«Межзвездная экспедиция станет финальным испытанием для ИИ»

Scientific American подробно рассказывает об истории развития ИИ в недрах агентства. Лаборатория искусственного интеллекта, которую в 1990-х годах возглавил Стив Чен, мало напоминала о научной фантастике — компьютеры тех времен были слишком медленными и маломощными, чтобы говорить о настоящей робототехнике. Однако Чен оказался терпеливым руководителем. Он начал с автоматизации рутинной работы, которая раньше зависела от кропотливых наблюдений.

Так был создан SKICAT, инструмент для каталогизации и анализа изображений неба. Его использование позволило классифицировать тысячи тусклых объектов, недоступных человеческому взгляду. Следующей задачей Чена и его команды стала автоматизация спутника Earth Observing-1 (EO-1). Созданное ими ПО проработало более десяти лет, помогая изучать наводнения, извержения вулканов и другие природные явления.

Успех спутника с ИИ придал NASA уверенность в том, что эта технология сыграет важную роль в миссии на Марс 2020 года. Сегодня Стив Чен возглавляет разработку нового марсохода, гораздо более продвинутого, чем его предшественники. Его миссия будет очень важной, ведь ее итогом может стать доказательство, что на Красной планете когда-то существовала жизнь.

Scientific American пообщался со Стивом Ченом на тему искусственного интеллекта в космических исследованиях.

— Расскажите о программном обеспечении со спутника EO-1.

— На мой взгляд, оно стало вехой, причем не только для NASA, но и для всего развития ИИ. Дело и в успешности технологии, и в ее долговечности. Последняя оказалась просто невероятной: ПО управляло космическим аппаратом более 12 лет.

— Насколько автономен ИИ, который используется в NASA?

— Поскольку мы имеем дело с космическими миссиями, речь идет о длительных сроках и астрономических затратах. Поэтому мы должны быть уверены, что ИИ все время работает как нужно. Однако, с другой стороны, мы не можем позволить управлять каждый мельчайшим движением. Нам бы хотелось, чтобы наши роботы работали как ученики или помощники ученого, а не как машины.

— Как вы готовите ИИ к познанию неизвестного?

— Для анализа неизвестного очень важно неконтролируемое обучение. Большая часть того, что делают люди — это интерпретация незнакомых данных. Нужно, чтобы ИИ не просто зарисовывал каждые 10 метров местности, а чувствовал контекст. Обучая ИИ, мы демонстрировали ему запись снимков, сделанных во время полета над пересеченной местностью. Программа сама разделила увиденные предметы на 10-12 классов — например, реки, леса, равнины и горы. Работая таким образом, можно очень эффективно изучать незнакомую планету.

— Какова роль ИИ в предстоящей жкспедиции к Марсу?

— ИИ будет задействован в трех основных областях. Во-первых, речь идет об автономном вождении для марсоходов. Вторая связана с научными исследованиями: робот получит больше автономности в изучении минералов и химического состава планеты, что увеличит эффективность изучения Марса. В-третьих, умный маршрутизатор позволит марсоходу самостоятельно корректировать свой маршрут в зависимости от графика. Мы возлагаем большие надежды на исследование пещер Марса с помощью роботов.

— Что станет финальной проверкой возможностей ИИ в освоении космоса?

— Ею станет намного более продолжительная миссия. Например, беспилотный корабль, который отправится изучать океаны Европы (спутник Юпитера), сможет общаться с Землей только раз в 30 дней, а все его путешествие может занять годы. В настоящее время мы тестируем сходные устройства для изучения тающих антарктических льдов. Однако даже такое путешествие будет смотреться бледно по сравнению с настоящей межзвездной миссией. Здесь задержки связи будут громадными, даже если речь идет о ближайших к нам потенциально обитаемых мирах, таких как планеты систем Проксимы Центавра и Trappist-1. Нам останется только создать очень хороший ИИ, а затем скрестить пальцы.

В США думают не только о мирном исследовании космоса с помощью роботов, но и о разработке орбитального оружия. По замыслу конгрессменов, щит из тысяч спутников позволит сбить любую ракету направленную на Америку. Правда, ученые давно вынесли плану неутешительный вердикт: он невероятно дорог и почти совершенно бесполезен.