Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей - [97]

Люди думают, что беспилотные автомобили отличаются от обычных только отсутствием водителя. На самом деле для перехода к ним нужны серьезные преобразования. Вспомните, как изменились наши города после появления автомобилей.

М. Ф.: Сколько времени может потребоваться, чтобы получить беспилотный эквивалент Uber?

Р. Б.: Это будет постепенный процесс. Сначала, скорее всего, пассажирам придется идти в указанную точку. Как при аренде автомобилей от Zipcar, которые стоят на специально выделенных для них парковочных местах. Я не знаю, увижу ли я при жизни множество беспилотных автомобилей, курсирующих по городам. Для зарядки беспилотных автомобилей нужно создать соответствующую инфраструктуру.

М. Ф.: Мне приходилось слышать, что беспилотное такси появится лет через пять. Вы не согласны?

Р. Б.: Да. Возможно, будут реализованы некоторые аспекты этого сервиса, но до эквивалента обычных такси еще далеко. Для начала потребуется множество новых компаний, которые будут заниматься поддержкой. Скорее всего, пассажир будет общаться с машиной голосом. Кроме того, требуется система регулирования. На какие команды пассажира будет реагировать машина? Будет ли она принимать сообщения от ребенка? Сейчас вы можете посадить в такси 12-летнего мальчика и попросить доставить его по указанному адресу. С беспилотными автомобилями это, скорее всего, станет невозможным.

М. Ф.: Давайте вернемся к интеллекту насекомых. Я всегда считал, что они – хорошо запрограммированные биологические роботы. Приближаются ли роботы к тому, на что способно насекомое? И приближает ли это нас к суперинтеллекту?

Р. Б.: Пока что наши роботы не могут приблизиться по интеллекту даже к насекомым, поэтому появления суперинтеллекта в ближайшее время я не боюсь. Мы не можем воспроизвести способности насекомых к обучению и адаптации и повторить их навыки.

М. Ф.: Вспомните 1990-е гг., когда создавалась компания iRobot. Оправдал ли прогресс в области робототехники ваши ожидания или вы разочарованы?

Р. Б.: Когда в 1977 г. я приехал в США, меня действительно интересовали роботы, но в итоге я занялся компьютерным зрением. На тот момент в мире существовало три мобильных робота. Один в Стэнфорде, где Ханс Моравек заставил его пройти 18 метров за 6 часов, второй – в Лаборатории реактивного движения НАСА (JPL), а третий – в Лаборатории анализа и архитектуры систем (LAAS) в Тулузе, Франция.

Сейчас компания iRobot выпускает миллионы мобильных роботов в год, и я счастлив видеть, как далеко все зашло. Наши достижения не выглядят как что-то особенное только потому, что за тот же период времени произошел переход от мейнфреймов размером с комнату к миллиардам смартфонов.

М. Ф.: Я знаю, что вы работали не только над интеллектом насекомых, но и над созданием роботизированных рук. Какой прогресс достигнут в этой области?

Р. Б.: Да, я хотел разграничить работу над мобильными коммерческими роботами в iRobot и занятия с моими студентами, поэтому в MIT я переключился на человекоподобных существ и руки. Работа продвигается медленно. Есть достижения, но это всегда решение каких-то узких задач.

М. Ф.: Проблемы в аппаратном или программном обеспечении? В конструкции или управлении?

Р. Б.: Это целый ряд параллельно идущих проблем. Нужен одновременный прогресс в конструкции, материалах поверхности, встроенных датчиках и алгоритмах управления ими. В видеороликах, демонстрирующих новые роботизированные руки, зачастую их держит человек. И по факту все, что там показывается, можно было бы с таким же успехом сделать с помощью маленькой пластиковой игрушки с манипулятором. То есть у нас отсутствует ключевой компонент.

М. Ф.: Я видел отчеты, согласно которым с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением роботы осваивают новые навыки, практикуясь или даже просто просматривая обучающие видео на YouTube.

Р. Б.: Нам показывают лабораторные демонстрации. В компании DeepMind есть группа, работающая с нашими роботами. Недавно они опубликовали несколько интересных работ по тактильной обратной связи, где роботы прикрепляют зажимы к различным вещам. Это результат многомесячной работы команды исследователей. При этом любой здоровый человек, которому один раз показали, как это делается, сразу же справится с задачей. Роботы и близко не показывают подобных результатов.

Люди говорят, что сборка мебели из IKEA – отличный тест для роботов. Когда я делал это у себя дома, мне пришлось выполнить примерно 200 различных операций. Если взять роботов нашего производства, придется плотно работать несколько месяцев, чтобы получить грубую демонстрацию одной из этих 200 задач. Вот так обстоят дела в реальности.

М. Ф.: А можем ли мы в ближайшее десятилетие ожидать прорыва в области робототехники и ИИ?

Р. Б.: Прорывы совершаются неожиданно. Глубокое обучение – замечательная технология. Она позволила нам сделать фантастический шаг вперед и начать использовать речевые системы для Amazon Echo и Google Home. Его потенциал этим не исчерпывается, но все равно что-то придет ему на смену лет через десять.

М. Ф.: Под глубоким обучением вы подразумеваете нейронные сети, использующие метод обратного распространения ошибки?