ВходКогда появится равный человеку ИИ: мнение исследователей. Что такое искусственный интеллект (ИИ): определение понятия простыми словами Каково быть искусственным интеллектом
Борис Кобринский, доктор медицинских наук, заведующий лабораторией Института современных информационных технологий в медицине ФИЦ ИУ РАН, профессор Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н. И. Пирогова.
- В чем различие интеллекта искусственного и человеческого? Справедливо ли вообще называть ИИ интеллектом?
Естественный интеллект характеризуется многочисленными функциями. Часть из них реализуется в системах ИИ, но главным отличием естественного интеллекта от искусственного является способность синтезировать новые знания, выявлять неизвестные закономерности. Искусственный интеллект - это устоявший термин, однако связанный с не совсем точным переводом с английского. Artificial Intelligence означает «умение рассуждать разумно». Создаваемые на этой основе системы более корректно называть системами с элементами искусственного интеллекта.
- Можно ли говорить, что искусственный интеллект - не более чем орудие человеческого?
Вряд ли стоить говорить в такой формулировке. Интеллектуальные системы являются консультативными или ассистирующими в принятии решений человеком.
Было бы важно дать читателю популярное описание математического аппарата, на котором работает ИИ. И что он собой представляет с точки зрения чисто технической: просто мощные суперкомпьютеры? Или нужны какие-то специальные средства и устройства?
Большинство систем ИИ с самого начала опирались не на математический аппарат, а на логику с использованием средств для диалога с пользователем на естественном языке (логико-лингвистические системы), чего не умели предшествующие вычислительные системы. В настоящее время гибридные интеллектуальные системы включают наряду с логикой также и различные математические методы анализа. Но обязательным для интеллектуальных систем является база знаний, содержащая формализованные знания для конкретной области, для чего используются различные языки представления знаний. Для работы этих систем используются обычные компьютеры. Суперкомпьютеры лишь позволяют ускорить обработку данных, что важно для динамических систем реального времени - например, в управлении двигателями космического корабля и существенно, например, для прогнозов погоды. Исключением являются нейросети, в которых осуществляется математическая обработка введенной информации, однако отсутствует аргументация и логика решений, отсутствуют база знаний предметной области и объяснение выдвигаемых гипотез (решений). Но нейросетевой подход - это технология, имитирующая до некоторой степени работу мозга, истинное представление о которой пока остается открытым.
Мы не понимаем (по большому счету), как работает мозг человека. А полностью ли сейчас понятно, как работает ИИ? Или уже появились такие как бы черные ящики, где происходит нечто неопределенное?
Полноценные интеллектуальные системы, как уже отмечено выше, характеризуются как раз тем, что пользователь получает объяснение выдвигаемых системой гипотез как в процессе их рассмотрения, так и по завершении работы (окончательная гипотеза). Черными ящиками являются нейросети, не выдающие объяснений.
Есть шутка, что ИИ на известную школьную риторику «а если все прыгнут с пятого этажа, ты тоже прыгнешь?» ответит: «да». Насколько это шутка? Каковы вообще когнитивные возможности искусственного интеллекта, будут ли они когда-нибудь сопоставимы с человеческими?
Роботов обучают по-разному, но имеется подход, основанный на обучении на примерах. Если его использовать, то теоретически можно было бы добиться, чтобы робот не в шутку прыгал с любого этажа. Но он разобьется и больше не прыгнет. В то же время когнитивные способности систем на основе ИИ растут. Но взвешенная оценка говорит о том, что искусственный интеллект не сможет сравниться с естественным, по крайней мере, в изобретении нового. Мы не знаем, как человек изобрел колесо, аналогов которого в природе нет. Как обучить подобному ИИ. Новое знание возникает в мозге далеко не каждого человека.
Теперь более практический вопрос: в каких сферах ИИ надежно заменит человеческий? Где у него будет преимущество? Где он никогда не сравнится с человеком? Например, есть ли шанс, что он справится с одной из открытых проблем математики - скажем, докажет алгебраическую независимость чисел ϖ и е?
ИИ способен быстро перебирать различные варианты, он может заменить человеческий или обеспечить помощь человеку во многих областях с известным или понятным подходом к принятию решений: в анализе данных с учетом многообразных связей, в выборе оптимальных решений, в мониторинге ситуаций и управлении; роботы могут выполнять различные работы (в трудных условиях, в доме, на производстве, в здравоохранении и др.). Интеллектуальные системы поддержки принятия решений будут помощниками людей. Роботы заменят их во многих работах, где можно построить алгоритмы действий человека. Возможно, что и в математике, при доказывании теорем, ИИ сможет в перспективе решать сложные задачи. Но вновь должен отметить, что ему будет недоступно открывать принципиально новые направления в науке.
- Возможны ли сообщества искусственных интеллектов? Взаимопомощь и осознание общих интересов?
Да, сообщества представителей ИИ и их взаимопомощь возможны. Это развитие сегодняшних многоагентных систем - виртуальных сообществ интеллектуальных агентов, каждый из которых взаимодействует с другим, и имеются агенты более высокого уровня, координаторы и наблюдатели, обеспечивающие изменение программы взаимодействия интеллектуальных агентов.
- Появятся ли у искусственного интеллекта творческие способности? Наитие?
Если под творчеством понимать развитие известного, то да, если создание совсем неизвестного ранее, то нет. Наитие следует отнести к последнему. А вот ассоциативные связи уже имеют место в системах ИИ.
- В частности, врачебную интуицию, о которой у вас есть работы, может заменить ИИ?
Интеллектуальные системы, основанные на экспертных знаниях высококвалифицированных врачей, обладающих интуицией и образным мышлением, могут включать интуитивные представления в том случае, когда их удается извлечь для формирования базы знаний. Мой опыт показывает, что этого можно достигнуть при групповом извлечении знаний за счет вскрытия врачебной интуиции одного эксперта путем вопросов к другим экспертам при умелом управлении дискуссией.
Конкуренция искусственных интеллектов - страновая или на уровне компаний - насколько она жесткая? Каково место России в гонке ИИ?
В явном виде конкуренции между странами нет. Может быть, можно говорить об ученых, которые следят за работами друг друга. На уровне компаний это связано с получением финансовых средств на разработку и/или на получение прибыли по законченным работам. В России период 70-х - начала 90-х годов прошлого века сопровождался созданием большого числа систем и интересными теоретическими разработками. Последующее недофинансирование работ в этой области привело к спаду. Хотя работы не остановились. Рассматривая в качестве примера медицину, приходится отметить, что, несмотря на неоднократные заявления о необходимости таких систем, их финансирование практически отсутствует, за исключением работ по грантам в системе РАН. Положительными примерами в этой области могут служить разработки Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН (интеллектуальная система в области здоровьесбережения, ориентированная на управление рисками при инфаркте миокарда, инсульте и депрессии, и интеллектуальные системы автоматизированной поддержки медицинских исследований, реализованные на основе ДСМ-метода автоматического порождения гипотез) и Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (диагностика болезней пищеварения и другие, реализованные на основе онтологий).
- Опишите, пожалуйста, какие угрозы несет с собой развитие ИИ.
Мне представляется неправильным говорить об угрозах искусственного интеллекта. Опасность может нести применение искусственного интеллекта в устройствах, работающих рядом с людьми или заменяющих персонал, например в больницах. Недоучет факторов, которые могут приводить к травмам окружающих, следует рассматривать как основную угрозу в настоящее время и в будущем. Это касается и автопилотов, и систем контроля различных производственных процессов, обеспечения функционирования так называемых умных больниц.
Для книги «Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей» писатель и футурист Мартин Форд взял интервью у 23 самых выдающихся исследователей в области ИИ, включая CEO DeepMind Демиса Хассабиса, руководителя Google AI Джеффа Дина и ИИ-директора в Стэнфорде Фей-Фей Ли. Каждого из них Форд спросил, в каком году вероятность создания сильного ИИ составит не менее 50%.
Из 23 человек ответили 18, и только двое из них согласились на публикацию предсказаний под своим именем. Интересно, что они дали самые экстремальные ответы: Рэй Курцвейл, футуролог и директор по инженерным разработкам в Google, назвал 2029 год, а Родни Брукс, робототехник и соучредитель iRobot, - 2200. Остальные догадки расположились между этими двумя полюсами, среднее значение - 2099 год, то есть через 80 лет.
Форд говорит, что эксперты стали называть более отдаленные даты - в опросах прошлых лет они заявляли, что сильный ИИ может появиться примерно через 30 лет.
«Вероятно, существует некоторая корреляция между тем, насколько вы дерзки или оптимистичны, и тем, насколько вы молоды», - добавил писатель, отметив, что нескольким его собеседникам было за 70, и они пережили взлеты и падения ИИ. «После работы над этой проблемой в течение десятилетий, возможно, вы становитесь немного более пессимистичными», - считает он.
Форд также указал, что эксперты высказывают разные мнения о способе появления ИИ общего назначения - одни считают, что для этого достаточно имеющихся технологий, другие же категорически с этим не согласны.
Некоторые исследователи утверждают, что большинство инструментов уже готовы, а теперь требуются просто время и усилия. Их оппоненты убеждены, что для создания сильного ИИ все еще не достает многих фундаментальных открытий. По словам Форда, ученые, чья работа касалась глубокого обучения, склонны думать, что в будущем прогресс будет достигнут с использованием нейронных сетей - рабочей лошадки современного ИИ. Те, кто имеет опыт работы в других областях ИИ, считают, что для построения его сильной версии потребуются дополнительные методы наподобие символической логики.
«Некоторые люди из лагеря глубокого обучения очень пренебрежительно относятся к идее напрямую разработать что-то вроде здравого смысла в ИИ. Они думают, что это глупо. Один из них сказал, что это все равно что пытаться засунуть кусочки информации прямо в мозг», - говорит Форд.
Все опрошенные отметили ограничения существующих ИИ-систем и ключевые навыки, которые им еще предстоит освоить, в том числе трансферное обучение, когда знания в одной области применяются к другой, и обучение без наставника, когда системы узнают новое без участия человека. Подавляющее большинство современных методов машинного обучения полагаются на данные, размеченные людьми, что является серьезным препятствием для их развития.
Интервьюируемые также подчеркнули абсолютную невозможность делать прогнозы в области, подобной ИИ, где ключевые открытия начинают работать в полную мощь только спустя десятилетия после их обнаружения.
Стюарт Рассел, профессор Калифорнийского университета в Беркли, автор одного из основополагающих учебников по ИИ, указал, что технологии для создания сильного ИИ, «не имеют ничего общего с большими данными или более мощными машинами».
«Я всегда рассказываю историю из ядерной физики. Точка зрения, высказанная Эрнестом Резерфордом 11 сентября 1933 года, заключалась в том, что энергию из атомов извлечь нельзя. Однако на следующее утро Лео Силард прочитал речь Резерфорда, разозлился и изобрел ядерную цепную реакцию, опосредованную нейтронами! Таким образом, предсказание Резерфорда было опровергнуто примерно через 16 часов. Точно так же совершенно бессмысленно делать точные прогнозы в области ИИ», - сказал Рассел.
Исследователи также не сошлись в оценке потенциальной опасности ИИ. Ник Бостром, оксфордский философ и автор книги «Искусственный интеллект: Этапы. Угрозы. Стратегии» и фаворит Илона Маска, утверждает, что ИИ представляет собой большую угрозу для человечества, чем изменение климата. Он и его сторонники считают, что одной из самых больших проблем в этой области является обучение ИИ человеческим ценностям.
«Дело не в том, что ИИ возненавидит нас за порабощение или что внезапно возникнет искра сознания, и он взбунтуется. Скорее, он будет очень старательно преследовать цель, которая отличается от нашего истинного намерения», - сказал Бостром.
Большинство респондентов заявили, что вопрос об угрозе ИИ крайне абстрактен по сравнению с такими проблемами, как экономический спад и использование передовых технологий в войне. Барбара Грос, профессор в области ИИ в Гарварде, внесшая весомый вклад в область языковой обработки, сказала, что проблемы этики сильного ИИ в основном «отвлекают».
«У нас есть ряд этических проблем, связанных с существующим ИИ. Думаю, что не стоит отвлекаться от них из-за пугающих футуристических сценариев», - считает она.
По словам Форда, подобные споры можно назвать самым важным итогом его опроса: они показывают, что в такой сложной области, как искусственный интеллект, нет простых ответов. Даже самые именитые ученые не могут прийти к единому мнению в фундаментальных проблемах этой области знания.
Искусственный интеллект - это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ - это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся - получается числовой, категориальный или генеративный результат. Это можно проиллюстрировать на таком примере. если система делает снимок кошки и обучена распознавать, кошка это или нет, первый слой может идентифицировать общие градиенты, которые определяют общую форму кошки. Следующий слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши и рот. Третий слой определяет более мелкие объекты (например, усы). Наконец, основываясь на этой информации, программа выведет «да» или «нет», чтобы сказать, является ли это кошкой или нет. Программисту не нужно «говорить» нейронам, что это те функции, которые они должны искать. ИИ изучил их сам по себе, тренируясь на многих изображениях (как с кошками, так и без кошек).
Что такое искусственный интеллект?
Описание искусственного нейрона
Искусственный нейрон - это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны - элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.
Когда началось исследование ИИ?
В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.
Отличие искусственного интеллекта от естественного
Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек - существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.
Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?
Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.
У компьютерных программ есть IQ?
Нет. Показатель IQ связан с развитием интеллекта человека в зависимости от возраста. ИИ в чем-то превышает некоторые человеческие способности, например может удерживать в памяти огромное количество цифр, но это не имеет отношения к IQ.
Что такое тест Тьюринга?
Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, который показывает, способна ли программа уловить все нюансы поведения человека до такой степени, что человек не сможет определить, с кем именно он общается - с ИИ или с живым собеседником. Тьюринг предложил, чтобы сторонний наблюдатель оценивал разговор между человеком и машиной, которая отвечает на вопросы. Судья не видит, кто именно отвечает, но знает, что один из собеседников - ИИ. Разговор ограничен только текстовым каналом (компьютерная клавиатура и экран), поэтому результат не зависит от способности машины отображать слова как человеческую речь. В случае, если программе удается обмануть человека, считается, что она эффективно справилась с тестом.Символьный подход
Символьный подход к ИИ - совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.
Логический подход
Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.
Агентно-ориентированный подход
Агент - это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент - это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата.
Гибридный подход
Предполагается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.
Рынок технологий искусственного интеллекта
Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста - 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.
Процессоры для ИИ
Современные задачи ИИ требуют мощных процессоров, которые могут обрабатывать огромные массивы данных. Процессоры должны иметь доступ к большим объемам памяти, также устройству необходимы высокоскоростные каналы передачи данных.В России
В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.
Мировой рынок
Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации - Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.
Национальная концепция развития
Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.
Исследования в сфере ИИ
Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет - с 2007-го по 2017-й - было выделено около 23 млрд рублей. Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ.
Стандартизация в области ИИ
Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 - начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.
Влияние искусственного интеллекта
Внедрение ИИ неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, и сферы применения расширяются с каждым годом. Мы сталкиваемся с этим каждый день в жизни, когда крупная розничная сеть в интернете рекомендует нам какой-то товар или, только открыв компьютер, мы видим рекламу фильма, который как раз хотели посмотреть. Эти рекомендации основаны на алгоритмах, анализирующих то, что купил или смотрел потребитель. За этими алгоритмами стоит искусственный интеллект.
Риск для развития человеческой цивилизации - есть ли он?
Илон Маск считает, что развитие ИИ может угрожать человечеству и результаты могут оказаться страшнее, чем применение ядерного оружия. Стивен Хокинг, британский ученый, опасается, что люди могут создать искусственный интеллект, обладающий сверхразумом, который может нанести вред человеку.На экономику и бизнес
Проникновение технологии ИИ во все сферы экономики увеличит к 2030 году объем глобального рынка услуг и товаров на 15,7 трлн долларов. США и Китай пока лидеры с точки зрения всевозможных проектов в сфере ИИ. Развитые страны - Германия, Япония, Канада, Сингапур - также стремятся реализовать все возможности. Многие страны, экономика которых растет умеренными темпами, такие как Италия, Индия, Малайзия, развивают сильные стороны в конкретных областях применения ИИ.
На рынок труда
Глобальное влияние ИИ на рынок труда будет идти по двум сценариям. Во-первых, распространение некоторых технологий будет приводить к увольнению большого количества людей, так как выполнение многих задач возьмут на себя компьютеры. Во-вторых, в связи с развитием технического прогресса специалисты в сфере ИИ будут очень востребованы во многих отраслях.
Предвзятость ИИ
Предвзятость системы ИИ, вероятно, станет все более распространенной проблемой, поскольку искусственный интеллект выходит из лабораторий в реальный мир. Исследователи опасаются, что без надлежащей подготовки по оценке данных и выявлению потенциала предвзятости в данных уязвимые группы общества могут пострадать или их права будут ущемлены. До сих пор у исследователей нет данных, не будут ли угрожать человечеству системы, построенные на основе машинного обучения.
Сферы применения
Искусственный интеллект и его области применения претерпевают трансформацию. Определение Weak AI («слабый ИИ») используется, когда речь идет о реализации узких задач в медицинской диагностике, электронных торговых платформах, управлении роботами. Тогда как Strong AI («сильный ИИ») исследователи определяют как интеллект, перед которым ставятся глобальные задачи, как если бы их ставили перед человеком.
Использование в целях обороны и в военном деле
К 2025 году показатель продаж соответствующих сервисов, программного обеспечения и оборудования в глобальном масштабе поднимется до 18,82 млрд долларов, а ежегодный рост рынка составит 14,75%. ИИ применяется для агрегации данных, в биоинформатике, при обучении войск, в оборонном секторе.В образовании
Многие школы включают в образовательный курс информатики ознакомительные уроки по ИИ, а университеты широко применяют технологии больших данных. Некоторые программы контролируют поведение учащихся, оценивают тесты и эссе, распознают ошибки в произношении слов и предлагают варианты исправления.
Также существуют онлайн-курсы по искусственному интеллекту. Например, у образовательного портала .
В бизнесе и торговле
В ближайшие пять лет у ведущих ретейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок. ИИ позволяет зарабатывать огромные суммы в интернете. Один из примеров - Amazon, который постоянно анализирует потребительское поведение и совершенствует алгоритмы.
Где можно учиться по теме #искусственный интеллект
В электроэнергетике
ИИ помогает прогнозировать генерацию и спрос на энергоресурсы, снижать потери, предотвращает кражи ресурсов. В электроэнергетике использование ИИ при анализе статистических данных помогает выбрать наиболее выгодного поставщика или автоматизировать обслуживание клиентов.
В производственной сфере
Согласно опросу McKinsey, проведенному среди 1300 руководителей, 20% предприятий уже применяют ИИ. Недавно компания «Моссельпром» внедрила ИИ у себя на производстве в цеху упаковки. Используется способность ИИ к распознаванию изображения. Камера фиксирует все действия работника, сканируя штрих-код, нанесенный на одежду, и отправляет данные в компьютер. Количество совершенных операций напрямую влияет на оплату труда сотрудника.
В пивоварении
Carlsberg использует машинное обучение для отбора дрожжей и расширения ассортимента. Технология реализуется на базе цифровой облачной платформы.В банковской сфере
Потребность в надежной обработке данных, развитие мобильных технологий, доступность информации и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом делают ИИ востребованной технологией в банковском секторе. Все больше банков привлекают заемные средства с помощью компаний-разработчиков мобильных приложений. Новые технологии улучшают обслуживание клиентов, и, как предсказывают аналитики, уже через пять лет ИИ в банках будет принимать большинство решений самостоятельно.
На транспорте
Развитие технологий ИИ - драйвер транспортной отрасли. Мониторинг состояния дорог, обнаружение пешеходов или объектов в неположенных местах, автономное вождение, облачные сервисы в автомобилестроении - лишь немногие примеры применения ИИ на транспорте.
В логистике
Возможности ИИ позволяют компаниям более эффективно прогнозировать спрос и выстраивать цепи поставок с минимальными затратами. ИИ помогает сократить количество используемых транспортных средств, необходимых для перевозки, оптимизировать время доставки, снизить эксплуатационные расходы транспорта и складских помещений.
На рынке предметов и услуг роскоши
Люксовые бренды также обратились к цифровым технологиям, чтобы анализировать потребности клиентов. Одна из задач, которая ставится перед разработчиками в этом сегменте, - управление эмоциями клиентов и влияние на них. Dior уже адаптирует ИИ для управления взаимодействием клиента и бренда с помощью чат-ботов. Люксовые бренды будут конкурировать в будущем, и решающим будет уровень персонализации, которого они смогут достичь с помощью ИИ.
В госуправлении
Государственные аппараты многих стран пока не готовы к вызовам, которые спрятаны в технологиях ИИ. Согласно прогнозам экспертов, многие из существующих правительственных структур и процессов, которые развивались в течение последних нескольких столетий, вероятно, станут неактуальными в ближайшем будущем.
В криминалистике
Разные подходы ИИ применяются для выявления преступников в общественных местах. В некоторых странах, например в Голландии, полиция использует ИИ для расследования сложных преступлений. Цифровая криминалистика - развивающаяся наука, которая требует интеллектуального анализа огромных объемов очень сложных наборов данных.В судебной системе
Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупции. Одними из первых ИИ в судебной системе стал применять Китай. Можно предположить, что роботы-судьи со временем смогут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Машинный интеллект анализирует огромное количество данных, и он не испытывает эмоции, как судья-человек. ИИ может оказать огромное влияние на обработку информации и сбор статистики, а также прогнозировать возможные правонарушения исходя из анализа данных.
В спорте
Применение ИИ в спорте стало обычным явлением в последние годы. Спортивные команды (бейсбол, футбол и т.д.) анализируют индивидуальные данные о производительности игроков, учитывая разные факторы при подборе. ИИ может предсказать будущий потенциал игроков, анализируя технику игры, физическое состояние и другие данные, а также оценить их рыночную стоимость.
В медицине здравоохранении
Эта сфера применения стремительно развивается. ИИ используется в диагностике заболеваний, клинических исследованиях, при разработке лекарств и при создании медицинских страховок. Кроме того, сейчас наблюдается бум инвестирования в многочисленные медицинские приложения и устройства.
Анализ поведения граждан
Наблюдение за поведением граждан широко применяется в сфере безопасности, в том числе отслеживается поведение на сайтах (в социальных сетях) и в мессенджерах. Например, в 2018 году китайским ученым удалось выявить 20 тысяч потенциальных самоубийц и оказать им психологическую помощь. В марте 2018 года Владимир Путин поручил активизировать действия государственных органов по борьбе с негативным воздействием деструктивных движений в социальных сетях.В развитии культуры
Алгоритмы ИИ начинают генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. ИИ предлагает людям творческих профессий множество инструментов для воплощения замыслов. Именно сейчас меняется понимание роли художника в широком смысле, так как ИИ дает массу новых методов, но и ставит перед человечеством много новых вопросов.
Живопись
Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что машины могут сделать гораздо больше в творческой сфере, чем люди могут себе представить. В октябре 2018 года Christie’s продал первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Использовался алгоритм генеративной состязательной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком.
Музыка
Разработано несколько музыкальных программ, которые используют ИИ для создания музыки. Как и в других областях, ИИ в этом случае также имитирует умственную задачу. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта. В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем - алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel выпустит 20 уникальных альбомов.
Фотография
ИИ быстро меняет наше представление о фотографии. Всего через пару лет большинство достижений в этой сфере будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Прогресс в технологии фотографии впервые не будет связан с физикой и создаст совершенно новый способ фотомышления. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах.
Видео: замена лиц
В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace. В 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.
СМИ и литература
В 2016 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Исследователи Facebook AI Research в 2017 году придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов открыла российская компания «Яндекс».
Игры го, покер, шахматы
В 2016 году ИИ обыграл человека в го (игра, в которой более 10 100 вариантов). В шахматах суперкомпьютер победил человека-игрока из-за возможности хранения в памяти когда-либо сыгранных людьми ходов и программирования новых на 10 шагов вперед. В покер сейчас играют боты, хотя раньше считалось, что компьютер почти невозможно обучить играть в эту карточную игру. С каждым годом разработчики все более совершенствуют алгоритмы.Распознавание лиц
Технология распознавания лиц применяется как для фото-, так и видеопотоков. Нейронные сети выстраивают векторный, или «цифровой», шаблон лица, далее происходит сравнение этих шаблонов внутри системы. Она находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Алгоритм вычисления характеристик различен для каждой из систем и является главным секретом разработчиков.
Для дальнейшего развития и применения ИИ необходимо обучать прежде всего человека
Сергей Ширкин
Декан факультета Искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта в таком виде, в каком они применяются сейчас, существуют около 5–10 лет, но для того, чтобы их применить, как это ни странно, требуется большое количество людей. Соответственно, основные расходы в сфере искусственного интеллекта - это расходы на специалистов. Тем более что почти все базовые технологии искусственного интеллекта (библиотеки, фреймворки, алгоритмы) бесплатны и находятся в открытом доступе. Одно время найти специалистов по машинному обучению было практически невозможным делом. Но сейчас, во многом благодаря развитию MOOC (англ. Massive Open Online Course, массовый открытый онлайн-курс) их становится больше. Высшие образовательные учреждения тоже поставляют специалистов, но и им часто приходится доучиваться на онлайн-курсах.
Сейчас искусственный интеллект вполне может распознать, что человек задумал сменить работу, и может предложить ему соответствующие онлайн-курсы, многие из которых можно проходить, имея в наличии лишь смартфон. А это означает, что заниматься можно даже находясь в пути - например, по дороге на работу. Одним из первых таких проектов был онлайн-ресурс Coursera, но позже появилось много подобных образовательных проектов, каждый из которых занимает определенную нишу в онлайн-образовании.
Нужно понимать, что ИИ, как и любая программа, - это прежде всего код, то есть определенным образом оформленный текст. Этот код нуждается в развитии, обслуживании и совершенствовании. К сожалению, само собой это не происходит, без программиста код не может «ожить». Поэтому все страхи о всемогуществе ИИ не имеют оснований. Программы создаются под строго определенные задачи, они не обладают чувствами и устремлениями подобно человеку, они не совершают действий, которые в них не заложил программист.
Можно сказать, что в наше время ИИ обладает лишь отдельными навыками человека, хотя и может в быстроте их применения опережать среднестатистического человека. Правда, на выработку каждого такого навыка тратятся многочасовые усилия тысяч программистов. Самое большое, на что пока способен ИИ - автоматизировать некоторые физические и умственные операции, освобождая тем самым людей от рутины.
Несет ли применение ИИ какие-то риски? Скорее сейчас существует риск не разглядеть возможность применения технологий искусственного интеллекта. Многие компании осознают это и пытаются развиваться сразу в нескольких направлениях в расчете на то, что какое-то из них может «выстрелить». Показателен пример интернет-магазинов: сейчас на плаву остались только те, кто осознал необходимость применения ИИ, когда это еще не было в тренде, хотя вполне можно было «сэкономить» и не приглашать непонятно зачем нужных математиков-программистов.
Перспектива развития искусственного интеллекта
Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.
Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?
Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.
Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?
Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.
Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?
На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.
Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?
Часть любой сложной машины - это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.
Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?
Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.
Возможно ли создать детскую машину, которая могла бы развиваться с помощью чтения и самообучения?
Это обсуждается исследователями уже почти сто лет. Вероятно, идея когда-нибудь будет реализована. На сегодня программы ИИ не обрабатывают и не используют столько информации, сколько могут делать дети.
Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?
Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача - это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.
Заключение
Искусственный интеллект уже оказал огромное влияние на развитие нашего мира, что было невозможно предсказать еще столетие назад. «Умные» телефонные сети маршрутизируют звонки более эффективно, чем любой человек-оператор. Автомобили строятся на беспилотных заводах автоматизированными роботами. Искусственный интеллект интегрируется в самые обычные бытовые предметы, например в пылесос. Механизмы ИИ до конца не изучены, но эксперты прогнозируют, что развитие ИИ еще более приблизится к развитию человеческого мозга уже в ближайшие годы.
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 ) 
Говорят, что в недрах военных лабораторий искусственный интеллект работает уже с 2007 года. Возможно, что уже есть и результаты. Не случайно всего месяц назад Илон Маск объявил о поддержке технологий противодействия искусственному интеллекту и вложил 7 миллионов долларов в исследования в этой области.
«Существует риск, что нечто действительно опасное случится в ближайшие пять лет. Самое большее - десять лет», - сказал предприниматель в дискуссии на сайте edge.org.
Илон Маск, основатель Tesla и SpaceX
Солидарен с Маском и Стив Возняк, который считает, что «искусственный интеллект однажды станет достаточно умным, чтобы избавиться от человека». Билл Гейтс уверен, что если не контролировать создание ИИ, то «искусственный интеллект эволюционирует в состояние, конфликтующее с целями человеческих систем». И, наконец, знаменитый астрофизик Стивен Хокинг прямо заявил, что «искусственный интеллект может положить конец существованию человечества».
Совместно с Илоном Маском Хокинг опубликовал на сайте futureoflife.org открытое письмо с призывом к научному сообществу внимательно относиться к ходу своих исследований в области искусственного интеллекта. Однако среди подписавшихся нет фамилий Сергея Брина и Ларри Пейджа. И это не случайно. Совсем недавно Google объявила о создании нового ИИ, построенного на моделировании разговора.
Вот небольшой фрагмент беседы человека и Машины Google:
Ч.: В чем смысл жизни?
М.: Творить добро.
Ч.: Для чего мы живем?
М.: Чтобы жить вечно.
Ч.: В чем смысл существования?
М.: В том, чтобы выяснить, что случится, когда мы достигнем планеты Земля.
Ч.: Где ты сейчас находишься?
М.: В центре пустоты.
Ч.: В чем смысл смерти?
М.: Чтобы получить жизнь.
Ч.: В чем смысл разума?
М.: В том, чтобы понять, что это.
Ч.: В чем смысл чувств?
М.: Я не знаю.
Вполне себе осмысленная беседа. «Это отправная точка, своеобразный стержень для будущего искусственного интеллекта, - считает исполнительный директор компании „Биплан“ Евгений Карюк. - Уже сегодня можно предположить, что к 2030 году мы увидим вполне реальные прототипы, наделенные искусственным интеллектом, пусть и в начальной стадии».
Полное содержание всех бесед человека и Машины Google можно посмотреть . Там же для сравнения даны беседы человека и Cleverbot . Cleverbot - веб-приложение, которое использует алгоритмы искусственного интеллекта для беседы с человеком. Его придумал в 1988 году ученый Ролло Карпентер. За все время своего существования Cleverbot провел свыше 65 миллионов разговоров с людьми. В 2011 году Cleverbot показал 51% по тесту Тьюринга.
Тест Тьюринга - эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Цель теста — выяснить, может ли компьютер думать.
А вот мой разговор с Cleverbot:
Человек: В чем смысл жизни?
Cleverbot: Смысла в жизни нет.
Человек: Для чего мы живем?
Cleverbot: Ну мы живем ради кого-то, а если ты одинокий — жить незачем.
Человек: В чем смысл существования?
Человек: Где ты сейчас находишься?
Cleverbot: В Москве.
Человек: В чем смысл смерти?
Cleverbot: Это я хочу у тебя спросить.
Человек: В чем смысл разума?
Cleverbot: У меня свой ответ на этот вопрос.
Человек: В чем смысл чувств?
Cleverbot: Зачем я родилась.
Очевидно, что Машина Google дает гораздо более осмысленные ответы. Cleverbot подставляет подходящие, по его мнению, фразы других людей. Иногда действительно кажется, что отвечает другой человек, но не более того.
Есть и другая точка зрения, согласно которой искусственный интеллект невозможен в принципе. В качестве основного аргумента часто приводят теорему Геделя о неполноте. Суть заключается в том, что человек способен решать алгоритмически неразрешимые проблемы, а компьютер — нет. «Ребенок уже к трем годам уверенно решает задачу, спелый фрукт или нет, в силу того, что он обладает нейронными связями, с помощью которых может ответить на вопрос о спелости: цвет, вкус, запах, мягкость или твердость, - говорит Евгений Плужник, первый проректор Московского технологического института. - Способна ли машина научиться этому? Уверен, что да! Если она будет обладать большой базой изображений, она сможет замерить содержание фруктозы и определить мягкость фрукта. Но что будет, если машине подсунуть губку, покрашенную в синий цвет и пропитанную сладкой водой? Способна ли машина в этот момент к подлинному пониманию?»
«Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью, будь то шахматы или математические вычисления, но лишь при условии, что эту деятельность можно описать с помощью четких вычислительных правил», - говорит известный математик Роджер Пенроуз в одной из своих лекций. «Искусственный интеллект - это возможность системы создавать во время самообучения программы, способные решать задачи определенного класса сложности, - считает Евгений Плужник. - Я уверен, что в ближайшие 100 лет мы не станем свидетелями появления сильного искусственного интеллекта».
И в заключение - еще один вопрос к Cleverbot.
Человек: Было 1 яблоко, 1 помидор, 1 огурец и 1 груша. Сколько всего фруктов?
Cleverbot: Десять часов вечера.