Почему искусственный интеллект нужно изучать даже гуманитариям

В каких сферах применяется ИИ

Компьютерные игры

Искусственный интеллект используется для создания игровой Вселенной, он управляет ботами – персонажами, за которых не играют люди. С помощью ИИ создаются игровые стратегии.

Управление финансами

Программы и устройства успешно осуществляют бухгалтерские операции, ведут учёт и контроль, могут создавать прогнозы на основе имеющихся данных. Специальные программы ведут учёт расходов.

Анализ окружающей среды

Технологии искусственного интеллекта применяются для создания «умных домов». Контроль над всем, что происходит в доме – электричеством, отоплением, вентиляцией, работой бытовой техники осуществляет специальная программа. Роботы-пылесосы сканируют окружающее пространство, чтобы определить, нужно ли им приступать к работе.

Мобильные приложения

Программы для мобильных телефонов умеют распознавать лица, отслеживать наше месторасположение, следят за режимом сна и питания.

Транспорт

С помощью интеллектуальных устройств можно выстроить маршрут передвижения с учётом пробок, компьютер в современном автомобиле в определённых режимах отслеживает положение машины на дороге, контролирует скорость и мощность двигателя. Технология ИИ используется в автомобилях, способных передвигаться без участия человека.

Медиа

С помощью специальных программ можно планировать и публиковать материалы в интернете и соцсетях. Технологии ИИ подбирают контент в соответствии с интересами пользователя. В недалёком будущем компьютерные программы, вероятно, научатся создавать тексты на основе уже загруженных в интернет материалов.

HR

ИИ может анализировать резюме соискателей, распределять их на группы в зависимости от навыков и квалификации и даже определять, насколько работник подходит для той или иной должности.

Медицина

Искусственный интеллект анализирует данные пациентов и выявляет связь между методами лечения и состоянием больного. В будущем планируется создать роботов, которые будут ставить диагноз на основе имеющихся симптомов, обращаясь к медицинской базе данных.

Тяжёлая промышленность

Роботы активно применяются в областях, где необходима постоянная концентрация на совершении одних и тех же рутинных действий. Самый высокий уровень внедрения машин с элементами искусственного интеллекта в производство на данный момент отмечен в Японии: на 10 000 сотрудников автомобильной промышленности там приходилось в 2014 году около 1500 роботов.

Когда появится сильный ИИ и может ли он существовать вообще?

Фото: iStock

70 лет назад межпланетные путешествия и высадка человека на Луне казались сумасшедшими идеями. То же самое и с созданием сильного ИИ сейчас. В нынешних условиях это не представляется возможным, но развитие полупроводниковых технологий, квантовых вычислений и заинтересованность ученых в исследовании этой темы сулят нам неплохие перспективы для создания компьютерного сверхразума.

Возможно, через несколько десятков лет те же ученые из Калифорнии все-таки научат ИИ переживать за свое собственное состояние и это приведет к формированию сознания у машин. Но, вполне вероятно и то, что мы еще сотни лет будем играться в оживление своихтерминаторов» и учить их улыбаться.

Исследователи ИИ не имеют единого мнения по поводу того, когда появится полноценный искусственный интеллект. Несколько лет назад на конференции в Пуэрто-Рико провели опрос среди ведущих ученых, которые работают над ИИ. Большинство экспертов говорили, что подобие сильного ИИ может появиться уже в 2045 году, но некоторые исследователи были уверены, что от этого события нас отделяют сотни лет.

Некоторые ИТ-специалисты, предприниматели и даже философы полагают, что мы никогда не сможем создать абсолютную форму ИИ, поскольку мы сами являемся частью интеллектуальной системы и живем в компьютерной симуляции.

Об этом недавно заявил один из первых взломщиков iPhone, создатель ИИ-компании, которая разрабатывает системы автономного вождения Джордж Хотц. На фестивале SXSW Хотц сказал, что люди могут жить в компьютерной симуляции, похожей на матрицу. По его мнению, эту матрицу может контролироватьвсемогущее внеземное существо, сверхъестественный объект либо искусственный интеллект, который находится за пределами человеческого понимания».

Самым известным адептом идеи о жизни человека в матрице является глава компаний SpaceX и Tesla Илон Маск, который также тесно связан с технологиями ИИ. В 2016-м Маск говорил, что существуетвсего один из миллиарда шансов, что мы живем в базовой реальности».

Фото: medium.com

Калифорнийский миллиардер считает, что одним из доказательств контролируемой жизни человека являются видеоигры. Дескать, если всего за несколько десятков лет человек создалреалистичную 3D-симуляцию, в которую миллионы людей играют одновременно», и вскоре видеоигры станут неотличимы от реальности, — очень велика вероятность того, что человек уже входит в одну из таких симуляций, и находится внутри своего рода видеоигры, разработанной одним из сильных ИИ.

Одним из пионеров этих идей является шведский философ и профессор Оксфордского университета Ник Бостром. В интервью изданию Vulture Бостром рассказал, что идеи об ИИ, который заточил человечество в компьютерную симуляцию, появились у него еще до просмотра фильмаМатрица», который вышел в 1999-м и у которого был похожий сюжет.

В своих исследованиях Бостром пришел к трем основным гипотезам:

— люди вымрут прежде чем смогут создать сверхцивилизацию;

— люди смогут создать сверхцивилизацию, но они вряд ли будут заинтересованы в симуляции своей истории;

— люди уже живут в компьютерной симуляции одной из сверхцивилизаций.

Шведский философ считает, что как минимум одно из этих утверждений окажется истинным.

Что ты бродишь, нейрон одинокий…

Самое главное отличие «ии» от человеческого разума на сегодняшний день — интеллект ничего не чувствует, у него нет эмоций, он сухо и четко выполняет заложенные в него алгоритмы. Возможно ли, чтобы «ии», например, влюбился в своего создателя?

Владимир Чехонин: Я как экспериментатор уверен: создание искусственного разума, идентичного естественному, с его эмоциями, чувствами, той же симпатией — задача непосильная для современного человека. Не будет Терминаторов, взявших контроль над человечеством. Это фантастика. По одной простой причине: мы не можем заложить в машину алогичное поведение. Оно свойство лишь человеческого интеллекта. Сегодня наука стоит перед созданием первичных элементов живой материи — клеток. И то решить адекватно эту проблему крайне сложно. В России, например, идут работы по созданию искусственных микроорганизмов разных уровней, в частности — молекутов, микоплазмы. Академик В.М. Говорун довольно успешно занимается этим. И мы всячески поддерживаем его эксперименты. Поскольку ясно, что именно отсюда начинается лестница к вершинам «ии».

В октябре прошлого года была утверждена Национальная стратегия развития «ии» в России до 2030 года. На это выделяется 90 миллиардов рублей. При этом те же США тратят на исследования «ии» 200 миллионов долларов ежегодно. Мы пока не входим в тройку лидеров по развитию «ии» — среди них США, Китай и Великобритания. Что нам мешает сделать прорыв в этой области?

Михаил Пирадов: Особым образом подготовленные кадры и деньги. Нехватка первых и острая нехватка вторых. 90 миллиардов — это, поверьте, очень немного для развития «ии», тем более лидерства в нем.

Вопрос, что называется, «на засыпку»: Бог — это искусственный интеллект?

Владимир Чехонин: Бог — нечто метафизическое. Мне трудно говорить о Боге-отце, это невозможная для меня степень абстракции. Но его сын Иисус Христос однозначно живой разум.

Исходные положения

1. Восприятие внешних сигналов в нервной системе происходит специальными структурами, называемыми рецепторами, которые активируются при определенных условиях внешней среды.
2. Выполнению элементарных действий (сокращение/расслабление мышц, выделение химических веществ) происходит за счет активизации других элементов, называемых эффекторами.
3. Передача активности между рецепторами и эффекторами выполняется специальными элементами, называемыми нейронами.
4. Сигнал активности – бинарный. Активность либо есть, либо нет.
5. Для возможности обучения в процессе обработки информации необходима способность образовывать новые нейроны и связи между ними.
6. В мышцах, сухожилиях и суставах присутствуют рецепторы, то есть выполняемые действия посылают сигналы о своем выполнении — действия ощущаются.

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.
Мы видим персонажа, который встаёт с кровати, идёт в туалет, чистит зубы и завтракает. Но на деле сим не принимает никаких решений, за него «думают» окружающие предметы. Зубная щётка, унитаз и холодильник «рекламируют» себя: они снабжены записями об улучшении разных характеристик. Еда восполнит четыре единицы голода, раковина — две единицы гигиены, посещение туалета — три единицы мочевого пузыря.

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.

В SimCity (2013) много «фоновых людей», но здесь, в отличие от Sims, они полностью лишены интеллекта: просто ходят на работу и обратно, подобно тому, как в дома поступает вода и электричество.

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.

Хронология изучения и развития искусственного интеллекта

• 1943 г. — У. Маккалок и У. Питтс опубликовали научные труды, где заложили основы идеи искусственных нейронных сетей и предложили модель нейрона, созданного искусственно.
• 1949 г. — Д.Хебб описал принципы обучения групп нейронов.
• 1956 г. — Вводится понятие ИИ.
• 1969 г. — Пайперт и Минский обнаружили и обосновали непреодолимые на тот момент времени вычислительные проблемы, возникающие при создании искусственных нейронных сетей. И интерес к ним на какое-то время практически сошел на нет.
• 1950 г.- Исследования А. Тьюринга, в популярной форме — в форме теста — показали близость интеллекта человека и машины. Человек и робот общаются с другим человеком посредством телетайпа или чата. Этот человек не знает, кто есть кто. Если робот при этом самого выбрать себя за человека, значит, он и представляет собой пресловутый ИИ.
• 1954 г. — Рождение компьютерной лингвистики. Джорджтаунский эксперимент показал возможности машинного перевода текстов. Эксперимент описывали все крупные мировые СМИ. И несмотря на то, что переводить удавалось лишь самые примитивные тексты, подавалось это как большой научный прорыв.
• 1965 г. — Создание первой экспертной системы Dendral. По данным ИК, СМ, ЯМ – спектрометрии и данных, предоставленных пользователем, ИИ выдаёт результат в виде химической структуры. Экспертная система может отбрасывать не подошедшие гипотезы, и применять новые. Ещё одна экспертная система MYCIN была создана в 1970 г. и могла распознавать патогенные бактерии, подбирать антибиотики для их уничтожения с расчетом дозировок.
• 1966 г. — Создана компьютерная программа Элиза, которая может поддерживать разговор, выдавая себя за человека.
• 1969 г. — Начало развития робототехники, создание первого универсального робота Фредди.
• 1970 г. — 17 ноября- посадка на лунную поверхность «Лунохода-1», самоходного аппарата, управляемого дистанционно, проработал 11 лунных дней, проехав 10 540 метров.
• 1970 г. — Создание экспертной системы MYCIN, которая анализирует симптомы инфекционных заболеваний крови и предлагает рекомендации по лечению.
• 1971 г. — Создание робота из Стэнфорда – первого мобильного робота, действующего по внутренней программе без руководства человека.
• 1981 г. — Создание промышленных роботов с микропроцессорным управлением и развитой сенсорикой.
• 1982 г. — Возврат интереса к нейронным сетям и создание сети с двухсторонней передачей информации (сеть Хопфилда).
• 1982 г. — Начинается разработка первой системы распознавания речи.
• 1993 г. — В Массачусетском технологическом институте успешно работает робот — экскурсовод.
• 1997 г. — Компьютер DeepBlue играет в шахматы с Гарри Каспаровым и одерживает победу.
• 1999 г. — Появление домашней робособаки Sony Aibo. Через 7 лет проект, так и не ставший сенсационным, был закрыт, но в 2017 году разработчики к нему вернулись.
• 2009 г. — Создание поисковой системы WorframAlpha, которая может распознавать естественные речевые запросы.
• 2010 г. — Использование ИИ в приложениях и устройствах для потребителя. Огромные базы данных стали прорывом в обучении ИИ, к тому же были созданы новые производительные алгоритмы обучения нейтронных сетей.
• 2017 г. — 34 сотрудника компании FukokuMutualInsurance, занимающейся страхованием, были заменены одним компьютером.
• 2017 г. — Рекомендательный ИИ на Amazon делает 40% продаж, оценивая товары, которые покупатели купят с большей долей вероятности

Работа над AI – одна из важнейших и перспективных проблем в настоящее время. Закон Мура предполагает, что в 2029 году быстродействие компьютера сравнится с уровнем работы человеческого мозга. А в 2045 году искусственный интеллект должен превзойти способности человека и начать самообучаться.

Однако основной проблемой подобных систем является не сложность обработки информации и поиск наиболее оптимальных путей решения поставленных задач, а способность мыслить и чувствовать в широком понимании этого слова. Первые наработки в этом направлении появились с развитием нейросетей, которые позволяют устанавливать меняющиеся связи между различными событиями и явлениями подобно нейронам в мозге, только работающим в тысячи раз быстрее. Отрицательными сторонами такой нейросети является невозможность их запрограммировать, они должны обучаться на собственном опыте.

Quick, Draw!

По словам самих создателей эта игра создана с помощью машинного обучения. Вы рисуете, а нейронная сеть пытается угадать, что вы изобразили. Это не всегда работает, но чем больше вы практикуетесь, тем больше сеть будет учиться. Пока что этот ресурс обучен на примерах нескольких сотен рисунков и разработчики надеются добавить больше эскизов в будущем. Приложение сделано как пример того, что обучение ИИ можно использовать в увлекательной игровой форме.

Вам будет предложено нарисовать 6 разных предметов за ограниченное время. Пока вы рисуете и добавляете всё больше деталей, нейронная сеть пытается угадать, что вы пытались изобразить.

В конце будут подведены итоги, какие из предметов были угаданы. Кликнув на любой из них, можно посмотреть на основе каких рисунков было проведено обучение сети по каждому предмету.

Искусственный Интеллект в кино

Начиная с истоков зарождения ИИ, режиссёры и художники описывали мир будущего как мир, где ИИ конкурирует с человеком, и человек побеждает в борьбе далеко не всегда.

(Искусственный интеллект СкайНет из КибердайнСистемс, фильм «Терминатор»)

1968 г. — «Космическая одиссея» — фильм С. кубрика, в котором ИИ лице бортового компьютера ХЭЛ-9000 вместо помощи экипажу корабля поднял бунт. И тему бунта машин подхватили тысячи последователей.

1984 г. — СкайНет из КибердайнСистемс — ИИ, противостоящий Терминатору в фильмах Кэмерона, спонтанно получил свободу воли, и направил её на уничтожение человечества. Сработал ли в сюжете дар предвидения?

(Программа, созданная ИИ, иммитирующая человеческий мир из фильма «Матрица»)

1999 г. — Братья Вачовски создали знаменитую «Матрицу», где ИИ создал для людей фальшивый мир.

2005 г. — «Автостопом по галактике» — фильм, в котором фигурирует ИИ в виде суперкомпьютера, размером с планету, ищущий ответ на Главный вопрос жизни.

Ответ был найден, но вот понравился ли он представителям человечества?

2014 г. — «Превосходство» (Transcendence) — фильм об ИИ, собравшем все знания, накопленные человечеством.

Человечество давно мечтает о настоящем ИИ и одновременно очень его боится.

Сергей Ширкин

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.

Кто создает шедевры?

Как научить машину писать стихи? Технически уложить текст в стихотворный размер может совершенно тривиальный алгоритм — например, «Яндекс.Автопоэт». Исследователи начинали с простых текстов, скажем поэзии скальдов, которая состоит из коротеньких элементов, и просили машину написать стихотворение, задав ей несложный семантический вектор. Такие эксперименты более 40 лет назад проводил лингвист Раймунд Пиотровский.

В 2013 году разработчик Дариус Казими запустил проект «Национальный месяц создания романов» (National Novel Generation Month, NaNoGenMo. — T&P), где в результате общения чат-ботов получился текст «Подростки прогуливаются вокруг дома». В 2016 году разработчики из японского Университета Хакодате создали систему, которая написала роман «День, когда компьютер напишет роман». Работа вышла в финал литературного конкурса, обойдя произведения 1450 писателей.

В фильме «Я, робот» герой Уилла Смита говорит:

Выходит, что такое требование даже более амбициозно, чем создание универсального ИИ. Мы хотим создать ИИ, который будет превосходить интеллект естественный.

Впрочем, сегодня машины могут не только соревноваться с человеком в написании текстов, но и выступать в качестве помощников. Например, проект «Главред» — система, предназначенная для анализа и усовершенствования текстов. Или Summly — система, которая помогает сделать краткий конспект большого текста.

Кадр из сериала «Мир Дикого Запада». 2016 год