Мичио Каку - Физика будущего

• Название: Физика будущего
• Автор: Мичио Каку
• Жанр: Физика
• Год: 2012
• ISBN: 978-5-91671-164-6

Кому как не ученым-физикам рассуждать о том, что будет представлять собой мир в 2100 году? Как одним усилием воли будут управляться компьютеры, как силой мысли человек сможет двигать предметы, как мы будем подключаться к мировому информационному полю? Возможно ли это? Оказывается, возможно и не такое. Искусственные органы; парящие в воздухе автомобили; невероятная продолжительность жизни и молодости — все эти чудеса не фантастика, а научно обоснованные прогнозы серьезных ученых, интервью с которыми обобщил в своей книге Мичио Каку.

Издание подготовлено при поддержке Фонда Дмитрия Зимина «Династия».

---

В 1950-х, когда после окончания Второй мировой войны появились электронные компьютеры, ученые поражали публику невероятными, чудесными достижениями умных машин: автоматы брали и перекладывали кубики, играли в шашки и даже решали задачки по алгебре. Казалось, еще чуть-чуть — и появятся по-настоящему разумные машины. Публика поражалась. Вскоре в журналах появились статьи, в которых авторы с придыханием рассказывали о недалеких временах, когда в каждой кухне появится по роботу; машины будут готовить обед и убираться в доме. В 1965 г. пионер ИИ Герберт Саймон (Herbert Simon) заявил: «Через двадцать лет машины смогут делать любую работу, которую может делать человек». Но затем действительность вступила в свои права. Шахматные компьютеры проигрывали гроссмейстерам, да и умели они только играть в шахматы, ничего больше. Вообще, первые роботы напоминали цирковых пони, каждый из которых умеет выполнять всего один несложный трюк, чем и занимается на каждом представлении.

На самом деле в 1950-х гг. в области искусственного интеллекта было сделано немало настоящих прорывов, но вокруг роботов была поднята такая шумиха, а их перспективы оказались так раздуты, что вскоре наступила неизбежная реакция.

В 1974 г. под громкий хор критики правительства США и Великобритании прекратили финансирование этих разработок.

Началась первая «зима» ИИ.

Сегодня исследователь ИИ Пол Абрахамс (Paul Аbгаhams) качает головой, вспоминая пьянящие 1950-е, когда он был студентом MIT и все — решительно все! — казалось возможным. Он вспоминает: «Это как если бы группа людей предложила построить башню до Луны. Каждый год эти люди показывали бы с гордостью, насколько их башня стала выше по сравнению с прошлым годом. Вот только до Луны оставалось бы все также далеко».

В 1980-х интерес и энтузиазм по отношению к ИИ вспыхнули вновь. На этот раз Пентагон вложил миллионы долларов в такие проекты, как умный вездеход, который должен был ездить в тылу противника, проводить разведку, спасать американских солдат и возвращаться к своим — и все это сам по себе.

А японское правительство даже поддержало амбициозный проект создания компьютера пятого поколения, инициированный Министерством международной торговли и промышленности. Целью проекта было, помимо всего прочего, создание компьютерной системы, способной общаться на разговорном языке, рассуждать и даже предугадывать наши желания — и все к началу 1990-х.

К сожалению, единственное, что сумел сделать умный вездеход, — это потеряться. А проект компьютера пятого поколения после громкой шумихи был потихоньку закрыт без всяких объяснений. Как и прежде, риторика намного обогнала действительность. На самом деле и в 1980-х в области ИИ были реальные достижения, но, поскольку ожидания общества намного превосходили реальные возможности науки, вскоре вновь наступила реакция. Началась вторая «зима» ИИ, когда ручейки финансирования вновь пересохли, а разочарованные специалисты во множестве уходили из отрасли. Стало очевидно, что идее искусственного интеллекта чего-то недостает.

В 1992 г. специалисты по ИИ со смешанными чувствами отметили особую дату, связанную с фильмом «2001 год: космическая одиссея», где свихнувшийся компьютер по имени HAL 9000 убивает участников межпланетной экспедиции. В фильме, снятом в 1968 г., говорилось, что к 1992 г. появятся роботы, способные свободно беседовать с человеком почти на любую тему, а также управлять космическим кораблем. Увы, в реальности было ясно, что наши самые продвинутые роботы способны состязаться в разумности разве что с тараканом, и то безуспешно.

В 1997 г. компьютер Deep Blue от IBM совершил исторический прорыв — он уверенно побил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue представлял собой чудо инженерной мысли и производил 11 млрд операций в секунду. Но вместо того, чтобы открыть все шлюзы, придать новое ускорение исследованиям в области искусственного интеллекта и начать новую эру, этот компьютер сделал прямо противоположное. Его достижение лишь подчеркнуло примитивность современных ИИ-исследований. По здравому размышлению можно было сделать очевидный вывод: Deep Blue не способен мыслить. Да, этот робот великолепен в шахматах, но тест на коэффициент интеллекта принес бы ему 0 баллов. После исторической победы с прессой общался только проигравший Каспаров — ведь Deep Blue не умеет разговаривать. Медленно и неохотно ученые начали осознавать неприятный факт: вычислительные мощности — это еще не разум. Специалист по ИИ Ричард Хеклер (Richard Heckler) говорит: «Сегодня можно купить за 49 долларов шахматную программу, которая выиграет у любого гроссмейстера, но никому же не придет в голову считать ее разумной».

Но по закону Мура каждые полтора года появляется новое поколение компьютеров, и рано или поздно нынешний пессимизм забудется. Придет новое поколение энтузиастов и возродит дремлющие в этой области оптимизм и энергию. За тридцать лет, прошедшие с начала предыдущей ИИ-«зимы», прогресс в компьютерной области был достаточным, чтобы следующее поколение исследователей вновь начало делать оптимистические прогнозы на будущее. Наконец пришло время настоящего искусственного интеллекта, говорят его сторонники. На этот раз все будет по-настоящему. Третья попытка приносит удачу. Но если они правы, то не приходит ли человечеству конец?

Является ли мозг цифровым компьютером?

Теперь математики понимают, что пятьдесят лет назад сделали принципиальную ошибку: решили, что мозг во всем подобен большому цифровому компьютеру. Сегодня совершенно очевидно, что это не так. В мозгу нет ни процессора Pentium, ни операционной системы Windows, ни программ-приложений — вообще нет никаких программ и подпрограмм, столь характерных для современного цифрового компьютера. На самом деле архитектура цифрового компьютера совершенно не похожа на архитектуру мозга; мозг — самообучающаяся машина, набор нейронов, связи между которыми обновляются всякий раз с получением нового задания. (А PC учиться не умеет, и ваш компьютер сегодня столь же туп, как был вчера.)

Исходя из сказанного, существует два подхода к моделированию мозга. Первый из них — традиционный подход «сверху вниз» — состоит в том, чтобы рассматривать роботов как цифровые компьютеры и с самого начала пытаться запрограммировать все правила, позволяющие нам быть разумными. А любой цифровой компьютер может быть сведен к так называемой «машине Тьюринга» — гипотетическому устройству, предложенному великим британским математиком Аланом Тьюрингом. Машина Тьюринга состоит из трех основных элементов: входа, Центрального процессора, который «переваривает» поступающую информацию, и выхода. Все без исключения цифровые компьютеры построены на базе этой простой модели. Цель такого подхода — изготовить CD-ROM, на котором были бы записаны в формализованном виде все правила разумности. Стоит вставить такой диск в дисковод — и компьютер внезапно оживает и становится разумным. По сути дела, такой мифический CD-ROM содержал бы все программное обеспечение, необходимое для создания думающих машин.

Однако в нашем мозгу нет ни программирования, ни программного обеспечения. Мозг больше похож на «нейронную сеть» — сложную систему нейронов, которые постоянно устанавливают между собой новые связи.

Нейронные сети подчиняются правилу Хебба: всякий раз, когда принимается верное решение, соответствующие нейронные связи укрепляются — всякий раз, когда нейроны успешно выполняют задание, определенные электрические связи между ними усиливаются. (Правило Хебба можно выразить ответом на известный вопрос: как музыканту попасть в Карнеги-холл? Ответ на него тоже известен: практика, практика и еще раз практика. В случае нейронной сети практика — путь к совершенству. Правило Хебба объясняет также, почему так трудно избавляться от дурных привычек — ведь нейронные связи, задействованные в них, весьма утоптаны.)

Нейронные сети построены на базе другого подхода — «снизу вверх». Вместо того чтобы получить все правила разумности готовыми, на блюдечке с голубой каемочкой, нейронные сети осваивают их самостоятельно; так младенец постигает окружающий мир, натыкаясь на все подряд и обучаясь на собственном опыте. Нейронные сети, вместо того чтобы пользоваться готовыми программами, учатся старым проверенным методом проб и ошибок.

Нейронные сети построены совершенно иначе, чем цифровые компьютеры. Если убрать из центрального процессора цифрового компьютера один-единственный транзистор, компьютер перестанет работать. Однако если удалить из человеческого мозга приличный кусок, мозг все же будет функционировать; функции утраченных частей возьмут на себя оставшиеся. Кроме того, можно точно сказать, где в цифровом компьютере происходит «мыслительный процесс»: в центральном процессоре. Однако результаты сканирования человеческого мозга ясно показывают, что процесс мышления распределен по значительной части объема мозга. Различные зоны включаются в строгой последовательности, как будто мысли надо отбивать, подобно шарикам в пинг-понге.