Аналитика

Техно-… versus био-…

⇣ Содержание
Мы, люди, не выделяемся среди других животных в плане скорости, силы, ловкости, защиты, и, в большинстве случаев, им уступаем. У нас гораздо меньше вкусовых, обонятельных, тактильных рецепторов, обилием которых может похвастаться не один другой вид. Зрение и слух работают только в определенно заданных ограниченных диапазонах. Мало того, наша печень по сравнению с другими млекопитающими (кроме обезьян и морских свинок) не вырабатывает витамин C, соответственно, его нужно постоянно добывать и восполнять в организме. Так что же позволило нам стать "царями", каким особенным арсеналом для выживания нас наградила природа? Ответ очевиден — развитым мозгом. Ведь, по существу, животных мы оцениваем по уровню интеллекта. А что такое мозг, если объяснять суть простыми обычными словами? Это мощный вычислительный биологический механизм, получающий информацию с различных источников: датчиков-рецепторов, способный к ее анализу и обработке, имеющий память. На данный момент мы подходим к тому временному этапу, когда именно с нашей помощью рождаются более совершенные системы, чем мы, называть их можно по-разному: роботами, компьютерами, машинами с искусственным интеллектом и т.п. — в любом случае подразумеваются совершенные механизмы. Изначально компьютеры, которые выполняют функцию мозга в технике, были предназначены для вычислений, но постепенно человек наделил их более совершенными алгоритмами, и это развитие идет дальше. Множество ученых сходится в том, что на приобретение роботами мозга уровня муравьиного должно потратиться несколько десятилетий, хотя суждений множество, как и самих подходов, существует мнение, что уровня муравьиного искусственный разум достиг. В любом случае, техника развивается намного быстрее, чем биологические эволюционные процессы, мало того, она экономит очень много времени на обучении. Например, человек, рождаясь ребенком, тратит на это самое обучение часть жизни, а потом продвигает науку дальше. Компьютерам это не нужно, поскольку все программы, изобретенные ранее, априори закладываются в них сразу. Не секрет, что научно-технический прогресс избавил человечество от рабовладельческого строя, что, на самом деле, произошло совсем недавно, например, в России чуть менее 150 лет назад. Техника заменила людей во многих сферах их деятельности, а также не секрет, что сейчас мы создаем более совершенный подвид, который с определенной долей вероятности может придти на замену нашему. Спорное заявление? Давайте рассмотрим данную тему.

Распознавание… образов

Тут мы как раз рассмотрим не распознавание изображений, о котором пишут очень много, а распознавание образов, и позже вы поймете, почему введено такое разграничение. В качестве примера возьмем обычное дерево.
Распознавание образов
Человек, глядя на него, может без особых проблем определить, во-первых, что это дерево, во-вторых, узнать его породу, в-третьих, примерный возраст и сезонное состояние. Сможет ли это с такой легкостью сделать робот? Ведь каждое дерево имеет свою индивидуальную форму ствола, веток (их количество), высоту и т.п. У человека при распознавании этого объекта имеется некий образ, в рамках которого содержится множество данных, полученных как в процессе обучения, так и реального общения с данными природными формами.
Распознавание… образов
А робот сможет отличить дерево от столба, или от здания неподалеку? Вопрос спорный. Но достаточно решаемый. У роботов это может происходить по-другому, очевидны два пути:
  • Чисто технический. Многие понимают, что робот «обвешивается» множеством датчиков, по результатам данных с которых производит собственный анализ, выводы могут быть неоднозначными.
  • «Очеловечивающий». На самом деле, человек может поделиться с роботами/компьютерами не только алгоритмическими моделями своего мышления, но и «собственной памятью», научить их образному и ассоциативному мышлению.
Второй вариант выглядит наиболее перспективным, с той точки зрения, что таким образом достаточно легко создать самообучающийся искусственный интеллект. То есть, именно этот момент, вернее, его практическое отсутствие, является сдерживающим фактором для развития технического разума, и заставляет его пока полностью зависеть от людей. Данный вопрос очень многогранен, и зачастую имеет и философский окрас. Можно ли заменить все присущее человеку математикой и точными науками, а если да, то зачем это делать? И стоит ли играть с такой «опасной игрушкой»? Но на самом деле, без робототехники остановится и наше развитие. Например, мы не сможем совершенствовать производственные процессы, в том числе и производства пищи, осваивать и оптимизировать для жизни новые территории, справляться со многими природными катаклизмами, или хотя бы предупреждать их, увеличивать продолжительность человеческой жизни, гарантировать ее большую безопасность и так далее. Для всего этого необходимо наращивать разум наших технических помощников, то есть, как говорится, есть глобальная философия, а есть и реальная практика и жизненные необходимости. Понятно, что это дело нужное. Но с чего стартовать? Достаточно интересный подход к происходящему можно увидеть у Robotic Life Group в MIT Media Lab, которые поставили за основу новую философскую концепцию в своих разработках: роботы не должны быть похожи на собак, кошек или людей, у них должна быть собственная внешность. Другими словами, это отдельный формирующийся подвид. А начинать нужно с того, чтобы как минимум заставить робота понимать человеческую речь, так как ее понимаем мы, и заставить общаться на равных. Возможно ли это? Был такой весьма разносторонний ученый Жан Батист Жозеф Фурье, который помимо своих основополагающих для современной науки математических открытий занимался различными интересными вещами, и, например, при Наполеоне был губернатором Нижнего Египта.
ученый Жан Батист Жозеф Фурье
Именно тогда Фурье поставил перед собой задачу расшифровать древнеегипетские иероглифы, что ему не удалось. Ученый отметил бесперспективность данного направления, заявив, что лингвистика не подвластна математическому анализу. Как показало время, он оказался не прав, поскольку его ученик опроверг сказанное, выпустив грамматику древнеегипетского языка. То есть, на язык математики и других точных наук можно перевести очень многое из «человеческого».

Практические опыты

Перед тем как перейти к конкретным описаниям существующих моделей, позволим себе разобраться немного внутри происходящего, провести демонстрационные опыты. И их описание может натолкнуть вас на определенные полезные мысли. Приступим… Мозг робота — компьютер, от этого и будем отталкиваться. В принципе, проведенные опыты может проделать и развить дальше любой студент технического вуза, склонный к программированию. За основу исследования возьмем утверждение, что чтобы компьютер понимал человеческую речь, необходимо преобразовать ее до уровня понятных (!) машине основ. Что компьютер может, говоря грубо, «осязать», воспринимать как нечто вещественное? Очевидно, что информацию, поток поступающих данных. Подключили видеокамеру, он может сказать: «Я вижу», микрофон — «Я слышу». Для опыта использовались бинарные (двуцветные) изображения, на которых располагались простейшие буквы А, Б, В, Г, Д, Е, О и т.п. Изначально ваш покорный слуга хотел использовать видеокамеру и карточки с буквами, чтобы компьютер смог их угадывать, но все полученные изображения с видеокамеры потом все равно преобразуются в некий графический файл в бинарном представлении, после чего анализируются. То есть, мы упростили все до использования бинарных файлов изначально и видеокамеру не использовали.
В итоге нами самостоятельно была написана программа-алгоритм, с помощью которой в бинарном изображении можно было угадать некую букву. Сделать это оказалось не так сложно, хотя сам алгоритм описать все-таки стоит. Для каждой из букв была составлена определенная математическая модель, которая хранила в себе информацию об их структуре, могла ее масштабировать, менять угол наклона, пропорции и т.п. В результате, чем лучшим было соответствие модели и представленной на картинке буквы (там считаются проценты по пяти критериям соответствия), тем большая вероятность того, что это и есть та или иная буква.
Дальше пошли опыты с образным мышлением. Мы сделали бинарные картинки с различными фигурами и т.п., и заставили компьютер анализировать, делать так, чтобы он выдавал фразы типа: «Эта фигура похожа на букву А». Так, например, программа прокомментировала изображения треугольника и елки. То есть, как вы понимаете, опыт, на самом деле, очень простой, например, на его практическую реализацию у нас ушло чуть меньше трех дней и неделю «продумки» до этого. Но суть сводится к тому, что образное мышление компьютерному мозгу подвластно. В данном случае ваш покорный слуга начал с букв, хотя, конечно, лучше бы было принимать за базис обычные геометрические фигуры. Теперь вспомним, что подразумевает само слово «анализ». В переводе древнегреческого, а, на самом деле, хоть латинские/греческие термины и считаются современными научными, в древности они обозначали очень простые и очевидные вещи, analysis — это разложение или расчленение. Другими словами, любой сложный объект можно разложить на ряд простых, то есть провести его анализ. Это относится и к описанному выше опыту. Заставив компьютер определять простые геометрические фигуры на уровне сопоставления с имеющимися математическими образами, можно переходить по нарастающей и на более сложные объекты. И проводить их комплексное образное сравнение с тем, что имеется (заложено) в базе. На основе подобных решений можно сделать «очеловечивание» искусственного разума, объяснить ему на простом уровне суть множества понятий и слов, обозначений предметов. А данный пример продемонстрировал, как это можно сделать на старте (один из вариантов). Теперь перейдем к реальным разработкам-2007 и начнем, пожалуй, с…

…Domo от MIT

Domo от MIT
Это самая свежая разработка из стана Массачусетского Технологического Института. Среди невоенных роботов это одно из самых мощных решений. Для реализации множества уникальных функций Domo используется 12 компьютеров. Domo имеет собственную уникальную внешность, что, как подчеркивалось ранее, является философской идеей MIT, хотя глаза — это видеокамеры, руки — это сложные механические манипуляторы со специальной системой из чувствительных элементов.
Domo
Например, перед тем как взять какой-либо предмет, робот анализирует его форму, думает, каким образом это лучше сделать, чтобы не уронить, а сами чувствительные элементы функционируют таким образом, чтобы «руки» при захвате не повреждали предмет. Domo может управляться голосом, определять месторасположение некоторых объектов, например, книжной полки, то есть, на самом деле, он может ставить туда книги по просьбе. Также достаточно интересной функцией является определение месторасположения лица человека, в направлении которого робот фокусирует взгляд.
Domo
Domo является прототипом для последующих поколений домашних гуманоидов-помощников, и, скорее всего, не выйдет в серийный выпуск. Ему нужно многому научиться, в том числе и разговорному общению с человеком. Но начало положено.

RoCo от Robotic Life Group (MIT Media Lab)

Это другая, не менее интересная разработка, созданная в стенах MIT. Продемонстрирована широкой публике она была 9-11 марта на International Conference on Human-Robot Interaction (Международная Конференция, посвященная взаимодействию робота и человека). На счету Robotic Life Group, руководимой весьма незаурядным ученым Синтией Бризил (Cynthia Breazeal), имеется множество популярных разработок, которые наши читатели наверняка видели в научно-популярных фильмах, в том числе и по Discovery Channel.
Эти механизмы являются узкоспециализированными и созданы в рамках программы «Общительные роботы» (The Sociable Robots). Речь идет, конечно, об игрушке Leonardo и робо-голове Kismet.
робо-головa Kismet
игрушкa Leonardo
игрушкa Leonardo
Хотя этим деятельность подразделения не ограничивается, поскольку среди их разработок вы можете встретить и робо-полипы, и робо-игрушку в виде плюшевого мишки, которая реагирует на прикосновения и т.п.
робо-полипы
плюшевый мишка
То есть, в любом случае подразумевается что-то из области взаимного общения различных форм: биологической и технической. RoCo (аббревиатура от A Robotic Computer) имеет внешность… обычного компьютера с ЖКИ-монитором. Только ЖК-дисплей выступает в роли своеобразного лица, механическая подставка для него — шеи, которая может двигаться с некоторыми степенями свободы, а управление этими движениями возлагается на плечи компьютера. Интерактивность общения проявляется в реакции системы на позы и движения человека, сидящего напротив монитора.
RoCo
Был проведен ряд тестов, в которых выяснялось оптимальное расположение монитора относительно человека, решающего на компьютере сложные головоломки, в результате чего определилась некоторая зависимость между усидчивостью, расположенностью к принятию правильных решений и месторасположением дисплея. Итоги тестов планируется применять в педагогике.
RoCo
Помимо прочего, RoCo может анализировать позу человека, и в случае, если она (эта поза) вредна для здоровья, компьютер начинает мотать «головой» из стороны в сторону, тем самым, давая понять, что в таком варианте работать он отказывается. И хотя, данная функция была запрограммирована человеком, Синтия Бризил сделала очень интересный вывод, что компьютер все-таки может манипулировать нами, сказав фразу: «Они в действительности могут нажимать наши кнопки». Интересное заявление неординарного человека.
RoCo
В любом случае мы говорим о появлении нового подвида, который в скорости займет свое место и в природной иерархии. Зарождение произошло, сейчас идет этап становления, обретения разума.

Следующая страница →
 
⇣ Содержание
Если Вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
⇣ Комментарии
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥