Джеф Хокинс - Об интеллекте

Скажем, мы хотим построить действительно умную машину. Первое, что мы должны сделать — это выбрать набор сенсоров, которые позволили бы машине ощущать мир. Мы могли бы начать с камеры для зрения, возможно несколько камер, спереди и сзади, и микрофоны для слуха, но мы могли бы также обеспечить ее радаром или ультразвуковыми сенсорами, которые могли бы точно определять расстояние до других объектов и скорость и в светлых и в темных условиях. Суть в том, что мы не должны полагаться или ограничивать себя только теми чувствами, которые использует человек. Кортикальный алгоритм гибок, и, пока мы корректно применяем систему иерархической памяти, для нее не должно иметь значения, какие типы сенсоров мы инсталлируем. Наша машина могла бы, теоретически, быть лучше в ощущении мира дорожного движения, чем мы, потому что ее набор сенсоров может быть выбран в соответствии с задачей. Затем сенсоры были бы приделаны к достаточно большой системе иерархической памяти. Разработчики машины натренировали бы память умной машины путем демонстрации ей условий из реального мира, так чтоб она обучалась строить модель ее мира точно также, как делают люди — только более ограниченной области. (Например, машине нужно знать о дорогах, но не о лифтах или самолетах). Память машины изучила бы иерархическую структуру дорожного движения и дорог, так что она смогла бы понимать и предвидеть, что скорее всего должно произойти в ее мире движущихся автомобилей, дорожных знаков, препятствий или пересечений. Разработчики машины могли бы разработать систему памяти такую, чтоб она действительно вела машину или просто наблюдала за тем, что происходит, когда вы ведете. Он мог бы давать советы или наоборот принимать советы в сложных ситуациях, подобно советчику, который бы вас не раздражал. Как только память один раз полностью натренирована и машина может понимать и разбираться во всем, что может произойти, инженеры имели бы возможность постоянной настройки памяти, так что все машины, сходящие со сборочного конвейера вели бы себя одинаково, или они могли бы разработать память для продолжения обучения после того, как машина продана. И с помощью компьютера, но не человеком, память могла бы быть перепрограммирована обновленной версией, которая работала бы и в каких то новых ситуациях.

Я не говорю о том, что мы определенно построим умные автомобили или машины, которые будут понимать язык и обладать зрением. Но это хорошие примеры устройств, которые мы могли бы исследовать и разрабатывать, и кажется возможным построить их.

Лично меня меньше всего интересуют очевидные применения интеллектуальных машин. Для меня истинное преимущество и восхищение новыми технологиями — это найти для них применения, который были ранее невообразимыми. В каких случаях интеллектуальные машины могли бы удивить нас, и какие фантастические возможности возникли бы через некоторое время? Я уверен, что иерархическая память, подобно транзистору и микропроцессору, преобразует нашу жизнь к лучшему невероятным способом, но каким? Один способ, как мы могли бы мельком увидеть будущее интеллектуальных машин, заключается в том, чтоб подумать над аспектами хорошо масштабируемых технологий. ТО есть, какие атрибуты интеллектуальных машин будут становиться дешевле и дешевле, быстрее и быстрее, или меньше и меньше. Вещи, которые растут экспоненциально, моментально уходят за пределы нашего воображения и наиболее вероятно играют ключевую роль в наиболее радикальной эволюции технологии будущего.

Примеры технологий, которые росли экспоненциально многие годы, включают кремниевые чипы памяти, жесткие диски, технологии расшифровки ДНК, и оптоволоконные технологии. Эти моментально масштабирующиеся технологии были основой для многих новых продуктов и видов деятельности. В другой форме также хорошо масштабировалось программное обеспечение. Нужные программы, однажды написанные, могли быть скопированы множество раз и виртуально не имели стоимости.

В отличие от этого, некоторые технологии, такие как батарейки, моторы, и традиционная робототехника, плохо масштабируются. Несмотря на многочисленные усилия и неизменные улучшения, манипуляторы, построенные сегодня, не намного лучше чем построенные много лет назад. Развитие робототехники идет постепенно и скромно, ничего подобного экспоненциальным кривым роста разработки чипов или распространения программного обеспечения. Манипулятор, построенный в 1985 году за миллион долларов, не может быть построен сегодня за десять долларов. Подобным образом, сегодня батарейки не намного лучше чем они были десять лет назад. Вы могли бы сказать, что они в два или три раза лучше, но не в тысячи раз и прогресс идет очень медленно. Если бы емкость батареек возрастала с такой же скоростью, как емкость жестких дисков, то сотовые телефоны и другая электроника вообще не требовали бы зарядки, а легковесные электромобили, пробегающие тысячи миль за одну зарядку, были бы обыденностью.