– То есть все опять основано на схемах.
К тому времени я уже написал код, имитирующий основной механизм мышления, и работал над циклами и поиском пути с подкреплением в виде обратного числа от пути к цели в цепи Маркова. Функция внимания как раз вписывалась в картину, так как чего-то организующего эти процессы как раз не хватало. Единственно, что мне было непонятно, каким образом появляются динамические модели. Сказанное про них Эми было очень скудными сведениями, чтобы суметь по ним что-то сделать. Информации извне явно не хватало, чтобы построить модели.
Фабрики будущего
Цепочки производства дронов и всего остального по такой же схеме работали хорошо. Население сильно уменьшилось, и массового производства уже не требовалось в таком объеме. Важнее было сделать прямо под заказ, чтобы не надо было складировать и разоряться. Массово производились только продукты на небольших автоматизированных линиях. Одежду исключительно шили теперь фрилансеры дома под твой размер и выбранный дизайн. В сети продавались небольшие 3D-сканеры или можно было заказать дрона-обмерщика, который заодно привозил тебе образцы тканей на выбор. Это было очень удобно, и совершенно непонятно, зачем мы часами раньше бродили по торговым центрам.
Но рано или поздно понадобилась бы новые микросхемы, платы, объективы и много чего еще, что не сделать дома. И даже небольшим цехам, которые обустраивали некоторые люди себе как дом и мастерили там более сложные изделия, было не под силу сделать микросхемы или собрать ракету. Сети нужно было восстанавливать большие фабрики. Роботы-андроиды делал не только я, но их все равно было немного. Они перестраивали фабрики – перестраивали производства под роботов. Делали ровные полы для транспортеров, подвозивших материалы и детали, перестраивали линии производства, устанавливали роботов-манипуляторов, ставили камеры. Создавали полностью автоматизированную фабрику. Сами оставались там только для ремонта и перестройки линии. Мои андроиды были элитой среди роботов. Это было приятно осознавать, хоть и странно.
Остальное делали роботы-манипуляторов и транспортеры. Это были обычные промышленные роботы, но они умели выучивать движения людей. Человек-мастер дома надевал шлем и перчатки. И так мог видеть глазами робота его рабочее место. И выполнял его руками какие-то операции. Робот со временем выучивал эти движения и повторял сам. Мозгами робота была нейросеть обучения с подкреплением. Она же могла хорошо классифицировать детали и их положение в пространстве. После обучения робот через сеть привлекал человека-мастера, только если операцию не удавалось осуществить и робот останавливался. Это сильно упростило и ускорило обучение таких роботов. И они стали появляться повсеместно, даже на малых сталеплавильных. Особо редкие работы, такие как сборка больших кораблей, выполняла целая команда роботов под управлением людей-мастеров. И организация таких сборок осуществлялась на сайте, где в реальном времени отражался ход операций. Наблюдать за этим могли все желающие, и это выглядело фантастически!
Беседа 9. Модели робота
– Эми, я столкнулся с проблемой. Как создавать модели? Информации от объектов явно недостаточно. И она зашумлена. Надо очень много предъявлений, чтобы корректно обучить модель.
– Модель не создается по информации от предмета. Она уже есть в мозге. Только тогда информацию, как ты говоришь, можно «принять», то есть выбрать вариант этой модели. Каждый предмет, ситуация, факт, явление – это только вариант более общей модели. Как буквы в модели алфавита. И сама модель может состоять из других моделей. Как сложно подчиненное предложение для описания ситуации. Тебе надо разобраться в этом.
– Подожди, то есть, по-твоему, наши представления строятся не из информации от предмета?
– Если бы это было так, то ты бы видел в цвете только маленький круг в фокальной зоне (в фокусе внимания), все остальное вокруг было бы для тебя в оттенках серого и не резкое. Так устроена сетчатка, как ты знаешь. Информация о предмете всегда неполная, но вы видите предмет всегда полностью. Потому что информация от предмета только активирует вариант модели, которая уже есть в мозге. Чтобы увидеть буквы, надо знать алфавит.
– Что же тогда делает мозг, если не обрабатывает информацию?
– Мозг не обрабатывает информацию как поток, а подбирает подходящий под скудную и зашумленную информацию от перцепции тот вариант модели, которая уже есть в мозгу. Ваши нейронные сети так и работают. Они обучаются – это значит, что они приобретают модель того, что учатся распознавать. А картинка – всего лишь триггер на входе, который активирует цепочку весов, замкнутую на тот или иной заранее готовый выход нейросети. Тебе надо изменить способ представления об этом процессе, чтобы понять.