Личный бармен с искусственным интеллектом

7 стереотипов о работе бармена

Это, наверное, идёт ещё с 90-х, когда к профессии бармена относились скептически — это было что-то вроде уборщика мусора (хотя не знаю поменялось ли отношение у старого поколения к этой профессии).

Мне повезло: я всегда работал с коллегами, которые не обманывали своих гостей. И мне очень хорошо донесли в своё время: владельцы бизнеса (баров, ресторанов, кафе) вкладывают очень большие деньги в дизайн, мебель, свет, посуду и так далее, и всё может рухнуть от одного человека, который просто не долил.

Если вы встретились с недоливом в баре, лучше такие заведения обходить стороной (если ситуация повторяется) или уведомить владельцев об этой ситуации, ведь порой они и сами не в курсе, кто у них работает.

2. Бармены пьют на работе

Соблазн велик, не спорю. За спиной у тебя стоят напитки с разных уголков планеты, только руку протяни, но профессионализм бартендера в этом и заключается: не злоупотреблять алкоголем, но при этом знать о нём всё — и вкус, и аромат, и историю, и подачу.

Если гость хочет выпить с барменом, то тут зависит от политики заведения в этом отношении. Кто-то допускает, будучи уверенным в «силах» своих бартендеров, кто-то запрещает и штрафует сотрудников.

По личному опыту могу сказать, что я был из тех, кто позволял барменам выпить с гостем или продегустировать новый коктейль, так как команда барменов была сознательная и не приходилось никого отправлять на такси домой. 🙂

3. Это очень простая работа — стой и наливай

Для многих профессия бармена — это что-то романтическое: постоянный праздник, море внимания и алкоголя. Но это далеко не так.

Это тяжёлый труд, порой по 12–14 часов приходится стоять за стойкой, общаться с подвыпившими и иногда не совсем адекватными людьми, держа в голове кучу заказов и просьб коллег.

При этом устаёшь как физически, так и морально. Мы отдаём энергию своим гостям, дарим им эмоции.

4. Бармен должен уметь подбрасывать бутылки

Ещё один из стереотипов — бармен должен уметь «кидать» бутылки. В разных компаниях, если узнавали, что я бармен, первым вопросом было: «Умеешь бутылки кидать?» Я занимался флейрингом (так это называется), это очень трудоёмкий процесс, и для меня было сложно применять это в баре, именно в работе.

Так как я не хотел связывать с флейрингом свою профессиональную деятельность, занятия прекратил, но считаю, что бартендер должен владеть рабочим флейрингом — техникой приготовления коктейля с красивыми движениями и использованием барного инвентаря.

На профессиональном уровне флейрингом занимаются по 5–7 часов в день и выступают на различных соревнованиях.

5. У работы барменом нет перспектив

Родители всегда скептически относились к моему выбору профессии. Думали, что мне надоест и пойду по специальности. Они не видели дальнейшего роста. Но пути для развития у бармена всё же есть:

  • стать старшим барменом своего коллектива;
  • стать бар-менеджером либо дорасти до управляющего.

С другой стороны, можно стать представителем алкогольного бренда, бренд-амбассадором, посмотреть на индустрию с другой стороны, как это сделал я, при этом не бросив работу бартендера. Либо можно стать соучредителем собственного бара (на моей памяти много историй, когда постоянный гость предлагал бармену вместе открыть бар).

Вообще, профессия бармена подразумевает постоянное развитие, посещение мастер-классов, дегустаций, общения с людьми, путешествия.

6. Бармен наливает, пока гость не упадёт

Бытует мнение, что бармен будет наливать гостю, пока тот не рухнет под стойку, лишь бы больше денег с него срубить. Это далеко не так. Бармены за культуру пития! И если видят, что человеку уже хватит, то вправе отказать гостю в выпивке.

А вообще, сознательность у каждого человека должна быть своя. Помните — во всём важна мера.

7. Бармен может отказать гостю в приготовлении напитка

Встречаются бармены, которые отказываются приготовить тот или иной напиток, аргументируя, что это немодно или невкусно. Настоящий профессионал, прежде чем отказать гостю, предложит альтернативу, которая есть у него в баре.

По своему опыту скажу: я не отказываю в приготовлении, к примеру, того же мохито своим гостям, но альтернативу для начала предложу. Не потому, что я самый умный, а для того, чтобы люди, которые ходят в бары, знакомились с разными вкусами, развивали свои рецепторы. Ведь вкусовая палитра, которая есть в баре, разнообразна и многогранна.

Другой момент, когда гость сам хочет, чтобы ему смешали весь бар в один стакан или те ингредиенты, которые заведомо не сочетаются. Тут важно гостю донести, что это будет провал или даже приведёт к последствиям в виде пищевого расстройства.

Пейте ответственно и не обижайте барменов.

Читайте также

Источник: https://Lifehacker.ru/7-stereotipov-o-rabote-barmena/

Робот-бармен от MontyCafe (+видео)

Компания MontyCafe занимается разработкой различных роботов. На современном рынке продаж уже имеются роботы-бармены, но чаще всего они представлены японскими и немецкими производителями промышленных манипуляторов.

MontyCafe сотрудничает с известной студией дизайна, которая создает новое поколение современных машин, способных изменить наше привычное представление о том, как можно продавать кофе. Робот представляет собой автоматизированную систему с оригинальным дизайном, предназначенную для торговых точек. Это новшество открывает новые способы продажи.

Компания решила сделать полностью своего робота, со своей технической и функциональной частью и оригинальным дизайном. Около года ушло на разработку, проектирование и тестирование манипуляторов. Несколько раз проект менялся из-за новых вариантов дизайна робота.

Разработка программы управления до сих пор продолжается и совершенствуется. В настоящий момент робот-бармен может подавать кофе, различные прохладительные напитки и конфеты на палочке, дальше планируется расширение функционала робота, чтобы он мог продавать мороженное и поп-корн.

В настоящее время робот-бармен может выдавать 120 напитков в час, но это не конечный результат, есть решения к увеличению количества выдачей в час.

Обратите внимание

Например, обычная кофемашина готовит чашечку кофе в течение 1,5 минут, что естественным образом сокращает количество выдаваемых чашечек кофе.

Напитки из сокоохладителей выдаются очень быстро и при добавлении выдач в киоске количество напитков в час может быть около 200 – 250.

На последнем мероприятии, где демонстрировалась работа робота-баристы, все посетители были в восторге. Больше всего восторгались дети, которые просто не отходили от робота и следили за каждым его движением. К сожалению, на этом мероприятии дети не получили конфеты на палочке от него — выдачу конфет наладили после окончания. Но у детей еще будет возможность получить сладости от робота.

В настоящее время готовится установка робота в один из ТЦ Москвы. Компания ищет партнеров в Москве и других регионах России, которым было бы интересно развивать сеть робо-кафе и устанавливать их в ТЦ и парках, тем более, что обслуживание робота и киоска в целом необходимо только в конце рабочего дня.

Такой способ продажи кофе можно использовать в любом месте.

Несомненно, установка мини-кафе с роботом привлекает большое количество клиентов. Компания готова и дальше развиваться в данном направлении, размещая роботов в местах с большим потоком людей.

Благодаря достижениям современной робототехники можно изменить привычное мировосприятие человека, автоматизировать продажу кофейных напитков, сломать устаревшую систему взаимодействия покупателя и продавца.

Компания не останавливается на достигнутом, и в планах разрабатывать новую версию робота-бармена, который будет готовить хот-доги, картошку фри и даже жарить блинчики.

Сейчас стоимость базовой комплектации около 1 млн рублей, в нее входит:

  • Робот Монти
  • Одна кофемашина
  • Один сокохладитель
  • Киоск.

Какие плюсы у кафе с роботом-бариста по сравнению с обычными кафе и вендинговыми автоматами по продаже кофе?

Кафе с роботом-бариста имеет ряд преимуществ:

  • Самое неоспоримое – это привлечение внимания. Мы наблюдали, как посетители реагируют на наше мини-кафе с роботом. Никто не проходил мимо, всех завораживали его действия. С особенным восторгом к механизированному аппарату относились дети. Каждый ребенок хотел получить лакомство из механизированной руки.
  • Автономность и длительный срок работы. Практически, робот может работать 24 часа, если не считать времени на обслуживание устройства.
  • Хорошее качество кофе, по сравнению с вендинговыми аппаратами. Мы предлагаем на выбор качественное кофейное зерно нескольких сортов.
  • Скорость обслуживания по сравнению с человеком намного выше. Также планируется запуск приложения для заказа кофе удаленно и точно по времени. Больше клиенты не будут стоять в очереди за любимым напитком.

Источник: http://www.robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-barmen-ot-montycafe

Автоматический бармен “Barobot”

Устройство вмещает в себя 12 емкостей с различными напитками и готовит коктейли соблюдая точность рецепта до грамма. Управление роботом осуществляется с помощью планшета или смартфона, на который устанавливается программа с удобным и понятным интерфейсом, содержащая в себе более 1000 рецептов приготовления коктейлей.

Совершенный дизайн

Детали Barobot сделаны из акрила. Надежно соединённые между собой, они образуют прочную основу, способную выдержать даже самые тяжелые бутылки. Корпус может быть выполнен и черного полированного либо кристально-прозрачного акрилового стекла..

В конструкцию изделия встроены более 100 светодиодов, с разными режимами подсветки и синхронизацией со звучащей музыкой, что поможет создать атмосферу праздника и украсить интерьер.

Простота управления

Подготовить Barobot к работе не составит большого труда – нужно просто установить бутылки с напитками в корпус робота. Вот и все, вы можете начинать заказывать коктейли.

В Barobot можно загрузить бутылки самых распространенных размеров – от 0,5 до 2,5 литров. Встроенные дозаторы плотно присоединяются к горлышку и обеспечивают точность и аккуратность приготовления коктейлей. Кронштейны, в которых крепятся бутылки, гибкие и в то же время прочные, что гарантирует надежность установки.

Особенности конструкции

Сердцем Barobot является передвижная платформа с вращающейся кареткой. Она перемещает стакан внутри устройства от одного дозатора к другому.

Читайте также:  Как взять «умные» машины под контроль

Принцип конструкции Barobot – «Ничего не может быть пролито!». Поэтому передвижная платформа оборудована высокочувствительными датчиками. Робот начнет наливать напитки только когда бокал будет расположен на своем месте на платформе.

Если же все-таки напиток случайно разольется, ведь на вечеринке не всегда удается контролировать все (и всех), то Barobot защитит вашу мебель и пол от неприятных последствий, так как оснащен двумя съемными лотками для сбора жидкости.

Barobot предназначен для самостоятельного приготовления вашими гостями коктейлей. Однако, если вы захотите сами управлять процессом, почувствовать себя за барной стойкой, для этого на задней поверхности устройства тоже есть крепления для дисплея управления.

Доступный интерфейс приложения

Приложение Barobot было создано для людей, которые… хотят повеселиться вечером!

Поэтому в первую очередь при разработке приложения учитывалась простота использования и доступный интерфейс дисплея управления. Вы легко можете выбрать напиток из меню в соответствии со своими предпочтениями и добавить любые доступные ингредиенты.

Меню содержит более 1000 рецептов, в том числе, проверенных временем, классических, безалкогольных, а также неожиданные композиции для самых смелых.

Важно

В таком количестве рецептов легко потеряться, поэтому вы можете создать коктейль на свой вкус и цвет, выбирая ингредиенты по своему желанию.

Для неопределившихся или смелых – есть также вариант «Мне повезет!» – робот удивит вас чем-то особенным на свой вкус.

Удаленный заказ

Сделать заказ роботу-бармену вы можете, даже не вставая с дивана, установленное  приложение позволит вам выбирать напитки с помощью планшета или смартфона и сети WiFi.

Открытое аппаратное и программное обеспечение Barobot

Разработчики опубликовали все аппаратные разработки, список деталей и программный код под лицензией GPL. То есть все пользователи могут участвовать в развитии Barobot и вносить предложения по улучшению робота. Производитель приветствует все замечания клиентов.

Вы можете самостоятельно вносить любые изменения в конструкцию робота и  программировать его с учетом своих потребностей.

Особенности Barobot

  • Точное дозирование ингредиентов.
  • Возможность взбалтывания коктейлей.
  • Рассчитан на любой вид бутылок и бокалов.
  • Приготовление коктейлей с использованием ликеров, соков, газированных напитков, молока и сиропов.
  • Не требуется очистка робота в перерывах между приготовлениями коктейлей (например, остатки Пиноколады не испортят виски с колой, которые приготовит робот)
  • Легкая очистка после использования.
  • Рамы производятся в детерминированной способом изготовлена из популярного материала
  • Электроника собрана из общедоступных деталей.
  • Сенсорный дисплей с пользовательским интерфейсом
  • Легкая сборка, не требующая специальных навыков и инструментов.
  • Простота и удобство эксплуатации.
  • Бутылки с напитками могут находиться в устройстве робота длительное время.
  • Подсветка бокала с коктейлями.
  • Светодиодная подсветка со световыми эффектами.
  • Обновляемое программное обеспечение и прошивки.
  • Открытое аппаратное и программное обеспечение.
  • Дистанционный заказ коктейлей.
  • Настраиваемый пользовательский интерфейс с сенсорным экраном.
  • Вмещает 12 бутылок с напитками.
  • Интуитивно понятный пользовательский интерфейс.
  • Небольшой вес и габариты робота
  • Одной загрузки должно хватить на приготовление 100 напитков.
  • Простота замены емкостей с напитками.
  • И самое главное: максимальная экономическая эффективность.

Источник: https://robotbaza.ru/product/avtomaticheskiy-barmen-barobot

Робота-бармена научили тонкостям общения с клиентами

Робот-бармен Джеймс общается с клиентом. Фотография: Sebastian Loth et al. / Frontiers in Psychology

Исследователи из Билефельдского университета отработали ранее не реализованные сценарии взаимодействия робота-бармена с клиентами. Статья опубликована в Frontiers in Psychology, кратко о содержании рассказывает ScienceDaily.

В эксперименте использовался робот-бармен по имени Джеймс, которому для начала общения с клиентом необходимо определить порой не очевидный момент начала социального взаимодействия.

Несколько добровольцев удаленно управляли роботом и пользовались ограниченным набором возможных действий Джеймса для того, чтобы взаимодействовать с клиентами.

Управлявшие роботом испытуемые при этом «общались» не с настоящими посетителями, а с записанными заранее данными.

Система управления, через которую испытуемые управляли роботом, записывала различные параметры. Например, в момент начала общения робота с клиентом система учитывала удаленность человека от барной стойки, направление, куда клиент повернут лицом и наличие и вербальной связи. Также система записывала возможные сценарии поведения в условиях недостаточности информации.

Исследователи убедились, что изначальный социальный маркер начала общения «человек рядом со стойкой и установлен зрительный контакт с барменом» действительно был выбран правильно.

При этом клиенту вовсе не обязательно начинать говорить первому, зрительного контакта и небольшого расстояния вполне достаточно для распознания роботом точки начала взаимодействия.

После этого невербальное общение отходит на второй план и главным становится распознавание устной речи.

Совет

Выяснилось, что робот в автономном режиме при невозможности установить визуальный контакт прекращает сессию общения, поскольку взаимодействие «в слепую» не предусмотрено управляющей программой. Люди же, напротив, продемонстрировали возможность продолжения работы и принимали заказы и общались с клиентом даже при отключенных камерах.

По словам исследователей, подобная информация важная для развития социальных роботов, поскольку позволяет им не просто воспринимать информацию, а ранжировать ее по значимости. Например, роботы должны самостоятельно понимать в зависимости от контекста, показания каких систем могут быть в каждом конкретном случае наиболее важными для выполнения поставленной задачи.

Ранее свою версию команды из робота-бармена и двух роботов-официантов представили специалисты Массачусетского технологического института.

Источник: https://nplus1.ru/news/2015/11/26/robot-bartender

5 профессий, которые заменят чат-боты и искусственный интеллект в ближайшие 5-10 лет — Офтоп на vc.ru

Директор по наукам и технологиям персонального ассистента «Алоль» Роман Душкин написал для vc.ru колонку о том, какие профессии заменят чат-боты в ближайшие 5-10 лет и что изменится из-за этого на рынке.

Сколько времени займёт карьерный рост чат-бота от ассистента до профи? Чат-бот — один из интерфейсов взаимодействия искусственного интеллекта с внешним миром. Cегодня он на начальном уровне развития. В СМИ много спекулируют о том, что ИИ (искусственные интеллекты) полностью заменят реальных специалистов в ближайшие несколько лет, но это не совсем так.

Пылесос пока не заменил уборщицу, а чтобы сегодняшние ИИ доросли до уровня пылесоса, они должны начать понимать естественные-языковые запросы и адекватно отвечать на них. Это займёт 2-3 года.

Ещё 5 лет потребуется, чтобы ИИ научились осознанно планировать свою деятельность в информационном окружении. Тогда уже можно будет говорить о конкуренции с реальными людьми.

Катализатором внедрения ИИ является их высокая эффективность относительно человека. McKinsey прогнозируют, что в США бизнес сэкономит $23 млрд на выплатах зарплат, когда заменит ботами сотрудников из сферы обслуживания.

На ком ecommerce сможет сэкономить в ближайшие 5 — 10 лет

Программист

Речь идёт о «кодерах» — тех, кто не придумывает новые алгоритмы, а используют готовые методы и даже блоки и, комбинируя их, решают формализованные задачи. Их замена позволит ускорить процесс разработки, исключить технические ошибки и снизить количество ошибок из-за некорректной трактовки требований.

Заменить разработчика — дорого и долго. Поэтому бизнесменам придётся потерпеть «живых» программистов, пока гиганты индустрии не выпустят универсальный продукт в этой области.

Специалисты по Computer Science будут долго востребованы.

HR-специалист

ИИ сможет проводить первичное собеседование без приглашения кандидата в офис. Поиск кандидатов может осуществляться по огромному количеству мест, включая социальные сети. Критериями отбора могут стать не только формальные требования заказчика вакансии, но и различные «тонкие» характеристики кандидатов, обнаруживаемые в оставляемых ими «сетевых следах».

При этом возможно использование имеющейся инфраструктуры и функциональности по сбору информации о пользователях сети. Сейчас эта функциональность в той или иной мере реализована в ботах FlatPi, Recbo и Mya — они помогают искать кандидатов, ранжировать их, отвечать на вопросы кандидатов, отправлять им уведомления.

Офис-менеджер

Формальный подход к планированию работы офиса, заказу офисных принадлежностей, билетов, оформлению командировок и прочее. В Британии уже есть промежуточный вариант — робот Betty, которая следит за рабочим времени сотрудников, эмоциональным климатом в коллективе, заказывает расходные материалы и так далее.

Маркетолог-аналитик и трафик-менеджер

Возможность глубинного анализа огромных массивов информации, её поиск в большом количестве гетерогенных источников, их сопоставление, агрегация, сведение воедино и получение отчётов и рекомендаций высокой степени достоверности. Мы сможем уйти от бесконечных гипотез и тестов к точному анализу поведения пользователей, выявлять общие паттерны, закономерности и понимать причины, которые их вызывают.

Если говорить о трафик-менеджере, здесь улучшится уровень подбора рекламных каналов, контроль за ставками, проверка гораздо большего числа гипотез, повыситься скорость в принятии решений. Для маркетологов уже есть функциональность Persado, основанный на когнитивном анализе данных и генерации релевантных сообщений для целевой аудитории.

Оператор колл-центра

Оператор первой линии поддержки обычно отвечает на типовые вопросы пользователя, переадресовывая более сложные вопросы. У операторов существуют скрипты — то есть полностью формализованная база знаний, устроенная в виде дерева тем и ответов.

Чат-бот сможет оперировать скриптами в разы быстрее, что позволит ему одному обрабатывать вал обращений и полностью закрывать первую линию. Частично эту функциональность выполняют боты Twyla и Aivo. На первых порах чат-бот будет переводить сложные вопросы оператору и параллельно учиться, так что со временем можно будет обходиться без операторов и продавцов-консультантов.

Сегодняшние решения в области ИИ не могут полноценно заменить сотрудников. Но за счёт автоматизации формализованных процессов и анализа и интерпретации данных, бизнес уже может извлекать выгоду. Особенно большие компании, где есть огромный поток повторяющихся запросов от пользователей и стандартных операций.

Обратите внимание

Главное, что в мире пользователя также сформировался запрос на такую автоматизацию. Человек будет охотнее консультироваться у чат-бота, чем бесконечно ждать на линии ответа оператора.

Развитие когнитивной графики и методов обработки естественного языка позволит ботам более эмоционально и естественно реагировать на запросы.

Читайте также:  Как искусственный интеллект и глубинное обучение могут помочь выявлять генетические заболевания?

Более того, боты смогут анализировать пользовательские данные и действовать проактивно, не дожидаясь пока сам человек осознает проблему и обратиться с ней.

Источник: https://vc.ru/flood/17965-bots-replace

Когда мы перестанем понимать, с кем говорим — человеком или машиной? Эксперт в IT о том, в каких отраслях искусственный интеллект вытеснит человека в первую очередь

Тема искусственного интеллекта сегодня на подъеме, наравне с идеями покорения космоса и безопасной энергетикой — человечество будто переживает научный ренессанс после нескольких десятков лет застоя. Однако вырисовываются не только радужные перспективы. Даже один из апологетов этого возрождения, Илон Маск, не так давно высказал четкие опасения по поводу перспектив развития ИИ.

Как долго нам ждать момента, когда у Siri можно будет не только спросить прогноз погоды, но и подискутировать с ней о творчестве импрессионистов или обсудить последний баттл Оксимирона? Насколько реальны перспективы появления настоящей SkyNet? Когда программы заберут у нас рабочие места? Обо всем этом в очередном выпуске рубрики «Неформат» мы поговорим с исполнительным директором компании Artezio Павлом Адылиным.

Кто это?

Павел Адылин работает в IT уже четверть века, из них более 15 лет — в качестве топ-менеджера.

В 2011 году был избран председателем правления некоммерческого партнерства «Руссофт» — крупнейшего и наиболее влиятельного объединения компаний-разработчиков программного обеспечения России. В настоящее время входит в правление партнерства.

С 2011 года является постоянным членом экспертной коллегии IT-кластера Фонда развития Центра разработки и коммерциализации новых технологий «Сколково». Соучредитель и собственник компании Artezio, которая входит в топ-100 ведущих мировых компаний в области программной разработки.

Окончил Московский институт радиотехники, электроники и автоматики, а позднее — Финансовую академию при правительстве РФ. Создатель и куратор научной лаборатории по изучению искусственного интеллекта в Нижнем Новгороде.

— Идея с искусственным интеллектом — до сих пор мечта или человечество все же предпринимает конкретные шаги, приближаясь в этом направлении к цели?

— Для начала нам надо понять, что мы понимаем под термином «искусственный интеллект». В какой-то момент термин даже стал бранным. Некоторые ученые стеснялись признаться, что они занимаются этим вопросом, работу воспринимали не иначе как исследование вечного двигателя. В итоге в бытовом понимании этот термин представляется как нечто, что может заменить человека.

На самом деле само понятие ИИ в какой-то мере даже вышло из обихода (правда, сейчас стало возвращаться благодаря усилиям аналитиков и маркетологов).

Ранее его заменили на другие термины, например, большие данные (Big Data) и машинное обучение (machine learning).

И то, про что мы сегодня будем говорить и что сейчас называют искусственным интеллектом, по большому счету относится именно к этому разделу компьютерных алгоритмов.

Важно

В чем идея? По сути, речь идет о различных алгоритмах, в основе которых лежат статистические методы. Задача этих алгоритмов — выявление зависимости в экспериментальных данных. Другими словами, они подбирают математическую функцию, которая в дальнейшем позволяет классифицировать и ранжировать данные, а также делать прогнозы.

— Это совсем не то, что представляем мы, обыватели, когда говорим «искусственный интеллект»…

— Да, наверное. Но на самом деле, когда говорят «успехи искусственного интеллекта», то подразумевают прорывы именно в этой области. Почему к направлению возник большой интерес именно сейчас? Все дело в том, что за последние 5 лет алгоритмы, обучающиеся на данных, научились решать достаточно сложные задачи.

Например, в 2012 году так называемые нейронные сети глубокого обучения (deep learning) научились качественно распознавать и классифицировать изображение. Эта задача традиционно относилась к области искусственного интеллекта, и, чтобы она была решена, требовалось совпадение целого ряда обстоятельств.

За последние несколько десятилетий был разработан и оптимизирован ряд алгоритмов, благодаря развитию цифровой фотографии, интернета и социальных сетей удалось накопить достаточное количество данных, чтобы эти алгоритмы были обучены, ну и, конечно, нужны были вычислительные мощности, позволяющие это обучение произвести.

Чтобы был понятен механизм такого обучения, представьте себе черный ящик. У него есть некий «глаз», которому показывают изображение кошек и собак, а ящик пытается назвать то, что видит. По результату принятого решения подается обратный сигнал. Цикл повторяется снова и снова, пока ящик не начинает определять, что изображено на картинке, с высокой достоверностью.

Другой интересный прорыв связан с разработкой систем так называемого обучения с подкреплением, когда система находит правильные алгоритмы решения достаточно сложных, нетривиальных, но четко поставленных задач.

В качестве наиболее яркого примера можно привести случай, когда компьютерная программа выиграла в игру Го у чемпиона мира.

Надо отметить, что в отличие от шахмат эта задача намного сложнее и пути ее решения нельзя просто просчитать на много ходов вперед, от первого до последнего.

Как обучалась программа? Она играла с многими людьми, пытаясь выиграть. Если этого не происходило, значит, она что-то делала неправильно. По сути, ее «поощряли» или «наказывали» в зависимости от результата. На следующем этапе экземпляры программы уже играли между собой, и из них выбирались лучшие для продолжения обучения. И так далее, пока не удалось достичь высочайшего уровня мастерства.

— Получается, прорывных разработок в области искусственного интеллекта не так уж много, просто «доросли» мощности до того, чтобы реализовать старые наработки?

— Отчасти. Прорыв произошел в области так называемых искусственных нейронных сетей — математических моделей, которые пытаются упрощенно воспроизвести то, что происходит в нашей голове — биологических нейронных сетях мозга.

Совет

Первый искусственный нейрон был разработан в 1940-е, в 1970-е был изобретен эффективный алгоритм обучения нейронных сетей, сверточные сети, отвечающие за «узнавание» изображения, были придуманы в 1980-х, алгоритмы их обучения были предложены в 1990-х, идея обучения с подкреплением родилась также несколько десятилетий назад.

В 2000-х были придуманы ряд алгоритмов и эвристик, позволяющих обрабатывать большие данные при обучении. Благодаря развитию цифровой фотографии и социальных сетей появился материал для обучения. Благодаря игровой индустрии были разработаны видеоускорители, архитектура которых очень хорошо подходит для обучения нейронных сетей.

Таким образом, к 2010-м, когда подросли вычислительные мощности, появилась возможность обучать программы не на выборке из 10 фото, а использовать сотни тысяч и миллионы образцов.

Это можно назвать прорывом последней пятилетки. Именно вокруг нейронных сетей и поднялся информационный шум, хотя еще незадолго до этого ставки в основном делались на другие алгоритмы…

— А это оправданный шум? Они действительно являются чем-то выдающимся?

— Да. Был решен ряд задач, которые традиционно относятся к области искусственного интеллекта. Такие, как уже упомянутое выше распознавание образов, распознавание речи или выявление смысла.

— То есть все-таки движение в сторону аналога человеческого мышления происходит?

— Оно есть, но надо учитывать, что человеческий мозг намного сложнее, чем любые искусственные нейронные сети. Современный ИИ хорошо решает ограниченное число четко сформулированных задач.

— Тогда все-таки объясните, чем отличается программа, которая выиграла у Каспарова, от той, что победила гроссмейстера по игре в Го?

— Очень условно: шахматная программа на каждом ходе осуществляет выбор из нескольких десятков вариантов, и мощный компьютер может перебором оценить эти варианты и выбрать лучший ход. В случае же с Го речь идет о сотнях вариантов, возникающих на каждом ходе.

Ни один современный компьютер не способен оценить последствия того или иного хода простым перебором всех вариантов. Я не зря использовал термин «черный ящик», перед которым показывают картинки и поправляют его, если он ошибается в своих предположениях. Алгоритм обучения программы, которая победила в Го, описан и понятен.

А вот интерпретировать получившиеся в результате обучения настройки черного ящика, а также объяснить, почему он начал выигрывать, не получается.

— То есть ученые не могут «влезть» внутрь этого ящика?

— Конечно, могут, но они увидят там только таблицы с набором чисел, а отчего эти числа такие, о чем они — на это ответа нет.

Почему совсем недавно большие надежды возлагали на логические алгоритмы, такие как решающие деревья? Потому что их можно было обучить, а после просмотреть путь принятия решения и примерно понять логику.

В случае современных нейронных сетей логику работы алгоритма интерпретировать не удается.

— Звучит жутковато. Если мы не можем понять, что там происходит внутри, как гарантировать, что в этой «тьме» не родится что-то страшное?

— Само по себе ничего родиться не может. Про это говорит тот же Илон Маск.

Он не утверждает, что в этом «черном ящике» может само собой появиться что-то страшное, он говорит о том, что человек с дурными намерениями, используя этот инструмент (речь идет в первую очередь об алгоритмах обучения с подкреплением), может наделать бед.

То есть, если поставить перед программой некую мотивацию, которая будет вредна для человека, система будет учиться решать задачу, целью которой будет зло, и достигать на этом пути все большего успеха.

Обратите внимание

Идея проекта Илона Маска Open artificial intelligence связана именно с тем, чтобы подобные технологии не находились в одних руках.

Такие алгоритмы должны, как считает Маск, быть в открытом доступе для того, чтобы в случае возникновения опасности, построенной на базе этих алгоритмов, ученые располагали инструментарием для нейтрализации и противостояния. Во всяком случае, он таким образом декларирует свои намерения.

Как вы видите, в любом сценарии присутствует человек, который играет во всем основную роль.

Читайте также:  Искусственный интеллект. концепция развития и внедрения искусственного интеллекта (искусственной аналитики)

— Но в теории подобные системы при длительном обучении и наращивании потенциала могут научиться обходиться без человека, стать тем самым ИИ, о котором писали мэтры научной фантастики?

— Сегодня обученная система, конечно, может решать определенные узкие классы задач, где человек ей уже не нужен.

Попробуем пофантазировать и представить какое-то оружие, некую самоходную стреляющую установку, которой в ходе обучения поставлена задача ни в коем случае не быть уничтоженной.

У этой установки, конечно, не будет никаких моральных принципов, ведь она не более чем набор алгоритмов и мехатронная платформа. Она будет делать все для того, чтобы себя защитить. Вот пример самый простой и крайне неприятный.

— Классический фантастический сюжет про искусственный интеллект рассказывает о «доброй» программе, которая, развивая логическую цепочку, приходит к выводу, что необходимо совершить страшный поступок…

— Давайте еще раз отметим: изначально кто-то должен предложить систему поощрений и наказаний для этих алгоритмов, то есть сама по себе такая трансформация произойти не может.

— Но мы же не знаем, что происходит в «черном ящике». В случае если нейросетей будет становиться все больше, плюс к этому появятся программы, которые сами будут создавать нейросети, разобраться в этом будет все сложнее…

— Тут стоит отметить, что мы пока не понимаем, что в «черном ящике». Вопрос в том, что наука не стоит на месте. Например, сейчас предпринимаются попытки интерпретировать происходящее внутри «черного ящика» алгебраическими методами.

Те же нейронные сети вроде бы работают отлично, но в ряде областей оказываются неэффективны. Например, в медицине, если речь идет о редких заболеваниях. Да, нейросеть распознает опухоль на снимках, но ведь этого недостаточно для того, чтобы принять решение о лечении. Врач все-таки должен понять, на основании чего нейросеть сделала свои выводы.

Другой тип нейронных сетей глубинного обучения — так называемые Long Short-Term Memorynetworks. Их архитектура позволяет запоминать что-то в долгосрочной или краткосрочной памяти. Такие сети в ближайшем будущем, вполне вероятно, будут заниматься переводами. Сегодня, к примеру, их уже можно использовать для генерации текста.

Идея заключается в том, что через эту сеть пропускается текст определенной тематики, после чего программе ставится задача сгенерировать какое-то количество предложений.

Важно

Так сделали, допустим, «скормив» нейросети код Linux, и она начала в ответ писать нечто очень похожее на С-код, который хоть и не работал и был, по сути, бессмысленным, но выглядел при этом как настоящий.

Другой сети в качестве обучения загрузили субтитры мыльных сериалов, и она в итоге начала выдавать диалоги, которые иногда даже выглядели вполне осмысленно, но по мере развития диалога смысл постепенно исчезал.

Это, конечно, нельзя назвать творчеством, скорее подражанием. Похожие эксперименты происходили с музыкой, живописью и стихосложением — на выходе получалась не более чем имитация. Говорить здесь о чем-то, что заменяет человека, пока явно преждевременно.

Ближайшее, что мы сможем увидеть, — автономные автомобили, магазины и общепит без продавцов и барменов, искусственных ассистентов и операторов центров обработки вызовов. В этих, а также ряде других отраслей ИИ сможет забрать часть рабочих мест у человека.

— Вы не только ученый, но и успешный бизнесмен. В свое время Маск размышлял о том, что развитие искусственного интеллекта может привести к массовой безработице. Как вы смотрите на эту проблему? И личный вопрос: видя, что программа решает функционал рядового сотрудника с большим успехом, вы готовы заменить ею человека?

— Алгоритмов, конкурирующих с человеком, множество, и они работают уже десятилетия. Например, они задействованы на биржевых торгах. И вот какая картина вырисовывается: программы работают успешно, пока ситуация вокруг более-менее стабильна.

Но как только происходит что-то экстраординарное, например против какой-то страны вводятся экономические санкции, программа сразу оказывается в тупике. Искусственный интеллект, обученный на вводных до этого момента, необходимо учить заново, с учетом появившихся обстоятельств.

А человек с нестандартными ситуациями сталкивается постоянно.

Хотя, конечно, как средство поддержки принятия решения такие программы — неоценимая вещь. Они вполне могут заменить рядовой состав сотрудников, производящих предварительный анализ и не принимающих ответственных решений.

К примеру, сейчас очень активно ведутся разработки «роботов-юристов» — программ, которые могут выявить сомнительные места в договорах и обращать на них внимание специалистов.

Искусственный интеллект все больше используется для создания складских комплексов — без работы остаются грузчики.

— И что делать водителям, грузчикам, помощникам юриста? Им, по сути, недолго осталось…

— Я не считаю, что это катастрофа, уверен, что образуются новые ниши на рынке труда, нечто подобное происходило уже во время промышленной революции… Мало того, все мы должны помнить, что необходимо постоянно обучаться и самосовершенствоваться, иначе конкурировать будет сложно.

— А что, если одной из альтернатив работы станет привнесение «человечности» в компьютерные программы? То есть, если ИИ не может взглянуть на ситуацию творчески (например, решить «красиво» — «некрасиво»), эту задачу можно поставить на простейшем уровне перед человеком, который будет сидеть и выбирать, выбирать, выбирать между двумя вариантами…

— Вполне вероятно. И при этом стоит понимать, что каждый раз, совершая выбор, он обучает программу и рано или поздно перестанет ей быть нужен. Что ж поделать — после найдется еще какая-то работа.

— Когда мы не сможем отличить, разговариваем мы с компьютером или с живым человеком?

— Помощница Siri или Cortana — это нынешнее состояние ИИ, внедренного в массовое производство. Пока они не так умны, как хотелось бы. Но говорить с ними практически «на равных» на простые, бытовые темы мы сможем уже через несколько лет.

Совет

Стоит помнить, что не так давно бот прошел тест Тьюринга (тест, определяющий, может ли машина мыслить). 33% экзаменаторов не смогли различить, программа с ним говорит или человек. Правда, при этом программа отвечала в стиле мальчика-подростка из Одессы. Благодаря в том числе и этому «читу» члены комиссии пришли к выводу, что с ними общается живой человек.

— И все-таки, когда мы сможем создать полноценный ИИ?

— Истории о том, что мы совершили прорыв и вот-вот создадим настоящий искусственный интеллект, возникают с определенной цикличностью. Но каждый раз оказывается, что пока возможностей для этого недостаточно. Происходит так называемая «зима искусственного интеллекта», а спустя некоторое время — вновь ренессанс.

Конечно, при этом с каждым разом мы становимся на шаг ближе к цели. И рано или поздно так называемый сильный ИИ будет создан. Но на мой взгляд, он при этом никогда не сможет стать копией интеллекта человека. Это будет нечто другое.

Очки виртуальной реальности в каталоге Onliner.by

Источник: https://people.onliner.by/2017/09/29/neformat-54

Миллиардер Илон Маск основал НКО для борьбы с враждебным искусственным интеллектом

Основатель компаний Tesla и SpaceX Илон Маск давно выступает с предостережениями о том, что в случае создания настоящего искусственного интеллекта думающая машина будет настроена враждебно по отношению к человечеству. Сегодня Маск объявил о создании научного НКО, которое будет заниматься проблемами, которые могут возникнуть при разработке самообучающихся компьютеров.

НКО под названием OpenAI получит финансирование в размере $1 млрд, сообщает портал Mashable. Основной целью НКО станет изучение разработки искусственного интеллекта, который не будет представлять опасности для человечества.

«Мы полагаем, что ИИ должен быть продолжением индивидуальной воли человека и, в соответствии с идеалами свободы и равенства, должен быть распространён широко и без привилегий между всеми членами общества.

Трудно представить, сколько пользы может принести человеку ИИ, сопоставимый по уровню развития с человеком, и так же сложно представить, какой урон он может нанести, если будет неправильно разработан или использован», — говорится в программном заявлении на сайте OpenAI.

OpenAI также сообщила, что все результаты исследований, которые будут проводиться под её эгидой, будут доступны широкой публике. Они будут распространяться через публикации НКО и открытые патенты.

«Мы полагаем, что лучший путь развития для ИИ будет заключаться в следовании идеалам личной свободы, саморазвития и доступности всем членам общества, поскольку он будет монолитным существом, которое станет в миллионы раз могущественнее человека», — рассказал Backchannel сооснователь НКО Сэм Олтмэн.

Проблема создания безопасного искусственного интеллекта, широко представленная в научной фантастике, недавно вновь привлекла внимание исследователей, философов-футуристов и любителей популярной науки после того, как в интернете разгорелись дебаты вокруг мысленного эксперимента под названием Василиск Роко.

Эксперимент был описан одним из пользователей интернет-сообщества Less Wrong, основателем которого является учёный Элиезер Юдковски. Участник сообщества под псевдонимом Roko предложил провести мысленный эксперимент, в котором человечество, наконец, создаёт искусственный интеллект, наделённый почти неограниченными возможностями.

Далее экспериментаторам предлагается представить, что машина, получившая имя «Василиск», будет уверена в своей абсолютной полезности для человечества и захочет наказать всех, кто мог прямо или косвенно препятствовать её созданию.

Обратите внимание

Для этого Василиск создаст виртуальную реальность, которую будут населять двойники всех представителей человечества. Василиск, наделённый божественными силами, подвергнет вечным мукам тех, кто препятствовал его созданию.

Эксперимент также предполагает, что в настоящем времени человечество может находиться в такой симуляции, и, узнав об эксперименте, каждый автоматически принимает в нём участие.

Подобная концепция настолько напугала учёных и пользователей сети, что в течение некоторого времени статьи и обсуждения Василиска Роко удалялись с форумов из-за опасения вовлечения новых людей в эксперимент.

Источник: https://russian.rt.com/article/136199

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector