Несмотря на декларируемое совершенство, современные компьютеры так и не приблизились к тому идеалу, который описали Ванневар Буш, Даг Энгельбарт и другие великие мыслители. Нельзя же всерьез рассматривать игровые приложения в качестве стимула для развития, как об этом утверждают представители одной известной компании, говоря о процессорах, которые якобы создаются специально для геймеров. Ту же мысль, но в более категоричной форме, выразил один из руководителей проекта CALO, профессор Педро Домингос: «Меня откровенно раздражает то, что эти системы тупые».
Американское агентство DARPA, которое финансирует представляющие интерес с точки зрения Пентагона исследования, обеспокоенное недостаточной интеллектуальностью наших постоянных спутников жизни, объявило о начале работ над проектом CALO (Cognitive Assistant that Learns and Organizes — «когнитивный помощник, который обучается и организуется»). В документе «Новое когнитивное системное видение» поясняется, что когнитивная компьютерная система должна учиться на своем опыте и на основании получаемых рекомендаций, должна быть способной объяснить, что и почему она делает, обнаруживать тупиковые пути, обнаруживать текущие аномальные проявления и прогнозировать их возникновение в будущем. Исходя из приоритетных целей DARPA результатом проекта CALO должен стать интеллектуальный прибор-ассистент для солдата; отсюда и название, родственное латинскому calonis, что означает «солдатский слуга». Из документа следует, что теперь перед искусственным интеллектом не ставятся сверхзадачи типа сочинения музыки или доказательства теорем. Новая цель очень понятна: компьютер должен стать умнее.
О масштабности проекта можно судить по составу его участников. Головной организацией является Stanford Research Institute (SRI), одна из крупнейших в мире некоммерческих исследовательских организаций. В списке соисполнителей находятся все крупнейшие американские университеты, а также Boeing, Sybase, Radar Networks и ряд других известных компаний. Рассчитанный на пять лет проект объединяет ученых и исследователей, специализирующихся на вопросах искусственного интеллекта, теории познания, машинного обучения, обработки информации на естественных языках, представления знаний, многомодального диалога, человеко-машинного взаимодействия и на других близких к перечисленным тематиках. В фокусе внимания всех этих специалистов стоит задача создать интегрированную систему, способную «обучаться в дикой среде» (learn in the wild), то есть адаптироваться к окружающей среде в соответствии с целями пользователя без дополнительного программирования.
В такой интерпретации это выглядит как очевидная задача помощи военнослужащему. Но, как обычно в проектах DARPA, она решается исходя из потенциальных преимуществ двойного применения. Поэтому в дальнейшем пользователями системы смогут стать, скажем, те, кто участвует в совместных проектах. Система обязана помогать собирать информацию об участниках проекта, о проектных решениях, далее она должна ее классифицировать, расставлять приоритеты, находить и прослеживать связи, выполнять секретарские функции, назначая встречи, обеспечивать обмен документами и выполнять разные аналогичные вещи. В цивильном представлении цель заключается в создании такой системы, которая действительно смогла бы стать персональным помощником, а не очередной анимированной наклейкой, как это сейчас происходит в офисных приложениях.
В полной постановке задачи, которые можно было бы возложить на CALO, необъятны, однако в SRI пошли совершенно естественным путем. Для начала предполагается создать ограниченную версию CALO Express, которая будет интегрироваться с программными продуктами Microsoft Outlook и PowerPoint и окажется в состоянии управлять информацией, встречами и назначенными делами.
С первыми реальными результатами CALO можно познакомиться, загрузив бета-версию пакета Smart Desktop с сайта одноименного подразделения компании PI Corporation (www.smartdesktop.com). Smart Desktop позволяет избавиться от бесконечного обращения к папкам и файлам, классифицировать информацию, обеспечить интеллектуальный метод выборки нужной информации. В нем даже есть Smart Folder Predictor, который подсказывает наилучший способ размещения файлов по папкам.