Сможет ли искусственный интеллект заменить учителя, депутата, продавца в ближайщее время?

Начнем с официальных заявлений.

Недавно наш глава государства В.В. Путин принял участие в конференции по искусственному интеллекту "Аrtificial Intelligence Journey 2023", по его оценке:

• ...с внедрением ИИ в науку, образование, здравоохранение человечество начинает новую главу своего существования. Но врачей и педагогов, конечно, ИИ не заменит, но поможет им в их работе, считает президент...;
• ...Кроме того, это способ поднять качество госуправления, упростить предоставление госуслуг, добавил российский лидер....;
• ...ИИ - больше не примитивный исполнитель команд, а напарник, партнер человека в самых разных сферах.

Давайте попробуем разобраться, что может сегодня ИИ, с точки зрения специалиста и сможет ли ближайшее время ИИ стать "напарником и партнером".

Что же такое ИИ?

Слабый ИИ – Weak AI, называемый еще «слабым», решает узкоспециализированные задачи – диагностика в медицине, управление роботами, работа на базе электронных торговых платформ;
Сильный ИИ– Strong AI, «сильный» решение глобальных задач.
Так, одна из наиболее популярных сфер применения ИИ – это Big Data (большие данные) в коммерции. Крупные торговые площадки используют подобные технологии для исследования потребительского поведения. Компания «Яндекс» вообще создает с их помощью музыку. В некоторые мобильные приложения встроены голосовые помощники вроде Алисы. Они упрощают процесс навигации и совершения покупок в сервисе. И не стоит забывать про программы с нейросетями, обрабатывающими фото и видео подробнее.

Любой искусственный интеллект работает с помощью искусственной нейронной сети.

Искусственная нейронная сеть работает по принципу биологической нейронной сети, а искусственный нейрон по принципу биологического нейрона. У биологического нейрона чем важнее информация, тем больше нейромедиатора передается от биологического нейрона к биологическому нейрону. У искусственного нейрона за важность информации отвечает Вес входного сигнала, чем важнее сигнал, тем больше у него вес.

Другими словами, искусственная нейронная сеть-это алгоритм действий написанный человеком.

Что же такое алгоритм?

Алгоритм-это набор действий, прописанный человеком с помощью программного кода. Основой любого алгоритма является операция (действие).

Чтобы понять работу любого алгоритма приведем стандартный пример со школьным роботом.

Задача: Нам необходимо, что бы робот доехал до кегли остановился, а затем вытолкнул кеглю за пределы поля. С помощью программного кода мы прописываем условие: "Пока расстояние до кегли меньше 30 см, едем вперед, иначе останавливаемся". В процессе движения программа, постоянно проверяет условие "расстояние меньше 30 см", если условие выполняется и расстояние меньше 30 см, робот продолжает ехать. (Цикл с повторением). Как только условие выполнилось и робот проехал 30 см, срабатывает выход цикла с повторением и запускается следующая операция, вытолкнуть кеглю. (движение вперед, остановка).

Что такое вес и пороговое значение ?

Чем выше вес входного сигнала, тем важнее сигнал, тем этому сигналу большее значение придается.

Пример «Покупка пончика».
У нас есть один искусственный нейрон, его задача определить стоит ли покупать пончик.
На входы нейрона подаем входные данные:

1. Низкая цена пончика;
2. Хорошее качество муки;
3. Много глазировки;
4. Пончик выпекали утром.

Входные параметры необходимо охарактеризовать от 0 до 1. Если например цена низкая на пончик подаем на этот вход параметр равный 1. Со всеми остальными параметрами поступаем аналогично.
У нашего нейрона 4 входных параметра, то есть 4 входа, поэтому мы выставляем 4 весовых коэффициента. Вес можно определить в зависимости от важности каждого параметра. Чем выше коэффициент, тем больше вес параметра.

1. 1
2. 4
3. 1
4. 5

Мы видим, что важно приобрести свежий пончик из качественной муки, а количество глазировки и цена в нашем примере роль не играет.
Четвертый и второй входы:
«Пончик выпекали утром» и «Хорошее качество муки» будут решающие при принятии нейроном решения. Значит, четвертый и второй входы будут играть решающую роль при выборе покупки пончика.
Пусть на входы нейрона мы подаем следующие сигналы:

1. 1
2. 0
3. 0
4. 1

Умножаем веса входов на сигналы соответствующих входов:

1. 1 (1*1)
2. 0 (0*4)
3. 0 (0*1)
4. 5 (1*5)

Взвешенная сумма для такого набора входных сигналов равна 6:

n
                            net=∑=xiwi = 1+0+0+5=6
       i=1

Получив взвешанную сумму, нейрон может вывести ее на выход, но она будет бессмысленна, нейрону нужно обработать результат и сформировать адекватный выходной сигнал.
Для того чтобы нейрон смог обработать сигнал и подать его на выход, то есть выбрать покупать пончик или нет, необходимо использовать функцию Активации.

Давайте сделаем небольшой предварительный вывод: ИИ работает с помощью искусственной нейронной сети, написанной с помощью алгоритмов человеком.

ИИ может обучаться.

«Обучение сети» это – подбор правильного набора весов, на тестовой выборке, для оценки качества работы. Существуют два подхода для «Обучения нейросети», приводящие к разным результатам: обучение с учителем и обучение без учителя.

с учителем: вид обучения сети, при котором ее веса меняются так, чтобы ответы сети минимально отличались от уже готовых правильных ответов. В роли учителя может выступать компьютерная программа, написанная человеком или тестовая выборка.

без учителя: При таком обучении нейросеть начинает выделять общие признаки и характеристики, т.е делает кластеризацию. Например, сеть получает на вход фотографии собак, кошек. хомяков, со временем сеть начинает выдавать сигналы трех типов, которые отвечают за объекты на входе, другими словами без учителя сеть классифицирует параметры входной информации.

Итак, мы кварце рассмотрели работу и обучение нейросети, лежащей в основе искусственного интеллекта, и можно точно сказать, что ИИ, это набор алгоритмов, написанных человеком.

Чтобы ответить на вопрос сможет ли ближайшее время ИИ стать полноценным "партнером" необходимо понимать, что тогда ИИ должен самостоятельно обучаться без тестовых выборок и алгоритмов, писать самостоятельно программу себе, сам по ней обучаться, мыслить критически.

Для определения этих качеств существует тест Тьюринга, надо сказать, что не один ИИ на данный момент его не прошёл.

Что же такое тест Тьюринга?

Тест Тьюринга- это опыт, в котором, человек обменивается текстовыми сообщениями с двумя собеседниками, находящимися в комнате. Переписка проводиться через контролируемые интервалы времени. Один собеседник –человек, второй-компьютер. Если судья не сможет определенно сказать, кто из собеседников является человеком, то тест пройден. На данный момент тест не прошла ни одна из машин.

Другими словами ИИ должен таким образом отвечать на поставленные вопросы, чтобы человек не смог догадаться, что с ним говорит ИИ.

На данный момент есть инструменты составляющие тексты, отвечающие на вопросы с помощью ИИ, чат GPT и Алиса давай придумает чат GPT2, но они так же далеки от прохождения этого теста.

Самый важный момент, на который я хочу обратить внимание, он меня очень пугает, безопасность!

На сегодняшний момент есть пару десятков случаев, когда роботизированные механизмы, работающие на ИИ, причиняли вред человеку. Почему это происходит все просто, человек не прописал нужный алгоритм защиты, не продумал всевозможные варианты, которые могут произойти в случае эксплуатации.

Недавно произошел случай

Роботизированная рука приняла мужчину за коробку, схватила его и прижала к конвейеру.
В Южной Корее робот убил человека, перепутав его с коробкой с овощами. Об этом сообщает Би-би-си со ссылкой на Yonhap.
Робота 6 ноября собирались запустить на заводе по сортировке перца, он должен был поднимать ящики и ставить их на конвейер. Однако в работе датчиков роботизированной руки произошел сбой и запуск перенесли на 8 ноября.
В ночь на среду 40-летний сотрудник робототехнической компании проводил проверку устройства, чтобы не допустить повторного сбоя. Во время диагностики робот схватил его и прижал к ленте, раздавив лицо и грудь.
Пострадавшего госпитализировали, но спасти его не удалось.
В официальном заявлении по поводу произошедшего компания, владеющая сельскохозяйственным заводом, призвала создать «точную и безопасную» систему внедрения роботов в производство.
В марте в Южной Корее произошла похожая чрезвычайная ситуация. 50-летний сотрудник завода по производству автомобильных деталей получил серьезные травмы, оказавшись на пути у робота.

То есть при отказе работы датчика не был внятно прописан Сертификат безопасности. А это ошибка человека!

Вывод: Роботы пока сами критически мыслить не могут и являются механизмами, работающими по алгоритмам прописанным человеком! Стать полноправным партнером они пока не могут, но зато могут стать хорошими помощниками, освобождающими от рутины и тяжелой работы.

Что думаете коллеги по поводу внедрения ИИ в качестве помощника в учебный процесс, пользуетесь ли уже некоторыми инструментами?

Новые ИИ для работы в интернете (фото, видео, тексты)

Опыт работы с чатом Алиcа GPT2

Научиться писать нейросеть самостоятельно, бесплатно!!!