Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения перестали быть фантастикой и уже стали частью нашей жизни. Главным драйвером их развития является крупный бизнес: промышленность, ритейл, банковская сфера. Проблемы и специфику внедрения ИИ в России обсудили с компанией «Инфосистемы Джет».
Владимир Молодых Руководитель дирекции по разработке и внедрению программного обеспечения компании «Инфосистемы Джет»
Какое значение имеют технологии искусственного интеллекта сегодня? Какие возможности и в каких областях открывает развитие ИИ для людей?
Об искусственном интеллекте можно говорить как о философском и футурологическом понятии из фильмов о будущем. Но если говорить о реальной жизни, то он подразумевает ту или иную комбинацию методов машинного обучения: когда мы берем большой набор накопленных данных, на его основе с помощью специальной продвинутой математики создаем модель и учим ее решать ту или иную конкретную задачу.
То есть в реальной жизни ИИ применим в тех областях, где есть большой объем накопленных данных. Они бывают разных типов. Когда у вас есть условно три типа данных, то с ними может справиться один аналитик. Но если параметров более тысячи, причем часть из них неструктурированные, то это не поместится в голову ни одного аналитика. В таких случаях человеческий разум при поддержке аналитических инструментов предыдущего технологического уклада не в состоянии нормально всё проанализировать. Он будет упрощать, брать три-четыре ключевых параметра. И вот тогда машинное обучение — то, что является практической реализацией ИИ, — оказывается эффективным.
Почему именно сегодня говорят об ИИ, хотя на первый взгляд и соответствующая математика, и компьютеры были и двадцать лет назад?
Если говорить об узкоспециализированных задачах, то там машинное обучение использовалось и раньше. Есть четыре ключевых фактора, благодаря которым мы можем говорить, что ИИ — это новый глобальный тренд, меняющий мир. Первый — данных стало больше, например, если раньше на производстве были лишь бумажные записи, то теперь на станках стоят собирающие информацию датчики. Второй и третий факторы — это рост вычислительных мощностей плюс развитие соответствующих областей математики. Себестоимость решений снижается: из-за удешевления «железа» теперь не приходится ждать окупаемости проекта на производстве по десять лет. И последнее — постепенно развивается бизнес-практика, появляются специалисты с проектным опытом в этой области.
Почему процесс внедрения ИИ в России идет медленно?
Всё так. Сейчас в России действительно больше говорят об ИИ, чем реально делают. Тема модная, и чтобы отчитаться по ней «наверх», многие объявляют какой-нибудь хакатон и показывают фото в инстаграме. А результата, который меняет бизнес, не появляется. Исходя из нашего опыта, мы видим, что в большинстве крупнейших организаций России ИИ успешно внедряется лишь в 5-7% случаев от того, о чём говорят.
Дело в том, что это новый тип проектов, с которым пока не умеют грамотно работать. Это комплексная история: с помощью машинного обучения одну задачу можно решить достаточно быстро, но это требует значительной перестройки бизнес-процессов. Пример: можно сделать модель индивидуальных рекомендаций для клиентов торговой сети, но если наряду с этим будет работать классический маркетинг, например, акции в стиле «10% скидка на всё», то эти рекомендации работать не будут. Или, например, мы построили модель прогноза брака и выхода из строя машин в автопарке, но, пока эту модель строили, сменился поставщик ГСМ. А это тоже данные, влияющие на модель, — и она рассыпается. То есть организации нужно измениться, чтобы ее процессы соответствовали задачам, которые можно решать с помощью машинного обучения: эффективно выстроить обмен данными между подразделениями и так далее. Это комплекс изменений, которые нужно уметь делать, и нужно быть готовым бороться за него.
Мы пока находимся на стадии генерации рынка, и из-за его новизны возникают сложности. В частности, мы сталкивались с ситуацией на производстве, когда люди думали: «Значит, с браком будем бороться не мы, а какая-то модель ИИ, а мы, получается, не нужны». Мотивация страдала, и вместо помощи люди занимались критикой. Перед руководством, с одной стороны, стоит какой-то специалист по работе с данными из Москвы, а с другой — 45-летний мужик, знающий производство вдоль и поперек, который говорит: «Это работать не будет, а вы ничего не понимаете». И понятно, что в такой ситуации директор чувствует себя не очень уверенно.
В каких отраслях в России чаще всего используют ИИ и почему?
Во-первых, это инновационные интернет-компании. Тот же самый «Яндекс» — там это вообще везде применяется. Если брать крупные отрасли, то на первом месте будет ритейл, а также банки и страховые компании. Но я абсолютно уверен, что самый большой потенциал применения ИИ — в промышленности: это реальные производственные процессы с реальными деньгами и возможностью сокращения себестоимости. Но эта отрасль пока несколько отстает, потому что она консервативнее ритейла, который из-за конкурентной среды должен очень быстро развиваться.
Везде, где есть много данных. Особенно большой эффект будет в промышленности. Критерии — наличие данных и того, что можно оптимизировать. Это могут быть задачи технического обслуживания, ремонта, борьбы с браком, прогнозирования, «цифровых двойников», позволяющих заниматься анализом. Правильнее смотреть не на отрасли, а на тип задач. Если это штучное производство вроде производства истребителей, то здесь для большинства задач просто не будет необходимого объема данных. А если масштабное вроде стального проката или массовой сборки машин, то тут ИИ будет эффективным.
Зачем внедрять ИИ на предприятии?
Предприятие обычно занимается тем, что зарабатывает деньги — а так оно заработает больше. Сегодня производственные процессы шаг за шагом усложняются, появляется всё больше факторов и нюансов. Если раньше весь производственный процесс умещался в голову одного технолога, то теперь он находится за гранью того, что один человек или группа людей может учесть. Соответственно, усложняющийся процесс производства требует новых решений, в частности ИИ и машинного обучения.
Кроме того, на производстве особенно ценны люди, обладающие какими-то уникальными компетенциями. Они могут заболеть, выйти на пенсию, а использование ИИ повышает устойчивость бизнеса относительно человеческого фактора.
С какими самыми распространенными заблуждениями об ИИ вы чаще всего сталкиваетесь?
Заблуждения бывают двух типов. Первый: «Сейчас я возьму специалиста по работе с данными, он мне построит модель, и через пару недель у меня всё полетит». Так не бывает никогда. Другой тип: «Это всё фантастика и байки, а у нас другая жизнь, в которой это всё неприменимо». А истина тут на самом деле где-то посередине.
Есть распространенное мнение, что со временем ИИ сможет полностью заменить людей на производстве и в других отраслях. Вы разделяете его?
В масштабах трех-пяти-десяти лет будут возникать конкретные области, в которых человека будут замещать. Сейчас тестируется беспилотный транспорт, наверняка он будет постепенно заменять водителей, ведь он позволяет снизить аварийность и не платить деньги водителям. Если говорить о бизнесе, то это происходит прямо на глазах. Если раньше человек принимал решения в одиночку, то теперь он это делает при помощи средств машинного обучения или роботизации. Там, где раньше работали сто человек, сейчас может сидеть один технолог, один специалист по data science, а остальное делают машины.
Заменяться в первую очередь будут типовые задачи. Люди, занимающиеся индивидуальными, творческими задачами, пока в безопасности. А в областях, где тысячи сотрудников на одних и тех же позициях работают по регламенту, через три-пять лет их заменит ИИ.
С чего начать процесс внедрения ИИ на предприятии?
Первый шаг — это найти опытную команду, которая понимает, как это делать. Потому что подводных камней здесь уйма, и с ними нужно разбираться. Второй — найти задачи, которые можно решить с пользой для бизнеса, выстроить грамотные, разумные метрики, понять, как это конвертировать в деньги. Ведь быстрый успех — это тоже важно.
Как решить, делать это своими силами или привлекать подрядчика?
Любая компания должна постепенно двигаться к тому, чтобы IT стало для нее не просто поддерживающей функцией, а тем, что помогает зарабатывать деньги. Это значит, что ей нужно растить IT-компетенции, а это процесс небыстрый. Поэтому на стартовом этапе рационально привлечь экспертов и потом вместе с ними определиться, какие области компания должна развивать сама, а в каких полагаться на партнеров.
А как выбрать партнера?
Важно понимать, что тема ИИ комплексная. Нужна команда, которая не только разбирается в аналитической статистике, data science, машинном обучении, но и обладает комплексными компетенциями: начиная проектным управлением и заканчивая умением работать с данными, высоконагруженными системами, очисткой данных. Также важна информационная безопасность, ведь новые типы IT-решений влекут за собой новые IT-угрозы, при этом старые угрозы никуда не деваются. Поэтому нужна команда, которая умеет всё это.
На ваш взгляд, как технологии ИИ изменятся в будущем?
В практическом плане пока важно освоить то, что есть. Если говорить о будущем, мне кажется, технологии будут в первую очередь двигаться в сторону обучения с подкреплением, самообучения, когда система обучает сама себя на основании свежих данных. Но пока это больше теория, чем практика. Когда речь идет об обучении компьютера игре в го, то обучение с подкреплением работает. А в более комплексных практических задачах пока не особо.
Много ли существует площадок по практическому обсуждению проблем ИИ в России?
Форумов разных очень много, и на всех говорят об ИИ. Тема хайповая, тут может получиться как с нанотехнологиями. Видя всё это, мы проводим свой собственный форум Russian Artificial Intelligence Forum (RAIF). В этом году он пройдет уже в третий раз и состоится 22-23 октября в Сколково в рамках международного форума «Открытые инновации». Там мы говорим как раз о практике: какие в этой области есть проблемы, сложности и так далее.
А какова главная тема форума этого года?
В этом году главная тема форума — как «дотолкать» проект ИИ до промышленной эксплуатации, для того чтобы он приносил результат. Также ключевой акцент мы делаем на всех смежных темах. У нас есть секции о big data, информационной безопасности, «железе». У нас собираются математики, программисты, «железячники», специалисты по инфраструктуре и эксплуатации.
Мы говорим о реальной практике, а не о научных проблемах — хотя об этом у нас есть отдельная секция. Но в первую очередь мы собираем людей, которые реализуют проекты ИИ, рассказываем о собственном опыте, указываем на подводные камни. И главное — всегда рассматриваем задачи в комплексе, в разрезе проекта, а не какой-то философии или науки.
Борис Кобринский, доктор медицинских наук, заведующий лабораторией Института современных информационных технологий в медицине ФИЦ ИУ РАН, профессор Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н. И. Пирогова.
- В чем различие интеллекта искусственного и человеческого? Справедливо ли вообще называть ИИ интеллектом?
Естественный интеллект характеризуется многочисленными функциями. Часть из них реализуется в системах ИИ, но главным отличием естественного интеллекта от искусственного является способность синтезировать новые знания, выявлять неизвестные закономерности. Искусственный интеллект - это устоявший термин, однако связанный с не совсем точным переводом с английского. Artificial Intelligence означает «умение рассуждать разумно». Создаваемые на этой основе системы более корректно называть системами с элементами искусственного интеллекта.
- Можно ли говорить, что искусственный интеллект - не более чем орудие человеческого?
Вряд ли стоить говорить в такой формулировке. Интеллектуальные системы являются консультативными или ассистирующими в принятии решений человеком.
Было бы важно дать читателю популярное описание математического аппарата, на котором работает ИИ. И что он собой представляет с точки зрения чисто технической: просто мощные суперкомпьютеры? Или нужны какие-то специальные средства и устройства?
Большинство систем ИИ с самого начала опирались не на математический аппарат, а на логику с использованием средств для диалога с пользователем на естественном языке (логико-лингвистические системы), чего не умели предшествующие вычислительные системы. В настоящее время гибридные интеллектуальные системы включают наряду с логикой также и различные математические методы анализа. Но обязательным для интеллектуальных систем является база знаний, содержащая формализованные знания для конкретной области, для чего используются различные языки представления знаний. Для работы этих систем используются обычные компьютеры. Суперкомпьютеры лишь позволяют ускорить обработку данных, что важно для динамических систем реального времени - например, в управлении двигателями космического корабля и существенно, например, для прогнозов погоды. Исключением являются нейросети, в которых осуществляется математическая обработка введенной информации, однако отсутствует аргументация и логика решений, отсутствуют база знаний предметной области и объяснение выдвигаемых гипотез (решений). Но нейросетевой подход - это технология, имитирующая до некоторой степени работу мозга, истинное представление о которой пока остается открытым.
Мы не понимаем (по большому счету), как работает мозг человека. А полностью ли сейчас понятно, как работает ИИ? Или уже появились такие как бы черные ящики, где происходит нечто неопределенное?
Полноценные интеллектуальные системы, как уже отмечено выше, характеризуются как раз тем, что пользователь получает объяснение выдвигаемых системой гипотез как в процессе их рассмотрения, так и по завершении работы (окончательная гипотеза). Черными ящиками являются нейросети, не выдающие объяснений.
Есть шутка, что ИИ на известную школьную риторику «а если все прыгнут с пятого этажа, ты тоже прыгнешь?» ответит: «да». Насколько это шутка? Каковы вообще когнитивные возможности искусственного интеллекта, будут ли они когда-нибудь сопоставимы с человеческими?
Роботов обучают по-разному, но имеется подход, основанный на обучении на примерах. Если его использовать, то теоретически можно было бы добиться, чтобы робот не в шутку прыгал с любого этажа. Но он разобьется и больше не прыгнет. В то же время когнитивные способности систем на основе ИИ растут. Но взвешенная оценка говорит о том, что искусственный интеллект не сможет сравниться с естественным, по крайней мере, в изобретении нового. Мы не знаем, как человек изобрел колесо, аналогов которого в природе нет. Как обучить подобному ИИ. Новое знание возникает в мозге далеко не каждого человека.
Теперь более практический вопрос: в каких сферах ИИ надежно заменит человеческий? Где у него будет преимущество? Где он никогда не сравнится с человеком? Например, есть ли шанс, что он справится с одной из открытых проблем математики - скажем, докажет алгебраическую независимость чисел ϖ и е?
ИИ способен быстро перебирать различные варианты, он может заменить человеческий или обеспечить помощь человеку во многих областях с известным или понятным подходом к принятию решений: в анализе данных с учетом многообразных связей, в выборе оптимальных решений, в мониторинге ситуаций и управлении; роботы могут выполнять различные работы (в трудных условиях, в доме, на производстве, в здравоохранении и др.). Интеллектуальные системы поддержки принятия решений будут помощниками людей. Роботы заменят их во многих работах, где можно построить алгоритмы действий человека. Возможно, что и в математике, при доказывании теорем, ИИ сможет в перспективе решать сложные задачи. Но вновь должен отметить, что ему будет недоступно открывать принципиально новые направления в науке.
- Возможны ли сообщества искусственных интеллектов? Взаимопомощь и осознание общих интересов?
Да, сообщества представителей ИИ и их взаимопомощь возможны. Это развитие сегодняшних многоагентных систем - виртуальных сообществ интеллектуальных агентов, каждый из которых взаимодействует с другим, и имеются агенты более высокого уровня, координаторы и наблюдатели, обеспечивающие изменение программы взаимодействия интеллектуальных агентов.
- Появятся ли у искусственного интеллекта творческие способности? Наитие?
Если под творчеством понимать развитие известного, то да, если создание совсем неизвестного ранее, то нет. Наитие следует отнести к последнему. А вот ассоциативные связи уже имеют место в системах ИИ.
- В частности, врачебную интуицию, о которой у вас есть работы, может заменить ИИ?
Интеллектуальные системы, основанные на экспертных знаниях высококвалифицированных врачей, обладающих интуицией и образным мышлением, могут включать интуитивные представления в том случае, когда их удается извлечь для формирования базы знаний. Мой опыт показывает, что этого можно достигнуть при групповом извлечении знаний за счет вскрытия врачебной интуиции одного эксперта путем вопросов к другим экспертам при умелом управлении дискуссией.
Конкуренция искусственных интеллектов - страновая или на уровне компаний - насколько она жесткая? Каково место России в гонке ИИ?
В явном виде конкуренции между странами нет. Может быть, можно говорить об ученых, которые следят за работами друг друга. На уровне компаний это связано с получением финансовых средств на разработку и/или на получение прибыли по законченным работам. В России период 70-х - начала 90-х годов прошлого века сопровождался созданием большого числа систем и интересными теоретическими разработками. Последующее недофинансирование работ в этой области привело к спаду. Хотя работы не остановились. Рассматривая в качестве примера медицину, приходится отметить, что, несмотря на неоднократные заявления о необходимости таких систем, их финансирование практически отсутствует, за исключением работ по грантам в системе РАН. Положительными примерами в этой области могут служить разработки Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН (интеллектуальная система в области здоровьесбережения, ориентированная на управление рисками при инфаркте миокарда, инсульте и депрессии, и интеллектуальные системы автоматизированной поддержки медицинских исследований, реализованные на основе ДСМ-метода автоматического порождения гипотез) и Института автоматики и процессов управления ДВО РАН (диагностика болезней пищеварения и другие, реализованные на основе онтологий).
- Опишите, пожалуйста, какие угрозы несет с собой развитие ИИ.
Мне представляется неправильным говорить об угрозах искусственного интеллекта. Опасность может нести применение искусственного интеллекта в устройствах, работающих рядом с людьми или заменяющих персонал, например в больницах. Недоучет факторов, которые могут приводить к травмам окружающих, следует рассматривать как основную угрозу в настоящее время и в будущем. Это касается и автопилотов, и систем контроля различных производственных процессов, обеспечения функционирования так называемых умных больниц.
Факты ICTV рассказывают, почему не существует искусственного интеллекта, как кофейная машина использует ваши личные данные и или вытеснят когда-нибудь работы людей.
Гонконгская компания Hanson Robotics очередь создавала работа для помощи пожилым людям в домах престарелых. Внешность Софии моделировали по сходству к актрисе Одри Хепберн.
В СМИ уже привыкли называть Софию искусственным интеллектом. Неудивительно, ведь человекоподобный робот общается с нами, выражает свои эмоции и остроумно шутит.
Но София - не искусственный интеллект.
Факты ICTV в рамках Киевского международного экономического форума пообщались с Натальей Космину, исследовательницей искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.
Она объяснила, что такое София, почему искусственного интеллекта не существует и как научиться осторожно использовать личные данные.
Популярность Софии обусловлена ее сходством с настоящего человека - робот гуманоидного типа. Но на самом деле это лишь алгоритм задач, который спроектировали инженеры:
Это лишь определенный набор алгоритмов - их можно встроить в гуманоидного робота, можно встроить в робота, который похож на собаку, а можно "засунуть" в эту бутылку с водой (смеется - Авт.) . И это будет такой же робот, как и София, но на вид как банка с водой.
В Софии нет настоящих эмоций. Все, что она делает, запрограммированное в ней определенным алгоритмом. Что-то вроде чат-бота. Согласитесь, Siri также может шутить и разговаривать с вами.
И когда София шутит - это не более чем ошибка системы. Когда ее спросили, как преодолеть коррупцию в Украине - она зависла. Мы поняли это как ответ. Якобы, даже искусственный интеллект не в состоянии решить проблему коррупции.
Такие маленькие смешные казусы - обычная ошибка. Система не в состоянии понять и обработать ту информацию, которую вы запросили, - объясняет Наталья.
София - не более чем набор алгоритмов. Она запрограммирована общаться с людьми и это ей удается. Так же, как работы компании Boston dynamic запрограммированы двигаться.
Это получается у них лучше всего в мире - они занимаются паркуром, играют в футбол и переносят тяжелые вещи. И разговаривать они не в состоянии, как и София не в состоянии ходить и преодолевать препятствия.
Нужно очень правильно называть такие системы просто алгоритмами. София - это очень хорошая группа собранных вместе алгоритмов, в данном случае в одном работе. Они позволяют работу двигаться, разговаривать и реагировать.
Искусственного интеллекта не существует
Если София - это всего лишь набор определенных задач, то что же искусственный интеллект? В фильмах мы привыкли видеть компьютерные программы, которые способны заполонить мир и уничтожить человечество.
Самый большой недостаток искусственного интеллекта в том, что его не существует. Иногда удобнее назвать вещь "искусственный интеллект", чем объяснять, что это. Сейчас есть алгоритмы. Они очень хорошо развиты под решение одной или двух проблем максимум. Искусственного интеллекта как такового нет. Мы еще очень далеки от него, - рассказывает исследовательница.
К счастью, или наоборот, робота, который бы был умнее человека, не существует. Человек способен выполнять большое количество задач и быстро учиться, объясняет Наталья.
Работы же могут выполнять только одну-две задачи. Более того, чтобы учиться, они нуждаются в очень больших объемов информации и много времени. И это - проблема.
Мы очень далеки от роботов, которые будут мыслить. Сейчас нужно заниматься нашим мышлением. У нас с вами большие проблемы - мозг очень лимитированный в ресурсах.
Работы обрабатывают ваши данные
Конфиденциальность становится роскошью. И ее далеко не все могут себе позволить. Для того, чтобы учиться, работам надо большое количество информации. И берут они ее у вас. Кстати, ваша кофемашина тоже в каком-то смысле робот. И ей тоже нужны данные.
Наталья объясняет, как это работает:
Я в своих системах использую данные с гаджетов. Мне не нужно идти в "облако", не требуется соединение с интернетом. В некоторых случаях система работает по-другому - данные передаются через Bluetooth или WiFi на компьютер, на компьютере происходит вся обработка данных и передается системе, которой мы хотим управлять.
Но знаете ли вы, ваши данные берут машины? Процент людей, которые читают соглашение пользования, очень мал. Легче просто нажать кнопку "согласен".
Не всегда системы и приложения работают прозрачно, иногда пользователи не понимают, что они отдают, возможно ничего взамен не получают, даже сервиса.
Даже Марк Цукерберг заклеивает камеру и микрофон на своем компьютере. Чтобы ваши данные не использовали, важно научиться ими правильно распоряжаться.
Косьмина рассказывает, работая с людьми, они придерживаются жесткого этического протокола. Если человека не устраивает, она может отказаться от исследования:
Мы четко говорим, какие данные будут использованы, или фотографируем мы или снимаем видео, берем биометрические данные, сколько лет эти данные будут храниться и кто имеет к ним доступ.
К сожалению, не все системы имеют такие четкие протоколы.
Работы vs люди
Еще в 2016 году в Великобритании разработали систему Optellum , которая диагностирует у человека рак легких. Для того, чтобы научить робота, ученые собрали самую большую в мире базу данных пациентов с опухолями. И стартап в конце концов закрыли. Робот не смог выявлять заболевания так же эффективно, как молодой врач.
А в Японии роботов уже активно используют в сфере обслуживания. Робот с легкостью поселит вас в отель, просканирует документы, выдаст ключ и даже приготовит блины на завтрак.
Там даже нашли замену тележурналистам. Недавно презентовали робота, который может читать новости в прямом эфире.
С одной стороны, работы занимают рабочие месяца людей и это проблема. Но с другой - появляются новые возможности.
Даже забирая работу, мы можем создавать новую. Роботов тоже нужно учить. Мы можем создать рабочие места, где люди будут чувствовать себя более занятыми. Они все равно будут помогать людям и будут продолжать работать в сфере обслуживания.
И хотя наука с каждым днем уверенно шагает вперед, человек еще не создала робота, который бы превзошел ее. Возможно это к лучшему. Маск уверен, что искусственный интеллект приведет к третьей мировой войне.
Впрочем, роботизированные системы способны облегчать человеку жизнь - они готовят кофе, подсказывают как действовать в ситуации, водят нас машины.
Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.
Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.
😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .
Что представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.
Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей
Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.
Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.
Как создать систему искусственного интеллекта
В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).
Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач
Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память
Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.
После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.
Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.
В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.
В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.
В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.
Почему искусственный интеллект побеждает человека
Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.
- Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
- Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
- ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
- А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
- Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
- И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.
Крутые варианты применения искусственного интеллекта
Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.
Ответ на любой вопрос
Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.
Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.
В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.
Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд
Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.
Распознавание лиц
В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.
Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.
Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.
Экономия энергии
И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.
После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.
ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.
Создание картин
Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.
А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:
Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.
Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:
Написание музыки
В августе искусственный интеллект Amper сочинил , спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я - искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.
Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.
ИИ может написать музыку за несколько секунд
Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.
Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть . Получилось в духе Летова:
Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:
Создание текстов
Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.
Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.
К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).
Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:
Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?
Кроме того, София заявила:
Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.
А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…
Замена лиц в видео
Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.
Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.
PornHub уже запретил размещать такие видео
Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.
Биржевая торговля
Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.
Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно
В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.
Заменит ли ИИ нас с вами
Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.
(4.75 из 5, оценили: 8 ) 