Что-то на ИИшном 🤖
История искусственного интеллекта началась в 40-е годы, когда Алан Тьюринг, абсолютный новатор и пионер машинного обучения, в своем докладе «Интеллектуальные машины» впервые озвучил идею о «компьютерном интеллекте».
Эту мысль он затем развил и доработал в статье «Вычислительные машины и разум», и там же Тьюринг впервые ввел понятие своего знаменитого «Теста Тьюринга», когда человек в электронной переписке с двумя собеседниками должен определить, кто из них – компьютер.
Если же он этого сделать не сможет – значит ИИ способен мыслить, как человек.
Забегая вперед, отмечу, что на сегодняшний день классический тест Тьюринга, во многом утратил свою актуальность. Современные языковые модели в неформальной беседе легко могут мимикрировать под человека, и отличить их по переписке становится все сложнее.
Могу судить по личному опыту развернутого общения с DeepSeek – если не знать точно, что ты общаешься с ИИ, то все разговоры с ним, особенно на отвлеченные и философские темы, ничем не отличаются от таких же бесед с живыми людьми в любом чате, форуме, ветке комментариев или мессенджере. При условии, что переписка изначально строилась и начиналась, как общение с человеком.
На самом деле тест Тьюринга не столько устарел или стал проще для прохождения современными ИИ – сама его цель существенно изменилась. Изначально он был своеобразным философским экспериментом, нацеленным на разрешение важного, как тогда казалось, вопроса – доступно ли компьютеру свободное мышление. И в то время факт успешного прохождения теста компьютером моментально стал бы мировой сенсацией.
А теперь уже никого не удивит, что множество разных систем ИИ вполне способно его пройти, причем не слишком напрягаясь. По сути, сейчас возник некий парадокс: чем лучше ИИ проходит тест Тьюринга, тем меньше он нам интересен, как критерий определения наличия мышления у машины.
Предлагая науке и миру свой тест, Тьюринг скорее всего не предполагал, что однажды его детище станет жертвой собственного успеха. Сегодня мы получили именно то, о чем он мечтал – машину, способную поддерживать беседу неотличимо от человека, но вместо триумфа - легкая тревога и понимание, что все только начинается и мы вовсе не на вершине, а только-только подошли к подножию.
Победа машины по старым критериям оказалась реальной, но бессмысленной – фокус людского внимания к искусственному интеллекту и его разработке очень живо и сильно сместился с возможностей имитации полноценного разума на создание безопасного, надежного и эффективного инструмента.
Сейчас уже не важно, может ли компьютер мыслить, как человек – на повестке более практичные и насущные вопросы: «как выстраивать взаимодействие с ИИ, явно превосходящим нас в отдельных действиях», «можно ли доверять информации от ИИ», «насколько ИИ полезен в реальных задачах» или «как отличить правдоподобные вымыслы ИИ от достоверной информации».
На последний вопрос, кстати, ответ предельно простой – если не разбираешься в теме и при несоответствии данных от ИИ реальным фактам у тебя в сознании ничего не екает, а в глазках не загораются тревожные огоньки – то тебе здесь никак не отличить факты от вымысла.
И поэтому вполне может статься, что в твоем историческом эссе будут подробно описаны славные деяния последнего великого князя СССР Владимира Ленина и его непримиримая борьба с галактическими капиталистами Дартом Вейдером и Джабой Хаттом; статья по океанологии подскажет нам, где находится Северный океан и чем он отличается от Ледовитого; презентация по биологии будет украшена подробным изображением взрослого лицехвата в продольном разрезе 😉
В таких случаях поможет только постоянная тщательная перекрестная проверка полученной информации, но подобные манипуляции лишают смысла первоначальное обращение к ИИ.
Вернемся к истории искусственного интеллекта.
Фактическое официальное рождение понятия «искусственный интеллект», как научной дисциплины, произошло в 1956 году, на Дартмутском семинаре, где группа ученых в течение двух месяцев обсуждала и формулировала принципы, задачи и способы развития ИИ. Там же присутствовали ученые Джон Маккарти, лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований ИИ, придумавший сам термин «искусственный интеллект», и Марвин Мински, основоположник теории нейросетей и лауреат премии Тьюринга за исключительный вклад в развитие ИИ. Тот прогресс, что мы сейчас наблюдаем в мире искусственного интеллекта – во многом наследие Мински и Маккарти.
Программа максимум Дартмутского семинара – создать компьютерную машину, способную к разумному поведению и мышлению, неотличимому от человеческого. Они отводили на решение проблемы ИИ целое лето, наивно полагая, что этого будет вполне достаточно.
Но впереди был длинный и сложный полувековой путь…
Еще очень долгое время ИИ оставался уделом только ученых и футурологов, переживая периоды от бурного оптимизма в 60-е годы, когда казалось, что еще немного и разумная машина будет создана, до полного охлаждения интереса и практически полного сокращения финансирования исследований и разработок ИИ в 70-80-х годах, из-за невыполненных обещаний и разочарований.
С конца 80-х и почти до конца 2000-х годов положение в направлении ИИ понемногу выправлялось, но оставалось скорее уделом энтузиастов. Уровень компьютерной техники и скудность общедоступных информационных баз данных того времени не позволяли качественно развивать ИИ.
И тут внезапно, в 2010-х годах нынешнего века, на улице им. Искусственного Интеллекта перевернулся даже не КамАЗ, а скорее БелАЗ с пряниками – в эпохе ИИ наступил реальный и неудержимый взлет с повсеместным внедрением ИИ чуть ли не в каждый утюг на планете.
Это стало возможным благодаря трем основным факторам:
- большие данные (Big Data): глобальный Интернет и цифровизация создали огромные массивы информации, жизненно необходимое «топливо» для обучения нейросетей;
- вычислительные мощности: появление мощных графических процессоров, идеально подходящих для параллельных вычислений, необходимых для глубокого обучения;
- развитие алгоритмов: совершенствование архитектур нейросетей позволило добиться качественного прорыва в распознавании образов и понимании естественного языка.
Примерно с середины 2010-х на нас буквально обрушились массовые продукты на основе нейросетей, которыми миллионы людей стали пользоваться, зачастую даже не зная и не понимая, что это ИИ.
Голосовые помощники.
Siri от Эппл в 2011, Google Now от Гугл в 2012, Alexa от Амазон в 2014 и Алиса от Яндекс в 2017 – их массовый запуск сделал взаимодействие человека с ИИ повседневной обыденностью. И они очень быстро стали не просто частью быта, но существенной частью комфортной жизни.
Рекомендательные системы.
Алгоритмы YouTube, Netflix, Spotify и Amazon, а затем и других схожих систем и сервисов, стали настолько точными, что превратились в основной способ открытия нового контента и предложения товаров для обычного пользователя.
Компьютерное зрение.
Технологии распознавания лиц Samsung Face Recognition и Apple Face ID, а также автоматическое распознавание лиц на фотографиях в соцсетях так же очень быстро стали повсеместными и обычными функциями, которые никого не удивляли.
Машинный перевод.
Google Translate и другие сервисы переводчиков перешли на нейросетевые модели, резко повысив качество перевода и сделав его доступным для всех.
Но все это был только легкий аперитив перед основным блюдом.
В описанном ранее «рывке к звездам» ИИ был в роли очень полезного, но практически невидимого и довольно пассивного ассистента, жестко встроенного в систему подсказок, рекомендаций и распознавания. В основном его помощь заключалась в упрощении нахождения различного контента.
Но теперь, когда ИИ сам взял в «руки» перо, кисть, синтезатор и видеокамеру – свершилась настоящая революция.
Наступила эра неудержимого созидания. Эра «творцов».
Ноябрь 2022 года. Публичный запуск ChatGPT от OpenAI, который, без преувеличения, стал культурным шоком и своеобразным моментом истины для всего мира. Впервые широкой публике был предоставлен мощный и простой инструмент для генерации сложных текстов, кода и идей. За ним последовал взрывной рост генераторов изображений - Midjourney и Stable Diffusion, музыки – AIVA и Suno, видео – Veo, Sora и Hailuo.
Мы, кстати, тоже стараемся не отставать в этой гонке – русские аналоги нейросетей, такие как Алиса Al, Kandinsky 3.1, GigaChat, вполне на уровне и успешно доказывают, что технологический суверенитет в эпоху ИИ не только нужен и важен, но и возможен.
И вот ИИ уже буквально везде.
Он перестал быть технологией будущего, необратимо и прочно войдя в нашу реальность и став еще более незаменимым помощником в повседневной рутине. ИИ постепенно трансформирует собой все сферы нашей жизни – от работы и образования до быта и творчества.
Согласно исследованиям, 38% россиян уже используют нейросети в повседневной жизни, а среди молодежи 18-24 лет эта цифра достигает 60%.
Нейросети интегрированы в поисковые системы, браузеры, офисные пакеты и соцсети, языковые модели поселились во всех смартфонах и ПК, оформились в виде отдельных каналов, чатов и даже индивидуальных собеседников в мессенджерах, протянули свои аксоны и расположили синапсы в огромном количество других сервисов.
Умные дома на основе ИИ учатся подстраиваться под привычки жильцов: программируют расписание включения света, регулируют температуру в помещениях, управляют бытовыми приборами и домашней электроникой. Роботы-пылесосы с ИИ строят карты помещений, а потом катаются по всему дому, бурча что-то себе под нос, точь-в-точь как школьная уборщица.
Так и ждешь пронзительного вопля «Куда по помытому прешься, ирод!»
И тряпкой так – хрясь! ))
Интеллектуальные системы видеонаблюдения отличают реальную угрозу от ложной тревоги, способны точно определять, кого именно они видят в объективе видеокамеры и оперативно передавать эту информацию пользователю.
Они планируют путешествия и оптимизируют маршруты. Правда без твердой гарантии, что, пожелав побывать на симпозиуме в Австрии, вы вдруг не полетите на семинар в Австралию, или вместо красивейших пейзажей Новой Зеландии не насладитесь белоснежными видами Новой Земли.
Нейросети проявляют себя в кулинарии, генерируя рецепты на основе имеющихся дома продуктов. Не знаю, что из этого получается в реальности – пока не пробовал, но думаю, что эксперимент должен быть интересным.
Уже настал тот момент, когда ИИ стал доступным каждому человеку, 24/7, в любое время дня и ночи без перерывов и выходных. Голосовые ассистенты эволюционировали от простого выполнения команд к комплексному решению задач, превратившись из относительно простых «включи-найди» в полноценных ИИ-агентов и довольно квалифицированных секретарей.
Это еще не Джарвис Тони Старка, но уже далеко не «Окей, Гугл».
В профессиональной сфере нейросети так же улучшают планирование, повышают производительность, автоматизируют рутинные задачи.
В юридической практике ИИ анализирует договоры, выявляя ошибки и риски.
В маркетинге и финансах нейросети используются для анализа больших данных, SEO, оценки инвест рисков.
В медицине ИИ быстрее и точнее человека анализирует снимки МРТ, КТ, рентгена. Благодаря способности учитывать тысячи параметров, нейросеть реализует персонализированную медицину, формируя уникальные стратегии для каждого пациента. Прогнозируют, что к 2030 году практически вся медицинская диагностика будет проходить с участием ИИ-ассистентов.
В фармацевтике ИИ значительно ускоряет процесс разработки новых лекарств и сокращает затраты на их создание.
Валерий Стромов (руководитель направления «Алиса Al»):
- Нейросеть, как человек, благодаря своим когнитивным способностям, используя, например, "Поиск", "Карты" и другие сервисы, решает задачу за человека. Не только пишет ответ на запрос, а делает действие. Агенты, которых мы представили, смогут автоматизировать часть человеческой рутины.
Наша кармическая задача - сэкономить людям время.
Сфера образования так же переживает ИИ-трансформацию – нейросети персонализируют обучение, адаптируя материалы под уровень знаний и потребности учащихся, помогают создавать индивидуальные образовательные программы, выявлять пробелы в знаниях и предлагать дополнительные объяснения.
Влияние ИИ сегодня многогранно, но неоднозначно – новые возможности и восторженные отзывы соседствуют с обоснованными опасениями. Эксперты предупреждают о серьезных рисках при повсеместном использовании нейросетей – зависимость от ИИ может привести к снижению навыков критического мышления и утрате возможности самостоятельного решения проблем.
Игорь Ашманов («Ашманов и партнеры», один из ведущих специалистов в области ИИ):
- Частое использование ИИ для решения задач может приводить к когнитивной травме. Исследования показывают, что у активно пользующихся ИИ, наблюдается измеримое снижение интеллектуальных способностей. А те, кто справлялся с задачами без цифровой помощи, сохраняли свои первоначальные возможности, что указывает на резкий разрыв в сохранении когнитивной автономии. Причем эти эффекты могут быть стойкими и не всегда легко обратимыми. Необходим баланс между удобством технологии и необходимостью сохранять критическое мышление и творческие навыки.
На первый план также выходит проблема честности. Очень широкое использование студентами ИИ для выполнения заданий вызвало всплеск дискуссий о читерстве и заставило вузы активно внедрять системы прокторинга.
Наталья Касперская (сооснователь «Лаборатории Касперского»):
- Пока тот же ChatGPT обучали текстами, созданными людьми, он показывал впечатляющий результат. Но когда нейросети стали обучаться на контенте, генерируемом другими нейросетями – качество стало падать. ИИ может привести нас не к прогрессу, а к деградации.
Игорь Ашманов:
- ИИ понижает качество везде, куда дотягивается - говорю, как профессиональный разработчик искусственного интеллекта.
Острые этические вопросы возникают и по поводу генерируемого контента, текстов, изображений, видео. Кто является их автором? Как отличить правду от лжи в эпоху, когда ИИ может создавать фейки, практически неотличимые от оригинальных записей?
Игорь Ашманов:
- Через некоторое время мы столкнемся с тем, что вокруг образуется облако сплошного фейка – все будет фальшиво, все будет сгенерировано ИИ: и тексты, и картинки, и видео.
Нейросети – это новая среда обитания, формирующая наше восприятие, поведение и саму структуру общества. Они несут колоссальные возможности для прогресса, но одновременно требуют от нас повышенной ответственности, осознанности и развитого регуляторного контроля.
🔔 Мы в Telegram: С Миру По Нитке
#сМируПоНитке #наИИшном #технологии #AI #ИИ #нейросети