формы, и робот был уже не в состоянии распознать ее. (Забавно, но плодовая мушка, мозг которой содержит всего лишь около 250 000 нейронов и которая по вычислительной мощи в подметки не годится любому роботу, без всякого труда ориентируется и передвигается в трех измерениях и исполняет фигуры высшего пилотажа; тем временем неуклюжие шумные роботы умудряются запутаться в двух измерениях.)

Вскоре подход «сверху вниз» как будто уткнулся в кирпичную стену: прогресс остановился. Стив Гранд, директор Института кибержизни, говорит, что у подобных подходов «было 50 лет, чтобы доказать свою состоятельность, и они не оправдали ожиданий».

В 1960-х гг. ученые еще не понимали, какую громадную работу нужно проделать, чтобы запрограммировать робота на выполнение даже самых простых задач, таких, например, как распознавание ключей, ботинок и чайных чашек. Как сказал Родни Брукс из MIT, «40 лет назад Лаборатория искусственного интеллекта MIT дала эту задачу студенту в качестве летнего задания. Студент потерпел неудачу — как и я в своей докторской диссертации 1981 г.». Вообще говоря, исследователи искусственного интеллекта до сих пор не могут решить эту задачу.

Рассмотрим пример. Входя в комнату, мы мгновенно распознаем пол, кресла, мебель, столы и т.п. При этом робот, осматривая комнату, видит в ней только набор линий, прямых и изогнутых, которые он переводит в пиксели изображения. И требуются громадные вычислительные мощности, чтобы извлечь из этой мешанины линий какой-то смысл. Нам достаточно доли секунды, чтобы узнать стол, но компьютер видит на месте стола только набор кругов, овалов, спиралей, прямых и кривых линий, углов и т. п. Может быть, затратив громадное количество компьютерного времени, робот в конце концов и распознает в этом объекте стол. Но если вы повернете изображение, ему придется начинать все сначала. Другими словами, робот способен видеть, причем гораздо лучше, чем человек, но он не способен понимать увиденное. Войдя в комнату, робот увидит только мешанину прямых и кривых линий, а не кресла, столы и лампы.

Когда мы входим в комнату, наш мозг неосознанно распознает объекты, производя при этом многие триллионы операций, — занятие, которого мы, к счастью, просто не замечаем. Причина того, что значительная часть действий мозга скрыта даже от нас самих, — эволюция. Представим себе человека, на которого в темном лесу напал саблезубый тигр; если он будет сознательно производить действия, необходимые для распознавания опасности и поиска путей к спасению, он просто не успеет сдвинуться с места. Для выживания нам надо знать одно — как бежать. Когда мы жили в джунглях, нам просто не было нужды сознавать все входящие и выходящие сигналы, с которыми имеет дело мозг при распознавании земли, неба, деревьев, скал и т. п.

Другими словами, действия нашего мозга напоминают огромный айсберг. То, что мы осознаем, лишь верхушка айсберга, сознание. Но под видимой поверхностью, скрытое от глаз, присутствует гораздо более объемное подсознание; оно задействует громадное количество «вычислительной мощи» мозга для того, чтобы мы постоянно были в курсе простых вещей: где мы, с кем разговариваем, что находится вокруг. Все эти действия мозг проделывает автоматически, не спрашивая нашего позволения и не отчитываясь о них; мы просто не замечаем этой работы.

Именно поэтому роботы не могут свободно ориентироваться в комнате, читать рукописный текст, водить машины, собирать мусор и т. п. На тщетные попытки создать механических солдат и умные грузовики американские военные потратили сотни миллионов долларов.

Только после этого ученые начали понимать, что игра в шахматы или перемножение громадных чисел задействует лишь крохотную долю человеческого разума. Победа в 1997 г. компьютера Deep Blue фирмы IBM над чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым стала победой чисто компьютерной, т.е. вычислительной, мощи; однако, несмотря на громкие заголовки газет, этот эксперимент не сообщил нам ничего нового ни о разуме, ни о сознании. Дуглас Хофштадтер, ученый-компьютерщик из Индианского университета, сказал по этому поводу: «Боже мой, я-то считал, что для игры в шахматы нужно думать. Теперь я понимаю, что не нужно. Это не означает, что Каспаров не умеет глубоко размышлять; это означает только, что при игре в шахматы можно обойтись и без глубоких мыслей, точно так же, как можно летать, не взмахивая крыльями».

(Развитие компьютеров в будущем очень сильно скажется на рынке труда. Футурологи иногда заявляют, что через несколько десятилетий без работы не останутся только высококвалифицированные специалисты по устройству, производству и обслуживанию компьютеров. На самом деле это не так. Такие работники, как мусорщики, строители, пожарные, полицейские и т. п., тоже не останутся в будущем без работы, поскольку их труд включает в себя задачу распознавания образов. Каждое преступление, каждый кусок мусора, каждый инструмент и пожар отличаются от остальных; роботы с такой работой не справятся. По иронии судьбы работники со специальным образованием, такие как рядовые бухгалтеры, брокеры и кассиры, в будущем действительно могут лишиться работы — ведь их труд почти полностью состоит из повторяющихся действий и включает в себя работу с числами, а мы уже знаем, что именно с этим компьютеры справляются лучше всего.)

Вторая — после распознавания образов — проблема, с которой сталкиваются попытки создания роботов, еще более фундаментальна. Это отсутствие у роботов так называемого «здравого смысла», К примеру, каждый человек знает, что:

• Вода мокрая.

• Мать всегда старше дочери.

• Животные не любят боли.

• После смерти никто не возвращается.

• Веревка может тянуть, но не может толкать.

• Палка может толкать, но не может тянуть.

• Время не может идти задом наперед.

Но не существует такого исчисления, такой математики, которая могла бы выразить смысл этих высказываний. Мы знаем все это, потому что видели в жизни животных, воду и веревку и сами додумались до этих истин. Дети учатся здравому смыслу на ошибках, при неизбежных столкновениях с действительностью. Эмпирические законы биологии и физики также познаются на опыте — в процессе взаимодействия с окружающим миром. Но у роботов нет опыта такого рода. Они знают только то, что заложили в них программисты.

(В результате в будущем никто не отнимет у человека профессии, требующие здравого смысла, т. е. области деятельности, связанные с творчеством, оригинальностью, талантом, юмором, развлечениями, анализом и лидерством. Именно эти качества делают нас уникальными, именно их так трудно воспроизвести в компьютере. Именно они делают нас людьми.)

В прошлом математики неоднократно пытались соорудить волшебную программу, которая сосредоточила бы в себе раз и навсегда все законы здравого смысла. Самый амбициозный проект такого рода — CYC (сокращение от «энциклопедия»), детище Дугласа Лената, главы компании Сусогр. Подобно тому как в результате реализации Манхэттенского проекта — программы стоимостью 2 млрд долл. — была создана атомная бомба, проект CYC должен был стать «Манхэттенским проектом» искусственного интеллекта, последним толчком, в результате которого должен был появиться подлинный искусственный интеллект.

Не удивительно, что девиз Лената звучит гак: «Разум — это десять миллионов правил». (Ленат придумал новый способ отыскания законов здравого смысла; его сотрудники тщательно прочесывают страницы скандальных и сенсационных газетенок, после чего просят CYC найти в статьях ошибки. В самом деле, если Ленату удастся-таки этого добиться, CYC станет разумнее большинства читателей желтой прессы!)

Одна из задач проекта CYC — достичь «точки равенства», т.е. такого момента, когда робот будет понимать достаточно, чтобы самостоятельно переваривать новую информацию и черпать ее непосредственно из журналов и газет, которые найдутся в любой библиотеке. В этот момент CYC, как птенец, вылетевший из гнезда, сможет расправить крылья и обрести самостоятельность .

К сожалению, с момента основания фирмы в 1984 г. ее репутация сильно пострадала от общей для ИИ проблемы: ее представители делают громкие, но совершенно нереалистичные предсказания, которые только привлекают газетчиков. В частности, Ленат предсказывал, что через десять лет — к 1994 г. — в «мозгах» CYC будет содержаться уже от 30 до 50% «общеизвестной реальности». Но сегодня CYC и близко