в голове мозг работает, как электрический проводник. Там, простите меня, приходит один синапс, один-единственный контакт между нейронами, которых от ста тысяч до миллиона у каждой нервной клетки из одиннадцати миллиардов. А из этого, посчитайте, один такой синапс, в него приходит, медиаторов двадцать пять штук, в разных комбинациях, которые кодируют сигнал. И сигнал идёт электрохимический, а не чистая проводимость. Это по проводам электричество бегает. А здесь информационные сигналы все электрохимические. Близко нет. И самое главное, что эти контакты образуются и разрушаются всю жизнь. То есть, это что значит? Я привожу постоянно пример. У нас сто пятьдесят миллиардов вообще целиком во всей нервной системе нейронов, в коре одиннадцать миллиардов. То есть, это что означает? Что нам надо подождать ещё двести лет, и тогда мы сможем создать суперкомпьютер, посадив в обмотку каждого нейрона по китайцу с паяльником, который будет через два дня перепаивать контакты. Они не программируются, вот в чём фокус. А именно в них творчество. То есть, не комбинаторика: как поменять доллары на евро и обратно. Не как в шахматы выиграть. Не эта вся глупость, которая имитирует псевдонаучную деятельность, а совсем другое — морфогенез. У нас мозг думает, принимает решения, выбирает за счёт морфогенеза[3150].

К сожалению, высказывания что Фентема, что Савельева демонстрируют лишь их недостаточные знания в области методов ИИ, а также о прогрессе, происходящем в этой области. Например, Савельев не в курсе, что с морфогенезом у искусственных нейронных сетей всё в полном порядке: программные модели прекрасно обходятся без миллиардов людей с паяльниками, причём они обладали этой способностью ещё на самой заре электронной вычислительной техники. Моделировать образование или исчезновение связей между нейронами можно, меняя хранящиеся в памяти машины данные, без внесения изменений в её физическую конструкцию — именно эту простую мысль высказывает Тьюринг в уже упоминавшемся нами ранее письме Эшби[3151]. Фентем, по всей видимости, ничего не знает ни о современных свёрточных нейросетевых архитектурах, ни о LSTM, ни о словарных эмбеддингах, ни о механизме внимания и трансформерах, ни о генеративно-состязательных сетях — вообще ни о чём из огромного арсенала новых методов и архитектур, созданных за последние два-три десятилетия. Подобно маленькому ребёнку, который думает, что взрослые перестали его видеть, если он зажмурил глаза, подобные критики ИИ, по всей видимости, думают, что если они ничего не знают о прогрессе в какой-то области, то сам этот прогресс просто отсутствует.

Забавно разбирать эти тезисы в одной из заключительных глав работы, львиная доля которой посвящена как раз летописи достижений в области ИИ, в том числе относящихся к последнему десятилетию. Удивительно стремление человеческого разума к разнообразным теориям заговора. В погоне за увлекательным сюжетом в духе произведений Дэна Брауна некоторые люди готовы игнорировать даже очевидные факты. Фукидид в «Истории Пелопоннесской войны» писал: «…Потому что это привычка человечества — подвергаться бездумной надежде на то, чего они хотят, и использовать собственные суждения, чтобы отбросить то, что им не нравится». Факты, однако, упрямая вещь, они, подобно садовым граблям, выжидают удобный момент, чтобы проучить того, кто всерьёз собрался их игнорировать.

За последние полтора десятилетия науке удалось решить целый ряд сложных задач из области искусственного интеллекта. Ирония заключается в том, что многие замеченные публикой проекты, вроде Deep Blue или Alpha Go, в действительности лишь косвенно отражают прогресс, проделанный технологиями машинного обучения. Куда большее значение для производственного уклада имеют технологии, позволяющие машинам эффективно решать производственные задачи, с которыми раньше могли справиться только люди. Системы машинного зрения, способные со сверхчеловеческой точностью распознавать объекты, попавшие в объектив цифровых камер, системы распознавания и синтеза речи, модели для обработки естественного языка, геоинформационные и поисковые системы — всё это вещи, которые стремительно меняют облик производства и торговли, приводят к перестройке логистических цепочек и титаническим сдвигам на рынке труда, заметным даже невооружённым глазом. Пока внимание публики сосредоточено на медленном, но уверенном прогрессе в области беспилотного транспорта, совершенно незаметно в нашу жизнь пришли автоматизированные операторы колл-центров. На сентябрь 2023 г. одна лишь система, разработанная компанией «АБК» (дочерней компанией «Сбера», в которой ваш покорный слуга на протяжении почти семи лет занимал пост директора по информационным технологиям), совершает ежесуточно около 850 000 разговоров с клиентами суммарной продолжительностью более 800 000 минут. Сегодня «Сбер» продолжает активно развивать эту платформу под брендом VSRobotics. При этом за время с начала пандемии коронавируса число ежесуточно выполняемых с её помощью голосовых коммуникаций с клиентами выросло примерно десятикратно.

Телемаркетинг, справочные системы, работа с просроченной задолженностью, поддержка операций — всё это области, в которых роботы сегодня взяли на себя огромный объём задач, ещё вчера решавшихся исключительно людьми. Торговые автоматы пришли в московских офисах на смену буфетам. Многочисленные цепочки торговых посредников уступили значительную долю рынка электронным торговым площадкам. Наблюдая за успехами Amazon и ростом капиталов Джеффа Безоса, мало кто задумывается о том, что на складах этой компании уже давно трудятся роботы.

В марте 2012 г. Amazon приобрела за 775 млн долларов компанию Kiva Systems, известную сегодня под названием Amazon Robotics. В конце 2014 г. на десяти складах Amazon уже трудилось в общей сложности около 15 000 роботов[3152]. На 2023 г. число складских роботов Amazon превысило[3153] 750 000. Складской робот Amazon — небольшая тележка высотой около 30 см, способная перевозить более 300 кг груза. Согласованным перемещением тележек управляет логистическая система ИИ, берущая на себя задачу оптимизации транспортных операций внутри склада.

В 2022 г. компания DHL подписала с Boston Dynamics договор на 15 млн долларов о поставке роботов-грузчиков Stretch, которые будут работать на складах DHL в Северной Америке.

И Amazon, и DHL[3154], как и многие другие компании, не прочь продолжить автоматизированные логистические цепочки и за пределы складских помещений. На улицах многих городов уже сегодня появились роботы-курьеры. Соответствующие программы, кроме инновационных стартапов, развивают и FedEx, и Postmates, и даже «Яндекс»: в 2020 г. москвичи заметили на улицах города первого робота-курьера, разъезжающего по тротуарам[3155], [3156]. «Сбер» ещё с 2017 г. использует в некоторых регионах инкассаторские дроны[3157]. В Сан-Франциско увеличение количества роботов-курьеров привело к активной полемике о необходимости регулирования их применения. Хотя изначально высказывались весьма радикальные предложения, вплоть до полного запрета использования этой технологии, в конечном счёте всё завершилось принятием набора ограничений и выдачей разрешений ряду компаний[3158], [3159]. Хотя пока что количество роботов-курьеров существенно уступает числу складских или промышленных роботов, рост их числа лишь