Berlin, 2011.
Инновационная сложность
и эмоциональные предпочтения (преференции), симпатии и антипатии, которые неосознанно направляют наши действия и редко выражаются в языковой форме, не говоря уже о том, что их можно репрезентировать в компьютерной программе. Для развития познания и интеллекта необходимо тело. Мы говорим о «телесном» познании и интеллекте (embodiedcognition, embodiedintelligence).Только касания, восприятие окружения и действия в этом изменяющемся окружении позволили сформироваться интеллекту10.
Лишь благодаря взаимодействию посредством тела возникла возможность понимать других, осознавать свои собственные намерения и на основе этого соответствующим образом направлять свое собственное поведение. Эта способность традиционно рассматривается в философии как интенциональность. С медицинской точки зрения теория ума (TheoryofMind)исследует, что происходит, если при этом определенные нейронные области перестают выполнять свои функции. В качестве причин могут выступать повреждения мозга в результате несчастных случаев или же деменция, которая угрожает почти всем людям в обществах с увеличивающейся продолжительностью жизни11. Последствия - потеря человечности и эмпатии, а в конце концов всякой способности к социально отзывчивому поведению и, кроме того, ответственности.
Согласно данным нейропсихологии, сознание представляет собой собирательное понятие для совокупности в высшей степени сложных ментальных состояний, которыми обладают в некоторой степени и другие живые существа. Восприятие, как правило, не только у нас, людей, связано с самовосприятием: я есть тот, кто воспринимает. Самовосприятие выполняло в процессе эволюции очень важную функцию защиты и контроля, чтобы уберечь организм от повреждений. Оно было связано со сложными сенсорными процессами визуального, тактильного и слухового самовосприятия, а также с самоконтролем моторных процессов и самонаблюдением телесной чувствительности. Наконец, возникла память, обеспечивающая, в том числе, функцию сохранения биографии субъекта. Так в итоге было достигнуто то состояние, которое мы обозначаем как Я -сознание. В теории ума (TheoryofMind)проводятся различия между «я», «ты», «мы» и «другие», и только тогда становятся возможными очень сложные формы социальной организации, такие как человеческое общество.
Однако техника показывает, что многие наши когнитивные возможности реализуемы и без «сознания», иногда даже лучше (в смысле теста Тьюринга). Во всяком случае то, насколько сильно эти ментальные состояния связаны со сложными соединениями в мозге, мы замечаем позже, когда случаются впадения в коматозные состояния из-за несчастных случаев или болезней, соответствующие нарушения участвующих в формировании ментальных состояний областей мозга, помутнения в результате приема некоторых лекарственных средств или же алкоголя; в таких случаях выпадают, оказываются бездейственными соответствующие аспекты состояний сознания. Для перепроверки различных аспектов и степеней состояний, которые мы подводим под собирательный термин «сознание», в настоящее время существуют хорошие экс- Varela F. et al.The Embodied Mind. Cognitive Science and Human Experience. Cambridge
(MA), 1991. FцrstlH.(Hrsg.) Theory of Mind. Neurobiologie und Psychologie sozialen Verhaltens. 2. Auflage.
Berlin, 2012.
периментальные и технически измеряемые условия. При этом не исключено, что при получении детальной информации о затронутых областях мозга и их связях с телесными действиями и органами чувств такие состояния окажется возможным вызывать «искусственно», т. е. в технических системах.
Инновация, связанная с появлением когнитивных роботов
Сложность моделирования на компьютерах
Телесность нашего интеллекта показывает, что природа не занимается калькуляцией, как это делает компьютер. Не «считают» ни молекулы, ни клетки, ни мускулы, ни органы или организмы. Но дело в том, что даже такие сложные молекулярные, клеточные и нейронные взаимодействия могут быть смоделированы на компьютерах с увеличивающейся вычислительной мощностью12. Системная биология демонстрирует это на молекулярном и клеточном уровнях. Нейронная сеть по образцу мозга тоже моделируется сегодня на компьютере. Возможны ли, помимо этого, создать роботов с сильным искусственным интеллектом (ИИ), т. е. не только имитирующих когнитивные функции (в смысле слабого ИИ)?
В основе этого вопроса лежит сильный тезис логиков и математиков Алана Тьюринга и АлонзоЧёрча, согласно которому всякий алгоритм, логикоматематическое представление которого может быть просчитано любой программно управляемой вычислительной машиной, может быть смоделирован универсальной машиной Тьюринга. С теоретико-познавательной точки зрения понятие универсальной машины Тьюринга дает в наше распоряжение инструмент, посредством которого независимо от соответствующего технического стандарта развития компьютеров можно принципиально определить сложность динамических процессов (т. е. их «логическую глубину»).
Еще Курт Гёдель (как логик) и Ричард Фейнман (как физик) думали, что процессы в природе можно понимать как своего рода метод вычислений. Вместо элементарных шагов вычислений с символами, из которых состоят эффективные методы математики, появляются, например, квантовые скачки элементарных частиц, элементарные химические реакции с молекулами, включение и отключение генов, изменения состояний клеток или изменения напряжения в технических устройствах переключения. Также и случайные изменения (например, мутации) могут учитываться в недетерминистических машинах Тьюринга. Аналогичным образом посредством вероятностных (пробабилистических) машин (например, машины Больцмана как проба- билистической сети) могут быть поняты и сами стохастические процессы. В целом степени вычислимости на компьютере соответствуют различным степеням сложности природы13.
Что касается технических стандартов развития компьютеров, мы переживаем, согласно закону Мура, стремительное увеличение вычислительных мощностей, которые делают доступными для моделирования все более сложные Mainzer K. Leben als Maschine? Von der Systembiologie zur Robotik und Kьnstlichen Intelligenz.
Paderborn, 2010. Mainzer K. Die Berechnung der Welt. Von der Weltformel zu Big Data. Mьnchen, 2014. динамические природные системы. В соответствии с теоремой о неполноте Гёделя, суперкомпьютер, который мог бы прояснить и разрешить все задачи, принципиально невозможен. Однако мощности вычислении, необходимые для имитации человеческого мозга или других клеточных и органических систем, поддаются оценке и могут быть реализованы в компьютерной модели. Правда, отсюда не следует, что мы уже в ближайшие десятилетия сможем смоделировать, скажем, чувства и мышление. Но сама возможность этого не исключена, и отдельные аспекты решения данной задачи уже удалось прояснить. Вычислительной мощности самой по себе здесь, правда, недостаточно. Чтобы построить компьютерные модели, мы должны понять сами процессы. Для иллюстрации этого тезиса обратимся теперь к робототехнике.
Адаптивные и способные к обучению роботы
Следуя традиционным принципам конструирования механистических автоматов, первоначально создавали таких роботов, для которых процессы движения точно устанавливались. Но в случае сложной и постоянно изменяющейся окружающей среды в программе не могут быть учтены все возможные события. Так в значительной степени в отсутствии сознательного центрального управления протекает процесс сложной телесной самоорганизации, так двигаются вниз по пологому склону, будучи подгоняемыми только силой тяжести, инерцией и толчками, а телесные взаимодействия осуществляются без программного управления14.
В природе сложные образцы движений управляются и вычисляются вне централизованного контроля, они организуются децентрализованно посредством нейронных сетей с обратными связями. Знанию движения по неизвестной территории обучаются, после чего это знание - learningbydoing- сохраняется в нейронных сетях15. Нейронные сети, напомню, являются примерами сложных динамических систем, состоящих из отдельных нервных клеток, которые взаимодействуют нейрохимически посредством передающих сигналы тканей (нейротрансмиттеров) и порождают образцы поведения как системные свойства.
Роботы, следовательно, должны обучаться в большей или меньшей степени самостоятельно приспосабливаться, чтобы быть в состоянии оценивать новые ситуации. Возрастающая сложность нашего мира требует от технических устройств все большей автономии и самоорганизации16.
При участии роботов в космическом полете сразу становится очевидным, что мы напрямую с Земли не можем управлять их реакциями, например, на Марсе - из-за задержки передачи сигналов. Но и роботы, предназначенные для промышленности или бытового использования (например, на кухне), должны реагировать самостоятельно и быстро на возникновение новых ситуаций17. Pfeifer R., Scheier C.Op. cit. NolfiS., Floreano D. Evolutionary Robotics. The Biology, Intelligence, and Technology of Self-Organizing Machines. 2nd edition. Cambridge (MA), 2001. Tuci E. et al.Self-Assembly in Physical Autonomous Robots: the Evolutionary Robotics Approach // Proc. of the 11th International Conference on Simulation and Synthesis of Living Systems (ALifeXI) / Ed. by S. Bullock et al. Cambridge (MA), 2008. P. 616-623. Knoll A., Christaller T.Robotik. Frankfurt, 2003.
Функционирование и очистка посудомоечной машины является процессом огромной сложности, который не может быть запрограммирован заранее детерминистической последовательностью отдельных приказов. Роботы, обеспечивающие уход за пожилыми людьми в обществе, где их число возрастает, должны обучаться заботливому обращению.
Для этого роботы должны быть снабжены сенсорными, моторными и нейронными возможностями, они должны формировать образцы поведения и развивать когнитивные способности. Японская промышленность ставит задачу до 2016 г. разработать роботов-гуманоидов, конечности которых будут функционировать подобно человеческим. К 2020 г. они должны уметь работать самостоятельно в одной команде с людьми и успешно обращаться с ними18. Это предполагает создание чувствительной и автономной системы, представления которой о том, как ей следует вести себя с людьми, будут постоянно совершен- ствоваться19. Роботы должны справляться со все более сложными заданиями, которые люди на каждом шаге их выполнения больше не смогут контролировать, а в итоге (надеемся) развить хотя бы минимальную ответственность.
Роботы, которые взаимодействуют с людьми, должны, по идее, обладать когнитивными способностями, такими, какие возникли в природе в ходе эволюции. Восприятие через органы чувств, способность видеть, слышать и ощущать тактильно у людей ведет через центральную нервную систему к чувствам, мышлению и сознанию, за которые ответственен мозг. К этому добавляется наша мобильность, проявляющаяся у прямоходящих существ в высоко дифференцированных хватательных движениях рук. На этой основе строится образец для создания роботов-гуманоидов, ориентированных на взаимодействие с людьми.
Однако инженеры нацелены прежде всего на техническое решение обозначенных проблем, а не на имитацию природы (стало быть, людей) во всех деталях. В истории инженеры добивались успеха тогда, когда в рамках природных законов вступала в действие новая технология, которая еще не была найдена в природе. К примеру, люди размышляли о полете, реализованном в итоге в летательных аппаратах, как о возможном при помощи не крыльев, а пропеллеров и реактивных двигателей, и, в конечном счете, пришли к созданию даже более мощной и эффективной летательной системы, чем та, что возникла в результате эволюции. Та же стратегия действует и при конструировании робо- тов-гуманоидов.
Что касается человеческой мобильности, наши конечности представляют собой чудесное создание природы. Они сформировались из сложных клеточных тканей, сухожилий, легких и эластичных костей и с минимальными затратами энергии и информации в полной мере управляют собой, причем так, что - и это удивительно - вплоть до сегодняшнего дня демонстрируют стремление к самодостраиванию. Но с легким металлом, маленькими высокопроизводительными моторами, программированием на основе высокомощных вычислительных устройств и огромными затратами энергии можно добиться подобных процессов движения и у двигающихся роботов (например, Asimo20 фирмы Хонда). Kajita S.(Hrsg.) Humanoide Roboter. Theorie und Technik des Kьnstlichen Menschen. Berlin, 2007. Bekey G.A.Autonomous Robots. From Biological Inspiration to Implementation and Control.
Cambridge (MA), 2005. Аббревиатураот: AdvancedStep in Innovative Mobility (примеч. пер.).
Мы полагаемся в развитии техники на наши вычислительные возможности и можем при больших затратах на вычислительную технику так управлять роботом-гуманоидом, что он будет двигаться подобным человеку образом. Тем не менее движение человека происходит совершенно по-другому. Не существует никакого высокопроизводительного вычислительного устройства, которое рассчитывало бы в реальном масштабе времени положение равновесия, чтобы система могла к нему адаптироваться. Математически это может быть описано уравнениями Эйлера-Ньютона, которые лежат в основе теории устойчивости, разработанной еще в XVIIIв. математиком Леонардом Эйлером.
Если мы посмотрим на сложное движение палочника, то не обнаружим никакого центрального вычислительного устройства, координирующего движение его ног и поддержание им равновесия. Это происходит децентрализованночерез нейронную сеть. Импульсы отдельных ног настолько локально согласованы друг с другом, что если одна нога оказывается запертой, другая нога на это реагирует. Следовательно тот же эффект достигается в природе с минимальными затратами на вычисления. Но эволюционный опыт, который здесь хорошо упакован, является высокосложным. От обмена веществ на субклеточном уровне до физиологических процессов, функционирования сосудов, мускул и сухожилий - все эти процессы в человеческой ноге до сих пор технически даже близко не реализуемы.
Как могут быть реализованы в роботах когнитивные способности? В качестве конкретных примеров выступают сервисные роботы, которые были разработаны в рамках исследовательской программы CoTeSys. В исследовательском кластере Мюнхена «CognitionforTechnicalSystems» (CoTeSys) совместно на междисциплинарной основе работали более ста ученых из инженерных наук, естествознания, нейронаук, клинической неврологии и информатики, биологии и психологииCluster of Excellence: Cognition in Technical Systems CoTeSys, 2011. http://www.cotesys.de/. Неврологи и биологи исследовали когнитивные способности людей и животных и возможность их перенесения на технические системы. Психологи изучали требования к вербальной и невербальной коммуникации между роботами и людьми. На технических факультетах рассматривались механические, физические и технические вопросы управления, математика и биология внесли свой вклад в поиск методов оптимизации.