От универсального ИИ до автономных автомобилей – почему нужно изобретать невозможное?
Автономные автомобили и искусственный интеллект имеют много общего, и в первую очередь, это касается целей их создания, которые становятся тем сложнее, чем ближе мы к ним приближаемся. В далеком 1956 году ученые Джон Маккарти и Марвин Минский предположили, что «исследование ИИ сроком в 2 месяца с участием 10 человек» способно раскрыть секреты человеческого интеллекта. Исследование было основано на точке зрения, что всякий аспект обучения или другое средство интеллекта может быть описано столь точно, что машина сможет его симулировать.
С тех пор прошло больше шести десятков лет, а нам так и не удалось создать ИИ человеческого уровня — вместо этого мы сместили цели, разделив их на узкоспециализированный, универсальный и сверхискусственный интеллект.
Аналогичная тенденция наблюдается и в отрасли автономных автомобилей. По многим подсчетам, 2019 год должен был стать годом, когда на дорогах можно будет встретить автономные автомобили с пустыми водительскими сидениями.
Но этот год настал, а беспилотные автомобили все еще остаются практически недостижимой целью. Их применение сводится к экспериментам, проводимым на ограниченных территориях. И эти машины до сих пор совершают глупые ошибки. При этом люди, кричавшие о скором приближении эпохи автономных авто, теперь признают, что для того, чтобы человек смог на самом деле отказаться от руля, потребуется еще очень много времени. (Кстати, то же самое можно сказать и о магазинах без продавцов).
Более того, многие считают, что искусственный интеллект общего назначения и автономные автомобили — это недостижимые цели, провальные проекты, на которых не стоит тратить времени и денег, причем в какой-то степени они могут быть правы, ведь мы действительно можем никогда не достичь поставленных целей.
Тем не менее, история показывает, что каковы бы ни были результаты, нам необходимы люди, которые будут стремиться к недостижимым целям.
Будет ли создан универсальный ИИ?
Так или иначе, но универсальный (или сильный) ИИ до сих пор имеет множество приверженцев. Одним их них является научная лаборатория OpenAI, основанная Илоном Маском и Сэмом Альтамном и разработавшая несколько интересных проектов.
«Миссия OpenAI состоит в том, чтобы достичь универсального искусственного интеллекта (УИИ), под которым мы подразумеваем высоко автономные системы, превосходящие людей при выполнении большинства экономически ценных работ, что будет выгодно всему человечеству. Мы будем пытаться создать безопасный и эффективный УИИ, но будем также считать свою миссию выполненной, если наши труды помогут достичь этого результата другим».
Тем не менее, с таким утверждением согласны далеко не все, а существующие сейчас ИИ-технологии функционируют совершенно отлично от человеческого разума.
Многие известные ученые в сфере ИИ полагают, что искусственный интеллект на уровне человека –бесполезная цель, и у нас уже есть много полезных узкоспециализированных ИИ-приложений и технологий, которые следует развивать вместо того чтобы пытаться воссоздать человеческий интеллект.
Эту точку зрения как нельзя точно выразил американский ученый в области вычислительной техники и директор по исследованиям в корпорации Google Питер Норвиг:
«Нам известно, как создать настоящий интеллект — я и моя жена сделали это дважды (…). Нам не нужно имитировать людей. Вот почему я ориентируюсь на инструменты, которые будут нам помогать, а не имитировать то, что мы уже умеем делать. Мы хотим, чтобы люди и машины стали партнерами и делали то, что они не могут сделать в одиночку».
Но стоит ли вообще пытаться создать ИИ человеческого уровня? История демонстрирует, что хотя мы все еще очень далеки от создания искусственной версии человеческого мозга, сам процесс разработок многому нас научил.
Так, многие из очень важных и полезных инструментов не существовали бы (или были бы созданы гораздо позднее), если бы люди не мечтали создать способные мыслить машины и универсальный ИИ.
Аналогичным образом, если внимательно рассмотреть существующие сейчас инновационные ИИ-технологии, можно понять, что они тесно связаны с целью воссоздания человеческого разума. Так, нейронные сети названы и разработаны по образцу физической структуры человеческого мозга, а машинное обучение основано на опыте и повторе — способах обучения людей.
Эти и многие другие ИИ-технологии не являются точной имитации своих человеческих прототипов, но они помогают решать очень важные проблемы, например, распознавать рак, находить объекты на фотографиях, переводить тексты с разных языков и конвертировать устную речь в письменный текст.
Стремление к беспилотным автомобилям сделало наши дороги безопаснее
И вновь, параллельные достижения можно найти в отрасли автономных автомобилей. На данный момент применение беспилотных транспортных средств ограничено экспериментами в областях с не слишком загруженными дорогами, относительно стабильными погодными условиями и условиями освещенности, а также наличием цифровой карты территории. И даже если на таких дорогах вы встретите беспилотный автомобиль, за его рулем будет сидеть человек, готовый действовать при любом намеке на ошибку. Согласитесь, довольно далеко от оригинальной версии машин, самостоятельно и безопасно передвигающихся по нашим дорогам (безопаснее, чем это делают водители-люди), не говоря уже об автомобилях без рулевого колеса.
Тем не менее, за свою короткую историю индустрия беспилотников успела принести много важных достижений — у нас появились функции автоматической парковки и удержания полосы движения, системы мониторинга слепых зон и обнаружения усталости водителя. Все эти улучшения делают процесс управления автомобилем безопаснее и ежегодно спасают тысячи жизней.
Кроме того, существующая технология также может применяться в более контролируемых отраслях, например, на промышленных предприятиях. Одним из примеров являются автоматические автопогрузчики или низкоскоростные составы, перемещающиеся внутри закрытых комплексов.
Гонка за созданием автономных транспортных средств принесла инновации и в другие отрасли, не связанные с транспортом, например, лидары, компьютерное зрение, сенсорная технология и цифровая картография.
Необходимость высоких целей
В истории человечества мечты и действительность сильно переплетаются. Люди, которые стремились сымитировать полет птицы, не смогли создать крылья, но помогли понять законы полета и изобрести летательный аппарат. Изучающий телепатию немецкий ученый не достиг поставленной цели, но вместо этого изобрел электроэнцефалограмму (ЭЭГ) — один из важнейших инструментов изучения человеческого мозга и диагностики болезней нервной системы.
Таким образом, человечеству необходимы люди, пытающиеся изобрести невозможное, будь то универсальный искусственный интеллект, полностью автономные транспортные средства или магазины без продавцов. Возможно, эти мечты никогда не станут реальностью, но то, чего мы достигли в процессе, имеет не менее важное значение.
Источник
Полный текст статьи читайте на Компьютерра
