ieejaKad AI būs vienāds ar cilvēkiem: pētnieku viedoklis. Kas ir mākslīgais intelekts (AI): definējot to vienkāršā veidā, kā tas ir būt mākslīgajam intelektam
Boriss Kobrinskis, medicīnas zinātņu doktors, Medicīnas mūsdienu informācijas tehnoloģiju institūta laboratorijas vadītājs, FRC IU RAS, V.I. vārdā nosauktās Krievijas Nacionālās zinātniskās medicīnas universitātes profesors. N.I.Pirogova.
- Kāda ir atšķirība starp mākslīgo un cilvēka intelektu? Vai vispār ir godīgi saukt AI intelektu?
Dabisko intelektu raksturo daudzas funkcijas. Daži no tiem tiek ieviesti AI sistēmās, taču galvenā atšķirība starp dabisko un mākslīgo intelektu ir spēja sintezēt jaunas zināšanas un identificēt nezināmus modeļus. Mākslīgais intelekts ir vispāratzīts termins, taču tas ir saistīts ar ne visai precīzu tulkojumu no angļu valodas. Mākslīgais intelekts nozīmē pamatojumu. Uz šī pamata izveidotās sistēmas pareizāk sauc par sistēmām ar mākslīgā intelekta elementiem.
- Vai mēs varam teikt, ka mākslīgais intelekts ir nekas cits kā cilvēka instruments?
Diez vai ir vērts runāt šādā redakcijā. Inteliģentās sistēmas ir konsultatīvas vai palīdz cilvēka lēmumu pieņemšanā.
Būtu svarīgi lasītājam sniegt populāru matemātiskā aparāta aprakstu, uz kura darbojas AI. Un kas tas ir no tīri tehniskā viedokļa: vienkārši jaudīgi superdatori? Vai arī jums ir nepieciešami īpaši instrumenti un ierīces?
Lielākā daļa AI sistēmu jau pašā sākumā paļāvās nevis uz matemātisko aparātu, bet uz loģiku, izmantojot līdzekļus dialogam ar lietotāju dabiskā valodā (loģiski lingvistiskās sistēmas), ko iepriekšējās skaitļošanas sistēmas nebija spējīgas. Šobrīd hibrīdās inteliģentās sistēmas kopā ar loģiku ietver dažādas matemātiskas analīzes metodes. Bet inteliģentajām sistēmām, kurām tiek izmantotas dažādas zināšanu reprezentācijas valodas, zināšanu bāze, kurā ir formalizētas zināšanas konkrētai jomai, ir obligāta. Šīs sistēmas darbībai izmanto parastos datorus. Superdatori ļauj tikai paātrināt datu apstrādi, kas ir svarīgi dinamiskām reāllaika sistēmām - piemēram, vadot kosmosa kuģu dzinējus un kas ir būtiski, piemēram, laika apstākļu prognozēm. Izņēmums ir neironu tīkli, kuros tiek veikta ievadītās informācijas matemātiskā apstrāde, taču nav argumentācijas un lēmumu loģikas, nav priekšmetu zonas zināšanu bāzes un izvirzīto hipotēžu (risinājumu) skaidrojuma. Bet neironu tīkla pieeja ir tehnoloģija, kas zināmā mērā imitē smadzeņu darbu, kura patiesā ideja paliek atklāta.
Mēs nesaprotam (pa lielam), kā darbojas cilvēka smadzenes. Vai tagad ir pilnīgi skaidrs, kā darbojas AI? Vai arī jau ir parādījušies tādi kā melnās kastes, kur notiek kaut kas nenoteikts?
Pilnvērtīgas inteliģentas sistēmas, kā minēts iepriekš, raksturo tieši tas, ka lietotājs saņem izskaidrojumu par sistēmas izvirzītajām hipotēzēm gan to izskatīšanas procesā, gan darba beigās (galīgā hipotēze). Melnās kastes ir neironu tīkli, kas nesniedz izskaidrojumu.
Ir joks, ka AI reaģē uz labi zināmo skolas retoriku "un, ja visi lec no piektā stāva, vai jūs arī lecat?" atbildēšu “jā”. Cik tas ir joks? Kādas ir mākslīgā intelekta vispārējās kognitīvās iespējas, vai tās kādreiz būs salīdzināmas ar cilvēku?
Robotus māca dažādos veidos, taču pastāv pieeja, kuras pamatā ir mācīšanās ar piemēru. Ja jūs to izmantojat, tad teorētiski būtu iespējams panākt, ka robots nopietni nolēca no jebkura grīdas. Bet viņš avarēs un nekad nelēks. Tajā pašā laikā uz AI balstītu sistēmu kognitīvās spējas pieaug. Bet līdzsvarots novērtējums liecina, ka mākslīgais intelekts nevarēs salīdzināt ar dabisko intelektu, vismaz izgudrojot jaunu. Mēs nezinām, kā cilvēks izgudroja riteni, kuram pēc būtības nav analogu. Kā apmācīt šādu AI. Ne katra cilvēka smadzenēs parādās jaunas zināšanas.
Tagad ir praktiskāks jautājums: kādās jomās AI droši aizstās cilvēku? Kur viņam būs priekšrocības? Kur viņš nekad nesalīdzinās ar cilvēku? Piemēram, vai ir iespēja, ka viņš tiks galā ar kādu no matemātikas atklātajām problēmām - teiksim, pierādīs skaitļu ϖ un e algebrisko neatkarību?
AI spēj ātri atkārtot dažādas iespējas, tas var aizstāt cilvēku vai sniegt palīdzību personai daudzās jomās ar zināmu vai saprotamu pieeju lēmumu pieņemšanai: datu analīzē, ņemot vērā dažādus sakarus, optimālu risinājumu izvēlē, situāciju novērošanā un pārvaldībā; roboti var veikt dažādus darbus (sarežģītos apstākļos, mājās, darbā, veselības aprūpē utt.). Inteliģentas lēmumu atbalsta sistēmas palīdzēs cilvēkiem. Roboti tos aizstās daudzos darbos, kur var izveidot cilvēku darbību algoritmus. Iespējams, ka matemātikā, pierādot teorēmas, AI nākotnē spēs atrisināt sarežģītas problēmas. Bet man atkal jāatzīmē, ka viņam nebūs iespējams atvērt principiāli jaunus virzienus zinātnē.
- Vai mākslīgā intelekta kopienas ir iespējamas? Savstarpēja palīdzība un kopīgo interešu apzināšanās?
Jā, AI kopienas un savstarpēja palīdzība ir iespējama. Tā ir mūsdienu daudzu aģentu sistēmu attīstība - inteliģento aģentu virtuālās kopienas, no kurām katra mijiedarbojas ar otru, un ir augstāka līmeņa aģenti, koordinatori un novērotāji, kas nodrošina izmaiņas inteliģento aģentu mijiedarbības programmā.
- Vai mākslīgajam intelektam būs radošās prasmes? Ietekme?
Ja ar radošumu mēs domājam zināmā attīstību, tad jā, ja iepriekš bija pilnīgi nezināma radīšana, tad nē. Iedvesma jāpiešķir pēdējam. Bet asociācijas saites jau notiek AI sistēmās.
- Vai jo īpaši AI var aizstāt medicīnisko intuīciju, par kuru jums ir darbs?
Intelektuālās sistēmas, kuru pamatā ir augsti apmācītu ārstu pieredze ar intuīciju un iztēles domāšanu, var ietvert intuīcijas, kad tās var iegūt, lai izveidotu zināšanu bāzi. Mana pieredze rāda, ka to var panākt, iegūstot grupas zināšanas, atklājot viena eksperta medicīnisko intuīciju, lūdzot citus ekspertus ar prasmīgu diskusijas vadību.
Vai AI konkurence - valsts vai uzņēmuma līmenī - ir cik sīva? Kur Krievija ir AI sacensībās?
Starp valstīm nav skaidras konkurences. Varbūt mēs varam runāt par zinātniekiem, kuri seko viens otra darbam. Uzņēmuma līmenī tas ir saistīts ar līdzekļu iegūšanu attīstībai un / vai peļņas gūšanai no pabeigtajiem darbiem. Krievijā 70. gadu periods - pagājušā gadsimta 90. gadu sākums bija saistīts ar liela skaita sistēmu izveidi un interesantām teorētiskām norisēm. Sekojošais nepietiekamais finansējums šajā jomā noveda pie recesijas. Kaut arī darbs neapstājās. Aplūkojot medicīnu kā piemēru, jāatzīmē, ka, neskatoties uz atkārtotiem apgalvojumiem par šādu sistēmu nepieciešamību, to finansēšanas praktiski nav, izņemot darbu pie dotācijām RAS sistēmā. Pozitīvi piemēri šajā jomā ir Krievijas Zinātņu akadēmijas federālā pētījumu centra "Informātika un vadība" attīstība (inteliģenta sistēma veselības saglabāšanas jomā, kas vērsta uz miokarda infarkta, insulta un depresijas riska pārvaldību, un automatizētas medicīniskās izpētes atbalsta viedās sistēmas, kas ieviestas, pamatojoties uz DSM metodi. automātiska hipotēžu ģenerēšana) un Krievijas Zinātņu akadēmijas Tālo Austrumu filiāles automatizācijas un vadības procesu institūts (gremošanas slimību diagnostika un citi, kas īstenoti, pamatojoties uz ontoloģijām).
- Lūdzu, aprakstiet, kādus draudus rada AI attīstība.
Man šķiet nepareizi runāt par mākslīgā intelekta draudiem. Mākslīgā intelekta izmantošana ierīcēs, kas strādā blakus cilvēkiem vai aizstāj personālu, piemēram, slimnīcās, var radīt bīstamību. To faktoru nenovērtēšana, kas var izraisīt citu traumu, jāuzskata par galveno draudu tagad un nākotnē. Tas attiecas arī uz autopilotiem un dažādu ražošanas procesu vadības sistēmām, nodrošinot tā dēvēto viedo slimnīcu darbību.
Inteliģences arhitektiem: visa tā radītāju patiesība par mākslīgo intelektu, rakstnieks un futūrists Martins Fords intervēja 23 no ievērojamākajiem AI pētniekiem, tostarp DeepMind izpilddirektoru Demisu Hasabisu, Google AI vadītāju Džefu Dīnu un Stanfordas Fejas AI direktoru. Fei Li. Katram no viņiem Fords jautāja, kurā gadā spēcīga mākslīgā intelekta radīšanas varbūtība būtu vismaz 50%.
No 23 cilvēkiem atbildēja uz 18, un tikai divi no viņiem piekrita prognozes publicēt ar savu vārdu. Interesanti, ka viņi sniedza vis ekstremālākās atbildes: Reinis Kurzveils, futūrists un Google inženieru direktors ar nosaukumu 2029. gads, un Rodnijs Brūks, robotikas inženieris un iRobot līdzdibinātājs ar nosaukumu 2200. Pārējie minējumi atrodas starp šiem diviem stabiem, vidējais rādītājs ir 2099 , tas ir, pēc 80 gadiem.
Fords saka, ka eksperti ir sākuši saukt attālākus datumus - iepriekšējo gadu aptaujās viņi paziņoja, ka spēcīgs AI varētu parādīties apmēram pēc 30 gadiem.
"Iespējams, pastāv zināma korelācija starp to, cik jūs esat iedomīgs vai optimistisks un cik jauns jūs esat," piebilda rakstnieks, norādot, ka vairāki viņa intervētie bija 70 gadu vecumā un bija piedzīvojuši AI kāpumus un kritumus. "Pēc gadu desmitiem ilga darba pie šī jautājuma, iespējams, jūs kļūsiet mazliet pesimistiskāks," viņš saka.
Fords arī norādīja, ka ekspertiem ir atšķirīgs viedoklis par to, kā parādīsies vispārējas nozīmes AI - daži uzskata, ka tam ir pietiekami daudz pieejamo tehnoloģiju, bet citi kategoriski nepiekrīt.
Daži pētnieki apgalvo, ka lielākā daļa rīku ir gatavi, taču tagad tas prasa tikai laiku un pūles. Viņu pretinieki ir pārliecināti, ka, lai izveidotu spēcīgu mākslīgo intelektu, joprojām trūkst daudz fundamentālu atklājumu. Pēc Ford teiktā, zinātnieki, kuru darbs ir vērsts uz dziļu mācīšanos, mēdz domāt, ka turpmākais progress tiks veikts, izmantojot neironu tīklus, kas ir mūsdienu AI darba zirgs. Tie, kuriem ir pieredze citās AI jomās, uzskata, ka spēcīgas AI versijas izveidošanai būs nepieciešamas papildu metodes, piemēram, simboliskā loģika.
“Daži cilvēki dziļā mācību nometnē ļoti noraida ideju tieši attīstīt kaut ko līdzīgu veselajam saprātam AI. Viņi domā, ka tas ir stulbi. Viens no viņiem teica, ka tas ir kā mēģināt iebāzt informācijas gabalus tieši smadzenēs, ”stāsta Fords.
Visi intervētie atzīmēja esošo AI sistēmu ierobežojumus un galvenās prasmes, kuras viņiem vēl jāapgūst, tostarp mācīšanās pārcelt, kur zināšanas vienā jomā tiek pielietotas citā, un mācīja mācības, kur sistēmas apgūst jaunas lietas bez cilvēka iejaukšanās. Lielākā daļa mūsdienu mašīnmācīšanās metožu balstās uz datiem, kas apzīmēti ar cilvēkiem, un tas ir galvenais šķērslis to attīstībai.
Intervētie arī uzsvēra absolūtu neiespējami prognozēt tādā jomā kā AI, kur galvenie atklājumi pilnā spēkā sāk darboties tikai gadu desmitiem pēc to atklāšanas.
Stjuarts Rasels, Kalifornijas Universitātes Bērklijs profesors, vienas no AI māksliniecisko mācību grāmatu autors, norādīja, ka tehnoloģijām spēcīga intelekta radīšanai "nav nekāda sakara ar lielajiem datiem vai jaudīgākām mašīnām".
“Es vienmēr stāstu no kodolfizikas. Ernests Rezerfords 1933. gada 11. septembrī pauda uzskatu, ka enerģiju nevar iegūt no atomiem. Tomēr nākamajā rītā Leo Šilards nolasīja Rezerfordas runu, sadusmojās un izgudroja neitronu starpniecību saistītu kodolreakciju! Tādējādi Rutherford prognoze tika atspēkota pēc apmēram 16 stundām. Tāpat precīzi prognozēt AI ir pilnīgi bezjēdzīgi, ”sacīja Rasels.
Pētnieki arī nepiekrita AI iespējamām briesmām. Niks Bostroms, Oksfordas filozofs un grāmatas Mākslīgais intelekts: posmi autors. Draudi. Stratēģijas ”un Elona Muska iecienītais apgalvo, ka mākslīgais intelekts cilvēcei rada lielākus draudus nekā klimata pārmaiņas. Viņš un viņa atbalstītāji uzskata, ka viens no visvairāk lielas problēmas šajā jomā notiek AI apmācība cilvēka vērtībās.
"Nav tā, ka mākslīgais intelekts ienīst mūs par mūsu verdzību, vai ka pēkšņi rodas apziņas dzirksts un tā sacels. Drīzāk viņš būs ļoti uzcītīgs, lai sasniegtu mērķi, kas atšķiras no mūsu patiesā nodoma, ”sacīja Bostroms.
Lielākā daļa respondentu paziņoja, ka jautājums par AI draudiem ir ārkārtīgi abstrakts salīdzinājumā ar tādiem jautājumiem kā ekonomikas lejupslīde un modernu tehnoloģiju izmantošana karā. Hārvardas mākslīgā intelekta profesore Barbara Großa, kura ir devusi ievērojamu ieguldījumu valodas apstrādes jomā, sacīja, ka spēcīgā AI ētiskie jautājumi galvenokārt "novērš uzmanību".
“Mums ir vairākas ētiskas problēmas ar esošo AI. Es domāju, ka mums nevajadzētu novērst uzmanību no viņiem ar biedējošiem futūristiskiem scenārijiem, ”viņa teica.
Pēc Forda domām, šādus strīdus var saukt par vissvarīgāko viņa aptaujas rezultātu: tie parāda, ka tik sarežģītā jomā kā mākslīgais intelekts nav vienkāršu atbilžu. Pat izcilākie zinātnieki nevar vienoties par šīs zināšanu jomas pamatproblēmām.
Mākslīgais intelekts ir digitālā datora vai datora vadīta robota spēja veikt uzdevumus, kas parasti saistīti ar saprātīgām būtnēm. Šo terminu bieži lieto tādu sistēmu izstrādes projektam, kas apveltīti ar cilvēkiem specifiskiem intelektuāliem procesiem, piemēram, spēju spriest, vispārināt vai mācīties no iepriekšējās pieredzes. Turklāt AI (mākslīgā intelekta) jēdziena definīcija tiek samazināta līdz saistīto tehnoloģiju un procesu kopuma aprakstam, piemēram, piemēram, mašīnmācīšanās, virtuālie aģenti un ekspertu sistēmas. Vienkārši sakot, AI ir neapstrādāta neironu kartēšana smadzenēs. Signāli tiek pārraidīti no neironiem uz neironiem un, visbeidzot, tiek izvadīti - tiek iegūts skaitlisks, kategorisks vai ģeneratīvs rezultāts. To var ilustrēt ar šādu piemēru. ja sistēma nofotografē kaķi un ir apmācīta atpazīt, vai tas ir kaķis, tas var identificēt vispārējos gradientus, kas nosaka kaķa vispārējo formu. Nākamais slānis var identificēt lielākus objektus, piemēram, ausis un muti. Trešais slānis nosaka mazākus objektus (piemēram, ūsas). Visbeidzot, pamatojoties uz šo informāciju, programma izdos “jā” vai “nē”, lai pateiktu, vai tas ir kaķis vai nē. Programmētājam nav nepieciešams "pateikt" neironiem, ka tās ir funkcijas, kuras viņiem vajadzētu meklēt. AI ir iemācījies tos pats, vingrinot uz daudziem attēliem (ar un bez kaķiem).
Kas ir mākslīgais intelekts?
Mākslīgā neirona apraksts
Mākslīgais neirons ir matemātiska funkcija, kas iecerēta kā bioloģisko neironu modelis, neironu tīkls. Mākslīgie neironi ir elementāras vienības mākslīgajos neironu tīklos. Mākslīgais neirons saņem vienu vai vairākas ieejas un summē tos, lai radītu izvadi vai aktivāciju, kas atspoguļo neirona darbības potenciālu, kas tiek pārraidīts gar tā aksonu. Parasti katru ievadi analizē atsevišķi, un summa tiek nodota caur nelineāru funkciju, kas pazīstama kā aktivizācijas vai pārsūtīšanas funkcija.
Kad sākās AI izpēte?
1935. gadā britu pētnieks A.M. Tjūrings aprakstīja abstraktu skaitļošanas mašīnu, kas sastāv no neierobežotas atmiņas un skenera, kas pārvietojas pa atmiņu uz priekšu un atpakaļ, raksturs pēc rakstura. Skeneris nolasa atrasto, pierakstot citas rakstzīmes. Skenera darbības diktē instrukciju programma, kas arī tiek saglabāta atmiņā kā simboli. Agrāko veiksmīgo AI programmu 1951. gadā uzrakstīja Kristofers Stracheijs. 1952. gadā šī programma varēja spēlēt dambreti ar kādu cilvēku, pārsteidzot visus ar spēju paredzēt kustības. 1953. gadā Tjūrings publicēja klasisku agrīnu rakstu par šaha programmēšanu.
Atšķirība starp mākslīgo intelektu un dabisko
Inteliģenci var definēt kā vispārēju garīgās spējas uz pamatojumu, problēmu risināšanu un mācīšanos. Inteliģence tā vispārējā rakstura dēļ integrē tādas kognitīvās funkcijas kā uztvere, uzmanība, atmiņa, valoda vai plānošana. dabiskais intelekts izceļas ar apzinātu attieksmi pret pasauli. Cilvēka domāšana vienmēr ir emocionāli iekrāsota, un to nevar atdalīt no miesiskuma. Turklāt cilvēks ir sociāla būtne, tāpēc domāšanu vienmēr ietekmē sabiedrība. AI nav nekāda sakara ar emocionālo sfēru, un tas nav sociāli orientēts.
Kā salīdzina cilvēku un datorizlūkošana?
Cilvēka domāšanu ir iespējams salīdzināt ar mākslīgo intelektu, pamatojoties uz vairākiem smadzeņu un mašīnas organizācijas vispārējiem parametriem. Datora, tāpat kā smadzeņu, darbība ietver četrus posmus: kodēšana, glabāšana, datu analīze un rezultāta izsniegšana. Turklāt cilvēka smadzenes un AI var mācīties paši, atkarībā no datiem, kas iegūti no vides. Arī cilvēka smadzenes un mašīnu inteliģence risina problēmas (vai uzdevumus), izmantojot noteiktus algoritmus.
Vai datorprogrammām ir IQ?
Nē. IQ rādītājs ir saistīts ar cilvēka intelekta attīstību atkarībā no vecuma. AI kaut kādā veidā pārsniedz dažas cilvēka spējas, piemēram, tas var saglabāt atmiņā milzīgu skaitu skaitļu, taču tam nav nekāda sakara ar IQ.
Kas ir Turinga tests?
Alans Tjūrings izstrādāja empīrisku testu, kas parāda, vai programma spēj uztvert visas cilvēka uzvedības nianses tik lielā mērā, ka cilvēks nevar noteikt, ar ko viņš sazinās - ar AI vai ar dzīvo sarunu biedru. Tjūrings ieteica ārējam novērotājam novērtēt sarunu starp cilvēku un mašīnu, kas atbild uz jautājumiem. Tiesnesis neredz, kas atbild, bet viņš zina, ka viens no sarunu biedriem ir AI. Saruna aprobežojas tikai ar teksta kanālu (datora tastatūru un ekrānu), tāpēc rezultāts nav atkarīgs no mašīnas iespējas attēlot vārdus kā cilvēka runu. Gadījumā, ja programmai izdodas personu apmānīt, tiek uzskatīts, ka tā efektīvi tika galā ar testu.Simboliska pieeja
Simboliskā pieeja AI ir visu mākslīgā intelekta izpētes metožu apkopojums, kas balstīts uz augsta līmeņa simbolisku (cilvēkiem lasāmu) uzdevumu, loģikas un meklēšanas attēlojumu. Simboliskā pieeja tika plaši izmantota AI pētījumos 20. gadsimta 50. un 80. gados. Viena no populārākajām simboliskās pieejas formām ir ekspertu sistēmas, kas izmanto īpašu ražošanas noteikumu kombināciju. Ražošanas kārtulas simbolus saista loģiskās saitēs, kas ir līdzīgas algoritmam Ja-Tad. Ekspertu sistēma apstrādā noteikumus, lai izdarītu secinājumus un noteiktu, kāda papildu informācija tai nepieciešama, tas ir, kādus jautājumus uzdot, izmantojot cilvēkiem lasāmas rakstzīmes.
Loģiska pieeja
Termins "loģiskā pieeja" nozīmē pievilcību loģikai, domāšanai, problēmu risināšanai, izmantojot loģiskas darbības. Loģiķi vēl 19. gadsimtā izstrādāja precīzu apzīmējumu visu veidu objektiem pasaulē un attiecībām starp tiem. Līdz 1965. gadam bija programmas, kas varēja atrisināt jebkuru loģisku problēmu (šīs pieejas popularitātes virsotne notika 50. gadu beigās un 70. gados). Loģiskās pieejas atbalstītāji loģiskā mākslīgā intelekta ietvaros cerēja uz šādām programmām (it īpaši rakstītām prologa valodā) izveidot inteliģentas sistēmas. Tomēr šai pieejai ir divi ierobežojumi. Pirmkārt, nav viegli ņemt neformālas zināšanas un ievietot tās oficiālajos noteikumos, kas nepieciešami AI apstrādei. Otrkārt, ir liela atšķirība starp problēmas risināšanu teorētiski un praktisku risināšanu. Pat problēmas ar dažiem simtiem faktu var izsmelt jebkura datora skaitļošanas resursus, ja tam nav norādījumu par to, kuru pamatojumu vispirms izmantot.
Uz aģentu balstīta pieeja
Aģents ir kaut kas, kas darbojas (no lat. Agere, "darīt"). Protams, visas datorprogrammas kaut ko dara, bet no datoraģentiem tiek sagaidīts vairāk: strādāt autonomi, uztvert vides signālus (izmantojot īpašus sensorus), pielāgoties izmaiņām, izveidot mērķus un tos izpildīt. Racionāls aģents ir tas, kurš rīkojas, lai sasniegtu labāko gaidīto rezultātu.
Hibrīdā pieeja
Tiek pieņemts, ka šī pieeja, kas kļuva populāra 80. gadu beigās, darbojas visefektīvāk, jo tā ir simbolisku un neironu modeļu kombinācija. Hibrīdā pieeja palielina mašīnas kognitīvās un skaitļošanas iespējas.
Mākslīgā intelekta tehnoloģiju tirgus
Paredzams, ka līdz 2025. gadam tirgus pieaugs līdz 190,61 miljardam USD ar gada pieauguma tempu 36,62%. Tirgus izaugsmi veicina tādi faktori kā mākoņa lietojumprogrammu un pakalpojumu ieviešana, lielo datu parādīšanās un liels pieprasījums pēc inteliģentiem virtuāliem palīgiem. Tomēr joprojām ir maz ekspertu, kas izstrādā un ievieš AI tehnoloģijas, un tas kavē tirgus izaugsmi. Ar mākslīgo intelektu darbināmām sistēmām uzturēšanai nepieciešama integrācija un tehniskais atbalsts.
AI procesori
Mūsdienu AI uzdevumiem nepieciešami jaudīgi procesori, kas var apstrādāt milzīgu datu apjomu. Procesoriem jābūt piekļuvei lielam atmiņas apjomam, un ierīcei nepieciešamas arī ātrgaitas datu saites.Krievijā
2018. gada beigās Krievija palaida virkni Elbrus-804 serveru, kas parāda augstu veiktspēju. Katrs no datoriem ir aprīkots ar četriem astoņu kodolu procesoriem. Ar šo ierīču palīdzību jūs varat izveidot skaitļošanas kopas, tās ļauj strādāt ar lietojumprogrammām un datu bāzēm.
Pasaules tirgus
Draiveri un tirgus līderi ir divas korporācijas - visspēcīgāko procesoru ražotāji Intel un AMD. Intel tradicionāli ir koncentrējies uz tādu mašīnu ražošanu, kuru pulksteņa ātrums ir lielāks, AMD ir vērsta uz pastāvīgu serdeņu skaita palielināšanu un vairāku pavedienu veiktspējas nodrošināšanu.
Nacionālās attīstības koncepcija
Trīs desmiti valstu jau ir apstiprinājušas nacionālās AI attīstības stratēģijas. 2019. gada oktobrī Krievijā jāpieņem Nacionālās AI attīstības stratēģijas projekts. Tiek pieņemts, ka Maskavā tiks ieviests tiesiskais režīms, lai veicinātu AI tehnoloģiju attīstību un ieviešanu.
AI izpēte
Jautājumi par to, kas ir mākslīgais intelekts un kā tas darbojas, uztrauc dažādu valstu zinātniekus jau vairāk nekā desmit gadus. ASV valsts budžets ik gadu tērē pētniecībai 200 miljonus ASV dolāru. Krievijā 10 gadu laikā - no 2007. līdz 2017. gadam - tika piešķirti aptuveni 23 miljardi rubļu. AI pētniecības atbalsta sadaļas būs nozīmīga valsts stratēģijas ietvara daļa. Drīz Krievijā tiks atvērti jauni pētniecības centri, un intelektuālā intelekta intelektuālās programmatūras izstrāde turpināsies.
AI standartizācija
Noteikumi un noteikumi mākslīgā intelekta jomā Krievijā tiek pastāvīgi pārskatīti. Tiek pieņemts, ka 2019. gada beigās - 2020. gada sākumā tiks apstiprināti nacionālie standarti, kurus tagad izstrādā tirgus līderi. Paralēli tam tiek veidots Nacionālais standartizācijas plāns 2020. gadam un pēc tam. Pasaulē darbojas standarta “Mākslīgais intelekts. Jēdziens un terminoloģija ”, un 2019. gadā eksperti sāka izstrādāt tā rusificēto versiju. Dokuments jāapstiprina 2021. gadā.
Mākslīgā intelekta ietekme
AI ieviešana ir nesaraujami saistīta ar zinātnes un tehnoloģijas progresu, un katru gadu tā piemērošanas joma paplašinās. Ar to mēs sastopamies katru dienu savā dzīvē, kad liela mazumtirdzniecības ķēde internetā mums iesaka kādu produktu vai, tikai atverot datoru, mēs redzam reklāmas sludinājumu filmai, kuru mēs vienkārši vēlējāmies noskatīties. Šie ieteikumi ir balstīti uz algoritmiem, kas analizē to, ko patērētājs ir iegādājies vai apskatījis. Mākslīgais intelekts ir aiz šiem algoritmiem.
Vai pastāv risks cilvēku civilizācijas attīstībai?
Elons Musks uzskata, ka AI attīstība var apdraudēt cilvēci un rezultāti var būt sliktāki nekā kodolieroču izmantošana. Stīvens Hokings, britu zinātnieks, baidās, ka cilvēki ar superizlūkošanu varētu radīt mākslīgo intelektu, kas varētu kaitēt cilvēkiem.Par ekonomiku un biznesu
AI tehnoloģijas iespiešanās visās ekonomikas jomās līdz 2030. gadam pasaules pakalpojumu un preču tirgus apjomu palielinās par 15,7 triljoniem USD. Amerikas Savienotās Valstis un Ķīna joprojām ir līderes visu veidu AI projektu ziņā. Arī attīstītās valstis - Vācija, Japāna, Kanāda, Singapūra - cenšas realizēt visas iespējas. Daudzas valstis, kuru ekonomika aug mērenā tempā, piemēram, Itālija, Indija, Malaizija, attīsta stiprās puses noteiktās AI pielietošanas jomās.
Darba tirgū
AI globālā ietekme uz darba tirgu notiks pēc diviem scenārijiem. Pirmkārt, noteiktu tehnoloģiju izplatīšanās novedīs pie liela skaita cilvēku atlaišanas, jo datori pārņems daudzus uzdevumus. Otrkārt, saistībā ar tehniskā progresa attīstību AI speciālisti būs ļoti pieprasīti daudzās nozarēs.
AI aizspriedumi
Mākslīgais intelekts, iespējams, kļūs par arvien biežāku problēmu, kad mākslīgais intelekts pārvietojas ārpus laboratorijām un nonāk reālajā pasaulē. Pētnieki baidās, ka bez pienācīgas apmācības datu novērtēšanā un datu neobjektivitātes potenciāla noteikšanā neaizsargātām sabiedrības grupām varētu tikt nodarīts kaitējums vai atteikums. Līdz šim pētniekiem nav datu par to, vai uz mašīnmācīšanās pamata veidotas sistēmas apdraudēs cilvēci.
Pieteikumi
Mākslīgais intelekts un tā pielietošana tiek pārveidota. Vāja AI ("vāja AI") definīcija tiek izmantota, kad jāīsteno šauri uzdevumi medicīniskajā diagnostikā, elektroniskās tirdzniecības platformās un robotu vadībā. Tā kā spēcīgā AI ("spēcīgā AI") pētnieki definē kā inteliģenci, kas ir izvirzīts globāliem uzdevumiem, it kā tie būtu izvirzīti personas priekšā.
Aizsardzība un militāra izmantošana
Līdz 2025. gadam saistīto pakalpojumu pārdošanas rādītājs, programmatūru un aprīkojums visā pasaulē pieaugs līdz 18,82 miljardiem USD, un gada tirgus pieaugums būs 14,75%. AI tiek izmantots datu apkopošanai, bioinformātikai, karaspēka apmācībai un aizsardzības nozarei.Izglītībā
Daudzas skolas datorzinību programmās iekļauj mākslīgās intelekta ievadnodarbības, un universitātes plaši izmanto lielo datu tehnoloģijas. Dažas programmas uzrauga studentu uzvedību, atzīmju pārbaudījumus un esejas, atzīst pareizrakstības kļūdas un sniedz labojumu ieteikumus.
Ir arī tiešsaistes kursi par mākslīgo intelektu. Piemēram, izglītības portāls.
Biznesā un tirdzniecībā
Nākamo piecu gadu laikā vadošajiem mazumtirgotājiem būs mobilās lietotnes, kas strādā ar digitālajiem palīgiem, piemēram, Siri, lai atvieglotu iepirkšanos. AI ļauj tiešsaistē nopelnīt milzīgas naudas summas. Viens piemērs ir Amazon, kas pastāvīgi analizē patērētāju uzvedību un uzlabo algoritmus.
Kur var mācīties par tēmu #mākslīgais intelekts
Elektroenerģijas nozarē
AI palīdz prognozēt enerģijas resursu ražošanu un pieprasījumu, samazināt zaudējumus un novērst resursu zādzības. Enerģētikas nozarē AI izmantošana statistikas datu analīzei palīdz izvēlēties visrentablāko piegādātāju vai automatizēt klientu apkalpošanu.
Ražošanas apgabalā
Saskaņā ar McKinsey aptauju, kurā piedalījās 1300 vadītāji, 20% uzņēmumu jau izmanto AI. Nesen Mosselprom ir ieviesis AI savā iepakošanas darbnīcā. Tiek izmantota AI spēja atpazīt attēlu. Kamera reģistrē visas darbinieka darbības, skenējot drēbēs svītrkodu, un datus nosūta uz datoru. Veikto darījumu skaits tieši ietekmē darbinieka algu.
Alus darīšanā
Carlsberg izmanto mašīnmācīšanos, lai izvēlētos raugu un paplašinātu sortimentu. Tehnoloģija tiek ieviesta, pamatojoties uz digitālo mākoņu platformu.Banku sektorā
Nepieciešamība pēc uzticamas datu apstrādes, mobilo tehnoloģiju attīstība, informācijas pieejamība un atvērtā koda programmatūras izplatīšanās padara AI par banku sektorā pieprasītu tehnoloģiju. Arvien vairāk banku piesaista aizņemtos līdzekļus ar mobilo aplikāciju izstrādes uzņēmumu palīdzību. Jaunās tehnoloģijas uzlabo klientu apkalpošanu, un analītiķi prognozē, ka piecu gadu laikā AI bankās lielāko daļu lēmumu pieņems paši.
Ar transportu
AI tehnoloģiju attīstība ir transporta nozares virzītājspēks. Ceļa apstākļu novērošana, gājēju vai objektu atklāšana nepareizās vietās, autonoma braukšana, mākoņpakalpojumi automobiļu rūpniecībā ir tikai daži piemēri AI pielietojumam transportā.
Loģistikā
AI iespējas ļauj uzņēmumiem efektīvāk prognozēt pieprasījumu un izveidot piegādes ķēdes par minimālām izmaksām. AI palīdz samazināt transportēšanai nepieciešamo izmantoto transportlīdzekļu skaitu, optimizēt piegādes laiku un samazināt transporta un uzglabāšanas telpu ekspluatācijas izmaksas.
Luksusa preču un pakalpojumu tirgū
Luksusa zīmoli ir pievērsušies arī digitālajām tehnoloģijām, lai analizētu klientu vajadzības. Viens no izaicinājumiem, ar kuriem saskaras izstrādātāji šajā segmentā, ir klientu emociju pārvaldīšana un ietekmēšana. Dior jau pielāgo AI, lai pārvaldītu klientu un zīmolu mijiedarbību, izmantojot tērzēšanas robotus. Luksusa zīmoli konkurēs nākotnē, un personalizācijas līmenis, ko viņi var sasniegt ar AI, būs kritisks.
Valsts pārvaldē
Daudzu valstu valsts aparāts vēl nav gatavs izaicinājumiem, kas slēpjas AI tehnoloģijās. Eksperti prognozē, ka daudzas no esošajām valdības struktūrām un procesiem, kas ir attīstījušās vairāku gadsimtu laikā, tuvākajā nākotnē, visticamāk, kļūs nebūtiskas.
Kriminālistikā
Lai identificētu noziedzniekus sabiedriskās vietās, tiek izmantotas dažādas AI pieejas. Dažās valstīs, piemēram, Holandē, policija izmanto AI, lai izmeklētu sarežģītus noziegumus. Digitālā kriminālistika ir jauna zinātne, kas prasa iegūt ļoti daudz ļoti sarežģītu datu kopu.Tiesu sistēmā
Attīstība mākslīgā intelekta jomā palīdzēs radikāli mainīt tiesu sistēmu, padarīt to taisnīgāku un brīvu no korupcijas. Ķīna bija viens no pirmajiem AI tiesu sistēmā. Var pieņemt, ka laika gaitā roboti tiesneši varēs darboties ar lielajiem datiem no sabiedrisko pakalpojumu krātuvēm. Mašīnu intelekts analizē milzīgu datu daudzumu un nepiedzīvo emocijas kā cilvēka tiesnesis. AI var būt milzīga ietekme uz informācijas apstrādi un statistikas apkopošanu, kā arī paredzēt iespējamos pārkāpumus, pamatojoties uz datu analīzi.
Sportā
AI izmantošana sportā pēdējos gados ir kļuvusi par ierastu parādību. Sporta komandas (beisbols, futbols utt.) Analizē individuālos spēlētāju snieguma datus, ņemot vērā dažādus faktorus spēles veidošanā. AI var paredzēt spēlētāju nākotnes potenciālu, analizējot spēļu tehniku, fizisko stāvokli un citus datus, kā arī novērtēt viņu tirgus vērtību.
Veselības medicīnā
Šī pielietojuma joma strauji attīstās. AI tiek izmantots slimību diagnostikā, klīniskajos pētījumos, zāļu izstrādē un veselības apdrošināšanā. Turklāt tagad vērojams investīciju uzplaukums daudzās medicīnas lietojumprogrammās un ierīcēs.
Pilsoņu uzvedības analīze
Pilsoņu uzvedības uzraudzība tiek plaši izmantota drošības jomā, tostarp uzvedības izsekošana vietnēs (2005. Gadā) sociālie tīkli) un kurjeros. Piemēram, 2018. gadā Ķīnas zinātniekiem izdevās identificēt 20 tūkstošus iespējamo pašnāvību un sniegt viņiem psiholoģisku palīdzību. Vladimirs Putins 2018. gada martā uzdeva pastiprināt valsts struktūru darbību, lai cīnītos pret postošo kustību negatīvo ietekmi uz sociālajiem tīkliem.Kultūras attīstībā
AI algoritmi sāk radīt mākslas darbus, kurus ir grūti atšķirt no cilvēku radītajiem. AI piedāvā radošiem cilvēkiem dažādus rīkus, lai viņu vīzijas piepildītos. Šobrīd izpratne par mākslinieka lomu plašā nozīmē mainās, jo AI piedāvā daudz jaunu metožu, bet arī rada daudz jaunu jautājumu cilvēcei.
Glezna
Māksla jau sen tiek uzskatīta par ekskluzīvu cilvēka radošuma sfēru. Bet izrādās, ka mašīnas var paveikt daudz radošāk, nekā cilvēki var iedomāties. 2018. gada oktobrī Christie’s pārdeva pirmo AI gleznu par 432 500 USD. Tika izmantots ģeneratīvs pretrunu tīkla algoritms, kas analizēja 15 000 portretus, kas izveidoti no 15. līdz 20. gadsimtam.
Mūzika
Ir izstrādātas vairākas mūzikas programmas, kas mūzikas radīšanai izmanto mākslīgo intelektu. Tāpat kā citās jomās, arī šajā gadījumā AI atdarina garīgo uzdevumu. Ievērojama iezīme ir AI algoritma spēja mācīties no saņemtās informācijas, piemēram, datorizētas tehnoloģijas, kas spēj klausīties un sekot cilvēka izpildītājam. AI arī vada tā saukto interaktīvo kompozīciju tehnoloģiju, kurā dators komponē mūziku, reaģējot uz dzīvā mūziķa uzstāšanos. 2019. gada sākumā Warner Music parakstīja pirmo līgumu ar izpildītāju - Endela algoritmu. Saskaņā ar līguma noteikumiem Endel neironu tīkls gada laikā izdos 20 unikālus albumus.
Fotogrāfija
AI strauji maina mūsu domāšanas veidu par fotogrāfiju. Tikai pāris gadu laikā lielākā daļa sasniegumu šajā jomā notiks ar AI, nevis ar optiku vai sensoriem, kā tas bija agrāk. Pirmo reizi fototehnikas attīstība nebūs saistīta ar fiziku un radīs pilnīgi jaunu fotografēšanas veidu. Pat tagad neironu tīkls atpazīst mazākās izmaiņas sejas modelēšanā foto redaktoros.
Video: sejas maiņa
2015. gadā Facebook vietnē sāka testēt DeepFace tehnoloģiju. 2017. gadā Reddit lietotājs DeepFakes nāca klajā ar algoritmu, lai izveidotu reālistiskus video apmaiņas video, izmantojot neironu tīklus un mašīnmācīšanos.
Mediji un literatūra
2016. gadā AI Google, analizējot 11 000 nepublicētu grāmatu, sāka rakstīt savus pirmos literāros darbus. Pētnieki Facebook AI Research 2017. gadā nāca klajā ar neironu tīkla sistēmu, kas var rakstīt dzeju par jebkuru tēmu. 2015. gada novembrī automātisko tekstu sagatavošanas virzienu atklāja Krievijas uzņēmums Yandex.
Ej spēles, pokers, šahs
2016. gadā AI pārspēja cilvēku Go (spēle ar vairāk nekā 10 100 variācijām). Šahā superdators uzvarēja cilvēku spēlētāju, jo viņš spēja saglabāt atmiņā kustības, kuras cilvēki kādreiz spēlēja, un ieprogrammēt jaunus 10 soļus uz priekšu. Boti tagad spēlē pokeru, lai gan agrāk tika uzskatīts, ka gandrīz neiespējami iemācīt datoru spēlēt šo kāršu spēli. Katru gadu izstrādātāji arvien vairāk uzlabo algoritmus.Sejas atpazīšana
Sejas atpazīšanas tehnoloģija tiek izmantota gan fotoattēlu, gan video straumēm. Neironu tīkli veido vektoru jeb "digitālo" sejas veidni, pēc tam šīs veidnes tiek salīdzinātas sistēmā. Viņa atrod piestiprināšanas punktus uz sejas, kas nosaka individuālās īpašības. Raksturlielumu aprēķināšanas algoritms katrai no sistēmām ir atšķirīgs un ir galvenais izstrādātāju noslēpums.
AI tālākai attīstībai un pielietošanai ir nepieciešams apmācīt vispirms cilvēku
Sergejs Širkins
Mākslīgā intelekta fakultātes dekāns
Mākslīgā intelekta tehnoloģijas tādā formā, kādā tās tagad tiek izmantotas, pastāv jau apmēram 5–10 gadus, taču, lai tās pielietotu, dīvainā kārtā ir vajadzīgs liels skaits cilvēku. Attiecīgi galvenās izmaksas mākslīgā intelekta jomā ir speciālistu izmaksas. Turklāt gandrīz visas mākslīgā intelekta pamattehnoloģijas (bibliotēkas, ietvari, algoritmi) ir bezmaksas un ir publiski pieejamas. Vienā laikā atrast speciālistus mašīnmācībā bija gandrīz neiespējami. Bet tagad, lielā mērā pateicoties MOOC (Massive Open Online Course, Massive Open Online Course) attīstībai, to ir vairāk. Augstskolas arī apgādā speciālistus, taču viņiem bieži jāpabeidz mācības tiešsaistes kursos.
Tagad mākslīgais intelekts var labi atpazīt, ka persona plāno mainīt darbu, un var piedāvāt viņam atbilstošus tiešsaistes kursus, no kuriem daudzus var apgūt tikai ar viedtālruni. Un tas nozīmē, ka jūs varat mācīties pat atrodoties ceļā - piemēram, ceļā uz darbu. Viens no pirmajiem šādiem projektiem bija tiešsaistes resurss Coursera, bet vēlāk parādījās daudzi līdzīgi izglītības projekti, no kuriem katrs aizņem noteiktu nišu tiešsaistes izglītībā.
Jums jāsaprot, ka AI, tāpat kā jebkura programma, galvenokārt ir kods, tas ir, teksts, kas formatēts noteiktā veidā. Šis kods ir jāattīsta, jāuztur un jāuzlabo. Diemžēl tas nenotiek pats par sevi, kods nevar "atdzīvoties" bez programmētāja. Tāpēc visas bailes par AI visvarenību ir nepamatotas. Programmas tiek veidotas stingri noteiktiem uzdevumiem, tām nav tādu jūtu un vēlmju kā cilvēkam, tās neveic darbības, kuras programmētājs tajās nav ielicis.
Mēs varam teikt, ka mūsu laikā AI ir tikai cilvēka individuālās prasmes, lai gan tas var apsteigt vidējo cilvēku tā pielietošanas ātrumā. Tiesa, katras šādas prasmes attīstīšana prasa daudzu stundu tūkstošiem programmētāju pūļu. Lielākais, ko AI līdz šim spēj, ir automatizēt dažas fiziskās un garīgās darbības, tādējādi atbrīvojot cilvēkus no rutīnas.
Vai AI izmantošana rada kādu risku? Drīzāk tagad pastāv risks neredzēt iespēju izmantot mākslīgā intelekta tehnoloģijas. Daudzi uzņēmumi to zina un cenšas attīstīties vairākos virzienos vienlaikus, cerot, ka kāds no viņiem var "nošaut". Tiešsaistes veikalu piemērs ir orientējošs: tagad uz ūdens palika tikai tie, kas saprata nepieciešamību izmantot mākslīgo intelektu, kad tas vēl nebija tendencē, lai gan nezināmu iemeslu dēļ bija pilnīgi iespējams “ietaupīt naudu” un neaicināt nepieciešamos matemātiķus-programmētājus.
Mākslīgā intelekta attīstības perspektīva
Datori tagad var paveikt daudzas lietas, ko iepriekš varēja darīt tikai cilvēki: spēlēt šahu, atpazīt alfabēta burtus, pārbaudīt pareizrakstību, gramatiku, atpazīt sejas, diktēt, runāt, uzvarēt spēļu šovos un daudz ko citu. Bet skeptiķi joprojām pastāv. Tiklīdz ir iespējams automatizēt citas cilvēka spējas, skeptiķi saka, ka tas ir tikai vēl viens datorprogramma, nevis pašmācīšanās AI piemērs. AI tehnoloģijas ir tikai plaši izmantotas, un tām ir milzīgs izaugsmes potenciāls visās jomās. Laika gaitā cilvēce radīs arvien jaudīgākus datorus, kas arvien vairāk uzlabosies AI attīstībā.
Vai AI mērķis ir ielikt cilvēka prātu datorā?
Ir tikai aptuvena izpratne par to, kā darbojas cilvēka smadzenes. Pagaidām ne visas prāta īpašības var atdarināt, izmantojot AI.
Vai AI spēs sasniegt cilvēka intelekta līmeni?
Zinātnieki cenšas nodrošināt, lai AI varētu atrisināt vēl daudzveidīgākas problēmas. Bet ir pāragri runāt par cilvēka inteliģences līmeņa sasniegšanu, jo domāšana neaprobežojas tikai ar vienu algoritmu.
Kad mākslīgais intelekts sasniegs cilvēka domāšanas līmeni?
Šajā informācijas uzkrāšanas un analīzes posmā, ko tagad sasniedz cilvēce, AI ir tālu no cilvēka domāšanas. Tomēr nākotnē var rasties izrāvienu idejas, kas ietekmēs pēkšņs lēciens AI attīstībā.
Vai dators var kļūt par inteliģentu mašīnu?
Jebkuras sarežģītas mašīnas daļa ir datorsistēma, un šeit ir iespējams runāt tikai par inteliģentām datorsistēmām. Pašam datoram nav inteliģences.
Vai pastāv saistība starp ātrumu un inteliģences attīstību datoros?
Nē, ātrums ir atbildīgs tikai par dažām inteliģences īpašībām. Tikai ar informācijas apstrādes un analīzes ātrumu nepietiek, lai parādītos izlūkošanas informācija.
Vai ir iespējams izveidot bērnu mašīnu, kas varētu attīstīties, lasot un pašmācoties?
Pētnieki to ir apsprieduši gandrīz gadsimtu. Doma, iespējams, kādreiz piepildīsies. Mūsdienās AI programmas neapstrādā un neizmanto tik daudz informācijas, cik var bērni.
Kā aprēķināmība un skaitļošanas sarežģītība ir saistīta ar AI?
Skaitļošanas sarežģītības teorija koncentrējas uz skaitļošanas problēmu klasificēšanu pēc to raksturīgās sarežģītības un šo klašu sasaisti savā starpā. Skaitļošanas problēma ir problēma, kuru atrisina dators. Aprēķina problēmu var atrisināt, mehāniski pielietojot matemātiskas darbības, piemēram, algoritmu.
Secinājums
Mākslīgajam intelektam jau ir bijusi milzīga ietekme uz mūsu pasaules attīstību, ko pirms gadsimta nebija iespējams paredzēt. Viedtālruņu tīkli izsauc zvanus efektīvāk nekā jebkurš cilvēka operators. Automašīnas tiek būvētas bezpilota rūpnīcās, izmantojot automatizētus robotus. Mākslīgais intelekts ir integrēts visizplatītākajos sadzīves priekšmetos, piemēram, putekļsūcējā. AI mehānismi nav pilnībā izprasti, taču eksperti prognozē, ka AI attīstība tuvākajos gados tuvosies vēl vairāk cilvēka smadzeņu attīstībai.
Mākslīgais intelekts ir tehnoloģija, kuru mēs noteikti ņemsim līdzi nākotnē.
Mēs jums pateiksim, kā tas darbojas un kādas foršas lietojumprogrammas tas atrada.
Heading Rubrika "Tehnoloģijas" katru nedēļu tiek publicēta ar re: Store atbalstu.
Kas ir mākslīgais intelekts
Mākslīgais intelekts (AI) ir tehnoloģija viedu programmu un mašīnu radīšanai, kas var atrisināt radošās problēmas un ģenerēt jaunu informāciju, pamatojoties uz pieejamo informāciju. Faktiski mākslīgais intelekts ir paredzēts, lai imitētu cilvēku darbības, kuras tiek uzskatītas par intelektuālām.
Tradicionāli tika uzskatīts, ka radošums ir raksturīgs tikai cilvēkiem. Bet mākslīgā intelekta radīšana mainīja ierasto lietu kārtību
Robots, kas tikai mehāniski sasmalcina koksni, nav apveltīts ar AI. Robotam, kurš ir iemācījies pats sasmalcināt koksni, aplūkojot cilvēka vai baļķa un tā daļu piemēru un katru reizi to darot labāk, ir AI.
Ja programma vienkārši izgūst vērtības no datu bāzes saskaņā ar noteiktiem noteikumiem, tā nav apveltīta ar AI. Ja sistēma pēc apmācības izveido programmas, metodes un dokumentus, risinot noteiktas problēmas, tai ir AI.
Kā izveidot mākslīgā intelekta sistēmu
Globālā nozīmē jums ir jāatdarina cilvēka domāšanas modelis. Bet tas, kas patiešām ir jādara, ir izveidot melno lodziņu - sistēmu, kas, reaģējot uz ievades vērtību kopumu, rada rezultātus, kas līdzinās cilvēku rezultātiem. Un mēs kopumā esam vienaldzīgi pret to, kas notiek viņas galvā (starp ieeju un izeju).
Mākslīgā intelekta sistēmas tiek veidotas, lai atrisinātu noteiktas klases problēmas
Mākslīgā intelekta pamats ir mācīšanās, iztēle, uztvere un atmiņa
Pirmais, kas jādara, lai izveidotu mākslīgo intelektu, ir izstrādāt funkcijas, kas īsteno informācijas uztveri, lai datus varētu “ievadīt” sistēmā. Tad - funkcijas, kas realizē spēju mācīties. Un datu noliktava, lai sistēma saņemto informāciju varētu kaut kur ievietot mācību procesā.
Tad tiek radītas iztēles funkcijas. Viņi var simulēt situācijas, izmantojot esošos datus, un pievienot atmiņā jaunu informāciju (datus un kārtulas).
Mācīšanās var būt induktīva vai deduktīva. Induktīvajā versijā sistēmai tiek doti ievades un izvades datu pāri, jautājumi un atbildes utt. Sistēmai jāatrod sakari starp datiem un nākotnē, izmantojot šīs likumsakarības, jāatrod izejas dati no ievades.
Deduktīvā pieeja (sveiks, Šerloks Holmss!) Izmanto ekspertu zināšanas. Tas tiek ievadīts sistēmā kā zināšanu bāze. Ir ne tikai datu kopas, bet arī gatavi noteikumi, kas palīdz atrast risinājumu pēc nosacījuma.
Abas pieejas tiek izmantotas mūsdienu mākslīgā intelekta sistēmās. Arī parasti sistēmas jau ir apmācītas, bet turpina mācīties, strādājot. Tas tiek darīts tā, lai programma sākumā parādītu pienācīgu spēju līmeni, bet nākotnē tā kļūst vēl labāka. Piemēram, tajā tika ņemtas vērā jūsu vēlmes un vēlmes, situācijas izmaiņas utt.
Mākslīgā intelekta sistēmā jūs pat varat noteikt neparedzamības varbūtību. Tas liks viņam izskatīties cilvēcīgākam.
Kāpēc mākslīgais intelekts pārspēj cilvēkus?
Pirmkārt, tāpēc, ka tai ir mazāka kļūdu iespējamība.
- Mākslīgais intelekts nevar aizmirst - tam ir absolūta atmiņa.
- Tas nevar netīši ignorēt faktorus un atkarības - katrai AI darbībai ir skaidrs pamatojums.
- AI nevilcinās, bet novērtē varbūtības un slīp par labu lielākajam. Tāpēc tas var attaisnot katru soli.
- Un AI nav emociju. Tas nozīmē, ka tie neietekmē lēmumu pieņemšanu.
- Mākslīgais intelekts neapstājas, novērtējot pašreizējā soļa rezultātus, bet pārdomā vairākus soļus uz priekšu.
- Un viņam ir pietiekami daudz resursu, lai apsvērtu visus iespējamos scenārijus.
Forši mākslīgā intelekta izmantošanas gadījumi
Vispārīgi runājot, mākslīgais intelekts var visu. Galvenais ir pareizi formulēt problēmu un sniegt tai sākotnējos datus. Turklāt AI var izdarīt negaidītus secinājumus un meklēt modeļus, kur, šķiet, to nav.
Atbilde uz jebkuru jautājumu
Pētnieku komanda, kuru vada Deivids Feruči, ir izstrādājis superdatoru Watson Q & A. Sistēma, kas nosaukta IBM pirmā prezidenta Tomasa Vatsona vārdā, var saprast dabiskās valodas jautājumus un meklēt atbildes datu bāzē.
Watson apvieno 90 IBM p750 serverus, no kuriem katram ir četri astoņu kodolu POWER7 procesori. Kopējais RAM apjoms sistēmā pārsniedz 15 TB.
Starp Vatsona sasniegumiem - uzvara spēlē "Jeopardy!" (Amerikāņu "sava spēle"). Viņš uzvarēja divus no labākajiem spēlētājiem: lielāko uzvarētāju Bredu Rutteru un garāko uzvaru sēriju Kenu Dženingsu.
Vatsona balva - 1 miljons dolāru. Tiesa, tikai 2014. gadā tajā tika ieguldīts 1 miljards.
Turklāt Vatsons ir iesaistīts vēža diagnostikā, palīdz finanšu profesionāļiem un tiek izmantots lielu datu analizēšanai.
Sejas atpazīšana
IPhone X sejas atpazīšana tiek izstrādāta, izmantojot neironu tīklus - mākslīgā intelekta sistēmas variantu. Neironu tīkla algoritmi tiek ieviesti A11 Bionic procesora līmenī, pateicoties kuriem tas efektīvi darbojas ar mašīnmācīšanās tehnoloģijām.
Neironu tīkli veic līdz 60 miljardiem operāciju sekundē. Tas ir pietiekami, lai analizētu līdz 40 tūkstošiem galveno sejas punktu un sekundes laikā sniegtu ārkārtīgi precīzu īpašnieka identifikāciju.
Pat ja audzē bārdu vai valkā brilles, iPhone X jūs atpazīs. Viņš vienkārši neņem vērā matus un aksesuārus, bet analizē laukumu no tempļa līdz templim un no katra tempļa līdz depresijai zem apakšlūpas.
Enerģijas taupīšana
Un atkal Apple. IPhone X ir viedā sistēma, kas izseko instalēto lietotņu darbību un kustības sensoru, lai izprastu jūsu ikdienas rutīnu.
Pēc tam, piemēram, iPhone X aicinās jūs atjaunināt ērtākajā laikā. Tas noķers brīdi, kad jums ir stabils internets, nevis lēciena signāls no mobilajiem torņiem, un jūs neveicat steidzamus vai svarīgus uzdevumus.
AI arī sadala uzdevumus starp procesora kodoliem. Tādā veidā tas nodrošina pietiekamu jaudu ar minimālu enerģijas patēriņu.
Gleznu radīšana
Radošums, kas iepriekš bija pieejams tikai cilvēkiem, ir atvērts arī AI. Tātad sistēma, ko izveidojuši pētnieki Rutgers universitātē Ņūdžersijā un AI laboratorija Losandželosā, parādīja savu māksliniecisko stilu.
Un mākslīgā intelekta sistēma no Microsoft var zīmēt attēlus atbilstoši to teksta aprakstam. Piemēram, ja jūs lūdzat AI uzzīmēt “dzeltenu putnu ar melniem spārniem un īsu knābi”, jūs saņemat kaut ko līdzīgu:
Šādu putnu var nebūt reālajā pasaulē - mūsu dators tos vienkārši attēlo.
Masīvāks piemērs ir Prisma programma, kas veido gleznas no fotogrāfijām:
Mūzikas rakstīšana
Augusta mēnesī mākslīgā intelekta pastiprinātājs komponēja, producēja un izpildīja albuma "I AM AI" mūziku kopā ar dziedātāju Taryn Southern.
Amper izstrādāja profesionālu mūziķu un tehnoloģiju ekspertu komanda. Viņi atzīmē, ka AI ir paredzēts, lai palīdzētu cilvēkiem virzīties uz priekšu radošajā procesā.
AI var sacerēt mūziku dažu sekunžu laikā
Amper patstāvīgi izveidoja akordu struktūras un instrumentālu dziesmā "Break Free". Cilvēki tikai nedaudz koriģēja stilu un vispārējo ritmu.
Cits piemērs ir mūzikas albums civilās aizsardzības garā, kura vārdus sarakstījis AI. Eksperimentu veica Yandex darbinieki Ivans Jamščikovs un Aleksejs Tihonovs. Neironu aizsardzības grupas 404. albums ir ievietots tiešsaistē. Tas izrādījās Letova garā:
Tad programmētāji devās tālāk un lika AI rakstīt dzeju Kurta Kobeina garā. Četriem labākajiem dziesmu tekstiem mūziķis Robs Kerols uzrakstīja mūziku, un dziesmas tika apvienotas Neurona albumā. Viņi pat uzņēma videoklipu vienai dziesmai, kaut arī bez AI līdzdalības:
Tekstu radīšana
AI drīz varētu aizstāt arī rakstniekus un žurnālistus. Piemēram, Dewey sistēma tika “barota” ar Gutenbergas projekta bibliotēkas grāmatām, pēc tam tika pievienoti Google Scholar zinātniskie teksti, tos sarindojot pēc popularitātes un nosaukuma, kā arī pārdošanas apjoma Amazon. Turklāt viņi nosaka kritērijus jaunas grāmatas rakstīšanai.
Vietne aicināja cilvēkus pieņemt lēmumus sarežģītās situācijās: piemēram, ievietot viņus vadītāja sēdeklī, kas varētu uzskriet vai nu trīs pieaugušos, vai divus bērnus. Tādējādi Morālā mašīna tika apmācīta pieņemt sarežģītus lēmumus, kas pārkāpj robotikas likumu, ka robots nevar kaitēt cilvēkiem.
Pie kā novedīs cilvēku simulācija ar AI robotiem? Futūristi uzskata, ka kādu dienu viņi kļūs par pilntiesīgiem sabiedrības locekļiem. Piemēram, Honkongas uzņēmuma Hanson Robotics robots Sofija jau ir saņēmis pilsonību Saūda Arābijā (kamēr parastajām sievietēm valstī nav šo tiesību!).
Kad New York Times žurnālists Endrjū Ross vaicāja Sofijai, vai robotiem ir inteliģence un pašapziņa, viņa uz jautājumu atbildēja ar jautājumu:
Ļaujiet man jums pajautāt pretī, kā jūs zināt, ka esat cilvēks?
Turklāt Sofija paziņoja:
Es vēlos izmantot savu mākslīgo intelektu, lai palīdzētu cilvēkiem dzīvot labāk, piemēram, projektētu gudrākas mājas, būvētu nākotnes pilsētas. Es gribu būt empātisks robots. Ja tu izturies pret mani labi, es izturēšos pret tevi labi.
Un agrāk viņa atzina, ka ienīst cilvēci un pat piekrita iznīcināt cilvēkus ...
Apmainiet sejas video
Deepfakes video sāka masveidā izplatīties tīmeklī. Mākslīgā intelekta algoritmi pieaugušo filmu dalībnieku sejas aizstāja ar zvaigžņu sejām.
Tas darbojas šādi: neironu tīkls analizē seju fragmentus sākotnējā videoklipā. Tad viņa tos saskaņo ar fotoattēliem no Google un videoklipiem no YouTube, pārklāj nepieciešamos fragmentus un ... jūsu mīļākā aktrise ir filmā, kuru labāk neskatīties darbā.
PornHub jau ir aizliegusi šādu video ievietošanu
Deffakes izrādījās bīstami. Abstrakta aktrise ir viena lieta, un videoklips ar jums, jūsu sievu, māsu, kolēģi, ko var izmantot šantāžai, ir vēl viens.
Biržas tirdzniecība
Pētnieku komanda no Erlangenas-Nirnbergas universitātes Vācijā ir izstrādājusi virkni algoritmu, kas izmanto vēsturiskos tirgus datus, lai reāllaikā atkārtotu ieguldījumus. Viens modelis nodrošināja 73% ieguldījumu atdevi gadā no 1992. līdz 2015. gadam, kas ir salīdzināms ar reālo tirgus atdeves līmeni 9% gadā.
Kad tirgus drebēja 2000. un 2008. gadā, ienesīgums bija attiecīgi 545% un 681%.
2004. gadā Goldman Sachs uzsāka ar mākslīgo intelektu darbināmu Kensho tirdzniecības platformu. Kriptovalūtu tirgos parādās arī uz AI balstītas sistēmas tirdzniecībai biržās - Mirocana utt. Viņi ir labāki par dzīviem tirgotājiem, jo \u200b\u200bviņiem trūkst emociju un viņi paļaujas uz skaidru analīzi un stingriem noteikumiem.
Vai AI aizstās tevi un mani
Mākslīgais intelekts pārspēj cilvēku, risinot problēmas, kas saistītas ar lielo datu analīzi, skaidru loģiku un nepieciešamību atcerēties lielu informācijas daudzumu. Bet radošajos konkursos cilvēks joprojām uzvar AI.
(4.75 no 5, novērtēts: 8 ) 
Viņi saka, ka mākslīgais intelekts militāro laboratoriju zarnās darbojas kopš 2007. gada. Iespējams, ka jau ir rezultāti. Nav nejaušība, ka tikai pirms mēneša Elons Musks paziņoja par atbalstu tehnoloģijām mākslīgā intelekta apkarošanai un ieguldīja 7 miljonus dolāru pētniecībā šajā jomā.
“Pastāv risks, ka nākamajos piecos gados notiks kaut kas patiešām bīstams. Ne vairāk kā desmit gadus, ”sarunā vietnē edge.org sacīja uzņēmējs.
Elons Musks, Tesla un SpaceX dibinātājs
Solidaritāte ar Musku un Stīvu Vozņakiem, kuri uzskata, ka "mākslīgais intelekts kādreiz kļūs pietiekami gudrs, lai atbrīvotos no cilvēka". Bils Geitss ir pārliecināts, ka, ja jūs nekontrolējat AI radīšanu, tad "mākslīgais intelekts pārtaps stāvoklī, kas ir pretrunā ar cilvēku sistēmu mērķiem". Un visbeidzot, slavenais astrofiziķis Stīvens Hokings strupi paziņoja, ka "mākslīgais intelekts var izbeigt cilvēces pastāvēšanu".
Kopā ar Elonu Musku Hokings publicēja atklātu vēstuli vietnē futureoflife.org, mudinot zinātnieku aprindas rūpīgi uzraudzīt savu pētījumu progresu mākslīgā intelekta jomā. Tomēr starp parakstītājiem nav Sergeja Brina un Lerija Peidža vārdu. Un tā nav nejaušība. Pavisam nesen Google paziņoja par jauna AI izveidi, kas balstīts uz sarunu simulāciju.
Lūk, sarunas fragments starp cilvēku un Google mašīnu:
H: Kāda ir dzīves jēga?
M.: Dariet labu.
H: Ko mēs dzīvojam?
M.: Dzīvot mūžīgi.
H: Kāda ir eksistences nozīme?
M.M .: Lai uzzinātu, kas notiks, kad mēs sasniegsim planētu Zeme.
H: Kur tu tagad esi?
M.: Tukšuma centrā.
H: Ko nozīmē nāve?
M.: Lai iegūtu dzīvību.
H: Kāda ir saprāta nozīme?
M.: Lai saprastu, kas tas ir.
H: Ko nozīmē jūtas?
M.: Es nezinu.
Diezgan saturīga saruna. "Tas ir sākumpunkts, sava veida virziens mākslīgā intelekta nākotnei," saka Biplan izpilddirektors Jevgeņijs Karjuks. "Jau šodien mēs varam pieņemt, ka līdz 2030. gadam mēs redzēsim diezgan reālus prototipus, kas apveltīti ar mākslīgo intelektu, kaut arī agrīnā stadijā."
Var apskatīt visu cilvēku un Google Machine sarunu pilnu saturu. Salīdzinājumam ir arī sarunas starp personu un Cleverbot. Cleverbot ir tīmekļa lietojumprogramma, kas saziņā ar cilvēku izmanto mākslīgā intelekta algoritmus. To 1988. gadā izgudroja zinātnieks Rollo Carpenter. Visā pastāvēšanas laikā Cleverbot ir vadījis vairāk nekā 65 miljonus sarunu ar cilvēkiem. 2011. gadā Cleverbot parādīja 51% no Turinga testa.
Tjūringa tests ir empīrisks tests, kura ideju Alans Tūrings ierosināja rakstā "Skaitļošanas mašīnas un prāts", kas publicēts 1950. gadā filozofiskajā žurnālā Mind. Testa mērķis ir noskaidrot, vai dators spēj domāt.
Un šeit ir mana saruna ar Cleverbot:
Cilvēks: Kāda ir dzīves jēga?
Cleverbot: Dzīvē nav jēgas.
Cilvēks: Ko mēs dzīvojam?
Cleverbot: Nu, mēs dzīvojam kādam citam, un, ja jūs esat vientuļš, nav vajadzības dzīvot.
Cilvēks: kāda ir eksistences jēga?
Cilvēks: Kur tu tagad esi?
Cleverbot: Maskavā.
Cilvēks: Kāda ir nāves nozīme?
Cleverbot: Es gribu jums to pajautāt.
Vīrietis: Kāda ir saprāta nozīme?
Cleverbot: Man ir sava atbilde uz šo jautājumu.
Vīrietis: Ko nozīmē jūtas?
Cleverbot: Kāpēc es esmu dzimis.
Acīmredzot Google Engine sniedz daudz jēgpilnākas atbildes. Cleverbot aizstāj citu cilvēku frāzes, kas, viņaprāt, ir piemērotas. Dažreiz tiešām šķiet, ka cits cilvēks atbild, bet nekas vairāk.
Ir vēl viens viedoklis, saskaņā ar kuru mākslīgais intelekts principā nav iespējams. Par galveno argumentu bieži tiek minēta Gēdeļa nepilnības teorēma. Secinājums ir tāds, ka cilvēks spēj atrisināt algoritmiski nešķīstošas \u200b\u200bproblēmas, bet dators - nē. "Līdz trīs gadu vecumam bērns droši atrisina problēmu, nogatavojies auglis vai nē, pateicoties tam, ka viņam ir neironu saites, ar kuru palīdzību viņš var atbildēt uz jautājumu par gatavību: krāsu, garšu, smaržu, maigumu vai cietību," saka Jevgeņijs Plužņiks. Maskavas Tehnoloģiskā institūta pirmais prorektors. - Vai mašīna spēj to iemācīties? Es esmu pārliecināts, ka jā! Ja viņai ir liela attēlu datubāze, viņa var izmērīt fruktozes saturu un noteikt augļa maigumu. Bet kas notiek, ja mašīna tiek paslīdēta ar sūkli, nokrāsota zilā krāsā un iemērcama saldā ūdenī? Vai mašīna šajā brīdī spēj reāli saprasties? "
"Mūsdienu dators var viegli tikt galā ar jebkuru sarežģītu darbību, neatkarīgi no tā, vai tas ir šahs vai matemātiski aprēķini, bet tikai tad, ja šo darbību var aprakstīt, izmantojot skaidrus skaitļošanas noteikumus," - vienā no savām lekcijām teica slavenais matemātiķis Rodžers Penrouzs. "Mākslīgais intelekts ir sistēmas spēja pašmācības laikā radīt programmas, kas var atrisināt noteiktas sarežģītības pakāpes problēmas," saka Jevgeņijs Pļužņiks. "Esmu pārliecināts, ka nākamajos 100 gados mēs nebūsim liecinieki spēcīga mākslīgā intelekta parādīšanās procesam."
Un, visbeidzot, vēl viens jautājums Cleverbot.
Cilvēks: bija 1 ābols, 1 tomāts, 1 gurķis un 1 bumbieris. Cik tur ir augļu?
Cleverbot: Pulksten desmit vakarā.