НАШИ ПОМОШНИКИ - РОБОТЫ

07.05.2008, 14:43

Notice: Undefined variable: pageadd in /home/u00372/public_html/top_add.php on line 36


Создать искусственный разум оказалось сложнее, чем предрекали ученые и фантасты. Теперь инженеры заставляют роботов учится, как детей.

Японские роботы NOVO готовы пустится в пляс, как только им подадуд голосовую команду - можно и с мобильного телефона. Высокотехнологичная игрушка размером 40см стоит около 5500$.

"Ромео" и "Джульета" стоят потупившись в стороне, в то время как их младший брат пытается взять в руки заварочный чайник. Он не торопится: внимательно изучает скользкую стеклянную емкость единственным глазом - видеокамерой. Наконец с жужанием распримляет руку - манипулятор, выдвигает обернутый клейкой лентой металлический палец и осторожно, но с уверенно поднимает чайник.
Испытание прошло успешно! "Р" и "Д" впору разразится апплодисментами. Они бы так и сделали если бы умели. Но эти двое всего лишь промышленные роботы с дистанционным управлением, над которыми проводят эксперементы в лаборатории по исследованию искусственного интеллекта Стенфордского университета в Калифорнии.
А сообразительный "чайниконосец" - прототип механического помошника по хозяиству, пока и вовсе конструкция из шурупов, приводов и электронных деталей, водруженных на колесики. Неважно что вид у него не ахти. Главное что достаточно умен, чтобы "взять в руки" вещь которую видит впервые.
А это не так просто, как вы думаете. "Для машины самое трудное - распознать предмет по форме , - объясняет исследователь с труднопроизносимой фамилией - профессор Эндрю Нг, руководитель проекта STAIR (Stanford AI Robots). - Робот видит какую-то «картинку», но откуда ему знать, что это такое?"
У людей подобных трудностей не возникает. Различать предметы нам помогает накопленный опыт. Мы знаем, где у чайника ручка, для чего она служит и чем чайник отличается от ножниц или штопора. А машина?
Поэтому в Стэнфорде решили отправить робота учиться. Учеба заключалась в том, что ему «показывали» виртуальные чашку, книгу, карандаш, а компьютерная программа определяла, какое место является оптимальным для того, чтобы ухватить тот или иной предмет манипулятором. Натренировав таким образом робота, перед ним ставили уже настоящие бокал, термос, мобильный телефон. И вот плоды: с помощью алгоритма, позволяющего сопоставлять незнакомые предметы с уже изученными, робот распознавал и брал со стола в среднем 89% предложенных ему объектов.
"Вряд ли вы захотите нанять домработницу, если она будет ронять каждый десятый предмет, к которому прикасается, - говорит Эндрю Нг. - Но главное, нам удалось доказать: в принципе робота можно научить идентифицировать объекты и захватывать их манипулятором".

Робот Armar (слева). Робот Emiew - от Hitachi (справа). Murata Boy (слева). Робот - санитар Ri - man (справа).

Вот так движится прогресс в области изучения искусственного разума. За последние десятилетия ученые так и не смогли оправдать наших надежд. Да, вычислительные мощности растут: электронный мозг решает задачки быстрее самого лучшего математика, компыотер уже ставил мат чемпиону мира по шахматам. Но где же все-таки мыслящая, чувствующая машина, обладающая таким же умом, как HAL из фильма «Космическая одиссея 2001»?
"Если вы спросите, когда интеллект машины будет сравним с интеллектом человека, я отвечу - может быть, через пять лет. А может быть и через пятьсот", - говорит Джон Маккарти. Именно он в 1955 году ввел понятие «искусственный интеллект» (ИИ). "Тогда я был оптимистом, думал, что в XXI веке у нас уже будут настоящие мыслящие машины", - вспоминает профессор.
Но весьма скоро выяснилось, что и к машинам предъявлялись завышенные требования. Ученые упрощенно представляли суть искусственного интеллекта. А компьютерам элементарно не хватало вычислительной мощности, чтобы помочь людям в решении даже самых обычных бытовых проблем. "В 1960-1970-х годах многие исследователи исходили из того, что любую ситуацию можно описать с помощью математического алгоритма, - говорит Стюарт Рассел, профессор информатики университета Беркли. - На самом деле, все гораздо сложнее".
Если вы говорите исключительно на литературном языке, вам будет трудно понимать диалекты. Мятая купюра отличается на ощупь от новой. Почерк старика не похож на старательные каракули первоклассника. И так далее. Окружающие нас явления редко удается свести к единичкам и нулям двоичной системы счисления, к черному и белому. Наш мир - это бесконечные градации серого, полутона, нюансы. Мы постоянно находимся в ситуации неопределенности, из которой нужно искать выход.
Тем не менее в мире появляется все больше электронных экспертных систем, которые справляются с самыми непредсказуемыми ситуациями.
На почте компьютеры ежедневно сортируют миллионы конвертов по почтовым индексам, выведенным от руки. "Сегодня с успехом применяются разные системы искусственного интеллекта. А десять лет назад это казалось невозможным", - говорит Стюарт Рассел.

Хироси Исигуру из Осаки (справа) и электронный двойник. Робокар Stanley (слева). Робот QRIO компании Sony (справа).

«Фольксваген Туарег», которому не нужен водитель. У него свои «мозги» - система из семи процессоров, которую создали в Стэнфордском университете. Осенью 2005 года Stanley выиграл гонку транспортных средств, управляемых системами с искусственным интеллектом, которую проводило Агентство передовых оборонных разработок США.
В калифорнийской пустыне машина впервые самостоятельно, без водителя, прошла 212 км. Приз за победу конструкторам Stanley достался солидный - 2 млн долларов. И все же гораздо важнее для них было успешное завершение гонки. "До сих пор люди считали, что автомобиль не сможет ехать самостоятельно" - ворит Себастья Труи.
Теперь ученые думают как Stanley должен научится ездить по городским улицам, кроме прочего должен отличать пешеходов от деревьев и уметь парковатся. Задача простая, но с ней до сих пор не удалось справится. Однако Себастьян Трун убежден что рано или поздно мы научим машину болышему. Ведь люди то не очень хорошо водят автомобили в определенных ситуациях.
Человек может совершить ошибку, неправильно оценив ситуацию. Электронный мозг всегда работает четко. Вот почему припорковаться для Stanley пустяковое дело, всего лишь ряд необходимых замеров и расчетов. Подобные системы уже давно используются в авиации - coгласно инструкции, сажая самолет в условиях плотного тумана, летчик обязан включить автопилот. "Что избежать авиакатастроф, которые могут произойти, как по вине человека, так из-за сбойной программы, говорит профес тики и писатель Курцвейль. - Человек ошибается значительно чаще".
Курцвейль - пожалуй самый ярый сторонник тезиса о том что машинный интеллект в ближайшем будущем превзойдет человеческий. Ведь прогресс идет семимильными шагами в биологии,и в нанотехнологиях и, разумеется в области высоких технологий. Здесь работает закон экспоненциального роста: накопление количества сведений о мозге, позволит воспроизвести его в электронном виде в 2029 году. Тогда модель мозга будет завершена. Работа идет вовсю: ученые воспроизводят на компьютерах отдельные мозговые процессы чтобы понять принцип деятельности нашего мозга.
"Очень немногие исследователи искусственного интеллекта задумываются над ключевым вопросом - а что собой представляет процесс мышления?" - сетует профессор Дуглас Хофштадтер, член Американской ассоциации кибернетики. Конечно, шахматные суперпрограммы и робокары - впечатляющие технические достижения. Но Хофштадтер, признанный эксперт в области ИИ, утверждает, что по уровню интеллекта машины еще "бесконечно далеки от человека".
Большинство исследователей честно признают, что накопленных знаний пока недостаточно. "Нам явно не хватает ума, чтобы понять природу нашего собственного интеллекта", - сетует пионер в разработке ИИ Джон Маккарти. А Себастьян Трун, создатель уникального робокара Stanley, разводит руками: "Еще нескоро удастся понять, чем принципы работы нашего мозга отличаются от принципов работы компьютера".
За миллионы лет естественного отбора человек научился приспосабливаться к самым разным ситуациям, он всегда готов к импровизации, в то время как самый умный шахматный компьютер «спасует», если ему предложат сыграть партию в шашки. "Разносторонность человеческой натуры невозможно смоделировать", - говорит Трун.
Еще более сложная проблема - научить машины хоть немного ориентироваться в нашей жизни. Ну хорошо, различия между кофейником и карандашом можно объяснить «наглядно». Но как быть с абстрактными понятиями? "Универсальное знание о мире - невероятно трудная и до сих пор нерешенная проблема в исследовании ИИ", - говорит Трун.
Поэтому ни одна современная компьютерная программа не пройдет тест, который предложил еще в 1950 году английский математик Алан Тьюринг. Согласно критерию Тьюринга, признать наличие интеллекта у машины можно будет лишь в том случае, если при обмене с ней информацией человек, не видя оппоннента, решит, что имеет дело не с компьютером, а с себе подобным.
С этим тесно связана проблема сознания: способен ли компьютер, который только-только научился думать, со временем развить чувство собственного «я»? "Конечно, способен", - утверждает
Томас Метцингер специалист в области нейрфилософии. Более того, он предвидит что разумным машина, как и людям, существование в нашем несовершенном мире будет причинять страдания.
Для начала давайте выясним, что такое сознание, возражают Метцингеру. "Я же не задумываюсь, есть ли оно у вас, - говорит Кристофер Кох профессор Калифорнийского технологического института. - Просто принимаю это как данность. Если я протяну : вы подадите мне руку. Но компьютер не похож на меня не ведет себя, как я".
Эндрю Нг не желает ломать голову над сугубо теоритическими вопросами. "Пока рано об этом думать, - говорит он. - Зато я могу утверждать что скоро появятся машины точно умные, чтобы помогать нам в быту". Нг считает, что из роботов получатся прекрасные социальные работники. Они будутдут ухаживать за стариками и больными, убирать квартиры. А хватит ли им интеллекта успешно пройти тест Тьюринга это его мало волнует. "По - моему, нецелесообразно учить машину мыслить иррационально как ребенока,- говорит ученый. А ведь именно так следует поступить, если нам захочется, чтобы она прошла этот тест".
Не лучше ли сосред на практических навыках научившегося справлятся с чайником STAIR в Стэнфордской лаборатории. Ему придется продолжать тренировки, пока "Ромео" и "Джульта" будут стоять себе спокойно в углу и бездельничать. Вот пусть и работает - могли бы подумать они, если бы им хватило на это ума.

JjalDee отбивает мяч от Jan