«Это называется самообучение, — говорит Дими. — Человек создает алгоритм тех приемов, которые будут использоваться при самообучении, но то, как оно будет проходить, заранее совершенно неизвестно. Порой обнаруживаются удивительные вещи. И это здорово. Такое происходило во многих областях».
Благодаря памяти и скорости вычислений, значительно превосходящим человеческие, обучающиеся компьютеры нередко обнаруживают то, о чем никто и подумать не мог. Простым примером может послужить обнаружение навигатором, установленным в вашей машине, непривлекательного на первый взгляд маршрута, однако на 10 минут короче, чем обычный; или анализ нравящейся вам музыки, позволяющий предложить прекрасного артиста или песню, о которых вы и не слышали. Но машинное обучение оказалось для науки новым способом порождать идеи: вместо того, чтобы пытаться написать уравнение, описывающее окружающий мир, ученые составляют обучающиеся программы, способные отыскивать закономерности в огромных объемах данных. По мере распространения дешевых сенсоров по всему миру — в море, в небе и даже под землей — компьютеры получают доступ ко все большему объему данных, что обещает в будущем взрыв новых открытий.
Роботы Дими действительно смогли обнаружить метеориты в Антарктике. Но из-за скудного бюджета и роста затрат на МКС NASA урезало большую часть финансирования роботов. Ученые из Университета Карнеги — Меллон переключились на другие области применения и источники финансирования. Дими стал главным исследователем проекта Корпуса морской пехоты США стоимостью $26 млн по созданию роботов для войны в Ираке.
«Это были большие перемены для меня, и я почти заставлял себя заняться тем, чем мне заниматься не хотелось по моральным соображениям, — рассказывает он. — Но мы, человеческий род, есть то, что мы есть. Среди нас есть люди, посвящающие себя войне, и люди, посвящающие себя миру, а также все оттенки серого между ними. Предполагая, что люди, посвящающие себя войне, будут всегда, мы приходим к вопросу: а что можно сделать, чтобы хотя бы изменить ситуацию?»
Апостолопулос воспользовался идеей, разработанной для проекта Реда Уиттейкера в конкурсе Urban Challenge, — самоуправляемым автомобилем, способным ориентироваться на улицах города на скорости уличного движения и немедленно останавливаться, если кто-то вышел перед ним на дорогу. Роботы-разведчики должны были идти впереди солдат во время уличных боев, отправляя изображения и данные с камер, тепловизоров и лазеров. Роботы могли спасти жизни морпехов, которым в ином случае пришлось бы пробиваться вслепую от дома к дому.