Возможно, это и так, но я уверен, что пройдет еще немало времени, прежде чем все то, что говорят об ИИ, воплотится в реальности. Я более склонен согласиться с наблюдениями профессора Гари Маркуса, американского психолога, чьи работы посвящены изучению языка, биологии и сознания. В статье в газете New York Times от 29 июля 2017 года «Искусственный интеллект забуксовал. Как придать ему ускорение» (Artificial Intelligence Is Stuck. Here’s How to Move It Forward) он отмечает, что системы ИИ застряли на одном месте в реальном мире. Он утверждает, что необходимо разработать новую парадигму ИИ, в которой знания, полученные «сверху вниз» и «снизу вверх», были бы равноценными. По его определению, знания, полученные «снизу вверх», – это исходная информация, которую человек получает от органов чувств. Тогда как знания, полученные «сверху вниз», представляют собой когнитивные модели устройства мира. В настоящий момент ИИ преимущественно работает с первой категорией знаний, а не с сенсорными стимулами. Гари Маркус убежден, что требуется интегрировать обе категории знаний, чтобы системы ИИ стали чем-то большим, чем пассивными хранилищами информации. Современные компьютеры не осознают, что они делают. Они лишены осознанности, так что они способны ровно настолько, насколько профессиональны создавшие их программисты. На момент написания этой книги у компьютеров отсутствовала когнитивная осознанность.

Я уже упоминал ранее, что мне безумно интересно, какое будущее уготовано интеллект-картам. В то время как многие убеждены, что мир будет порабощен искусственным интеллектом и нас ждет восстание машин (вспомните все эти фильмы типа «Терминатора»), я глубоко сомневаюсь, что роботы смогут хотя бы приблизиться к прекрасной, органической сложности человеческого мозга. Мы уже разработали эффективное ПО для создания интеллект-карт, которое можно применять для подготовки потрясающих презентаций, но мы еще очень далеки от создания ИИ, который самостоятельно мог бы строить интеллект-карты, используя ассоциации и воображение, не говоря уже о том, чтобы осознавать, чем именно он занимается. Сегодня даже «суперроботы» не обладают способностью выделять различия или просто попадают в тупик, когда не видят следующего шага!

Вместо того чтобы придумывать новые законы робототехники, я предпочел бы увидеть развитие ИИ, способного осознанно овладеть Законами создания интеллект-карты, так как я считаю это по-настоящему сложной задачей, и если с ней удастся справиться, это будет настоящим достижением. Как мы видели, за счет использования воображения, логики, ассоциаций и индивидуального восприятия окружающего мира Законы создания интеллект-карты неизменно переплетены с фундаментальными принципами хорошего мышления. Хотя мы уже разработали iMindMap, которая будет продолжать совершенствоваться, мне еще не встречался робот, который смог бы создать интеллект-карту без участия человека.

Я искренне убежден, что способность создать интеллект-карту можно считать безоговорочным доказательством разумности робота.

ПРОВОКАЦИОННЫЙ РАЗГОВОР

Беседы с польским мастером создания интеллект-карт Мареком Касперски всегда наполняют меня восторгом перед безграничными возможностями этого потрясающего инструмента мышления. Недавно мы беседовали с ним о цифровых интеллект-картах и искусственном интеллекте, и Марек весьма меня удивил.

«Когда я впервые воспользовался iMindMap, программа мне понравилась, но показалась неполноценной, – признался он. – С принципами все в порядке, но сама программа – двухмерная, очень плоская. В реальном мире не так уж много плоских вещей, в основном все трехмерное».

Я понимал, о чем он.

Марек продолжил: «Я начал представлять себе центральный образ, который захватывает сознание. Это трехмерный объект, я могу вращать его и рассматривать под разными углами. Затем я представил себе основные ветви, отходящие от центрального образа, как побеги, но не плоские, как в iMindMap, а трехмерные. Так что мне хотелось бы получить компьютерную программу, где интеллект-карту можно создавать в формате 3D и вращать в разные стороны. Если бы это можно было делать, она напоминала бы удивительную трехмерную партию в шахматы, которую разыгрывал Спок в «Звездном пути».

Марек продолжил делиться со мной мыслями относительно преимуществ разработки полностью 3D-программы для создания интеллект-карт. Этой программой можно было бы пользоваться на компьютере и планшете и вращать интеллект-карту одним касанием пальца. Это помогло бы понять пространственный потенциал интеллект-карты со всеми ее разными ветвями, плавающими в объемной сфере с обзором в 360°.

Сейчас мы находимся в процессе усовершенствования 3DiMindMap, и ее возможности будут безграничными.

Сам искусственный интеллект часто воспринимают как игру чисел, очень больших чисел. Даже обычная партия в шахматы может включать до 1070 возможных ходов (это цифра 1 с 70 нулями). Поэтому у корпорации IBM ушло несколько десятилетий и несколько миллиардов долларов на то, чтобы создать суперкомпьютер Deep Blue, который в 1997 году выиграл партию в шахматы у чемпиона мира, гроссмейстера Гарри Каспарова.

Еще одним крепким орешком для ИИ стала настольная логическая игра го. Многие специалисты по робототехнике сомневались, что ИИ удастся овладеть искусством этой игры, так как в ней может быть до 10170 возможных ходов. Ее сложность беспрецедентна. Однако британский исследователь искусственного интеллекта Демис Хассабис решил справиться с этой задачей. Демис Хассабис не только исследователь, нейроученый и разработчик компьютерных игр, но также активный пользователь техники создания интеллект-карт и дважды победитель мультидисциплинарного соревнования по интеллектуальному спорту Decamentathlon.

Кроме того, он основатель компании DeepMind, миссия которой расширять горизонты технологий ИИ. И хотя потребовалось время и поддержка интернет-гиганта Google, DeepMind преуспела в разработке программы ИИ AlphaGo, которая в 2014 году одержала победу в игре го над чемпионом мира по этой игре.

После того как ИИ взял верх над двумя ведущими мастерами в области интеллектуального спорта, послышались голоса, что недалек тот день, когда компьютер превзойдет человека. Однако давайте на минуту задумаемся об этих логических играх. Основные ветви интеллект-карты расходятся от центра. От каждой основной ветви отходят дополнительные ветви, а от них – еще больше ветвей следующего порядка… Внимание, вопрос: сколько ветвей теоретически могут отходить от одной любой ветви? Как вы понимаете, это число стремится к бесконечности. Даже в двухмерном формате потенциальный размах любой интеллект-карты неисчисляем.

Таким образом, вместо того чтобы развивать программное обеспечение для создания интеллект-карт, на ситуацию можно взглянуть под другим углом: использовать цифровые технологии для улучшения параметров интеллект-карт, чтобы увеличить потенциал самого ИИ.

В беседе с Мареком я рассказал ему о своем видении будущего этой техники и о планах объявить о призе в несколько миллионов долларов за разработку нового ПО с элементами искусственного интеллекта – подобно тому, как были объявлены денежные награды за разработку искусственного интеллекта в областях интеллектуального спорта, например в шахматах.

При финансовой поддержке пионеров в области ИИ, аналогично тому, как суперкомпьютер Deep Blue был создан корпорацией IBM, а компанию DeepMind поддержал интернет-гигант Google, этот приз предназначался создателям первой программы ИИ или суперкомпьютера, который оказался бы способен самостоятельно сгенерировать интеллект-карту,