Впихнуть весь этот функционал в iPad 2 удалось благодаря значительным переменам, произошедшим в последние десятилетия: из аналогового мира в цифровой перекочевали такие сенсорные устройства, как микрофоны, камеры и акселерометры. По сути, они стали компьютерными чипами. И, соответственно, их развитие подчинилось закону Мура.
Цифровые устройства для записи звука использовались уже в 1960-е годы, а в 1975-м один инженер из компании Eastman Kodak сконструировал первую современную цифровую камеру.[78] Первые устройства такого рода были дорогими и неуклюжими, однако их качество быстро улучшалось, а цены падали. Первая цифровая однообъективная зеркальная фотокамера компании Kodak, DCS 100 на момент выхода на рынок в 1991 году стоила около 13 000 долларов; она обладала максимальным разрешением в 1,3 мегапикселя и хранила изображения на отдельном диске весом около 4,5 кг, который пользователю приходилось носить в сумке на плече. Однако количество пикселей в расчете на доллар стоимости цифровой камеры удваивалось почти каждый год (это явление известно под названием «закона Хэнди» – в честь работника австралийского офиса Kodak Барри Хэнди), а сами камеры и аксессуары становились со временем, в согласии с экспоненциальным законом, меньше, легче, дешевле и лучше.[79] Цифровые сенсоры улучшились настолько, что Apple через 20 лет после появления DCS 100 добавила в iPad 2 две крошечные камеры, способные снимать фото и видео. А когда компания на следующий же год представила новую модель iPad, разрешение задней камеры улучшилось более чем в 7 раз.
Глаза машины
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] 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.
78
Thomas Fine, “The Dawn of Commercial Digital Recording”, ARSC Journal 39 (Spring 2008): 1–17; Jurrien Raif, “Steven Sasson named to CE Hall of Fame”, Let’s Go Digital, 18 сентября 2007 г., http://www.letsgodigital.org/en/16859/ce-hall-of-fame/.
79
“Hendy’s Law”, Nida Javed, 7 декабря 2012 г., http://prezi.com/v-rooknipogx/hendys-law/.
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.