Не нужно прибегать к помощи Google glasses[9], чтобы увидеть очевидное: если на Google работают по крайнее мере двое из известнейших мировых специалистов по ИИ, да плюс к тому Рэй Курцвейл[10], то создание ИИ человеческого уровня имеет среди перспективных проектов компании высокий приоритет.
Стремясь получить конкурентное преимущество на рынке, Google X и другие стелс-компании, вполне возможно, создадут полноценный искусственный интеллект вне публичного поля.
Итак, похоже, что стелс-компании осуществляют скрытный обход на пути к ИИ человеческого уровня. Однако Вассар считает, что самый быстрый путь будет весьма публичным и дорогостоящим. Это метод обратного проектирования, то есть построение искусственного интеллекта по образцу работающего человеческого мозга с использованием как искусного программирования, так и решения в лоб. Под «решением в лоб» подразумевается количественное накопление продвинутой техники — блоков с самыми быстрыми процессорами, петабайт памяти и т. п.
Экстремальный вариант решения в лоб — биологические исследования, — сказал мне Вассар. — Продолжая анализировать при помощи машин биологические системы, разбираться в обмене веществ, в сложных взаимоотношениях внутри биологических систем, со временем люди накопят огромное количество информации о том, как нейроны обрабатывают информацию. В дальнейшем эти данные можно использовать для разработки ИИ.
Получается примерно так: в основе работы разума лежат биохимические процессы, которые протекают в нейронах, синапсах и дендритах. При помощи различных технологий сканирования мозга, включая позитронно-эмиссионную и функциональную магнитно-резонансную томографию, а также неврологических зондов, размещаемых как внутри, так и снаружи черепа, ученые определяют, как конкретные нейроны и кластеры нейронов участвуют в мыслительном процессе. Затем они реализуют каждый из этих процессов при помощи компьютерной программы или алгоритма.
Этим занимается новая область науки — вычислительная нейробиология. Один из мировых лидеров в этой области — доктор Ричард Грейнджер, директор Лаборатории инженерии мозга Дартмутского университета — создал алгоритмы, работа которых имитирует работу нейронных контуров человеческого мозга. Он даже запатентовал чрезвычайно производительный компьютерный процессор, построенный на принципах работы этих контуров. Когда такой процессор доберется до рынка, мы станем свидетелями гигантского скачка в машинном распознавании объектов, поскольку компьютеры будут это делать в точности так, как наш мозг.
