Къде бяхме и къде стигнахме. И къде са роботите?

Цяла малка армия от фантасти, учени и артисти, вдъхновени от бурния ръст на производителността на компютрите, предвиждаха, че в началото на XXI век хората ще живеят съвместно с роботи, които са им равни по интелект.

Защо обаче това не се случи? Защо още няма мислещи машини? За да разберем отговора на този въпрос, трябва да се върнем малко назад.

Идеята за робота съществува от хилядолетия. Тя вдъхновява философи, изобретатели, инженери, математици и мечтатели. Още през 400 години преди новата ера гръцкият математик Архит Тарентски, пише за възможността да се създаде механическа птица, задвижвана с пара. През първи век изобретателят Херон Александрийски разработва първите прости автоматични машини. Преди около 900 години Ал Джазари построява първите практични автоматични машини – воден часовник, кухненски принадлежности и музикален инструмент задвижван от вода.

През 1495 година големият ренесансов художник и учен – Леонардо да Винчи, чертае диаграми за робот рицар, който може да сяда, маха с ръка и да мести челюстите си. Според историците това е първият реалистичен дизайн на хуманоидна машина. Първият груб, но функциониращ робот е построен през 1738 от Якобс де Вокансон. Той създава андроид, който може да свири на флейта, и малка механична патица, която може да се разхожда из стаята, след като се навият пружините ѝ.

Самата дума „робот“ идва от чешка пиеса на Карл Чапек от 1920, от чешкото значение на  робот, което означава работна ръка. Думата скоро става нарицателно название и днес, когато чуем робот, това, което изниква в съзнанието ни, е интелигентна човекоподобна машина.

Днес роботите са навсякъде, от заводите до детските играчки. Но това не са машините, които нашите предци са си представяли, а просто предварително програмирани, неинтелигентни машини. Защо това е така?

За разлика от други области в науката учените все още много слабо разбират законите на изкуствения интелект или какво прави една механична система мислеща. Още не се е родил Нютон на изкуствения интелект. Докато другите науки работят с ясни принципи и математични закони, с богато наследство от хиляди експерименти изследвания и систематична работа, ние тепърва надникваме в черната кутия, наречена мозък, и тепърва се опитваме да разгадаем тайните на интелекта.

Една от най-влиятелните личности в полето на изкуствения интелект е великият британски математик Алън Тюринг. Това е човекът, който полага основите на цялата компютърна революция. Тюринг теоретизира проста машина, съставена само от три компонента – вход, централен процесор и изход. Тази машина днес е известна като „Машина на Тюринг”. Тя е създадена, за да извършва краен набор от последователни операции. Базирайки се на нея, Тюринг изковава първите закони на изчислителните машини и определя с точност техните ограничения. Днес всички компютри в света се подчиняват на тези закони и целият дигитален свят дължи голяма признателност на Тюринг.

Тюринг допринася също и за формирането на математическата логика. През 1931 венецианският математик Курт Гьодел разтърсва света на математиката, като доказва, че има верни решения, които никога не могат да бъдат доказани. Пример за това е твърдението, че всяко цяло число, по-голямо от две, може да бъде изразено от сумата на две прости числа. Това твърдение и до днес не е доказано. Тъй като числата  се простират от нула до безкрайност, е невъзможно да се проверят всички числа.

Откритието на Гьодел има дълбоки философски последици. То разрушава хилядолетна мечта на древногръцките философи, че е възможно математически да се опише целият свят и математично да се докаже всичко във Вселената. Оказва се, че математиката е незавършена наука и тя не може да опише напълно естествения свят.

Тюринг допринася за тази революция, като доказва, че е невъзможно да се определи дали една машина на Тюринг ще има нужда от безкрайно много време за изчисляването на определени математични операции. Ако на компютъра му е нужно безкрайно време за изчисляване на дадена задача, то той зацикля във вечни изчисления, без да е способен да даде отговор. Независимо колко мощни са компютрите, има решения в математиката, които са неизчислими и завинаги извън обхвата на един компютър. Тоест има ситуации в естествения свят, които не подлежат на изчисления с инструментите на класическата математика.

Малко преди началото на Втората световна война Тюринг е привлечен от британското военно министерство за работата по секретен проект, имащ за цел да разгадае шифъра на машината „Енигма”, с помощта на която нацистите криптират своите съобщения. Там той създава един от първите компютри, наречен „bombe”. С негова помощ Тюринг и колегите му успешно дешифрират нацистките кодове и спасяват живота на милиони хора. В края на войната над двеста такива машини работят за успеха на съюзниците. След Втората световна война, вместо да получи заслуженото и да бъде обявен за герой на войната, работата на Тюринг и неговите колеги остава дълго време в тайна.

Един ден домът на Тюринг е ограбен. На адреса пристига полиция и за голямо съжаление открива доказателства за неговата хомосексуалност и той бива арестуван. В онези години е незаконно да си хомосексуалист във Великобритания и такива хора биват преследвани. Той е осъден на насилствено лечение с прием на хормони, които имат катастрофален ефект върху неговата физика. Започват да му растат гърди и той изпада в дълбока депресия. През 1954, унижен и депресиран, той се самоубива. Човечеството губи един от най-светлите си умове.

Въпреки приноса му в създаването на компютрите Тюринг днес е по известен заради своя „тест на Тюринг”. Уморен от всички безполезни и безкрайни философски дискусии за това дали машините могат да мислят и дали имат душа, той предлага елементарен тест. Поставете човек и машина в две затворени кутии, предлага той, можете да задавате въпроси към всяка кутия, ако след интервюто не можете да откриете разлика в отговорите на човека и машината, то тогава машината е мислеща и е преминала теста на Тюринг.

Прости компютърни програми, като ELIZA, успяват да излъжат този тест, като наподобяват обикновен разговор и понякога заблуждават съдиите в теста. При по дълъг разговор обаче бързо си проличава в коя кутия е компютърната програма. До днес нито една компютърна програма не е преминала задоволително теста на Тюринг, когато той е проведен от специално обучен специалист.

Заради работата на Тюринг много учени, теолози, философи и математици официално обявиха, че е невъзможно да бъде създаден истински робот, който да мисли като нас. Джон Сиръл, философ от Университета Бъркли в Калифорния, е предложи теста „китайска стая”, за да докаже, че изкуственият интелект е невъзможен. В него се демонстрира неразбирането на семантиката от компютрите. Един компютър може перфектно да овладее синтаксиса на думите, но не и семантиката, тоест тяхното значение. Роботите могат единствено да манипулират думи и символи, без да имат ясна представа за тяхното значение и какво се крие зад тях.

Физикът Роджър Пенроуз от Оксфорд също вярва, че изкуственият интелект е невъзможен. Според него законите на физиката са неадекватни, когато става въпрос за феномена съзнание. Той твърди, че сегашните компютри не са способни да добият интелект, защото са затворени и детерминистични системи. Човешкият мозък, казва той, е толкова невъзможен за пресъздаване в лаборатория, че всеки опит за създаване на изкуствен интелект е обречен на провал. Според него, така както теоремата за непълнота на Гьодел доказва, че аритметиката е незавършена, принципът за неопределеност на Хайзенберг ще докаже, че машините са неспособни на човешка мисъл.

Ако е така, непреодолима пречка пред създаването на ИИ ли е откритието на Гьодел? Пречка ли е фактът, че математиката е недостатъчен инструмент за описанието на реалния свят?

Болшинството физици смятат, че това не е така. Според тях няма нищо в законите на физиката, което да предотврати създаването на робот с изкуствен интелект. Например Клод Шанън, често наричан баща на теорията за информацията, веднъж запитан: „Ще могат ли машините да станат мислещи някой ден?”, той отговорил: „Разбира се.” Когато го помолили да уточни своя отговор, той добавил: „Аз мисля, нали?” С други думи, за него е било очевидно, че машините някой ден ще мислят, тъй като хората също са своеобразни машини.

Често виждаме умни роботи във филмите и четем за тях в книгите. Това ни кара да смятаме, че бъдещият умен робот е зад следващия ъгъл. Реалността обаче е доста по-различна. В момента най-умният робот, създаден от човека, има интелекта на умствено изостанало насекомо. Всъщност умствено изостаналото насекомо има далеч по-добри шансове да се справи в естествения свят. Най-добрите учени, специализирали се в роботика, имат затруднения да накарат един робот да се разхожда в стая, пълна с предмети, без постоянно да се блъска в тях. Всъщност ако видите човекоподобен робот, който силно напомня поведението на човек, можете да бъдете сигурни, че това е предварително програмирана рутина или просто дистанционно управляван механизъм.

Подходът „от горе на долу”

За да се създаде робот, трябва да се решат два на пръв поглед нерешими проблема. Единият е разпознаването на модели и образи (pattern recognition), а вторият е така нареченият здрав разум (common sense). Учените от десетилетия се опитват да решат технически тази двойка проблеми, но всеки път стигат до задънена улица.

Учените се опитват да решат проблема по два начина – „от горе на долу” и „от долу на горе”. Първите опити да се решат проблемите на роботиката използваха подхода – „от горе на долу”, или така наречения формалистки метод. Грубо казано, целта на този подход е предварително да се програмират всички правила и знания в голяма база данни, така че когато се задейства роботът, той веднага да може да се ориентира в реалния свят. В началото учените вярваха, че подобна база данни ще накара робота да се самоосъзнае магически и скоро да надмине човешкия интелект.

През 50-те и 60-те години на двадесети век имаше огромен прогрес в това направление. Бяха създадени първите компютри, които играеха шашки и шах, решаваха сложни алгебрични задачи, местеха и подреждаха квадратни кубчета. Прогресът бе толкова бърз, че някои наблюдатели започнаха да се обзалагат за годината, в която изкуственият интелект ще се появи и роботите ще надминат хората.

В Станфордския изследователски институт през 1969 година бе създаден роботът SHAKEY. Той бе снабден с малък компютър, поставен върху платформа с набор от колела и снабден с видеокамера. Камерата можеше да наблюдава стаята и компютърът анализираше и идентифицираше обектите в тази стая, като се опитваше да маневрира около тях. Появата на SHAKEY предизвика истинска сензация, това бе първата механична машина, която можеше да маневрира сама в реалния свят. Много журналисти започнаха да спекулират за деня, в който роботите ще станат ежедневие.

След първоначалния успех инженерите се сблъскаха с очевидните недостатъци на подхода „от горе на долу“. Всеки път, когато учените се опитваха да създадат робот с изкуствен интелект, се получаваха големи, тромави, непохватни роботи, на които са им нужни часове, за да маневрират в специални стаи, изпълнени с предмети с правилни форми– квадрати и триъгълници.

Ако сложите предмет с неравна повърхност в такава стая, роботът ще е безсилен да я разпознае. За да е пълна иронията, плодова мушичка с мозък от само 250 000 неврона и частица от компютърната мощ на тези роботи може без затруднение да лети и прави сложни лупинги в три измерения и да се ориентира идеално в реалния свят, докато тези роботи с големи мъки маневрират в двуизмерна среда.

През 60-те години на двадесети век учените за пръв път осъзнаха титаничното количество работа, свързана с програмирането на роботи, за да извършат дори най-простите задачи, като например разпознаването на един предмет от друг. Родни Брукс от Масачузетския технологичен институт (МТИ) казва:

„Преди 40 години, в лабораторията по изкуствен интелект в МТИ назначиха курсова работа на един студент – да реши проблема с разпознаването на образи по време на лятната си ваканция. Той, естествено, се провали. Аз също се провалих по същата тема в моя тезис през 1981. Всъщност и до днес никой не е решил този проблем.”

За да илюстрираме по-добре проблема, ето следния пример. Когато влезете в стая, вие моментално разпознавате пода, столовете, мебелите, тавана, различни предмети и прочее. Когато робот сканира стаята, той не вижда нищо повече от хаотична плетеница от прави и криви линии, преобразувани в пиксели. Нужна е огромна компютърна мощ, за да се анализира тази плетеница от пиксели с различен цвят и да се идентифицират отделните предмети. За нас е нужна частица от секундата да решим, че даден модел от светлина, пристигнал в окото ни, е маса, но за компютъра масата не е нищо повече от колекция от кръгове, овали, спирали и прави линии. Той просто не разбира какво вижда.

Съвременният софтуер с помощта на огромно количество изчисления все пак може да идентифицира определени предмети. Ако обаче роботът направи дори една крачка встрани и погледне предмета от различен ъгъл, той трябва да започне наново. Линиите, кръговете, овалите, дори и цветовете от различните сенки по предмета се променят, така че цифрово това е един напълно различен предмет. Макар че предметът е един и същ, погледнат от различен ъгъл, неговата цифрова информация е различна и компютърът трябва да започне наново. С други думи, компютрите могат да виждат значително по-добре от хората с помощта на свръхчувствителни камери, но те нямат ни най-малка идея какво виждат.

Човешкият мозък е изключително добър в разпознаването на модели. Когато влезете в стая, вашият мозък извършва трилиони и трилиони изчисления. Той сравнява картината с милиони запомнени модели и характерни черти не само на външен вид, но и предполагаемо действие на предмета. Ако видим маса с непознат за нас дизайн, ние пак можем да класифицираме по нейните линии и разположение, че това е маса.

Ние дори не усещаме този гигантски труд, който нашият мозък извършва всяка секунда. Причината за това е еволюцията. Ако сме сами в гората и ни нападне хищник, мозъкът ни ще се парализира от съзнателното усилие да сравни всички променящи се линии и точки в пространството около нас. Нашето съзнание трябва да бъде свободно от този товар, за да взиема животоспасяващи решения.

Бързото разпознаване на хищника, посоката и скоростта, с която ни напада, и бързата ответна реакция, без да се замисляме кой крак пред кой се слагаше, може да спаси живота ни в такава ситуация. Затова и нашите мозъци са моделирани така, че този процес да протича в нашето подсъзнание. Можем да сравним мозъка ни с айсберг в океана – на повърхността е една малка част, която наричаме съзнание, а под повърхността е огромното тяло на подсъзнанието.

Около 90% от дейността на нашия мозък се случва в подсъзнанието, без да имаме най-малка представа за това. Лесно можете да откриете това, ако се опитате да опишете всички действия, нужни за вземането на чаша с кафе. От сигналите на нервната система, възбуждането на отделни малки мускулчета, синхрона с очите и движението на ръката и прочее. Това, което се случва в съзнанието, е единствено желанието да вземем чашата и няколко осезателни чувства.

Когато наблюдаваме лекотата, с която един компютър изчислява огромни числа или милиони ходове на шах, смятаме, че компютрите в някои области далеч са ни изпреварили. Истината е, че една невидимо малка част от нашите мозъци е далеч по-производителна от всеки съвременен компютър. Просто ние не сме еволюирали да смятаме големи числа и да играем шах, а да се ориентираме в околния свят и да предаваме гените си на следващото поколение.

Когато компютърът на IBM – Deep Blue, победи световния шампион по шах Гари Каспаров през 1997, това бе победата на грубата компютърна мощ над човешкия мозък, но това не ни каза нищо за интелекта или съзнанието. Дъглас Хофстандер, един от ИИ специалистите в Университета в Индиана, казва:

„Господи, смятах, че шахът изисква мислене. Сега разбирам, че не е така. Това не означава, че Гари Каспаров не е дълбок мислител, просто вие можете да заобиколите стратегическото мислене с проста груба сила, като изредите и сравните няколко милиарда възможни хода напред и изберете този, в който не ви вземат фигура или матират.”

Друг фундаментален проблем с роботите е липсата на здрав разум. Човек знае, че водата е мокра, майките са по-стари от дъщерите си, животните не обичат болка, мъртвите не се завръщат от смъртта и още милиони неписани правила. Но няма нито едно математично уравнение, което да опише здравия разум и връзките в природата. Ние знаем тези неща по простата причина, че сме ги научили докато се сблъскваме с реалния свят и комбинираме наученото като го прилагаме в нови ситуации. Роботите нямат механизъм, по който да правят това. Те знаят единствено това, което сме програмирали да знаят.

След Втората световна война много учени се опитваха да измислят програми или бази данни, които да наподобят всички закони на здравия смисъл. Един от най-амбициозните проекти бе проектът ЦИК (CYC), съкратено от „Енциклопедия”. Той е рожба на милиардера Дъглас Ленат, собственик на Cycorp. Когато създаде проекта, създателят му обяви, че иска да събере учени, програмисти, лингвисти и специалисти от десетки области в проект, подобен на проекта Манхатън за създаването на атомната бомба. Тези специалисти трябваше за няколко години да опишат всички правила на здравия разум, веднъж и завинаги. Мотото на компанията бе „Интелектът е 10 милиона правила”.

Една от основните надежди на CYC бе да се достигне ниво, в което роботът ще може да разбира достатъчно, за да продължи обучението си сам, като просто чете книги от библиотеката. Това щеше да е повратна точка в създаването на ИИ. Ленат смяташе, че до 1994 година базата данни на ЦИК ще съдържа между 30% и 50% от правилата на здравия разум. Днес ЦИК не е дори близо до 1%.

Много скоро учените откриха, че са нужни десетки милиони, ако не и повече правила, за да се опише общото познание на едно 4-годишно дете. До момента ЦИК съдържа 47 000 концепции и 306 000 факта. Въпреки периодичните оптимистични новини от ЦИК прогресът е незадоволителен. Р. В. Гуха, един от напусналите през 1994, казва: „ЦИК се смята за провален проект. Ние се скапвахме от работа, опитвайки се да създадем бледа сянка на това, което ни бе обещано.”

Проектът затъна, защото законите на здравия разум са изключително много. Всъщност никой не знае колко точно. Хората учат тези закони без усилие заради огромната мощ на нашите мозъци и понеже постоянно се сблъскваме с реалния свят и асимилираме законите на природата по трудния начин, но роботите не го могат.

Бил Гейтс, основателят на Микрософт, признава: „Оказа се значително по-трудно, от колкото смятахме първоначално. Просто нещо, като да определим математически разликата между отворена и затворена врата, се оказа дяволски трудно. Вече доста години буксуваме с разпознаването на модели и здравия разум.”

Въпреки тези колосални пречки подходът „от горе на долу” има хиляди защитници. Според тях прогресът е достатъчно голям в тяхното поле и рано или късно проблемите ще бъдат преодолени. Пример за това е спонсорираното от DARPA състезание на безпилотни автомобили през пустинята Мохаве.

В първите години на състезанието нямаше успешно финиширал автомобил, но през 2005 автомобил на екип от Университета Станфорд успешно премина 200-километровото трасе за 7 часа. Четири други коли също завършиха състезанието. От 2005 година насам резултатите се подобряват.

Подходът „от долу на горе”

Това е вторият и сравнително нов подход към решаването на проблемите на изкуствения интелект. Учените се опитват да наподобят еволюцията и начина, по който се учат бебетата. Мравките например нямат сложни големи нервни системи и не могат да анализират постоянно постъпващото количество информация от околния свят. Вместо това те се учат на принципа на проби и грешки, докато изградят невронна мрежа, която да моделира околния свят.

Видяхме колко трудно е да се създаде човекоподобен робот, който да се ориентира в стая, пълна с предмети, по метода „от горе на долу”, но прости, насекомоподобни механични роботи, без никакъв начален софтуер освен изкуствена невронна мрежа, се научават да маневрират в такива стаи за минути.

Един от адвокатите на подхода „от долу на горе“ е Родни Брук – директор на Лабораторията по изкуствен интелект в МТИ. Вместо да ползва сложни компютърни програми за ориентация, неговите минироботчета се блъскат постоянно в предметите, докато се движат напред-назад. С времето те се адаптират към средата благодарение на своите невронни мрежи и започват уверено да сноват наоколо.

След първоначалните успехи със своите насекомоподобни роботи Брук създава проекта COG – опит да се наподоби по-висш организъм. Целта е да се създаде робот с интелект на шестгодишно дете. На външен вид COG не прилича на истински робот, ако се изключат неговите камери под формата очи, той е една плетеница от жици и намотки. Той не е екипиран със сложен софтуер, единственото, което е заложено в него, е механизъм за фокусиране на очите му върху светлинен дразнител.

По времето на създаването на COG една от участничките в експеримента забременява и учените се обзалагат кой пръв, в рамките на две години, ще се научи да се адаптира в реална среда, COG или нейното бебе. Детето надминава значително робота. Въпреки успехите на роботите с невронни мрежи в наподобяването на поведението на насекомите, те се справят мизерно в опитите си да наподобят по-висши организми. Макар че невронната мрежа е заимствана от биологичните системи и е доста гъвкава, тя не е съвършено описание на човешката невронна мрежа. Редица процеси, които протичат в нашия мозък, липсват в изкуствените неврони мрежи.

Например една от най-сложните изкуствени невронни мрежи съдържа около 100 милиарда изкуствени неврона, но по ефективност на работа не може да се сравня с червея – C. elegans, например. Този организъм има една от най-малките нервни системи в природата от едва 300 неврона. Въпреки малкото число неврони, между тях има сложна плетеница от 7000 синапса и десетки действащи хормони, които изменят електрохимичните сигнали в различни ситуации. До днес никой не е успял да възпроизведе сложността на неговата нервна система (едва сега проектът Open Worm се стреми максимално детайлно да възпроизведe кръглия червей на компютър).

През 1988 учените смятаха, че днес ще имаме невронни мрежи с еквивалента на 100 милиона биологични невронна, а тъжната истина е, че най-доброто, с което разполагаме, симулира действието на около 100 невронна и това се счита за изключително постижение.

Създателят на Лабораторията по изкуствен интелект в МТИ – Марвин Мински, обобщава проблемите, свързани с ИИ, по следния начин: „Историята на ИИ е доста странна, първоначалните постижения в областта бяха изключителни. Машините започнаха да решават логически задачи, да извършват сложни изчисления и да играят шах и други игри. Все неща, които ни изглеждат сложни и страшни. Затова решихме да накараме роботите да правят прости неща, неща, които би правило едно дете. Днес, 40 години по късно, все още не сме стигнали и средата на пътя.”

Въпреки тежките неуспехи и сложните проблеми пред учените, болшинството от тях остават оптимисти. Макар че няма да получите еднозначен отговор за това как точно ще се построи един умен робот, повечето от тях смятат, че сливането на двата подхода ще доведе до крайния успех.

В крайна сметка едно дете се учи и по двата метода. То се сблъсква постоянно с околния свят и научава уроците на живота по трудния начин, от друга страна то слуша своите възпитатели за инструкции, а по късно попълва своите знания от книги и учители. Като възрастни ние постоянно сливаме тези два подхода.

Ще могат ли роботите да изпитват емоции?

Това е тема на стотици литературни произведения и филми. Често творците описват роботите като недоволни от своята съдба на направени от метал и жици неемоционални същества, които желаят с цялото си същество да се смеят, плачат и чувстват емоционалните наслади като хората.

Пинокио, например, е дървена кукла, която мечтае да стане истинско момче. Тенекиеният човек от магьосника от Оз иска да има истинско сърце. Дейта от „Стар Трек” е робот, който превъзхожда по интелект и сила всички хора на борда на космическия кораб, но е посветил цялото си същество в стремежа да открие и определи човешкото.

Според някои хора нашите емоции представляват най-висшето качество, което ни отличава и прави хора. За тях е непостижимо машините да се развълнуват от залеза или да се посмеят на шега, тъй като емоциите представляват еманацията на човешкото развитие.

Учените, работещи върху ИИ, не смятат така. Според тях емоциите далеч не са есенцията на човечността. Те смятат, че емоциите са страничен продукт на еволюцията. Емоциите са добри за нас, защото ни помагат да оцелеем в реалния свят. Например харесването на нещо е много важно чисто еволюционно. От милионите обекти, които ни заобикалят, само една малка част са полезни за нас. Харесването на тези обекти ни кара да вземаме бързи решения при избора на полезен предмет за нас и ни помага да оцеляваме в един опасен свят.

По същия начин ревността също е важна емоция. За нас е важно да предадем гените си и да запазим партньора си само за нас. Съжалението ни помага в социалното общуване в племето, защото ако грешим без възмездие, ще бъдем изхвърлени от племето, а това ще намали значително нашите шансовете за оцеляване и предаване на гените на следващото поколение. Самотата също е важна емоция, макар на пръв поглед да е неприятна. Тя ни принуждава да се събираме на групи и да споделяме ресурси с други индивиди, което увеличава шансовете ни за успех в природата.

Ярък пример за значението на емоциите при вземането на решения е едно рядко мозъчно заболяване вследствие на травма, чиито жертви са неспособни на емоция. Те все още могат да разсъждават рационално, но не могат да изразят никакви чувства. Подобни индивиди често са напълно парализирани, когато трябва да вземат и най-малкото решение. Без емоции те се лутат безкрайно между предимствата и недостатъците на една или друга опция, без да могат да стигнат до решение.

Д-р Антонио Домасио, невролог от университета в Айова и специализиран в подобни случаи, разказва как един негов пациент в продължение на половин час се опитвал да прецени датата за следващата им среща.

Когато ние пазаруваме, ние несъзнателно правим хиляди емоционални оценки на стойността на предметите около нас – едно харесваме, друго е твърде скъпо, трето – твърде евтино и ненадеждно, четвърто – твърде цветно, и така нататък. За хората с въпросната мозъчна травма пазаруването може да бъде истински кошмар. За тях почти всичко изглежда с еднаква стойност и те не са способни да вземат никакво решение. Те са в положението на магарето в приказката, което не могло да избере между две еднакви купи сено и накрая умряло от глад.

Същата нерешителност може да сполети и роботите, ако станат по-интелигентни. Те също може да бъдат парализирани от нерешителност. За да се подпомогнат роботите на бъдещето в решаването на този проблем, ще се наложи да бъдат програмирани с набор от емоции. Неслучайно руският новелист Фьодор Достоевски пише: „Ако всичко на Земята беше рационално, нищо нямаше да се случва.” Роботите може да имат нужда от малко ирационалност, за да се справят с безкрайните възможности за избор пред тях.

Емоциите могат да носят и допълнителни ползи на роботите. Например те могат да бъдат програмирани да се привързват към своите собственици или създатели. Това може да е от полза и за самите роботи, защото няма да бъдат третирани като вещ и по трудно хората ще се разделят с тях.

Компютърният експерт Ханс Моравец дори предлага роботите да бъдат програмирани с чувство за страх. Например, ако батерията на робота достигне критично ниски равнища, той може да бъде програмиран да проявява признаци на тревожност и дори паника, също може да бъде програмиран настоятелно да моли околните за помощ в такива ситуации.

Ще имат ли съзнание роботите?

Все още няма ясен консенсус дали машините някога ще могат да бъдат съзнателни. Темата за съзнанието е изключително спорна и неясна. Великият Марвин Мински описва съзнанието като децентрализирана система от мислещи процеси в мозъка. Тоест нашето съзнание не е единичен мозъчен процес или функция, а е разпръснато в различни центрове на мозъка. Тези центрове се конкурират един с друг във всеки един момент. Така съзнанието може да се разгледа като поредица от мисли и картини, произтичащи от конкуренцията на тези по-малки умове, конкуриращи се за нашето „внимание”.

Ако това се окаже така, то може да се окаже, че съзнанието не е нещо сложно. Това ще означава, че хилядолетни възвишени трудове на философи и психолози са мистифицирали и раздули значението на съзнанието. Нобеловият лауреат Сидни Бренер казва: „Според мен до 2020 съзнанието ще престане да бъде научен проблем. Нашите наследници ще бъдат изумени на титаничното количество научни глупости за съзнанието, които се дискутират днес.”

Мински смята, че изследователите на ИИ страдат от психологическа завист към физиката с нейните прости уравнения и унифицирани и стройни научни постулати. Те са твърде повлияни от тази идея и всячески се опитват да открият някаква единична парадигма за създаването на ИИ. Според Мински е напълно вероятно такава парадигма да не съществува.

Мичио Каку, теоретичен физик от Нюйоркския университет, не вижда смисъл в безкрайните дебати на учените дали мислеща машина може да бъде построена, или не. Според него просто трябва да се опитаме да построим такава. Според него съществува различен континиум от съзнания. Например може да се спори дали един термостат има някакво примитивно ниво на съзнание. Оттук насетне може да говорим за различни форми на съзнание. Животните имат съзнание, но те не притежават нивото на съзнателност, което притежават хората.

Един ден евентуално роботите могат да добият силиконово съзнание. Напълно е възможна тяхната архитектура на мислене и възприятие да е напълно различна от нашата, така че да не можем да ги наречем съзнателни по човешките стандарти. Според Каку роботите един ден могат да размият разликата между семантика и синтаксис. Те ще овладеят майсторството на синтаксиса до степен, в която няма да се различават в поведението си от хората. Ако това е така, въпросът дали те разбират чутото или написаното ще изгуби своя смисъл. Роботът, овладял напълно всички аспекти и вариации на синтаксиса от практична гледна точка, ще разбира и семантиката на думите.

Ще има ли човекоподобни роботи в крайна сметка?

Законът на Мур гласи, че компютърната мощ се удвоява веднъж на всеки 18 месеца. Ако той се запази стабилен, то роботи с интелекта на куче или котка е напълно реалистично да се появят в рамките на около 20 години. Проблемът е, че законът на Мур е пред своя колапс. Приблизително около 2020 година ръстът в миниатюризацията при компютрите ще достигне своя физически лимит.

Днес чрез лъчева литография може да се гравират стотици милиони транзистори върху силиконови вафли с големината на нокът. През последните 50 години инженерите успяваха да създават все по-малки и по-малки транзистори и техният брой на единица площ растеше постоянно. Този процес обаче не може да продължава вечно. Днешните транзистори са с ширина от около 20 атома. През 2020 транзисторите ще достигнат широчина 5 атома и от този момент ще влезе в сила законът за неопределеността на Хайзенберг. Тоест вие няма да знаете в кой точно транзистор се намират електроните, защото те ще прескачат доста често в съседни транзистори, което ще направи работата на компютъра невъзможна. Това ще е краят на закона на Мур.

Въпреки лошите новини има лъч надежда. Днес десетки лаборатории в цял свят работят над следващото поколение компютри, които един ден трябва да заместят класическия силиконов чип. Засега резултатите са смесени, но има напредък. Проблемът е, че учените тепърва се учат как да манипулират индивидуални атоми и молекули и тази технология е в своята детска възраст.

Ако предположим обаче, че физиците успеят да създадат квантовия компютър, и то навреме, за да запълни дупката след края на силиконовата ера, и законът на Мур продължи със същото темпо, тогава изкуственият интелект може да се превърне от мечта в реалност.

Ще бъдат ли роботите по-умни от хората?

Ако законът на Мур продължи и след 2020, то отговорът е да. Няма нищо в законите на физиката, което да подсказва обратното. Това повдига въпроса дали роботите ще бъдат опасни? Може да отнеме десетилетия, преди роботите да достигнат до високо ниво на интелект, но рано или късно това ще се случи, стига компютърната мощ да нараства прогресивно. Поради тази причина може би ще е нужно във всеки робот да бъде поставян чип, който да блокира функциите, в случай че станат опасни.

Някои писатели, като Артър Кларк, смятат, че е възможно ние да станем домашните любимци на компютрите, водещи летаргично съществуване като декоративни кученца, докато роботите решават всички най-важни инженерни проблеми на обществото. Но той се надява, че все пак ние ще оставим възможност да дръпнем щепсела, ако почувстваме някаква заплаха.

Моравец казва: „Постбиологичният свят е свят, в който човешката раса е изтрита от лицето на земята от нейното собствено творение… когато това се случи, нашата ДНК ще остане без работа, загубила еволюционната надпревара в един нов вид състезание. Затова най-логично е в дългосрочен план да слеем биологичното с технологичното, вместо да чакаме своето изчезване.”

Ако погледнем далеч напред, сливането на хората и технологиите може да ни дари с дара на безсмъртието. Моравец например смята, че в далечно бъдеще, нашата невронна архитектура ще може да се трансферира неврон по неврон директно в машината, давайки ни привидно безсмъртие. Макар и идеята да е шокираща, тя не е в полето на невъзможното (изглежда, руският милиардер Дмитрий Ицков твърде амбициозно се е заел да направи това реалност).

В обобщение можем да кажем, че днес сме далеч от мечтата за изкуствен интелект и човекоподобни роботи. Всичко, с което разполагаме, са автоматични, предварително програмирани играчки. Все още повърхностно разбираме същността на съзнанието.

Не сме дефинирали здравия разум, нито сме научили роботите да разпознават модели и образи. Въпреки това напредъкът в областта на ИИ продължава. Ако законът на Мур в изчислителната мощ продължи, напълно реалистично е да се появи първият хуманоиден робот с интелекта на човешко същество някъде в края на нашия век.

Авторството на този материал принадлежи на научния форум sci-bg.com. Благодаря на създателя му Илия Илиев, че го предостави на „Мегавселена”.