В наши дни искусственный интеллект (ИИ) у всех на слуху

В наши дни искусственный интеллект (ИИ) у всех на слуху. Одни прогнозируют, что исчезнет человеческая работа, другие опасаются, что Скайнет скоро станет новой реальностью. Некоторые убеждены, что ИИ решит почти все человеческие проблемы в ближайшем будущем.

Прежде всего, можно сказать, что все эти сценарии маловероятны. Есть несколько технологий, которые были так разрекламированы, как искусственный интеллект, и поэтому образы в наших головах во многих случаях очень далеки от того, как выглядит нынешняя реальность.

Тем не менее есть только несколько технологий, которые оказывают такое фундаментальное влияние на нашу жизнь, как системы искусственного интеллекта. Потенциал, как хорошего, так и плохого, безумно велик, и разработка идет головокружительными темпами. Исследования просто не успевает за изображениями, нарисованными в головах, фильмах и книгах.

ИИ: О чем это?

В одной короткой статье невозможно описать технологическую и социальную сложность этой технологии. Но по сути мы должны иметь хотя бы приблизительное представление о трех ключевых концепциях: искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое (глубинное) обучение.

Легендарный искусственный интеллект описывает все системы (машинную природу), которые обладают определенной формой «интеллекта». Такие системы, как и люди, могут решать проблемы, требующие некоторого обучения и понимания. Здесь проводится очень грубое различие между сильным и слабым искусственным интеллектом. В то время как сильный ИИ обладает общим интеллектом и может решать практически «все» проблемы, слабый ИИ ограничивается отдельными проблемами и областями приложений, например, распознаванием речи.

На самом деле на данный момент существует очень много слабых ИИ, но известных сильных искусственных интеллектов нет.

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта. Машинное обучение включает в себя множество методов и алгоритмов, которые позволяют компьютерам извлекать информацию из данных и принимать решения на их основе.

Двумя наиболее распространенными задачами в этой области являются классификации (спам или не спам?) и прогнозы (как изменится цена в будущем?). В большинстве случаев алгоритмы здесь математически просты.

Также проводится различие между обучением с учителем и обучением без учителя. В первом случае компьютер получает «учебный материал». Например, серию вариантов того, как может выглядеть спам-сообщение. В неконтролируемом случае система должна извлекать информацию из данных без вмешательства человека и без материала (обучающих данных).

Deep Learning - это суб-дисциплина машинного обучения. Однако вместо использования относительно традиционных алгоритмов здесь целью является моделирование функционирования человеческого мозга.

Для этого моделируются глубокие сети, состоящие из многих уровней, которые, в свою очередь, состоят из искусственных нейронов. Затем данные проходят через эти сети, подобно тому, как они поступают в мозгу. Между тем существуют невероятно сложные сетевые архитектуры, которые могут независимо генерировать совершенно новые идеи на основе данных.

Что это приносит нам

Различные процессы из области искусственного интеллекта уже используются практически во всех сферах. В принципе, можно выделить три случая:

1. ИИ заменяет человека и / или забирает его работу. Примером может служить беспилотный автомобиль.

2. ИИ делает то, что в принципе мог бы сделать человек, но намного быстрее и в большем масштабе. Это всегда интересно, когда объем данных очень велик. Люди, конечно, могут отличить спам от важных сообщений электронной почты, но не хватает людей, чтобы осмысленно обрабатывать большой объем данных.

3. ИИ делает то, чего не может ни человек, ни человечество. Мы уже наблюдаем случаи, например, в медицине, в которых ИИ находил закономерности, которые оставались скрытыми от ученых.

Короче говоря, в будущем мы всегда будем полагаться на ИИ, когда задача будет либо слишком «скучной», либо слишком «большой» (большие данные). Конечно, также очень вероятно, что все более совершенные системы искусственного интеллекта решат проблемы в будущем, о которых мы даже не думаем сегодня.

С другой стороны, есть много критиков, обеспокоенных тем, что ИИ может стать реальной угрозой для человечества. Вот четыре основных опасения и проблемы, о которых следует помнить:

1. Что произойдет, если «плохой» человек будет единственным или первым, кто получит доступ к чрезвычайно мощному ИИ?

2. Что происходит, когда системы ИИ, которые также могут принимать решения, усваивают «неправильные» вещи, которые считаются морально неприемлемыми?

3. Что происходит, когда системы ИИ доводят социальный разрыв до крайности, потому что те, кто имеет доступ к ИИ, имеют преимущество перед теми, кто «просто» людьми?

4. Что произойдет, когда мы, люди, больше не сможем понять, какие решения ИИ принял за нас и почему?

Чтобы взять под контроль эти проблемы, мы должны проявлять инициативу. Мы должны убедиться, что у всех есть базовое представление об этих технологиях. Мы должны убедиться, что исследования и разработки проводятся публично, а технологии демократизируются. Мы должны убедиться, что мы разрабатываем моральные, этические и правовые нормы, которые служат руководящими принципами.

Где мы стоим?

Как уже было сказано выше, мы все еще далеки от общего сильного искусственного интеллекта, равного человеческому. Но у нас уже есть чрезвычайно мощные системы искусственного интеллекта, которые принимают за нас многие фундаментальные решения.

Независимо от того, получаем ли мы рекомендации на Netflix или Spotify, прокручиваем Instagram или как-то видим рекламу — почти всегда в игре есть ИИ, который учится на нашем поведении, что мы хотим или должны увидеть дальше.

Между тем многие базовые технологии, например из области машинного обучения, были исследованы и отработаны настолько хорошо, что их использование относительно просто и недорого.

Ярким примером является IBM Watson, ИИ, который, помимо множества других задач, поддерживает врачей в более чем 230 больницах в принятии решения о том, какое лечение рака лучше всего подходит для каждого пациента.

Другой пример — из финансовой индустрии. Практически все крупные банки используют системы искусственного интеллекта для отслеживания транзакций и наблюдения за потоком банковских транзакций. С другой стороны, сидят трейдеры, которые пытаются использовать ИИ для получения прибыли на фондовом рынке.

Список примеров можно продолжать до бесконечности. Единственное, что ясно, это то, что в какой-то момент ИИ будет использоваться везде. Робот и машина уже давно и плотно взаимодействуют друг с другом, практически во всех отраслях современной жизни. Не найти таких сегментов, где не применялись или как минимум не внедрялись идеи ИИ. Прошлый 2020-ый год оказался взрывным по части искусственного интеллекта и робототехники, но 2021-ый покажет новые прорывы в этом сегменте.

На конференции AI Journey 2020 не только были подведены итоги уходящего года, но и обозначены тенденции, которые будут актуальны в следующем году. На этом мероприятии обсуждались не только прорывы прошедшего года, но и тенденции, которые должны покорить мир в следующем.

Лидеры сферы в развитии ИИ

Как и прошлые годы, среди лидеров, которые предлагают прорывные тенденции, можно отметить:

Что касается китайских ведущих мировых компаний, выделяются:

Наиболее «сильная» европейская компания, в сфере ИИ – DeepMind, которая активно работает в сегменте биологических архитектур нейронных сетей. Зачастую именно эти компании диктуют современные тенденции в мире.

Генеративные модели

Управляемый робот уже никого не удивит. Будущее в 2021-м году за генеративными моделями. GPT-3 – это генеративный языковой трансформер, который на данный момент, доступен на английском языке, но это и неудивительно.

К слову говоря, генеративными моделями занимаются и отечественные компании, но для контента на русском языке намного сложнее ими заниматься, так как он значительно уступает по массовости в мире. Кстати, на конференции AI Journey 2020, на одном из треков соревнований, участники пытались усовершенствовать модель GPT-3 для русского языка — ruGPT-3.

Deepfake

По части прикладной области, в 2021-ом году продолжится тенденция огромного количества приложении, которые работают на базе технологии deepfake, но на данный момент, к счастью, они имеют популярность исключительно в сфере развлечений.

Благодаря современному уровню искусственного интеллекта по части машинного зрения, удается создавать очень реалистичные фотографии и видеозаписи. Deepfake (от англ. deep learning — «глубокое обучение» и fake — «фальшивый») — представляет собой реалистичную картинку или видео, созданную благодаря искусственному интеллекту. В итоге человек говорит то, что он никогда не говорил и делать те движения, которые не делал.

Что в России?

Отечественная работа в сегменте искусственного интеллекта и робототехники немного отстает от западной или восточной, но робот года Федор даже был отправлен на МКС. СССР отправили первого человека в космос, а Россия первого робота.

Владимир Путин 15 января 2020-го года, во время ежегодного послания к Федеральному собранию заявил, что РФ должна сделать настоящий прорыв в сегменте ИИ, точно так же, как и в сегменте обороны.

В России была создана открытая библиотека AI Russia, которая вмещает в себе все отечественные проекты в сегменте искусственного интеллекта. Это сделано для популяризации этой области и наглядной демонстрации прорывов.

Робототехника

Глядя на новости в робототехнике, можно с уверенностью сказать, что каждый конструктор и разработчик позиционирует свое детище, как истинный прорыв. К сожалению, на деле оказывается, что это очередная говорящая кукла или робот Борис, который может выполнять минимальные функции. Робот с искусственным интеллектом – это не венец творения человечества, но уже сейчас есть действительно прорывные разработки, которые в 2021-ом году могут изменить жизнь человека:

1. Таракан-киборг - Abhishek Dutta/UConn. Это огромный мадагаскарский таракан-киборг, которого создали в Университете Коннектикута. Отличительная особенность именно этого насекомого заключается в том, что он может передвигаться даже по гладкому стеклу, вертикально вверх, или по потолку. Благодаря такой особенности, можно будет проникнуть в такие места, куда человек физически не в состоянии.

2. Современный робот. Всего чуть более 5-ти лет назад, робот Atlas смог сделать всего несколько первых шагов. Теперь, его настолько улучшили, что он без проблем делает сальто, балансирует на одной ноге или передвигается по пересеченной местности. Разработчики из «Бостон Динамикс» обещают настоящий прорыв в 2021-ом году.

3. Манипуляторы HASEL, созданные в университете Колорадо, способны работать даже с самыми нежными предметами, например куриные яйца. Они созданы из специальных оболочек из полидиметилсилоксана, которые заполнены маслом.

Лучший искусственный интеллект еще не создан, но судя по тенденции, осталось совсем немного времени для работы алгоритмов машинного обучения, чтобы увидеть максимум возможностей ИИ. Будущее творится здесь и сейчас. И у нас есть уникальная возможность наблюдать за этим.