Сферы применения, перспективы развития и возможная опасность для человека.
Искусственный интеллект — одна из самых захватывающих тем фантастики XX века — делает невероятные успехи. Мы постоянно используем ИИ в повседневной жизни, зачастую сами того не подозревая. Тем не менее и сегодня искусственный разум не сходит со страниц фантастических романов и экранов кинотеатров. Кто-то из авторов рисует страшные картины порабощенного машиной человечества, а другие, напротив, видят в ИИ верного помощника и друга человека.
Где истина и что такое на самом деле искусственный интеллект? Превзойдёт ли он когда-нибудь возможности человеческого разума? Или это уже произошло? GeekBrains готов ответить на самые популярные вопросы об искусственном интеллекте и перспективах его использования.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект (сокращённо — ИИ) — размытое понятие, и общепринятого определения у него до сих пор нет. В середине XX века, когда на Дартмутском семинаре впервые прозвучал этот термин, авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современных. Тогда учёные полагали, что искусственный интеллект — это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесенных фраз и адекватно на них отвечать. Нынешние ИИ умеют всё это! Но можем ли мы считать, что цели достигнуты и искусственный интеллект уже создан?
Вряд ли. Ведь чем дальше мы продвигаемся по пути создания искусственного разума и чем более впечатляющих успехов достигаем, тем больше требований выдвигаем к ИИ.
Некоторые учёные строят сложные теории на стыке философии и информатики, пытаясь определить, что же такое ИИ и каковы должны быть характеристики системы, чтобы считать её разумной. Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, от искусственного интеллекта мы тоже вправе ожидать умения учиться, осознавать свои знания и использовать их. С первой и последней задачами современные ИИ вполне справляются!
Когда начались разработки ИИ?
Летом 1956 года в Дартмуте учёные собрались на семинар, посвящённый вопросам искусственного интеллекта (там и был сформулирован этот термин), а уже в следующем году появилась концепция первой искусственной нейросети — перцептрон. В 1960 году Фрэнк Розенблатт создал на основе этой концепции компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер учили распознавать буквы латинского алфавита. Но несовершенство техники 60-х и сложность процессов не позволили довести технологию до ума, а её разработчик вскоре погиб. О нейрокомпьютерах забыли на 20 лет.
Лишь в 1980-е концепции нейросетей снова принялись изучать всерьёз. Техника уже была достаточно мощной, да и критиков поубавилось: умная электроника быстро делала успехи. То, что два десятилетия назад казалось мечтой, стало выглядеть вполне реальным и достижимым. Впрочем, чтобы найти правильные подходы к обучению нейросетей, потребовалось еще 20 лет. Только в середине 2000-х учёные нащупали верный путь, и искусственные нейросети начали своё победное шествие по планете.
Но прежде чем описывать их успехи, разберёмся, как устроены эти сети.
Описание искусственного нейрона
Искусственные нейронные сети создавались как математическая модель человеческого мозга. Для этого ученым Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу пришлось выработать теорию деятельности человеческого мозга.
В нём отдельные нейроны представляют собой живые клетки со сложным устройством. У каждого нейрона есть дендриты — разветвленные отростки, способные обмениваться сигналами с другими нейронами через синапсы, а также один аксон — более крупный отросток, отвечающий за передачу импульса от нейрона. Часть синапсов отвечает за возбуждение нейрона, часть — за торможение. От того, какие сигналы и через какие синаптические связи придут на «вход» нейрона, будут зависеть и те импульсы, которые он передаст другим нейронам.
Для искусственного нейрона физический носитель не нужен. По большому счёту, он представляет собой математическую функцию. Её задача — получить информацию (например, сигналы от множества других искусственных нейронов), обработать её определённым образом, а затем выдать результат на «аксон» — выход. В искусственной сети нейроны принято делить на три типа:
- входные — каждый из этих нейронов получает на «вход» элемент исходной информации (например, одну точку изображения, если сеть распознает фотографии);
- промежуточные — обрабатывают информацию;
- выходные — выдают результат (при распознавании фото результатом может быть идентификатор изображенного объекта).
Сама нейросеть создается слоями, как пирог. Один из внешних слоев содержит входные нейроны, другой — выходные, а между ними могут располагаться один или несколько промежуточных. Каждый нейрон промежуточной сети соединён с множеством нейронов из двух окружающих слоев. Общение между нейронами обеспечивается с помощью весов — числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя сети.
Создавая искусственные нейронные сети, учёные ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы поведения рукотворных нейронов не так уж сильно отличаются от настоящих, живых. Может быть, и разум, который сможет развиться на основе таких нейросетей, будет приближён к человеческому?
Отличие искусственного интеллекта от естественного
Вопрос, чем ИИ отличается от естественного интеллекта, на самом деле лежит скорее в философской плоскости, чем в строго научной. И дело даже не в том, что мы не можем представить себе, на что будет похож (или не похож) искусственно созданный разум. Вообразить мы как раз способны что угодно — и писатели-фантасты многократно это доказали. Дело в том, что ни один искусственный интеллект, существующий на сегодняшний день, не достиг достаточно высокого уровня развития, чтобы состязаться с человеком на равных.
Существует точка зрения, высказанная философом Джоном Серлом ещё в 1980-е годы. Он ввел термины «сильный ИИ» и «слабый ИИ». Сильный искусственный интеллект, по мнению ученого, может осознавать себя и мыслить подобно человеку. Слабый на это не способен.
Сегодняшние ИИ, если классифицировать их по Серлу, однозначно относятся к слабым, поскольку ни у одного из них пока не зародилось самосознания. Наши искусственные нейросети распознают лица и рисуют странные, невероятные картины, читают рукописный текст и даже складывают стихи — но они и создавались исключительно для этих целей. Ни одна из этих нейросетей не способна передумать и выбрать для себя другую «специальность». Они делают лишь то, чему их обучили, и в некотором смысле их можно считать запрограммированными на выполнение этих задач. Подлинного понимания, что стоит за этими вещами, у них нет. Серл утверждал, что построение сильного ИИ в принципе невозможно.
Ещё один философ, Хьюберт Дрейфус, также полагал, что компьютерные системы никогда не смогут сравняться с человеком — так как в своей разумной деятельности он опирается не только на усвоенные знания, но и эмпирический опыт. Компьютеры им не обладают по определению — следовательно, не судьба им развить собственный разум.
Но эти самоуверенные утверждения были сделаны во времена, когда нейросети делали только первые шаги. Сегодня, глядя на их успехи в обучении, нетрудно поверить в реальность ИИ, который сможет стать равным человеку, а то и превзойти его.
Как сравнить человеческий и компьютерный интеллекты?
А как мы вообще можем определить, достиг ли искусственный интеллект человеческого уровня или нет?
Можно предположить, что один из критериев — наличие чувств и эмоций, а также креативность. Если машина начала испытывать страх или любовь, если она вдруг решила написать стихотворение или нарисовать картину — разве это не будет проявлением разума?
Вполне возможно. Однако чувства есть и у животных, и у птиц. При этом на вопрос об их разумности (тем более — равенстве их разума человеческому) мы чаще отвечаем отрицательно. К тому же, чувства можно и запрограммировать — в большинстве они являются реакцией на конкретные внешние раздражители. Наконец, у нас попросту нет данных о том, смогут ли компьютеры когда-нибудь испытывать эмоции, сравнимые с человеческими. Но должны ли их чувства быть похожими на наши?
Может, более надёжный критерий — самосознание? Если машина задается вопросом «Кто я?» — это и есть момент появления разумности? Но самосознание присутствует и у животных. При этом большинство людей вполне способны прожить свой век, не вникая в глубокие философские вопросы.
Существуют ли более точные и строгие методы для сравнения интеллектов? Ведь есть же коэффициент IQ, с помощью которого можно оценить умственные способности человека. Почему бы не использовать его для машины?
У компьютерных программ есть IQ?
Измерить интеллект даже у человека невероятно сложно — к когнитивным и мыслительным способностям нельзя приложить линейку. Более того, IQ — показатель не абсолютный, а относительный. Некоторые ученые вообще считают, что тесты IQ измеряют не интеллект как таковой, а способность проходить такие тесты. Её можно натренировать и получить блестящий результат — но интеллект при этом, разумеется, не изменится. Так что показатель IQ — не более чем число, которое связано с интеллектом, но не может дать его объективную оценку.
В некоторых IQ-тестах преобладают задачи на наблюдательность или логику, в других — на комбинаторику, в третьих — на математическое мышление. Результат будет зависеть от того, что даётся человеку легче и в чём он компетентнее. Значение имеют скорость прохождения тестов и специализация задач.
ИИ тоже можно «натаскать» на решение определённых классов задач, и на IQ-тест у машины уйдёт куда меньше времени, чем у человека. Так что нейросеть сможет набирать немыслимые для гениальных людей баллы, но при этом будет не способна ответить на простейшие вопросы, к которым её при обучении не подготовили.
Существуют ли вообще критерии, по которым можно объективно судить о машинном интеллекте? Одним из первых исследователей, попытавшихся выработать их, стал известный британский математик Алан Тьюринг.
Что такое тест Тьюринга?
В 1950 году Тьюринг опубликовал статью «Вычислительные машины и разум», в которой обсуждал вопросы теоретической возможности мышления у машин. Это было не первое исследование на тему искусственного интеллекта и даже не первая подобная работа Тьюринга, но именно она стала отправной точкой серьёзных научных дискуссий и споров.
Тьюринг начал с определений, чтобы уточнить вопрос о том, может ли машина думать, — он показался ему слишком размытым. Что за машина имеется в виду? Что вообще означает «думать»? Было очевидно, что такой вопрос изначально несёт в себе иррациональное зерно, которое не позволит дать на него правильный ответ. Результатом размышлений ученого стал тест Тьюринга — эксперимент, в котором человеку («судье») предлагается общаться с двумя собеседниками: человеком и компьютером. Задача судьи — понять, кто есть кто. Если в результате он не уверен, который из его собеседников — программа, или ошибся в оценке, считается, что машина прошла тест.
Суть теста Тьюринга не в создании «машины-обманщика», способной притвориться человеком. Он помогает убедиться в том, что конкретная машина или программа обладает разумом, который трудно отличить от человеческого. Такой компьютер Тьюринг назвал «интеллектуальным» — этому определению уже более 60 лет, и оно остаётся актуальным.
Процессоры для ИИ
Технологии ИИ не ограничиваются программными решениями. Сегодня активно разрабатываются электронные чипы, в которые поддержка ИИ встроена на аппаратном уровне. Микропроцессоры такого типа называют нейронными процессорами. Они применяются в беспилотных автомобилях и летательных аппаратах (дронах), промышленных роботах и автоматах, а также для решения специализированных задач — распознавания голоса или изображений, создания поисковых систем и машинных переводчиков.
Среди таких девайсов — тензорный процессор Google (TPU), созданный специально для систем машинного обучения. В свободной продаже этого устройства пока нет: его использует только сама компания Google — для оптимизации поисковой выдачи и обработки фотографий. TPU оперирует 8-битными числами (что чрезвычайно мало для точных вычислений), и имеет чуть более десятка команд (другие современные процессоры могут располагать сотнями). Но это не мешает тензорному процессору эффективно выполнять расчеты, связанные с искусственным интеллектом и нейросетями. Процессор быстро развивается — Google каждый год выкатывает новую версию.
Есть и другие разработки подобных чипов. Многие из них — узкоспециализированные: к примеру, предназначены ускорять программы ИИ для компьютерного зрения.
Рынок технологий искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта применяются практически во всех сферах человеческой деятельности, так что у искусственного интеллекта большое будущее. Рынок продуктов, использующих ИИ, стремительно растет.
Мировой рынок
Рынок ИИ показывает беспримерно высокий рост — по некоторым оценкам, он увеличивается примерно на 30 % ежегодно (аналогичные показатели для игр и смартфонов — около 5 %). Если такие темпы внедрения технологий сохранятся ещё несколько лет, можно ожидать, что скоро искусственный интеллект будет буквально повсюду.
Свой вклад в развитие ИИ вносят крупнейшие мировые IT-компании: Google, IBM, Intel, Nvidia. Среди стран лидируют США, Китай и Великобритания.
В России
Если в 2017 году проектов с использованием ИИ в России было всего несколько десятков, то в 2018 — уже сотни. Активнее всего новые технологии используются в финансовой сфере, а также телекоммуникациях, ретейле и энергетике. Некоторые компании нанимают команды специалистов, занимающихся исключительно вопросами разработки и внедрения систем ИИ.
Несмотря на то, что рост рынка идёт в целом даже быстрее, чем в мире, есть проблемы. Главной бедой остаётся нехватка специалистов по машинному обучению. Значит, самое время заняться изучением ИИ, чтобы получить востребованную специальность и высокооплачиваемую работу.
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда
Уже сегодня существуют области, где ИИ может заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов кол-центров и даже сократить их штат.
На производстве ИИ способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры — отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.
ИИ будет вытеснять людей с рабочих мест. Он обходится дешевле и допускает меньше ошибок. Не умеет лениться, прокрастинировать и зависать в соцсетях, не нуждается в отдыхе, сне и отпуске, не грустит и не устаёт. Идеальный работник.
В первую очередь искусственные нейросети потеснят человека в выполнении рутинных операций, возьмут на себя сложные расчёты, оценку рисков, сбор информации, моделирование ситуаций по заданным параметрам. ИИ можно задействовать на опасных и вредных производствах.
Но люди по-прежнему будут нужны там, где роботы ещё долго не сумеют составить им конкуренцию. И речь не только о творческой сфере. ИИ пока способен выполнять только узкоспециализированные задачи, на которые его натренировали, поэтому заменить людей могут в той же мере, что калькулятор — математика. При этом развитие технологий ИИ открывает огромный рынок труда для специалистов, связанных с машинным обучением и обслуживанием интеллектуальной техники.
Где используется ИИ?
Говоря кратко — почти везде!
Не так уж много осталось сфер человеческой деятельности, совсем не затронутых технологиями ИИ. Рассмотрим только самые важные области, где ИИ уже используется.
ИИ в интернете
Всякий раз, когда вы произносите «Окей, Гугл» или «Привет, Сири», вы обращаетесь к искусственному интеллекту в вашем смартфоне. Он способен распознать в сигнале с микрофона обращенную к нему речь. Он записывает ваш вопрос и пересылает на серверы Google или Apple. Там к делу подключается второй ИИ, который распознаёт речь и переводит вопрос в понятный компьютеру формат. А затем третий выполняет поиск ответа по гигантским базам данных. Наконец, ответ возвращается на ваш смартфон, где ИИ, генерирующий человеческий голос, озвучивает его для вас. И всё это за доли секунды.
ИИ на транспорте и в логистике
Впечатляющее применение искусственных нейросетей — беспилотные автомобили. За последнее десятилетие разрабатывать машину, которая была бы способна самостоятельно перемещаться по дорогам, взялись многие автопроизводители — General Motors, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi, Volvo, а также компании Google и Tesla. Беспилотники пока не стали массовым явлением на улицах наших городов, но они явно делают успехи.
Компания Amazon с 2013 года разрабатывает идею доставки товаров и почтовых отправлений с помощью дронов. Впервые посылка прибыла к получателю с беспилотным летательным аппаратом ещё в декабре 2016-го. В некоторых регионах дронами доставляют еду, лекарства и даже портативные дефибрилляторы. Система пока не идеальна, но она продолжает развиваться. К сожалению, дроны могут служить и противозаконным целям: зафиксированы случаи доставки запрещённых предметов в тюрьмы с помощью беспилотников, а также использование дронов для перевозки наркотиков.
ИИ в финансах
В финансовой сфере ИИ применяют для прогнозирования рисков, выявления мошенничества. Корпорация MasterCard, создавшая международную платёжную систему, несколько лет назад внедрила сервис Decision Intelligence. Он призван повысить точность подтверждения подлинных транзакций и снизить вероятность ложных отклонений платежей — это ошибочное срабатывание встроенной системы безопасности, которая не позволяет совершить корректную транзакцию, принятую за мошенническую. Подобные ошибки наносят вред как продавцу, теряющему клиента, так и покупателю, не получающему товар. Убытки получаются даже выше, чем ущерб от мошенничества.
Система, работающая на искусственной нейросети, использует информацию из множества источников, чтобы на лету оценивать, насколько транзакция «нормальна». Учитывается не только надёжность и история транзакций продавца, но даже типичность покупки для покупателя и его местоположение, а также время суток. Все это помогает надёжнее защитить людей от мошенничества и минимизировать ложные срабатывания.
ИИ в медицине
В здравоохранении ИИ развивается в первую очередь в области диагностики заболеваний. Искусственные нейросети научились распознавать раковые опухоли на рентгеновских снимках, КТ, маммографии и МРТ. Опытному врачу на изучение снимка требуется около 20 минут, а нейросети — считаные секунды. Так что пациент может узнать результаты обследования практически мгновенно. Особенно приятно, что такие разработки ведутся и в России.
Диагностирующие ИИ способны выявлять не только рак, но и ранние стадии болезни Альцгеймера, пневмонию и другие заболевания.
В бизнесе и торговле
В ретейле ИИ производит революцию. Искусственные нейросети улучшают качество сервиса и обеспечивают индивидуальный подход к каждому потребителю. Умные технологии выявляют мошенничества с банковскими картами, дают персональные советы и помогают подобрать товар.
Согласно данным TAdviser, в 2018 году свыше трети всех доходов ретейла было получено благодаря рекомендациям на основе ИИ!
ИИ в спорте
Здесь ИИ-технологии используют для прогнозирования результатов матчей — такие системы созданы компаниями UBS, Commerzbank и Microsoft. Учитывается опыт команды и отдельных игроков. Порой прогнозы оказываются верными, но зачастую искусственный интеллект серьезно просчитывается. Человеческий фактор способен опровергнуть любые предсказания.
ИИ в культуре
Машина не может заниматься творчеством, потому что у неё нет воображения! Или всё же может? Как ни странно, искусственные нейросети способны проявить креативность, и даже достигают определённых высот в сфере культуры.
Музыка
Как звучала бы флейта, если бы была ситаром? Синтезатор NSynth Super от Google использует нейронную сеть, чтобы создавать совершенно новые звуки на основе разных инструментов.
Проект Sony Flow Machines идёт дальше. Анализируя подборку песен, электронный композитор вырабатывает собственную оригинальную мелодию. В 2016 году компания представила сингл Daddy's Car, основанный на музыке The Beatles.
Alice, разработанная в рамках стартапа Popgun, умеет «подыгрывать» человеку, создавая музыкальные импровизации. Американская певица Тэрин Саузерн выпустила альбом в соавторстве с нейросетью Amper. А проект Endel способен по нажатию одной кнопки создавать композиции, созвучные настроению пользователя.
Живопись
Нейросеть DeepDream создавали с прицелом на распознавание лиц, а у неё обнаружились способности к сюрреалистической живописи. Разработчики открыли сайт, на котором любой желающий может в сотрудничестве с ИИ создать удивительное полотно. Нейросеть пишет картины в разных стилях.
Правда, придумывать сюжеты она пока не умеет — просит помощи человека.
Видео
С помощью ИИ, разработанных Google, можно «заставить» человека на экране произнести любые слова, изобразить весь спектр эмоций. И отличить такие ролики от настоящих бывает непросто. Нейросети могут даже заменить одного актёра на другого в отснятом кино. А это открывает возможности не только для кинематографистов, но и для создателей фальшивок.
Литература
Компания Narrative Science разработала электронного журналиста. Пока статьи, написанные ИИ, просты по содержанию, но руководство компании с оптимизмом смотрит в будущее и верит, что к 2025 году до 90 % текстов в интернете будут написаны с помощью машинного интеллекта.
В 2016 году книга «День, когда компьютер напишет роман» вышла в финал японской литературной премии имени Хоси Синъити. Это произведение почти полностью создал искусственный интеллект.
Игры
В компьютерных играх нейросети используются для управления противниками и игровыми ботами. Но ИИ можно научить играть и «по другую сторону экрана» — то есть считывать визуальную информацию с экрана и управлять игровым персонажем, как это делает человек.
В 2016 году между ИИ даже проводился чемпионат по Doom. А система Deep-Q-Network обучена играть на классических аркадных автоматах Atari. Зачастую она показывает результаты до 30 % выше, чем у опытных игроков.
В XX веке считалось, что искусственный интеллект можно будет считать достаточно мощным и развитым, когда он сумеет обыграть чемпиона мира по шахматам. Этот этап компьютеры прошли уже давно — ещё в 1997 году Deep Blue одержал победу над Гарри Каспаровым (причём это была алгоритмическая программа, а не искусственный интеллект).
После этого внимание публики обратилось к более сложным тактическим играм, например го. Сложность вычислений хода здесь на порядок выше, чем в шахматах, поэтому создать алгоритмы, которые перебирали бы возможные варианты, практически невозможно. Но обученные нейросети сумели справиться и с этой игрой. Уже в 2015 году разработанная Google сеть AlphaGo выиграла матч у профессионального игрока в го.
Перспективы развития искусственного интеллекта
Научные исследования ИИ ведутся более полувека, но до сих пор далеко не все понимают суть технологии. В фантастических романах и фильмах писатели и режиссеры изображают, каким опасным может быть искусственный интеллект. И у многих представление об искусственном разуме формируется именно таким.
Ответим рационально на вопросы, связанные с далекими перспективами развития ИИ.
Цель ИИ — поместить человеческий разум в компьютер?
Нет, это не так. Даже теоретически подобная ситуация не так уж невероятна. Искусственные нейросети создаются по образу человеческого мозга, хотя и в очень упрощённом виде. Может быть, однажды станет возможно просканировать все разделы мозга живого человека, составить «карту» его нейронов и синаптических связей и воспроизвести её копию в компьютере. От такой скопированной нейросети можно ожидать не только разумного поведения — она буквально будет двойником человека, сможет осознавать себя, принимать решения и совершать поступки, как он. Скопируются даже воспоминания. Теоретически, можно будет поместить такую нейросеть в искусственное тело (в робота), и тогда человек — копия его сознания — сможет жить практически вечно.
На практике осуществить такой перенос будет невероятно сложно: нет технологий, которые позволили бы «прочитать» живой мозг и создать его «карту». И мы пока очень далеки от создания искусственной нейросети, которая была бы столь же мощной, как мозг.
ИИ стремится достичь человеческого уровня интеллекта?
Цель ИИ — помогать людям и брать на себя сложные или рутинные задачи. Для этого ему вовсе не обязательно поддерживать беседы на философские темы или сочинять поэмы.
Тем не менее, если искусственный интеллект однажды сможет достичь уровня человеческого мышления, это будет важной вехой для цивилизации. Мы получим дельного и умного помощника — и сможем по праву гордиться тем, что это творение наших рук.
Когда искусственный интеллект достигнет человеческого уровня?
Мы успешно создаём сравнительно небольшие нейросети, способные распознать голос или обработать изображение. Никакой ИИ пока не обладает такой же пластичностью, как наш мозг.
Человек может сегодня заниматься музыкой, а завтра взяться за программирование на C++ — благодаря невероятной сложности мозга. В нём 86 миллиардов нейронов и бесчисленное количество синаптических связей между ними.
Искусственным нейросетям пока далеко до этих показателей: у них от нескольких тысяч до миллионов нейронов. Есть технические ограничения на размеры нейросетей: даже суперкомпьютеры не «потянут» нейросеть, сопоставимую по масштабам с человеческим мозгом. Не говоря о том, что её обучение будет нетривиальной задачей.
Скорость компьютеров позволяет им обладать интеллектом?
«Мощность» интеллекта связана не со скоростью вычислений, а со сложностью нейронной сети. Человеческий мозг пока превосходит по мощности любую искусственную нейросеть, несмотря на то что скорость процессов в нём существенно ниже, чем в компьютерах.
Искусственные нейронные сети состоят из отдельных нейронов, которые группируются в слои. Два внешних слоя служат «входом», на который подается исходная информация, и «выходом», с которого считывается результат. Между ними могут располагаться от одного до нескольких десятков, а то и сотен, промежуточных слоев из нейронов. Причём каждый нейрон в слое соединен с множеством других в предыдущем и следующем слоях.
Чем сложнее устроена сеть, чем больше в ней слоев и нейронов, тем более масштабные и серьезные задачи она может выполнять.
Может ли нейросеть развиваться естественным путём?
Разберёмся, вероятно ли, что ИИ сможет получать опыт и обучаться естественно, как ребёнок. Человеческий разум формируется под воздействием множества факторов. Мы получаем информацию о внешнем мире благодаря органам восприятия — наблюдая, осязая, пробуя на вкус. Взаимодействуя с окружающей средой, получаем жизненный опыт, знания о свойствах мира, социальные навыки. Наш мозг постоянно совершенствуется и физически меняется, наращивая новые синаптические связи и «прокачивая» существующие.
Если мы сумеем создать нейронную сеть, достаточно сложную, чтобы она могла развиваться подобным образом, и снабдим её «органами чувств» — видеокамерой, микрофоном и подобным, — возможно, спустя время она сможет приобрести «жизненный опыт». Но это дело далекого будущего.
Риск для человеческой цивилизации — есть ли он?
Риски, связанные с новыми технологиями, всегда существуют. Вопрос — в чём они заключаются.
Может оказаться, что искусственные нейросети, достигнув определённого порога, выйдут на «плато» эффективности и не будут развиваться дальше. Или не оправдают надежд, если окажется, что ИИ в принципе не способен справиться с тем или иным классом задач, например творческого характера. Это может обернуться потерями трудозатрат и финансовых вложений.
Если же под риском понимать техногенные катастрофы или восстание машин — пока это нам вряд ли грозит. Говоря простыми словами, современные нейросети не способны обратиться против создателей — как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не способны осознать себя как личность и нанести удары по собственному телу.
Тем не менее мы должны помнить, что ИИ — наша разработка. Мы их проектируем, создаём, обучаем, вкладываем «мысли». Значит, и ответственность за их поведение — на нас.
Четвёртая революция
Искусственный интеллект — это важная часть нашего прогресса. Многие учёные связывают с искусственными нейросетями начало четвёртой промышленной революции и заявляют о том, что грядёт новая эпоха — когда рядом с нами появится рукотворный разум, всегда готовый прийти на помощь.
Всё новое пугает и вызывает недоверие — это нормальная человеческая реакция, и многие люди с опаской относятся к ИИ. Про ужасы, которые принесёт нам искусственный разум, не говорил разве что ленивый фантаст. Но подобное в своё время сочиняли о каждом технологическом новшестве. Люди боялись паровозов, потому что они «распугают коров, отравят птиц дымом, а при скорости свыше 15 миль в час пассажиров разорвёт на части». Вероятно, потомки тоже будут посмеиваться над нашими страхами, о которых узнают из фильмов и книг XX и XXI веков.
Источник: GeekBrains (проект экосистемы VK).
Сделать первые шаги в области машинного обучения можно на бесплатных курсах и программах VK Образования. Следите за анонсами в сообществе VK Джуниор ВКонтакте.
Вакансии для специалистов в области искусственного интеллекта — здесь.