Страница 8 из 18
Другой важный прорыв связан с материаловедением – появилась возможность изготавливать роботов из принципиально новых материалов. Теперь больше не обязательна броня алюминиевого корпуса, ставшая визитной карточкой C-3PO или R2-D2. Тела сегодняшних роботов можно делать из силикона или даже из шелковой нити, и эти материалы придают им до жути естественный вид. Появление крайне гибких компонентов, таких как воздушные мышцы (распределяющие питание по трубкам, в которых содержится воздух под давлением), электроактивные полимеры (которые изменяют размер и форму робота, когда их стимулируют электрическим полем) и феррожидкости (коротко говоря, магнитные жидкости, которые помогают сделать движения более человекоподобными), приводит к созданию роботов, в которых вы, возможно, даже не заметите ничего «искусственного» – почти как киборг в исполнении Арнольда Шварценеггера в «Терминаторе». Электронная имитация гусеницы, разработанная исследователями Университета Тафта для выполнения таких разнообразных задач, как обнаружение противопехотных мин или диагностика заболеваний, даже подвержена биологическому разложению – прямо как мы с вами.
Кроме того, роботы еще никогда не бывали столь огромными и одновременно столь миниатюрными, как сегодня. Нанороботы, которые пока еще находятся на ранних стадиях разработок, обещают будущее, в котором автономные машины в масштабе 10-9 метров (это гораздо, гораздо мельче песчинки) смогут диагностировать и лечить заболевания человека на клеточном уровне. На другом конце спектра – крупнейший в мире ходячий робот немецкого производства: огнедышащий дракон длиной 15 метров, весящий 11 тонн и содержащий более 80 литров искусственной крови. Пока что он участвует в одном из немецких народных фестивалей.
Новые достижения не замедлят последовать. Не одно только правительство Японии выделяет на робототехнику все больше ресурсов. Президент Обама запустил в 2011 году Национальную робототехническую инициативу, призванную стимулировать разработку роботов для автоматизации промышленности, помощи пожилым, а также для военных целей. Программа, которая контролируется Национальным научным фондом, заключила контрактов более чем на 100 миллионов долларов. Франция также запустила подобную программу, пообещав 126,9 миллиона долларов на то, чтобы развить собственную индустрию и догнать Германию. Швеция выделила миллионы на финансирование физических и юридических лиц посредством премий за достижения в сфере инноваций, таких как учрежденная в 2011 году «Роботдален» («Долина роботов»).
Частный сектор вкладывает в дело все больше и больше средств. В декабре 2013 года фирма Google приобрела Boston Dynamics – ведущую робототехническую компанию, имеющую контракты с Пентагоном. Также она купила компанию DeepMind, которая была основана в Лондоне вундеркиндом Демисом Хассабисом и тоже занимается искусственным интеллектом. В детстве Хассабис завоевал второе место в мировом рейтинге шахматистов в возрасте до 14 лет, а когда он получал докторскую степень по когнитивной неврологии, журнал Science назвал его новую биологическую теорию работы воображения и памяти в головном мозге одним из десяти самых важных научных прорывов года. Демис и его коллеги в DeepMind фактически создали компьютерный эквивалент зрительно-двигательной координации – в робототехнике еще никто и никогда такого не добивался. Демис показал мне, что научил свои компьютеры играть в старые видеоигры на приставке «Атари 2600» так же, как в них играют люди, – глядя на экран и корректируя собственные действия посредством нейронных процессов, реагирующих на манипуляции противника. Он научил компьютеры думать примерно так же, как это делают люди. А теперь Google, купивший DeepMind за полмиллиарда долларов, применяет ее опыт в области машинного обучения и нейросистем к алгоритмам, которые разрабатывает, отвоевывая свою нишу в робототехнике.
Большинство частных исследований и разработок в области робототехники ведется в крупных компаниях (например Google, Toyota и Honda), но объемы венчурного финансирования робототехники растут с огромной скоростью. Всего за три года они увеличились почти вдвое – со 160 миллионов долларов в 2011 году до 341 миллиона в 2014-м. За первый же год инвестирования Grishin Robotics, фонд посевных инвестиций, управляющий 25 млн долларов, подверг аудиту более 600 стартапов, прежде чем выбрать восемь из них, которые сегодня и находятся в его портфеле. Новый израильский венчурный фонд Singulariteam быстро направил два транша по 100 миллионов долларов каждый на развитие робототехники и искусственного интеллекта на ранних стадиях. Привлекательность для инвесторов очевидна: рынок потребительских роботов в 2017 году может составить 390 миллиардов долларов, а промышленных – 40 миллиардов к 2020-му.
Поскольку технологии продолжают совершенствоваться, в настоящее время ведутся споры о том, насколько радикально преобразят человеческую жизнь высокотехничные роботы и превзойдут ли они нас в конечном счете. Одна из точек зрения такова, что это неизбежно; другая заключается в том, что они не могут с нами соперничать; третья – что человек и машина могли бы слиться воедино. В робототехническом сообществе будущее технологии тесно связано с понятием сингулярности – теоретической точки во времени, когда искусственный интеллект сравнится с человеческим или превзойдет его. Если случится последнее, то, конечно, совершенно неясно, какими будут отношения роботов и людей. (Во вселенной Терминатора после достижения сингулярности обладающая самосознанием компьютерная система принимает решение уничтожить человечество.) Сторонники сингулярности считают, что инвестиции в робототехнику благоприятно повлияют не только на годовой баланс корпораций – они коренным образом улучшат благосостояние людей, позволив нам вычеркнуть из своей жизни рутинные задачи и заменять больные или стареющие части тела. Мнения технологического сообщества о том, хороша или плоха сингулярность, глубоко разнятся, – один лагерь полагает, что она будет способствовать улучшению человеческой жизни, а другой, столь же обширный, считает, что она повлечет за собою мрачное будущее, в котором люди станут рабами машин.
Но достижима ли сингулярность на самом деле?
Те, кто считает, что это так, указывают на несколько ключевых факторов. Во-первых, они утверждают, что действие закона Мура, который гласит, что вычислительная мощность чипа будет удваиваться каждые два года, пока что не показывает признаков замедления. Закон Мура в такой же степени относится к транзисторам и технологиям, которые управляют роботами, как и к компьютерам. Добавить к этому стремительный прогресс в машинном обучении, анализе данных и облачной робототехнике, и становится ясно, что сфера ИТ будет все так же быстро совершенствоваться. Те, кто выступает за сингулярность, расходятся лишь в том, когда она будет достигнута. Математик Вернор Виндж предсказывает, что это произойдет к 2023 году; футуролог Рэй Курцвейл говорит о 2045-м. Но вопрос, определяющий всю суть сингулярности, таков: существует ли предел тому, насколько могут продвинуться технологии?
Те, кто отрицает возможность сингулярности, называют несколько причин. Прорыв в программном обеспечении, необходимый для достижения сингулярности, требует детального понимания человеческого мозга, но наше относительное невежество касательно базовой нейронной структуры мозга препятствует развитию программного обеспечения. Более того, в то время как слабый искусственный интеллект, который позволяет роботам разве лишь специализироваться на конкретной функции, развивается в настоящее время по экспоненте, мощный искусственный интеллект, позволяющий демонстрировать подлинно человеческие интеллектуальные решения, развивается крайне медленно и только линейно. Хотя изобретения, подобные компьютеру «Уотсон» (разработанный IBM компьютер победил чемпионов «Своей игры» Кена Дженнингса и Брэда Раттера), очень интересны, но ученым необходимо более глубоко познать человеческий мозг, прежде чем машине удастся добиться большего, чем победа в телевикторине. Ведь «Уотсон» не «думал» в привычном человеку смысле – его работа заключалась, по сути, в обработке обширной базы данных с помощью очень эффективной поисковой системы. Как объясняет робототехник и профессор Калифорнийского университета в Беркли Кен Голдберг, «роботы будут становиться все более и более человекоподобными. Но разрыв между людьми и роботами никуда не денется – он настолько велик, что в обозримом будущем его не преодолеть».