Искусственный интеллект, разработка и области применения. Искусственный интеллект: как и где изучать — отвечают эксперты Искусный интеллект
Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.
Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.
😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.
Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей
Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.
Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.
Как создать систему искусственного интеллекта
В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).
Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач
Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память
Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.
После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.
Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.
В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.
В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.
В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.
Почему искусственный интеллект побеждает человека
Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.
- Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
- Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
- ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
- А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
- Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
- И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.
Крутые варианты применения искусственного интеллекта
Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.
Ответ на любой вопрос
Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.
Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.
В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.
Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд
Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.
Распознавание лиц
В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.
Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.
Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.
Экономия энергии
И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.
После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.
ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.
Создание картин
Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.
А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:
Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.
Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:
Написание музыки
В августе искусственный интеллект Amper сочинил , спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я - искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.
Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.
ИИ может написать музыку за несколько секунд
Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.
Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть . Получилось в духе Летова:
Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:
Создание текстов
Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.
Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.
К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).
Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:
Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?
Кроме того, София заявила:
Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.
А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…
Замена лиц в видео
Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.
Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.
PornHub уже запретил размещать такие видео
Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.
Биржевая торговля
Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.
Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно
В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.
Заменит ли ИИ нас с вами
Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.
(4.75 из 5, оценили: 8 ) 
«Хочу заниматься ИИ. Что стоит изучить? Какие языки использовать? В каких организациях учиться и работать?»
Мы обратились за разъяснением к нашим экспертам, а полученные ответы представляем вашему вниманию.
Это зависит от Вашей базовой подготовки. Прежде всего, необходима математическая культура (знание статистики, теории вероятностей, дискретной математики, линейной алгебры, анализа и др.) и готовность многому быстро учиться. При реализации методов ИИ потребуется программирование (алгоритмы, структуры данных, ООП и др.).
Разные проекты требуют владения разными языками программирования. Я бы рекомендовал знать как минимум Python, Java и любой функциональный язык. Нелишним будет опыт работы с различными базами данных и распределёнными системами. Чтобы быстро изучать лучшие подходы, применяемые в индустрии, требуется знание английского языка.
Учиться рекомендую в хороших российских вузах! Например, в МФТИ, МГУ, ВШЭ есть соответствующие кафедры. Большое разнообразие тематических курсов доступно на Coursera, edX, Udacity, Udemy и других MOOC площадках. Некоторые ведущие организации имеют собственные программы подготовки в области ИИ (например, Школа анализа данных у Яндекса).
Прикладные задачи, решаемые методами ИИ, можно найти в самых разнообразных местах. Банки, финансовый сектор, консалтинг, ритейл, e-commerce, поисковые системы, почтовые сервисы, игровая индустрия, индустрия систем безопасности и, конечно, Avito – все нуждаются в специалистах различной квалификации.
Повысить Понизить
У нас есть проект по финтеху, связанный с машинным обучением и компьютерным зрением, в котором первый его разработчик писал все на C++, далее пришел разработчик, который все переписал на Python. Так что язык тут не самое главное, так как язык - это прежде всего инструмент, и от вас зависит, как его использовать. Просто на каких-то языках задачи решать быстрее, а на других более медленно.
Где учиться, сказать сложно – все наши ребята учились сами, благо есть интернет и Google.
Повысить Понизить
Могу посоветовать с самого начала готовить себя к тому, что учиться придётся много. Вне зависимости от того, что подразумевается под «заниматься ИИ» – работа с большими данными либо нейросети; развитие технологии или поддержка и обучение некой определённой уже разработанной системы.
Давайте ради конкретики возьмём трендовую профессию Data Scientist. Что делает этот человек? В общем и целом – собирает, анализирует и готовит к употреблению большие данные. Именно те, на которых растёт и тренируется ИИ. А что должен знать и уметь Data Scientist? Статический анализ и математическое моделирование – по умолчанию, причём на уровне свободного владения. Языки – скажем, R, SAS, Python. Также хорошо бы иметь какой-никакой опыт разработки. Ну и, вообще говоря, хороший дата-сайнтист должен уверенно себя чувствовать в БД, алгоритмике, визуализации данных.
Не сказать, чтобы такой набор знаний можно было получить в каждом втором техническом вузе страны. Крупные компании, у которых в приоритете разработка ИИ, это понимают и разрабатывают под себя соответствующие учебные программы – существует, например, Школа анализа данных от Яндекса. Но вы должны отдавать себе отчёт, что это не тот масштаб, где ты приходишь на курсы «с улицы», а выходишь с них готовым джуниором. Пласт большой, и идти учиться по дисциплине имеет смысл тогда, когда уже охвачена база (математика, статистика) хотя бы в рамках вузовской программы.
Да, времени уйдёт порядочно. Но игра стоит свеч, потому что хороший Data Scientist – это очень перспективно. И очень дорого. Есть ещё и другой момент. Искусственный интеллект – это, с одной стороны, уже не просто объект ажиотажа, а вполне себе вышедшая на виток продуктивности технология. С другой стороны, ИИ всё ещё только развивается. Для этого развития требуется много ресурсов, много навыков и много денег. Пока это уровень высшей лиги. Я сейчас скажу очевидную вещь, но, если вы хотите оказаться на острие атаки и своими руками двигать прогресс, цельтесь в компании уровня Facebook или Amazon.
В то же время в ряде областей технологию уже применяют: в банковской сфере, в телекоме, на промышленных предприятиях-гигантах, в ритейле. И там уже нужны люди, способные её поддерживать. Gartner прогнозирует, что к 2020 году 20% всех предприятий в развитых странах будут нанимать специальных сотрудников для тренировки нейронных сетей, используемых в этих компаниях. Так что пока ещё есть немного времени, чтобы подучиться самому.
Повысить Понизить
ИИ сейчас активно развивается, и предсказывать на десять лет вперед сложно. На ближайшие два-три года будут доминировать подходы на базе нейросетей и вычислений на основе GPU. Лидером в этой области является Python с интерактивной средой Jupyter и библиотеками numpy, scipy, tensorflow.
Есть много онлайн-курсов, которые дают базовое представление об этих технологиях и общих принципах ИИ, например курс Andrew Ng. И в плане обучения этой теме сейчас в России эффективнее всего самостоятельное обучение или в локальной группе по интересам (например, в Москве я знаю о существовании как минимум пары групп, где люди делятся опытом и знаниями).
Повысить Понизить
Повысить Понизить
На сегодняшний день самая быстро прогрессирующая часть искусственного интеллекта - это, пожалуй, нейронные сети.
Изучение нейросетей и ИИ стоит начать с освоения двух разделов математики - линейной алгебры и теории вероятности. Это обязательный минимум, незыблемые столпы искусственного интеллекта. Абитуриентам, желающим постичь основы ИИ, при выборе вуза, на мой взгляд, стоит обратить внимание на факультеты с сильной математической школой.
Следующий шаг - изучение проблематики вопроса. Существует огромное количество литературы, как учебной, так и специальной. Большинство публикаций по теме искусственного интеллекта и нейросетей написаны на английском языке, однако русскоязычные материалы тоже публикуются. Полезную литературу можно найти, например, в общедоступной цифровой библиотеке arxiv.org .
Если говорить о направлениях деятельности, то здесь можно выделить обучение прикладных нейронных сетей и разработку совершенно новых вариантов нейросетей. Яркий пример: существует такая очень востребованная сейчас специальность - «дата-сайентист» (Data Scientist). Это разработчики, которые, как правило, занимаются изучением и подготовкой неких наборов данных для обучения нейросетей в конкретных, прикладных областях. Резюмируя, подчеркну, что каждая специализация требует отдельного пути подготовки.
Повысить Понизить
Прежде чем приступать к узкопрофильным курсам, нужно изучить линейную алгебру и статистику. Погружение в ИИ я бы посоветовал начать с учебника «Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных», это неплохое пособие для начинающих. На Coursera стоит послушать вводные лекции К. Воронцова (подчеркну, что они требуют хорошего знания линейной алгебры) и курс «Machine Learning» Стэнфордского университета, который читает Andrew Ng, профессор и глава Baidu AI Group/Google Brain.
Основная масса пишется на Python, потом идут R, Lua.
Если говорить об учебных заведениях, лучше поступить на курсы при кафедрах прикладной математики и информатики, подходящие образовательные программы есть. Для проверки своих способностей можно принять участие в соревнованиях Kaggle, где предлагают свои кейсы крупные мировые бренды.
Повысить Понизить
В любом деле, прежде чем приступать к проектам, хорошо бы получить теоретический базис. Есть много мест, где можно получить формальную степень магистра по этому направлению, либо повысить свою квалификацию. Так, например, Сколтех предлагает магистерские программы по направлениям «Computational Science and Engineering» и «Data Science», куда входит курсы «Machine Learning» и «Natural Language Processing». Можно также упомянуть Институт Интеллектуальных Кибернетических систем НИЯУ МИФИ, Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ и Кафедру «Интеллектуальные системы» МФТИ.
Если же формальное образование уже имеется, есть ряд курсов на различных платформах MOOC. Так, например, EDx.org предлагает курсы по искусственному интеллекту от Microsoft и Колумбийского университета, последний из которых предлагает микро-магистерскую программу за умеренные деньги. Хотелось бы особо отметить, что обычно сами знания вы можете получить и бесплатно, оплата идет только за сертификат, если он нужен для вашего резюме.
Если же вы хотите «глубоко погрузиться» в тему, ряд компаний в Москве предлагает недельные интенсивы с практическими занятиями, и даже предлагают оборудование для экспериментов (например, newprolab.com), правда, цена таких курсов от нескольких десятков тысяч рублей.
Из компаний, которые занимаются разработкой Искусственного Интеллекта, вы наверняка знаете Яндекс и Сбербанк, но есть и многие другие разных размеров. Например, на этой неделе Минобороны открыло в Анапе Военный инновационный технополис ЭРА, одной из тем которого является разработка ИИ для военных нужд.
Повысить Понизить
Прежде чем изучать искусственный интеллект, надо решить принципиальный вопрос: красную таблетку взять или синюю.
Красная таблетка - стать разработчиком и окунуться в жестокий мир статистических методов, алгоритмов и постоянного постижения непознанного. С другой стороны, не обязательно сразу кидаться в «кроличью нору»: можно стать управленцем и создавать ИИ, например, как менеджер проекта. Это два принципиально разных пути.
Первый отлично подходит, если вы уже решили, что будете писать алгоритмы искусственного интеллекта. Тогда вам надо начать с самого популярного направления на сегодняшний день – машинного обучения. Для этого нужно знать классические статистические методы классификации, кластеризации и регрессии. Полезно будет также познакомиться с основными мерами оценки качества решения, их свойствами… и всем, что попадется вам по пути.
Только после того, как база освоена, стоит проштудировать более специальные методы: деревья принятия решений и ансамбли из них. На этом этапе нужно глубоко погрузиться в основные способы построения и обучения моделей - они скрываются за едва приличными словами беггинг, бустинг, стекинг или блендинг.
Тут же стоит познать методы контроля переобучения моделей (еще один «инг» - overfitting).
И, наконец, совсем уж джедайский уровень - получение узкоспециальных знаний. Например, для глубокого обучения потребуется овладеть основными архитектурами и алгоритмами градиентного спуска. Если интересны задачи обработки естественного языка, то рекомендую изучить рекуррентные нейронные сети. А будущим создателям алгоритмов для обработки картинок и видео стоит хорошенько углубиться в свёрточные нейронные сети.
Две последние упомянутые структуры - кирпичики популярных сегодня архитектур: состязательных сетей (GAN), реляционных сетей, комбинированных сетей. Поэтому изучить их будет нелишним, даже если вы не планируете учить компьютер видеть или слышать.
Совсем другой подход к изучению ИИ - он же «синяя таблетка» - начинается с поиска себя. Искусственный интеллект рождает кучу задач и целых профессий: от руководителей ИИ-проектов до дата-инженеров, способных готовить данные, чистить их и строить масштабируемые, нагруженные и отказоустойчивые системы.
Так что при «менеджерском» подходе сначала стоит оценить свои способности и бэкграунд, а уже потом выбирать, где и чему учиться. Например, даже без математического склада ума можно заниматься дизайном ИИ-интерфейсов и визуализациями для умных алгоритмов. Но приготовьтесь: уже через 5 лет искусственный интеллект начнет вас троллить и называть «гуманитарием».
Основные методы ML реализованы в виде готовых библиотек, доступных к подключению на разных языках. Наиболее популярными языками в ML сегодня являются: C++, Python и R.
Есть множество курсов как на русском, так и английском языках, таких как Школа анализа данных Яндекса, курсы SkillFactory и OTUS. Но прежде чем инвестировать время и деньги в специализированное обучение, думаю, стоит «проникнуться темой»: посмотреть открытые лекции на YouTube с конференций DataFest за прошлые годы, пройти бесплатные курсы от Coursera и «Хабрахабра».
Искусственный интеллект - это способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно связанные с разумными существами. Термин часто применяется к проекту развития систем, наделенных интеллектуальными процессами, характерными для человека, такими как способность рассуждать, обобщать или учиться на прошлом опыте. Кроме того, определение понятия ИИ (искусственный интеллект) сводится к описанию комплекса родственных технологий и процессов, таких как, например, машинное обучение, виртуальные агенты и экспертные системы. Говоря простыми словами, ИИ - это грубое отображение нейронов в мозге. Сигналы передаются от нейрона к нейрону и, наконец, выводятся - получается числовой, категориальный или генеративный результат. Это можно проиллюстрировать на таком примере. если система делает снимок кошки и обучена распознавать, кошка это или нет, первый слой может идентифицировать общие градиенты, которые определяют общую форму кошки. Следующий слой может идентифицировать более крупные объекты, такие как уши и рот. Третий слой определяет более мелкие объекты (например, усы). Наконец, основываясь на этой информации, программа выведет «да» или «нет», чтобы сказать, является ли это кошкой или нет. Программисту не нужно «говорить» нейронам, что это те функции, которые они должны искать. ИИ изучил их сам по себе, тренируясь на многих изображениях (как с кошками, так и без кошек).
Что такое искусственный интеллект?
Описание искусственного нейрона
Искусственный нейрон - это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны - элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или передаточная функция.
Когда началось исследование ИИ?
В 1935 году британский исследователь А.М. Тьюринг описал абстрактную вычислительную машину, которая состоит из безграничной памяти и сканера, перемещающегося вперед и назад по памяти, символ за символом. Сканер считывает то, что он находит, записывая дальнейшие символы. Действия сканера диктуются программой инструкций, которая также хранится в памяти в виде символов. Самая ранняя успешная программа ИИ была написана в 1951 году Кристофером Стрейчи. В 1952 году эта программа могла играть с человеком в шашки, удивляя всех своими способностями предсказывать ходы. В 1953 году Тьюринг опубликовал классическую раннюю статью о шахматном программировании.
Отличие искусственного интеллекта от естественного
Интеллект можно определить как общую умственную способность к рассуждению, решению проблем и обучению. В силу своей общей природы интеллект интегрирует когнитивные функции, такие как восприятие, внимание, память, язык или планирование. естественный интеллект отличает осознанное отношение к миру. Мышление человека всегда эмоционально окрашено, и его нельзя отделить от телесности. Кроме того, человек - существо социальное, поэтому на мышление всегда влияет социум. ИИ не имеет отношения к эмоциональной сфере и социально не ориентирован.
Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?
Сравнить мышление человека с искусственным интеллектом можно исходя из нескольких общих параметров организации мозга и машины. Деятельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа: кодирование, хранение, анализ данных и выдачу результата. Кроме того, мозг человека и ИИ могут самообучаться в зависимости от данных, полученных из окружающей среды. Также человеческий мозг и машинный интеллект решают проблемы (или задачи), используя определенные алгоритмы.
У компьютерных программ есть IQ?
Нет. Показатель IQ связан с развитием интеллекта человека в зависимости от возраста. ИИ в чем-то превышает некоторые человеческие способности, например может удерживать в памяти огромное количество цифр, но это не имеет отношения к IQ.
Что такое тест Тьюринга?
Алан Тьюринг разработал эмпирический тест, который показывает, способна ли программа уловить все нюансы поведения человека до такой степени, что человек не сможет определить, с кем именно он общается - с ИИ или с живым собеседником. Тьюринг предложил, чтобы сторонний наблюдатель оценивал разговор между человеком и машиной, которая отвечает на вопросы. Судья не видит, кто именно отвечает, но знает, что один из собеседников - ИИ. Разговор ограничен только текстовым каналом (компьютерная клавиатура и экран), поэтому результат не зависит от способности машины отображать слова как человеческую речь. В случае, если программе удается обмануть человека, считается, что она эффективно справилась с тестом.Символьный подход
Символьный подход к ИИ - совокупность всех методов исследования искусственного интеллекта, основанных на высокоуровневых символических (читаемых человеком) представлениях о задачах, логике и поиске. Символьный подход широко применялся в исследованиях ИИ в 1950–80-х годах. Одной из популярных форм символьного подхода являются экспертные системы, использующие сочетание определенных правил производства. Производственные правила связывают символы в логические связи, которые подобны алгоритму If-Then. Экспертная система обрабатывает правила, чтобы сделать выводы и определить, какая дополнительная информация ей нужна, то есть какие вопросы задавать, используя удобочитаемые символы.
Логический подход
Термин «логический подход» предполагает апеллирование к логике, размышлениям, решению задач с помощью логических шагов. Логики еще в XIX веке разработали точные обозначения для всех видов объектов в мире и отношений между ними. К 1965 году существовали программы, которые могли решить любую логическую задачу (пик популярности данного подхода пришелся на конец 1950–70-х годов). Сторонники логического подхода в рамках логического искусственного интеллекта надеялись выстроить на таких программах (в частности, записанных на языке Prolog) интеллектуальные системы. Однако у такого подхода два ограничения. Во-первых, нелегко взять неформальное знание и изложить его в формальных терминах, которые требуются для обработки ИИ. Во-вторых, есть большая разница между решением проблемы в теории и ее решением на практике. Даже проблемы с несколькими сотнями фактов могут исчерпать вычислительные ресурсы любого компьютера, если у него нет каких-либо указаний относительно того, какие рассуждения надо использовать в первую очередь.
Агентно-ориентированный подход
Агент - это то, что действует (от лат. agere, «делать»). Конечно, все компьютерные программы что-то делают, но ожидается, что компьютерные агенты будут делать больше: работать автономно, воспринимать сигналы окружающей среды (с помощью специальных датчиков), адаптироваться к изменениям, создавать цели и выполнять их. Рациональный агент - это тот, кто действует так, чтобы достичь наилучшего ожидаемого результата.
Гибридный подход
Предполагается, что этот подход, который стал популярным в конце 80-х, работает наиболее эффективно, так как представляет собой сочетание символьных и нейронных моделей. Гибридный подход увеличивает когнитивные и вычислительные возможности машины.
Рынок технологий искусственного интеллекта
Ожидается, что рынок к 2025 году вырастет до 190,61 млрд долларов, при ежегодном темпе прироста - 36,62%. На рост рынка влияют такие факторы, как внедрение облачных приложений и сервисов, появление больших массивов данных и активный спрос на интеллектуальных виртуальных помощников. Однако экспертов, разрабатывающих и внедряющих технологии ИИ, пока немного, и это сдерживает рост рынка. Системам, созданным на основе ИИ, необходима интеграция и техническая поддержка при обслуживании.
Процессоры для ИИ
Современные задачи ИИ требуют мощных процессоров, которые могут обрабатывать огромные массивы данных. Процессоры должны иметь доступ к большим объемам памяти, также устройству необходимы высокоскоростные каналы передачи данных.В России
В конце 2018 года в России запустили серию серверов «Эльбрус-804», показывающих высокую производительность. Каждый из компьютеров оснащен четырьмя восьмиядерными процессорами. С помощью данных устройств можно выстроить вычислительные кластеры, они позволяют работать с приложениями и базами данных.
Мировой рынок
Драйверами и лидерами рынка являются две корпорации - Intel и AMD, производители самых мощных процессоров. Intel традиционно концентрируется на выпуске машин с более высокой тактовой частотой, AMD ориентирована на постоянное увеличение числа ядер и обеспечение многопоточной производительности.
Национальная концепция развития
Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.
Исследования в сфере ИИ
Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет - с 2007-го по 2017-й - было выделено около 23 млрд рублей. Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ.
Стандартизация в области ИИ
Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 - начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.
Влияние искусственного интеллекта
Внедрение ИИ неразрывно связано с научно-техническим прогрессом, и сферы применения расширяются с каждым годом. Мы сталкиваемся с этим каждый день в жизни, когда крупная розничная сеть в интернете рекомендует нам какой-то товар или, только открыв компьютер, мы видим рекламу фильма, который как раз хотели посмотреть. Эти рекомендации основаны на алгоритмах, анализирующих то, что купил или смотрел потребитель. За этими алгоритмами стоит искусственный интеллект.
Риск для развития человеческой цивилизации - есть ли он?
Илон Маск считает, что развитие ИИ может угрожать человечеству и результаты могут оказаться страшнее, чем применение ядерного оружия. Стивен Хокинг, британский ученый, опасается, что люди могут создать искусственный интеллект, обладающий сверхразумом, который может нанести вред человеку.На экономику и бизнес
Проникновение технологии ИИ во все сферы экономики увеличит к 2030 году объем глобального рынка услуг и товаров на 15,7 трлн долларов. США и Китай пока лидеры с точки зрения всевозможных проектов в сфере ИИ. Развитые страны - Германия, Япония, Канада, Сингапур - также стремятся реализовать все возможности. Многие страны, экономика которых растет умеренными темпами, такие как Италия, Индия, Малайзия, развивают сильные стороны в конкретных областях применения ИИ.
На рынок труда
Глобальное влияние ИИ на рынок труда будет идти по двум сценариям. Во-первых, распространение некоторых технологий будет приводить к увольнению большого количества людей, так как выполнение многих задач возьмут на себя компьютеры. Во-вторых, в связи с развитием технического прогресса специалисты в сфере ИИ будут очень востребованы во многих отраслях.
Предвзятость ИИ
Предвзятость системы ИИ, вероятно, станет все более распространенной проблемой, поскольку искусственный интеллект выходит из лабораторий в реальный мир. Исследователи опасаются, что без надлежащей подготовки по оценке данных и выявлению потенциала предвзятости в данных уязвимые группы общества могут пострадать или их права будут ущемлены. До сих пор у исследователей нет данных, не будут ли угрожать человечеству системы, построенные на основе машинного обучения.
Сферы применения
Искусственный интеллект и его области применения претерпевают трансформацию. Определение Weak AI («слабый ИИ») используется, когда речь идет о реализации узких задач в медицинской диагностике, электронных торговых платформах, управлении роботами. Тогда как Strong AI («сильный ИИ») исследователи определяют как интеллект, перед которым ставятся глобальные задачи, как если бы их ставили перед человеком.
Использование в целях обороны и в военном деле
К 2025 году показатель продаж соответствующих сервисов, программного обеспечения и оборудования в глобальном масштабе поднимется до 18,82 млрд долларов, а ежегодный рост рынка составит 14,75%. ИИ применяется для агрегации данных, в биоинформатике, при обучении войск, в оборонном секторе.В образовании
Многие школы включают в образовательный курс информатики ознакомительные уроки по ИИ, а университеты широко применяют технологии больших данных. Некоторые программы контролируют поведение учащихся, оценивают тесты и эссе, распознают ошибки в произношении слов и предлагают варианты исправления.
Также существуют онлайн-курсы по искусственному интеллекту. Например, у образовательного портала .
В бизнесе и торговле
В ближайшие пять лет у ведущих ретейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок. ИИ позволяет зарабатывать огромные суммы в интернете. Один из примеров - Amazon, который постоянно анализирует потребительское поведение и совершенствует алгоритмы.
Где можно учиться по теме #искусственный интеллект
В электроэнергетике
ИИ помогает прогнозировать генерацию и спрос на энергоресурсы, снижать потери, предотвращает кражи ресурсов. В электроэнергетике использование ИИ при анализе статистических данных помогает выбрать наиболее выгодного поставщика или автоматизировать обслуживание клиентов.
В производственной сфере
Согласно опросу McKinsey, проведенному среди 1300 руководителей, 20% предприятий уже применяют ИИ. Недавно компания «Моссельпром» внедрила ИИ у себя на производстве в цеху упаковки. Используется способность ИИ к распознаванию изображения. Камера фиксирует все действия работника, сканируя штрих-код, нанесенный на одежду, и отправляет данные в компьютер. Количество совершенных операций напрямую влияет на оплату труда сотрудника.
В пивоварении
Carlsberg использует машинное обучение для отбора дрожжей и расширения ассортимента. Технология реализуется на базе цифровой облачной платформы.В банковской сфере
Потребность в надежной обработке данных, развитие мобильных технологий, доступность информации и распространение программного обеспечения с открытым исходным кодом делают ИИ востребованной технологией в банковском секторе. Все больше банков привлекают заемные средства с помощью компаний-разработчиков мобильных приложений. Новые технологии улучшают обслуживание клиентов, и, как предсказывают аналитики, уже через пять лет ИИ в банках будет принимать большинство решений самостоятельно.
На транспорте
Развитие технологий ИИ - драйвер транспортной отрасли. Мониторинг состояния дорог, обнаружение пешеходов или объектов в неположенных местах, автономное вождение, облачные сервисы в автомобилестроении - лишь немногие примеры применения ИИ на транспорте.
В логистике
Возможности ИИ позволяют компаниям более эффективно прогнозировать спрос и выстраивать цепи поставок с минимальными затратами. ИИ помогает сократить количество используемых транспортных средств, необходимых для перевозки, оптимизировать время доставки, снизить эксплуатационные расходы транспорта и складских помещений.
На рынке предметов и услуг роскоши
Люксовые бренды также обратились к цифровым технологиям, чтобы анализировать потребности клиентов. Одна из задач, которая ставится перед разработчиками в этом сегменте, - управление эмоциями клиентов и влияние на них. Dior уже адаптирует ИИ для управления взаимодействием клиента и бренда с помощью чат-ботов. Люксовые бренды будут конкурировать в будущем, и решающим будет уровень персонализации, которого они смогут достичь с помощью ИИ.
В госуправлении
Государственные аппараты многих стран пока не готовы к вызовам, которые спрятаны в технологиях ИИ. Согласно прогнозам экспертов, многие из существующих правительственных структур и процессов, которые развивались в течение последних нескольких столетий, вероятно, станут неактуальными в ближайшем будущем.
В криминалистике
Разные подходы ИИ применяются для выявления преступников в общественных местах. В некоторых странах, например в Голландии, полиция использует ИИ для расследования сложных преступлений. Цифровая криминалистика - развивающаяся наука, которая требует интеллектуального анализа огромных объемов очень сложных наборов данных.В судебной системе
Разработки в области искусственного интеллекта помогут кардинально изменить судебную систему, сделать ее более справедливой и свободной от коррупции. Одними из первых ИИ в судебной системе стал применять Китай. Можно предположить, что роботы-судьи со временем смогут оперировать большими данными из хранилищ государственных служб. Машинный интеллект анализирует огромное количество данных, и он не испытывает эмоции, как судья-человек. ИИ может оказать огромное влияние на обработку информации и сбор статистики, а также прогнозировать возможные правонарушения исходя из анализа данных.
В спорте
Применение ИИ в спорте стало обычным явлением в последние годы. Спортивные команды (бейсбол, футбол и т.д.) анализируют индивидуальные данные о производительности игроков, учитывая разные факторы при подборе. ИИ может предсказать будущий потенциал игроков, анализируя технику игры, физическое состояние и другие данные, а также оценить их рыночную стоимость.
В медицине здравоохранении
Эта сфера применения стремительно развивается. ИИ используется в диагностике заболеваний, клинических исследованиях, при разработке лекарств и при создании медицинских страховок. Кроме того, сейчас наблюдается бум инвестирования в многочисленные медицинские приложения и устройства.
Анализ поведения граждан
Наблюдение за поведением граждан широко применяется в сфере безопасности, в том числе отслеживается поведение на сайтах (в социальных сетях) и в мессенджерах. Например, в 2018 году китайским ученым удалось выявить 20 тысяч потенциальных самоубийц и оказать им психологическую помощь. В марте 2018 года Владимир Путин поручил активизировать действия государственных органов по борьбе с негативным воздействием деструктивных движений в социальных сетях.В развитии культуры
Алгоритмы ИИ начинают генерировать художественные произведения, которые сложно отличить от созданных человеком. ИИ предлагает людям творческих профессий множество инструментов для воплощения замыслов. Именно сейчас меняется понимание роли художника в широком смысле, так как ИИ дает массу новых методов, но и ставит перед человечеством много новых вопросов.
Живопись
Искусство издавна считалось исключительной сферой человеческого творчества. Но оказалось, что машины могут сделать гораздо больше в творческой сфере, чем люди могут себе представить. В октябре 2018 года Christie’s продал первую картину, созданную ИИ, за 432 500 долларов. Использовался алгоритм генеративной состязательной сети, который анализировал 15 000 портретов, созданных между XV и XX веком.
Музыка
Разработано несколько музыкальных программ, которые используют ИИ для создания музыки. Как и в других областях, ИИ в этом случае также имитирует умственную задачу. Заметной особенностью является способность алгоритма ИИ учиться на основе полученной информации, такой как технология компьютерного сопровождения, которая способна слушать и следовать за человеком-исполнителем. ИИ также управляет так называемой интерактивной композиционной технологией, в которой компьютер сочиняет музыку в ответ на выступление живого музыканта. В начале 2019 года Warner Music заключила первый в истории контракт с исполнителем - алгоритмом Endel. По условиям контракта, в течение года нейросеть Endel выпустит 20 уникальных альбомов.
Фотография
ИИ быстро меняет наше представление о фотографии. Всего через пару лет большинство достижений в этой сфере будут ориентированы на ИИ, а не на оптику или сенсоры, как раньше. Прогресс в технологии фотографии впервые не будет связан с физикой и создаст совершенно новый способ фотомышления. Уже сейчас нейросеть распознает малейшие изменения при моделировании лиц в фоторедакторах.
Видео: замена лиц
В 2015 году Facebook начала тестировать на сайте технологию DeepFace. В 2017 Reddit-юзер DeepFakes придумал алгоритм, позволяющий создавать реалистичные видео с заменой лица, используя нейросети и машинное обучение.
СМИ и литература
В 2016 году ИИ Google, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, начал писать свои первые литературные произведения. Исследователи Facebook AI Research в 2017 году придумали систему нейросетей, которая умеет писать стихи на любую тему. В ноябре 2015 года направление подготовки автоматических текстов открыла российская компания «Яндекс».
Игры го, покер, шахматы
В 2016 году ИИ обыграл человека в го (игра, в которой более 10 100 вариантов). В шахматах суперкомпьютер победил человека-игрока из-за возможности хранения в памяти когда-либо сыгранных людьми ходов и программирования новых на 10 шагов вперед. В покер сейчас играют боты, хотя раньше считалось, что компьютер почти невозможно обучить играть в эту карточную игру. С каждым годом разработчики все более совершенствуют алгоритмы.Распознавание лиц
Технология распознавания лиц применяется как для фото-, так и видеопотоков. Нейронные сети выстраивают векторный, или «цифровой», шаблон лица, далее происходит сравнение этих шаблонов внутри системы. Она находит опорные точки на лице, которые определяют индивидуальные характеристики. Алгоритм вычисления характеристик различен для каждой из систем и является главным секретом разработчиков.
Для дальнейшего развития и применения ИИ необходимо обучать прежде всего человека
Сергей Ширкин
Декан факультета Искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта в таком виде, в каком они применяются сейчас, существуют около 5–10 лет, но для того, чтобы их применить, как это ни странно, требуется большое количество людей. Соответственно, основные расходы в сфере искусственного интеллекта - это расходы на специалистов. Тем более что почти все базовые технологии искусственного интеллекта (библиотеки, фреймворки, алгоритмы) бесплатны и находятся в открытом доступе. Одно время найти специалистов по машинному обучению было практически невозможным делом. Но сейчас, во многом благодаря развитию MOOC (англ. Massive Open Online Course, массовый открытый онлайн-курс) их становится больше. Высшие образовательные учреждения тоже поставляют специалистов, но и им часто приходится доучиваться на онлайн-курсах.
Сейчас искусственный интеллект вполне может распознать, что человек задумал сменить работу, и может предложить ему соответствующие онлайн-курсы, многие из которых можно проходить, имея в наличии лишь смартфон. А это означает, что заниматься можно даже находясь в пути - например, по дороге на работу. Одним из первых таких проектов был онлайн-ресурс Coursera, но позже появилось много подобных образовательных проектов, каждый из которых занимает определенную нишу в онлайн-образовании.
Нужно понимать, что ИИ, как и любая программа, - это прежде всего код, то есть определенным образом оформленный текст. Этот код нуждается в развитии, обслуживании и совершенствовании. К сожалению, само собой это не происходит, без программиста код не может «ожить». Поэтому все страхи о всемогуществе ИИ не имеют оснований. Программы создаются под строго определенные задачи, они не обладают чувствами и устремлениями подобно человеку, они не совершают действий, которые в них не заложил программист.
Можно сказать, что в наше время ИИ обладает лишь отдельными навыками человека, хотя и может в быстроте их применения опережать среднестатистического человека. Правда, на выработку каждого такого навыка тратятся многочасовые усилия тысяч программистов. Самое большое, на что пока способен ИИ - автоматизировать некоторые физические и умственные операции, освобождая тем самым людей от рутины.
Несет ли применение ИИ какие-то риски? Скорее сейчас существует риск не разглядеть возможность применения технологий искусственного интеллекта. Многие компании осознают это и пытаются развиваться сразу в нескольких направлениях в расчете на то, что какое-то из них может «выстрелить». Показателен пример интернет-магазинов: сейчас на плаву остались только те, кто осознал необходимость применения ИИ, когда это еще не было в тренде, хотя вполне можно было «сэкономить» и не приглашать непонятно зачем нужных математиков-программистов.
Перспектива развития искусственного интеллекта
Компьютеры теперь могут делать многое из того, что раньше могли делать только люди: играть в шахматы, распознавать буквы алфавита, проверять орфографию, грамматику, распознавать лица, диктовать, говорить, выигрывать игровые шоу и многое другое. Но скептики упорствуют. Как только удается автоматизировать очередную человеческую способность, скептики говорят, что это лишь еще одна компьютерная программа, а не пример самообучающегося ИИ. Технологии ИИ только находят широкое применение и имеют огромный потенциал роста во всех сферах. Со временем человечество будет создавать все более мощные компьютеры, которые будут все более совершенствоваться в развитии ИИ.
Является ли целью ИИ поместить человеческий разум в компьютер?
Существует только приблизительное понимание того, как работает человеческий мозг. Пока далеко не все свойства разума возможно имитировать с помощью ИИ.
Сможет ли ИИ достичь человеческого уровня интеллекта?
Ученые стремятся к тому, чтобы ИИ мог решать еще больше разнообразных задач. Но о достижении уровня человеческого интеллекта говорить преждевременно, так как мышление не сводится только к одним алгоритмам.
Когда искусственный интеллект сможет достичь уровня человеческого мышления?
На данном этапе накопления и анализа информации, который сейчас достигнут человечеством, ИИ далек от человеческого мышления. Однако в будущем могут возникнуть прорывные идеи, которые повлияют на резкий скачок в развитии ИИ.
Может ли компьютер стать интеллектуальной машиной?
Часть любой сложной машины - это компьютерная система, и тут возможно говорить только об интеллектуальных компьютерных системах. Сам компьютер не обладает интеллектом.
Есть ли связь между скоростью и развитием интеллекта у компьютеров?
Нет, скорость отвечает только за некоторые свойства интеллекта. Самой по себе скорости обработки и анализа информации недостаточно, чтобы появился интеллект.
Возможно ли создать детскую машину, которая могла бы развиваться с помощью чтения и самообучения?
Это обсуждается исследователями уже почти сто лет. Вероятно, идея когда-нибудь будет реализована. На сегодня программы ИИ не обрабатывают и не используют столько информации, сколько могут делать дети.
Как связаны с ИИ теория вычислимости и вычислительная сложность?
Теория вычислительной сложности фокусируется на классификации вычислительных задач в соответствии с присущей им сложностью и связывании этих классов друг с другом. Вычислительная задача - это задача, решаемая компьютером. Задача вычисления разрешима механическим применением математических шагов, таких как алгоритм.
Заключение
Искусственный интеллект уже оказал огромное влияние на развитие нашего мира, что было невозможно предсказать еще столетие назад. «Умные» телефонные сети маршрутизируют звонки более эффективно, чем любой человек-оператор. Автомобили строятся на беспилотных заводах автоматизированными роботами. Искусственный интеллект интегрируется в самые обычные бытовые предметы, например в пылесос. Механизмы ИИ до конца не изучены, но эксперты прогнозируют, что развитие ИИ еще более приблизится к развитию человеческого мозга уже в ближайшие годы.
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.
- 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.
- 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.
Самый известный способ определить, есть ли у машины интеллект - это тест Тьюринга, предложенный в 1950 году математиком Аланом Тьюрингом. Во время теста человек разговаривает с компьютером и должен определить, кто ведёт беседу - машина или человек. Если машина способна имитировать разговор - значит, она обладает интеллектом. Сегодня тест Тьюринга уже : прошлым летом его прошёл чат-бот Eugene Goostman, да и тест постоянно критикуют. Look At Me собрал восемь других способов определить, есть ли у машины интеллект.
Тест Лавлейс 2.0
Этот тест назван в честь Ады Лавлейс, математика из XIX века, которую считают первым в истории программистом. Он призван определить наличие интеллекта у машины через способность её к творчеству. Первоначально тест предложили в 2001 году: тогда машина должна была создать произведение искусства, которое разработчик машины принял бы за созданное человеком. Так как чётких критериев успеха нет, тест получается слишком неточным.
В прошлом году профессор Марк Рейдел из Технологического института Джорджии обновил тест, чтобы сделать его менее субъективным. Теперь машина должна создать произведение в определённом жанре и в определённых творческих рамках, заданных человеком-судьёй. Проще говоря, это должно быть произведение искусства в конкретном стиле. Скажем, судья может попросить машину нарисовать маньеристскую картину в духе Пармиджанино или написать джазовое произведение в духе Майлза Дэвиса. В отличие от оригинального теста, машины работают в заданных рамках, и поэтому судьи могут оценивать результат более объективно.
Испытание IKEA
Машине показывают картинку и спрашивают, например, где на ней находится чашка, - и дают несколько вариантов ответа. Все варианты ответов правильные (на столе, на подстилке, перед стулом, слева от лампы) , но некоторые из них могут быть более человеческими, чем другие (скажем, из всего перечисленного человек скорее ответит «на столе») . Кажется, что это простое задание, но на самом деле способность описать, где находится объект по отношению к другим объектам - важнейший элемент человеческого разума. Здесь играют роль множество нюансов и субъективных суждений, от размера объектов до их роли в конкретной ситуации - в общем, контекст. Люди проделывают это интуитивно, а машины сталкиваются с проблемами.
Схемы Винограда
Чат-боты, проходящие тест Тьюринга, умело обманывают судей и заставляют поверить, что они - люди. По словам Гектора Левеска, профессора информатики в Университете Торонто, такой тест лишь показывает, как легко обмануть человека, особенно в короткой текстовой переписке. Но из теста Тьюринга невозможно понять, есть ли у машины интеллект или хотя бы понимание языка.
