211service.com
Myslící stroje
V roce 1982, když byl ještě studentem na MIT, Danny Hillis spoluzaložil Thinking Machines, jedno z nejslavnějších selhání v historii výpočetní techniky. Thinking Machines, úl svéhlavých a skvělých výzkumníků, se pokusil vytvořit první umělou inteligenci na světě. Pokud se ale společnosti nepodařilo postavit stroj, který na nás bude hrdý (její firemní motto), její Connection Machine demonstrovala praktičnost paralelního zpracování, základ moderních superpočítačů. Dnes je Danny Hillis předsedou Applied Minds, společnosti zabývající se designem a vynálezy, a staví Hodiny dlouhého teď, mechanické hodinky, které mají vydržet 10 000 let.
Danny Hillis v kanceláři v motoru H-1 rakety Saturn 1B, prvního stupně motoru pro Apollo 7. (Credit: Daniel Hennessey)
TR: Proč je vytvoření umělé inteligence tak obtížné?
Tento příběh byl součástí našeho vydání z listopadu 2006
- Viz zbytek čísla
- předplatit
Hillis: Díváme se do své vlastní mysli a sledujeme naše vzorce vědomého myšlení, uvažování, plánování a vytváření analogií a myslíme si: To je myšlení. Ve skutečnosti je to jen špička velmi hlubokého ledovce. Když první výzkumníci umělé inteligence začínali, předpokládali, že těžké problémy jsou věci jako hraní šachů a složení zkoušek z počtu. Ty věci se ukázaly být snadné. Ale typy myšlení, které vypadaly bez námahy, jako je rozpoznání tváře nebo všímání si toho, co je v příběhu důležité, se ukázaly být velmi, velmi těžké.
TR: Proč Thinking Machines nedokázaly vytvořit myslící stroj?
Hillis: Dobrá odpověď je, že jsme prostě neměli dost času. Ale dost času by byly desítky let, možná životy. Je to těžký problém, pravděpodobně mnoho těžkých problémů a my vlastně nevíme, jak je vyřešit. Stále nemáme žádnou skutečnou vědeckou odpověď na otázku Co je mysl?
TR: Connection Machine byla efektivní platforma pro superpočítače. Proč Thinking Machines jako superpočítačová společnost prosperovala?
Hillis: Ukázalo se, že superpočítač je technologie, nikoli byznys. Můj přítel Nathan Myhrvold, který v té době vedl Microsoft Research, mi jednou řekl: Je přinejmenším stejně těžké vytvořit software pro superpočítač jako pro PC, ale máte jen pár tisíc zákazníků a my máme miliardy. Nejen to, ale každý z těchto zákazníků ve skutečnosti očekává, že mu dáte přesně to, co potřebují.
TR: Jaké byly úspěšné komerční aplikace výzkumu ve společnosti Thinking Machines?
Hillis: Komerční aplikace byly většinou návrh čipů, dolování dat, textové vyhledávání, kryptologie, výpočetní chemie, počítačová grafika, finanční optimalizace, seismické zpracování a modelování proudění tekutin. Vědecké aplikace jako astronomie, modelování klimatu nebo kvantová chromodynamika byly vzrušující, když pomohly získat výsledek na obálce Příroda , ale nikdy jsme na nich nevydělali.
TR: Co se stalo s patenty od Thinking Machines? Více než kdokoli jiný jste zodpovědní za masivní paralelní zpracování. Dostanete kredit, ale žádnou platbu. Kdo to dostane a proč?
Hillis: No, v první řadě by mi mělo být jasné, že jsem jen jedním z mnoha lidí, kteří přispěli k rozvoji masivního paralelního počítání. Pokud jde o patenty, jedním z důsledků selhání Thinking Machines je, že jsem ztratil veškerá práva na technologie. Zpětně se to ukázalo jako požehnání, protože mě to zachránilo před tím, abych strávil další desetiletí života u soudu.
TR: Jak se vaše filozofie umělé inteligence liší od slavné společnosti mysli Marvina Minského?
Hillis: Marvin je můj mentor, takže každá filozofie AI, kterou mám, začíná jeho. Bydlel jsem v jeho sklepě, když psal knihu Společnost mysli, a každý den napsal novou stránku nebo dvě a dal mi ji přečíst. Pak bychom si o tom mohli promluvit a já jsem mohl slyšet všechny myšlenky, které za tím vložil. Pořád si neumím představit, jaké by to bylo číst tu knihu, od začátku do konce, bez dlouhého rozhovoru na každé stránce. Ale to je podstata knihy: jak by řekl Marvin, mozek je změť. Děje se spousta různých věcí a vzájemně se ovlivňují složitým způsobem. Marvin se jistě ve většině detailů mýlí, ale myslím si, že celkový obraz spousty různých, volně propojených semiautonomních procesů je v zásadě správný.
TR: Předběhl jste svou dobu v aplikaci výpočtů v imunologii, genetice a neurobiologii. Dnes jsou výpočty v biologii všudypřítomné. co to bude znamenat?
Hillis: Jsem nadšený, že výpočetní biologie přichází na své. Je to jako v oblasti výpočetní techniky v roce 1970. Všechno se zdá možné a jediným omezením je naše představivost. Stále existuje tolik základních, jednoduchých otázek, které nejsou zodpovězeny: Jak jsou kódovány paměti? Jak má imunitní systém pocit „sebe“?
Obzvláště mě zajímá, co vzejdou z výpočtových modelů evoluce, i když musím přiznat, že pole se teď zdá trochu zaseknuté. Většina současných modelů evoluce to redukuje na velmi slabý druh vyhledávacího algoritmu, ale vždy jsem měl pocit, že je v tom něco víc než to. Nejde o to, že by se biologové v mechanismech mýlili, ale spíše o to, že modely jsou mnohem jednodušší než biologie. Může se stát, že klíčem je interakce evoluce a vývoje nebo chování a prostředí nebo něco takového.