Эндрю Макафи - Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий

Закон Мура работает для развития процессоров, памяти, сенсоров и многих других элементов компьютерного оборудования (заметным исключением являются батареи, рабочие показатели которых не улучшились по экспоненте, поскольку, в сущности, они представляют собой химические устройства, а не цифровые). Однако согласно этому закону вычислительные устройства становятся не только быстрее, дешевле, меньше по размеру и легче. Они также начинают делать прежде недоступные вещи.

Исследователи искусственного интеллекта уже давно увлекались (чтобы не сказать – были одержимы) проблемой одновременной локализации и картографирования ( simul-taneous localization and mapping, SLAM ). Это процесс создания ментальной карты незнакомого здания непосредственно в момент, когда вы перемещаетесь по нему – где находятся двери? а лестницы? обо что тут можно споткнуться? – и отслеживания, в каком месте здания вы находитесь (что позволяет найти путь к выходу). У подавляющего большинства людей процессы SLAM происходят при минимальном участии сознания. Однако научить этому машину было значительно сложнее.

Исследователи много думали о том, какими сенсорами снабдить робота (камерами? лазерами? сонарами?) и каким образом интерпретировать массу данных, которые он передает, однако прогресс в этой работе был достаточно медленным. В одном из обзоров работы в этом направлении, сделанном в 2008 году, утверждалось, что SLAM «представляет собой одну из фундаментальных проблем робототехники… [однако] нам представляется, что почти все нынешние подходы неспособны привести к созданию достаточно точных карт для обширных территорий, в основном из-за увеличения стоимости вычислений и роста уровня погрешности, что в случае расширения сценария делает работу невозможной». [80] Josep Aulinas et al., “The SlAM Problem: A Survey”, in Proceedings of the 2008 Conference on Artificial Intelligence Research and Development: Proceedings of the 11th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence (Amsterdam: IoS Press, 2008), стр. 363–371, http://dl.acm.org/citation.cfm?id=1566899.1566949. Если говорить коротко, то основные проблемы, мешавшие развитию машинного SLAM , заключались в том, что было невозможно быстро собрать данные о достаточно большой территории и немедленно обработать их. Точнее, было невозможно – до тех пор, пока всего через два года после публикации этого обзора на рынке не появился новый гаджет для видеоигр стоимостью 150 долларов.

В ноябре 2010 года Microsoft впервые предложила в качестве дополнения к игровой платформе Xbox сенсорное устройство Kinect , которое могло отслеживать движения двух активных игроков, сканируя при этом движения примерно 20 суставов. Если один игрок становился перед другим, устройство самостоятельно оценивало скрытые от него движения второго игрока и сразу же находило все его суставы, как только он вновь оказывался на виду. Kinect мог также распознавать лица, голоса и жесты в самых разных условиях освещенности и при разном уровне шума. Достигалось это с помощью цифровых сенсоров, внешнего микрофона (способного находить источник звука лучше, чем встроенный микрофон), стандартной видеокамеры и системы глубинного восприятия, умевшей одновременно и излучать, и принимать сигнал в инфракрасном спектре. Несколько встроенных процессоров и огромное количество проприетарных программ позволяли конвертировать данные, поступавшие с этих сенсоров, в информацию, которую могли бы использовать разработчики игр. [81] Dylan McGrath, “Teardown: Kinect has Processor After All”, EE Times, 15 ноября 2010 г., http://www.eetimes.com/electronics-news/4210757/Teardown – kinecthas-processor-after-all. На момент выхода продукта на рынок все эти возможности были упакованы в устройство высотой 10 см и шириной менее 30 см, которое продавалось в рознице за 149,99 доллара.

В течение 60 дней после выпуска продукта было продано более 8 миллионов устройств Kinect (намного больше, чем айфонов или айпадов). В настоящее время Kinect удерживает рекорд «Книги Гиннеса» как самое быстро продаваемое компьютерное устройство на потребительском рынке. [82] “Microsoft Kinect Sales Top 10 million, Set New Guinness World Record”, Mashable, 9 марта 2011 г., http://mashable.com/2011/03/09/kinect-10-million/ (по состоянию на 26 июня 2013 г.). Поначалу семейство Kinect позволяло играть в дартс, заниматься физическими упражнениями, гулять по виртуальным улицам и произносить заклинания на манер Гарри Поттера. [83] “Xbox Kinect’s Game launch lineup revealed”, Mashable, 18 октября 2010 г., http://mashable.com/2010/10/18/kinect-launch-games/ (по состоянию на 26 июня 2013 г.). Однако система была способна на большее. В августе 2011 года на конференции SIGGRAPH (специальной группы по графическим и интерактивным методам Ассоциации вычислительных устройств) в Ванкувере команда сотрудников Microsoft и ученых использовала Kinect , чтобы наконец-то решить одну из самых сложных проблем в области роботехники.