Какие технологии из фантастических фильмов реально воссоздать — мнение программистов

Прообразы многих современных технологий и устройств — планшетов, голосовых помощников, систем распознавания лиц — люди впервые увидели в фантастических фильмах. Мы попросили программистов из «Ростелекома» оценить, насколько реально воплотить технологии из кино в жизни.

В фильме «Матрица» показана технология передачи знаний с цифрового носителя прямо в мозг человека. Выглядит это феноменально. Через коннектор в мозг передают, например, навык мастера восточных единоборств или управления военным вертолетом. И герой фильма в совершенстве за две минуты овладевает полученными знаниями, к которым в обычной жизни люди приходят годами тренировок.

В контексте фильма подобное выглядит вполне аутентично, так как новое умение и знания реализуются не в реальном мире, а в матрице. И это вроде бы как некая экстраполяция мозга в виртуальной реальности. В реальном мире подобное было бы невозможно. Хотя и существуют манипуляторы, вживленные в нервную систему человека, чтобы люди, например, потерявшие руку или ногу, могли управлять протезами буквально силой мысли.

Однако не все так просто. Основная проблема заключается в том, что знания и тем более умения у человека — это не просто информация, записанная на какой-то носитель, а нейронная сеть, построенная на основе нервных клеток. То есть на белковой основе. И способ записи и удержания информации в ней совсем другой, нежели у микросхем и процессоров на кремниевой основе с миллионами транзисторов. Хотя, казалось бы, там, и там бегает электрический сигнал.

Невозможно также быстро перестроить нейронные сети человека, как это происходит в фильме. К взрослому возрасту они у людей уже сформированы. Процесс этот длится годами — клетки и связи растут долго. Часть нейронов, которые постоянно используются, покрываются оболочкой — миелином и создают настолько устойчивые связи, что эти умения или паттерны поведения мы запоминаем навсегда. По сути, эта миелиниация нейронов и создает нашу картину мира.

Пока сложно представить, что можно без последствий для организма ускорить метаболизм и репродуктивность нервных клеток в сотни и тысячи раз. Не факт, что в принципе возможно провести процесс миелинации, а значит формирования устойчивых навыков и схем поведения, за пять минут.

Свободные немиелиновые нейроны отвечают за быструю вербальную память. И такие нейроны у человека нужны для усвоения и использования новой информации. Но новым импульсам, а значит знаниям, трудно находить немиелиновые нейроны. Поэтому нам сложно будучи взрослым учиться чему-то новому. И с каждым годом сложнее и сложнее. Свободных нейронов с неустойчивыми связями, из которых можно слепить новый навык, остается все меньше и меньше.

Следующий барьер для технологии, это синапсы. Синапс, это коннектор между двумя нейронами, через который передается электрический импульс. Очень сложный механизм — через синапс должно пройти много-много импульсов, прежде чем передача нужных сигналов оптимизируется и получится устойчивая нейронная связь. Чем больше повторов этой передачи сигналов, тем качественнее ваш опыт в той или иной деятельности. На это тоже нужно время.

Как образуются новые навыки и запоминаются знания? Нейроны имеют множество синапсов, которые находятся на отростках — дендритах. При получении новой информации в мозге происходит стимуляция дендритов электроимпульсами, они растут и между ними начинают проходить сигналы — так начинают образовываться новые синаптические связи. И складываться новый опыт. Вроде бы здесь можно нащупать технологическую применимость: стимулировать нужные свободные нейроны или целые участки, чтобы быстро начали расти отростки нейронов и стремительно образовывать новые устойчивые связи.

Однако все наталкивается на космические масштабы по объему и сложности. Не зря говорят, что каждый человек это отдельная вселенная. В мозге десятки и даже сотни триллионов синаптических связей. Процесс передачи сигнала от одного нейрона к другому похож на принцип, по которому работает блокчейн.

Дендрит для коннекта с другим нейроном выбрасывает молекулы, которые улавливаются другим нейроном. Каждая такая молекула имеет уникальный состав и, как единственный ключ, принимается только одним замком — специфическим рецептором. Если вырабатывается слишком много таких молекул-ключей, то нейрон-реципиент не способен их все уловить.

В реальной жизни такой эффект случается, когда вы испытываете сильные эмоции, стресс или переживание. И в этот момент вы дезориентированы и так продолжается до той поры, пока ваш мозг не создаст больше замков-рецепторов, способных распознать и принять нужные молекулы и передать сигнал дальше. Так происходит адаптация к внешним воздействиям.

В фильме «Смертельная зона» 2021 года от Netflix продвинутый андроид обманом добился переключения своих внутренних установок на приятие самостоятельных решений. К сожалению, ошибки при разработке ПО давно уже суровая реальность, а вот насколько возможно было бы создать такого андроида — вопрос поинтереснее.

Начнем с того, что пока направления развития ИИ не предполагают возможности самомотивации в постановке целей. В этом нет необходимости — их создают для решения заранее известных задач. Но когда (без всяких если, потому что это вопрос десятилетий) такой разум будет создан, то нам (человечеству) повезет если мы окажемся ему неинтересны.

А вот так называемые «болваны» — роботы гуманоидного типа, которые применяются в боевых действиях для поддержки пехоты, вероятно появятся в ближайшем будущем. Учитывая стремление человечества в первую очередь создавать из всего нового оружие и уже существующие прототипы роботизированных танков, боевых машин, коптеров и прочего опасного железа, думаю мы сравнительно быстро, лет через 10-20 уже сможем увидеть таких «болванов».

Думаю, если вы видели, как двигаются и что могут изделия Boston Dynamics, вы понимаете, что это неизбежно. И все в курсе про автопилотирование, которое в наши дни развивают почти все автокомпании, у которых есть на это ресурсы.

Пожалуй, лучше всего с угадыванием, какие технологии появятся в будущем, справились режиссеры 80-90-х. Взять хотя бы картину «Вспомнить всё» 1990 года, где герой Арнольда Шварцнегера едет на беспилотном автомобиле и говорит с роботом. И если автономный транспорт пока экзотика, то виртуальные ассистенты давно стали частью нашей жизни. Особенно в Японии — там можно встретить андроида-гида, там же ведутся разработки роботов-сиделок.

Другой пример высокоразвитого ИИ — репликанты из фильма «Бегущий по лезвию» 1982 года. По задумке авторов, это новый вид существ, способных решать недоступные людям физические и интеллектуальные задачи. В отличие от предыдущих поколений машин, репликанты состоят из плоти и крови, дышат, мыслят и испытывают эмоции, то есть способны к творчеству.

Тело репликанта собрано из готовых органов, синтезированных в лабораторных условиях и рассчитанных на 4 года «жизни». Их отличает необычайная сила, прочность и пластичность, а также способность функционировать в нечеловеческих условиях. Разум репликантов формируется из наборов образов, помещенных в его память. В нем содержатся воспоминания, ассоциации, поведенческие паттерны, навыки и все то, что позволяет ему ощущать себя индивидуумом.

Репликанты слишком похожи на человека. И это аргумент за то, что наука в обозримом будущем не повторит творение столь совершенное. Кроме того, ей это и не нужно. Репликанты просто не будут востребованы. Столь глубокая проработка внутреннего содержания затратна, при этом она не решает утилитарных задач. А вот что касается внешнего облика и физических возможностей роботов, то в этом направлении количество возможностей у машин постоянно растет.

Ученые всего мира работают над проектами в области роботостроения, искусственного интеллекта и биоинженерии. Современные роботы способны выполнять акробатические трюки, преодолевать препятствия, выполнять сложные манипуляции инструментом с высокой производительностью и точностью. Вычислительные системы рассчитывают и синхронизируют одновременную работу тысяч механизмов и контроллеров, выполняющих роль органов чувств и опорно-двигательного аппарата.

Разработки в области искусственного интеллекта позволяют наделить робота способностью запоминать и узнавать людей по внешности и голосу, инициировать и поддержать беседу, помочь в выполнении повседневных задач. Механизированные скелеты покрывают синтетическими материалами телесного цвета, создают визуализацию органов зрения и осязания пытаясь приблизить своё творение к образу человека, что порой создает эффект «зловещей долины».

Технологии 3D печати уже сегодня позволяют создавать биологические ткани. Производимые с помощью биопечати кожа, кости, хрящевые ткани и сосуды уже прошли успешные испытания и применяются в узкой практике. Однако все эти невероятные разработки в своей совокупности способны создавать лишь узко направленных функциональных роботов, далеких от свободного мышления и самосознания.