюс автономные автомобили значительно облегчают внедрение альтернативных топливных технологий. Кого волнует, что до ближайшей водородной заправки сорок километров, если машина все равно сможет заправиться сама, пока вы спите?

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:

Подумайте о шахматной партии «человек против компьютера», которую разыграли Гарри Каспаров и суперкомпьютер IBM Deep Blue. В 1992 году, когда идея шахматного матча между чемпионом мира и компьютером была предложена впервые, ее тут же отвергли. Но ежегодное удвоение компьютерной мощности позволило Deep Blue победить Каспарова всего пять лет спустя. Сегодня мы можем купить шахматное AI-приложение чемпионского уровня для нашего айфона за менее чем 10 долларов.[181]

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.