Ответ на вопрос
Липсон, Ход
Ход Липсон (род. 1967, Хайфа, Израиль) — американский инженер в области робототехники. Директор Лаборатории креативных машин Колумбийского университета. Известен работами в области эволюционной робототехники, цифрового производства, искусственной жизни и создания машин, способных демонстрировать аспекты человеческого творчества и самосознания.
Общие сведения
| Ход Липсон | |
|---|---|
| англ. Hod Lipson | |
| Дата рождения | 1967 |
| Место рождения | Хайфа, Израиль[1] |
| Гражданство | США |
| Образование | |
| Род деятельности | робототехника, искусственный интеллект, машиностроение |
Биография
Липсон получил степени бакалавра (1989) и доктора философии (1998) в области машиностроения в Израильском технологическом институте Технион. До перехода на факультет Колумбийского университета в 2015 году он 14 лет работал профессором в Корнеллском университете. До этого был постдокторантом на факультете компьютерных наук Брандейского университета и преподавателем на факультете машиностроения Массачусетского технологического института[2].
Его публикации цитировались более 60 000 раз, а индекс Хирша составляет 95 по состоянию на июль 2026 года. Липсон дал интервью для документального фильма об искусственном интеллекте 2018 года «Доверяешь ли ты этому компьютеру?».
Исследования
Липсон занимался машинным обучением и робототехникой на протяжении всей своей карьеры. Он представил своих «самосознающих» и «самовоспроизводящихся» роботов на конференции TED в 2007 году[3], утверждая, что в конечном итоге роботы будут расти, учиться и адаптироваться подобно биологическим формам жизни.
Академическая карьера Липсона началась в августе 2000 года с публикации статьи в журнале Nature об «Автоматическом проектировании и производстве роботизированных форм жизни»[4] с использованием двух технологий, которые в то время только зарождались: генеративного ИИ и 3D-печати. Он утверждал, что технологии машинного обучения и цифрового производства в конечном итоге освободят робототехнику и сделают возможной новую форму небиологической жизни. Быстрое развитие этих технологий в последующие десятилетия подтвердило этот прогноз.
Самовоспроизводство роботов и машинный метаболизм
В 2006 году Липсон и его студенты провели исследования в области самовоспроизводства машин, продемонстрировав робота, способного создать свою копию из компонентов[5]. Хотя многие утверждали, что самовоспроизводство является атрибутом биологической жизни, Липсон доказывал, что самовоспроизводство может быть достигнуто машинами, если им будут предоставлены необходимые материалы, энергия и условия окружающей среды, и в этом смысле они подобны биологическим системам. В 2025 году Липсон и его команда расширили концепцию самовоспроизводства, самовосстановления и физической самоадаптации роботов до более широкой концепции «машинного метаболизма»[6]. Это понятие отражает идею машин, которые могут автономно адаптироваться и поддерживать свои тела, повторно используя детали других машин. Липсон утверждал, что по мере того, как роботы станут повсеместными и независимыми, им неизбежно придётся научиться самовосстанавливаться, самоадаптироваться и самовоспроизводиться, чтобы поддерживать жизнеспособную роботизированную экологию.
Самосознание роботов
В исследованиях самосознания роботов Липсон выступает за «самосимуляцию» как предварительный этап[7]. Липсон утверждает, что самосознание — это по сути «способность представить себя в будущем». Чем дальше в будущее сущность способна представить себя, тем более она «самосознательна». Это создаёт континуум уровней самосознания, в отличие от более бинарных определений. Он также утверждал, что способность представить себя в будущем даёт стратегическое преимущество и поэтому является эволюционирующей чертой. Липсон и его студенты продемонстрировали серию роботов, способных представлять себя со всё большей точностью и на более длительном горизонте, утверждая, что самосознание является неизбежным следствием воплощённого интеллекта.
Автоматизация научных открытий
Начиная с 2007 года Липсон и его студенты из Корнеллского университета Джош Бонгард и Майкл Шмидт разработали серию программных алгоритмов, основанных на идеях коэволюции, направленных на открытие символических, интерпретируемых человеком научных законов природы. Работа завершилась созданием программного обеспечения под названием Eureqa, способного выводить уравнения, математические зависимости и законы природы из наборов данных: например, выводить второй закон Ньютона из набора данных о положениях и скоростях двойного маятника[8]. Позже были исследованы многие вариации этого подхода. В Колумбийском университете Липсон и соавторы расширили подход до открытия переменных, лежащих в основе физических явлений. Липсон утверждал, что открытие физических законов основывается на предварительном открытии самих физических переменных, и поэтому открытие переменных является более фундаментальной проблемой, которая предшествует открытию любого символического закона[9]. Липсон утверждает, что автоматизация научных открытий в конечном итоге станет единственным способом поддержания научного прогресса.
Другие работы
Дополнительные достижения включают:
- Fab@Home — первый в США 3D-принтер с открытым исходным кодом[10][11].
- The Jamming Gripper — использование явлений заклинивания для создания роботизированных захватов.
- PIX18 — автоматизированный художественный робот, специализирующийся на масляной живописи[12].
- ИИ для порошковой кристаллографии — Липсон и его сотрудники создали первую сквозную систему для решения задач порошковой кристаллографии в знак уважения к новаторской работе его деда Генри Липсона по рентгеновской кристаллографии столетием ранее.
- Научно-популярные книги — Липсон в соавторстве с Мелбой Курман написал две книги: Fabricated (2013) и Driverless (2016), которые были переведены на 7 языков и проданы общим тиражом более 250 000 экземпляров.
- Трансферное обучение — Липсон и его студенты провели ранние работы по трансферному обучению, кульминацией которых стала статья[13] на эту тему с Йошуа Бенджио.
Примечания
Дополнительно по теме
 | ||||
|---|---|---|---|---|
