Что принесет искусственный интеллект в будущем?

Что ожидается в развитии Искусственного Интеллекта в 2019 году? — Будущее на vc.ru

pixabay

В этом году мы увидим развитие Искусственного Интеллекта (ИИ) и его проникновение во все новые сферы нашей жизни – от развлекательных приложений до поддерживающих ИИ смартфонов, а также сервисов с индивидуальными рекомендациями.

Как утверждают наши эксперты из RTB House, не стоит предвидеть особенную технологическую революцию в следующем году — скорее, ее дальнейшее развитие. Более практическое использование и доступность для обычных пользователей — не только экспертов, разработчиков и технических специалистов.

Мария Найманова, эккаунт-директор RTB House в России, рассказывает о новых тенденциях в развитии ИИ, причем не только в сфере маркетинга.

Я всегда думала, что цель искусственного интеллекта – создавать компьютеры, которые умнее людей, но наделять их человеческими способностями мыслить и делать выводы. И нам, людям, это удалось. Но, теперь наша главная цель, — взять на себя ответственность за ИИ и сделать его более полезным и практичным для всех: от компаний до конечных пользователей.

Ответственность ИИ

Приведу пример. Этот год был перенасыщен недостоверными новостями (fake news).

Обратите внимание

Чтобы избежать подобной ситуации в будущем, многие информационные агентства и новостные сайты, в целом средства массовой информации, начнут разрабатывать инструменты на основе ИИ.

Зачем для этого нужен ИИ? Ответ прост: количество новостей и информации, в том числе фальшивой, растет стремительно, как мы и предположить раньше не могли.

Другой пример – GAN (generative adversarial networks – генеративно-состязательная сеть). В целом, это методика, основанная на Искусственном Интеллекте, которая позволяет создавать фото или видео человека, которые выглядят очень реалистичными и достоверными для человеческого глаза.

Вирусное видео с фальшивой речью президента Обамы стало хитом этого года. Многие люди были изумлены, но в основном шокированы тем, насколько легко их можно обмануть. Но где действие, там будет реакция. Скоро будут разработаны новые технологии GAN для распознавания поддельного контента.

Такая ситуация также напрямую влияет на отрасль маркетинга. Предотвратить размещение рекламы рядом с неприемлемым контентом или в опасной среде — одна из самых актуальных задач рекламной индустрии.

Кроме этого, маркетологи стараются быть более ориентированными на клиента, размещая свои предложения онлайн.

Они начинают относиться к рекламным баннерам больше как к информации компании, цель которой — принести реальную ценность каждому конкретному пользователю.

Такой подход был также вызван, кроме прочего, развитием ИИ. Особенно, благодаря методу глубокого обучения — инновационной ветви машинного обучения, которая наиболее точно имитирует работу человеческого мозга в обработке данных и создании шаблонов принятия решений.

Важно

Основанное на принципе работы биологических нейронов человеческого мозга, глубокое обучение позволило получить более надежные, насыщенные информацией, машинно-интерпретируемые описания пользователей и их покупательского потенциала без вмешательства человека извне.

Эта технология является идеальным инструментом для прогнозирования желаний пользователя в рекламной индустрии в 2019 году, особенно в цифровом маркетинге.

Возможности ИИ – от компании к продукту

Источник: https://vc.ru/future/56144-chto-ozhidaetsya-v-razvitii-iskusstvennogo-intellekta-v-2019-godu

Что такое искусственный интеллект на данный момент?

Автор: admin · 31.01.2019

Существует забавное психологическое явление: повторяйте любое слово достаточно много раз, и в конечном итоге оно потеряет всякий смысл, превратится в мокрую тряпку, в фонетическое ничто.

Для многих из нас фраза «искусственный интеллект» давно потеряла смысл. ИИ сейчас повсюду в технологиях, он питает все, от телевизора до зубной щетки, но означает вовсе не то, что должен.

Так быть не должно.

Что такое искусственный интеллект на данный момент?

В то время как фраза «искусственный интеллект», бесспорно, используется неправильно, эта технология делает больше, чем когда-либо — и хорошего, и плохого.

Она используется в здравоохранении и боевых действиях; помогает людям писать музыку и книги; оценивает вашу кредитоспособность и улучшает фотографии, сделанные вашим телефоном.

Короче говоря, она принимает решения, которые влияют на вашу жизнь, нравится вам это или нет.

Может быть трудно согласиться с тем хайпом и шумихой, с которыми ИИ обсуждают технокомпании и рекламодатели. Взять, к примеру, зубную щетку Genius X от Oral-B, одно из многих устройств, представленных на выставке CES в этом году, которые рекламировали предполагаемые способности ИИ.

Но при ближайшем рассмотрении станет понятно, что щетка просто дает вам обратную связь о том, чистите ли вы зубы в течение необходимого количества времени и в нужных местах.

Есть несколько хитроумных датчиков, позволяющих определить, где у вас во рту щетка, но называть ее искусственным интеллектом — это бред, не более того.

Шумиха порождает недоразумение. Пресса может раздуть и преувеличить любое исследование, наклеив изображение Терминатора на любую смутную историю с ИИ. Часто это приводит к путанице на тему того, что такое искусственный интеллект.

Это может быть непростая тема для неспециалистов, и люди часто ошибочно связывают современный ИИ с той версией, с которой они лучше всего знакомы: научно-фантастическое представление сознательного компьютера, который во много раз умнее человека.

Эксперты называют этот конкретный образ ИИ общим искусственным интеллектом, и если мы когда-нибудь сможем создать нечто подобное, это будет очень нескоро. До тех пор преувеличение возможностей, интеллекта или способностей системы ИИ никак не поможет процессу.

Совет

Гораздо лучше говорить о «машинном обучении», а не об искусственном интеллекте. Это подполе искусственного интеллекта, которое включает в себя почти все методы, оказывающие наибольшее влияние на мир в настоящее время (включая то, что называется глубоким обучением). В этой фразе нет мистики «ИИ», но она более полезна для объяснения того, что делает эта технология.

Как работает машинное обучение? За последние несколько лет мы с вами имели возможность прочитать десятки объяснений, и самое важное отличие, которое я нашел для себя, лежит прямо в названии: машинное обучение — это все, что позволяет компьютерам обучаться самостоятельно. Но что оно означает на самом деле — гораздо больший вопрос.

Давайте начнем с проблемы. Скажем, вы хотите создать программу, которая может распознавать кошек. Вы можете написать ее старомодным образом, запрограммировав очевидные правила, вроде «у кошек острые ушки» и «кошки пушистые».

Но что сделает программа, когда вы покажете ей изображение тигра? Программирование каждого правила будет занимать много времени, при этом вам придется объяснять множество разных концепций вроде «пушистости» и «пятнистости». Лучше позволить машине учить себя.

Таким образом, вы даете ей огромную коллекцию фотографий кошек и она просматривает их, чтобы найти свои собственные шаблоны в увиденном. Сначала она соединяет точки, по большей части случайно, но вы проверяете ее снова и снова, сохраняя лучшие версии.

И со временем она начинает довольно хорошо определять, что такое кошка и что кошкой не является.

Пока все предсказуемо. На самом деле, вы, вероятно, читали подобное объяснение раньше — извините за это. Важно другое. Какими будут побочные эффекты обучения системы, принимающей решения, вроде этой?

Самое большое преимущество этого метода — самое очевидное: вам никогда не придется программировать эту систему. Конечно, вы будете много работать, совершенствуя принципы обработки данных системой, пока она будет находить более разумные способы извлечения информации, но вы не будете говорить системе, что ей нужно искать.

Это значит, что она сможет найти закономерности, которые люди вообще могут пропустить или даже не задумаются о них. И поскольку все, что нужно программе, это данные — 1 и 0 — ее можно обучать выполнять самые разные задания, потому что мир буквально кишит данными.

Обратите внимание

С молотком машинного обучения в вашей руке, цифровой мир будет полон гвоздей, готовых к приведению в действие.

Но теперь подумаем о недостатках. Если не вы обучаете компьютер, откуда вам знать, как он принимает решения? Системы машинного обучения не могут объяснить свое мышление, а это означает, что ваш алгоритм может работать хорошо по неправильным причинам.

Точно так же, поскольку все, что знает компьютер, это данные, которые вы им предоставляете он может выработать предвзятое отношение к вещам, либо может быть хорошо только в узких задачах, которые похожи на данные, которые он видел раньше. В нем нет здравого смысла, который вы могли бы ожидать от человека.

Вы можете создать лучшую в мире программу распознавания кошек, но она никогда не расскажет вам, что котята не могут ездить на мотоциклах или что кошку с большой вероятностью назовут «Кощей Бессмертный» или «Алексей Толстой».

Обучение компьютеров учиться самостоятельно — это блестящий трюк. И как и все трюки, этот включает хитрости. В системах ИИ есть разум, если вы хотите его так назвать. Но это не органичный разум, и он не играет по тем же правилам, что и люди. С таким же успехом можно спросить: насколько умна книга? Какой опыт закодирован в сковороде?

Где же мы сейчас находимся, с нашим искусственным интеллектом? После многих лет заголовков, трезвонящих об очередном большом прорыве (который еще не случился, да и заголовки не утихают), некоторые эксперты приходят к выводу, что мы достигли некоторого плато. Но это не мешает прогрессу. Что касается исследований, существует огромное количество возможностей для изучения с уже доступным нам знанием, а что касается продукта, мы увидели только верхушку алгоритмического айсберга.

Кай-Фу Ли, венчурный капиталист и бывший исследователь искусственного интеллекта, описывает текущий момент как «эпоху внедрения» — когда технология начинает «выплескиваться из лаборатории в мир».

Важно

Бенедикт Эванс сравнивает машинное обучение с реляционными базами данных, на которых в 90-х было сделано целое состояние и которые изменили целые отрасли, но это будет настолько обыденно, что вам станет скучно, если ваш взгляд замутнен величием киношного искусственного интеллекта.

Сейчас мы находимся на том этапе, когда ИИ должен стать нормальным, привычным. Очень скоро машинное обучение будет в каждом из нас и мы перестанем обращать на него внимания.

Но пока этого не случилось.

На текущий момент, искусственный интеллект — машинное обучение — это все еще что-то новое, что часто остается необъяснимым или недостаточно изученным. Но в будущем он станет настолько привычным и обыденным, что вы перестанете его замечать.

Источник: https://near-future.ru/chto-takoe-iskusstvennyj-intellekt-na-dannyj-moment/

Роботы и искусственный интеллект — что ожидает нас в ближайшем будущем

?prostopasha1914 (prostopasha1914) wrote,
2019-02-02 19:49:00prostopasha1914
prostopasha1914
2019-02-02 19:49:00Categories:

Технологическая революция, которая сегодня набирает размах, кардинально изменит образ жизни человека будущего. Самые мрачные прогнозы говорят о том, что развитие робототехники неминуемо приведет к безработице, ведь машины работают гораздо быстрее и продуктивнее человека.

Но принесет это человечеству больше вреда или пользы? Попробуем разобраться — и начнем с того, что умеют роботы и ИИ уже сегодня:

По данным портала salary.com, месячная заработная плата нью-йоркского врача-радиолога составляет около $40000. В его обязанности входит множество задач, в том числе и МРТ сердца.

На один анализ уходит не меньше 45 минут, в то время как компьютерная технология Arterys сделает его за… 15 секунд. Другими словами, компьютер, по сравнению с ведущим высокооплачиваемым специалистом, справляется задачей в 150 (!) раз эффективнее.

А программисты JPMorgan Chase & Co, крупного финансового холдинга, разработали технологию, которая способна делать работу юристов в сотни раз быстрее. Программу назвали COIN (contract intelligence, англ. – контрактный интеллект).

И она за считанные секунды выполняет проверку договоров коммерческого кредитования. Эта же работа у банковских сотрудников и юристов ежегодно занимает около 360 тысяч часов.

И не нужны детальные подсчеты, чтобы понять: использование таких роботизированных систем целесообразно.

Работают и над компьютеризированным авиапилотом. И в будущем это должно обезопасить авиаперелеты.

Совет

Так, робот-пилот ALIAS, разработанный управлением перспективных исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA), сидя в кресле второго пилота, на симуляторе смог не только поднять в воздух, но и посадить Boeing 737-800NG.

Есть мнение, что искусственный интеллект, который в свое время спас человека от тяжелого физического труда, заберет у него необходимость мыслить. Поэтому судьбу человека будет решать экономическая эффективность.

Читайте также:  Creadapt - робот, способный преодалеть любое препятствие

И он, по всей видимости, будет иметь конкурентное преимущество перед машинами только как дешевая рабочая сила. Показательный пример с таксистами, где уже сейчас маршрут прокладывает программа. Точно так же успешно работают роботы на торговых биржах.

Программа IBM Watson помогает врачу поставить диагноз и назначить лечение, а человек только соглашается с компьютером или принимает на свое усмотрение другое решение.

Источник: https://prostopasha1914.livejournal.com/338765.html

Искусственный интеллект, потенциальные риски в будущем. Альманах ХолмТайн

Наблюдая мир и оценивая изменения последних десятилетий в области робототехники, учитывая развитие искусственного интеллекта, многие люди задаются вопросом, оправдан ли такой динамичный прогресс на будущее? И если да, то в каком направлении все это будет развиваться, и не опасен ли искусственный интеллект?

Концепцию будущего представил недавно Раймонд Курцвейл, ученый, футурист, автор многочисленных исследований.

По его мнению — а с его мнением трудно не считаться — уже ближайшие несколько лет станут прорывом в развитии искусственного интеллекта.

Это реальная возможность для человечества пойти к новым рубежам жизни, хотя нам нельзя забывать о серьезных рисках, которые рождаются одновременно с развитием искусственного разума. По словам уважаемого ученого, уже в ближайшие 15 лет, наша реальность изменится до неузнаваемости.

В мире завтрашнего дня ключевую роль в работах будут нести роботы. Посредством кибернетики завтра будет выглядеть совсем иначе. В будущем, роботы, машины на интегральных схемах, будут помогать человеку во многих сферах жизнедеятельности.

Но также, согласно прогнозам Курцвейл, и ряда других ученых, в скором времени машинный интеллект сможет обрести некий опыт жизни. Футуролог считает, что к 2030 году машины смогут приносить большую пользу, к тому же обзаведутся умением поддерживать беседу: рассказывать анекдоты, истории, и даже флиртовать.

Искусственный интеллект станет умнее людей.

Ученый говорит, что первые шаги предсказания грядущего прорыва можно увидеть уже сегодня, но это ничто по сравнению с миром через полтора — два десятилетия. Однажды мы достигнем той стадии, когда устройства на основе искусственного интеллекта станут умнее людей, сказал он недавно газете «The Guardian».

В 1999 году мы приняли участие в работе конференции, в ходе которой специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали, когда какая-либо из машин пройдёт тест Тьюринга (тест определяющий способность машины использовать естественный язык, доказывающий ее возможность мыслить), сказал Курцвейл. По общему мнению, это займет сотни лет.

Большая часть людей считает, что это не может быть когда-либо достигнуто. Но сегодня многие ученые и обычные члены общества должны пересмотреть свою точку зрения, хотя для многих — это не так просто.

Мы находимся на пороге эпохи, в течение которой будут сбываться прогнозы, до этого связанные исключительно с научной фантастикой.

В то же время, последствия технологического развития могут оказаться разрушительными для человека, полагает несколько видных учёных.

Что если в конечном счете родиться искусственный интеллект с личностью, обладающий самосознанием? В будущем, это может привести к ситуации, когда человек утеряет контроль над всем.

Обратите внимание

Когда искусственный интеллект достигнет потолка развития и обретет самосознание личности, то имея мощные технологические особенности, может привести планету к ужасной войне, в которой человек заведомо имеет хилые шансы выживания.

Интеллект машин, пройдя процесс усовершенствования и завершив собственную эволюцию, станет в сотни раз более мощным, чем человек. Ничего страшного в прогнозах нет, просто мы уже сейчас должны вырабатывать концепцию ограничивающую влияние разумных машин на нашу жизнь.

Удивительное дело, но перечисляя положительные моменты участия искусственного интеллекта в жизни человечества: исследования в агрессивных средах чужих планет, помощь в колонизации, и пр.

Учёные приводят и ужасный фактор для будущего цивилизации: возникновении машинократии, когда жизнь на планете перейдёт под управление разумных машин.

 

Источник: https://holmtain.ru/iskusstvennyj-intellekt-potentsialnye-riski-v-budushhem.html

Искусственный интеллект будет предсказывать будущее

Искусственный интеллект учится предсказывать будущее

Сегодня чего только не учат делать искусственный интеллект: рисовать картины, сочинять музыку и литературные произведения, делать переводы с различных языков, управлять компаниями и многое другое.

А вот американские ученые решили даже научить искусственный интеллект предсказывать будущее. Для начала, конечно, лишь угадывать, что произойдет в течение ближайших нескольких секунд.

Исследователи из Массачусетского технологического института убеждены, что роботы с подобными навыками могут оказаться весьма полезными для человечества.

Представьте, к примеру, уличную камеру наблюдения, которая, завидев сомнительную личность, сможет определить, что подозрительный тип достанет через минуту нож или пистолет. Еще важнее будет предугадывать, а значит и предотвращать, дорожные аварии, воздушные и морские катастрофы и многое другое.

Когда мы с вами видим человека, перед которым лежит тарелка с едой, мы резонно предполагаем, что этот индивидуум начнет сейчас трапезничать.

Для человеческого мозга такие умозаключения – настоящий пустяк, а для искусственного интеллекта – пока невыполнимая технологическая задача.

Американцы задумались: а почему мы знаем, что человек с тарелкой перед носом будет сейчас есть? Да потому, что мы видели это множество раз в своей жизни.

Важно

Однако необученный робот понятия не имеет, зачем человеку тарелка, ему вначале необходимо объяснить это. Специалисты разрабатывают сложный алгоритм глубинного обучения, который будет заключаться в «просмотре» искусственным интеллектом многочисленных видео.

Роботу будут «скармливать» десятки миллионов роликов, изображающих все на свете: поведение людей, повадки животных, различные природные явления и так далее. Допустим, если показать машине видео, на котором леопард гонится за газелью, робот сможет предсказать, что в случае нахождения газели в поле зрения леопарда хищник непременно погонится за парнокопытным.

А когда искусственный интеллект «увидит», как леопард убивает добычу, то поймет, чем такая погоня обычно заканчивается. Ну и так далее…

Карл Вондрик, один из авторов проекта, рассказывает: «Любой современный робот должен иметь базовые навыки предсказания будущего.

Скажем, если вы собрались сесть, робот не должен вытаскивать из-под вас стул.

Даже если машине вдруг будет необходим именно этот стул, она должна будет найти какой-нибудь другой выход, понимая, как нужно правильно поступить, дабы в ближайшем будущем ничего не нарушить.

Ни для кого не секрет, что сегодня искусственный интеллект влияет на нашу жизнь все сильнее и сильнее. Поэтому возникает необходимость создавать роботов, способных прогнозировать ближайшее будущее, хотя бы на уровне того, как это делает человек.

А далее робот должен превзойти наши способности в прогнозировании ближайшего будущего на основе анализа полученных данных.

Ведь ему не будут мешать в этом, как человеку, вечные заботы, страхи, переживания, суета, рассеянное внимание, докучающие мысли и многое другое, из-за чего мы постоянно делаем ошибки в попадаем в сложные ситуации».

Источник: https://www.facte.eu/proekty/iskusstvennyi-intellekt-budet-predskazyvat-budushchee

Искусственный интеллект и наше будущее

Роботы будоражили моё воображение с раннего детства. Тогда мы знали только угловатых, похожих на скульптуру из квадратов, големов. Позже на языке начался крутиться термин «биоробот», с которым мы ассоциировали робота из фильма «Гостья из будущего».

Тёплые воспоминания, вдохновляющие, но наивные. Кто мог тогда представить, что роботы будут намного разнообразнее внешностью, а искусственный интеллект (далее-ИИ) может храниться не только в их квадратных головах.

А каким он будет? Мы ещё тогда не задавались такими вопросами.

Уже в школьные годы, образ роботов и ИИ превратился для нас не в загадку, а в помощника и, часто – хладнокровного убийцу.

Это была мода 80-х. В кино и в книгах второй половины 20 столетия, машины и ИИ чаще всего угрожал людям.

Но теперь наступила новая эра переосмысления роли ИИ в нашей жизни. Вы читаете этот текст, при помощи компьютера или своего смартфона, а ведь это ничто иное, как тот самый робот-помощник, о котором мы так мечтали в детстве. Это первые шаги к ИИ, так что смело можно сказать, что роботы нам уже помогают. Может и мешают. Кто знает. Может они начнут нам даже угрожать.

Совет

Сложно говорить о темах, подобных ИИ. Эта тема требует изрядной подготовки и одними голливудскими страшилками не обойтись. Мне доводилось и, не раз, общаться с теми, кто изучает кибернетику и проблему ИИ, но в выводах они осторожны, а в прогнозах скупы.

Чего же ожидать от ИИ?

Мой главный тезис – ИИ станет намного непонятнее для нашего восприятия, чем мы можем его себе представить, если мы не будем ему мешать эволюционировать. Скорее всего, всего, он будет стремительно эволюционировать, несмотря на наше вмешательство и весь тот хлам из нашей головы, которым мы его будем засорять.

Получается дилемма – с одной стороны, мы ищем себе разумного советчика, с другой, сами хотим, чтобы он был похож на нас. Нам непонятен и страшен разум, который непохож на наш, который может не испытывать страхов, любви, зависти и пр.

Конечно же, каждый социальный страт будет делать ИИ удобным для себя. Конечно, появятся и машины-убийцы, ИИ, удовлетворяющий наши потребности, в том числе и сексуальные, но появится ИИ, который будет вдохновлять нас, рисовать, писать, лечить, развивать науку.

Хокинг опасался развития ИИ, Гейтс считает что человечеству нужно уже сейчас думать, чем оно будет заниматься, когда роботы и ИИ будут делать за него работу.

Скорее всего, нам вообще не следует рассуждать об ИИ в рамках только убийцы, только помощника, только собрата по разуму. Вначале мы его подчиним своим нуждам, но, в итоге, ИИ разовьется до того момента, когда мы просто перестанем быть ему интересными (если мы ему вообще будем интересны).

С другой стороны, может с помощью той же «искусственной эволюции», «кибернизации» и биохакерства, мы сможем усовершенствовать свои когнитивные способности, развить интеллект.

По сути, несмотря на невероятный потенциал нашего разума, у нас всё тот же мозг, что и у наших пращуров, в эпоху первобытности, кто знает, может следующие поколения окажутся с качественно иными способностями в интеллектуальном плане. кто знает, может мы поймём друг друга.

Обратите внимание

Это, довольно, смелые прогнозы, но почему бы и нет, главное чтобы они не отрывались от реальности.

Мне кажется вопрос о ценности ИИ, его роли в нашей жизни схож с дуализмом природы интернета.

Помойка? Бесконечное развлечение? Способ воплощать свои безудержные идеи?

А может библиотеки любых стран мира? Возможность общаться с людьми из разных стран, заниматься самообразованием, слушать интересные лекции, учить языки?

Мне кажется, вопрос об ИИ давно вышел за рамки этических категорий. О нём сложно, если невозможно судить в рамках «хорошо/плохо».

На каком-то из этапов развития, нам придётся оставить ИИ в покое, дав ему самому понять кто он и, что ему нужно.

Как итог, скажу, что, на мой взгляд, для человечества просто необходимо найти внеземную форму жизни, если таковая имеется и создать ИИ, равный или превосходящий наш мозг.

Это нужно для того, чтобы мы смогли взглянуть на себя со стороны, понять себя, ощутить свою целостность, как человечества, а не закрывается в узких душных комнатках, под названием национальность, государство или вероисповедание.

Источник: https://toposrednik.ru/iskusstvennyj-intellekt/iskusstvennyj-intellekt-i-nashe-budushhee

Андрей Себрант: Про Космос, интуицию, будущее, искусственный интеллект и правильных ведьм

19 июня 2018

Мой сегодняшний собеседник — это человек-легенда. Это Директор по стратегическому маркетингу компании «Яндекс» Андрей Себрант.

Наша беседа состоялась почти полгода назад, в офисе «Яндекса». Несколько месяцев ушло на расшифровку текста. Почему так долго? Причина не только в объеме интервью, но и в густоте смыслов, заложенным в нем.

Мы говорим об искусственном интеллекте, квантовой физике, исследовании Дальнего Космоса, интуиции, лазерном мире и даже о том, кто такие «правильные колдуньи».

По искусственный интеллект

Итак, будем говорить про будущее.

Хорошая тема. Люблю говорить про будущее.

Сейчас только ленивый не говорит про искусственный интеллект. Все под этим понимают разное. Кто-то говорит, что алгоритмы придумали ещё в 80-е. Я сам диссертацию по искусственным нейронным сетям писал. Ограничивается ли это только машинным обучением без наставника или всё-таки куда-то дальше продвигается? Искусственный интеллект — это что?

Я очень не люблю этот термин и стараюсь его всячески избегать. Только когда предопределено название какой-нибудь дискуссии — «мы позвали вас поговорить об искусственном интеллекте» — тогда вынужден повторять.

Читайте также:  Tesla motors представила новые технологии для автономных машин

Я его не люблю в первую очередь по той причине, что есть большие проблемы с однозначным, общепринятым понятием естественного интеллекта.

Пока мы не договорились, что является интеллектуальной деятельностью, как-то очень странно говорить.

Вообще забыли сейчас про машины. Просто: что является интеллектуальной деятельностью? Арифметика является интеллектуальной деятельностью? По-видимому, да. Животные к ней, вроде, не очень способны, в основном — только к цирковым номерам.

Является ли калькулятор в этом смысле зачатком искусственного интеллекта? Вы кнопочки понажимали — он правильную сумму сообщил. Но как-то это же в голову не приходит. Хуже того, счёты, или абак.

Можно ли считать, что искусственный интеллект начался, когда абак придумали? Пошевелил костяшки — и получился результат, который доступен только человеческому мозгу. Поэтому давайте аккуратней.

Я, и не только я, предпочитаю использовать термин «машинный интеллект».

Важно

Что-то похожее происходит с машинным интеллектом. Современный машинный интеллект — это история про задачи, которые человек когда-то считал своей вотчиной, но перестал считать. Самое интересное не в них, а в тех задачах, которые нам даже не приходили в голову.

Вот здесь и начинаются горячие споры на тему, сможет ли машинный интеллект поработить человечество. Такие дискуссии мне интересны примерно также, как разговоры о большой искусственной птице, которая будет воплощением анекдота «хорошо, что коровы не летают».

Только, ради бога, не надо настолько очеловечивать эти самые машинки и думать, что они немедленно обретут самосознание. Очень забавно: самые страшные аналогии — из кинематографа. Когда после лекций задают вопрос «поработят ли нас машины», ссылаясь на «Терминатора». Обычно на это я привожу пример про экскаваторы.

Допустим, они стали самостоятельными сознательными единицами. Вечером эти роботы собираются в общежитиях, скучают и думают, как бы с лопатами пойти в город. В какой-то момент они осознают, что кто-то их эксплуатирует, и идут громить город людей.

В реальности экскаватор можно считать роботом, который специализируется на копании земли. Но я не могу представить себе, что карьерный экскаватор, который живёт в карьере и только его умеет копать, вдруг выбрался из карьера и полез громить город — не сходится.

С чего бы он туда полез? Вы его выключили из розетки — он стоит до утра. Или все 24 часа в сутки копает. Он больше ничего не умеет делать.

Как предрекают, вначале будет много-много специализированных устройств: умная сковородка, умный холодильник, умная машина. Затем у них появится некое объединяющее…

Снова будет стоять вопрос про то, где проходит граница интеллекта. Потому что мы же хорошо понимаем, что, по Стругацким, «я человек, и ничто звериное мне не чуждо». А в нашей деятельности, в том числе той, которую мы считаем разумной, очень много нерационального и связанного с нашим телом.

Давайте представим роботизированный комплекс, который на основании машинного обучения точно знает, как правильно касаться человека, чтобы, скажем, утешить его в горе. Сила нажатия, характеристики поверхности, влажность, температура этого комплекса — все параметры идеально выверенные.

Совет

Есть подозрение, что всё равно это не будет эквивалентно касанию мамы. Потому что рука мамы – это не просто совокупность различных физических факторов, это ещё некий контекст «мама меня родила». Машинка повторить его не может, так как в касании мамы очень много из этого контекста.

Что не сможет делать ИИ

Но всё равно останется что-то…

До той поры, пока мы — белковые существа, в нас остаётся очень много, связанного с нашим телом. Связанного не с той высшей нервной деятельностью, которую так или иначе эмулируют машины.

Откуда, собственно, столь же большая волна разговоров, что по мере развития машинного интеллекта всё более важны будут люди. Причем, как ни странно, не с программерскими, а социально-коммуникаторскими умениями и навыками.

Потому что заменить касание руки мамы, скорее, может опытный психолог или телесный терапевт, а не хорошо обученная машина.

Машина будет другой и делать она будет что-то лучше нас. Вопрос в том, что мы не знаем. Очевидно, что калькулятор, даже счёты, вычисляют лучше, чем наш головной мозг. Он под это, правда, и не был заточен эволюцией.

Равно как и машины не заточены, например, на процессы биологического воспроизведения. Повторюсь: попасть в контекст взаимодействия матери и ребёнка невозможно вне биологического аспекта.

Машине слабо́ туда влезть по техническим причинам.

В каждой технологической беседе нужно обязательно вспомнить Илона Маска.

Ну конечно!

Про будущее людей

Тогда с другой стороны зайдём: насколько может получиться, наоборот, содержание сознания человека? Условно, сделать дамп базы сознания и загрузить наш контент внутрь искусственной нервной сети.

Понятия не имею, да и мне это не очень интересно по той же самой причине: дамп чего?

Дам («слепок») памяти.

Ещё раз: наша память — это далеко не только текущее состояние коры. Это гораздо больше — это воспроизведение всего организма.

То, как оно представлено…?

Не факт. Та же история. Мозг в этом смысле кажется всем очень странным, потому что психология и другие экспериментальные науки о человеке давно разобрались с тем фактом, что нельзя отделять сознание от тела, мышление не только от мозга и коры, но и от всего остального.

Обратите внимание

Когда человек принимает рациональное решение, оно сильно разное в зависимости от того, как давно он поел. Просто сейчас, когда много данных появилось, есть куча интересных примеров на эту тему. Экономика — казалось бы, отрасль, где проявляется рациональное поведение человека.

Но давайте будем помнить, что 15 лет назад Нобеля по экономике получил Канеман, психолог по образованию.

И неслучайно в этом году его любимый ученик Талер тоже получил Нобелевскую премию, где та же самая микроэкономика, которая, по сути дела, показывает, что взаимодействие человека с окружающей средой — какое угодно, только не рациональное.

А теперь к Маску. Он на какой-то конференции сказал, что мы давно все живём в эмулированной среде.

А солипсисты, если я правильно помню, говорили, что мы вообще нигде не живём. На эту тему мне неинтересно фантазировать. Хорошо, можно принять эту точку зрения. Это вопрос веры. Доказать её невозможно. Есть что-то происходящее, причём непонятно где, в результате чего мне кажется, что я наблюдаю и вас, и диктофон. Интересная точка зрения, но что дальше?

О трендах развития

Хорошо. Какие сейчас технологические тренды, куда всё идёт?

Давайте снова вернёмся к понятию границы. Где она между человеческим и неодушевлёнными предметами, выполняющими какие-то операции? Эта граница сначала проходила больше по физическим вещам.

Если посмотреть на окружающий мир, все вокруг бегают, и есть много мотиваций к тому, чтобы марафон побежать.

Прикольно, что в своё время было честью — отдать жизнь за то, чтобы информацию доставить на 42 км.

Первый марафонец.

Да. Шутки шутками, а сейчас никому в голову не приходит, что человек, который бегает марафоны, обладает ценнейшим для общества умением вовремя доставить весть.

Да, в таком контексте не рассматривается.

Это ему не мешает бегать, просто с совершенно другой мотивацией. Можно вспомнить метателей копья. Там тоже был вполне практический стимул. Сейчас легкоатлеты с другой мотивацией посвящают жизнь метанию копья. А потом в какой-то момент были люди, смысл жизни которых был ходить за плугом.

Это было не так давно.

Да, причем в огромных масштабах. Половина населения занималась тем, что руками обрабатывало землю — это была важнейшая и очень человеческая функция. Сейчас в развитых странах это всего несколько процентов от населения, но никто от этого не пострадал.

Важно

Если не вспоминать Есенина и его «живых коней заменила стальная конница». Ну, заменила и заменила, и как-то человечество с этим смирилось. Эта граница всё время ползёт. Она долгое время ползла в области физики.

Не ходить за плугом, а сесть за трактор, причем сел один из десяти, а остальные девять пошли в город к станкам.

Дальше началась история со счётом: устный и письменный вдруг ушёл в какие-то коробочки. Дальше, казалось бы, такая очень интеллектуальная деятельность — шахматы. А потом появилось Deep Blue с лучшими шахматными алгоритмами.

Почему с ними перестали соревноваться? Потому что больше нет смысла —машина выиграет всегда. Пришлось придумать себе новую задачку. Сказали, что есть другая игра, которую придумали раньше шахмат, называется Го.

В 2014 году в журнале Wired выходит огромная статья психолога, который тщательно изучил этот вопрос. Там есть глубинные интервью с программистами, игроками в Го, которые приходят к выводу, что пройдут еще десятилетия, пока компьютер сможет играть в Го на более-менее человеческом уровне.

Потому что там настолько много непознанного, невыражаемого в каких-то целевых функциях, как в шахматах. Интуиция, воображение и вдохновение — всё, в чём компьютеры слабы.

Но надо понимать, что в это время ребята в DeepMind обучали систему играть в Го. В конце этого же 2014 года AlphaGo обыграл сначала европейского чемпиона, а потом в 2015 году — Ли Седоля. Кто это? Очень сильный корейский игрок, но, может, не самый сильный в мире. Про это немедленно сняли фильм, и я его уже смотрел.

Фильм снят с известной позиции. Ли Седоль, когда давал интервью, сказал: «Я расцениваю это как своё поражение, но не как поражение человечества. Я был слаб, я перенервничал». Нашёлся следующий человек, китаец, который сказал: «У меня нервы покрепче, конечно, я их сделаю». AlphaGo сыграла с ним в сухую ничью.

Но это ещё не конец истории. У людей по-прежнему был здесь блок, что это уже не может быть по определению. Игра, в которой нет алгоритма, в которой есть вдохновение, жизненный опыт и чисто эстетические критерии красоты.

Совет

Как они могли это запрограммировать? В головах у людей по-прежнему сидит мысль, что машина выполняет заданную программу, а это не совсем правда на текущий момент. Конец этой истории даже не в том, что версия AlphaGo 2016 года всухую разделала игроков из Китая.

Ребята из DeepMind, создатели AlphaGo, объявили, что они больше не играют с людьми, нет смысла. Но при этом было известно, как учили машинку.

Здесь мы переходим к важному: машина, которую научили учиться. В случае с шахматами машина, по сути дела, была воплощением коллективной мудрости сообщества гроссмейстеров. Решения, которые в разных ситуациях должна была принимать Deep Blue, заключены в сложнейшей оценочной функции для различных классов позиций на доске в различных стадиях игры. Она очень плохо работала в конце и в начале.

Deep Blue совершенствовали с помощью дополнительных множителей, которые описывали характеристики позиции. Факторы придумывали программисты, а важность этих факторов оценивали гроссмейстеры. В этом смысле Deep Blue — воплощение всемирного человеческого шахматного разума, только работает гораздо быстрее, в большем по сравнению с человеком объёме.

Когда учили первую версию AlphaGo, в нее просто загружали n-ное количество тысяч партий лучших игроков мира и, естественно, набор правил, по которым эти партии ведутся. Сначала она училась на них, потом совершенствовалась, играя сама с собой — и в итоге смогла обыграть людей. Казалось бы, на этом финиш.

Но в октябре 2017 года разработчики выступили с заявлением: «Мы запустили AlphaGo Zero. Мы решили проверить, а нужен ли вообще на каком-то этапе человеческий разум. Мы запустили машинку, в которой были заложены только правила игры, цель, кто является победителем.

Мы дали ей возможность играть с собой, без единой партии с человеком даже в качестве демонстрации». Эта машинка за несколько суток сыграла сама с собой 5 млн партий. После этого её выпустили играть против той AlphaGo, которая сделала людей.

Читайте также:  Wigl научит детей программированию при помощи музыки

Новая AlphaGo Zero, которая никогда не была знакома с человеческими стратегиями, обыграла AlphaGo, которая училась как раз на них, со счётом 100:0. После этого матч был прекращён.

Обратите внимание

Это пример того, что теперь машинки могут не просто учиться и совершенствоваться у людей. Есть много ситуаций в нашей жизни, когда ты можешь совершенствоваться в тех ситуациях, которые так или иначе являются игрой в широком смысле этого слова.

Ты можешь совершенствоваться, играя против противника — другого человек, другого такого же компьютера или алгоритм. И в тех случаях, когда они могут совершенствоваться, они сейчас сами вырабатывают те стратегии и те находки, которые известны людям. Такая же вещь была проделана, например, с покером.

Там надо научиться жульничать, и машина очень быстро научилась жульничать и прекрасно обыграла лучших игроков в покер после этого.

Про интуицию и виртуальных помощников

То есть, потенциально у машины может быть что-то подобное интуиции?

Вот об этом и речь! Мы не очень понимаем, что такое человеческая интуиция. И мы не очень знаем, по крайней мере, мы не все одинаково понимаем, что называется интеллектом.

Но если считать шахматы проявлением интеллекта, то машина с этим давно справляется лучше людей. При этом они просто вобрали в себя разум человечества и стали лучше считать.

Не стали ошибаться и у них не стало того цейтнота, в который попадают люди, когда не успевают в шахматах просчитать все ходы за отведённое время.

Интересно!

Но это не значит, что все характеристики личности можно перенести куда-то ещё. Для тех читателей, которые когда-либо читали Стругацких… Вы читали?

Читал. Ещё в том возрасте.

Есть у них такая прекрасная книжка «Понедельник начинается в субботу», которой уже где-то полвека. В этой книжке были такие существа, которые назывались дублями.

Дублем в этой книге являлось человекоподобное существо, которое умело хорошо выполнять какую-то одну задачу. Например, можно было послать дубля получить зарплату.

Он умел стоять в очереди, расписываться, ведь тогда денежки выдавали в кассе и надо было расписываться в ведомости. Дубль умел делать это, потом приносил создавшему его магу денежки и растворялся в воздухе.

Важно

А дальше совершенно прекрасное, потому что представляется то, что вокруг нас. Были многофункциональные дубли. Например, был дубль, который мог вести машину и при этом талантливо петь хором. Сейчас вспоминаем, что умеет делать искусственный интеллект. Вести машину.

По крайней мере, первые попытки беспилотных автомобилей есть.

Источник: http://sukhov.com/blog/andrey-sebrant-pro-kosmos-intuitsii-budushhee-iskusstvennyiy-intellekt-i-pravilnyih-vedm/

Долгосрочное будущее (искусственного) интеллекта

Зубин Гарамани (Zoubin Ghahramani). Я рад представить Стюарта Рассела (Stuart Russell), профессора информатики и электротехники в Университете Калифорнии, Беркли (The University of California, Berkeley), бывшего председателя выдающегося факультета информатики этого университета.

В прошлом он занимался физикой, у него есть научная степень от Университета Оксфорда (University of Oxford), затем он переключился на информатику и был сотрудником Беркли с тех пор (хотя он и уезжал на пару лет в Париж).

Стюарт получил несколько наград за его влиятельные работы в следующих областях: искусственный интеллект (ИИ), ограниченная рациональность, машинное обучение, глобальные сейсмические наблюдения и др.

В числе этих наград — приз от Национального общества науки (National Science Foundation), награда «Компьютеры и мысль» (Computers and Thought Award), награда от Американской статистической ассоциации (American Statistical Association). Мы очень рады, что он сейчас здесь с нами, что он прочитает лекцию в рамках нашей программы.

В последнее время он сделал многое, чтобы привлечь внимание к дискуссии о будущем ИИ, спровоцировал обсуждение в среде исследователей, которые работают в этой области. То, что он пытается делать — очень важно, так как дискуссия [о проблемах ИИ] должна происходить не столько среди простых любителей ИИ или в научно-популярной литературе, но прежде всего в научных кругах, среди профессионалов.

Мы рады его приветствовать здесь.

Стюарт Рассел. Для кого-то из вас это будет дежавю, особенно если вы были на пуэрториканской ИИ-встрече или на собрании AAAI (Ассоциация по развитию ИИ, Association for the Advancement of Artificial Intelligence) в январе. С тех пор в дискуссию было добавлено несколько новых мнений, и я надеюсь, что для некоторых их вас они будут в новинку.

Я размышлял над этой темой долгое время. Первое издание моей книги вышло в 1994-м году. Так вот, в ней есть раздел, озаглавленный «А что если мы преуспеем?» Было очень важно предложить дискуссию по этому вопросу, потому что учёные на тот момент не задумывались о такой возможности.

В течение десятилетий у них не наблюдалось значительного прогресса, они и думать перестали о том, что будет, если «всё» получится. Меня навел на идею главы Дэвид Лодж (David Lodge), автор книг «Академический обмен. Повесть о двух кампусах» («Changing places») и «Мир тесен» («Small World»).

Лодж повествует о молодом английском учёном, который в конце концов оказывается в «Государстве эйфории». Судя по описанию, это место является весьма искажённой версией Беркли. Герой приехал из Бирмингема (Burmingham), который в книге назван Раммадж (но прототипом был, очевидно, Бирмингем, где Дэвид Лодж преподавал). По случайности, когда мы переезжали из Бирмингема, Лодж купил дом, в котором мы жили. Так, из-за большого числа совпадений, я решил почитать его книги. В одной из книг молодой протагонист ставит вопрос перед одной очень влиятельной группой теоретиков филологии: «А что если вы правы?» И выясняется, что никто из них не думал о такой возможности раньше. Так я получил идею главы «Что будет, если мы преуспеем».

Совет

Мы все согласимся с тем, что ИИ — это про то, как сделать компьютеры «умными». И мы уже не считаем, что мыслительный процесс компьютера обязательно должен подражать мыслительному процессу людей, что он должен следовать каким-то законам «разума».

Что важно, так это понять, можем ли мы заставить компьютеры делать «правильные вещи», и какие есть способы сделать так, чтобы внутренние процессы компьютеров были согласованы с этой целью. Может быть много способов делать «правильные вещи», да и много определений «правильных вещей».

В данном случае мы будем понимать под «правильной вещью» максимизацию ожидаемой ценности всего будущего, имея в виду какую-то мерку итогового коллективного счастья. Другими словами, это максимизация ожидаемой пользы. Это очень стандартная формула. И это как раз то, что мы обычно подразумеваем, когда говорим, что компьютер делает «правильную вещь».

Такое определение может быть специфицировано для разных процессов и исполнителей — для речевых актов, для машинного обучения, для роботов. Есть множество способов использовать эту базовую формулировку.

Почему мы занимаемся исследованиями ИИ? Изначально это просто ужасно вдохновляет: думать, что мы сможем понять разум так хорошо, что создадим что-то «разумное» или подобное разуму. И чем разумнее, тем лучше, это не вызывает сомнений. Мы верим, что такой ИИ может быть создан.

Некоторые исследователи считают, что мы никогда не получим сильный ИИ, поэтому нет никакой надобности волноваться о будущем. Я не уверен, что они до конца честны сами с собой, так как нет смысла работать над исследовательской задачей и верить, что она неразрешима.

Проведём аналогию с Судным днём, «пророки» говорят, что ИИ ведёт «машину человеческой расы» по дороге, которая заканчивается обрывом.

Говорить, что ИИ никогда не преуспеет, аналогично утверждению: «Хорошо, мы просто будем продолжать двигаться в сторону обрыва и будем надеяться, что бензин закончится до того, как мы в самом деле сорвёмся». Это не кажется мне разумной стратегией.

Тогда давайте в своей работе исходить из мысли, что мы «преуспеем». Я не стану утверждать, что мы преуспеем за какое-то определённое количество времени, так как знаю, что в таком случае меня процитируют в газетах, а я этого не хочу. Но давайте предположим, что такое может случится.

Когда я говорю с физиками, они мне заявляют, что нет никаких препятствий, чтобы в будущем суметь «лучше» упорядочить атомы и выполнять вычисления гораздо быстрее и эффективнее, чем сейчас. Способности компьютера, таким образом, превзойдут человеческие.

Сейчас очевидно для каждого, что прогресс ускоряется, и это не просто коммерческий хайп (хотя не без него). Когда я разговаривал со своими коллегами, мы выяснили, что у нас всех были моменты, когда мы восклицали «вот это да!».

Обратите внимание

Это когда видишь реализацию какого-то определённого аспекта прогресса, который, по твоему мнению, просто невозможно было воплотить на данной стадии развития науки.

Одна из причин акселерации науки — это то, что её теоретические основы сейчас довольно тверды. Они основаны на рациональном принятии решений, статистике и понимании, как работают восприятие и язык.

С этим становится возможным построить кумулятивно что-то, чего мы никогда не видели в ранние дни развития информатики. Говоря про историю, в первые двадцать лет было большой удачей найти научную работу, которая бы основывалась на исследованиях хотя бы двух или трёх предшественников.

Но сейчас накоплено достаточно теории, и практика подтягивается за ней. Обучение с подкреплением (reinforcement learning) и техники глубокого обучения (deep learning) постепенно отбирались из идей, которые существовали двадцать лет назад.

С новыми поправками они вдруг заработали очень хорошо, и мы стали свидетелями небывалого прогресса в прикладных задачах, таких как распознавание речи или компьютерное зрение.

Сейчас можно использовать универсальные языки, чтобы описывать вероятностные модели любой сложности. Всё, что может быть записано на любом языке мира, может быть записано на этих языках очень кратко.

И наш фокус смещается с инструментов на проблему — как принимать решения в долгосрочной перспективе, где за планами последуют миллионы, или даже миллиарды, физических действий разных людей. Тем не менее, нам бы хотелось планировать в такой широкой перспективе. Я иногда читаю лекции под названием «Жизнь выбирает из двадцати триллионов шагов».

Двадцать триллионов — это примерно столько, сколько вы совершаете за время своей жизни. Это число может показаться чрезмерно большим, но оно верно, если рассматривать действия как активации отдельных мышц.

Важно

Мы все были свидетелями недавних успехов ИИ, и может быть самый большой на моей памяти — это победа Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997-м. Пару месяцев назад компьютер обыграл лучших игроков в одну версию покера. Deep Mind

Источник: https://22century.ru/video/professor-stuart-russell-the-long-term-future-of-artificial-intelligence

Искусственный интеллект поможет бросить курить

Ежегодно около 400 тысяч россиян погибают от заболеваний, связанных с курением.

И пока государство принимает меры по ограничению потребления табака на законодательном уровне, исследователи разрабатывают эффективные методы на базе технологий искусственного интеллекта (ИИ).

О том, как нейронные сети и машинное обучение могут помочь в борьбе с курением, рассказал Андрей Поляков, научный сотрудник лаборатории Philips Research Lab Rus.

Что можно сказать в целом об исследовании: как зародилась идея, почему именно искусственный интеллект должен помочь людям в отказе от курения?

— Одна из наиболее эффективных стратегий отказа от курения — врачебное консультирование.

Во время консультаций специалист оказывает психологическую поддержку человеку, бросающему курить, не дать ему сорваться.

Но очные консультации — довольно дорогое удовольствие для системы здравоохранения, да и у пациентов не всегда есть возможность часто посещать врача из-за удаленности профильных клиник.

Сотрудники российской и голландской лабораторий Philips Research задумались над решением этих задач. Ученые поставили перед собой цель масштабировать консультационные сессии на широкую аудиторию курящих людей, у которых есть смартфон с доступом в интернет.

Результаты проведенного исследования были представлены летом 2018 года в Стокгольме на конференции IJCAI-2018.

Идея состоит в том, чтобы автоматизировать терапевтическое вмешательство и обеспечить удаленную помощь человеку в отказе от курения за счет возможностей искусственного интеллекта.

Совет

Речь идет о диалоговом агенте на смартфоне, который способен выбирать и применять одну из поддерживающих пациента стратегий. Он может распознавать эмоциональную окраску речевых или текстовых сообщений пациента, адекватно на нее реагировать и помогать человеку избавиться от вредной привычки.

Какие принципы ИИ положены в основу метода?

— Эти принципы основаны на моделировании методики отказа от курения с помощью когнитивно-поведенческой психотерапии и мотивационного интервьюирования, которые обычно проводит врач на приеме. Естественно, в живой беседе человек может понять настроение и состояние собеседника благодаря различным вербальным и невербальным сигналам: к ним относятся речь, голос, мимика, жестикуляция.

В нашем исследовании нас интересовал язык, на котором мы общаемся в мессенджерах и социальных сетях. Для того чтобы искусственный интеллект мог заменить врача-психотерапевта, ему нужно уметь распознавать устную и письменную речь человека, ее эмоциональную окраску, а также поддерживать беседу и реагировать на изменение состояния пациента.

Как искусственный интеллект учится анализировать речь?

Источник: https://naked-science.ru/article/column/iskusstvennyy-intellekt-pomozhet

Ссылка на основную публикацию