Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Человек против машины




Читайте также:
  1. B. Медленно действующие противоревматоидные средства
  2. Gt; во-вторых, когнитивной оценкой (cognitive appraisal), которую человек дает событию, требующему разрешения.
  3. II. Выберите слово, противоположное по значению данному.
  4. II. Мероприятия, выполняемые при появлении опасности радиоактивного заражения (после применения противником ядерного оружия или радиационной аварии).
  5. III. Лист регистрации противопролежневых мероприятий
  6. L-формы бактерий, их особенности и роль в патологии человека. Факторы, способствующие образованию L-форм. Микоплазмы и заболевания, вызываемые ими.
  7. Lamblia intestinalis и лямблиоз человека.
  8. Quot;Поколения" прав человека
  9. RПротивопоказания и предосторожности для проведения тромболизиса
  10. Trypanosoma cruzi и болезнь Чагаса человека.

 

Однажды мне довелось помериться мыслями с роботом — принять участие в интеллектуальном состязании с машиной Томазо Поджо (Tomaso Poggio) из MIT. Роботы не способны распознавать простые образы, как это делаем мы, но Поджо сумел создать компьютерную программу, которая может потягаться по скорости с человеком в одной достаточно специфической области: в «мгновенном распознавании». Речь идет об уникальной способности человека мгновенно, даже не сознавая того, узнать объект. (Мгновенное распознавание играло важную роль в эволюции человека — ведь у наших предков была лишь доля секунды на то, чтобы обнаружить притаившегося в кустах тигра, а осознать и обдумать этот факт можно было и потом.) Первое время робот Поджо стабильно набирал в особом визуальном тесте больше баллов, чем человек-участник.

Состязание между мной и машиной выглядело очень просто. Я садился в кресло и некоторое время вглядывался в обычный компьютерный экран. Затем на экране на долю секунды мелькала картинка, а я должен был как можно быстрее нажать одну из двух кнопок — показать, вижу я на картинке какое-нибудь животное или нет. Решение нужно было принимать как можно быстрее — не дожидаясь восприятия картинки сознанием. Компьютер должен был принять по той же картинке аналогичное решение.

Стыдно признаться, но после множества тестов результаты машины и мои оказались примерно одинаковыми. Но иногда машина работала значительно лучше и оставляла меня далеко позади. Я проиграл компьютеру. (Единственным утешением было то, что, как мне сказали, компьютер дает правильный ответ в 82% случаев, а человек в среднем лишь в 80%.)

Ключ к успеху программы Поджо в том, что в ней использованы уроки матери-природы. Многие ученые только сейчас начинают понимать истинность утверждения «Колесо уже изобретено, почему бы не скопировать его?». Приведем пример.

Обычно робот, глядя на картинку, пытается разложить ее на элементы и представить как совокупность линий, кругов, квадратов и других геометрических форм. А вот робот Поджо действует иначе.

Человек, глядя на картинку, сначала воспринимает контуры объектов, затем детали внутри каждого объекта, затем оттенки внутри деталей и т.д. Таким образом, мы как бы расщепляем изображение на множество слоев. Компьютер, обработав один слой изображения, объединяет его со следующим и включает в общую картину. Так, шаг за шагом, слой за слоем, он имитирует иерархическую обработку изображения, которую использует наш мозг. (Программе Поджо недоступны невероятные возможности распознавания образов, которые мы с вами воспринимаем как нечто само собой разумеющееся, — трехмерная визуализация, распознавание тысяч объектов под самыми разными углами и т.д., — но все же нельзя не признать, что это серьезное достижение.)



Позже мне довелось увидеть в действии оба подхода к созданию ИИ. Сначала я побывал в Центре искусственного интеллекта Стэнфордского университета и встретился с роботом STAIR (Stanford artificial intelligence robot), созданным на базе традиционного подхода. STAIR — робот ростом около 120 см с огромной механической рукой на шарнирах. Этой рукой робот может брать со стола предметы. Кроме того, STAIR мобилен и может самостоятельно передвигаться по офису или жилищу. У него есть 3D-камера, которая фокусируется на объекте и подает в компьютер его трехмерное изображение, при помощи которого механическая рука может правильно захватить объект. Вообще, роботы научились брать объекты еще в 1960-х гг., и вскоре такие роботы появились на автомобильных заводах Детройта.



Но внешность обманчива. STAIR способен на большее. В него, в отличие от детройтских роботов, не заложен жесткий сценарий. Он действует сам по себе. Если вы, к примеру, попросите робота взять апельсин, то он проанализирует лежащие на столе предметы, сравнит их с тысячами изображений, заранее заложенных в его память, узнает апельсин и поднимет его со стола своей механической рукой. Кроме того, он способен идентифицировать предмет более точно, если возьмет в руку и будет поворачивать и рассматривать со всех сторон.

Чтобы проверить возможности STAIR, я перемешал предметы на столе и посмотрел, как робот будет действовать. STAIR корректно проанализировал новое расположение предметов, протянул руку и взял то, что я попросил. Создатели этого робота ставят перед собой цель научить его свободно передвигаться в доме или офисе, брать различные предметы, взаимодействовать с различными объектами и инструментами и даже разговаривать с людьми на упрощенном языке. Если это удастся, робот будет способен выполнять практически все функции, которые выполняет в офисе мальчик на побегушках. STAIR — образец подхода «сверху вниз»: все его действия запрограммированы от начала и до конца. (Хотя STAIR может распознавать предметы под разными углами, но количество предметов, которые он вообще способен распознать, пока ограничено. Окажись такой робот на улице в окружении случайных объектов, он будет мгновенно парализован.)

Позже у меня появилась возможность посетить Нью-Йоркский университет, где Янн ЛеКун (Yann LeCun) экспериментирует с совершенно другим созданием. Его робот носит имя LAGR (Learning applied to ground robots — обучение в приложении к наземным роботам) и представляет собой образец подхода «снизу вверх»: ему приходится учиться всему с нуля, натыкаясь на самые разные предметы. LAGR — робот размером с маленький гольф-мобильчик, оборудованный двумя цветными стереокамерами; он постоянно сканирует ландшафт и распознает встречающиеся предметы. После этого он начинает двигаться среди этих предметов, старательно их объезжая и узнавая что-то новое с каждым проездом. Робот оборудован GPS-приемником и имеет два инфракрасных датчика, способные засекать предметы на его пути. Он содержит три мощных процессора Pentium и подсоединен к гигабитной сети Ethernet. Мы с роботом отправились гулять по близлежащему парку, где LAGR учился объезжать возникающие на его пути помехи. Каждый раз, проходя маршрут, он приобретал новую сноровку и учился лучше обходить препятствия.



Между LAGR и STAIR есть очень важное различие, состоящее в том, что LAGR специально разработан для самообучения. Каждый раз, наталкиваясь на какое-то препятствие, он объезжает вокруг этого объекта и учится узнавать и миновать его, чтобы в следующий раз не натолкнуться. Если в памяти STAIR хранятся изображения тысяч предметов, то в памяти LAGR нет практически никаких изображений; вместо этого робот создает как бы мысленную карту всех встреченных препятствий и на каждом проходе обновляет и уточняет ее. В отличие от автомобиля-робота, который жестко запрограммирован и движется по маршруту, заранее проложенному для него при помощи системы GPS, LAGR движется совершенно самостоятельно, без всяких указаний со стороны человека. Вы говорите ему, куда двигаться, и он пускается в путь. Со временем подобных роботов можно будет обнаружить на Марсе, на поле боя и в наших жилищах.

Энтузиазм и энергия этих исследователей произвели на меня сильное впечатление. Сами они глубоко убеждены, что закладывают основы искусственного интеллекта и что когда-нибудь результаты их работы вызовут в обществе глобальные изменения, которые человечество сегодня только начинает осознавать. Но взгляд со стороны позволил мне увидеть, как далеко им еще до успеха. Даже тараканы способны распознавать предметы и учиться обходить их. Мы же пока находимся на той стадии, когда даже самые примитивные из созданий матери-природы способны победить в состязании с нашими самыми умными роботами.

 


Дата добавления: 2014-10-31; просмотров: 7; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.009 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты