Содержание
Когда создадут искусственный интеллект, равный человеку? Отвечает эксперт
Наука и образование
Ученые считают: однажды появится система равная человеку по уму. Но когда? Насколько это действительно реально? Эти вопросы мучают многих специалистов и обычных людей. Американский футуролог Мартин Форд рассказывает, к какому мнению на этот счет пришли эксперты.
Почти все исследователи ИИ, с которыми я разговаривал, считают, что искусственный интеллект человеческого уровня реален и когда-нибудь станет неизбежным. Мне это представляется обоснованным. В конце концов, мозг человека — это, в сущности, биологическая машина. Нет причин полагать, что в биологическом интеллекте есть что-то волшебное или что невозможно когда-нибудь встроить нечто подобное в совершенно иной носитель.
Более того, представляется, что субстрат на основе кремния имеет множество преимуществ перед биологической живой материей, поддерживающей работу человеческого мозга. Электрические сигналы в компьютерных чипах распространяются гораздо быстрее, чем в головном мозге, и любая машина, однажды сравнявшаяся с нами в способности мыслить и общаться, будет обладать всеми преимуществами, которые есть у компьютеров.
Машинный интеллект будет безошибочно помнить даже то, что произошло в далеком прошлом, и уметь сортировать и перелопачивать колоссальные объемы данных с фантастической скоростью. Он также сможет напрямую выходить в интернет или другие сети, подключаться к практически безграничным ресурсам и без усилий общаться с другими машинами, даже если освоит общение с нами. Иными словами, ИИ человеческого уровня по определению будет во многих отношениях превосходить нас.
Несмотря на почти всеобщую убежденность, что эта цель когда-то будет достигнута, путь, который нас к ней приведет, и время прибытия по-прежнему тонут во мраке неопределенности. До сих пор прогресс был очень постепенным. Так, в конце 2017 года DeepMind выпустила AlphaZero, обновление своей системы AlphaGo для игры в го. В AlphaZero было покончено с необходимостью контролируемого обучения на данных о тысячах партий в го, сыгранных людьми, она начинает фактически с чистого листа, обучаясь исключительно на основе моделирования, играя сама с собой.
Систему можно научить решать и другие задачи, в том числе играть в шахматы и японскую игру сёги. AlphaZero быстро доказала, что является самым сильным на планете игроком в шахматы, победив лучшие специализированные шахматные алгоритмы, которые обыгрывали самых сильных шахматистов. Демис Хассабис (исследователь ИИ, нейробиолог. — Прим. ред.) рассказал мне, что AlphaZero, возможно, служит универсальным решением для игр «с полной информацией», то есть для таких задач, где легкодоступна вся необходимая информация, скажем фигурки на игровой доске или пиксели на экране.
Разумеется, реальный мир, в котором мы живем, далек от полноты информации. Почти все области, где мы хотели бы когда-нибудь использовать продвинутый искусственный интеллект, требуют способности действовать в условиях неопределенности и справляться с ситуациями, в которых огромные объемы информации скрыты или просто недоступны. В январе 2019 года DeepMind снова продемонстрировала прогресс, выпустив AlphaStar — систему для игры в стратегию StarCraft.
StarCraft моделирует галактическую вой ну за ресурсы между тремя внеземными расами, каждой из которых управляет онлайновый игрок в реальном времени. StarCraft не является игрой с полной информацией — игроки должны вести «разведку», чтобы узнать скрытую информацию о том, чем заняты противники. Также требуется навык долгосрочного планирования и управления ресурсами в огромном игровом пространстве. Очередным триумфом команды DeepMind стала победа AlphaStar над сильнейшим профессиональным игроком в StarCraft с разгромным счетом 5:0 в турнире, проведенном в декабре 2018 года.
Это впечатляющие достижения, однако они по-прежнему не преодолевают принципиальные ограничения, привязывающие современные ИИ-системы к узким областям. Например, AlphaStar требует масштабного обучения, как контролируемого, так и с подкреплением, для игры за определенную расу инопланетян. Переход к другой расе с иными сильными сторонами требует полного переобучения. Аналогично AlphaZero легко становится сильнейшим в мире игроком в шахматы или сёги, но она и ребенка не обыграет в шашки без соответствующего переобучения.
Даже самые мощные системы, представляющие передовой рубеж исследования ИИ, являются поверхностными и хрупкими. Как отмечает Орен Эционииз Института Аллена, любая из этих систем продолжит невозмутимо играть, даже если узнает, что комната объята пламенем. У них нет здравого смысла, нет подлинного понимания.
Сколько времени понадобится, чтобы преодолеть эти ограничения и создать по-настоящему мыслящую машину? В процессе разговоров с лучшими умами в сфере ИИ, приведенных в моей книге «Архитекторы интеллекта», я просил дать прогноз, в каком году универсальный искусственный интеллект может быть создан хотя бы с 50%-ной вероятностью. Большинство опрошенных пожелали сохранить анонимность своих предсказаний, а пять исследователей отказались дать прогноз, отметив, что путь к ИИ человеческого уровня отличается огромной неопределенностью и что придется преодолеть неизвестно сколько препятствий. Тем не менее 18 ведущих мировых экспертов в области ИИ все-таки поделились со мной своими оценками.
Результаты приведены далее в таблице. По-моему, они очень интересны.
Обратите внимание, что эти прогнозы были даны в 2018 году, из-за чего в них преобладают годы, кончающиеся на 8. Например, прогноз «2038 год» может в действительности означать «через 20 лет от настоящего момента». Я почти уверен, что если бы спросил тех же специалистов высказать предположения сейчас, то получил бы такие же оценки, иначе говоря, названные даты сдвинулись бы вперед. Это заставляет опасаться, что к созданию универсального ИИ применима старая шутка физиков о термоядерном синтезе, «до овладения которым всегда остается 30 лет».
Средняя оценка — 2099 год, или примерно через 80 лет (эта оценка пессимистична по сравнению с результатами других опросов. Поскольку многие из них проводились на конференциях по ИИ, охват исследователей с разным профессиональным уровнем был намного более широким. Большинство прогнозов появления универсального ИИ с вероятностью 50% приходится на 2040–2050 годы).
Четко выделяются граничные мнения двух человек, согласившихся дать прогноз официально. Как мы видели, Рэй Курцвейлтвердо верит в то, что ИИ человеческого уровня появится к 2029 году. Родни Брукс, сооснователь iRobot Corporationи, по общему признанию, один из ведущих робототехников в мире, считает, что до появления универсального ИИ пройдет почти 180 лет. Такой разрыв — когда одни исследователи ожидают создания ИИ человеческого уровня в пределах одного-двух десятилетий, а другие полагают, что для этого потребуются столетия, — представляется мне яркой иллюстрацией того, насколько непредсказуемо будущее искусственного интеллекта.
Правда ли, что роботы и нейросети отберут у нас рабочие места в будущем? Отвечает экономист
Попытки создать ИИ человеческого уровня кажутся мне самой захватывающей темой в исследовании искусственного интеллекта. Очень может быть, что когда-нибудь они выльются в самую значимую для человечества и наиболее подрывную инновацию. Пока, однако, искусственный интеллект как практический инструмент остается относительно узким и во многих отношениях ограниченным.
Безусловно, ИИ-системы, созданные для решения задач в реальном мире, будут непрерывно совершенствоваться, вбирая в себя достижения передовых исследований. Однако в обозримом будущем реализация возможностей этой новой технологии, скорее всего, примет форму взрывного роста числа специальных приложений, которые уже начали разворачиваться почти во всех областях промышленности, экономики, общественной жизни и даже культуры.
Отрывок для публикации предоставило издание «Альпина нон-фикшн» из книги Мартина Форда «Власть роботов. Как подготовиться к неизбежному».
Следите за нашими новостями в Telegram
Автор:
Мария Агафонова,
Когда у нас будет настоящий искусственный интеллект?
Область исследований искусственного интеллекта прошла длинный путь, но многие считают, что официально она родилась, когда группа ученых из Дартмутского колледжа собралась вместе летом 1956 года.
За последние несколько лет компьютеры улучшились многократно; сегодня они выполняют вычислительные операции намного быстрее людей. Учитывая весь этот невероятный прогресс, оптимизм ученых можно было понять. Гениальный компьютерный ученый Алан Тьюринг предположил появление мыслящих машин несколькими годами ранее, и ученые пришли к простой идее: интеллект, по сути, это всего лишь математический процесс. Мозг человека — машина в определенной степени. Выделите процесс мышления — и машина сможет его сымитировать.
Когда у нас будет настоящий искусственный интеллект?
Тогда проблема казалась не особо сложной. Дартмутские ученые писали: «Мы считаем, что значительный прогресс может быть достигнут в одной или нескольких этих проблемах, если тщательно отобранная группа ученых будет работать над этим вместе в течение лета». Это предложение, кстати, содержало одно из самых первых применений термина «искусственный интеллект». Идей было много: возможно, имитация схемы действия нейронов головного мозга могла бы научить машины абстрактным правилам человеческого языка.
Содержание
- 1 Кто умнее — ИИ или человек
- 2 Ошибки искусственного интеллекта
- 3 Как меняется искусственный интеллект
- 4 Искусственный интеллект умнее людей
Кто умнее — ИИ или человек
Ученые были оптимистичны, и их усилия были вознаграждены. У них были программы, которые, казалось, понимали человеческий язык и могли решать алгебраические задачи. Люди уверенно предсказывали, что машинный интеллект на уровне человеческого появится уже лет через двадцать.
Удачно совпало и то, что область прогнозирования, когда у нас будет искусственный интеллект человеческого уровня, родилась примерно в то же время, что и сама область ИИ. Фактически все возвращается к первой статье Тьюринга о «мыслящих машинах», в которой он предсказал, что тест Тьюринга — в процессе которого машина должна убедить человека, что она тоже человек — будет пройден через 50 лет, к 2000 году. Сегодня, конечно, люди по-прежнему предсказывают, что это произойдет в ближайшие 20 лет, среди известных «пророков» — Рэй Курцвейл.
Мнений и прогнозов так много, что порой кажется, что исследователи ИИ ставят на автоответчик следующую фразу: «Я уже предсказал, каким будет ваш вопрос, но нет, я не могу точно это прогнозировать».
Проблема с попыткой предсказать точную дату появления ИИ человеческого уровня состоит в том, что мы не знаем, как далеко мы можем зайти. Это не похоже на закон Мура. Закон Мура — удвоение вычислительной мощности через каждые пару лет — делает конкретное предсказание о конкретном явлении. Мы примерно понимаем, как двигаться дальше — улучшать технологии кремниевых чипов — и знаем, что в принципе не ограничены в нашем нынешнем подходе (пока не начнем работать с чипами в атомных масштабах). Об искусственном интеллекте того же не скажешь.
Ошибки искусственного интеллекта
Исследование Стюарта Армстронга было посвящено тенденциям в этих прогнозах. В частности, он искал два основных когнитивных искажения. Первой была идея, согласно которой эксперты в области ИИ предсказывают, что ИИ прибудет (и сделает их бессмертными) аккурат до того, как они умрут.
Это критика «восхищения нердов», которой подвергается Курцвейл — его прогнозы мотивированы страхом смерти, желанием бессмертия и фундаментально иррациональны. Создатель сверхинтеллекта становится чуть ли не предметом поклонения. Критикуют обычно люди, работающие в области ИИ и знающие не понаслышке о разочарованиях и ограничениях современного ИИ.
Вторая идея в том, что люди всегда выбирают отрезок времени в 15-20 лет. Этого достаточно, чтобы убедить людей, что они работают над чем-то, что станет революционным в ближайшее время (потому что людей менее привлекают усилия, которые проявятся через века), но не настолько в ближайшее, что вы сразу же окажетесь чертовски неправы. Люди счастливы предсказывать появление ИИ до своей смерти, но желательно, чтобы это было не завтра и не через год, а лет так через 15-20.
Как меняется искусственный интеллект
Армстронг отмечает, что если вы хотите оценить достоверность конкретного прогноза, есть много параметров, на которые можно взглянуть.
К примеру, идея того, что интеллект человеческого уровня будет развиваться за счет моделирования человеческого мозга, как минимум предоставляет вам четкую схему для оценки прогресса. Каждый раз мы получаем все более подробную карту мозга, либо успешно имитируем определенную его часть, а значит прогрессируем в направлении конкретной цели, которая, предположительно, выльется в ИИ человеческого уровня. Может быть, 20 лет будет недостаточно для достижения этой цели, но мы хотя бы можем оценить прогресс с научной точки зрения.
А теперь сравните такой подход с подходом тех, кто говорит, что ИИ, либо нечто сознательное, «появится», если сеть будет достаточно сложной и будет обладать достаточной вычислительной мощностью. Возможно, именно так мы представляем человеческий интеллект и сознание, возникшие в процессе эволюции, хотя эволюция проходила миллиарды лет, а не десятки лет. Проблема в том, что у нас нет эмпирических данных: мы никогда не видели, как из сложной сети возникает сознание.
Мы не только не знаем, возможно ли это, мы и знать не можем, когда нас это ждет, потому что не можем измерить прогресс на этом пути.
Существует колоссальная сложность в том, чтобы понять, какие задачи действительно сложны для выполнения, и это преследует нас с рождения ИИ и до сегодняшнего дня. Понять человеческий язык, случайность и творчество, самосовершенствование — и все сразу, просто невозможно. Мы научились обрабатывать естественную речь, но понимают ли наши компьютеры, что они обрабатывают? Мы сделали ИИ, которые кажется «креативным», но есть ли в его действиях хоть толика творчества? Экспоненциальное самосовершенствование, которое приведет к сингулярности, вообще кажется чем-то заоблачным.
Мы и сами не понимаем, что такое интеллект. Например, эксперты в области ИИ всегда недооценивали способность ИИ играть в го. В 2015 году многие думали, что ИИ не научится играть в го до 2027 года. Но прошло всего два года, а не двадцать. Значит ли это, что ИИ через несколько лет напишет величайший роман? Поймет мир концептуально? Приблизится к человеку по уровню интеллекта? Неизвестно.
Искусственный интеллект умнее людей
Возможно, мы неправильно рассматривали проблему. Например, тест Тьюринга еще не был пройден в том смысле, что ИИ смог бы убедить человека в беседе, что тот говорит с человеком; но вычислительные способности ИИ, а также возможность распознавать закономерности и водить авто уже намного превышают уровень, доступный человеку. Чем больше решений принимают алгоритмы «слабого» ИИ, чем больше растет Интернет вещей, тем больше данных скармливается нейросетям и тем большим будет влияние этого «искусственного интеллекта».
Возможно, мы пока не знаем, как создать интеллект человеческого уровня, но точно так же мы не знаем, как далеко сможем зайти с нынешним поколением алгоритмов. Пока они и близко не похожи на те страшные алгоритмы, которые подрывают общественный строй и становятся неким туманным сверхинтеллектом. И точно так же это не означает, что мы должны придерживаться оптимистичных прогнозов. Нам придется удостовериться, что в алгоритмы всегда будет закладываться ценность человеческой жизни, нравственность, мораль, чтобы алгоритмы не были совершенно бесчеловечными.
Любые прогнозы нужно делить надвое. Не забывайте, что на заре развития ИИ казалось, что он преуспеет очень быстро. И сегодня мы тоже так думаем. Прошло шестьдесят лет с тех пор, как ученые собрались в Дартмуте в 1956 году, чтобы «создать интеллект за двадцать лет», а мы до сих пор продолжаем их дело.
Будущее искусственного интеллекта: как искусственный интеллект изменит мир
В невзрачном здании недалеко от центра Чикаго Марк Гьонгйози и небольшая, но растущая команда IFM/Onetrack.AI руководствуются одним принципом, который управляет всеми ими: думай просто. Слова написаны простым шрифтом на листе бумаги, приклеенном к задней стене их промышленного двухэтажного рабочего пространства. Однако то, что они делают здесь с искусственным интеллектом, совсем не просто.
Сидя за своим захламленным столом, расположенным рядом с часто используемым столом для пинг-понга и прототипами дронов времен его учебы в колледже, подвешенными над головой, Гьонгёси просматривает зернистую видеозапись водителя вилочного погрузчика, управляющего своим транспортным средством на складе.
Он был снят с высоты благодаря «системе обзора вилочного погрузчика» Onetrack.AI.
Будущее искусственного интеллекта
Искусственный интеллект определяет будущее человечества почти во всех отраслях. Он уже является основной движущей силой новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей, и в обозримом будущем продолжит выступать в качестве технологического новатора.
Используя машинное обучение и компьютерное зрение для обнаружения и классификации различных «событий безопасности», устройство размером с обувную коробку видит не все, но многое. Например, куда смотрит водитель, управляя транспортным средством, с какой скоростью он едет, куда он едет, где находятся люди вокруг него и как другие операторы погрузчиков маневрируют своими транспортными средствами. Программное обеспечение IFM автоматически выявляет нарушения безопасности — например, использование мобильного телефона — и уведомляет менеджеров склада, чтобы они могли принять незамедлительные меры.
Главные цели – предотвращение несчастных случаев и повышение эффективности. Простое знание того, что одно из устройств IFM наблюдает за происходящим, по словам Дьёнгиози, имело «огромный эффект».
«Если вы думаете о камере, то это действительно самый богатый датчик, доступный нам сегодня по очень интересной цене», — говорит он. «Из-за смартфонов камеры и датчики изображения стали невероятно дешевыми, но мы собираем много информации. По изображению сегодня мы можем вывести 25 сигналов, но через шесть месяцев мы сможем вывести 100 или 150 сигналов из того же изображения. Единственная разница заключается в программном обеспечении, которое смотрит на изображение… Каждый клиент может извлечь выгоду из каждого другого клиента, которого мы привлекаем на борт, потому что наши системы начинают видеть и изучать больше процессов и обнаруживать больше важных и актуальных вещей».
Подробнее о будущем ИИМожет ли ИИ сделать искусство более человечным?
Эволюция ИИ
IFM — лишь один из бесчисленных новаторов в области ИИ в области, которая продолжает развиваться.
Например, из 9 130 патентов, полученных изобретателями IBM в 2021 году, 2 300 были связаны с ИИ. Основатель Tesla и технический титан Илон Маск пожертвовал 10 миллионов долларов на финансирование текущих исследований в некоммерческой исследовательской компании OpenAI — просто капля в море, если его совместное обязательство в размере 1 миллиарда долларов в 2015 году является каким-либо показателем.
После нескольких десятилетий, отмеченных спорадическим бездействием в течение эволюционного периода, который начался с «инженерии знаний», технология перешла к машинному обучению на основе моделей и алгоритмов и все больше сосредоточилась на восприятии, рассуждении и обобщении. Теперь ИИ снова занял центральное место, как никогда раньше, и в ближайшее время он не уступит центр внимания.
Почему важен искусственный интеллект?
ИИ важен, потому что он составляет основу компьютерного обучения. С помощью ИИ компьютеры могут обрабатывать огромные объемы данных и использовать свой интеллект для принятия оптимальных решений и открытий за доли времени, которые потребовались бы людям.
Какие отрасли изменит ИИ?
Практически ни один крупный отраслевой современный ИИ — точнее, «узкий ИИ», который выполняет целевые функции с использованием моделей, обученных данным, и часто попадает в категории глубокого обучения или машинного обучения — еще не затронул бы его. Это особенно верно в последние несколько лет, когда сбор и анализ данных значительно расширились благодаря надежному подключению к Интернету вещей, распространению подключенных устройств и все более быстрой компьютерной обработке.
Некоторые секторы только начинают свой путь ИИ, другие — опытные путешественники. У обоих долгий путь. Несмотря на это, влияние ИИ на нашу сегодняшнюю жизнь трудно игнорировать.
- Транспорт: Хотя на их совершенствование может уйти некоторое время, однажды беспилотные автомобили будут переправлять нас с места на место.
- Производство: Роботы с искусственным интеллектом работают вместе с людьми для выполнения ограниченного круга задач, таких как сборка и штабелирование, а датчики прогнозного анализа обеспечивают бесперебойную работу оборудования.
- Здравоохранение: В области здравоохранения, где ИИ только зарождается, болезни диагностируются быстрее и точнее, поиск лекарств ускоряется и упрощается, виртуальные помощники медсестер наблюдают за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный подход к пациентам.
- Образование: Учебники оцифрованы с помощью искусственного интеллекта, виртуальные наставники на раннем этапе помогают инструкторам-людям, а анализ лиц измеряет эмоции учащихся, чтобы помочь определить, кто испытывает трудности или скучно, и лучше адаптировать опыт к их индивидуальным потребностям.
- СМИ: Журналистика также использует ИИ и будет продолжать получать от этого пользу. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разобраться в сложных финансовых отчетах. Ассошиэйтед Пресс использует возможности Automated Insights на естественном языке для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом.
- Служба поддержки: И последнее, но не менее важное: Google работает над помощником на основе искусственного интеллекта, который может звонить, как человек, чтобы записаться на прием, скажем, в ближайшую парикмахерскую. Помимо слов, система понимает контекст и нюансы.
Но эти достижения — и многие другие — только начало. Это еще не все.
«Я думаю, что любой, кто делает предположения о возможностях интеллектуального программного обеспечения в какой-то момент, ошибается», — говорит Дэвид Вандегрифт, технический директор и соучредитель фирмы по управлению взаимоотношениями с клиентами 4Degrees.
Компании ежегодно тратят миллиарды долларов на продукты и услуги ИИ, технологические гиганты, такие как Google, Apple, Microsoft и Amazon, тратят миллиарды на создание этих продуктов и услуг, университеты делают ИИ более важной частью своих учебных программ, а Департамент США Защита улучшает свою игру с ИИ, большие вещи обязательно произойдут.
Некоторые из этих разработок находятся на пути к полной реализации; некоторые из них носят чисто теоретический характер и могут остаться таковыми. Все разрушительны, к лучшему и потенциально к худшему, и спада не предвидится.
«Многие отрасли проходят через эту модель зимы, зимы, а затем вечной весны», — сказал ZDNet бывший руководитель Google Brain и главный научный сотрудник Baidu Эндрю Нг. «Мы можем быть в вечной весне ИИ».
Видео: CrashCourse
Влияние ИИ на общество
Как ИИ изменит работу
побочные эффекты и ограничения. О первых он предупреждал:
«Низшие 90 процентов, особенно нижние 50 процентов населения мира с точки зрения доходов или образования, сильно пострадают от смещения рабочих мест… Простой вопрос, который нужно задать: «Насколько рутинна работа?» И вот как скорее всего [это] работа будет заменена ИИ, потому что ИИ может в рамках рутинной задачи научиться оптимизировать себя.
И чем больше количественных показателей, тем более объективной является работа — раскладывать вещи по корзинам, мыть посуду, собирать фрукты и отвечать на звонки клиентов — все это в значительной степени повторяющиеся и рутинные задачи по сценарию. Через пять, 10 или 15 лет их вытеснит ИИ».
На складах онлайн-гиганта и центра искусственного интеллекта Amazon, где работает более 100 000 роботов, функции по сбору и упаковке товаров по-прежнему выполняют люди, но это изменится.
Мнение Ли недавно поддержал президент Infosys Мохит Джоши, который сказал New York Times : «Люди стремятся достичь очень больших цифр. Раньше они ставили перед собой дополнительные цели — от пяти до десяти процентов — сокращать свою рабочую силу. Теперь они говорят: «Почему мы не можем сделать это с одним процентом людей, которые у нас есть?»
На более оптимистичной ноте Ли подчеркнул, что сегодняшний ИИ бесполезен по двум важным причинам: в нем нет творчества и нет способности к состраданию или любви.
Скорее, это «инструмент для усиления человеческого творчества». Его решение? Те, у кого работа связана с повторяющимися или рутинными задачами, должны осваивать новые навыки, чтобы не остаться на обочине. Amazon даже предлагает своим сотрудникам деньги на обучение для работы в других компаниях.
«Одной из непременных предпосылок успеха ИИ во многих [областях] является то, что мы вкладываем огромные средства в образование для переподготовки людей для новой работы», — говорит Клара Нарстедт, профессор компьютерных наук в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн. и директор Школьной научной лаборатории.
Она обеспокоена тем, что это происходит недостаточно широко или недостаточно часто. Gyongyosi от IFM еще более конкретен.
«Людям нужно изучать программирование так же, как они изучают новый язык, — говорит он, — и им нужно делать это как можно раньше, потому что это действительно будущее. В будущем, если вы не знаете, что такое кодирование, вы не знаете, что такое программирование, это станет только сложнее».
И хотя многие из тех, кого технологии вытеснили с работы, найдут новую, говорит Вандегрифт, это не произойдет в одночасье. Как и в случае с переходом Америки от аграрной к индустриальной экономике во время промышленной революции, сыгравшей большую роль в возникновении Великой депрессии, люди в конце концов снова встали на ноги. Однако краткосрочное воздействие было огромным.
«Переход между исчезающими рабочими местами и [появляющимися] новыми, — говорит Вандегрифт, — не обязательно проходит так безболезненно, как людям хотелось бы думать».
Майк Мендельсон (Mike Mendelson), дизайнер учебного процесса в NVIDIA, отличается от Нарстедта преподавателем. Он работает с разработчиками, которые хотят больше узнать об ИИ и применить эти знания в своем бизнесе.
«Если они понимают, на что способна технология, и они очень хорошо разбираются в предметной области, они начинают устанавливать связи и говорят: «Может быть, это проблема ИИ, может быть, это проблема ИИ», — говорит он.
«Это происходит чаще, чем «у меня есть конкретная проблема, которую я хочу решить» 9.0003
Подробнее об AI54 Компании, использующие ИИ, внедряют инновации
ИИ в ближайшем будущем
По мнению Мендельсона, некоторые из самых интригующих исследований и экспериментов в области ИИ, которые будут иметь разветвления в ближайшем будущем, проводятся в двух областях: « обучение с подкреплением, которое имеет дело с наградами и наказаниями, а не с помеченными данными; и генеративно-состязательные сети (сокращенно GAN), которые позволяют компьютерным алгоритмам создавать, а не просто оценивать, сталкивая две сети друг с другом. Примером первого служит мастерство Google DeepMind Alpha Go Zero в игре на го, а второго — генерация оригинального изображения или звука, основанная на изучении определенного предмета, такого как знаменитости или определенный тип музыки.
В гораздо более широком масштабе ИИ может оказать серьезное влияние на устойчивость, изменение климата и экологические проблемы.
В идеале и частично за счет использования сложных датчиков города станут менее перегруженными, менее загрязненными и в целом более пригодными для жизни.
«Когда вы что-то предсказываете, вы можете предписывать определенные политики и правила», — говорит Нарстедт. Например, датчики на автомобилях, которые отправляют данные об условиях движения, могут предсказывать потенциальные проблемы и оптимизировать поток автомобилей. «Это еще не совершенство никоим образом», — говорит она. «Это просто в зачаточном состоянии. Но спустя годы это сыграет действительно большую роль».
Сможет ли ИИ захватить мир?
Прогнозируется, что ИИ окажет долгосрочное влияние практически на все отрасли, которые только можно вообразить, поскольку, по прогнозам, он затронет 60 процентов предприятий. Мы уже видим искусственный интеллект в наших интеллектуальных устройствах, автомобилях, системе здравоохранения и любимых приложениях, и в обозримом будущем мы продолжим видеть, как его влияние все глубже проникает во многие другие отрасли.
ИИ и риски конфиденциальности
Конечно, многое было сделано из того факта, что зависимость ИИ от больших данных уже серьезно влияет на конфиденциальность. Посмотрите не дальше, чем махинации Cambridge Analytica с Facebook или подслушивание Alexa от Amazon, два из многих примеров того, как технология вышла из-под контроля. Критики утверждают, что без надлежащих правил и самостоятельных ограничений ситуация станет еще хуже. В 2015 году генеральный директор Apple Тим Кук высмеял конкурентов Google и Facebook за жадный добычу данных.
«Они поглощают все, что могут узнать о вас, и пытаются монетизировать это», — сказал он в своей речи в 2015 году. «Мы считаем, что это неправильно».
Позже, во время разговора в Брюсселе, Бельгия, Кук изложил свою озабоченность.
«Развитие ИИ путем сбора огромных личных профилей — это лень, а не эффективность», — сказал он. «Чтобы искусственный интеллект был действительно умным, он должен уважать человеческие ценности, в том числе конфиденциальность.
Если мы ошибемся, опасность будет очень велика».
Многие согласны. В статье 2018 года, опубликованной британскими группами по правам человека и конфиденциальности, Статья 19и Privacy International, беспокойство по поводу ИИ связано с его повседневными функциями, а не с катастрофическими изменениями, такими как появление роботов-повелителей.
«При ответственном внедрении ИИ может принести пользу обществу», — пишут авторы. «Однако, как и в случае с большинством новых технологий, существует реальный риск того, что коммерческое и государственное использование окажет пагубное влияние на права человека».
Авторы признают, что сбор больших объемов данных может быть использован для прогнозирования будущего поведения безвредными способами, такими как спам-фильтры и системы рекомендаций. Но существует также реальная угроза того, что это негативно повлияет на неприкосновенность частной жизни и право на свободу от дискриминации.
Связанное ЧтениеКонфиденциальность в Интернете: руководство по использованию ваших личных данных Стюарт Рассел пошутил (или нет) о своем «официальном соглашении с журналистами, что я не буду с ними разговаривать, если они не согласятся не помещать в статью робота-терминатора».
Его шутка показала явное презрение к голливудским представлениям об искусственном интеллекте далекого будущего, которые имеют тенденцию к переутомлению и апокалиптике. То, что Рассел назвал «ИИ человеческого уровня», также известное как общий искусственный интеллект, уже давно является пищей для фантазии. Но шансы на то, что это будет реализовано в ближайшее время или вообще, довольно невелики.
«Прежде чем мы достигнем чего-то похожего на ИИ человеческого уровня, должны произойти крупные прорывы, — объяснил Рассел.
Рассел также отметил, что в настоящее время ИИ не способен полностью понимать язык. Это показывает явную разницу между людьми и ИИ в настоящий момент: люди могут переводить машинный язык и понимать его, но ИИ не может сделать то же самое с человеческим языком. Однако, если мы достигнем точки, когда ИИ сможет понимать наши языки, системы ИИ смогут читать и понимать все, что когда-либо было написано.
«Как только у нас появится такая возможность, вы сможете запрашивать все человеческие знания, и они смогут синтезировать и интегрировать и отвечать на вопросы, на которые ни один человек никогда не мог ответить, — добавил Рассел, — потому что они не читал и смог собрать воедино и соединить точки между вещами, которые оставались отдельными на протяжении всей истории».
Это дает нам пищу для размышлений. По этому поводу эмулировать человеческий мозг чрезвычайно сложно, и это еще одна причина все еще гипотетического будущего ОИИ. Профессор инженерии и компьютерных наук Мичиганского университета Джон Лэрд уже несколько десятилетий проводит исследования в этой области.
«Цель всегда заключалась в том, чтобы попытаться построить то, что мы называем когнитивной архитектурой, то, что мы считаем врожденным для интеллектуальной системы», — говорит он о работе, которая в значительной степени вдохновлена человеческой психологией. «Например, мы знаем, что человеческий мозг — это не просто однородный набор нейронов. Существует реальная структура с точки зрения различных компонентов, некоторые из которых связаны со знаниями о том, как что-то делать в мире».
Это называется процедурной памятью.
Кроме того, есть знания, основанные на общих фактах, также известные как семантическая память, а также знания о предыдущем опыте (или личных фактах), которые называются эпизодической памятью. Один из проектов лаборатории Лэрда включает в себя использование инструкций на естественном языке для обучения робота простым играм, таким как крестики-нолики и головоломки. Эти инструкции обычно включают описание цели, краткое изложение допустимых ходов и неудачных ситуаций. Робот усваивает эти директивы и использует их для планирования своих действий. Однако, как всегда, прорывы происходят медленно — во всяком случае, медленнее, чем хотелось бы Лэрду и его коллегам-исследователям.
«Каждый раз, когда мы добиваемся прогресса, — говорит он, — мы по-новому понимаем, насколько это сложно».
Является ли ОИИ угрозой для человечества?
Многие ведущие деятели искусственного интеллекта подписываются (некоторые более гиперболически, чем другие) на кошмарный сценарий, который включает в себя то, что известно как «сингулярность», когда сверхразумные машины захватывают и навсегда изменяют человеческое существование путем порабощения или уничтожения.
Покойный физик-теоретик Стивен Хокинг классно постулировал, что если ИИ сам начнет разрабатывать ИИ лучше, чем люди-программисты, результатом могут стать «машины, чей интеллект превосходит наш в большей степени, чем наш интеллект превышает интеллект улиток». Илон Маск считает и предупреждал, что ОИИ представляет собой самую большую угрозу существованию человечества. По его словам, попытки добиться этого подобны «вызову демона». Он даже выразил обеспокоенность тем, что его приятель, соучредитель Google Ларри Пейдж, может случайно создать что-то «злое», несмотря на его самые лучшие намерения. Скажем, например, «флот роботов с улучшенным искусственным интеллектом, способных уничтожить человечество». Даже Гёнгиози из IFM, не паникёр, когда дело доходит до прогнозов ИИ, ничего не исключает. В какой-то момент, говорит он, людям больше не нужно будет обучать системы; они будут учиться и развиваться самостоятельно.
«Я не думаю, что методы, которые мы сейчас используем в этих областях, приведут к тому, что машины решат нас убить», — говорит он.
«Я думаю, что, может быть, через пять или 10 лет мне придется пересмотреть это заявление, потому что у нас будут разные доступные методы и разные способы делать эти вещи.
В то время как машины-убийцы вполне могут оставаться кормом для фантастики, многие считают, что они вытеснят людей различными способами.
Институт будущего человечества Оксфордского университета опубликовал результаты исследования ИИ. Под названием «Когда ИИ превзойдет возможности человека? Данные от экспертов по ИИ», он содержит оценки 352 исследователей машинного обучения об эволюции ИИ в ближайшие годы.
В этой группе было много оптимистов. К 2026 году, по мнению среднего числа респондентов, машины будут способны писать школьные сочинения; к 2027 году беспилотные грузовики сделают водителей ненужными; к 2031 году искусственный интеллект превзойдет людей в сфере розничной торговли; к 2049 году ИИ может стать следующим Стивеном Кингом, а к 2053 году — следующим Чарли Тео. Немного неприятный момент: к 2137 году все человеческие рабочие места будут автоматизированы.
Но что же сами люди? Без сомнения, потягивая напитки из зонтиков, которые подают дроиды.
Диего Клабьян, профессор Северо-Западного университета и директор-основатель школьной программы магистра наук в области аналитики, считает себя скептиком в отношении AGI.
«В настоящее время компьютеры могут обрабатывать немногим более 10 000 слов, — объясняет он. «Итак, несколько миллионов нейронов. Но в человеческом мозгу есть миллиарды нейронов, которые связаны очень интригующим и сложным образом, а нынешнее состояние искусства [технологии] — это просто прямые соединения, следующие очень простым схемам. Так что переход от нескольких миллионов нейронов к миллиардам нейронов с современными аппаратными и программными технологиями — я не вижу, чтобы это произошло».
Рекомендуемая литература7 Опасные риски искусственного интеллекта
Как мы будем использовать ОИИ?
Клабджан также не придает особого значения экстремальным сценариям — типа, включающим, скажем, кровожадных киборгов, которые превращают землю в тлеющий адский пейзаж.
Его гораздо больше беспокоят машины — например, боевые роботы — которые подпитываются ложными «стимулами» от гнусных людей. Как сказал профессор физики Массачусетского технологического института и ведущий исследователь ИИ Макс Тегмарк в выступлении на TED Talk в 2018 году: «Настоящая угроза со стороны ИИ — это не злой умысел, как в глупых голливудских фильмах, а компетентность — ИИ достигает целей, которые просто не совпадают с нашими. ” Это тоже мнение Лэрда.
«Я определенно не вижу сценария, в котором что-то просыпается и решает, что хочет захватить мир», — говорит он. «Я думаю, что это научная фантастика, а не то, как это будет происходить».
Больше всего Лэрда беспокоит не злой ИИ как таковой, а «злые люди, использующие ИИ как своего рода ложный множитель силы» для таких вещей, как ограбление банка и мошенничество с кредитными картами, среди многих других преступлений. И поэтому, хотя он часто разочаровывается в темпах прогресса, медленное горение ИИ может на самом деле быть благословением.
«Пора понять, что мы создаем и как мы собираемся интегрировать это в общество, — говорит Лэрд, — может быть именно то, что нам нужно».
Но точно никто не знает.
«Необходимо совершить несколько крупных прорывов, и они могут произойти очень быстро», — сказал Рассел во время своего выступления в Вестминстере. Ссылаясь на быстрый трансформационный эффект ядерного деления (расщепления атома) британского физика Эрнеста Резерфорда в 1917 году, он добавил: «Очень, очень трудно предсказать, когда произойдут эти концептуальные прорывы».
Но всякий раз, когда они это делают, он подчеркивал важность подготовки. Это означает начало или продолжение дискуссий об этичности использования ОИИ и необходимости его регулирования. Это означает работу над устранением предвзятости данных, которая оказывает разрушающее воздействие на алгоритмы и в настоящее время является жирной ложкой дёгтя на ИИ. Это означает работу над изобретением и усилением мер безопасности, способных держать технологию под контролем.
И это означает иметь смирение, чтобы понять, что только потому, что мы можем, не означает, что мы должны.
«Большинство исследователей ОИИ ожидают появления ОИИ в ближайшие десятилетия, и если мы просто наткнемся на это неподготовленными, это, вероятно, будет самой большой ошибкой в истории человечества. Это может привести к жестокой глобальной диктатуре с беспрецедентным неравенством, слежкой, страданиями и, возможно, даже вымиранием человечества», — сказал Тегмарк в своем выступлении на TED Talk. «Но если мы будем действовать осторожно, мы можем оказаться в фантастическом будущем, в котором всем будет лучше — бедные станут богаче, богатые еще богаче, все будут здоровы и вольны воплощать в жизнь свои мечты».
Инженерная школа Массачусетского технологического института | » Когда ИИ станет достаточно умным, чтобы перехитрить людей?
Когда ИИ станет достаточно умным, чтобы перехитрить людей?
В каком-то смысле это уже происходит. Другими словами, это зависит от вашего определения «перехитрить».
Кэролин Блейс
В опубликованной в прошлом году статье под названием «Когда ИИ превзойдет возможности человека? Данные экспертов по искусственному интеллекту», элитные исследователи искусственного интеллекта предсказали, что «машинный интеллект человеческого уровня», или HLMI, имеет 50-процентную вероятность появления в течение 45 лет и 10-процентную вероятность появления в течение 9 лет.годы. Но любой, кто когда-либо разговаривал с Siri или Cortana (некоторые из виртуальных помощников, представленных сегодня на рынке), может утверждать, что HLMI уже здесь.
Элиза Косой, исследователь из Центра изучения мозга, разума и машин Массачусетского технологического института, отмечает, что машины уже превосходят людей в некоторых областях. Они могут победить нас во многих стратегических играх, таких как шахматы, настольная игра Го и некоторые видеоигры Atari. Машины могут даже проводить операции и управлять самолетами. В последнее время машины начали водить легковые и грузовые автомобили, хотя у некоторых из них могут возникнуть проблемы с прохождением водительского удостоверения.
Несмотря на это, считает Косой, «при наличии достаточного количества данных и правильных алгоритмов машинного обучения машины могут сделать жизнь людей более приятной».
Цель Косоя — лучше понять, как люди учатся, чтобы применить его к машинам. Она делает это, изучая интуитивную физику и однократное обучение.
Интуитивная физика относится к тому, как люди могут предсказывать определенные динамические изменения в своей физической среде, а затем соответствующим образом реагировать на эти изменения. Например, способность чувствовать траекторию падающего дерева и, следовательно, знать направление движения, чтобы избежать удара.
Одноразовое обучение — это способность изучать категории объектов всего на нескольких примерах. Кажется, это способность, которой не хватает машинам… по крайней мере, на данный момент. Косой объясняет, что лучшие современные алгоритмы должны работать с тысячами наборов данных, чтобы понять разницу, скажем, между яблоком и апельсином. Однако дети могут заметить разницу уже после нескольких знакомств.
Косой говорит, что ей «лично очень любопытно, как дети могут учиться так быстро, и как мы можем извлечь этот процесс, чтобы построить более быстрое машинное обучение, которое не требует столько данных».
Еще одно предостережение в гонке машинного и человеческого интеллекта — включение эмоций. В 1997 году, когда компьютер IBM Deep Blue обыграл российского чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, Каспаров был настолько обезумел, что больше никогда не играл по-старому. Конечно, Deep Blue удалось «перехитрить» Каспарова, но обладали ли его программы эмоциональным интеллектом, чтобы грациозно продемонстрировать хорошее спортивное мастерство, чтобы не сломить дух Каспарова? Другими словами: когда у вас плохой день на работе, можете ли вы действительно рассчитывать на то, что Siri сочувствует? «Человеческое сочувствие и доброта — важная часть интеллекта, — отмечает Косой. «В этой области я сомневаюсь, что ИИ когда-либо сможет перехитрить нас».
И, конечно же, это еще не все.