Журнал «Юный техник» - Юный техник, 2007 № 07

Каждая из 11 отобранных команд уже получила от ДАРПА 1 млн. долларов для разработки подобных транспортных средств, начиненных многочисленными датчиками и электронными «мозгами».

Сами соревнования пройдут в ноябре 2007 года. Место их проведения пока держится в секрете. Главная цель подобных состязаний — получить «с целью снижения потерь среди личного состава полностью автономные автотранспортные средства, которые можно использовать для доставки грузов в зонах боевых действий». Профессор Себастьян Тран из Станфордского университета считает, что первые роботы-водители появятся в зонах боевых действий, а также там, где продвижение может быть опасно для людей, уже в 2015 году.

Впрочем, подобные транспортные средства, использующие для ориентации сигналы спутниковой системы навигации GPS, пригодятся и в мирной жизни. Например, для доставки по конкретным адресам почты, продуктов и других грузов.

«Роботы-водители, способные в полной мере управлять автомобилем, появятся к 2030 году», — продолжил профессор свои рассуждения. По его мнению, к этому времени по надежности и безопасности кибер-водители будут превосходить людей. «Через 25 лет за рулем будет больше роботов, чем людей», — подчеркнул он.

«Сегодня робот может проехать без вмешательства человека 100–150 км, в 2010 году он сможет вести автомобиль самостоятельно на дистанции в 10 раз больше — до 1500 км, а в 2020 году этот показатель уже превысит миллион километров», — считает ученый.

С. СЛАВИН

«Разумная машина», которая может в самое ближайшее время существенно изменить процесс общения людей с компьютерами, учитывать так называемый «человеческий фактор», разработана в национальной лаборатории Министерства энергетики США Sandia Labs (г. Альбукерк, штат Нью-Мексико).

Такое сенсационное заявление сделала группа специалистов лаборатории во главе с психологом Крисом Форсайтом, который многие годы специализируется на проблемах человеческого познания. Начальная цель работы состояла в том, чтобы создать так называемого «синтетического человека» (« synthetic human »). Специалисты планировали написать компьютерную программу, которая бы могла анализировать информацию, сопоставлять данные и делать выводы, как человек.

Разговоры об искусственном интеллекте ведутся уже по меньшей мере полвека. Стоило появиться более-менее производительным электронным вычислительным машинам, как сразу же последовали смелые прогнозы, что не сегодня, так завтра компьютеры, которые очень быстро начали считать быстрее людей, смогут обогнать их в скорости мышления.

За прошедшие десятилетия ученые и в самом деле достигли многого. Вспомним хотя бы о шахматных программах, которые смогли выиграть у двух лучших мастеров планеты — экс-чемпиона мира Гарри Каспарова и нынешнего чемпиона Владимира Крамника.

Крис Форсайтсначала хотел создать «синтетического человека».

Но вот попытка создать, например, робот для уборки квартиры пока закончилась лишь созданием некоего самодвижущегося агрегата, который обходит комнату по периметру и уклоняется от мебели, лишь когда соприкасается с нею. При этом, естественно, робот не вытряхивает мусорные корзины, не вытирает пыль с мебели… Он этому так и не научился.

Видимо, поэтому в последние годы разговоры о создании искусственного интеллекта затихли и исследователи, в крайнем случае, предпочитают говорить об «экспертных системах», которые могут эффективно решать узкий круг профессиональных задач. Пример такой системы — тот же шахматный робот, умеющий лишь играть в шахматы, с большой скоростью перебирая возможные варианты ходов. Но больше — ничего. Поэтому вполне понятно то недоверие, с которым была воспринята новость о фактическом решении проблемы искусственного интеллекта — создании программы или компьютерной системы, имитирующей человеческое мышление.

Тем не менее, Форсайт и его коллеги утверждают: да, им удалось решить эту задачу. И рассказывают о деталях создания «синтетического человека». Так, программы в принципе не могли знать, как на самом деле люди принимают решения. Конкретное решение, конечно, следует за цепью логических рассуждений, однако есть нечто в принципе неформализуемое. Люди принимают решения, основываясь частично на своем опыте и ассоциативном знании. Кроме того, программные модели человеческого познания не принимали во внимание факторы, органически присущие самому человеку — эмоции, напряжение, усталость… А ведь все это жизненно важно для моделирования процессов человеческого мышления.

Первоначально группа Форсайта, по их словам, разработала лишь каркас для компьютерной программы, которая учитывала эти факторы. В дальнейшем были разработаны методы, которые позволили знания определенного эксперта переносить в эти компьютерные модели и обеспечили «синтетических людей» подходящим запоминающим механизмом — памятью накопленного опыта ( memory of experiences ). В дальнейшем эксперты надеялись применить эти накопленные людьми знания и опыт к решению проблем способом, который обычно используем мы сами.

Но вскоре произошел случай, серьезно изменивший направление исследований. Форсайт обратился к специалистам по робототехнике за какой-то справкой и в разговоре признался, что его группа разрабатывает компьютерные модели человеческого познания. Его собеседники предположили, что эта модель может использоваться для создания интеллектуальных машин. После этого акцент исследований сместился — группа стала работать над «познающими машинами» ( cognitive machines ), оставив мысль о создании «синтетических людей». Такой подход показался им более реальным.

В 2002 году исследователи заключили контракт со знаменитой DARPA — Defense Advanced Research Projects Agency — Управлением перспективных исследований Министерства обороны США. Военные хотели получить систему, способную в режиме реального времени следить за деятельностью оператора, оценивать его «познающие способности» и по ходу дела исправлять ошибки. При этом машина исходила из эталона Обнаружения Несоответствия (« Discrepancy Detection ») — вычисленных ею отклонений от «познающей модели» оператора.

«Цель нашей технологии состоит в том, чтобы внедрить в мир машин компьютерную модель процессов познания, которые лежат в основе человеческой ситуации и принятия решения», — говорят исследователи. И напоминают, что ныне именно «человеческий фактор» — то есть ошибки людей — лежит в основе большинства аварий. А если так, значит, нужно, чтобы люди как можно меньше участвовали непосредственно в управлении самолетами и поездами, автомобилями и производственными процессами в химической, ядерной и других отраслях промышленности. «Пусть люди наблюдают и контролируют действия компьютеров», — полагает Форсайт. Он считает возможным включение новой технологии в производственные циклы в течение уже ближайших 10 лет.