Искусственный интеллект пугает, но так ли это близко?

В начале ноября 2014 года мы узнали, что To-Robo с искусственным интеллектом (ИИ) японского производства сдал школьные тесты по английскому языку и близок к поступлению в колледж. Но что означает эта информация? Действительно ли мы имеем дело с интеллектом, а не с хорошо написанным компьютерным алгоритмом?

Является ли программа под названием O*, подготовленная в Гетеборгском университете в Швеции, более «умной», которая, подражая мозгу ребенка, учит математику? Или, может быть, настоящий искусственный разум будут ли компьютеры построены в соответствии с трехмерной архитектурой, разработанной IBM более года назад?

Предполагается, что они должны охлаждаться в жидкой среде, как и мозг. Или это все же не ИИ, по крайней мере, в том виде, в каком мы его представляем, машина, которая думает, чувствует и реагирует точно так же, как мы, и гораздо более мощная?

Демоны

Эта гипотетическая власть многих скептиков беспокоит больше всего. «Это величайшая угроза нашему существованию», — считает он. искусственный интеллект известный технологический предприниматель Илон Маск (1). Он сказал это в ходе дебатов в Массачусетском технологическом институте (MIT) в октябре 2014 года, добавив, что, создавая ИИ, мы «призываем демона».

Это не первое подобное заявление основателя PayPal, Tesla Motors и SpaceX. В интервью CNBC в июне, когда его спросили о искусственный интеллект Маск заявил, что мы должны быть очень осторожны при работе с этим типом программного обеспечения.

В качестве примера того, что может пойти не так, он вспомнил тогдашнего Терминатора. «Надеюсь, мы не просто биологический загрузчик для цифрового сверхразума. К сожалению, это кажется все более и более вероятным», — предупредил Маск.

Следует признать, что прогресс в области исследований искусственный разум показательно, но все равно никто не может похвастаться кодом, который можно было бы с чистой совестью назвать ИИ. Это не означает, однако, что не следует учитывать возможность его создания и тот факт, что такое создание может выйти из-под контроля.

Среди известных в мире науки людей он предостерег от этого, среди прочих Стивен Хокинг (2). С другой стороны, энтузиасты ИИ, такие как Рэй Курцвейл, говорят, что мы в безопасности, потому что он будет использоваться для расширения возможностей людей.

Создание искусственного интеллекта, когда вы не понимаете свой собственный

Однако, вопреки черным представлениям даже очень известных и деятельных людей в мире науки и техники, наши достижения в области строительства искусственный интеллект это может быть не так впечатляюще, как многие думают.

Профессор Майкл И. Джордан (3), выдающийся специалист по машинному обучению в Калифорнийском университете в Беркли, считает, что вокруг этого вопроса вообще слишком много путаницы и дезинформации в СМИ. Чтобы построить «искусственный» интеллект, мы должны были бы достаточно хорошо знать нашу собственную человеческую природу. Это не так.

«Потребуются десятилетия, если не столетия исследований, чтобы узнать о самых глубинных механизмах в нашем мозгу», — сказал он IEEE Spectrum.

«На более высоких уровнях познания, с точки зрения того, как мы воспринимаем, запоминаем и действуем, мы совершенно не представляем, как нейроны хранят и обрабатывают данные, какие здесь работают алгоритмы. Так что мы еще не живем в эпоху, когда мы могли бы использовать знания нашего мозга для создания систем искусственного интеллекта». Заявления Джордана могут успокоить тех, кто убежден в резких заявлениях Маска или Хокинга об угрозах, исходящих от ИИ. С другой стороны, вызывает подозрение, что все эти компании и исследовательские центры говорят о появлении искусственный интеллект в перспективе даже на несколько лет они сильно фальсифицируют действительность.

И нейронные сети поглощают знания

Google уже некоторое время использует компьютерные нейронные сети для распознавания объектов в видео на YouTube. На основе анализа форм и цветов, которые они содержат искусственный интеллект угадывает, являются ли герои фильмов, например, котами.

Следующим шагом является распознавание содержания всех фотографий на основе анализа самого изображения, без учета текстовых описаний картинок. Алгоритмы, созданные Google, имеют определенную особенность, имитирующую наш мозг, — они обучаются самостоятельно.

«Решения Google постепенно приближают нас к конечной цели искусственный интеллект. Это создание программы, которая может делать то же, что и животный, и даже человеческий интеллект», — пояснил профессор Йошуа Бенжио из Монреальского университета, работающий над аналогичными проектами для technologyreview.com. По его мнению, интеллект, в том числе машинный, трудно представить без достаточно большого объема знаний о мире.

Вот почему способность нейронных сетей к обучению так важна при разработке ИИ. Джефф Дин из команды, работающей над нейронными алгоритмами для Google, отмечает, что созданные программы решают некоторые задачи «лучше, чем люди», особенно визуальные. В качестве примера он упоминает способность машин быстро распознавать номера домов на изображениях Google Street View.

Google использует самообучающиеся нейронные сети и для приложений распознавания речи, знакомых пользователям мобильных устройств на базе Android. Представители этой компании утверждают, что безошибочность этих приложений за последние месяцы выросла аж на четверть.

От улыбки до величайшего математического доказательства

Появляется все больше и больше решений, алгоритмов и систем, известных как искусственный интеллект. Но настоящий ли это ИИ или просто модное слово? В любом случае, эти инструменты часто оказываются очень полезными и практичными. Например, китайские ученые разработали компьютерный алгоритм, проверяющий качество описаний ключевых слов в Википедии.

Как известно, онлайн-энциклопедия создавалась и создается до сих пор благодаря усилиям волонтеров, т.н. википедисты. Описания паролей редактируются и проверяются по социальному признаку, т.е. каждый пользователь может вносить правки и изменения. Критики, выходцы в основном из мира официальной науки, все же подчеркивают, что этот источник не идет ни в какое сравнение с традиционными энциклопедиями, редактируемыми коллективами авторитетов в своих областях.

Jingyu Han и Ke-Jia Chen из Университета Нанкина разработали свой инструмент, используя так называемый Байесовская сеть для представления зависимостей между событиями на основе исчисления вероятности. Они применили его к записям в Википедии, получив данные, которые позволили им ранжировать их. Записи, отмеченные как низкокачественные, могут указывать на необходимость редактирования и улучшения.

С другой стороны, те, которые занимают высокие места в рейтинге, могут быть помечены как «исчерпывающие» и иметь механизм блокировки исправлений, ухудшающих их качество. С другой стороны, компьютерная система распознавания лиц (CERT), разработанная учеными из нескольких университетов — калифорнийского, американского Буфало и канадского Торонто — лучше людей распознает фальшивые гримасы боли.

4. Грузовик, следящий за уличной обстановкой

Это результат сравнительного исследования способности оценивать поведение 205 человек, некоторым из которых приходилось опускать руку в ледяную воду, а другие только симулировали боль. Оказалось, что люди, оценивающие выражение лица, выявляли фальшь случайным образом, т. е. их эффективность всегда была около 50 процентов. Между тем, компьютерная система разоблачила симуляторы с 85-процентным успехом.

По словам авторов исследования, машина обнаружила на лице изменения, которые люди даже не замечали. Следующий шаг к искусственный интеллект — система обнаружения неоднозначных гримас — разработана в Университете штата Огайо. Он способен распознавать гораздо более сложные и противоречивые выражения лица «радостного отвращения» или «грустного и полного гнева».

Как сообщают исследователи в публикации «Труды Национальной академии наук»», количество выражений лица, распознаваемых их системами, увеличилось втрое и теперь составляет 21. Компьютер распознает значение гримас на основе моделей расположения отдельных лиц. мышцы лица.

База 5тыс. фотографии, которые были тщательно проанализированы с точки зрения наиболее распространенных мышечных систем. До сих пор ученым удавалось изображать с помощью компьютерного моделирования лица до шести эмоциональных состояний человека: радость, печаль, страх, гнев, удивление и отвращение.

В кампусе американского Университета Карнеги-Меллона компьютер NEIL (Never Ending Image Learner) просматривает картинки 24 часа в сутки. За что? Ученые, создавшие и запрограммировавшие его, считают, что таким образом он научится понимать мир и рассуждать как человек.

С июля 2013 года новая надежда создателей искусственный интеллект, созданный при финансовой поддержке Министерства обороны и ВМС США, уже просмотрели миллионы фотографий. Благодаря визуальным знаниям NEIL пока удалось распознать 1500 объектов, 1200 сцен и провести 2,5 тысячи. логические связи между предметами. Однако отношения, которые «обнаруживает» машинный интеллект, еще не слишком сложны.

Он может сказать, например, что машины на дороге или что утки похожи на гусей… Системы, именуемые ИИ, все чаще приходят в жизнь и помогают нам, например, в посещении городов. Отправляясь в отпуск, не всегда важно найти кратчайший путь к месту назначения.

Геоприложение, разработанное исследователями Yahoo! он оценивает «красоту» тех или иных мест и, исходя из ее уровня, прокладывает туристические маршруты. В своей работе ученые использовали базу фотографий центра Лондона и мнения самих жителей города.

По словам авторов алгоритма, «красивые» дороги в среднем на 12 процентов длиннее самых коротких. В планах создать приложение, которое будет гидом по крупнейшим городам Европы. Искусственный интеллект она также предназначена для того, чтобы помочь вам избежать дорожно-транспортных происшествий.

В настоящее время Volvo объявляет о создании чего-то вроде системы искусственный интеллект в транспортном средстве, которое не только реагировало бы на уже существующие угрозы, но и предугадывало бы ситуации, которые еще могут возникнуть, путем анализа окружающей среды. Работа над системой, известной как «централизованная структура Sensor Fusion», ведется командой исследовательских центров в сотрудничестве с Volvo Cars и Volvo Trucks.

По словам участников проекта, работа над ним займет еще не менее пяти лет. Его основная цель — выявить опасности до того, как они появятся на пути движущегося транспортного средства и в поле зрения водителя. Когда система обнаруживает потенциально опасную ситуацию, она сама решает, что делать.

Он может приказать остановить машину или рассчитать «путь уклонения» (4). Чрезвычайно эффективный машинный интеллект возможно, он также позволит нам решить многие исторические математические задачи — так же, как он помог доказать одну из теорем венгерского математика Пауля Эрдоша.

Распутывание знаменитой задачи последовательности ± 1, представленной учеными Ливерпульского университета Алексеем Лисицей и Борисом Коневым, заняло на три гигабайта больше, чем вся Википедия (в сжатом варианте), «веся» на диске целых 13 гигабайт.

Для ученых это не только рекорд по размеру математического доказательства, но и выход за границы человеческой математики. Лисица открыто говорит об этом, называя аргумент о том, что он и его коллега опубликовали что-то «бесчеловечное». Они использовали компьютер с большой вычислительной мощностью для выполнения доказательства, которое заняло шесть часов, чтобы проанализировать числовые последовательности.

Проверка доказательства теоремы Эрдеша человеком заняла бы много лет и вряд ли возможна. Для этого потребуется компьютер еще большего размера, который будет генерировать файл еще большего размера. Таким образом, мнения о «нечеловеческой» математике, вероятно, оправданы.

Другой вопрос, нужно ли столько искусственный интеллектили просто огромная вычислительная мощность машины? Ибо действительно разумная машина, как и человек, искала бы другое устройство, которое делало бы за нее утомительную работу…