«Искусственный интеллект — это самое лучшее или самое худшее, что когда-либо случилось с человечеством». Стивен Хокинг.
Это цитата из выступления английского физика во время церемонии открытия кембриджского центра Future of Intelligence в 2016 году, в обязанность которого будет входить исследование актуальных и обсуждаемых тем, связанных с Artificial Intelligence (искусственным интеллектом). И исследовать есть что. Ведь, когда речь заходит о технологиях с использованием ИИ, многие из нас мысленно представляют далекое будущее с космическими путешествиями или восстание машин, где даже IQ миксера будет выше, чем у среднестатистического человека. Несмотря на то, что ИИ исследуются еще с конца ХХ века, эта технология является одной из самых сложных, непонятных, и от этого пугающей. Давайте вместе разбираться, что такое искусственный интеллект, где сегодня используется и каковы перспективы развития технологии.
Когда началось исследование искусственного интеллекта
После 1945 года одновременно несколько ученых стали работать над созданием интеллектуальных машин независимо друг от друга. И в 1947 году английский математик Алан Тьюринг одним из первых пришел к выводу, что для исследования ИИ логичнее не конструировать умные устройства, а заняться программированием компьютеров.
Искусственный интеллект: что это
Интеллект – способность воспринимать информацию, запоминать ее, а также использовать для построения адаптивного поведения в нужных ситуациях и контексте. Соответственно, технологии на основе ИИ способны моделировать работу человеческого мозга, считающуюся интеллектуальной.
Artificial Intelligence представляет собой технологию создания интеллектуальных устройств и программ, которые могут воспринимать новую информацию, оценивать и применять абстрактные методы понимания, а также справляться с творческими задачами.
Такое понятие было дано Джоном Маккарти еще в 1956 году на конференции в Дартмутском университете. Таким оно и остается сегодня, несмотря на технологический прорыв, которого удалось достичь за последние годы. В основе устройств с ИИ – восприятие, опыт, воображение и память.
Технологии ИИ можно разделить на два вида:
- узконаправленный или слабый, способный выполнять определенный спектр задач. Все известные устройства ИИ относятся к этой группе.
- сильный. Примером сильного ИИ является Джарвис (интерактивный помощник в «Железном человеке»), создание которого в реальности сегодня не под силу.
Следует понимать, что наличие интеллекта, пусть и искусственного, не говорит о наличии сознания. Этот миф «принесли» с собой писатели-фантасты. Инженеры способны научить машину выполнять ряд действий, но это не говорит о создании устройства идентичному человеческому мозгу. На данный момент это невозможно, хотя бы по той причине, что даже на сегодняшний день ученым так и не удалось узнать о всех особенностях, функциях и возможностях человеческого мозга.
Термин «ИИ» является обобщенным, и данном этапе используется его более узкое понятие — нейронные сети.
Один из способов реализовать технологию Artificial Intelligence является нейросети.
Строение нейросети берет за основу нервные сети (отсюда название) живого организма. Такая искусственная сеть имитирует процесс обработки данных мозга и представляет собой скопление мини-процессоров, которых можно разделить на:
- сенсоры принимают информацию;
- реагирующая группа, через которые нейросеть выдает результат;
- ассоциативные (скрытые) – функционирующая группа нейронов, между точками сенсоров и реагирующих. Основная часть работы проводится именно на уровне ассоциативных.
Отличительной чертой нейросетей является тот факт, что их не программируют, а обучают. Нейросети разделяют на, обучающихся без учителя (unsupervised learning), обучаемые и смешанного типа. В случае с обучаемой нейросетью, создатель должен корректировать результаты, в то время как, самообучающаяся – находит правильные решения самостоятельно.
Для функционирования искусственных нейросетей используются методы машинного обучения. В зависимости от вводных данных (их объема и точности) зависит результат обучения. Следует также отметить, что, чем больше нейронов задействовано, тем более совершенной будет созданная сеть.
Вводные данные попадают в систему хранения, где при помощи определенных фильтров данные будут размещены по классам (по ряду признаков и свойств), и при помощи тех же фильтров будут обрабатываться и идентифицироваться новые изображения или вопросы.
Для обучения ИНС используются дедуктивный и интуитивный метод обучения. В первом варианте основой для решения является опыт предшественников, которые предварительно занесен в базу. Для второго варианта система должна сама находить связи между данными, находить закономерности и подбирать оптимальные решения.
Первые нейронные сети выдавали результат с довольно большой погрешностью, но после создания в 2010 году базы изображений ImageNet, которая хранила 15 млн. различных изображений, разделенных на 22 тысячи категорий. Кроме того, для совершенствования современных нейронных сетей используют оба метода обучения, а также программируют вероятность непредсказуемых событий. Это позволило вывести обучение ИНС на новый более качественный уровень, и интегрировать технологию в повседневную жизнь, и сделать ее функционирование более сходным с человеческим.
Почему искусственный интеллект превосходит людей
Система ничего не забывает, она обладает абсолютной памятью. Она учитывает все факторы, которые могут повлиять на результат. Нет сомнений. Каждое действие обосновано, просчитано и выбрано лучшее. Отсутствие эмоций: усталость, раздражительность или радость не смогут отразится на работе. ИИ продумывает не только текущий шаг, но и несколько последующих вариантов. На случай «а что, если..» у нее всегда есть ответ.
Имеющиеся в распоряжении ИИ ресурсы, позволяют рассматривать все сценарии развития ситуации/игры/торгов. И в нашей повседневной жизни технология искусственного интеллекта уже нашла свое применение.
Примеры использования ИИ
Распознавание лиц
В яблочном смартфоне iPhone X для распознавания людей используются нейросети. Алгоритмы на базе процессора A11 Bionic могут выполнять 60 млрд вычислений в секунду. Этого достаточно, чтобы практически мгновенно сопоставить 40 тыс. основных точек на лице человека и идентифицировать его.
Викторина, финансы, медицина
Суперкомпьютер Watson анализирует речь (вопросы) и находит ответы. Watson – 90 серверов, каждый из которых состоит из четырех 8-ми ядерных процессоров POWER7., а объем ОП – 15ТБ. Это позволило системе стать лучшей в викторине «Jeopardy!», помогать финансистам при составлении рисков и торгов на биржах, участвовать в диагностике онкологических заболеваний. Система считается одной из лучших для обработки большого числа информации.
Творчество во всей нейро-красе
ИИ от Microsoft может создавать картины, а система Amper смогла не только написать музыку, но и исполнить ее вместе с певицей Тэрин Саузерн. Поклонники Курта Кобейна Одно из подразделений интернет-гиганта Alibaba Group создало технологию, которая способна заменить копирайтеров и самостоятельно создавать необходимые тексты и описания.
Медицина
Ученые Массачусетского технологического института разработали систему DeepFaceLIFT, которая способна распознавать уровень боли, основываясь на микровыражения лица. Эта технология позволит достоверно идентифицировать людей, которым действительно больно, от тех, кто зависим от обезболивающих.
Самые распространенные технологии с использованием ИИ это, конечно же, голосовые помощники Google Assistant, Siri и Алиса, алгоритмы для подбора товаров на сайте (Brain, на Youtube, чат-боты товарами на Amazon).
Развитие ИИ вызывает немало тревог, одно из основных – потеря рабочих мест. Уже сегодня, несмотря на то, что до создания широко функциональной сети ученые так и не приблизились, устройства и умные машины способны заменить людей на 43% рабочих мест. Однако, не следует забывать, что в ответ на эти изменения, в трудовом сегменте возникают и другие: появляются новые специальности и направления.
Трансформация происходит не только с системами, мы сами ежедневно меняемся и совершенствуемся, поэтому необходимо не искать проблему в новинке, а использовать ее для решения настоящих проблем. Сейчас мы стоим только у истоков развития этой революционной технологии и можем лишь предположить куда она нас заведет, но уже в ближайшем будущем мы получим точный ответ на вопрос, что такое искусственный интеллект.
