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.
![Юный техник, 2007 № 07 _15.jpg](https://litlife.club/books/206806/read/images/_15.jpg)
Крис Форсайт сначала 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.
Впрочем, более о самой чудо-системе, к сожалению, не говорится ничего конкретного. Неясно, например, представляет ли она собой некую программу, готовую работать на уже существующих компьютерах, или это будет какой-то специализированный программно-вычислительный комплекс, например, типа нейронных сетей. Ничего не сказано и про взаимодействие новой программы с уже существующими.
Наконец, стоит отметить, что Sandia National Laboratories — фирма известная, однако пресс-релизы, выходящие из ее стен, иногда кажутся излишне фантастичными.
ПАТЕНТЫ ОТОВСЮДУ
Идеальный гвоздь
Опытные изобретатели знают, что труднее всего изобрести нечто очень простое.
Сказанное в полной мере относится и к обычному гвоздю. Первые гвозди появились в обиходе еще строителей Древнего Вавилона и Египта, а в наши дни их выпускается столько различных размеров, конструкций и назначения, что, кажется, придумать что-то новое уже невозможно.
Есть гвозди с большими шляпками и с потайными. Есть гвозди, которые можно вбивать в стены и бетонные плиты, и гвозди, которыми подбивают подметки и приколачивают лошадиные подковы… Гвозди бывают железные, стальные, алюминивые, бронзовые и даже золотые.
И размеров они бывают разных — от громадных железнодорожных костылей, которыми крепят рельсы к шпалам, до крошечных гвоздиков, вроде тех, которыми тульский Левша англицкую блоху подковал…
И все-таки американский изобретатель Эд Сатт, инженер-строитель по образованию, недавно сумел сказать свое веское слово в истории изобретения гвоздя.
![Юный техник, 2007 № 07 _16.jpg](https://litlife.club/books/206806/read/images/_16.jpg)
Так выглядит «идеальный гвоздь».
А началось все с… испорченного отдыха, вспоминает сам Эд. В 1995 г. он отправился на Карибское море, и там его застал ураган «Мэрилин», который разнес в щепы множество построек на побережье. Бродя среди развалин, Сатт обратил внимание, что 80 % построек было разрушено потому, что гвозди не оправдали возлагаемых на них надежд.
«Имеются три типичные причины потери гвоздями крепежной способности, — говорит Эд Сатт. — Это малая «усидчивость» гвоздя, когда ветер выдергивает доску из стены вместе с гвоздями. Это пробой обшивки, когда шляпка гвоздя проходит сквозь доску, а сами гвозди при этом остаются на месте. И наконец, бывает, что часть гвоздей попросту срезается, когда доска обшивки сдвигается относительно стены».
Из этого наблюдения Сатт сделал несложные, казалось бы, выводы: на стержне гвоздя должны быть зазубрины, шляпка его должна быть достаточно велика, чтобы надежно удерживать прибитую кровлю или обшивку стены, и, наконец, сами гвозди должны иметь надлежащую прочность.
![Юный техник, 2007 № 07 _17.jpg](https://litlife.club/books/206806/read/images/_17.jpg)
Пять лет, проведенных в университете, Сатт прикидывал разные варианты улучшения гвоздя. А закончив обучение, решил, что пора переходить от теории к практике, и отправил свое резюме руководству компании Stanley Works, занимающейся производством крепежных деталей. К идеям молодого специалиста отнеслись с интересом, и он был принят в дочернее отделение компании, занимающееся научно-исследовательской работой.