А что дальше? Можно ли научить автомат «видеть», а главное, «распознавать» большее число объектов? Можно ли научить его распознавать буквы и цифры? Отличать грузовик от киоска? Кошку от собаки?
Над этим работают. Для этой цели также пытаются приспособить вычислительную машину. Мы теперь можем сравнительно легко представить себе, чем нужно ее оснастить, чтобы она приобрела свойство «видеть» объекты внешнего мира и уметь их «распознавать».
Прежде всего необходимо оснастить ее устройством «зрения», собирающим информацию. Нужно надлежащим образом организовать ее внутренний мир — устройства, обрабатывающие полученную информацию и запоминающие результаты этой обработки, организовать его так, чтобы он правильно отражал ту микроскопическую частицу необъятно богатого внешнего мира, для распознавания которой машина предназначается; наконец, нужно научить ее умению сопоставлять собираемую информацию с информацией, составляющей ее внутренний мир.
Первые такие попытки уже сделаны. Около десяти лет назад американский ученый Франк Розенблат выдвинул идею создания устройства, обладающего свойством обучаться распознавать изображения. Модель этого устройства он назвал персептроном, произведя это название от английского слова «perceive» — воспринимать, осознавать. Его модель обучалась распознавать буквы, помещенные перед ее «глазом», образованным набором из 400 фотоэлементов.
После того как ей по 15–20 раз показали каждую букву и внесли поправки в ее «внутренний мир», образовавшийся в результате показов, она успешно различала в дальнейшем все те буквы, различению которых была обучена.
Сделан шаг, первый шаг к автоматизации еще одной, казавшейся чисто человеческой функции — распознавания образов. Большой ли это шаг и насколько быстро пойдет дело дальше?
На этот вопрос сегодня нельзя найти ответа. И вот почему.
…Вы идете по улице и в густой толпе прохожих встречаете знакомое лицо. Вы точно помните, что этого человека видели и знаете. Правда, вы его встречали всего несколько раз, это было не на улице, а в доме; он был одет по-другому, без головного убора; и все-таки вы его знаете! Знакомое лицо!
Тысячи людей идут вам навстречу. Тысячи лиц, выражения которых непрерывно меняются то в процессе беседы со спутником, то при разглядывании витрин и других прохожих. Они мелькают перед вами, сменяя одно другое.
Не кажется ли чудом, что буквально в мгновение ока вам удается в этих условиях осуществить такой сложный акт распознавания? И какими скудными данными вы для этого располагаете! Ведь идущего навстречу прохожего вы видите только в фас! Вы можете рассмотреть за время, которым располагаете, лишь очень мало подробностей! И, однако, вам их хватает, чтобы, только увидев, через долю секунды широко улыбнуться и, протягивая руки, сказать: «Ба-а! Сколько лет, сколько зим!»
Каков механизм распознавания? Когда речь идет о том, чтобы отличить букву «а» от буквы «б» или найти нечто общее в буквах «а», написанных разными людьми, тогда еще удается найти важные, в частности, геометрические признаки, свойственные этому и только этому образу. А в более сложных случаях, о которых шла речь выше, как обстоит дело?
Ребенок, еще не научившись ходить, уже узнает знакомые лица и безошибочно реагирует на их появление. Как он научается решать задачу неизмеримо более сложную, чем задача отличить грузовик от киоска, кошку от собаки?
Он научается распознавать образы и, в частности, цифры задолго до того, как начинает понимать, как с ними надо оперировать.
У автоматов дело обстоит прямо противоположным образом. Они уже превосходно умеют оперировать любыми числами, но пока еще не умеют различать и «понимать» цифры в их обычном написании.
Опять все то же противоречие между «технологическим процессом» понимания у человека и технологическим процессом «понимания» у автомата.
Учитывая сложность проблемы, следует признать, что персептрон — гигантский шаг вперед, хотя этот автомат невозможно пока обучить распознавать не только текст, но хотя бы отдельные слоги. Но работа продолжается. Причем далеко не всегда надо, чтобы автомат различал и понимал такую сложную вещь, как текст. Очень важно было бы иметь автомат, умеющий различать, например, геометрические образы, пятна и объекты различной конфигурации.
Автоматическая рука, оснащенная таким персептроном, могла бы по заданию собирать кубики, отличая их от цилиндрических или плоских объектов, отличая одни изделия от других.
Но пока на полках местá, которые могли бы занять такие автоматы, пустуют.
Представьте себе, что по полу детской комнаты движутся несколько механических собак и черепах из породы тех, что «породили» Уолтер и его последователи. Движутся они сравнительно медленно, и ребенку, без всякого сомнения, можно поручить собрать одну за другой, например, только черепах и сложить в коробку. Приглядевшись, он быстро поймет законы движения «животных» и без особой спешки выполнит задание. После некоторой тренировки он даже может догадаться облегчить свою задачу: например, будет не гоняться за ними, а выбирать подходящие места, чтобы встретить их на пути.
И еще одна картинка из жизни. На площадке детского садика гуляет старшая группа. Слово «гуляет» не очень правильно отражает то, что происходит в действительности. Два-три десятка шести-семилетних сорванцов мечутся по площадке во всех направлениях друг за другом и навстречу, убегая, догоняя, обгоняя, мгновенно останавливаясь и снова кидаясь бежать. Иногда происходят столкновения, раздается рев, но игра, как правило, заканчивается благополучно.
Ребенок, собирающий кубики, взаимодействует с неподвижным, статическим внешним миром. С неподвижным внешним миром взаимодействует рука Эрнста. Все изменения, которые происходят в этом мире, являются результатом ее и только ее деятельности; изменяется число кубиков на полу, изменяется содержание коробки. Прекращается ее деятельность — прекращаются изменения внешнего мира.
Ребенок, собирающий механических черепах, взаимодействует уже с подвижным, динамическим миром. Действует этот мир сравнительно просто, и если возможная скорость передвижения ребенка соизмерима со скоростью механических животных, то результат их взаимодействия всегда можно предсказать: черепахи будут в коробке. Теперь изменения во внешнем мире происходят в значительной мере не только в результате действия ребенка, и все же ребенок легко осваивает «поведение» этого мира.
В более сложную ситуацию ребенок попадает на детской площадке. Здесь свойства окружающего его внешнего мира понять и оценить несоизмеримо труднее. Тактике ребенка противостоит тактика внешнего мира, на состояние которого ему очень трудно влиять. Он вынужден быстро ориентироваться, лавировать, мгновенно принимать решения и менять их. Каким-то образом он научается действовать в таком «неудобном» мире.
Рука Эрнста, даже оснащенная персептроном, будет практически беспомощна, если ей поручить собрать механических черепах. Персептрон воспринимает статический мир, и движение черепах его совершенно дезориентирует. Ну и, конечно, вообще не может быть речи, чтобы он с какой-либо надеждой на успех мог принять участие в игре в «салки».
Те из верхних полок этажерки, где должны располагаться автоматы, обладающие свойством «разумно» взаимодействовать с динамическим внешним миром, пока пусты, абсолютно пусты. Там нет еще ни одной модели или макета, не говоря уже о работоспособных автоматах.
И точно так же абсолютно пусты самые верхние полки, где приготовлено место для автоматов, способных «жить» и работать в совсем неудобном мире, обладающем не только динамическими свойствами, но еще и способном ориентироваться, выбирать и менять тактику, мыслить и принимать решения.
Эти полки пока «населены» только некими мифическими автоматами, порожденными воображением фантастов или некомпетентностью некоторых популяризаторов, выдающих воображаемое за существующее, желаемое за действительное.
Поэтому, дорогой читатель, если ты молод и любишь технику, то не расстраивайся оттого, что сейчас якобы в технике уже все сделано. Сделано, конечно, очень много, но еще больше осталось. Дружный мир автоматов остро нуждается в пополнении. На полках нашей этажерки еще много свободного места.
Нуждается в непрерывном пополнении и семья ученых, инженеров, техников, рабочих, мыслью и трудом которых растет мир автоматов.
К оживленному перекрестку на большой скорости движется автомобиль. В кабине спокойно беседуют пассажиры. Водитель следит за сигналами регулировщика или светофора, следит за машинами, движущимися впереди, сзади, слева и справа. Одновременно он участвует в беседе, вступает в спор. Он не только следит, думает, беседует — он действует. Окружающий его внешний мир чрезвычайно сложен, стратегия и тактика этого мира слагаются из стратегий и тактик десятков машин и сотен людей. Он быстро ориентируется в этом мире, принимает решения, безошибочно действует в самых сложных ситуациях.
Можно ли себе представить автомат за рулем автомашины, движущейся по оживленной улице? Не некоего Ирапожиса, который неизвестно как устроен и действует? Вы теперь сами можете решить этот вопрос. Вы приблизительно знаете, как обстоит дело на этажерке автоматов.
Пока нет автомата, могущего сесть за руль автомобиля, обычного автомобиля, который должен двигаться по обычной улице. Мы подчеркиваем — по обычной улице. Не по трубе метрополитена и не в пустынном воздушном океане, а там, где машину окружает неудобный внешний мир.
Но вы теперь знаете, что бессмысленна даже сама задача создания такого автомата. Она ведь сильно смахивает на попытку построить паровоз с «ногами», механического музыканта с руками, похожими на настоящие, на попытку в точности скопировать и воспроизвести с помощью технического устройства технологический процесс, выполняемый живым существом. История техники еще и еще раз убеждает в том, что такие попытки кончаются безуспешно. И этот вывод мало зависит от того, какие из полок на этажерке автоматов еще не заполнены.