Мартин Форд - Архитекторы интеллекта. Вся правда об искусственном интеллекте от его создателей

История computer science началась в 1963 г., когда у профессора MIT Боба Фано возникла сумасшедшая идея, что два человека могут использовать компьютер одновременно. Так начался Проект MAC. Это аббревиатура выражения Machine-Aided Cognition (познание с помощью машины), но шутили, что на самом деле это первые буквы фамилий Минского и Корби (Фернандо «Корби» Корбато) – лидеров тех двух лабораторий.

Многое из того, что сейчас воспринимается как обыденность, появилось благодаря исследованиям, которые велись в CSAIL. Это пароли, шифрование RSA, компьютерные системы с разделением времени, которые вдохновили на создание операционной системы Unix, оптическая мышь, объектно-ориентированное программирование, речевые системы, мобильные роботы с компьютерным зрением, движение свободного программного обеспечения – этот список можно продолжить. Сейчас CSAIL лидирует в создании облаков и облачных вычислениях, а также в демократизации образования с помощью массового открытого онлайн-курса (massive open online courses, MOOC) и в идеях, связанных с безопасностью, конфиденциальностью и многими другими аспектами вычислительной техники.

М. Ф.: Это крупная организация?

Д. Р.: CSAIL – крупнейшая исследовательская лаборатория в MIT. В пяти школах и одиннадцати отделах, на которые она подразделяется, работает более тысячи сотрудников. Сегодня в лаборатории 115 преподавателей, и у каждого из них своя большая мечта. Кто-то хочет усовершенствовать работу компьютеров, а кто-то – улучшить жизнь человечества с их помощью. Например, Шафи Гольдвассер хочет дать людям гарантированную возможность конфиденциальных переговоров через интернет. Тим Бернерс-Ли хочет создать Билль о правах, Великую хартию вольностей в интернете. Есть те, кто хочет обеспечить больным персонализированные и максимально эффективные методы лечения, и те, кто хочет увеличить возможности машин. Лесли Кельблинг мечтает создать лейтенант-коммандера Дейту, а Рас Тедрейк – роботов, способных летать. Я же хочу создать роботов, способных менять форму, потому что было бы здорово иметь всепроникающих роботов, помогающих решать когнитивные и физические задачи.

Я чувствую вдохновение, думая о том, что всего 20 лет назад вычисления были прерогативой немногочисленных экспертов из-за специфики оборудования. И о том, как все изменилось десять лет назад, когда появились смартфоны, облачные вычисления и социальные сети. Сегодня для работы с компьютером не нужно быть экспертом. Люди настолько привыкли к ним, что не замечают, насколько зависимыми стали. Вы только представьте исчезновение интернета хотя бы на один день. Больше нет социальных сетей, связи по электронной почте, GPS, медицинской диагностики, цифровой музыки, онлайн-магазинов. И мне становится любопытно, как мог бы выглядеть наш мир с роботами.

М. Ф.: Как лаборатория на базе университета сохраняет баланс между исследованиями и коммерческими разработками, которые в итоге превращаются в продукты?

Д. Р.: Мы не берем заказы от компаний, а занимаемся обучением, после которого студенты могут заняться наукой, найти работу в сфере высоких технологий или стать предпринимателями. Мы поддерживаем все варианты. Это наш способ технологического предпринимательства. CSAIL стала колыбелью для сотен компаний, но все они работают автономно.

Продукты мы тоже не создаем, но всегда рады, когда наши исследования приводят к их появлению. Основная миссия лаборатории связана с работой на будущее. Хотя актуальные идеи также принимаются в разработку.

М. Ф.: Какие инновации в области робототехники нас ожидают?

Д. Р.: Робототехника уже поменяла наш мир. Появились дистанционное обучение, медицинская помощь, робота на производстве, мониторинг объектов по датчикам, 3D-печать. Мне нравится представлять мир, в котором вообще не нужно заниматься рутиной. Корзина сама избавляется от мусора, потому что так настроена умная инфраструктура, а о чистоте одежды заботятся роботы. Транспорт становится таким же доступным, как вода или электричество. Виртуальные помощники экономят рабочее время, делая человека здоровее, а результат труда – качественнее.

М. Ф.: А когда я смогу, стоя в центре Манхэттена, вызвать беспилотное такси?

Д. Р.: Начну с того, что в некоторой степени технологии автономного вождения доступны уже сейчас. Современные решения подходят для определенных ситуаций четвертого уровня автономии (согласно определению Сообщества автомобильных инженеров, это предпоследний уровень до полной автономии). На низких скоростях в средах с низкой сложностью и малым количеством взаимодействий уже функционируют автомобили-роботы, доставляющие людей и посылки. Для Манхэттена они не подходят, но могут работать в общинах пенсионеров или бизнес-кампусах.

Установленные в беспилотных автомобилях датчики не очень надежны в плохую погоду. Нужно научить системы ездить в пробках и продумать устройство смешанной среды человек/машина. Для достижения пятого уровня, на мой взгляд, может потребоваться еще десятилетие. Пока коммерческое применение автономных автомобилей возможно только локально.

М. Ф.: То есть мы говорим об услуге, которая будет ограничена проложенными маршрутами или хорошо размеченными районами?

Д. Р.: Не обязательно. Недавно вышла статья с результатами тестирования одной из первых систем, способных ездить по загородным дорогам. Кроме того, 10 лет – это большой срок. Вспомните, как 20 лет назад главный научный сотрудник Xerox PARC Марк Вейзер говорил о повсеместном использовании вычислительной техники, а его считали мечтателем.

В отношении технологий я предпочитаю быть оптимистом. На мой взгляд, они имеют огромный потенциал для объединения людей и расширения их прав и возможностей. Но сначала нужно усовершенствовать науку и технику, а также создать образовательные программы, которые научат людей пользоваться технологическими достижениями. Или подойти к вопросу с другой стороны – продолжить развивать технологическую сторону, чтобы машины сами начали адаптироваться к людям.

М. Ф.: Роботов, которые могут приносить пиво из холодильника, пока не существует.

Д. Р.: К сожалению, да. Мы пока достигли больших успехов в навигации, а не в манипулировании. Это два основных типа функциональных возможностей роботов. Прогресс в области навигации обеспечило появление датчика LIDAR, который представляет собой лазерный сканер. Появилась возможность использовать алгоритмы, которые не работали с сонаром, и это стало переломным моментом. Начали прогрессировать такие вещи, как картография, планирование и локализация, что вызвало большой энтузиазм в сфере автономного вождения.