Выбор по Тьюрингу | Страница: 4

  • Georgia
  • Verdana
  • Tahoma
  • Symbol
  • Arial
16
px

Прежде чем открылась последняя дверь, обоим посетителям пришлось удостоверить свою личность еще на одном посту охраны. Тотт отступил в сторону, а они вошли в лабораторию. Компьютер пересчитал вошедших, дверь за ними закрылась, и они услышали, как щелкнул замок.

Дж. – Дж. Бэкуорт взял инициативу на себя, понимая, что чем более непринужденной окажется атмосфера, тем быстрее он узнает все, что нужно. Он протянул руку и обменялся с Брайаном крепким рукопожатием.

– Очень рад, Брайан. Жаль, что мы не могли познакомиться раньше. Я слышал много хорошего о твоей работе. Прими мои поздравления – и спасибо, что нашел время показать мне, что у тебя получилось.

Лицо Брайана, бледное, как у всех ирландцев, залилось краской от таких неожиданных похвал: он к этому еще не привык. К тому же он был слишком плохо знаком с нравами делового мира и не сообразил, что председатель сознательно пустил в ход все свое обаяние. Так или иначе, это возымело нужное действие: Брайан стал держаться не так напряженно и был готов отвечать на вопросы. Джей-Джей с улыбкой кивнул:

– Мне сказали, что у тебя тут наметился важный прорыв. Это правда?

– Безусловно! Можете считать, что дело в шляпе, – десятилетняя работа закончена. Или, точнее, виден конец: еще много чего остается сделать.

– Насколько я понимаю, все это имеет какое-то отношение к искусственному интеллекту?

– Да, имеет. Я бы сказал, что искусственный интеллект наконец-то у нас в руках.

– Полегче, полегче, молодой человек! Я считал, что искусственный интеллект создан уже несколько десятилетий назад.

– Разумеется. Уже существуют и используются несколько довольно-таки умных программ, которые называют искусственным интеллектом. Но то, что мы имеем здесь, куда серьезнее. Речь идет о возможностях, сравнимых с возможностями человеческого мозга. – Он запнулся. – Простите, сэр, если это похоже на лекцию. Но насколько вы знакомы с этой областью исследований?

– Откровенно говоря, ничего о ней не знаю. И пожалуйста, называй меня Джей-Джей.

– Хорошо, сэр… то есть Джей-Джей. Тогда я вам кое-что объясню, если вы пройдете со мной.

Он подвел гостей к лабораторному столу, сплошь заставленному внушительной на вид аппаратурой.

– Это не моя работа, это то, чем занимается доктор Голдблум. Но как раз с этого хорошо начать, если мы будем говорить об искусственном интеллекте. Железо здесь не ахти какое, это старый «Макинтош» SE/60 с процессором «Моторола 68050» и сопроцессором, который увеличивает его быстродействие примерно в сто раз. А за основу начинки взята последняя версия классической самообучающейся экспертной системы для диагностики заболеваний почек.

– Стоп, стоп, сынок! Об экспертных системах я кое-что знаю, но что такое «самообучающаяся»? Если ты хочешь, чтобы я хоть что-то понял, тебе придется вернуться к самому началу и отправиться из точки А.

Брайан невольно улыбнулся:

– Простите, вы, конечно, правы. Начнем сначала. Вы знаете, что экспертные системы – это компьютерные программы, которые включают в себя базы данных. То, что мы называем железом, – просто аппаратура вроде вот этой. Пока ток не включен, она годится только на то, чтобы служить пресс-папье, правда, довольно дорогим. А если включить ток, то в таком компьютере зашиты кое-какие программки – они проверяют, правильно ли работает сам компьютер, и готовят его к загрузке инструкций. Такие инструкции для компьютера и называются начинкой. Это программы, которые вы в него вводите, чтобы сообщить железу, что оно должно делать и как. Если загрузите текстовый редактор, то сможете с помощью компьютера написать книгу. А если введете бухгалтерскую программу, тот же самый компьютер будет с огромной скоростью вести вашу бухгалтерию.

Джей-Джей кивнул:

– Это я пока понимаю.

– Прежние экспертные системы первого поколения могли делать только что-нибудь одно – например, играть в шахматы, или диагностировать заболевания почек, или конструировать компьютерные схемы. Но каждая такая программа делала одно и то же снова и снова, даже если результаты получались никуда не годные. Экспертные системы были первым шагом к искусственному интеллекту, потому что они думают, пусть даже незамысловато и стандартно. Следующим шагом стали самообучающиеся программы. А моя новая самообучающаяся программа будет, как я считаю, еще одним огромным шагом, потому что она способна делать куда больше, не выходя из строя и не путаясь.

– Приведи какой-нибудь пример.

– У вас в кабинете есть лингвофон и воксфакс?

– Конечно.

– Тогда вот два прекрасных примера того, о чем я говорю. Вам часто звонят из других стран?

– Да, частенько. Только что я говорил с Японией.

– Вы не заметили, что человек, с которым вы говорили, время от времени как будто запинался?

– Да, пожалуй. Был такой момент, когда лицо у него словно застыло.

– Это потому, что лингвофон работает в реальном времени. Иногда невозможно мгновенно перевести какое-нибудь слово, потому что нельзя сказать, что оно означает, пока не увидишь следующего слова – ну, например, «кот» и «код». То же самое и с прилагательными – например «бедный» может означать или «несчастный», или «небогатый». Иногда приходится дожидаться конца фразы или даже того, что за ней последует. Поэтому лингвофон, который воспроизводит мимику, иногда вынужден ждать окончания фразы, прежде чем перевести японские слова на английский и изменить изображение, чтобы движения губ соответствовали английским словам. Программа перевода работает невероятно быстро, но все же иногда приходится останавливать изображение, пока она не проанализирует звуки и порядок слов в поступающем сигнале и не выдаст английского перевода. Только после этого воксфакс может начать распечатку переведенного разговора. Обычный факс просто выдает копию того, что вложено в аппарат на другом конце линии. Он принимает электронные сигналы от того факса и в точности повторяет оригинал. Но ваш воксфакс – совсем другое дело. Его нельзя назвать разумным, но он пользуется аналитической программой, слушая перевод или английские слова, которые произносит ваш собеседник. Он анализирует каждое слово, сравнивает со словами, заложенными в его память, и устанавливает, какому из них оно соответствует. А потом печатает это слово.

– Ну, это как будто несложно.

Брайан рассмеялся:

– Это одна из самых сложных задач, решению которых нам удалось научить компьютеры. Система должна выделять каждый элемент японской речи и сравнивать его с введенной в нее информацией о том, как употребляется каждое английское слово, фраза или выражение. Понадобились тысячи человеко-часов программирования, чтобы воспроизвести то, что наш мозг делает мгновенно. Когда я говорю «хорошо», вы мгновенно понимаете, что я хочу сказать, верно?

– Конечно.

– А вы знаете, каким образом вам это удается?

– Да нет, просто понимаю, и все тут.