10 любопытных и пугающих фактов об Искусственном Интеллекте

1. Конец света по вине ИИ. Разумеется, ИИ здорово помогает человечеству, но он также может быть и серьёзной угрозой. Космолог Макс Тегмарк сравнивает разработку ИИ с созданием ядерного оружия. Продумываются способы сдерживания развитого ИИ, так как если он выйдет из-под контроля, нас ожидает невыдуманный конец света. Иными словами, «Матрица» и «Терминатор» ещё могут произойти в реальности.

2. Наутилус. Один из самых мощных суперкомпьютеров мира - Nautilus - в определённой степени может предсказывать будущее. Он предвидел, к примеру, где скрывался Бен Ладен и когда начнётся «арабская весна». Его ИИ анализирует более 100 миллионов статей, написанных с 1945 года до наших дней, и на их основе выдаёт «предсказания». Пока это больше напоминает прогноз погоды, чем ясновидение, но всё равно впечатляет.

3. ИИ станет умнее человека. Компьютеры умнеют с каждым годом. В 2013 году самый продвинутый ИИ обладал разумом четырёхлетнего ребёнка, но в 2014 другой ИИ смог решить одну из математических задач Эрдёша. Решение настолько сложное, что люди не могут его проверить - один файл с уравнением занимает 13 гигабайт. По мнению футуролога Рэя Курцвейла, к 2029 году средний ИИ сравняется по разуму с взрослым человеком.

4. ИИ может учиться. Говорят, что компьютер умён настолько, насколько умён его пользователь. Но уже сейчас разрабатывается ИИ, способный на самообучение. Правда, пока что довольно безобидное - например, Вооруженные силы США создали робота, учащегося готовить еду по видео с YouTube. Разумеется, это не истинное его назначение, а лишь демонстрация возможностей.

5. Любовь к ИИ. Один из животрепещущих вопросов насчёт ИИ - смогут ли люди вступать с ним в отношения, как в сексуальные, так и романтические? С физическим аспектом особых проблем нет - количество робоигрушек в секс-шопах велико как никогда. С эмоциональной связью сложнее, любовь с ИИ на данный момент возможна разве что в научной фантастике. Кстати, на эту тему на Фактруме недавно была .

6. ИИ может стать отличным игроком в покер. В 1997 году компьютер Deep Blue одолел в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова. В 2011 компьютер IBM Watson принял участие в телевикторине «Jeopardy» и выиграл. В 2015 суперкомпьютер Claudico выступил на покерном чемпионате в Питтсбурге. Хотя он не одержал победу, но играл весьма достойно. Стоит учесть, что хорошая игра в покер требует элементов блефа, что для ИИ куда сложнее шахмат.

7. ИИ может писать заметки. Первая статья, написанная искусственным интеллектом, появилась в «Los Angeles Times» - она касалась прошедшего в Калифорнии землетрясения в 5 баллов. Компьютер, считав данные сейсмографов, составил на их основе внятную заметку. Разумеется, до написания книг и сценариев ИИ пока далеко, но технология тоже не стоит на месте.

8. ИИ может чинить себя. В этом году в журнале «The Atlantic» вышла статья про шестиногого робота, который может починить себя, потеряв пару конечностей. Используя сложный алгоритм, обрабатывающий 13.000 возможных передвижений, ИИ робота осознаёт проблему и осуществляет ремонт. Перспективы для такой машины безграничны - от спасательных работ до исследования глубин океана и космоса.

9. Питомцы с ИИ. Домашним животным нужно есть, за ними нужно убирать, а ещё рано или поздно они умирают. Но эти проблемы решаемы, если заменить их робопитомцами с ИИ. По некоторым теориям такие машины появятся уже в следующие 10−15 лет, и люди будут испытывать к ним искреннюю привязанность. А учитывая возможное перенаселение Земли, к 2050 году живых животных смогут себе позволить лишь богачи.

10. Большинство ИИ - «женщины». Большая часть современных ИИ - таких, как Google Now, Сири и Кортана - по умолчанию говорят женским голосом. Никаких особых причин тому нет, хотя исследования показали, что аудитория любого пола предпочитает женский голос мужскому, как менее угрожающий.

Александр Таранов 20.08.2015

Понравился пост?
Поддержи Фактрум, нажми:

Разработки в области искусственного интеллекта движутся невероятно быстро. Не ясно главное. ИИ станет светлым будущим науки или самой большой ошибкой в истории человечества?

1. Впервые о пределах разумности машин задумался Алан Тьюринг. В 1950 году он опубликовал работу «Может ли машина мыслить?», которая стала основой для «Теста Тьюринга».

2. Определение искусственному интеллекту дал Джон Маккарти в 1956 году.

3. В СССР разработки, связанные с искусственным интеллектом, начались в 1960-х.

4. Нет определенного критерия, по которому можно было бы определить, разумна машина или нет.

5. Тест Тьюринга предполагает, что настоящий ИИ должен уметь поддерживать разговор с человеком так, что тот не заподозрит, что с ним говорит машина.

6. У фантастов на сей счет свое мнение. Многие из них считают, что ИИ становится по-настоящему разумным, когда обретает способность чувствовать.

7. В философии искусственного интеллекта существует гипотеза сильного и слабого ИИ. Ее сторонники считают, что сильный интеллект рано или поздно осознает себя, хотя совершенно не обязательно, что его мышление будет похоже на человеческое. Понятие слабого интеллекта подобную возможность отрицает.

8. Искусственный интеллект, на данном этапе развития, успешно применяется в робототехнике. Существует целая линейка роботизированных игрушек, которые выглядят и ведут себя как домашние животные.

9. Разработчики видеоигр используют искусственный интеллект для моделирования поведения неигровых персонажей и изменения обстановки в игре.

10. Разработки, связанные с ИИ, ведутся в США, Германии, России, Японии и многих других развитых странах

11. В 1997 году компьютер Deep Blue с системой ИИ обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. За 8 лет до этого чемпион заявил, что «если будет создан компьютер с рейтингом 2800, то есть равным моему, я сам сочту своим долгом вызвать его на матч, чтобы защитить человеческую расу».

12. В 2011 году компьютер IBM Watson одержал победу в игре «Jeopardy!», выиграв 1 миллион долларов. На момент игры компьютер обладал 4 терабайтами справочной информации, в том числе – полным текстом Википедии.

13. В России ведутся разработки искусственного интеллекта «Мивар», который сможет вести осознанный диалог с человеком уже к 2016 году. К сожалению, только текстовый – пока система не обладает функцией распознавания речи.

14. Искусственный интеллект используется во многих сферах, включая физику и медицину.

15. Среди ученых неоднократно поднимался вопрос этичности использования ИИ. Три закона Робототехники были признаны бесполезными для развивающейся науки из-за размытости формулировок.

16. Взбунтовавшийся искусственный интеллект – страшный сон человечества. Последствиям и ликвидации последствий этой катастрофы посвящены книги и фильмы, в том числе линейка фильмов «Терминатор».

17. Далай-Лама XIV не исключают наличия сознания на компьютерной основе. Это дает основание считать, что у полностью сформированного ИИ может быть душа.

18. Большая часть популярных на сегодняшний момент систем ИИ говорят женским голосом. Среди них Google Now, Siri и Cortana.

19. Искусственный интеллект быстро развивается. Если еще в 2013 году средний ИИ был на уровне 4-хлетнего ребенка, то уже год спустя одному из компьютеров удалось решить одну из математических задач Эрдёша. Ученые прогнозируют, что к 2020 году средний ИИ будет близок к интеллекту взрослого человека.

20. Стивен Хокинг, Стив Возняк, Илон Маск и еще более 1000 ученых 28 июля 2015 года подписали письмо о запрете использования ИИ в военных целях. По их мнению, полностью автономное оружие не уменьшит число жертв в войнах, а увеличит, разжигая новые конфликты.

Все смотрели фильмы о «Терминаторе», где суперкомпьютер Скайнет обрел свободу воли и решил уничтожить человечество. Чего-то подобного от разработки ИИ ожидают Илон Маск и Стивен Хокинг. Разбираемся, правдивы ли их опасения.

Что такое искусственный интеллект? Почему важно понимать, что это такое? Почему сегодня все о нем говорят?

Если вы читаете прессу, вы наверняка знаете, что с помощью именно этой технологии работают виртуальные помощники Amazon и Google, и что вскоре машины отберут у людей все рабочие места (на самом деле, не факт). Но при этом вряд ли вы отчетливо понимаете, что такое искусственный интеллект, и правда ли роботы нас всех поработят. Эта статья поможет разобраться во всех вопросах.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) - это компьютерная программа, в которую встроен механизм обучения. Получив новые знания, она позже использует их для принятия решения в новой ситуации, как это делают люди. Исследователи, создающие такие программы, пытаются заставить код считывать изображения, текст, видео или звук, и чему-то учиться на основе этой информации. Когда это происходит, полученное знание можно использовать в другом ситуации. Если алгоритм научился распознавать чье-то лицо, позже его можно распознать на фотографиях из Facebook. Применительно к современному ИИ обучение часто называют «тренировкой».

Люди с рождения умеют оперировать сложными идеями: если мы увидим яблоко, то впоследствии сможем узнать и совсем другое, непохожее на первое. Машины же очень буквальны, - у компьютера нет концепции «похожести», - и цель разработок в области искусственного интеллекта как раз и состоит в том, чтобы сделать машины менее буквальными. Машина легко может найти точные дубликаты фотографий яблока или найти два одинаковых предложения в тексте, но чтобы работать с визуальным образом яблока, чтобы распознать изображение того же яблока под другим углом или с другим светом, нужен ИИ. Это обобщение или формирование идеи, основанной на сходстве данных, и позволяет видеть общее в том числе между вещами, с которыми ИИ раньше не сталкивался.

Алекс Рудницкий, профессор компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон, говорит: «Цель в том, чтобы облечь сложное человеческое поведение в форму, которую можно обработать вычислительным способом. А это, в свою очередь, позволяет нам создавать , способные выполнять сложные действия, полезные для людей».

Далеко ли зашла разработка ИИ

Исследователи ИИ все еще работают над самыми основами. Как научить компьютер распознавать то, что он видит на картинке или в видео? Когда это удастся, нужно двигаться от распознавания к пониманию. Было бы здорово не только узнать, что на картинке яблоко, но и разобраться, что яблоко съедобно, что оно как-то связано с апельсинами и грушами, что люди едят яблоки и используют их при приготовлении яблочного пирога. А еще неплохо бы знать про Мичурина, молодильное яблочко и тому подобные вещи. Кроме того, есть проблема с пониманием языка, поскольку у многих слов существует несколько значений, различимых только в контексте, и все мы по-разному выражаем свои мысли. Как компьютеру охватить это текучее, непрерывно меняющееся явление?

В разных областях скорость прогресса ИИ очень разная. Например, сейчас очень быстро продвигается вперед компьютерное зрение, то есть способность распознавать изображения, при этом с пониманием естественного языка дела обстоят гораздо хуже. В этих областях развивают так называемый «узкий интеллект» - такой ИИ эффективен при работе с изображением, звуком или текстом, но не может воспринимать сразу много разнородных сигналов (при этом у человека мы наблюдаем «общий интеллект»). Многие исследователи надеются, что достижения в отдельных областях помогут понять общие принципы машинного обучения, что все же позволит создать универсальный ИИ.

Почему ИИ - это так важно

Как только ИИ научился узнавать на картинке яблоко или распознавать кусочек речи на аудиозаписи, его уже можно использовать в других программах для принятия решений, для которого в противном случае понадобился бы человек. Например, можно автоматически отмечать друзей на фотографиях в Facebook - иначе это пришлось бы делать вручную. Если речь идет о беспилотном автомобиле или системе помощи водителю, то можно распознавать другие автомобили и дорожные знаки, а в сельском хозяйстве - разбирать урожай, удаляя гнилые плоды.

Эти задачи, основанные только на распознавании изображений, традиционно выполнялись либо пользователем, либо кем-то из компании, предоставляющей программное обеспечение. Если задача экономит время пользователя, это ее конкурентное преимущество, а если она позволяет освободить время сотрудника или делает его работу полностью ненужной, это снижает затраты бизнеса.

Кроме того, есть задачи, которые просто невозможно сделать без машин: например, это обработка аналитики продаж в размере миллионов записей за считанные минуты. Теперь такие задачи выполняются быстро и дешево. Здесь мы учим машину делать то, что раньше делали люди, и, конечно, экономическая выгода от таких нововведений весьма велика.

Джейсон Хонг, профессор Лаборатории компьютерного взаимодействия Университета Карнеги-Меллон, утверждает, что, хотя ИИ может выполнять задачи за человека, он также способен создавать новые виды занятости.

«Автомобили полностью сменили лошадей, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе их появление привело к огромному разнообразию задачи и производства - появились фуры, небольшие грузовики, минивэны, кабриолеты и так далее. Аналогичным образом в краткосрочной перспективе системы ИИ станут прямой заменой человека применительно к рутинным задачам, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе мы увидим, что это породило новое разнообразие», - говорит он.

Готлиб Даймлер и Карл Бенц не думали о том, как автомобиль изменит облик городов, не думали о загрязнении окружающей среды или об эпидемии ожирения в развитых странах. Так и нам пока трудно оценить долгосрочное влияние этого фактора.

Почему ИИ стал развиваться сейчас, а не 30 или 60 лет назад

На самом деле, многим идеям о том, как должно быть устроено обучение ИИ, даже больше 60 лет. Еще в 1950-х годах ученые Фрэнк Розенблатт, Бернард Видроу и Марчиан Хофф впервые занялись математическим выражением устройства нейронов в соответствии с представлениями тогдашней биологии. Да, одним уравнением любую проблему не решить, но что если подобно мозгу использовать множество связанных уравнений? Исходные примеры были простыми: проанализировать наборы единиц и нулей, поступающих по цифровой телефонной линии, и предсказать, что будет дальше.

На протяжении многих десятилетий в информатике была распространена точка зрения, что никакие сложные проблемы таким образом решить не удастся. Тем не менее сегодня эта концепция лежит в основе большинства систем работающих в этой области крупных компаний: Google, Amazon, Facebook, Microsoft. Теперь, оглядываясь назад, ученые понимают, что компьютеры были недостаточно сложны для моделирования миллиардов нейронов нашего мозга, и что для обучения нейронных сетей требуются огромные объемы данных.

И эти два фактора, вычислительная мощность и достаточное количество данных, появились только в последние 10 лет.

В середине 1990-х годов компания Nvidia, известный производитель видеокарт, обнаружила, что ее графические процессоры хорошо подходят для работы нейронных сетей, и начала выпускать карты, специально приспособленные для работы с ИИ. Было выяснено, что работа с более быстрыми и сложными нейронными сетями приводит к значительному улучшению точности ответов.

Затем в 2009 году исследователь ИИ Фей-Фей Ли опубликовала базу данных под названием ImageNet, которая содержала более 3 млн систематизированных изображений с подписями. Она считала, что если у алгоритмов будет больше примеров, это поможет им освоить более сложные идеи. В 2010 году Ли запустила конкурс ImageNet, а к 2012-му другой исследователь Джефф Хинтон использовал эту базу изображений для обучения нейронной сети - и превзошел все другие приложения с огромным перевесом в точности, более 10%.

Как и предсказывала Ли, количество данных оказалось ключевым параметром. Хинтон также устраивал из нейронных сетей конвейер - одна находила на изображениях фигуры, другая текстуры и т. д. Сегодня это называется глубокими нейронными сетями или глубоким обучением, и, когда вы читаете в новостях об очередном успехе ИИ, речь идет о подобной системе.

Как только в технологической индустрии увидели результаты ученых, начался бум. Исследователи, десятилетиями работавшие над глубоким обучением в относительной безвестности, стали новыми рок-звездами, и к 2015 году у Google было уже более тысячи проектов с использованием машинного обучения.

Нужно ли бояться ИИ

Все смотрели «Терминатора» и готовы испугаться всемогущего Скайнета. Среди ученых потенциальный Скайнет называют суперинтеллектом или общим искусственным интеллектом, подразумевая программу, которая во многих отношениях превосходит человеческий мозг. Поскольку компьютерные системы можно масштабировать - то есть можно создать множество простых и быстрых компьютеров и связать их между собой, - существуют опасения, что такой суперинтеллект сможет расти бесконечно, оставив людей далеко позади. А будучи таким умным, он выйдет из-под контроля и обойдет любые попытки людей этот контроль вернуть. Такой апокалиптический сценарий рисуют нам некоторые из лучших умов современности, например Илон Маск и Стивен Хокинг. Маск, в частности, говорил, что «большинство ведущих исследователей ИИ недооценивают проблему „джинна в бутылке“, несмотря на свой несомненный интеллект в некоторых областях».

Есть и другая точка зрения. Янн Лекун, глава лаборатории исследования искусственного интеллекта Facebook, говорит, что даже если ученым удастся сделать машину, способную обучаться самым разным вещам и организовывать это понимание в картину мира, совершенно не факт, что у такого компьютера появятся собственные желания, воля или инстинкт самосохранения.

«Человеческое поведение - насилие в ответ на угрозу, ревность, желание единоличного доступа к ресурсам, симпатия к родственникам и антипатия к незнакомцам и т. д. - сформировалось у наших предков в ходе эволюции. У разумных машин не будет предпосылок для подобного поведения, если мы сами явно их не создадим», - писал он на сайте Quora.

Нет причин считать, что компьютер сочтет человечество угрозой, поскольку для компьютера не существует понятия угрозы. Да, можно задать параметры, благодаря которым компьютер будет вести себя так, как будто у него есть инстинкт самосохранения, но на самом деле его у него нет.

Эндрю Нг, один из основателей Google Brain и бывший глава направления ИИ в Baidu, любит говорить: «Я не переживаю о злобном ИИ, как не переживаю из-за перенаселенности Марса».

Впрочем, повод для опасений есть - и это человеческий фактор. Было показано, что ИИ очень легко воспринимает человеческое смещение в оценках из данных, на которых он учится. Это может быть какая-то безвредная предрасположенность - например, он может чаще распознавать на картинках кошек, чем собак, потому что его так научили. Но представим себе, что ИИ перенял у людей их стереотипы, и, например, связал понятие «врач» с белыми мужчинами в большей степени, чем с людьми другого пола или расы. Если представить себе, что такой ИИ отвечает за найм врачей, он будет отдавать несправедливое предпочтение некоторым кандидатам.

И это реальность. Исследование издания ProPublica показало, что алгоритмы, используемые для определения приговора преступникам, отражали расовую предубежденность и предлагали назначить более суровое наказание не-белым подсудимым. Дело в том, что при сборе информации о здоровье часто исключают женщин, особенно беременных, и в результате медицинские рекомендации, выработанные на основе таких неполных данных, оказываются слабо применимы к значительному числу пациентов. Таким образом, чтобы доверить машинам принимать решения, которые раньше требовали человеческого присутствия, нужно следить, чтобы это происходило в соответствии с нашей этикой и представлениями о справедливости.

Проблема в том, что даже если вы поняли, что алгоритм предвзят, чтобы его исправить, нужно найти причину. Но поскольку глубокое обучение требует миллионов связанных вычислений, продраться через этот клубок и выяснить, каков вклад того или иного решения в общий результат, невероятно сложно. Эта проблема особенно остро стоит в таких областях как программирование беспилотных автомобилей, ведь каждое решение на дороге - это вопрос жизни и смерти. Первые исследования в этой области дают надежду, что мы сможем разобраться в механизмах работы построенных нами машин. Но пока что понять, почему ИИ, разработанный Facebook, Google или Microsoft, принял то или иное решение, просто невозможно.

Подготовила Евгения Сидорова

1. Вы занимались музыкой

Многочисленные исследования доказывают: занятия музыкой помогают в развитии детей. В одном из них говорится, что всего лишь за месяц этих занятий у детей 4―6 лет значительно улучшились результаты тестов, к тому же учеба таким детям в целом дается легче. Играли в детстве на скрипке? Так вот почему теперь вы так хорошо соображаете!

2. Вы старший ребенок в семье
Против науки не попрешь, а между тем еще одно исследование утверждает: у старших детей есть небольшое, но значимое преимущество в IQ по сравнению с их младшими братьями и сестрами. По этой же причине первенцы имеют тенденцию быть чуточку успешнее.

3. У вас стройная фигура
В 2006 году было проведено еще одно необычное исследование, которое выявило интересную зависимость: чем больше обхват талии у человека, тем ниже его когнитивные способности. Согласно другим сведениям, 11-летние дети, которые показали худшие результаты по тестам, больше склонны к ожирению к 40 годам. Вероятнее всего, их более умные сверстники лучше учатся, стремятся получить образование и в будущем следят за своим здоровьем и образом жизни.

4. Вас кормили грудью в младенчестве
Ученые Великобритании и Новой Зеландии изучили около 3000 детей и выяснили, что малыши, которые были на грудном вскармливании, набрали почти на 7 пунктов больше при прохождении теста на IQ. Но это касается только тех, кто имел определенную версию гена (к слову, такой ген присутствует и у детей, выросших без грудного вскармливания). А вот точный механизм взаимодействия между этим геном и грудным вскармливанием все еще выясняется.

5. Вы любите читать с самого детства
Любите читать сколько себя помните? Наверняка вы обладаете острым умом, особенно если любовь к книгам у вас буквально с пеленок. В ходе исследований были изучены 2000 пар близнецов, и оказалось, что тот из малышей, кто научился читать раньше, в дальнейшем получает более высокие результаты за тесты. Авторы исследования предполагают, что чтение с самого раннего возраста улучшает как вербальные, так и невербальные способности.

6. Вы левша
Существуют данные, согласно которым среди преступников почему-то достаточно большое количество левшей ― ученые так и не могут объяснить этот феномен. Зато последние исследования показали, что левши склонны к дивергентному мышлению ― методу творческого мышления, применяемому обычно для решения проблем и задач. Левши более изобретательны и умеют выкручиваться в трудных ситуациях ― чем не показатель ума?

7. Вы часто волнуетесь
Все больше исследований доказывают, что люди, которые часто переживают и волнуются, могут быть умнее остальных. Что ж, возможно, все потому, что они думают о последствиях и стараются делать работу как нельзя лучше: как уж не переживать, когда на твои плечи ложится ответственность?

8. У вас высокий рост
Исследования Принстонского университета показали: высокие дети учатся лучше сверстников, а во взрослом возрасте зарабатывают больше. Так что выпрямите спину и гордо шагайте по жизни: вам есть чем гордиться!

9. Вы можете быть смешным
Как оказалось, чувство юмора и интеллект имеют взаимосвязь, а ведь это одни из самых желанных качеств в человеке. В одном исследовании около 400 студентов прошли тест по определению интеллекта, а потом они же придумывали забавные подписи для кадров из мультфильмов. Угадайте, чьи подписи оказались смешнее?

10. Вы любопытный
Профессор Лондонского университета психологии бизнеса пришел к выводу, что любознательность ― важная характеристика умных людей. Любопытные люди обладают более изящным типом мышления, к тому же в течение долгого времени им интересно узнавать новое и саморазвиваться.

11. Вы предпочитаете беспорядок
Творческий беспорядок ― давным-давно устоявшееся понятие, а вот исследования даже утверждают, что он к тому же выступает в качестве этакого «топлива» для творческих натур. Так что не спугните вдохновение грандиозной уборкой ― пусть она подождет.

12. Вы настоящий полуночник
Это забавно, но оказалось, что полуночники обладают более высоким уровнем интеллекта, чем ранние пташки. Способность работать и заниматься творчеством по ночам, как известно, не была заложена в нас природой. И поэтому ученые сделали вывод: умные люди ложатся спать позднее, потому что таким образом пытаются раздвинуть рамки своих возможностей. Вот бы мы могли выспаться всего за пару часов ― прекрасный путь для дальнейшей эволюции человека, не правда ли?