Искусственный интеллект всего через 10-15 лет может коренным образом изменить жизнь человека

Названо время замены человека искусственным интеллектом

Искусственному интеллекту потребуется 10-15 лет для того, чтобы полностью заменить человека. Ученые уверены, что за это время он сможет освоить профессию оператора, который обрабатывает информацию, используя жизненный опыт. Об этом заявил РИА «Новости» заместитель генерального директора, глава отдела информационных исследований Фонда перспективных исследований (ФПИ) Сергей Гарбук.

«Решая задачи создания прикладного искусственного интеллекта, мы говорим, прежде всего, о замене на техническую систему человека-оператора, обеспечивающего обработку информации с использованием своих естественных способностей, сформировавшихся в процессе эволюции и продолжающих развиваться на протяжении человеческой жизни. Системы искусственного интеллекта могут заменить человека в течение 10-15 лет», — сказал Гарбук.

Искусственный интеллект догоняет людей

Также глава отдела информационных исследований отметил, что скорость обучения роботов зависит от сложности решаемых задач. К слову, уже сегодня искусственный интеллект может так же, как и человек, распознавать лица, разговорную речь, находить объекты на изображениях со сложным фоном и т. п. Однако решать проблемы, основываясь при этом на жизненном опыте, роботы пока не могут.

«Мозг человека обладает явными преимуществами перед искусственным интеллектом. Еще до обучения человек-оператор обладает способностями, сформировавшимися, во-первых, эволюционно и полученными по наследству, а во-вторых, эти способности усовершенствуются также на протяжении его предшествующей жизни. Этот интеллектуальный опыт дает возможность человеку обучаться быстрее», — добавил Гарбук.

доктор технических наук, профессор Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого

Могут ли вытеснить людей живые киборги и роботы? Ответ: могут, а может, и нет. Что будет в будущем, никто не знает. Мы стремимся сделать свою жизнь намного проще, но насколько это реально — пока неизвестно.

Обратите внимание

Даже великие предсказатели в области искусственного интеллекта и технических новшеств расходятся во мнениях.

Некоторые ученые считают, что точка сингулярности (имеется в виду, превзойдет ли робот человека) будет, некоторые считают, что нет.

Однако люди без дела все равно не останутся. Когда-то крестьянин работал мотыгой, а потом появился трактор. Человек научился управлять этой машиной, работать стало легче, но без дела он не остался.

И даже с современными технологиями все равно нужен человеческий труд.

Несмотря на то что беспилотные автомобили при помощи датчиков знают, когда остановиться и где необходимо повернуть, они не могут сами себя починить.

Считаю, что с помощью искусственного интеллекта люди могут более детально изучать неизведанные способности своего организма. Развитие науки в этой области только положительно скажется на человеке.

Источник: https://sciencepop.ru/cherez-10-15-let-iskusstvennyj-intellekt-smozhet-zamenit-cheloveka/

Жизнь до 100 и искусственный разум: каким станет мир через 15 лет

Известно, что развитие процессов в мире происходит по сжимающейся спирали. По спирали, потому что развитие характеризуется цикличностью, а сжимающейся — из-за того, что на каждом новом временном этапе полный цикл занимает все меньшее количество времени.

И если когда-то на заре цивилизации какой-то процесс (например, переход от пешего перемещения груза к его перевозке на колесной подводе) занимал тысячелетия, то сегодня для перехода от поездок в скоростном поезде до перемещения в вакуумном тоннеле требуются лишь считаные годы. О том, чем вызван столь резкий рост скорости развития и чего нам ждать от нас самих и нашего мира уже через несколько лет, мы решили поговорить с сооснователем и директором по стратегическому развитию инвестиционного фонда TMT Investments Германом Каплуном.

«Ридус»: Развитие процессов, связанных с жизнью и деятельностью человека стремительно ускоряется, и если еще относительно недавно какой-нибудь циклический процесс требовал десятилетий, то сейчас все происходит в течение года.

В связи с этим, как вы думаете, по прошествии, допустим, 15 лет условный современный человек с нынешним видением мира и набором знаний смог бы узнать мир новый? То есть может ли наш мир за эти 15 лет измениться до полной неузнаваемости? Вариант ядерного апокалипсиса мы не рассматриваем.

Герман Каплун: Я думаю, что через 15 лет мы увидим следующее. Экраны в наших смартфонах будут иметь возможность увеличиваться. Я не знаю, какое решение победит — будут ли это проекционные, гибкие, раздвижные экраны, очки или линзы с выводом изображения, но однозначно такая опция откроет принципиально другие возможности. 

Важно

Начнется массовый отказ от компьютеров в современном понимании. Все будет либо на вашем устройстве, либо в облаке. Скорость соединения и скорость работы процессоров возрастет неимоверно. Вся Земля будет покрыта одним большим Wi-Fi. Роботы и искусственный интеллект будут окружать нас повсюду, дома и на работе. 

Нас ждут новые транспортные средства. Самолеты и поезда нового поколения будут доставлять людей значительно быстрее. Для некоторых станет нормальным съездить пообедать в Париж и вернуться в тот же день.

«Ридус»: Хотелось бы пройтись по ряду наиболее важных, на наш взгляд, направлений. Первое и главное: сможет ли человечество к 2033 году победить главный набор смертельных болезней, таких как рак и СПИД, а также будут ли к тому времени использоваться методы коррекции генетического года, позволяющие избегать болезней, передаваемых на генетическом уровне.

Герман Каплун: Полностью победить все болезни не удастся. Но прогресс будет огромным. Чтобы вы понимали, как работают медицинские технологии: средний срок ввода нового лекарства в эксплуатацию — 12—15 лет, столько времени занимают испытания.

То есть что будет через 15 лет, можно судить по тем проектам, про которые уже известно. С высокой степенью вероятности можно сделать вывод, что СПИД будет полностью побежден, с онкологией в большинстве случаев научатся справляться, но еще не всегда. Коррекция генетического кода вряд ли успеет стать массовой.

Люди однозначно будут жить существенно дольше. 

Скорее всего, в развитых странах продолжительность жизни сместится к 100 годам. Но чем больше мы будем жить, тем больше узнавать о человеческом организме, и увидим, что с достижением новой продолжительности жизни будут появляться новые болезни. Так что это постоянная борьба.

«Ридус»: Будут ли к тому времени найдены способы получения неограниченной или очень дешевой энергии? Если да, то какие это могут быть направления: ядерная, термоядерная, солнечная, гравитационная или какая-нибудь еще энергия?

Герман Каплун: Все существующие источники энергии продолжат развиваться. Однако доля нефти, газа, угля будет снижаться огромными темпами. Лично я жду технологического прорыва в термоядерной энергии. По мнению ученых из Массачусетского технологического института, через 15 лет в США 90% энергии будет возобновляемой. 

США — это еще не весь мир, но тренд понятен. Появятся первые космические электростанции, ведь космические солнечные панели смогут вырабатывать в десятки раз больше электричества, чем аналогичные земные. Причина проста — большая часть солнечной энергии теряется в процессе ее отражения и поглощения Землей. 

Будет активно развиваться и ветряная энергетика, но она хорошо работает только в соединении с чем-то еще. У ветров существует сезонность. Но появятся устройства, заряжаемые от людей, от нашего движения. Пошли в спортзал — зарядили телефон на неделю. Ну и, конечно, батарейки станут работать в десятки раз дольше, и заряжаться они будут почти мгновенно. Удобно.

«Ридус»: Сейчас много говорится об искусственном интеллекте, во что все это может вылиться через 15 лет? Если искусственный интеллект получит свое развитие, встанет ли перед человечеством опасность выхода его из-под контроля, как это часто показывают в фантастических фильмах, или такое невозможно?

Герман Каплун: Искусственный интеллект (ИИ) может изменить наш мир гораздо больше, чем все, что было до этого. Но, скорее всего, это не так, как мы себе представляем. 

Рассмотрим пример с тем, как ИИ меняет отношения между людьми. Дети, где есть Siri или Alexa, становятся более любопытными, но менее вежливыми. Логично, ведь ИИ не просит говорить «спасибо» или «пожалуйста».

Но ведь это не ИИ виноват, а те, кто его программировали.

То же относится к любому взаимодействию с ИИ: проблема постановки изначальных заданий и возможность своевременного изменения, потому как ИИ — самообучающаяся система, созданная с целью решения различных задач.

И если есть задача улучшения экологии, но программа не знает, что все это делается для человека, то вполне может решить, что именно человечество ухудшает экологию и надо от него избавиться.

Бояться этого не нужно, нужно просто продумать регулирование и правила работы, например как придуманные величайшим фантастом Азимовым три закона робототехники, которые говорят, что робот не может нанести вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы такой вред был нанесен кем-то еще. 

На самом деле полеты самолетов были бы ужасно опасными, если бы их никто не регулировал. Тут так же. При грамотном использовании польза в здравоохранении, госуправлении, СМИ, образовании и многих других отраслях будет потрясающей. Это позволит решать очень сложные задачи очень эффективно и быстро.

«Ридус»: Как вы видите перспективы развития робототехники? В каких областях роботы полностью вытеснят человека?

Герман Каплун: Почти везде. Водители, грузчики, продавцы, официанты, пилоты самолетов, строители — не всех, но большинство этих людей начнут заменять роботы.

В самых развитых странах процесс уже начался.

Совет

100 лет назад появилась автомобильная промышленность — кучеры и кузнецы стали не нужны в таком количестве, но появились сотни других специальностей и миллионные потребности в кадрах. 

С компьютерами было так же, новые технологии заставляют людей заняться новыми сферами деятельности. Так же будет и с роботами. Существует огромный спрос на получение высшего образования в области искусств. Это всевозможные перформансы, мероприятия, направленные на социализацию общества, различные тематические тусовки. 

На наш современный российский взгляд это звучит странно. Но посмотрите на Амстердам. Бесконечные попытки большого числа людей придумать что-то необычное в качестве городского развлечения, городские пляжи в необычных местах, кинопросмотры на старых верфях, попытка превратить крыши в места развлечений. Это только одно из направлений, которыми будут массово заниматься люди в будущем. 

Все, что будет сделано своими руками, будет стоить несравнимо дороже того, что произведет робот. Спрос на такие вещи станет огромным, так как в мире всеобщей стандартизации всем будет хотеться большей индивидуальности. И просто смены обоев на телефоне и чехла будет недостаточно.

«Ридус»: Станет ли интернет глобальным и неограниченно доступным всем и везде?

Герман Каплун: Да, интернет покроет всю планету. Скорости возрастут многократно. Появятся международные операторы интернета, что сильно ударит по государствам, пытающимся вводить ограничения на посещение различных сайтов. Прежде всего речь о Китае, России и Иране.

«Ридус»: Если мы уже заговорили о фантастике, можно ли будет через 15 лет ждать активного вмешательства человека в устройство собственного тела: какой-нибудь боди-тюнинг, когда люди встраивают в себя искусственные мышцы, сердца, почки и прочее не только для спасения жизни, но и для придания своему телу новых свойств и возможностей?

Герман Каплун: Пока таких биохакеров единицы. Через 15 лет будут сотни тысяч, но еще не миллионы. А вот средства мониторинга состояния человеческого тела станут массовыми.

Будут встраивать различные датчики, при необходимости устройства с инъекциями, средства связи и автоматического вызова скорой помощи для пожилых людей.

Активно будет развиваться протезирование, возможность отрастить потерянную конечность или заменить ее почти полноценным протезом. Внешне такие протезы будут мало отличаться от оригинала.

«Ридус»: Стоит ли ждать какой-то революции в развитии транспорта?

Герман Каплун: А она уже идет. Тут все просто: электрические и беспилотные автомобили, массовый отказ от персонального авто, повсеместная уберизация, то есть беспилотные такси, приезжающие к вам в течение пары минут. 

Да, появятся новые опции. Вы сможете попросить вашу убер-машину подождать, например, если у вас много покупок и вы хотите сгрузить их в авто и не таскать с собой, пока вы в торговом центре. 

В основном люди не будут владеть автомобилями, около половины автопроизводителей закроются, так как не найдут спроса на свои автомобили. Выживут только те автоконцерны, кто успеет слиться с такси-парками.

Обратите внимание

Но среди них больших игроков в мире всего около 20. Всем места не хватит. Разорятся автодилеры, за ними начнутся проблемы у некоторых страховых компаний.

Авторемонтных мастерских, моек, шиномонтажей, стоянок столько не будет нужно.

Но не все так грустно. Вместо одних бизнесов возникнут другие.

Ситуация с экологией в городах начнет улучшаться, скорость движения по городу вырастет, машин станет меньше в разы, и движение станет более оптимизированным, спасибо искусственному интеллекту.

Во многих городах увеличится число людей, предпочитающих велосипеды.

Источник: https://www.ridus.ru/news/274383

Заменит ли искусственный интеллект доктора? — Будущее на vc.ru

Рынок машинного обучения в медицине препарирует Илья Ларченко, директор по инновациям мобильной клиники DOC+.

Системы искусственного интеллекта (ИИ) и технологии машинного обучения постепенно проникают во все сферы нашей жизни. Где-то, например, в поисковых сервисах или рекомендательных системах интернет-магазинов, их присутствие стало для нас незаметным. Где-то, скажем, в области беспилотных автомобилей, мы ждем, пока технология выйдет из R&D-центров и «попадет» на дороги.

Не исключение и одна из самых консервативных сфер — медицина. Первые попытки внедрить искусственный интеллект в медицинские системы предпринимались еще 40 лет назад, но по-настоящему массовым этот процесс стал недавно.

Внедрение любых новых технологий всегда вызывает много вопросов и шквал критики со стороны консерваторов. В медицине это особенно актуально, так как решения, принимаемые машиной, могут повлиять на жизнь и здоровье людей. Чтобы внести ясность в эту область, далее я отвечу на ряд популярных вопросов о применении систем искусственного интеллекта в медицине.

Что могут системы ИИ в медицине

Термин «искусственный интеллект» зачастую понимается людьми не совсем корректно.

Под влиянием массовой культуры, люди, не знакомые с этой областью науки, считают, что ИИ — это суперсложный и умный компьютер, способный мыслить как человек и решать любые задачи, в том числе творческие.

Для описания такого искусственного интеллекта обычно использую термин «сильный ИИ», но пока он существует лишь в фантастических фильмах и книгах. При этом нет 100% гарантии, что он действительно будет когда-либо создан.

Читайте также:  На рынке появился дрон-амфибия!

Поэтому обычно под «искусственным интеллектом» подразумевают «слабый ИИ» — алгоритм который не имеет «разума», но решает одну узкоспециализированную задачу, например, находит котиков на картинках или предсказывает изменение курса акций.

Термин искусственный интеллект стал часто «мелькать» в научных статьях и в прессе несколько лет назад. Но самой науке уже десятки лет, и в разные годы популярность приобретали различные синонимы ИИ: машинное обучение (Machine Learning), интеллектуальный анализ данных (Data Mining), наука о данных (Data Science), но по сути, все эти термины взаимозаменяемы и обозначают одну область.

На практике задачи машинного обучения обычно сводятся к автоматическому нахождению неизвестных и неочевидных зависимостей в данных.

Популярный пример — задача классификации: есть обучающая выборка, для которой известны входные (например, КТ снимок легких человека) и выходные данные (информация, есть ли у человека рак легких), на основании этих пар система должна определять наличие известной информации на ранее неизвестных ей снимках.

Важно

Разработчик не задает правила поиска рака на снимках, он задает правила обучения системы, а критерии наличия раковой опухоли алгоритм формирует для себя сам. Именно в этом и заключается его «интеллектуальность».

Машинное обучение может показывать хорошие результаты на любых задачах с большим объемом структурированных (или хотя бы структурируемых) данных. В медицине машинное обучение чаще всего применяется для:

  • Распознавания изображений (КТ, рентген, МРТ, снимки сетчатки, фотографии кожи). Например, в этой области работает стартап Behold.ai. Решение компании определяет заболевания легких на рентгеновских снимках с вероятностью, близкой к 85%.
  • Оценки риска осложнений заболеваний. Компания RxPREDiCT использует машинное обучение для определения «групп риска» среди больных. RxPREDiCT предоставляет специальные инструменты, которые учитывают заболевания пациентов и помогают людям поддерживать здоровый образ жизни. Например, система подбирает индивидуальную диету и отслеживает потребляемые калории.
  • Предпервичной медицнинской помощи и маршрутизации пациентов. Различные симптом-чекеры на базе ИИ (например, ADA, Babylon, Your.MD, WebMD и др.) анализируют жалобы пациента, дают ему информацию о возможных заболеваниях и при необходимости направляют к нужному специалисту. Точность постановки диагноза по одним только жалобам далека от 100%, и в большинстве случаев система так или иначе направляет пациента к доктору, однако такие решения покрывают широкий спектр «популярных» заболеваний, выявляют осложнения ОРВИ, борются с «самолечением» и существенно снижают нагрузку на врачей первичного звена.
  • Помощи в постановке диагнозов и назначении лечения. Решения Bay Labs, в основе которых лежат системы искусственного интеллекта, позволяют врачам быстро оценить эхокардиограмму пациента и получить важную информацию о состоянии его сердца: размеры, форму, объемы перекачиваемой крови, а также определить повреждение тканей.
  • Оценки качества медицинской помощи. Например, мы в DOC+ используем систему на базе машинного обучения, которая оценивает качество заполнения электронных медицинских карт врачами, правильность постановки диагноза и назначения лечения. Это помогает поддерживать стандарты лечения, основанные на доказательной медицине, и «вооружать» ими всех наших врачей.
  • Анализа данных носимых устройств и медицинских девайсов. Американская компания PhysIQ создает продукт VitaLink для мониторинга состояния тяжелобольных пациентов. Платформа фиксирует показатели здоровья: частоту сердцебиения, активность, дыхание. Все эти измерения производятся с помощью носимых устройств в домашних условиях.

Пока что речи о замене врачей «роботами» не идет, наоборот, все новые технологии призваны помогать докторам: повышать качество их работы и эффективность за счет умных подсказок и автоматизации рутинных процедур. Однако в отдельных задачах точность постановки диагноза алгоритмом уже превышает человеческую, а это значит, что роль врачей в этих сферах может измениться.

Источник: https://vc.ru/future/37716-zamenit-li-iskusstvennyy-intellekt-doktora

К 2075 году мыслительные процессы робота будут неотличимы от человеческих

Искусственный интеллект может коренным образом изменить жизнь человечества, как когда-то это сделал интернет.

Искусственный интеллект трансформирует взаимодействие человека с машинами, которые, выполняя более широкий круг задач, смогут справиться с некоторыми видами работ лучше, чем люди.

Искусственный интеллект приведет к развитию отношений с потребителями, совершенствованию кадровой работы, оптимизации всех процессов, превращению продуктов в сервисы и даже смене бизнес-модели многих бизнесов.

https://www.youtube.com/watch?v=17l20_dLmUI

История искусственного интеллекта насчитывает более полувека. Нынешнее возрождение интереса считается третьим по счету, однако происходит на совершенно ином фундаменте. Раньше исследования в сфере искусственного интеллекта тормозились недостатком вычислительных мощностей.

Нынешняя инфраструктура и экосистема позволили искусственному разуму начать «думать».

Объемы памяти и возможности обработки данных, облачные вычисления, высокоскоростная оптоволоконная связь, повсеместное распространение Wi-Fi и интернета вещей — все это создает идеальные условия для развития искусственного интеллекта.

Несмотря на длительную историю развития, до сих пор нет единого определения и понимания искусственного интеллекта. В начале 80-х гг.

ученые в области теории вычислений Барр и Файгенбаум предложили следующее определение: искусственный интеллект — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т. д. Сейчас к искусственному интеллекту относят ряд алгоритмов и программных систем, отличительным свойством которых является то, что они могут решать некоторые задачи так, как это делал бы размышляющий над их решением человек. Основные свойства искусственного интеллекта — это понимание языка, обучение и способность мыслить и, что немаловажно, действовать.

С конца 40-х годов 20 века исследования в области моделирования процесса мышления разделились на два независимых подхода: нейрокибернетический и логический.

Первый предполагает путь изучения биологического аспекта нейронных сетей и эволюционных вычислений, второй означает создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих высокоуровневые психические процессы: мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.

Совет

Искусственный интеллект имеет довольно обширную историю. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора — аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры в шахматы.

В 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти так же хорошо, как и человек.

В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation.

В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом.

С середины 30-х годов 20 века, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта в мировом научном сообществе стали относиться внимательно.

Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека.

Тогда же появился термин Baby Machine — концепция, предполагающая обучение искусственного разума на манер маленького ребенка, а не создание сразу «умного взрослого» робота.

Летом 1956 года в Университете Дартмута в США прошла первая рабочая конференция с участием таких ученых, как Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие, которые впоследствии были названы основателями сферы искусственного разума. В течение шести недель ученые обсуждали возможности реализации проектов в сфере искусственного интеллекта.

Обратите внимание

Именно тогда и появился сам термин artificialintelligence — искусственный интеллект. И именно после этой летней встречи искусственный интеллект получил впечатляющее развитие.

Были созданы машины, которые могли решать математические проблемы, обыгрывать в шахматы, и даже первый прообраз чат-бота, который мог разговаривать с людьми, вводя их в заблуждение по поводу своей осознанности.

Текущий всплеск интереса к искусственному интеллекту произошел в середине 90-х гг. В 1997 году компьютер IBM под названием Deep Blue стал первым компьютером, который победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. В 2011 году система вопросов и ответов IBM Watson победила бессменных чемпионов последних лет в игре Jeopardy.

Развитие искусственного интеллекта в современную эпоху происходит в условиях усложнения систем связи и решаемых задач, которые требуют качественно нового уровня «интеллектуальности» обеспечивающих программных систем, таких как защита от несанкционированного доступа, информационная безопасность ресурсов, защита от нападений, смысловой анализ и поиск информации в сетях и т. п. Глобализация экономической жизни поднимает конкуренцию на принципиально иной уровень, где требуются мощные системы управления предприятием и ресурсами, аналитики и прогнозирования, а также радикальное повышение эффективности труда. Новый этап развития искусственного разума характеризуется также наличием крупнейшего открытого источника персональных данных в виде интернета, а мощнейшие вычислительные системы отныне можно строить как на дешевых серверных мощностях, так и в крупнейших облачных платформах в режиме pay-as-you-go.

Разработки исследователей вышли далеко за пределы лабораторий и прототипов и продолжают интенсивно проникать практически во все сферы жизни человека, начиная от автономных газонокосилок и пылесосов, оснащенных огромным количеством современных датчиков, и заканчивая умными и обучающимися мобильными ассистентами, которыми пользуются сотни миллионов людей.

В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем.

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки, моделируя низкоуровневую структуру мозга.

Сигнальная система биологической нейронной сети, основанная на интенсивности сигнала, получаемого нейроном, сильно зависит от активности синапсов.

Таким образом, будучи построен из очень большого числа совсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входных сигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи.

Машинное обучение — это комплексное применение статистики для поиска закономерностей в данных и создания на их основе нужных прогнозов. Машинное обучение использует алгоритмы, позволяющие компьютеру делать выводы на основании имеющихся данных.

Машинное обучение предполагает, что вместо создания программ вручную с помощью специального набора команд для выполнения определенной задачи машину обучают с помощью большого количества данных и алгоритмов, которые дают ей возможность научиться выполнять эту задачу самостоятельно либо с помощью так называемого «учителя» (примеров, обучающих данных).

До недавнего времени ученые в области искусственного интеллекта избегали нейронных сетей, хотя они были известны уже давно. Даже самые базовые нейронные сети требовали очень мощных вычислений.

Важно

Однако в середине 2000-х годов появилась возможность на практике с учетом имеющихся компьютерных ресурсов продемонстрировать принципы многослойного «глубинного обучения».

Сам термин приобрел популярность после публикации Джеффри Хинтона и Руслана Салахутдинова, в которой они показали, что можно эффективно предобучать многослойную нейронную сеть, если обучать каждый слой отдельно, а затем дообучать при помощи метода обратного распространения ошибки.

Прорыв стал возможным, когда стало возможным сделать нейронные сети гигантскими по своей величине, увеличив количество слоев и нейронов.

Это позволило пропустить через них огромное количество данных для обучения системы, и была добавлена та самая глубина в обучение.

Сегодня системы глубинного обучения, такие как глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети, глубокие сети доверия и рекуррентные нейронные сети, лежат в основе услуг многих технологических гигантов.

Искусственный интеллект становится реальностью, и стартапы будут играть ведущую роль в этой экосистеме. Например, недавно созданная компания ROSS Intelligence разработала «адвоката» на основе технологии искусственного интеллекта. Машина может проделать работу целого офиса профессиональных юристов.

Работающая на мощностях суперкомпьютера IBM Watson система имеет все шансы стать полноценным инструментом в юридической практике. ROSS автоматизирует задачи и процессы, на которые раньше уходили дни и недели работы.

Еще один стартап — разработчик мессенджера для бизнеса Slack — сейчас работает над созданием интеллектуального помощника, который будет автоматически отвечать на стандартные вопросы и тем самым экономить время сотрудников.

Источник: http://www.astera.ru/news/?id=118667

Как искусственный интеллект изменит здравоохранение через 5 лет | Rusbase

Согласно отчету венчурного инвестора Мэри Микер, влияние диджитализации растет с 2013 года, и с каждым годом количество данных о здравоохранении увеличивается на 48%.

Читайте также:  Изобретатели стали на шаг ближе к созданию роботизированного помощника по дому

Из-за того что становится все больше источников информации, значительно меняется сама медицинская практика.

Учитывая все это, для того чтобы произвести революцию в сфере здравоохранения, понадобятся средства обработки информации на основе искусственного интеллекта.

Вот несколько примеров того, как искусственный интеллект может изменить сферу здравоохранения в ближайшие пять лет.

Виртуальные помощники будут работать вместе с терапевтами

Появятся цифровые ассистенты вроде Siri, специализирующиеся на медицине. Они будут следить за состоянием пациента и помогать терапевту ставить диагнозы и назначать лечение.

Кстати, некоторые компании уже пытаются разработать искусственный интеллект для врачей, например, IBM экспериментирует в этой области со своим суперкомпьютером Watson, а британский стартап Ada разрабатывает «виртуальную медсестру». И это еще только начало.

Кадр из мультфильма «Город героев»

Виртуальные ассистенты будут собирать, анализировать и предоставлять врачам огромное количество данных о каждом пациенте.

Совет

Это будет информация самого разного типа: история болезни, эпидемиологическая статистика, изображения, видео, геоданные, комментарии и рекомендации терапевта.

С помощью всех этих данных врачи смогут улучшить качество лечения. Работа с виртуальными помощниками станет обязательной для лучшей врачебной практики.

Лечение хронических заболеваний улучшится в 5-10 раз

Искусственный интеллект поможет врачам лучше лечить пациентов с хроническими заболеваниями.

Согласно недавнему отчету Research and Markets, «базовый ИИ может использоваться в медицине для различных уведомлений, диагностики, планирования терапии, поиска и выдачи информации, а также для анализа изображений». То есть все эти обязательные задачи можно автоматизировать с помощью ИИ.

Виртуальный помощник терапевта будет поддерживать функцию диалогов, а значит с его помощью доктор сможет переписываться с пациентом, чтобы ответить на повседневные вопросы, предложить какие-то другие варианты лечения и так далее.

Искусственный интеллект будет помогать следить за своим здоровьем

Виртуальные помощники будут помогать не только больным, но и здоровым людям. С помощью искусственного интеллекта станет проще предотвращать возникновение болезней, ведь цифровой ассистент сможет постоянно следить за соблюдением диеты, количеством тренировок, приемом медикаментов, а также за эмоциональным и психологическим состоянием человека.

Источник: https://rb.ru/story/future-of-ai-healthcare/

Как искусственный интеллект может облегчить жизнь людям

Нам повезло родиться в эпоху развития технологий и искусственного интеллекта. Технологии используются в медицине, науке, облегчают жизнь, а порой и спасают людей.

Для геймеров разработаны приложения, которые могут помочь повысить уровень игрока, создана полноценная модель человеческого мозга, а MARS ежегодно собирают самые великие умы планеты в одном месте, чтобы помочь человечеству продвинуться вперед.

Сегодня ты узнаешь о том, как искусственный интеллект делает нашу жизнь все лучше с каждым днем.

1. Gosu.ai — для хардкорных игр

Если ты любишь компьютерные игры, наподобие CS:GO или иных онлайн шутеров, то определенно оценишь это приложение, а точнее интеллектуального помощника, который анализирует все действия игрока вплоть до движения мыши, а затем дает конкретные рекомендации и корректирует стратегию игрока.

Создатель Gosu  — Алиса Чумаченко — считает, что этот интеллектуальный помощник вскоре станет партнером каждого геймера во всем мире. Искусственный интеллект умеет анализировать шутеры, РПГ и ММО игры и продолжает активно развиваться. Также Gosu.

ai предлагают крупным компаниям, которые разрабатывают девайсы для игр, аналитическую информацию, которая содержит все пожелания геймеров и может помочь создать новый инновационный продукт.

MARS — это одна из крупнейших мировых компаний, которая вовлечена практически во все известнейшие технологические разработки по всему миру, благодаря которым человечество не перестает развиваться.

Сотрудники этой компании решили организовать нечто грандиозное: собрать в одном месте самых гениальных людей современности. Иными словами, организовали конференцию гениев.

На эту встречу прибыли представители НАСА, Джефф Безос — основатель «Амазона», представители из Intel, изобретатель «Сегвея» Дин Кеймен и даже один из разрушителей легенд — Адам Сэвидж! Конференция длилась 72 часа, и на ней обсуждались не открытия, которые были сделаны в последнее время — это были дружественные разговоры о том, как сделать будущее более технологичным. Эти люди говорили о том, что необходимо делать, за бокалом виски и покуривая сигары — отличная обстановка для встречи не просто джентльменов, а гениев.

Искусственный интеллект против человечества

3. Полное моделирование человеческого мозга

Нейробиологи уже долгие годы работают над тем, чтобы создать точную копию человеческого мозга, которая отразит его работу вплоть до малейшей активности нейронов.

Такое изобретение позволило бы совершить прорыв в понимании нашего сознания, механизмов мышления и дало бы возможность лечить многие заболевания, которые поражают мозг.

К сожалению, сегодня создать такую модель невозможно, так как не существует компьютера, который способен хранить и обрабатывать информацию так же быстро, как делает это головной мозг. Для масштабирования и имитации всего человеческого мозга объем памяти должен быть в 100 раз больше, чем у нынешних компьютеров.

Обратите внимание

Но то, что сегодня нет столь мощных машин не означат, что не существует алгоритмов, благодаря которым можно просчитать работу мозга. Новый алгоритм, разработанный учеными, отражает работу головного мозга вплоть до малейшей активности нейронов.

Это стало возможным благодаря разработанному программному обеспечению, которое называется «Гнездо». «Гнездо» представляет собой нейронный инструмент моделирования, который обычно используется нейробиологами для экспериментальных целей. Создание оборудования, которое может превзойти нейронную сеть человека, должно пролить свет на исследования, касающиеся расстройств в работе мозга.

Технологии, которые могут нас погубить. Часть I

Технологии, которые могут нас погубить. Часть II

4. Интеллектуальный помощник для водителей

Сколько аварий произошло из-за того, что водитель отвлекся, задремал, был недостаточно внимателен из-за стресса или усталости. Особенно эта проблема актуальна для таксистов и дальнобойщиков, которые проводят за рулем большую часть времени.

Чтобы сократить количество аварий, произошедших из-за человеческого фактора, компания Affectiva создала программу, которая отслеживает эмоции человека на основании мимики. Программное обеспечение может анализировать то, насколько сконцентрирован и внимателен водитель, основываясь лишь на мимике.

Сотрудники компании считают, что это программное обеспечение позволит спасти много человеческих жизней и существенно сократит количество аварий.

Как изменится мир после создания ИИ

Это программное обеспечение стало панацеей для предпринимателей, которые продают товары в розницу, ведь оно способно «обрабатывать» каждого покупателя лично. АВА увеличила доход от каждого человека примерно на 1,8$.

Этот бот-ассистент создает такую схему покупки товаров, при которой покупатель должен приобретать вещи в несколько шагов, попутно обращая внимания на сопутствующие товары.

Эта технология значительно увеличила продажи и взята на вооружение многими онлайн-магазинами.

Технологии будущего, которые неприлично использовать

Источник: https://BroDude.ru/kak-iskusstvennyj-intellekt-mozhet-oblegchit-zhizn-lyudyam/

Что ждет нас через 10 лет? | horeograf.COM

Сегодня наткнулась в Сети на интересную статью о нашем ближайшем будущем, которая меня потрясла.

Решила поделиться с вами, тем более, что сегодня воскресенье, а значит, вас ждет очередной выпуск «Рассылки выходного дня», где мы рассуждаем о жизни и о том, что нас окружает.

Данная статья была переведена с английского языка. Дочитайте до конца, там про все основные отрасли нашей жизни написано.

Ну, а теперь сама статья:
«Я только что посетил саммит Университета Сингулярности (Singularity University), и вот что я почерпнул.

Важно

В 1998 году в фирме Kodak было 170,000 сотрудников и фирма продавала 85% всей фотобумаги в мире. В течение всего нескольких лет, их бизнес-модель исчезла, и они обанкротились.То, что случилось с Kodak, произойдет во многих отраслях промышленности в ближайшие 10 лет. Большинство людей не видит такого поворота событий.

Думали ли вы в 1998 году, что через 3 года вы не захотите печатать фотографии на бумаге?
Цифровые камеры были изобретены в 1975 году. Первые из них имели разрешающую способность только в 10,000 пикселей, но следовали закону Мура.

Этой тенденции последуют самые разные области, такие как, например:
искусственный интеллект, здравоохранение, электро- и самоуправляемые автомобили, образование, трёхмерное печатание, сельское хозяйство и рабочие места.

Добро пожаловать в 4-ю промышленную революцию. Добро пожаловать в Экспоненциальный Век.

✔ Программное обеспечение компьютеров (софтвер) коренным образом изменит традиционные отрасли промышленности в ближайшие 5-10 лет.
К примеру, фирма Uber есть всего лишь программное средство, фирма не владеет автомобилями, но она теперь крупнейшая такси-компания в мире.

Фирма AirBnB стала по существу самой большой гостиницей мира, хотя фирма и не обладает конкретными помещениями.

✔ «Понимание» мира компьютерами растёт по экспоненте. Компьютер уже выиграл игру Го у лучшего игрока мира, на 10 лет раньше, чем предполагали (Игра Го намного сложнее шахмат.)

В США, молодым юристам стало очень трудно найти работу. Вы можете получить юридическую консультацию во многих областях от IBM Watson в течение нескольких секунд, причем с 90% точностью, по сравнению с 70% точностью сделанной человеком-юристом.

Так что, если вы сейчас изучаете право, немедленно прекратите. В скором будущем понадобится на 90% меньше юристов, останутся только узкие судебные специалисты.

IBM Watson уже помогает медсестрам диагностировать рак в 4 раза точнее, чем чем это делают люди.

Источник: http://www.horeograf.com/eto-interesno/chto-zhdet-nas-cherez-10-let.html

Исследование: как искусственный интеллект будет влиять на повседневную жизнь человека к 2030 году « Gearmix

Искусственный интеллект (ИИ) уже трансформировал нашу жизнь — от автономных автомобилей на дорогах до роботизированных пылесосов и «умных» терморегуляторов в жилых домах. В течение следующих 15 лет технологии ИИ будут внедряться практически во все сферы жизни — от образования и развлечений до здравоохранения и безопасности.

Вопрос в том, готовы ли мы к этому? Найдены ли ответы на все юридические и этические проблемы, которые, безусловно, возникают в связи с растущей интеграцией ИИ в повседневную жизнь?  Ставятся ли вообще такие актуальные вопросы?

Группа учёных и философов решила заглянуть в будущее, до 2030 года, чтобы предсказать, как успехи ИИ могут повлиять на жизнь типичного североамериканского города, и инициировать дискуссии о том, как безопасно, беспристрастно и с пользой развивать эти технологии.

Председатель постоянного комитета этого большого исследования профессор Гарварда Барбара Гросс говорит: «Пришло время обсудить цели, а также этические и политические проблемы, которые ставят технологии ИИ. Если мы сейчас приступим к решению этих вопросов и отнесёмся к этому серьёзно, то у нас будут более эффективные системы в будущем, которые лучше соответствуют политике, определяющей их использование».

Совет

Исследователь из Техасского университета Питер Стоун утверждает: «Эти технологии будут создавать серьёзные проблемы, затрагивающие работу, доходы и другие вопросы, к решению которых мы должны приступить сейчас, чтобы гарантировать пользу от их внедрения».

В докладе учёных исследуются восемь областей человеческой деятельности, в которых технологии ИИ уже влияют на жизнь жителей городов и получат ещё более широкое распространение к 2030 году: транспорт, роботизация домов / услуг, здравоохранение, образование, развлечения, общины с ограниченными ресурсами, общественная безопасность, занятость и рабочие места.

Самыми сложными проблемами в ближайшие 15 лет будут создание безопасных и надёжных аппаратных средств для автономных машин и роботов для здравоохранения; повышение общественного доверия к системам искусственного интеллекта, особенно среди населения территорий с ограниченными ресурсами; и преодоление опасений, что технология ограничит доступ людей к рабочим местам.

Что касается ответственности и подотчётности, это также ставит такие вопросы — Кто будет нести ответственность при сбое медицинского устройства с ИИ или когда автономный автомобиль попадёт в аварию? Как можно предотвратить использование ИИ для расовой дискриминации или финансового мошенничества?

В докладе не предлагается решений; он скорее способствует началу дискуссии между учёными, специалистами по этике, политиками, представителями различных отраслей и широкой общественностью.

Источник: http://gearmix.ru/archives/30739

Искусственный интеллект и будущее дизайна: что будет с дизайнерами к 2025 году?

Harvard Business Review начал разрабатывать стратегии использования ИИ для менеджмента, а CNBC — анализировать акции перспективных компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта.

Однако этот краткосрочный всплеск оптимизма не помог мне избавиться от опасений. В этом году моя дочь поступила в колледж, где будет изучать дизайн взаимодействия (обеспечение удобства работы пользователя с веб-страницей, — прим. пер.).

Читайте также:  Беспроводная виртуальная реальность

Начав исследовать влияние искусственного интеллекта на дизайн, я задумался, что можно посоветовать моей дочери и целому поколению будущих дизайнеров, чтобы помочь им не только сохранить свою значимость для профессии, но и преуспеть в мире ИИ.

И вот к чему, по моему мнению, они должны быть готовы в 2025 году.

Кто угодно сможет стать дизайнером

На сегодняшний день большинство профессий в сфере дизайна требуют креативности и высокого уровня социального интеллекта. Для этого необходимо обладать эмпатией, навыками формулирования проблемных задач, творческого решения проблем, переговоров и убеждения.

В первую очередь из-за внедрения искусственного интеллекта все большее число непрофессионалов получат возможность развивать свои креативные способности и социальный интеллект, чтобы повысить конкурентоспособность.

И в самом деле, в уже упоминавшейся мной статье Harvard Business Review менеджерам рекомендуется чаще пробовать себя в роли дизайнеров.

Для самих дизайнеров это означает, что не только представителей творческих профессий будут учить использовать в работе категории «дизайнерского мышления». Дизайнеры лишатся (если они когда-то им обладали) неоспоримого статуса «самого творческого человека в компании».

Чтобы остаться конкурентоспособными, им придется повышать квалификацию и осваивать междисциплинарные области, что, в свою очередь, может привести к появлению все более экзотических специализаций.

Представьте классную комнату, где специализирующийся на «дизайнерском мышлении» инструктор постоянно испытывает новые инструменты взаимодействия для улучшения качества образования. Или дизайнера-главврача, чья задача заключается в изменении процедуры первичной госпитализации, чтобы она стала более эффективной, понятной и способствовала улучшению состояния пациентов.

Эту тенденцию можно наблюдать уже сегодня: администрация мэра Сиэттла создала инновационное подразделение, ответственное за поиск решений неотложных проблем. Стратегия работы подразделения заключается в клиентоориентированности дизайна, а в состав команды входят дизайнеры и маркетологи.

Обратите внимание

Уже более десяти лет Стэндфордская школа дизайна занимается развитием творческого интеллекта у людей без дизайнерского образования. Появляются новые программы подготовки, например «Комплексное проектирование и менеджмент» в Массачусетском технологическом институте.

Даже медицинские институты начинают вводить курсы по дизайн-мышлению. Подобные нововведения свидетельствуют о росте востребованности дизайна, однако также позволяют педагогам включать в учебную программу элементы творческого мышления и клиентоориентированного веб-дизайна.

Из творцов в кураторы

Я уже писал о том, как инструменты вроде Autodesk Dreamcathcer используют алгоритмические методы программирования для создания более абстрактного интерфейса.

При заданных параметрах, ограничениях, целях и сформулированной проблеме, нуждающейся в решении, указанные программы могут генерировать сотни разновидностей дизайна — дизайнерам останется лишь выбрать наиболее понравившиеся или продолжить менять установки, пока они не получат тот вариант, который их устроит.

Последствия такой схемы разнятся в зависимости от сферы их применения. В архитектуре параметрическое движение, получившее название Parametricism 2.0, наглядно демонстрирует потенциал креативного мышления, подкрепленного соответствующими технологиями.

Эффект их применения активно изучается в игровой индустрии, где при помощи алгоритмов создаются виртуальные пространства и крупные виртуальные города.

Достаточно взглянуть на игру No Man’s Sky —  действие в ней происходит в сгенерированной при помощи алгоритма детерминистской модели открытой Вселенной, насчитывающей квинтиллион (1.81019) планет.

Несмотря на то, что No Man’s Sky провалилась как игра, она задала направление, которое рано или поздно станет доминирующим в сфере разработки виртуального контента — роль дизайнера будет сводиться к формулировке задач, параметров и ограничений, за которыми следует проверка и отладка автоматически сгенерированного контента.

Источник: https://i4future.ru/2017/11/ii-furue-designers/

Искусственный интеллект (ИИ)

Искусственный интеллект (ИИ) — это экспериментальная научная дисциплина, задача которой — воссоздание с помощью искусственных устройств разумных рассуждений и действий. Прикладной аспект ИИ включает решение компьютером задач, не имеющих явного алгоритмического решения, порой — с нечёткими целями.

При этом часто используются «человеческие» способы решения таких задач. Научный аспект ИИ касается объяснения работы естественного интеллекта и имитации решения задач человеком.

Область ИИ стала развиваться после возникновения компьютеров. Сегодня элементы ИИ используются во множестве областей, от бытовой техники до управления атомными станциями. Развитие ИИ идёт параллельно с ускорением компьютеров и прогрессом в области когнитивной науки. Ожидается, что через несколько десятков лет ИИ достигнет уровня человека, а затем и превзойдёт его.

Уже начаты первые проекты по моделированию на компьютере человеческого мозга. Так, проект IBM Blue Brain ставит цель научиться к 2007-2009 гг. точно симулировать работу колонн неокортекса, той части мозга, которая в человеке отвечает за восприятие, моторные функции, пространственное воображение, язык и сознание.

Важно

Мы находимся в самом начале революции в ИИ и когнитивной науке. Но мы уже примерно понимаем, как устроены человеческое сознание и интеллект. Сканирование мозга во множестве экспериментов показало, что у любых мыслей и чувств есть совершенно реальное физическое выражение.

Нет оснований полагать, что человеческий мозг содержит что-то загадочное — души, квантовых эффектов или ещё чего-нибудь подобного там нет. Любая мысль — это процесс последовательной активации цепи нейронов в человеческом мозгу. Такой процесс можно изучать, им можно управлять и его можно вопроизводить в компьютерной симуляции.

Уже существуют точные компьютерные модели нейронов животных и человека. Удалось описать работу нервной системы простых животных, таких как кальмары. Сегодня существуют первые примеры соединения нейронных систем и кремниевой электроники в единые системы. Некоторые протезы получают команды от мозга, кохлеарные имплантанты, наоборот, передают информацию в мозг.

Подобная киборгизация будет развиваться. По мере распространения компьютерных технологий, работа с информацией и компьютерными агентами станет занимать всё большую часть человеческой жизни. ИИ-агенты будут помнить за человека, помогать ему в поиске и обработке информации. Подобное «усиление разума» (intelligence amplification) — один из путей к сверхразуму.

Развитие носимых и вживляемых компьютеров приведёт к тому, что большинство людей станет окружено «экзокорой», сонмом компьютеров, по сути выполняющих часть мыслительной работы и хранящих часть памяти своего хозяина. Дополненная реальность будет стирать границы между внутренним миром (воображением, памятью) и миром реальным.

Человек будет воспринимать реальность уже насыщенной дополнительной информацией — имена незнакомых людей, аргументы собеседника, сведённые в единую систему, справочная информация, любопытные идеи, подсказанные ИИ-агентами.

Дальнейшая миниатюризация микрочипов сделает возможной прямой интерфейс между мозгом и компьютером, обеспечивая примитивное считывание и запись мыслей. Появление совершенных нанотехнологий и создание субклеточных нанороботов сделает возможным считывание и запись информации на уровне отдельного нейрона. Это даст человеку полный контроль над собственным мозгом.

Параллельно будет развиваться ИИ, используемый в роботах. К 2025 — 2030 году роботы получат достаточно эффективные программы машинного зрения, которые позволят им работать в естественной обстановке. К этому времени совершенного уровня достигнут и программы распознавания и синтеза речи, позволяя роботам общаться с человеком напрямую.

Совет

Искусственный интеллект возьмёт на себя производство на множестве полностью автоматизированных заводов, значительной будет и его роль в управлении предприятиями. В большинстве кораблей, самолётов и автомобилей управление будет частично или полностью передано ИИ.

К 2030 году многие люди будут постоянно общаться с ИИ на работе. Искусственный интеллект будет обладать способностями, достаточными для письменного или устного общения с человеком на обычном языке, будет понимать смысл информации из баз данных о клиентах, корпоративных правил и т. п.

Многие профессии в сфере услуг, должности клерков, продавцов, специалистов из центров поддержки, будут автоматизированы с помощью искусственного интеллекта.

Примерно к 2045 году компьютеры достигнут вычислительной мощности, достаточной для полной симуляции мозга человека во всей его сложности. Это сделает практически возможной загрузку человеческого сознания (считанного нанороботами) в компьютер.

Ещё более вероятно, что уже к 2020 году будут заложены теоретические основы создания чисто машинного разума. В любом случае, где-то между 2035-2050 компьютерный разум сравняется по силе с человеческим и вскоре превзойдёт его.

На данный момент еще не выработан удовлетворительный критерий «разумности». Критерий Теста Тьюринга говорит, что «система может считаться разумной, если наблюдатель, общаясь с ней достаточное время, не отличает ее от человека». По мере того как разумный ИИ воплощается в реальности, мы будем вырабатывать более убедительные критерии, которые не столь антропоцентричны.

В какой-то момент мы просто придём к консенсусу о том, что созданный нами машинный разум уже разумен, хотя мы и не сможем точно указать, в какой момент это произошло.

Ханс Моравек как-то заметил, что «вопрос о том, может ли машина мыслить, имеет не больше смысла, чем вопрос о том, может ли подводная лодка плавать».

Спор о тонких деталях не имеет практического смысла — когда мы увидим сильный ИИ, он сам сможет убедить нас в своей разумности.

Послезавтра и после-послезавтра

Обратите внимание

По мере развития нейротехнологий и когнитивных технологий будут все больше использоваться прямые интерфейсы мозг-компьютер, чипы и внешние программы (экзокора), дополняющие мозг человека. В то же время, в искусственном интеллекте будут использоваться системы, созданные по аналогии с биологическими нейронными системами.

Элементы человеческого интеллекта будут встраиваться в ИИ.

Загруженные в компьютер личности будут свободно заменять существующие блоки своего сознания на искусственно созданные или эволюционировавшие с помощью генетических алгоритмов (т. е. перепрограммировать себя).

Люди и ИИ будут объединяться в единые системы. Всё это приведёт к стиранию грани между человеческим разумом и искусственным интеллектом. В какой-то момент останутся просто «разумные существа».

Существующие в 2015 году компьютеры достаточно примитивны. В рамках наших современных технологий мы используем лишь малую часть вычислительного потенциала материи. Оценки максимальной мощности компьютеров (в расчёте на грамм материи) показывают, что их скорость может быть увеличена на 10-30 порядков по сравнению с сегодняшним состянием дел.

Вот уже 50 лет учёные и инженеры удваивают скорость компьютеров каждые 1,5-2 года — закономерность известная как Закон Мура. Скорость работы людей остаётся постоянной. Но если поручить разработку новых вычислительных технологий ИИ, то в результате своей работы сам ИИ станет работать ещё быстрее.

И чем дальше он продвинется в создании новых компьютеров, тем быстрее он будет работать над следующим этапом.

Кроме разработки новых компьютеров, ИИ может заняться собственным программированием, создавая более умные и эффективные алгоритмы.

Подобное саморазвитие может привести к тому, что в течение всего нескольких лет мощность ИИ увеличится на много порядков, коренным образом изменив жизнь человека.

Важно

Этот переломный момент в развитии человечества принято называть технологической сингулярностью.

Искусственный интеллект не долго будет «заперт» в компьютерах и роботах. По мере увеличения вычислительной мощности, искусственным интеллектом будут наделены практически все устройства, создаваемые человеком (и ИИ). А с развитием нанотехнологий станет возможно использование ИИ в нанокомпьютерных комплексах.

Это будет означать, что каждая частичка материи, превращенная в сложную наносистему, будет разумна. Различие между материей и сознанием будет практически стёрто.

Суперинтеллект будет развиваться предельными темпами. Даже ресурсы Земли (материя для нанокомпьютеров, водород для термоядерного синтеза) достаточны для создания сверхразума с возможностями, превосходящими человеческие на десятки порядков. Представить себе действия подобной Силы (пусть даже эта Сила и вырастет из нас самих) практически невозможно.

Эта умная планета (ноосфера Вернандского, «планетарный супермозг» Яна Корчмарюка) даст одновременно и расширенные связи между разумами, и возможность их объединения, и огромные возможности для индивидуализации. В мозгу человека каждый нейрон сохраняет свою индивидуальность, но вместе они порождают сознание.

Примерно так же каждый отдельный разум сможет развиваться самостоятельно, в то же время добровольно участвуя в планетарном сознании. Это нельзя будет назвать обществом, поскольку связи между разумами будут намного более тесными, чем привычное общение.

Можно предположить, что в дальнейшем планетарный сверхразум использует для своего роста ресурсы Солнечной системы, путём строительства Юпитерианских Мозгов, Сферы Дайсона или Мозгов-Матрёшек, а затем перейдёт к галактической экспансии (или даже экспансии в новые Вселенные), но представить себе качественные (а не количественные) изменения, происходящие в подобном сверхразуме, мы сейчас не можем.

Источник: http://news-cyber.ru/iskusstvennyj-intellekt-ii/

Ссылка на основную публикацию