Компьютер Watson выиграл в Jeopardy! точно так же, за счет своей вычислительной мощи. В его память размером четыре терабайта загрузили 200 миллионов страниц информации — вся “Википедия” занимает 0,2 % этого объема. За одну секунду Watson мог просмотреть миллион книг, а также неплохо распознавал разговорный английский. Однако вряд ли зрители той игры стали бы утверждать, что Watson способен пройти тест Тьюринга. В IBM действительно опасались, что редакторы передачи постараются сбить компьютер с толку, превратят игру в эмпирический тест, поэтому было оговорено, что будут задаваться только вопросы из невышедших выпусков телевикторины. При этом компьютер все равно ошибался там, где человек не запутался бы. Например, один вопрос касался “анатомической особенности” гимнаста-олимпийца Джорджа Эйсера. Watson ответил вопросом “Что такое нога?”, а соль была в том, что у атлета не было одной ноги. Дэвид Феруччи, руководитель проекта Watson в IBM, так это объяснил: “Наш компьютер не распознал нужное значение слова «особенность». Человек без ноги для него так же обычен, как любой другой человек”6.
Джон Серль, преподаватель философии в Беркли и автор эксперимента “Китайская комната”, опровергающего эффективность теста Тьюринга, ерничал, что Watson — лишь тень искусственного интеллекта. “Watson не понимал ни вопросов, ни ответов, не знал, где он был прав и где ошибался, да и вообще не осознавал, что играл и выиграл. IBM не смогли научить свой компьютер понимать, да и не смогли бы. Вместо этого их компьютер мог только симулировать понимание”7, — глумился Серль.
Даже в IBM были с этим согласны. Правда, они и не планировали наделять Watson интеллектом. Глава IBM Research Джон И. Келли III так прокомментировал победы Deep Blue и Watson: “Современные компьютеры — гениальные идиоты. Они могут хранить огромные объемы данных и выполнять невероятное количество операций в секунду — ни один человек с ними не сравнится. Но как только речь заходит об умениях другого рода, например о понимании, обучаемости, адаптации и взаимодействии, тут компьютерам до людей очень далеко”8.
Истории с Deep Blue и Watson ясно дали понять, что человечество не приближается к созданию искусственного интеллекта, а скорее наоборот. “Парадокс, но последние «достижения» компьютеров указали на слабые места в информатике и концепции искусственного разума, — отмечает профессор Томазо Поджио, руководитель Центра изучения человеческого мозга, интеллекта и техники при МТИ. — Мы до сих пор не знаем, как взаимосвязаны мозг и интеллект, а также как создать машины, которые могли бы сравниться с человеком по уровню интеллекта”9.
Дуглас Хофштадтер, преподаватель Университета Индианы, описал симбиоз искусства и науки в книге “Гедель, Эшер, Бах”, которая неожиданно стала бестселлером 1979 года. Он утверждал, что для создания искусственного разума необходимо понять, как работает человеческое воображение. Однако в 1990-е его идеи были практически забыты: в то время для обработки огромных массивов данных было экономически выгоднее использовать вычислительную мощность компьютеров — так решались сложные задачи, так Deep Blue играл в шахматы10.
Такой подход имел своеобразные последствия: компьютеры могли решать сложнейшие задачи (просчитывать миллиарды шахматных позиций или находить данные в сотнях источников размером с “Википедию”), при этом проваливались на элементарных для человека вопросах. Спросите у Google: “Какова глубина Красного моря?” — и моментально получите точное число: 2211 метров. Даже ваш друг-всезнайка правильно не ответил бы. А простейшее “Может ли крокодил играть в баскетбол?” поставит Google в тупик, тогда как любой ребенок над таким вопросом только посмеется11.
В лаборатории компании Applied Minds неподалеку от Лос-Анджелеса можно понаблюдать, как робота программируют перемещаться в пространстве, но быстро становится понятно, что ему трудно сориентироваться в незнакомом помещении, взять мелок и написать свое имя. В Nuance Communications рядом с Бостоном разрабатываются передовые способы распознавания речи, на которых основана работа Siri[118] и других подобных систем. Однако каждый “общавшийся” c Siri приходит к выводу, что полноценный разговор с компьютером пока что возможен только в фантастическом фильме, а не в реальности. Лаборатория информатики и искусственного интеллекта при МТИ преуспела в области распознавания образов: их компьютеры “понимают”, что на картинках изображены девочка с кружкой, мальчик у фонтана или кот, лакающий сливки, но машинам не по силу сделать элементарное обобщение и установить, что все три объекта производят одно и то же действие — пьют. На Манхэттене, в одном из управлений полиции Нью-Йорка, компьютеры анализируют тысячи записей с камер наблюдения — это часть уникальной системы комплексного слежения — Domain Awareness System. При этом система вряд ли сможет точно распознать в толпе лицо вашей матери.
Все перечисленные задачи объединяет одно: их решил бы и четырехлетний ребенок. Стивен Пинкер, ученый-когнитивист из Гарварда, подвел итог тридцати пяти годам исследований в области искусственного разума: “Сложные задачи решить просто, а простые — тяжело”12. Футуролог Ханс Моравек и другие исследователи отмечают, что причина данного парадокса в том, что для распознавания речи и образов требуются невероятные вычислительные ресурсы.
За полвека до Моравека фон Нейман высказывал похожие идеи о том, что химическая активность мозга, основанная на углероде, принципиально отличается от работы кремниевых микросхем и бинарной логики компьютеров. Биологические процессы — не компьютерные вычисления. Человеческий мозг не просто сочетает аналоговые и цифровые методы, его строение скорее напоминает распределенную вычислительную сеть вроде интернета, чем централизованную систему ЭВМ. Центральный процессор компьютера выполняет команды значительно быстрее, чем возбуждаются нейроны человека. “Однако наш мозг с лихвой это компенсирует, поскольку все его нейроны и синапсы активны одновременно, а у компьютера обычно только один или несколько процессоров”, — отмечают Стюарт Расселл и Питер Норвиг, авторы самого современного издания об искусственном интеллекте13.
Так почему же мы не можем создать компьютер, который повторит работу человеческого мозга? По мнению Билла Гейтса, в конечном счете геном человека будет расшифрован и мы поймем, как природа создает интеллект в углеродной среде. “Это как обратное проектирование: мы изучаем чей-то готовый продукт, чтобы решить задачу”14. Это будет нелегко. Ученые 40 лет составляли схему нейросети круглого червя длиной один миллиметр, у которого 302 нейрона и 8 тысяч синапсов[119]. В человеческом мозге около 86 миллиардов нейронов и около 150 триллионов синапсов15.
