Всем добрый день. Добро пожаловать в Музей компьютерной истории. Я его директор, Джон Ховард, и я рад, что вы сегодня пришли.

Я рад поприветствовать вас на этом очень интересном дневном собрании.

Нам очень повезло. У нас в гостях сегодня ведущий мыслитель. Не только мыслитель, но и исполнитель, который толкает компьютерные технологии вперёд,

вице-президент технического отдела Intel, глава их лаборатории и старший научный сотрудник,

он работает над улучшением работы компьютеров всю свою карьеру. Он знаменит хотя бы своим отделом компьютерной энергии. В девяностых

этот отдел первым достиг терафлопа. Сегодня он делает для Intel очень важную работу, не только улучшая и исследуя работу компьютеров,

но и делает её доступной для потребительских технологий, для электроники, и Intel продолжает продвигаться в этой области. Сегодня он обсудит с нами

очень провокационный вопрос - "человек и машины". Их слияние, распространение, человеческие поступки

и другие футуристические вопросы. Также с ним в неформальной беседе это обсудит Кейт Грин,

редактор раздела информационных технологий в журнале MIT Technology Review.

Прошу их подняться на сцену, чтобы они могли побеседовать. На ваших сиденьях есть карточки для вопросов. Если возникнут вопросы - запишите их,

мы соберём их, и у вас будет возможность задать Джастину интересный вопрос о нашем будущем.

Прошу подняться на сцену Кейт Грин и Джастина Ретнера.

- Здравствуйте, Джастин. - Здравствуйте, Кейт.

- Как ваши дела? - Очень хорошо. Спасибо всем, кто сегодня пришёл. Я очень ждала этой беседы.

Я прямо дрожала от волнения, когда сюда подходила. Ещё бы, такая неоднозначная тема - человек и машина. Мы поговорим об этом...

недолго, совсем немного. Очень приятно общаться на эту тему с человеком, который неразрывно связан с технологиями,

который говорит о возможностях вот уже 40 лет. Эти возможности

заставляют людей волноваться и переживать, от этого наша беседа станет ещё значительней.

Но начну я, пожалуй, с достаточно простого вопроса. Какие вы определяете уникальные приметы для дальнейшего развития отрасли?

Мне кажется, мы пытаемся упростить общие концепции.

И для этого процесса у меня есть даже 3 определения.

Но всё равно один факт останется общим: интеллект машин приравняется к человеческому.

В этом смысле они уже достаточно сообразительны, чтобы начать создавать себя.

Улучшать себя. И скоро можно будет увидеть быстрое развитие машин, быстрое распространение

- интеллекта у машин. - Когда вы сравниваете интеллекты машин и людей,

как вы их сравниваете? Какие меры используете? Я-то ничего об этом не знаю.

Мы используем в некотором смысле исторические меры.

Если подойти к этому практически, я думаю, что

тут намного больше коммерческих возможностей. Мы думаем, что машины по-настоящему

выполняют множество повседневных заданий. И способны, как минимум...

знаете, выполнять такие простые задания, как опустошение посудомойки,

это, похоже, самое любимое задание для исследователей. Хотя такие простые задания требуют незаурядных возможностей интеллекта.

На первый взгляд всё кажется просто, но машинам нужен план, навигация,

им должно быть, хоть это и странно прозвучит, комфортно работать с людьми.

Знаете, люди непредсказуемы, и люди много чего успевают сделать на пути от текущего местоположения

до посудомойки. Когда вы до неё доходите, то вы оцениваете форму объекта, размеры,

позицию. И чтобы совершать действия

с большой точностью, требуется человеческое управление. Или нужна другая модальность, при которой трудно будет

- повредить объект или переместить его. - И подобные инструменты будут созданы к 2050-му году, да?

Знаете, я не хочу строить такие предположения. Я видел такое, что будет

создано к 2020-му. А уж про 2050...

В прошлом году у нас был юбилей. 40-летие Intel. У нас был подобный разговор.

Многие люди смотрят в прошлое Intel. И я подумал: "ну и ладно, многие смотрят в прошлое.

Почему бы не смотреть в будущее? На ближайшие 40 лет." И уникальность развития стала более чёткой.

Это долгий разговор. Но он был уместен. Он имел смысл,

возможности , реальные возможности для того времени. Мы достигаем того момента истории, когда людям

и машинам будет комфортно вместе. Из-за их интеллекта. И все обсуждения потом свелись к такому ключу: "Хорошо, а что дальше?"

- Появился интерес к будущему. - Вы описали тот сценарий, когда роботы смогут пользоваться посудомойками.

Но мне вот любопытно. Такой сценарий будет происходить кусками. Мы будем видеть отдельные достижения то тут, то там.

А если говорить об уникальных особенностях, то тут подразумевается резкий скачок. Что думаете вы?

Опять-таки, я думаю, пусть это будет моё особое мнение

в нашей дискуссии, что технический прогресс ускоряется.

У большинства людей более линейный взгляд на такие вещи. Знаете, если вглядеться в историю с точки зрения технологического прогресса,

то есть определённые значимые технологические моменты: телефон, телеграф, телевидение.

Кажется, что между ними такое большое расстояние.

Но, мне кажется, это недоработанное предположение. Оно требует комментариев. Вообще-то,

это очень продолжительный прогресс. И с каждым годом он ускоряется.

Если вы спроецируете прогресс на время, вы увидите, что он стал более секторным.

Как правильно говорят, за следующие 100 лет используемый и исследуемый, хотя смотря как используемый прогресс.

В общем, за следующие 100 лет прогресс пройдёт примерно тот же путь, что и за 20 тысяч лет. Всё, что мы знаем о человеческих технологиях,

будет спрогрессировано в 100 лет. Хотя вряд ли мы мы исследуем какой-нибудь музыкальный инструмент возрастом в 35 тысяч лет.

Конечно, может, нас отбросит немного дальше, но в любом случае, прогресс за следующие 100 лет будет равен прогрессу за 20-30 тысяч лет.

Это очень необычно. И если наш прогресс идёт такими шагами,

то мы к нему не готовы.

Это всё равно, что проснуться однажды и увидеть какой-то непонятный свет, голографику,

вот вам и особенности. Пусть немного неожиданные.

Это, можно даже сказать, будет несколько обескураживающе.

Когда я управлял отделом исследования микропроцессоров в Intel, я общался с нашей командой

в Пекине, которая занималась распознаванием речи. У них, в общем-то, неплохо получалось.

И мне стало любопытно, какая связь между микропроцессорами и точностью распознавания речи.

И мне никто не ответил. А потом пропала связь. При разговорах с Пекином она часто пропадала.

Я спрашиваю: "Ребят, вы на проводе?" Они: "Да." Я: "Так какой ответ на мой вопрос?"

Никакой особой связи между микропроцессорами и точностью распознавания речи нет.

Мы уже обсуждали тот факт, что идея роботов была очень популярна тогда, она популярна и сейчас,

но есть некое им присущее ограничение по качеству, к несчастью, это мешает им

достичь человеческой точности в распознавании речи. И это испытание требует

больше заданий, настраиваемых человеком,

лучшего исполнения, которое мы достигнем при использовании ноу-хау в программировании.

Это очень трудное испытание - достичь такого момента. Я уверен, что соответствующее "железо" к тому моменту придумают.

Сейчас нужно исследовать проблему. - Эту проблему, наверно, ещё долго предстоит исследовать.

Очень интересно, что вы упомянули программное обеспечение. Как вы думаете, что выглядит более возможным: улучшить обеспечение,

чтобы сделать более точным распознавание речи?

В чём дело, и правда в программном обеспечении или в недостаточности данных?

Мне кажется, то, что мы наблюдали за последние 10 лет, это основа,

выстроенная вокруг статистических, вероятностных компьютерных техник. Знаете, многие люди

пользуются Google. Ищут информацию. Вот нужно стремиться к такому чёткому вероятностному

и статистическому значению.

Это может быть очевидно, а может и неочевидно. Всё, о чём вы упомянули в своём вопросе,

всё дело в показателях движков распознавания, они стоят за всеми традиционными

поисковыми движками, которые для этого не приспособлены. Движок Google пытается, как и человек,

пытается понять, что имелось в виду. Есть ещё много способов распознавания речи,

и это достаточно сложное задание на восприятие.

Всё это превращается больше в статистику, в данные, в процесс натаскивания машин, если можно так сказать.

И я верю, что мы найдём способ создать машины, которые смогут распознавать речь с человеческой точностью.

Давайте побольше об этом поговорим. Это важно, это, так сказать,

фундамент нашей темы. Сейчас всё, по сравнению с тем, что было 10 лет назад, изменилось.

- А как всё изменилось за 10 лет? Даже за 5 лет?

Если говорить об Intel, то и правда изменилось, изменилось многое.

Если подумать, к примеру, о транзисторах, какими они были и какими стали,

то мы уже однозначно дошли до конца. Если особенно вспомнить те дни, когда

транзисторы были кремниевыми. На них был слой диоксида кремния.

Он был слишком тонким, был большой ток утечки. Мы искали такой дизайн процессора, при котором ток утечки

равен был бы используемому току. И что-то должно измениться.

Если оглянуться на 10, 40 лет назад, всё было невероятно стабильно. Всё шло по правилам,

технология микропроцессоров могла принести транзисторам

просто огромную, огромную славу. А сейчас мы уже не можем продвигать транзисторы дальше.

И это удивительно, я не думал, что мы так быстро доберёмся до конца,

будем думать о том, как перейти от силикона к другим материалам.

Мы ни один месяц не потратили впустую, искали возможности уменьшения потребления энергии.

И такой большой переход от транзисторной архитектуры в такую небольшую щель

прошёл без особого внимания, а скоро появится новая транзисторная архитектура.

Но, разумеется, будет ещё большое количество маленьких изменений,

даже в ближайшие 3-4 года. Потому что это

не самый оптимистичный вариант, это ещё не конец истории.

Транзисторы до сих пор в деле, просто

ненадолго вышли из моды, так? Нам нужно побольше информации, и поточнее.

Расскажите о ближайших 5-10 годах. Чего нам стоит ждать от совмещения машинного и человеческого интеллектов?

Знаете, мы ожидаем, что бюджет транзисторов будет расти и дальше,

это даже предсказывалось ещё много-много лет назад, что означало повышение количества транзисторов.

но ничего не говорилось ни о качестве транзисторов, ни о силе, ни о том, где они будут использоваться.

И мне кажется, мы в будущем предвидим это уменьшение энергии.

И тут всё полностью похоже на три поколения, последнее знает от двух предыдущих много всего.

Как будто история повторяется. Знаете, если бы вы спросили технологов по процессорам Intel

10 лет назад, они бы сказали тоже самое. Просто сейчас нужно как можно больше объектов использовать под одну мощность.

Это не значит, что транзисторы становились быстрее. В каждом транзисторе появилась индивидуальная архитектура,

низкое энергопотребление, выполнение современных задач. Но если одновременно запустить все эти штуки на куске кремния,

у вас будет дисбаланс энергии.

Сейчас мы уже сменили направление поисков от того, что просто улучшать транзисторы: делать их быстрее,

исследовать транзисторы к ослаблению энергетической концепции.

Сделать более чёткое распределение энергии. Но мы пока можем не развиваться в этом направлении, потому как технологии будущего помогут нам перекроить архитектуру транзисторов.

- Какие технологии? - Ну, я думаю,

нужно создавать электронику, которая не тратит электроэнергию.

Это же отличное испытание для тех, кто использует архитектуру К-МОП.

Это будет удобно, практично, и, конечно, пойдёт на пользу производителям энергии.

Придётся менять инфраструктуру, но мы должны уже начать придумывать технику без использования электричества,

и внедрять эффекты квантования.

Другие материалы - например, графен, у которого просто огромный потенциал, мы уже близки к исследованию

карбоновых нанотрубок, и тому подобное. И я думаю,

чем дальше продвигаться в будущее, нужно будет предполагать

отход от электроэнергии. Может, в эти 10 лет, или лет через 15.

Появления эффектов квантования, или смешение элементов с электричеством и без, основанные на них системы.

Но мне кажется, всё равно нас ждёт очень много интересных наблюдений, и не надо слушать скептиков, которые говорят, что всё нестабильно и маловероятно.

А как по-вашему будут выглядеть интерфейсы "человек-компьютер"? Как будут меняться?

Мне кажется, мы узнаем ещё много направлений развития интерфейсов.

Будет много способов различной модальности. Позвольте мне предположить,

что в основном все изменения коснутся осведомлённости. Эти машины

станут гораздо осведомлённее в том, что их окружает, где находятся люди, с которыми надо взаимодействовать, будут понимать,

что им нравится, а что нет. Будут делать всякую рутину. К примеру, календарь того, что сегодня нравится:

поеду ли я в офис, или в аэропорт, или куда ещё. Те решения, которые я принимаю, когда сажусь за автомобиль.

Мне чаще приходится ездить в аэропорт, чем в офис. Мне кажется, то ощущение пространства и времени и объекта взаимодействий,

кстати, это один из первых шагов - создать подобное ощущение, что машины

тоже имеют интеллект. Пару месяцев назад у меня было одно интервью,

и мы тоже говорили на эту тему. И один из журналистов сказал: "Знаете, мой Айфон так и не узнал про меня ничего нового

со дня покупки". Меня очень поразил этот комментарий. Вот он обращается именно к той самой проблеме.

Как рассказать машинам больше о том, кто мы и чем мы занимаемся.

И это будет толкать вперёд развитие интерфейсов.

И это просто здорово. Прошлой осенью у нас была идея,

мы сосредоточились на различных головных уборах, которые могли читать мозговые волны. Я его не испробовал.

- Мне не пришлось. Этим занимались "эксперты". - Как обычно, экспертам всё самое лучшее. Не могу даже представить, как в них тяжело играть.

Но знаете, в университете Вашингтона в Сиэтле мы с местными коллегами работали над

нейронными пучками. Они не могут быть напрямую посажены и направлены в нервных проходящих путях.

Но они могут улучшаться и развиваться. Решение либо в прямой связи с мозгом,

либо в исследовании наших ощущений.

В том, как сделано касание, к примеру, на Айфоне. В других продуктах нужно делать более дружественный для человека интерфейс,

больше различных удобств. Это в скором времени и будет.

- Добавить больше контекстных элементов, да? Нейронные интерфейсы? Простите, пожалуйста. - Спасибо.

Какую роль во всём этом будут играть компьютеры параллельного действия? Как они помогут? Какие проблемы возникают

при их программировании? - Я работал в этой области уже давным-давно.

Мы работали над компьютерными проблемами высокого уровня сложности.

Это было моделирование климата, хранение файлов, материалы по ядерной программе. И тому подобное.

Мы начинали понимать всю значимость энергии.

Мы поняли, что энергия будет продолжать двигать микропроцессоры вперёд. Это было неудобно, это было

очень тяжело. Уровень энергопотребления был чрезмерно высоким.

Поэтому вы видите уменьшение, в частности, появилась другая архитектура

за последние два года. И это в некотором смысле ведёт к возобновлению интереса к компьютерным

технологиям. А сейчас многие привыкли не подпускать их близко. И даже исследователи-академики,

люди, которые работали с компьютерами в 70-80-ые, стали работать в других сферах. Но если это и правда будет одной из фундаментальных

дизайнерских находок, которая приведёт к уменьшению энергопотребления, то нас ждёт

много потенциальных решений. Джон Хеннеси из Стэнфорда сказал:

"Это величайший вызов для компьютеров, компьютерной науки за всю их эру."

Думаю, мы все согласимся, что это играет важную роль. Но для других больших испытаний,

для которых мы создавали инструменты и техники программирования, было много

необычных программистов, чтобы решить проблему.

Во время решения этой задачи появится много хорошо составленных программ.

И будет много интересных разработок. На мой взгляд, ещё нам есть,

что нужно пройти. Intel тоже так думает. И исследования по параллельным компьютерам в Бёркли

и в Иллинойсе пытаются привлечь исследователей академиков к этой проблеме.

От этого прекратились некоторые наши внутренние исследования, которые работали над менее важными задачами.

Думаю, все согласятся, что параллелизм - одна из фундаментальных техник. Но у нас есть проблемы в программировании. И их решение очень важно.

- У вас есть уже какие-нибудь кандидаты на примете? Или рано об этом думать?

Знаете, там много всего разного. Я думаю, что в параллелизме данных

нужны будут языки низкого уровня, как CUDA, OpenCL, чтобы обеспечить

полезное впечатление от механизма параллизации данных.

Intel сейчас работает над инструментами высшего уровня, которые мы называем CT. Для параллельных компьютеров.

Использует векторную технологию, позволяет создавать регулярные и нерегулярные параллельные вычисления.

Что самое интересное, это конец дизайнерской цели, которая как бы

ускоряет генерацию вектора или цель мейнстримовых процессоров. Даже решает проблемы,

сколько пустить на обычный процессор, а сколько на интенсивную векторную

архитектуру. Но, знаете, ещё столько всего только готовится к реализации, о чём я не могу говорить, но

я думаю, что мы определённо движемся

вперёд, когда мы можем смешать более контролируемый параллелизм и параллелизм данных

- и справиться с мелкими деталями в программировании. - А есть ли какие-то проблемы с полосой соединения?

Как сказать. Такое соединение никуда не уйдёт. Нет ещё ничего проще.

Но мы ищем техники с другой системой упаковки данных. Чтобы включить больше памяти,

которая предвидится в ближайшем будущем. Чтобы дополнить комплекс процессора.

И мы ищем интерфейсы с более низким энергопотреблением. Если взглянуть на более содержательные виды памяти, например, DDR, DDR2, DDR3,

может, DDR4, то им требуется очень мало энергии.

И мы ищем помимо этого и оптические способы создания интерфейса от процессора к памяти. Их величина энергопотребления будет меньше,

в основном. В оптическом это особенно заметно, потому что

это более видимый способ упаковки данных. Близкий к процессору. К тому же потребляет мало энергии.

С практической точки зрения это самый лучший дизайн. И оптический вариант с быстрым доступом к памяти в будущем будет

без минусов с электроэнергией. И я думаю, что

оптический вариант, если вспомнить об уникальных особенностях, это одна из тех технологий,

которую мы можем внедрить в те модели, которые будут ускорять дальнейшие процессы.

У нас есть видимые преимущества. Пока фотоны двигаются,

будет отсутствие лимита, если применить это к полосам связи. И если мы сделаем этот переход

по той цене, которую можем позволить, то, думаю, что нас ждёт огромный потенциал.

Какие ещё технологии, на ваш взгляд, как, к примеру, фотонная или отказ от электроэнергии,

повлияют на ключевые особенности будущего?

Знаете, я думаю, что за последние лет шесть мы начали

смотреть, как мы можем продвигать больше технологий

в такую неприхотливую модель. В радио. Это может быть предельно важно.

Знаете, у нас будут роботы, а из них будут исходить... сигналы.

У нас будут миллиарды девайсов, с помощью которых можно будет связываться и общаться.

С помощью радио. Но радио никогда не достигнет таких же успехов и удобств,

каких достигнут элементы вычислений и памяти.

И у Intel появилась необходимость... не знаю, как это лучше сказать...

но мы понимаем, что нам никогда не достичь великолепного аналогового

процесса. Мы можем сделать аналоговые элементы, но это не заложено в наших ДНК.

И мы подумали: "А что если применить радио к проблемам вычислений?" И заменить традиционные аналоговые элементы

на цифровые. Мы создаём радио. Но без аналоговых составляющих. И мы к этому уже очень близко.

И когда люди создавали это радио, они провели много времени, изучая его.

Цифровое радио более... прекрасно. Мы создали его по 45-нм технологии, структурные элементы

в 32 нм. У нас есть всё радио, но по кусочкам. И потому что оно цифровое, оно гораздо привлекательнее

в энергопотребительском плане. Это во-первых. И это очень важный момент, который позволил нам совместить вычисления

и связь в одном флаконе. Во-вторых,

В области сенсоров, а именно био-сенсоров,

Мы пытаемся создать абсолютно новый класс устройств, который по сути

использует очень мало батарей. С молекулярной структурой.

И тогда есть вероятность сразу прочитать и опознать цепь ДНК.

Будет просто невероятно, если био-сенсоры, которые будут интегрированными элементами

в состязании между человеческим и машинным интеллектом.

Что в свою очередь будет ускорять другие процессы. Нашу способность ощущать реальный мир.

Не только в ДНК, но и во всём остальном. Все органические молекулы

подчиняются этому правилу. Мы работали уже с такими сенсорами.

Мы работали над одним проектом. Поместили наши сенсорные платформы на большое число улиц в Сан-Франциско. Вы, наверно, слышали.

Мы думали, что всё хорошо. Поборники окружающей среды радовались из-за количества данных. У нас был всего один сенсор окружающей среды.

Мы получали точные данные со всего города.

Потом мы искали способы сделать это коммерческим. У нас были проблемы с сенсорами. А сенсоры, а точнее платформы, стоимостью по 4 тысячи,

электроника - меньше сотни. В общем, сбор информации с сенсоров - нетронутое пока направление

для всех "безучастных" компаний. И очень важно заполнить этот пробел от внешних данных до оборудования и программного обеспечения.

Тут ещё надо решать вопрос о подаче электроэнергии. Ведь если будут сенсоры, то они должны от чего-то питаться, от маленьких батарей, к примеру.

- что вы на это скажете? - Никаких батарей. Вот наш план.

Я знаю, что у вас есть программа по беспроводной передаче электроэнергии.

Да и другие люди ищут способы передачи электричества

- без вреда для окружающей среды. - Знаете, я хочу сказать, что энергия - штука очень интересная. Очевидно,

что нужно решать проблемы с энергией, когда мы создаём всё более мощные процессоры.

Но если мы получим эти миллиарды устройств с возможностью связи, никто не сможет,

никто не сможет заменить батареи. Они так и останутся.

Это наше самое большое препятствие. Мы проводим много различных экспериментов с энергией.

Очистку. Когда я упоминал о нейронных пучках, я хочу сказать, что мы

сделали их подобие на сенсорной платформе.

И беспроводная технология помогает им не только связываться между собой, но и обеспечивает их энергией.

А пучки очищаются, и энергия, и радиоволны могут проходить спокойно. Они заряжаются лишь,

чтобы работало радио и сенсоры принимали данные. Может, иногда,

если идёт смена программного обеспечения, тоже нужна подзарядка.

А в ёмкости для энергии мы планируем вводить

энергию радиоволн. В окружающей среде, где доступ зависит

от башен связи или точек WiFi, мы запустим радио. Внедрим энергию в окружающую среду.

Представьте в своём доме устройства, которые никогда не подключаются, они подзаряжаются...

Ой, сколько времени... от радио из окружающей среды. В общем, у нас есть ещё много интересных вопросов.

На прошлой неделе с Intel мы проводили исследование здесь, в Музее компьютерной истории. И мы показали беспроводной

репродуктор. Конечно, не самый лучший экспонат для показа беспроводных технологий, но...

Я постоянно просил команду, которая этим занималась, сделать мне

беспроводную плазменную панель. Это, на мой взгляд, самое разумное применение этой технологии.

Повесить такой большой экран на стену, а от него нет проводов. Энергия передаётся из окружающей среды,

- и сигнал высокой чёткости. - Наверно, скоро будем ждать беспроводные электромобили.

Это вполне возможно. Когда мы в прошлом году говорили о беспроводной передаче энергии,

мы работали с одними европейскими производителями мобильных телефонов. И они говорили,

что в гараже будет такое место, куда ты ставишь машину,

подключаешь её и ждёшь, пока она зарядится.

Я спросил: "О каком количестве энергии мы говорим?" Они отвечают: "Ну, где-то киловатт."

Там нельзя стоять рядом с этой штукой на расстоянии в 50 футов, когда она включена.

Там же магнитные волны ужасные. Мы же пока работаем в диапазоне в 50-100 ватт.

Я приметил один плоский телевизор LED с задним креплением,

потребляет меньше 100 ватт. И я сказал команде: "С энергией справились, теперь будем делать телевизор."

Так, это мы обсудили. Мне нравится следующий вопрос, потому что он касается разработок

в ближайшие 5-10 лет, пока машины не достигнут человеческого уровня интеллекта. Нужно уточнить временной промежуток,

потому что, может, пройдёт всего пять лет, ведь сейчас идёт быстрое развитие технологий.

И вопрос тогда лучше задать по-другому: какая будет наука в зародыше? Что ждёт нас в будущем, пока будущее не настало?

Я думаю, ничего особо не изменится. Каждый наш день состоит из заданий на ощущение и восприятие.

И всё развитие технологий будет упираться в эти задания, нового не будет.

Эти машины, скажем так, на уровне

точности в 95-98%. С 95-98 верными угадываниями.

Все, кто работал в этой области, знают, что пока ты не достигнешь точности выше

90%, в таких областях, как распознавание речи. Мы делаем это в реальном времени, с высокой точностью. Пока ты такой точности не достиг,

ты не достиг человеческого уровня. Так что для таких повседневных задач решение

почти найдено. Роботы, которые используют эти технологии ощущения и восприятия,

способны показывать почти человеческий уровень в области планирования и навигации. Могут взаимодействовать

с окружающими предметами. Я немного отклонюсь от тем, но просто мне однажды пришла в голову очень забавная идея.

Социальные сети для роботов. Звучит безумно, согласен.

Но как вы представляете себе роботов с пищевым процессором с возможностью обучения?

Конечно, все роботы на кухне могут занести новые рецепты блюд в процессор. Могут и не в процессор, но сейчас не об этом.

И был такой злобный робот с пищевым процессором, который может учить других роботов без пищевого процессора.

Вот вам и социальный элемент. Между роботами мог быть разговор типа: "Привет, друг.

Ты видел новую модель? Кто популярнее? У кого процессор меньше?" И всякое такое. Если такой поселится на моей кухне,

я бы прочитал к нему мануал, поигрался бы с ним.

Когда роботы могут взаимодействовать между собой, мне кажется, тогда уже

наступит будущее. Ведь такой образ уже есть.

Что мы узнали из предсказаний и предположений об искусственном интеллекте за 20 лет?

Что это большая проблема. Возвращаясь к вопросу о точности распознавания речи,

эта идея - вести машину на уровне, подобном человеческому,

невероятно трудоёмкая. Это исключительно проблема алгоритмов.

Мы принимаем решения, принимаем на ходу, их способны

принимать люди, животные и вообще все живые организмы.

Но, мне кажется, эта проблема решится в ближайшие 20-40 лет.

Когда мы начнём понимать основные биологические процессы в организме.

У нас есть люди, как Джефф Хокинг, биолог, в местечке под названием Ньюмента, ищет биологическое влияние на информационные процессы,

техники. И может выясниться, что сокрыто гораздо больше фундаментальных вероятностных

алгоритмов. Некоторые из них, в результате природной селекции, предпочтительней для биологического

интеллекта. Мы можем либо бездумно им пользоваться, либо

понять, как биологические формы справляются с повседневными задачами.

- Мы с этим справимся, но проблема чрезвычайно тяжёлая для решения. - Как технолог,

какие изменения, на ваш взгляд, произойдут, в процессе создания новых технологий?

Знаете, я постараюсь не особо говорить об этом на людях.

Но, только если вы очень аккуратно не будете задавать вопросы.

Я в последнее время думаю, что мы работаем над одним оружием. И для философов с социологами

у нас одна проблема на всех.

- И вы даже про технологии не расскажете? - Но я думаю, что...

думаю, что мы в процессе работы, учёные и исследователи, берём на себя ответственность,

за понимание идей того, над чем мы работаем. И за то, что мы подобающим образом

к этому относимся. Я не могу сказать о том, чего мы добились,

потому что это обсуждалось, и от того, что я скажу, могут быть социальные последствия. Но работа идёт.

Вообще, большинство е-мейлов, в которых обсуждалось беспроводное электричество, были от здравоохранительных организаций, о роботах, энергии в воздухе,

никогда же не будет покупать дом рядом с ЛЭП. Там же напряжение будет 10 ватт, 100, может киловатт.

И постоянное облучение вашей кухни и вашей семьи. Мы уже начали искать

пути обхода этой проблемы, зоны с низкой радиацией, создадим особые уровни защиты, чтобы никто не возмущался.

Думаю, у нас есть - по крайней мере, я так думаю, - различные уязвимости в таких вещах. Мы должны быть к будущему очень близко,

- прежде чем мы... Да. И без сомнений, - Вы уже осознаёте, что произойдёт.

нас ждёт много интересных защитных, военных действий по отношению к технологиям, что и заставляет меня беспокоиться.

Я немного почитаю вопросы.

Джефф Хокинг заметил, что "человеческий интеллект разительно отличается от машинного. Нужен другой подход, чтобы наконец наступило будущее."

Я уже слышал это заявление. Я думаю, что традиционный ИИ в робо-системах, основанный на логике,

для него, думаю, это верно. Поэтому последние 10 лет мы обсуждаем эту тему.

Сейчас то, над чем мы трудимся с самого начала, передвинуло нас в статистическую и вероятностную область, приближенную к обучению машин.

Если сегодня вы посмотрите на список ваших одноклассников по факультету, а именно, на факультете искусственного интеллекта, либо вы изучаете машины,

либо у вас биологический интеллект. Я не знаю. Люди немного боятся ИИ.

Часть проблем мы пытаемся решать. Это классические проблемы, связанные с соответствием человеческого и машинного уровней интеллекта,

- техник, вообще заметных проблем. - Я задам вам ещё один вопрос, который мне тут показался интересным.

Немного щекотливый. Как будет скорректировано программное обеспечение под компьютерный интеллект?

Очень хороший вопрос. И в некотором смысле статистические техники, как у нас,

не верны на 100%. Но мы должны быть 100% во всех таких

задачах на восприятие. Если люди 100%, то это не значит, что и выше некуда идти.

Я считаю, что отход от обусловленных форм программирования

к статистическим техникам позволит нам заняться обучением машин, поднять их уровень выполнения задачи.

Программы помогут скорректировать эту проблему. И им найдётся применение.

Например, создание помощника водителя.

Для крупных соревнований, гонок, тому подобного. Или для других возможностей,

например, оценивать ситуацию на дороге, а то ещё прибьёшь кого-нибудь. Пока ещё нет, ну а вдруг?

Все эти возможности помогут водителю, и будут продвигать технологии. Но инфракрасное излучение,

лазеры, звук не могут заметить какое-то препятствие, или собаку на улице.

И ещё много споров будет о том, что машиной управляет робот.

Но я и не считаю, что роботов нужно считать выше человека.

Для этого и существуют люди. Если мы просим робота разобраться в какой-либо сложной ситуации, что-то определить,

как мы, то в большом проценте случаев они не ошибутся. Но в остальных случаях это будет неправильно.

Но мы должны так поступать, чтобы роботы могли думать на человеческом уровне.

Кажется, нам стоит опасаться ошибок роботов?

Думаю, лучше начинать бояться тогда, когда они будут показывать такой же уровень поведения и интеллекта, как и у нас.

Большое вам спасибо, Джастин.

И в благодарность за то, что вы сегодня к нам пришли, мы дарим вам особый подарок. Это наши мемуары.

Лучшие фотографии музея, сделанные Марком Ричардсом. Взяты из нашей коллекции.

- Отличный подарок для такого человека, как вы. Смотрите на здоровье, Джастин. - Обязательно.