Три мифа о робототехнике и искусственном интеллекте

Робототехника: разоблачаем мифы и говорим о будущем

Совсем скоро, 30 ноября и 01 декабря, в Иркутске состоится главный сибирский фестиваль робототехники «РобоСиб-2017». Фестиваль соберет 700 школьников и студентов со всей Сибири, многие из которых с пяти лет уже занимаются робототехникой. Именно они будут строить будущее, в котором большое место займут и роботы.

В рамках фестиваля впервые состоится студенческий лекторий на тему энергетики и сохранения природных ресурсов. Одним из спикеров будет Николай Воронцов, редактор известного научно-популярного портала N+1. Он выступит для школьников и студентов с темой «Экологически чистые источники энергии на примере конкретных инженерных решений в робототехнике».

Подробнее о фестивале «РобоСиб-2017» и его программе вы можете узнать на нашем проекте EduRobogeek А здесь мы подготовили для вас материал о мифах и страхах в робототехнике. Пообщаться на эту тему нам удалось с Николаем Воронцовым, редактором портала N+1.

Robogeek.ru: Распространенные сегодня робо-мифы довольно разнообразны по формулировкам, но хорошо раскладываются на 3 основные группы. По ним мы и попросим Вас дать свой комментарий.
Миф №1. ИИ и роботы поработят человечество.

Николай Воронцов: Конечно же нет. На самом деле, роботам это просто не нужно.

Учитывая текущее развитие облачных технологий и вычислительные мощности, которые нужны даже сегодняшнему «слабому» ИИ, роботы вряд ли будут эмоционально привязаны к своим телам.

Обратите внимание

А поскольку в такой ситуации конкуренции за физический мир почти нет, то роботам проще оставить нас в покое, чем развязывать войну, в которой они ничего не выигрывают, но могут потерять вообще все.

Robogeek.ru: Миф №2. Роботы займут наши рабочие места.

Николай Воронцов: А вот это вполне возможно. Любая автоматизация производства неизбежно приводит к сокращению рабочих мест.

В прошлом году, например, на Всемирном экономическом форуме представили доклад, согласно которому к 2020 году из-за автоматизации без рабочих мест останутся пять миллионов человек.

Впрочем, изменения коснутся в основном офисных работников, так что у заинтересованных людей еще есть время освоить новую профессию.

Robogeek.ru: Миф №3. Когда-нибудь роботы станут умнее своих создателей.

Николай Воронцов: Непременно. Но я думаю, этого не надо бояться – в конце концов, если роботы станут и правда умнее нас, у нас будет серьезный повод для гордости.

Robogeek.ru: Николай, и еще несколько вопросов. Какие направления робототехники, на Ваш взгляд, являются самыми передовыми и востребованными? Все ли они останутся таковыми через 5-10 лет?

Николай Воронцов: Сейчас, пожалуй, чувствуется востребованность и бурное развитие беспилотников и медицинских роботов.

Учитывая, что растет интерес к робототехнике и со стороны широкой общественности, в ближайшие годы к этим направлениям, скорее всего, всерьез добавятся роботы-курьеры и домашние роботы.

Хотелось бы верить, что последние все же научатся как-то помогать по дому, а не будут просто говорящими планшетами.

Robogeek.ru: Как, по Вашему мнению, будет развиваться робототехника в ближайшем будущем? Каких новых открытий в этой сфере нам стоит ожидать?

Николай Воронцов: Учитывая серьезный рывок вперед в автономности, случившийся благодаря методам машинного обучения, в ближайшее время роботы будут все меньше бояться физического мира и смогут передвигаться более самостоятельно.

Буквально на днях Boston Dynamics показала, что гуманоидный робот способен сделать сальто назад и приземлиться на ноги. Чтобы понять, насколько это серьезный шаг вперед, достаточно вернуться в 2015 год.

Тогда на робоолимпиаде DRC, где участвовали лучшие инженеры со всего мира, роботы нередко падали на ровном месте.

Так что в будущем нас однозначно ждут автономные роботы, способные самостоятельно передвигаться в сложных условиях.

Важно

А главным открытием должно стать появление этической системы – потому что роботы окружают нас уже сегодня, а как к этому относится, для многих пока непонятно.

Robogeek.ru: Николай, спасибо Вам большое за ответы и комментарии. Надеемся, что люди будут более благосклонны к новым технологиям и станут меньше бояться роботов.

Источник: http://www.robogeek.ru/intervyu/razoblachaem-robo-mify

4 мифа об искусственном интеллекте

Технологии , 30 августа 2016Человеческий интеллект мы воспитываем. То же самое придется делать с искусственным интеллектом, который будет аналогичен человеческому.

Нужно рассуждать о роботах в контексте искусственных личностей и интеллектуальных созданий, которые имели бы аналогичные права, как люди.

И да и нет. Это на самом деле хитрый вопрос.

Я даже не стану говорить, что не совсем понятно, что такое искусственный интеллект, — даже специалисты его по-разному определяют. Но в данном случае понятно, что речь идет о программном обеспечении и специализированных программно-аппаратных комплексах (программы + датчики).

Хитрость же вопроса заключается в том, что непонятно, что значит «не хуже человека». Ведь даже многие водители очень часто считают, что другие «водят хуже», чем они. Поэтому сравнивать очень сложно. Поэтому и ответ половинчатый: и да и нет.

В целом на текущий момент очень много задач в этой области уже можно считать решенными с научной и технической точки зрения. Среди них — объезд препятствий, парковка, следование в линии, проезд перекрестков и так далее. Но, к сожалению, большинству имеющихся решений еще далеко до человека в плане универсальности.

Под универсальностью я понимаю способность человека, хорошего водителя, одинаково хорошо управлять разными моделями автомобилей в разных условиях: в городе и за городом, зимой и летом, в дождь и в снег, с разметкой и без разметки и так далее. Искусственный интеллект на текущий момент более избирателен.

Есть системы, которые хорошо водят большие машины (грузовики) за городом в условиях небольшого потока машин и наличия разметки. Есть системы, предназначенные для городских условий, но они умеют ездить нормально, только когда все остальные участники дорожного движения не нарушают правил и едут аккуратно, что на самом деле далеко от действительности во многих городах.

Совет

Отсюда, например, все истории, которые на самом деле правда, про «тупые» автопилоты, которые едут как черепаха и на любую непредвиденную ситуацию реагируют остановкой.

Итак, те программы автопилотов, которые сейчас разрабатываются и обкатываются на реальных автомобилях, заточены в массе своей на какой-то один режим движения. А вот когда все эти программы объединят в одну большую, решив при этом много технических трудностей и потратив не год-два, а скорее пять-десять лет, тогда искусственный интеллект и сможет водить машину не хуже человека. 

Естественный и искусственный интеллект никогда не смогут общаться напрямую

Нам как-то сразу надо смириться с мыслью о том, что интеллект не бывает «вообще», что интеллект создается для какого-то конкретного дела, он для чего-то нужен. Естественный интеллект, очевидно, сформировался у человека в ходе эволюции для адаптации и выживания человека на Земле.

Не крепкие челюсти и сильные мышцы, а именно высокий интеллект позволил человеку не только придумать орудия труда, производственные технологии, но и научиться полноценно общаться друг с другом, чтобы договариваться о взаимодействии, чтобы жить вместе.

Общаться — значит обмениваться своим опытом, знаниями, художественными образами, наконец, просто поболтать друг с другом, чтобы объединиться в каких-то чувствах, переживаниях.

А зачем нужен искусственный интеллект? Что есть искусственный интеллект? Программа, которая обыгрывает человека в шахматы и Го, решает трудные задачки и доказывает теоремы, отыскивает глубинные связи в закономерностях природы? Или кто-то скажет, что это программа, которая проходит тест Тьюринга, болтает с человеком в мессенджерах, имея в машинной памяти все фразеологические словари вплоть до тюремного жаргона, а также каталоги юмора всех времен и народов. Вот и спрашивается: «о чем», собственно, общаться с искусственным интеллектом? Что у него может быть в «душе» такого, что заинтересует человека не из простого любопытства («бот это или не бот»), а по человеческой потребности иметь в собеседниках друга, сердце которого откликнется на его беду либо радость, или жилетку, в которую можно поплакаться? Получается, что никогда искусственный интеллект со своими кремниевыми внутренностями не будет интересен для общения естественному интеллекту, который есть плоть от плоти своего тела, в котором бьется ранимое сердце и живет память переживаний.

Однако есть одно но.

Почему бы не предположить, что в век, когда интернет-пространство сплошь покрывается мессенджерами, которые несут несколько миллиардов сообщений в сутки и в которых, очевидно, проявляется все богатство общения людей друг с другом, почему бы на такой гигантской статистике для каждого человека не построить модели его общения и на этой основе синтезировать комфортных для него цифровых собеседников? Это же вполне реально!

Можно ли сказать, что эти цифровые друзья и есть искусственные «интеллекты», и вот вам общение между искусственным и естественным интеллектом? Опять же, что называть искусственным интеллектом? Но, как бы там ни определять искусственный интеллект, мы отвечаем «да»: человек сможет общаться с цифровым другом, но только в том случае, если этот друг будет его собственным воспитанником, если он буквально срисует с образца его потребности и желания в общении и в точном соответствии с ними будет механически синтезировать свои ответы в диалоге с естественным интеллектом. Это будет как дополненная реальность в гугловских очках, только в этом случае дополняться будет не информация о внешних объектах, а потребность в общении. 

Однажды роботы восстанут против людей

Нет, если их правильно воспитывать. Искусственный интеллект, который делает роботов автономными и самостоятельными, будет нуждаться в том, чтобы мы с ним обращались как минимум как с человеческим интеллектом. Человеческий интеллект мы воспитываем, и то, как мы воспитываем этот интеллект, влияет на его дальнейшие действия.

То же самое придется делать с искусственным интеллектом, который будет аналогичен человеческому. Нужно рассуждать о роботах в контексте искусственных личностей и интеллектуальных созданий, которые имели бы аналогичные права, как люди. Мы не боимся детей, которые восстанут против родителей, но они точно заменят нас.

Новые интеллектуальные создания, естественно, будут помогать нам и работать вместе с нами.

Нас всех заменят роботы, и люди останутся без работы

Это лишь отчасти правда. (И сразу оговорюсь: под роботизацией будем понимать как внедрение непосредственно роботов, так и распространение систем искусственного интеллекта вообще). 

Источник: https://fastsalttimes.com/sections/technology/808.html

5 распространенных мифов об искусственном интеллекте

19 ноября 2017, 20:23     1246

Хотя разработки искусственного интеллекта (ИИ) велись в течение десятилетий, только в последние годы эта технология стала по-настоящему распространенной. Но чем чаще искусственный интеллект всплывает в новостях, тем больше мифов и заблуждений о нем появляется. Попробуем рассмотреть и развенчать наиболее распространенные из них.

Миф №1: ИИ – просто иное название робототехники

Одно из наиболее распространенных заблуждений об искусственном интеллекте гласит, что это – просто более сложный термин для определения робототехники.

Многие люди, думая об искусственном интеллекте, представляют себе человекоподобного робота, который выполняет какую-то человеческую работу. Это – ошибка.

Искусственный интеллект и робототехника – совершенно разные понятия, которые могут быть никак не связаны друг с другом.

Обратите внимание

Робот – любая программируемая машина, выполняющая действия автономно или полуавтономно. ИИ использует сложные компьютерные алгоритмы, чтобы чтобы выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальной, а не физической работы. Думайте об искусственном интеллекте как о компьютерном мозге.

Робототехника и искусственный интеллект – совершенно разные технологии, которые могут пересекаться лишь в том случае, если ИИ будет управлять напрямую каким-либо роботом.

Миф №2: ИИ самостоятелен

Поскольку исследования в области ИИ становятся все более серьезными, а сама технология проникает в новые сферы жизни, у многих пользователей начинает формироваться иллюзия, что ИИ способен действовать и развиваться самостоятельно. Это не так. Работа искусственного интеллекта требует вмешательства человека.

Читайте также:  Lockheed martin выпускает ракету с искусственным интеллектом

Некоторые процессы в работе ИИ, действительно, могут быть автоматизированы. К примеру, персонализированные рекомендации в музыкальных сервисах.

Но когда дело доходит до таких вещей как принятие критически важных решений в медицине, человек все еще важен.

Дэвид Кенни, первый вице-президент IBM, утверждает, что технология не способна заменить человека в тех областях, где требуется человеческая интуиция или моральная оценка.

Миф №3: ИИ отберет у человека работу

Многие люди опасаются, что распространение ИИ вызовет массовую безработицу. Но, как уже говорилось, в некоторых областях искусственный интеллект пока не способен заменить человека. Более того, он для этого и не предназначен.

Разработчики изначально создают ИИ не как замену человеку, а как помощника для него. В будущем люди и машины будут работать рядом.

Важно

Это позволит человеку сфокусироваться творческих задачах, в то время как ИИ будет обрабатывать более рутинные дела.

Миф №4: ИИ используют только крупными компаниями

Источник: https://igate.com.ua/news/20524-5-rasprostranennyh-mifov-ob-iskusstvennom-intellekte

Мифы об искусственном интеллекте

2035: in progress > СквоТ

03.11.2018

В массовом сознании сложилось довольно много мифов об искусственном интеллекте: где-то ему приписывают фантастические способности, где-то недооценивают. Мы решили поговорить о реальных возможностях ИскИна и перспективах его развития.


— Сорок два! — взвизгнул Лунккуоол. — И это все, что ты можешь сказать после семи с половиной миллионов лет работы?

— Я все очень тщательно проверил, — сказал компьютер, — и со всей определённостью заявляю, что это и есть ответ. Мне кажется, если уж быть с вами абсолютно честным, то все дело в том, что вы сами не знали, в чем вопрос.

— Но это же великий вопрос! Окончательный вопрос жизни, Вселенной и всего такого! — почти завыл Лунккуоол.

— Да, — сказал компьютер голосом страдальца, просвещающего круглого дурака. — И что же это за вопрос?

Знаменитая цитата из книги Дугласа Адамса «Путеводитель для путешествующих автостопом по галактике» в полной мере показывает мифы и заблуждения, которые связаны в массовом сознании с искусственным интеллектом. По большей части это происходит из-за того, что мы мыслим категориями языка.

Миф 1: “Искусственный интеллект — это компьютер с сознанием”

Этот первый миф возникает тогда, когда термины «искусственный интеллект» (ИИ), «машинное обучение», «нейронные сети» выходят из узкоспециального обращения и попадают к журналистам. В результате уже давно произошла подмена двух понятий: узкоспециальный «искусственный интеллект» и «искусственный интеллект» в широком смысле, растиражированный научной фантастикой.

Первый — реальность, где мы используем некие системы для решения интеллектуальных задач. Даже счеты, которыми виртуозно владели продавщицы советских времен, тоже в каком-то смысле инструмент искусственного интеллекта. Шутки шутками, но есть специальный термин — applied artificial intelligence. Это ИИ, «заточенный» под решение какой-то одной интеллектуальной задачи или их небольшого круга.

Ему противопоставляют теоретический, «сильный» искусственный интеллект, который пока существует в научно-фантастических произведениях. Он может сам решать интеллектуальные задачи любой сложности. Но до этого еще очень и очень далеко.

Миф 2: “Компьютерная нейронная сеть работает как нейроны человека”

Еще одно заблуждение лингвистического толка — это нейронная сеть.

То, что программисты назвали так архитектуру системы искусственного интеллекта, его подвид deep learning (в системах глубокого обучения может быть как одна нейронная сеть, так и несколько), не значит, что ее элементарные логические элементы, которые производят с данными некие преобразования, хоть как-то похожи на нейроны.

 

Там нет ничего похожего на синапсы, нейромедиаторы, дендриты, аксоны и так далее: нейрон любого организма гораздо сложнее и вообще другой. Хотя известны работы, в которых программисты пытаются создать нечто, действительно напоминающее по структуре и функционалу нейроны человека. Но это уже совсем другая история.

Единственная схожесть наблюдается в случае так называемых сверхточных нейронных сетей, которые направлены на распознавание изображений. Здесь архитектура «нейросети» копирует некоторые элементы обработки визуального сигнала в сетчатке и зрительной коре головного мозга.

Миф 3: “Искусственный интеллект заменит специалистов”

Любимый миф, в создании которого преуспели падкие на заголовки СМИ, о том, что системы искусственного интеллекта вскоре заменят специалистов. Этот миф очень хорошо разобрал на интенсиве «Остров 10-21» в своей визионерской лекции Иван Оселедец, профессор Сколтеха и один из ведущих специалистов по обучению искусственного интеллекта. 

Ученый привел следующий пример: «Вот вам типичный заголовок из СМИ: «Искусственный интеллект сравнился по качеству с врачом-дерматологом». Кажется, все! Люди, потратившие шесть лет в медицинском университете, а затем проведшие еще два года в ординатуре по дерматологии, должны пойти и застрелиться, потому что они выбросили эти годы на помойку — теперь их заменит нейросеть.

Совет

Однако если начать разбираться, то окажется, что данная конкретная нейросеть научилась ставить диагноз «меланома» по снимку с точностью, сравнимой с результатами хороших врачей-дерматологов. Но это значит, что она всего лишь натренирована отличать меланому от родинки.

И все, больше она ничего не умеет! А ведь дерматолог может гораздо больше: он и витилиго определит, и ихтиоз от проказы дифференцирует, и лечение назначит, и нестандартный случай разберет. То есть нейросеть, диагностирующая меланому, это всего лишь новый и полезный инструмент, который облегчает работу врачу и высвобождает его время.

Недаром сейчас уже выпускаются гистологические микроскопы, в которых вшита нейросеть для определения метастазов в препаратах биопсии лимфоузлов».

«В настоящий момент бояться, что роботы представляют опасность, что они могут заменить большое количество профессий, бессмысленно. Эти страхи сильно преувеличены, — уверен генеральный директор компании «Нейроботикс» рынка NeuroNet Владимир Конышев.

— Это всегда будет в книгах, в фильмах, а реальная история такая: интеллекта роботов нет. Можно научить их видеть, выделять объекты, но что с ними делать, робот не знает. Он может говорить, и создается иллюзия, что он все понимает.

На самом деле он практически выхватывает слова из заданного вопроса (слышит «Эверест» — и отвечает, что такое Эверест), но смысла не понимает».

Миф 4: “Искусственный интеллект — продукт последних лет”

Это самое распространенное заблуждение. Большинство алгоритмов как искусственного интеллекта вообще, так и машинного обучения в частности было создано на протяжении 40(!) лет.

Так, например, первый робот-психотерапевт Eliza (на самом деле — робот-пародия на психотерапевта), названный в честь Элизы Дулиттл, появился в 1966 году. Его придумал американский специалист в области искусственного интеллекта Джозеф Венценбаум.

Элиза разговаривала шаблонно, а в непонятных ей случаях просто отвечала: «Я понимаю…» Кстати, Иван Оселедец считает, что знаменитая Алиса «Яндекса» ушла не очень далеко от Eliza. Хотя шутки и дерзости у нее прописаны гораздо лучше.

Революция deep learning началась 4-5 лет назад только потому, что появились сравнительно дешевые вычислительные мощности (они позволили массово заниматься этими алгоритмами), а также большие массивы размеченных данных, которые помогают обучению алгоритмов.

Обратите внимание

Кстати, еще один миф: искусственный интеллект — это очень сложно. Ничего подобного! На сносном уровне программировать алгоритмы ИИ довольно легко. «Входной билет в этот рынок непристойно дешев», — уточняет Иван Оселедец.

Миф 5: “Искусственный интеллект может все”

Как мы уже говорили, каждый алгоритм ИИ предназначен всего лишь для решения одной задачи или небольшой группы схожих задач.

Программа, «заточенная» под игру в шахматы, не сможет распознать раковую опухоль на томограмме, да и вообще не поймет, что это такое.

Игры с полностью заданным комплексом правил, по словам Ивана Оселедца, это самое простое для ИИ: «Шахматы, крестики-нолики… Когда приходится играть в StarCraft, где есть элемент случайности, ему гораздо сложнее».

В чем действительно хорош ИИ, так это в распознавании изображений и голоса, а также в машинном переводе с языка на язык.

Например, «балалайка» (описана Вадимом Пановым в пенталогии «Анклавы»), которая придумана как искусственный синхронный переводчик с любого языка на любой в режиме реального времени, дело не очень большого количества лет. И вот переводчиков-синхронистов она действительно может отправить на пенсию.

Неудивительно, что в этом году произошло немыслимое ранее: два полностью парализованных пациента, набирая слова силой мысли при помощи системы «НейроЧат», созданной в рамках дорожной карты NeuroNet, смогли поговорить друг с другом: один говорил на русском, другой — на английском, а искусственный интеллект в режиме реального времени переводил их неспешный диалог.

Однако мифы об искусственном интеллекте не только развеивают, но и воплощают в жизнь. Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцевпоясняет: «Нейросети очень активно продвинулись в распознавании речи, в то время как в области общения на естественной речи они еще мало задействованы».

И амбициозный проект iPavlov эту ситуацию призван кардинально изменить.

Совместно со Сбербанком лаборатория под руководством Бурцева планирует преодолеть технологический барьер «в области содержательного человеко-машинного общения на естественном языке через создание и введение в бизнес-практику инструментов, снижающих порог входа на рынок текстовых диалоговых систем».

«Мы создаем библиотеку нейросетевых архитектур, которыми смогут пользоваться все российские компании, чтобы захватывать мировой рынок», — уверен Бурцев.

Нацелена в будущее и другая разработка, сделанная в рамках дорожной карты NeuroNet, — антропоморфный робот Алиса Зеленоградова, созданный компанией «Нейроботикс». Алиса умеет распознавать речь и оценивать эмоции по лицу собеседника.

«Разрабатывая ее, мы осваиваем очень сложные технологии: большое количество двигателей одновременно должно выполнять какую-то определенную функцию, чтобы выражать эмоции», — комментирует генеральный директор «Нейроботикса» Владимир Конышев. Но на данный момент ее функционал ограничен.

«Пока этот робот не может принести какую-то прямую пользу, — развенчивает миф Конышев. — Он может отвечать на вопросы, работать в клиниках на входе, подсказывая посетителям, как пройти к хирургу или терапевту, но выполнение сложных задач ограничено».

Важно

Однако компания работает над тем, чтобы усовершенствовать свое детище, во взаимодействии с другими участниками рынка.

Искусственный интеллект по-настоящему хорошо умеет искать аномалии в огромном потоке данных, что критически важно для контроля состояния все усложняющейся техники (особенно отметим авиационную технику, суда и атомные реакторы — сразу три рынка НТИ: AeroNet, MariNet и EnergyNet).

А вот там, где не будет большого объема размеченных данных для обучения, ИИ может не справиться.

Поэтому сейчас ведутся поиски принципиально новых алгоритмов для обучения ИИ на минимальном наборе стартовых данных: например, в Тюмени в компании «ОКАС», получившей грант по программе «Развитие-НТИ» трека NeuroNet, автомобиль учат запоминать действия водителя при повороте на дороге, чтобы далее делать повороты автоматически. 

Робот компании «Нейроботикс» Алиса Зеленоградова

Миф 6: Искусственный интеллект надо ограничивать, иначе появится «Скайнет»”

Кто из нас не помнит фильм «Терминатор», где компьютеры объединились во враждебный глобальный разум «Скайнет», чтобы начать войну с машинами! Один из ведущих специалистов по искусственному интеллекту, автор шахматной программы SmarThink и популяризатор машинного обучения Сергей Марков любит цитировать создателя стэнфордского курса по машинному обучению Эндрю Ына, который сравнивает проблему опасности ИИ с проблемой перенаселения Марса. 

Волноваться о появлении подобного «Скайнету» слишком рано. Во-первых, чтобы принимать самостоятельные решения и проявлять инициативу, ИИ как минимум надо обзавестись сознанием. Но пока вообще нет оснований говорить об этом: мы даже о сознании человека имеем весьма туманное представление.

Во-вторых, серьезным барьером для стремительного развития искусственного интеллекта является то обстоятельство, что при переходе от простых к более сложным задачам время вычислений растет не линейно, а экспоненциально. Многие интеллектуальные задачи относятся к классу сложности exptime (от exp — «экспонента» и time — «время»): время, нужное на их решение, это экспоненциальная функция от размерности. Увы.

Читайте также:  Исследование: робототехника поможет отвлечь детей от компьютерных игр

В-третьих, это фундаментальные и технологические барьеры.

Так, из фундаментального принципа неопределенности Гейзенберга, который говорит о том, что в квантовом мире нельзя одновременно точно определить все параметры частицы, неожиданно вытекает предел Бремерманна.

Совет

Этот термин, названный в честь математика и биофизика Ханса-Йохима Бремерманна, означает, что некоторый компьютер (то есть любая вычислительная система) заданной массы в нашей материальной вселенной будет иметь конечную максимальную скорость вычислений.

Еще один ограничивающий принцип — это принцип Ландауэра, сформулированный в 1961 году в IBM и основанный на фундаментальных физических константах: в любой вычислительной системе при потере (обработке) одного бита выделяется некоторое минимальное количество энергии. Что это значит? Сверхкомпактным сверхмощный компьютер сделать не получится — система будет концентрированно выделять слишком много энергии и разрушит сама себя.

«Есть очень серьезные основания полагать, что сверхинтеллектуального, сильного ИИ не получится, хотя, конечно, уровень человеческого интеллекта вполне может быть превзойден.

Насколько это опасно? Скорее всего, не очень, — говорит Сергей Марков в своей статье на портале Newtonew. — Представьте себе, что вы внезапно начали думать в 100 раз быстрее остальных людей.

Значит ли это, что у вас появится способность уговорить любого прохожего отдать вам свой кошелек?»

Впрочем, сейчас проявляются другие опасности, о которых разработчики ИИ не подозревали.

Иван Оселедец говорит, что они таятся в самом «человеческом факторе». Все системы искусственного интеллекта тренируются на больших данных и работают с ними.

Принципы отбора этих данных составляют эксперты — живые люди, которые могут совершить ошибку или вообще исходить из неверной теоретической модели.

Поэтому сами данные являются неким следом работы эксперта или экспертов, переведенным в цифру, что значительно повышает шансы на ошибочные, неверные и даже опасные результаты деятельности ИИ, который обработает такие «необъективные данные».

Обратите внимание

Допустим, если построить ИИ-судью, то его нужно будет тренировать на реальных решениях суда. Но нет гарантии, что в решениях живых судей не возникнет системной ошибки. А ведь многие системы искусственного интеллекта уже решают, например, выдавать ли кредит.

В итоге большинство популярных суждений об искусственном интеллекте создает его образ, весьма далекий от реальности. Преувеличиваются не только достоинства, но и опасности. И тем, и другим, конечно же, есть место, правда, они могут абсолютно противоречить ожиданиям.

Источник: http://ntinews.ru/in_progress/iskin/mify-ob-iskusstvennom-intellekte.html

Мифы об искусственном интеллекте

наука самообразование искусственный интеллект

Каждый день мы слышим, что искусственный интеллект решит все наши проблемы — от самоуправляемых автомобилей до лечения рака.

В то же время некоторые ученые и капитаны индустрии, например Илон Маск, основатель компании Tesla, считают, что искусственный интеллект представляет экзистенциальную угрозу человечеству.

Где же правда и что скрывается под этим термином?

История развития понятия ИИ

Термин «искусственный интеллект» родился в 50-е годы ХХ века, и уже тогда шли дебаты о том, что он означает. Первые системы для редактирования текстов считались «умными». Тогда и родилась шутка, что искусственный интеллект — это то, что люди могут делать, а компьютеры пока нет. То есть изначально искусственный интеллект рассматривался как автоматизация умственной деятельности человека.

В 80-е годы прошлого века большое распространение получили так называемые экспертные системы. Они оказали большое влияние на автоматизацию бизнес-процессов, которые регулируются точными правилами.

Когда-то за применением бизнес-правил следили армии менеджеров. Потом эти правила стали частью кода программ управления. Под влиянием экспертных систем они были отделены от кода и собраны в таблицы.

В современных системах управления можно менять правила без перепрограммирования самой системы.

На этих примерах мы видим, что системы автоматизации умственной деятельности сами ничему не учатся. Все их знания, например экспертные правила, нужно разрабатывать и вводить вручную. В последнее время фокус сместился на так называемые системы машинного обучения.

Цель этих систем — замена ручной разработки правил на автоматическое обучение с помощью примеров. До конца 1990-х годов системы машинного перевода работали на правилах, разработанных десятками лингвистов. Успех этих систем оставлял желать лучшего.

С распространением интернета появилась возможность собрать большое количество параллельных текстов на двух языках. Так были предложены статистические модели перевода. Параметры этих моделей были автоматически оптимизированы на основе параллельных текстов без применения лингвистических правил.

Важно

Такой же тип работы происходил в направлении распознавания речи. Этот подход дал большой рывок вперед по качеству перевода, как только количество примеров для обучения достигло десятков миллионов.

Современные системы статистического машинного обучения, основанные на глубоких нейронных сетях, достигли впечатляющих результатов в машинном переводе, распознавании речи и анализе фотографий.

Это дает основание для оптимистов считать, что не за горами излечение от рака и умные роботы, с которыми можно говорить на любую тему. Пессимисты говорят о массовой безработице и даже о бесконтрольных роботах, захватывающих мир.

И те и другие забегают далеко вперед, в область научной фантастики.

Миф 1: ИИ способен решать любые задачи

Все современные системы искусственного интеллекта узкоспециализированны. За прошедшие годы было создано много систем, автоматизирующих те или иные виды умственной человеческой деятельности, — например, игра в шахматы или распознавание рукописных слов.

Но даже самая совершенная шахматная программа не сможет ответить на вопрос о том, где родился нынешний чемпион мира Магнус Карлсен. Она может делать только шахматные ходы — ничего другого.

Пока мы не знаем, как создавать системы общего, а не узкоспециализированного интеллекта.

Компания IBM попыталась сделать из этого маркетинговую кампанию, основанную на том, что если компьютер может побеждать в шахматы, то он может делать все что угодно, например лечить рак.

На самом деле это не так. На современном этапе развития различные методы искусственного интеллекта могут решать отдельно взятые проблемы, причем довольно успешно.

Но теории общего интеллекта все еще не существует.

Миф 2: ИИ все могут самостоятельно

Системы статистического машинного обучения требуют огромного количества размеченных данных — параллельных текстов или картинок с выделенными предметами. Областей, в которых такие данные существуют, не так много. Недостаточное количество обучающих примеров ведет к большому количеству ошибок.

Наши обширные знания и логика позволяют нам учиться на очень малом количестве примеров. Психологические опыты показывают, что одной фотографии антилопы гну достаточно для человека, чтобы научиться ее узнавать. И это для человека, который никогда раньше не видел антилопу гну.

Для лучших нейронных сетей нужны тысячи фотографий. Скорее всего, люди могут делать это быстрее и качественнее, поскольку у них есть богатые представления о животных, с которыми они могут сравнить что-то новое. Как говорил Пушкин, «наука нам сокращает опыты быстротекущей жизни».

Миф 3: Работа ИИ подчинена правилам здравого смысла

Источник: https://biotechcommunity.ru/news/news/index?id=148

Глава Cognitive Technologies о роботах, искусственном интеллекте и правительственной поддержке

Ольга Ускова, глава группы компаний Cognitive Technologies, ответила на вопросы журнала Indicator.Ru в интервью «Чиновника искусственный интеллект уже сейчас спокойно заменит».

Российская школа искусственного интеллекта — одна из самых сильных в мире

— Ольга, что сейчас происходит в сфере роботизации и беспилотных авто, какую роль в этом играет Россия и чего ждать в ближайшие годы?

— На данный момент у нас в стране наблюдается сильное отставание, которого не было еще три года назад. Оно спровоцировано объективными обстоятельствами. Сейчас весь мир находится «на игле» научно-технической революции.

Идет серьезная смена средств и товаров народного потребления. И мы доживаем последние годы в человеческом обществе, следующее поколение будет жить уже в смешанном обществе. Так вышло, что роботы воспринимаются как нечто андроидное.

Но роботизация — это не вопрос андроидности, это вопрос перехода части функций от человека к роботам, замена человека в некоторых областях. Вокруг этого начался мировой хайп, который с каждым годом все набирает обороты.

Это влияет на движение финансов; рынки, особенно информационные, растут. Следующие 20 лет определяются как эпоха глобальных перемен.

Совет

Недавно Билл Гейтс заявил, что если бы он учился сейчас, то выбрал бы искусственный интеллект или биотехнологии, и что весь мир в ближайшие десять лет разделится на нужных и ненужных людей. Ненужных выкинут за борт. Они будут заниматься компьютерными играми и жить в виртуальном пространстве.

Виктор Пелевин в одном из своих романов нарисовал некоторую картину человечества, где люди используются как батарейки, энергоматериал, и основное время их мозг находится в виртуальном пространстве и генерирует разные картинки. Это общепринятая парадигма как писателей, так и ученых. Происходят изменения, а вот позитивные они или негативные, исчезнет ли человечество или просто наша жизнь улучшится, это вопрос.

Чтобы управлять этим процессом, общество должно решить ряд проблем. Каждая страна сама занимается стандартизацией, юридическими вопросами, социальными программами, научно-технологическими программами, специализирующимися на роботизации.

В области искусственного интеллекта сейчас открывается окно возможностей, и завоевать новые рынки гораздо легче, так как это вопрос не финансовый, а технологический. Если говорить про рынок интеллекта для машин, то есть достаточно большое количество стартапов.

По последним исследованиям, сейчас есть 240 компаний в области automotive, и они занимаются всем: от создания отдельных узлов до попытки разработать новые автомобили.

— Какова доля России в этом сегменте?

Источник: https://ya-r.ru/2017/05/29/glava-cognitive-technologies-o-robotah-iskusstvennom-intellekte-i-pravitelstvennoj-podderzhke/

Культ карго для ИИ: миф о сверхчеловеческом искусственном интеллекте

Я слышал, что в будущем компьютерные ИИ станут настолько умнее нас, что отнимут у нас все рабочие места и ресурсы, а люди вымрут. Так ли это?

Это самый частый вопрос, который мне задают на моих выступлениях по поводу ИИ. Задающие его люди искренне волнуются, и их беспокойство происходит от других людей – экспертов, задающихся тем же самым вопросом.

Среди них можно встретить умнейших из живущих сегодня людей – это, к примеру, Стивен Хокинг, Илон Маск, Макс Тегмарк, Сэм Харрис и Билл Гейтс, – и все они верят в возможность такого сценария.

На недавней конференции, посвящённой проблемам ИИ, комитет из девяти наиболее сведущих в области ИИ людей согласился, что скорого появления сверхчеловеческого ИИ нам не избежать.

Но этот сценарий завоевания мира ИИ включает в себя пять предположений, которые, как выясняется при их внимательном изучении, не основаны на доказательствах. Эти заявления в будущем могут оправдаться, но сейчас ни у одного из них нет доказательств. Вот эти предположения: 1. ИИ уже становится умнее нас, и его мощь растёт экспоненциально. 2. Мы создадим ИИ общего назначения, похожий на наш собственный. 3. Мы способны создать человеческий интеллект на базе кремния. 4. Интеллект способен расти без ограничений. 5. После взрыва сверхинтеллекта он поможет нам решить все наши проблемы. В качестве возражения этому ортодоксальному канону я приведу пять еретических заявлений, которые, как мне кажется, имеют под собой больше оснований. 1. Интеллект не одномерен, поэтому концепция «умнее людей» не имеет смысла. 2. Ни у людей, ни у ИИ нет сознания общего назначения. 3. Эмуляция человеческого мышления на других носителях будет ограничена стоимостью его создания. 4. Размерности интеллекта не бесконечны. 5. Интеллект – всего лишь один из факторов прогресса. Если ожидание появления сверхчеловеческого ИИ (СИИ) основано на пяти ключевых предположениях, не имеющих доказательств, тогда эта идея больше похожа на религиозную веру или на миф. Далее я развёрнуто объясню каждое из своих пяти контр-предположений, и докажу, что СИИ – на самом деле миф.

Читайте также:  Изобретён робот, который способен чистить поверхность воды

1

Самое распространённое заблуждение по поводу ИИ начинается с заблуждения по поводу естественного интеллекта. Оно состоит в том, что интеллект одномерен. Большинство технарей склонны к изображению интеллекта так, как Ник Бостром делает это в книге «Сверхинтеллект» [Superintelligence] – как одномерный линейный график с увеличивающейся амплитудой.

С одного края находится низкий интеллект, допустим, небольшого животного; с другого – высокий, допустим, гения – будто бы интеллект можно представить как уровень звука в децибелах.

Конечно, в таком случае легко представить, что громкость интеллекта продолжает расти и в итоге превышает наш высокоинтеллектуальный уровень и становится сверхгромким интеллектом – рёвом! – недоступным нам и выходящим за пределы графика.

Эта модель топологически эквивалентна лестнице, на которой каждая последующая ступенька интеллекта находится на шаг выше, чем предыдущая. Младшие животные находятся на нижних ступеньках, а ИИ высокого уровня обгонит нас и окажется на ступеньках выше.

Обратите внимание

Временная шкала этого события не имеет значения, имеет значение только ранжирование – метрика увеличивающегося интеллекта.Проблема этой модели в том, что она так же мифична, как лестница эволюции. До Дарвина природный мир рассматривали в качестве лестницы, на которой младшие животные располагались ниже человека.

Даже после Дарвина было принято думать об эволюции, как о «лестнице», согласно которой рыбы превратились в рептилий, затем в млекопитающих, затем в приматов, в человека, и каждый этап находится на чуть более высокой «ступени эволюции», и, следовательно, считается умнее предыдущих. Так что лестница интеллекта согласуется с лестницей существования.

Но у этих моделей совершенно ненаучный подход.

Более точное изображение естественной эволюции видов – расширяющийся диск, как на картинке выше, впервые предложенный Дэвидом Хиллисом из Техасского университета, и созданный на базе ДНК. Эта генеалогическая мандала начинается в центре с наиболее примитивных форм жизни, а затем разветвляется наружу во времени.

Время движется наружу, поэтому самые новые виды жизни, населяющие планету сегодня, находятся по периметру окружности. Это изображение подчёркивает факт эволюции, который трудно принять: каждый из живущих сегодня видов одинаково эволюционно развит. Люди существуют на этом кольце совместно с тараканами, моллюсками, папоротниками, лисами и бактериями. Каждый из видов прошёл непрерывную цепь в три миллиарда лет успешного воспроизводства, что значит, что сегодняшние бактерии и тараканы настолько же эволюционно развиты, как и люди. Нет никакой лестницы.

Точно так же нет никакой лестницы и у интеллекта. Интеллект не одномерен. Это комплекс из многих типов и режимов распознавания, каждый из которых представляет собой континуум. Возьмём простейшую задачу измерения интеллекта животных.

Если бы интеллект был одномерным, нам было бы просто выстроить в правильном восходящем порядке интеллекты попугая, дельфина, лошади, белки, осьминога, голубого кита, кошки и гориллы. Но сегодня у нас нет никаких научных подтверждений существования такой линии.

Одной из причин этого могло бы быть отсутствие разницы между интеллектами у животных, но и этого мы также не видим. В зоологии полно удивительных примеров различия мышления животных. Но может быть, у них у всех есть один относительный «интеллект общего назначения»? Возможно, но для него у нас нет способа измерений и метрик.

У нас есть множество разных метрик для множества типов познания.Вместо одной линии с децибелами более точной моделью интеллекта будет график его вероятностного пространства, как, например, рисунок выше, представляющий возможные формы. Интеллект – это комбинаторный континуум.

Множество узлов, каждый из которых – континуум, создают сложные и разнообразные конструкции в высших измерениях. Некоторые интеллекты могут быть очень сложными и обладать множеством подузлов мышления. Другие могут быть проще, но протягиваться дальше, занимая угол в пространстве.

Важно

Эти комплексы, которые мы называем интеллектами, можно рассматривать как симфонии с участием множества типов инструментов. Они различаются не только по громкости, но и по тону, мелодии, цвету, темпу и т.д. Их можно представить в виде экосистемы. И в этом смысле различные узлы-компоненты мышления зависят друг от друга и создаются совместно.

Как говорил Марвин Минский, человеческие умы – это сообщества разумов. Мы работаем на экосистемах мышления. У нас внутри есть множество видов мышления, занимающихся многими типами размышлений: дедукцией, индукцией, символической логикой, эмоциональным интеллектом, пространственной логикой, краткосрочной памятью и долгосрочной памятью. Нервная система нашего кишечника тоже представляет собой мозг некоего типа со своим режимом мышления. Мы думаем не просто одним мозгом, мы думаем всем телом целиком.

Источник: https://habr.com/post/403999/

Миф о нейросетях и искусственном интеллекте

Попытки скопировать человеческий интеллект предпринимаются уже несколько веков.

Еще в 1770 году венгерский изобретатель Вольфган фон Кемпелен создал автомат, который обыгрывал в шахматы всех, кто с ним состязался, и даже победил Наполеона Бонапарта.

При этом для большего эффекта зрителям демонстрировались сложные механизмы машины. Позже изобретатель был разоблачен — внутри автомата сидел опытный шахматист, управляющий всем процессом. Однако событие успело наделать много шума.

Как все начиналось

Прошло много лет прежде чем в 50-е годы XX века Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон — математическую модель связанных объектов, где входным сигналом для одного объекта служили выходные сигналы от других.

Самым главным свойством персептрона было так называемое обратное распространение ошибки. Это поле элементов (узлов), связанных друг с другом в сеть (матрица). Первоначально они одинаково реагируют на входящий сигнал — например оставляют его таким, как он был.

Но допустим, мы хотим научить персептрон отличать буквы друг от друга. Мы подаем на вход то А, то Б, то Г в случайном порядке. Модель изначально не знает ничего ни про один из объектов, но ей дается обратная связь, по которой создается  функция ошибки, определяющая, сильно ли ошиблась модель.

В случае угадывания буквы функция выдает ноль (это значит, что ошибки нет). По мере того, насколько далек персептрон от правильного ответа, значение функции увеличивается. Сигнал об ошибке подается обратно на вход, что приводит к коррекции модели: у узлов в матрице менялись веса.

В итоге персептрон запоминал свое состояние при определенных наборах входных объектов, то есть обучался.

Термин «обучение модели», к собственно обучению не имел никакого отношения. На самом деле, состояние модели приходило к равновесию после нескольких циклов обратного распространения ошибки.

Также маятник приходит к равновесию после того, как его раскачали. Но сам факт, что модель могла запоминать свое состояние и оставаться в нем, похож на процесс обучения человека.

Модель показалась ученым интересной и позже легла в основу первой нейронной сети.

Дальнейшее развитие теории нейросетей переживало многочисленные взлеты и падения на протяжении десятилетий.

Совет

Среди наиболее известных открытий были первая модель искусственного интеллекта — Logic Theorist (LT, «логический теоретик»), изобретенная в 1956 году Алленом Ньюуэлом и Гербертом Саймоном, и «Элиза» — программа, поддерживающая разговор на английском языке на любую тему, созданная в 1965 году Джозефом Вайзенбаумом.

 Однако оказалось, что компьютерные возможности того времени не позволяли применять нейронные сети для более практических целей. В частности, для распознавания техники вероятного противника, на что так надеялись военные.

На 1990-е годы пришелся новый расцвет нейросетей. Достижения исследователей в области Data Mining (извлечения данных), машинного понимания и перевода языка, компьютерного зрения и других областях снова сделали актуальными изучение возможностей искусственного интеллекта.

Развитие скорости процессоров и снижение стоимости памяти дали ученым возможность обучать нейросети быстрее и на более или менее реальных задачах. Но оказалось, что данных и ресурсов для обучения было мало, нейросети были «недостаточно разумны» — выдавали большой процент ошибок.

Поэтому они нашли применение в специализированных задачах, например, распознавании символов, а общий интерес к искусственному интеллекту снова упал.

Нейроны человека и нейросети

Имеют ли нейросети какое-то отношение к нейронам в голове человека и можно ли называть их интеллектом?

Современное представление о процессе мышления человека основывается на том, что нейроны в коре головного мозга могут связываться друг с другом своими отростками-аксонами, периодически получая от «соседей» сигналы и переходя из базового в возбужденное состояние. В головном мозге человека насчитывается около 85—86 млрд нейронов, и один нейрон может иметь связи со многими (до 20 тысяч) другими нейронами. Тот факт, что эта структура способна мыслить, всегда привлекал внимание ученых.

Термин «искусственный интеллект» («artificial intelligence») был изобретен и впервые озвучен в 1956 году американским ученым Джоном Маккарти. В описание модели персептрона, о которой было рассказано выше, уже в 50-х – 60-х были введены статистические понятия узлов, сети и весов, и эти узлы под влиянием работ того времени по изучению человеческого мозга назвали нейронами.

Обратите внимание

В ходе развития искусственного интеллекта появилось множество типов сетей. В нашем мозге происходят одновременно и процессы распознавания образов, и текста, и картинок, и все это откладывается в памяти.

Компьютерные же нейросети не столь универсальны: пришлось придумывать разные виды, каждый из которых лучше всего приспособлен для своей задачи: сверточные — в основном используются для анализа изображений, рекуррентные — для анализа динамических изменений, автокодировщики — для классификаций (например, для распознавания букв, символов), кодировщики-декодировщики — для выявления ключевых характеристик объекта, соревновательные нейросети — для порождения новых объектов, и специальные ячейки памяти (LTSM) — для запоминания и хранения информации.

Параллельно с типами нейросетей появилась и идея создания многослойных нейросетей, когда один слой одинаковых нейронов является входом для другого слоя. Позже также стали объединять разные типы слоев в одной модели, и все это с целью приблизить нейросети по уровню понимания к интеллекту человека.

Наши дни

Текущее внимание к нейросетям и активное использование термина «искусственный интеллект» обязано впечатляющим результатам, которых удалось добиться с переносом вычислений на видеокарты.

Каждая из них содержит гораздо больше вычислительных ядер, чем центральный процессор, а также собственную память — это привело к ускорению обучения нейросетей в сотни раз по сравнению с обычными процессорами.

Второй причиной нового витка в области AI стало возникновение огромных объемов данных для обучения.

Сейчас крупнейшие компании мира зарабатывают за счет нейросетей: соцсети (и их партнеры, как печально известная Cambridge Analitica) таргетируют рекламу при помощи аналитики, Nvidia и другие разработчики создают платформы для использования в автомобилях—автопилотах, способных качественно распознавать знаки и пешеходов на дорогах и реагировать на ситуацию. Однако ИИ применяют и в ближайшее время будут применять в основном для юридически не обязывающих действий. Они могут предупредить о появлении незнакомого лица на объекте или мошенника-рецидивиста в банке, упростят вождение, но не возьмут на себя ответственность за финальное решение.

Можно ли считать нейросети, служащие основой для решения задач классификации информации, искусственным интеллектом? Понять это можно, ответив на простой вопрос — может ли искусственный интеллект существовать и эффективно работать без естественного.

Ответ — нет, потому что для решения любой задачи именно человек настраивает параметры нейросети для получения адекватных результатов. Грубо говоря, для решения каждой задачи выбирается своя архитектура нейросети.

Ситуация, когда ИИ будет самостоятельно решать, какую нейросеть создать для решения конкретной задачи, пока даже не просматривается на горизонте.

Важно

Несмотря на то, что ИИ все-таки смог обыграть человека в шахматы, сейчас, как и несколько веков назад за каждой машиной, обыгрывающей человека, скрываются люди, создавшие ее.

Источник: https://brodv.ru/2018/04/03/mif-o-nejrosetyax-i-iskusstvennom-intellekte/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector