С вами снова «Блондинка в ИТ» с рубрикой «Просто о сложном».
Мы все знакомы с одним из страхов человечества – сверхразумным ИИ. И подпитан он, начиная от научной фантастики, до сентенций ученых и медийных личностей современности. Хотя, если копнуть поглубже, люди боялись «искусственного существа, которое выйдет из-под контроля» задолго до того, как появились первые компьютеры. В Древней Греции существовал миф о Талосе – бронзовом гиганте, которого бог Гефест создал для охраны острова Крит. Талос был первым «роботом» в истории человечества – искусственное существо, созданное с конкретной целью, но внушавшее ужас своей мощью. Также вы наверняка слышали миф о Големе, глиняном великане, оживленном магическими словами, чтобы защищать людей. Но Голем всегда выходил из-под контроля. Этим историям тысячи лет. Страх перед созданием, которое превзойдет создателя – это один из древнейших человеческих страхов. Это архетип, вшитый в нашу культуру.
В 1950 году Азимов вывел свои «Три закона робототехники», которые в его же произведениях постоянно нарушались и давали сбои.
Мы все знакомы со Скайнетом из Терминатора и Матрицей.
Неплохо подлили масла в огонь Стивен Хокинг и Илон Маск, с высказываниями: «Развитие полного искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы» и «В историях про демонов всегда кто-то думает, что сможет контролировать демона. Не сможет».
Люди боятся ИИ-сверхразума, потому что это будет сила, которую мы не понимаем и не можем контролировать. Давайте разберемся, насколько справедливы эти страхи.
Искусственный интеллект (ИИ) – это попытка человека создать компьютерную программу, которая умеет воспринимать, анализировать, учиться и решать задачи.
Когда мы только создали нейронную сеть, она ничего не умеет. Все связи между нейронами системы – случайные. ИИ нужно учить.
Как проходит обучение? Например:
Шаг 1. Мы показываем ИИ фото яблока.
ИИ (с его случайными связями) говорит: «Банан!».
Мы говорим: «Нет, это яблоко. Ты ошибся сильно».
ИИ перенастраивает внутренние связи, чтобы в следующий раз ответить точнее.
Шаг 2. Мы показываем другое фото яблока.
ИИ говорит: «Апельсин!».
Мы: «Нет, но уже теплее – это хотя бы круглое».
ИИ еще чуть-чуть перенастраивает связи.
Шаг 10 000. Мы показываем фото яблока.
ИИ говорит: «Яблоко!».
Мы: «Верно!».
Этот процесс обучения повторяется миллионы и миллиарды раз, пока ИИ не начнет отвечать правильно в большинстве случаев.
Это называется машинное обучение – ИИ учится на примерах, а не следует жестким правилам.
После обучения мы показываем ИИ фотографии, которых он никогда раньше не видел, и проверяем – может ли он правильно определить фрукт?
Если точность 95% – отлично, ИИ готов к работе!
Если точность меньше, то нужно еще учить, добавить данных или усложнить сеть.
Главные принципы и закономерности работы ИИ
Больше данных – умнее ИИ. Например, популярные языковые модели ИИ были обучены на сотнях миллиардов слов.
ИИ не думает, как человек, а находит закономерности. ИИ обрабатывает данные математически, и замечает самые незначительные связи.
Если обучить ИИ на плохих или неправильных данных, он будет работать плохо. Это очень важный момент: ИИ не понимает, правильные ему данные дали или нет. Он просто находит закономерности в том, что ему дали.
ИИ не думает – он имитирует. Когда ты спрашиваешь у языковой модели: «Какая столица России?», и он отвечает «Москва», он не знает, что Москва – это город с Красной площадью, очередью в мавзолей и интересной историей. Он просто обучился на миллионах текстов и «выучил», что после слов «столица России» чаще всего идет слово «Москва». Это статистическая закономерность, а не понимание.
ИИ может ошибаться и ошибается уверенно. Поскольку ИИ не понимает смысл, он может с абсолютной уверенностью сказать полную чушь. Это называется «галлюцинации» ИИ. Например, языковой ИИ может:
- Придумать научную статью, которой не существует.
- Назвать дату исторического события, которого не было.
- Дать рецепт с ингредиентом, которого не бывает.
И при этом он будет звучать так же уверенно, как если бы говорил правду. Потому что для него нет разницы между правдой и ложью, есть только наиболее вероятная последовательность слов.
Обучение стоит очень дорого. Чтобы обучить ИИ нужны огромные вычислительные мощности (суперкомпьютеры), много электричества и месяцы или даже годы работы. Это стоит десятки и сотни миллионов денежных единиц.
Виды ИИ по уровню интеллекта
Уровень 1: Узкий ИИ (Слабый ИИ) – «Специалист».
Это ИИ, который великолепно справляется с одной конкретной задачей, но не умеет делать ничего другого.
Примеры из нашей с вами современной жизни:
- Распознавание лиц в телефоне. Когда ты подносишь телефон к лицу, ИИ сравнивает твое лицо с сохраненным образцом и решает, ты это или нет. Но этот же ИИ не умеет переводить текст или водить машину.
- Голосовые помощники. Они распознают твою речь, понимают вопрос и ищут ответ. Но они не могут написать картину или диагностировать болезнь.
- Навигатор ИИ анализирует данные о пробках от миллионов телефонов, предсказывает, где будет затор, и строит оптимальный маршрут. Но он не умеет распознавать лица.
- Антиспам-фильтр почты ИИ изучил миллионы писем и научился отличать нормальные письма от мусора. Но просить его решить уравнение бесполезно.
- Рекомендации на площадках с фильмами, видео и музыкой. ИИ анализирует, что ты смотрел/слушал, и предсказывает, что тебе понравится. Это удивительно сложная система, но она умеет только рекомендовать контент.
- Удобные текстовые редакторы/генераторы текста или изображений (используются на многих сайтах как подручный инструмент).
Важно: абсолютно все ИИ, которые существуют сегодня – это узкие ИИ. Каждый такой ИИ – это как очень талантливый, но очень узкий специалист.
Уровень 2: Общий ИИ (Сильный ИИ) – «Универсал».
Это гипотетический ИИ, который мог бы делать все то же, что и человек:
- Вести осмысленный разговор на любую тему.
- Шутить и понимать юмор.
- Учиться новому без специального обучения.
- Переключаться между совершенно разными задачами.
- Понимать контекст и нюансы.
- Проявлять творчество.
На сегодняшний день общий ИИ – это цель, к которой стремятся ученые, но которая пока не достигнута. Никто точно не знает, когда его создадут. Оценки экспертов варьируются от 50-100 лет до «возможно, никогда».
Уровень 3: Суперинтеллект – «Сверхразум».
Это полностью гипотетический ИИ, который превосходит человеческий разум во всем:
- Думает быстрее.
- Знает больше.
- Создает вещи, которые человек не способен даже понять.
- Решает проблемы, которые для нас неразрешимы.
До сих пор встречался только в научной фантастике и теориях заговора.
Виды ИИ по сфере применения
1. Языковой ИИ (обработка текста). Читает, пишет, переводит, пересказывает, отвечает на вопросы – работает со словами и текстом.
Языковой ИИ обучался на гигантских объемах текста. Он выучил, какие слова обычно идут рядом, как строятся предложения, какие ответы обычно следуют за какими вопросами.
Когда ты задаешь ему вопрос, он по сути предсказывает слово за словом: «Какое слово наиболее вероятно будет следующим?»
2. Визуальный ИИ (работа с изображениями). Распознает объекты на фото/видео, создает новые изображения, улучшает качество картинок. Для компьютера любая картинка – это таблица чисел (каждое число = цвет одной точки). ИИ учится находить закономерности в этих числах: «такое расположение чисел обычно означает лицо», «а такое – дерево». Кстати, все иллюстрации в моих статьях я делаю с помощью такого ИИ.
3. Звуковой ИИ (работа со звуком). Распознает речь, синтезирует голос, создает музыку, переводит устную речь.
4. Видео-ИИ (работа с видео). Создает, редактирует, анализирует видео.
5. Управляющий ИИ (робототехника и автопилот). Управляет физическими объектами в реальном мире. Этот ИИ получает информацию от датчиков (камеры, радары, сенсоры), анализирует обстановку и принимает решения: повернуть, ускориться, затормозить, поднять предмет.
6. Игровой ИИ. Играет в игры.
7. Научный ИИ. Помогает ученым делать открытия. Например, с помощью ИИ было спроектировано предсказание структуры белков. Это ускоряет разработку лекарств в тысячи раз. ИИ в астрономии – помогает находить новые планеты и звезды. ИИ в химии – предсказывает свойства новых материалов, не создавая их физически.
Мифы об ИИ, которые нужно развеять:
Миф 1: «ИИ думает, как человек»
Реальность: ИИ не думает. Он вычисляет. Он предсказывает наиболее подходящие вероятности на основе математической модели.
Миф 2: «ИИ скоро заменит всех людей»
Реальность: ИИ заменяет конкретные задачи, а не целые профессии. Он скорее становится инструментом, который делает людей продуктивнее. Как когда-то калькулятор не заменил бухгалтеров, а помог им работать быстрее.
Миф 3: «ИИ всегда прав»
Реальность: ИИ регулярно ошибается, особенно в нестандартных ситуациях. Его ответы всегда нужно проверять, особенно если дело касается здоровья, финансов или важных решений.
Миф 4: «ИИ – это одна программа, которая умеет все»
Реальность: существуют тысячи разных ИИ-систем, каждая обучена для своей задачи. Нет единого «искусственного мозга» и не факт, что он появится.
Миф 5: «ИИ всегда объективен». Нет. Он учится на человеческих данных, а люди и данные также изначально бывают предвзятыми.
Краткий вывод:
ИИ сегодня – это умный узкоспециализированный помощник, который:
- быстро находит закономерности,
- хорошо работает на типовых задачах,
- порой ошибается, «додумывает» то, чего не существует и требует постоянного контроля человеком.