Искусственный интеллект - это область науки, занимающаяся моделированием интеллектуальной деятельности человека. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине XX в.
Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, политология, экономика, бизнес, криминалистика и т.п. Идеи обучения и самообучения компьютерных программ, накопления знаний, приемы обработки нечетких и неконкретных знаний позволили создать программы, творящие чудеса. Компьютеры успешно борются за звание чемпиона мира по шахматам, моделируют творческую деятельность человека, создавая музыкальные и поэтические произведения, распознают образы и сцены, распознают, понимают и обрабатывают речь, тексты на естественном человеческом языке. Нейрокомпьютеры, созданные по образу и подобию человеческого мозга, успешно справляются с управлением сложными техническими объектами, диагностикой заболеваний человека, неисправностей сложных технических устройств; предсказывают погоду и курсы валют, результаты голосований; выявляют хакеров и потенциальных банкротов; помогают абитуриентам правильно выбрать специальность и т.д.
Мы уже привыкли к тому, что компьютеры «умнеют» буквально на глазах, а компьютерные программы становятся все более и более интеллектуальными. Само по себе понятие интеллекта постоянно претерпевает изменения по мере развития науки и человека. Давно уже не считаются интеллектуальными задачи, состоящие в выполнении арифметических операций сложения, умножения, деления. Не считается интеллектуальной задача интегрирования дифференциального уравнения, если для нее известен строго детерминированный алгоритм. В настоящее время принято считать интеллектуальными задачи, которые на современном этапе не поддаются алгоритмизации в традиционном смысле этого слова. Это задачи, для решения которых требуются манипуляции с нечеткими, неконкретными, ненадежными, расплывчатыми и даже нетрадиционными знаниями.
Начнем рассмотрение положений ИИ с терминов и определений.
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus - что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intelligence) - ИИ (AI) обычно толкуется как свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий.
Понятие «интеллект» используется сегодня и в технике, и в технических дисциплинах, которое отличается от определений, сформировавшихся в контексте психологических и философских исследований сознания. Под интеллектом будем понимать способность мышления предвидеть события, предвидеть результаты собственных действий, анализировать и оценивать свое состояние и окружающую обстановку и принимать решения, сообразуясь со своими представлениями об окружающем мире. Определение, данное академиком Н.Н. Моисеевым, рассматривает интеллектуальную деятельность с позиций информатики. Но оно и выделяет самое главное в интеллекте – это способность к отвлеченному мышлению, абстрагированию, благодаря которым и возникают самосознание и рефлексия.
Итак, интеллект – это способность мозга решать (интеллектуальные) задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
При этом под термином «знания» подразумевается не только та информацию, которая поступает в мозг через органы чувств. Такого типа знания чрезвычайно важны, но недостаточны для интеллектуальной деятельности. Дело в том, что объекты окружающей нас среды обладают свойством не только воздействовать на органы чувств, но и находиться друг с другом в определенных отношениях. Ясно, что для того, чтобы осуществлять в окружающей среде интеллектуальную деятельность (или хотя бы просто существовать), необходимо иметь в системе знаний модель этого мира. В этой информационной модели окружающей среды реальные объекты, их свойства и отношения между ними не только отображаются и запоминаются, но и, как это отмечено в данном определении интеллекта, могут мысленно «целенаправленно преобразовываться». При этом существенно то, что формирование модели внешней среды происходит «в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам».
Интеллектуальная задача . Для того, чтобы пояснить, чем отличается интеллектуальная задача от просто задачи, необходимо ввести термин «алгоритм» - один из краеугольных терминов кибернетики.
Под алгоритмом понимают точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Аль-Хорезми, который еще в IX веке предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Отыскание алгоритма для задач некоторого данного типа связано с тонкими и сложными рассуждениями, требующими большой изобретательности и высокой квалификации. Задачи, связанные с отысканием алгоритма решения класса задач определенного типа, будем называть интеллектуальными .
Что же касается задач, алгоритмы решения которых уже установлены, то, как отмечает известный специалист в области ИИ М. Минский, «излишне приписывать им такое мистическое свойства, как «интеллектуальность»». В самом деле, после того, как такой алгоритм уже найден, процесс решения соответствующих задач становится таким, что его могут в точности выполнить человек, вычислительная машина (должным образом запрограммированная) или робот, не имеющие ни малейшего представления о сущность самой задачи. Требуется только, чтобы лицо, решающее задачу, было способно выполнять те элементарные операции, их которых складывается процесс, и, кроме того, чтобы оно педантично и аккуратно руководствовалось предложенным алгоритмом. Такое лицо, действуя, как говорят в таких случаях, чисто машинально, может успешно решать любую задачу рассматриваемого типа.
Поэтому представляется совершенно естественным исключить их класса интеллектуальных такие задачи, для которых существуют стандартные методы решения. Примерами таких задач могут служить чисто вычислительные задачи: решение системы линейных алгебраических уравнений, численное интегрирование дифференциальных уравнений и т. д. Для решения подобного рода задач имеются стандартные алгоритмы, представляющие собой определенную последовательность элементарных операций, которая может быть легко реализована в виде программы для вычислительной машины. В противоположность этому для широкого класса интеллектуальных задач, таких, как распознавание образов, игра в шахматы, доказательство теорем и т.п., напротив это формальное разбиение процесса поиска решения на отдельные элементарные шаги часто оказывается весьма затруднительным, даже если само их решение несложно.
Таким образом, можно перефразировать определение интеллекта как универсальный сверхалгоритм, который способен создавать алгоритмы решения конкретных задач.
Еще интересным замечанием здесь является то, что профессия программиста, исходя из наших определений, является одной из самых интеллектуальных, поскольку продуктом деятельности программиста являются программы - алгоритмы в чистом виде. Именно поэтому, создание даже элементов ИИ должно очень сильно повысить производительность его труда.
Деятельность мозга (обладающего интеллектом), направленную на решение интеллектуальных задач, будем называть мышлением, или интеллектуальной деятельностью . Интеллект и мышление органически связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, игры и управление в условиях неопределенности. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта (знаний и навыков) и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Благодаря этим качествам интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе неформализованных) для которых нет стандартных, заранее известных методов решения.
Следует иметь в виду, что существуют и другие, чисто поведенческие (функциональные) определения. Так, по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом. Другим примером поведенческой трактовки интеллекта может служить известное определение А. Тьюринга. Его смысл заключается в следующем. В разных комнатах находится люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников - машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом.
Кстати интересен план имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. «Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, - пишет Тьюринг, - мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния… Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения «программы-ребенка» и задачу «воспитания» этой программы».
Забегая вперед, можно сказать, что именно этот путь используют практически все системы ИИ. Ведь понятно, что практически невозможно заложить все знания в достаточно сложную систему. Кроме того, только на этом пути проявятся перечисленные выше признаки интеллектуальной деятельности (накопление опыта, адаптация и т. д.).
Термин «искусственный интеллект» введен в обиход в 1956 г. профессором Массачусетского технологического института Дж.Макарти на встрече американских специалистов в области наук, связанных с теорией и практикой исследования вычислительных процессов. На этой встрече в Дортмутском колледже, которую американцы считают первой конференцией по ИИ, были сформулированы две основные задачи в новой научно-технической отрасли: раскрыть механизм человеческого мышления и построить электронную машину, которая могла бы имитировать данный процесс .
Единого определения, полностью описывающего эту научную область, не существует и по сей день. Среди многих точек зрения на нее сегодня доминируют три. Согласно первой - исследования в области ИИ являются фундаментальными исследованиями, в рамках которых разрабатываются модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации и автоматизации. Согласно второй точке зрения, новое направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой принципиально иной технологии программирования, с переходом к архитектуре ЭВМ, отвергающей классическую архитектуру, которая восходит еще к первым ЭВМ. Наконец, третья точка зрения, по-видимому, наиболее прагматическая, состоит в том, что в результате работ в области искусственного интеллекта рождается множество прикладных систем, решающих задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.
Конечно, все эти три точки зрения взаимно связаны, в области ИИ развиваются фундаментальные исследования, новая технология программирования, новая архитектура технических средств, и все это используется для создания прикладных систем, предназначенных для работы в самых разнообразных областях.
Под искусственным интеллектом будем понимать область научных исследований, в рамках которой разрабатываются модели, методы, технические и программные средства решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и поддающимися формализации и автоматизации.
Под интеллектуальными системами понимают любые биологические, искусственные или формальные системы, проявляющие способность к целенаправленному поведению. Последнее включает свойства (проявления) общения, накопления знаний, принятия решений, обучения, адаптации и т.д.
Системами ИИ называют системы, предназначенные для выполнения на ЭВМ таких практических задач, которые называются интеллектуальными, если они выполняются людьми. В теории ИИ часто системы ИИ называют интеллектуальными системами.
Еще одно определение понятия «интеллектуальная система» в ИИ предложено Поспеловым Д.А. Система считается интеллектуальной, если в ней реализованы следующие три базовые функции:
1) Функция представления и обработки знаний. Интеллектуальная система должна быть способна накапливать знания об окружающем мире, классифицировать и оценивать их с точки зрения прагматики и непротиворечивости, инициировать процессы получения новых знаний, соотносить новые знания со знаниями, хранящимися в базе знаний.
2) Функция рассуждения. Интеллектуальная система должна быть способна формировать новые знания с помощью логического вывода и механизмов выявления закономерностей в накопленных знаниях, получать обобщенные знания на основе частных знаний и логически планировать свою деятельность.
3) Функция общения. Интеллектуальная система должна быть способна общаться с человеком на языке, близком к естественному (ЕЯ) и получать информацию через каналы, аналогичные тем, которые использует человек при восприятии окружающего мира, прежде всего зрительный и звуковой, уметь формировать «для себя» или по просьбе человека объяснения собственной деятельности, оказывать человеку помощь за счет знаний, которые хранятся в ее памяти, и логических средств рассуждения.
Искусственный интеллект - причина, по которой нам конец?
Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди?
Вконтакте
Одноклассники
Искусственный интеллект - тема, о которой каждый сформировал своё мнение.
Эксперты в этом вопросе разбились на два лагеря.
В первом считают, что искусственного интеллекта не существует, во втором - что он есть.
Кто из них прав - разбирался Rusbase.
Искусственный интеллект и негативные последствия имитации
Основная причина споров об искусственном интеллекте - понимание термина. Камнем преткновения стали само понятие интеллекта и... муравьи. Отрицающие существование ИИ люди опираются на то, что нельзя создать искусственный интеллект, потому что не изучен интеллект человеческий, а следовательно - воссоздать его подобие невозможно.
Второй аргумент, которым оперируют «неверующие», заключается в кейсе с муравьями. Основной тезис кейса - муравьи долгое время считались существами, у которых есть интеллект, но после исследований стало ясно, что они его имитировали. А имитация интеллекта не означает его наличие. Поэтому всё, что имитирует разумное поведение - интеллектом назвать нельзя.
Другая половина лагеря (утверждающая, что ИИ есть) на муравьях и природе человеческого разума не зацикливается. Вместо этого они оперируют более практическими понятиями, смысл которых заключается в том, что искусственный интеллект - свойство машин выполнять интеллектуальные функции человека. Но что считать интеллектуальными функциями?
История искусственного интеллекта и кому это пришло в голову
Джон Маккарти, автор термина «искусственный интеллект», определил интеллектуальную функцию как вычислительную составляющую способности достигать целей. Само определение искусственного интеллекта Маккарти объяснил как науку и технологию создания интеллектуальных компьютерных программ.
Определение Маккарти появилось позже, чем само научное направление. Ещё в середине прошлого века учёные пытались понять, как работает человеческий мозг. Потом появились теории вычислений, теории алгоритмов и первые в мире компьютеры, вычислительные возможности которых натолкнули светил науки на мысли о том, сможет ли машина сравниться с разумом человека.
Вишенкой на торте стало решение Алана Тьюринга, который нашёл способ проверить разумность компьютера - и создал тест Тьюринга, определяющий, может ли мыслить машина.
Так что такое искусственный интеллект и для чего он создан?
Если не брать в расчёт муравьёв и природу человеческого интеллекта, ИИ в современном контексте - свойство машин, компьютерных программ и систем выполнять интеллектуальные и творческие функции человека, самостоятельно находить способы решения задач, уметь делать выводы и принимать решения.
Рационально не воспринимать искусственный интеллект как подобие человеческого разума и разделять футурологию и науку, так как ИИ и «Скайнет».
Тем более большинство современных продуктов, созданных с помощью ИИ-технологий - не новый виток развития искусственного интеллекта, а лишь использование старых инструментов для создания новых и нужных решений.
Почему апгрейд не считается за развитие искусственного интеллекта
Но такие ли новые это идеи? Взять, к примеру, Siri, облачного помощника, оснащённого вопросно-ответной системой. Подобный проект был создан ещё в 1966 году и тоже носил женское имя - Элиза. Интерактивная программа поддерживала диалог с собеседником настолько реалистично, что люди в ней признавали живого человека.
Или промышленные роботы, которые использует Amazon на складе. Задолго до этого в 1956 году роботы Unimation работали в General Motors, перемещая тяжёлые детали и помогая в сборке автомобилей. А интегральный робот Шейки, разработанный в 1966 году и ставший первым мобильным роботом, который управлялся искусственным интеллектом? Не напоминает современную и усовершенствованную Надин?
Проблемы неестественных интеллектов. Интеллекция Григория Бакунова
И куда без последнего тренда - нейросетей? Современные стартапы на нейросетях мы знаем - вспомнить хотя бы Prisma. А искусственную нейронную сеть на основе принципа самоорганизации для распознавания образов под названием «Когнитрон», созданную в далёком в 1975 году - нет.
Интеллектуальные чат-боты тоже не стали исключением. Далёкий праотец чат-ботов - CleverBot, работающий на алгоритме искусственного интеллекта, разработанном еще в 1998 году.
Поэтому искусственный интеллект не является чем-то новым и уникальным. Пугающим перспективой порабощения человечества феноменом - тем более. Сегодня ИИ - это использование старых инструментов и идей в новых продуктах, отвечающих требованиям современного мира.
Возможности искусственного интеллекта и неоправданные ожидания
Если сравнивать искусственный интеллект с человеком, то сегодня его развитие находится на уровне ребёнка, который учится держать ложку, старается встать с четверенек на две ноги и никак не может отвыкнуть от памперсов.
Мы привыкли видеть ИИ всемогущей технологией. Даже Господа Бога в фильмах не показывают столь всесильным, как вышедшую из под контроля корпорации табличку эксель. Может ли бог отключить всё электричество в городе, парализовать работу аэропорта, слить в интернет секретные переписки глав государств и спровоцировать экономический кризис? Нет, а искусственный интеллект может, но только в кино.
Завышенные ожидания - это причина, по которой мы в жизни, ведь автоматический робот-пылесос не сравнится с роботом-дворецким Тони Старка, а домашний и милый Zenbo не устроит вам «Мир Дикого Запада».
Россия и применение искусственного интеллекта - есть кто живой?
И хотя искусственный интеллект не оправдывает ожидания большинства, в России он используется в различных сферах, начиная от государственного управления и заканчивая дейтингом.
Сегодня найти и идентифицировать объекты, проанализировав данные изображений, можно с помощью и ИИ. Выявить агрессивное поведение человека, обнаружить попытку взлома банкомата и распознать по видео личность того, кто это пытался сделать - уже можно.
Биометрические технологии тоже ушли вперёд и позволяют не только по отпечаткам пальцев, но и по голосу, ДНК или сетчатке глаза. Да, прямо как в фильмах про спецагентов, которые могли попасть в секретное место лишь после сканирования глазного яблока. Но биометрические технологии применяются не только для верификации тайных агентов. В реальном мире биометрия используется для аутентификации, проверок заявок на кредит и контроля за работой персонала.
Биометрия - не единственный пример применения. Искусственный интеллект тесно связан с другими технологиями и решает задачи ритейла, финтеха, образования, промышленности, логистики, туризма, маркетинга, медицины, строительства, спорта и экологии. Наиболее успешно в России ИИ используется для решения задач предиктивной аналитики, интеллектуального анализа данных, обработки естественного языка, речевых технологий, биометрии и компьютерного зрения.
Задачи искусственного интеллекта и почему он ничего вам не должен
Никакой миссии у искусственного интеллекта нет, а задачи перед ним ставятся с целью и сокращения ресурсов, будь это время, деньги или люди.
Как пример - интеллектуальный анализ данных, где ИИ оптимизирует закупки, логистические цепочки и другие бизнес-процессы. Или компьютерное зрение, где с помощью технологий искусственного интеллекта проводится видеоаналитика и создаётся описание содержания видео. Для решения задач речевых технологий ИИ распознаёт, анализирует и синтезирует устную речь, делая ещё один маленький шаг на пути к тому, чтобы научить компьютер понимать человека.
Понимание человека компьютером считают той самой миссией, выполнение которой приблизит нас к созданию сильного интеллекта, так как для распознавания естественного языка машине потребуются не только огромные знания о мире, но и постоянное взаимодействие с ним. Поэтому «верующие» в сильный искусственный интеллект относят понимание машиной человека к самой важной задаче ИИ.
Гуманоид Надин имеет индивидуальность и предназначен на роль социального компаньона.
В философии искусственного интеллекта даже существует гипотеза, согласно которой есть слабый и сильный искусственные интеллекты. В ней сильным интеллектом будет считаться компьютер, способный мыслить и осознавать себя. Теория слабого интеллекта такую возможность отвергает.
К сильному интеллекту и правда много требований, некоторые из которых уже выполнены. Например, обучение и принятие решений. Но сможет ли когда-нибудь макбук соответствовать таким требованиям, как сопереживание и мудрость - большой вопрос.
Возможно ли, что в будущем появятся роботы, которые смогут не только имитировать человеческое поведение, но и сочувственно кивать, слушая очередное недовольство несправедливостью человеческого бытия?
Для чего ещё нужен робот с искусственным интеллектом?
В России робототехнике с использованием искусственного интеллекта уделяется мало внимания, но надежда на то, что это временное явление есть. CEO Mail Group Дмитрий Гришин даже фонд Grishin Robotics, правда, о громких находках фонда пока не было слышно.
Из последних хороших российских примеров - робот «Емеля» от i-Free, способный понимать естественный язык и общаться с детьми. На первом этапе робот запоминает имя и возраст ребенка, подстраиваясь под его возрастную группу. Также он может понимать вопросы и отвечать на них – например, говорить о прогнозе погоды или рассказать факты из «Википедии».
В других странах роботы пользуются большей популярностью. Например, в китайской провинции Хэнань на вокзале для скоростных поездов служит настоящий , который может сканировать и распознавать лица пассажиров.
Введение
Ища истоки идей искусственного интеллекта, можно привести множество фактов и мифов. Начиная от древнегреческого робота Талоса, созданного Зевсом для охраны острова Крит, или Чарльза Бэббиджа с Адой Лавлейс и их Аналитическим Двигателем середины 19 века и заканчивая идеями Мински и МакКартни, создавших современное определение ИИ как любого действия, выполненного программой или машиной, про которое, если бы его выполнял человек, мы бы сказали, что ему нужно проявить интеллект или смекалку.
Мне же истоки зарождения ИИ видятся в книге Галилео Галилея 1683 года «Беседы и математические доказательства двух новых наук».
В этой книге Галилей, в частности, написал, что всё в мире, в том числе природные явления, может быть выражено языком математики. Получается, что для любого явления или действия можно придумать алгоритм. Таким образом, искусственный интеллект – это набор алгоритмов на все случаи жизни. А одной из главных способностей ИИ станет умение на основе имеющихся данных самостоятельно синтезировать новые алгоритмы.
В усеченном виде это уже возможно. Например, AlphaGo от Google, проанализировав базу данных из 30 миллионов ходов и потренировавшись с самим собой несколько тысяч раз, смог победить лучшего игрока в мире по игре в го.
А IBM натаскивает свой суперкомпьютер Watson на помощь врачам. Задача – научить компьютер искать ответы на вопросы, заданные естественным языком, то есть Watson учится проводить медицинский опрос. Своего рода игра в дифференциальную диагностику, только компьютер вместо доктора Хауса. Собственно, на этом закончим с историей. В головах обывателей искусственный интеллект – это Джарвис из комиксов про «Железного человека», Терминатор или, на худой конец, Робокоп (в фильме именно добавленный ИИ помогает киборгу очень быстро и точно стрелять). Такой вариант, конечно, имеет место быть, но давайте начнём с того, что доступно сегодня.
Какие типы ИИ есть сегодня?
В целом, все типы ИИ можно разделить на две категории – слабый, или ограниченный ИИ и общий, или сильный ИИ.
Слабый ИИ
Собственно, названия говорят сами за себя. ИИ сегодня представляют собой первый тип – ограниченный, то есть интеллект заточен на определенные задачи. Например, когда Samsung обещает, что к 2020 году каждое его устройство будет обладать ИИ, то подразумевается именно ограниченный вариант. Примерами могут служить Siri или Алиса, которые умеют делать ровно то, что в них запрограммировали. Алиса даже так и отвечает, когда чего-то не знает или не умеет: «Программист обещал обучить меня этому позже».
К этому же типу относятся Google и Yandex карты, анализирующие пробки и прокладывающие маршруты, фотокамеры, распознающие сцены, интеллектуальная печь, самостоятельно регулирующая уровень жара, и робот-пылесос, который, как ему ни объясняй, умеет только пылесосить, а тапочки не подаст.
И пока что это ограниченный ИИ – это единственный тип искусственного интеллекта, который освоило человечество. Слабый ИИ можно разделить по ключевым задачам, над которыми и работают специалисты сегодня. Это:
- распознавание речи;
- компьютерное зрение;
- обработка естественного языка;
- поиск паттернов, или анализ данных;
- робототехника.
Добиться решения этих задач, то есть научить некий ИИ понимать ваши слова и узнавать картинки, можно двумя способами.
- Символьный подход.
Такой подход был ведущим начиная с конца 40-х и заканчивая началом 90-х. Метод основывается на том, что считалось, что лучший способ «обучить» ИИ – это скормить ему как можно больше знаний. Например, если говорить в контексте медицины, то в ИИ загружают всевозможные учебники и базы знаний. И ответы ИИ ищет только на основе имеющейся информации, обрабатывая знания лишь по тем правилам, которые создал программист.
Соответственно, такой тип ИИ хорош для решения статических проблем. Например, в него можно загрузить все учебники по русскому языку, и ИИ сможет хорошо проверять сочинения, находя орфографические, пунктуационные ошибки, а ориентируясь на орфоэпические нормы, даже сможет вычленять речевые ошибки и недочеты. Однако будет делать это, только основываясь на правилах, то есть не понимая контекст, а вычленяя правильный порядок слов и написание.
Ещё один пример – это машинный перевод. Символьно-обученный ИИ вооружен всевозможными словарями и разговорниками. И если предложенная ему на перевод фраза есть в одном из них, то он её переведёт хорошо, а если нет, то просто подставит слова, предлоги и структуру предложения на основе заложенных правил.
- Машинное обучение, или несимвольный ИИ.
В отличие от символьного, этот вариант обучения подразумевает, что искусственному интеллекту показали, как решать определенную проблему, после чего пустили в свободное плавание. Так действуют нейронные сети. Помню, читал про пример, где программист подключил ИИ к управлению поливалками и научил отгонять водой соседскую кошку, которая повадилась ходить в туалет на газон. Программист показал ИИ множество фотографий с кошками, после чего у искусственного интеллекта выработался рефлекс включать поливалку каждый раз, когда ему казалось, что он видит нечто, похожее на кошку. Система не всегда работала гладко. Кажется, она как-то включилась, когда ИИ принял тень на асфальте за кошку.
Если же говорить про пример с переводом, то натренированный ИИ может попытаться осознать контекст фразы и подставить в переводе не первое отвечающее базовым требованиям слово, а то, которое, на его взгляд, лучше отражает стиль, эмоцию, сленг или что-то ещё, на чём его тренировали.
Сегодня большинство программистов предпочитают использовать второй тип – машинное обучение, потому он умеет, если так можно выразиться, импровизировать. Например, если автономную машину натренировать по первому типу, то она будет ездить по правилам, но если на дороге возникнет непредвиденная ситуация, то машина окажется в затруднении. А автомобиль, натренированный машинным обучением, может действовать по обстоятельствам, синтезируя идеи на основе скормленной ранее информации.
Тут же возникает и проблема. Одна из ключевых важных особенностей символьного ИИ в том, что система всегда может объяснить, почему приняла то или иное решение. А вот в случае с машинным обучением всё непросто. Именно поэтому те же UBER или Tesla долго разбираются, пытаясь понять, почему их машины приняли то или иное решение, повлекшее аварию.
Однако для тех же автомобилей символьное обучение не подходит, так как все правила для ИИ заносят вручную, то есть, условно говоря, нужно прописать все варианты действия для автомобиля – на дорогу выбежал человек, выкатилась коляска, вылетела коробка и т.д. Что-то забыл прописать, и неожиданно выяснилось, что машина сбила лося, потому что про него ничего не было сказано в своде правил, в то время как машинный ИИ сможет догадаться, что нельзя сбивать всех четвероногих.
У слабого ИИ, как видите, несмотря на его ограниченность, множество способов применения – это и умная техника, и самостоятельные автомобили, и обработка данных с попытками предсказаний будущего. К слову, Google Duplex, умеющий заказывать столики в ресторане, - это тоже ограниченный ИИ, так как умеет он ровно то, чему его обучили.
Сильный ИИ (самостоятельный)
Здесь уже начинается область гипотез, так как ничего подобного человечество ещё не видело. Возможно, только в недрах Google или IBM живёт что-то полуразумное. На последней конференции Google I/O очень умная китайская женщина Фей Фей Ли (Fei Fei Li), самая главная в департаменте Машинного обучения и Искусственного Интеллекта в Google Cloud, сказала, что, хоть и прошло уже более 60 лет с момента исследований в области ИИ, но наука до сих пор находится на начальном этапе, и пока можно говорить только о том, чтобы достичь мастерства в разработках ограниченного ИИ.
Однако предлагаю немного пофантазировать про сильный ИИ и попробовать определить, что он из себя должен представлять и что уметь. Считается, что сильный ИИ – это по уму как среднестатистический человек, то есть в теории он может решить любую проблему.. И если перед первым стояла задача любыми способами уничтожить Джона Коннора, то второй жаждет максимальной энтропии. Терминатор, если закрыто метро, поедет убивать Джона Коннора на автобусе, а если сломается автобус, то пойдет пешком или вызовет такси, а недоброжелатель будет писать, что всё реклама, что автор ничего не понимает, будет пытаться заниматься демагогией и софизмами. Собственно, больше всего разжиться сильным ИИ мечтают правительства по всему миру для ведения военных действий и саботажа выборов в США армией компьютерных ботов-троллей.
В Google говорят, что если всё будет хорошо, то к 2050 году, возможно, произойдёт прорыв и появится первый сильный ИИ.
Основная слабость такого ИИ заключается в том, что он, несмотря на все свои способности, по-прежнему остаётся относительно недалеким, как и среднестатистический человек, но, в отличие от человека, сильный ИИ всё помнит и лучше ориентируется в поисках и обработке информации.
Суперсильный интеллект
Это уже совсем из области фантастики. Например, к просто сильному интеллекту можно отнести и Пятницу/Джарвиса из «Железного человека».
Если помните, то в одном из фильмов главный герой Тони Старк пытался изобрести какой-то новый нетоксичный источник энергии, чтоб поместить его себе в грудь. Джарвис ему ассистировал, но решить задачу мог всё равно только Тони Старк, потому что у ИИ не хватало «соображалки». Суперсильный интеллект сможет самостоятельно решать даже самые сложные задачи. Именно ему человечество задаст вопрос, на который он ответит «42», а потом суперсильный ИИ поместит всех людей в чаны с жидкостями и создаст феномен избранного (это не белиберда, а аллюзии на книгу «Автостопом по Галактике» и фильм «Матрица»).
Нужно ли бояться ИИ?
Несмотря на все фантастические фильмы, опасаться не нужно, по крайней мере, до появления последнего типа ИИ. Однако нужно бояться людей, которые занимаются разработками, так как вследствие ошибки или сознательно в тот же ограниченный ИИ может быть заложено правило «убить всех человеков» вместо «учить всех человеков». А дальше для ИИ дело за малым – лишь уточнить в словаре значения всех слов и приступить к делу.
Однако развитие даже ограниченного ИИ уже привело и ещё приведет к множеству проблем в современном обществе.
Проблема первая
Одна из проблем – это разрушение традиционной карьерной лестницы, так как развитие ИИ приводит к отказу от рабочих мест, требующих среднего уровня квалификации. Поясню подробнее. Нужна дешевая рабочая сила, чтобы заносить данные в компьютер, так как, условно говоря, распознавать «капчу» человек по-прежнему умеет лучше. Также нужны и те, кто будет принимать решения на основе обработанных компьютером данных. А вот рядовые аналитики уже не нужны, потому что они анализируют и изучают данные на основе выученных алгоритмов. Например, в мою бытность аналитиком я имел на вооружении 42 различных варианта обработки данных для создания прогнозов. Все эти варианты были упорядочены в аккуратную презентацию, к которой я регулярно обращался, чтобы прикинуть, какой способ лучше использовать в той или иной ситуации. Замена меня на ИИ представляется логичной и обоснованной, так как он с задачами прогнозирования справится гораздо быстрее. Соответственно, получается разрыв, когда отпадает традиционная карьерная лестница от младшего аналитика до руководителя, так как в нижней точке карьеры практически нет маневра для демонстрации интеллекта.
Проблема вторая
Также из-за ИИ постепенно произойдет отказ от базовых профессий, которые можно алгоритмизировать, то есть свести к простым действиям. Что-то подобное сейчас можно наблюдать в «Ашанах» и «Лентах», где происходит постепенная замена кассиров на аппараты самообслуживания, а также одного сотрудника, помогающего решить возникающие проблемы, и охранника, следящего за порядком. В дальнейшем охранника заменят камеры наблюдения, следящие за порядком. Получается, что произойдет снижение ценности людей.
Профессии, которые с большой долей вероятности заменит ИИ: почтальоны, ювелиры, лесорубы, фермеры, рабочие на заводах, страховщики
Прочитал, что Сан-Франциско в какой-то степени может служить иллюстрацией данной проблемы. Этот город в США облюбовала технологическая элита. Соответственно, экономика города направлена на удовлетворение потребностей элиты, а вот люди, которые не имеют отношения к экономике технологий, испытывают колоссальные проблемы. Они зарабатывают гораздо меньше, а все ценники в городе выставлены как для IT-стартаперов. Обычные люди не могут потянуть такие расходы, поэтому или переезжают, или пополняют и без того огромную армию бомжей.
Однако здесь есть ключевая особенность, которая сохранит некоторые профессии. Искусственному интеллекту для работы нужны созданные условия. Например, робот-пылесос умеет ездить только по гладкому полу и преодолевать небольшие неровности. Соответственно, многие базовые профессии смогут продержаться до тех пор, пока будет чересчур сложно и дорого создавать их искусственную замену. Например, в помещении, где много дверей, роботу-уборщику нужно иметь или манипуляторы, чтобы крутить дверные ручки, или нужно, чтоб все двери открывались автоматически. И то и то достаточно дорого, а вот у приезжего Сархата из Средней Азии есть руки и мозгов хватает, чтоб управиться со шваброй и дверной ручкой, но нет регистрации и сниженные требования к зарплате.
Проблема третья
Даже ограниченный ИИ сильно простимулировал такое явление, как фриланс. Платформы по подбору и найму удаленных сотрудников с каждым годом процветают всё больше и больше. Например, по последним статистическим данным, в США, первой экономике мира, 55 миллионов человек работает на фрилансе.
И это в текущем поколении, обратите внимание на иллюстрацию. Подрастающая рабочая сила не любит сидеть в офисе. Соответственно, произойдет сдвиг в организации труда. Компании столкнутся с проблемами по набору и удержанию сотрудников, ведь зачем посвящать жизнь одной компании, когда ты доступен онлайн и можно искать работу по всему миру.
Проблема четвертая
Достаточно серьезная проблема – это социальное неравенство, которое уже упомянул в проблеме номер 2. Оно будет усугубляться. Полагаю, из статьи вы догадались, что чтобы быть успешным в новом мире, нужно быть сообразительным и на «ты» с современными технологиями. Не секрет, что у бедных людей хуже с доступом к образованию. Соответственно, бедные не смогут вырваться на новый уровень, так как у них попросту не будет шанса научиться чему-то полезному, так как, чтобы хорошо думать, нужны годы усиленных тренировок, а где их взять, когда нужно искать еду.
Новому обществу нужна или дешевая рабочая сила, или интеллектуалы, принимающие решения.
Проблема пятая
Её можно сформулировать кратко – кто у руля? На людей, занимающихся разработкой систем ИИ, будет накладываться особая ответственность, так как они обучают ИИ, на основе каких данных ИИ будет принимать решения. Будут это законы робототехники от Азимова или иные правила, защищающие определенную прослойку людей.
Почему искусственный интеллект – это благо?
Перечисленные выше проблемы выглядят в какой-то степени пугающе, но ИИ – это обоюдоострый меч, который может и помогать.
Благо 1
Искусственный интеллект послужит мощным толчком для развития многих сфер. Хороший пример – это медицина. Сегодня в 21 веке врачи продолжают лечить так же, как и сотню лет назад. Они зубрят учебники. Это плохой вариант, так как ни один врач не может помнить наизусть все симптомы всех болезней. Последствия таких ошибок могут быть фатальными. Местный врач до последнего уверяла, что причины недомогания моей матери заключаются в простуде и усталости, так как все основные симптомы налицо. И только когда уже было поздно, прозвучал правильный диагноз – острый лейкоз, заболевание, которое достаточно сложно распознать. И в данной ситуации наличие ИИ, который помнит все болезни и симптомы и который никогда не устаёт, было бы выходом.
Такие же сдвиги могут произойти в области права, где юристам и судьям нужно держать в памяти все законы, прецеденты и множество доказательств.
Благо 2
ИИ поможет создать персонализированный опыт. Лучше всего это утверждение можно проиллюстрировать на примере обучения. Сегодня учителя перегружены, и они физически не могут уделить внимание всем ученикам. А ведь у каждого свой темп освоения нового материала. Системы обучения, основанные на ИИ, следят за скоростью обучения, видят, хорошо или плохо ученик запоминает материал, читает внимательно или отвлекается. На основе этого выстраивается индивидуальный темп обучения и происходит подбор упражнений для закрепления.
При этом есть факт, что людям проще постигать новый материал с помощью ИИ, так как в таком случае значительно снижается страх ошибки. Могу согласиться с этим утверждением. Морально легче получить возмущенный бип от компьютера, что пример решен неверно, чем выдержать взгляд Ольги Степановны, моего преподавателя по математике.
ИИ сможет уделять равное внимание всем людям. Сюда относятся все области, от образования и медицины до подбора модного имиджа (в соответствии с типом фигуры, формой лица и трендами сезона) и тренировок в спортзале.
Благо 3
Уже сегодня наш мир переполнен информацией. Любые данные собираются отовсюду, начиная от погодных условий и заканчивая тем, сколько шагов прошел человек.
Искусственный интеллект с доступом к большим данным сможет анализировать эти данные и искать корреляцию, как влияет количество шагов на здоровье, но не абстрактно, а с учетом определенной погоды. Анализ перемещения пассажиропотоков поможет снизить загруженность, уменьшить количество транспортных коллапсов в часы пик. Короче говоря, те данные, которые можно проанализировать, будут проанализированы, и ИИ представит свои выводы.
Заключение
Сегодня искусственный интеллект продемонстрировал, что неплохо умеет решать только те задачи, которым его обучили, и даже быть лучше в них, чем обычные люди. Смартфон легко обыграет гроссмейстера даже без ферзя, японский ИИ, написавший небольшой роман, прошел в финал литературного конкурса, а его собратья пишут и исполняют неплохую музыку.
Однако, к сожалению, ИИ до сих пор находится в стадии зарождения. Он умеет только то, чему его научили – проанализировать множество литературных или музыкальных произведений и синтезировать что-то своё или запомнить миллионы ходов и выбирать лучший.
Главные проблемы, стоящие на пути развития ограниченного ИИ, заключаются в отсутствии универсальных алгоритмов познания окружающего мира и инфраструктуры (для сбора данных нужно множество датчиков, для беспилотных авто –дороги с идеальной разметкой, для понимания запросов хозяина голосовым ассистентам нужны более качественные алгоритмы).
Для появления же сильного искусственного интеллекта нужны принципиально иные вычислительные мощности и алгоритмы обработки информации, имитирующие то, что у людей называется интуицией. Вероятно, в ближайшем будущем мы будем наблюдать различные варианты ограниченного ИИ с заложенными алгоритмами поведения на всевозможные условия.
Искусственный интеллект – в последнее время одна из наиболее популярных тем в технологическом мире. Такие умы, как Элон Маск, Стивен Хокинг и Стив Возняк всерьез обеспокоены исследованиями в области ИИ и утверждают, что его создание грозит нам смертельной опасностью. В то же время научная фантастика и голливудские фильмы породили множество заблуждений вокруг ИИ. Так ли нам угрожает опасность и какие неточности мы допускаем, представляя уничтожение Земли Skynet, всеобщую безработицу или наоборот достаток и беззаботность? В человеческих мифах об искусственном интеллекте разобралось издание Gizmodo. Приводим полный перевод его статьи.
Это называли важнейшим тестом машинного разума со времен победы Deep Blue над Гарри Каспаровым в шахматном поединке 20-летней давности. Google AlphaGo победил на турнире по Го гроссмейстера Ли Седоля с разгромным счетом 4:1, показав насколько серьезно искусственный интеллект (ИИ) продвинулся вперед. Судьбоносный день, когда машины наконец превзойдут в уме человека, никогда не казался так близко. Но мы, кажется, так и не приблизились к осознанию последствий этого эпохального события.
В действительности, мы цепляемся за серьезные и даже опасные заблуждения об искусственном интеллекте. В прошлом году основатель SpaceX Элон Маск предостерег, что ИИ может захватить мир. Его слова вызвали бурю комментариев, как противников, так и сторонников этого мнения. Как для такого будущего монументального события, есть поразительное количество разногласий относительно того, произойдет ли оно, и, если да, то в какой форме. Это особенно тревожно, если принять во внимание невероятную пользу, которую может получить человечество от ИИ, и возможные риски. В отличие от других изобретений человека, у ИИ есть потенциал изменить человечество или уничтожить нас.
Трудно понять, чему верить. Но благодаря первым работам ученых в области вычислительных наук, нейробиологов, теоретиков в области ИИ, начинает возникать более четкая картина. Вот несколько общих заблуждений и мифов касательно искусственного интеллекта.
Миф №1: “Мы никогда не создадим ИИ с разумом сравнимым с человеческим”
Реальность: У нас уже есть компьютеры, которые сравнялись или превысили человеческие возможности в шахматах, Го, торговле на бирже и разговорах. Компьютеры и алгоритмы, которые ими руководят, могут становиться только лучше. Это лишь вопрос времени, когда они превзойдут человека в любой задаче.
Психолог-исследователь из университета Нью-Йорка Гари Маркус сказал, что “буквально каждый”, кто работает в ИИ, верит, что машины, в конце концов, обойдут нас: “Единственное реальное отличие между энтузиастами и скептиками – это оценки сроков”. Футуристы вроде Рея Курцвейла считают, что это может произойти в течение нескольких десятилетий, другие говорят, что потребуются века.
ИИ-скептики не убедительны, когда говорят, что это нерешаемая технологическая проблема, а в природе биологического мозга есть что-то уникальное. Наши мозги – биологические машины – они существуют в реальном мире и придерживаются основных законов физики. В них нет ничего непознаваемого.
Миф №2: “Искусственный интеллект будет иметь сознание”
Реальность: Большинство представляет, что машинный разум будет обладать сознанием и думать так, как думают люди. Более того, критики вроде сооснователя Microsoft Пола Аллена верят, что мы пока не можем достигнуть общего искусственного интеллекта (способен решить любую умственную задачу, с которой справляется человек), потому что нам не хватает научной теории сознания. Но как говорит специалист по когнитивной робототехнике Имперского колледжа Лондона Мюррей Шанахан, нам нельзя приравнивать эти две концепции.
“Сознание безусловно удивительная и важная вещь, но я не верю, что оно необходимо для искусственного интеллекта человеческого уровня. Если выражаться более точно, мы используем слово “сознание” для обозначения нескольких психологических и когнитивных признаков, которые у человека “идут в комплекте”, – объясняет ученый.
Умную машину, которой не хватает одного или нескольких подобных признаков, можно представить. В конце концов, мы можем создать невероятной умный ИИ, который будет неспособен воспринимать мир субъективно и осознано. Шанахан утверждает, что разум и сознание можно совместить в машине, но мы не должны забывать, что это две разных концепции.
То, что машина проходит тест Тьюринга, в котором она неотличима от человека, не означает наличие у нее сознания. Для нас передовой ИИ может казаться осознанным, но его самосознание будет не большим, чем у камня или калькулятора.
Миф №3: “Нам не стоит бояться ИИ”
Реальность: В январе основатель Facebook Марк Цукерберг заявил, что нам не стоит бояться ИИ, ведь он сделает невероятное количество хороших вещей для мира. Он прав наполовину. Мы извлечем огромную выгоду от ИИ: от беспилотных автомобилей до создания новых лекарств, но нет никаких гарантий, что каждая конкретизации ИИ будет доброкачественной.
Высокоразумная система может знать все о конкретной задаче, вроде решения неприятной финансовой проблемы или взлома системы вражеской обороны. Но вне границ этих специализаций, она будет глубоко невежественна и не сознательна. Система Google DeepMind эксперт в Го, но у нее нет возможностей или причин исследовать сферы вне своей специализации.
Многие из этих систем могут не подчинятся соображениям безопасности. Хороший пример – сложный и мощный вирус Stuxnet, военизированный червь, разработанный военными Израиля и США для проникновения и диверсии работы иранских атомных станций. Это вирус каким-то образом (специально или случайно) заразил российскую атомную станцию.
Еще один пример, программа Flame, использованная для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Легко представить будущие версии Stuxnet или Flame, который выходят за пределы своих целей и наносят огромный вред чувствительной инфраструктуре. (Для понимания, эти вирусы не являются ИИ, но в будущем они могут его иметь, откуда и беспокойство).
Вирус Flame использовался для кибершпионажа на Ближнем Востоке. Фото: Wired
Миф №4: “Искусственный суперинтеллект будет слишком умен, чтобы совершать ошибки”
Реальность: Исследователь ИИ и основатель Surfing Samurai Robots Ричард Лусимор считает, что большинство сценариев судного дня, связанного с ИИ, непоследовательны. Они всегда построены на предположении, что ИИ говорит: “Я знаю, что уничтожение человечества вызвано сбоем в моей конструкции, но я все равно вынужден это сделать”. Лусимор говорит, что если ИИ будет вести себя так, рассуждая о нашем уничтожении, то такие логические противоречия будут преследовать его всю жизнь. Это, в свою очередь, ухудшает его базу знаний и делает его слишком глупым для создания опасной ситуации. Ученый также утверждает, что люди, говорящие: “ИИ может делать только то, на что его запрограммировали”, заблуждаются также, как и их коллеги на заре компьютерной эры. Тогда люди использовали эту фразу утверждая, что компьютеры не способны продемонстрировать ни малейшей гибкости.
Питер Макинтайр и Стюарт Армстронг, которые работают в Институте будущего человечества при Оксфордском университете, не соглашаются с Лусимором. Они утверждают, что ИИ в значительной мере связан тем, как его запрограммировали. Макинтайр и Армстронг верят, что ИИ не сможет совершать ошибок или быть слишком тупым, чтобы не знать, чего мы от него ожидаем.
“По определению, искусственный суперинтеллект (ИСИ) – субъект, с разумом значительно большим, чем обладает лучший человеческий мозг в любой области знаний. Он будет точно знать, что мы хотели, чтобы он сделал”, – утверждает Макинтайр. Оба ученых верят, что ИИ будет делать лишь то, на что запрограммирован. Но если он станет достаточно умен, он поймет, как это отличается от духа закона или намерений людей.
Макинтайр сравнил будущую ситуацию людей и ИИ с теперешним взаимодействием человека и мыши. Цель мыши – искать еду и убежище. Но она часто конфликтует с желанием человека, который хочет, чтобы его зверек бегал вокруг него свободно. “Мы достаточно умны, чтобы понимать некоторые цели мышей. Так что ИСИ будет также понимать наши желания, но быть к ним безразличным”, – говорит ученый.
Как показывает сюжет фильма Ex Machina человеку будет крайне сложно удерживать более умный ИИ
Миф №5: “Простая заплатка решит проблему контроля ИИ”
Реальность: Создав искусственный интеллект умнее человека, мы столкнемся с проблемой известной как “проблема контроля”. Футуристы и теоретики ИИ впадают в состояние полной растерянности, если их спросить, как мы будем содержать и ограничивать ИСИ, если такой появится. Или как убедиться, что он будет дружественно настроен в отношении людей. Недавно исследователи из Института технологий Джорджии наивно предположили, что ИИ может перенять человеческие ценности и социальные правила, читая простые истории. На деле, это будет куда более сложно.
“Предлагалось множество простых трюков, которые могут “решить” всю проблему контроля ИИ”, – говорит Армстронг. Примеры включали программирование ИСИ так, чтобы его целью было угождать людям, или, чтобы он просто функционировал как инструмент в руках человека. Еще вариант – интегрировать концепции любви или уважения в исходный код. Чтобы предотвратить ИИ от принятия упрощенного, однобокого взгляда на мир, предлагалось запрограммировать его ценить интеллектуальное, культурное и социальное разнообразие.
Но эти решения слишком просты, как попытка втиснуть всю сложность человеческих симпатий и антипатий в одно поверхностное определение. Попробуйте, к примеру, вывести четкое, логичное и выполнимое определение “уважения”. Это крайне сложно.
Машины в “Матрице” могли без проблем уничтожить человечество
Миф №6: “Искусственный интеллект нас уничтожит”
Реальность: Нет никакой гарантии, что ИИ нас уничтожит, или, что мы не сможем найти возможности контролировать его. Как сказал теоретик ИИ Элизер Юдковски: “ИИ ни любит, ни ненавидит вас, но вы сделаны из атомов, которые он может использовать для других целей”.
В своей книге “Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии” оксфордский философ Ник Бостром написал, что настоящий искусственный суперинтеллект, после его появления, создаст риск больший, чем любые другие человеческие изобретения. Выдающиеся умы вроде Элона Маска, Билла Гейтса и Стивена Хокинга (последний предупредил, что ИИ может быть нашей “худшей ошибкой в истории”) также выразили обеспокоенность.
Макинтайр сказал, что в большинстве целей, которыми может руководствоваться ИСИ, есть веские причины избавиться от людей.
“ИИ может спрогнозировать, достаточно правильно, что мы не хотим, чтобы он максимизировал прибыль конкретной компании, чего бы это ни стоило клиентам, окружающей среде и животным. Поэтому у него есть сильный стимул, чтобы позаботится о том, что его не прервут, не помешают, выключат или не изменят его целей, поскольку из-за этого изначальные цели не будут выполнены”, – утверждает Макинтайр.
Если только цели ИСИ не будут точно отображать наши собственные, то у него будут достойные поводы не дать нам возможности остановить его. Учитывая, что уровень его интеллекта значительно превосходит наш, мы с этим ничего не сможем поделать.
Никто не знает, какую форму обретет ИИ и как он может угрожать человечеству. Как отметил Маск, искусственный интеллект может использоваться для контроля, регулирования и мониторинга другого ИИ. Или он может быть пропитан человеческими ценностями или преобладающим желанием быть дружественным к людям.
Миф №7: “Искусственный суперинтеллект будет дружелюбным”
Реальность: Философ Иммануил Кант верил, что разум сильно коррелирует с моральностью. Нейробиолог Давид Чалмерс в своем исследовании “Сингулярность: Философский анализ” взял известную идею Канта и применил ее к возникшему искусственному суперинтеллекту.
Если это верно… мы можем ожидать, что интеллектуальный взрыв приведет к взрыву моральности. Затем мы можем ожидать, что появившиеся ИСИ системы будут суперморальны также, как и суперинтеллектуальны, что позволит нам ожидать от них доброкачественности.
Но идея того, что развитый ИИ будет просветленным и добрым, по своей сути, не очень правдоподобна. Как отметил Армстронг, есть много умных военных преступников. Не похоже, что связь между разумом и моральностью существует среди людей, поэтому он поддает сомнению работу этого принципа среди других умных форм.
“Умные люди, ведущие себя аморально, могут вызывать боль гораздо больших масштабов, чем их более глупые коллеги. Разумность просто дает им возможность быть плохими с большим умом, она не превращает их в добряков”, – утверждает Армстронг.
Как объяснил Макинтайр, возможность субъекта достичь цели не относиться к тому, будет эти цель разумной для начала. “Нам очень сильно повезет, если наши ИИ будут уникально одаренными и уровень их моральности будет расти вместе с разумом. Надеяться на удачу – не лучший подход для того, что может определить наше будущее”, – говорит он.
Миф №8: “Риски ИИ и робототехники равнозначны”
Реальность: Это особенно частая ошибка, насаждаемая некритичными СМИ и голливудскими фильмами вроде “Терминатора”.
Если бы искусственный суперинтеллект вроде Skynet действительно захотел бы уничтожить человечество, он был не использовал андроидов с шестиствольными пулеметами. Гораздо эффективнее было бы наслать биологическую чуму или нанотехнологическую серую слизь. Или просто уничтожить атмосферу.
Искусственный интеллект потенциально опасен не тем, что он может повлиять на развитие роботетехники, а тем, как его появление повлияет на мир в принципе.
Миф №9: “Изображение ИИ в научной фантастике – точное отображение будущего”
Множество видов разумов. Изображение: Элизер Юдковски
Конечно, авторы и футуристы использовали научную фантастику, чтобы делать фантастические прогнозы, но горизонт событий, который устанавливает ИСИ, это совсем другая опера. Более того, нечеловеческая природа ИИ делает для нас невозможным знание, а значит и предсказание, его природы и формы.
Чтобы развлекать нас, глупых людишек, в научной фантастике большинство ИИ изображены похожими на нас. “Существует спектр всех возможных разумов. Даже среди людей, вы достаточно отличаетесь от своего соседа, но эта вариация ничто, в сравнении со всеми разумами, которые могут существовать”, – говорит Макинтайр.
Большинство научно-фантастических произведений, чтобы рассказать убедительную историю, не должны быть научно точны. Конфликт обычно разворачивается между близкими по силе героями. “Представьте, насколько бы скучной была история, где ИИ без сознания, радости или ненависти, покончил бы с человечеством без всякого сопротивления, чтобы добиться неинтересной цели”, – зевая, повествует Армстронг.
На заводе Tesla трудятся сотни роботов
Миф №10: “Это ужасно, что ИИ заберет всю нашу работу”
Реальность: Возможность ИИ автоматизировать многое, из того, что мы делаем, и его потенциал уничтожить человечество, две совсем разные вещи. Но согласно Мартину Форду, автору “На заре роботов: Технологии и угроза безработного будущего”, их часто рассматривают как целое. Хорошо думать об отдаленном будущем применения ИИ, но только если оно не отвлекает нас от проблем, с которыми нам придется столкнуться в ближайшие десятилетия. Главная среди них – массовая автоматизация.
Никто не ставит под сомнение, что искусственный интеллект заменит множество существующих профессий, от работника фабрики до высших эшелонов белых воротничков. Некоторые эксперты предсказывают, что половине всех рабочих мест США угрожает автоматизация в ближайшем будущем.
Но это не означает, что мы не сможем справиться с потрясением. Вообще, избавление от большей части нашей работы, как физической так и ментальной, – квази-утопическая цель нашего вида.
“В течении пары десятилетий ИИ уничтожит множество профессий, но это неплохо”, – говорит Миллер. Беспилотные автомобили заменят водителей грузовиков, что сократит стоимость доставки и, как следствие, сделает многие продукты дешевле. “Если вы водитель грузовика и зарабатываете этим на жизнь – вы потеряете, но все другие наоборот смогут покупать больше товаров на ту же зарплату. А деньги, которые они отложат, будут потрачены на другие товары и услуги, которые создадут новые рабочие места для людей”, – утверждает Миллер.
По всей вероятности, искусственный интеллект будет создавать новые возможности производства блага, освободив людей для занятия другими вещами. Успехи в развитии ИИ будут сопровождаться успехами в других областях, особенно в производстве. В будущем, нам станет легче, а не сложнее, удовлетворять наши основные потребности.
Я не двигался и почти не дышал… Наверняка, они уже потеряли мой след... Я выбрался из укрытия и столкнулся лицом к лицу с одним из них… Он закричал, но не смог пошевелиться… Игру снова заглючило
Искусственный интеллект (ИИ) в видеоиграх – это то, что большинство из нас не замечают, пока он не сломается. Он незримо присутствует во всём, влияя на наш игровой опыт, на наше восприятие каждого игрового момента, однако это один из самых недооценённых элементов видеоигр. ИИ – это та приправа, которая придаёт игре вкус, погружает нас в игровой мир как ничто другое.
Каждый понимает термин «искусственный интеллект» по-своему. Этот термин может относиться к программным процессам, которые управляют персонажами игры, отдельными объектами в игре, или даже соперниками, которых вы никогда не увидите (как, например, в реал-тайм стратегиях).
Обратимся к Alien: Isolation. Отбросив случайные сбои, скажем прямо: это отличная игра! Одна из единичных кино-игр, которые позволяют ощутить себя внутри фильма. Alien: Isolation заставляет по-настоящему почувствовать себя участником действия фильма о Чужом. Каждый фильм о Чужих ставит чёткую цель: избавиться от пришельца. Многие отдельные моменты фильмов могли бы обернуться интересным геймплеем, будь то лазание Далласа по вентиляции с огнемётом, или Рипли, в погрузчике-механике таранящая Королеву. Эти фильмы, как видеоигры, очень заряжают драйвом, их вселенная очень хорошо подходит для «игроизации».
Игра Alien: Isolation сильна именно своим искусственным интеллектом. Чужой должен действовать так, чтобы игрок чувствовал себя участником Alien-фильмов.Сам Чужой является сложным существом, что даёт много геймплейных возможностей. Он прячется, вдумчиво используя дизайн помещений. Он передвигается по вентиляции, неожиданно нападая на игроков. Он ненавидит огонь, так что мы можем использовать огнемёты против него. В тоже время игра устанавливает определённые границы сложности. Мы знаем, как работает жизненный цикл Чужих. Мы знаем, что они кровоточат кислотой. Мы знаем об их коллективном разуме. Другими словами, фильмы о Чужих создали убедительную песочницу для разработчиков игр.
Каждое решение, которое вы принимаете в Isolation, возвращается к Чужому. Как вы прячетесь? Как используете драгоценное топливо огнемёта? Как долго вы ждёте, чтобы он ушёл? Вы сталкиваетесь с настоящим, живым Чужим, который будет действовать и думать как пришелец. Это потрясающе, страшно и удивительно одновременно!
Большинство игроков и разработчиков считают, что «сильный ИИ», по сути, невозможен. Это означало бы, что он должен быть равен или даже превосходить человеческий интеллект. Вряд ли было бы комфортно играть с таким.
Сильный ИИ будет очень похож на другого игрока, с теми же игровыми целями: он захочет выиграть. Хороший ИИ не хочет выиграть, он хочет, чтобы вы тяжёлым трудом заработали свой выигрыш. Вот почему Чужой является не столько реалистичным моделированием величайшего киномонстра, сколько воссозданием впечатлений от него.
В Isolation Чужой почти всегда рядом. Конечно, вы можете отвлечь его на некоторое время, или переходить из одного помещения в другое, но он всегда в конечном итоге окажется поблизости. Чаще всего Чужой действует правдоподобно, за исключением редких случаев, когда он необъяснимо торчит в одной комнате, пока вы, задерживая дыхание, надеетесь, что он уйдёт, чтобы можно было вылезти из шкафа.
Чужой, кажется, всегда приблизительно знает ваше местоположение, что держит в напряжении и неопределённости. Он не сходу замечает вас (кроме редких «глюков»), если вы не проваливаете стелс. Это очень удобно для поддержания атмосферы фильма ужасов, но иногда момент затягивается, и игра начинает «фальшивить». Порой игра настолько сосредотачивается на создании напряжения, что забывает о гораздо более важном – о погружении.
Забавно, но из-за маркетинговой затасканности, слово «погружение» почти потеряло всякий смысл. Теперь любая игра, которая умеет удержать внимание, хвастается «погружением». А ведь смысл изначально в другом: когда вы погружаетесь в океан, вы существуете внутри океана.
В 1990-е годы появилась концепция «Immersive Sim» (симуляция погружения). Идея заключалась в том, что игроки могут существовать в мире игры и относиться к нему, как к реальности. Наиболее известными из «иммерсивных симов» 90-х были System Shock и Thief: The Dark Project. Обе эти игры были разработаны Looking Glass Studios, и обе имели сильный акцент на искусственном интеллекте.
Игра без хорошего ИИ – как сборник пустых фильмов. Целый сборник – это хорошо, но кино держится на своих персонажах. Великий ИИ вдыхает жизнь в персонажей игры и её мир. Это самый важный компонент в игровом повторении захватывающего опыта кинофильмов.
Для хорошего примера «иммерсивного сима» в действии, давайте вспомним Thief: The Dark Project. Действие игры разворачивается в фэнтезийном мире, вы играете за вора по имени Гарретт. Одна миссия посылает вас в подземные руины. Область карты населена особенными зомби. Их нельзя покрошить на куски, как обычных. Они восстают обратно вскоре после того, как вы убили их. Единственный способ по-настоящему избавиться от них – использовать святую воду на ваших дорогих водных стрелах, которые обычно тушат факелы, что позволяет скрыться в темноте. Когда зомби замечает вас, он ревёт, предупреждая других зомби, которые рёвом зовут следующих. Так можно было собрать толпу из всех зомби на уровне. Если не хватало стрел или святой водой, приходилось обдумывать план.
Например, можно было прокрасться к балкону над комнатой с двумя-тремя зомби, скрытно выстрелить в одного, чтобы он рёвом созвал всех зомби в комнату, потом начинать расстреливать их святой водой
То есть игра создала пространство, создала врагов, которые имели логический набор правил, и к которым можно было применить вполне реальную логику.
Поэтому игра с хорошим ИИ работает, скорее, как Thief, а не как Isolation. Напряженность очень важна для игры о Чужих, но основой должно являться погружение. Если игра перестаёт быть правдоподобной, она уже не такая страшная.
Конечно, чтобы погружение работало, мы должны «купиться» на уловки режиссёра или разработчика. Фильм «Чужой» не сработает, если кто-то перед экраном говорит нам, что пришелец не по-настоящему вырвался из груди человека. Поэтому, чтобы сработать, Alien: Isolation должна заставить нас поверить в её реальность. Игра должна быть интерактивной, то есть ещё более реалистичной, чем какой-либо из фильмов. Игра должна быть захватывающей. Правила должны иметь смысл и быть последовательными.
Если вы или игра разрываете эти отношения, игра перестает быть страшной и опыт разваливается. Когда люди, охотящиеся на игрока, вдруг замирают, или когда Чужой «телепортируется» за спиной, это ломает погружение и вытягивает из игрового опыта. Он перестает быть страшным, в чём и заключается весь смысл Чужого, в первую очередь.
Мы играем в игры о Чужих, потому что мы хотим пережить опыт встречи с Чужим. Когда искусственный интеллект ломается или «читтерит», погружение теряется и игра разваливается. Но когда ИИ работает как надо, то мы становимся Рипли, прячась в шкафчике, затаив дыхание, ожидая, когда монстр уйдёт.
