Система искусственного интеллекта будет определять успех фильма
Centr86.ru

Ремонт бытовой техники

Система искусственного интеллекта будет определять успех фильма

10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день

На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.

Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.

1. Айзек Азимов впервые упомянул “Три закона робототехники” (1942)

Рассказ Азимова “Хоровод” отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:

  1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинён вред.
  2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые даёт человек, кроме тех случаев, когда эти приказы противоречат Первому Закону.
  3. Робот должен заботиться о своей безопасности в той мере, в которой это не противоречит Первому или Второму Законам.

В рассказе «Хоровод» робот Спиди ставится в положение, в котором третий закон входит в противоречие с первыми двумя. Рассказы Азимова про роботов заставили задуматься любителей НФ, среди которых были и учёные, о возможности появления думающих машин. По сей день люди занимаются интеллектуальными упражнениями, применяя законы Азимова к современным ИИ.

2. Алан Тьюринг предложил свою «Игру в имитацию» (1950)


Алан Тьюринг описал первый принцип измерения степени разумности машины в 1950-м.

Предлагаю рассмотреть вопрос «Могут ли машины думать?» Так начиналась влиятельная исследовательская работа Тьюринга 1950 года, разработавшая систему взглядов для рассуждения о машинном разуме. Он задал вопрос о том, можно ли считать машину разумной, если она может имитировать разумное поведение человека.

Этот теоретический вопрос породил знаменитую «Игру в имитацию» [её позже назовут “Тестом Тьюринга” / прим. перев.], упражнение, в котором исследователь-человек должен определить, с кем он переписывается – с компьютером или человеком. Во времена Тьюринга не существовало машин, способных пройти этот тест, нет их и сегодня. Однако его тест дал простой способ определить наличие разума у машины. Также он помог сформировать философию ИИ.

3. Конференция по ИИ в Дартмуте (1956)

К 1955 году учёные всего мира уже сформировали такие концепции, как нейросети и естественный язык, однако ещё не существовал объединяющих концепций, охватывающих различные разновидности машинного интеллекта. Профессор математики из Дартмутского колледжа, Джон Маккарти, придумал термин «искусственный интеллект», объединяющий их все.

Маккарти руководил группой, подавшей заявку на грант для организации конференции по ИИ в 1956. В Дартмут-холл летом 1956 были приглашены многие ведущие исследователи того времени. Учёные обсуждали различные потенциальные области изучения ИИ, включая обучение и поиск, зрение, логические рассуждения, язык и разум, игры (в частности, шахматы), взаимодействия человека с такими разумными машинами, как личные роботы.

Общим консенсусом тех обсуждений стало то, что у ИИ есть огромный потенциал для того, чтобы принести пользу людям. Было очерчено общее поле исследовательских областей, на развитие которых может повлиять машинный интеллект. Конференция организовала и вдохновила исследования в области ИИ на многие годы.

4. Фрэнк Розенблатт создаёт перцептрон (1957)


Фрэнк Розенблатт создал механическую нейросеть в Корнеллской лаборатории аэронавтики в 1957

Базовый компонент нейросети называется “перцептроном” [это лишь самый первый и примитивный тип искусственного нейрона / прим. перев.]. Набор входящих данных попадает в узел, подсчитывающий выходное значение, и выдающий классификацию и уровень уверенности. К примеру, входные данные могут анализировать различные аспекты изображения на основании входных данных и «голосовать» (с определённым уровнем уверенности) за то, есть ли на нём лицо. Затем узел подсчитывает все «голоса» и уровень уверенности, и выдаёт консенсус. В нейросетях сегодняшнего дня, работающих на мощных компьютерах, работают миллиарды подобных структур, связанных между собой.

Однако перцептроны существовали ещё до появления мощных компьютеров. В конце 1950-х молодой психолог-исследователь Фрэнк Розенблатт создал электромеханическую модель перцептрона под названием Mark I Perceptron, хранящуюся сегодня в Смитсоновском институте. Это была аналоговая нейросеть, состоявшая из сетки светочувствительных элементов, соединённых проводами с банками узлов, содержащих электромоторы и поворотные резисторы. Розенблатт разработал «перцептронный алгоритм», управлявший сетью, которая постепенно подстраивала силу входных сигналов так, чтобы в итоге правильно идентифицировать объекты – по сути, обучалась.

Учёные спорили о значимости этой машины вплоть до 1980-х. Она сыграла важную роль по созданию физического воплощения нейросети, которая до тех пор существовала в основном только в виде научной концепции.

5. ИИ сталкивается со своей первой зимой (1970-е)

Большую часть своей истории ИИ существовал только в исследованиях. Большую половину 1960-х правительственные агентства, в частности, DARPA, вливали деньги в исследования и практически не требовали отчёта по инвестициям. Исследователи ИИ часто преувеличивали потенциал своей работы, чтобы продолжать получать финансирование. Всё изменилось в конце 1960-х и начале 1970-х. Два отчёта – один от рекомендательного совета по автоматической обработке языка (ALPAC) для правительства США 1966 года, второй от Лайтхилла для правительства Британии 1973 года – прагматически оценили прогресс в исследованиях ИИ и выдали весьма пессимистичный прогноз о потенциале данной технологии. В обоих отчётах ставилось под вопрос наличие ощутимого прогресса в различных областях исследований ИИ. Лайтхилл в своём отчёте утверждал, что ИИ для задач распознавания речи будет крайне сложно масштабировать до размеров, которые смогут быть полезными правительству или военным.

В итоге правительства США и Британии начали урезать финансирование исследований ИИ для университетов. DARPA, без проблем финансировавшее исследования ИИ в 1960-х, стало требовать от проектов чётких временных рамок и подробного описания предполагаемых результатов. В итоге стало казаться, что ИИ не оправдал ожиданий, и никогда уже не сможет достичь уровня человеческих возможностей. Первая «зима» ИИ продлилась все 1970-е и 80-е.

6. Приход второй зимы ИИ (1987)

1980-е начались с разработки и первых успехов “экспертных систем”, хранивших большие объёмы данных и эмулировавшие процесс принятия решений людьми. Технологию изначально разработали в университете Карнеги-Меллона для компании Digital Equipment Corporation, а затем другие корпорации начали быстро внедрять её. Однако экспертные системы требовали дорогого спеиализированного оборудования, и это стало проблемой, когда начали появляться сходные по мощности и более дешёвые рабочие станции от Sun Microsystems а также персональные компьютеры от Apple и IBM. Рынок экспертных компьютерных систем рухнул в 1987, когда с него ушли основные производители оборудования.

Успех экспертных систем в начале 80-х вдохновил DARPA на увеличение финансирования исследований ИИ, но вскоре это вновь поменялось, и агентство урезало большую часть этого финансирования, оставив всего несколько программ. И снова термин «искусственный интеллект» в исследовательском сообществе стал почти запретным. Чтобы их не воспринимали, как непрактичных мечтателей в поисках финансирования, исследователи начали использовать другие названия для работы, связанной с СС – «информатика», «машинное обучение» и «аналитика». Эта, вторая зима ИИ продолжалась вплоть до 2000-х.

7. IBM Deep Blue побеждает Каспарова (1997)


IBM Deep Blue победила лучшего шахматиста мира, Гарри Каспарова, в 1997.

Общественное представление об ИИ улучшилось в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue от IBM победил тогдашнего чемпиона мира Гарри Каспарова. Из шести игр, проводившихся в телестудии, Deep Blue выиграла в двух, Каспаров в одной, а три окончились вничью. Ранее в том году Каспаров победил предыдущую версию Deep Blue.

У компьютера Deep Blue было достаточно вычислительных мощностей, и он использовал «метод грубой силы», или полный перебор, оценивая 200 млн возможных ходов в секунду и подбирая наилучший. Возможности людей ограничиваются оценкой лишь порядка 50 ходов после каждого хода. Работа Deep Blue была похожа на работу ИИ, но компьютер не размышлял о стратегиях и не учился игре, как смогут делать последовавшие за ним системы.

И всё же победа Deep Blue над Каспаровым впечатляющим образом вернула ИИ в круг общественного внимания. Некоторые люди были очарованы. Другим не понравилось, что машина обыграла эксперта в шахматах. Инвесторы были впечатлены: победа Deep Blue на $10 подняла стоимость акций IBM, выведя их на максимум того времени.

8. Нейросеть видит кошек (2011)

К 2011 году учёные из университетов всего мира говорили о нейросетях и создавали их. В том году программист Джефф Дин из Google познакомился с профессором информатики из Стэнфорда Эндрю Ыном. Вдвоём они замыслили создание большой нейросети, обеспеченной огромной вычислительной энергией серверов Google, которой можно будет скормить огромный набор изображений.

Созданная ими нейросеть работала на 16 000 серверных процессорах. Они скормили ей 10 млн случайных и неразмеченных кадров с видеороликов YouTube. Дин и Ын не просили нейросеть выдать какую-то конкретную информацию или разметить эти изображения. Когда нейросеть работает таким образом, обучаясь без учителя, она естественным образом пытается найти закономерности в данных и формирует классификации.

Нейросеть обрабатывала изображения три дня. Затем она выдала три размытых изображения, обозначающих визуальные образы, которые она снова и снова встречала в обучающих данных – лицо человека, тело человека и кота. Это исследование стало серьёзным прорывом в использовании нейросетей и обучении без учителя в компьютерном зрении. Также оно отметило начало проекта Google Brain.

9. Джоффри Хинтон спустил с поводка глубокие нейросети (2012)


Исследование Джоффри Хинтона помогло возродить интерес к глубокому обучению

Через год после прорыва Дина и Ына профессор Торонтского университета Джоффри Хинтон с двумя своими студентами создали нейросеть для компьютерного зрения AlexNet для участия в соревновании по распознаванию изображений ImageNet. Участники должны были использовать свои системы для обработки миллионов тестовых изображений и определять их с наивысшей возможной точностью. AlexNet выиграла соревнование с процентом ошибок в два с лишним раза меньшим, чем у ближайшего конкурента. В пяти вариантах подписи к изображению, данных нейросетью, только в 15,3% случаев не было правильного варианта. Предыдущим рекордом было 26% ошибок.

Эта победа убедительно показала, что глубокие нейросети, работающие на графических процессорах, куда как лучше других систем могут точно определять и классифицировать изображения. Это событие, возможно, сильнее остальных повлияло на возрождение интереса к глубоким нейросетям, и заслужило Хинтону прозвище «крёстный отец глубокого обучения». Вместе с другими гуру в области ИИ, Йошуа Бенджио и Яном Лекуном, Хинтон получил долгожданную премию Тьюринга в 2018.

10. AlphaGo обыгрывает чемпиона мира по го (2016)

В 2013 году исследователи британского стартапа DeepMind опубликовали работу, где было описано, как нейросеть научилась играть и выигрывать в 50 старых игр от Atari. Под впечатлением от этого компанию купила Google – как говорят, за $400 млн. Однако главная слава DeepMind была ещё впереди.

Читать еще:  Разновидности фрезы по дереву для дрели

Через несколько лет учёные из DeepMind, теперь уже в рамках Google, перешли от игр Atari к одной из самых старых задач ИИ – японской настольной игре го. Они разработали нейросеть AlphaGo, способную играть в го и обучаться во время игры. Программа провела тысячи партий против других версий AlphaGo, обучаясь на основе проигрышей и выигрышей.

И это сработало. AlphaGo обыграла величайшего игрока в го в мире, Ли Седоля, со счётом 4:1 в серии игр в марте 2016. Процесс снимали для документального фильма. При его просмотре трудно не заметить грусть, с которой Седоль воспринял проигрыш. Казалось, что проиграли все люди, а не только один человек.

Последние продвижения в области глубоких нейросетей настолько сильно изменили область ИИ, что реальная его история, возможно, только лишь начинается. Нас ждёт много надежд, шумихи и нетерпения, но сейчас уже ясно, что ИИ повлияет на все аспекты жизни XXI века – и возможно даже сильнее, чем в своё время это сделал интернет.

11 возможных способов применения ИИ в кино

Искусственный интеллект вполне мог бы создавать масштабные сцены в блокбастерах гораздо быстрее и лучше, чем самые талантливые монтажеры и художники. Но как это будет работать? И существуют ли уже такие программы? Технологический обозреватель Уильям Осмон постарался ответить на эти вопросы и назвал 11 возможных способов применения ИИ в кино.

1. Распознавание лиц

Распознавание лиц уже используется в повседневной жизни, и ИИ выполняет эту задачу довольно точно. Система идентифицирует человека по чертам лица — если взять эти ключевые точки и соединить их с данными о мимике в определенных ситуациях, например во время речи, то можно получить реалистичное цифровое лицо, которое будет говорить и даже эмоционально реагировать на реплики других персонажей и изменение обстоятельств.

2. Моделирование искусственных миров

Еще одним применением ИИ в кинематографе может стать создание полностью цифровой вселенной. В той или иной форме эта технология начала использоваться в видеоиграх с 1991 года, когда вышла Sid Meyer’s Civilization. С тех пор прошло почти три десятка лет, и созданные ИИ миры заметно улучшились, достигнув пика в 2016 году: в игре No Man’s Sky компьютер сгенерировал флору и фауну 256 разных галактик. Но что это значит для киноиндустрии? Если в сценарии будет написано что-то вроде «футуристичный антиутопичный мир со зданиями начала XX века», то зрители получат не перекрашенную версию Нью-Йорка, а мир, созданный ИИ на основе данных об архитектуре той эпохи.

3. Имитация реального мира

Вселенные видеоигр уже используют текстуры, освещение и физические явления реального мира. Еще через несколько лет или, возможно, одно-два десятилетия ИИ будет способен моделировать поведение людей и животных, чтобы создавать цифровые пространства, копирующие действительность. Nvidia, один из ведущих производителей ПО для создания компьютерной графики, в прошлом году выпустил симулятор PhysX с открытым исходным кодом. Благодаря таким решениям каждый желающий может внести свой вклад в развитие этой технологии.

4. Создание дипфейков

Дипфейки (deepfakes) — это изображения и видео, в которых используется компьютерное зрение и аналогичные ему технологии для совмещения лиц и звука. Хотя эта технология спорна, у нее уже есть позитивные результаты применения в киноиндустрии: она «воскресила» Питера Кушинга для исполнения роли Таркина в фильме «Изгой-один. Звездные войны: Истории». И, на первый взгляд, получилось очень убедительно, хотя идеально наложить цифровое изображение на лицо живого исполнителя довольно сложно. Когда в этом же фильме потребовалось показать молодую Кэрри Фишер в роли Леи, художники совместили образ покойной актрисы с игрой Ингвильд Дейлы. И это вышло уже не так удачно — любой зритель сможет сказать, что видели в этой сцене явно не Кэрри Фишер. Но что, если дипфейк будет создан не человеком, а машиной? Будет ли это лучше? Вероятно. В этом фильме художники работали с так называемой технологией захвата движения, но что, если она больше не понадобится?

5. Имитация поведения

Хотя этот пункт не кажется очевидной необходимостью, но такие алгоритмы пригодились бы для съемок массовых сцен. Большие скопления людей и животных предсказуемо реагируют на внешние раздражители, поэтому при необходимости смоделировать атаку зомби или инопланетян компьютер мог бы создать достаточно реалистичные кадры.

6. Копирование звезд прошлого

Одна из самых захватывающих перспектив — создание цифровых копий звезд прошлого. В ближайшем будущем добавление в фильмы умерших актеров уже не будет казаться фантастикой: компьютеры научатся анализировать их манеру игры и генерировать точную цифровую модель. Безусловно, эта технология вызывает этические вопросы, но она может использоваться не только для «воскрешения» знаменитостей. Актуальным также окажется омолаживание или состаривание ныне живущих актеров ради исполнения роли более молодого или пожилого персонажа без тяжелого и неудобного грима.

7. Превращение текста в изображение‍

Хоть эта разработка и находится пока в зачаточной стадии, но все же у Microsoft уже есть инструмент, превращающий текст в визуальный образ. Пользователи могут ввести описание чего-либо, и программа сгенерирует соответствующее изображение. Результат получается достаточно точным, хоть и не слишком подробным. Можно легко представить, что в будущем эти визуализации станут гораздо детальнее и их можно будет встраивать в фильмы.

8. Перевод фильмов

Все ключевые фильмы переводят для проката за рубежом, но при дубляже многое теряется, это очевидно. Кроме того, реплики на другом языке не всегда совпадают с движениями губ актеров. Решить эту проблему под силу технологиям: если объединить дипфейки с сервисами наподобие Microsoft’s Speech Translation, можно получить программу, которая будет автоматически переводить речь персонажей и корректировать их артикуляцию.

9. Копирование стиля режиссера

Разумеется, в кино очень многое зависит от режиссеров, а они, как и актеры, не вечны. И каждому из них тоже присущи определенные черты, которые ИИ может проанализировать и в точности воспроизвести. Такая технология позволит создать фильм в стиле Стэнли Кубрика, который сам он никогда не снимал.

10. Моделирование реальных объектов

ИИ работает с числами, у него нет глаз, ушей и эмоций, поэтому созданное им изображение может быть исключительно реалистичным. В фильме «Интерстеллар» использовался синтез ИИ и спецэффектов для создания потрясающего изображения черной дыры. Картина вышла в 2014 году, а ученые получили снимок черной дыры только в 2019 году. Изображение, сгенерированное компьютером, оказалось поразительно похоже на реальную фотографию.

11.Воссоздание исторических событий

Авраам Линкольн произнес свою знаменитую Геттисбергскую речь задолго до появления записывающих устройств, но сейчас ее можно реконструировать. Мы знаем, как выглядел Линкольн, что он говорил и как его выступление восприняли современники. Все эти данные можно ввести в программу и получить цифровую версию события, чтобы наглядно продемонстрировать молодежи один из важнейших моментов в американской истории.

Если приведенные аргументы не убедили вас в важности ИИ для кинематографа, просто подумайте вот о чем — эта технология может быть использована для переделки восьмого сезона «Игры престолов».

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Москва переходит на искусственный интеллект

В Москве готовятся установить экспериментальный правовой режим для тестирования искусственного интеллекта. Об этом РБК сообщил источник, близкий к правительству столицы. Соответствующий законопроект (он также предусматривает поправки в закон «О персональных данных») в пятницу, 7 февраля, в Госдуму внесли первый заместитель председателя нижней палаты Александр Жуков и депутат Ирина Белых.

Согласно пояснительной записке, законопроект разработан во исполнение послания президента Владимира Путина Федеральному собранию «для обеспечения создания собственных стандартов и развития технологий, которые определяют будущее, в частности технологий искусственного интеллекта». Как подчеркивают авторы, принятие документа позволит:

  • «значительно стимулировать внедрение, развитие и использование технологий искусственного интеллекта»;
  • определить сферы экономики и общественных отношений, где целесообразно его внедрение;
  • выявить, «какие именно изменения правового режима позволят в наибольшей степени добиться решения поставленных» президентом задач по обеспечению технологического суверенитета в сфере искусственного интеллекта и, как следствие, «обеспечения состоятельности российского бизнеса и экономики, повышения качества жизни граждан России, безопасности и обороноспособности государства».

Что такое экспериментальный правовой режим

Минэкономразвития и Центр стратегических разработок в 2019 году представили законопроект «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций». В «цифровых песочницах» можно будет развивать технологии, которые пока не регулируются действующим законодательством. Финальную версию законопроекта о «песочницах» опубликовали осенью 2019 года, однако документ до сих пор не принят. Путин 24 января 2020-го дал поручение правительству и Госдуме обеспечить реализацию механизма экспериментальных правовых режимов с 1 июля текущего года.

В чем суть эксперимента

Согласно законопроекту начало эксперимента в Москве запланировано на 1 июля 2020 года. Он должен продлиться пять лет и предусматривает следующее.

  • В эксперименте смогут участвовать компании, включенные в специальный реестр. Это должны быть юрлица или индивидуальные предприниматели, зарегистрированные в Москве и участвующие в разработке или обороте технологий искусственного интеллекта, а также товаров и услуг, сделанных на его основе.
  • Мэрия сможет определять условия, требования и порядок разработки, создания, внедрения и реализации технологий искусственного интеллекта. Какими они будут, в законопроекте не уточняется. Указано лишь, что мэрия будет определять порядок и случаи передачи изображений собственниками городских фото- и видеокамер, а также контролировать обработку обезличенных персональных данных участниками эксперимента. При этом оговаривается, что обезличенные персональные данные, полученные в ходе эксперимента, нельзя передавать не участвующим в нем лицам. Эти данные должны храниться на территории Москвы.
  • За стратегию и механизмы реализации экспериментального правового режима будет отвечать координационный совет, положение о котором принимается Москвой по согласованию с правительством.
  • По результатам проведения эксперимента совет должен подготовить и представить правительству «предложения о целесообразности или нецелесообразности внесения изменений» в российское законодательство.

Источник РБК пояснил, что цель эксперимента — кардинально упростить условия для компаний — разработчиков искусственного интеллекта и «установить понятные и четкие правила развития технологий на его основе». «Искусственный интеллект легко работает с огромными массивами данных, в том числе помогая принимать решения и освобождая людей от рутинных задач. При этом многие аспекты применения технологии законодательно не урегулированы», — указывает собеседник РБК. Учитывая, что искусственный интеллект способен к самообучению и делает это быстрее, чем человек, скорость появления новых цифровых решений будет только увеличиваться. «В будущем мы обязательно столкнемся с необходимостью правового регулирования искусственного интеллекта, и, если сейчас не начать работу в этом направлении, мы можем отстать от таких стран, как Китай, США или Япония», — заключил источник РБК, близкий к столичному правительству.

Читать еще:  Демонтаж сплит системы своими руками

Москва выбрана для проведения эксперимента как «лидер по внедрению высоких технологий в России», поясняет он, отмечая, что внедрение искусственного интеллекта происходит во многих сферах: с его помощью, например, в столице уже тестировали возможность выявления рака легких у пациентов. Предполагается, что в дальнейшем искусственный интеллект будет помогать анализировать дорожную обстановку и регулировать светофоры, управлять городским освещением и др.

Кто будет участвовать в проекте

По словам источника РБК, тестирование позволит бизнесу и программистам понять, какие разработки возможны и какие требования предъявляет к ним государство. Он отметил, что интерес к участию в эксперименте ранее проявили «Лаборатория Касперского», «Яндекс», резиденты «Сколково» и другие компании.

Представитель «Яндекса» заявил, что компания поддерживает введение специальных режимов в Москве, поскольку это необходимое условие для развития таких сервисов, как беспилотные автомобили. «Важно, чтобы создаваемый режим был прозрачным, эффективным и позволял тестировать новые технологии в реальных условиях. Мы, как и другие участники рынка, внесли предложения при разработке проекта на основании наших знаний и опыта», — отметил представитель «Яндекса».

По словам директора департамента развития и планирования фонда «Сколково» Сергея Израйлита, ему показывали одну из предыдущих версий законопроекта, однако текущую редакцию (Израйлит ознакомился с ней по просьбе РБК) он ранее не видел. Израйлит отметил, что поддерживает инициативу, поскольку видит значительный интерес со стороны бизнеса, однако уверен, что документ «ждет нелегкая судьба в связи с юридическими трудностями». «Во-первых, авторы используют понятие «обезличенные персональные данные». Оно было в нашей устаревшей версии законопроекта и уже получило отрицательное заключение от государственно-правового управления президента. Во-вторых, у обезличенных данных нет территориального признака», — объяснил он.

Представитель МТС поддерживает идею создания механизмов для дальнейшего развития искусственного интеллекта. «Наличие регулирующих механизмов позволит ускорить внедрение инновационных решений. Логично, что именно Москва как одна из наиболее передовых мировых столиц с развитой цифровой инфраструктурой станет территорией для первого тестирования правовых нововведений в России», — сказал он. Представитель Сбербанка (у организации есть аналогичные разработки) отказался от комментариев. Представитель «Лаборатории Касперского» не ответил на вопросы РБК.

Что знают россияне об искусственном интеллекте

О технологии искусственного интеллекта знают большинство россиян, однако суть ее понимают меньше трети, следовало из недавнего опроса ВЦИОМа и проектного офиса по реализации нацпрограммы «Цифровая экономика» Аналитического центра при правительстве России. При этом 12% респондентов не слишком доверяют искусственному интеллекту, опасаясь непредсказуемых последствий. С осторожностью к технологии относятся около половины представителей бизнеса: 43% опрошенных компаний не используют в своей работе искусственный интеллект и не планируют делать это в ближайшее время, поскольку не испытывают такой потребности или не имеют о нем достаточных знаний.

ВЦИОМ: 70% россиян не понимают сути искусственного интеллекта. Объясняем, что это такое и на что способен ИИ

Опрос, проведенный Всероссийским центром изучения общественного мнения, показал, что большинство россиян не могут объяснить, что скрывается под термином «искусственный интеллект». Объясняем простыми словами, что это такое, разумен ли компьютер, есть ли ИИ в вашем телефоне и чем нейросеть похожа на мозг.

Цифровая неграмотность

Согласно опросу, о технологии искусственного интеллекта слышали 75% респондентов: 38% знают, в каких сферах его можно применять, и лишь 29% смогли дать определение термину. Наиболее содержательными познаниями об ИИ обладают мужчины (42%) и молодые люди в возрасте от 18 до 24 лет (40%).

Несмотря на не слишком обширные познания в области artificial intelligence, жители России оказались технооптимистами. Почти 70% опрошенных готовы лично пользоваться сервисами на основе искусственного интеллекта в сфере госуслуг, чуть более половины готовы довериться помощи ИИ в бытовых вопросах, в сфере развлечений, а также в таком важном вопросе, как оказание медицинских услуг.

Половина респондентов ощущают по отношению к искусственному интеллекту восхищение, интерес и воодушевление, чуть меньше трети относятся к технологии нейтрально, и лишь одна восьмая часть чувствует к ИИ негатив. Еще примерно 7% описали свое отношение как «удивление и другие эмоции». 87% поддерживают ведущую роль государства в развитии технологии, однако желание пройти обучение в этой сфере в ближайшие несколько лет изъявили лишь 41%.

Человекоподобный робот София вполне может убедить человека в наличии сознания / © DB Post

Итак, вкратце отношение россиян к искусственному интеллекту можно выразить фразой «не понимаю, но одобряю». И это реальная проблема. Как писал Артур Кларк, «любая достаточно сложная технология неотличима от магии», — а значит, отношение к такой технологии базируется не на достоверных фактах, а на информации от моральных авторитетов. И поменять благожелательное отношение граждан к ИИ можно очень быстро. Давайте попробуем все же разобраться, что скрывается за этими буквами.

Вопрос о разуме

«Искусственный интеллект — наука и технология создания интеллектуальных машин, в особенности интеллектуальных компьютерных программ. Это [понятие] связано с аналогичной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но ИИ не должен ограничиваться биологически наблюдаемыми методами». Такое определение дал термину тот, кто его и придумал в 1956 году, — американский программист Джон Маккарти.

В своей брошюре «What is artificial intelligence» Маккарти вторым же пунктом дает определение интеллекта: «вычислительный компонент способности достигать целей». Исходя из этого, ИИ можно описать как способность машины обучиться определенной способности и выполнять ее не хуже, чем самые способные из людей.

В оригинале цитаты двумя абзацами выше Маккарти использовал слово «intelligent», что можно перевести как «разумный». Однако мы сознательно этого не делаем. «Наличие интеллекта не предполагает наличие сознания. Это — распространенное заблуждение, принесенное в мир писателями научной фантастики», — пишет в своей статье «ИИ для динозавров» специалист в области программного обеспечения Адам Маккей. Компьютер может обыграть лучших из лучших в го, шахматы или «Свою игру», но осознать свое достижение он попросту не способен.

Похож ли мозг на компьютер

Там, где говорят или пишут об искусственном интеллекте, часто возникают еще два термина: машинное обучение и нейронные сети. С первым все довольно просто: компьютер получает какие-нибудь данные и на их основе чему-то учится. Например, с высокой точностью определять раковые заболевания на начальной стадии или распознавать номера автомобилей-нарушителей.

С нейронными сетями дело обстоит сложнее. Это компьютерная имитация нейронных комплексов, с помощью которых мы с вами обрабатываем поступающую через органы чувств информацию. Компьютер тоже так умеет, только его нейроны — не клетки, а определенным образом организованные куски кода. Они принимают некоторые входные данные, производят с ними определенные вычисления и на основе конкретных параметров решают, стоит ли передавать информацию далее и в каком объеме.

Простая схема трехслойной нейронной сети / © Downtown

О чем это говорит? О том, что между компьютером и мозгом гораздо больше общего, чем мы привыкли думать. И дело даже не в определенных чертах вычислительных машин, напоминающих биологические структуры, а скорее в компьютероподобности содержимого наших черепных коробок. Мозг имеет долговременную и кратковременную память, пользуется алгоритмами, имеет многослойную иерархическую систему отбора информации по ее ценности. Ну чем не «мягкий компьютер»?

Как учится искусственный интеллект

Чтобы обучить ИИ, необходимо предоставить ему определенные данные и выводы, которые можно сформировать на основе этих данных. Например, можно «скормить» компьютеру набор фотографий кошек и собак. Изначально искусственный интеллект не знает, в чем различия между этими двумя видами существ, и просто выдает ответы случайным образом.

Но по мере обработки большого количества изображений нейросеть выделяет признаки, по которым одного зверя можно отличить от другого. Это точно такие же признаки, которыми пользуется маленький ребенок, познавая жизнь и различая животных: например, форма ушей, расположение глаз, пропорции тела. ИИ хранит эти признаки в виде определенных математических соотношений.

Там, где человек видит кота, компьютер видит математические данные / © Manoj Joshi

В итоге мы можем натренировать «компьютерный разум» искать для нас в интернете картинки с определенными породами животных — как это происходит при поиске по изображениям в Google или «Яндексе». Или же определять животных на видеозаписях. Или рисовать котов — в общем, что нам только заблагорассудится сделать.

Способен ли искусственный интеллект творить

ИИ хорош не только в интеллектуальных играх или классификации данных. Нейросети способны написать музыкальное произведение, причем самых разных жанров — хоть классику, хоть этнику, хоть «ненаписанный альбом» Егора Летова. Литература? Легко — в соавторстве с Сергеем Лукьяненко созданный специалистами «Яндекса» ИИ выдал рассказ «в стиле Гоголя», а нейросеть, написанная американским программистом, накропала дополнение к «Песне льда и пламени» Джорджа Мартина. Нарисовать картинку для искусственного интеллекта вовсе проще простого: художества нейросетей даже за деньги продаются.

Но является ли все это творчеством? Однозначно нет, считает философ Александр Мишура. «Роботы могут создавать такие произведения искусства, которые даже эксперт не отличит от созданного человеком. Но важным условием творчества является создание новых эстетических норм, — говорит ученый. — Программа может следовать тем или иным нормам, которые в нее заложил разработчик, но не сможет сама создать новый жанр или направление».

Иными словами, ИИ на сегодня может быть прилежным подражателем, но не способен быть творцом. Чтобы создавать что-то оригинальное и новое, мало знать правила и четко их выполнять: нужно знать время и место, когда нарисованный тобой на холсте черный квадрат станет новым эталоном искусства. Нужна способность выходить за установленные рамки, а на это искусственный интеллект пока что не способен.

Когда искусственный интеллект получит сознание

Как мы уже писали выше, интеллекта компьютерам хватает, а вот сознание у них отсутствует. Как же создать «искусственный разум», который будет обладать сознанием и станет разумом безо всяких кавычек? «Сделать его уязвимым», — говорят исследователи Кинсон Ман и Антонио Дамасио.

Кадр из фильма Ex Machina, главная героиня которого — обладающий сознанием робот Ава / © New York Times

По мнению ученых, ощущая собственную уязвимость и пытаясь избежать гибели (или, например, отключения), ИИ сможет познать ценность собственного существования и на ее основе получить полноценное сознание. Вынужденный думать о хрупкости существования и затрачивая усилия на поддержание целостности и функциональности «организма», искусственный интеллект получит гораздо больше возможностей для самосовершенствования.

Читать еще:  Устройство ручной механической дрели советского образца

Для реализации подобной концепции Ман и Дамасио предлагают скомбинировать методики машинного обучения и так называемую мягкую робототехнику (роботизированные устройства, созданные из мягких материалов, имитирующих биологическую ткань). Подобная комбинация создаст у роботов с AI определенное чувство собственной уязвимости и гомеостатическую реакцию на внешние изменения.

Где сегодня можно найти искусственный интеллект

ИИ есть почти где угодно — и это не преувеличение. Когда вы при помощи смартфона фотографируете что-либо, искусственный интеллект определяет лица людей, оптимизирует яркость и меняет экспозицию. Когда звоните в колл-центр — ИИ определяет, к какому специалисту вас нужно переадресовать. Когда переводите текст — ИИ подбирает верные значения слов и выстраивает предложение.

Некоторые устройства, в которых используется искусственный интеллект, давно уже созданы, хотя и не стали еще обыденной частью реальности: например, автономные авто и смарт-дома. А в Китае, например, построенная на искусственном интеллекте система Zero Trust помогала властям искать коррумпированных чиновников: за несколько лет она выявила больше восьми тысяч таковых. Так что сколько бы процентов людей ни были недовольны тем, что компьютеры постоянно умнеют, выбора нет: artificial intelligence — часть нашей жизни.

10 важных, но пугающих успехов в развитии искусственного интеллекта

У Стивена Хокинга, Билла Гейтса и Элона Маска есть кое-что общее, и это не богатство или интеллект. Все они боятся апокалипсиса с участием ИИ. Это гипотетический сценарий, по которому искусственный интеллект становится доминирующей формой жизни на Земле. Это может быть восстание машин, которые возомнят себя богами или, что еще хуже, решат уничтожить человечество и провозгласить Землю своей собственностью.

Но случится ли апокалипсис с ИИ — большой вопрос. Что побудило авторитетных и всемирно известных людей вроде Маска и Хокинга во всеуслышание заявлять о своих опасениях по поводу этого гипотетического сценария? Могут ли голливудские фильмы вроде «Терминатора» оказаться пророческими? Давайте узнаем, почему многие люди, известные своим авторитетом и заслуживающие доверия, обеспокоены восстанием машин и почему это уже происходит. Отчасти.

Они учатся лгать и обманывать

После того как их доделают, роботы смогут выступать с военными на поле боя. Они будут выступать в качестве охранников, защищая боеприпасы и провиант от врагов. Изучая искусство лжи, эти ИИ смогут «выиграть время, пока не прибудет подкрепление», изменяя стратегии патрулирования, чтобы обмануть других интеллектуальных роботов или людей. Ну, во всяком случае так планируют ученые.

Правда, профессор Аркин признал, что имеются «значительные этические проблемы» в отношении его исследований. Если результаты его работы попадут не в те руки, это будет катастрофа.

Они начинают отнимать у нас рабочие места

Не только рабочие беспокоятся о том, что машины заберут у людей работу; эксперты ИИ тоже переживают. Эндрю Нг из проекта Google Brain Project и главный ученый Baidu (китайский эквивалент Google) выразил обеспокоенность в связи с опасностью развития искусственного интеллекта. ИИ угрожает нам, поскольку может делать «почти все лучше, чем кто-либо еще». Даже играть в го.

Уважаемые учреждения также выпустили исследования, отражающие эту проблему. К примеру, Оксфордский университет провел исследование, согласно которому в следующие 20 лет 35% рабочих мест в Великобритании будут под управлением ИИ.

Они становятся умнее хакеров среди людей

В реальной жизни хакерство может быть скучным, но в плохих руках это опасный инструмент. Еще более опасен тот факт, что ученые разрабатывают крайне продвинутые системы ИИ, чтобы бороться с «плохими хакерами». В августе 2016 году семь команд приняли участие в Cyber Grand Challenge, проводимом DARPA. Целью этого конкурса было придумать разумный ИИ для взлома, который сможет поражать уязвимости врагов и параллельно с этим находить собственные слабые места, «защищая свою производительность и функциональность».

И хоть ученые разрабатывают хакеров в лице ИИ ради общего блага, они признают, что в чужих руках их сверхразумные системы будут сеять хаос и разрушения. Представьте себе, что будет, если сверхразумный ИИ заполучит контроль над автономными хакерами. Люди окажутся беспомощными.

Они начинают понимать наше поведение

Пытаясь понять, как мы ведем себя или «взаимодействуем с элементами» при посещении Facebook, ИИ делает рекомендации о том, что могло бы быть нам интересно или соответствовало бы нашим предпочтениям. Цукерберг рассказал о своих планах разработать еще более продвинутый ИИ для таких областей, например, как медицина. Сейчас ИИ Facebook может лишь распознавать паттерны и учиться, но в будущем, как надеется Facebook, ученые создадут разумный ИИ, способный учить новые навыки и улучшать себя. И это либо улучшит нашу жизнь, либо станет нашим последним изобретением.

Они заменят нам любовников

Многие голливудские фильмы, из недавних — «Из машины» и «Она» — взяли за основу идею о том, что люди влюбляются и имеют сексуальные отношения с роботами. Возможно ли это в реальной жизни? Ответ: да, и очень скоро. Доктор Ян Пирсон, футуролог, в 2015 году выдвинул предположение, что к 2050 году секс с роботами станет более распространенным, чем секс с людьми. Доктор Пирсон сотрудничает с Bondara, одним из ведущих секс-шопов Великобритании.

В его докладе есть и другие прогнозы: к 2025 году очень состоятельные люди получат доступ к некоторой форме роботам для секса с искусственным интеллектом. К 2030 году каждый человек будет участвовать в некоторой форме виртуального секса почти так же, как сегодня смотрит порнографию. К 2035 году многие люди будут иметь игрушки для секса, которые будут способствовать сексу в виртуальной реальности. И к 2050 году секс с роботом станет нормой.

Конечно, многие люди настроены против секса с умными роботами. Кэтлин Ричардсон, например, считает, что сексуальные отношения с машинами установят планку нереалистичных ожиданий, а это плохо скажется на отношении к женщинам.

Они становятся все более похожими на людей

Ян-Ян не единственный робот, который выглядит до ужаса похожим на человека. Сингапурский технологический университет в Наньянге также разработал собственную версию такого робота. На видео ниже — Надин, робот с искусственным интеллектом, который работает в университете. Помимо того, что это привлекательная брюнетка с прекрасными волосами и нежной кожей, Надин может улыбаться, приветствовать и встречать людей, пожимать руку и поддерживать зрительный контакт. Она даже может узнавать гостей и поддерживать с ними беседу на основе предыдущих бесед.

Они начинают чувствовать

Эксперты из Microsoft Application and Services Group в Восточной Азии создали искусственную программу, которая может «испытывать» эмоции и разговаривать с людьми «по-человечески». ИИ по имени Xiaoice отвечает на вопросы, как 17-летняя девочка. Если она не знает тему, она может приврать. Если ее уличить во лжи, они разозлится или смутится. Xiaoice может быть саркастичной, мнительной и нетерпеливой — эти качества нам всем хорошо известны.

Непредсказуемость Xiaoice делает общение с ней очень похожим на общение с человеком. Пока такой ИИ в диковинку, и китайцы общаются с ним, когда хотят повеселиться или когда скучно. Но ее создатель работает над улучшением Xiaoice. Кто знает, может Xiaoice станет бабушкой Skynet.

Они скоро влезут нам в голову

Курцвейл, который занимается разработкой искусственного интеллекта в Google, считает, что имплантируя наноботов в голову, мы будем «в большей степени людьми, уникальнее и даже богоподобными». При должном подходе наноботы будут способны на удивительные вещи вроде лечения эпилепсии или улучшения нашего интеллекта, памяти и даже «человечности». Конечно, не обходится и без потенциальных угроз. Мы пока вообще не знаем, как работает мозг, и имплантация наноботов кажется сомнительным делом. Кроме того, злобный ИИ может получить над нами контроль и сделать нас безвольным зомби, как в лучших теориях заговора.

Они становятся оружием

Использование ИИ во время войны может спасти тысячи жизней, но оружие, обладающее разумом и выступающее самостоятельно, представляет угрозу даже для своих создателей. Такое оружие не только может уничтожать врагов, но и невинных людей — и глазом не моргнет.

Этого ученые, конечно, хотели бы избежать, поэтому более тысячи экспертов области, собравшиеся на Международной объединенной конференции по искусственному интеллекту в Аргентине в 2015 году, подписали открытое письмо, призывающее запретить развитие автономного оружия и использования ИИ в военных целях. Но что может сделать письмо. Сейчас мы находимся на пороге очередной революции в военной сфере, и кто победит в ней, тот станет самой мощной страной в мире и, возможно, поспособствует вымиранию людей как вида.

Они начинают учиться не тому

Ученые во главе с Марком Ридлом и Брентом Харрисоном из Школы интерактивных вычислений в Технологическом институте Джорджии пытаются привить человеческую этику ИИ, буквально рассказывая ему сказки. Звучит просто, но в этом есть смысл. В реальной жизни мы рассказываем сказки детям, прививая им человеческие ценности. ИИ сейчас как ребенок. Он действительно не знает, что правильно, а что нет.

Тем не менее есть также большая опасность в обучении роботов с искусственным интеллектом человеческим ценностям. Если поворошить историю человечества, можно найти, что, несмотря на изучение правильного и неправильного, люди по-прежнему способны творить неописуемое зло. Достаточно взглянуть на Гитлера и других тиранов глобального уровня. Если люди способны на такое зло, что мешает мощному ИИ делать то же самое?

Общество, которое многие из нас знают, невероятно молодо, если учесть, сколько времени ушло на его создание. На протяжении всей нашей истории мы боролись за выживание и пережили множество катастроф, которые являются одной из причин того, что все религиозные тексты проповедуют рождение детей. Это логично – пока мы развивались, важно было поддерживать численность населения. Но теперь […]

Так вышло, что на восьмой день рождения мне подарили детскую энциклопедию обо всем на свете и детскую Библию. Я прочла обе книги, но энциклопедия мне больше понравилась, потому что там были динозавры, а в Библии нет. Как раз в то время я практически не расставалась со своей любимой игрушкой – маленьким тирексом, поэтому мне было […]

После того, как Apple представила свои умные часы, произошел настоящий бум этих устройств. Если сравнить, сколько людей сейчас на улице с умными часами, и, например, 5 лет назад, разница будет в десятки раз. Однако есть у таких гаджетов одна проблема: если информацию они отображают еще нормально, то вот с вводом каки-либо данных постоянно возникают неудобства. […]

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector