Люси Хокинг - Джордж и корабль времени

Если наши города станут ещё больше и будут населены ещё гуще, людям станет труднее перемещаться на личных автомобилях. Ключ к решению проблемы пробок – общественный транспорт. Градостроителям придётся заранее думать о развитии подземного транспорта или искать другие решения. Автомобили без водителей будут играть всё более важную роль в городском транспорте, но поможет ли это избавиться от заторов на дорогах? Нам придётся думать о том, как использовать беспилотные автомобили эффективнее, иначе на дорогах просто станет ещё больше машин.

А если появятся летающие автомобили – понадобится ли нам тогда вообще заботиться об уличном движении и общественном транспорте? Да, и, возможно, даже больше. Если машины научатся летать, это ещё не значит, что пробки и загрязнение воздуха исчезнут сами собой. Если к летающим автомобилям добавить доставку товаров дронами, да плюс ещё самолёты и вертолёты, – мы получим заторы воздушного транспорта и грязное небо!

Транспорт требует большого количества энергии, и это сказывается на окружающей среде. В городах живут миллионы людей, и все они готовят еду, включают и выключают свет, отапливают и охлаждают свои дома, заряжают телефоны, пользуются компьютерами и смотрят телевизоры, да ещё и ездят туда-сюда – конечно, это не может не отражаться на природе. Всё это требует энергии, а потребление энергии всегда оказывало негативное влияние на окружающую среду.

Власти многих городов сейчас озабочены тем, как уменьшить это влияние и особенно – как сократить загрязнение, вредное для здоровья горожан. Необходимо будет и снизить потребление энергии, и найти альтернативные, экологически безвредные её источники. Всё больше электричества вырабатывается посредством возобновляемых и низкоуглеродных источников, но для создания энергии, которая понадобится в будущем, нужны поистине революционные решения – например, автомобили, которые ездили бы не на бензине или дизельном топливе, а на водородном топливе и выделяли бы не углекислый газ, а просто водяной пар. Можно было бы разработать технологии, которые превращали бы в электричество ту энергию, которую человек вырабатывает при ходьбе пешком или езде на велосипеде. Или каким-то образом превращали бы наши дома, офисы и школы в электрогенераторы, так чтобы мы сами могли вырабатывать необходимую нам энергию. Может быть, в будущем кто-то из вас станет изобретателем такой технологии или будет планировать и строить города.

Для того чтобы понять, какие именно технологии нам понадобятся и чего мы от них ждём, нужно очень хорошо представлять себе, какими мы хотим видеть наши будущие города. Сумеете? Я, как вы знаете, начала с того, что представила свой город будущего на основе телевизионного мультсериала. А какой город представляете вы?

Возможно, там и не будет летающих машин, но роботы-дворецкие – это уж наверняка!

Интеллект – что это такое? В повседневной жизни мы употребляем это слово, говоря, например, о чьих-то успехах в математике, иностранном языке и так далее. Однако у слова «интеллект» есть и более основательное определение. По сути, интеллект – это способность достигать целей в самых разнообразных условиях и обстоятельствах. Причём целью может быть не только решение математической задачи, но и что-то гораздо более простое, даже само собой разумеющееся: описать погоду, сыграть в компьютерную игру, съесть ужин с помощью ножа и вилки. Хотя обычно мы не видим в таких вещах ничего сложного, они требуют от нас многозадачности и быстродействия – и просто удивительно, что наш мозг способен отлично справляться с таким множеством разнообразных задач.

Интеллект – то, что отличает людей от других животных: глядя на окружающий мир и думая о том, как он устроен, человек создал не только орудия труда, но и целые цивилизации. Всего лишь за несколько десятков тысячелетий – а это краткий миг в сравнении с историей жизни на Земле! – люди достигли немыслимого прогресса: это и открытие электричества, и возведение небоскрёбов, и лечение болезней, и полёты – авиа- и космические, и даже высадка человека на Луну и запуск зондов за пределы нашей Солнечной системы. Нашему интеллекту, сделавшему возможным все эти достижения, нет аналогов в истории Земли – а может, и всей Вселенной.

А теперь представьте, если бы у нас были ещё и умные машины, с помощью которых мы могли бы сделать ещё больше открытий и ответить на ещё больше вопросов! Как раз в этом и состоит цель ИИ – искусственного интеллекта.

Долгое время компьютеры прекрасно выполняли конкретные задачи, в частности в области математики и логики, но никак не дотягивали до гибкости человеческого ума. То, что кажется нам очень простым, например различать разных животных или поддерживать беседу, поначалу было чрезвычайно трудно автоматизировать. Однако по мере того, как компьютеры ускорялись и люди изобретали новые способы программирования, постепенно начали решаться и эти задачи. В наши дни лучшие в мире учёные трудятся над разработкой новых программ (или алгоритмов ), благодаря которым компьютеры, подобно людям, смогут применять интеллект для достижения целей в самых разных обстоятельствах. Это и есть ИИ.

Самая потрясающая сфера исследований ИИ в наши дни называется «машинное обучение». В машинном обучении применяется подход, отличный от обычного компьютерного программирования: вместо того чтобы давать компьютеру точные пошаговые инструкции, специалисты по машинному обучению пишут обучающие алгоритмы, которые позволят компьютерам делать наблюдения за окружающим миром и самим находить ответы. Например, вместо того чтобы писать программу, которая сообщит компьютеру, что у кошки два глаза, четыре лапы и усы, можно написать обучающий алгоритм и затем просто показывать ему множество разнообразных изображений кошек. Со временем алгоритм на этих примерах научится самостоятельно определять кошек. Это очень похоже на то, как мы учим детей: можно просто сказать ребёнку: «Это кошка» или «Это собака», а он уж сам определит, чем отличаются кошки от собак.

Одна из самых удивительных особенностей машинного обучения состоит в том, что оно гораздо лучше, чем обычное программирование, приспосабливается к новым задачам. Например, можно взять тот же алгоритм, который мы использовали для распознавания кошек, – и научить компьютер распознавать любых других животных. Можно использовать его же для распознавания лиц, автомобилей, зданий, деревьев и вообще чего угодно. Это экономит нам целую гору усилий, потому что не нужно писать отдельный алгоритм для каждой задачи! Поскольку эти алгоритмы универсальны, их можно применять в каких угодно ситуациях.