Долгосрочная цель Numenta – максимальное распространение наших технологий. Поэтому мы строим платформу общего назначения, инструментарий для создания конкретных приложений. Кроме того, мы документируем как саму технологию, так и математический аппарат, на котором она построена. И надеюсь, что через несколько лет с этой платформой будут работать тысячи людей. Мы собираемся сделать инструментарий доступным для исследователей, которые смогут брать наш код и экспериментировать с ним.
Если говорить о деньгах, то наш бизнес можно назвать продажей лицензий. Мы будем продавать наши разработки, чтобы на их основе партнеры могли создавать полезные и интересные приложения. Но главная наша задача – дальнейшее развитие самой технологии, поэтому мы стараемся сформировать сообщество людей, которые могли бы улучшить нашу платформу.
Немного похоже на Linux…
– Лучше давайте вспомним, как все было устроено полвека назад. Люди начали делать первые цифровые компьютеры. Эти медлительные громадины создавались усилиями многих людей. Мы сейчас в похожей ситуации – у нас есть понимание неких общих принципов, однако нам предстоит справиться с множеством назойливых мелочей.
Рано или поздно потребуется новое железо, новые чипы памяти (наша система очень требовательна к ней). Конечно, мы можем использовать обычную компьютерную память – и вынуждены сегодня поступать именно так, – но это не самое эффективное решение. То же касается и процессоров. Поэтому нам потребуются не только ученые или программисты, но и производители микросхем.
Если вам кажется, что наша модель работы похожа на Linux, – пускай. Но я думаю, что происходящее гораздо больше напоминает создание первых компьютеров. Мы создаем новый тип компьютера – пока на том железе, что нам доступно, а со временем – на том, которые мы построим.
Разумеется, мы не смогли удержаться и спросили у Джеффа Хокинса, что он думает о перспективах рынка КПК. По словам Джеффа, в ближайшие несколько лет рынок карманных компьютеров (и без того чувствующий себя неважно) окончательно придет в упадок. Однако никакой трагедии в этом нет, потому что закат КПК будет вызван растущей популярностью смартфонов и коммуникаторов самых разных мастей – так что пользователи не потеряют, а скорее приобретут. Ну и компании-производители, конечно, тоже не останутся внакладе. Что придет на смену смартфонам? Что будет следующим killer application в мобильной связи? Джефф говорит, что у него есть некоторые предположение, но делиться он ими пока ни с кем не собирается, потому что компания Хокинса (уже третья, после Numenta и Palm) как раз сейчас работает в этом направлении
ТЕМА НОМЕРА: Вторжение электронных словарей
Автор: Владимир Гуриев
Я уверен, что через пятьдесят лет станет возможным программировать работу машин с емкостью памяти около 106 так, чтобы они могли играть в имитацию настолько успешно, что шансы среднего человека установить присутствие машины через пять минут после того, как он начнет задавать вопросы, не поднимались бы выше 70%. Первоначальный вопрос «могут ли машины мыслить?» я считаю слишком неосмысленным, чтобы он заслуживал рассмотрения. Тем не менее я убежден, что к концу нашего века употребление слов и мнения, разделяемые большинством образованных людей, изменятся настолько, что можно будет говорить о мыслящих машинах, не боясь, что тебя поймут неправильно.
И в книге, и в интервью Джефф Хокинc ясно дает понять, кто здесь д’Артаньян. Естественно, что создатель новой теории считает все остальные подходы ошибочными – а оппонентам в общем-то и крыть нечем, поскольку успехи разработчиков ИИ по части разработки собственно машин с интеллектом очень и очень скромны. Однако наполеоновским планам компании Numenta угрожает не только то, что Хокинc может ошибаться, но и отсутствие ответа на главный вопрос ИИ: а можно ли в принципе создать хоть сколько-нибудь «разумный» компьютер.
Знаменитое эссе Алана Тьюринга, отрывок из которого вынесен в эпиграф, называется «Может ли Машина мыслить?»[Собственно, оригинальная статья называется «Compu-ting machinery and intelligence». А название «Can the Machine think?» было дано одной из посмертных републикаций, откуда перекочевало в классический русский перевод], но сам ученый отверг столь нечеткую формулировку, предложив использовать в качестве критерия разумности машины процедуру, которую позднее назвали тестом Тьюринга. Если машина сможет убедительно имитировать человеческие реакции, значит, ее можно считать мыслящей, и точка. Тьюринг не пытался ответить на вопрос, могут ли компьютеры обладать независимым сознанием, но нигде не отрицал это в явном виде. Больше того, из приведенных в конце статьи реплик на возражения оппонентов слегка пристрастный читатель вполне может заключить, что Тьюринг вовсе не исключал такой возможности, но, похоже, считал преждевременным ее обсуждение[Очень неплохой комментарий к обсуждаемой статье Тьюринга можно найти на plato.stanford.edu/entries/turing-test].
Тем не менее именно этот некорректный вопрос о сознании машин не давал покоя как разработчикам систем ИИ, так и поначалу восторженным, а потом все более разочарованным наблюдателям. Неосторожные заявления самих разработчиков и усилия фантастов, сформировавших в общественном сознании человекоподобный образ машинного интеллекта, привели к ожиданиям, которые наука не могла и, в конечном счете, не смогла удовлетворить. А в начале 1980-х гг. выяснилось, что и с тестом Тьюринга, пройти который должен каждый уважающий себя машинный интеллект, тоже не все так просто.
В 1980 году в журнале The Behavioral and Brain Sciences была опубликована статья «Разум, мозг и программы» («Minds, Brains, and Programs») американского философа Джона Серля (John Searle). Серль был не первым, кто задумался о том, могут ли современные подходы вообще привести к созданию разумных машин, но ему первому удалось придумать красивую и наглядную модель, бросающую тень на святой Грааль разработчиков ИИ.
«Представьте себе, – писал Серль, – что я нахожусь в комнате с корзинами, заполненными табличками с китайскими иероглифами. Я не знаю китайский. Для меня все эти иероглифы в буквальном смысле китайская грамота. Но у меня есть подробная инструкция на английском языке, описывающая взаимосвязи между этими символами. Мне не нужно понимать значение китайских иероглифов, чтобы производить с ними действия, описанные в инструкции.
Вне этой комнаты находится группа людей, понимающих китайский. Они передают мне таблички с иероглифами, я же на основании инструкции отдаю им другие таблички с иероглифами. Этих людей можно назвать «программистами», меня – «компьютером», а корзины с табличками – «базой данных». Переданные мне таблички назовем «вопросами», переданные мною – «ответами».
А теперь представьте, что инструкция составлена таким образом, что мои «ответы» неотличимы от тех, которые бы дал человек, свободно владеющий китайским. В этом случае я прохожу тест Тьюринга. Однако мы-то с вами знаем, что я не понимаю китайский язык и никогда не смогу его выучить таким способом, потому что не существует способа, с помощью которого я мог бы понять значение этих иероглифов»[Цитируется по более поздней публикации «Is The Brain’s Mind a Computer Program?», опубликованной в Scientific American в январе 1990 года. Интересно, что эта статья тоже начинается с привычного вопроса: «Может ли машина мыслить?» В ней Серль отвечает на многочисленные возражения оппонентов и уточняет – точнее, ужесточает – свою точку зрения, отрицая принципиальную возможность создания работающей (то есть мыслящей) программной модели человеческого мозга].