Кто — кого? - [92]

Поэтому рука Эрнста по праву может занять место на верхних полках этажерки автоматов.

Мы уже говорили, что этот автомат умеет видеть и различать только кубики и коробку, разложенные на светлой поверхности. Чтобы облегчить ему эту задачу, они были даже специально окрашены в черный цвет.

А что дальше? Можно ли научить автомат «видеть», а главное, «распознавать» большее число объектов? Можно ли научить его распознавать буквы и цифры? Отличать грузовик от киоска? Кошку от собаки?

Над этим работают. Для этой цели также пытаются приспособить вычислительную машину. Мы теперь можем сравнительно легко представить себе, чем нужно ее оснастить, чтобы она приобрела свойство «видеть» объекты внешнего мира и уметь их «распознавать».

Прежде всего необходимо оснастить ее устройством «зрения», собирающим информацию. Нужно надлежащим образом организовать ее внутренний мир — устройства, обрабатывающие полученную информацию и запоминающие результаты этой обработки, организовать его так, чтобы он правильно отражал ту микроскопическую частицу необъятно богатого внешнего мира, для распознавания которой машина предназначается; наконец, нужно научить ее умению сопоставлять собираемую информацию с информацией, составляющей ее внутренний мир.

Первые такие попытки уже сделаны. Около десяти лет назад американский ученый Франк Розенблат выдвинул идею создания устройства, обладающего свойством обучаться распознавать изображения. Модель этого устройства он назвал персептроном, произведя это название от английского слова «perceive» — воспринимать, осознавать. Его модель обучалась распознавать буквы, помещенные перед ее «глазом», образованным набором из 400 фотоэлементов.

После того как ей по 15–20 раз показали каждую букву и внесли поправки в ее «внутренний мир», образовавшийся в результате показов, она успешно различала в дальнейшем все те буквы, различению которых была обучена.

Сделан шаг, первый шаг к автоматизации еще одной, казавшейся чисто человеческой функции — распознавания образов. Большой ли это шаг и насколько быстро пойдет дело дальше?

На этот вопрос сегодня нельзя найти ответа. И вот почему.

…Вы идете по улице и в густой толпе прохожих встречаете знакомое лицо. Вы точно помните, что этого человека видели и знаете. Правда, вы его встречали всего несколько раз, это было не на улице, а в доме; он был одет по-другому, без головного убора; и все-таки вы его знаете! Знакомое лицо!

Тысячи людей идут вам навстречу. Тысячи лиц, выражения которых непрерывно меняются то в процессе беседы со спутником, то при разглядывании витрин и других прохожих. Они мелькают перед вами, сменяя одно другое.

Не кажется ли чудом, что буквально в мгновение ока вам удается в этих условиях осуществить такой сложный акт распознавания? И какими скудными данными вы для этого располагаете! Ведь идущего навстречу прохожего вы видите только в фас! Вы можете рассмотреть за время, которым располагаете, лишь очень мало подробностей! И, однако, вам их хватает, чтобы, только увидев, через долю секунды широко улыбнуться и, протягивая руки, сказать: «Ба-а! Сколько лет, сколько зим!»

Каков механизм распознавания? Когда речь идет о том, чтобы отличить букву «а» от буквы «б» или найти нечто общее в буквах «а», написанных разными людьми, тогда еще удается найти важные, в частности, геометрические признаки, свойственные этому и только этому образу. А в более сложных случаях, о которых шла речь выше, как обстоит дело?

Ребенок, еще не научившись ходить, уже узнает знакомые лица и безошибочно реагирует на их появление. Как он научается решать задачу неизмеримо более сложную, чем задача отличить грузовик от киоска, кошку от собаки?

Он научается распознавать образы и, в частности, цифры задолго до того, как начинает понимать, как с ними надо оперировать.

У автоматов дело обстоит прямо противоположным образом. Они уже превосходно умеют оперировать любыми числами, но пока еще не умеют различать и «понимать» цифры в их обычном написании.

Опять все то же противоречие между «технологическим процессом» понимания у человека и технологическим процессом «понимания» у автомата.

Учитывая сложность проблемы, следует признать, что персептрон — гигантский шаг вперед, хотя этот автомат невозможно пока обучить распознавать не только текст, но хотя бы отдельные слоги. Но работа продолжается. Причем далеко не всегда надо, чтобы автомат различал и понимал такую сложную вещь, как текст. Очень важно было бы иметь автомат, умеющий различать, например, геометрические образы, пятна и объекты различной конфигурации.

Автоматическая рука, оснащенная таким персептроном, могла бы по заданию собирать кубики, отличая их от цилиндрических или плоских объектов, отличая одни изделия от других.

Но пока на полках местá, которые могли бы занять такие автоматы, пустуют.

Если вокруг неудобный мир

Представьте себе, что по полу детской комнаты движутся несколько механических собак и черепах из породы тех, что «породили» Уолтер и его последователи. Движутся они сравнительно медленно, и ребенку, без всякого сомнения, можно поручить собрать одну за другой, например, только черепах и сложить в коробку. Приглядевшись, он быстро поймет законы движения «животных» и без особой спешки выполнит задание. После некоторой тренировки он даже может догадаться облегчить свою задачу: например, будет не гоняться за ними, а выбирать подходящие места, чтобы встретить их на пути.