Всего за 549 руб. Купить полную версию
Как сделать из робота человека
Первая волна замещения человеческой рабочей силы средствами автоматизации и робототехники началась в тех областях, где часто требовалось выполнять опасную, грязную и монотонную работу, которая почти не предполагала взаимодействия с людьми. Но затем роботы все чаще и чаще стали претендовать на рабочие места в сфере услуг, где требуются навыки общения с человеком. Рабочие места в сфере услуг, которые на предыдущем этапе глобализации были обычно гарантированы, теперь оказались под угрозой, поскольку последние прорывы в области робототехники и программирования вдруг показали, что задачи, которые, как еще недавно считалось, остаются исключительной прерогативой человека – быстрое ситуационное реагирование, пространственное мышление и мгновенное ориентирование, понимание контекста и человеческих суждений, – становятся под силу и роботам.
Это оказывается возможным благодаря совпадению двух ключевых событий: прогресса в моделировании пространства убеждения и совершенствовании связей между роботом и облаком. Термин «пространство убеждения» обозначает математическую структуру, которая позволяет статистически моделировать интересующие нас условия и прогнозировать наиболее вероятные результаты. В общем и целом речь идет о приложении алгоритмов для понимания новых или смешанных контекстов. Роботу моделирование пространства убеждений открывает новые возможности для ситуационной осведомленности. Оно помогает совершать такие действия, как умение схватить предмет, – когда-то это было нелегкой задачей для робота. До недавнего времени пространство убеждений было слишком сложным для удовлетворительного вычисления, причем задачу усложняло еще и то, что для анализа был доступен очень ограниченный объем опыта роботов. Но достижения в области анализа данных (о которых мы поговорим в главе 5) в сочетании с увеличивающимися по экспоненте объемами эмпирических данных позволили программистам разработать роботов, которые сегодня могут взаимодействовать с окружающей средой, используя разумные суждения.
Начавшийся в последнее время экспоненциальный рост данных в значительной мере обусловлен развитием «облачной робототехники» – этот термин был введен исследователем из Google Джеймсом Куфнером в 2010 году. Робот, подключенный к облаку, имеет доступ к огромным массивам данных и общему опыту других устройств, с помощью которых он может совершенствовать понимание собственного пространства убеждений. До того как стало возможным подключение к облаку, у каждого робота был доступ к очень ограниченному набору данных – он состоял либо из его собственного опыта, либо из знаний небольшой группы роботов. Они представляли собой изолированные электронные устройства, их возможности были ограничены аппаратными средствами и программным обеспечением, имеющимися в самом устройстве. Но теперь, объединившись в сеть и постоянно оставаясь подключенными к облаку, роботы могут впитывать опыт любого другого робота-«родственника», «обучаясь» ускоренными темпами. Представьте себе нечто вроде квантового скачка, который совершила бы человеческая культура, если бы мы все вдруг сумели напрямую подключиться к знаниям и опыту остальных жителей планеты – если бы, принимая решение, опирались не только на свой ограниченный опыт, но и на опыт миллиардов других людей. «Большие данные» сделали возможным такой квантовый скачок в когнитивном развитии роботов.
Другой важный прорыв связан с материаловедением – появилась возможность изготавливать роботов из принципиально новых материалов. Теперь больше не обязательна броня алюминиевого корпуса, ставшая визитной карточкой C-3PO