НАУКА БУДУЩЕГО

В поисках разума

 

Заявив в заголовке, что я намереваюсь отправиться на поиски разума, я сразу же сделаю шаг назад и, по большому счету, от поисков разума откажусь.

По самой простой причине: я отказываюсь доискиваться того, что такое разум[6]. Я вполне сознательно закрываю глаза на имеющиеся определения, предположения, гипотезы и даже теории, которые имеют под собой серьезный экспериментальный материал.

Поиски разума – это поиски неизвестно чего неизвестно где. Но, как ни странно, они не обязательно совершенно бесплодны.

 

Я попробую взять две на первый взгляд очень далекие темы: распространение Интернета[7] и исследования, объединяемые под брендом «искусственный интеллект».

Прежде чем перейти к конкретным сюжетам, нужно сформулировать такой вопрос: какое отношение Интернет или, скажем, такой типичный сюжет искусственного интеллекта, как распознавание образов, имеют к науке? Разве это не типичные задачи информационных технологий (IT)? На мой взгляд, ответ здесь все же вполне очевиден: сегодня наука - это уже не только и не столько приближение к истине и накопление знаний, сколько прямое конструирование действительности, чем IT занимаются непосредственно. (Это, кстати, в нормальной сбалансированной системе нисколько не мешает развиваться таким далеким от приложений дисциплинам, как чистая математика или физика элементарных частиц. Впрочем, насколько они «далеки о приложений», никто не знает, – может быть, всего лишь в шаге.)

 

Посмотрим на тренд, наиболее сильно влияющий на развитие нашей цивилизации, – количество населения Земли. Еще совсем недавно человечество очень волновала проблема перенаселенности. Как научная проблема этот вопрос впервые был поставлен Томасом Мальтусом в конце XVIII века (да и сегодня разговоры о перенаселенности периодически возникают в средствах массовой информации). Мальтус рекомендовал решать проблему перенаселения достаточно радикально: голодом и войной. Он многого не учел, но он был первым – ему простительно.

Сегодня можно довольно уверенно сказать, что население Земли никогда не превысит 10 миллиардов.

По оценке ООН, население нашей планеты в 2010 году составляет 6,9 миллиарда. Согласно отчету ООН[8], наибольший относительный прирост населения приходится на 1965 – 1970 годы: тогда он составлял 2,02% в год. В дальнейшем темпы роста населения на планете постоянно и быстро падали и составили в 2005 - 2010 годах 1,18%. Если мы посмотрим «усредненный» прогноз ООН, то увидим, что население Земли достигнет в 2050 году 9 149 984[9], а темпы роста снизятся до 0,34%, то есть нулевой рост (или максимум населения на Земле) будет практически достигнут.

Здесь не место обсуждать, почему население Земли неизбежно (и по историческим меркам совсем скоро) начнет сокращаться - причины многочисленны и разнообразны - и к каким это может привести последствиям. Мы сосредоточимся на другом тренде – на темпах роста цифрового мира, который растет синхронно со стабилизацией населения Земли, и растет со скоростью взрыва.

Согласно данным аналитической компании IDC[10], объем цифровой информации, созданной человечеством в 2009 году, составляет 0,8 зеттабайта (1 зеттабайт равен 1 триллиону гигабайт или 10^[21] байт. Для сравнения: объем мирового океана составляет примерно 1,3x10^[21] литров воды). К 2020 году объем цифровой информации вырастет в 44 раза и составит 35 зеттабайт (и этот прогноз нужно признать очень скромным).

Основным движителем цифрового мира является мобильная связь. На сайте GSMAssociation[11] (Ассоциации операторов цифровой мобильной связи стандарта GSM) стоит счетчик количества мобильных подключений во всем мире в форматах GSM и 3GSM (Global GSM and 3GSM Mobile Connections). В начале октября 2010 года количество таких подключений превысило 4,6 миллиарда (66% населения Земли). Количество пользователей Интернета в мире составило на конец 2009 года почти 1,9 миллиарда, или 27% населения Земли[12].

У Международного союза электросвязи (МСЭ) есть такой «аршин» - его аналитики любят мерить состояние региональных рынков в «швециях». Понятно, почему именно эта страна была выбрана в качестве эталона – в ней дела с развитием информационных технологий обстоят лучше всего в мире (это тоже по мнению МСЭ).

На сегодняшний день в Африке уровень проникновения мобильных телефонов такой же, как в Швеции 10 лет назад. 10 лет – срок не слишком большой даже по меркам человеческой жизни, не говоря уже об истории. (Тем более что по темпам роста числа подключений Африка лидирует в мире.) Развитие цифровых технологий идет практически синхронно во всем мире. Такого, кажется, не было еще никогда.

За те три года, когда мне случилось заниматься подобной статистикой, многое изменилось, в частности все статистики перестали разделять абонентов, использующих мобильный Интернет (в том числе через USB-модем) или только голос. Причем количество абонентов, использующих мобильный широкополосный Интернет в 2009 году, превысило количество абонентов проводного Интернета. И темпы роста мобильного Интернета значительно превысили темпы роста проводных подключений. Можно предположить, что с мобильным Интернетом случится то же, что уже произошло с проводными и мобильными телефонами: число проводных телефонов в мире сокращается, а число мобильных растет. И растет очень быстро. Причем мобильные телефоны становятся в большей степени средством передачи данных, чем голоса.

Мобильный интернет – это Интернет 7 x 24 – семь дней в неделю 24 часа в сутки. Он вас никогда не покидает. Он есть везде, где есть мобильный доступ. А на сегодня, по данным МСЭ, 90% населения Земли проживает на территории, где доступна сотовая связь.

Человек всегда в Сети. Человек всегда на связи. Человек реагирует на сообщение. Человек генерирует сообщение. Обычно это сообщение очень короткое – его должно быть удобно передавать («Живой журнал» уже старомоден, там формировать сообщение слишком сложно – другое дело Twitter или Facebook).

Сеть постепенно становится второй – цифровой - кожей человека. C другой строны, информация, рождающаяся в Сети, все более самостоятельна – она формируется и преобразуется без непосредственного участия человека (например, в поисковых программах). Источники информации все чаще вовсе не люди, а сетевые сервисы и различные приборы и датчики.

Информации - больше, людей – меньше. Мир становится цифровым с некоторыми вкраплениями человеческого разума или интеллекта.

 

Игра в шахматы была одной из первых задач, которые традиционно относились к сложным интеллектуальным проблемам. Ее попытались решить на самых первых компьютерах - алгоритм игры в шахматы был предложен Клодом Шенноном уже в середине 1950-х. Сегодня можно уверенно сказать, что компьютер играет в шахматы лучше человека. Существуют шахматные программы, для работы которых достаточно мощности обычного персонального компьютера, но играют они на уровне гроссмейстера.

Как была решена эта задача? Перебором. Очень быстрым и умным, но перебором. Элементарные действия, которые так быстро и эффективно умеет делать компьютер, оказались в этой игре важнее и сильнее, чем тонкие методы работы человеческого мозга. Михаил Донской, один из разработчиков первой компьютерной программы «Каисса», ставшей первым чемпионом мира по шахматам, так описал принципы решения задач искусственного интеллекта:

«В искусственном интеллекте с самого начала были два течения. Если есть сложная задача, которую мы признаем задачей искусственного интеллекта (вначале это были шахматы, распознавание образов, сейчас это распознавание речи или еще что-то), то есть два философских подхода. Один - решить задачу и черт с ним как, а второй подход - попытаться понять, как ее делает человек, и повторить алгоритм решения человека.

Можно сказать, компьютероморфный и антропоморфный подходы. Мы, конечно, шли по первому пути. Главное, чтобы программа играла в шахматы...

Яркий образец другого подхода к шахматам - это Михаил Моисеевич Ботвинник. Он поставил перед собой задачу отрефлектировать свой собственный шахматный опыт, понять, как играет шахматный мастер, и ввести в программу этот алгоритм шахматного мастера. Я добавлю в скобках, как он его понимал. Ботвинник был не единственным на этом пути. Но, что характерно для меня (я не знаю, относиться к этому с позитивной или с негативной точки зрения), что ни одного успеха, не только в шахматах, но и в искусственном интеллекте вообще, на антропоморфном пути не было достигнуто. Рано или поздно любая проблема, по спортивному ли признаку или по чисто прагматическому, сворачивала на то, что задачу нужно решать»[13].

Подходя к решению некоторой проблемы на компьютере (а сегодня практически все задачи искусственного интеллекта – это задачи, решаемые на компьютере), мы можем двигаться двумя путями, условно говоря - сверху вниз или снизу вверх. Мы можем попытаться смоделировать некоторую систему, которая имитирует целостный процесс человеческого мышления (пусть ограниченный, но антропоморфный интеллект), и это может быть даже разумно - если человек справляется и с более сложными задачами, то частную проблему, ограниченную строго определенными условиями, сможет, вероятно, решить и его имитатор. Именно такой подход казался единственно возможным мыслителям и фантастам, размышлявшим о будущем человечества.

Можно попытаться создать неизбежно очень сложный автомат - аналог человеческой руки, чтобы дать ему гаечный ключ и предложить заворачивать гайки. А можно не моделировать руку, а приспособить простой механизм для тех же целей. Этот механизм ничем на руку похож не будет, кроме того, что гайки он будет заворачивать хорошо - даже лучше, чем человеческая рука. Но ведь рука может делать много всего другого. Конечно. А вы скажите нам, что именно вы хотите, тогда мы создадим другой автомат, уже, может быть, с отверткой, и наша локальная задача будет опять разрешена.

Компьютероморфный, алгоритмический, вычислительный подход - это подход очень скромный. Он приводит к сосредоточенности на очень определенной, очень конкретной задаче. Человек, реализующий этот подход, в первую очередь озабочен тем, чтобы рамки решаемой задачи предельно сузить - перевести ее на очень простой алгоритмический язык. Если он встречает трудности на своем пути - он старается их по возможности исключить, так переформулировав задачу, чтобы ее решение было достижимо сегодня. При этом очень часто задача упрощается и уплощается, теряются размерности, степени свободы, и человек сознательно идет на это. Он не стремится к общности решения, он ищет хотя бы одно решение, которое под силу его сегодняшнему инструменту. Он дробит реальность на биты, чтобы, оттолкнувшись от самого дна, построить объекты, программы... Если такое решение будет найдено, человек наверняка попытается его обобщить. Но, как сказано в одном из законов Мерфи, «если задача кажется простой, то она наверняка сложна, если она кажется сложной, она - абсолютно неразрешима». Компьютероморфный подход занимается решением только простых и очень простых задач. Но, как показывает практика, таких задач становится все больше.

А вот на антропоморфном пути успехов пока не видно.

Главным направлением работ по проблемам искусственного интеллекта становятся задачи коммуникации. Еще несколько лет назад по Сети передавались в основном текстовые сообщения и она была огромным гипертекстом. Сегодня это уже не так. По объему максимальное количество байт в Сети – это видео. И одной из главных задач становится поиск и преобразование нетекстовых данных: поиск слова в звуковом файле, распознавание изображения по введенной фотографии, преобразование голоса в текст или становящаяся все более важной задача удаленного присутствия, то есть создание таких условий передачи информации, при которых люди, находящиеся в разных концах Земли, чувствуют себя сидящими за одним столом. Целым направлением в искусственном интеллекте являются задачи машинного перевода – пока успехи не слишком велики, но и здесь мы видим существенное продвижение.

И решение этих проблем уже сегодня ведет к тому, что человек или – более скромно – его интеллект как бы разбирается на элементарные коммуникационные функции, и эти функции все лучше и лучше реализуются в сетевых приложениях. Так, например, компания Google реализовала ввод поискового запроса с помощью голоса (при этом сказанные слова преобразуются в текст), распознавание объекта по фотографии, выполненной мобильным телефоном, и довольно приличный перевод сайтов, встроенный прямо в поиск, а компания CiscoSystemпостроила Telepresence – сервис удаленного присутствия.

Если удается отчетливо формализовать проблему, то почти наверняка она будет решена, и решена довольно быстро. Можно ли формализовать любую проблему? Нет, нельзя – есть неразрешимые задачи, но все они связаны с актуально-бесконечными множествами, а любая задача искусственного интеллекта, решаемая на компьютере, имеет дело только с конечным набором решений (иногда такой набор очень велик).

 

Насколько все эти сетевые фишки и примочки имеют отношение к процессам человеческого мышления, если все, что они умеют, - это быстро перебирать возможные варианты и, если нужного варианта не находится часто становятся в тупик? (Нужно сказать, что в тупик они становятся не всегда, поскольку существуют так называемые «эвристические алгоритмы», которые не только перебирают готовые варианты, но порождают и анализируют новые - так работают, в частности, антивирусные программы, но, конечно, все эти новые варианты достаточно строго алгоритмически описаны.) Ответа на этот вопрос просто нет.

Одним из главных признаков человеческого мышления является интуиция – именно с ней связаны внезапные удивительные озарения и открытия. Одним из безусловных проявлений интуиции были гениальные вычислители, то есть люди, которые могли (на самом деле могли, здесь мы не говорим о мошенниках) перемножать огромные числа. Они делали вычисления очень быстро, и невозможно было предположить, что человек-вычислитель применяет стандартный алгоритм умножения. (Такими способностями, кстати, обладал Александр Иванович Корейко, чем неизбежно приводил в восторг сослуживцев.)

Но сегодня только сумасшедший станет соревноваться в скорости счета с компьютером – поражение неизбежно, а ведь компьютер-то использует самые стандартные приемы, правда, делает все очень быстро.

Что такое интуиция? Может быть, это просто способность мозга сортировать варианты решений и отбрасывать заведомо ложные? Именно так работают шахматные программы…

Если интеллект человека сводится к выбору и поддержанию коммуникаций, фактически он, будучи постоянно подключенным к Сети, работает как нейрон мозга. Нейроны головного мозга не очень отличаются друг от друга, и главная их сила в сформированной сети. Может быть, Сеть и есть искусственный интеллект? Это один из главных вопросов, на которые попытается ответить в самое ближайшее время наука будущего.

 

Однажды в частном разговоре с автором этой колонки Александр Иличевский заметил: «Наверное, машины скоро научатся мыслить, но не потому что они станут такими же умными, как люди, а потому что люди поглупеют до уровня машин».

 

Если мы вернемся к поискам разума, с которых начали и о которых сразу же забыли, то, может быть, разум - это и есть тот неформализуемый остаток, который невозможно представить в виде алгоритмических решений? Может быть, есть в нем нечто актуально бесконечное? Все-таки хотелось бы, чтобы этот остаток оказался не пустым.