Наука в фильмах 3.0: "Бегущий по лезвию 2049".
Почти уже месяц в кинотеатрах идет сиквел культового фильма «Бегущий по лезвию». Фанатам пришлось долго ждать продолжения, но, видимо, еще дольше им придется ждать, когда технологии выйдут на уровень, достаточный для создания репликантов.
Действие первого фильма разворачивается в 2019 году, а второго - 30 лет спустя. Хотя события фильмов происходят не в столь отдаленном будущем, технология создания репликантов потрясающе сложна для сегодняшнего уровня развития. Эти андроиды выглядят как люди, они двигаются, говорят и ведут себя неотличимо от человека; они запрограммированы действовать автономно, и обладают самосознанием.
Для создания репликанта в реальной жизни нужно успешно пройти 5 ступеней:
- Создать искусственный интеллект, способный сравниться с человеком
- Запрограммировать в нем эмоции и их распознавание
- Создать мягкие, но крепкие мышцы
- Изобрести кожу, способную к заживлению
- Создать руки, которые смогут действовать, как человеческие (основная сложность в том, что машина обычно запрограммирована на один алгоритм действий, а человеческие руки могут действовать совершенно по-разному. Например, почистить яйцо для робота, который создан для сборки деталей на конвейере, будет крайне сложной задачей. Кроме того, такая работа требует многозадачности: понять, что нужно делать; оценить силу воздействия; задействовать нужные "мышцы"; умение действовать деликатно и т.д.).
Конечно, с момента выхода первого фильма в 1982 году наша наука существенно продвинулась в области создания искусственного интеллекта и в робототехнике. И все же мы все так же далеки от создания подобного репликанта, как и 35 лет назад. Десятилетия были потрачены на создание нейронных сетей, связи этих систем похожи на связи в мозге человека, что позволяет обучать компьютер. И хотя пока компьютер не может действовать в точности как мозг, все же он обучается, что раньше казалось невозможным.
В 1997 году компьютер DeepBlue обыграл тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Машина могла обрабатывать около 200 миллионов возможных ходов в секунду и показала, что компьютер может принимать сложные и стратегические решения на основе имеющейся у него базы данных. В 2011 году другой компьютер Watson взялся за более сложную задачу: он сыграл с людьми в Jeopardy! (российский аналог: «Своя игра») и смог обыграть двух действующих чемпионов. Его «мозг» стал более сложным по сравнению с DeepBlue, он понимал вопросы, обращенные к нему на натуральном языке, а не на машинном. В 2016 ИИ, названный AlphaGo обыграл человека в го, которая считается едва ли не самой сложной стратегической игрой, придуманной человечеством. Причем, мастером в этом деле AlphaGo стал «просмотрев» миллионы партий и задействовав два пути: оценка текущего состояния в игре и определение следующего хода.
Сейчас нейронные сети берутся и за более сложные задачи: сочиняют песни, создают образы динозавров из цветов и пишут продолжение «Игры престолов».
В научной фантастике крайне редко объясняют, как был достигнут результат, но можно точно сказать, что разместить нейронную сеть в теле, подобном человеческому, а также дать ей возможность чувствовать и учитывать социальные воздействия затребует невероятного количества данных. Чтобы обработать всю эту информацию, нам потребуются такие мощности ИИ, к которым мы даже близко не стоим.
Нейронную сеть можно научить выполнению отдельных, относительно легких задач, но требовать от них одновременно говорить, распознавать объекты, принимать решения, двигать конечностями – это пока чересчур! Кроме того, в фильме репликанты подбирают правильную интонацию, распознают эмоции собеседника, могут пить виски, их тела наполнены жидкостью, внешне похожей на кровь, они умирают от нехватки воздуха, только созданы они искусственно.
С телом репликанта тоже пока не все гладко. Да, мы существенно продвинулись в создании роботов, но пока их нельзя спутать с реальным человеком даже в темноте и со спины. Основная проблема, как считают специалисты – это то, что в производстве используются твердые материалы. Тела людей и животных состоят, в основном, из мягких тканей, и это дает им дополнительные возможности. Недавно в университете Columbia в Нью-Йорке разработали мягкую «мышцу» для робота и распечатали ее на 3D принтере. Сделанный из синтетических материалов привод - гибкий, приводится в действие электричеством и примерно в 15 раз сильнее человеческой мышцы.
Однако, создатели технологии признают, что пока все, что связано с движением этих "мышц" - это большая проблема и одна из слабейших сторон в этом направлении. Активно идут разработки и в области создания искусственной кожи для роботов, но пока мы все же не видим конечных результатов. Есть некоторые достижения в создании самозаживляющейся кожи, но пока восстановиться она может только единожды. Кроме того, пока нельзя обеспечить ее сохранность в течение жизненного цикла: при движениях репликанта она будет изнашиваться. Неплохое решение было предложено в фильме "Терминатор": просто робот, "упакованный" в живую ткань.
Профессор Ход Липсон уверен, что роботы на данном этапе просто не могут справиться с неструктурированной, в их понимании, средой нашей реальной жизни. Еще один сложный вопрос - это снабжение энергией. В научно-фантастических фильмах этот вопрос обходят стороной, но репликанты крайне подвижны, стремительны в своих движениях, а пока нет никаких идей, как питать их в течение долгого времени при таком расходе энергии.
Профессор Липсон не может предсказывать будущее, но исходя из научных данных, он убежден, что мы очень близки к ИИ человеческого уровня развития, но вот создание подобного тела может потребовать еще сотню лет.
