Искусственным интеллектом принято называть раздел информатики, который занимается изучением возможностей обеспечения разумных действий и рассуждений при помощи вычислительных систем и других искусственных устройств. В большинстве случаев, при этом, заранее известен алгоритм решения задач.

Необходимо отметить, что в научных кругах не существует точного определения данной науки, потому как решения вопроса о статусе и природе человеческого мозга также не существует. Точно также отсутствует и точный критерий достижения вычислительными машинами «разумности», несмотря на то, что на первых этапах развития искусственного интеллекта использовались определенные гипотезы, в частности, тест Тьюринга (цель – определить, умеет ли машина мыслить).

Данная наука имеет тесные взаимосвязи с психологией, трансгуманизмом, нейрофизиологией. Подобно всем компьютерным наукам, она пользуется математическим аппаратом. Искусственный интеллект является довольно молодой областью исследований, начало которой было положено в 1956 году. В данный момент времени развитие этой науки находится в состоянии так называемого спада, когда достигнутые ране результаты применяются в различных областях науки, промышленности, в бизнесе и повседневной жизни.

В настоящее время существует четыре основных подхода к изучению построения систем искусственного интеллекта: логистический, структурный, эволюционный и имитационный. Логистический подход в своей основе содержит так называемую Булеву алгебру, хорошо знакомую программистам. Большинство систем искусственного интеллекта, построенных по логистическому принципу, представляют собой определенную машину доказательства теорем: исходная информация содержится в виде аксиом, а логические выводы формулируются по правилам отношений между этими аксиомами. В каждой такой машине есть блок генерирования цели, причем система вывода доказывает эту цель как теорему. Эта система больше известна под названием экспертной системы.

Структурный подход в качестве основы системы искусственного интеллекта использует моделирование структуры мозга человека. Среди первых подобных попыток необходимо отметить перцептрон Розенблатта. Основная структурная моделируемая единица – нейрон. Со временем возникли новые модели, которые в настоящее время известны, как нейронные сети.

В случае использования эволюционного подхода при построении систем искусственного интеллекта, основная часть внимания уделяется, как правило, построению начальной модели, а также тем правилам, по которым эта модель может эволюционировать. Классическим примером эволюционного алгоритма является генетический алгоритм.

Имитационный подход в основном используется в кибернетике. Одно из базовых понятий данного подхода – это объект, поведение которого имитируется, то есть, так называемый «черный ящик». Таким образом, моделируется способность человека копировать действия других, не вдаваясь в подробности, зачем это нужно (что экономит массу времени, особенно в самом начале жизни человека).

В современном мире развитие искусственного интеллекта происходит весьма бурно. Многие ученые делают самые разнообразные и невероятные прогнозы относительно того, как будет развиваться эта наука в ближайшем будущем, однако большинство из них уверены в том, что все новые открытия будут основаны на существующих на данный момент разработках. Среди основных технологий, которые будут определять жизнь человека в будущем, необходимо, в частности, отметить:
— нанотехнологии (качественный переход на новый уровень технологий);
— дальнейшее развитие искусственного интеллекта (которое в скором будущем вполне возможно сможет опередить своих создателей по умственным возможностям);
— развитие глобальных, в первую очередь, сетевых коммуникаций (в частности, так называемая «коммуникационная кожа», то есть глобальная информационная сеть, которую планируют создать к 2025 году, и которая будет обладать способностями чувствовать все, что угодно);
— роботизация (роботы будут заниматься выполнением сложных задач, в том числе строительством домов);
— генная инженерия (человеческая цивилизация начнет массово покорять вселенную, массово летать в космос).

Какими бы ни были прогнозы на будущее, уже сейчас существуют некоторые проекты, на которые необходимо обратить внимание. Речь, в частности, идет о проекте по созданию искусственного мозга под названием «Голубой мозг». Разработкой проекта занимаются ученые-исследователи, представители Федеральной политехнической школы (Лозанна). Они сумели создать модель-схему расположения синапсов в головном мозге крыс. Как заявил директор проекта Генри Макрам, результаты оказались выше всяческих ожиданий. Вполне возможно, что исследователи в скором времени смогут ответить на многие вопросы, которые до настоящего времени беспокоили умы ученых: придет ли на смену человеческому разуму искусственный и будет ли он более высокоразвитым? Является ли человек замыкающим звеном в цепочке эволюции планеты?

Для тех, кто не слышал о данном проекте, вкратце напомним: проект «Голубой мозг» является широкомасштабной и весьма смелой исследовательской программой, которая стартовала еще в 2005 году. Основная цель проекта заключалась в создании модели структуры и функционирования мозговой активности различных животных с целью дальнейшего моделирования человеческого неокортекса. Перед исследователями стояло непростое задание: разработать новые подходы в процессе исследований патологий головного мозга. Новаторство исследования заключалось в том, что ученые попытались интегрировать все научные достижения в области нейробиологии, дополнить их своими эмпирическими данными, и на основе всех этих данных смоделировать мозговую активность при помощи Blue Gene – сверхмощного компьютера.

Миллионы нервных клеток, которые заключены в человеческом мозге, для передачи импульсов соединяются между собой. Таким образом, перерабатывается информация, поступающая в мозг. Такая связь между нейронами называется синаптической. Однако ученые не могли определить, как на практике материальные предметы преобразуются в мысли. До недавнего времени существовала теория о существовании химических связей между нервными клетками, однако результаты проекта «Голубой мозг» свидетельствуют о том, что связи между нейронами, в большинстве своем, создаются случайно. По мнению одного из исследователей, нейроны существуют независимо друг от друга и вступают во взаимодействие лишь после столкновения. Более того, большинство синаптических связей, смоделированных виртуально, предсказывают расположение таких же связей, но в живом мозге. Таким образом, можно говорить о том, что виртуальная модель очень близка к реальности.

Несмотря на столь значимые результаты, нашлось немало ученых, которые подвергли критике проект. По их мнению, полученные результаты могут свидетельствовать только о структуре синапсов, но не об их функциональности. Дело в том, что в виртуальной модели содержится ограниченное количество нервных клеток, что не может отразить всю многогранность нейронов в человеческом мозге. Таким образом, все полученные результаты могут помочь проанализировать деятельность головного мозга на локальном уровне, но не в масштабах всей его работы.

В 2013 году в Лозанне планируется к запуску еще один аналогичный проект — Human Brain Project. В его рамках к 2023 году ученые из 13 стран собираются создать самый крупный в мире компьютерный мозг, в котором будет работать столько же нейронов, сколько и в человеческом мозге – сто миллиардов. На первый взгляд может показаться, что подобную задачу решить невозможно, однако исследователи преследуют благие цели – изучение болезней головного мозга с целью дальнейшей разработки необходимых лекарственных препаратов. По мнению директора проекта профессора Маркрама, создание компьютерной модели мозга просто необходимо, ведь благодаря этому можно унифицировать ход исследований и проводить эксперименты, совершенствуя и исправляя ее.

Еще одним проектом, который стартовал в 2010 году, является проект компании DARPA совместно с SRI International. Суть его заключается в разработках прорывного искусственного интеллекта, который будет способен обрабатывать и передавать данные, копируя механизмы работы человеческого мозга. Электронная адаптивная нейроморфная масштабируемая система SyNAPSE, по замыслу разработчиков, должна превзойти традиционные алгоритмы обработки данных и будет способна автономно заниматься изучением сложной среды.

На данный момент военные пользуются искусственным интеллектом для обработки большого количества информации, в частности, данных разведки и видео. Вся эта информация должна быть быстро расшифрована и проанализирована. Для новой системы это не составит большого труда. Она будет использовать математическую логику, будет заниматься решением простых теорем на основе данных сенсоров, принимать решения и выполнять необходимые действия.

Более того, Пентагон намерен использовать данную модель искусственного интеллекта в качестве виртуального личного помощника, который сможет реагировать на голосовую команду и выполнять функции секретаря. Напомним, ранее DARPA совместно с SRI International уже занимались разработками персонального помощника под названием CALO. Проект был завершен в 2009 году. Программа способна рассуждать, понимать инструкции, узнавать, объяснять свои действия, адекватно реагировать на неизвестную ситуацию и обсуждать проведение операции после ее завершения. Данная программа берет необходимые данные из контактов пользователя, его электронной почты, проектов и задач. Затем создается реляционная модель окружения пользователя, происходит обучение. В итоге Искусственный интеллект может вести переговоры и урегулировать конфликты от имени пользователя. К сожалению, данная программа работает только на персональном компьютере, не будучи интегрированной в робота.

В 2011 году в Японии был разработан первый прототип искусственного мозга. Искусственный интеллект может обрабатывать огромное количество информации, однако роботы еще не наделены способностью мыслить. Разработчики пока с этим не спешат…

По мнению исследователей, роботы ближайшего будущего во многом будут похожи на людей: они смогут ходить на двух ногах, смогут различать лица, поддерживать беседу, выполняют просьбы, однако по своей сути – это всего лишь машины, подобные человеку. Все их действия подчинены заранее подготовленному алгоритму, а потому – примитивны. И только в том случае, если удастся реализовать технологию бимолекулярного вычисления, машины смогут мыслить и получат способность к творчеству. По словам разработчиков, новый механизм обработки информации очень напоминает работу человеческого мозга. В голове человека находятся миллионы нейронов, которые вступают в постоянное взаимодействие друг с другом. Суть новой технологии заключается в том, что каждая молекула может иметь до трех сотен направлений взаимосвязей. Таким образом, благодаря новой технологии машины смогут решать те задачи, которые в данный момент недоступны для них. По словам исследователей, новые разработки предполагается применить в области диагностики и лечения онкологических болезней: программируемые молекулярные системы будут вводиться в раковые клетки и трансформировать их в здоровые.

В 1832 году коллежский асессор Семен Николаевич Корсаков, пионер российской кибернетики, создал «гомеоскоп» - классифицирующее логическое устройство, которое автоматизировало процесс сравнения идей и понятий. С тех пор системы искусственного интеллекта ушли далеко вперед. О прошлом, настоящем и будущем таких систем рассказал кандидат физико-математических наук, ученый секретарь Курчатовского комплекса НБИКС-технологий НИЦ «Курчатовский институт» Вячеслав Демин в лекции, состоявшейся в образовательном центре «Сириус». «Лента.ру» публикует выдержки из его выступления.

Мозг и компьютер

На данном этапе все усилия по созданию искусственного интеллекта направлены на то, чтобы снять часть нагрузки с человеческого интеллекта, создать помощника для обработки плохо структурированной информации.

Самая очевидная задача - работа с большими объемами информации. Это направление так и называется: «Большие данные» (Big data). Самый яркий пример - Большой адронный коллайдер. БАК генерирует несколько петабайт (1 Пб = 1 000 000 Гб) информации в секунду. Она поступает в различные информационные центры по всему миру, где обрабатывается компьютерами, после чего передается физикам для анализа.

Но работа с большими объемами информации выявила слабое место современных компьютеров. Сейчас в вычислительной технике используется так называемая архитектура фон Неймана: память и процессор физически разделены и общаются друг с другом посредством шины, которая находится между ними. Чтобы выполнить команду, процессор посылает запрос в память, та извлекает из определенной ячейки данные, отправляет их в процессор, затем из памяти запрашивается команда для выполнения и вновь загружается в процессор, и так далее.

Постоянно идет передача данных в обоих направлениях, и узкое горлышко шины ограничивает производительность общего процесса вычислений. Конечно, сегодня эту проблему отчасти снимают многоядерные процессоры, когда информация делится между разными ядрами, обрабатывается в них одновременно, а потом результаты сливаются в каком-то одном ядре.

Человеческий мозг устроен иначе: его архитектура принципиально параллельна, а не последовательна. Память и вычисления в мозге реализуются в одних и тех же структурах - в нейронах. Каждая нервная клетка похожа на крохотный процессор, выполняющий простейшую функцию. Совокупность же большого числа таких элементарных процессоров способна производить довольно сложную обработку нечетко структурированной информации. Если такую схему удастся воплотить и в компьютерах, скопировав принцип действия работы нейронов, это станет прорывом.

У каждой нервной клетки есть отростки - аксоны, по которым передается информация, и дендриты, принимающие информацию. Соединение аксона и дендрита называется синапс. Когда происходит генерация «спайка», то есть собственного электрохимического возбуждения клетки, с помощью нейромедиаторов ток идет от одного нейрона к другому. Синапс при этом пластичен, он может менять эффективность передачи сигнала, варьируя степень выделения при передаче и/или чувствительности приема нейромедиатора.

Кадр: фильм «Я, робот»

Считается, что память формируется за счет пластичности синапсов: некоторый набор синаптических проницаемостей определяет какое-то определенное воспоминание, которое воспроизводится при распространении сигнала через этот набор синапсов. Если ученые смогут создать систему искусственного интеллекта, в которой аппаратно будет использоваться тот же принцип, то есть обработка и хранение информации в одних и тех же функциональных элементах (искусственных нейронах-процессорах с пластичными соединениям между ними), это выведет технологии на новый уровень. Достаточно серьезные и успешные попытки есть, но работы еще очень много.

Распознавание и осмысление

Уже сейчас компьютерные системы неплохо справляются с распознаванием образов и звуков. Но искусственный интеллект по-прежнему не осмысляет данные, любое изображение так и остается для него набором непонятных черточек. Тем не менее компьютер может и номера превышающих скорость автомобилей разобрать, и речь в печатный текст превратить, и понравившуюся песню узнать.

Не осмысляет машина и происходящее на биржах, но, основываясь на накопленных финансовых данных, она научилась довольно точно предсказывать, что произойдет в следующий момент на рынках, и автоматически отдает команду покупать либо продавать акции. Так работает современный «быстрый трейдинг». Прогнозирование (например, погоды или ситуации на дороге) - еще одно направление, успешно реализуемое уже сегодня.

Все эти задачи под антропоморфные алгоритмы решения относятся к так называемым некорректным задачам, когда известны не все данные для их однозначного решения, а значит, и решить такую задачу можно лишь примерно: чем больше существует ее параметров (условий), тем больше вариантов решения. При этом если задача не может быть решена в одно действие, то есть состоит из последовательности шагов, и на каждом шаге есть несколько вариантов допустимых действий, то количество комбинаций, приводящих в итоге к решению задачи, очень быстро растет в зависимости от количества шагов (или «размерностей» задачи). Это называется «проклятием размерностей».

Более того, в реальности на каждом шаге мы видим фактически бесконечное число вариантов допустимых действий (до стакана на столе можно дотянуться бесконечным числом вариантов), а следовательно и общее количество способов решения проблемы бесконечно. Держать все возможные варианты в голове человек просто не может, потому мозг и мыслит только целями и концепциями, решая некорректные задачи лишь приблизительно оптимально и побеждая тем самым «проклятие размерностей».

Фото: Long Hongtao / Xinhua / Zumapress / Globallookpress.com

Это умение и позволяет нам существовать в реальном мире. Человеческий интеллект так может, искусственный - пока очень условно, лишь для ограниченного набора технических задач. При этом обычно под каждую техническую некорректную задачу строится свой алгоритм решения (например, специальная архитектура искусственной нейронной сети), что разительно отличает современный искусственный интеллект от мозга, способного решать все типы предлагаемых ему задач.

Адаптивность

Не может искусственный интеллект пока продемонстрировать и высокую степень адаптивности. Большинству существующих систем не поможет даже полный объем информации о резко меняющихся условиях, чтобы на них среагировать. Выбить стул из-под робота проще простого, даже если он увидит ваше движение. Выбить стул из-под человека, который хоть краем глаза успеет заметить, что что-то происходит, сложнее.

В последнее время в этой области появились успехи: созданы роботы-носильщики (например Big Dog агентства DARPA), способные удерживать равновесие в ответ на толчки и подножки. В то же время это опять специфическая система, разработанная под конкретную задачу и не обладающая универсальностью в адаптации к другим условиям и тем более - в решении других задач.

Но не только ради создания систем искусственного интеллекта следует изучать мозг. Еще одна важная цель находится в области медицины. Примерно 130 миллионов человек в мире страдают от различных болезней мозга. Среди них и всемирно известный физик Стивен Хокинг - у него боковой амиотрофический склероз, он прикован к инвалидному креслу. По каким-то причинам у него в мозге не работают моторные нейроны, которые генерируют сигнал к мышцам, но при этом все остальные участки коры функционируют прекрасно. Все признают, что Хокинг - гений. 67 миллионов человек страдают от болезни Альцгеймера, но полная картина возникновения этого заболевания неясна. Современная наука знает о мозге так много - и в то же время так мало!

Еще одно направление, ради которого необходимо изучать мозг, - это создание интерфейсов «мозг-компьютер». Такая система позволит управлять роботом или любым другим устройством (протез, система «умный дом», смартфон, программа и тому подобное) в буквальном смысле силой мысли, передавая команды с лобных долей коры на компьютер или специальный чип, контролирующий необходимое устройство.

Перспективна и такая область исследований, как создание нейроаниматов, то есть робототехнических устройств, управляемых живыми культурами нервных клеток в пробирке. Суть состоит в том, что на дне лабораторного сосуда, в так называемой чашке Петри, располагаются электроды, на которые высаживаются живые нервные клетки и добавляются необходимые питательные вещества. Вскоре там образуется и начинает расти живая нейронная сеть. Ее можно пытаться обучать с помощью электродов управлению необходимым устройством (аниматом).

Я называю это запасным вариантом создания искусственного интеллекта. Если не удастся его сделать из неживой материи, то можно попробовать вырастить управляемые биологические сети. Отмечу, что в Курчатовском комплексе НБИКС-технологий НИЦ «Курчатовский институт» реализуются все перечисленные мною направления.

Умная машина

Существует два базовых подхода к разработке искусственного интеллекта. Первый - так называемый нисходящий, или символьный подход подразумевает создание баз знаний, экспертных систем и систем логического вывода. Предполагается, что система сможет имитировать мышление, рассуждение, речь, эмоции, даже творчество. Это путь наиболее проработанный, но соответствующие программы до сих пор весьма далеки от человеческого мышления.

Второй подход - восходящий - предполагает, что искусственные нейронные сети смогут моделировать архитектуру, свойства и поведение своего биологического прообраза, что приведет к созданию интеллектуального нейрокомпьютера. Если апологеты первого направления в большинстве своем разочаровались в создании мыслящей программы, то сторонники второго подхода поделились на два примерно равновеликих лагеря. Одни считают, что сильный искусственный интеллект возможен, другие - что нет.

Первые считают, что искусственный интеллект сможет когда-либо самостоятельно мыслить, обладать сознанием и осознавать себя, вторые уверены, что не сможет. Я отношусь к первым, так как никто еще не доказал обратного и даже не построил достаточно полной модели мозга с учетом хотя бы минимального набора наиболее важных его подсистем. Однако мыслящий искусственный интеллект если и возможен, то является очень далекой перспективой.

Фото: Chip Somodevilla / Getty Images

В Европе есть проект «Мозг человека» (Human Brain Project). На суперкомпьютере пытаются моделировать мозг. Создали детализированную модель одного миллиона нервных клеток неокортекса. На симуляцию одной секунды деятельности этой сети суперкомпьютер тратит от нескольких часов до суток, в зависимости от степени детализации модели.

Как определить момент, когда будет создан полноценный искусственный интеллект? Есть много вариантов ответа на этот вопрос, которые условно делятся на две большие группы. Например, Алан Тьюринг, знаменитый британский математик, известный в том числе благодаря взлому кода легендарной шифровальной установки фашистов «Энигма», считал, что машина станет разумной тогда, когда сможет общаться с человеком, а тот не поймет, что собеседник - не человек.

Второй подход чаще всего пропагандируют писатели-фантасты: когда машина научится чувствовать и творить. Правда, пока еще не выдвинуты однозначные критерии проверки указанных действий. Кто прав - покажет время. А пока требуются дальнейшие захватывающие исследования, которые дадут ответы на глубочайшие вопросы относительно нашего с вами самоопределения в этом мире - тайны разума.

Будущее искусственного интеллекта

• Искусственный интеллект ,

• Перевод

Последствия и этические проблемы сильного ИИ

Страшный ИИ

В обоих случаях смысл состоит в том, что с созданием настоящего ИИ придёт технологическая сингулярность . Технологическая сингулярность – период экспоненциального роста технологий, происходящий на небольшом временном отрезке. Идея в том, что ИИ сможет улучшать самого себя или производить более передовые ИИ. Так как это будет происходить быстро, кардинальные перемены могут случиться за один день, и в результате появится ИИ гораздо более совершенный, чем тот, что был создан человечеством. Это может означать, что в результате у нас появится сверхумный и недоброжелательный ИИ, или разумный ИИ, достойный обладать правами.

Недоброжелательный ИИ

Сэндс считает: «ОИИ произведёт революцию, и его применение определи, позитивное это будет влияние, или негативное. Примерно так же расщепление атома можно рассматривать как обоюдоострый меч». Конечно, тут речь идёт только об ОИИ, а не о сильном ИИ. Что насчёт возможности появления разумного сильного ИИ?

Скорее всего, потенциала можно ожидать не от злонамеренного, а от индифферентного ИИ. Альберт рассматривает пример с простой задачей, поставленной ИИ: «Есть такая история, что владелец фабрики по производству скрепок задал ИИ вроде бы простую задачу: максимизацию производства. А затем ОИИ воспользовался своим интеллектом и придумал, как превратить всю планету в скрепки!»

Альберт отметает возможность, описанную в этом смешном мысленном эксперименте: «Вы хотите сказать, что этот ОИИ понимает человеческую речь, сверхумный, но ему недоступны связанные с запросом тонкости? Или, что он не сможет задать уточняющие вопросы, или догадаться, что превращение всех людей в скрепки – это плохая идея?».

То есть, если ИИ достаточно умён для того, чтобы понять и запустить опасный для людей сценарий, он должен быть достаточно умным для того, чтобы понять, что этого делать не стоит. Три закона робототехники Азимова тоже могут сыграть свою роль, хотя остаётся вопрос, можно ли будет реализовать их таким образом, чтобы ИИ не смог их поменять? А что насчёт благополучия самого ИИ?

Права ИИ

По-видимому, те же споры развернутся по поводу существ с ИИ. Будет ли рабством заставлять ИИ работать день и ночь на благо человечества? Должны ли мы платить ему за услуги? Что с этой оплатой будет делать ИИ?

Фильм плохой, идея хорошая

Маловероятно, что у нас в ближайшее время появятся ответы на эти вопросы, в особенности, ответы, устраивающие всех. «Как мы можем гарантировать, что у ИИ, сравнимого с человеком, будут такие же права, как у человека? Учитывая, что эта интеллектуальная система фундаментально отличается от человека, как мы можем определить фундаментальные права ИИ? Кроме того, если считать ИИ искусственной формой жизни, есть ли у нас право отнимать у него эту жизнь (отключать)? До того, как создать ОИИ, необходимо серьёзно продумать вопросы этики», – говорит Сэндс.

В то время, как продолжается исследование ИИ, эти и другие этические вопросы, несомненно, будут вызывать споры. Судя по всему, мы ещё довольно далеко от того момента, когда они окажутся актуальными. Но и сейчас уже для их обсуждения организовываются конференции .

Как поучаствовать

Проводить самостоятельные эксперименты с ИИ можно при помощи доступного ПО. У Google есть

Правообладатель иллюстрации Thinkstock Image caption Симбиоз человека и машины - один из путей развития человечества

Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессионалов в шахматы или Го, переводить и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о все новых подвигах компьютерных программ, уже умеющих ставить медицинские диагнозы, рисовать не хуже Рембрандта, петь или генерировать текст. Стоит ли человеку опасаться искусственного интеллекта?

По-настоящему "горячей" тема искусственного интеллекта (ИИ/AI) стала в последние несколько лет. Ученые связывают это с бурным развитием нейронных сетей (одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта), которое, в свою очередь, стало возможным с появлением мощных компьютеров.

"С начала 2010-х годов под влиянием впечатляющих успехов, полученных в результате применения многослойных нейронных сетей (в первую очередь сверточных и рекуррентных), эта область привлекла серьезное внимание как со стороны ученых и инженеров, так и со стороны инвесторов", - комментирует автор одной из российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Ученое сообщество может спорить о сроках появления умных машин, но сходится в одном: развитие технологий окажет безусловное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект развивается в безопасном для людей направлении.

Этот м атериал подготовлен в качестве ответа на вопрос ы , присланны е нашими читателями о научных достижениях . Задать свои вопросы по другим темам вы можете по этим ссылкам ( , ).

Экономический эффект и влияние на рынок труда

Научная фантастика и Голливуд сформировали представление об "искусственном интеллекте" как о следующей форме жизни на планете, которая поработит человечество в Матрице или организует ему ядерный Судный день. Выживших добьет Терминатор.

В действительности, несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машиносуществ еще далеко, признают ученые и специалисты. И те, и другие, впрочем, советуют на некоторые аспекты обратить внимание уже сейчас.

По оценкам исследовательской организации McKinsey Global Institute, в ближайшие десять лет новые технологии радикально изменят рынок труда на планете, что позволит сэкономить порядка 50 трлн долларов.

Изменения коснутся сотен миллионов рабочих мест. Люди все больше и больше будут перекладывать часть своих служебных заданий и многие рутинные задачи на машину, что позволит им сосредоточиться на творческой работе.

"С некоторой точки зрения у человечества в целом есть важная и интересная задача - развиваться каждому конкретному индивидууму гораздо быстрее, чем человечество развивает системы искусственного интеллекта", - считает эксперт, директор по распространению технологий "Яндекса" Григорий Бакунов.

Но вместе с автоматизацией неминуемо пострадают менее квалифицированные кадры, и уже сейчас необходимо задуматься, как их защитить, переучить и подготовить к новой жизни.

Пострадать, как показывает практика, могут не только синие воротнички, но и работники умственного труда. Несколько дней назад Goldman Sachs заменил команду из 600 трейдеров на двух человек и автоматизированные программы алгоритмического трейдинга, для обслуживания которых были наняты 200 разработчиков-программистов.

Искусственный интеллект сам по себе не тождественен автоматизации процессов, но развитие ИИ приведет к тому, что все больше задач будет по силам компьютерной программе.

Среди вариантов решения проблемы вытеснения человека машиной на рынке труда, как указывает Аллисон Дютман, координатор программ Foresight Institute - некоммерческой организации, базирующейся в Силиконовой долине для продвижения новых технологий, - введение понятия "универсальный базовый доход", который бы получал каждый житель вне зависимости от уровня дохода и занятости. Подобный доход финансировался бы за счет так называемого инновационного налога Land Value Tax, введение которого сейчас активно обсуждается в Силиконовой долине.

Личность ли искусственный интеллект?

Является ли роботизированная система личностью? Может ли умный компьютер голосовать? Какого он пола? Отношения человека и умной машины уже сейчас обсуждают депутаты Европарламента, задаваясь вопросом, следует ли наделять будущих роботом статусом "электронной личности".

Как указывает Дютман, люди нехотя делятся правами с теми, кто им непонятен, а значит будут сопротивляться "очеловечиванию" ИИ.

"Принимая во внимание, как долго человечество шло к тому, чтобы наделить равными правами всех людей, вне зависимости от цвета их кожи, расы или гендера, можно уже сейчас предположить, что и машины они не сходу не признают равными.

Вместе с этическими появляются и юридические тонкости: кто возьмет на себя ответственность в случае аварии беспилотного автомобиля или поломки умного медицинского устройства - и нравственные вопросы: стоит ли развивать беспилотное оружие, способное действовать без ведома человека?

Третья этическая головоломка обсуждается чаще других и волнует человечество гораздо больше: что теоретически может сделать с человечеством суперинтеллект, настоящая умная машина?

Научить ИИ этике

Специалисты в области развития ИИ признают: пусть не в ближайшие 20-30 лет, но человечество все же доживет до появления настоящего искусственного интеллекта, который будет умнее своего создателя.

"Последний бастион будет взят тогда, когда будет создан так называемый "сильный ИИ" (Strong AI, Artificial General Intelligence), то есть такой ИИ, который будет способен решать неопределенно широкий спектр интеллектуальных задач", - говорит Сергей Марков.

А главное, такой ИИ сможет самостоятельно думать.

Исследованием угроз, которые таит ИИ, а также этическими проблемами, связанными с новыми технологиями, занимаются многие институты, в числе которых организация Future of Life Institute (Институт будущего жизни), Foresight Institute, Future of Humanity Institute, OpenAI и другие.

Решение Аллисон Дютман из Foresight Institute - дать компьютеру прочитать всю научную литературу, научные статьи, поднимающие вопрос об этике, и сделать эту информацию основой для его будущих решений.

Что такое Нейронные сети и какое у них будущее?

Большинство экспертов связывают прогресс в развитии ИИ с развитием нейронных сетей.

Нейронные сети - это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу.

Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальной композиции.

На сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты.

И это несмотря на то, что современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем головной мозг крысы.

"Пока что создаваемые нами нейронные сети относительно невелики по сравнению, скажем, с нейронной сетью человеческого мозга и, кроме того, они представляют собой весьма упрощенный аналог естественных нейронных сетей. Поэтому пока что при помощи нейронных сетей мы решаем в основном сугубо прикладные задачи", - рассказывает Сергей Марков.

Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков.

Разработчики не просто заняты сейчас увеличением количества нейронов в сети, но и изменением конструкции сетей. "Сложные системы конфигурации сетей - то, с чем сейчас производится наибольшее число экспериментов", - рассказывает Григорий Бакунов.

А тот факт, что такие системы стали сравнительно доступными большому числу рядовых разработчиков, привел к появлению стартапов, экспериментирующих с нейронными сетями, например Prisma (приложение позволяет обрабатывать фотографии, превращая их в стилизации картин известных художников) и Mubert (онлайн-композитор электронной музыки).

Что нас ждет в ближайшее время

Как прогнозирует профессор Университетского колледжа Лондона и Principal Scientist Nokia Bell Labs Ник Лейн, человека будут окружать еще больше "умных вещей". Они станут компактнее и эффективнее.

Профессор приводит такой пример: если раньше встроенный в стену сенсор мог лишь осознавать, что кто-то прошел мимо, то в будущем он будет не только знать, кто конкретно прошел, но и как ведет себя человек, не нуждается ли в чем, не представляет ли он угрозу для себя или окружающих.

Сенсор размером с пуговицу сможет оповещать человека в случае опасности.

С профессором согласен и Григорий Бакунов из "Яндекса": "В ближайшее время нас ждет бум развития узких искусственных интеллектов, которые помогают решать какую-то одну довольно простую задачу, но которую они будут решать даже лучше, чем человек".

"Наиболее вероятным путем развития нашей цивилизации является путь синтеза человека и машины: палка, одежда, автомобиль, мобильный телефон, кардиостимулятор или кохлеарный имплантат - по мере развития наши инструменты все более и более напоминают продолжение наших тел. Уже завтра машины смогут получать от человека мысленные команды, воспринимать мысленно формируемые визуальные образы, передавать информацию непосредственно в мозг - такие проекты уже сейчас существуют за стенами наиболее продвинутых технологических лабораторий", - подытоживает Сергей Марков.

Журналисты пока еще нужны?

Газета Financial Times в прошлом году провела довольно рискованный эксперимент, одновременно поставив задачу написать текст своему профильному корреспонденту и умной программе по имени Эмма. Обе статьи затем должен был прочитать редактор Financial Times и угадать, за какой из двух заметок стоит журналист, а за какой компьютер.

Перед этим своеобразным "краш-тестом" корреспондент Financial Times признавалась: "Я думаю, программа точно справится с задачей быстрее меня. Но, надеюсь, я все-таки сделаю это лучше".

Так и случилось: Эмма действительно оказалась быстрее - программа сгенерировала текст на основе статистики об уровне безработицы в Британии за 12 минут. Журналистке потребовалось 35 минут. И, как она сама впоследствии признавалась, Эмма превзошла ее ожидания. Программа не только умело обращалась с фактами, но и поставила новость в контекст, предположив, как возможный "брексит" (дело было в мае 2016 года, до референдума о выходе Британии из ЕС) может изменить ситуацию.

Но кое-что Эмма сделала все же хуже журналистки. "Статья Эммы была написана немного более корявым языком. Но главное, в ней было очень много цифр, - признавался редактор FT. - А, пожалуй, главное, что мы тут пытаемся делать, так это выбирать только действительно важные цифры".

Эмма - продукт стартапа Stealth. В компании говорят, что у Эммы есть команда живых помощников, но утверждают, что все, что она пишет или делает, - продукт исключительно ее "мозгов".

И все-таки - надо ли бояться ИИ?

Многие, если не все специалисты, задействованные на сегодняшний день в разработке систем искусственного интеллекта, охотно признают, что ИИ не скоро сделает людей ненужными. Именно потому, что искусственный интеллект еще не настолько умен. Главное, чего ему на сегодняшний день не хватает, - автономной возможности думать.

"Сейчас бояться ИИ ни в каком виде не стоит. Можно подождать лет 30-40, пока действительно какие-то радикальные изменения произойдут", - считает Бакунов.

Но кое-что уже происходит: понемногу стирается грань между работой или задачей, выполненной человеком, и задачей, выполненной машиной. Как объясняют специалисты, уже сейчас порой бывает сложно понять, кто сидит внутри системы - человек или машина.

"Нет критериев, когда мы сможем понять, что внутри машины зародилось сознание", - задается вопросом Бакунов.

Человек станет скрепкой?

Известный адепт алармистской точки зрения, в рамках которой ужасы, описанные в Терминаторе, могут стать реальностью, - философ Ник Бостром - придерживается мнения, что достигший интеллектуального уровня человека ИИ способен будет уничтожить человечество.

Бостром объясняет на примере скрепок: вы ставите перед искусственным интеллектом задачу делать скрепки, как можно больше и лучше. ИИ в какой-то момент понимает, что человек представляет угрозу, потому что может выключить компьютер, что будет противоречить задаче делать как можно больше скрепок. В случае, если человек не представляет угрозу, ИИ решает, что человеческие тела состоят из атомов, которые можно использовать для производства отличных скрепок. Итог - компьютер изведет человечество на скрепки.

Такой сценарий многим кажется преувеличением. По мнению Сергея Маркова, например, "высокая эффективность выполнения нелепой цели несовместима с нелепостью этой цели - грубо говоря, ИИ, способный переделать весь мир в скрепки, будет неизбежно достаточно умен для того, чтобы отказаться от такой цели".

Искусственный интеллект как золотая рыбка

Британский специалист в области искусственного интеллекта, профессор когнитивной науки в Университете Сассекса Маргарет Боден относится к утверждениям о скором пришествии умных машин скептически.

Профессор приводит пример "золотой рыбки", когда в обмен на свободу рыбак загадывает три желания. Одно из желаний - вернуть сына с войны, второе - 50 тысяч долларов и третье - возможность наутро загадать еще одно желание.

В тот же вечер в дом рыбака постучали. Сына вернули с войны - в гробу. Рыбак получил страховку в 50 тысяч долларов.

"Замените в этой притче рыбку на ИИ, и все станет ясно - объясняет Боден. - Ах, да, на следующий день рыбак воспользовался третьим желанием и - отменил предыдущие два".

Возможен ли перенос сознания в машину?

Сергей Марков:

"Если говорить о возможности полного переноса сознания, то современными предшественниками такой технологии будущего являются проекты, подобные Blue Brain, направленные на создание действующих электронных аналогов мозга, а также проекты, направленные на создание интерфейсов мозг-машина (BCI) - аппараты для протезирования потерянного зрения, слуха, замены утраченных конечностей, даже частей мозга.

Очень интересным и перспективным направлением является оптогенетика (в принципе для сопряжения мозга и машины можно менять не только машины, но и саму нервную ткань, создавая в ней искусственные фоторецепторы).

Когда будет решен широкий спектр инженерных задач в рамках таких частных проектов, я думаю, что задача переноса сознания станет вполне разрешимой. Уже сейчас мечтатели предлагают гипотетические схемы для осуществления подобного проекта.

Например, Ян Корчмарюк, предложивший в свое время название "сеттлеретика" для направления исследований, связанных с переносом сознания, считает, что наиболее перспективной схемой является использование специализированных нанороботов, внедряемых в нейроны человеческого мозга. Впрочем, для успешного воплощения подобной схемы необходимо решить целый ряд сложных инженерных проблем".

Искусственный интеллект (ИИ, англ. Artificial intelligence, AI) - наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.

Что такое искусственный интеллект

Интеллект (от лат. intellectus - ощущение, восприятие, разумение, понимание, понятие, рассудок), или ум - качество психики, состоящее из способности приспосабливаться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой. Интеллект - это общая способность к познанию и решению трудностей, которая объединяет все познавательные способности человека: ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение.

В начале 1980-х гг. ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение искусственного интеллекта (ИИ):

Позже к ИИ стали относить ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек.

Основные свойства ИИ - это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

ИИ – комплекс родственных технологий и процессов, развивающихся качественно и стремительно, например:

• обработка текста на естественном языке
• экспертные системы
• виртуальные агенты (чат-боты и виртуальные помощники)
• системы рекомендаций.

Технологические направления ИИ. Данные Deloitte

Исследования в сфере ИИ

• Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Стандартизация в области ИИ

2018: Разработка стандартов в области квантовых коммуникаций, ИИ и умного города

Технический комитет «Кибер-физические системы» на базе РВК совместно с Региональным инжиниринговым центром «СэйфНет» 6 декабря 2018 года начали разработку комплекса стандартов для рынков Национальной технологической инициативы (НТИ) и цифровой экономики . К марту 2019 года планируется разработать документы технической стандартизации в области квантовых коммуникаций , и , сообщили в РВК. Подробнее .

Влияние искусственного интеллекта

Риск для развития человеческой цивилизации

Влияние на экономику и бизнес

• Влияние технологий искусственного интеллекта на экономику и бизнес

Влияние на рынок труда

Предвзятость искусственного интеллекта

В основе всего того, что является практикой ИИ (машинный перевод, распознавание речи, обработка текстов на естественных языках, компьютерное зрение , автоматизация вождения автомобилей и многое другое) лежит глубинное обучение. Это подмножество машинного обучения , отличающееся использованием моделей нейронных сетей , о которых можно сказать, что они имитируют работу мозга, поэтому их с натяжкой можно отнести к ИИ. Любая модель нейронной сети обучается на больших наборах данных , таким образом, она обретает некоторые «навыки», но то, как она ими пользуется - для создателей остается не ясным, что в конечном счете становится одной из важнейших проблем для многих приложений глубинного обучения. Причина в том, что такая модель работает с образами формально, без какого-либо понимания того, что она делает. Является ли такая система ИИ и можно ли доверять системам, построенным на основе машинного обучения? Значение ответа на последний вопрос выходит за пределы научных лабораторий. Поэтому заметно обострилось внимание средств массовой информации к явлению, получившему название AI bias. Его можно перевести как «необъективность ИИ» или «пристрастность ИИ». Подробнее .

Рынок технологий искусственного интеллекта

Рынок ИИ в России

Мировой рынок ИИ

Сферы применения ИИ

Сферы применения ИИ достаточно широки и охватывают как привычные слуху технологии, так и появляющиеся новые направления, далекие от массового применения, иначе говоря, это весь спектр решений, от пылесосов до космических станций. Можно разделить все их разнообразие по критерию ключевых точек развития.

ИИ - это не монолитная предметная область. Более того, некоторые технологические направления ИИ фигурируют как новые подотрасли экономики и обособленные сущности, одновременно обслуживая большинство сфер в экономике.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта

Развитие применения использования ИИ ведет к адаптации технологий в классических отраслях экономики по всей цепочке создания ценности и преобразует их, приводя к алгоритмизированию практически всего функционала, от логистики до управления компанией.

Использование ИИ в целях обороны и в военном деле

Использование в образовании

Использование ИИ в бизнесе

ИИ в электроэнергетики

• На уровне проектирования: улучшенное прогнозирование генерации и спроса на энергоресурсы, оценка надежности энергогенерирующего оборудования, автоматизация повышения генерации при скачке спроса.
• На уровне производства: оптимизация профилактического обслуживания оборудования, повышение эффективности генерации, снижение потерь, предотвращение краж энергоресурсов.
• На уровне продвижения: оптимизация ценообразования в зависимости от времени дня и динамическая тарификация.
• На уровне предоставления обслуживания: автоматический выбор наиболее выгодного поставщика, подробная статистика потребления, автоматизированное обслуживание клиентов, оптимизация энергопотребления с учетом привычек и поведения клиента.

ИИ в производственной сфере

• На уровне проектирования: повышение эффективности разработки новых продуктов, автоматизированная оценка поставщиков и анализ требований к запчастям и деталям.
• На уровне производства: совершенствование процесса исполнения задач, автоматизация сборочных линий, снижение количества ошибок, уменьшение сроков доставки сырья.
• На уровне продвижения: прогнозирование объемов предоставления услуг поддержки и обслуживания, управление ценообразованием.
• На уровне предоставления обслуживания: улучшение планирования маршрутов парка транспортных средств, спроса на ресурсы автопарка, повышение качества подготовки сервисных инженеров.

ИИ в банках

• Распознавание образов - используется в т.ч. для узнавания клиентов в отделениях и передачи им специализированных предложений.

Основные коммерческие сферы применения технологий искусственного интеллекта в банках

ИИ на транспорте

• Автоиндустрия на пороге революции: 5 вызовов эры беспилотного вождения

ИИ в логистике

ИИ в пивоварении

Использование ИИ в госуправлении

ИИ в криминалистике

• Распознавание образов - используется в т.ч. для выявления преступников в общественных пространствах.

• В мае 2018 года стало известно об использовании голландской полицией искусственного интеллекта для расследования сложных преступлений.

Как сообщает издание The Next Web, правоохранительные органы начали оцифровывать более 1500 отчетов и 30 млн страниц, связанных с нераскрытыми делами. В компьютерный формат переносят материалы, начиная с 1988 года, в которых преступление не раскрывалось не менее трех лет, и преступник были приговорен к более 12 годам лишения свободы.

Раскрыть сложное преступление за день. Полиция берет ИИ на вооружение

После оцифровки всего контента он будет подключен к системе машинного обучения , которая будет анализировать записи и решать, в каких делах используются самые достоверные доказательства. Это должно снизить время обработки дел и раскрытия прошлых и будущих преступлений с нескольких недель до одного дня.

Искусственный интеллект будет распределять дела по их «разрешимости» и указывать на возможные результаты экспертизы ДНК. Затем планируется автоматизировать анализ и в других областях судебной экспертизы и, возможно, даже охватить данные в таких областях, как общественные науки и свидетельские показания.

Кроме того, как рассказал один разработчиков системы Джерун Хаммер (Jeroen Hammer), в будущем могут быть выпущены API -функции для партнёров.

В голландской полиции есть специальное подразделение, специализирующееся на освоении новых технологий для раскрытия преступлений. Именно он и создало ИИ-систему для быстрого поиска преступников по уликам.

ИИ в судебной системе

Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупционных схем. Такое мнение высказал летом 2017 года доктор технических наук, технический консультант Artezio Владимир Крылов.

Ученый считает, что уже существующие сейчас решения в области AI можно успешно применять в разных сферах экономики и общественной жизни. Эксперт указывает, что AI успешно применяется в медицине, однако в будущем способен полностью изменить и судебную систему.

«Ежедневно просматривая новостные сообщения о разработках в области ИИ только поражаешься неисчерпаемости фантазии и плодотворности исследователей и разработчиков в этой области. Сообщения о научных исследований постоянно чередуются с публикациями о новых продуктах, врывающихся на рынок и сообщениями об удивительных результатах, полученных с помощью применения ИИ в различных областях. Если же говорить об ожидаемых событиях, сопровождаемых заметным хайпом в СМИ, в котором ИИ станет снова героем новостей, то я, наверное, не рискну делать технологических прогнозов. Могу предположить, что ближайшим событием станет появление где-то предельно компетентного суда в форме искусственного интеллекта, справедливого и неподкупного. Случится это, видимо, в 2020-2025 году. И процессы, которые пройдут в этом суде приведут к неожиданным рефлексиям и стремлению многих людей передать ИИ большинство процессов управления человеческим обществом».

Использование искусственного интеллекта в судебной системе ученый признает «логичным шагом» по развитию законодательного равенства и справедливости. Машинный разум не подвержен коррупции и эмоциям, может четко придерживаться законодательных рамок и выносить решения с учетом многих факторов, включая данные, которые характеризуют участников спора. По аналогии с медицинской сферой, роботы -судьи могут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Можно предположить, что машинный интеллект сможет быстро обрабатывать данные и учитывать значительно больше факторов, чем судья-человек.

Эксперты-психологи, впрочем, считают, что отсутствие эмоциональной составляющей при рассмотрении судебных дел негативно скажется на качестве решения. Вердикт машинного суда может оказаться слишком прямолинейным, не учитывающим важность чувств и настроения людей.

Живопись

В 2015 году команда Google тестировала нейронные сети на предмет возможности самостоятельно создавать изображения. Тогда искусственный интеллект обучали на примере большого количества различных картинок. Однако, когда машину «попросили» самостоятельно что-нибудь изобразить, то оказалось, что она интерпретирует окружающий нас мир несколько странно. Например, на задачу нарисовать гантели, разработчики получили изображение, в котором металл был соединён человеческими руками. Вероятно, произошло это из-за того, что на этапе обучения анализируемые картинки с гантелями содержали руки, и нейронная сеть неверно это интерпретировала.

26 февраля 2016 года в Сан-Франциско на специальном аукционе представители Google выручили с психоделических картин, написанных искусственным интеллектом, порядка $98 тыс. Данные средства были пожертвованы на благотворительность. Одна из наиболее удачных картин машины представлена ниже.

Картина, написанная искусственным интеллектом Google.