Питер Бентли - Всё об искусственном интеллекте за 60 минут

Пользователи были менее восприимчивы к высокому уровню автономии и демонстрировали низкий уровень намерения использовать высокоавтономные транспортные средства.

Автономные автомобили недостаточно умны, чтобы быть полностью автономными все время. Хотя ИИ научились распознавать другие транспортные средства и пешеходов, им не хватает осмысления и понимания контекста того, что они воспринимают, а потому они не могут достичь уровня хорошего водителя. В настоящее время все беспилотные автомобили требуют постоянного контроля со стороны водителя-человека, который возьмет на себя управление, если ИИ запутается. Владельцы подобных транспортных средств иногда не понимают этого, что уже привело к нескольким смертельным случаям. Но даже если и понимают, всегда оставаться наготове, чтобы при необходимости за доли секунды вернуть контроль над автомобилем, довольно непросто. Для оценки этой способности может потребоваться новый вид экзамена по вождению. Кроме того, несчастные случаи поднимают вопрос об ответственности. Если вы не управляли автомобилем, когда тот повредил другой при столкновении, тогда кто же виноват и должен отвечать – вы или разработчик ИИ вашего автомобиля? Ведь если полностью автономное такси вызвало аварию, в результате которой получили травмы или погибли люди, вряд ли можно подать в суд на пассажиров такого такси.

Автономные транспортные средства выдвигают на первый план один из самых трудных аспектов – введение роботов в наше общество. Ведь с ними оно неизбежно изменится. Запуск технологии автономного вождения неизбежно приводит к снижению нашего мастерства вождения, делает людей-водителей менее способными, а дороги – менее безопасными. И если через несколько лет полностью автономные машины будут усовершенствованы, увидим ли мы детей, играющих в «останови машину» – поднимающих ногу и заставляющих ИИ предположить, что они собираются перейти дорогу? А как это повлияет на рабочие места?

Специалисты прогнозируют, что новые роботизированные технологии затронут преимущественно регионы с низким уровнем дохода, при этом в первую очередь пострадают малоквалифицированные работники – их рабочие места будут сокращены. Однако не все новости плохие. Анализ показывает, что чем быстрее страны начнут внедрять эти технологии, тем быстрее окажется кратко– и среднесрочный рост их экономики в целом, что в итоге приведет к созданию большего количества рабочих мест.

К 2030 году до 20 миллионов рабочих мест по всему миру могут быть заменены роботами.

В конечном счете, хотя ИИ и роботы кажутся пугающими, они являются не чем иным, как очередной новой технологией, а люди создают новые технологии на протяжении тысячелетий. Каждый раз, когда это происходит, виды деятельности, которые зависели от предыдущих технологий, устаревают. Но каждое изобретение может привести к созданию совершенно новой отрасли. Хотя рабочим на фабриках теперь уже не нужно собирать так много товаров вручную, требуется больше людей для создания, обслуживания и программирования роботов. Хотя количество водителей такси и грузовиков может уменьшиться, в строительной отрасли будет создано больше рабочих мест для обеспечения дорожной инфраструктуры, подходящей для автономных транспортных средств, а также для производства и обслуживания этих значительно более сложных машин. (Не говоря уже об адвокатах, необходимых для ведения запутанных судебных процессов.)

Унаследуют ли роботы Землю? Да, но они будут нашими детьми.

Ключевой вопрос, который мы должны задать, – не когда автономные автомобили будут готовы к передвижению по дорогам общего пользования, а какие дороги будут готовы к автономным автомобилям.

Разработка ИИ, которые управляют роботами, на что бы эти роботы ни были похожи, остается приоритетной темой для исследований. Существует множество нерешенных технических проблем, и пройдут многие десятилетия, прежде чем неконтролируемые ИИ в неуправляемых средах станут достаточно безопасными, чтобы мы могли доверить им свою жизнь. Однако, пожалуй, всегда должен оставаться выбор, хотим ли мы, чтобы это произошло. Роботы – это уже реальность, но как мы примем ее, зависит от нас.

Мы видим странную змееподобную фигуру, каким-то образом сделанную из кубических блоков, волнообразно изгибающуюся и плывущую по воде. А теперь – три массивные фигуры, похожие на головастиков и грациозно скользящие по глади, что, казалось бы, противоречит их LEGO -подобному строению. Далее перед нами предстает черепахоподобное существо, сделанное из пяти прямоугольных блоков – один на туловище и по одному на каждый плавник. Каким-то образом оно упорно плывет к своей цели, искусно маневрируя в воде, словно охотник, выслеживающий свою добычу.

Это эволюционирующие виртуальные существа компьютерного художника и исследователя Карла Симса – работа, которая вдохновила сотни ученых с тех пор, как он опубликовал ее в 1994 году. Его зверинец плавающих, ходящих, прыгающих и конкурирующих друг с другом существ поразил научное сообщество.

Тогда как их виртуальные тела могли состоять из набора относительно простых блоков, их искусственный мозг представлял собой очень сложную сеть из математических функций и операций, которые использовали данные с сенсоров и демонстрировали разумно выглядящие движения и поведение. Существа передвигались в идеально смоделированных виртуальных мирах с симулированной водой, где они могли плавать, а также с симулированными сушей, гравитацией и законами физики, что позволяли им ходить, бегать или прыгать.

Но этого оказалось недостаточно, чтобы удивить других ученых. Поистине новаторским был тот факт, что Симс не программировал этих существ. Он не спроектировал ни одного из них, не создавал их тела и мозг. Он был поражен, как и все остальные, когда впервые увидел их. Виртуальные существа Симса эволюционировали самостоятельно.

Для развития своих виртуальных существ Симс использовал генетический алгоритм, в котором мерой качества (или «функцией приспособленности») являлось то, насколько далеко они могли плавать, ходить или прыгать – чем дальше, тем лучше. Для решения этой проблемы генетическому алгоритму пришлось развивать как тела, так и мозг виртуальных существ. Симс даже не знал, как работала программа. Но он мог видеть результат. Описывая свою работу удивленной аудитории на Международной конференции по моделированию адаптивного поведения в 1994 году, он объяснил, насколько сложным стал мозг его творений. Черепахоподобное существо, например, имело тело, состоящее из пяти простых блоков, но код, лежащий в основе его мозга, в распечатанном виде занял бы значительную часть большого конференц-зала. «Это позволяет нам выйти за рамки того, что мы можем создать, – заключал Симс. – Если бы я сам попытался соединить эти датчики, нейроны и эффекторы, то, возможно, никогда бы не нашел хорошее решение, но эволюция все еще способна его отыскать».