Многим людям кажется, что искусственный интеллект - это далекое будущее, но мы с ним сталкиваемся ежедневно

Саудовская Аравия, 2017 год. Первый в мире робот получает гражданство. Это София, самый известный представитель технологий искусственного интеллекта в медийном пространстве. Она умеет поддерживать беседу, воспроизводит до 62 правдоподобных выражений лица, делает провокационные заявления и шутит об Илоне Маске и уничтожении человечества.

Казалось бы, такие технологии пока далеки от "простых смертных", и на самом деле мы взаимодействуем с искусственным интеллектом ежедневно. Так что это такое, где его найти и как машинам удается обучаться?

Что, когда, откуда

На запрос, что такое искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI), Википедия ответит, что это раздел компьютерной лингвистики и информатики, который формализует задачи, которые напоминают дела, выполняемые человеком.

Простыми словами, искусственный интеллект (англ. Artificial intelligence, AI) - это широкая отрасль компьютерных наук, которые направлены на имитацию интеллекта человека машинами. И хотя об этой технологии активно говорят где-то с начала 2000-х, она далеко не нова.

Термин "искусственный интеллект" еще в 1956 году ввел профессор Дартмутского колледжа Джон Маккарти, когда возглавил небольшую команду ученых, чтобы определить, могут ли машины обучаться, как дети, методом проб и ошибок, в конце развив формальное мышление.

Фактически проект базировался на намерении выяснить, как заставить машины "использовать язык, абстрактные формы, решать те проблемы, которые обычно решают люди, и совершенствоваться". И это было более 60 лет назад.

Почему спрос на AI возник именно сейчас

1. Сегодня мы имеем дело с беспрецедентным объемом информации. За последние несколько лет было создано 90% мировых данных. Впервые эта статистика упоминается в исследовании корпорации IBM еще в 2013 году, но эта тенденция остается постоянной. Действительно, каждые два года в течение последних трех десятилетий объем данных в мире увеличивается примерно в 10 раз.

2. Алгоритмы становятся все более изощренными, а машины с нейронными сетями способны воспроизводить способ работы человеческого мозга и формировать сложные ассоциации.

3. Вычислительная мощность постоянно растет и способна обработать гигантский объем данных.

Сложить все это вместе, и получаем множество технических работников, руководителей компаний и венчурных капиталистов, которые инвестируют в развитие AI и заинтересованы в прогрессе технологии.

"Искусственный интеллект" и мы

Технологии искусственного интеллекта захватывают воображение общественности в течение десятилетий, но многие не понимают, что они используют их каждый день.

Так, профильная компания SpotHub провела рандомный опрос 1400 человек из разных уголков мира, и оказалось, что 63% из них не осознают повседневного значение AI.

Возможно, это потому, что когда речь идет об искусственном интеллекте, мы ожидаем видеть умного робота, который говорит и думает, как и мы. И хотя София и подобные ей машины сейчас могут показаться "приветом" из будущего, это все еще технология, далекая от самосознания.

Сейчас же нас окружают множество невероятно сложных инструментов искусственного интеллекта, которые призваны облегчить все аспекты современной жизни. Вот лишь некоторые из них:

Поисковые ассистенты, такие как Siri, Alexa и Cortana, оснащены программами обработки и распознавания человеческого голоса, что делает их инструментами AI. Пока возможности голосового поиска доступны на 3,9 миллиардах устройств Apple, Android и Windows по всему миру, и это не считая других производителей. За свою распространенность голосовой поиск является одной из самых современных технологий с поддержкой Аl.

Видеоигры

Видеоигры уже давно используют Аl, сложность и эффективность которого возросла в геометрической прогрессии в течение последних нескольких десятилетий. В результате этого, например, виртуальные персонажи способны вести себя совершенно непредсказуемым образом, анализируя окружающую среду.

Автономные машины

Полностью автономные автомобили все больше приближаются к реальности. В этом году Google сообщила об алгоритме, способном научиться водить машину точь-в-точь, как это делает человек - с помощью опыта. Идея в том, что в конечном итоге авто будет способно "смотреть" на дорогу и принимать решение, подходящее к увиденному.

Предложение товаров

Крупные ритейлеры, вроде Target и Amazon, зарабатывают миллионы благодаря способности их магазинов предвидеть ваши потребности. Так, сервис рекомендаций на сайте Amazon.com работает на базе технологий машинного обучения, они же помогают выбирать оптимальные маршруты автоматического перемещения в центрах обработки и выполнения заказов.

На базе этих же технологий работают цепочки поставок и системы прогнозирования и распределения ресурсов. Технологии понимания и распознавания естественной речи легли в основу сервиса Alexa. На базе глубокого обучения построена новая инициатива компании с использованием дронов, Prime Air, а также технология с применением машинного зрения в новых точках розничной торговли, Amazon Go.

Онлайн поддержка клиентов

В сфере услуг чат-боты совершили революцию в обслуживании, и потребители считают их не менее удобными, чем телефоны или е-мейлы.

Концепция проста: бот с AI, который работает на веб-сайте предприятия, отвечает на запросы посетителей, вроде: Какая цена? Какой номер телефона вашей компании? Где ваш офис? Посетитель получает прямой ответ, вместо того чтобы искать необходимую информацию по сайту.

Читайте также: Искусственный интеллект может преобразовать автономное оружие на роботов-убийц. Почему это действительно страшно

Новостные порталы

Искусственный интеллект способен писать простые истории, такие как финансовые отчеты, спортивные репортажи и т.д. К этому Хэллоуину исследователи из Массачусетского технологического института создали

В этом году компания «Яндекс» запустила голосового помощника «Алиса». Новый сервис позволяет пользователю прослушивать новости и погоду, получать ответы на вопросы и просто общаться с ботом. «Алиса» иногда дерзит , порой кажется почти разумной и по-человечески саркастичной , но часто не может разобраться, о чём её спрашивают, и садится в лужу.

Всё это породило не только волну шуток, но и новый виток дискуссий о развитии искусственного интеллекта. Новости о том, чего добились умные алгоритмы, сегодня приходят чуть ли не каждый день, а машинное обучение называют одним из самых перспективных направлений, которому можно себя посвятить.

Чтобы прояснить главные вопросы об искусственном интеллекте, мы побеседовали с Сергеем Марковым, специалистом по искусственному интеллекту и методам машинного обучения, автором одной из самых сильных отечественных шахматных программ SmarThink и создателем проекта «XXII век» .

Сергей Марков,

специалист по искусственному интеллекту

Развенчивая мифы об ИИ

так что же такое «искусственный интеллект»?

Понятию «искусственный интеллект» в какой-то мере не повезло. Возникшее изначально в научной среде, оно со временем проникло в фантастическую литературу, а через неё - в поп-культуру, где претерпело целый ряд изменений, обросло множеством интерпретаций и в конце-концов было совершенно мистифицировано.

Именно поэтому мы часто слышим от неспециалистов примерно такие заявления: «ИИ не существует», «ИИ невозможно создать». Непонимание сути исследований, ведущихся в сфере ИИ, легко приводит людей и к другим крайностям - например, современным системам ИИ приписывают наличие сознания, свободной воли и секретных мотивов.

Давайте попробуем отделить мух от котлет.

В науке искусственным интеллектом называют системы, предназначенные для решения интеллектуальных задач.

В свою очередь, интеллектуальная задача - это задача, которую люди решают при помощи собственного интеллекта. Заметим, что в данном случае специалисты сознательно уходят от определения понятия «интеллект», поскольку до появления систем ИИ единственным примером интеллекта был интеллект человеческий, и определить понятие интеллекта на основе единственного примера - то же самое, что пытаться провести прямую через единственную точку. Таких прямых может оказаться сколько угодно много, а значит, спор о понятии интеллекта можно было бы вести столетиями.

«сильный» и «слабый» искусственный интеллект

Системы ИИ делятся на две большие группы.

Прикладной искусственный интеллект (также используют термин «слабый ИИ» или «узкий ИИ», в английской традиции - weak/applied/narrow AI) - это ИИ, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или их небольшого множества. К этому классу относятся системы для игры в шахматы, го, распознавания образов, речи, принятия решения о выдаче или невыдаче банковского кредита и так далее.

В противоположность прикладному ИИ вводят понятие универсального искусственного интеллекта (также «сильный ИИ», по-английски - strong AI/Artificial General Intelligence) - то есть, гипотетического (пока что) ИИ, способного решать любые интеллектуальные задачи.

Часто люди, не зная терминологии, отождествляют ИИ с сильным ИИ, из-за этого и возникают суждения в духе «ИИ не существует».

Сильного ИИ действительно пока не существует. Практически все успехи, которые мы наблюдаем в последнее десятилетие в области ИИ, - это успехи прикладных систем. Эти успехи нельзя недооценивать, так как прикладные системы в ряде случаев способны решать интеллектуальные задачи лучше, чем это делает универсальный человеческий интеллект.

Я думаю, вы заметили, что понятие ИИ - довольно широкое. Скажем, устный счёт - это тоже интеллектуальная задача, и это значит, что любая счётная машина будет считаться системой ИИ. А как насчёт счётов? Абака ? Антикитерского механизма ? Действительно, всё это формально хотя и примитивные, но системы ИИ. Однако обычно, называя какую-то систему системой ИИ, мы тем самым подчёркиваем сложность решаемой этой системой задачи.

Совершенно очевидно, что разделение интеллектуальных задач на простые и сложные - весьма искусственное, и наши представления о сложности тех или иных задач постепенно меняются. Механическая счётная машина была чудом техники в XVII веке, но сегодня людей, с детства сталкивающихся с куда более сложными механизмами, она уже не способна впечатлить. Когда игра машин в го или автомобильные автопилоты уже перестанут удивлять публику, наверняка найдутся люди, которые будут морщиться из-за того, что кто-то будет относить такие системы к ИИ.

«Роботы-отличники»: о способностях ИИ к обучению

Ещё одно забавное заблуждение - всенепременное наличие у систем ИИ способности к самообучению. С одной стороны, это совсем не обязательное свойство систем ИИ: есть множество удивительных систем, не способных самообучаться, но, тем не менее, решающих многие задачи лучше человеческого мозга. С другой стороны, некоторые люди просто не знают того, что самообучение - свойство, которые многие системы ИИ обрели ещё более полусотни лет назад.

Когда в 1999 году я писал свою первую шахматную программу, самообучение уже было совершенно общим местом в этой области - программы умели запоминать опасные позиции, подстраивать под себя дебютные варианты, регулировать стиль игры, подстраиваясь под соперника. Конечно, тем программам было ещё очень далеко до Alpha Zero . Тем не менее, даже системы, обучающиеся поведению на основе взаимодействия с другими системами в ходе экспериментов по так называемому «обучению с подкреплением», уже существовали. Однако по необъяснимой причине некоторые люди до сих пор думают, что способность к самообучению - это прерогатива человеческого интеллекта.

Машинное обучение, целая научная дисциплина, занимается процессами обучения машин решению тех или иных задач.

Существует два больших полюса машинного обучения - обучение с учителем и обучение без учителя.

При обучении с учителем у машины уже есть некоторое количество условно правильных решений для некоторого набора случаев. Задача обучения в таком случае заключается в том, чтобы научить машину на основе имеющихся примеров принимать правильные решения в других, неизвестных ситуациях.

Другая крайность - обучение без учителя . То есть машину ставят в ситуацию, когда правильные решения неизвестны, имеются только данные в сыром, неразмеченном виде. Оказывается, и в таких случаях можно добиться некоторого успеха. Например, можно научить машину выявлению семантических отношений между словами языка на основе анализа очень большого набора текстов.

Одна из разновидностей обучения с учителем - это обучение с подкреплением (reinforcement learning). Идея заключается в том, что система ИИ выступает в роли агента, помещённого в некоторую модельную среду, в которой она может взаимодействовать с другими агентами, например, с собственными копиями, и получать от среды некоторую обратную связь через функцию вознаграждения. Например, шахматная программа, которая играет сама с собой, постепенно подстраивая свои параметры и тем самым постепенно усиливая собственную игру.

Обучение с подкреплением - довольно широкая область, в ней применяют множество интересных методов, начиная от эволюционных алгоритмов и заканчивая байесовской оптимизацией . Последние достижения в области ИИ для игр как раз связаны с усилением ИИ в ходе обучения с подкреплением.

Риски развития технологий: стоит ли бояться «Судного дня»?

Я не отношусь к числу ИИ-алармистов, и в этом смысле я отнюдь не одинок. Например, создатель стэнфордского курса по машинному обучению Эндрю Ын сравнивает проблему опасности ИИ с проблемой перенаселения Марса.

Действительно, в будущем вполне вероятно, что люди колонизируют Марс. Также вероятно, что рано или поздно на Марсе может возникнуть проблема перенаселения, но не совсем понятно, почему мы должны заниматься этой проблемой уже сейчас? Согласны с Ыном и Ян ЛеКун - создатель свёрточных нейронный сетей, и его шеф Марк Цукерберг, и Йошуа Беньо - человек, во многом благодаря исследованиям которого современные нейронные сети способны решать сложные задачи в области обработки текстов.

Чтобы изложить мои взгляды на эту проблему, потребуется, вероятно, несколько часов, поэтому остановлюсь только на основных тезисах.

1. НЕЛЬЗЯ ОГРАНИЧИВАТЬ РАЗВИТИЕ ИИ

Алармисты рассматривают риски, связанные с потенциальным разрушительным воздействием ИИ, при этом игнорируя риски, связанные с попыткой ограничить или даже остановить прогресс в этой области. Технологическое могущество человечества возрастает чрезвычайно быстрыми темпами, что приводит к эффекту, который я называю «удешевлением апокалипсиса».

150 лет назад при всём желании человечество не могло нанести невосполнимого урона ни биосфере, ни себе как виду. Для реализации катастрофического сценария 50 лет назад необходимо было бы сконцентрировать всю технологическую мощь ядерных держав. Завтра для воплощения в жизнь глобальной техногенной катастрофы может хватить и небольшой горстки фанатиков.

Наша технологическая мощь растёт куда быстрее, чем способность человеческого интеллекта эту мощь контролировать.

Если на смену человеческому интеллекту с его предрассудками, агрессией, заблуждениями и ограниченностью не придёт система, способная принимать более взвешенные решения (будь то ИИ или, что я считаю более вероятным, технологически улучшенный и объединённый с машинами в единую систему человеческий интеллект), нас может ждать глобальная катастрофа.

2. создание сверхинтеллекта принципиально невозможно

Существует идея о том, что ИИ будущего всенепременно будет сверхинтеллектом, превосходящим людей даже сильнее, чем люди превосходят муравьёв. Боюсь в данном случае разочаровать и технологических оптимистов - наша Вселенная содержит целый ряд фундаментальных физических ограничений, которые, по всей видимости, сделают создание сверхинтеллекта невозможным.

Например, скорость передачи сигнала ограничена скоростью света, а на планковских масштабах появляется неопределённость Гейзенберга. Отсюда вытекает первый фундаментальный предел - предел Бремерманна, вводящий ограничения на максимальную скорость вычислений для автономной системы заданной массы m.

Другой предел связан с принципом Ландауэра , в соответствии с которым существует минимальное количество теплоты, выделяемое при обработке 1 бита информации. Слишком быстрые вычисления вызовут недопустимый разогрев и разрушение системы. В действительности, современные процессоры от лимита Ландауэра отделяет менее чем тысячекратное отставание. Казалось бы, 1000 - это довольно много, однако ещё одна проблема заключается в том, что многие интеллектуальные задачи относятся к классу сложности EXPTIME. Это означает, что время, необходимое для их решения, является экспоненциальной функцией от размерности задачи. Ускорение системы в несколько раз даёт лишь константный прирост «интеллекта».

В общем, есть очень серьёзные основания полагать, что сверхинтеллектуального сильного ИИ не получится, хотя, конечно, уровень человеческого интеллекта вполне может быть превзойдён. Насколько это опасно? Скорее всего, не очень.

Представьте себе, что вы внезапно начали думать в 100 раз быстрее остальных людей. Значит ли это, что вы легко будете способны уговорить любого прохожего отдать вам свой кошелёк?

3. мы беспокоимся совсем не о том

К сожалению, в результате спекуляций алармистов на страхах публики, воспитанной на «Терминаторе» и знаменитом HAL 9000 Кларка и Кубрика, происходит смещение акцентов в сфере безопасности ИИ в сторону анализа маловероятных, но эффектных сценариев. При этом реальные опасности ускользают из виду.

Любая достаточно сложная технология, претендующая на то, чтобы занять важное место в нашем технологическом ландшафте, безусловно приносит с собой специфические риски. Множество жизней было погублено паровыми машинами - на производстве, на транспорте и так далее - прежде чем были выработаны эффективные правила и меры по обеспечению безопасности.

Если говорить о прогрессе в области прикладного ИИ, можно обратить внимание на связанную с ним проблему так называемого «Цифрового тайного суда» . Всё больше и больше прикладных систем ИИ принимает решения по вопросам, затрагивающим жизнь и здоровье людей. Сюда относятся и медицинские диагностические системы, и, например, системы, принимающие в банках решения о выдаче или невыдаче кредита клиенту.

В то же время структура используемых моделей, наборы используемых факторов и другие детали процедуры принятия решения скрыты коммерческой тайной от человека, чья судьба находится на кону.

Используемые модели могут основывать свои решения на мнениях учителей-экспертов, допускавших систематические ошибки или имевших те или иные предрассудки - расовые, гендерные.

ИИ, обученный на решениях таких экспертов, будет добросовестно воспроизводить эти предрассудки в своих решениях. В конце концов эти модели могут содержать в себе специфические дефекты.

Этими проблемами сейчас мало кто занимается, поскольку, конечно, SkyNet, развязывающий ядерную войну, это, безусловно, куда более зрелищно.

Нейросети как «горячий тренд»

С одной стороны, нейронные сети - это одна из самых старинных моделей, применяющихся для создания систем ИИ. Появившиеся изначально в результате применения бионического подхода , они довольно быстро убежали от своих биологических прототипов. Исключением тут являются только импульсные нейронные сети (впрочем, пока не нашедшие широкого применения в индустрии).

Прогресс последних десятилетий связан с развитием технологий глубокого обучения - подхода, при котором нейронные сети собирают из большого количество слоёв, каждый из которых построен на основе определённых регулярных паттернов.

Помимо создания новых нейросетевых моделей важный прогресс был также достигнут в области технологий обучения. Сегодня нейронные сети учат уже не при помощи центральных процессоров компьютеров, а с использованием специализированных процессоров, способных быстро производить матричные и тензорные вычисления. Наиболее распространённый на сегодняшний день вид таких устройств - видеокарты. Впрочем, активно ведётся разработка ещё более специализированных устройств для обучения нейросетей.

В целом, безусловно, нейронные сети на сегодняшний день, - это одна из основных технологий в области машинного обучения, которой мы обязаны решению многих задач, ранее решавшихся неудовлетворительно. С другой стороны, конечно, нужно понимать, что нейронные сети не являются панацеей. Для некоторых задач они - далеко не самый эффективный инструмент.

Так насколько умны нынешние роботы на самом деле?

Всё познаётся в сравнении. На фоне технологий 2000-го года нынешние достижения выглядят настоящим чудом. Всегда найдутся люди, любящие побрюзжать. 5 лет назад они вовсю трындели о том, что машины никогда не выиграют у людей в го (ну или, по крайней мере, выиграют очень нескоро). Говорили о том, что машина никогда не сможет нарисовать с нуля картину, в то время как сегодня люди практически неспособны отличать картины, созданные машинами, от картин неизвестных им художников. В конце прошлого года машины научились синтезировать речь, практически неотличимую от человеческой, а в последние годы от музыки, создаваемой машинами, не вянут уши.

Посмотрим, что будет завтра. Я смотрю на эти области применения ИИ с большим оптимизмом.

Перспективные направления: где начать погружение в сферу ИИ?

Я бы посоветовал постараться на хорошем уровне освоить один из популярных нейросетевых фреймворков и один из популярных в области машинного обучения языков программирования (наиболее популярна на сегодняшний день связка TensorFlow + Python).

Овладев этими инструментами и имея в идеале крепкую базу в области математической статистики и теории вероятностей, следует направить свои усилия в ту сферу, которая будет наиболее интересна лично вам.

Интерес к предмету работы - один из самых важных ваших помощников.

Потребность в специалистах по машинному обучению существует в самых разных областях - в медицине, в банковском деле, в науке, на производстве, поэтому сегодня хорошему специалисту предоставлен как никогда широкий выбор. Потенциальные преимущества любой из этих отраслей мне представляются несущественными по сравнению с тем, что работа будет приносить вам удовольствие.

Введение

Ища истоки идей искусственного интеллекта, можно привести множество фактов и мифов. Начиная от древнегреческого робота Талоса, созданного Зевсом для охраны острова Крит, или Чарльза Бэббиджа с Адой Лавлейс и их Аналитическим Двигателем середины 19 века и заканчивая идеями Мински и МакКартни, создавших современное определение ИИ как любого действия, выполненного программой или машиной, про которое, если бы его выполнял человек, мы бы сказали, что ему нужно проявить интеллект или смекалку.

Мне же истоки зарождения ИИ видятся в книге Галилео Галилея 1683 года «Беседы и математические доказательства двух новых наук».

В этой книге Галилей, в частности, написал, что всё в мире, в том числе природные явления, может быть выражено языком математики. Получается, что для любого явления или действия можно придумать алгоритм. Таким образом, искусственный интеллект – это набор алгоритмов на все случаи жизни. А одной из главных способностей ИИ станет умение на основе имеющихся данных самостоятельно синтезировать новые алгоритмы.

В усеченном виде это уже возможно. Например, AlphaGo от Google, проанализировав базу данных из 30 миллионов ходов и потренировавшись с самим собой несколько тысяч раз, смог победить лучшего игрока в мире по игре в го.

А IBM натаскивает свой суперкомпьютер Watson на помощь врачам. Задача – научить компьютер искать ответы на вопросы, заданные естественным языком, то есть Watson учится проводить медицинский опрос. Своего рода игра в дифференциальную диагностику, только компьютер вместо доктора Хауса. Собственно, на этом закончим с историей. В головах обывателей искусственный интеллект – это Джарвис из комиксов про «Железного человека», Терминатор или, на худой конец, Робокоп (в фильме именно добавленный ИИ помогает киборгу очень быстро и точно стрелять). Такой вариант, конечно, имеет место быть, но давайте начнём с того, что доступно сегодня.

Какие типы ИИ есть сегодня?

В целом, все типы ИИ можно разделить на две категории – слабый, или ограниченный ИИ и общий, или сильный ИИ.

Слабый ИИ

Собственно, названия говорят сами за себя. ИИ сегодня представляют собой первый тип – ограниченный, то есть интеллект заточен на определенные задачи. Например, когда Samsung обещает, что к 2020 году каждое его устройство будет обладать ИИ, то подразумевается именно ограниченный вариант. Примерами могут служить Siri или Алиса, которые умеют делать ровно то, что в них запрограммировали. Алиса даже так и отвечает, когда чего-то не знает или не умеет: «Программист обещал обучить меня этому позже».

К этому же типу относятся Google и Yandex карты, анализирующие пробки и прокладывающие маршруты, фотокамеры, распознающие сцены, интеллектуальная печь, самостоятельно регулирующая уровень жара, и робот-пылесос, который, как ему ни объясняй, умеет только пылесосить, а тапочки не подаст.

И пока что это ограниченный ИИ – это единственный тип искусственного интеллекта, который освоило человечество. Слабый ИИ можно разделить по ключевым задачам, над которыми и работают специалисты сегодня. Это:

• распознавание речи;
• компьютерное зрение;
• обработка естественного языка;
• поиск паттернов, или анализ данных;
• робототехника.

Добиться решения этих задач, то есть научить некий ИИ понимать ваши слова и узнавать картинки, можно двумя способами.

1. Символьный подход.

   Такой подход был ведущим начиная с конца 40-х и заканчивая началом 90-х. Метод основывается на том, что считалось, что лучший способ «обучить» ИИ – это скормить ему как можно больше знаний. Например, если говорить в контексте медицины, то в ИИ загружают всевозможные учебники и базы знаний. И ответы ИИ ищет только на основе имеющейся информации, обрабатывая знания лишь по тем правилам, которые создал программист.

   Соответственно, такой тип ИИ хорош для решения статических проблем. Например, в него можно загрузить все учебники по русскому языку, и ИИ сможет хорошо проверять сочинения, находя орфографические, пунктуационные ошибки, а ориентируясь на орфоэпические нормы, даже сможет вычленять речевые ошибки и недочеты. Однако будет делать это, только основываясь на правилах, то есть не понимая контекст, а вычленяя правильный порядок слов и написание.

   Ещё один пример – это машинный перевод. Символьно-обученный ИИ вооружен всевозможными словарями и разговорниками. И если предложенная ему на перевод фраза есть в одном из них, то он её переведёт хорошо, а если нет, то просто подставит слова, предлоги и структуру предложения на основе заложенных правил.

2. Машинное обучение, или несимвольный ИИ.

   В отличие от символьного, этот вариант обучения подразумевает, что искусственному интеллекту показали, как решать определенную проблему, после чего пустили в свободное плавание. Так действуют нейронные сети. Помню, читал про пример, где программист подключил ИИ к управлению поливалками и научил отгонять водой соседскую кошку, которая повадилась ходить в туалет на газон. Программист показал ИИ множество фотографий с кошками, после чего у искусственного интеллекта выработался рефлекс включать поливалку каждый раз, когда ему казалось, что он видит нечто, похожее на кошку. Система не всегда работала гладко. Кажется, она как-то включилась, когда ИИ принял тень на асфальте за кошку.

   Если же говорить про пример с переводом, то натренированный ИИ может попытаться осознать контекст фразы и подставить в переводе не первое отвечающее базовым требованиям слово, а то, которое, на его взгляд, лучше отражает стиль, эмоцию, сленг или что-то ещё, на чём его тренировали.

Сегодня большинство программистов предпочитают использовать второй тип – машинное обучение, потому он умеет, если так можно выразиться, импровизировать. Например, если автономную машину натренировать по первому типу, то она будет ездить по правилам, но если на дороге возникнет непредвиденная ситуация, то машина окажется в затруднении. А автомобиль, натренированный машинным обучением, может действовать по обстоятельствам, синтезируя идеи на основе скормленной ранее информации.

Тут же возникает и проблема. Одна из ключевых важных особенностей символьного ИИ в том, что система всегда может объяснить, почему приняла то или иное решение. А вот в случае с машинным обучением всё непросто. Именно поэтому те же UBER или Tesla долго разбираются, пытаясь понять, почему их машины приняли то или иное решение, повлекшее аварию.

Однако для тех же автомобилей символьное обучение не подходит, так как все правила для ИИ заносят вручную, то есть, условно говоря, нужно прописать все варианты действия для автомобиля – на дорогу выбежал человек, выкатилась коляска, вылетела коробка и т.д. Что-то забыл прописать, и неожиданно выяснилось, что машина сбила лося, потому что про него ничего не было сказано в своде правил, в то время как машинный ИИ сможет догадаться, что нельзя сбивать всех четвероногих.

У слабого ИИ, как видите, несмотря на его ограниченность, множество способов применения – это и умная техника, и самостоятельные автомобили, и обработка данных с попытками предсказаний будущего. К слову, Google Duplex, умеющий заказывать столики в ресторане, - это тоже ограниченный ИИ, так как умеет он ровно то, чему его обучили.

Сильный ИИ (самостоятельный)

Здесь уже начинается область гипотез, так как ничего подобного человечество ещё не видело. Возможно, только в недрах Google или IBM живёт что-то полуразумное. На последней конференции Google I/O очень умная китайская женщина Фей Фей Ли (Fei Fei Li), самая главная в департаменте Машинного обучения и Искусственного Интеллекта в Google Cloud, сказала, что, хоть и прошло уже более 60 лет с момента исследований в области ИИ, но наука до сих пор находится на начальном этапе, и пока можно говорить только о том, чтобы достичь мастерства в разработках ограниченного ИИ.

Однако предлагаю немного пофантазировать про сильный ИИ и попробовать определить, что он из себя должен представлять и что уметь. Считается, что сильный ИИ – это по уму как среднестатистический человек, то есть в теории он может решить любую проблему.. И если перед первым стояла задача любыми способами уничтожить Джона Коннора, то второй жаждет максимальной энтропии. Терминатор, если закрыто метро, поедет убивать Джона Коннора на автобусе, а если сломается автобус, то пойдет пешком или вызовет такси, а недоброжелатель будет писать, что всё реклама, что автор ничего не понимает, будет пытаться заниматься демагогией и софизмами. Собственно, больше всего разжиться сильным ИИ мечтают правительства по всему миру для ведения военных действий и саботажа выборов в США армией компьютерных ботов-троллей.

В Google говорят, что если всё будет хорошо, то к 2050 году, возможно, произойдёт прорыв и появится первый сильный ИИ.

Основная слабость такого ИИ заключается в том, что он, несмотря на все свои способности, по-прежнему остаётся относительно недалеким, как и среднестатистический человек, но, в отличие от человека, сильный ИИ всё помнит и лучше ориентируется в поисках и обработке информации.

Суперсильный интеллект

Это уже совсем из области фантастики. Например, к просто сильному интеллекту можно отнести и Пятницу/Джарвиса из «Железного человека».

Если помните, то в одном из фильмов главный герой Тони Старк пытался изобрести какой-то новый нетоксичный источник энергии, чтоб поместить его себе в грудь. Джарвис ему ассистировал, но решить задачу мог всё равно только Тони Старк, потому что у ИИ не хватало «соображалки». Суперсильный интеллект сможет самостоятельно решать даже самые сложные задачи. Именно ему человечество задаст вопрос, на который он ответит «42», а потом суперсильный ИИ поместит всех людей в чаны с жидкостями и создаст феномен избранного (это не белиберда, а аллюзии на книгу «Автостопом по Галактике» и фильм «Матрица»).

Нужно ли бояться ИИ?

Несмотря на все фантастические фильмы, опасаться не нужно, по крайней мере, до появления последнего типа ИИ. Однако нужно бояться людей, которые занимаются разработками, так как вследствие ошибки или сознательно в тот же ограниченный ИИ может быть заложено правило «убить всех человеков» вместо «учить всех человеков». А дальше для ИИ дело за малым – лишь уточнить в словаре значения всех слов и приступить к делу.

Однако развитие даже ограниченного ИИ уже привело и ещё приведет к множеству проблем в современном обществе.

Проблема первая

Одна из проблем – это разрушение традиционной карьерной лестницы, так как развитие ИИ приводит к отказу от рабочих мест, требующих среднего уровня квалификации. Поясню подробнее. Нужна дешевая рабочая сила, чтобы заносить данные в компьютер, так как, условно говоря, распознавать «капчу» человек по-прежнему умеет лучше. Также нужны и те, кто будет принимать решения на основе обработанных компьютером данных. А вот рядовые аналитики уже не нужны, потому что они анализируют и изучают данные на основе выученных алгоритмов. Например, в мою бытность аналитиком я имел на вооружении 42 различных варианта обработки данных для создания прогнозов. Все эти варианты были упорядочены в аккуратную презентацию, к которой я регулярно обращался, чтобы прикинуть, какой способ лучше использовать в той или иной ситуации. Замена меня на ИИ представляется логичной и обоснованной, так как он с задачами прогнозирования справится гораздо быстрее. Соответственно, получается разрыв, когда отпадает традиционная карьерная лестница от младшего аналитика до руководителя, так как в нижней точке карьеры практически нет маневра для демонстрации интеллекта.

Проблема вторая

Также из-за ИИ постепенно произойдет отказ от базовых профессий, которые можно алгоритмизировать, то есть свести к простым действиям. Что-то подобное сейчас можно наблюдать в «Ашанах» и «Лентах», где происходит постепенная замена кассиров на аппараты самообслуживания, а также одного сотрудника, помогающего решить возникающие проблемы, и охранника, следящего за порядком. В дальнейшем охранника заменят камеры наблюдения, следящие за порядком. Получается, что произойдет снижение ценности людей.

Профессии, которые с большой долей вероятности заменит ИИ: почтальоны, ювелиры, лесорубы, фермеры, рабочие на заводах, страховщики

Прочитал, что Сан-Франциско в какой-то степени может служить иллюстрацией данной проблемы. Этот город в США облюбовала технологическая элита. Соответственно, экономика города направлена на удовлетворение потребностей элиты, а вот люди, которые не имеют отношения к экономике технологий, испытывают колоссальные проблемы. Они зарабатывают гораздо меньше, а все ценники в городе выставлены как для IT-стартаперов. Обычные люди не могут потянуть такие расходы, поэтому или переезжают, или пополняют и без того огромную армию бомжей.

Однако здесь есть ключевая особенность, которая сохранит некоторые профессии. Искусственному интеллекту для работы нужны созданные условия. Например, робот-пылесос умеет ездить только по гладкому полу и преодолевать небольшие неровности. Соответственно, многие базовые профессии смогут продержаться до тех пор, пока будет чересчур сложно и дорого создавать их искусственную замену. Например, в помещении, где много дверей, роботу-уборщику нужно иметь или манипуляторы, чтобы крутить дверные ручки, или нужно, чтоб все двери открывались автоматически. И то и то достаточно дорого, а вот у приезжего Сархата из Средней Азии есть руки и мозгов хватает, чтоб управиться со шваброй и дверной ручкой, но нет регистрации и сниженные требования к зарплате.

Проблема третья

Даже ограниченный ИИ сильно простимулировал такое явление, как фриланс. Платформы по подбору и найму удаленных сотрудников с каждым годом процветают всё больше и больше. Например, по последним статистическим данным, в США, первой экономике мира, 55 миллионов человек работает на фрилансе.

И это в текущем поколении, обратите внимание на иллюстрацию. Подрастающая рабочая сила не любит сидеть в офисе. Соответственно, произойдет сдвиг в организации труда. Компании столкнутся с проблемами по набору и удержанию сотрудников, ведь зачем посвящать жизнь одной компании, когда ты доступен онлайн и можно искать работу по всему миру.

Проблема четвертая

Достаточно серьезная проблема – это социальное неравенство, которое уже упомянул в проблеме номер 2. Оно будет усугубляться. Полагаю, из статьи вы догадались, что чтобы быть успешным в новом мире, нужно быть сообразительным и на «ты» с современными технологиями. Не секрет, что у бедных людей хуже с доступом к образованию. Соответственно, бедные не смогут вырваться на новый уровень, так как у них попросту не будет шанса научиться чему-то полезному, так как, чтобы хорошо думать, нужны годы усиленных тренировок, а где их взять, когда нужно искать еду.

Новому обществу нужна или дешевая рабочая сила, или интеллектуалы, принимающие решения.

Проблема пятая

Её можно сформулировать кратко – кто у руля? На людей, занимающихся разработкой систем ИИ, будет накладываться особая ответственность, так как они обучают ИИ, на основе каких данных ИИ будет принимать решения. Будут это законы робототехники от Азимова или иные правила, защищающие определенную прослойку людей.

Почему искусственный интеллект – это благо?

Перечисленные выше проблемы выглядят в какой-то степени пугающе, но ИИ – это обоюдоострый меч, который может и помогать.

Благо 1

Искусственный интеллект послужит мощным толчком для развития многих сфер. Хороший пример – это медицина. Сегодня в 21 веке врачи продолжают лечить так же, как и сотню лет назад. Они зубрят учебники. Это плохой вариант, так как ни один врач не может помнить наизусть все симптомы всех болезней. Последствия таких ошибок могут быть фатальными. Местный врач до последнего уверяла, что причины недомогания моей матери заключаются в простуде и усталости, так как все основные симптомы налицо. И только когда уже было поздно, прозвучал правильный диагноз – острый лейкоз, заболевание, которое достаточно сложно распознать. И в данной ситуации наличие ИИ, который помнит все болезни и симптомы и который никогда не устаёт, было бы выходом.

Такие же сдвиги могут произойти в области права, где юристам и судьям нужно держать в памяти все законы, прецеденты и множество доказательств.

Благо 2

ИИ поможет создать персонализированный опыт. Лучше всего это утверждение можно проиллюстрировать на примере обучения. Сегодня учителя перегружены, и они физически не могут уделить внимание всем ученикам. А ведь у каждого свой темп освоения нового материала. Системы обучения, основанные на ИИ, следят за скоростью обучения, видят, хорошо или плохо ученик запоминает материал, читает внимательно или отвлекается. На основе этого выстраивается индивидуальный темп обучения и происходит подбор упражнений для закрепления.

При этом есть факт, что людям проще постигать новый материал с помощью ИИ, так как в таком случае значительно снижается страх ошибки. Могу согласиться с этим утверждением. Морально легче получить возмущенный бип от компьютера, что пример решен неверно, чем выдержать взгляд Ольги Степановны, моего преподавателя по математике.

ИИ сможет уделять равное внимание всем людям. Сюда относятся все области, от образования и медицины до подбора модного имиджа (в соответствии с типом фигуры, формой лица и трендами сезона) и тренировок в спортзале.

Благо 3

Уже сегодня наш мир переполнен информацией. Любые данные собираются отовсюду, начиная от погодных условий и заканчивая тем, сколько шагов прошел человек.

Искусственный интеллект с доступом к большим данным сможет анализировать эти данные и искать корреляцию, как влияет количество шагов на здоровье, но не абстрактно, а с учетом определенной погоды. Анализ перемещения пассажиропотоков поможет снизить загруженность, уменьшить количество транспортных коллапсов в часы пик. Короче говоря, те данные, которые можно проанализировать, будут проанализированы, и ИИ представит свои выводы.

Заключение

Сегодня искусственный интеллект продемонстрировал, что неплохо умеет решать только те задачи, которым его обучили, и даже быть лучше в них, чем обычные люди. Смартфон легко обыграет гроссмейстера даже без ферзя, японский ИИ, написавший небольшой роман, прошел в финал литературного конкурса, а его собратья пишут и исполняют неплохую музыку.

Однако, к сожалению, ИИ до сих пор находится в стадии зарождения. Он умеет только то, чему его научили – проанализировать множество литературных или музыкальных произведений и синтезировать что-то своё или запомнить миллионы ходов и выбирать лучший.

Главные проблемы, стоящие на пути развития ограниченного ИИ, заключаются в отсутствии универсальных алгоритмов познания окружающего мира и инфраструктуры (для сбора данных нужно множество датчиков, для беспилотных авто –дороги с идеальной разметкой, для понимания запросов хозяина голосовым ассистентам нужны более качественные алгоритмы).

Для появления же сильного искусственного интеллекта нужны принципиально иные вычислительные мощности и алгоритмы обработки информации, имитирующие то, что у людей называется интуицией. Вероятно, в ближайшем будущем мы будем наблюдать различные варианты ограниченного ИИ с заложенными алгоритмами поведения на всевозможные условия.

Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.

Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.

😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .

Что представляет собой искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.

Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей

Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.

Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.

Как создать систему искусственного интеллекта

В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).

Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач

Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память

Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.

После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.

Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.

В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.

В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.

В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.

Почему искусственный интеллект побеждает человека

Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.

• Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
• Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
• ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
• А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
• Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
• И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.

Крутые варианты применения искусственного интеллекта

Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.

Ответ на любой вопрос

Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.

Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.

В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.

Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд

Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.

Распознавание лиц

В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.

Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.

Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.

Экономия энергии

И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.

После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.

ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.

Создание картин

Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.

А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:

Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.

Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:

Написание музыки

В августе искусственный интеллект Amper сочинил , спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я - искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.

ИИ может написать музыку за несколько секунд

Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.

Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть . Получилось в духе Летова:

Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:

Создание текстов

Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.

Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).

Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:

Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?

Кроме того, София заявила:

Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…

Замена лиц в видео

Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.

Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.

PornHub уже запретил размещать такие видео

Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.

Биржевая торговля

Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.

Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно

В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.

Заменит ли ИИ нас с вами

Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.

(4.75 из 5, оценили: 8 )

сайт Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее. Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел. 😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store. Что представляет собой искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую...

Искусственный интеллект - одна из самых захватывающих тем фантастики XX века - делает невероятные успехи. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, зачастую сами того не подозревая. Тем не менее и сегодня искусственный разум не сходит со страниц фантастических романов и экранов кинотеатров. Кто-то из авторов рисует страшные картины порабощенного машиной человечества, а другие, напротив, видят в ИИ верного помощника и друга человека.

Где истина и что такое на самом деле искусственный интеллект? Превзойдет ли он когда-нибудь возможности человеческого разума? Или это уже произошло? GeekBrains готов ответить на самые популярные вопросы об искусственном интеллекте и перспективах его использования.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (сокращенно - ИИ) - размытое понятие, и общепринятого определения у него до сих пор нет. В середине XX века, когда на Дартмутском семинаре впервые прозвучал этот термин, авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современных. Тогда ученые полагали, что искусственный интеллект - это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесенных фраз и адекватно на них отвечать. Нынешние ИИ умеют все это! Но можем ли мы считать, что цели достигнуты и искусственный интеллект уже создан?

Некоторые ученые строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать ее разумной. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их. С первой и последней задачами современные ИИ вполне справляются!

Когда начались разработки ИИ?

Летом 1956 года в Дартмуте ученые собрались на семинар, посвященный вопросам искусственного интеллекта (там и был сформулирован этот термин), а уже в следующем году появилась концепция первой искусственной нейросети - перцептрон. В 1960 году Фрэнк Розенблатт создал на основе этой концепции компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер учили распознавать буквы латинского алфавита. Но несовершенство техники 60-х и сложность процессов не позволили довести технологию до ума, а ее разработчик вскоре погиб. О нейрокомпьютерах забыли на 20 лет.

Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьез. Техника уже была достаточно мощной, да и критиков поубавилось: умная электроника быстро делала успехи. То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет. Только в середине 2000-х ученые нащупали верный путь и искусственные нейросети начали свое победное шествие по планете.

Но прежде чем описывать их успехи, разберемся, как устроены эти сети.

Описание искусственного нейрона

Искусственные нейронные сети создавались как математическая модель человеческого мозга. Для этого ученым Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу пришлось выработать теорию деятельности человеческого мозга.

В нем отдельные нейроны представляют собой живые клетки со сложным устройством. У каждого нейрона есть дендриты - разветвленные отростки, способные обмениваться сигналами с другими нейронами через синапсы, а также один аксон - более крупный отросток, отвечающий за передачу импульса от нейрона. Часть синапсов отвечает за возбуждение нейрона, часть - за торможение. От того, какие сигналы и через какие синаптические связи придут на «вход» нейрона, будут зависеть и те импульсы, которые он передаст другим нейронам.

Для искусственного нейрона физический носитель не нужен. По большому счету, он представляет собой математическую функцию. Ее задача - получить информацию (например, сигналы от множества других искусственных нейронов), обработать ее определенным образом, а затем выдать результат на «аксон» - выход. В искусственной сети нейроны принято делить на три типа:

• входные - каждый из этих нейронов получает на «вход» элемент исходной информации (например, одну точку изображения, если сеть распознает фотографии);
• промежуточные - обрабатывают информацию;
• выходные - выдают результат (при распознавании фото результатом может быть идентификатор изображенного объекта).

Сама нейросеть создается слоями, как пирог. Один из внешних слоев содержит входные нейроны, другой - выходные, а между ними могут располагаться один или несколько промежуточных. Каждый нейрон промежуточной сети соединен с множеством нейронов из двух окружающих слоев. Общение между нейронами обеспечивается с помощью весов - числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети.

Создавая искусственные нейронные сети, ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых. Может быть, и разум, который сможет развиться на основе таких нейросетей, будет приближен к человеческому?

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Вопрос, чем ИИ отличается от естественного интеллекта, на самом деле лежит скорее в философской плоскости, чем в строго научной. И дело даже не в том, что мы не можем представить себе, на что будет похож (или не похож) искусственно созданный разум. Вообразить мы как раз способны что угодно - и писатели-фантасты многократно это доказали. Дело в том, что ни один искусственный интеллект, существующий на сегодняшний день, не достиг достаточно высокого уровня развития, чтобы состязаться с человеком на равных.

Существует точка зрения, высказанная философом Джоном Серлом еще в 1980-е годы. Он ввел термины «сильный ИИ» и «слабый ИИ». Сильный искусственный интеллект, по мнению ученого, может осознавать себя и мыслить подобно человеку. Слабый на это не способен.

Сегодняшние ИИ, если классифицировать их по Серлу, однозначно относятся к слабым, поскольку ни у одного из них пока не зародилось самосознания. Наши искусственные нейросети распознают лица и рисуют странные, невероятные картины, читают рукописный текст и даже складывают стихи - но они и создавались исключительно для этих целей. Ни одна из этих нейросетей не способна передумать и выбрать для себя другую «специальность». Они делают лишь то, чему их обучили, и в некотором смысле их можно считать запрограммированными на выполнение этих задач. Подлинного понимания, что стоит за этими вещами, у них нет. Серл утверждал, что построение сильного ИИ в принципе невозможно.

Еще один философ, Хьюберт Дрейфус, также полагал, что компьютерные системы никогда не смогут сравняться с человеком - так как в своей разумной деятельности он опирается не только на усвоенные знания, но и эмпирический опыт. Компьютеры им не обладают по определению - следовательно, не судьба им развить собственный разум.

Но эти самоуверенные утверждения были сделаны во времена, когда нейросети делали только первые шаги. Сегодня, глядя на их успехи в обучении, нетрудно поверить в реальность ИИ, который сможет стать равным человеку, а то и превзойти его.

Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?

Постойте, а как мы вообще можем определить, достиг ли искусственный интеллект человеческого уровня или нет?

Можно предположить, что один из критериев - наличие чувств и эмоций, а также креативность. Если машина начала испытывать страх или любовь, если она вдруг решила написать стихотворение или нарисовать картину - разве это не будет проявлением разума?

Вполне возможно. Однако чувства есть и у животных, и у птиц. При этом на вопрос об их разумности (тем более - равенстве их разума человеческому) мы чаще отвечаем отрицательно. К тому же, чувства можно и запрограммировать - в большинстве они являются реакцией на конкретные внешние раздражители. Наконец, у нас попросту нет данных о том, смогут ли компьютеры когда-нибудь испытывать эмоции, сравнимые с человеческими. Но должны ли их чувства быть похожими на наши?

Может, более надежный критерий - самосознание? Если машина задается вопросом «Кто я?» - это и есть момент появления разумности? Но самосознание присутствует и у животных. При этом большинство людей вполне способны прожить свой век, не вникая в глубокие философские вопросы.

Существуют ли более точные и строгие методы для сравнения интеллектов? Ведь есть же коэффициент IQ, с помощью которого можно оценить умственные способности человека. Почему бы не использовать его для машины?

У компьютерных программ есть IQ?

Измерить интеллект даже у человека невероятно сложно - к когнитивным и мыслительным способностям нельзя приложить линейку. Более того, IQ - показатель не абсолютный, а относительный. Некоторые ученые вообще считают, что тесты IQ измеряют не интеллект как таковой, а способность проходить такие тесты. Ее можно натренировать и получить блестящий результат - но интеллект при этом, разумеется, не изменится. Так что показатель IQ - не более чем число, которое связано с интеллектом, но не может дать его объективную оценку.

В некоторых IQ-тестах преобладают задачи на наблюдательность или логику, в других - на комбинаторику, в третьих - на математическое мышление. Результат будет зависеть от того, что дается человеку легче и в чем он компетентнее. Значение имеют скорость прохождения тестов и специализация задач.

ИИ тоже можно «натаскать» на решение определенных классов задач, и на IQ-тест у машины уйдет куда меньше времени, чем у человека. Так что нейросеть сможет набирать немыслимые для гениальных людей баллы, но при этом будет не способна ответить на простейшие вопросы, к которым ее при обучении не подготовили.

Так существуют ли вообще критерии, по которым можно объективно судить о машинном интеллекте? Одним из первых исследователей, попытавшихся выработать их, стал известный британский математик Алан Тьюринг.

Что такое тест Тьюринга?

В 1950 году Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум», в которой обсуждал вопросы теоретической возможности мышления у машин. Это было не первое исследование на тему искусственного интеллекта и даже не первая подобная работа Тьюринга, но именно она стала отправной точкой серьезных научных дискуссий и споров.

Тьюринг начал с определений, чтобы уточнить вопрос о том, может ли машина думать, - он показался ему слишком размытым. Что за машина имеется в виду? Что вообще означает «думать»?.. Было очевидно, что такой вопрос изначально несет в себе иррациональное зерно, которое не позволит дать на него правильный ответ. Результатом размышлений ученого стал тест Тьюринга - эксперимент, в котором человеку («судье») предлагается общаться с двумя собеседниками: человеком и компьютером. Задача судьи - понять, кто есть кто. Если в результате он не уверен, который из его собеседников - программа, или ошибся в оценке, считается, что машина прошла тест.

Суть теста Тьюринга не в создании «машины-обманщика», способной притвориться человеком. Он помогает убедиться в том, что конкретная машина или программа обладает разумом, который трудно отличить от человеческого. Такой компьютер Тьюринг назвал «интеллектуальным» - этому определению уже более 60 лет, и оно остается актуальным.

Процессоры для ИИ

Технологии ИИ не ограничиваются программными решениями. Сегодня активно разрабатываются электронные чипы, в которые поддержка ИИ встроена на аппаратном уровне. Микропроцессоры такого типа называют нейронными процессорами. Они применяются в беспилотных автомобилях и летательных аппаратах (дронах), промышленных роботах и автоматах, а также для решения специализированных задач - распознавания голоса или изображений, создания поисковых систем и машинных переводчиков.

Среди таких девайсов - тензорный процессор Google (TPU), созданный специально для систем машинного обучения. В свободной продаже этого устройства пока нет: его использует только сама компания Google - для оптимизации поисковой выдачи и обработки фотографий. TPU оперирует 8-битными числами (что чрезвычайно мало для точных вычислений), и имеет чуть более десятка команд (другие современные процессоры могут располагать сотнями). Но это не мешает тензорному процессору эффективно выполнять расчеты, связанные с искусственным интеллектом и нейросетями. Процессор быстро развивается - Google каждый год выкатывает новую версию.

Тензорный процессор Google Tensor Processing Unit 3.0 (TPU)

Есть и другие разработки подобных чипов. Многие из них - узкоспециализированные: к примеру, предназначены ускорять программы ИИ для компьютерного зрения.

Рынок технологий искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта применяются практически во всех сферах человеческой деятельности, так что у искусственного интеллекта большое будущее. Рынок продуктов, использующих ИИ, стремительно растет.

Мировой рынок

К 2022 году прогнозируемый объем рынка ИИ достигнет 52 миллиардов долларов. Возможно, это не такая уж большая цифра - к примеру, рынок компьютерных игр к этому же году превысит 130 миллиардов, а рынок смартфонов уже в 2018 был в 10 раз больше - 520 миллиардов.

Но рынок ИИ показывает беспримерно высокий рост - по некоторым оценкам, он увеличивается примерно на 30 % ежегодно (аналогичные показатели для игр и смартфонов - около 5 %). Если такие темпы внедрения технологий сохранятся еще несколько лет, можно ожидать, что скоро искусственный интеллект будет буквально повсюду.

Свой вклад в развитие ИИ вносят крупнейшие мировые IT-компании: Google, IBM, Intel, Nvidia. Среди стран лидируют США, Китай и Великобритания.

В России

Если в 2017 году проектов с использованием ИИ в России было всего несколько десятков, то в 2018 - уже сотни. По прогнозам экспертов, к 2020 году объем рынка достигнет 28 миллиардов рублей (примерно 450 миллионов долларов). Активнее всего новые технологии используются в финансовой сфере, а также телекоммуникациях, ритейле и энергетике. Некоторые компании нанимают команды специалистов, занимающихся исключительно вопросами разработки и внедрения систем ИИ.

Несмотря на то, что рост рынка идет в целом даже быстрее, чем в мире, есть проблемы. Главной бедой остается нехватка специалистов по машинному обучению. Значит, самое время заняться изучением ИИ, чтобы получить востребованную специальность и высокооплачиваемую работу.

Влияние искусственного интеллекта на рынок труда

Уже сегодня существуют области, где ИИ может заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов call-центров и даже сократить их штат.

На производстве ИИ способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры - отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.

ИИ будет вытеснять людей с рабочих мест. Он обходится дешевле и допускает меньше ошибок. Не умеет лениться, прокрастинировать и зависать в фейсбуке, не нуждается в отдыхе, сне и отпуске, не грустит и не устает. Идеальный работник.

В первую очередь искусственные нейросети потеснят человека в выполнении рутинных операций, возьмут на себя сложные расчеты, оценку рисков, сбор информации, моделирование ситуаций по заданным параметрам. ИИ можно задействовать на опасных и вредных производствах.

Но люди по-прежнему будут нужны там, где роботы еще долго не сумеют составить им конкуренцию. И речь не только о творческой сфере. ИИ пока способен выполнять только узкоспециализированные задачи, на которые его натренировали, поэтому заменить людей могут в той же мере, что калькулятор - математика. При этом развитие технологий ИИ открывает огромный рынок труда для специалистов, связанных с машинным обучением и обслуживанием интеллектуальной техники.

Где используется ИИ?

Говоря кратко - почти везде!

Не так уж много осталось сфер человеческой деятельности, совсем не затронутых технологиями ИИ. Рассмотрим только самые важные области, где ИИ уже используется.

ИИ в интернете

Всякий раз, когда вы произносите «Окей, Гугл» или «Привет, Сири», вы обращаетесь к искусственному интеллекту в вашем смартфоне. Он способен распознать в сигнале с микрофона обращенную к нему речь. Он записывает ваш вопрос и пересылает на серверы Google или Apple. Там к делу подключается второй ИИ, который распознает речь и переводит вопрос в понятный компьютеру формат. А затем третий выполняет поиск ответа по гигантским базам данных. Наконец, ответ возвращается на ваш смартфон, где ИИ, генерирующий человеческий голос, озвучивает его для вас. И все это за доли секунды.

ИИ на транспорте и в логистике

Впечатляющее применение искусственных нейросетей - беспилотные автомобили. За последнее десятилетие разрабатывать машину, которая была бы способна самостоятельно перемещаться по дорогам, взялись многие автопроизводители - General Motors, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi, Volvo, а также компании Google и Tesla. Беспилотники пока не стали массовым явлением на улицах наших городов, но они явно делают успехи.

Компания Amazon с 2013 года разрабатывает идею доставки товаров и почтовых отправлений с помощью дронов. Впервые посылка прибыла к получателю с беспилотным летательным аппаратом еще в декабре 2016. В некоторых регионах дронами доставляют еду, лекарства и даже портативные дефибрилляторы. Система пока не идеальна, но она продолжает развиваться. К сожалению, дроны могут служить и противозаконным целям: зафиксированы случаи доставки запрещенных предметов в тюрьмы с помощью беспилотников, а также использование дронов для перевозки наркотиков.

ИИ в финансах

В финансовой сфере ИИ применяют для прогнозирования рисков, выявления мошенничества. Корпорация MasterCard, создавшая международную платежную систему, несколько лет назад внедрила сервис Decision Intelligence. Он призван повысить точность подтверждения подлинных транзакций и снизить вероятность ложных отклонений платежей - это ошибочное срабатывание встроенной системы безопасности, которая не позволяет совершить корректную транзакцию, принятую за мошенническую. Подобные ошибки наносят вред как продавцу, теряющему клиента, так и покупателю, не получающему товар. Убытки получаются даже выше, чем ущерб от мошенничества.

Система, работающая на искусственной нейросети, использует информацию из множества источников, чтобы на лету оценивать, насколько транзакция «нормальна». Учитывается не только надежность и история транзакций продавца, но даже типичность покупки для покупателя и его местоположение, а также время суток. Все это помогает надежнее защитить людей от мошенничества и минимизировать ложные срабатывания.

ИИ в медицине

В здравоохранении ИИ развивается в первую очередь в области диагностики заболеваний. Искусственные нейросети научились распознавать раковые опухоли на рентгеновских снимках, КТ, маммографии и МРТ. Опытному врачу на изучение снимка требуется около 20 минут, а нейросети - считаные секунды. Так что пациент может узнать результаты обследования практически мгновенно. Особенно приятно, что такие разработки ведутся и в России.

Диагностирующие ИИ способны выявлять не только рак, но и ранние стадии болезни Альцгеймера, пневмонию и другие заболевания.

В обороне и военном деле

В 2018 году стало известно, что в армии США разрабатывается ИИ, способный распознавать человеческие лица в темноте и даже сквозь стены - с помощью тепловизора. Ожидается, что технология поможет выявлять главарей банд в местах военных действий.

Другой ИИ - ALPHA - создан для управления беспилотными истребителями и ведения воздушного боя. В одном из сражений на симуляторах компьютер победил, управляя одновременно четырьмя самолетами против двух противников-людей.

Разрабатываются также системы прицеливания для танков, способные заметить закамуфлированные цели.

В военно-промышленном комплексе ИИ поможет повысить обороноспособность стран, но может стать и оружием террора.

В бизнесе и торговле

В ритейле ИИ производит революцию. Искусственные нейросети улучшают качество сервиса и обеспечивают индивидуальный подход к каждому потребителю. Умные технологии выявляют мошенничества с банковскими картами, дают персональные советы и помогают подобрать товар.

Согласно данным TAdviser, в 2018 году свыше трети всех доходов ритейла было получено благодаря рекомендациям на основе ИИ!

ИИ в спорте

Здесь ИИ-технологии используют для прогнозирования результатов матчей - такие системы созданы компаниями UBS, Commerzbank и Microsoft. Учитывается опыт команды и отдельных игроков. Порой прогнозы оказываются верными, но зачастую искусственный интеллект серьезно просчитывается. Человеческий фактор способен опровергнуть любые предсказания.

ИИ в культуре

Машина не может заниматься творчеством, потому что у нее нет воображения! Или все же может?

Как ни странно, искусственные нейросети способны проявить креативность, и даже достигают определенных высот в сфере культуры.

Музыка

Как звучала бы флейта, если бы была ситаром? Синтезатор NSynth Super от Google использует нейронную сеть, чтобы создавать совершенно новые звуки на основе разных инструментов.

Alice, разработанная в рамках стартапа Popgun, умеет «подыгрывать» человеку, создавая музыкальные импровизации. Американская певица Тэрин Саузерн выпустила альбом в соавторстве с нейросетью Amper. А проект Endel способен по нажатию одной кнопки создавать композиции, созвучные настроению пользователя.

Живопись

Нейросеть DeepDream создавали с прицелом на распознавание лиц, а у нее обнаружились способности к сюрреалистической живописи. Разработчики открыли сайт, на котором любой желающий может в сотрудничестве с ИИ создать удивительное полотно. Нейросеть пишет картины в разных стилях.

Правда, придумывать сюжеты она пока не умеет - просит помощи человека.

Видео

С помощью ИИ, разработанных Google и Facebook, можно «заставить» человека на экране произнести любые слова, изобразить весь спектр эмоций. И отличить такие ролики от настоящих бывает непросто. Нейросети могут даже заменить одного актера на другого в отснятом кино. А это открывает возможности не только для кинематографистов, но и для создателей фальшивок.

Литература

Нейросеть от Facebook умеет писать стихи, идеально выдерживая размер и ритм, подбирая хорошие рифмы. Читатели лишь в половине случаев сумели распознать сгенерированные компьютером строки, но до настоящих поэтов ИИ далеко. Машина пока не научилась передавать эмоции и вкладывать смысл в стихотворные произведения.

Яндекс тоже запустил «Автопоэта» , который создавал стихотворения из поисковых запросов пользователей. Некоторые невозможно читать без улыбки. Трудно поверить, что их сочинила нейросеть, лишенная чувства юмора!

А компания Narrative Science разработала электронного журналиста. Пока статьи, написанные ИИ, просты по содержанию, но руководство компании с оптимизмом смотрит в будущее и верит, что к 2025 году до 90 % текстов в интернете будут написаны с помощью машинного интеллекта.

В 2016 году книга «День, когда компьютер напишет роман» вышла в финал японской литературной премии имени Хоси Синъити. Это произведение почти полностью создал искусственный интеллект.

Игры

В компьютерных играх нейросети используются для управления противниками и игровыми ботами. Но ИИ можно научить играть и «по другую сторону экрана» - то есть считывать визуальную информацию с экрана и управлять игровым персонажем, как это делает человек.

В 2016 году между ИИ даже проводился чемпионат по Doom. А система Deep-Q-Network обучена играть на классических аркадных автоматах Atari. Зачастую она показывает результаты до 30 % выше, чем у опытных игроков.

В XX веке считалось, что искусственный интеллект можно будет считать достаточно мощным и развитым, когда он сумеет обыграть чемпиона мира по шахматам. Этот этап компьютеры прошли уже давно - еще в 1997 году Deep Blue одержал победу над Гарри Каспаровым (причем это была алгоритмическая программа, а не искусственный интеллект).

После этого внимание публики обратилось к более сложным тактическим играм, например го. Сложность вычислений хода здесь на порядок выше, чем в шахматах, поэтому создать алгоритмы, которые перебирали бы возможные варианты, практически невозможно. Но обученные нейросети сумели справиться и с этой игрой. Уже в 2015 году разработанная Google сеть AlphaGo выиграла матч у профессионального игрока в го.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Научные исследования ИИ ведутся более полувека, но до сих пор далеко не все понимают суть технологии. В фантастических романах и фильмах писатели и режиссеры изображают, каким опасным может быть искусственный интеллект. И у многих представление об искусственном разуме формируется именно таким.

Ответим рационально на вопросы, связанные с далекими перспективами развития ИИ.

Цель ИИ - поместить человеческий разум в компьютер?

Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощенном виде. Может быть, однажды станет возможно просканировать все разделы мозга живого человека, составить «карту» его нейронов и синаптических связей и воспроизвести ее копию в компьютере. От такой скопированной нейросети можно ожидать не только разумного поведения - она буквально будет двойником человека, сможет осознавать себя, принимать решения и совершать поступки, как он. Скопируются даже воспоминания. Теоретически, можно будет поместить такую нейросеть в искусственное тело (в робота), и тогда человек - копия его сознания - сможет жить практически вечно.

На практике осуществить такой перенос будет невероятно сложно: нет технологий, которые позволили бы «прочитать» живой мозг и создать его «карту». И мы пока очень далеки от создания искусственной нейросети, которая была бы столь же мощной, как мозг.

ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?

Цель ИИ - помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы.

Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника - и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук.

Когда искусственный интеллект достигнет человеческого уровня?

Мы успешно создаем сравнительно небольшие нейросети, способные распознать голос или обработать изображение. Никакой ИИ пока не обладает такой же пластичностью, как наш мозг.

Человек может сегодня заниматься музыкой, а завтра взяться за программирование на C++ - благодаря невероятной сложности мозга. В нем 86 миллиардов нейронов и бесчисленное количество синаптических связей между ними.

Искусственным нейросетям пока далеко до этих показателей: у них от нескольких тысяч до миллионов нейронов. Есть технические ограничения на размеры нейросетей: даже суперкомпьютеры не «потянут» нейросеть, сопоставимую по масштабам с человеческим мозгом. Не говоря о том, что ее обучение будет нетривиальной задачей.

Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?

«Мощность» интеллекта связана не со скоростью вычислений, а со сложностью нейронной сети. Человеческий мозг пока превосходит по мощности любую искусственную нейросеть, несмотря на то что скорость процессов в нем существенно ниже, чем в компьютерах.

Искусственные нейронные сети состоят из отдельных нейронов, которые группируются в слои. Два внешних слоя служат «входом», на который подается исходная информация, и «выходом», с которого считывается результат. Между ними могут располагаться от одного до нескольких десятков, а то и сотен, промежуточных слоев из нейронов. Причем каждый нейрон в слое соединен с множеством других в предыдущем и следующем слоях.

Чем сложнее устроена сеть, чем больше в ней слоев и нейронов, тем более масштабные и серьезные задачи она может выполнять.

Может ли нейросеть развиваться естественным путем?

Разберемся, вероятно ли, что ИИ сможет получать опыт и обучаться естественно, как ребенок. Человеческий разум формируется под воздействием множества факторов. Мы получаем информацию о внешнем мире благодаря органам восприятия - наблюдая, осязая, пробуя на вкус. Взаимодействуя с окружающей средой, получаем жизненный опыт, знания о свойствах мира, социальные навыки. Наш мозг постоянно совершенствуется и физически меняется, наращивая новые синаптические связи и «прокачивая» существующие.

Если мы сумеем создать нейронную сеть, достаточно сложную, чтобы она могла развиваться подобным образом, и снабдим ее «органами чувств» - видеокамерой, микрофоном и подобным, - возможно, спустя время она сможет приобрести «жизненный опыт». Но это дело далекого будущего.

Риск для человеческой цивилизации - есть ли он?

Риски, связанные с новыми технологиями, всегда существуют. Вопрос - в чем они заключаются.

Может оказаться, что искусственные нейросети, достигнув определенного порога, выйдут на «плато» эффективности и не будут развиваться дальше. Или не оправдают надежд, если окажется, что ИИ в принципе не способен справиться с тем или иным классом задач, например творческого характера. Это может обернуться потерями трудозатрат и финансовых вложений.

Если же под риском понимать техногенные катастрофы или восстание машин - пока это нам вряд ли грозит. Говоря простыми словами, современные нейросети не способны обратиться против создателей - как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не способны осознать себя как личность и нанести удары по собственному телу.

Тем не менее мы должны помнить, что ИИ - наша разработка. Мы их проектируем, создаем, обучаем, вкладываем «мысли». Значит, и ответственность за их поведение - на нас.

Четвертая революция

Как бы мы ни относились к искусственному интеллекту, придется принять тот факт, что он уже существует. Отказаться от него - значит сделать шаг назад в развитии. Ведь ИИ - это важная часть нашего прогресса. Многие ученые связывают с искусственными нейросетями начало четвертой промышленной революции и заявляют о том, что грядет новая эпоха - когда рядом с нами появится рукотворный разум, всегда готовый прийти на помощь.

Все новое пугает и вызывает недоверие - это нормальная человеческая реакция, и многие люди с опаской относятся к ИИ. Про ужасы, которые принесет нам искусственный разум, не говорил разве что ленивый фантаст. Но подобное в свое время сочиняли о каждом технологическом новшестве. Люди боялись паровозов, потому что они «распугают коров, отравят птиц дымом, а при скорости свыше 15 миль в час пассажиров разорвет на части». Вероятно, потомки тоже будут посмеиваться над нашими страхами, о которых узнают из фильмов и книг XX и XXI веков.