Кто — кого?

Первые такие попытки уже сделаны. Около десяти лет назад американский ученый Франк Розенблат выдвинул идею создания устройства, обладающего свойством обучаться распознавать изображения. Модель этого устройства он назвал персептроном, произведя это название от английского слова «perceive» — воспринимать, осознавать. Его модель обучалась распознавать буквы, помещенные перед ее «глазом», образованным набором из 400 фотоэлементов.

После того как ей по 15–20 раз показали каждую букву и внесли поправки в ее «внутренний мир», образовавшийся в результате показов, она успешно различала в дальнейшем все те буквы, различению которых была обучена.

Сделан шаг, первый шаг к автоматизации еще одной, казавшейся чисто человеческой функции — распознавания образов. Большой ли это шаг и насколько быстро пойдет дело дальше?

На этот вопрос сегодня нельзя найти ответа. И вот почему.

…Вы идете по улице и в густой толпе прохожих встречаете знакомое лицо. Вы точно помните, что этого человека видели и знаете. Правда, вы его встречали всего несколько раз, это было не на улице, а в доме; он был одет по-другому, без головного убора; и все-таки вы его знаете! Знакомое лицо!

Тысячи людей идут вам навстречу. Тысячи лиц, выражения которых непрерывно меняются то в процессе беседы со спутником, то при разглядывании витрин и других прохожих. Они мелькают перед вами, сменяя одно другое.

Не кажется ли чудом, что буквально в мгновение ока вам удается в этих условиях осуществить такой сложный акт распознавания? И какими скудными данными вы для этого располагаете! Ведь идущего навстречу прохожего вы видите только в фас! Вы можете рассмотреть за время, которым располагаете, лишь очень мало подробностей! И, однако, вам их хватает, чтобы, только увидев, через долю секунды широко улыбнуться и, протягивая руки, сказать: «Ба-а! Сколько лет, сколько зим!»

Каков механизм распознавания? Когда речь идет о том, чтобы отличить букву «а» от буквы «б» или найти нечто общее в буквах «а», написанных разными людьми, тогда еще удается найти важные, в частности, геометрические признаки, свойственные этому и только этому образу. А в более сложных случаях, о которых шла речь выше, как обстоит дело?

Ребенок, еще не научившись ходить, уже узнает знакомые лица и безошибочно реагирует на их появление. Как он научается решать задачу неизмеримо более сложную, чем задача отличить грузовик от киоска, кошку от собаки?

Он научается распознавать образы и, в частности, цифры задолго до того, как начинает понимать, как с ними надо оперировать.

У автоматов дело обстоит прямо противоположным образом. Они уже превосходно умеют оперировать любыми числами, но пока еще не умеют различать и «понимать» цифры в их обычном написании.

Опять все то же противоречие между «технологическим процессом» понимания у человека и технологическим процессом «понимания» у автомата.

Учитывая сложность проблемы, следует признать, что персептрон — гигантский шаг вперед, хотя этот автомат невозможно пока обучить распознавать не только текст, но хотя бы отдельные слоги. Но работа продолжается. Причем далеко не всегда надо, чтобы автомат различал и понимал такую сложную вещь, как текст. Очень важно было бы иметь автомат, умеющий различать, например, геометрические образы, пятна и объекты различной конфигурации.

Автоматическая рука, оснащенная таким персептроном, могла бы по заданию собирать кубики, отличая их от цилиндрических или плоских объектов, отличая одни изделия от других.

Но пока на полках местá, которые могли бы занять такие автоматы, пустуют.

Если вокруг неудобный мир

Представьте себе, что по полу детской комнаты движутся несколько механических собак и черепах из породы тех, что «породили» Уолтер и его последователи. Движутся они сравнительно медленно, и ребенку, без всякого сомнения, можно поручить собрать одну за другой, например, только черепах и сложить в коробку. Приглядевшись, он быстро поймет законы движения «животных» и без особой спешки выполнит задание. После некоторой тренировки он даже может догадаться облегчить свою задачу: например, будет не гоняться за ними, а выбирать подходящие места, чтобы встретить их на пути.

И еще одна картинка из жизни. На площадке детского садика гуляет старшая группа. Слово «гуляет» не очень правильно отражает то, что происходит в действительности. Два-три десятка шести-семилетних сорванцов мечутся по площадке во всех направлениях друг за другом и навстречу, убегая, догоняя, обгоняя, мгновенно останавливаясь и снова кидаясь бежать. Иногда происходят столкновения, раздается рев, но игра, как правило, заканчивается благополучно.

Ребенок, собирающий кубики, взаимодействует с неподвижным, статическим внешним миром. С неподвижным внешним миром взаимодействует рука Эрнста. Все изменения, которые происходят в этом мире, являются результатом ее и только ее деятельности; изменяется число кубиков на полу, изменяется содержание коробки. Прекращается ее деятельность — прекращаются изменения внешнего мира.