Алла Токарчук - Первый мировой карантин. Краткая история пандемии 2020 года

Центральная контора комбината «Rossum’s Universal Robots». Справа дверь. В глубине сцены через окна видны бесконечные ряды фабричных зданий. Слева – другие комнаты конторы. Домин сидит за большим американским письменным столом во вращающемся кресле. На столе лампа, телефон, пресс-папье, картотечный ящик и т. д.; на стене слева – географические карты с линиями пароходных маршрутов и железных дорог, большой календарь, часы, показывающие без малого полдень; на стене справа прибиты печатные плакаты: «Самый дешевый труд – роботы Россума!», «Тропические роботы, новинка! 150 долларов штука!», «Каждый должен купить себе робота!», «Хотите удешевить производство? – Требуйте роботов Россума!» Кроме того, на стенах – другие карты, расписание пароходов, таблица с телеграфными сведениями о курсе акции и т. п. С таким украшением стен контрастируют роскошный турецкий ковер на полу, круглый столик справа, кушетка, глубокие кожаные кресла и книжный шкаф, на полках которого вместо книг стоят бутылки с вином и водкой. Слева – несгораемый шкаф. Рядом со столом Домина – столик с пишущей машинкой, на которой пишет девушка-робот Сулла 36 36 https://librebook.me/r_u_r/vol1/2 .

Это пролог к научно-фантастической пьесе «Россумские Универсальные Роботы», «Р.У.Р.»), написанной Карелом Чапеком в 1920 году. Результатом создания «R.U.R.» стало появление в английском языке термина «робот».

Три закона робототехники, сформулированные ученым, популяризатором науки и гениальным писателем Айзеком Азимовым, повлияли на дальнейшее развитие некоторых течений в робототехнике и философии этого направления, если так можно выразиться. О «Трех законах» не слышал только тот, кто не имеет отношения к технике и никогда не читал научную фантастику.

Стоит отметить, что впервые «Законы» были сформулированы в научно-фантастическом рассказе «Хоровод», который был опубликован в марте 1942 года. С тех пор прошло целых 73 года (на самом же деле к моменту написания этой книги прошло почти восемь десятилетий – прим. автора), но до сих пор «законы» актуальны, и рассматриваются и современными специалистами по робототехнике, искусственному интеллекту и сопряженным дисциплинам.

Впервые рассказ был переведен на русский язык спустя 20 лет после его написания – в 1963 году. Сам Азимов упоминал законы множество раз, используя их в различных рассказах цикла «Я, робот». Кроме того, использовали эти законы и другие писатели-фантасты, а после – и ученые. Тем не менее, сейчас законы рассматриваются больше как теория, чем практика – ведь чистого «ИИ» пока что нет, а те роботы, что есть сейчас, подобные законы просто не в состоянии «понять», их система управления и обработки информации гораздо примитивнее того, что было описано Азимовым в своих работах. Для того чтобы законы можно было использовать, и робот должен быть таким же совершенным, каким его видел Азимов.

Интересно, что сам Азимов считал, что сформулировал законы в нынешнем их виде не он сам, его друг и издатель Джон Кэмпбелл, главный редактор журнала «Astounding». Кэмпбелл, в свою очередь «говорил, что он просто вычленил Законы из того, что Азимов уже написал. Сам же Азимов всегда уступал Кэмпбеллу честь авторства «Трех Законов»:

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

2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.

3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому и Второму Законам 37 37 https://habr.com/ru/post/366381/ .

Американские ученые Уоррен Мак-Каллок и Уолтер Питтс в 40-х годах ХХ века предложили математическую модель нейрона мозга человека, назвав ее математическим нейроном. Согласно предложенной модели, математический нейрон весьма правдоподобно имитировал структуру и свойства своего прототипа – биологического нейрона мозга. На этом основании Мак-Каллок и Питтс высказали весьма смелое предположение, которое впоследствии легло в основу современной нейроинформатики: если математические нейроны связать между собой проводниками, имитирующими нервные волокна, то такой искусственный мозг будет способен решать интеллектуальные задачи, подобно тому, как это делает естественный человеческий мозг 38 38 https://scientificrussia.ru/articles/silnyj-iskusstvennyj-intellekt-naslednik-chelovechestva .

В процессе создания искусственных нейронных сетей выделяют два основных направления. Первое направление основано на моделировании человеческих рассуждений. Истоки этого приписывают Евклиду. В III веке до н. э. древнегреческий ученый Евклид написал книгу под названием «Начала». В ней он подытожил накопленные к тому времени геометрические знания и попытался дать законченное аксиоматическое изложение этой науки. Написана книга была настолько хорошо, что в течение 2000 лет всюду преподавание геометрии велось либо по переводам, либо по незначительным переработкам книги Евклида.

Продуманное и глубоко логическое изложение геометрии, данное в книге Евклида, привело к тому, что математики не мыслили возможности существования геометрии, отличной от евклидовой. Возникновение геометрических знаний, связанное с практической деятельностью людей, отразилось и в названиях многих геометрических фигур.

Еще в древности геометрия превратилась в дедуктивную, строго логическую науку, построенную на основе системы аксиом. Согласно евклидовой геометрии: есть система аксиом и есть правила логического вывода. Она непрерывно развивалась, обогащалась новыми теоремами, идеями, методами 39 39 http://www.vixri.com/d/Enciklopedija%20junogo%20matematika.pdf .

Таким образом, первое направление развития искусственного интеллекта было основано на воспроизведении человеческих рассуждений согласно логической модели геометрических знаний. Однако у этого направления было множество ограничений в человеческих познаниях.

Поэтому параллельно с первым направлением ИИ, основанным на воспроизведении человеческих рассуждений, развивалось и второе направление, связанное с машинным обучением. Задача машинного обучения заключается как раз в том, чтобы из экспериментально наблюдаемых фактов попытаться автоматически извлекать некое обобщенное знание, которое компьютеры смогут в дальнейшем использовать для решения новых задач за пределами тех данных, на которых происходило обучение.

И если в связи с первым направлением мы говорили о Евклиде с его строгой системой аксиом и логических построений, то в связи с машинным обучением необходимо, в первую очередь, упомянуть Декарта и его идею системы координат, где любая точка пространства может быть описана набором чисел. Благодаря Декарту, мы можем описывать геометрические объекты не только словами или рисунками, как во времена Евклида, но и в численном виде, а также в виде алгебраических выражений. Так, прямую, плоскость или сферу можно представить в виде уравнений, числовые параметры которых описывают особенности расположения и формы описываемых объектов. Эта идея «координатизации мира» и легла в основу работы систем машинного обучения 40 40 https://scientificrussia.ru/articles/silnyj-iskusstvennyj-intellekt-naslednik-chelovechestva .