Эндрю Макафи - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее

Рисунок 1 показывает пример. Как вы, вероятно, уже догадались, он был спроектирован компьютером.

Рис. 1

Теплообменник, спроектированный программой для генеративного дизайна (схема предоставлена компанией Autodesk)

Теплообменник, изображенный на рис. 1, продукт генеративного дизайна – процесса, в котором программное обеспечение используется не для того, чтобы помочь дизайнеру-человеку создать чертеж, выполнить вычисления и изучить баланс плюсов и минусов, а для самостоятельной, стопроцентно автоматической работы, при которой выдается один или несколько готовых проектов, удовлетворяющих всем требованиям.

Эта деталь была изготовлена с помощью трехмерной печати. По сути, традиционными методами ее изготовить невозможно. Теперь же, когда 3D-принтеры стали реальностью, программы генеративного дизайна больше не связаны по рукам старыми методами производства и могут предлагать намного более широкий диапазон форм. Кстати, в отличие от большинства, если не всех, проектировщиков-людей, программное обеспечение не склоняется сознательно или неосознанно к существующим методам, поэтому ведет исследования свободнее.

Обладает ли программа генеративного дизайна творческими способностями? Это сложный вопрос, поскольку творчество служит ярким примером того, что пионер в области искусственного интеллекта Марвин Минский называл словом-чемоданом. Он писал: «Большинство слов, которые мы употребляем для описания разума, например “сознание”, “обучение” или “память”, похожи на чемоданы, поскольку в них вложена масса различных значений» [273]. Именно это мы наблюдаем в различных определениях творчества. Так, Оксфордский словарь английского языка утверждает, что творчество – это «использование воображения или оригинальных идей, особенно для создания художественных произведений».

Теплообменник, созданный программой генеративного дизайна, на деле не соответствует этому определению, поскольку не был продуктом чьего-то воображения и не представляет собой художественное произведение. Однако словарь Уэбстера дает несколько иное определение творчества: это «способность создавать новые вещи или придумывать новые идеи». При таком определении, по нашему мнению, программа генеративного дизайна бесспорно творческая.

Люди не играли никакой роли в проектировании детали, изображенной на рис. 1, но их участие было необходимо, для того чтобы сообщить программе генеративного дизайна, какая именно нужна деталь. Люди задали программе начальные условия, определив, что должна уметь делать деталь. Им нужно было понимать, где ее предполагается использовать, в каких внешних условиях, какую энергию она должна передавать и тому подобное. Короче говоря, эти люди располагали массой знаний и умений в соответствующих областях – возможно, почти таким же объемом, какой нужен настоящим проектировщикам теплообменников для разработки проекта.

А если хоть часть соответствующих знаний тоже можно было создавать автоматически? Если к сочетанию программы для генеративного дизайна и трехмерной печати можно было бы добавить дополнительные инструменты, чтобы творческие цифровые технологии продвинулись дальше? Чтобы выяснить это, в 2013 году в Лос-Анджелесе представители Autodesk объединились с группой автомобильных дизайнеров и водителей-каскадеров [274]. Они поставили цель разработать автоматизированную систему, которая могла бы с нуля проектировать гоночные шасси и самостоятельно определять, как они должны функционировать, – иными словами, задавать его характеристики.

Для этого команда сначала построила урезанную модель традиционного гоночного автомобиля – фактически только шасси, трансмиссию, двигатель, сиденье и колеса. Затем специалисты покрыли шасси датчиками, измеряющими нужные параметры: напряжение, деформацию, температуру, смещение и все прочие вещи, к которым должно быть приспособлено шасси. Как мы уже говорили в предыдущей главе, цифровые датчики сейчас одновременно малы, дешевы и производительны, поэтому команда смогла без больших затрат получить огромное количество точных данных от шасси, оснащенного измерительными приборами.

Автомобиль с датчиками отвезли в пустыню Мохаве, где шофер-испытатель водил его на предельных режимах, разгоняясь и тормозя максимально жестко (но без крушений), а датчики машины в это время собирали информацию. К концу заезда у команды имелось 20 миллионов замеров для конструкции автомобиля и сил, действующих на него. Все эти данные были загружены в Project Dreamcatcher – систему генеративного дизайна, разработанную Autodesk, – а потом использованы для трехмерного моделирования шасси. Рисунок 2 показывает то, что выдала программа. Нам кажется, что шасси для гоночного автомобиля тут можно опознать с большим трудом. Скорее это похоже на череп мамонта или кита, или, возможно, на микроскопический панцирь диатомовой водоросли, состоящий из диоксида кремния [275].

Рис. 2

Модель шасси гоночного автомобиля (схема предоставлена компанией Autodesk)

Это не простое совпадение. Кости, экзоскелеты и прочие природные конструкции победили в ходе древней безжалостной эволюционной конкуренции – битвы в буквальном смысле не на жизнь, а на смерть. Эволюция создала изумительные проекты, одновременно жизнеспособные, выносливые, энергетически эффективные, изощренные, сильные и стройные. Поэтому мы не должны удивляться тому, что программа генеративного дизайна, которая получила задание спроектировать оптимальную конструкцию, удовлетворяющую какому-либо набору функциональных требований, выдает нечто, выглядящее так, как будто оно создано природой.

Вы обратили внимание на еще одну необычную черту? Шасси асимметрично, его правая и левая стороны не являются зеркальным отражением друг друга. Это вполне разумно. Гоночный автомобиль чаще ездит по кругу в одном направлении [276], чем в другом, поэтому на обе стороны шасси действуют различные силы. Дизайнеры-люди знали об этом давно, но их творения редко бывали настолько асимметричными (если вообще бывали), как проект, созданный программой генеративного дизайна.

Примеры вроде гоночного шасси убеждают нас, что цифровое творчество – это больше, чем просто подражание и инкрементализм [277]. Компьютеры способны на нечто большее, чем просто расширение и комбинирование уже сделанного людьми. Мы оптимистично смотрим на то, что может происходить нечто противоположное. Когда компьютеры вооружаются накопленным человеком научным и техническим знанием и получают эксплуатационные требования для какой-либо ситуации (или достаточное количество данных, чтобы выяснить их самостоятельно), они предлагают новые решения, которые людям не пришли бы в голову.