火星に行くとき、私たちは現実のHAL 9000を手にしますか？ | 科学| スミソニアン - 記事、音楽と映画、音楽と映画、科学、宇宙、技術と宇宙

半世紀前の2001年：Space Odysseyは 、思考、学習、および適応したハイテクコンピューターに支えられた未来を想像しました。このビジョンの中心は、HAL（ヒューリスティックにプログラムされたアルゴリズムコンピューター）9000でした。これは、乗組員の船、ディスカバリーワンを走らせる「感覚的な」コンピューターです。この映画では、HALがミッションコントロールセンター、ライフサポート、および6人目の乗組員として立ち、6人の宇宙飛行士にとって野心的なジュピターミッションを可能にしました。

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今日、私たちが最初の人間を火星に送ることに目を向けると、研究者の心の最前線でHALの考えが再びきらめきます。およそ15年後、NASAは最初の人間を赤い惑星の周りの軌道に乗せることを計画しています。これは、これまで以上に地球から遠ざかることを意味します。月面に行く人とは異なり、これらの宇宙飛行士は、迅速な修正のために地上管制に頼ることはできません。何かがうまくいかない場合、彼らは地球から返事を受け取るまで最大40分かかります。

「ヒューストン、我々には問題がある」は、応答が遅すぎるため、本当に素晴らしい選択肢ではない」と、元NASAの主任科学者であるエレン・ストファンは先月、 大西洋が主催する深宇宙旅行のサミットでそれを述べた。「いいHALが必要だと言い続けます。」

1968年に劇場のスクリーンにヒットした2001年は、宇宙の人類の未来に関する象徴的な思考実験になりました。その革新的なビジョンと科学的ディテールへの注意で賞賛されたこの映画は、 WIRED誌で「未来への慎重に練られた予測」として歓迎されました。

HALは、ひいては、人工知能とコンピューターの未来について考える誰にとっても重要な文化的基準になりました。話したり、聞いたり、顔を読んだり、（重要な）唇を読んだり、感情を解釈したり、チェスをしたりできます。 2015年、 WIREDは彼を「プロトシリ」と呼んでいました。乗組員はすべてにそれを頼りにしています。地球から8000万マイル離れたHALが不安定に動作し始めると問題になります。

2001年のHALが良くなかったからです。映画の主な敵対者として、ミッションを「救う」ためにクルーを投入することになりました。

それでも、「多くの科学者はそれ自体がHALの遺産の一部です」と、現在テクノロジー企業Rambusのコンピューター科学者であるDavid Storkが1996年に出版したHAL's Legacyに書いています。 この本のために、ストークは、 2001年の小説化のタイムラインでのHALの「誕生日」（最初に運用可能になったとき）の機会にそれらの科学者の一部にインタビューしました。

2001年のAIやその他のサイエンスフィクションのAIの将来の人間のNASAミッションのためのAIおよびその他の自動化技術の開発をリードしているコンピューター科学者であるジェレミーフランクは、次のように述べています。彼は、AIが人間の深宇宙ミッションにとって極めて重要であることをストファンに同意します。「私たちは絶対に何かを持たなければなりません。」

その何かがどうなるかはまだ明らかではない、とフランクは言う。現実のHALは、災害を回避し、発電を管理し、基本的な自動操縦ナビゲーションを実行し、エラーがないかセンサーを監視するために、生命維持システムを常に監視することが期待されます。しかし、それが何であれ、このAIは、宇宙飛行士が日々の詳細を解放するのを助け、ミッションと科学に集中できるようにします。

「AIの大きな役割は、人間がtrenchに入らないようにすることです」と、NASAのジェット推進研究所の人工知能グループのリーダーであるSteve Chien氏は述べています。自分で勉強するオブジェクトと領域を選択します。 AIの場合、これは、宇宙船（および潜在的に火星基地）のより日常的なメンテナンスおよび運用タスクの多くを引き継ぐことを意味し、人間の宇宙飛行士は科学実験などのより抽象的なタスクに集中できます。

「それははるかに効果的な科学の方法です」と、火星のCuriosityローバーに使用されているAIテクノロジーの開発を支援したチームのChien氏は言います。「宇宙飛行士が生命維持システムが機能することを確認するためにすべての時間を費やすことは望ましくありません。」

火星へのNASAミッションの場合、人工知能は、テキサス州ヒューストンのミッションコントロールセンターで24時間働いている何十人もの人々が現在行っている作業の一部を引き受けることができます。（ジェームズ・ブレア/ NASA）

しかし、AIシステムにこれらすべてのタスクを実行するように依頼することは簡単なことではありません、とフランクは警告します。通常の運用中であっても、実際のHALは多くの独立したシステムを管理する必要があり、その一部は単独での運用が複雑です。 AIがさまざまな状況に対応するためには、その作成者はそれらすべての状況を予測してマップする必要があります。「問題を説明するのにも膨大な時間とエネルギーが必要です」とフランクは言います。

「温度と圧力から、食物と航法まで、多くの複雑なことが起こるでしょう」と、AIが宇宙ミッションの1分ごとに直面する課題について、Storkは言います。過去の宇宙ミッションでは、これらの課題は地上のコンピューター、勤勉な宇宙飛行士、さらにはNASAのスタッフがスライドルールで処理してきました。

「非常に高度なコンピューターシステムが必要です」とフランクは言います。「私たちは、私のiPhoneにあるような計算能力で月に行く日々を過ぎています。」

フランクは、宇宙ミッションで使用されるものはすべて宇宙に持ち出され、宇宙船の狭い四分の一で作業する必要がある、と言うのは言うまでもなく、通常は小さな原子力発電機からの限られた動力源で実行できることです。要するに、宇宙ミッションのAIが高度になるほど、より多くのコンピューターが必要になります。フランクは、テクノロジーがどれだけ進歩したかに関わらず、「ソフトウェアには質量がある」と指摘します。

これらすべてのソフトウェアを統合することは、宇宙船AIコンピューターを作成するための最大の課題の1つになるとフランクは言います。異なる側面に焦点を当てた別々のコンピューターシステムを一緒に動かすことはうまくいきません。そうしないと、船上で非協力的なrowぎ手のチームのような状況になってしまう可能性があります。

「これらのツールは、互いに統合されるように構築されたことは一度もありませんでした」とフランクは言います。

2001年の問題は、指定されたタスクを処理および実行するHALの能力ではありません。むしろ、宇宙飛行士がHALの処理機能の一部を無効にしようとすると、彼は人間を殺して身を守ることに着手します。このような強力なコンピューターが悪用される可能性があるという懸念は、厳密にはSFの州のように聞こえるかもしれません。しかし、実際には、研究者の心の中に小さな挑戦はありません。

「その質問は、私たちが構築するすべてのシステムに存在します」とチェンは言います。「ますます複雑なシステムを構築するにつれて、複雑な環境でどのように相互作用するかを理解することがますます難しくなります。」

複雑な人工知能が実際にどのように機能するかを知ることはほとんど不可能です。実際、多くのコンピューター科学者は、機械が「ブラックボックス」として学習する方法をいまだに説明しています。人工ニューラルネットワークは、多くの場合、人間の脳のように機能します。「残念ながら、そのようなネットワークは脳と同じくらい不透明です」と、Davide CastelvecchiがNatureに書いています。「学習したことをデジタルメモリのきちんとしたブロックに保存する代わりに、解読するのが非常に難しい方法で情報を拡散します。」

学習、成長、適応AIがあらゆる状況にどのように反応するかを想像することは不可能であるため、これはフェイルセーフでのプログラミングを困難にします。

フランクは、コンピューターとコンピューターで作業する宇宙飛行士の両方を適切にプログラミングすることになると考えています。「AIをシステムの別の一部と見なす必要があります。場合によっては、システムが自分にあることもあります」とフランクは言います。 2001年に 、HALは自分自身を「誰にも真似ができず、エラーを起こさない」と発表しましたが、今日のコンピューターでさえ完全ではありません。 AIコンピューターで作業している人は、それを再帰的に信頼しないことを知っておく必要がありますが、時々物事を間違える可能性がある通常のコンピューターのように扱います。

2001年の「宇宙の旅」のリリースから50年、HALの遺産は、深宇宙旅行に対するストファンのビジョンにどれだけ近づいていますか？

「私たちは今、それを少しずつ持っています」とStorkは言います。私たちの進歩のいくつかは注目に値します。たとえば、AIの形式は、会話で話すことができるSiriのような音声認識技術を備えた多くのポケットの中にあります。複雑な戦略ゲームGoの人間のチャンピオンを倒したAIコンピューターAlphaGoがあります。 AIコンピューターは文献を書いています。しかし、これらの努力はすべて、これらの特異なタスクを完了するために特別に調整されたマシンと長年の仕事を要しました。

「AIは多くの焦点を絞ったタスクで多くの驚くべきことをしていますが、AIを賢い人間と同じくらい戦略的にすることはできますか？」チェンは言う。「それは明日の挑戦です。」

NASAは、シリコンバレーとは異なり、新しい技術を試すリスクを嫌う傾向があるという事実によって、この見通しはより困難になっています、とChien氏は言います。宇宙飛行に関しては、これは理解できると付け加えた。「それが機能するためには、100万ものものが正しく動作しなければなりません」と、チェンは言います。「機能しないためには、いくつか問題があります。」

フランクにとって、HALのように、少なくとも6人、1日24時間、週7日間常駐するNASAの地上管制センターで働く人々のすべての機能をAIコンピューターが置き換えることを想像するのは非常に難しいようですすることができました。「しかし、良いニュースは、実際にすべてを交換する必要があるとは思わないことです」とフランクは言います。火星への任務について、彼は、宇宙飛行士は地球との即時ではないが定期的な接触に依拠することができると指摘しています。

現実には、AIは火星よりもミッションにとって重要です。火星では、人間の宇宙飛行士は写真の一部ではありません、とChienは言います。彼と他の科学者は定期的に会合して、この種の遠い未来について推測します。例えば、地球との無線接触が不可能なエウロパの深海を探検するためにどのようにプローブを送りますか？自動化された宇宙船をまったく異なる太陽系に送るのはどうですか？

「NASAは、人を送ることができない場所に行って物事をやりたいと思っています」とChien氏は言います。「これらは単なるクレイジーなアイデアであり、実際にAIが必要になります。」