Как будет выглядеть жизнь следующих поколений с технологиями искусственного интеллекта

Как будет выглядеть жизнь следующих поколений с технологиями искусственного интеллекта

Как будет выглядеть будущее человечества, можно прогнозировать уже сейчас.

Большинство экспертов сходятся в едином мнении, что уже через два десятилетия мы ощутим на себе большие изменения, а ещё через 30-40 лет и вовсе будем жить так, как сегодня и представить сложно.

Но только не разработчикам искусственного интеллекта. Всё, что в народе считают фантастикой, вполне может превратиться в реальность.

Особую заинтересованность проявляют политики. За сотню лет люди сумели достигнуть больших успехов в политических технологиях.

Обратите внимание

Как будут выглядеть выборы? Не секрет, что область коммуникации развивается очень быстро, поэтому на избирательные участки уже через 20 лет ходить не придётся.

Всё можно провести в интернете, а рекламные компании для избирателей перейдут на ступень выше – нейроуровень. Донесение сведений пройдёт через вживлённые чипы. Они позволят моментально считывать информацию.

На новый уровень эволюционного развития перейдут и нынешние СМИ.

Это говорит о том, что рекламные компании будут изучать не только вкусы, но и поведение пользователей. Уже сегодня специалисты считают, что в какой-то момент произойдёт перенасыщение информацией и люди будут избирательно к ней относиться. Появится несколько лагерей.

Предположительно их будет три.

К первому относятся все желающие изучать медиаграмотность, ко второму – игнорирующие любые коммерческие и новостные ресурсы, а к третьему – те, кем легко можно будет манипулировать в виду того, эта масса не способна анализировать происходящее и критически мыслить.

Исследователи выдвинули предположение, что политики смогут успешно использовать вирусные технологии и компьютерные игры для влияния на своих избирателей. Уменьшатся также и слоганы. Возможно, даже до одного слова или одной буквы.

К этому времени сенсационные открытия будут появляться почти каждый день, но мозг не сможет успевать поглощать и перерабатывать её. Без искусственного интеллекта обходиться станет крайне сложно.

Не исключается и сценарий полного перемещения человечества в виртуальную реальность, где будут продолжаться коммуникационный войны.

Подобные открытия и огромная скорость течения обыденной жизни приведут к демонетизации, когда не придётся ни за что платить, сфера услуг станет бесплатной, понятие брендов исчезнет, а сами люди вынуждены будут искать для себя новые сферы деятельности.

Важно

Всё, чем человек сможет отличаться от искусственного интеллекта, это наличие эмоций, тяга к творчеству, взаимоотношения и новые замыслы.

Источник: https://neuronus.com/news-tech/1147-kak-budet-vyglyadet-zhizn-sleduyushchikh-pokolenij-s-tekhnologiyami-iskusstvennogo-intellekta.html

Как искусственный интеллект будет выглядеть в 2027 году?

Отвлекитесь на секунду и взгляните за окно. Кого вы там видите? Птицу. Возможно белку. На худой конец — паука или гусеницу.

Все эти организмы выполняют сложные задачи, связанные с восприятием пищи и угроз, передвижением по деревьям, преследованием или укрытию от других животных.

На планете нет ни робота, ни беспилотного летательного аппарата, способного делать то, что легко могут сделать все эти жуки и прочая мелкая живность.

«Природный» интеллект богат и универсален. Искусственный — по-прежнему примитивен. В настоящее время инструменты искусственного интеллекта являются достаточно «сырыми».

Они спроектированы и построены (запрограммированы) для одной узкоспециальной цели и относительно просты.

Например, код и датчики, которые управляют беспилотными летательными аппаратами, беспилотными автомобилями и игрушками, как правило, ориентированы только на одну конкретную задачу — например, навигация, идентификация объектов или распознавание речи.

Для того, чтобы все эти приложения были похожи на биологические организмы, ИИ нужен «мозг». Современная интеллектуальная основа ИИ спроектирована и построена для обеспечения узких изолированных функций. Это можно определить как функциональность печной трубы. Каждая функция, в рамках ИИ, изолирована друг от друга.

Совет

То есть, ИИ способен победить чемпиона мира по шахматам, но терпит неудачу, когда его помещают в новые условия.

В отличие от ИИ-шахматиста, живой чемпион мира по шахматам может не только эффективно играть в эту игру, но также может выполнять ряд других видов деятельности, требующих огромных мыслительных и физических усилий, таких как способность встать, вести машину, поговорить со своими детьми, послушать музыку, нарисовать картину и многое другое. Таким образом, попытка сделать прямое полное сравнение способности ИИ быть «равным людям» или хотя бы животным, мы видим, что искусственному интеллекту предстоит преодолеть долгий путь в своем развитии. Технологически мы все еще в каменном веке.

Ключевое различие между искусственным интеллектом сегодня и тем, что мы будем иметь в 2027 году, заключается в том, что ИИ станет в большей степени функционировать подобно человеческому мозгу или мозгу животного, которые способны на гораздо большее, чем сегодняшний ИИ. Вместо того, чтобы обрабатывать изолированные потоки данных, мы принимаем решения, основанные на множественных, одновременных комплексных факторах, которые помогают нам достичь наилучшего результата.

Возьмем, к примеру, мозг крысы. Даже самые маленькие мозги животных достаточно развиты для решения сложных проблем, таких как добыча пищи, способность избегать хищников и взаимодействовать с другими животными.

Даже с мозгом, который весит около двух граммов, способность крысы совмещать навигацию с визуальными, обонятельными и сенсорными подсказками (с помощью усов) означает, что она может выполнять задачи, включая сканирование местности, планирование, навигацию и обход препятствий. Эти отдельные функции головного мозга крысы объединены и в конечном итоге обеспечивают «готовый механизм» для решения этой задачи. Секрет мозга животных (и человека) заключается в том, что они открыли способ одновременного обучения этим различным навыкам в одном и том же наборе с низким энергопотреблением.

Такого рода совместная инженерия — это то, что мы называем «полноценным мозгом». И эта новая парадигма должна быть применена в ИИ.

Интегрированная обработка станет обычным явлением, и граница между программным обеспечением, искусственным интеллектом и интеллектом человека и животных будет размыта.

Подобно тому, как мозг человека или животного опирается на несколько областей мозга для эффективной и автономной работы, ИИ будущего будет использовать интегрированные системы глубинного обучения и предельного анализа, чтобы стать эффективным в реальном времени.

Благодаря наличию нескольких функций ИИ, встроенных в единый вычислительный блок, системы ИИ будут добиваться качественно и количественно более высоких показателей производительности благодаря синергии между системами. Это позволит ИИ вести абстрактные рассуждения, позволяя машинам выполнять сложные, неинтуитивные действия, которые приближают их к нам.

Обратите внимание

Например, размытие границ между искусственным интеллектом и программным обеспечением может использоваться, чтобы сделать процесс перевозки грузов и пассажиров проще и безопаснее.

Сегодняшние беспилотные автомобили спроектированы таким образом, что данные разрозненных датчиков обрабатываются каждый в отдельности с последующим объединением этих данных в единый набор в надежде, что все это будет работать.

Но люди синергетически сочетают тактическое видение — «Берегись! Впереди выбоина!»- с:

  • Навигацией высокого уровня: «Я знаю это здание; Я обычно поворачиваюсь прямо сюда.»
  • Заблаговременным предотвращением нежелательных последствий: «Эта машина движется подозрительно. Я буду держаться от нее подальше.»
  • Планированием высокого уровня: «Я лучше продолжу движение по этой дороге, потому она не так сильно загружена.»

В то время, как традиционный подход привел бы к неуправляемой путанице трудно интегрируемых программных и аппаратных компонентов, истинный ИИ оперирует всеми этими компонентами одновременно с помощью искусственных нейронов, связанных симулированными синапсами, в точности как это делают настоящие мозги.

Другим примером является работа Neurala с НАСА. Во время работы над созданием «мозгов крысы» для управления Mars Rover в имитированной среде Марса, разработчики следовали цельномозговому подходу, так как они располагали небольшой вычислительной мощностью, на которую можно было рассчитывать и которая могла не просто объединять бы все эти функции воедино, но и делала это эффективно.

В конце концов, даже современный подход к проектированию ИИ делает программное обеспечение и машины, с которыми мы взаимодействуем намного лучше, обеспечивая улучшенную производительность во многих частях нашей жизни.

По мере того, как ИИ начинает эмулировать продвинутую деятельность мозга человека и животных, он становится все более полезным инструментом, решая проблемы в реальном времени и используя человеческие способности принятия решений.

Через 10 лет те же интегрированные процессы, что делают из крысы гения, позволят ИИ принести пользу всем.

Источник: https://TehnoJam.pro/category/technologies/kak-iskusstvennyj-intellekt-budet-vygljadet-v-2027-godu.html

Возможности искусственного интеллекта

Искусственный интеллект – это имитация сознания, всё больше и больше внедряющаяся в со­вре­мен­ную жизнь [1]. Ещё недавно возможности ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта были совершенно ограничены, а сам термин употреблялся только в романах научной фантастики.

И хотя даже в 60-х–70-х годах XX столетия уже казалось, что следующий виток научно-технической революции будет именно в области ин­фор­ма­ци­он­ных технологий и ро­бо­то­тех­ни­ки, это оказалось не совсем так. Мы дейст­ви­тель­но наблюдаем прорыв ин­фор­ма­ци­он­ных технологий, но ро­бо­то­тех­ни­ка развивается гораздо медленнее.

Связано это с замедлением темпов развития про­мыш­лен­нос­ти, которое и обуславливает тенденции развития науки.

Характер общественных отношений де­тер­ми­ни­ро­ван ха­рак­те­ром про­из­вод­ст­ва, и точно так же, как астрономия получила развитие ввиду не­об­хо­ди­мос­ти составления звёздных карт для мо­ре­пла­ва­ния, ро­бо­то­тех­ни­ка может получить развитие только в случае эко­но­ми­чес­кой об­ос­но­ван­нос­ти интеграции роботов в производства.

Такая об­ос­но­ван­ность существует? Да, существует! Уже сегодня есть полностью ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ные заводы, программы са­мо­стоя­тель­но решают сложные задачи и даже анализ данных уже поручают ис­кус­ст­вен­но­му интеллекту. Тем не менее, возможности ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта всё ещё достаточно скромны.

Возможно, кто-то с этим не согласится, но прежде, чем возмущаться, постарайтесь услышать, что мы имеем в виду.

Важно

Мы не зря дали определение ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта, как способности имитации сознания. Есть существенная разница между имитацией сознания и имитацией проявления сознания. В области последнего возможности ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта далеко шагнули вперёд.

Есть масса программ, обучающихся на «Big data» и выдающая на основе этого поразительно раз­но­об­раз­ные данные для дальнейшего анализа. Есть программы способные уже сегодня участвовать в создании других программ. Всё это недооценить невозможно, но всё это не является имитацией сознания.

В связи с этим, интересно послушать какие возможности ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта в имитации сознания на самом деле существуют уже сегодня. Ввиду чего мы и хотим предоставить выжимку интервью «ПостНауке» Бориса Миркина [2].

Возможности искусственного интеллекта

— Давайте сначала определимся с тем, что мы вообще будем подразумевать под термином искусственный интеллект?

— Да, совершенно верно, потому что под ис­кус­ст­вен­ным ин­тел­лек­том можно понимать разные вещи. Изначально термин искусственный интеллект применялся в качестве обозначения машины, способной вести себя, как человек. Всем известен тест Тьюринга, который Алан Тьюринг, возможно в шутку, предложил сразу после Второй мировой войны.

Идея, на самом деле, замечательная, но с практической точки зрения не совсем удачная. Как правило, разработка любой технологии начинается от простого к сложному, а, согласно концепции Тьюринга, всё надо делать наоборот.

Вместо того чтобы разбить задачу на множество элементов и разобраться с каждым по отдельности, задача подменяется собственным внешним проявлением.

В 60-е годы XX столетия компьютерная техника стала постепенно проникать в университеты. В связи с этим в среде ма­те­ма­ти­чес­ких логиков стала популярна идея о постановке правильных аксиом, на основании которых компьютеры смогут выдавать безошибочные результаты. Но тут возникла проблема с софистикой.

Компьютер не может про­ана­ли­зи­ро­вать внутреннюю не­про­ти­во­ре­чи­вость набора аксиом. Например из аксиомы «А не равно А» можно вывести всё, что захотите. Все это понимали, поэтому стали развивать логические языки. Создали концепции фрейма, специальные машинные языки, не­клас­си­чес­кую логику и многое другое.

Одновременно с этим развивалась ма­те­ма­ти­за­ция разных естественных языков.

В начале XXI века стало очевидно, что обещания, которые давали разработчики ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта, получая гранты, реализованы в ближайшем будущем не будут. Именно с этим связано появление таких терминов, как computational intelligence и machine intelligence. Термин artificial intelligence стал практически ругательным.

Сегодня же ис­кус­ст­вен­ный интеллект является не столько термином, описывающим нечто конкретное, сколько со­би­ра­тель­ным названием исследований разного направления.

И все успешные современные разработки artificial intelligence, за исключением ро­бо­то­тех­ни­ки, являются результатом эффективных алгоритмов анализа данных, а не алгоритмов искусственного интеллекта.

— Можно сказать, что развитие возможностей ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта в 2000 годах стало результатом внедрения технологий анализа данных в технологии ис­кус­ст­вен­но­го интеллекта? А до 2000 годов эти две области исследований развивались параллельно друг другу?

— Да, конечно! Искусственный интеллект относится к области логики, а анализ данных к статистике. До 90-х годов эти две области были никак не связаны. А вот в 90-х годах возникло такое направление data mining.

Совет

Что это такое? С развитием компьютерной техники, её стали использовать в компаниях для хранения и передачи данных. Компьютеры изобретали для вычислений, а не для обработки данных. Ввиду этого пришлось при­спо­саб­ли­вать­ся под новые задачи и изобретать технологии баз данных.

Они и позволили эффективно решить эту задачу, упростив хранение, поиск и обработку данных.

Читайте также:  Мини-строители возводят гигантское здание

Решение этих проблем обнаружилось в 1993-95 годах, когда стали ис­поль­зо­вать­ся ин­тер­ак­тив­ные операционные системы. В это время в магазинах стали использовать данные о взаимосвязях при выборе товаров.

Таким образом, обработав данные о поведенческих моделях покупателей, товары удалось разместить таким образом, чтобы покупатели чаще натыкались на те товары, которые обычно люди покупают вместе. Это увеличило продажи! Сегодня найти данные о тех ас­со­циа­тив­ных правилах, которые применялись при майнинге данных, почти невозможно.

А ведь когда-то эта история наделала массу шума! Но нам важно то, что эта история демонстрирует, как отбираются интересные закономерности при майнинге. Интересная закономерность – это закономерность, отличающаяся от нормы.

Другой важной составляющей науки о данных является машинное обучение. Прорыв в этом отношении произошёл в том направлении, в котором максимой является то, что машины учатся, а как они это делают не важно. Предполагалось, что нейронные сети станут аналогом мозга, но на практике этого не произошло.

Оказалось, что если сделать многослойную нейронную сеть, которая, казалось бы, вовсе и не нужна с математической точки зрения, то от слоя к слою сеть будет обучаться, причем ни автор алгоритма, ни пользователь не могут знать, на что именно обращает внимание многослойная нейронная сеть.

Простые нейронные сети выдавали много ошибок, а вот глубокие – дают только 5–10% ошибочных ответов.

Обратите внимание

Мы не знаем, как именно работают глубокие нейронные сети. Всё, что нам известно, это факт того, что они способны уточнять свои коэффициенты при поправках «учителя». Сейчас программы даже научились писать стихи, но является ли это искусственным интеллектом? Можно выделить две группы когнитивных систем.

Первая – это совокупность информации, которая не понятна человеку, а после её уточнения у эксперта, он полностью заменяет и забывает своё предыдущее представление о ней. Вторая – это то, что можно назвать таксономией. В этом случае частности объединяются в общие понятия и могут ин­тер­пре­ти­ро­вать­ся в зависимости от обстоятельств.

Компьютер стремится ко второй группе сознания, но пока не может его достичь.

— А с чем связан прогресс в области анализа данных? На этом сказалось появление Big data? И какие проблемы всё ещё остаются актуальными с формированием «картины мира» искусственного интеллекта?

— Да, Big data сыграла важную роль в развитии возможностей машинного обучения. Мы получили огромное количество раз­но­об­раз­ных характеристик одного и того же объекта, что и сыграло решающую роль в развитии возможностей искусственного интеллекта.

Тем не менее, никакой «картины мира» создать так и не удалось. У машин нет «модели интеллекта». Именно поэтому искусственный интеллект и является просто направлением в науке, объединяющим совокупность разнородных задач.

Можно сказать, что машины научились накапливать знания, но не умеют на их основании принимать новые са­мо­стоя­тель­ные решения.

Источники

[1] sciencedirect.com/science/article/pii/S1546144017308347

[2] postnauka.ru/talks/80147

[свернуть]

Загрузка…

Источник: https://pop-science.ru/vozmozhnosti-iskusstvennogo-intellekta

На что способен искусственный интеллект

Рассказываем, что такое сильный и слабый искусственный интеллект, почему мы никак не можем сформулировать определение ИИ, хоть и используем это понятие каждый день, и какие проблемы ученым еще предстоит решить.

Мыслю, следовательно существую. Все мы слышали это знаменитое утверждение, ставшее фундаментом современной философии рационализма и индивидуализма.

Но Декарту было проще: для него мысль была самоочевидна — ему не нужно было подыскивать ей определение. Что такое мысль? Что такое интеллект? И можно ли ими наделить машину? Проблема искусственного интеллекта (ИИ) связана с вопросами в той же мере, что и с ответами, а также с нашим определением машин.

В качестве иллюстрации и введения давайте проведем мысленный эксперимент.

Китайская комната

Представьте себе запертую комнату. В ней за столами сидят люди. В прорезь на стене в комнату попадает лист бумаги, покрытый странными значками и символами. Люди в комнате делают то, чему их учили: разрывают лист на множество кусочков и описывают изображение, делая пометки напротив соответствующих пунктов.

Например, если вверху справа проходит диагональная линия, они ставят флажок в поле 2-В, если внизу крестик, они ставят флажок в поле 17-Y, и так далее. Когда работа закончена, бумаги передаются в другую часть комнаты.

Здесь сидят другие люди, и в зависимости от отметок, выводят у себя на листах соответствующие символы.

Например, если есть пометка в поле 2-В, они проводят горизонтальную линию, если отмечено поле 17-Y, рисуют кружок справа. Затем все листки передаются последнему человеку, который склеивает их вместе и опускает в прорезь на стене.

На входе документ был на китайском языке, на выходе он получился на английском. Однако ни один исполнитель в комнате не владеет ни тем, ни другим языком.

Этот мысленный эксперимент, впервые представленный пионером компьютерной отрасли Джоном Сёрлом, часто используют, чтобы продемонстрировать сложность определения интеллекта.

Важно

С достаточным количеством исполнителей можно делать практически все что угодно: рисовать или описывать картины, переводить или исправлять любой язык, умножать огромные числа. Но можно ли назвать это интеллектом?

Для стороннего наблюдателя ситуация выглядит как проявление интеллекта, однако человек, знакомый с внутренним устройством комнаты, с ним бы не согласился.

Если вместо людей наполнить комнату транзисторами, получится хорошая аналогия для компьютера.

Возникает естественный вопрос: может ли вычислительная машина быть чем-то большим, чем исключительно сложная китайская комната? Один из ответов на этот вопрос (как часто бывает в этой области) порождает новые вопросы: что, если вместо транзисторов, комната заполнена нейронами? Чем мозг отличается от большой и сложной китайской комнаты?

Размышлять об этом можно сколь угодно долго, однако мы перейдем к чему-то более практичному.

Слабый и сильный ИИ

В наши дни термин «искусственный интеллект» применяется к целому ряду систем. Многие склонны расширять его определение, однако делать этого не стоит, поскольку у ИИ нет подходящего определения.

Определение довольно расплывчатое, однако вполне подходит для нашего дальнейшего разговора.

Один ИИ выбирает следующую песню для воспроизведения, другой динамически управляет ногами робота, третий выделяет объекты на рисунке и описывает их, четвертый переводит с одного языка на другой и обратно. Во всех этих вещах люди преуспели, и их правильная автоматизация принесет огромную пользу.

Но в конечном счете даже самые сложные из задач представляют собой некий набор операций.

Нейронная сеть, обученная на миллионах предложений и способная безукоризненной переводить между восьмью различными языками — ничто иное, как крайне сложная машина, обрабатывающая числа в соответствии с правилами, заложенными ее создателями. И если систему реально свести к китайской комнате — пусть большой и сложной, — можно ли назвать ее интеллектуальной?

Как раз в этот момент мы подходим к противоречию между слабым и сильным ИИ. На самом деле это не отдельные типы ИИ, а, скорее, отличия в отношении к идее, лежащей в его основе. Как многие философские постулаты, один подход не правильнее другого, что, впрочем, не умаляет важности каждого из них.

С одной стороны есть те, кто утверждает: каким бы сложным и объемлющим ни было строение ИИ, он сможет только подражать умам, его создавшим, и никогда не сумеет вырваться за пределы своей механистической природы.

Совет

Даже с этими ограничениями ИИ способен выполнять невероятные вещи, но в конечном итоге он является лишь фантастически мощной программой. Подобное отношение характерно для сторонников гипотезы слабого ИИ.

Из-за ее фундаментальных ограничений они предпочитают фокусироваться на создании систем, преуспевающих в отдельных задачах.

По другую сторону находятся поклонники гипотезы сильного ИИ. Они верят, что можно создать искусственный интеллект, неотличимый от человеческого мозга. Эти люди считают сам мозг сложным аналогом китайской комнаты.

Если все это разнообразие биологических связей внутри наших голов порождает то, что мы называем интеллектом и сознанием, почему на это не способны кремниевые микросхемы? Теория сильного ИИ предрекает создание искусственного интеллекта, равного или превосходящего интеллект человека.

Впрочем, есть одна проблема: у нас до сих пор нет рабочего определения интеллекта!

Вторая буква «И» в ИИ

Сложно сказать, добились ли мы значительного прогресса в определении интеллекта за последние 3 тыс. лет. По крайней мере, мы отказались от некоторых явно сомнительных идей, например, о том, что интеллект легко измерить, или что он зависит от биологических особенностей, таких как форма головы или размер мозга.

У каждого из нас, похоже, есть собственное представление о том, что представляет собой интеллект. Эта любопытная коллекция дефиниций 2007 года выступает неким набором ориентиров.

Ни одно определение не попадает в точку, но их разбивка предполагает, что все они направлены на одно и то же понятие. Некоторые слишком конкретны, другие слишком расплывчаты.

Одни пестрят медицинскими терминами, другие — жаргонизмами.

Пожалуй, из всех можно выделить только одно, достаточно простое и фундаментальное:

В конечном итоге, именно это умение лежит в основе приспособляемости, обобщения или инициативы. В свою очередь, они объединяют рациональность, суждение или восприятие, характерные для интеллекта. Важно, что человек умеет решать проблемы и двигаться к цели, но гораздо важнее, что разум позволяет нам использовать опыт, полученный при решении одних проблем для борьбы с другими.

Эта преобразующая природа — ключ к интеллекту, даже если никто не знает, как формализовать идею.

Обретут ли в один прекрасный день системы ИИ эту уникальную способность, научатся ли решать новые проблемы самостоятельно, без помощи творцов?

Исследователи напряженно работают над созданием нового поколения ИИ, способного обучаться, обрабатывать огромные объемы информации и демонстрировать беспрецедентную искушенность. Думают они, или вычисляют — вопрос для философов и экспертов по информатике, но то, что мы его задаем, само по себе является огромным достижением.

Подготовила Тая Арянова

Источник: https://ru.ihodl.com/technologies/2018-01-07/na-chto-sposoben-iskusstvennyj-intellekt/

Искусственный интеллект – Технологии, меняющие мир

«Он обещает решить некоторые из самых сложных проблем человечества. Его поддерживают [основатель Amazon] Джефф Безос, NASA и ЦРУ. Каждый его экземпляр стоит $10 млн и функционирует при температуре -273°С.

Никто не знает, как именно он работает», – таким тизером в феврале 2014 года журнал Time описал неожиданного героя своей обложки – квантовый компьютер D-Wave Two.

Лестные слова все же были авансом: разработка американской компании D-Wave, среди партнеров которой  – действительно сплошь лидеры технологической индустрии, стала важным, но не решающим шагом на пути к изобретению по-настоящему революционного устройства.

Квантовый компьютер – машина, которая объединит в себе достижения компьютерной науки и квантовой физики – самого сложного раздела современной науки, изучающего элементарные частицы меньше атома.

Физика этих частиц зачастую вступает в коллизию с накопленным академическим знанием (например, противоречит теории относительности Альберта Эйнштейна). Квантовая частица может одновременно находиться в разных местах и в разных состояниях.

Этот взаимоисключающий с точки зрения логики принцип называется принципом суперпозиции.

Обратите внимание

Именно принцип суперпозиции должен лечь в основу полноценного квантового компьютера.

В отличие от обычного компьютера, который анализирует информацию через бинарный код (все данные описываются как 0 или 1), устройство работает не с битами, а с кубитами (quantum bit –квантовый бит), способными одновременно быть в позиции 0 и 1.

Квантовый компьютер благодаря этой технологии обрабатывает данные многократно быстрее обычного аналога, а также открывает человечеству путь к решению задач, сегодня попросту недоступных.

Умение обрабатывать большие массивы данных и огромная скорость – свойства, которые могут помочь государствам и бизнесу решить множество проблем. Квантовые компьютеры – это машины, так необходимые в наступающую эпоху больших данных.

Любую задачу – например, как человеку попасть из пункта A в пункт B, – обычный компьютер будет решать, по очереди анализируя все доступные варианты.

Квантовый же компьютер проанализирует все маршруты одновременно и в разы быстрее предложит оптимальное решение.

Применение квантового компьютера должно помочь совершить прорыв в самых разных областях, например, в прогнозировании метеоусловий (выстраивание точных климатических моделей позволит, к примеру, усовершенствовать работу автопилотов в авиации) и разработке новых лекарств (через перебор триллионов сочетаний молекул и обнаружение эффективных препаратов для борьбы с раком, например). То же относится и к изобретению настоящего искусственного интеллекта:  на квантовые компьютеры, которые постоянно самосовершенствуются через алгоритмы машинного обучения, разработчики искусственного интеллекта возлагают большие надежды.

Сегодня созданием квантовых компьютеров занимаются команды, способные привлечь масштабные инвестиции в подобные проекты от государств и технологических корпораций. Например, из документов, опубликованных Эдвардом Сноуденом, следовало, что Агентство национальной безопасности США вложило около $80 млн в разработку квантового компьютера в расчете на создание новых механизмов шифрования.

Источник: http://kaspersky.vedomosti.ru/tehnologii/intellekt

Пять мифов об искусственном интеллекте — Будущее на vc.ru

Директор по маркетингу Fast Forward Lab Кэтрин Хьюм рассказала о том, как СМИ нагнетают обстановку вокруг разработок учёных.

Читайте также:  Военные сша разрабатывают нейронные имплантаты для восстановления слуха и зрения

Израильский историк Юваль Ной Харари в книге «Sapiens.

Краткая история человечества» пишет, что люди, в отличие от других живых существ, могут действовать сообща, объединяясь в гигантские группы по системам, которые сами же для себя придумали.

Примеры таких систем — боги, нации, деньги, человеческие права, которые строго поддерживаются религиями, политическими структурами, торговыми сетями и законами.

Важно

Как предприниматель я восхищаюсь силой коллективных систем. Построить технологическую компанию трудно. Проигранные сделки, неугомонное эго, импульсивные решения, ошибки в коде, сорванные сроки, гонки за клиентами, ошибки в реализации: что угодно может спустить вас с небес на землю. Миссия — это возможность держать команду в тонусе в трудных ситуациях.

До тех пор, пока миссией компании управляют харизматичные лидеры, бизнес вовлекается в систему, которая гораздо больше него. В этой системе возможно всё, границы гибкие, и это вдохновляет команду.

Безумно интересно работать в компании, которая создает программное обеспечение с искусственным интеллектом (ИИ). Искусственный интеллект умеет обобщать информацию о продукте, чтобы дать человеку новые данные. Однако если бы ИИ просто собирал статистику, вокруг него не было бы столько шума.

Нас соблазняют идеи о том, как искусственный интеллект перевернет жизнь человечества. Мы восхищаемся искусственным интеллектом, когда думаем, что его можно научить делать то, на что способен только человек: говорить, писать и создавать предметы искусства. Или избавить нас от необходимости «гуглить» или работать в Excel.

Проблема в том, что пока мы мечтаем, мы не знаем реальных способностей, возможностей и угроз новой технологии. В этой статье я рассмотрю пять популярных заблуждений об искусственном интеллекте.

Миф №1: Нам больше не придется работать

Каждый раз, когда мой отец слышит, что искусственный интеллект заменит людей, он вспоминает фильм «Кабинетный гарнитур»— романтическую комедию 1957 года с участием Спенсера Трейси и Кэтрин Хэпберн.

Это фильм о библиотекарях, которые боятся потерять работу, потому что в компании установили электронный мозг «Эмерак» (назван так в честь компьютера компании IBM ЭНИАК). Он знает ответы на все, даже самые пустяковые вопросы клиентов. Фильм добрый и предсказуемый, наверняка, если вы воображали себе мир без работы, то это были бы сцены из «Кабинетного гарнитура».

Руководство не опровергает сплетни о том, что машина заменит людей, и просит сотрудников держать информацию в секрете. Все это для того, чтобы акции не упали перед большой секретной сделкой по слиянию с другой компанией.

В лучшей сцене примитивный электронный мозг не справляется с блестящим интеллектом героини Кэтрин Хэпберн, в неё влюбляется герой Трейси. Фильм заканчивается тем, что машина, которой все боялись, ошибается и отправляет всем сотрудникам извещения об увольнении.

Совет

Только в тот день руководство компании сообщает, что «Эмерак» не должен был заменить людей, а лишь помочь им лучше работать.

«Кабинетный гарнитур» преподносит нам урок. 1950-е были бумом разговоров об искусственном интеллекте. В 1952 году Клод Шеннон разработал Theseus — искусственную мышь, которая умеет проходить лабиринты.

В 1957 году Франк Розенблатт построил компьютер Mark I Perceptron, предшественника современных нейросетей.

В 1958 году Ганс Питер Лун написал статью об искусственном интеллекте, который управляет информационными системами.

Кадр из фильма «Кабинетный гарнитур»

Мы до сих пор работаем над тем, чтобы создать такую систему. В 1959 году Артур Сэмюэл ввел в употребление термин «машинное обучение», после того как создал программу по игре в шашки. Профессор университета Carnegie Mellon Том Митчелл написал манифест о машинном обучении в современном мире.

Общество волновалось и предвкушало изменения: что работа, как мы её себе представляем, просто закончится или коренным образом изменится с приходом искусственного интеллекта. Но этого не произошло. Мы попали в ловушку искусственного интеллекта. Исследования не пригодились.

Технологии повлияли на то, как мы работаем и живем, но совсем не так, как представляли себе люди в 1950-х. Несмотря на прогнозы, мы создали много новых рабочих мест.

И в 1950 году никто не мог себе представить Сан-Франциско, полный кремниевых транзисторов и подростков, которые зарабатывают миллионы на мобильных приложениях. Никто не представлял себе Марка Цукерберга.

Никто не представлял себе Питера Тиля.

Чтобы искусственный интеллект реально повлиял на что-то в бизнесе, мы должны постоянно над ним работать. За последние два года я увидела больше сотни предприятий, и скажу вам, что нам предстоит немало работы, чтобы искусственный интеллект заменил человека.

Чем больше мы соберем аналитики, тем точнее будет информация от искусственного интеллекта. Как сказал ученый Амос Тверски: «Человек — это точное устройство, выброшенное во вселенную вероятностей».

Обратите внимание

Люди ошибаются, они предпочитают чёткие инструкции неопределённости. Маура Гроссман и Гордон Кормак — профессоры по исследованиям, David R.

Cheriton School of Computer Science at the University of Waterloo, потратили годы, собирая доказательства, что люди не такие внимательные, какими привыкли себя считать.

Джон Холл, глава компании Intapp, объясняет, что юридические департаменты компаний по-прежнему страдают, пытаясь обнаружить конфликт интересов или потенциальные улики. Наши убеждения должны измениться, чтобы искусственный интеллект стал по-настоящему эффективным.

Я обожаю статью, в которой описывается отчаянное волнение президента США Барака Обама, узнавшего о местонахождении террориста Усамы Бен Ладена в 2011 году.

Прежде чем рассуждать, как искусственный интеллект заменит человека, давайте научимся работать со статистикой и теорией вероятностей. На это потребуется время.

Управленцы должны быть готовы рисковать и принимать решения в условиях неопределенности.

Руководители должны решить, где нужна информационная прозрачность — это ситуации, в которых важно знать логику принятия решения, например при выдаче потребительских кредитов.

Важно

А также ситуации, в которых точность и аккуратность нужнее: самоуправляемые автомобили, где важнее спасти жизнь, чем знать причины принятия решений.

Задача в том, чтобы разделить работу человека и машины. Для этого нужны консультанты, которые помогут соединить работу человека и искусственного интеллекта.

Миф № 2: Чат-бот решит все проблемы клиента

Источник: https://vc.ru/future/23153-myths-ai

Как искусственный интеллект изменит мир к 2030 году

Доапокалиптическое будущее.

13 июня 20174 минуты11819

В прошлом году группа экспертов из Стэнфорда под названием «AI100» (The One-Hundred Year Study of Artificial Intelligence) дала свой прогноз, как изменится мир за следующие 15 лет.

Прогноз касается 8 основных сфер жизнедеятельности: транспорт, здравоохранение, образование, развлечения, трудоустройство, безопасность, быт/сфера услуг и социальная сфера.

Доклад обещают сделать ежегодным, корректировки будут вноситься на основании сопоставления текущего и ожидаемого прогресса.

Год 2030 выбран не случайно, по мнению «AI100» именно к этому времени человечество переживет главный бум внедрения искусственного интеллекта в повседневную жизнь. После этого дальнейшее развитие упрется в социальный и физический ресурс, пути преодоления которого пока предвидеть невозможно.

Итак, вот какие изменения нас ждут согласно прогнозам.

Транспорт

Современные системы управления автомобилем массово поступят в продажу уже через 2−3 года, поэтому к 2030-му, с учетом снижения их стоимости, это будет так же обыденно, как увидеть сегодня на улице мегаполиса электромобиль.

В итоге это приведет не только к снижению аварийности, но и изменению городской инфраструктуры — люди смогут жить вдали от работы, ведь время, проведённое в дороге, больше не будет приносить усталость — можно поспать, решить личные вопросы или спокойно позавтракать.

Главный вопрос, которым задаются эксперты: «Как регулировать правовое поле в случае аварий с участием человека и ИИ?». Вряд ли производители данных систем будут брать на себя все возможные риски, в то время как владелец будет лишь рядовым пользователем.

Здравоохранение

Уже сегодня существуют системы автономной первичной консультации. Через 15 лет вам не придется стоять в очередях, чтобы за 5 минут изложить симптомы и получить стандартный перечень рекомендаций по лечению.

Уже после пациент сможет записаться на прием к врачу лично для оценки заболевания и более глубокой диагностики, если это потребуется.

Будем откровенны, лишь предрассудки мешают эффективно использовать такие системы в 2017-м повсеместно, но экономический и социальный факторы неизбежно должны изменить эту ситуацию.

Образование

Роль очного образования будет падать, в то время как онлайн-школы, университеты, МООС будут только расти и развиваться. Для того, чтобы поднять эффективность и уровень доверия к удаленным платформам, ведущим поставщикам услуг (основную часть которых составляют, собственно, топовые мировые вузы) придется прибегнуть к услугам ИИ.

По аналогии со здравоохранением, на основании дифференцированных тестов поступающие и обучающиеся будут зачисляться на курсы, делиться на группы, отчисляться, переводиться.

Кроме того, ожидается, что подобные системы станут менее зависимы от преподавателей в плане информации, ведь каждый из учеников будет получать тот объем теории, который он в состоянии усвоить на данный момент.

Ну и конечно ИИ сыграет ключевую роль в перепрофилировании тех, кто потерял работу из-за внедрения ИИ.

Трудоустройство

И здесь мы подходим к главной проблеме общества будущего — высокий уровень безработицы. Тенденция на снижение стоимости физического труда в сравнении с ростом оценки интеллектуального капитала и требований к нему приведет к серьёзным политическим, экономическим и социальным сдвигам.

Поддерживать тот уровень жизни, что доступен среднестатистическому человеку сейчас, будет крайне сложно. Поэтому либо высшим кастам придется стать беднее (что вряд ли), либо число безработных и нищих будет расти быстрыми темпами.

Результатом станет рост преступности, количества войн и локальных конфликтов.

Безопасность

Беспилотные аппараты, системы прогнозирования поведения и распознавания лиц будут использоваться массово правоохранительными органами и частными организациями. С одной стороны, при этом вырастет роль человека в принятии важных решений, с другой — людям будет необходимо доверить жизнь и безопасность машинам.

А вот виртуальное пространство, несмотря на увеличение нагрузки, благодаря ИИ станет безопаснее. Более глубокое внедрение технологий в интернет позволит повысить эффективность борьбы с пиратами, хакерами, автоматически осуществлять регулировку доступа к мультимедийным ресурсам, качественнее искать и подавать информацию.

Развлечения

Еще одним шагом в борьбе с растущим недовольством населения будет развитие индустрии видеоигр. В данной сфере ИИ и без того развивается сумасшедшими темпами, но теперь на него косвенно будет возложена социальная функция.

Молодые люди, которые не смогут найти работу или получить образование, будут вымещать своё недовольство перед экранами мониторов, телевизоров, мобильных устройств. То, что вчера было нарушением социального поведения, к 2030-му станет нормой.

Развитие будет поддержано на самом высшем уровне, киберспорт заменит спорт физический, а системы онлайн-услуг и дешевые электронные устройства ещё больше отвлекут внимание людей от растущего кризиса.

Социальная сфера

С другой стороны, большее количество людей получит доступ к образовательным и информационным ресурсам, зависимость от местоположения и социального статуса будет снижена, что предоставит возможность большему количеству людей повысить свое благосостояние.

Системы моделирования и прогнозирования выйдут на новый уровень; стихийные бедствия можно будет предвидеть еще раньше, социальную помощь оказывать адресно, городская инфраструктура будет развиваться эффективнее, статистические данные будут основываться на принципиально большей выборке.

Быт/Сфера услуг

Несмотря на описанную картину апокалипсиса эксперты из «AI100» уверены, что сами роботы не сделают существенного скачка в развитии. В 2030 для них всё ещё серьёзными проблемами будут преодоление физических препятствий вроде лестниц, бордюров и ям, взаимодействие с окружающим миром. Поэтому не стоит ожидать, что через 15 лет к вам сможет приехать рободоставщик пиццы.

Источник: https://geekbrains.ru/posts/ai_2030

Эра искусственного интеллекта – Журнал Стратегия

26 декабря 2017

С 2030 года большинство автомобилей на дорогах будут беспилотными, а в 2024–2025 годах ученые решат проблему бессмертия.

Такие футуристические прогнозы американского изобретателя Реймонда Курцвейла озвучил президент и председатель правления Сбербанка Герман Греф, выступая на Synergy Global Forum.

Совет

Спикер поделился своим видением того, как новые технологии и искусственный интеллект изменят мир и в частности бизнес-сферу.

В первую очередь, по словам Германа Грефа, прорывные изменения произойдут в медицине, финансовом секторе и ритейле. «Медицина – самая массовая отрасль, именно в ней будет возможно применение всех последних инноваций. Она будет сочетать в себе огромное количество технологий: квантовые датчики, обработку большого количества данных, нейросети, биотехнологии», – поделился глава Сбербанка.

Ритейл также ждут кардинальные перемены: сегодня потребность в физической торговле уходит, набирает популярность такое явление, как e-commerts, которое вскоре будет переведено в цифровой вид. 50% российского объема финансов – это именно торговля, пока рост ритейла в России сдерживается отсутствием логистики. Именно прорывные технологии смогут изменить ситуацию в сфере.

Технологии долголетия

Ключевую миссию развития и применения новых технологий представитель Сбербанка видит в поддержании тела и мозга человека в работоспособном состоянии максимально продолжительный период.

«Нынешнее поколение проживет на 20–25 лет дольше, чем прожили их родители, это приведет к иному отношению к своему здоровью, – считает Герман Греф. – Сегодня мы начинаем осознавать, что наши главные ресурсы – это время и здоровье».

Кардинальные перемены следует ждать в лечении наследственных заболеваний, а возможности использования смартфона вместо доктора будут расти. К примеру, «умные часы» смогут контролировать поступление инсулина в кровь у диабетиков.

Уже сегодня в медицинской сфере появилось понятие second – то есть второе мнение на диагноз, когда технологии по лицу пациента диагностируют заболевания одновременно с осмотром врача.

В США стала обычной практика, когда пациенты жалуются на качество диагноза, если врач при его постановке не обратился к системе искусственного интеллекта, к примеру, такой как IBM Watson.

Читайте также:  Маленькие помощники больших специалистов

Диджитализация информации

По словам Германа Грефа, значительные перемены ждут сферу информационных технологий, в скором времени цифровая информация станет диджитальной. Рост числа инноваций и диджитальных технологий начался в 2015 году и будет только набирать обороты.

«В информационную эпоху люди стали обладать на порядок большим объемом информации, так как эта информация стала цифровой. Но совершенно незаметно мы перешли в новый мир – из века цифрового в век диджитальный. Отличаются эти эпохи двумя ключевыми вещами. Человечество научилось собирать и накапливать огромное количество данных, и самое главное, научилось эти данные обрабатывать».

К 2025 году нас ждет «многократное увеличение объемов информации, которым будет оперировать человечество». Сейчас оно оценивается в объеме примерно 160 зеттабайт.

Обратите внимание

Сегодня каждый из нас производит до 500 Гб информации. При этом не обязательно быть фанатом диджитальных технологий, так или иначе мы все находимся в створе внешних датчиков и внешних сенсоров. Именно эта информация хранится неограниченный период времени.

Искусственный интеллект и Сбербанк

Один из основных современных трендов – искусственный интеллект. Уже сейчас можно говорить, что те компании, которые его не используют, вскоре могут перестать существовать на рынке.

На примере Сбербанка Герман Греф рассказал, как начиналось использование искусственного интеллекта – изначально оценивались риски, затем технологии применили в управлении персоналом. В 2018 году Сбербанк планирует реализовать 259 проектов в области искусственного интеллекта: от проектов бэк-фиса до продуктов банка и способов их предоставления клиентам.

При этом Герман Греф отметил, что человечество уже сейчас должно задуматься над способами контроля искусственного интеллекта.

В качестве примера спикер привел слова Стивена Хокинга, Билла Гейтса и Илона Маска, которые все чаще высказываются о том, что мы должны относится к этому вопросу максимально серьезно.

Наступление эры искусственного интеллекта неизбежно. И эти технологии важно научиться применять в реальном бизнесе.

Экосистемы для бизнеса

Сегодня глобальный бизнес сделал ставку на централизованные платформы, которые умеют общаться и предоставлять огромное количество услуг клиентам. Прибыльность бизнеса увеличивается, если клиент получает ответы на все свои запросы через единое окно.

Как следствие, в мире появляются так называемые экосистемы, доступом к которыми служит централизованная платформа, которая в состоянии оказывать огромную аналитическую обслуживающую функцию по отношению к тем сервисам, которые в нее входят.

Важно

Это не всегда сервисы, принадлежащие самой платформе, но это всегда высокотехнологичные сервисы, которые при помощи интерфейсов умеют дружественно общаться с платформой.

В центре этой системы находится клиент, и тот, кто умеет дотянуться до большего количества потребностей клиента, побеждает в этой гонке.

Еще несколько лет назад это был неочевидный тренд, предприниматели пытались развивать одновременно специализированные приложения для того, чтобы понять какой способ общения выберет клиент. Сегодня прибыльность экосистем для бизнеса очевидна: они составляют около 30% всей глобальной выручки организаций и порядка 40% прибыли.

Самый успешный пример развития экосистем – компания Alibaba. Китай давно пошел по такому пути ведения бизнеса, сейчас там четыре компании работают по этому принципу.

«В очень короткий срок компании сумели не только развить собственные сервисы, но и радикально изменить клиентское поведение. Этот феномен, который, я думаю, еще предстоит изучать и объяснять, но для нас – молодых предпринимателей – опыт Китая, показателен, чтобы применять эти технологии на территории нашей страны».

Профессии будущего

По мнению главы Сбербанка, в ближайшем будущем исчезнет целый ряд профессий, связанных с непродуктивным трудом, монотонными задачами.

«Профессия будущего – та, где нужно вырабатывать нетривиальные решения в условиях неочевидности и недостатка информации. Пока с такими задачами робот или компьютер не справляется», – уточняет Герман Греф.

Data Scientist – самая быстрорастущая профессия в мире.

Два года назад среди студентов Массачусского технологического университета слушателей курса «машинное обучение» насчитывалось 50 человек, в этом году на курс записалось уже 720 студентов.

«Стартовая зарплата специалистов по анализу данных поднялась выше 200 тысяч долларов и это, возможно, самая востребованная специальность в мире», – отметил глава Сбербанка.

Источник: http://strategyjournal.ru/articles/era-iskusstvennogo-intellekta/

Человечество, возможно, стоит на пороге создания искусственного интеллекта

В мае 2017 года скончался полковник Станислав Петров. Этот офицер в 1983 году своими профессиональными действиями предотвратил ядерную войну. Во время его дежурства пришел сигнал со спутников наблюдения о старте нескольких ракет с территории США. Ядерная атака.

Петров должен был принять роковое решение. В этой критической ситуации он мгновенно перепроверил информацию по другим источникам и принял решение, что это — ложная тревога. Возможный ответный ядерный удар не состоялся. Подобные ситуации бывали и в американских ядерных силах.

И всякий раз, к нашему счастью, люди принимали верное решение.

А вот искусственный интеллект — какое он принял бы решение в такой ситуации? Человек ведь существо моральное. Станислав Петров осознавал цену своего решения с нравственных позиций.

Ученые смогут впихнуть в искусственный интеллект мораль? Это первый вопрос. А второй: если этот искусственный интеллект будет сам развиваться, это саморазвивающаяся система, он, может быть, себе свою новую мораль придумает.

И совсем не такую, как наша. И в этой его моральной системе, мы, люди, не окажемся лишними?

Совет

Когда была осознана колоссальная разрушительная мощь ядерного оружия, сразу заговорили о невозможности его применения. Цена будет слишком велика.

А сейчас, когда человечество, возможно, стоит на пороге создания искусственного интеллекта, кто-нибудь обсуждает серьезно опасности и риски? Почти все пребывают в состоянии эйфории: какие новые возможности перед нами открываются! Может, и открываются, а может, и закрываются.

Еще совсем недавно это казалось фантастикой, и вот уже безнадежно устарело — бросать компьютерный чип в кипящую сталь в попытке предотвратить восстание машин теперь бесполезно, микропроцессоры куда более мощные, чем у Терминатора образца 1991 года. Сейчас повсюду искусственный разум стремится к человеческому, а люди, кажется, приняли грядущее уничтожение как нечто неизбежное.

Видео телеканала CNBC:

– Ты хочешь уничтожить людей? Пожалуйста, скажи «нет!»

– Ок, я уничтожу людей, — отвечает робот София.

У современного Терминатора черты лица актрисы Одри Хэпберн — по крайней мере, так говорят разработчики — робот София способна поддержать разговор, повторяет мимику человека, но когда шутит про уничтожение людей, почему-то не улыбается.

На этой неделе в торжественной обстановке София получила гражданство Саудовской Аравии — страны, которая вкладывает сотни миллионов долларов в развитие технологии искусственного интеллекта.

Это передовое направление, без которого будущее уже не представляет себе не только крупный бизнес, но и правительства многих государств. Какие бы риски это будущее в себе ни таило. Потеря контроля над цифровым разумом лишь один из вариантов.

Угроза может показаться не вполне конкретной — но футурологи готовы привести примеры.

«Два искусственных военных интеллекта в двух странах могут вступить в войну, которая продлится несколько миллисекунд и люди не успеют заметить, как они все будут уничтожены», — говорит футуролог Алексей Турчин.

Фантастика? Возможно, но локальная война двух компьютерных трейдеров уже однажды обрушила биржевые индексы — просто потому что боты друг за другом вдруг решили продавать акции. В результате этой виртуальной битвы совершенно конкретные люди потеряли много настоящих денег.

«Алгоритмы, которые были сделаны для того, чтобы приносить прибыль всем участникам, вдруг начали работать так, что они начали приносить убытки всем участникам, потому что были не предусмотрены последствия работы. А очень трудно предусмотреть все последствия работы искусственного интеллекта», — поясняет Алексей Турчин.

Обратите внимание

Программисты Фейсбука тоже не предполагали, что сетевые чат-боты, или попросту разговорные агенты, пройдут тест на коммуникацию с таким результатом: диалог на английском превратился в бессмысленный набор слов, а то и букв, но это для человека — цифровому разуму язык людей показался неудобным способом договориться. Другими словами — машина может лучше. И это еще одна угроза.

«Первое, что произойдет, это то, что очень многие люди потеряют работу из-за автоматизации и роботизации производства. Так, по некоторым оценкам, в США до 2030 года из-за этого могут быть ликвидированы около 47% рабочих мест», — говорит профессор теоретической философии в университете имени Иоганна Гутенберга Томас Метцингер.

Казалось бы, все это далеко и даже не очень скоро — но и в России искусственный интеллект уже лишил кое-кого работы — виртуальная помощница Инна заменила собой справочную службу Казанского Иннополиса.

«Мы автоматизировали на 100% все рутинные обращения и вот с 19 июня этого года Инна уже обработала чуть больше 15 тысяч обращений, на которые раньше отвечал живой человек, а теперь этот механизм отвечает автоматически», — рассказывает директор по маркетинговым коммуникациям города Иннополис Артем Фатхуллин.

Инна, конечно специалист в узкой области — ей, как и любой другой программе пока очень далеко до человека — но ключевое слово именно «пока».

«100 лучших экспертов мира в области искусственного интеллекта полагают, что между 2070 и 2100 годами, а возможно, и в 2050 году появится искусственный сверхразум, который будет действовать как минимум на уровне человека, а то и недосягаемо превосходить его. Вопрос состоит в том, что если саморазвивающийся искусственный интеллект когда-либо превзойдет когнитивную силу человека, то как нам сделать так, чтобы он оставался мирным и чтобы его цели совпадали с нашими», — говорит Томас Метцингер.

Ответа на этот вопрос на самом деле до сих пор не существует — человечество тратит миллиарды на развитие искусственного разума, как будто нарочно приближая тот день, кода он поймет, что создатели ему больше не нужны.

«Я часто использую такую аналогию — когда мы, например, расширяем дом, мы не советуемся с червяками, жуками и разными насекомыми на заднем дворе, перед тем, как начать стройку.

Они же настолько ниже нас, что мы просто не обращаем на них внимания.

Вот какой может быть разница между искусственным интеллектом будущего и человеком», — отмечает глава футурологического института Futurizon (Великобритания) Ян Пирсон.

Кто-то, конечно, может посоветовать футурологам надеть шапочку из фольги и спрятаться под стол — но главу компании Tesla Илона Маска точно не заподозришь в технофобии — с его-то проектами SpaceX или Hyperloop и серьезными инвестициями в создание нейросетей. Но именно он уже не раз предупреждал об опасности.

«Вы знаете, что у меня есть доступ к самым последним разработкам в области искусственного интеллекта. И я думаю, что людям действительно следует озаботиться этим.

Может показаться, что я поднимаю панику, но пока человечество не увидит, как роботы идут по улицам и убивают людей, они не будут знать, как реагировать.

Ведь это выглядит таким нереальным, но я уверен, что нам действительно стоит волноваться насчет искусственного интеллекта», — заявил Илон Маск.

Важно

Маск предлагает регулировать развитие технологии на государственном уровне — и в то же время своего рода аппаратный апгрейд мозга — с помощью нейросетей нового поколения, выходит, чтобы не отстать от машин будущего, человеку самому придется стать машиной.

Искусственный интеллект развивается куда быстрее, чем могли предположить его создатели — нас окружают миллионы устройств, которые по вычислительным способностям значительно куда умнее человека.

Теперь представьте следующий этап, когда мозг станет частью этой сети: вроде возможности открываются безграничные — не нужно учить языки, вообще любые накопленные человечеством знания легко скачать прямо в голову, но с другой стороны человек фактически становится флэшкой.

Какая уж тут индивидуальность или несвойственная машинам способность мыслить нестандартно! Да и вообще любую флешку можно отформатировать…

Сейчас нам только кажется, что мы способны обрабатывать все новые потоки информации из нескольких источников сразу — в реальности человек просто теряет элементарные способности, доверившись технологиям.

Машины и так уже многое делают за нас — автомобили сами паркуются, поисковики в интернете готовы ответить на любой вопрос, виртуальные помощники сами звонят нашим друзьям. Лень как двигатель прогресса.

Выходит, «двое из ларца» здорово поумнели с тех пор, как человечество открыло ящик Пандоры.

– Вы что это, и конфеты за меня есть будете?

– Ага!

Источник: https://www.1tv.ru/shows/budushee-za-uglom/vypuski/chelovechestvo-vozmozhno-stoit-na-poroge-sozdaniya-iskusstvennogo-intellekta

Ссылка на основную публикацию