Нейронет

Содержание мысли важнее физической возможности говорить

Иван Бакаидов

Программист из Санкт-Петербурга, создатель программ для людей с трудностями речи, серебряный призер чемпионата России по бочче, правозащитник, публичный спикер

В раннем детстве Ивану поставили диагноз детский церебральный паралич. Он с трудом передвигается и невнятно разговаривает, но это не мешает ему вести активную самостоятельную жизнь и вдохновлять людей вокруг.

• Общение не всегда основывается на словах, иногда достаточно кивка или жеста. Нельзя просто взять и заговорить, надо подловить нужный момент. Это происходит по привычке, но людям с особенностями развития для этого нужно приложить немало усилий. В программе Ивана, помимо базовых фраз, есть множество других опций для общения – например, 60 комплиментов.
• Возможно, в будущем будет важнее содержание мысли, а не физическая возможность говорить. Люди с особенностями развития стали намного самостоятельнее. Им приходится решать практические задачи. А когда помогают близкие — можно ничего не делать и расслабиться.

Личная жизнь

В Рязани у Лебедева была семья, где подрастал сын, что не мешало видному криминальному авторитету заводить любовниц, которых Алексей щедро осыпал дорогими подарками

По словам бывшего телохранителя, преступник даже встречался с певицей Анной Седоковой, да и в целом не был обделен вниманием женщин. Покинув родной город, бандит перестал общаться с первой женой и наследником

Перебравшись в новую страну, бизнес-тренер женился на гражданке Украины Наталье Виговской, позже в семье родились двое детей. Личную жизнь Виговские не скрывают: жена — ближайший соратник Сергея, с которым финансовый блогер учит последователей зарабатывать деньги. На ютьюб-канале Виговского даже можно найти ролики со свадьбы и видео с детьми, а на страницах Сергея в «Инстаграме» и то и дело мелькают фотографии с супругой. В соцсетях финансовый блогер позиционирует себя как примерный семьянин, для которого главное в людях — доброта и честность.

Зачем нужен нейронет

Нейронет упростит взаимодействия во всех сферах жизни: образовании, медицине, развлечениях, политике, благотворительности. Люди будут легче понимать друг друга и тратить меньше времени на передачу информации.

Задача нейронета – сделать каждого гением. И сделать это не через его частное развитие, а через объединение навыков разных людей.

Это можно описать через метафору. Если три человека будут стоять по разные стороны от слона, а четвёртый будет с закрытыми глазами трогать его за хобот, то все увидят разную картину. Чтобы составить полное представление, им нужно подойти друг к другу и поделиться своими мыслями. Это долго.

Нейронет объединит этих людей через виртуальных агентов (компьютеры, чипы, программы) и позволит моментально обменяться опытом.

Реальный мир значительно сложнее слона, но нейротехническая связь – инструмент, который поможет познавать его коллективно.

Что такое «нанотехнологии»?

Нанотехнологии — это наука, инженерия и технологии, проводимые на наноуровне, что составляет от 1 до 100 нанометров. По сути, эти манипулирование и управление материалами на атомном и молекулярном уровне.

Чтобы вы понимали, давайте представим, что такое нанометр:

• Отношение Земли к детскому кубику — это примерно отношение метра к нанометру.
• Это в миллион раз меньше длины муравья.
• Толщина листа бумаги — примерно 100 000 нанометров.
• Диаметр красной кровяной клетки — 7000—8000 нанометров.
• Диаметр цепочки ДНК — 2,5 нанометра.

Представьте робота, который может манипулировать атомами, как ребенок — кубиками LEGO, выстраивая из базовых атомных строительных блоков что угодно (C, N, H, O, P, Fe, Ni и пр.). Хотя некоторые люди отрицают будущее нанороботов как научную фантастику, вы должны понимать, что каждый из нас жив сегодня благодаря бесчисленным операциям наноботов в триллионах наших клеток. Мы даем им биологические названия вроде «рибосом», но по своей сути они — запрограммированные машины с функцией.

Стоит также провести различие между «мокрыми» или «биологическими» нанотехнологиями, которые используют ДНК и машины жизни для создания уникальных структур из белков или ДНК (в качестве строительного материала) и больше дрекслеровских нанотехнологий, которые включают строительство «ассемблера», или машины, которая занимается 3D-печатью с атомами в наномасштабах для эффективного создания любой термодинамически стабильной структуры.

Давайте рассмотрим несколько типов нанотехнологий, над которыми бьются исследователи.

Угрозы и риски

Главная угроза, о которой говорят противники нейронета, во внедрении технических устройств в человеческое тело – «чипировании». Это нужно для обмена данными с другими людьми, но многие видят в этом желание правительства организовать тотальную слежку и контроль за народом.

Страх перед государственным контролем достоин отдельного обсуждения. Но не стоит забывать, что большинство из нас уже имеет длинный цифровой след в сети и редко задумывается о его доступности. Мы делаем его сами через смартфоны, умные устройства и свои интернет-копии: электронные почты, аккаунты в соцсетях или на сайтах.

Маркетологи знают, в какой магазин вы ходите и какие статьи читаете, а государственные системы – по какому маршруту ездите на работу и где проводите выходные. Это звучит страшно, но на практике не так ужасно: мы готовы жертвовать приватностью в пользу комфорта.

Остальные угрозы нейронета:

Каждый из этих вопросов обширен, но стоит помнить, что нейронет больше расширяет возможности человека, чем ограничивает.

Развитие всей сети не произойдёт в один день – по мере её появления мы будем сталкиваться со сложностями и решать проблемы безопасности. Тем более, что такая система открывает возможность коллективного противодействия угрозам.

Основные сферы применения нано- и микромашин

Возможности применения таких нано- и микромашин практически безграничны. Например:

• Лечение рака. Выявлять и уничтожать раковые клетки более точно и эффективно.
• Механизм доставки лекарств. Строить механизмы целевой доставки лекарств для контроля и предотвращения заболеваний.
• Медицинская визуализация. Создание наночастиц, которые собираются в определенных тканях и затем сканируют тело в процессе магнитно-резонансной томографии — это могло бы выявить такие проблемы, как диабет.
• Новые устройства зондирования. С практически безграничными возможностями настраивать зондирующие и сканирующие характеристики нанороботов, мы могли бы открыть для себя наши тела и более эффективно измерять мир вокруг нас.
• Устройства хранения информации. Биоинженер и генетик из Гарвардского института Висса успешно сохранил 5,5 петабит данных — около 700 терабайтов — в одном грамме ДНК, превзойдя предыдущий рекорд плотности данных в ДНК в тысячу раз.
• Новые энергетические системы. Нанороботы могут сыграть определенную роль в разработке более эффективной системы использования возобновляемых источников энергии. Или они могли бы сделать наши современные машины более энергоэффективными таким образом, что те будут нуждаться в меньшем количестве энергии для работы с прежней эффективностью.
• Сверхпрочные метаматериалы. В области метаматериалов проводится много исследований. Группа из Калифорнийского технологического института разработала новый тип материала, состоящего из наноразмерных распорок, подобных распоркам Эйфелевой башни, который стал одним из самых прочных и легковесных в истории.
• Умные окна и стены. Электрохромные устройства, которые динамически меняют цвет при приложении потенциала, широко изучаются для использования в энергоэффективных умных окнах — которые могли бы поддерживать внутреннюю температуру комнаты, самоочищаться и многое другое.
• Микрогубки для очищения океанов. Губка из углеродных нанотрубок, способная всасывать загрязняющие воду вещества, вроде удобрений, пестицидов и фармацевтических препаратов, в три раза эффективнее предыдущих вариантов.
• Репликаторы. Известные также как «молекулярные ассемблеры», эти предлагаемые устройства могут осуществлять химические реакции путем расположения реактивных молекул с атомной точностью.
• Датчики здоровья. Эти датчики могли бы наблюдать за химией нашей крови, уведомляя нас обо всем происходящем, обнаруживать вредную еду или воспаления в теле и так далее.
• Подключение наших мозгов к Интернету. Рэй Курцвейл считает, что нанороботы позволят нам подключить нашу биологическую нервную систему к облаку в 2030 году.

Как видите, это только начало. Возможности практически безграничны.

Нанотехнологии обладают потенциалом решить крупнейшие проблемы, с которыми сегодня столкнулся мир. Они могли бы улучшить производительность людей, обеспечить нас всеми необходимыми материалами, водой, энергией и едой, защитить нас от неизвестных бактерий и вирусов и даже уменьшить число причин для нарушения мира.

Если этого мало, рынок нанотехнологий просто огромен. К 2020 году мировая отрасль нанотехнологий вырастет до рынка в 75,8 миллиарда долларов.

Различные типы нанороботов и их применений

Например, они могут взломать любой компьютер

Вообще, нанороботов очень много. Вот лишь некоторые из них.

• Самые малые из возможных двигатели. Группа физиков из Университета Майнца в Германии недавно построила самый маленький двигатель в истории из одного атома. Как и любой другой, этот двигатель преобразует тепловую энергию в движение — но делает это на самых малых масштабах. Атом находится в ловушке в конусе электромагнитной энергии, а с помощью лазеров его нагревают и охлаждают, что приводит к движению атома в конусе вперед и назад, будто поршня двигателя.
• 3D-движущиеся наномашины из ДНК. Инженеры-механики из Университета штата Огайо спроектировали и построили сложные наноразмерные механические части, используя «ДНК-оригами» — доказав, что одни и те же основные принципы проектирования, которые применяются к полноразмерным машинам, можно применить и к ДНК — и может производить сложные, управляемые компоненты для будущих нанороботов.
• Наноплавники. Ученые ETH Zurich и Technion разработали эластичный «наноплавник» в виде полипирроловой (Ppy) нанопроволоки длиной в 15 микрометров (миллионных метра) и толщиной в 200 нанометров, который может двигаться через биологическую жидкость на скорости 15 микрометров в секунду. Наноплавники можно приспособить для доставки лекарств и с помощью магнитов проводить их через кровоток к целевым раковым клеткам, например.
• Муравьиный нанодвигатель. Ученые Кембриджского университета разработали крошечный двигатель, способный оказывать силу, в 100 раз превышающую собственный вес, на любой мускул. Новые нанодвигатели могут привести к нанороботам, которые достаточно малы, чтобы проникать в живые клетки и бороться с заболеваниями, считают ученые. Профессор Джереми Баумберг из Лаборатории Кавендиш, руководящий исследованием, назвал это устройство «муравьем». Подобно настоящему муравью, оно может оказывать силу, во много раз превышающую собственный вес.
• Микророботы по типу сперматозоидов. Группа ученых из Университета Твенте (Нидерланды) и Немецкого университета в Каире (Египет) разработала микророботов по типу сперматозоидов, которыми можно было бы управлять за счет осциллирующих слабых магнитных полей. Их можно было бы использовать для сложных микроманипуляций и целевых терапевтических задач.
• Роботы на основе бактерий. Инженеры Университета Дрекселя разработали способ использования электрических полей, чтобы помогать микроскопическим роботам, работающим от бактерий, обнаруживать препятствия и перемещаться по ним. Область применения включает доставку лекарств, манипуляцию стволовыми клетками для направления их роста или строительство микроструктур.
• Наноракеты. Несколько групп исследователей недавно построили высокоскоростную версию наноразмерных ракет с дистанционным управлением, объединив наночастицы с биологическими молекулами. Ученые надеются разработать ракету, способную работать в любой среде; например, для доставки лекарства в целевую область тела.

Алексей Лебедев сейчас

Сейчас Лебедев — единственный, кто избежал наказания по делу об Осокинской ОПГ. Под именем Сергей Виговский он по-прежнему живет в Украине, где занимается бизнесом и учит людей быстро богатеть. По скромным подсчетам, только в России зарегистрировано более 100 тысяч человек, вложивших деньги в финансовую пирамиду Виговского.

Ролики красивой жизни Сергей регулярно публикует в соцсетях, завлекая новых последователей. Благодаря такому видео, снятому на отдыхе в Испании, в бизнес-тренере и узнали бывшего осокинского лидера. В декабре 2021-го о преступной деятельности Алексея Лебедева и нынешней жизни Сергея Виговского сняли сюжет для шоу Андрея Малахова «Прямой эфир».

Преступная деятельность

В начале 90-х в Рязани появилась преступная группировка, которой руководили Леонид Штембах и Александр Архипов при поддержке влиятельных авторитетов, имевших связи в криминальном мире. Позже к новоявленным бандитам присоединились и другие участники, в том числе Александр Осокин, по фамилии которого впоследствии и стала называться группировка.

Криминальный авторитет Алексей Лебедев / Interpol

ОПГ быстро построила строгую иерархию, обзавелась тремя сотнями бойцов, оружием и финансированием, распространила влияние на всю Рязанскую область и прославилась особой жестокостью, из-за чего держала в страхе местных бизнесменов больше десятилетия. Среди преступлений, которыми занимался рязанский криминалитет, числились вымогательства, рэкет, заказные убийства и распространение наркотиков.

Февральским днем 1995 года Архипова, а позже и его преемника убил киллер, нанятый враждебной группировкой, а главой Осокинской ОПГ стал Алексей Лебедев, который был серым кардиналом и держался в тени. При этом организации нужен был яркий лидер, место которого занял Осокин.

Камнем преткновения между представителями криминала и бизнеса стал Рязанский тепличный комбинат, который возглавлял Михаил Ивлиев, бывший работник прокуратуры. С 1997-го Ивлиеву удалось превратить близкое к банкротству предприятие в фирму, которая ежедневно приносила порядка 700 тыс. руб. По некоторым данным, комбинат отмывал деньги ОПГ, на складах хранились оружие и наркотики, а в подвале были обустроены пыточные для выбивания долгов.

После года сотрудничества с Ивлиевым бандиты захотели отнять бизнес и установить единоличную власть над комбинатом. При помощи поддельных документов контрольный пакет акций предприятия получили подставные лица, близкие к ОПГ, а Михаила отстранили от руководства. Восстановить свои права бизнесмен смог через суд, но спустя несколько дней после возвращения должности был расстрелян осокинскими киллерами.

Все это время за деятельностью группировки следили правоохранительные органы, некоторые участники находились под следствием или бежали из Рязани, сменив имена и фамилии. В конце 90-х в состав ОПГ внедрили оперативника, который быстро завоевал авторитет и получил доступ к документации. Первые задержания и аресты лидеров начались весной 2001-го, но, несмотря на это, члены банды продолжали собирать дань с рязанских предпринимателей, а окончательно группировку ликвидировали только в 2004-м. Лидеру ОПГ Лебедеву удалось сбежать, в 2008 году преступника объявили в международный розыск по обвинениям в бандитизме, незаконном обращении с оружием, а главное — в убийстве Ивлиева.

Блог и бизнес

Обнаружить бывшего бандита удалось только в ноябре 2016 года. Правоохранительные органы Украины задержали Лебедева в городе Фастове под Киевом и арестовали на 40 суток. В это время решался вопрос о его экстрадиции в Россию, позже преступника, по слухам, поместили под домашний арест, а затем и вовсе отпустили.

Блогер Алексей Лебедев (Сергей Виговский)

Выяснилось, что в Украину Лебедев перебрался не сразу, пожив в Санкт-Петербурге, Москве и Твери. В последнем городе Алексей поменял паспорт, взяв данные умершего человека, уехал в соседнее с Россией государство и начал биографию с чистого листа под именем Сергей Манжин и с новой датой рождения. В Украине преступник женился, взяв фамилию супруги, и окончательно стал Сергеем Виговским. Позже оформил гражданство, хотя законных оснований для этого у россиянина не было.

Отойдя от криминальных дел, Виговский долгие годы вел неприметную жизнь, затем занялся сетевым маркетингом. В 2013 году Сергей стал финансовым блогером и создал ютьюб-канал для тех, кто мечтает обрести финансовую независимость. Виговский проводит тренинги и посредством видеороликов продвигает собственную компанию Vertex Life. На странице Виговского в «Фейсбуке» также указано, что с 2018 года он работает в круизном клубе inCruises, который предлагает участникам клуба морские круизы за копейки. В России организация признана финансовой пирамидой.

Этапы развития нейронета: как он поменяет жизнь

Первый этап (2015 – 2025)

Предварительный этап нейронета – это биометрия. На нём мы находимся сейчас: изучаем биометрические данные, считываем их, храним или обрабатываем, носим трекеры, сканируем и распознаём движения, жесты, лица. Это подготовка «железной» составляющей нейронета.

Согласно дорожной карте «Нейронет» от проекта НТИ (Национальная технологическая инициатива), этап биометринета закончится примерно в 2020-2022 годах. После него начнётся создание информационных систем, которые обрабатывают не только биометрические данные, но и нейроинформацию (мысли, эмоции, ощущения).

Пока готовых проектов нейроинформационного обмена нет – мы ещё учимся передавать сигналы от мозга к мозгу и к компьютеру.

Второй этап (2025 – 2035)

Первых успешных рабочих систем в этой сфере ждут в 2025-2035 годах. Тогда нейроинтерфейсы проникнут в человеческое тело и станут незаметными. Системы дополненной реальности будут передавать звуки, запахи, тактильные ощущения, а не только картинку.

Учёные смогут дублировать многие системы организма (иммунную, нервную, кровеносную) и воссоздавать психические состояния (автоматические стимуляторы состояний). Можно быстро расслабиться или наоборот ввести себя в состояние повышенной концентрации.

Люди станут быстрее обмениваться эмоциями и получать знания. С иностранцами можно общаться без знания языка – чипы будут транслировать перевод сразу в мозг.

Появится рынок продажи устройств, аксессуаров и программ для нейронета. Дешевизна систем перенесёт его в бытовую жизнь. Это станет таким же стандартом, как покупка смартфона или регистрация в социальной сети.

Третий этап (2035 – 2045)

После 2035-2045 года настанет время полнофункционального нейронета. Чтобы не испытывать стресс от работы человек может искусственно конструировать нужное сознание – комбинировать разные психические ощущения в одно. Например, обострять память, повышать активность нервной системы и при этом чувствовать равнодушие и спокойствие.

От такого моделирования мозга люди перейдут к моделированию целых коллективов, которых объединит одинаковое мышление и психика. Они соединят свои усилия и сделают один большой «мозг» (социальность сознания). Появятся первые нейросообщества и прецеденты между ними.

В нейроколлективах будут передавать опыт друг другу – физический, эмоциональный или даже боевой опыт можно получить искусственно.

Кто делает нейронет?

Нельзя сказать, когда именно человечество начало развивать эту идею. Технологии сами собой толкают нас к нейронету:

Предприятия хотят, чтобы производство автоматически подстраивалось под потребности рынка.

Люди – чтобы трекеры подсказывали, сколько выпить воды или пройти шагов.

Рынок – чтобы большие данные рассказали, какая реклама и в какое время будет эффективнее возле станции метро «Новокосино».

Решения для удовлетворения всех этих желаний разрабатываются каждый день. Они и создают кибернетический мир, который будет зависеть от мыслей, а не нажатий на кнопки.

Нейронет в России и мире

Государственные проекты по развитию нейротехнологической среды работают в Америке, Европе, Азии и России. Правительства хотят получить технологические преимущества друг перед другом.

В России работает отраслевой союз «Нейронет», поддерживаемый президиумом Совета при Президенте РФ.

В США такие проекты финансирует DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Минобороны).

Евросоюз занимается проектами Human Brain Project и BNCI Horizon 2020.

В Азии крупнейшие проекты ведут Китай (China Brain Project) и Япония (Brain/MINDS Project).

Читайте: Какую профессию выбрать, чтобы не быть бедным

Принимай решения в согласии со своим сердцем, а не с чьими-то представлениями

Дмитрий Иуанов

Выпускник НИЯУ МИФИ, писатель, путешественник, блогер и публичный спикер, автор книги «Вокруг света за 100 дней и 100 рублей», основатель трэвел-компании

• Дмитрий заметил несложную закономерность: если он отталкивался от разума, то впадал в депрессию. А вот решения, принятые сердцем, приводили к радости, легкости, желанию творить и создавать.
• Наука учит нас усреднять и быть обычным. На мир стоит смотреть не через призму рациональности или нерациональности, а через согласование решения со своим сердцем. Самое главное – быть в гармонии с собой, а не с чьими-то представлениями о жизни.

Не только картинки

Неужели нейросети годятся только для поиска и обработки изображений? Конечно, нет. Второй наглядный пример использования нейросетей — это распознавание речи. В 2011 году в Google перевели сервис Google Voice Search (сейчас он входит в Google Now) на нейросети и получили снижение ошибок распознавания на 25%. В 2014 году то же самое в Apple сделали с Siri, а спустя полгода в Microsoft запустили функцию мгновенного перевода речи в Skype. И она тоже базируется на нейросети.

Еще одно перспективное направление — это семантическое распознавание и синтез текста, то есть вычленение из поданного на вход текста смысла и возврат вразумительного ответа. Такая функция уже используется в Google Inbox для генерации автоответов. В Google постоянно работают над улучшением нейросети, в том числе скармливая системе тексты любовных романов.

Уже упомянутый Андрей Карпатый в прошлом году опубликовал свои исследования на схожую тему. Ему удалось получить бессмысленный, но на первый взгляд правдоподобно выглядящий научный текст.

Псевдонаучный текст, сгенерированный нейросетью

Примерно в то же время свое исследование опубликовали сотрудники Google. Они попытались научить нейросеть выполнять обязанности оператора службы поддержки, и, судя по приведенным примерам диалогов с пользователем, это у них неплохо получилось. Сеть действительно помогла пользователю решить проблему. Но следует, конечно же, сделать скидку на то, что проблема была очень простая и часто встречающаяся.

Фрагмент диалога роботизированной службы поддержки с пользователем

Нейросетям по плечу и некоторые компьютерные игры. Ребята из подразделения Google DeepMind, прославившиеся своей сетью DeepArt и той самой сетью AlphaGo, еще в начале прошлого года создали ИИ, который самостоятельно научился играть в 49 классических игр с Atari и победил лучших игроков в 22 из них. При этом сеть не была встроена внутрь игры и ориентировалась только по изображению — как и обычный игрок.

В большинстве игр нейросеть значительно превзошла человека

Примитивных игровых ботов раньше писали и без глубинных нейросетей. К примеру, Super Mario проходится при помощи обычного алгоритма поиска пути (он еще называется A*)

Важно то, что нейросеть сама учится распознавать объекты на экране и приспосабливается под правила любой игры — будь то платформер или, к примеру, Asteroids:

Еще интереснее наблюдать, как глубинные нейросети приспосабливают для более интеллектуальных игр. Последний эксперимент Google — попытка научить нейросеть разбирать текст на картах Magic the Gathering и Hearthstone. Эти тексты сообщают игроку, как сработает та или иная карта после того, как он сыграет ее. Поэтому, чтобы научиться играть, нейросеть первым делом пытается перевести эти правила в программный код.

Карты из Hearthstone в интерпретации нейросети Google

То есть, по сути, ИИ воссоздает исходный код игры. Вдумайся в это: мы почти дожили до того, что программа пишет программу! Впрочем, пока что с оговорками: нейросеть настраивают под конкретную игру; текст на картах написан почти формализованным языком, что облегчает задачу, да и код в итоге часто выходит нерабочий.

Опыт, полученный при разработке ИИ для игр, может пригодиться и в других областях. Наиболее очевидная из них — самоуправляемые автомобили и беспилотные летательные аппараты. В NVIDIA недавно опубликовали результаты исследования: экспериментаторы пытались создать систему управления автомобилем, которая полагается исключительно на данные с установленной перед лобовым стеклом камеры. На основе этой информации нейросеть принимала решение о нажатии педалей или повороте руля. И снова результат оказался обнадеживающим. После недолгого обучения с водителем сеть научилась ездить по загруженным дорогам без разметки. И это без дополнительных датчиков вроде лидара и без специальных алгоритмов. Нейросеть увидела, как водить машину, нейросеть поняла.

Еще одно важное применение нейросетей — аналитика. Существует множество стартапов, которые используют нейросети исключительно для предсказаний всевозможных событий: изменения погоды, колебаний акций или продаж, таргетирования рекламы и многого другого

Во всех сферах, где так или иначе задействована аналитика, ИИ медленно, но уверенно вытесняет человека.

Истоки нанотехнологий

Большинство историков считают создателем термина физика Ричарда Фейнмана и его речь 1959 года: «Там, внизу, полно места». В своей речи Фейнман представил день, когда машины можно будет настолько уменьшить, а в крошечных пространствах будет закодировано столько информации, что с этого дня начнутся совершенно невероятные технологические прорывы.

Но по-настоящему эту идею раскрыла книга Эрика Дрекслера «Двигатели создания: грядущая эра нанотехнологий». Дрекслер привел идею самовоспроизводящихся наномашин: машин, которые строят другие машины.

Поскольку эти машины программируемы, их можно направить на строительство не только большего числа таких машин, но и на что захотите. И поскольку это строительство происходит на атомном уровне, эти нанороботы могут растащить любой вид материала (почву, воду, воздух, что угодно) атом за атомом и собрать из него что угодно.

Дрекслер нарисовал картину мира, где вся библиотека Конгресса может поместиться на чипе размером с кубик сахара и где экологические скрубберы вычищают загрязняющие вещества прямо из воздуха.

Но прежде чем мы исследуем возможности нанотехнологий, давайте изучим основы.

История нейронета

Дуглас Энгельбарт – один из первых исследователей человеко-машинного интерфейса и изобретатель компьютерной мыши.

Идеи о том, что кибернетика, роботы и компьютеры должны усилить интеллект человека, появились в середине XX века. Один из первых идеологов Дуглас Энгельбарт – создатель компьютерной мыши. Он ввёл понятие «экзокортекса» – внешней системы, которая помогает человеку обрабатывать информацию. В 1973 году понятие конкретизировалось до определения «нейрокомпьютерный интерфейс» – взаимодействия типа «мозг-компьютер».
Нейронет – также идея о создании единого глобального мозга. В 1930-х она появилась в научной фантастике («Мировой мозг» Г. Уэллса) и в философии.

Французский философ Эдуард Леруа рассуждал, что все сознания сложатся в общее, а советский и американский физик Валентин Турчин – что это один из вариантов бессмертия человечества.

Что такое нейронет

Нейронет – следующий этап развития интернета и информационных технологий. Сейчас мы живём на этапе Web 3.0, где интернет перестал быть сетью только внутри компьютеров и вовлечён во внешнюю среду: чтобы общаться с клиентами не нужно приезжать в офис, покупать одежду можно онлайн, а тот, кто ловит такси на обочине, выглядит просто странно.

Нейронет – это Web 4.0, то есть этап, на котором интернет-технологии не встроены в окружающий мир, а являются его частью. Он усилит умственные способности аналогично тому, как экзоскелеты увеличивают физические.

В простом объяснении, нейронет – это то самое научно-фантастическое будущее: кофеварка утром включается от мысли, что надо взбодриться, а смартфон отправляет месседж вашей подруге, когда вы подумаете о ней.

Рождение мифа

Исследователи и компании, которые работают с большими объемами данных, применяют нейросети еще с восьмидесятых годов, а вот рядовые земляне обращают внимание на прогресс в этой области только после показательных побед машин над людьми. Deep Blue обыграл Каспарова! Watson обошел людей в Jeopardy! А теперь гугловский AlphaGo победил Ли Седоля — одного из лучших игроков в го на сегодняшний день

Последний случай особенно интересен. Выигрышную стратегию в го просто невозможно запрограммировать традиционными методами. Количество вероятных комбинаций уже после первого хода здесь равно 129 960 (в шахматах, для сравнения, — четыреста), а за весь матч их набирается больше, чем атомов во Вселенной. Алгоритм просчета ходов не в состоянии продумать все возможные комбинации и проигрывает профессиональным игрокам, которые полагаются на интуицию, выработанную годами тренировок.

Ли Седоль vs. AplhaGo
Другие статьи в выпуске:

Xakep #209. Capture the Flag

• Содержание выпуска
• Подписка на «Хакер»-60%

У AlphaGo есть если не интуиция, то кое-что очень на нее похожее. Система долгое время обучалась на сотнях тысяч сыгранных людьми партий и играла сама с собой. Она научилась «чувствовать» перспективные ходы и уже на их основе прогнозирует игру на несколько ходов вперед. То есть программа переняла ту человеческую черту, которую люди используют ежесекундно, а вот переложить в алгоритм затрудняются.

С легкой руки журналистов AlphaGo превратилась из банальной нейронной сети, описанной еще шестьдесят лет назад, в Искусственный Интеллект, которому недалеко и до обретения самосознания. На самом деле это, конечно же, не так. AlphaGo — это более-менее стандартный пример многослойной нейронной сети, которая способна эффективно решать одну конкретную задачу. Присущая ей «интуиция» — это известное свойство системы, обученной на множестве примеров. Однако считать нейронные сети чересчур разрекламированной игрушкой тоже не стоит.

Выводы

И все-таки: завоюет ли искусственный интеллект мир? Несмотря на впечатляющие результаты работы исследователей, нейросети в своем сегодняшнем виде — это очень узкоспециализированные системы, которые имеют мало общего как с принципами работы мозга, так и с ИИ, каким его показывают в фильмах и научно-фантастических романах.

Да, нейросети способны отличать терьеров по фотографии, угадывать твой возраст и настроение, обыгрывают человека в настольные и компьютерные игры и даже пишут картины, если эти произведения можно так называть. Но все это всего лишь системы для обработки массивов данных. Нейросети не умны, не разумны, не обладают разносторонними способностями. Это инструмент, который применяют в ситуациях, когда есть массив данных, но нет действенного алгоритма его обработки: «вот изображение, я хочу знать, есть ли на нем кошка; я понятия не имею, как ее найти, но у меня есть много других изображений с кошками для сравнения».

Поэтому не будем в очередной раз повторять разговоры о компьютерном сверхразуме, который поработит мир, — достаточно того, что о нем говорят Илон Маск, Рэй Курцвейл, Стивен Хокинг и Билл Гейтс. Давай лучше послушаем Бетховена, над которым поиздевался очередной «крутой искусственный интеллект».