Вернор Виндж - Сингулярность

– Разработка более симметричных систем поддержки решений. В последние годы популярной областью исследований/производства стали системы поддержки решений. Это тоже одна из форм УИ, но, быть может, она слишком сосредоточена на системах, специализирующихся на предсказаниях. Такие системы следует создавать с идеей, что не только программа дает человеку информацию, но в той же мере человек руководит программой.

– Использование локальных сетей для создания человеческих рабочих групп, которые действительно имеют смысл (то есть группа эффективнее своих человеческих компонентов). Обычно это относится к «программному обеспечению коллективной деятельности (groupware)», уже весьма популярной коммерческой задаче. Изменение точки зрения здесь в том, что группа рассматривается как комбинированный организм. С одной стороны, такая точка зрения предполагает выработку «правил протокола» для этой комбинированной работы. В частности, с их помощью координировать работу группы может оказаться куда проще, чем с помощью классических совещаний. Экспертные умения каждого члена группы могут быть отделены от его психологических проблем таким образом, что все члены группы будут сосредоточены на теме работы. И, конечно же, общие базы данных могут быть использованы куда более эффективно, чем в обычной групповой работе. (Отметим, что предложение относится к работе группы, а не к политическим встречам. При решении политических вопросов описанная выше автоматизация просто будет поддерживать власть тех лиц, которые составляют правила!)

– Использование всемирной сети Интернет как комбинированного средства человек/машина. Из всех пунктов списка именно в этой области прогресс идет быстрее всего и может опередить все остальное, попав в Сингулярность первым. Мощность и влияние современного Интернета сильно недооцениваются. Например, я думаю, что наши современные компьютерные системы обрушились бы под весом собственной сложности, если бы не преимущество, которое дает «групповой разум» USENET администраторам систем и работникам поддержки. Поскольку связанность компьютеров в единую сеть, пропускная способность этой сети и размеры архива, а также быстродействие самих компьютеров постоянно возрастают, мы видим нечто вроде представления Линн Маргулис [14] о биосфере как о процессоре данных, но со скоростью в миллион раз большей и с миллионами человечески-разумных агентов (то есть с нами).

Приведенные выше примеры показывают, какие исследования могут быть предприняты силами современных факультетов вычислительной техники (computer science). Есть и другие парадигмы. Например, во многих работах по искусственному интеллекту и нейронным сетям будет активно использоваться биологическая жизнь. Вместо попыток моделировать и постигать биологическую жизнь с помощью компьютеров можно будет заняться созданием композитных систем, опирающихся на биологическую жизнь как на образец или использующих ее для обеспечения свойств, которые мы пока еще не умеем воплощать в железе. Давняя мечта научной фантастики – привязать мозг к компьютерному интерфейсу [2], [28]. Действительно, есть конкретная работа в этой области, которую можно сделать (и она сделана).

– Протезирование конечностей – тема с прямым коммерческим приложением. Можно изготовлять нейро-кремниевые переходники [13]. Это многообещающий и близкий по срокам шаг к прямой коммуникации.

– Такая же прямая связь компьютера с мозгом может быть осуществима, если скорость ее будет достаточно низкой: в связи с гибкостью человека в обучении точный выбор мозговых нейронов для мишени может оказаться невозможным. Но даже связь 100 бит/с была бы невероятно полезна больным после инсульта – иначе они обречены на интерфейсы посредством меню.

– Подключение к зрительному нерву могло бы в принципе иметь полосу пропускания 1 Мбит/с или близкой ширины. Но для этого мы должны знать тонкую архитектуру органа зрения и разместить невероятное количество электродов с прецизионной точностью. Если мы хотим, чтобы наше высокоскоростное соединение было дополнительным к тем, что уже имеются в мозгу, то проблема становится куда как более неприступной. Просто воткнуть в мозг сетку широкополосных приемников будет явно недостаточно. Но предположим, что эта высокоскоростная сетка встраивается в существующие структуры мозга в момент их образования, при развитии эмбриона. Это предполагает:

– эксперименты на эмбрионах животных. Я не стал бы ожидать каких бы то ни было успехов УИ в первые годы таких исследований, но доступ развивающегося мозга к сложной имитации нейроструктуры может быть очень интересен для тех, кто занимается развитием мозга эмбриона. В долгосрочной перспективе такие эксперименты могут дать животных с дополнительными органами чувств и интересными интеллектуальными способностями.