Мозг Брока. О науке, космосе и человеке

Еще одним интеллектуальным достижением машин являются игры. Даже исключительно простые компьютеры – те, которыми способны управлять умные десятилетки – могут быть запрограммированы на игру в крестики-нолики. Некоторые компьютеры могут играть в шашки на уровне мирового класса. Шахматы, конечно, гораздо более сложная игра, чем крестики-нолики или шашки. Здесь запрограммировать машину на победу сложнее, и были использованы новые стратегии, включая несколько довольно успешных попыток заставить компьютер учиться на собственном опыте предыдущих шахматных турниров. Компьютеры могут эмпирическим путем усвоить, например, правило, что лучше в начале игры контролировать центр шахматной доски, а не периферию. Десяти лучшим шахматистам мира все еще нечего бояться любого современного компьютера. Но ситуация меняется. Недавно компьютер впервые смог попасть в Открытый чемпионат по шахматам в штате Миннесота. Возможно, первый раз в главном спортивном мероприятии на планете Земля участвует кто-то, не принадлежащий к человеческому роду (и я задумываюсь о том, не попробуют ли роботы в следующем десятилетии свои силы в гольфе и бейсболе, не говоря уже о дельфинах в соревнованиях по плаванию вольным стилем). Компьютер не победил в Открытом чемпионате, но впервые показал достаточно хорошие результаты, чтобы участвовать в таком соревновании. Компьютеры, играющие в шахматы, чрезвычайно быстро улучшают свое мастерство.

Я слышал уничижительные отзывы о машинах (часто сопровождавшиеся вздохом облегчения) насчет того, что шахматы остаются сферой деятельности, где люди все еще лучшие. Это напоминает мне старую шутку, в которой незнакомец с удивлением отмечает достижения собаки, играющей в шахматы. Собственник собаки отвечает: «О, все совсем не столь замечательно. Она проигрывает две партии из трех». Машина, которая играет в шахматы в среднем диапазоне человеческих умений, – очень способная машина, даже если среди людей лучше играют в шахматы тысячи, а тех, кто играет хуже, миллионы. Чтобы играть в шахматы, требуется стратегия, проницательность, аналитические способности и умение сравнивать большое количество переменных и учиться на собственном опыте. Это отличные качества для тех, чья работа связана с открытиями и исследованиями, а также для тех, кто присматривает за младенцем и выгуливает собаку.

С таким более или менее представительным рядом примеров состояния разработки искусственного интеллекта, я думаю, очевидно, что следующее десятилетие может принести гораздо более впечатляющие примеры. Так считают и большинство разработчиков искусственного интеллекта.

Размышляя о следующем поколении искусственного интеллекта, важно различать роботов с самоуправлением и с удаленным управлением. У роботов с самоуправлением интеллект находится внутри них, у роботов с удаленным управлением – в каком-то другом месте, и его успешное функционирование зависит от слаженной коммуникации между его центральным компьютером и им самим. Существуют, конечно, и промежуточные случаи, когда машина может быть отчасти самоактивируемая и отчасти с удаленным управлением. Именно это сочетание удаленного управления с самуправлением, похоже, станет самым эффективным в ближайшем будущем.

Например, мы можем представить машину, предназначенную для исследования океанского дна. В абиссальной зоне[164] можно найти огромное количество марганцевой руды. Когда-то считалось, что она образовалась в результате падения метеорита на Землю, но сейчас утверждают, что она время от времени формируется в огромных марганцевых фонтанах, выходящих наружу вследствие внутренней тектонической активности Земли. На глубоком океанском дне можно найти также много других редких и ценных для промышленности минералов. Сейчас мы имеем возможность проектировать устройства, которые систематически плавают или ползают по океанскому дну и которые могут посредством спектрометрического и иного химического анализа изучать состав поверхности и автоматически передавать с помощью радиосигнала собранную информацию обратно на корабль или на сушу, а также могут отмечать залежи особо ценных месторождений (например, с помощью низкочастотных радиомаяков). Затем большие горные комбайны найдут эти залежи по радиомаяку. Уровень технического совершенства глубоководных аппаратов с дистанционным управлением и датчиков состояния окружающей среды в космических аппаратах в настоящее время явно соответствует требованиям, необходимым для создания таких устройств. То же самое можно сказать о прибрежной добыче нефти, добыче угля и других минеральных полезных ископаемых под землей и так далее. Возможная экономическая выгода от использования таких устройств окупит не только их разработку, но и несколько космических программ.