Рациональный метод проб и ошибок приводит к лучшему результату, нежели безукоризненное интеллектуальное планирование.
Дэвид Келли, основатель IDEO (www.ideo.com)
Бывая в качестве слушателя, а иногда и выступающего на различных форумах, посвященных инновациям, науке, бизнесу, я часто слышу от экспертов приблизительно такую мысль: «Государство перестало ставить масштабные Задачи». Речь идет именно о Задачах с большой буквы, о каких-то масштабных целях, ради которых стоит идти на риск. О тех самых благородных целях, достижение которых приносит не только материальное и моральное удовлетворение, но и пользу всему человечеству или значительной его части. Конечно, когда начинают говорить о таких целях, всегда вспоминают космическую программу — советскую и американскую. Однако мы забываем о важном историческом уроке и важном инструменте реализации невероятной творческой энергии, которая высвобождается, когда уровень таланта самой передовой части общества соответствует уровню поставленной задачи, — конкурсах, нацеленных на решение конкретных, полезных задач. Суть таких состязаний проста. Заинтересованная организация или институция (часто в этом качестве выступало государство в лице своего агента) объявляют конкурс на решение сложной задачи.
История таких конкурсов берет начало в XVII веке, но настоящую популярность они получили лишь в XVIII столетии. Приведу только один пример: задача точного определения долготы во время длительных морских путешествий считалась настолько трудноразрешимой и важной, что британский парламент в 1713 году объявил за ее решение денежный приз размером в 20 тыс. фунтов стерлингов (около 5 млн долл. по нынешнему курсу). Английский часовой мастер Джон Гаррисон сумел решить эту задачу и в 1735 году представил первый хронометр. Чуть позже ему была вручена заслуженная премия.
С того времени историки науки и техники насчитывают более 200 значительных конкурсов на решение конкретных задач. Скорость научно-технического прогресса стремительно растет — закон Мура позволяет создавать всё новые технологии, дающие решение проблем, еще вчера казавшихся неразрешимыми. Правительство США очень активно поддерживает инициативы федеральной власти и частных организаций по вынесению отдельных значимых проблем для решения общественностью — сейчас на сайте challenge.gov насчитывается около 400 различных научно-технических конкурсов.
Среди наиболее значимых и недавних отмечу DARPA Grand Challenge по созданию транспортного средства, позволяющего проехать по пустыне Мохаве (США) 211 км в полностью автономном режиме. Таким образом агентство DARPA намеревалось получить автономный медицинский транспортер, который эвакуировал бы раненых бойцов с поля боя. В 2007 году несколько команд успешно с справились с поставленной задачей. И хотя DARPA своей цели так и не достигло — эвакуатор не был создан, — агентство решило куда более значимую задачу (такие случайности часто называют хорошим английским словом serendipity) — основало целую отрасль автономных транспортных средств.
Проведение конкурсов для решения конкретных задач имеет ряд важных преимуществ перед любимыми в нашей стране «конкурсами красоты» инновационных проектов. Прежде всего это ориентация на стратегические цели без необходимости выбора определенной команды, которая их достигнет. Заказчик, зачастую государство, оплачивает фактический результат. При этом страна — автор конкурса — самостоятельно усиливает компетенции и знания в области конкурса. Создание сообщества разработчиков — решателей сходных проблем — становится важнейшим побочным продуктом такого конкурса. Происходит стимулирование частных инвестиций, превышающих по своему значению размеры призовых фондов. Как упоминалось выше, DARPA Grand Challenge привел к созданию многомиллиардной отрасли автономных транспортных средств.
В нашей стране в контексте конкурсов часто вспоминают перелеты Чкалова и других советских авиаторов. Однако внутренняя закрытость и экономический альтруизм советского общества не позволили в полной мере реализовать технологический потенциал от таких конкурсов — ни один из тогдашних самолетов-рекордсменов не вошел в серию, а стратегическая авиация еще долго была слабым звеном обороны СССР. Причиной этого, на мой взгляд, было то, что широкие массы не были вовлечены в само решение задач — им отводилась роль «восторженных зрителей».
Кроме всего прочего, конкурсы привлекают внимание общественности к решению выбранных задач, к лучшим людям страны, которые их решают. В конце концов, трансляция таких конкурсов по телевидению лучше, чем «Дом-2» или «Голос». Их главный результат будет заключаться в нашей уверенности в том, что Россия «может, если захочет». Обобщение международного опыта позволяет сформулировать ряд важных принципов проведения подобных конкурсов. Прежде всего это максимальное вовлечение граждан, которые сами считают, что могут решить такую задачу. Кроме того, организаторы конкурсов должны проявлять открытость и честность при постановке задачи и определении победителя. Завершенный конкурс не означает, что работа завершена, — постконкурсная работа с созданным сообществом имеет не меньшую ценность, чем решение самой проблемы. Но бизнес, отрасль можно создать, только когда вся интеллектуальная собственность остается у победителей, а государство получает неэксклюзивную непередаваемую лицензию.
Среди идей, которые в настоящее время прорабатываются в рамках различных инициатив, я выделяю следующие. «Зимняя Трасса». Суть проблемы в том, что на текущий момент задача автономного управления транспортным средством в плохих погодных условиях (снег, дождь) является практически нерешенной. Задача состоит в том, чтобы достичь максимально безопасного вождения в автономном режиме в зимнее время года с учетом возможного отсутствия дорожной разметки, низкой различимости дорожного полотна.
«Формула Х». Многие слышали про выполнение теста Тьюринга, при котором компьютер выдает себя за человека. Но эту же мысль можно приложить и к автомобилям-роботам. Почему бы не создать гонщика-робота, который когда-нибудь обгонит человека? Мы можем проводить гонки беспилотных, автономных транспортных средств. Аналогичные задачи можно разработать и реализовать с помощью нашего инженерного сообщества и в других областях.
Технологии искусственного интеллекта получили новый старт из-за громадного прорыва в создании нейронных сетей глубокого обучения. Впервые в истории искусственный интеллект сумел решать лучше человека не только шахматные задачи, но и чисто практические вещи, такие как распознавание образов. В этой области у нашей страны хороший задел. В недавнем призовом конкурсе, который проводил Институт искусственного интеллекта Пола Аллена (сооснователя Microsoft), российская команда заняла седьмое место (www.kaggle.com/c/the-allen-ai-science-challenge/leaderboard) из 170 международных участников. В такой значимой области мы бы тоже могли провести интересные конкурсы, подняв на новый уровень отечественную лингвистику, информатику.
Жизнь, логика научно-технического прогресса и четвертая промышленная революция рождают новые вызовы, которые требуют новых подходов. Старые подходы, основанные на госзаказе и выборе победителей на основе «лучших бумаг», не отвечают задаче технико-технологической модернизации России.
Альберт Ефимов,
руководитель робототехнического центра Сколково
Извините, но нейронные сети это фикция-абстракция отжившая свое время. Читайте Д.Филдза «Другая часть мозга» и обратите внимание на работу Г.Маркрама.
Впрочем, если сливной бачек и дверь с фотоэлементом работают, то — почему бы их не использовать? Зачем называть подобное изделие «ИИ» — не понятно.
Ну почему вы так решили? В целом, сейчас в мире практически все проекты по навигации, по компьютерному зрению для робототехники в основе имеют deep learning. Чтобы вам было тоже что почитать начните http://nextbigfuture.com/2016/03/deep-learning-for-robots-robotic-arms.html далее по ссылкам.
Потому как в каждой науке принята своя терминология. Обычно «искусственным интеллектом» и называют узконаправленную конструкцию с обратной связью.
Вы путаете автомат https://ru.wikipedia.org/wiki/Автомат_(механизм)
и устройсмтво, успешное прошедшее тест Тьюринга https://ru.wikipedia.org/wiki/Тест_Тьюринга .
Это профанация.
Кстати, ещё не понятно, будет ли устройство успешное прошедшее тест Тьюринга обладать интеллектом.
Спасибо (ссылка не рабочая, но я нашел рекомендованную Вами информацию), автоматические системы обработки информации не способны ставить перед собой задачи, как то делают живые организмы, а потому у них нет целенаправленного поведения. Deep learnng это хорошо, но это не основная составляющвя интеллекта.
P.S.
Вы занимаетесь нужным, важным и полезным делом. Пожалуйста, перестаньте путать термины, чтоб не возникли затруднения с оценкой теории на недостаточность.