“Фора в семь камней и соперник девятого про-дана вам о чём-то говорят? Нам тоже.” Между тем речь идёт о старейшей игре в мире, ведущейся на доске. И мир взбудоражен: программы смогли побороть профессиональных игроков самого высокого уровня. За результатом, который интересен, казалось бы, только фанатам, стоит колоссальный труд в области искусственного интеллекта. Мы сдаём “кремнию?”
Обыгравшая человека программа MoGo была запущена на суперкомпьютере Huygens в Амстердаме, а с Тайванем его связывала Сеть. Пиковая производительность этой системы превышает 60 терафлопов (фото с сайта huygens.supercomputer.nl). |
Китайские легенды датируют рождение го началом второго тысячелетия до нашей эры. Эта древняя игра, пожалуй, даже более сложна, чем шахматы. Уж для машинного интеллекта она определённо сложнее. Тем ярче достижение компьютерщиков.
В феврале на престижном турнире по го Taiwan Open 2009 компьютерная программа MoGo (смотрите также эту страницу) обыграла двух профессионалов в битве на гобане 19 х 19. С гандикапом в 7 камней она победила игрока девятого дана Дзюньсюнь Чжоу (Jun-Xun Zhou), а с форой в 6 камней сломила сопротивление игрока первого дана Личэнь Чиэня (Li-Chen Chien).
Девятый дан, заметим, это предел мастерства, профи высшей пробы. Учитывая фору, данную машине, можно сказать, что она выступила на уровне если не профессионала, то самого сильного любителя.
Существует несколько вариаций правил го (японские, китайские, американской ассоциации го и ряд других). Отличаются они в деталях, касающихся применения форы, ряда правил, действующих в ходе игры, и также подсчёта очков в конце сражения, а ещё – правилами определения ранга игроков. Ранги (кю и даны) влияют на начальные условия игры: если встречаются соперники разного уровня, слабому даётся фора в виде нескольких камней, которые тот выкладывает на доску до первого хода противника. В основном считается, что разница в ранге на одну единицу компенсируется одним камнем гандикапа, но в Китае, Японии и Корее в ранжировании профессиональных игроков предполагается, что разница в один дан соответствует только трети камня форы, то есть уровни мастерства идут плотнее (фото с сайта collegedegrees.com). |
И это впечатляющее достижение. Лет пять назад программы го могли уверенно выигрывать исключительно у детишек, недавно приступивших к изучению этой мудрой стратегической игры. С обычными любителями те же программы играли на равных, ну а профессионалам машины бесславно “сливали”, даже имея гандикап в 25 камней.
И ещё год-полтора назад уровень программ оставался сравнительно скромным. Несколько случаев побед машин в отдельных партиях над суперпрофи имели место при большем (чем в 2009-м) гандикапе, либо при играх на уменьшенном поле (9 х 9).
Последнее радикально снижает число возможных вариантов развития событий по ходу сражения, что упрощает задачу для компьютера. А тут сразу несколько прорывов.
В те же февральские дни 2009-го другая программа го Many Faces на конференции-выставке Американской ассоциации продвижения науки (AAAS meeting 2009), проведённой в Чикаго обыграла одного из сильнейших (если не сильнейшего) американских игроков в го Джеймса Кервина (James Kerwin, первый дан), хотя и опять-таки с предоставленным машине существенным гандикапом (7 камней).
Да, программы начали играть в го на несколько тысяч лет позже людей. Можно сказать, они сделали ход вторыми. Но зато у машин намного выше скорость обработки информации, чем в живом мозге. В глобальной партии разумов посчитаем это коми.
Основные правила го не столь уж сложны. Упрощённо говоря, задача игроков сводится к окружению камней противника своими камнями. Но игра эта обладает большой “глубиной” – вариантов действий в ответ на ходы соперника – огромное количество, а вариантов тактики даже в локальных сражениях (вокруг одной из групп камней) – ещё больше (иллюстрация с сайта grappa.univ-lille3.fr). |
Можно констатировать: пал бастион, который долгое время считался одним из последних примеров превосходства живого разума над машинным. Пусть программы для игры в го (Computer Go, смотрите также computer-go.info) практически не уступают в длительности своей эволюции шахматным программам, многие специалисты утверждали, что в го машина никогда не победит игрока-человека, входящего в число сильнейших в данной дисциплине на планете.
Причина в том, что особенности игры (в сравнении с теми же шахматами) позволяют человеку сравнительно просто видеть очень длинные последовательности возможных ходов, выстраивая на этой основе хитроумные тактику и стратегию (а вот это уже совсем непросто). Но программа не может мыслить как человек, она механистична, а её выбор ответного хода результат перебора вариантов, а не творческое решение проблемы.
Many Faces в версии 12.0 является официальным чемпионом мира среди программ го 2008 года. В том же чемпионате MoGo заняла второе место, а всего в нём сражались 13 программ. Many Faces работала на кластере, содержащем 32 процессора по 3,2 гигагерца (иллюстрация с сайта smart-games.com). |
И всё же программы стали куда ближе к людям по стилю и способу обдумывания игры. Ведь в случае с го буквальным перебором всех последующих позиций нельзя добиться ровным счётом ничего. Почему? Прежде чем вернуться к MoGo и Many Faces, нам просто необходим экскурс в историю. Для начала в историю битвы человек-машина на шахматном поле.
“Софтинки”, способные хоть как-то играть против человека, появились очень давно, но что важнее уже в конце 1990-х были созданы программы, способные сражаться с чемпионами мира и даже выигрывать у них. Легендарная первая игра в матче Гарри Каспарова против машины (Deep Blue – Kasparov 1996) тому пример.
Чемпион, упустив эту одну игру, выиграл в том году весь матч, но через год усовершенствованная Deep Blue победила Каспарова уже окончательно (Deep Blue – Kasparov 1997).
Интуиция, опыт, знание огромного числа игр прошлого, подкреплённые образным, чисто человеческим мышлением, которое так трудно формализовать, уступили в тот раз “железке” Deep Blue, способной перебирать по 200 миллионов позиций в секунду.
Перебирать, впрочем, не тупо. Ведь общее число возможных положений фигур в шахматах колоссально, а значит, машине нужен был алгоритм, позволяющий “разумно” выбирать среди множества вариантов продолжения наиболее перспективные.
Шахматный автомат Turk, построенный в 1770 году, был лишь мечтой о машинах, способных побороть человека в древней игре. Но хотя он являлся обманом (а играл за “турка” ловко спрятанный человек), владельцам аппарата удавалось морочить публике головы много-много лет (иллюстрация с сайта wikipedia.org). |
Естественно, что программу компьютерщикам помогали готовить люди, досконально знающие шахматную теорию. Так что можно сказать, что в 1997 году гроссмейстер проиграл не суперкомпьютеру, но коллективному разуму множества людей, и это некоторое утешение для человечества в целом. А слабым утешением лично для Каспарова оказались ничейные матчи с двумя другими, не менее коварными программами, проведённые в 2003-м.
Вообще же после матча 1997 года новые игры сильнейших шахматистов-людей против сильнейших программ продолжились, но уже не вызывали такого высокого интереса, как раньше. В 2002 году “кремниевый шахматист” Deep Fritz сыграл с Владимиром Крамником вничью, а в 2006-м та же программа победила-таки и этого чемпиона.
Wu Qingyuan (другое название The Go Master), фильм-биография (Китай/Япония, 2006 г.), посвящённая самому сильному мастеру го XX века и одному из лучших игроков всех времён У Цинюаню, больше известному как Го Сэйгэн (Go Seigen). Китаец по рождению, в молодости он переехал в Японию, трудолюбиво поднявшись на самые вершины го. Во время войны Го Сэйгэн стал перед непростым выбором между своей первой и второй родиной. Оказавшись своим среди чужих и чужим среди своих, великий профи остался верен го, сделав очень многое для развития теории и даже философии этой игры. Мог бы такую сильную личность победить искусственный интеллект? Ныне мастеру почти 95, и едва ли он снизойдёт до поединка с машиной. Хотя кто знает… (иллюстрация с сайта verycd.com) |
Менее известна история сражения искусственного интеллекта с человеком на поле шашек.
Не представляет собой головоломки создание программы, которая играла бы как среднестатистический человек, но выигрывать у сильнейших шашистов мира это уже задача совсем нетривиальная, несмотря на относительную простоту игры.
Примерно на равных с сильнейшими “сапиенсами” бездушные игроки научились выступать в 1990-м. Но позже компьютерным гениям удалось пойти ещё дальше, чем в шахматах. В последних у человека всегда остаётся шанс на выигрыш у машины. А вот в шашках такого шанса у нас уже нет.
В 2007 году шашки оказались полностью “взломанными”, то есть были просчитаны на суперкомпьютере все их возможные ходы и комбинации. Благодаря этому последняя версия шашечной программы Chinook – она, кстати, и играла в 1990-х с чемпионом мира Мэрионом Тинсли (Marion Tinsley) – стала беспроигрышной. То есть ни один человек у неё не сможет выиграть никогда, поскольку машина в абсолютно любой позиции всегда знает самый лучший ход.
С шахматами такой “взлом” едва ли возможен в обозримом будущем. Число всех возможных позиций на шахматной доске (не противоречащих правилам, скажем, двух королей вы не можете поставить рядом) составляет ориентировочно 1046 (в шашках порядок куда скромнее 1020), потому лучшие суперкомпьютеры планеты сообща не переберут их всех поочерёдно даже за время, на многие порядки превышающее возраст Вселенной.
Сможем ли мы лет через 50 нарастить производительность суперкомпьютеров на много-много порядков или придумать способ “взлома” шахмат в обход полного перебора?
Это большой вопрос. Но что уж тогда говорить об игре в го? Тут магия больших чисел просто подавляет любого, кто пытается “с линейкой” измерить глубину возможных ходов.
Японская гравюра конца XIX века “Семь дам готовят чай и играют в го” (иллюстрация с сайта castlefinearts.com). |
По словам Дэвида Дошея (David Doshay) из Калифорнийского университета в Санта-Круз (UCSC), ведущего собственное исследование го и к тому же создавшего ещё одну го-программу SlugGo, число возможных конечных позиций в партии го (на стандартном поле 19 х 19) составляет 10171. И к ним можно прийти одним из 101100 путей!
Это число столь велико (сравните сумма всех элементарных частиц во Вселенной составляет “всего” 1080), что прямой перебор всех вариантов игры абсолютно невозможен.
Но и “минимаксное” дерево поиска, которое хорошо зарекомендовало себя в шахматных программах, – в го работает плохо.
В такой стратегии компьютер перебирает все возможные ходы из данной позиции, но на конечное число ходов вперёд (в лучших программах на 12, то есть вовсе не до конца вымышленной партии, это важно). Полученные позиции оцениваются на предмет качества (выгодности).
С немногочисленными лучшими вариантами программа отыгрывает назад, снова мысленно делает ходы, но уже ведущие именно к отобранным позициям (и также ряд последующих ходов на энное число шагов), снова вычисляет все варианты получившихся состояний и опять отбирает из них несколько самых удачных. И так по кругу.
Специфика го не позволяет данному подходу давать хорошие результаты. Дерево возможных состояний на гобане (доске для го) ветвится слишком быстро. Настолько, что в отличие от шахмат быстро “забивает” способности всех современных компьютеров.
Как же компьютерщики нашли выход?
| ||
Создатели Many Faces, американская компания Smart Games и её лидер Дэвид Фотланд (David Fotland), воспользовались алгоритмом Monte Carlo Tree Search, то есть “Деревом поиска Монте-Карло”, который был развит французскими специалистами по искусственному интеллекту в 2006-2007 годах. MoGo (а точнее, большая группа компьютерщиков из нескольких французских университетов и лабораторий, написавших эту программу) пользуется сходным же методом, хотя и отличным в деталях.
Как явствует из названия, его можно отнести к так называемым “методам Монте-Карло” (Monte Carlo method) это общее наименование большой семьи численных методов, в которых изучаемый процесс (задача) моделируется таким образом, что решается не “в лоб”, а путём просчёта конечных результатов огромного числа случайных событий.
Есть дамэ! Наша точка свободы. Постигнем гармонию через рукотворный хаос.
Самый примитивный пример. Вы хотите вычислить вероятность того, что подброшенная монетка упадёт решкой (предположим, вы не знаете, какова эта вероятность). Вместо применения формул и законов теории вероятности, рассуждений о физике движения тела, вы просто бросаете монетку десять тысяч раз и, подсчитав число событий, обнаруживаете, что искомый ответ ровно 50%.
На деле же самые разнообразные вариации метода Монте-Карло применяют для моделирования куда более сложных вещей: динамики молекулярных систем, поведения квантовых частиц или даже социальных процессов. А разработан был этот метод (в целом) в Лос-Аламосе, в ходе работ над атомной бомбой.
А как он заработал в го? Программы-победители, стартуя из имеющейся позиции, сначала перебирают случайным образом несколько миллионов игр, которые могут быть сыграны из этого положения. Число большое, но вполне конечное. Причём каждую игру машина проигрывает до конца, совершенно не заботясь о разумности или выгодности ходов, как своих, так и виртуального визави (лишь бы правила не нарушались).
Наибольшей популярностью го пользуется в Корее, Китае, Тайване и Японии. Там же живут сильнейшие игроки мира. Как герой фильма “Мастер Го”, кадр из которого вы видите (кадр с сайта allocine.fr). |
Получив запись ходов для каждой игры из этих миллионов, программа составляет статистику – какие первые ходы с большей вероятностью ведут к выигрышу. Помните пример с монетой? Вы бросали её без системы, но, посмотрев на большое число результатов, установили, что вероятность выпадения одной стороны равна 50%.
| ||
Скажете – ко – вы повторяетесь! Но в программах го дело обстоит схожим образом.
По статистике миллионов совершенно безумных, хаотичных игр, в которых машина не “думала” над ходами, но игр просчитанных до конца, программа устанавливает, что следующий ход такой-то приведёт к выигрышу с вероятностью, скажем, 3%, такой-то 1,5%, а вот этот – 0,02% и так далее. А ведь возможных ходов даже на чистом поле го (19 х 19) – всего 361, а на частично заполненном – куда меньше.
Далее компьютер просто выбирает ход с наибольшей вероятностью выигрыша и проверяет ещё несколько миллионов игр уже из нового положения. Это позволяет уточнить вероятность победы, в конечном счёте сделав выбор – какой ход следует произвести в реальной игре с человеком.
Роберт Хирн (Robert Hearn), математик и компьютерщик из Дартмутского колледжа, а также – сильный игрок в го, прогнозирует, что пройдёт менее 30 лет, и программы (главным образом за счёт роста мощности суперкомпьютеров) начнут обыгрывать в го лучших профи даже без гандикапа. Арпад Риммель (Arpad Rimmel), один из авторов MoGo, оценивает этот срок и вовсе в 10 лет.
Но это не приблизит нас к разгадке того, как мыслит человек, играющий в го. Он-то не перебирает миллионы ходов.
Taiwan Open 2009: слева – игрок первого дана Личэнь Чиэнь, в центре – один из устроителей состязания Чаншин Ли (Chang-Shing Lee), справа – Арпад Риммель (кадр с сайта ireport.com). |
“Удивлением, загадкой для меня является то, что эти алгоритмы работают”, говорит Хирн, комментируя новые достижения MoGo и Many Faces. Поясним: даже сами авторы этих программ прекрасно знают – как они работают, но при этом не знают – почему это срабатывает.
У человека за выбор хода в го отвечает интуиция, помноженная на распознавание образов. Работает визуальная аналогия (эта форма группы влияет на эту часть доски, эта конфигурация опасна, и так далее). Человек мыслит категориями жизни, эволюции и смерти групп камней на доске. Он узнаёт знакомые конфигурации, даже если они лишь близки к когда-то виденным. Он учится обобщать образы (вот камни выстроены в цепочку, вот кольцо с разрывом на боку, вот ещё что-то). Образность и помогает человеку принимать решения за разумное время.
Майкл Атертон (Michael Atherton) и его коллеги из университета Миннесоты (University of Minnesota) однажды просканировали мозги игроков в шахматы и го в процессе этих игр. Выяснилось, что у игроков го особенно сильно активировались теменные доли, отвечающие за обработку восприятия пространственного положения объектов.
| ||
Сходные японские опыты показали также, что у игроков-профи к концу игры сильно активируются и регионы, отвечающие за восприятие положения тела и за движения.
Атертон всё это обобщил так: “Игроки в го упрощают дерево поиска решений до эстетического чувства. У них есть чувство игры”.
Потому наше очень даже скромное число нейронов легко справляется с тем, на что компьютеру, даже с новым “монте-карловским” подходом, требуются тонны чипов и терафлопы производительности.
Этикет го предусматривает спокойное и сдержанное поведение во время игры. Вот мы и говорим: спокойно, у нас всё ещё есть преимущество перед машинами.
Так произошёл ли прорыв? Нет, перед нами только фусэки. “Люди думают как же далеко мы уже зашли, говорит Дошей. Но в действительности мы только начали программировать компьютеры”.
Да и вообще их поражающая мир поступь в значительной мере, лишь иллюзия. Ведь за каждой программой стоят люди, её написавшие. А значит, в общем матче со своими детищами мы сохраняем сэнтэ и всегда сможем позволить себе дать машинам “фору в семь камней”.
Это, конечно, успех машин, фора 7 камней, но это порядка ста очков в партии на равных..
7 камней против профи это уровень младших любительских данов, самое большее. И то это только с учетом ненормальной производительости того суперкомпьютера. Называть это “пал бастион” – существенная выдача желаемого за действительное имо.
Интересная статья. Чтож посмотрим как далеко зайдут разработчики программ )
и всё таки если учесть, что в 97 ом лучщая программа в го проиграла профессионалу на 25 камнях форы, 7 камней это новая взятая компьютером высота.
И никто не задумывается о том, что будет с игрой и игроками, когда компутер переиграет человека. %)
Ну хорошо, что уже один zedsdead за всех думает )
Статья очень понравилась! Даже немного воодушевила 🙂
прибавим еще 2-3 линии по краям доски и будем отдыхать еще лет 50 ^_~
спасибо большое, статья очень интересная, очень понравилась, прочитала на одном дыхании))
а на счет монеты, я такой опыт тоже в свое время проводила, подбрасывала правда на 10 тысяч раз а всеГо лишь 500 раз, результат тот же))
главное получать удовольствие от игры. а там уже будет машина выигрывать или нет, дело третье, это как приятное дополнение к величию игры Го.
Посмотрел записи партий. Неудивительно, что у профессионалов возникают проблемы при игре с МоГо в первые несколько раз, ведь программа не мыслит, и предвидеть ее ходы трудно. Иногда она случайно делает хорошие ходы, а иногда – такие, что и 10 кю не походит. Кроме того, заточив программу для игры на плотность и влияние, авторы могут при игре на форе частично компенсировать другие недостатки. Вот пустили бы для смеха МоГо на этом же кластере в Европейский Го конгресс в главный турнир (10 туров), скажем с 1-м любительским даном, тогда и посмотрим, чего оно стоит.
Во-первых,интересно, буквально месяц назад проходил в универе метод Монте-Карло и его применимость к бизнес-процессам. Показалось полнейшим бредом, действительно, какой человек вместо обращения к опыту и “здравому смыслу” будет моделировать абсолютно рандомные комбинации чисел, чтобы предсказать, к примеру, спрос? А вот и нет, при работе с большими числами метод очень даже работает. Во-вторых, меня лично крайне мало волнует вероятность поражения от компа, потому я рассматриваю го, прежде всего, как утилиту для развития своего мозга и польза, которую игра дает для развития творчества, явно перевешивает пользу от простого пересчета. Компьютер же творчески мыслить никогда не научиться, ввиду простой невозможности определения самого понятия мышления, тем боле творческого. А уж если он все-таки пересчитает человека – в поиске дальнейшего пути полностью согласен с Seishiru. Так что, лично я пока не буду бить тревогу и пытаться спастись от Skynet(или как там её зовут).
“И никто не задумывается о том, что будет с игрой и игроками, когда компутер переиграет человека” – абсолютно ничего с ними не случится, просто игра станет более прикладной, например, те же бизнес-стратегии. Профессионалы, вместе того, чтобы грызть друг друга за гобаном, будут придумывать трюки для компаний, в свободное время играть на интерес и рекламировать их.
Согласен. Компьютер переиграл человека в шахматы, и ничего страшного не произошло. Мир не перевернулся, и даже сами шахматы не умерли.
когда комп сможет выигрывать на равных на доске 19х19
начнутся МЕГА соревнования на то чтобы его побить =) а когда надоест человекам проигрывать они просто возьмут доску 25х25 или 31х31
Компьютерщики это кто? Сисадмины что-ли? ) Надо употреблять слово программисты.
“Компьютер же творчески мыслить никогда не научиться, ввиду простой невозможности определения самого понятия мышления, тем боле творческого”
Такие утверждения мне кажутся слишком категоричными. 😉
Полагаю, что дальнейший прогресс (если таковой не прекратится) приведет к сращиванию кибернетических систем и человека, и взаимному влиянию оных друг на друга, и трудно уже будет сказать, где кончается один и начинается другой. И таким образом будет снят вопрос о том, кто сильнее – машина или человек как в отношение логических игр, так и во всех других отношениях.
Машины развиваются быстро, даже слишком быстро. Да, пока еще мы “человечнее”, обладаем интуицией, лучше считаем и у нас есть категория парадоксального. Надолго ли? На мой взгляд, наша ограниченность является следствием нашей человеческой натуры. Не так уж долго мы будем сидеть на троне. Скоро, уже очень скоро все изменится…
>Машины развиваются быстро, даже слишком быстро.
По-моему, следует слегка уточнить формулировку: мы развиваем машины быстро. Именно мы являемся конструкторами машин. Машины не конструируют самих себя. По крайней мере пока. И уж тем более не изобретают принципиально новое, не открывают новые научные законы и не выдвигают гипотезы и теории.
http://www.computer-go.info/h-c/index.html
Табличка известных игр сильных игроков против компутера.
страшное время наступит если машины начнут программировать себя, или мы сольемся с машиной, прям фильм ужасов….
Что ж тут страшного, Лена? Тебя напугали Лем с Азимовым.
Прекрасное время наступит. Светлое будущее. Вот сейчас в доме у каждого второго стоит печка СВЧ, и посудомоечная машина, и компьютер, и сотовый телефон, и беспроводной домашний телефон, и плоский телевизор, и ДВД-проигрыватель, и другие высокотехнологичные новинки. А уж газ, питьевая вода и канализация настолько привычны, что мы даже не представляем себе, какая огромная махина электроники, высочайших технологий, мощностей энергетических стоит за этим. И что, это плохо? Тогда выбрось сотовый, комп и иди на задний двор, разжигай костер и готовь пищу на плоских камнях. А мыть посуду иди на речку, песочком потрешь… И водички домой притащишь заодно…
;Р
И посмотрим, сколько ты продержишься! ;Ь
И не забудь одеться в шкуры, лично тобой добытые на охоте. Ну, можешь спрясть что-нибудь… ;РЬРЬР
это все конечно же очень хорошо, я не спорю, но когда говориться о слиянии человека с машиной, у меня рисуются полу люди, полу машины, с чипами в голове)) я об этой страшилке))
Чип в голове – это хорошо.
Высокотехнологичное устройство, которое позволит нам получить новое, лучшее качество жизни, нежели до сих пор – очень хорошо.
Устройство, которое позволит получать информацию минуя глаза и уши – великолепно.
Слепые смогут видеть.
Глухие смогут слышать.
Немые смогут общаться.
Не вижу ужаса.
Вижу торжество человеческого разума над стихиями.
Вижу движение ввысь.
К звездам.
Того гляди компьютеры скоро всем заправлять будут
А Вы хотите заправлять всем сами? Отчего же не делаете это сами лично, а оставляете всяким депутатам и министрам? Или Вы полагаете, что они заправляют всем лучше, чем это делали бы компьютеры? У меня по этому поводу большие сомнения…
помимо чипов в башке, чтобы слепые видели, глухие слышали, немые говорили, это надо еще кучу железа в этих людей встроить, а как же природа, тонкость этого мира? с железками все очень просто и чувства жизни не будет, будет на столько все закономерно, что жить станет скучно))
и за любым компом стоит человек, и кто будет рулить компом который будет управлять миром?
>помимо чипов в башке, чтобы слепые видели, глухие слышали, немые говорили, это надо еще кучу железа в этих людей встроить, а как же природа, тонкость этого мира? с железками все очень просто и чувства жизни не будет, будет на столько все закономерно, что жить станет скучно))
А ты пробовала? Откуда знаешь? 😉
А природа и тонкость этого мира никуда не денутся. Во-первых, никто ведь не навязывает “чипов”. Не хочешь – не используй. Но ты спроси любого слепого, хочет ли он?
И подумай, увеличится ли или уменьшится восприятие природы и тонкостей мира, если ты к тому, что уже имеешь, еще увидишь то, что раньше не видела, и услышишь то, что раньше не слышала? Ультрафиолет или инфразвук. И сможешь сама включать и отключать видение/слышание/обоняние. Если получишь зрение “как у орла” и нюх “как у собаки”, это будет плохо? Если плохо – не пользуйся, никто же не заставляет! А вот я хочу.
>и за любым компом стоит человек, и кто будет рулить компом который будет управлять миром?
Ну вы уж сами себе противоречите! То боитесь, что компы САМИ будут управлять миром, то боитесь, что они будут это делать НЕ САМИ 🙂 Вы уж определитесь, чего бояться 🙂 И, самое главное, сейчас-то чем ситуация отличается? Сейчас именно так все и происходит, некто через компы правит миром. Или не через компы. Какая разница? Главное, что не мы им правим, а уж через компы или не через них – не в том дело…
Что изменится?
По-моему, изменится то, что каждый отдельный человек получит больше свободы, будет менее ограничен своими слабыми телами.
И еще: вот представьте себе, что техника настолько развилась, что каждый отдельный человек получил возможность иметь в кармане генератор энергии, необходимой ему для жизни (отопления/связи/передвижения); что техника дошла до индивидуального производства (ну, какой-нибудь сборки из атомов) любых необходимых тебе предметов; всю тупую и бездумную работу делают машины: копают, строят, моют/убирают, водят транспорт, грузят и т.п.; человечество получило доступ к неограниченным ресурсам космоса – материалам из пояса астероидов, энергии Солнца; вынесло производства с Земли на орбиту или другие планеты; миниатюрные роботы ремонтируют организм человека прям на ходу, убирая склеротические бляшки, латая сосуды, отлавливая вирусов, поддерживая кислотно/щелочной баланс и прочее.
Дефицитов нет. Люди не умирают от голода и холода. Живут по 120 лет. Дети имеют все необходимое для развития.
Фантастика? На сегодня да. Однако в то же время сейчас не известны законы природы, которые запрещали бы хоть что-то из вышеперечисленного. Т.е. все это возможно, только мы еще не доросли, не все еще умеем. Так ведь прогресс-то пока идет!
Хотелось бы пожить в таком мире?
Не хочу жить в утопии. Это скучно захотел стал чемпионом мира. Захотел по есть поел. Скучно. Мне нужна драка, бой действие. Борьба. Нужны запреты которые охото преодалеть. А то что компы учаться побеждать, так это неплохо это даже хорошо. Да они бездушны. Но novaanto кто, кроме нас наделит душой машины? Только мы.
Прошу обратить внимание: никто не сказал, что будет легко жить в том мире, о котором я писал.
Всегда есть 2 варианта: 1 – отсутствие прогресса, приведение жизни общества в равновесие с окружающей средой, и 2 – постоянный прогресс, выводящий общество из равновесия с окружающей средой.
В первом случае человечество будет долго, очень долго жить в самоподдерживающемся, но замершем в развитии состоянии, и рано или поздно погибнет, хотя бы от всем известной астероидной опасности, или еще какой напасти, к которой не будет готово.
Во втором случае – человечество будет постоянно бороться за свое выживание, постоянно получать ответы от природы на свои действия, постоянно искать и находить свои ответы на ходы природы, и будет постоянно развиваться и расти. И будет иметь гораздо больше шансов смочь ответить на очередную напасть.
Вот Чебурашк хочет драки, боя, борьбы. Преодоления запретов. Вот преодолей запрет природы: проживи 1000 лет, в здоровом состоянии и ясном сознании. Слабо? 😉 А то тоже мне, борьба за колбасу… Преодоление запретов, созданных самими людьми для себя, не интересно. Интересно преодоление запретов природы.