Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания

Автономный автомобиль обостряет дилемму «искусственный интеллект – усиление интеллекта». Если оставить в стороне споры относительно ответственности – кто будет платить, когда первый человек погибнет под колесами робота-автомобиля, – планка, которую автомобили должны преодолеть для повышения безопасности, в действительности невероятно низка. По оценкам Национальной администрации безопасности движения на шоссейных дорогах, проведенным в 2012 г., применение всего лишь электронной системы курсовой устойчивости на легковых автомобилях спасет почти 10 000 жизней и предотвратит почти четверть миллиона случаев травмирования{15}. Управление транспортом вполне может стать одной из областей жизни, из которой человек будет практически исключен. Даже полностью сосредоточенный человек не слишком хороший водитель, а что уж говорить о тех, кто отвлекается на гаджеты, которых все больше вокруг. От самих себя нас спасут лишь дешевые камеры, радары и лидары, которые в сочетании со способными распознавать объекты компьютерами будут непрерывно вести наблюдение за пространством вокруг наших автомобилей независимо от того, сидим мы за рулем или едем как пассажиры.

Озарение пришло к Амнону Шашуа, когда он, студент последнего курса по информатике в Иерусалиме, сидел в библиотеке. Из статьи Шимона Ульмана, который был первым аспирантом у пионера в области исследования зрения Давида Марра, он неожиданно для себя узнал, что сетчатка глаза человека во многих отношениях является компьютером. Ульман был компьютерщиком и специализировался на изучении зрения и людей, и машин. Мысль о том, что внутри глаза происходит обработка данных, захватила Шашуа, и он решил пойти по стопам Ульмана.

Шашуа приехал в Массачусетский технологический институт в 1996 г. для изучения проблемы искусственного интеллекта, когда отрасль восстанавливалась после очередного спада. Компании пытались создавать коммерческие экспертные системы на основе правил и логического подхода, предложенного пионерами искусственного интеллекта вроде Эда Фейгенбаума и Джона Маккарти. На заре развития искусственного интеллекта казалось, что встроить предметные экспертные знания в программную оболочку довольно просто, однако программы были ненадежными и не имели успеха на рынке, что привело к краху целого ряда амбициозных стартапов. Теперь же мир искусственного интеллекта возрождался. Прогресс, который первые три десятилетия был сравнительно медленным, наконец стал очевидным в 1990-х гг., когда статистические методы сделали проблему систематизации и принятия решений разрешимой. Эксперименты в области искусственного интеллекта пока что не приносили грандиозных результатов, поскольку компьютерам той эпохи не хватало мощности для обработки необходимых данных, но новые идеи уже витали в воздухе.

В аспирантуре Шашуа сосредоточился на перспективном подходе к визуальному распознаванию объектов путем получения множества изображений и определения геометрии. Идея была заимствована из сферы компьютерной графики, где ее предложил Мартин Ньюэлл в период учебы в магистратуре в Университете Юты. В 1970-е гг. в стенах этого университета родилось немало подходов к созданию компьютерной графики. На эту идею Ньюэлла натолкнул обычный чайник Melitta. Однажды, когда он за чаем обсуждал проблемы моделирования объектов с женой, она предложила ему смоделировать этот чайник, который впоследствии стал иконой исследований в области компьютерной графики.

В Массачусетском технологическом институте Шашуа учился у специалистов в области компьютерного зрения Томми Поджио и Эрика Гримсона. Поджио был ученым, работавшим на стыке вычислительной техники и нейробиологии. Гримсон, специалист по вычислительной технике, позже стал ректором Массачусетского технологического института. В то время казалось, что от определения формы объектов до их распознавания один шаг, однако разработка программ распознавания оказалась сложнейшей задачей. Даже сегодня заветная цель – «понимание сцен» (например, не только идентификация фигуры как женщины, но и определение того, что она делает) – недостижима, и существенный прогресс заметен лишь в некоторых узких областях. Так, многие автомобили могут сейчас распознавать пешеходов и велосипедистов и сбрасывать скорость до столкновения.