Искусственный интеллект побеждает чемпионов в шахматах, помогает анализировать медицинские данные и за секунды создаёт тексты и изображения. Но поручите роботу убрать со стола или завязать шнурки — и задача, простая для человека, может поставить его в тупик. Этот разрыв объясняет парадокс Моравека.
Лёгкое для человека — сложное для машины
Парадокс назван в честь исследователя робототехники Ханса Моравека. Его суть в том, что компьютеру относительно легко даются задачи, которые люди считают интеллектуально сложными: расчёты, логические головоломки и шахматы. Зато движения, выполняемые почти автоматически, требуют от роботов сложной обработки данных.
Чтобы взять чашку, человеку достаточно протянуть руку. Роботу же нужно распознать предмет, оценить его положение, рассчитать траекторию и силу захвата, а затем скорректировать движение по сигналам датчиков. Неожиданное препятствие или скользкая поверхность могут нарушить весь процесс.
Разницу наглядно показал конкурс DARPA Robotics Challenge 2015 года. Роботам предстояло выполнять бытовые и спасательные действия — открывать двери, поворачивать вентили и передвигаться по сложной местности. Даже системы ведущих лабораторий нередко теряли равновесие или останавливались перед препятствием.
Эволюция уже проделала эту работу
Зрение, координация и ориентация в пространстве формировались у живых организмов на протяжении миллионов лет. Мозг обрабатывает множество сигналов почти мгновенно, а человек обычно даже не замечает сложности этих операций.
Абстрактная математика и письменность появились значительно позже — это сравнительно новые культурные навыки. Поэтому неудивительно, что компьютеры быстро освоили отдельные интеллектуальные задачи, а воспроизвести гибкость человеческого тела и восприятия оказалось куда труднее.
Почему универсальный робот пока далёк
Современные гуманоидные роботы впечатляют демонстрациями в подготовленной обстановке, но в обычном доме их ждут случайно расставленные вещи, разное освещение и непредсказуемые ситуации. Машина, хорошо работающая по заданному сценарию, не обязательно сможет уверенно действовать там, где условия постоянно меняются.
Парадокс Моравека напоминает: успехи ИИ в цифровых задачах не означают, что робот скоро освоит любую работу по дому. Для этого машинам предстоит научиться не только вычислять, но и гибко воспринимать физический мир.