Читать «Штурм сознания» онлайн - страница 152

«Очень мощным квазиинтеллектуальным проектом, пожалуй, самым мощным в мире, на сегодняшний день был наш „Буран“, наш „Шатл“, — говорит сотрудник авиакосмической отрасли, согласившийся на беседу на условиях анонимности. — Он летал в автоматическом режиме и в автоматическом же режиме осуществлял безошибочно посадку на посадочную полосу. Это уникальный проект, уникальное решение, уникальная работа людей, когда робот мог осуществить 48 тысяч программ».

Терминатор из американского фильма — робот восьмой версии образца 2029 года уже был способен точно идентифицировать цель среди сотен других лиц, распознавать голос, находить нужную информацию в телефонной книге, ориентироваться в незнакомом трёхмерном пространстве. По версии создателей фильма, от появления такой машины нас всё ещё отделяет пара десятков лет. В действительности срок гораздо короче.

Рассказывает Аркадий Ющенко, заведующий кафедрой «Робототехнические системы» МГТУ им. Баумана:

«Понятие искусственного интеллекта очень широкое, под ним можно понимать и распознавание сигналов, и управление, и планирование действий. Всё, о чём я говорил, уже есть. Но мы непрерывно идём вперёд. И те задачи, которые вчера казались мало достижимыми, скажем, автоматическое планирование собственных действий роботов, сегодня уже решаются».

Система распознавания лиц уже используется в системах безопасности аэропортов, стадионов и стратегических объектов. Компьютер способен выловить в многотысячной толпе нужного человека, например опасного преступника, находящегося в розыске. Компьютерным распознаванием текста и телефонной книги сегодня тоже никого не удивишь. Специальные камеры на автомагистралях способны прочитать номерной знак и проверить владельца по базе данных, пока машина на большой скорости проносится мимо поста автоинспекции.

А вот эксперимент, который кажется забавной игрой. Но только на первый взгляд.

Рассказывает Борис Михайлов, доцент кафедры «Робототехнические системы» МГТУ им. Баумана:

«На сцене стоят несколько объектов. В данном случае это тривиальные кубики, которые легко распознать и понять, что это за объект. Если мы за этими кубиками наблюдаем обычной плоской камерой и решаем плоскую задачу, то ни определить размер, ни соотношение размеров между этими кубиками нельзя.

В отличие от обычных систем наблюдения и распознавания созданный в этой лаборатории электронный глаз способен видеть картину трёхмерной. Как человек. Даже точнее: габариты, взаимное расположение, расстояние до объекта. На основе этих данных робот принимает решение. Пока самое простое.

Если это препятствие для мобильного робота, то кубики можно объехать или принять решение, что делать на этой сцене. Технические возможности распознавания превосходят человеческие. От электронного глаза не спасает даже маскировка. Он всё равно обнаружит объект и точно определит дистанцию до цели.