Почему. Почему искусственный интеллект не решит всех проблем

Сражаясь с компьютерным противником, часто воображаешь его гораздо умнее, чем он есть на самом деле. Однако стоит приметить оплошность, и иллюзия рассеивается.

Игромания https://www.сайт/ https://www.сайт/

Мы поговорим о лучших ИИ, встречавшихся в компьютерных играх.

Ложные ИИдолы

Словосочетание «искусственный интеллект» звучит весомо и даже возвышенно. Представляется нечто загадочное и непостижимое, над чем работают настоящие гуру программирования, владеющие тайными, почти мистическими знаниями. Они наделяют машину способностью думать подобно человеку!

Однако игровой ИИ — это всего лишь набор правил и алгоритмов. Иногда сложных, иногда не очень. В качестве примера возьмём игру «Ним» , в которой двое поочерёдно берут предметы из кучек. Или крестики-нолики. В обоих случаях программа сводится к простому алгоритму: компьютер поочерёдно просчитывает все возможные ходы, а затем выбирает наиболее выгодный.

Игру го компьютер осилил с гораздо большим трудом, чем шахматы. Это стало возможно только благодаря последним успехам в области нейросетей.

Привычные нам игры, по большей части, ушли недалеко. Скажем, для стратегии в реальном времени самая сложная часть — это алгоритм поиска пути. Чтобы каждый юнит мог передвигаться и обходить препятствия, компьютер непрерывно просчитывает сотни вариантов маршрута и выбирает самый короткий.

А как же противники? Они кажутся сверхмозгом в основном благодаря искусственным преимуществам в ресурсах и возможности управлять всем хозяйством одновременно, остальное суть набор правил вроде атак волнами и последовательности постройки зданий. Опытные игроки хорошо об этом знают и неизменно находят слабые места.

Nimrod — один из первых компьютеров с графическим интерфейсом. Разрешение его «дисплея» — 4 на 7 точек, то есть 28 лампочек.

Несмотря на скромные начальные возможности, искусственный интеллект вошёл в игры почти с самого появления компьютеров — намного проще научить машину взаимодействовать с людьми в рамках жёстко заданных правил, чем в реальном мире.

Ум в предметах

В качестве примера игры с интересным ИИ часто приводят The Sims , ведь чтобы изображать повседневную жизнь людей, компьютер, наверное, должен думать как человек.

Кажется, что симы всё время о чём-то думают.

Игра умножает каждый из показателей на соответствующие нужды персонажа и пересчитывает всё в очки счастья: чем дольше сим не ходил в туалет, тем больше счастья принесёт ему комната для размышлений. Учитываются и прописанные персональные предпочтения, и расстояние до объектов. Социальная жизнь строится на том же принципе: когда кому-то из симов «станет скучно», он придёт поболтать — восполнить нужду.

Чтобы лучше представить себе этот алгоритм, создатель Sims Уилл Райт предлагает вообразить «ландшафт счастья» (happyscape): поверхность, на которой высота означает получаемое на ней количество счастья. Персонаж выбирает любой из ближайших холмов и использует манящий его предмет. Когда нужда будет удовлетворена, холм разглаживается, а сим переходит к покорению следующей вершины.

Девушка или холодильник? Пожалуй, холодильник!

Голод утолён, пора общаться — пирамида Маслоу в действии.

Иногда подопечные начинают творить откровенную ерунду — всё потому, что разработчики нарочно заложили изъян. Алгоритм берёт верхнюю часть списка нужных действий и выбирает из него случайным образом: сим может сесть смотреть телевизор, проигнорировав позывы мочевого пузыря. Если б персонажи сами отлично справлялись, это не оставило бы работы для игрока — иногда ИИ приходится нарочно портить.

Нейроны и норны

Порой разработчики пытаются создать ИИ, который действительно моделировал бы работу человеческого мозга, но таких примеров единицы. Наиболее знаменитый из них — игра о питомцах, под названием Creatures .

В 1992 году британский учёный Стив Гранд решил попробовать себя в разработке коммерческого софта. Он предлагал потенциальным инвесторам идею виртуального питомца — мыши, которая жила бы на рабочем столе Windows. Она должна была постепенно обучаться новым трюкам благодаря заложенной нейросети.

Норнам в Creatures предстоит освоить большой и красивый мир.

Позже идея превратилась в полноценную игру о виртуальных персонажах — норнах. Пушистое создание вылупляется из яйца, а человек должен помочь ему познать мир: научить каждому слову, повторяя его по много раз и показывая на то, что оно означает, а также заставлять выполнять простейшие действия, поощряя хорошее поведение. Тем не менее норны часто забывают уроки и ошибаются — это и есть огромное достижение разработчиков.

В основе искусственного интеллекта каждого питомца лежит нейросеть из тысячи нейронов, поделённая на кластеры. Каждый кластер выполняет одну из задач: чувства, фокусировка внимания, память и принятие решений. Норны ассоциируют действия с поощрениями и наказаниями и делают обобщения на основе предыдущего опыта, что помогает им действовать в новых условиях.

Общая схема мозга норна.

Поведение норнов регулируется теми же гормонами, что и у живых существ, поэтому они могут жаждать общения и развлечений, равно как чувствовать боль, голод, усталость и так далее, — всё это отражается на балансе химических элементов их крови в специальной консоли.

Каждое действие приходится втолковывать по много раз.

Так должна была выглядеть четвёртая часть Creatures, но до разработки дело не дошло.

Есть и другие примеры того, как искусственный интеллект изображает питомца со сложным поведением: вспомним гигантских зверей из Black & White , щеночков из Nintendogs или норовистого Трико из The Last Guardian . Однако имитация развития и обучения по-прежнему остаётся редкостью.

Все жаловались на капризы Трико, но разве не так ведут себя настоящие питомцы?

Вне индустрии компьютерных игр существуют научные проекты настоящей симуляции живых существ. В рамках проекта OpenWorm (на картинках) учёные воссоздали физическую модель тела круглого червя с тремя сотнями работающих нервных клеток: в виртуальном окружении червь ведёт себя так же, как вёл бы в жизни. А резонансный Human Brain Project , в который европейское правительство вложило миллиард евро, пытается воссоздать в машине человеческий мозг. Правда, до этого пока очень далеко.

Запах свежих трупов

До сих пор мы обсуждали тихие и спокойные игры. Как насчёт шутеров? В них ИИ должен принимать решения не просто на ходу, а на бегу. И пусть здесь компьютерные противники не растут и не развиваются (продолжительность их жизни чаще всего измеряется секундами), но они должны составлять достойную конкуренцию человеку. Или хотя бы не казаться слишком тупыми.

В ранних шутерах вроде Wolfenstein 3D и Doom с искусственным интеллектом всё было просто: монстры поворачивались в сторону игрока, бежали к нему и стреляли, как только он входит в комнату, — вот и весь алгоритм. В Quake их поведение уже стало достаточно сложным, чтобы игру начали критиковать за плохой ИИ.

Ом-ном-ном!

Первым же шутером, заслуживающим в этом плане внимания, стал Half-Life . Там были и дружественные персонажи, и сражения, не зависевшие от участия игрока, и прочие нетривиальные вещи. Чтобы сделать мир живым и подвижным, разработчикам из Valve пришлось написать огромное количество скриптов. Например, совсем недавно обнаружилось, что у персонажей и монстров в Half-Life есть обоняние: свежий труп в течение тридцати секунд испускает запах, и если, например, неподалёку бродит буллсквид, то он непременно прибежит полакомиться. Люди же, проходя мимо, заметят, что пахнет не очень.

F.E.A.R. . Контекстная информация в ИИ врагов позволяет им не просто действовать сообща, но прикрывать друг друга, прятаться за укрытиями вроде столов и книжных шкафов, открывать двери, выбивать окна, и так далее.

Но даже самый замысловатый ИИ в шутерах умён только при хорошо продуманных уровнях. Немалая часть «мозга» противников опять же заложена в окружение: дизайнеры уровней прописывают выгодные для стрельбы места и точки укрытий. Ну и конечно, при тестировании выявляются случаи, когда противник выбирает недосягаемую цель и печально упирается в стену. Вот такой вот интеллект!

Разработчики придумывают всё более красивые методы заставить нас думать, что мы имеем дело с равным противником. В компьютерной графике подобный обман называется «дым и зеркала», и точно так же, как компьютеру не под силу реальные оптика и физика, не может он и воссоздать интеллект человека. Приходится идти на уловки.

Впереди тем не менее всё то же непаханое поле. Да, можно обойтись и простыми скриптами — играть всё равно будет весело, но крутой ИИ полностью меняет игровой процесс. Учитывая последние достижения в области нейросетей, можно ожидать не просто улучшения разума противников в играх, но и появления совершенно новых механик.

Вспомним проект DeepMind , в рамках которого исследователи из Google ставят разные эксперименты с нейросетями, в том числе учат их играть в компьютерные игры. Всего за несколько часов компьютер становится профессионалом по одной из старых игр для Atari.

Если ждать достаточно долго, можно проникнуться своим несовершенством.

Не исключено, что, идя по этому пути, можно создать свирепейших соперников для современных игр. Или наоборот — разумных компаньонов. Кто знает?

Введение

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

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

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

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

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

Какие типы ИИ есть сегодня?

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

Слабый ИИ

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

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

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

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

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

1. Символьный подход.

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

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

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

2. Машинное обучение, или несимвольный ИИ.

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

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

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

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

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

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

Сильный ИИ (самостоятельный)

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

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

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

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

Суперсильный интеллект

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

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

Нужно ли бояться ИИ?

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

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

Проблема первая

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

Проблема вторая

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

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

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

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

Проблема третья

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

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

Проблема четвертая

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

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

Проблема пятая

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

Почему искусственный интеллект – это благо?

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

Благо 1

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

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

Благо 2

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

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

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

Благо 3

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

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

Заключение

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

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

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

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

Искусственный интеллект (ИИ) - тема, которая уже давно не сходит со страниц научно-популярных журналов и постоянно затрагивается в кино и книгах. Чем больше специалисты развивают эту область науки, тем большими мифами она покрывается.

Развитие и будущее искусственного интеллекта волнует и тех, кто стоит у руля государства. Не так давно президент РФ Владимир Путин посетил офис «Яндекса» в день 20-летия компании, где ему объяснили, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект.

Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, понимают, что оставлять без внимания эту тему нельзя. Это не только важный вопрос для обсуждения, но и, наверное, один из самых значимых в контексте будущего.

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди, рассказал «Снег. TV» специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Как говорил Джон Маккарти, изобретатель термина «искусственный интеллект» в 1956 году, «как только он заработал, никто больше не называет его ИИ». ИИ уже вовсю реальность: калькуляторы, Siri, самоуправляемые автомобили и т. д., а в него все равно не верят. Почему так происходит, что люди отрицают существование ИИ?

Главным образом по причине терминологической путаницы, так как разные люди вкладывают в понятие «искусственный интеллект» совершенно разный смысл.

В науке искусственным интеллектом называют систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. В свою очередь, под «интеллектуальной задачей» понимают такую задачу, которую люди решают при помощи своего, естественного интеллекта.

Легко заметить, что такое определение искусственного интеллекта чрезвычайно широко - под него попадает даже обычный калькулятор, т. к. арифметические задачи по сути тоже интеллектуальные, человек решает их при помощи своего интеллекта.

Поэтому внутри понятия «искусственный интеллект» была проведена важная граница, отличающая прикладной или, как еще говорят, слабый искусственный интеллект, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или небольшого их множества, от гипотетического сильного ИИ, также называемого универсальным искусственным интеллектом (англ. - artificial general intelligence).

Такая система, когда она будет создана, будет способна решать неограниченно широкий круг интеллектуальных задач, подобно интеллекту человека. С этой точки зрения калькулятор, который способен считать куда быстрее человека, или программа, выигрывающая у человека в шахматы, - это прикладной ИИ, гипотетический же сверхразум будущего - сильный ИИ.

Когда читаешь про разные открытия и разработки в области ИИ, понимаешь, что всё в основном происходит в США или Азии. А как обстоят дела в России? Есть у нас какие-то наработки?

Область компьютерных наук в наши дни интернациональна, многие наши специалисты работают над созданием и совершенствованием различных моделей машинного обучения в составе как российских, так и международных команд. У нас традиционно сильная математическая и алгоритмическая школа, созданы исследовательские центры мирового уровня как в ведущих вузах, так и в некоторых частных компаниях.

Но давайте говорить начистоту - бюджеты, выделяемые в нашей стране на науку и образование, не идут ни в какое сравнение с научными бюджетами наиболее развитых стран. Доходы бюджета РФ в 2016 году составили около 200 миллиардов долларов США, в то время, как только на оборону США тратят сумму в три раза большую, чем весь российский бюджет.

Весь бюджет российской науки сопоставим с бюджетом одного лишь вуза из Лиги плюща. В безденежные 90-е страну покинули многие ведущие специалисты, была нарушена преемственность ряда научных школ. Также было практически утрачено собственное производство электроники.

В то время как мировые лидеры ИТ ведут гонку в создании специализированных процессоров для обучения нейронных сетей, нам остается лишь сфера разработки алгоритмов и программного обеспечения. Впрочем, и в этой области нами были достигнуты весьма впечатляющие успехи.

Например, команда под руководством Артема Оганова создала систему USPEX, способную предсказывать кристаллические структуры химических соединений, что привело к настоящей революции в современной химии.

Команда Владимира Махнычева и Виктора Захарова с ВМК МГУ при помощи созданной ими системы, а также суперкомпьютеров «Ломоносов» и IBM Blue Gene/P впервые смогла рассчитать 7-фигурные шахматные окончания.

Нейронные сети «Яндекса» распознают и синтезируют речь, генерируют музыку в стиле «Гражданской обороны» и композитора Скрябина. Сильная команда специалистов по ИИ и машинному обучению создана и в Сбербанке.

Словом, заметные успехи есть и у нас в стране.

Чем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, тем сильнее людей захватывает опасение - как быстро они останутся без работы. Все действительно так плохо?

И да и нет. Человечество уже несколько раз сталкивалось с возникновением технологий, революционно изменивших всю производственную сферу.

Так было с паровым двигателем в эпоху промышленной революции, практически уничтожившим многие профессии (в основном связанные с примитивным физическим трудом), так было с электронными вычислительными машинами, которые заменили человека в задачах, основанных на поточных математических расчетах.

В XV-XVIII веках, когда в Англии «овцы съели людей», социальные последствия были действительно катастрофическими. Англия потеряла, по разным оценкам, от 7 до 30% своего населения. Властная элита того времени была всерьез озабочена тем, куда девать лишних людей. Джонатан Свифт откликнулся на эти искания юмористическим памфлетом, в котором предлагал употреблять детей бедняков в пищу.

Однако в наши дни мы видим, что на смену вымершим профессиям пришли новые, и население Земли куда больше, чем в XVIII веке. В XX веке последствия автоматизации были уже не столь катастрофичны с социальной точки зрения. Однако недооценивать опасность все-таки не стоит.

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, - такой прогноз дал Моше Варди (Moshe Vardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). - Это приведет к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными».

Роботы забирают работы

На днях председатель комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Леонид Левин заявил, что для России является важной проблема вытеснения рабочей силы искусственным интеллектом.

Рано или поздно людей заменят автоматизированной системой, и на рынок выплеснется 2% работоспособного населения страны. Именно поэтому о том, как трудоустроить тех, кто потеряет работу вследствие развития цифровых технологий, нужно думать уже сейчас, сказал Левин.

По мнению председателя, уже в скором будущем мы столкнемся с ростом безработицы. Но действительно ли роботы «отберут» наши рабочие места и стоит ли беспокоиться по этому поводу, рассказал «Снег.TV» специалист по машинному обучению Сергей Марков.

Сергей, даже сейчас уже есть «мертвые профессии», которые не требуют человеческого труда, хотя, казалось бы, лет 10 назад никто и не думал, что, например, кондуктора скоро станут ненужными. А какие еще профессии вытеснят технологии?

Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле. Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? – сказал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди при Университете Райса.

Долгое время на пути автоматизации стояли технологические ограничения: машины не могли распознавать образы и речь, не могли говорить, не могли достаточно хорошо понимать смысл высказываний на естественном языке, не имели достаточно данных для того, чтобы научиться многим привычным для человека вещам.

Благодаря последним достижениям в сфере искусственного интеллекта многие из этих ограничений фактически оказались сняты. Кроме того, многие профессии сами претерпели трансформацию, что сделало их более удобными для автоматизации.

Например, современный офисный клерк ведет переписку не в бумажном, а в электронном виде, бухгалтер выполняет проводки не на бумаге, а в бухгалтерской программе, оператор станка управляет станком зачастую не при помощи рукоятей, а при помощи управляющей программы. Поэтому сейчас задача автоматизации во многих профессиях перестала быть научной и стала чисто инженерной.

Правда, пока что производственная сфера, связанная с ИИ, скорее создает рабочие места - нужны специалисты в области машинного обучения и подготовки данных, сотрудники для разметки обучающих массивов, специалисты по внедрению и т. д. Но в какой-то момент «электроовцы» определенно начнут есть людей, и о последствиях нужно позаботиться уже сейчас.

При этом важно понимать, что остановить технический прогресс нельзя, и попытка это сделать обернется куда более катастрофичными последствиями.

Мы сможем когда-нибудь полностью довериться роботам (ИИ) или все-таки в любом деле должен быть человеческий фактор?

У этого вопроса есть несколько аспектов. С одной стороны, люди в прошлом с опаской относились практически к любой технике. Первый лифт, первый автомобиль, первый поезд или самолет - всё это когда-то было непривычным и многим казалось опасным. Да во многом опасным и было - техногенные катастрофы унесли немало жизней.

И тем не менее в наши дни все эти вещи стали привычными и уже не вызывают сильного страха. В этом смысле - наши потомки будут относиться к системам ИИ более спокойно. Люди порой склонны мистифицировать вещи, которые им непонятны. Дикарь думает, что в паровозе живет злой дух, а современный обыватель думает, что наши системы ИИ обладают сознанием, хотя это далеко не так.

С другой стороны, я не думаю, что универсальные системы ИИ когда-либо станут частью нашей производственной сферы. На мой взгляд, будущее скорее за синтетическими системами - то есть за объединением человека и машины в единый организм. В этом смысле искусственным интеллектом будущего будет усовершенствованный человеческий интеллект.

Кстати говоря, человеческий интеллект тоже не совсем корректно называть естественным. Ребенок от рождения не обладает интеллектом, всему его учит общество, родители, окружающая среда. В этом смысле мы с вами все, по сути дела, «искусственные интеллекты», и наши страхи, связанные с ИИ, во многом являются страхами перед самими собой.

Последнее время многие ученые, например Стивен Хокинг, Билл Гейтс или тот же Илон Маск, начали паниковать, что ИИ обрекает человечество на гибель, а будущее они видят какой-то антиутопией. Стоит ли воспринимать такие прогнозы всерьез?

Честно говоря, я бы не спешил всерьез пугаться этих заявлений. Стивен Хокинг, безусловно, не является специалистом в области ИИ, как, в общем-то, и Илон Маск.

На другой чаше весов высказывания таких людей, как, например, Эндрю Ын - американский ученый в области информатики, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu.

Ын, говоря о проблеме безопасности ИИ, сравнивает ее с проблемой перенаселения Марса - конечно, мы когда-нибудь колонизируем Марс, и тогда, возможно, в какой-то момент там возникнет проблема перенаселения. Но стоит ли заниматься ей сегодня?

Марк Цукерберг также довольно скептически отнесся к заявлениям Маска. «Искусственный интеллект сделает в будущем нашу жизнь лучше, а предсказывать конец света очень безответственно», - заявил он.

Лично я думаю, что высказывания Маска стоит рассматривать в прагматическом ключе - Маск хочет застолбить эту тему и в идеале получить от государства средства для ее разработки.

Неужели всё так безоблачно и не о чем беспокоиться?

Реальные опасности, связанные с развитием ИИ, лежат, на мой взгляд, совсем в иной плоскости, чем об этом принято думать. Главные риски связаны не с тем, что мы создадим «Скайнет», который поработит человечество. Риски от внедрения технологий ИИ и машинного обучения куда более прозаичны.

Доверяя решение важных вопросов тем или иным математическим моделям, мы можем пострадать от ошибок, допущенных при их разработке. Искусственный интеллект, воспроизводящий действия людей-экспертов, унаследует их ошибки и предубеждения. Недоработки в системах управления производством или транспортом могут привести к катастрофам.

Вмешательство злоумышленников в работу жизненно важных систем в условиях тотальной автоматизации может повлечь опасные последствия. Чем сложнее системы, тем больше в них может быть потенциальных уязвимостей, в том числе связанных со спецификой тех или иных алгоритмов искусственного интеллекта.

Безусловно, для управления этими рисками следует создавать законодательную базу, разумные регламенты безопасности, специальные методы для выявления уязвимостей. Одни системы ИИ будут использоваться для контроля других. Возможно, код жизненно важных систем будет обязателен к публикации для независимого аудита. Словом, специалистам в этой сфере предстоит еще много работы.

Искусственный интеллект - причина, по которой нам конец?

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди?

Вконтакте

Одноклассники

Искусственный интеллект - тема, о которой каждый сформировал своё мнение.

Эксперты в этом вопросе разбились на два лагеря.
В первом считают, что искусственного интеллекта не существует, во втором - что он есть.

Кто из них прав - разбирался Rusbase.

Искусственный интеллект и негативные последствия имитации

Основная причина споров об искусственном интеллекте - понимание термина. Камнем преткновения стали само понятие интеллекта и... муравьи. Отрицающие существование ИИ люди опираются на то, что нельзя создать искусственный интеллект, потому что не изучен интеллект человеческий, а следовательно - воссоздать его подобие невозможно.

Второй аргумент, которым оперируют «неверующие», заключается в кейсе с муравьями. Основной тезис кейса - муравьи долгое время считались существами, у которых есть интеллект, но после исследований стало ясно, что они его имитировали. А имитация интеллекта не означает его наличие. Поэтому всё, что имитирует разумное поведение - интеллектом назвать нельзя.

Другая половина лагеря (утверждающая, что ИИ есть) на муравьях и природе человеческого разума не зацикливается. Вместо этого они оперируют более практическими понятиями, смысл которых заключается в том, что искусственный интеллект - свойство машин выполнять интеллектуальные функции человека. Но что считать интеллектуальными функциями?

История искусственного интеллекта и кому это пришло в голову

Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект», определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей. Само определение искусственного интеллекта Маккарти объяснил как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ.

Определение Маккарти появилось позже, чем само научное направление. Ещё в середине прошлого века учёные пытались понять, как работает человеческий мозг. Потом появились теории вычислений, теории алгоритмов и первые в мире компьютеры, вычислительные возможности которых натолкнули светил науки на мысли о том, сможет ли машина сравниться с разумом человека.

Вишенкой на торте стало решение Алана Тьюринга, который нашёл способ проверить разумность компьютера - и создал тест Тьюринга, определяющий, может ли мыслить машина.

Так что такое искусственный интеллект и для чего он создан?

Если не брать в расчёт муравьёв и природу человеческого интеллекта, ИИ в современном контексте - свойство машин, компьютерных программ и систем выполнять интеллектуальные и творческие функции человека, самостоятельно находить способы решения задач, уметь делать выводы и принимать решения.

Рационально не воспринимать искусственный интеллект как подобие человеческого разума и разделять футурологию и науку, так как ИИ и «Скайнет».

Тем более большинство современных продуктов, созданных с помощью ИИ-технологий - не новый виток развития искусственного интеллекта, а лишь использование старых инструментов для создания новых и нужных решений.

Почему апгрейд не считается за развитие искусственного интеллекта

Но такие ли новые это идеи? Взять, к примеру, Siri, облачного помощника, оснащённого вопросно-ответной системой. Подобный проект был создан ещё в 1966 году и тоже носил женское имя - Элиза. Интерактивная программа поддерживала диалог с собеседником настолько реалистично, что люди в ней признавали живого человека.

Или промышленные роботы, которые использует Amazon на складе. Задолго до этого в 1956 году роботы Unimation работали в General Motors, перемещая тяжёлые детали и помогая в сборке автомобилей. А интегральный робот Шейки, разработанный в 1966 году и ставший первым мобильным роботом, который управлялся искусственным интеллектом? Не напоминает современную и усовершенствованную Надин?

Проблемы неестественных интеллектов. Интеллекция Григория Бакунова

И куда без последнего тренда - нейросетей? Современные стартапы на нейросетях мы знаем - вспомнить хотя бы Prisma. А искусственную нейронную сеть на основе принципа самоорганизации для распознавания образов под названием «Когнитрон», созданную в далёком в 1975 году - нет.

Интеллектуальные чат-боты тоже не стали исключением. Далёкий праотец чат-ботов - CleverBot, работающий на алгоритме искусственного интеллекта, разработанном еще в 1998 году.

Поэтому искусственный интеллект не является чем-то новым и уникальным. Пугающим перспективой порабощения человечества феноменом - тем более. Сегодня ИИ - это использование старых инструментов и идей в новых продуктах, отвечающих требованиям современного мира.

Возможности искусственного интеллекта и неоправданные ожидания

Если сравнивать искусственный интеллект с человеком, то сегодня его развитие находится на уровне ребёнка, который учится держать ложку, старается встать с четверенек на две ноги и никак не может отвыкнуть от памперсов.

Мы привыкли видеть ИИ всемогущей технологией. Даже Господа Бога в фильмах не показывают столь всесильным, как вышедшую из под контроля корпорации табличку эксель. Может ли бог отключить всё электричество в городе, парализовать работу аэропорта, слить в интернет секретные переписки глав государств и спровоцировать экономический кризис? Нет, а искусственный интеллект может, но только в кино.

Завышенные ожидания - это причина, по которой мы в жизни, ведь автоматический робот-пылесос не сравнится с роботом-дворецким Тони Старка, а домашний и милый Zenbo не устроит вам «Мир Дикого Запада».

Россия и применение искусственного интеллекта - есть кто живой?

И хотя искусственный интеллект не оправдывает ожидания большинства, в России он используется в различных сферах, начиная от государственного управления и заканчивая дейтингом.

Сегодня найти и идентифицировать объекты, проанализировав данные изображений, можно с помощью и ИИ. Выявить агрессивное поведение человека, обнаружить попытку взлома банкомата и распознать по видео личность того, кто это пытался сделать - уже можно.

Биометрические технологии тоже ушли вперёд и позволяют не только по отпечаткам пальцев, но и по голосу, ДНК или сетчатке глаза. Да, прямо как в фильмах про спецагентов, которые могли попасть в секретное место лишь после сканирования глазного яблока. Но биометрические технологии применяются не только для верификации тайных агентов. В реальном мире биометрия используется для аутентификации, проверок заявок на кредит и контроля за работой персонала.

Биометрия - не единственный пример применения. Искусственный интеллект тесно связан с другими технологиями и решает задачи ритейла, финтеха, образования, промышленности, логистики, туризма, маркетинга, медицины, строительства, спорта и экологии. Наиболее успешно в России ИИ используется для решения задач предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, речевых технологий, биометрии и компьютерного зрения.

Задачи искусственного интеллекта и почему он ничего вам не должен

Никакой миссии у искусственного интеллекта нет, а задачи перед ним ставятся с целью и сокращения ресурсов, будь это время, деньги или люди.

Как пример - интеллектуальный анализ данных, где ИИ оптимизирует закупки, логистические цепочки и другие бизнес-процессы. Или компьютерное зрение, где с помощью технологий искусственного интеллекта проводится видеоаналитика и создаётся описание содержания видео. Для решения задач речевых технологий ИИ распознаёт, анализирует и синтезирует устную речь, делая ещё один маленький шаг на пути к тому, чтобы научить компьютер понимать человека.

Понимание человека компьютером считают той самой миссией, выполнение которой приблизит нас к созданию сильного интеллекта, так как для распознавания естественного языка машине потребуются не только огромные знания о мире, но и постоянное взаимодействие с ним. Поэтому «верующие» в сильный искусственный интеллект относят понимание машиной человека к самой важной задаче ИИ.

Гуманоид Надин имеет индивидуальность и предназначен на роль социального компаньона.

В философии искусственного интеллекта даже существует гипотеза, согласно которой есть слабый и сильный искусственные интеллекты. В ней сильным интеллектом будет считаться компьютер, способный мыслить и осознавать себя. Теория слабого интеллекта такую возможность отвергает.

К сильному интеллекту и правда много требований, некоторые из которых уже выполнены. Например, обучение и принятие решений. Но сможет ли когда-нибудь макбук соответствовать таким требованиям, как сопереживание и мудрость - большой вопрос.

Возможно ли, что в будущем появятся роботы, которые смогут не только имитировать человеческое поведение, но и сочувственно кивать, слушая очередное недовольство несправедливостью человеческого бытия?

Для чего ещё нужен робот с искусственным интеллектом?

В России робототехнике с использованием искусственного интеллекта уделяется мало внимания, но надежда на то, что это временное явление есть. CEO Mail Group Дмитрий Гришин даже фонд Grishin Robotics, правда, о громких находках фонда пока не было слышно.

Из последних хороших российских примеров - робот «Емеля» от i-Free, способный понимать естественный язык и общаться с детьми. На первом этапе робот запоминает имя и возраст ребенка, подстраиваясь под его возрастную группу. Также он может понимать вопросы и отвечать на них – например, говорить о прогнозе погоды или рассказать факты из «Википедии».

В других странах роботы пользуются большей популярностью. Например, в китайской провинции Хэнань на вокзале для скоростных поездов служит настоящий , который может сканировать и распознавать лица пассажиров.

• Перевод

Истерия вокруг будущего искусственного интеллекта (ИИ) захватила мир. Нет недостатка в сенсационных новостях о том, как ИИ сможет лечить болезни , ускорять инновации и улучшать творческий потенциал человека. Если читать заголовки СМИ, вы можете решить, что уже живёте в будущем, в котором ИИ проник во все аспекты общества.

И хотя нельзя отрицать, что ИИ открыл нам богатый набор многообещающих возможностей , он также привёл к появлению мышления, которое можно охарактеризовать, как веру во всемогущество ИИ. По этой философии, при наличии достаточного количества данных, алгоритмы машинного обучения смогут решить все проблемы человечества .

Но у этой идеи есть большая проблема. Она не поддерживает прогресс ИИ, а наоборот, ставит под удар ценность машинного интеллекта, пренебрегая важными принципами безопасности и настраивая людей на нереалистичные ожидания по поводу возможностей ИИ.

Вера во всемогущество ИИ

Мы уже видим, как правительства обеспечивают поддержку национальным программам развития ИИ и соревнуются в технологической и риторической гонке вооружений , чтобы получить преимущество в бурно растущем секторе машинного обучения (МО). К примеру, британское правительство пообещало вложить £300 млн в исследования ИИ, чтобы стать лидером этой области. Очарованный преобразовательным потенциалом ИИ, французский президент Эмманюэль Макрон решил превратить Францию в международный центр ИИ . Китайское правительство увеличивает свои возможности в области ИИ с помощью государственного плана по созданию китайской ИИ-индустрии объёмом в $150 млрд к 2030 году. Вера во всемогущество ИИ набирает обороты и не собирается сдаваться.

Нейросети – легче сказать, чем сделать

Одна из наиболее многообещающих разновидностей технологии ИИ – нейросети . Эта форма машинного обучения основывается на примерном подражании нейронной структуры человеческого мозга, но в гораздо меньшем масштабе. Многие продукты на основе ИИ используют нейросети, чтобы извлекать закономерности и правила из больших объёмов данных. Но многие политики не понимают, что просто добавив к проблеме нейросеть, мы не обязательно тут же получим её решение. Так, добавив нейросеть к демократии, мы не сделаем её мгновенно менее дискриминированной, более честной или персонализованной.

Бросая вызов бюрократии данных

По этим причинам связанный с ИИ сенсационализм получает множество критики. Стюарт Рассел, профессор информатики в Беркли, давно уже проповедует более реалистичный подход, концентрирующийся на простейших, повседневных применениях ИИ, вместо гипотетического захвата мира сверхразумными роботами. Сходным образом профессор робототехники из MIT, Родни Брукс, пишет , что «почти всем инновациям в робототехнике и ИИ требуется гораздо, гораздо больше времени для реального внедрения, чем это представляют себе как специалисты в этой области, так и все остальные».

Одна из множества проблем внедрения систем МО состоит в том, что ИИ чрезвычайно подвержен атакам . Это значит, что злонамеренный ИИ может атаковать другой ИИ, чтобы заставить его выдавать неправильные предсказания или действовать определённым образом. Многие исследователи предупреждали о том, что нельзя так сразу выкатывать ИИ, не подготовив соответствующих стандартов по безопасности и защитных механизмов . Но до сих пор тема безопасности ИИ не получает должного внимания.

Машинное обучение – это не волшебство

Самое важное, нам нужно понимать ограничения ИИ и те моменты, в которые люди всё ещё должны брать управление в свои руки. Вместо того, чтобы рисовать нереалистичную картину возможностей ИИ, необходимо сделать шаг назад и отделить реальные технологические возможности ИИ от волшебства.

В медицине тоже признают, что ИИ нельзя считать решением всех проблем. Программа "IBM Watson for Oncology " была ИИ, который должен был помочь докторам бороться с раком. И хотя она была разработана так, чтобы выдавать наилучшие рекомендации, экспертам оказывается . В результате программу закрыли в большинстве госпиталей, где проходили её пробные запуски.

Схожие проблемы возникают в законодательной области, когда алгоритмы использовались в судах США для вынесения приговоров. Алгоритмы подсчитывали значения рисков и давали судьям рекомендации по приговорам. Но обнаружилось, что система усиливает структурную расовую дискриминацию, после чего от неё отказались.

Эти примеры показывают, что решений на основе ИИ для всего не существует. Использование ИИ ради самого ИИ не всегда оказывается продуктивным или полезным. Не каждую проблему лучше всего решать с применением к ней машинного интеллекта. Это важнейший урок для всех, кто намеревается увеличить вложения в государственные программы по развитию ИИ: у всех решений есть своя цена, и не всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать.

Теги: Добавить метки