Искусственный интеллект (ИИ) - это междисциплинарная наука, занимающаяся созданием умных машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого мышления. Последствия изменят практически все аспекты нашего мира.
Еще в октябре 1950 года британский техно-провидец Алан Тьюринг опубликовал в журнале MIND статью под названием «Вычислительные машины и интеллект», в которой поднималось то, что в то время многим могло показаться фантастической научной фантастикой.
«Разве машины не могут выполнять то, что следует описать как мышление, но что сильно отличается от того, что делает человек?» - спросил Тьюринг.
Тьюринг думал, что они могут. Более того, он считал, что можно создать программное обеспечение для цифрового компьютера, которое позволило бы ему наблюдать за окружающей средой и изучать новые вещи, от игры в шахматы до понимания и разговора на человеческом языке. И он думал, что машины в конечном итоге смогут развить способность делать это самостоятельно, без участия человека. «Мы можем надеяться, что машины в конечном итоге будут конкурировать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях», - предсказал он.
Почти 70 лет спустя казалось бы диковинное видение Тьюринга стало реальностью. Искусственный интеллект, обычно называемый ИИ, дает машинам возможность учиться на собственном опыте и выполнять когнитивные задачи - то, что когда-то казалось способным делать только человеческий мозг.
ИИ быстро распространяется по всей цивилизации, где он обещает делать все: от автономных транспортных средств передвигаться по улицам до более точных прогнозов ураганов. На повседневном уровне ИИ определяет, какую рекламу показывать вам в Интернете, и поддерживает дружественные чат-боты, которые появляются, когда вы посещаете веб-сайт электронной коммерции, чтобы отвечать на ваши вопросы и обеспечивать обслуживание клиентов. А персональные помощники на базе искусственного интеллекта в устройствах умного дома с голосовым управлением выполняют множество задач - от управления телевизорами и дверными звонками до ответов на мелкие вопросы и помощи в поиске наших любимых песен.
Но мы только начинаем с этого. По мере того, как технология искусственного интеллекта становится все более сложной и функциональной, ожидается, что она значительно подстегнет мировую экономику, создав к 2030 году дополнительную деятельность на сумму около 13 триллионов долларов, согласно прогнозу McKinsey Global Institute.
«ИИ все еще находится на ранней стадии внедрения, но его внедрение ускоряется и используется во всех отраслях», - говорит Сара Гейтс, стратег по аналитическим платформам в SAS, глобальной компании, занимающейся программным обеспечением и услугами, которая фокусируется на превращении данных в аналитические данные для клиентов.
Как работает искусственный интеллект
Возможно, еще более удивительно то, что наше существование незаметно трансформируется технологией, которую многие из нас почти не понимают, если вообще понимают - что-то настолько сложное, что даже ученым сложно это объяснить.«ИИ - это семейство технологий, которые выполняют задачи, которые, как считается, требуют интеллекта, если они выполняются людьми», - объясняет Васант Хонавар, профессор и директор исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Университете штата Пенсильвания. «Я говорю« подумал », потому что никто не знает, что такое интеллект».
Хонавар описывает две основные категории интеллекта. Есть узкий интеллект, который достигает компетенции в узко определенной области, такой как анализ изображений с рентгеновских лучей и МРТ в радиологии. Общий интеллект, напротив, - это более похожая на человека способность узнавать обо всем и говорить об этом. «Машина может быть хороша для некоторых диагнозов в радиологии, но если вы спросите ее о бейсболе, она будет бессмысленной», - объясняет Хонавар. Интеллектуальная универсальность людей «на данный момент все еще недоступна ИИ».
По словам Хонавара, у ИИ есть две ключевые составляющие. Одна из них - инженерная часть, то есть создание инструментов, которые каким-то образом используют интеллект. Другой - это наука об интеллекте или, скорее, о том, как дать машине возможность получить результат, сравнимый с тем, что придумал бы человеческий мозг, даже если машина добивается этого посредством совершенно другого процесса. Если использовать аналогию, «летают птицы и летают самолеты, но они летают совершенно по-разному», Хонавар. «Даже в этом случае они оба используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на представлении о том, что существуют общие принципы поведения интеллектуальных систем».
ИИ - это «в основном результат наших попыток понять и подражать тому, как работает мозг, и применения этого для наделения мозговых функций автономным системам (например, дронам, роботам и агентам)», - говорит Курт Кейгл, писатель, пишет в электронном письме специалист по данным и футуролог, основатель консалтинговой фирмы Semantical. Он также является редактором ежедневного информационного бюллетеня The Cagle Report.
И хотя люди на самом деле не думают, как компьютеры, которые используют цепи, полупроводники и магнитные носители вместо биологических клеток для хранения информации, есть некоторые любопытные параллели. «Одна вещь, которую мы начинаем обнаруживать, заключается в том, что сети графов действительно интересны, когда вы начинаете говорить о миллиардах узлов, а мозг - это, по сути, сеть графов, хотя и та, в которой вы можете контролировать сильные стороны процессов, варьируя сопротивление нейронов. прежде чем загорится емкостная искра, - объясняет Кейгл. "Один нейрон сам по себе дает вам очень ограниченное количество информации, но одновременно запускает достаточное количество нейронов разной силы, и вы получаете паттерн, который запускается только в ответ на определенные виды стимулов, цифровую обработку сигналов, которые мы называем сетчаткой и улиткой".
«Большинство приложений ИИ находились в областях с большими объемами данных», - говорит Хонавар. Если снова воспользоваться примером радиологии, то наличие больших баз данных рентгеновских снимков и МРТ, которые были оценены радиологами-людьми, позволяет обучить машину имитации этой деятельности.
ИИ работает, комбинируя большие объемы данных с интеллектуальными алгоритмами - сериями инструкций - которые позволяют программному обеспечению учиться на шаблонах и особенностях данных, как объясняется в этом учебнике SAS по искусственному интеллекту.
Как отмечается в учебнике по SAS, при моделировании работы мозга ИИ использует множество различных подполей.
- Машинное обучение автоматизирует построение аналитических моделей, чтобы находить скрытые идеи в данных, не будучи запрограммированными на поиск чего-то конкретного или делать определенные выводы.
- Нейронные сети имитируют массив взаимосвязанных нейронов мозга и передают информацию между различными блоками, чтобы находить связи и извлекать смысл из данных.
- Глубокое обучение использует действительно большие нейронные сети и большие вычислительные мощности для поиска сложных закономерностей в данных для таких приложений, как распознавание изображений и речи.
- Когнитивные вычисления - это создание «естественного, подобного человеческому взаимодействию», как говорит SAS, включая использование способности интерпретировать речь и реагировать на нее.
- Компьютерное зрение использует распознавание образов и глубокое обучение для понимания содержания изображений и видео, а также для того, чтобы машины могли использовать изображения в реальном времени, чтобы понять, что их окружает.
- Обработка естественного языка включает в себя анализ и понимание человеческого языка и реагирование на него.
Десятилетия исследований
Концепция искусственного интеллекта восходит к 1940-м годам, а термин «искусственный интеллект» был представлен на конференции 1956 года в Дартмутском колледже. В течение следующих двух десятилетий исследователи разработали программы, которые играли в игры и выполняли простое распознавание образов и машинное обучение. Ученый из Корнельского университета Фрэнк Розенблатт разработал Perceptron, первую искусственную нейронную сеть, работающую на 5-тонном (4,5 метрических тоннах) компьютере IBM размером с комнату, в который загружались перфокарты.Но только в середине 1980-х годов, по словам Хонавара, была разработана вторая волна более сложных, многоуровневых нейронных сетей для решения задач более высокого уровня. В начале 1990-х годов еще один прорыв позволил ИИ обобщить знания, выходящие за рамки тренировочного процесса.
В 1990-х и 2000-х годах другие технологические инновации - Интернет и все более мощные компьютеры - помогли ускорить развитие ИИ. «С появлением Интернета большие объемы данных стали доступны в цифровой форме, - говорит Хонавар. «Секвенирование генома и другие проекты начали генерировать огромные объемы данных, а достижения в области вычислительной техники сделали возможным хранение этих данных и доступ к ним. Мы могли обучать машины выполнять более сложные задачи. У вас не могло быть модели глубокого обучения 30 лет назад, потому что у вас не было данных и вычислительной мощности".
ИИ и робототехника
ИИ отличается от робототехники, но связан с ней, в которой машины чувствуют окружающую среду, выполняют вычисления и выполняют физические задачи самостоятельно или под руководством людей, от работы на фабрике и приготовления пищи до посадки на другие планеты. Хонавар говорит, что эти два поля во многом пересекаются.«Вы можете представить себе робототехнику без особого интеллекта, чисто механические устройства, такие как автоматизированные ткацкие станки, - говорит Хонавар. «Есть примеры роботов, которые не обладают значительным интеллектом». И наоборот, есть робототехника, в которой интеллект является неотъемлемой частью, например, управление автономным транспортным средством по улицам, заполненным управляемыми людьми автомобилями и пешеходами.
«Это разумный аргумент, что для реализации общего интеллекта в некоторой степени потребуется робототехника, потому что взаимодействие с миром в некоторой степени является важной частью интеллекта», - считает Хонавар. «Чтобы понять, что значит бросить мяч, вы должны уметь бросать мяч».
ИИ незаметно стал настолько повсеместным, что его уже можно найти во многих потребительских товарах.
«Огромное количество устройств, которые попадают в пространство Интернета вещей (IoT), с готовностью используют какой-то самоусиливающийся ИИ, хотя и очень специализированный, - говорит Кейгл. «Круиз-контроль был ранним ИИ, и его работа намного сложнее, чем думает большинство людей. Шумоподавляющие наушники. Все, что поддерживает распознавание речи, например большинство современных телевизионных пультов. Фильтры социальных сетей. Фильтры спама. Если расширить ИИ чтобы охватить машинное обучение, это также будет включать в себя проверку орфографии, системы текстовых рекомендаций, действительно любую систему рекомендаций, стиральные и сушильные машины, микроволновые печи, посудомоечные машины, действительно большую часть домашней электроники, произведенной после 2017 года, динамики, телевизоры, антиблокировочные тормозные системы, любые электрические автомобиль, современные камеры видеонаблюдения.В большинстве игр используются сети ИИ на разных уровнях.
ИИ уже может превзойти людей в некоторых узких областях, так же как «самолеты могут летать на большие расстояния и перевозить больше людей, чем птица», - говорит Хонавар. ИИ, например, способен обрабатывать миллионы взаимодействий в социальных сетях и получать информацию, которая может повлиять на поведение пользователей - способность, которая, как опасается ИИ, может иметь «не очень хорошие последствия».
Он особенно хорош в понимании огромных объемов информации, которые могут подавить человеческий мозг. Эта возможность позволяет интернет-компаниям, например, анализировать горы данных, которые они собирают о пользователях, и использовать полученные знания различными способами, чтобы влиять на наше поведение.
Но ИИ пока не добился такого большого прогресса в воспроизведении человеческого творчества, отмечает Хонавар, хотя технология уже используется для сочинения музыки и написания новостных статей на основе данных из финансовых отчетов и результатов выборов.
Как ИИ может изменить экономику
Учитывая потенциал ИИ выполнять задачи, которые раньше требовали людей, легко опасаться, что его распространение может лишить нас работы. Но некоторые эксперты предполагают, что, хотя сочетание ИИ и робототехники может устранить некоторые должности, оно создаст еще больше новых рабочих мест для технически подкованных работников."Наибольшему риску подвержены те, кто выполняет рутинные и повторяющиеся задачи в розничной торговле, финансах и производстве», - сказал Даррелл Уэст, вице-президент и директор-основатель Центра технологических инноваций в Брукингском институте, Вашингтонской организации государственной политики, объясняет в электронном письме. «Но рабочие места белых воротничков в сфере здравоохранения также пострадают, и будет увеличиваться отток рабочих мест, поскольку люди будут чаще переходить с работы на работу. Будут созданы новые рабочие места, но у многих людей не будет навыков, необходимых для этих должностей. Таким образом, существует риск несоответствия работы, которое оставляет людей позади при переходе к цифровой экономике. Странам придется вкладывать больше денег в переподготовку рабочих мест и развитие кадров по мере распространения технологий. Потребуется обучение на протяжении всей жизни, чтобы люди могли регулярно обновлять свои рабочие навыки."
И вместо того, чтобы заменять людей, ИИ может использоваться для повышения их интеллектуальных способностей. Изобретатель и футурист Рэй Курцвейл предсказал, что к 2030-м годам ИИ достигнет человеческого уровня интеллекта и что появится возможность использовать ИИ, который проникает в человеческий мозг для улучшения памяти, превращая пользователей в гибриды человека и машины. Как выразился Курцвейл: «Мы собираемся расширить кругозор и продемонстрировать эти художественные качества, которые мы ценим».
Это интересно
Несколько лет назад Кейгл присутствовал на конференции по научной фантастике вместе с писателем Дэвидом Брином, который написал о концепции подъема, в которой ИИ будет использоваться для повышения интеллектуальных способностей разумных нечеловеческих существ, таких как дельфины и обезьяны, до человеческого уровня. «Готовы ли мы с этической точки зрения ввести во Вселенную новый разумный вид?» - спрашивает Кейгл. «Достаточно ли нам комфортно в нашем собственном существовании, чтобы создавать других, которых мы будем любить, спорить, учиться у них и учить?»
