Читать «Об интеллекте» онлайн - страница 143

Так что мы можем ожидать, что системы памяти, подобные кортексу, трансформируют ошибочное распознавание речи в надежное понимание речи. Вместо программирования вероятностей переходов отдельных слов, иерархическая память будет отслеживать ударения, слова, фразы, смысл и использовать их для интерпретации того, что было сказано. Подобно человеку, такая интеллектуальная машина могла бы отличать различные случаи применения речи — например, разговор между вами и вашим другом в комнате, телефонный разговор, команды редактирования для текстового редактора. Такие машина построить нелегко. Для полного понимания человеческого языка, машина должна иметь опыт и изучать, что делает человек. Так что даже если пройдет много лет, прежде чем мы сможем построить интеллектуальные машины, мы будем способны в ближайшем будущем улучшить производительность существующих систем распознавания речи, используя память, подобную кортексу.

Зрение предлагает другой набор приложений, которые ИИ не может решить, но которые интеллектуальные системы должны уметь решать. Сегодня нет машин, которые могут смотреть на естественное изображение — мир перед вашими глазами, или картинка с камеры — и описывать, что она видит. Есть несколько успешных применений машинного зрения, которое работает в очень ограниченных областях, такие как визуальное выравнивание чипов на печатной плате или сопоставление лиц по базе данных, но в настоящее время для компьютера невозможно идентифицировать различные объекты или анализировать изображение более общо. Для вас не составляет труда осмотреть комнату и найти место, где можно присесть, но не просите компьютер сделать это. Представьте, что вы смотрите на экран с изображением с камеры безопасности. Можете вы отличить человека, стучащего в дверь с подарком в руке от человека с монтировкой? Конечно можете, но такое различение за пределами способностей современных программ. Следовательно мы нанимаем человека, который следит за экраном камеры безопасности все время в поисках подозрительного. Для такого человека сложно все время оставаться начеку, тогда как интеллектуальная машина могла бы выполнять такую задачу неустанно.

В конце концов, давайте взглянем на транспортировку. Машины становятся все более сложными. У них есть GPS для отображения маршрута от A к B, сенсоры для включения фар, когда становится темно, акселерометры для срабатывания подушки безопасности, сенсоры предупреждающие о том, что вы можете наехать задним ходом на какой то предмет. Есть даже автомобили, которые ездят автономно по специальным путям или в идеальных условиях, хотя они коммерчески недоступны. Но чтобы эффективно и безопасно вести машину по любым типам дорог или в любых дорожных условиях, требуется большее, чем набор сенсоров и обратные связи контуров управления. Чтоб быть хорошим водителем, вы должны понимать дорожную обстановку, других водителей, принцип работы автомобиля, сигнальные огни и массу прочих вещей. Вы должны быть способны понимать предупреждающие знаки или отмечать, когда другая машина движется слишком опасно. Вы должны видеть поворотники другой машины и предвидеть, что она вероятно сменит полосу, или, если сигнал включен уже несколько минут, предположить, что водитель вероятно забыл, что сигнал включен и не будет менять полосу. Вы должны понять, что клубы дыма далеко впереди могут обозначать, что произошла авария и следовательно вы должны замедлить движение. Водитель видит мячик, катящийся по дороге и автоматически понимает, что за ним может выбежать ребенок, чтоб догнать его, и интуитивно жмет на тормоз.