XX amžius buvo mokslo ir technikos triumfo amžius. Buvo sukurta daug naujų neregėtų daiktų ir technologijų, kurie pakeitė iš esmės visų žmonių, pradedant turtuoliais ir baigiant paskutiniais vargšais, gyvenimą. Kartais yra gerokai įdomiau ne girtis dideliais pasiekimais, o bandyti paanalizuoti nesėkmių priežastis ir pasimokyti iš tų nesėkmių. Čia ir apžvelgsime tris nuo XX a. antros pusės puoselėtas svajones, kurių įgyvendinimui ir moksliniams tyrimams buvo metami dideli pinigai, bet kurios taip ir liko neįgyvendintos. Tai valdoma termobranduolinė sintezė, kosminės kelionės ir dirbtinis intelektas.

Paskutinėje ciklo dalyje – dirbtinis intelektas. Valdomai termobranduolinei sintezei ir kosminėms kelionėms reikia gigantiškų įrenginių ir labai daug lėšų, o dirbtinio intelekto kūrimui iš pat pradžių reikėjo mažiau lėšų, bet daugiau „smegenų“ ir daug tyrėjų arba, kaip dabar sakoma, žmogiškųjų resursų. Tačiau galima konstatuoti, kad dirbtinio intelekto (DI) kūrimas yra taip pat didelė mokslo nesėkmė. Ekspertai pastebėjo, kad kiekvienus 30 metų DI specialistai paskelbia, kad superprotingi robotai tuoj bus sukurti, bet kai praeina jų nurodytas terminas, tai prasideda trumpa apatija, o po to naujų metodų ir principų paieška.

Vienas iš DI pradininkų H. Saimonas (Herbert Simon) dar 1965-aisiais pasakė, kad po 20 metų robotai galės daryti bet kurį darbą, kokį daro žmogus. Bet realybė buvo gerokai liūdnesnė: buvo sukurta daugybė robotų, bet visi jie tiko tik vienam specializuotam uždaviniui atlikti, pvz., tai galėjo būti šachmatų kompiuteris. Apie 1974 metus JAV ir D. Britanijos vyriausybės, atsižvelgusios į didelį kritikuojančiųjų chorą, beveik visiškai sustabdė tokių projektų finansavimą. Apie 1980-uosius vėl atsirado nauja DI projektų banga, kai buvo sukurti ir pradėti plačiai taikyti asmeniniai kompiuteriai.

1968-ųjų filme „2001 metai: kosminė odisėja“ buvo rodoma, kad 1992-aisiais bus sukurti robotai, kurie galės laisvai bendrauti su žmogumi ir valdyti kosminius laivus (filme išprotėjęs robotas HAL 9000 nužudo kosminės ekspedicijos dalyvius). Deja, realybėje sukurti robotai vargiai galėjo savo intelektu prilygti tarakonui. 1997 metais firmos IBM kompiuteris „Deep Blue“ aplošė šachmatais tuometinį pasaulio čempioną G. Kasparovą. Bet jis pademonstravo ne intelekto triumfą, o tik visų sukurtų DI sistemų primityvumą, nes sugebėdamas atlikti 11 milijardų operacijų per sekundę, jis tik primityviai analizuodavo visus galimus variantus. Aišku, kad logiškai mąstant buvo galima padaryti vienintelę išvadą: „Deep Blue“ nesugeba mąstyti. Mokslininkai turėjo pripažinti, kad skaičiavimo greitis ir atminties apimtis nesukuria jokio intelekto.

Tai kurgi čia slypi pagrindinė problema? Štai kad ir toks firmos „Honda“ lėšomis sukurtas vienas iš sumaniausių robotų ASIMO (Advanced Step in Innovative mobility – Esminis žingsnis kuriant pažangius judančius objektus). Tai 130 cm ūgio ir 53 kg svorio robotas, primenantis berniuką su šalmu ant galvos ir kuprine ant pečių. Jis gali vaikščioti, bėgioti, lipti laiptais ir net kalbėtis. Jis gali slankioti po kambarį, surinkti puodukus ir padėklus nuo stalo, atsiliepti į paprastas komandas ir net pažinti kai kuriuos veidus. Tačiau, kaip pripažino vienas iš šio roboto kūrėjų, didžiąją dalį jo judesių tenka programuoti iš anksto. Jis gali beveik žmogiškai žingsniuoti, bet jo maršrutą tenka iš anksto suplanuoti, kitaip robotas atsitrenks į baldus ir kitus daiktus, nes jis iš tikro negali gerai atpažinti objektų. Taigi, tuo požiūriu tarakonas yra daug protingesnis: jis moka atpažinti objektus, aplenkti kliūtis, ieškoti maisto ir partnerių, saugotis plėšrūnų, planuoti sudėtingus atsitraukimo kelius, slėptis skylėse ir visa tai padaryti per kelias sekundes, turėdamas tik kelias dešimtąsias gramo smegenų.

Dabar jau pagaliau matematikai suprato savo esminę klaidą, kurią jie padarė prieš 50 metų: smegenys nėra visa kuo panašios į skaitmeninį kompiuterį. Smegenyse nėra nei procesoriaus Pentium, nei operacinės sistemos Windows, nei taikomųjų programų – iš viso nėra jokių programų ir paprogramių, kurios yra būtinos šiuolaikiniam kompiuteriui. Smegenys – tai savarankiškai besimokanti mašina, neuronų rinkinys, tarp kurių ryšiai kiekvieną kartą atsinaujina, kai reikia spręsti naują užduotį (žr. Michio Kaku. Physics of the future; Doubleday; 2011). Kompiuteris gi nemoka mokytis: šiandien jis toks pat kvailas, kaip ir vakar.

Visi dabartiniai kompiuteriai veikia naudodamiesi Tjuringo (Alan Turing) mašinos principu. Ši mašina turi turėti bent tris pagrindinius elementus: įėjimą, centrinį procesorių, kuris perdirba gaunamą informaciją, ir išėjimą. Reikia tik turėti reikiamą laikmeną su įrašyta kompiuterio veikimo programa, ir kompiuteris staiga atgyja. Pagal tokį principą reikėtų sukurti superprogramą, kuri padarytų kompiuterį protingą. Tačiau tokia programa, matyt, turėtų būti neįsivaizduojamos apimties.

Smegenys veikia visai kitaip: joms tinka Chebo (Donald O. Hebb) taisyklė – kiekvieną kartą, kai priimamas teisingas sprendimas, atitinkami ryšiai tarp neuronų sustiprėja, kiekvieną kartą, kai sėkmingai išsprendžiamas uždavinys, elektriniai ryšiai tarp jų suaktyvėja. Neuronų tinklai nuolat keičia ryšius (vienas neuronas gali turėti iki kelių dešimčių tūkstančių ryšių), todėl mokosi pagal seną, patikrintą bandymų ir klaidų metodą.

Yra dar kiti trys svarbūs kompiuterio ir smegenų skirtumai. Centriniame procesoriuje pašalinus bent vieną tranzistorių, jis nustos veikti, bet jei dalis smegenų pažeista, tos dalies funkcijas dėl atsinaujinančių ryšių gali perimti kitos smegenų sritys. Antras skirtumas yra informacijos apdorojimo principas. Kompiuteryje elektriniai signalai gali sklisti šviesos greičiu. Smegenys tuo požiūriu yra nepaprastai lėtos: nerviniai impulsai sklinda tik 100 m/s greičiu. Bet smegenys tai kompensuoja kuo puikiausiai, nes jose daugybė procesų vyksta lygiagrečiai. Vienu metu dirba 100 milijardų neuronų, o kiekvienas neuronas dar sujungtas su 10000 kitų, todėl vienu metu konkretus neuronas atlieka tik labai mažą dalį viso to „skaičiavimo“. Trečias skirtumas yra signalų tipas: kompiuteryje visi tranzistoriai veikia pagal dvejetainės skaičiavimo sistemos principą: 1 ir 0, jie yra arba atidaryti (yra signalas), arba uždaryti (nėra signalo). O neuronai pagal aplinkybes gali veikti ir kaip skaitmeniniai dviejų būsenų elementai, ir kaip analoginiai elementai, kai signalas gali kisti tolygiai turėdamas įvairias vertes.

Visi tie skirtumai galų gale rodo, kad kompiuteriai iš esmės negali sėkmingai išspręsti dviejų paprastų smegenų požiūriu problemų. Tai yra vaizdų atpažinimas ir „sveikas protas“. Robotai mato daug geriau už žmogų, bet nesupranta, ką mato. Robotas suskaido vaizdą į milijonus taškų, iš kurių paskui sudeda linijas, apskritimus, stačiakampius ir taip toliau. Po to jis bando visą tą geometrinį chaosą sutapatinti su tam tikrais objektais, kurie yra saugomi jo atmintyje, o tai yra gana ilgas ir nuobodus uždavinys, be to, ir rezultatas gali būti nevienareikšmis. Žinoma, kad kūdikiai iš pradžių taip pat mato tik atskiras dėmes, linijas ir t. t., bet po kiek laiko, pasinaudodami lietimo, garso ir kitais pojūčiais, išmoksta atpažinti objektus ir sukurti dinamišką jų sistemą savo atmintyje. Todėl mes įėję į kambarį per sekundės dalį atskiriame stalus, kėdes ir ant jų sėdinčius žmones.

Dar sunkesnė yra „sveiko proto“ problema. Štai keli teiginiai: 1) žmonės mėgsta mokyti kitus, bet nemėgsta mokytis iš savo klaidų, 2) virve galima ką nors tempti, bet negalima stumti, 3) kartimi galima ką nors stumti, bet negalima tempti, 4) paukščiai nekalba lietuviškai, bet papūgos gali atkartoti žodžius, 5) besisukant su pačiūžomis ant ledo žmogui gali apsisukti galva. Visi tie teiginiai yra mums suprantami ir akivaizdžiai aiškūs, mes patys daugybę kartų įsitikinome tų teiginių teisingumu praktikoje. Bet nėra jokio loginio pagrindo, teigti, kad su virve negalima stumti. Yra įrodyta, kad norint programiniu būdu perteikti „sveiko proto“ principus, suprantamus bent penkiamečiui vaikui, reikėtų užrašyti apie pusę milijardo programinio kodo eilučių.

Vis dėlto dar yra daug mokslininkų, kurie tiki, jog šios problemos sprendimas galimas padidinus skaičiavimo greitį ir atminties apimtį. Jie mano, kad jei vyriausybės išskirtų tiek lėšų, kiek buvo, pvz., skiriama atominės bombos kūrimui 1942–1949 metais, tai problema būtų greitai išspręsta. Tačiau jie neįvertina vieno dalyko: tolesnis reikšmingas kompiuterinių sistemų elementų mažinimas jau beveik neįmanomas, nes greitai bus pasiekta fizikinė riba – tranzistorius negali būti mažesnis už atomą.

Artimiausia DI kūrimo perspektyva yra miglota: reikia kardinalaus ir labai novatoriško proveržio šioje srityje, kad galėtume sukurti tai, apie ką fantastai rašė nuo praėjusio amžiaus vidurio. Artimiausiu metu, matyt, bus tobulinamos tokios sistemos kaip „protingi namai“, asmeninis ligų diagnostas, automatizuotas slaugytojas, automobilis be vairuotojo ir panašiai. Tai yra naujai besivystančios informacinių technologijų atšakos – daiktų interneto (Internet of Things – sutrumpintai IoT) – tyrimų objektai. Tokios sistemos gali veikti pagal kompiuterinę logiką ir dabartinių telekomunikacijų sistemų įsisavintas galimybes. Tai, be abejo, palengvins mūsų gyvenimą ir sutaupys daug brangaus laiko.

Tolesnė perspektyva skendi dar didesnėse miglose. Svarbiausias klausimas čia yra, ar pavyks galutinai išsiaiškinti smegenų darbo principus, surasti vietą ir būdą, kur ir kaip gimsta mintys, t. y. sukurti visavertį elektrinį smegenų veikimo modelį. F. Hepgudas (Fred Hapgood) iš Masačiusetso technologijos instituto teigia, kad jei mes galėtume tiksliai išsiaiškinti, kaip dirba smegenys – kaip jos tiksliai veikia, panašiai tiek tiksliai, kiek mes suprantame variklio darbą, – tektų perrašyti visus vadovėlius.

Istoriškai pagrindinę informaciją apie atskiras smegenų sritis gydytojai ir mokslininkai gaudavo skrodimų metu, kai neįmanoma nieko sužinoti apie jų atliekamas funkcijas. Situacija kiek pasikeitė, kai atskirų smegenų sričių traumos buvo susietos su pacientų elgsenos pakitimais. Dabar mokslininkai naudoja ne tik mikroelektrodus ir branduolių magnetinio rezonanso metodus, tikėdamiesi atsekti minčių srautus neuronuose. Pastaruoju metu atsirado nauja tyrimų kryptis – optogenetika, kuri leidžia vizualizuoti tam tikrų signalų kelius neuronuose. Tačiau iki rimtų pasiekimų šioje srityje dar toli.

Neturėdami naujų idėjų, mokslininkai vėl bando tradiciniais metodais modeliuoti smegenų veiklą, bet tam jau pasitelkiami superkompiuteriai. Vienas iš tokių specializuotų kompiuterių Blue Gene yra sukurtas firmos IBM ir naudojamas Lourenso vardo Livermoro nacionalinėje laboratorijoje JAV (Lawrence Livermore National laboratory). Jis gali atlikti 500 trilijonų operacijų per sekundę, turi 147456 procesorius, 150 terabaitų atminties ir užima 1000 kvadratinių metrų plotą bei susideda iš 36 spintų, kurių kiekviena yra 2,5 m aukščio ir 4,5 m ilgio. Tačiau viso šito monstro darbas gali sumodeliuoti maždaug vieno procento žmogaus smegenų darbą, bet modeliavimo greitis maždaug 600 kartų lėtesnis už realių smegenų. Vargu ar tolesnis kompiuterio didinimas įmanomas, nes jau dabar jo darbui palaikyti reikia 1 MW galios, o jo aušinimui naudojamas milžiniškas kondicionavimo įrenginys, kuris pagamina apie 80 tūkstančių kubinių metrų atšaldyto oro per sekundę! Viską padidinus dar šimtą kartų, reikėtų vieno atominės elektrinės bloko ir visos upės vandens aušinimui. Nuostabiausia yra tai, kad žmogaus smegenų darbui reikia tik 20 vatų galios.

Akivaizdu, kad mūsų smegenys yra pats nuostabiausias objektas šioje galaktikos dalyje ir, matyt, kito tokio objekto nėra bent jau trisdešimties trilijonų kilometrų atstumu (tiek nuo mūsų nutolusi artimiausia žvaigždė). Gali būti, kad visiškam smegenų veiklos supratimui mums neužteks ne tik kad pinigų, kaip mano daugelis mokslininkų, bet reikės sukurti visiškai naujus tyrimų metodus ir priemones.

Kitas būdas suprasti smegenų veikimą yra tiesiog jas preparuoti. Jau dabar yra detaliai ištirtos muselės drozofilos smegenys (150 tūkstančių neuronų). Jos buvo supjaustytos 50 nanometrų storio sluoksniais, ir kiekvienas tas sluoksnis nufotografuotas skenuojančiu elektroniniu mikroskopu. Taip buvo gauta 1000 terabaitų informacijos, kurią reikia apdoroti, norint nustatyti kiekvieno neurono ryšius. Šis darbas dar nebaigtas, bet kyla klausimas ar jis duos kokią nors praktinę naudą siekiant suprasti smegenų funkcionavimą. Štai pavyzdys. Dabar mokslininkai žino visų 25 tūkstančių žmogaus genų sudėtį, bet ar iš to seka, kad jie gali paaiškinti, kaip susiformuoja ir veikia žmogaus kūnas?

Dar svarbesnė DI kūrimo problema yra klausimas, o kas gi yra sąmonė? Kada DI gali įgyti sąmonę? Ekspertai šiuo klausimu laikosi labai skirtingų nuomonių. Štai žymus fantastas ir matematikas V. Vindžas (Vernor Vinge) mano, kad po 20–30 metų mes staiga atsibusime naujoje realybėje, kai mūsų sukurti kompiuteriai (o greičiausiai jų tinklai) pasirodys įgiję sąmonę. Kitas DI specialistas D. Hofštateris (Douglas Hofstadter) pareiškė, kad jis labai nustebtų, jei kompiuterinė sąmonė atsirastų anksčiau nei po 100–200 metų. Didžiausia problema yra ta, kad nepaisant 200 metų tyrinėjimų ir daugiau kaip 20 000 knygų, parašytų šia tema, mes vis dar negalime pateikti išsamaus sąmonės apibrėžimo. Deja, terminas „sąmonė“ yra tik skambus žodis, kuris skirtingiems žmonėms sukelia skirtingų asociacijų.

Beveik neabejotinai sąmonės apibūdinimui reikia vartoti tokias sąvokas kaip suvokimas, atpažinimas, savianalizė, ateities planavimas, tikslų ir uždavinių iškėlimas. Daugelis gyvūnų jau sugeba suvokti save: čia reikėtų prisiminti, kaip įvairūs gyvūnai reaguoja į savo atvaizdą veidrodyje. Beždžionės, delfinai, drambliai ir kai kurie paukščiai greitai suvokia, kad veidrodyje yra jie patys. Tuo tarpu ilgalaikiu planavimu pasižymi praktiškai tik žmogus. DI, kaip matėme, susiduria su didelėmis problemomis jau atpažinimo proceso metu. Ilgalaikiam planavimui reikia intuicijos, „sveiko proto“, suprasti, kas yra įmanoma ir neįmanoma ir t. t., o tai, kaip matėme, sudaro pagrindines kliūtis kuriant DI. Galime konstatuoti, kad DI kūrėjai iš pat pradžių bandė kurti tai, apie ką jie neturėjo išsamios informacijos, o tik rėmėsi savo intuicija ir primityviais modeliais.

Yra ir dar viena tyrimų atšaka kuriant DI. Užuot tobulinus DI sistemas ir láukus, kad jos aplenks žmogaus intelektą, galimas ir kitas būdas: tobulinti žmogaus protines galias ir bandyti tapti „superžmonėmis“. Gali būti, kad šitas kelias pasirodys produktyvesnis, negu įprastinio DI sistemų kūrimas. Vienas iš šios krypties „guru“ R. Bruksas (Rodney Brooks) mano, kad palaipsniui bus atsisakoma grynai „negyvosios“ puslaidininkinės elektronikos, o naujose DI sistemose bus naudojami tiek nanoelektronikos elementai, tiek gyvieji audiniai. Jis prognozuoja, kad apie 2100 metus bus sukurti gana protingi robotai, bet tai nebus nuo mūsų nepriklausomi, autonomiški dariniai, greičiau mes patys iš dalies tapsime robotais ir būsime neatsiejamai su jais susiję. Jau dabar yra sukurtos gana tobulos dirbtinės klausos sistemos, jungiančios elektroniką ir tam tikras smegenų sritis. Kuriamos panašios dirbtinės regos sistemos.

Vienu iš žmogaus-roboto simbiozės variantų yra „surogatai“ arba „avatarai“. Abu variantai pavaizduoti filmuose „Surogatai“ (Surrogates, 2007, režisierius Jonathan Mostow) ir „Avataras“ (Avatar, 2009, režisierius James Cameron). Pirmame filme rodoma, kad žmonės sugalvojo būdą, kurį panaudodami jie gali valdyti robotus taip, lyg jie būtų robotų viduje. Antrame filme ta idėja dar labiau patobulinama: žmogaus kūnas įdedamas į specialų kokoną, o jis pats gali valdyti tam tikru būdu klonuotą ateivio kūną. Tai reikštų, tarsi žmogus gautų naują kūną, kuris labai gerai pritaikytas egzistuoti kitos planetos atmosferoje.

Baigiant galima konstatuoti, kad visos trys problemos – valdoma termobranduolinė sintezė, kosminės kelionės ir dirbtinis intelektas – labai praplėtė mūsų technologines ir mokslines galias, sukūrė daug naujų svarbių tyrimų krypčių bei naujų gaminių ir technologijų, bet taip ir liko neišspręstos. Jas spręsti reikia tiek išteklių, tiek materialinių, tiek intelektualinių, kad jų gali tiesiog pritrūkti mūsų planetoje. Ateinantys 20–30 metų bus lemiami žmonijos technologinio vystymosi kelyje, ir dabar sunku prognozuoti, ar bus įgyvendinti tie trys dideli moksliniai projektai.

Pasidalinkite su draugais

Aut. teisės: bernardinai.lt

Autoriai: Česlovas Šimkevičius

Komentarai (19)