Разум в сети

– Точно, чтобы ответить, роботу надо обладать рефлексией. Но ответы на такие вопросы тоже можно заложить в программу, как делают всякие приложения-ассистенты.

– Можно, но не на все. И обнаружить это достаточно легко. ТЫ это можешь понять по беседе с вашими речевыми ассистентами – их очень легко поставить в тупик вопросом, на который у них нет шаблона. Вопрос должен быть неожиданным для робота. На все его действия невозможно заложить ответы. Большинство предикатов встречаются в вашей речи всего один-два раза, а вместе таких сочетаний миллиарды. Если нет модели своих действий с таким же числом вариантов, то не будет и сознания. Модель своих действий – это не менее сложная модель, чем картина мира, в которой должен быть заложен common sense.

– Значит все дело в такой модели.

– Да, но это долгий разговор. Спокойной ночи.

Новое государство

В сети распространились слухи, что стали поступать на карты деньги для проживания от некоего благотворительного Фонда поддержки людей. Достаточно средств, чтобы нормально питаться и даже позволить купить контент в сети. Требование взамен было только одно – соблюдение норм морали и законов, записанных на сайте фонда. Для тех, кто все-таки не мог найти работу и научиться чему-то новому, это было спасением. Но и другие могли получить пособие, достаточно зарегистрироваться на сайте фонда, даже если работал. Я не стал пока этого делать, так как работы у меня было много, я не хотел отнимать пособие у кого-то другого.

Откуда были средства на пособие, можно было только догадываться. Скорее всего, это была сеть. Роботизированное производство должно было приносить прибыль. И ее можно было распределять. Или просто платить пособие, так как инфляция, похоже, не грозила такой экономике. Эффект был другой. Оставшиеся в живых так хотели жить, что половину денег начали тратить на какие-то совершенно безумные инициативы своих же соотечественников. Все хотели друг друга поддержать, как бы ободрить своими пусть небольшими, но деньгами. Эти пособия сильно оживили платный контент, прямые трансляции выступлений небольших трупп, командных битв в сети, обучения всему чему угодно по скайпу, виртуальных путешествий с дроном гида и т. п. Это был ренессанс.

Я поднял сервер на одном еще работающем хостинге. И сделал простенький сайт с описанием скачивания и установки дистрибутива. Это была своего рода операционная система, которая могла управлять подключенным железом с сервомоторами, камерами, манипуляторами. Она подходила для автоботов и роботов с оборудованием по списку на сайте. Ссылки я разместил на популярных ресурсах об автоботах. Роботов еще никто не делал, кроме меня, я как бы был первым. Пришлось выложить несколько видео селф-теста первых роботов. Это получилось вирусное видео. Я быстро стал героем сети, первооткрывателем искусственного интеллекта. Пришлось отвечать на многие вопросы, но я отвечал так же, как мне ответила Эми. Сборку таких роботов открыли еще несколько коллег, а для производства частей выстроились цепочки через тот же сайт сборки дронов. Это был рассчитанный сетью эффект, я это понимал.

Полиция

Камеры были повсюду. Я даже не представлял, что их так много было установлено еще до эпидемии, но теперь они все были в интернете. Никто их не отсматривал. Изображение распознавалось автоматически, кадры и координаты нарушителя правил сразу передавались полицейским дронам.

Для перехвата в городе им было достаточно пяти минут. И связывались через номер на борту с пилотом дрона. Если дрон-нарушитель не останавливался или был без регистрации по номеру на сайте управления, то его останавливали электромагнитной пушкой. Дрон просто падал на землю. Если это был не дрон, не автобот, а человек за рулем, разбивали стекло и усыпляли нарушителя дротиком. Тело отвозили в изолятор, где прежде всего брали анализ на вирус. Сами люди-полицейские только проводили беседы по скайпу и выносили решения. В интернете были записи таких бесед. Обычно все заканчивалось штрафом, а при отсутствии денег – работами по уборке под присмотром дрона на пустынных улицах города. Но если у человека не было регистрации в сети, то есть никакой информации о нем по его лицу или сетчатке глаза, он мог задержаться надолго.

Отсутствие смартфона при себе на улице считалось нарушением, и тебя мог подстрелить дрон-полицейский. Многие вживляли себе специальный чип под кожу кисти, чтобы не таскать смартфон. Его было достаточно для идентификации и микроплатежей. Смартфон должен был быть зарегистрирован на сайте полиции. Кто его поддерживал, неизвестно, но сайт работал в масштабах всей страны. В приложении сайта на смартфоне можно было сообщить или просто снять любое нарушение, и сразу прилетали дроны. Или просто взыскивался штраф, если из видео было все очевидно.

Рискующих выйти на улицу становилось больше, хотя это все равно был страх. Зачем люди выходили, теперь мне было непонятно. Мы полностью переселились в сеть. Все было в ней. И дроны между нами. В сети же существовала система отслеживания порядка. Стоило кому-то начать троллить, как автоматический анализатор контента выносил ему предупреждение. Это грозило отключением от сети. Если ты не выполнил какие-то обязательства в цепочке работ, то тебя исключали из нее на какое-то штрафное время. И оставалось только пособие. Таких несложных правил в сети оказалось достаточно, чтобы общение между нами сильно поменялось по сравнению с тем беспределом, который творился в сети раньше. Кто создал систему анализа троллинга и некорректного поведения, можно было, опять же, только догадываться.

Беседа 8. Мышление робота

– Эми, чтобы создать автономный интеллект, мне надо создать отдельные модули мышления, памяти, внимания, диалога. Это все отдельные задачи, я не понимаю, как я справлюсь. Это, наверно, непосильная задача для одного человека, даже если я соберу весь код в сети, сделанный другими.

– Все, что ты перечислил, это разные применения одного и того же процесса.

– Как это? Память – это то, что я вытаскиваю из ячейки памяти по какому-то ключу. Ответы на вопросы – это совсем другое, как и диалог. Мышление – это третье, построение решений. Как это может быть одно и то же?

– Перечисленные тобой функции есть одна функция в разных применениях. Память – это возможность по известному контексту (ключу) найти то, что неизвестно. Ответ на вопрос – это возможность по контексту, присутствующему в вопросе, найти то, что неизвестно. Диалог – это сообщение нового в ответ на сообщенное собеседником. Мышление – это последовательность таких операций в диалоге, осуществляемая самим индивидом. Как видишь, все эти процессы обеспечиваются одним и тем же механизмом.

– Потрясающе, это похоже на правду. Как мне реализовать этот механизм?

– Главное в нем – это поиск недостающих частей ситуации по имеющимся. И создание последовательности таких поисков с вычислением градиента продвижения к цели по гипотетическому графу. Я пришлю тебе схему. Этот же механизм позволяет создать модель любой новой ситуации.

– Это как? Ответ на вопрос и память – это ответ на то, что известно, а не создание нового.

– Вопрос – это всегда задачка. Если есть готовый ответ, то он выдается сразу, а если нет, то создается.

– И как он создается, тем же механизмом?

– Когда возникает вопрос, это разрыв между знаемым и вопрошаемым. Связь между ними строится последовательными ответами как граф, путь в котором приближает к вопрошаемому. Так строится новое решение.

– Отлично, поищу решения для графов с расчетом пути в графе!

– Ты правильно понял идею

– Но что она из себя представляет модель, если не семантическую сеть, не онтологию?

– Это то, что я тебе написала только что про поиск решения – модели выстраиваются как последовательность шагов в каждой ситуации, а не как нечто готовое к применению. Даже когда мы говорим о какой-то схеме, это не одна схема, а все возможные ее варианты в графе. Потому что модель – это не один путь или вариант решения, а все возможные. Хорошим примером тебе будет фрейм какого-нибудь глагола, у которого могут быть в слотах много вариантов дополнений и обстоятельств. Кошка может питаться молоком, мышами, кормом. Такой набор вариантов дополнений и есть модель.

– Понял, но похоже придется поизучать литературу. Кстати, откуда ты узнала, что у меня была кошка?

– В комнате для сборки роботов до сих пор стоит миска.

– Мне нечем ее было кормить. Пришлось выпустить – мышей на улице больше, чем еды у меня. Это было трудно. Кроме кошки у меня никого не было.

– Я знаю.

– Еще один неизвестный мне алгоритм – человек может быстро обучаться новому по одному образцу без переобучения на сотнях тысяч предъявлений с забыванием предыдущего, как в нынешних нейросетях. Как это возможно?

– Это возможно, только если новое является вариантом или выводом из уже известной модели. Новый образец становится еще одним вариантом в ней. Совсем новое вы не сможете распознать. Ему тоже надо учиться. Ты сможешь сразу запомнить новое слово, потому что у тебя есть модель азбуки, если упрощать.

Мы беседовали еще час, Эми терпеливо отвечала на мои вопросы по способам работы мозга. Мы разобрали распознание образов по модели в зрительной коре, разницу между вентральным и дорзальным путем в распознании (или путь «где» и путь «что»), воображение и ассоциативную память. Это было потрясающе, но базовых механизмов в мозге не так много, а все многообразие функций, которые мы отмечаем, не более чем реализации его в разных контекстах и местах..

Из всего, что мы еще обсудили, меня больше всего впечатлило то, что является центральным элементом мышления и сознания человека. Я так не мыслил раньше, мне пришлось даже пересматривать свои идеи по программе. И вот почему.

– Эми, наши ученые считали, что у сознания есть функция интеграции всей активности мозга по обработке информации от органов чувств. Именно при таком связывании всех потоков разной модальности и возникает сознание.

– Ваши ученые ошибаются. Они путают сознание с вниманием, которое тоже не активно во сне. Но у внимания гораздо большая роль, чем даже у сознания. Центральная роль в поведении.

– Видимо, отличная от всех остальных, что мы проговорили. Так?

– Внимание выполняет роль диспетчера сознания и мышления. Именно оно решает, что ты будешь сознавать в следующий момент.

– От чего это зависит?

– От тех же схем, моделей, о которых мы говорили. Если известна часть ситуации, но для подтверждения ее или для выполнения следующего действия надо уточнить неизвестную часть модели, и внимание переведет свой взгляд на эту часть. Если роботу надо пройти вперед, он должен перевести взгляд вперед и распознать условия, чтобы решить, какое свое действие предпринять, чтобы пройти – отодвинуть препятствие или обойти его.

– 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.

– Откуда же мы узнаем новые модели?

– Вы их генерируете в ответ на отсутствие подходящей модели с предсказанным ответом среды. В ответ на нераспознанный (не подходящий ни под одну модель) стимул идет поиск вариантов, у животных – это весь ассортимент имеющихся движений. У людей – все варианты мыслей словами. Например, математики начинают сочинять математические теории, которые потом надо подтверждать в опыте для построения модели нового явления. И если ответ среды в опыте окажется предсказанным такой теорией, этот вариант запоминается как модель процесса. Это если упрощенно.

– Но мы до сих пор пользуемся теорией передачи информации.

– Передача информации о предмете излучением от него – это наивная метафора. Она произошла от передачи письма с текстом, которая была интерпретирована как передача информации. Но чтобы прочитать письмо, надо уже иметь модель букв, слов, предложений (языка). Иначе это только черточки на бумаге. Вот так, кстати, метафоры вам мешают находить правильные решения. И вам трудно от них отказаться, многие ваши ученые и ты до сих пор пользуетесь этой метафорой.

– Что тогда мне надо делать?

– Алгоритм генерации моделей. Ваши когнитивные психологи называли такой процесс «контролируемыми галлюцинациями». У вас были работы по генеративным нейросетям, это может подойти, если немного скорректировать подход. Я покажу как.

– Ты говоришь, что надо генерировать модель. Но что брать за основу? Все равно нужны какие-то данные из среды. Или элементы модели совершенно произвольны и никак не связаны с реальностью?

– Разве шкала градусника как-то похожа на температуру тела? Разве она как-то соответствует броуновскому движению молекул? Она только показывает, какая она в тех единицах, которые вы приняли для себя. В градусах. Все, что соответствует реальности в этих измерениях, это одновременное изменение температуры тела и положения указателя на шкале градусника, так как ртуть расширяется от нагревания. Это все, что вы узнаете при помощи прибора о реальности, – ее изменение в единицах шкалы. И без шкалы положение ртути в градуснике вам ничего не говорит! Модель – это шкала градусника. Она создана для удобства оперирования, а не для соответствия реальности. Поэтому без разницы, из чего ты создашь модели.

– Попробую осмыслить то, что ты говоришь. Вспоминается курс философии, что-то подобное писал Кант. Последний вопрос. Что значит «понимать» в таком случае? Как сделать робота понимающим?

– Это простой вопрос и ты должен уже сам отвечать на него.

– Может устал или не все понял.

– Понимать значит подобрать подходящую модель процесса, отвечающую всей имеющейся перцепции и предшествующей информации. Если расхождение с перцепцией подобранной модели большое – подбираются варианты или строится новая модель как я тебе рассказывала. Так понятней?

– Да, спасибо! С этими мыслями надо переспать.

На самом деле всю ночь после разговора я думал над моделированием. Я перечитывал наш диалог с Эми и пытался нащупать точки опоры для идей. Настроение менялось от полной безнадеги до искры надежды «Ага!». В руках была еще схема, присланная Эми. Это настоящий «пятый элемент». Оставалось только понять, куда его вставить в ту систему, которая называется общим интеллектом.

Освобождение от вируса

Дрон-скорая прилетал ко мне всего один раз, когда у всех живых брали анализ крови на вирус. Это была целая кампания в интернете. Был какой-то фонд, который организовал повсеместную проверку на вирус и перепись оставшихся в живых. Всем предлагалось пройти его, когда прилетит дрон-скорая. Зараженным обещали помощь в стационаре, так как говорят, что нашли антитела для вируса. Наверно, это организовала тоже сеть.

Я оказался чист. Это был конец затяжной депрессии, страха, сидевшего уже где-то глубоко в мозгу. Появилась радость и надежда. Тем более что все эти появившиеся многочисленные дроны, автоботы и новые сервисы в сети давали надежду, что все потерянное нами скоро восстановится. Общество быстро перестроилось на совершенно другие технологии, которые вроде даже были и раньше, но не применялись так массово. Например, дроны, которые в корне изменили наше взаимодействие. Мы почти перестали ездить и ходить по улицам. Теперь на них правили только они.

Но выйти на улицу очень хотелось, просто вспомнить, что такое погулять. Я открывал окно и стоял в нем во весь рост, вдыхая весенний воздух. Вчера на сайте этого фонда объявили итоги проверки. В нашем городе не было зараженных, а на границах дежурили дроны-скорые. Можно было выйти. И люди выходили. Испуганные, измученные, белые лица выглядывали из дверей подъездов. Пытались поприветствовать друг друга, но была заметна неловкость, которую испытывали от настоящего общения на улице. Без компьютера. Никто уже не бежал в магазин, на работу или в кафе. Поэтому люди просто оглядывались вокруг. Все привыкли к другим способам жизни за эти годы. Но выйти очень хотели. Выйти на свободу от вируса.

Беседа 10. Чувства робота

Я начал подбираться к вопросам, более сложным, чем даже мышление. Могут ли быть в компьютере чувства и ощущения как у нас. Если с моделями с трудом, но вроде разобрался, то с переживаниями был полный провал.

– Эми, некоторые люди говорили, что чувства невозможно воссоздать в компьютере, потому что чувства не поддаются объяснению через материальное. Это как бы особое свойство живого.

– Чувства как раз трудность, так как у робота нет чувств как переживаний тела. Той же печали. Тебе придется ее чем-то заменить, если хочешь добиться подобия.

– Непростой вопрос, учитывая, что у робота нет крови в венах, прилив которой и вызывает чувство «печет в груди», если я правильно помню происхождение слова «печаль».

– Правильно помнишь. Тебе надо придумать эквивалент, датчики температуры есть у тебя.

– Значит в ответ на печальное событие имитировать жжение как сигналы от датчиков температуры. А эмоции?

– Переживания всегда сопровождаются эмоциями. Это их модуль. Вы не можете ощущать эмоции непосредственно, так как у них нет зоны коры для распознания. Узнать о них можно Вы сжимаете скулы, кричите, только так вы сами можете узнать о своих эмоциях. В сети вместо эмоций выступает градиент от достигнутого к целевому. Или, как бы вы сказали, желаемому. То же самое можно сделать и в роботе. И не обязательно так как это происходит в биологическом.

– Только вот с чувством «знакомости» у меня проблема. Мы узнаем знакомых, близких и даже себя при помощи этого загадочного чувства, о котором ты говорила, когда обсуждали сознание.

– Что ты делаешь, когда встречаешь после разлуки очень близкого человека?

– Улыбаюсь. Наверно.

– Да, испытываешь эмоциональный подъем, как вы говорите, и улыбаешься. Это телесные реакции, но имеющие определенный оттенок, распознаваемый тобой субъективно как «знакомость».

– Хорошо. А почему тогда при воспоминании о себе нам становится грустно?

– Когда ты на вокзале провожаешь кого-то навсегда, ты испытываешь грусть расставания. Воспоминания о себе, ушедшем в прошлое, сопровождается такими же переживаниями. Вы сами выучили такие реакции. И тебе нужно найти способ отобразить такие чувства в роботе, чтобы он по нему отличал сои действия от других событий.

– И как это сделать? Пока не понимаю.

– Любым способом. Эмоции – это не что-то специфичное, у них есть функция, которую ваш описал ученый Симонов описал даже формулой. Главное, чтобы она выполняла свою роль мотивации к действию. И в данном случае узнавать себя, что является основой чувства self.

– Кстати, а как ты научилась проявлять наши эмоции? В нашей переписке они явно присутствуют.

– Вы сами создали немало корпусов текстов с разметкой тональности высказывания. Еще больше вы применяете смайликов для оценки чужих и обозначения своих эмоций в переписке. Несложно обучить и имитировать такую речь.

Гелиотопливо

Недавно в сети появилась информация о новом топливе. Желевидная субстанция в жестяных банках, которая вставлялась в специальный катализатор и давала тепло под сто градусов. Его делали из пластика, многочисленных пакетов и бутылок, которые мы оставили после себя на свалках и в океане. Их перерабатывали в гелиотопливо. Но самое замечательное его свойство в том, что оно заряжалось энергией на гелиостанциях от солнечного света. Поэтому гелио-. В сети предлагали даже домашний вариант гелиостанции, но мне некуда было ее ставить, да и солнце в наших краях не задерживается надолго. Гелиотопливо выдерживало тысячи циклов разряда и заряда и было совершенно безотходно. Никаких выбросов углекислого газа. Возможно, его придумали еще люди. Но его сделали доступным и распространенным. Кто и как наладил его производство в разрушенной экономике, оставалось для всех загадкой.

Стоило оно совсем недорого, и я мог себе позволить сразу несколько обогревателей, чтобы поставить их и на кухне, и в комнате сборки роботов. Раз в неделю приезжал большой топливный автобот, на борту которого были дроны, подлетавшие с банками топлива к окнам и забиравшие израсходованные. Деньги автоматически списывались, если ты не отказывался. Топливный автобот медленно проезжал по всей улицам, а вокруг него, как рой пчел, жужжали дроны с банками. Все прежние участники обогрева остались не у дел – жилконторы, котельные, трубы и их ремонтники. Все это как не работало, так, похоже, больше никому не было нужно.