Сохранение и передача информации в живой природе

Пессимистически настроенные ученые боятся, что человек потеряет контроль над этими искусственными "существами", т.е. не сможет в случае угрозы отключать их от питания. В результате появится новая "раса" интеллектуальных роботов и завершится биологический этап эволюции.

Так, Кевин Уорвик в своей книге "Наступление машин" предполагает, что через 50 лет человечество окажется в "рабстве" у интеллектуальных роботов. Они будут использовать людей для своих потребностей, подобно тому как сами люди используют животных, например, разводят коров для получения мяса и молока, а потом убивают.

Разработку и производство все более сложных роботов невозможно остановить. Однако ученые-оптимисты надеются на возможность контролировать этот процесс и наделять интеллектуальных роботов понятиями о морали и правилах поведения в человеческом обществе.

А самые смелые футурологи надеются, что с использованием биологических технологий интеллект человека сольется с искусственным и начнет отказываться от своего тела, подверженного болезням и старению. Знаменитый английский физик Стивен Хокинг призывает генетически усовершенствовать человека, иначе в будущем машины превзойдут людей. В 2001 году он заявил, что если люди и в будущем желают оставаться конкурентоспособными в сравнении с созданными ими же машинами, без генной инженерии не обойтись.

"В отличие от нашего интеллекта, производительность компьютеров удваивается каждые 18 месяцев, - сказал Хокинг, сославшись на закон Мура. - Опасность, что у них возникнет интеллект, и они покорят мир, вполне реальна". По мнению ученого, есть только два выхода. Человечеству придется либо подумать об искусственном усовершенствовании своих генов, либо попытаться найти способ объединить компьютеры и человеческий мозг. "Нам придется пойти этим путем, если мы хотим, чтобы биологические организмы по-прежнему превосходили электронные".

Известный футуролог Джеймс Мартин предсказывает появление искусственного интеллекта, который, однако, не окажется копией человеческого. "У нас будут машины, которые в миллиарды раз умнее нас, но только в очень узких и специальных областях", - пишет он. За несколько десятилетий ученые не сильно приблизились к созданию искусственного интеллекта, так как шли по неверному пути. Мартин считает, что нам не нужно пытаться повторить человека, следует пользоваться особенностями, характерными именно для компьютеров. "Между людьми и машинами будет тесное синергетическое партнерство, в котором компьютеры будут делать то, что лучше умеют именно они, а люди - то, что они", - считает он.

В 1920 году чешский писатель Карел Чапек опубликовал пьесу R.U.R. (Rossum's Universal Robots) - одно из самых значительных литературно-философских произведений XX века. Само слово "робот" - искусственный рабочий - подсказал автору его брат, художник Иозеф Чапек. Пьеса была написана задолго до того, как учеными и инженерами были разработаны первые промышленные роботы - это произошло лишь в 60-х годах XX века. Таким образом, Карел Чапек предугадал появление современных роботов.

В прологе пьесы рассказывается о том, чем робот отличается от живого человека:

"... человек - это существо, которое, скажем, ощущает радость, играет на скрипке, любит погулять и вообще испытывает потребность совершать массу вещей, которые... которые, собственно говоря, излишни... если ему надо, допустим, ткать или производить счетные работы. Дизельный мотор не украшают побрякушками... А производство искусственных рабочих - то же самое, что производство дизельмоторов. Оно должно быть максимально простым, а продукт его - практически наилучшим. Как вы думаете, какой рабочий практически лучше? - Какой лучше? Наверное, тот, который... ну, который... Если он честный и преданный... - Нет - тот, который дешевле. Тот, у которого минимум потребностей, Молодой Россум изобрел рабочего с минимальными потребностями. Ему надо было упростить его. Он выкинул все, что не служит непосредственно целям работы. Тем самым он выкинул человека и создал робота. Роботы - не люди. ...Механически они совершеннее нас, они обладают невероятно сильным интеллектом, но у них нет души... Продукт инженерной мысли технически гораздо совершеннее продукта природы!"

Далее по ходу пьесы роботы объединяются, свергают власть создавших их людей и убивают их всех, кроме одного. И этот один оставшийся в живых человек наблюдает у роботов проявление любви к жизни, любви робота-юноши и робота-девушки. В финале пьесы он восклицает:

"... Россум, Фабри, Галль, великие изобретатели - что изобрели вы более великого, чем эта девушка, этот юноша, эта первая пара, открывшая любовь, плач, улыбку любви - любви между мужчиной и женщиной? О, природа, природа, жизнь не погибнет! Она возродится вновь от любви, возродится..."

Не правда ли, мысли современных ученых-оптимистов так созвучны мыслям гениального Карела Чапека, высказавшего их 80 лет назад, задолго до появления первых роботов?

Рис. 10.20. Карел Чапек и Айзек Азимов (справа)

Другой замечательный писатель - Айзек Азимов - в своем сборнике научно-фантастических рассказов "Я - робот" сформулировал три закона, действию которых должны подчиняться роботы, чтобы они не могли нанести вред человеку.

"Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.

Робот должен повиноваться командам человека, если эти команды не противоречат Первому Закону.

Робот должен заботиться о своей безопасности, поскольку это не противоречит Первому и Второму Законам".

Спустя полвека после начала исследований в области искусственного интеллекта успехи микроэлектроники позволили построить компактные искусственные нейронные сети (ИНС) в виде миниатюрных "чипов". Такая сеть составлена из функциональных аналогов нейронов человеческого мозга. Именно о них мечтали Маккалолох и Питтс. Решающее отличие нейрокомпьютерной системы от обычного компьютера - в ее способности к самоорганизации и самообучаемости. Эта способность позволяет ИНС гораздо эффективнее, чем обычные компьютеры, решать сложные интеллектуальные задачи.

В нейрокомпьютерах информация кодируется и запоминается не в отдельных ячейках памяти, а, подобно мозгу, в связях между нейронами. При этом в соответствии с распределением и силой этих связей состояние каждого нейрона зависит от состояния многих других нейронов, связанных с ним. Это обеспечивает высокую надежность работы такой системы, так как потеря отдельных связей для нее несущественна.

Нейроподобная сеть представляет собой параллельную сеть простых адаптивных (приспособляемых) элементов. Она взаимодействует с объектами реального мира подобно биологической нервной системе.

Наряду с нейрокомпьютерными чипами начинают применяться построенные в виде чипов системы так называемой "нечеткой логики". Ведь в алгебре логики бывает только два состояния - истинное и ложное (1 и 0). То есть при постановке задач всегда приходится вводить четкие условия. Однако в жизни так бывает далеко не всегда. Часто условия задачи невозможно сформулировать достаточно четко, при этом остается некоторая неопределенность. Это ограничивает области применения ставшей уже традиционной булевой алгебры, в соответствии с которой построены компьютеры (помните архитектуру компьютера Джона фон Неймана?). Для решения широкого круга задач с нечеткой постановкой задач (например в стратегических играх с неполным знанием сил противника) и разработан математический аппарат нечеткой логики. Построенные на его основе чипы нечеткой логики гораздо успешнее справляются с решением интеллектуальных задач с нечеткими начальными условиями.

Рис. 10.21. Лофти Заде

Профессор университета в г. Беркли (США) Лофти Заде (эмигрант из Азербайджана) создал новое направление в математике, в основе которого лежит понятие нечеткого множества. Если для утверждения "число 3 - нечетное число" есть только один ответ - "истинно", а для утверждения "Владивосток - город в Европе" - только один ответ - "ложно", то для понятий "много" или "мало", "большой" или "маленький" такого четкого ответа дать нельзя. Возникают промежуточные варианты ответов: "очень много", "много", "немного", "мало", "очень мало", или: "огромный", "большой" "небольшой", "маленький", "крохотный" и т.д. Л. Заде своей нечеткой математикой приблизился к реальным схемам рассуждений, которыми пользуются на практике. Нечеткая логика по отношению к булевой алгебре, подобно теории относительности А. Эйнштейна по отношению к классической механике И. Ньютона, является ее обобщением. Нечеткая логика играет большую роль в теории принятия решений и искусственном интеллекте. В ней в качестве основных элементов вместо чисел 0 и 1 используются лингвистические переменные типа слов: "большой" "маленький", "сильный", "слабый" и т.д.

Существуют и генетические "нейропакеты", в которых реализованы генетические принципы обучения. В мире уже начался нейрокомпьютерный бум. В 1998 году объем продаж таких пакетов превысил 2 млрд долларов. Искусственными нейросистемами в мире занимается около 300 компаний, в основном в области разработки программного обеспечения. Соотношение объемов продаж программного обеспечения и аппаратуры составляет 3:1. Аппаратурное оснащение производят около 20 компаний, а собственно микрочипы разрабатывают единицы. Более 50% рынка - это военные заказы на системы распознавания, автоматического картографирования, прицеливания и наведения. Однако широко развиваются и гражданские приложения, прежде всего там, где требуется обработка больших массивов информации в режиме реального времени. ИНС уже используются в финансово-аналитических, в частности, биржевых системах. Появились они уже и на компьютерном рынке России.

Пока нейрокомпьютерные системы стоят достаточно дорого - от нескольких десятков тысяч до миллионов долларов. Пока они не стали массовым товаром. Однако предвидится в недалеком будущем и массовый спрос на них.

Прежде всего - для совершенствования системы Internet. На проект "Новое поколение Internet" (NGI) на период до 2002 года из федерального бюджета выделено 100 млн долларов. Главные цели этого проекта прямо соответствуют предсказаниям Билла Гейтса, высказанным им в книге "Дорога в будущее". Это создание высокоскоростной магистрали, развитие технологий сетевого сервиса и пользовательских приложений нового поколения. Все они связаны с передачей и обработкой огромных массивов информации. Поэтому при их решении невозможно будет обойтись без нейрокомпьютерных систем.

Уже сегодня в развитых зарубежных странах нейрокомпьютеры и нейроплаты применяются в военном деле, медицине, финансовой и налоговой системах. В таможнях их используют для обнаружения пластиковых бомб и наркотиков, в мире финансов - для предсказания курсов валют, в военной авиации - для распознавания наземных целей, в банковском деле - для оценки кредитных рисков.

Одним из самых плодотворных направлений исследований в области искусственного интеллекта является оптическое распознавание символов, то есть, например, задача научить компьютер читать.

Современные системы оптического распознавания печатных текстов уже способны ввести более ста тысяч документов в сутки. Последним достижением становится распознавание рукописных текстов. Во всех системах машинного распознавания образов используются принципы распознавания, используемые животными и человеком.

Системы оптического распознавания символов служат для перевода графического изображения в текст. Для этого сначала в сканер вводится изображение - своеобразная фотография документа. В результате получается набор черных и белых (или разноцветных) точек. При этом сканеру "все равно", с каким документом он работает - с рисунком, фотографией или текстом. Для целей копирования или посылки факса этого достаточно. Но для перевода отсканированного изображения текстового документа в символьный текст необходима система распознавания, например FineReader. Она переводит этот набор точек в текстовый формат, пригодный для посимвольного редактирования. Ведь каждому символу соответствует свой байт. Работа системы распознавания FineReader состоит из двух этапов. Первый - это анализ графического изображения, полученного сканером. В него входит определение областей распознавания, таблиц, выделение в тексте строк и символов. Второй этап - распознавание каждого символа в отдельности.

Сканирование одной страницы продолжается от 15 до 40 секунд, а распознавание - около 30 секунд, то есть страницу текста можно ввести в компьютер за одну минуту. Система OCR может работать и так: сначала сканируются все листы, а затем проводится распознавание всего текста сразу. Существующие системы распознавания печатных текстов обеспечивают точность распознавания более 99,9%.

В карманных компьютерах и электронных записных книжках широко применяется распознавание раздельных рукописных букв, написанных специальным пером на их экране (touch-screen), Эти распознающие системы обеспечивают достаточно высокую точность, приближающуюся к точности ввода с клавиатуры. Гораздо сложнее задача распознавания написанных от руки слитных букв, слов и целых рукописных текстов. Она еще не решена полностью, потому что при этом компьютер должен еще понимать и смысл текста.

К задачам искусственного интеллекта можно отнести и системы анализа и синтеза речи и музыки.

В целом решение всех этих задач дает возможность пользователю удобнее "общаться" с компьютером - то есть задавать ему вопросы, давать ему задания и получать ответы в форме изображений (письма и картин, таблиц и графиков) и звуков - речи и музыки. Это называется создать "дружественный интерфейс".

Недавно в Великобритании была проведена уникальная хирургическая операция на коленном суставе. Ее провел... миниатюрный робот, руководимый голосовыми командами хирурга, наблюдавшего операцию на телевизионном мониторе. Предполагается проводить подобные операции и на сердце.

Институт звукового перевода г. Киото (Япония) объявил о создании программ, способных распознавать английскую и японскую устную речь. Эти же программы обеспечивают ее автоматический перевод в темпе обычной беседы. Для обслуживания этих программ требуются компьютеры огромной мощности и быстродействия, которые уже есть в развитых странах. Если подключить к такому компьютеру мобильный телефон, то говорящий по-японски человек сможет вести диалог с партнером, говорящим по-английски. Такой диалог возможен и за столом переговоров, и на расстоянии.

Разработчики программ утверждают, что они работают на уровне переводчика, сдавшего единый "Тест на знание английского языка для международного общения" (TOEIC). В дальнейшем разработки Института звукового перевода можно будет использовать и для других языков.

Японская компания NEC разработала устройство e-Navi, представляющее собой персональный переводчик. Он позволяет двум людям вести беседу на разных языках. Устройство имеет словарный запас в 50.000 японских и 25.000 английских слов. Оно способно распознавать голос и синтезировать речь. При этом точность перевода близка к 100% и не требуется предварительная запись голоса пользователей. Устройство e-Navi будет опробовано в токийском международном аэропорту "Нарита". В нем скоро появится специальная служба аренды устройств e-Navi. Этот аэропорт должен стать самым высокотехнологичным аэропортом в мире.

Таким образом, удалось решить одну из сложнейших задач искусственного интеллекта - распознавание устной слитной речи, - задачу, значительно более сложную, чем распознавание отдельно произносимых слов с паузами между ними. Причем это, вместе с переводом, сделано в реальном масштабе времени: не нужны паузы для перевода, так знакомые в международных переговорах.

Достижение японских языковедов и программистов - шаг вперед в преодолении языкового барьера между народами.