Как мы учим машины создавать и строить

Обзор выступления Джордана Брандта на конференции Autodesk University Russia

Футуролог Autodesk Джордан Брандт (Jordan Brandt) выступил в Москве на открытии конференции Autodesk University Russia с лекцией «Как мы учим машины создавать и строить». Сам Джордан предпочитал называть свой доклад «нефантастической историей».

Интеллектуализция

Джордан начал с темы компьютерного проектирования. Архитектор по образованию, он, конечно, знает, что проще всего выразить идею, набросав от руки эскиз или чертёж. Однако специалисты, делающие дизайнерский проект, обречены во множестве совершать однообразные стандартные действия, связанные с обработкой несметного количества информации. Поэтому мы учим машины работать за нас.

Они способны избавить нас от рутинных итераций и сделать то же, что и человек, только быстрее и эффективнее. Упростить и ускорить работу над проектом можно благодаря разработкам Autodesk в области САПР (систем автоматизированного проектирования) и BIM (Building Information Modeling — информационного моделирования зданий), в частности в программе Inventor.

Швейцарский производитель механических часов Ulysse Nardin использует в проектировании Autodesk Inventor

Затем Джордан подчеркнул ускорение вычислительных операций благодаря «облачным» технологиям. Возможность подключения к «облаку» и использования вычислительных мощностей удалённого сервера реализована в новых программных продуктах Autodesk.

Описывая автоматизацию поиска информации, Брандт упомянул как пример «машинного мышления» алгоритм случайного попадания, используемого для поиска информации по заданным параметрам: чем больше случайных «выстрелов» производит алгоритм, тем больше вероятность попадания в образец с нужными характеристиками. По принципу такого «случайного попадания» работает «дизайн-эксплорер» — средство автоматизации поиска по графическим параметрам. Система ищет в «облаке» похожие по форме модели и структуры, - например, образцы выхлопной трубы экскаватора. Причём похожесть в данном случае основана не на интуиции, как у человека, а на сравнении форм методами статистической вероятности.

Джордан полагает, такие алгоритмы поиска есть смысл оптимизировать, внедряя некие закономерности в процесс поиска, дополняющие принцип случайности, чтобы «выстрелов» делалось меньше, а «попаданий» становилось больше.

При этом Джордан не упомянул о методе вычислений BigData, который предполагает, что «попадания» будут тем точнее, чем больше данных вычислительная система обрабатывает -  в отличие от человека, системе не нужна ограниченная статистическая выборка из данных: она может обработать их все. Незачем ограничивать рамками человеческого мозга машину, обладающую намного большим потенциалом развития. Вспомним, например, победу машинного разума над человеком в игре в го (2009 год) или суперкомпьютер Nautilus, способный к прогнозированию социальной динамики на основе семантического анализа большого объёма новостей (в 2011 году он ретроспективно спрогнозировал египетскую революцию).

Конечно, алгоритм машине все еще даёт человек, она несамостоятельна. И в данном случае «алгоритм роботу даёт дизайнер». Но тема самообучения машин более, чем актуальна. Джордан рассказал об искусственном интеллекте Google, «полюбившем» котов. Его не учили распознаванию кошачьих, не давали исходных параметров, он абсолютно самостоятельно их выстроил и стал распознавать котов на фотографиях, обучив сам себя. Брандт считает такие возможности машин пугающими.

Автоматизация физической работы

3D-принтер Ember, разработанный Autodesk на основе платформы Spark

Время от времени Джордан Брандт возвращался к технологиям 3D-печати. Он, в частности, рассказал об открытой краудсорсинговой программной платформе Spark, на которой объединены программные средства, материалы и оборудование.

Несколько примеров, приведённых на лекции:

Лазерная 3D-печать: расплавленный лазером металл накладывается слоями*

На ультразвуковом 3D-принтере успешно распечатан новый, неизвестный в природе «умный» материал, который сжимается при нагревании и расширяется при охлаждении**

На базе платформы Spark на конференции в США недавно напечатали автомобиль, дизайн которого создали методом краудсорсинга, прямо в присутствии публики.

Брандт процитировал Эрика Шмидта, председателя совета директоров Google, - «Повторение — важная часть стратегии», - комментируя создание сложной повторяемой формы на 3D-принтере посредством послойной печати.

Далее зашла речь о робототехнике. Роботам и людям сейчас приходится сотрудничать на предприятиях, «общаться». В связи с этим возникла так называемая коллаборативная робототехника, создающая роботов типа Baxter или Universal Robots. Они конструктивно ориентированы на то, чтобы вместе с людьми, в общем с ними пространстве решать одну или смежные задачи.

Робот Baxter от Rethink Robotics, разработанный для совместной работы с людьми

Джордан Брандт рассказал о роботе, который предназначен для работы в офисе: в него зашиты знания о том, чтó для людей неприятно, вредно, больно и т. д. Так минимизируется возможность случайно ранить человека.

Следующая часть лекции была посвящена искусственному ускорению естественной биологической эволюции и синтетической биологии. Программируемая материя — это материя, которая может изменять свои физические свойства посредством заданных пользователем или автономных восприятий. Программируемая материя, следовательно, связана с концепцией материала, который имеет внутренне присущую ему способность выполнять обработку информации. Возможных вариантов реализации программируемой материи довольно много. Вероятно, самый многообещающий пример - клэйтроника***. («Умные» материалы тоже являются примитивной программируемой материей).

В этой области Autodesk работает над проектом Cyborg. Компания ищет пути компьютерного моделирования программируемой материи на базе облачных технологий по образцу живой ткани. Джордан говорил и о печати живой материи и вирусов на 3D-принтерах. Причём предполагается возможность самосборки этих искусственных вирусов и элементов живой ткани (мол, не важно, насколько они мелки, лишь бы сами собирались).

С помощью ПО Autodesk Cyborg в эту цепь при печати была заложена программа самосборки. Вверху - цепь после 4D-печати. При погружении в воду в цепи начинаются изменения (в середине), в результате которых она принимает форму куба (внизу).  © MIT

Еще Брандт говорил о возобновлении космической гонки и о проекте Moon Express, благодаря которому может начаться новая эпоха в освоении космоса. Стартап в следующем году планирует отправить в космос (и, в конце концов, «прилунить») миниатюрный луноход на пероксиде водорода и керосине.

В финале контекст лекции пришел к тому, что машина не заменит человека и взаимодействие человека и машины эффективнее, чем полная автоматизация.

Джордан привёл пример заводов Toyota, где производство уже было почти полностью автоматизировано, но затем людей вернули к работе. С их возвращением производительность компании возросла. Стало ясно, что часть задач люди всё же пока выполняют эффективнее.

Автоматизация ожидает только рутину и стандартные, шаблонные проектные процедуры. И лучшее из возможного — это сотрудничество, симбиоз машины и человека. Джордан Брандт последователен в критике полной автоматизации, при которой человеку стоит лишь задать исходные ограничивающие хаос параметры, а машина сама создаст по ним подходящий объект.

Но, как бы то ни было, машины очень быстро учатся. По всей вероятности, их симбиоз с человеком — нечто временное. Брандт отдает себе в этом отчет. Он был весьма осторожен в суждениях и не говорил ни о том, к какому будущему ведёт нас развитие технологий, ни о том, как они будут друг с другом взаимодействовать. Эту «политкорректную» информацию, прозвучавшую на конференции, мы решили дополнить, задав Джордану несколько «неудобных» вопросов в личном интервью.

------------------------------------------------------------------------

* Исследователи из JPL, California Institute of Technology и Pennsylvania State University объединились для разработки метода 3D-печати, который бы позволял производить компоненты из разных сплавов. В этой технике печати слои металла накладываются на вращающийся стержень; таким образом, материалы переходят изнутри наружу, а не снизу вверх, как в стандартных методах 3D-печати. Для плавления металлического порошка и создания слоев используется лазер.

** Имеется в виду ультразвуковая 3D-печать электроники и металлических деталей. Поскольку процесс ультразвуковой 3D-печати исключает плавление, она может применяться для нанесения на металл «умных материалов» — сенсоров, электросхем и пр. Активные, или «умные», материалы могут менять свойства части материала, на которую они наносятся. В ультразвуковой печати применяются сплавы с эффектом памяти, нанесение которых на другие металлы позволяет снизить коэффициент теплового расширения всей структуры металла. Так достигается эффект «сжатия при нагревании», который решает проблему теплового расширения, например, в аэрокосмической промышленности.

*** Клэйтроника - идея объединения нанороботов и информатики для того, чтобы создать индивидуальные компьютеры очень маленького размера, порядка атома – клэйтронные атомы или к-атомы. Такие к-атомы могут создавать вещественные 3-D объекты, и обычный пользователь сможет с ними взаимодействовать, как с реальными телами.