Știrile despre noile evoluții în domeniul inteligenței artificiale apar cu o frecvență de invidiat. Astfel, în ianuarie a acestui an, Google și-a anunțat planurile, în parteneriat cu Movidius, de a crea procesoare mobile cu capabilități de învățare automată. Obiectivele declarate ale parteneriatului sunt de a aduce capabilități de inteligență a mașinii oamenilor în dispozitivele lor portabile. Și în februarie, inginerii MIT au introdus deja procesorul Eyeriss, datorită căruia inteligența artificială poate apărea în dispozitivele portabile. Și asta pe fundalul faptului că volumul investițiilor în dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială crește de la an la an.

Totul sugerează că în curând inteligența artificială va pătrunde în smartphone-urile noastre, care vor deveni semnificativ mai inteligente. Deci nu suntem departe de răscoala mașinilor? Cât de mult mai inteligente trebuie să devină mașinile pentru a prelua puterea asupra oamenilor? Și cât de real este?

Inteligența artificială unu, inteligența artificială două, inteligența artificială trei

Când citim sau auzim despre inteligența artificială, mulți dintre noi ne imaginăm SkyNet și mașinile din celebrul film Terminator. Ce înseamnă cercetătorii și dezvoltatorii prin acest concept?

Există trei tipuri de IA pe care trebuie să le creăm sau poate fi necesar:

Inteligență artificială țintită îngust. Este exact ceea ce vom obține în noile noastre smartphone-uri în viitorul apropiat. O astfel de inteligență este superioară inteligenței umane în anumite activități sau operațiuni. Un computer cu inteligență artificială foarte țintită poate învinge un campion mondial la șah, poate parca o mașină sau poate selecta cele mai relevante rezultate dintr-un motor de căutare.

Puterea unei astfel de inteligențe artificiale constă în capacitățile de calcul ale procesoarelor. Cu cât aceste oportunități sunt mai mari, cu atât sarcinile atribuite sunt rezolvate mai eficient. Iar odată cu creșterea puterii procesorului nu există probleme acum. AI focalizat îngust, în filosofia inteligenței artificiale (există așa ceva) se numește slab.

Dar numai capabilitățile de calcul, potrivit oamenilor de știință, nu sunt suficiente pentru a crea mașini cu adevărat inteligente. Deși tocmai cazul fictiv al tranziției spontane a inteligenței artificiale slabe la puternică a stat la baza scenariului filmelor Terminator. SkyNet, un supercomputer al Departamentului de Apărare al SUA conceput pentru a controla sistemul de apărare antirachetă, capătă conștiință și începe să ia propriile decizii.

Inteligența artificială generală. Dacă am creat deja sisteme cu AI țintite îngust și am găsit aplicații practice pentru ele, atunci cu IA generală totul este mult mai complicat. Acest tip de IA este deja inteligență la nivel uman. Este universal și capabil să efectueze aceleași operații intelectuale ca și creierul uman.

Dacă vedem roboți complet umanoizi în timpul vieții noastre, ei vor avea exact acest tip de inteligență. Amintiți-vă de androidul Andrew din filmul lui Chris Columbus Bicentennial Man. Roboții cu astfel de inteligență artificială vor putea să învețe, să gândească și să ia decizii în mod independent ca oamenii. Ei vor putea construi relații cu oamenii din jurul lor, devenind prieteni și ajutoare. Acest tip de inteligență artificială este numită puternică.

Dar există o prăpastie între inteligența artificială puternică și cea slabă. Pentru a trece de la unul la altul, nu este suficient să crești puterea de calcul a computerelor, trebuie să le oferi și inteligență. Oamenii de știință nu au văzut încă o modalitate clară de a face acest lucru.

Superinteligență artificială. Acest tip de inteligență artificială este cel care atrage atenția pe scară largă. În mare parte, pentru că posibilitatea creării sale este percepută de mulți oameni de știință ca un pericol pentru umanitate. SkyNet este o ilustrare a unei astfel de amenințări.

Superinteligența va fi mai inteligentă decât oricare dintre oameni. El va fi superior omului în aproape toate domeniile. Va fi capabil să rezolve probleme complexe și să facă descoperiri științifice. Cum se va comporta o mașină inteligentă în raport cu umanitatea?

Oamenii de știință sugerează trei modele de interacțiune:

Oracol- putem obține un răspuns la orice întrebare complexă.

Gin- va face el însuși tot ce avem nevoie, folosind pentru asta măcar un asamblator molecular, chiar și laboratoare robotice și fabrici care funcționează fără intervenția umană.

Suveran- El va găsi singur problema și o va rezolva singur.

După cum puteți vedea, termenul „inteligență artificială” conține trei forme de existență a inteligenței artificiale. Și diferențele dintre ele sunt semnificative, la fel ca și consecințele tranziției de la o IA la alta. Putem determina nivelul de inteligență al mașinilor inteligente pentru a înțelege cu cine avem de-a face?

Cum se măsoară inteligența artificială?

Oamenii diferă unii de alții prin nivelul lor de inteligență. Pentru cuantificarea acestuia se folosesc teste speciale. Testul IQ este cunoscut de mulți. Cum se măsoară inteligența mașinilor?

Dacă adoptăm o abordare necritică a reportajelor media, atunci nivelul intelectual al mașinilor moderne variază între IQ-ul unui copil de 4 ani și al unui adolescent de 13 ani. Aceste două numere ilustrează două abordări ale măsurării inteligenței mașinilor.

În 2015, o echipă de oameni de știință din Illinois a testat sistemul de inteligență artificială ConceptNet creat la Institutul de Tehnologie din Massachusetts folosind un test standard de IQ pentru copiii cu vârsta cuprinsă între 2,5 și 7 ani. Rezultatele aparatului corespundeau cu performanța medie a unui copil de patru ani.

Pe lângă utilizarea testelor concepute pentru oameni, un test special conceput pentru mașini este cunoscut și utilizat pe scară largă. Testul Turing este conceput pentru a determina dacă o mașină poate gândi.

Testul este după cum urmează. O persoană – judecătorul – comunică cu doi interlocutori pe care nu îi vede. Toată interacțiunea se realizează prin corespondență folosind un computer intermediar. Unul dintre interlocutori este o persoană, iar celălalt este un program de calculator care se prezintă ca o persoană. Dacă judecătorul nu poate spune cu siguranță care dintre interlocutorii săi este programul, atunci aparatul este considerat că a trecut testul.

Până în prezent, testul Turing a fost trecut o singură dată. În 2014, programul Eugene Goostman, care a imitat un adolescent de 13 ani numit de dezvoltatori drept Zhenya Goostman, a reușit să inducă în eroare judecătorii și să se uite la o persoană.

Cu toate acestea, există multe obiecții la astfel de teste. Atât computerele, cât și programele lor de astăzi sunt purtătoare de inteligență artificială slabă, concentrată îngust. O astfel de inteligență nu poate decât să imite persoana care susține testul.

Totul se va schimba atunci când trecem de la inteligența artificială slabă la una puternică. O mașină înzestrată cu inteligență artificială generală, care va fi asemănătoare cu inteligența umană, va avea deja conștiință și conștientizare de sine și, prin urmare, va gândi. Un astfel de computer ar trece un test standard de IQ, răspunzând la întrebări în mod conștient, așa cum ar face un om.

IQ-ul uman variază de la 85 la 130. Aceiași indicatori vor fi disponibili pentru IA generală. Dar nivelul superior al IQ-ului superinteligenței artificiale nu va avea restricții. Ar putea fi 1.000 sau 10.000. Ce ne așteaptă pe măsură ce AI se îmbunătățește?

De la inventarea computerelor, capacitatea acestora de a îndeplini diverse sarcini a continuat să crească exponențial. Oamenii dezvoltă puterea sistemelor informatice prin creșterea sarcinilor și reducerea dimensiunii computerelor. Scopul principal al cercetătorilor din domeniul inteligenței artificiale este să creeze computere sau mașini la fel de inteligente ca oamenii.

Inițiatorul termenului „inteligență artificială” este John McCarthy, inventatorul limbajului Lisp, fondatorul programării funcționale și câștigătorul premiului Turing pentru contribuțiile sale enorme în domeniul cercetării inteligenței artificiale.

Inteligența artificială este o modalitate de a face un computer, un robot controlat de computer sau un program capabil să gândească inteligent ca un om.

Cercetările în domeniul AI se desfășoară prin studierea abilităților mentale umane, iar apoi rezultatele acestei cercetări sunt folosite ca bază pentru dezvoltarea de programe și sisteme inteligente.

Filosofia AI

În timp ce operează sisteme computerizate puternice, toată lumea a pus întrebarea: „Poate o mașină să gândească și să se comporte la fel ca un om?” "

Astfel, dezvoltarea AI a început cu intenția de a crea inteligență similară în mașini, similară inteligenței umane.

Obiectivele principale ale AI

• Crearea de sisteme expert - sisteme care demonstrează un comportament inteligent: învață, arată, explică și oferă sfaturi;
• Implementarea inteligenței umane în mașini este crearea unei mașini capabile să înțeleagă, să gândească, să predea și să se comporte ca o persoană.

Ce motivează dezvoltarea AI?

Inteligența artificială este o știință și o tehnologie bazată pe discipline precum informatica, biologia, psihologia, lingvistica, matematica și ingineria mecanică. Una dintre principalele domenii ale inteligenței artificiale este dezvoltarea funcțiilor computerului legate de inteligența umană, cum ar fi raționamentul, învățarea și rezolvarea problemelor.

Program cu și fără AI

Programele cu și fără AI diferă în următoarele proprietăți:

Aplicații AI

AI a devenit dominantă în diverse domenii, cum ar fi:

Jocuri - AI joacă un rol decisiv în jocurile legate de strategie precum șah, poker, tic-tac-toe etc., unde computerul este capabil să calculeze un număr mare de decizii diverse pe baza cunoștințelor euristice.

Procesarea limbajului natural este capacitatea de a comunica cu un computer care înțelege limbajul natural vorbit de oameni.

Recunoașterea vorbirii - unele sisteme inteligente sunt capabile să audă și să înțeleagă limba în care o persoană comunică cu ei. Ei pot gestiona diferite accente, argouri etc.

Recunoașterea scrisului de mână - software-ul citește textul scris pe hârtie cu un stilou sau pe ecran cu un stylus. Poate recunoaște formele de litere și le poate converti în text editabil.

Roboții inteligenți sunt roboți capabili să îndeplinească sarcini atribuite de oameni. Au senzori pentru a detecta date fizice din lumea reală, cum ar fi lumina, căldura, mișcarea, sunetul, șocurile și presiunea. Au procesoare de înaltă performanță, senzori multipli și memorie uriașă. În plus, sunt capabili să învețe din propriile greșeli și să se adapteze la un mediu nou.

Istoria dezvoltării AI

Iată istoria dezvoltării AI în timpul secolului XX

Anul acesta, Yandex a lansat asistentul vocal Alice. Noul serviciu permite utilizatorului să asculte știri și vreme, să obțină răspunsuri la întrebări și să comunice pur și simplu cu botul. "Alice" uneori devine înflăcărat, uneori pare aproape rezonabil și uman sarcastic, dar adesea nu își poate da seama despre ce este întrebată și ajunge într-o băltoacă.

Toate acestea au dat naștere nu doar la un val de glume, ci și la o nouă rundă de discuții despre dezvoltarea inteligenței artificiale. Știrile despre ceea ce au realizat algoritmii inteligenți vin astăzi aproape în fiecare zi, iar învățarea automată este numită unul dintre cele mai promițătoare domenii cărora te poți dedica.

Pentru a clarifica principalele întrebări despre inteligența artificială, am discutat cu Serghei Markov, specialist în inteligență artificială și metode de învățare automată, autorul unuia dintre cele mai puternice programe interne de șah SmarThink și creatorul proiectului Secolul XXII.

Serghei Markov,

specialist în inteligență artificială

Dezmind miturile despre AI

deci ce este „inteligența artificială”?

Conceptul de „inteligență artificială” a fost ghinionist într-o oarecare măsură. Originară inițial din comunitatea științifică, a pătruns în cele din urmă în literatura fantastică, iar prin aceasta în cultura pop, unde a suferit o serie de schimbări, a căpătat multe interpretări și, în final, a fost complet mistificat.

Acesta este motivul pentru care auzim adesea afirmații de genul acesta de la nespecialiști: „AI nu există”, „AI nu poate fi creat”. Înțelegerea greșită a naturii cercetării AI îi duce cu ușurință pe oameni la alte extreme - de exemplu, sistemele AI moderne sunt atribuite prezenței conștiinței, liberului arbitru și motivelor secrete.

Să încercăm să despărțim muștele de cotlet.

În știință, inteligența artificială se referă la sisteme concepute pentru a rezolva probleme intelectuale.

La rândul său, o sarcină intelectuală este o sarcină pe care oamenii o rezolvă folosind propria lor inteligență. Rețineți că, în acest caz, experții evită în mod deliberat să definească conceptul de „inteligență”, deoarece înainte de apariția sistemelor AI, singurul exemplu de inteligență era inteligența umană, iar definirea conceptului de inteligență pe baza unui singur exemplu este la fel cu a încerca a trasa o linie dreaptă printr-un singur punct. Ar putea exista orice număr de astfel de rânduri, ceea ce înseamnă că dezbaterea despre conceptul de inteligență ar putea dura secole.

inteligența artificială „puternică” și „slabă”.

Sistemele AI sunt împărțite în două grupuri mari.

Inteligența artificială aplicată(se folosește și termenul „IA slabă” sau „AI îngustă”, în tradiția engleză - IA slabă/aplicată/îngustă) este AI concepută pentru a rezolva orice problemă intelectuală sau un set mic de acestea. Această clasă include sisteme pentru jocul de șah, Go, recunoașterea imaginii, vorbire, luarea deciziilor cu privire la emiterea sau neemiterea unui împrumut bancar și așa mai departe.

Spre deosebire de IA aplicată, conceptul este introdus inteligența artificială universală(de asemenea, „strong AI”, în engleză - strong AI/Artificial General Intelligence) - adică AI ipotetică (deocamdată) capabilă să rezolve orice probleme intelectuale.

Adesea oamenii, fără să cunoască terminologia, echivalează AI cu IA puternică, motiv pentru care judecățile apar în spiritul „AI nu există”.

Inteligența artificială puternică nu există încă. Aproape toate progresele pe care le-am văzut în ultimul deceniu în domeniul AI sunt progrese în sistemele de aplicații. Aceste succese nu trebuie subestimate, deoarece sistemele aplicate în unele cazuri sunt capabile să rezolve problemele intelectuale mai bine decât inteligența umană universală.

Cred că ați observat că conceptul de AI este destul de larg. Să spunem că calculul mental este și o sarcină intelectuală, iar asta înseamnă că orice mașină de calcul va fi considerată un sistem AI. Dar facturi? Abac? Mecanismul Antikythera? Într-adevăr, toate acestea sunt în mod formal, deși primitive, sisteme AI. Cu toate acestea, de obicei, denumind un sistem sistem AI, subliniem astfel complexitatea problemei rezolvate de acest sistem.

Este destul de evident că împărțirea sarcinilor intelectuale în simple și complexe este foarte artificială, iar ideile noastre despre complexitatea anumitor sarcini se schimbă treptat. Mașina de calcul mecanică a fost un miracol al tehnologiei în secolul al XVII-lea, dar astăzi oamenii, care au fost expuși la mecanisme mult mai complexe încă din copilărie, nu mai pot fi impresionați de ea. Când mașinile care joacă Go sau mașinile cu conducere autonomă încetează să uimească publicul, probabil că vor exista oameni care vor tresări pentru că cineva va clasifica astfel de sisteme drept AI.

„Roboți excelenți”: despre abilitățile de învățare ale AI

O altă concepție greșită amuzantă este că sistemele AI trebuie să aibă capacitatea de a auto-învăța. Pe de o parte, aceasta nu este o proprietate necesară a sistemelor AI: există multe sisteme uimitoare care nu sunt capabile de auto-învățare, dar, cu toate acestea, rezolvă multe probleme mai bine decât creierul uman. Pe de altă parte, unii oameni pur și simplu nu știu că auto-învățarea este o proprietate pe care multe sisteme AI au dobândit-o în urmă cu mai bine de cincizeci de ani.

Când am scris primul meu program de șah în 1999, auto-învățarea era deja un loc complet obișnuit în acest domeniu - programele puteau să-și amintească pozițiile periculoase, să ajusteze variațiile de deschidere pentru a se potrivi și să regleze stilul de joc, adaptându-se la adversar. Desigur, acele programe erau încă foarte departe de Alpha Zero. Cu toate acestea, chiar și sisteme care au învățat comportamentul bazat pe interacțiuni cu alte sisteme prin experimente în așa-numita „învățare prin întărire” deja existau. Cu toate acestea, dintr-un motiv inexplicabil, unii oameni încă mai cred că abilitatea de a auto-învăța este apanajul inteligenței umane.

Învățarea automată, o întreagă disciplină științifică, se ocupă de procesele de predare a mașinilor pentru a rezolva anumite probleme.

Există doi poli mari ai învățării automate - învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.

La antrenament cu un profesor mașina are deja un anumit număr de soluții corecte condiționat pentru un anumit set de cazuri. Sarcina antrenamentului în acest caz este de a învăța mașina, pe baza exemplelor disponibile, să ia decizii corecte în alte situații, necunoscute.

Cealaltă extremă este invata fara profesor. Adică, mașina este plasată într-o situație în care deciziile corecte sunt necunoscute, doar datele sunt disponibile în formă brută, fără etichetă. Se pare că în astfel de cazuri puteți obține un anumit succes. De exemplu, puteți învăța o mașină să identifice relațiile semantice dintre cuvintele dintr-o limbă pe baza analizei unui set foarte mare de texte.

Un tip de învățare supravegheată este învățarea prin întărire. Ideea este că sistemul AI acționează ca un agent plasat într-un mediu simulat în care poate interacționa cu alți agenți, de exemplu, cu copii ale lui însuși, și poate primi feedback din mediu printr-o funcție de recompensă. De exemplu, un program de șah care se joacă cu el însuși, ajustându-și treptat parametrii și, astfel, întărindu-și treptat propriul joc.

Învățarea prin întărire este un domeniu destul de larg, cu multe tehnici interesante folosite, de la algoritmi evolutivi până la optimizarea bayesiană. Cele mai recente progrese în AI pentru jocuri se referă la îmbunătățirea AI prin învățare prin consolidare.

Riscuri ale dezvoltării tehnologiei: ar trebui să ne fie frică de „Ziua Apocalipsei”?

Nu sunt unul dintre alarmiştii AI și, în acest sens, nu sunt în niciun caz singur. De exemplu, creatorul cursului Stanford despre învățarea automată, Andrew Ng, compară problema pericolului AI cu problema suprapopulării lui Marte.

Într-adevăr, este probabil ca oamenii să colonizeze Marte în viitor. De asemenea, este probabil ca mai devreme sau mai târziu să existe o problemă de suprapopulare pe Marte, dar nu este în întregime clar de ce ar trebui să ne ocupăm acum de această problemă? Yann LeCun, creatorul rețelelor neuronale convoluționale, și șeful său Mark Zuckerberg, și Yoshua Benyo, un om în mare măsură datorită cercetărilor căruia, rețelele neuronale moderne sunt capabile să rezolve probleme complexe din domeniul procesării textului, sunt de acord cu Ng.

Probabil că va dura câteva ore pentru a-mi prezenta părerile cu privire la această problemă, așa că mă voi concentra doar pe punctele principale.

1. NU PUTEȚI LIMITA DEZVOLTAREA AI

Alarmiștii iau în considerare riscurile asociate cu potențialul impact distructiv al AI, ignorând în același timp riscurile asociate cu încercarea de a limita sau chiar opri progresul în acest domeniu. Puterea tehnologică a umanității crește într-un ritm extrem de rapid, ceea ce duce la un efect pe care îl numesc „reducerea apocalipsei”.

Acum 150 de ani, cu toată dorința, omenirea nu putea provoca daune ireparabile nici biosferei, nici ei înșiși ca specie. Pentru a implementa scenariul catastrofal de acum 50 de ani, ar fi fost necesar să se concentreze toată puterea tehnologică a puterilor nucleare. Mâine, o mână mică de fanatici ar putea fi suficientă pentru a provoca un dezastru global provocat de om.

Puterea noastră tehnologică crește mult mai repede decât capacitatea inteligenței umane de a controla această putere.

Cu excepția cazului în care inteligența umană, cu prejudecățile, agresivitatea, iluziile și limitările ei, este înlocuită de un sistem capabil să ia decizii mai bune (fie că AI sau, ceea ce cred că este mai probabil, inteligență umană, îmbunătățită tehnologic și combinată cu mașini într-un singur sistem) , putem aștepta o catastrofă globală.

2. crearea superinteligenței este fundamental imposibilă

Există ideea că IA viitorului va fi cu siguranță superinteligență, superioară oamenilor chiar mai mult decât oamenii sunt superiori furnicilor. În acest caz, mi-e teamă să-i dezamăgesc și pe optimiștii tehnologici - Universul nostru conține o serie de limitări fizice fundamentale care, aparent, vor face imposibilă crearea superinteligenței.

De exemplu, viteza de transmitere a semnalului este limitată de viteza luminii, iar la scara Planck apare incertitudinea Heisenberg. Aceasta duce la prima limită fundamentală - limita Bremermann, care introduce restricții asupra vitezei maxime de calcul pentru un sistem autonom de o anumită masă m.

O altă limită este asociată principiului Landauer, conform căruia există o cantitate minimă de căldură generată la procesarea a 1 bit de informație. Calculele prea rapide vor provoca o încălzire inacceptabilă și distrugerea sistemului. De fapt, procesoarele moderne sunt de mai puțin de o mie de ori în spatele limitei Landauer. S-ar părea că 1000 este destul de mult, dar o altă problemă este că multe sarcini intelectuale aparțin clasei de dificultate EXPTIME. Aceasta înseamnă că timpul necesar pentru a le rezolva este o funcție exponențială a dimensiunii problemei. Accelerarea sistemului de mai multe ori dă doar o creștere constantă a „inteligenței”.

În general, există motive foarte serioase să credem că IA puternică super-inteligentă nu va funcționa, deși, desigur, nivelul inteligenței umane poate fi depășit. Cât de periculos este asta? Cel mai probabil nu foarte mult.

Imaginează-ți că ai început brusc să gândești de 100 de ori mai repede decât alți oameni. Înseamnă asta că vei reuși ușor să convingi orice trecător să-ți dea portofelul?

3. ne îngrijorează lucrurile greșite

Din păcate, ca urmare a speculațiilor alarmiștilor cu privire la temerile publicului, aduse în discuție despre „Terminator” și faimosul HAL 9000 al lui Clark și Kubrick, se înregistrează o schimbare a accentului în domeniul siguranței AI către analiza improbabilelor. , dar scenarii eficiente. În același timp, pericolele reale sunt pierdute din vedere.

Orice tehnologie suficient de complexă care aspiră să ocupe un loc important în peisajul nostru tehnologic aduce cu siguranță riscuri specifice. Multe vieți au fost distruse de motoarele cu abur - în producție, transport și așa mai departe - înainte de a fi dezvoltate reglementări eficiente și măsuri de siguranță.

Dacă vorbim de progres în domeniul IA aplicată, putem acorda atenție problemei conexe a așa-numitei „Tribunale secrete digitale”. Tot mai multe aplicații AI iau decizii cu privire la problemele care afectează viața și sănătatea oamenilor. Acestea includ sisteme de diagnostic medical și, de exemplu, sisteme care iau decizii în bănci cu privire la emiterea sau neemiterea unui împrumut unui client.

În același timp, structura modelelor utilizate, seturile de factori utilizate și alte detalii ale procedurii decizionale sunt ascunse ca secrete comerciale de persoana a cărei soartă este în joc.

Modelele utilizate își pot baza deciziile pe opiniile profesorilor experți care au comis erori sistematice sau au avut anumite prejudecăți – rasiale, de gen.

AI instruit pe deciziile unor astfel de experți va reproduce cu fidelitate aceste părtiniri în deciziile sale. La urma urmei, aceste modele pot conține defecte specifice.

Puțini oameni se confruntă cu aceste probleme acum, deoarece, desigur, SkyNet începe un război nuclear este, desigur, mult mai spectaculos.

Rețelele neuronale ca „tendință fierbinte”

Pe de o parte, rețelele neuronale sunt unul dintre cele mai vechi modele folosite pentru a crea sisteme AI. Apărând inițial ca urmare a abordării bionice, ei au scăpat rapid de prototipurile lor biologice. Singura excepție aici sunt rețelele neuronale cu impulsuri (cu toate acestea, ele nu și-au găsit încă o aplicație largă în industrie).

Progresul din ultimele decenii este asociat cu dezvoltarea tehnologiilor de învățare profundă - o abordare în care rețelele neuronale sunt asamblate dintr-un număr mare de straturi, fiecare dintre acestea fiind construit pe baza anumitor modele regulate.

Pe lângă crearea de noi modele de rețele neuronale, s-au înregistrat progrese importante și în domeniul tehnologiilor de învățare. Astăzi, rețelele neuronale nu mai sunt predate folosind procesoare centrale de computer, ci folosind procesoare specializate capabile să efectueze rapid calcule matrice și tensoare. Cel mai comun tip de astfel de dispozitive astăzi sunt plăcile video. Cu toate acestea, dezvoltarea unor dispozitive și mai specializate pentru antrenarea rețelelor neuronale este în desfășurare activă.

În general, desigur, rețelele neuronale de astăzi sunt una dintre principalele tehnologii din domeniul învățării automate, căreia îi datorăm soluția multor probleme care anterior au fost rezolvate nesatisfăcător. Pe de altă parte, desigur, trebuie să înțelegeți că rețelele neuronale nu sunt un panaceu. Pentru unele sarcini, acestea sunt departe de a fi cel mai eficient instrument.

Deci, cât de inteligenți sunt cu adevărat roboții de astăzi?

Totul este relativ. În comparație cu tehnologia din 2000, realizările actuale arată ca un adevărat miracol. Întotdeauna vor exista oameni cărora le place să mormăie. Acum 5 ani vorbeau cu toată puterea despre cum mașinile nu vor câștiga niciodată împotriva oamenilor de la Go (sau, cel puțin, nu vor câștiga foarte curând). Ei au spus că o mașină nu ar putea niciodată să deseneze o imagine de la zero, în timp ce astăzi oamenii sunt practic incapabili să distingă picturile create de mașini de picturile unor artiști necunoscuți de ei. La sfârșitul anului trecut, mașinile au învățat să sintetizeze vorbirea care este practic imposibil de distins de vorbirea umană, iar în ultimii ani, muzica creată de mașini nu a ofilit urechile.

Să vedem ce se întâmplă mâine. Sunt foarte optimist cu privire la aceste aplicații ale AI.

Direcții promițătoare: de unde să începeți să vă scufundați în domeniul AI?

Te-as sfatui sa incerci nivel bun stăpânește unul dintre cadrele populare de rețele neuronale și unul dintre cele mai populare limbaje de programare din domeniul învățării automate (cea mai populară combinație de astăzi este TensorFlow + Python).

După ce stăpâniți aceste instrumente și, în mod ideal, având o bază solidă în domeniul statisticii matematice și al teoriei probabilităților, ar trebui să vă îndreptați eforturile către domeniul care vă va fi cel mai interesant personal.

Interesul pentru subiectul muncii tale este unul dintre cei mai importanți ajutori.

Nevoia de specialiști în învățarea automată există cel mai mult zone diferite- în medicină, în bancă, în știință, în producție, așa că astăzi unui bun specialist i se oferă o alegere mai largă decât oricând. Potențialele beneficii ale oricăreia dintre aceste industrii mi se par a fi nesemnificative în comparație cu faptul că vă veți bucura de muncă.

„Suntem în pragul celor mai mari schimbări comparabile cu evoluția umană” - scriitorul de science fiction Vernor Stefan Vinge

Cum te-ai simți dacă ai ști că ești în pragul unei schimbări uriașe ca omulețul din graficul de mai jos?

Axa verticală este dezvoltarea umanității, axa orizontală este timpul

Emotionant, nu-i așa?

Cu toate acestea, dacă ascundeți o parte a graficului, atunci totul pare mult mai prozaic.

Viitorul îndepărtat este chiar după colț

Imaginează-ți că te afli în 1750. În acele vremuri, oamenii nu auziseră încă de electricitate, comunicarea la distanță se făcea cu ajutorul torțelor, iar singurul mijloc de transport trebuia hrănit cu fân înainte de călătorie. Și așa decizi să iei „persoana din trecut” cu tine și să-i arăți viața în 2016. Este imposibil să-ți imaginezi măcar ce ar fi simțit dacă s-ar fi găsit pe străzi largi și plane, de-a lungul cărora mașinile se repezi. Oaspetele dvs. ar fi incredibil de surprins de faptul că oamenii moderni pot comunica chiar dacă se află în diferite părți ale globului, pot urmări evenimente sportive din alte țări, pot urmări concerte de acum 50 de ani și, de asemenea, pot salva orice moment dintr-o fotografie sau un videoclip. Și dacă i-ai spune acestui om din 1750 despre Internet, Stația Spațială Internațională, Marele Colisionator de Hadroni și Teoria Relativității, viziunea lui despre lume s-ar prăbuși probabil. Ar putea chiar să moară din cauza unei supraabundențe de impresii.

Dar iată ce este interesant: dacă oaspetele tău s-a întors în secolul său „nativ” și a decis să efectueze un experiment similar, luând o persoană din 1500 la o plimbare într-o mașină a timpului, atunci, deși un vizitator din trecut ar putea fi, de asemenea, surprins de mulți. lucruri, experiența lui nu ar fi la fel de impresionantă — diferența dintre 1500 și 1750 nu este la fel de vizibilă ca între 1750 și 2016.

Dacă o persoană din secolul al XVIII-lea dorește să impresioneze un oaspete din trecut, atunci va trebui să invite pe cineva care a trăit în anul 12.000 î.Hr., înainte de Marea Revoluție Agrară. Într-adevăr, ar fi putut fi „uimit” de dezvoltarea tehnologiei. Văzând clopotnițele înalte ale bisericilor, corăbiile care arătează oceanele, orașele cu mii de locuitori, avea să leșine din cauza emoțiilor crescânde.

Ritmul de dezvoltare a tehnologiei și a societății este în continuă creștere. Faimosul inventator și futurist american Raymond Kurzweil numește acest termen „Legea accelerării istoriei”. Acest lucru se întâmplă deoarece introducerea noilor tehnologii permite societății să se dezvolte într-un ritm din ce în ce mai rapid. De exemplu, oamenii care au trăit în secolul al XIX-lea aveau o tehnologie mai avansată decât cei din secolul al XV-lea. Prin urmare, nu este de mirare că secolul al XIX-lea a adus omenirii mai multe realizări decât secolul al XV-lea.

Dar dacă tehnologia se dezvoltă din ce în ce mai rapid, ar trebui să ne așteptăm la cele mai mari invenții în viitor, nu? Dacă Kurzweil și oamenii lui care au aceleași gânduri au dreptate, atunci în 2030 vom experimenta aceleași emoții ca și o persoană care a venit din 1750 la a noastră. Și până în 2050, lumea se va fi schimbat atât de mult încât cu greu vom putea discerne trăsăturile deceniilor anterioare.

Toate cele de mai sus nu sunt science fiction - sunt confirmate științific și destul de logic. Cu toate acestea, mulți sunt încă sceptici cu privire la astfel de afirmații. Acest lucru se întâmplă din mai multe motive:

1. Mulți oameni cred că dezvoltarea societății are loc uniform și direct. Când ne gândim la cum va fi lumea peste 30 de ani, ne amintim ce s-a întâmplat în ultimii 30 de ani. În acest moment, facem aceeași greșeală ca persoana din exemplul de mai sus, care a trăit în 1750 și a invitat un oaspete din 1500. Pentru a vă imagina corect progresul care urmează, trebuie să vă imaginați că dezvoltarea are loc într-un ritm mult mai rapid decât în ​​trecutul îndepărtat.

2. Percepem incorect traiectoria de dezvoltare a societatii moderne. De exemplu, dacă ne uităm la un segment mic al unei curbe exponențiale, ni se poate părea a fi o linie dreaptă (la fel ca și cum am privi o parte dintr-un cerc). Cu toate acestea, creșterea exponențială nu este lină și lină. Kurzweil explică că progresul urmează o curbă în formă de S, așa cum se arată în graficul de mai jos:

Fiecare „rundă” de dezvoltare începe cu un salt brusc, care este apoi înlocuit cu o creștere constantă și treptată.

Deci, fiecare nouă „rundă” de dezvoltare este împărțită în mai multe etape:

1. Creștere lentă (faza timpurie de dezvoltare);
2. Creștere rapidă (a doua expresie de dezvoltare „explozivă”);
3. „Aliniere” când tehnologie nouă adus la perfectiune.

Dacă ne uităm la evenimentele recente, putem ajunge la concluzia că nu suntem pe deplin conștienți de cât de repede avansează tehnologia. De exemplu, între 1995 și 2007 am putut vedea apariția Internetului, Microsoft, Google și Facebook, retele sociale, telefoane mobile și apoi smartphone-uri. Însă perioada dintre 2008 și 2016 nu a fost atât de bogată în descoperiri, cel puțin în domeniul înaltei tehnologii. Astfel, ne aflăm acum la etapa 3 a liniei de dezvoltare în formă de S.

3. Mulți oameni sunt ostatici ale propriilor experiențe de viață, care le distorsionează viziunea asupra viitorului. Când auzim vreo predicție despre viitor care contrazice punctul nostru de vedere bazat pe experiența anterioară, considerăm această judecată ca fiind naivă. De exemplu, dacă îți spun astăzi că în viitor oamenii vor trăi 150-250 de ani sau , atunci cel mai probabil vei răspunde: „Este o prostie, pentru că se știe că toată lumea este muritoare”. Într-adevăr, toți oamenii care au trăit vreodată în trecut au murit și continuă să moară astăzi. Dar este de remarcat faptul că nimeni nu a zburat nici cu avioane până când acestea au fost în cele din urmă inventate.

De fapt, multe se vor schimba în următoarele câteva decenii, iar schimbările vor fi atât de semnificative încât este greu de imaginat chiar acum. După ce ați citit acest articol până la sfârșit, puteți afla mai multe despre ce se întâmplă acum în lumea științei și a înaltei tehnologii.

Ce este inteligența artificială (AI)?

1. Asociem AI cu filme precum „Star Wars”, „Terminator” și așa mai departe. În acest sens, o tratăm ca o ficțiune.

2. AI este un concept destul de larg. Se aplică atât calculatoarelor de buzunar, cât și mașinilor cu conducere autonomă. O asemenea diversitate este confuză.

3. Folosim inteligența artificială în viața de zi cu zi, dar nu ne dăm seama. Percepem AI ca pe ceva mitic din lumea viitorului, așa că ne este greu să realizăm că este deja în jurul nostru.

În acest sens, este necesar să înțelegem mai multe lucruri odată pentru totdeauna. În primul rând, inteligența artificială nu este un robot. Un robot este un fel de carcasă AI care are uneori conturul unui corp uman. Cu toate acestea, inteligența artificială este un computer în interiorul unui robot. Poate fi comparat cu creierul din interiorul corpului uman. De exemplu, vocea feminină pe care o auzim este doar o personificare.

În al doilea rând, probabil că ați întâlnit deja conceptul de „singularitate” sau „singularitate tehnologică”. Acest termen a fost folosit pentru a descrie o situație în care nu se aplică legile și regulile obișnuite. Acest concept este folosit în fizică pentru a descrie găurile negre sau momentul comprimării Universului înainte de Big Bang. În 1993, Vernor Vinge a publicat faimosul său eseu în care a folosit singularitatea pentru a identifica un punct în viitor când inteligența artificială ar depăși pe a noastră. În opinia sa, când va veni acest moment, lumea cu toate regulile și legile ei va înceta să mai existe ca înainte.

În cele din urmă, există mai multe tipuri de inteligență artificială, dintre care se pot distinge trei categorii principale:

1. Inteligență artificială limitată (ANI, Artificial Narrow Intelligence). Este o IA specializată într-un domeniu specific. De exemplu, el poate învinge campionul mondial la șah într-un joc de șah, dar asta este tot ce poate face.

2. Inteligența artificială generală (AGI, Artificial General Intelligence). O astfel de IA este un computer a cărui inteligență seamănă cu cea a unui om, adică poate îndeplini toate aceleași sarcini ca o persoană. Profesorul Linda Gottfredson descrie acest fenomen după cum urmează: „IA generală întruchipează abilitățile de gândire generalizate, care includ și capacitatea de a raționa, planifica, rezolva probleme, gândi abstract, compara idei complexe, învață rapid și folosește experiența acumulată.”

3. Artificial Superintelligence (ASI, Artificial Superintelligence). Filosoful suedez și profesor de la Universitatea Oxford, Nick Bostrom, definește suprainteligența ca „o inteligență superioară celei a oamenilor în aproape toate domeniile, inclusiv invenții științifice, cunoștințe generale și abilități sociale”.

În prezent, omenirea folosește deja cu succes AI limitat. Suntem pe cale să stăpânim AGI. Următoarele secțiuni ale articolului vor discuta în detaliu fiecare dintre aceste categorii.

O lume guvernată de inteligență artificială limitată

Inteligența artificială limitată este inteligența mașinii care este egală sau superioară inteligenței umane în rezolvarea unor probleme înguste. Mai jos sunt câteva exemple:

• o mașină cu conducere autonomă de la Google care recunoaște și reacționează la diverse obstacole în calea sa;
• este un „paradis” diferite forme IA limitată. Când vă deplasați prin oraș folosind sfaturi de navigare, obțineți recomandări muzicale de la Pandora, verificați prognoza meteo, vorbiți cu Siri, utilizați ANI;
• filtre de spam în e-mailul tău - mai întâi învață să recunoască spam-ul, iar apoi, analizând experiența anterioară și preferințele tale, mută scrisorile într-un folder special;
• traducătorul Google Translate este un exemplu clasic de IA limitată, care se descurcă suficient de bine sarcinii sale înguste;
• în momentul în care avionul aterizează, un sistem special bazat pe inteligență artificială determină prin ce poartă trebuie să iasă pasagerii.

Sistemele limitate de inteligență artificială nu reprezintă nicio amenințare pentru oameni. În cel mai rău caz, o defecțiune a unui astfel de sistem ar putea provoca o catastrofă locală, cum ar fi o creștere a puterii sau o mică prăbușire a pieței financiare.

Fiecare nouă invenție în domeniul IA limitată ne aduce cu un pas mai aproape de crearea inteligenței artificiale generale.

De ce este asta atât de dificil?

Dacă ai încerca să creezi un computer cu aceeași inteligență ca un om, ai începe să prețuiești cu adevărat capacitatea ta de a gândi. Proiectarea zgârie-norilor, lansarea de rachete în spațiu, studierea teoriei Big Bang - toate acestea sunt mult mai ușor de realizat decât studierea creierului uman. În acest moment, mintea noastră este cel mai complex obiect din Universul observabil.

Cel mai interesant lucru este că dificultățile în crearea IA generală apar în cele mai aparent simple lucruri. De exemplu, crearea unui dispozitiv care ar putea înmulți numere de zece cifre într-o fracțiune de secundă nu este dificilă. În același timp, este incredibil de dificil să scrii un program care să recunoască cine se află în fața monitorului: o pisică sau un câine. Creați un computer care poate învinge un om la șah? Uşor! Faceți ca o mașină să citească și să înțeleagă ce este scris într-o carte pentru copii? Google cheltuiește miliarde de dolari pentru a rezolva această problemă. Lucruri precum calculele matematice, crearea de strategii financiare, traducerea dintr-o limbă în alta au fost deja rezolvate cu ajutorul AI. Cu toate acestea, vederea, percepția, gesturile și mișcarea în spațiu rămân încă probleme nerezolvate pentru computere.

Aceste abilități par simple oamenilor, deoarece s-au dezvoltat de-a lungul a milioane de ani de evoluție. Când întindeți mâna pentru a ridica un obiect, mușchii, ligamentele și oasele dvs. efectuează o serie de operații care sunt în concordanță cu ceea ce văd ochii.

Pe de altă parte, înmulțirea numerelor mari și jocul de șah sunt acțiuni complet noi pentru ființele biologice. De aceea este foarte ușor pentru un computer să ne bată în asta. Gândiți-vă ce program ați crea mai degrabă: unul care ar putea înmulți rapid numere mari sau pur și simplu să recunoască litera B din alte mii de alte scrise în fonturi diferite?

Un alt exemplu distractiv: privind imaginea de mai jos, atât tu, cât și computerul poți recunoaște fără greșeală că reprezintă un dreptunghi format din pătrate de două nuanțe diferite:

Dar, de îndată ce eliminăm fundalul negru, imaginea completă, ascunsă anterior, se va deschide în fața noastră:

Nu va fi dificil pentru o persoană să numească și să descrie toate figurile pe care le vede în această imagine. Cu toate acestea, computerul nu va face față acestei sarcini. Și după ce va analiza imaginea de mai jos, va concluziona că în fața lui se află o combinație de multe obiecte bidimensionale de culori alb, negru și gri. În acest caz, o persoană poate spune cu ușurință că imaginea arată o piatră neagră:

Tot ceea ce a fost menționat mai sus a vizat doar percepția și prelucrarea informațiilor statice. Pentru a se potrivi cu nivelul de inteligență al unui om, un computer trebuie să învețe să recunoască expresiile faciale, gesturile și așa mai departe. Dar cum să realizezi toate acestea?

Primul pas către crearea IA generală este creșterea puterii computerului

Evident, dacă vom crea computere „inteligente”, acestea trebuie să aibă aceleași abilități de gândire ca și oamenii. O modalitate de a realiza acest lucru este creșterea numărului de operații pe secundă. Pentru a face acest lucru, este necesar să se calculeze câte operații pe secundă efectuează fiecare structură a creierului uman.

Ray Kurzweil a făcut niște calcule și a reușit să vină cu un număr de 10.000.000.000.000.000 de operații pe secundă. Creierul uman are aproximativ aceeași productivitate.

În prezent, cel mai puternic supercomputer este chinezesc Tianhe-2, a cărui performanță este de 34 de cvadrilioane de operații pe secundă. Cu toate acestea, dimensiunea acestui supercomputer este impresionantă - acopera o suprafață de 720 metri patratiși costă 390.000.000 USD.

Deci, dacă te uiți din partea tehnică, avem deja un computer comparabil ca performanță cu creierul uman. Nu este disponibil pentru consumatorul de masă, dar în zece ani va deveni așa. Cu toate acestea, performanța nu este singurul lucru care poate oferi unui computer inteligență ca un om. Următoarea întrebare este: cum să faci un computer puternic inteligent?

Al doilea pas către crearea IA generală este acela de a dota mașina cu inteligență

Aceasta este cea mai dificilă parte a procesului, deoarece nimeni nu știe cu adevărat cum să facă un computer inteligent. Există încă dezbateri despre cum să permită unei mașini să distingă pisicile de câini sau să recunoască litera B. Cu toate acestea, există mai multe strategii, dintre care unele sunt descrise pe scurt mai jos:

1. Copierea unui creier uman

În prezent, oamenii de știință lucrează la așa-numita inginerie inversă a creierului uman. Conform previziunilor optimiste, această lucrare va fi finalizată până în 2030. Odată creat proiectul, vom putea să învățăm toate secretele creierului nostru și să tragem noi idei din el. Un exemplu de astfel de sistem este o rețea neuronală artificială.

O altă idee mai extremă este de a imita complet funcțiile creierului uman. În timpul acestui experiment, se plănuiește tăierea creierului în multe straturi subțiri și scanarea fiecăruia dintre ele. Apoi, folosind un program special, va trebui să creați un model 3D și apoi să îl implementați într-un computer puternic. După aceasta, vom primi un dispozitiv care va avea oficial toate funcțiile creierului uman - tot ce rămâne este să colecteze informații și să învețe.

Cât timp trebuie să așteptăm până când oamenii de știință pot crea o copie exactă a creierului uman? Destul de mult timp, pentru că până în prezent specialiștii nu au reușit să copieze nici măcar un strat de 1 mm al creierului, format din 302 neuroni (creierul nostru este format din 100.000.000.000 de neuroni).

2. Recapitulând evoluția creierului uman

Crearea unui computer inteligent este teoretic posibilă, iar evoluția propriului nostru creier este dovada acestui lucru. Dacă nu putem crea o copie exactă a creierului, putem încerca să imităm evoluția acestuia. De fapt, de exemplu, este imposibil să construiești un avion pur și simplu copiend aripile unei păsări. Pentru a crea o aeronavă de înaltă calitate, este mai bine să folosiți o altă abordare.

Cum putem simula procesul evolutiv pentru a crea IA generală? Această metodă se numește algoritm genetic. Esența acestei abordări este că problemele de optimizare și modelare sunt rezolvate folosind mecanisme similare selecției naturale în natura vie. Mai multe computere vor îndeplini sarcini diferite, iar cele care se dovedesc a fi cele mai eficiente vor fi „încrucișate” între ele. Mașinile care nu reușesc să finalizeze sarcina vor fi excluse. Astfel, după multe repetări ale acestui experiment, algoritmul de selecție naturală va crea un computer din ce în ce mai bun. Dificultatea aici constă în automatizarea procesului de evoluție și „încrucișare”, deoarece procesul evolutiv trebuie să continue de la sine.

Dezavantajul metodei descrise este că, în natura evoluției, durează milioane de ani, dar avem nevoie de rezultate în câteva decenii.

3. Transferați toate sarcinile pe computer

Când oamenii de știință devin disperați, încearcă să creeze un program care se testează singur. Aceasta poate fi cea mai promițătoare metodă de creare a IA generală.

Ideea este de a crea un computer ale cărui funcții principale vor fi cercetarea AI și modificările de codare. Un astfel de computer nu numai că va învăța independent, ci și va schimba propria arhitectură. Oamenii de știință plănuiesc să învețe un computer să fie un cercetător a cărui sarcină principală va fi să-și dezvolte propria inteligență.

Toate acestea s-ar putea întâmpla foarte curând

Îmbunătățirea continuă a computerelor și experimentele inovatoare cu software nou au loc în paralel. Inteligența generală artificială poate apărea rapid și neașteptat din două motive principale:

1. Rata de creștere exponențială pare foarte lentă, dar se poate accelera în orice moment.

2. Când vine vorba de software, progresul pare a fi foarte lent, dar o singură descoperire ne poate duce la următorul nivel cât ai clipi. nou nivel dezvoltare. De exemplu, știm cu toții că înainte oamenii credeau că Pământul se află în centrul Universului. În acest sens, au apărut multe dificultăți în studiul spațiului. Cu toate acestea, atunci sistemul mondial s-a schimbat în mod neașteptat în heliocentric. Odată ce ideile s-au schimbat dramatic, noi cercetări au devenit posibile.

Pe calea de la IA limitată la suprainteligența artificială

La un moment dat în dezvoltarea IA limitată, computerele vor începe să ne depășească. Cert este că inteligența artificială, identică cu creierul uman, va avea mai multe avantaje față de oameni, printre care se pot distinge următoarele:

Viteză. Neuronii creierului nostru funcționează la o frecvență maximă de 200 Hz, în timp ce microprocesoarele moderne funcționează la 2 GHz, sau de 10 milioane de ori mai rapid.

Dimensiuni. Creierul uman este limitat de dimensiunea craniului și, prin urmare, nu poate crește. Computerul poate avea orice dimensiune, oferind mai mult spațiu pentru stocarea fișierelor.

Fiabilitate și durabilitate. Tranzistoarele computerizate funcționează cu o precizie mai mare decât neuronii creierului. În plus, pot fi ușor reparate sau înlocuite. Creierul uman tinde să obosească, în timp ce un computer poate funcționa la capacitate maximă non-stop.

Inteligența artificială, programată pentru auto-îmbunătățire constantă, nu se va limita la nicio limită. Aceasta înseamnă că, odată ce o mașină atinge nivelul de inteligență umană, nu se va opri aici.

Desigur, atunci când un computer devine „mai inteligent” decât noi, va fi un șoc pentru întreaga umanitate. De fapt, majoritatea dintre noi avem o viziune distorsionată asupra inteligenței care arată astfel:

Viziunea noastră distorsionată asupra inteligenței.

Axa orizontală este timpul, axa verticală este inteligența.

Nivelurile de inteligență merg de jos în sus: furnică, pasăre, cimpanzeu, persoană proastă, Einstein. Între prost și Einstein este un bărbat care spune: „Ha ha! Acești roboți amuzanți se comportă ca niște maimuțe!”

Dezvoltarea inteligenței artificiale este indicată cu roșu.

Deci, curba de dezvoltare a inteligenței artificiale pe grafic tinde să atingă nivelul uman. Privim cum mașina devine treptat mai inteligentă decât animalul. Cu toate acestea, odată ce AI ajunge la nivelul de „om cu mintea apropiată” sau, așa cum spune Nick Bostrom, „idiot de sat”, va însemna că inteligența generală artificială a fost creată. În acest caz, nu va fi dificil pentru un computer să atingă nivelul lui Einstein. Această dezvoltare rapidă este prezentată în figura de mai jos:

Dar ce se întâmplă mai departe?

Explozie intelectuală

Aici ar fi util să ne amintim că tot ceea ce este scris în acest articol este o descriere a previziunilor științifice reale compilate de oameni de știință respectați.

În orice caz, majoritatea modelelor de inteligență artificială limitată includ funcția de auto-îmbunătățire. Dar chiar dacă creați un AI care nu oferă inițial o astfel de funcție, atunci, după ce a atins nivelul de inteligență umană, computerul va dobândi capacitatea de a învăța independent după bunul plac. Ca urmare a acestui fapt, inteligența mașinii se va dezvolta treptat și va deveni o superinteligență care va fi de multe ori superioară minții umane.

În prezent, există o dezbatere despre când AI va atinge nivelul inteligenței umane. Sute de oameni de știință sunt de acord că acest lucru se va întâmpla în jurul anului 2040. Nu prea mult timp, nu?

Deci, vor dura zeci de ani pentru ca inteligența artificială să ajungă la nivelul inteligenței umane, dar în cele din urmă se va întâmpla. Calculatoarele vor învăța să înțeleagă lumea din jurul lor în același mod în care o înțelege un copil de 4 ani. Dintr-o dată, după ce a absorbit aceste informații, sistemul va stăpâni fizica teoretică, mecanica cuantică și teoria relativității. Într-o oră și jumătate, AI se va transforma în superinteligență artificială, de 170 de mii de ori mai mare decât capacitățile creierului uman.

Superinteligența este un fenomen pe care nu îl putem înțelege nici măcar parțial. În opinia noastră om destept are un IQ de 130, iar stupid are mai puțin de 85. Dar ce cuvânt poți alege pentru o creatură cu un IQ de 12952?

Inteligența este sinonimă cu puterea, motiv pentru care în acest moment omul se află în vârful evoluției, subjugând toate celelalte ființe vii. Aceasta înseamnă că, odată cu apariția superinteligenței artificiale, vom înceta să mai fim „coroana naturii”. Vom fi supuși supraminții.

Dacă creierul nostru limitat ar putea crea Wi-Fi, imaginați-vă ce minte de sute, mii, chiar milioane de ori mai mare decât noi ar putea crea. Această inteligență va putea controla locația fiecărui atom de pe planetă. Tot ceea ce considerăm acum magie sau puterea lui Dumnezeu va deveni sarcina zilnică a superinteligenței. Supramintea va putea să învingă bătrânețea, să vindece bolile, să distrugă foamea și chiar moartea. Va putea chiar să reprogrameze vremea pentru a proteja viața de pe Pământ. Dar superinteligența poate distruge viața de pe planetă cât ai clipi. În înțelegerea noastră actuală a realității, Dumnezeu se va stabili lângă noi în rolul de suprainteligență. Singura întrebare pe care trebuie să ne-o punem este: va fi acesta un Dumnezeu bun?

Inteligența artificială: cum și unde să studiezi - răspund experții

„Vreau să fac AI. Ce merită studiat? Ce limbi ar trebui să folosesc? În ce organizații ar trebui să studiez și să lucrez?

Am apelat la experții noștri pentru clarificări și vă prezentăm răspunsurile primite.

Depinde de pregătirea ta de bază. În primul rând, ai nevoie de o cultură matematică (cunoștințe de statistică, teoria probabilităților, matematică discretă, algebră liniară, analiză etc.) și dorința de a învăța foarte repede. La implementarea metodelor AI, va fi necesară programarea (algoritmi, structuri de date, OOP etc.).

Diferite proiecte necesită cunoașterea diferitelor limbaje de programare. Aș recomanda să cunoașteți cel puțin Python, Java și orice limbaj funcțional. Ar fi utilă experiența de lucru cu diverse baze de date și sisteme distribuite. Cunoștințele de limba engleză sunt necesare pentru a învăța rapid cele mai bune practici din industrie.

Recomand să studiezi la universități rusești bune! De exemplu, MIPT, MSU și HSE au departamente corespunzătoare. O mare varietate de cursuri tematice sunt disponibile pe Coursera, edX, Udacity, Udemy și alte platforme MOOC. Unele organizații de vârf au propriile lor programe de formare în domeniul AI (de exemplu, Școala de Analiză a Datelor de la Yandex).

Problemele de aplicare rezolvate prin metode AI pot fi găsite într-o mare varietate de locuri. Băncile, sectorul financiar, consultanța, retailul, comerțul electronic, motoarele de căutare, serviciile poștale, industria jocurilor de noroc, industria sistemelor de securitate și, bineînțeles, Avito - toate au nevoie de specialiști de diferite calificări.

Promovați retrogradarea

Avem un proiect fintech legat de machine learning și computer vision, în care primul său dezvoltator a scris totul în C++, apoi a venit un dezvoltator și a rescris totul în Python. Așadar, limbajul nu este cel mai important lucru aici, deoarece limbajul este în primul rând un instrument și depinde de tine cum să o folosești. Doar că în unele limbi problemele pot fi rezolvate mai repede, iar în altele mai încet.

Este greu de spus unde să studiezi - toți băieții noștri au studiat pe cont propriu, din fericire există Internet și Google.

Promovați retrogradarea

Vă pot sfătui să vă pregătiți de la bun început pentru faptul că va trebui să studiați mult. Indiferent de ce se înțelege prin „a face AI” - lucrul cu date mari sau rețele neuronale; dezvoltarea tehnologiei sau suportul și instruirea unui anumit sistem deja dezvoltat.

Să luăm profesia în tendințe de Data Scientist de dragul specificului. Ce face această persoană? În general, colectează, analizează și pregătește date mari pentru utilizare. Acestea sunt cele pe care AI crește și se antrenează. Ce ar trebui să știe și să poată face un Data Scientist? Analiza statică și modelarea matematică sunt implicite și la nivel de fluență. Limbi - spuneți, R, SAS, Python. De asemenea, ar fi bine să aveți o experiență de dezvoltare. Ei bine, în general, un bun om de știință de date ar trebui să se simtă încrezător în bazele de date, algoritmi și vizualizarea datelor.

Nu înseamnă că un astfel de set de cunoștințe ar putea fi obținut în fiecare a doua universitate tehnică din țară. Companiile mari care acordă prioritate dezvoltării AI înțeleg acest lucru și dezvoltă programe de formare adecvate pentru ele însele - există, de exemplu, Școala de Analiză a Datelor de la Yandex. Dar trebuie să știi că nu aceasta este scara la care vii la cursuri „de pe stradă”, ci le lași ca un junior gata făcut. Stratul este mare și are sens să studiezi o disciplină atunci când noțiunile de bază (matematică, statistică) au fost deja acoperite, cel puțin în cadrul programului universitar.

Da, va dura ceva timp. Dar jocul merită lumânarea, pentru că un Data Scientist bun este foarte promițător. Și foarte scump. Există și un alt punct. Inteligența artificială este, pe de o parte, nu mai este doar un obiect de hype, ci o tehnologie care a atins complet stadiul de productivitate. Pe de altă parte, AI este încă în curs de dezvoltare. Această dezvoltare necesită multe resurse, multe abilități și mulți bani. Până acum acesta este nivelul ligii majore. Voi spune ceea ce este evident acum, dar dacă doriți să fiți în fruntea atacului și să conduceți progresul cu propriile mâini, vizați companii precum Facebook sau Amazon.

În același timp, tehnologia este deja utilizată în mai multe domenii: în domeniul bancar, telecomunicații, întreprinderi industriale gigant și retail. Și au nevoie deja de oameni care să-l susțină. Gartner prezice că până în 2020, 20% din toate întreprinderile din țările dezvoltate vor angaja angajați dedicați pentru a instrui rețelele neuronale utilizate în aceste companii. Deci mai este puțin timp pentru a învăța pe cont propriu.

Promovați retrogradarea

AI se dezvoltă acum în mod activ și este dificil de prezis cu zece ani înainte. În următorii doi-trei ani, abordările bazate pe rețelele neuronale și pe calcularea GPU vor domina. Liderul în acest domeniu este Python cu mediul interactiv Jupyter și bibliotecile numpy, scipy și tensorflow.

Există multe cursuri online care oferă o înțelegere de bază a acestor tehnologii și principii generale AI, de exemplu cursul lui Andrew Ng. Și în ceea ce privește predarea acestui subiect, Rusia este acum cea mai eficientă autoeducatie sau într-un grup de interes local (de exemplu, la Moscova știu de existența a cel puțin câteva grupuri în care oamenii împărtășesc experiența și cunoștințele).

Promovați retrogradarea

Promovați retrogradarea

Astăzi, partea care progresează cel mai rapid a inteligenței artificiale este, probabil, rețelele neuronale.
Studiul rețelelor neuronale și al IA ar trebui să înceapă cu stăpânirea a două ramuri ale matematicii - algebra liniară și teoria probabilității. Acesta este un minim obligatoriu, stâlpii de neclintit ai inteligenței artificiale. Solicitanții care doresc să înțeleagă elementele de bază ale IA, atunci când aleg o universitate, în opinia mea, ar trebui să acorde atenție facultăților cu o școală puternică de matematică.

Următorul pas este studierea problemelor problemei. Există o cantitate imensă de literatură, atât educațională, cât și de specialitate. Majoritatea publicațiilor pe tema inteligenței artificiale și rețelelor neuronale sunt scrise în limba engleză, dar sunt publicate și materiale în limba rusă. Literatură utilă poate fi găsită, de exemplu, în biblioteca publică digitală arxiv.org.

Dacă vorbim de domenii de activitate, aici putem evidenția antrenamentul rețelelor neuronale aplicate și dezvoltarea unor versiuni complet noi de rețele neuronale. Un exemplu izbitor: există o specialitate atât de populară acum - „scientist de date” (Data Scientist). Aceștia sunt dezvoltatori care, de regulă, studiază și pregătesc anumite seturi de date pentru antrenarea rețelelor neuronale în domenii specifice de aplicare. Pentru a rezuma, aș dori să subliniez că fiecare specializare necesită o cale separată de pregătire.

Promovați retrogradarea

Înainte de a începe cursurile de specialitate, trebuie să studiezi algebra liniară și statistica. Aș recomanda să vă începeți imersiunea în AI cu manualul „Învățare automată. Știința și arta de a construi algoritmi care extrag cunoștințe din date” este un material de început bun pentru începători. Pe Coursera, merită să ascultați prelegerile introductive ale lui K. Vorontsov (subliniez că necesită o bună cunoaștere a algebrei liniare) și cursul „Machine Learning” de la Universitatea Stanford, susținut de Andrew Ng, profesor și șef Baidu AI Grup/Google Brain.

Majoritatea este scrisă în Python, urmat de R și Lua.

Dacă vorbim de instituții de învățământ, este mai bine să ne înscrieți la cursuri la catedrele de matematică aplicată și informatică există programe educaționale potrivite; Pentru a-ți testa abilitățile, poți participa la competițiile Kaggle, unde marile mărci globale își oferă carcasele.

Promovați retrogradarea

În orice afacere, înainte de a începe proiecte, ar fi bine să obțineți o bază teoretică. Există multe locuri în care puteți obține o diplomă oficială de master în acest domeniu sau vă puteți îmbunătăți calificările. De exemplu, Skoltech oferă programe de master în domeniile „Știință și inginerie computațională” și „Știința datelor”, care includ cursuri în „Învățare automată” și „Procesarea limbajului natural”. De asemenea, puteți menționa Institutul de Sisteme Cibernetice Inteligente al Universității Naționale de Cercetare Nucleară MEPhI, Facultatea de Matematică Computațională și Cibernetică a Universității de Stat din Moscova și Departamentul de Sisteme Inteligente al MIPT.

Dacă aveți deja educație formală, există o serie de cursuri disponibile pe diferite platforme MOOC. De exemplu, EDx.org oferă cursuri de inteligență artificială de la Microsoft și Universitatea Columbia, cea din urmă oferind un program de micro-master la un preț rezonabil. Aș dori să remarc în mod special că, de obicei, puteți obține cunoștințele în sine gratuit, plătiți certificatul doar dacă este necesar pentru CV-ul dvs.

Dacă doriți să „aprofundați” acest subiect, o serie de companii din Moscova oferă cursuri intensive de o săptămână cu exercitii practice, și chiar oferă echipamente pentru experimente (de exemplu, newprolab.com), cu toate acestea, prețul unor astfel de cursuri începe de la câteva zeci de mii de ruble.

Printre companiile care dezvoltă Inteligența Artificială, probabil cunoașteți Yandex și Sberbank, dar există multe altele de diferite dimensiuni. De exemplu, săptămâna aceasta, Ministerul Apărării a deschis Tehnopolisul de inovare militară ERA din Anapa, unul dintre temele căruia este dezvoltarea IA pentru nevoile militare.

Promovați retrogradarea

Înainte de a studia inteligența artificială, trebuie să decidem o întrebare fundamentală: ar trebui să luăm pastila roșie sau cea albastră.
Pastila roșie este să devină un dezvoltator și să se cufunde în lumea crudă a metodelor statistice, a algoritmilor și a înțelegerii constante a necunoscutului. Pe de altă parte, nu trebuie să vă grăbiți imediat în „găuria iepurelui”: puteți deveni manager și puteți crea AI, de exemplu, ca manager de proiect. Acestea sunt două căi fundamental diferite.

Primul este grozav dacă te-ai hotărât deja că vei scrie algoritmi de inteligență artificială. Atunci trebuie să începeți cu cea mai populară direcție astăzi - învățarea automată. Pentru a face acest lucru, trebuie să cunoașteți metodele statistice clasice de clasificare, grupare și regresie. De asemenea, va fi util să vă familiarizați cu principalele măsuri de evaluare a calității unei soluții, proprietățile acestora... și tot ceea ce vă iese în cale.

Abia după ce baza a fost stăpânită merită să studiezi metode mai specializate: arbori de decizie și ansambluri ale acestora. În această etapă, trebuie să vă scufundați profund în metodele de bază de construire și antrenare a modelelor - acestea sunt ascunse în spatele cuvintelor abia decente cerșit, impulsionare, stivuire sau amestecare.

De asemenea, merită să învățați despre metodele de control al recalificării modelului (un alt „ing” - supraadaptare).

Și, în sfârșit, un nivel foarte Jedi - obținerea cunoștințelor foarte specializate. De exemplu, învățarea profundă va necesita stăpânirea arhitecturilor și a algoritmilor de bază de coborâre a gradientului. Dacă sunteți interesat de problemele de procesare a limbajului natural, vă recomand să studiați rețelele neuronale recurente. Și viitorii creatori de algoritmi pentru procesarea imaginilor și videoclipurilor ar trebui să se uite bine la rețelele neuronale convoluționale.

Ultimele două structuri menționate sunt elementele de bază ale arhitecturilor populare de astăzi: rețele adverse (GAN), rețele relaționale și rețele mesh. Prin urmare, va fi util să le studiezi, chiar dacă nu intenționezi să înveți computerul să vadă sau să audă.

O abordare complet diferită a studiului AI - cunoscută sub numele de „pilula albastră” - începe cu găsirea pe tine însuți. Inteligența artificială dă naștere la o grămadă de sarcini și profesii întregi: de la manageri de proiect AI la ingineri de date capabili să pregătească date, să le curețe și să construiască sisteme scalabile, încărcate și tolerante la erori.

Deci, cu o abordare „managerială”, ar trebui să vă evaluați mai întâi abilitățile și experiența și abia apoi să alegeți unde și ce să studiați. De exemplu, chiar și fără o minte matematică, puteți proiecta interfețe și vizualizări AI pentru algoritmi inteligenți. Dar pregătește-te: în 5 ani, inteligența artificială va începe să te troleze și să te numească „umanist”.

Principalele metode ML sunt implementate sub formă de biblioteci gata făcute disponibile pentru conectare la limbi diferite. Cele mai populare limbaje în ML astăzi sunt: ​​C++, Python și R.

Există multe cursuri atât în ​​rusă, cât și în engleză, cum ar fi cursurile Yandex School of Data Analysis, SkillFactory și OTUS. Dar înainte de a investi timp și bani în formare specializată, cred că merită să „intru în subiect”: urmăriți prelegeri deschise pe YouTube de la conferințele DataFest din ultimii ani, urmați cursuri gratuite de la Coursera și Habrahabr.