Штучний інтелект цікавить людей з часу винайдення перших комп’ютерів. Свою популярність ШІ отримав включно завдяки культовим фільмам дев’яностих, як «Термінатор» чи «Матриця», хоча в більш сучасному вигляді з’явився ще у «Космічній Одіссеї» Артура Кларка. Кларків «HAL-9000» досі вважається одним з найвеличніших антигероїв кінематографу.
Останнім часом про штучний інтелект активно розповідає Ілон Маск. Мільярдер серйозно стурбований можливостями штучного інтелекту та особливо тим, як його зможуть використати у майбутньому військові. На думку Маска, регулювати використання ШІ потрібно вже зараз, бо пізніше може бути надто пізно.
«HAL-9000» змушує холонути кров близько половини фільму, хоча насправді лише чітко виконував задану програму
Як працює штучний інтелект?
Про те, чи можуть машини думати, одним з перших задумався Алан Тьюрінг. Саме він відомий як автор «тесту Тьюрінга». В основі тесту – розмова між людиною, яка має грати роль «судді», іншою людиною та комп’ютером. В ході переписки, «суддя» повинен визначити з ким він розмовляє. Якщо комп’ютер не видав себе, значить він пройшов тест і, відповідно, може думати.
Штучний інтелект працює поєднуючи великі об’єми даних з можливістю їх швидкої обробки за допомогою спеціальних алгоритмів, які додатково дозволяють йому навчатись. Сьогодні штучний інтелект – надзвичайно обширна область досліджень, яка включає в себе такі компоненти:
– Машинне навчання автоматизує побудову аналітичних моделей. Воно використовує різні методи щоб об’єднувати інформацію за різними показниками і, відповідно, робити з цього висновки.
– Нейронні мережі – це принцип машинного навчання, який намагається обробляти інформацію за схожим принципом, що є у тваринного мозку. Комп’ютер навчається виконувати певні завдання, аналізуючи завантажені приклади.
– Із нейронними мережами пов’язаний ще один принцип машинного навчання – глибинне навчання. Воно, по суті, дозволяє машинам навчатися на власному досвіді, як це можуть люди. Хорошим прикладом глибинного навчання є програма AlphaGo, в яку завантажили тисячі партій гри в го. AlphaGo тисячі разів переграла ці партії всередині нейронної мережі й зуміла виробити стратегію, щоб виграти у тодішнього чемпіона Лі Седоля.
– Когнітивні обчислення підходять для аналізу неструктурованих даних, як-от набір документів. Передбачається, що за допомогою подібних обчислень можна буде аналізувати інформацію з медичної картки пацієнта, дані аналізів і статей наукових журналів, щоби точно поставити діагноз пацієнтам.
– Комп’ютерне бачення базується на розпізнаванні візуальних образів з фото чи відео за допомогою глибинного навчання. Науковці, що займаються комп’ютерним зором мають на меті досягти розуміння комп’ютерами візуальних об’єктів, які їх оточують.
– Обробка природної мови дозволить комп’ютерам розуміти людську мову, розмовляти нею та аналізувати її. Успіх у цій сфері дозволить комп’ютерам безперешкодно пройти тест Тьюрінга.
Google Assistant – один з десятків прикладів застосування штучного інтелекту сьогодні
Що не так із сучасним ШІ?
Не зважаючи на непогані результати в деяких галузях, штучний інтелект має кілька недоліків. По-перше, він може мати надто вузьку спеціалізацію. Сьогодні можливо натренувати ШІ грати в шахи чи го, відрізняти фото пожежного гідранта. Проблема виникає, коли ми намагаємося поєднати ці функції. Тоді виявляється, що світ надто складний для комп’ютера. Для людини взагалі не важко «перемкнутися» з однієї гри на іншу, однак навіть найрозумнішим сучасним комп’ютерам це поки дуже важко.
По-друге, ШІ все ще доволі легко надурити. Ми не знаємо що відбувається всередині поки він навчається і саме це створює гігантське поле для неправильного розуміння штучним інтелектом нашого світу. Навіть найменша помилка при створенні коду може змусити ШІ вважати мурах за птахів. За посиланням можете побачити як легко пошити в дурні штучний інтелект там, де впорається навіть дитина.
Щоб збити ШІ з пантелику, іноді достатньо змінитилише один піксель
Окремою темою є вартість штучного інтелекту. Можливо Siri чи Google Assistant не дуже дорогі, однак вони також достатньо скромні за своїми можливостями. Компанії вкладають сотні мільйонів доларів у дослідження ШІ, які поки не окупаються. Скажімо, лише «базові» потреби Deep Mind такі, як плата за оренду нерухомості та обслуговування комп’ютерів становила понад 40 млн доларів. На зарплату персоналу в компанії витрачають близько ста мільйонів доларів щорічно.
Не варто забувати про медійний ефект. Вчені люблять хвалитися коли вони роблять якесь відкриття й передбачати де і коли ми почнемо все застосовувати. Втім, за кожним досягненням у галузі дослідження штучного інтелекту стоять десятки, а може і сотні невдалих спроб.
Що у підсумку?
Поки можемо дружно казати агресивному ШІ: «не сьогодні». Сучасний штучний інтелект надто дорогий, громіздкий та не надто надійний. Поступ в цій сфері залежить від багатьох чинників і в першу чергу від фінансування. Крім того, вважається, що для створення потужного штучного інтелекту, нам потрібно спочатку зрозуміти власний.
Ми також не знаємо як відбудеться перехід до ШІ (якщо, звісно, він відбудеться). Ілон Маск заявляв, що ми вже по суті кіборги – такими зробили нас смартфони. Філософ Девід Чалмерс розвиває цю думку: наша пам’ять залежна від нагадувань Facebook, постів у Instagram чи від об’єму пам’яті смартфону. Ми користуємось Google-Maps для навігації, Calendar для планування дня і десятками інших програм.
Деніел Деннет допускає перехід від «вуглецевого розуму» до «кремнієвого». При цьому можна взяти за аналогію перехід керування тілом від генів до мозку, про яку пише Річард Докінз в «Егоїстичному гені».
На думку Докінза, гени створили мозок для вирішення «тактичних» завдань організму, як-от втекти від хижака, роздобути їжу чи знайти прихисток. Однак, з часом, мозок навчився обманювати гени (як приклад, контрацептиви) і переймає все більший контроль. Річард Докінз допускає, що з ходом еволюції, гени втратять вплив на організм на користь мозку. Чи трапиться щось схоже із людством в далекому майбутньому? Покаже лише час.
За матеріалами: Tokar.ua
Читайте також: Ілон Маск розробляє програму, яка дозволить людям спілкуватись будь-якою мовою
Читайте також: Як зміняться смартфони за наступні 10 років
Читайте також: Чи шкідливий 5G-зв’язок: руйнуємо популярні міфи
