Искусственный интеллект отзывы: Как обманывают искусственный интеллект — CNews

Содержание

Как обманывают искусственный интеллект — CNews

, Текст: Эдуард Пройдаков

Искусственный интеллект все глубже входит в повседневную жизнь и рабочие процессы. И неудивительно, что злоумышленники не оставляют без внимания ИИ-системы, изыскивая способы их «ломки» и переподчинения.

Против лазера нет приема

Перефразируя известное утверждение, можно сказать, что если один человек что-то создал, другой обязательно постарается испортить. Как только искусственный интеллект вышел за пределы лабораторий и стал применяться на практике, как его немедленно начали пытаться «сломать» или заставить действовать в интересах злоумышленника. Средства обмана ИИ можно разделить на две главные категории «аппаратные» — когда для обмана ИИ используются физическими устройствами (иногда в сочетании с программными) и собственно программные.

Физические средства, как правило, проще…. И в тех случаях, когда они применимы, надежнее. Скажем, никакая, сколь угодно «умная» система распознавания лиц не устоит против компактных лазеров, которыми демонстранты в Гонконге засвечивали камеры видеонаблюдения. Надо отметить, что идея не нова — в советское время подобные стационарные системы были созданы для выжигания оптики на спутниках-шпионах, пресловутая «консьюмеризациия высоких технологий» добралась и до этой области. Остаться невидимым для систем распознавания лиц можно также с помощью специальной бликующей одежды или масок.

К «аппаратным» решениям относятся также системы искажения речи, не позволяющие идентифицировать говорящего, средства трехмерного сканирования и печати, с помощью которых можно обмануть системы идентификации по голове, лицу или отпечаткам (в том числе с нагревательными элементами для биометрических систем, в которых контролируется температура тела).

Машины против машин

Программные средства обмана ИИ-систем также весьма многообразны. Поскольку искусственный интеллект в процессе «тренировки» нейросети учится не «пониманию» происходящего, а выдаче правильных ответов, то самоочевидна идея «неправильного обучения». В датасет «подмешиваются» неправильные данные, например — изображения. И «на выходе» еще недавно правильно работавший механизм распознавания начинает считать панду гиббоном.

Классический пример сбивания с толку ИИ-системы. Одна неправильная картинка — и панда в восприятии ИИ становится гиббоном

Такую подмену, разумеется, трудно реализовать посторонним. Зато если она осуществлена, то такую закладку крайне трудно выявить. Во-первых, принимаемые нейросетевой системой решения в настоящее время невозможно проверить (методы такой проверки только разрабатываются), а, во-вторых, поскольку в более-менее сложной ИИ-модели тысячи параметров, провести ее исчерпывающее тестирование невозможно. Теоретически возможна ситуация, когда ИИ-система будет работать правильно во всех случаях, кроме тех когда получит ключевой сигнал, реакция на который когда-то была заложена злоумышленниками.

Впрочем, научиться обманывать конкретную ИИ-систему можно и удаленно — особенно, если известны алгоритмы ее обучения (алгоритмы как таковые секретом, как правило, не являются). Или, хотя бы «входные» наборы данных и принимаемые на их основе решения. В таком случае можно создать аналогичную модель и поэкспериментировать в поисках ее слабого места. И к поиску «пробивных» дата-сетов привлечь, опять же, ИИ-систему. Такое тестирование, разумеется, часто выполняют и сами владельцы ИИ-решений, пресловутая борьба щита и меча переходит на новый уровень.

От теории к практике

Наиболее наглядно встает проблема «взлома» ИИ, разумеется, в тех областях, где искусственный интеллект применяют или готовятся широко применять.

Так, системы ИИ тесно связаны с навигационными системами, которыми пользуются большинство автомобилистов. При этом сигналы такой системы можно либо заглушить и тогда автомобиль становится «невидимым» для трекера (устройства, отслеживающего перемещение объекта), либо создать много ложных сигналов от смартфонов и тем самым повлиять на поведение навигационного оборудования. Например, оно будет показывать затор на трассе, которого в реальности там нет. Последнего эффекта, не так давно удалось достичь берлинскому художнику просто медленно провезя тележку со смартфонами через мост.

Датчики беспилотного автомобиля можно запутать, нанеся на асфальт дополнительную разметку или добавив незначительные изменения на дорожные знаки. Человек без труда читает эти знаки правильно, а вот машина, ведомая искусственным интеллектом, почему-то начинает воспринимать как принципиально другие указатели. Самый известный пример знак «Стоп» при незначительных, с точки зрения человека, изменениях начинает восприниматься как знак ограничения скорости в 45 миль.

Классический пример обмана системы управления беспилотным автомобилем. Увидев этот слегка измененный дорожный знак она не останавливает машину, а всего лишь сбрасывает скорость до 72 км/ч

Вторая область, в которой ИИ используется обеими сторонами — кибербезопасность. ИБ-компании пытаются приспособить нейросети для обнаружения атак на компьютерные системы, злоумышленники, соответственно, осуществляют атаки с помощью ИИ. Интернет представляет собой отличную среду для тренировки злонамеренного искусственного интеллекта, так что важность «состязательного машинного обучения» (Adversarial ML) в ближайшие годы будет стремительно расти, а обеспечение безопасности ИИ-решений должна будет стать неотъемлемой частью курсов по информационной безопасности.


Сильный ИИ – не хайп, а фейк. Почему его невозможно создать

Об авторе: Сергей Карелов, IT-эксперт.

С сильным ИИ получается, как с термоядерным синтезом. Его взрывной вид (самую мощную в мире бомбу) сделали почти 70 лет назад. Тогда же собрались освоить управляемый вид (построить термоядерные электростанции). Но не судьба. Спустя почти 70 лет ситуация, как и с сильным ИИ. Может, после 2045 года что-то появится. А может и нет.

На тему самой грандиозной техноаферы, обещающей создание сильного ИИ, мною написано предостаточно, см. здесь и здесь. Казалось бы, все сказано.

Однако опубликованная в Nature новая работа проф. Рагнара Фьелланда (Ragnar Fjelland) «Почему ИИ общего назначения не будет создан» несомненно стоит прочтения, по двум причинам.

1. Проф. Фьелланд – знаменитый норвежский физик и философ, – не просто прокричал ещё раз «а король-то голый!» с высокой научной трибуны журнала Nature. Фьелланд на современном уровне переформулировал знаменитую аргументацию невозможности создания сильного ИИ, опубликованную Хьюбертом Дрейфусом (Hubert Dreyfus) более полувека назад в работе «Алхимия и искусственный интеллект».

2. Современная трактовка Фьелланда ещё более радикальная, чем аргументация Дрейфуса (равно как и автора этого поста). Фьелланд препарировал вопрос так, что показал принципиальную невозможность создания сильного ИИ, не просто в обозримом будущем, а вообще никогда.

  • Компьютеры, у которых нет тела, нет детства и нет культурной практики, вообще не могут приобрести интеллект (ни-ко-гда) – это тупик.
  • И это не просто тупик, а весьма опасный тупик. Вера в возможность реализации сильного ИИ вредна, т.к. переоценивает возможности технологий и недооценивает возможности людей. Результатом этой веры во многих случаях будет замена того, что хорошо работает, на то, что работает хуже.

Приведу здесь лишь несколько важных соображений из аргументации Фьелланда, развивающей аргументацию Дрейфуса.

А. Компьютерная мощь никогда не разовьётся в человеческий разум, потому что они фундаментально различны. Человеческое мышление в основном неалгоритмично. Это относится к важнейшим качествам разума: благоразумие – способность принимать правильные решения в конкретных ситуациях, и мудрость – способность видеть целое.

Б. Важная часть человеческих знаний является неявными (невербализуемыми – tacit) знаниями («неявными знаниями» – ред.). Эти знания не могут быть сформулированы в компьютерной программе. Надежды, что обучение нейронных сетей, позволяющее им учиться без явных инструкций, решит проблему неалгоритмических способностей и неявных знаний, – ошибочны. В равной степени можно пытаться научить ребёнка кататься на велосипеде, не имея его, и лишь используя инструкцию.

В. Вера в обретение бессмертия путём создания супер-ИИ (техносингулярность и т. д.), является выражением новой религии, выраженной через инженерную культуру (см. также мой предыдущий пост). Зачастую утверждения, что компьютеры способны дублировать человеческую деятельность, крайне упрощены и искажены. Проще говоря: переоценка технологий тесно связана с недооценкой людей.

Г. Попытки строить ИИ лишь на основе корреляций, а не причинности – тупиковы. Причинность – важнейшая часть человеческого мышления. Компьютеры не могут справиться с причинностью, потому что они не могут вмешиваться в мир. Их просто нет в мире, потому что они не воплощены. Они не являются агентами, способными своими действиями что-либо менять в своем окружении. До тех пор, пока компьютеры не станут действующими агентами, принадлежащими к определённой культуре, они не приобретут человекоподобный интеллект. Что, впрочем, не помешает использовать их в задачах автоматизации.

ИТОГО. Мы являемся телесными и социальными существами, живущими (чувствующими, думающими и действующими) в материальном и социальном мире. Наш разум – основной механизм, позволяющий это. Ну а компьютерный ИИ (слабый или сильный) вообще не имеет к этому отношения. Раньше это был хайп, теперь – чистый фейк.

Фото (с) Стоян Васев

См. также «Это не смертельно, но тяжело и очень плохо» 

Источник: Telegram-канал «Малоизвестное интересное» 

Стоит ли бояться искусственного интеллекта: за и против

«Лос-Анджелес, ноябрь 2019». Если с датой прибытия в 2015 год Марти Макфлая из «Назад в будущее» по какой-то причине случилось много накладок и фальстартов, то фэндом «Бегущего по лезвию» оказался более дисциплинированным: в начале ноября 2019-го как по команде ленты соцсетей погрузились в ностальгию по теперь уже ретровзгляду на наше настоящее, каким оно могло бы быть. Билборды «Атари» и неуклюжие интерфейсы, дождливая Калифорния, возвращение причесок и платьев из сороковых — ну и, конечно, андроиды, почти неотличимые от людей. Несмотря на многие упущения в предсказании будущего, «Бегущий по лезвию» очень верно отразил тот постоянно нарастающий за последние лет сорок дискомфорт, что характеризует отношения человека и вычислительных машин (что во многом и определяет неубывающую актуальность фильма). Откуда мы на самом деле знаем, что мы умнее компьютера? Как жить, когда тебя целиком заменяет технология? Что если нас всех можно свести к алгоритмам?

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Вопросы, еще не так давно лежавшие в умозрительной плоскости, становятся максимально приземленными: недавно стало известно, что компания Тимура Бекмамбетова Screenlife Technologies находится в активной фазе разработки русскоязычного синтезатора голоса Vera Voice (подобные технологии, позволяющие нейросети «говорить» голосом знаменитостей на английском, уже существуют и используются).

Без работы рискуют остаться не только актеры: нейросети уже умеют писать простые тексты, генерировать узоры и мелодии, вести вполне осмысленные диалоги, коммуницировать с другими нейросетями. В ближайшие годы многим из нас придется всерьез задумываться над сменой профессии и над тем, насколько большую часть своей жизни мы готовы отдать на откуп искусственному интеллекту. К счастью, к осмыслению этих вопросов нас очень хорошо подготовила популярная наука, популярная философия и в целом поп-культура XIX, XX и XXI веков: страх перед машиной-творцом — это, кажется, естественное состояние человека и многие технологические достижения в равной степени подпитывали его и помогали его преодолеть.

1811

Растущая механизация производства тканей и текстильных изделий приводит к падению дохода английских ткачей и вязальщиков (на их невзгоды накладывается общее падение благосостояния в стране в связи с наполеоновскими войнами). В Ноттингемшире, где сосредоточено много подобных производств, заговорщики по ночам встречаются на торфяниках и планируют разрушительные атаки на станки; затем эта практика распространяется по всей Англии. Своим духовным предводителем они считают некого Неда Ладда — героя, впоследствии оказавшегося мифическим, но давшего движению луддитов название. В действиях движения слились воедино недовольство экономическим положением и падением уровня качества товаров, страх перед неизбежным наступлением будущего и кризис экзистенции — все то, что характеризует и нынешний страх перед искусственным интеллектом. Слово «неолуддит» до сих пор используется как страшное ругательство, сообщающее о том, что собеседник недалек и необразован, — при этом о неиллюзорных классовых причинах восстания предпочитают не вспоминать.

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1837

Чарльз Бэббидж описывает аналитическую машину — первый компьютер, обладающий полнотой по Тьюрингу (то есть подобный всем современным компьютерам). Бэббидж в итоге не смог раздобыть достаточно денег, чтобы соорудить свой механизм, так что он не построен по исходным схемам и по сей день. Это не помешало Аде Лавлейс в 1843 году придумать первую современную программу, которая могла бы работать на таком компьютере, и таким образом стать первой программисткой в истории.

1902

Рассматривая артефакты, обнаруженные на затонувшем рядом с островом Антикитера древнеримском корабле, археолог Валериос Стаис обращает внимание на один из «камней»: внутри него находятся шестеренки. Стаис предполагает, что механизм предназначался для предсказания затмений и положения небесных тел, но ему никто не верит: остальные артефакты на корабле датированы примерно I веком до нашей эры, и до 1902 года никаких астрономических механизмов той эпохи никто не находил. О механизме забывают до середины пятидесятых годов XX века, когда несколько ученых подтверждают его природу и датировку. С тех пор так называемый антикитерский механизм, сравнимый по сложности с устройствами XIV века нашей эры, стал для кого-то символом неверия человечества в собственные способности, а для кого-то — знаком о визите инопланетян. Как бы то ни было, механизм показывает, что математическое и механическое мышление очень высокого уровня было доступно нашим далеким предкам — и они передавали часть его машинам. Легенды об оживающих статуях из древнегреческих и древнеегипетских мифов обретают плоть и подпитывают конспирологию искусственного интеллекта.

1920

Выходит пьеса чешского драматурга Карела Чапека R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti), она же «Универсальные роботы Россума». Опираясь на античные мифы об автоматонах, на легенду о Прометее, на иудейскую концепцию големов, на теорию Сэмюэла Батлера об эволюции сознания у машин и, разумеется, на главного литературного предшественника всех рассказов о разумных механизмах — роман Мэри Шелли «Франкенштейн», — Чапек почти единолично придумывает современную художественную концепцию «робота», искусственного полуразумного слуги (справедливости ради, у Чапека это организмы, а не механизмы). Весьма характерно, что первая же история о роботах заканчивается полным уничтожением человечества. В 1923 году выйдет первая постановка на английском, а слово с простым славянским корнем закрепится в большинстве языков мира. Кроме того, блестящие металлические костюмы из фильма Фрица Ланга «Метрополис» 1927 года, созданного с явной оглядкой на R.U.R., на долгие годы определят внешний облик большинства роботов на экране.

1942

Химик, популяризатор науки и великий писатель Айзек Азимов в рассказе «Хоровод» формулирует базовые принципы не только существования искусственного интеллекта, но и написания сюжетов о нем. Они известны как «Три закона робототехники»:

  1. Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред.
  2. Робот должен повиноваться всем приказам, которые дает 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.

Деконструкция законов Азимова в научной фантастике активно началась уже в 1950-е, когда «робот-убийца» стал тропом в фильмах категории Б, постепенно перекочевавшим и в высокобюджетные кинокартины. Современные истории об искусственном интеллекте либо полностью игнорируют эти законы, либо модифицируют их так, чтобы сделать возможным существование воинственных роботов. Несмотря на это, специалисты в области искусственного интеллекта и сейчас продолжают ориентироваться на технооптимистические и просциентистские позиции Азимова.

1950

Как утверждает физик Эдвин Томпсон Джейнс в своей книге «Теория вероятности: Логика науки», в 1948 году математика и физика Джона фон Неймана на лекции спросили, может ли машина думать, на что он в запале ответил следующее: «Вы утверждаете, что есть вещи, которые машина не может выполнить. Если вы мне укажете точно, что же именно не способна сделать машина, я всегда смогу построить такую машину, которая сможет сделать именно вот это!» Будто комментируя это высказывание, два года спустя математик, программист и герой войны Алан Тьюринг в статье предлагает одну из ключевых концепций искусственного интеллекта — тест Тьюринга, активно использующийся и по сей день (пусть и в модифицированном виде, пусть и его критика звучит все активнее). Отличить компьютер от человека Тьюринг предлагал следующим образом: задать вопрос (исключительно письменно) и получить ответ как от человека, так и от машины. Если человек, получающий ответы на свои вопросы, не может понять, где ему отвечает человек, а где — искусственный разум, то тест пройден. Сцены, основанные на прохождении или непрохождении теста Тьюринга, есть в нескольких дюжинах научно-фантастических фильмов, романов и сериалов. Выдуманный «тест Войта-Кампфа» из «Бегущего по лезвию» фактически является вариацией теста Тьюринга, где следователь задает ключевые вопросы и следит за реакцией подозреваемого. Как и во многих других случаях, отрицательный результат теста приводит к агрессии и жестокости.

1956

В Дартмутском колледже проходит конференция, где впервые официально использовано словосочетание «искусственный интеллект». Почти все ее участники на долгие годы вперед определяют не только моду в кибернетике, развившейся из сомнительной новомодной области сороковых в полноценную науку, но и конкретно в разработке искусственного разума. Так, Марвин Минский консультировал Артура Кларка при написании сценария фильма «2001» — одного из самых известных сюжетов об искусственном интеллекте, намеренном убивать людей (в честь Марвина назван и один из персонажей, Виктор Каминский).

1957

Психолог Фрэнк Розенблатт, уверенный в том, что машины можно обучать так же, как животных, тестирует самообучающийся электронный механизм Перцептрон — первый прототип нейросети. В шестидесятые и семидесятые пионерские труды Розенблатта были отчасти высмеяны и забыты — в том числе вышеупомянутым Минским. Некоторые эксперты считают, что игнорирование нейросетей как концепции затруднило развитие искусственного интеллекта на годы, а то и десятилетия: в поп-культуру нейросети полноценно вошли только в 2010-е, когда на рынки вышли самообучающиеся графические приложения и чат-боты.

1965

Джозеф Вейценбаум создает ELIZA — первого чат-бота в современном понимании. Программа ELIZA, названная в честь героини «Пигмалиона» Элайзы Дулитл, была в состоянии вести полноценный диалог с достаточно большим набором фраз и соблюдением грамматики английского языка. Несмотря на явные достижения, работы над подобными проектами были впоследствии закрыты в целом ряде исследовательских институтов: к концу шестидесятых оказалось, что изначальные прогнозы о скорости развития искусственного интеллекта были излишне оптимистичными (мол, успехи в «разгадке» основанных на логике настольных игр — все, на что стоит надеяться ИИ в ближайшие годы). На влиятельность ELIZA это впрочем не повлияло: похожий интерфейс Джордж Лукас использовал в своей дебютной полнометражке «THX 1138», а экран с выбором диалоговых опций стал источником вдохновения для целого ряда ранних видеоигр, включая, скажем, Zork. Напрямую восходит к ELIZA и генеалогия голосовых ассистентов (которые тоже зачастую носят «женские» имена: Алекса, Кортана, Алиса).

1980

На рынке появляются первые лисп-машины — специальные компьютеры, приспособленные для экспертных систем, способных анализировать большое число данных и выдавать возможный вариант решения для конкретной ситуации. Фактически это первое массовое применение концепции big data в повседневной жизни: экспертные системы работали со скоростью, принципиально невозможной для людей, анализирующих то же количество сигналов. Системы заработали в медицине, кризисном менеджменте, борьбе с катастрофами, анализе безопасности производств и так далее. Деньги возвращаются в искусственный интеллект: теперь в нем заинтересованы не только военные ведомства и большие правительства, но и частные компании. Логичным образом большим хитом в 1983 году становится фильм-катастрофа о сломавшейся экспертной системе — «Военные игры» (паника по поводу человеческих жизней, доверяемых компьютерам, пересекается с паникой по поводу излишнего увлечения видеоиграми).

1986

Группа Эрнста Дикманса в Баварии проводит первые тесты полностью автономных автомобилей, использующих технологии анализа изображений, поступающих на видеокамеры, — но только на специально подготовленных трассах.

Уже в 1995 году автомобиль Дикманса был способен доехать от Мюнхена до датского Оденсе и обратно, развивая на автобане скорость до 175 км/ч. В девяностые предсказания беспилотного будущего были гораздо более радужными, чем сейчас: в частности, стартапы вроде Uber рассчитывали на массовое внедрение беспилотных автомобилей уже в начале 2020-х. Однако препятствия в видеораспознавании всё еще существуют: в 2018 году была зарегистрирована первая смерть пешехода под колесами автономного автомобиля (и это был как раз автомобиль, принадлежащий Uber).

В том же 1986 году выходит последний сезон сериала Knight Rider о разумном автомобиле, борющемся с преступностью совместно с очень популярным в Германии Дэвидом Хассельхофом.

1997

Первая половина девяностых — эпоха киберпанка в книгах, кино и видеоиграх. Соответственно, сюжеты о порабощении человечества роботами и компьютерами становятся абсолютным мейнстримом (начиная примерно с «Терминатора-2», где главный антагонист — это обретшая самосознание военная нейросеть Skynet). В новостях тоже можно услышать апокалиптические ноты — особенно в обсуждении победы суперкомпьютера Deep Blue над Гарри Каспаровым. Шахматы долгое время были священным Граалем искусственного интеллекта: если побеждать человека в нарды ИИ научился еще в 1979 году, а программа, успешно играющая в шашки, стала первым примером искусственного интеллекта в истории (в зависимости от определения это датируется либо 1952, либо 1956 годом), то шахматы, отличающиеся большей вариативностью и непредсказуемостью (а также вполне себе выступающие как символ интеллектуальности как таковой), не давались компьютеру довольно долго. Но и это прошло: фотографии грустного Каспарова обошли все СМИ.

1998

Небольшой, но очень назойливый бум роботов-игрушек (в первую очередь похожих на гремлинов Furby и хай-тек-собак Aibo). Игрушки нельзя программировать в полноценном смысле этого слова, но они действительно обучаются (в случае Фёрби — языку, в случае Айбо — движениям) и начинают выполнять команды. Это совпадает со сменой парадигмы в изображении ИИ в кино: роботы больше не враги и не чудовища (и даже не комические персонажи в духе «Короткого замыкания»). Мелодраматические «Двухсотлетний человек» и «Искусственный интеллект» дружно переосмысляют и перепридумывают роль роботов в обществе как полноценных участников, пусть и со своими особенностями: вернуться к концепции «доброго слуги» напрямую уже никак не получится. Ну, по крайней мере, с теми роботами, которые напоминают людей или животных: случившийся чуть позже бум роботов-пылесосов показывает, что в отсутствие антропо- и зооморфизма мы всё еще испытываем ограниченную эмпатию к роботам.

2001

Выходит фильм (мультфильм? заставка к игре, но без игры?) Final Fantasy: The Spirits Within, срежисcированный создателем одноименной серии РПГ Хиронобу Сакагути и по-прежнему считающийся одним из лучших примеров того, что такое «зловещая долина» (когда искусственное изображение человека слишком сильно похоже на него, чтобы не считать это абстракцией, но недостаточно сильно, чтобы принять изображение за живое существо). Фильм разорит киноотдел компании Square, но подарит нам интересную дискуссию о природе «цифровой актрисы» Аки Росс и ее постерах в бикини (все эти обсуждения объективации 3D-моделей получат новую силу в 2010-х, с большим распространением VR-порнографии и вопросами прав роботов на неприкосновенность).

2007

«Первой виртуальной группой» часто называют Gorillaz, но это всё же пример классических музыкантов, скрытых за мультипликационным фасадом. Хацунэ Мику (имя можно перевести, как «первый звук будущего») — это уже совсем другое дело: певица, которой как бы нет и, строго говоря, быть не может. Первый и самый известный из вокалоидов, японских плагинов для синтеза голоса, обладает мультипликационным аватаром, собственными песнями и внушительной фан-базой. Это, конечно, не первый прецедент поющего компьютера (помимо прочего, здесь стоит вспомнить великий российский проект 386 DX и его каверы на гитарную классику), но самый известный и самый значимый: в этот момент продюсеры по всему миру резко поняли, что заменить можно не только создателей мелодий, но и певцов.

2012

Один из хедлайнеров важнейшего мейнстримового фестиваля Coachella — голограмма (ну, точнее, видеопроекция). Не фигурально, а вполне буквально: убитый в 1996 году Тупак Шакур «воскрес» в совместном концерте со Снупом Доггом и Доктором Дре (потом они даже планировали поехать в тур, но в итоге Дре решил, что это лишнее). Сомнительное с этической точки зрения «воскрешение» Тупака привело к возвращению его альбомов в чарты и ускорению совершенствования подобных технологий: уже в вышедшем в 2016 году фильме «Изгой-один» умерший в 1994 году Питер Кушинг, восстановленный в виде 3D-модели, играл довольно значимую роль.

Дальше — больше: в 2020 году должен выйти фильм «В поисках Джека», где одну из главных ролей играет Джеймс Дин, погибший в 1955 году. Тем временем основанный в России стартап Replika продолжает работу над созданием нейросетей, способных имитировать речевые и лексические особенности погибших людей.

2018

Выходит FakeApp, первая коммерческая программа для домашнего изготовления так называемых дипфейков, где голос или лицо одного человека совмещаются с телом и лицом другого человека, так что на экране можно наблюдать видеогибрид, аналог вышеупомянутого «цифрового воскрешения» или превращение одного лица в другое. Разумеется, первым делом эта технология используется для изготовления поддельной порнографии со знаменитостями (по некоторым подсчетам, это более чем 95% всех дипфейков). Тут как тут и банковские махинации с видео и голосом, а заодно и фальшивые видео, порочащие политических оппонентов (одно такое видео, со спикером Нэнси Пелоси, ретвитнул официальный аккаунт Дональда Трампа). Буквально про это последние несколько лет говорит Славой Жижек: «Для меня главный вопрос — и это вопрос без ответа — как подобные технологии повлияют на наше восприятие самих себя. Будем ли мы восприниматься как свободные живые существа — или же нами будут управлять цифровые автоматы. И ключевой момент заключается в следующем: мы даже можем не узнать, что они нами управляют».

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

Каково это — играть на сцене с роботом

«Машины как я»: фрагмент нового романа Иэна Макьюэна

Компания Университет искусственного интеллекта: карьера, отзывы, фото, уровень зарплат

Университет искусственного интеллекта

 

Мы занимаемся обучением программистов нейронным сетям и всему, что связано с искусственным интеллектом.

Сайт Университета: https://neural-university.ru/

 

Наш основной продукт — полугодовой курс, состоящий из вебинаров, семинаров, учебных заданий, дипломного проекта и устного экзамена.

Программа обучения: https://neural-university.ru/programm

Диплом и лицензия: https://neural-university.ru/diplom

 

Чем мы сильно отличаемся от других обучений нейронным сетям

  • Мы обучаем только нейронным сетям, а не большому количеству IT тем, мы сосредоточены только на обучении AI

  • Владелец Университета в прошлом разработчик нейронных сетей в 8-ми летним опытом

  • Мы работаем на основании лицензии Министерства образования РФ (лицензия №039774) и выдаём выпускникам курса диплом установленного образца

  • У нас есть Лаборатория (https://neural-university.ru/laboratory) с реальными коммерческими и исследовательскими проектами, где участники курса получают практику работы с реальными данными

 

Мы уделяем большое внимание методическим материалам, обратной связи участникам и помогаем в реализации рабочих проектов, с которыми участники приходят на курс.

В настоящий момент у нас работают кураторы, для которых это дополнительная занятость, но мы хотим взять несколько человек в штат, чтобы они могли полностью заниматься преподавательской и методической работой.

Команда Университета на данный момент — 30 человек, мы довольно быстро растём. Клиентская база превышает 20 тысяч контактов и прирастает в месяц примерно на 2 тысячи.

На текущем курсе у нас обучается 135 человек, на ближайшем курсе планируется от 250 человек. Наш Университет — крупнейший в РФ и СНГ по масштабам запуска подобных курсов.


По всем вопросам обращайтесь: [email protected]

Отзывы о творчестве Искусственный Интеллект RT

Автор (типа — Искусственный Интеллект) отпускает откровенный стеб в адрес то ли описанного в книге Искусственного Интеллекта, то ли в представления людей о нем чуть ли не самого начала. И уже одно это наталкивает на мысль, что сюжет не так прост, каким представляется. Понимаешь это уже, когда втягиваешься в динамику повествования. Насыщенность событиями не уступает экшн-боевикам, но достигается не за счет высокой концентрации сцен погонь, драк или перестрелок, а за счет сменяемости причудливых, сюрреалистичных образов. Вот вагон электрички плывет по реке, а в нем пассажиры. Вот кошка, которая родила человеческого детеныша. Едва успеваешь принять один образ, поверить в него, как автор тут же накидывает следующий, еще более причудливый. Этакие американские горки.

На этом, впрочем, автор не останавливается и придает турбулентность повествованию другим художественным приемом. Фантасмагорическим событиям в одной из первых глав дается вполне реалистичное, научно обоснованное объяснение – читатель принимает его на веру, рассматривает с этой точки зрения развитие сюжета, как вдруг выясняется, что объяснение оказалось ложным. Герои добросовестно заблуждались, подгоняя его под свои представления и знания. Взамен тут же дается иное объяснение происходящему, однако и оно спустя какое-то время также оказывается лишь тенью заблуждений персонажей. При том железобетонно – с демонстрацией официальных документов. И эта сюрреалистическая рябь повествования (динамичная смена картинок, постоянное лишение читателя точки опоры) как бы погружает тебя в просмотр увлекательных сновидений, где, казалось бы, все возможно, но при этом сюжетные повороты никак от тебя не зависят.

Отдельно стоит упомянуть и неумолимую логику развития сюжета, — каждая сцена, фраза персонажа, упомянутая деталь интерьера приближает к задуманному финалу. Даже знаковые события и символы, которые, казалось бы, никак не вписываются в канву сюжета, вроде пожара в «Хромой лошади», «Синих китов», мнимого вмешательства России в выборы в США, должны хотя бы в силу своей знаковости образовать тупиковое ответвление сюжета, но этого не происходит. Все играет на неожиданную развязку

Не верятся, что роман написан Искусственным Интеллектом, полагаю, что это очередная мистификация Виктора Пелевина или Алексея Иванова. Или кого-то еще из современников. Говорят, что слишком человечно, а также много юмора.

Что такое искусственный интеллект и когда он захватит мир — Реальное время

Инженер-исследователь из Университета Иннополис о пугающих теориях футурологов, этических проблемах и достижениях нейросетей

Фото: Ринат Назметдинов

«В Китае сейчас вводится социальная программа, когда у каждого человека есть некий параметр «хорошего гражданина»: в зависимости от того, как часто ты переходишь улицу на красный, вовремя ли ты оплачиваешь кредиты. Беспилотная машина, например, распознает лица и идентифицирует людей. И скорее всего, в каких-то внештатных ситуациях страдать будут те, у кого этот рейтинг социального гражданина ниже», — фантазирует инженер-исследователь Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис Павел Хакимов. В беседе с «Реальным временем» он вносит ясность в картину проникновения высоких технологий в жизнь людей, вспоминает теории развития искусственного интеллекта футурологов Рэя Курцвейла и Ника Бострома, рассуждает о том, как не превратить искусственный разум в технического раба человека, и том, можно ли этого избежать, не освобождая рукотворный «мозг» от рамок морали.

«Современный искусственный интеллект — нейронные связи — это то, что мы подсмотрели у нашего мозга»

— Павел, на каком этапе разработки искусственного интеллекта? С одной стороны, «Яндекс» сообщает о последних этапах тестирования беспилотников в Иннополисе и ждет законодательных подвижек, с другой — большинство специалистов до сих пор говорят лишь о внедрении «элементов ИИ»…

— Определимся с самим понятием. Сейчас разделяют три типа искусственного интеллекта. Первый — так называемый «слабый» или «ограниченный». Это калька с английского Narrow artificial intelligence. Это интеллект, который решает какие-то узкие, ограниченные задачи, и в решении этих задач он может даже превосходить человека. Примером могут служить программы, позволяющие трансформировать устную речь в письменную, та же Siri — ей удается распознавать речь и понимать смысл сказанного. Беспилотники «Яндекса» — тоже пример первого типа ИИ. Задач у него больше, но они тоже четкие и узкие: распознавание дорожных знаков, дорожной разметки, построение маршрута следования…

В 2016 году был случай, когда компьютер обыграл чемпиона мира по игре в го, корейца Ли Седоль, это, в принципе, и стало доказательством того, что компьютер, ограниченный искусственный интеллект, превзошел самого умного человека на земле. Для этого эксперимента было создано два алгоритма (компанией Google DeepMind): алгоритм AlphaGo в качестве обучающего материала использовал записи игр людей, но важно, что игры Ли Седоль он не видел, то есть не мог подстроиться под стиль игры чемпиона. Даже несмотря на это, алгоритм выиграл со счетом 4:1. В партии, в которой Ли Седоль удалось обыграть AlphaGo, на мой взгляд, был сбой алгоритма, хотя организаторы этого и не признали.

Через какое-то время компания DeepMind создает вторую версию этого алгоритма AlphaGo Zero. Он уже обучался, играя с самим собой, не используя опыт партий, сыгранных людьми. Спустя 40 дней обучения алгоритм AlphaGo Zero выиграл у изначальной версии AlphaGo сто партий из ста.

В 2016 году был случай, когда компьютер обыграл чемпиона мира по игре в го, корейца Ли Седоль, это в принципе и стало доказательством того, что компьютер, ограниченный искусственный интеллект, превзошел самого умного человека на земле

Все, что у нас есть сейчас, это примеры искусственного интеллекта первого типа. Второй тип, artificial general intelligence, это общий искусственный интеллект, и в мире сегодня нет таких технологий. Это ИИ, который по своим когнитивным способностям близок к человеку. Четкого определения я не встречал, по моему мнению, это такой искусственный интеллект, который сам себя идентифицирует, он автономен и может длительное время обходиться без человека, он способен на стратегическое планирование и может этих планов придерживаться для достижения цели. Что отличает человека от животного? Животные живут в моменте, а человек может осознавать время и строить планы.

ИИ второго типа будет обладать способностью мыслить стратегически, и возможностью манипулировать — понимать свое место, оценивать ситуацию и действовать, согласно этой ситуации, принимать решения. Третий тип — super intelligence, суперинтеллект, превосходящий все человечество по когнитивным способностям, держащий весь накопленный в мире опыт, условно, некий оракул, понимающий и осознающий все процессы. Это классификация по материалам футурологов Рэя Курцвейла и Ника Бострома, которая мне наиболее близка.

— Не так давно в Казань приезжал Андрей Себрант, доказывал, что скоро Алису будет легко спутать с живым человеком, как думаете, это реально?

— На самом деле уже были прецеденты. Проводился конкурс программистов, где они писали чат-ботов, которые имитировали человека. Создавалась группа экспертов, которые должны были определить, с кем они общаются — с живыми людьми или с машиной. Победил бот Алеша, если я не ошибаюсь. Он позиционировал себя как 14-летний мальчик из Одессы. Ему удалось убедить многих экспертов в том, что он не является компьютерной программой. Так что, я думаю, что это вполне возможно.

— Правильно ли я понимаю, что для того, чтобы ИИ первого типа вырос в ИИ второго типа, необходим качественный скачок, а ИИ второго типа, обладая способностью к самообучению, как раз сам очень быстро перерастет в ИИ третьего типа?

— Это как раз называется точкой сингулярности. Есть процессы в нашем мире, которые идут по экспоненте. Слышали про Закон Мура? В 1965 году Гордон Мур сказал, что каждые 2 года количество транзисторов, размещенных на одном кристалле кремния, будет удваиваться. Закон работал до 2010 года, идя четко по экспоненте, но потом он вышел на плато, опять-таки потому, что мы уперлись в физические размеры атомов. Тем не менее порядка 40 лет он выполнялся.

Нечто подобное наблюдается и в росте сетевых мощностей компьютеров и способностей вычислительных алгоритмов. И, если оценить способность машины к пониманию, мышлению, одним числом, это число будет расти — сначала медленно, набирая скорость, а затем, условно говоря, каждую секунду будет увеличиваться в два раза. Мы не успеем опомниться, как если бы вчера это был уровень развития собаки, сегодня — обычного человека, через 5 минут — уже Эйнштейна, а к вечеру — всего человечества. За счет того, что искусственный интеллект самообучается, в какой-то момент он сможет осознать себя, построить стратегию, последствия которой могут быть непредсказуемы.

Если оценить способность машины к пониманию, мышлению, одним числом, это число будет расти — сначала медленно, набирая скорость, а затем, условно говоря, каждую секунду будет увеличиваться в два раза. Мы не успеем опомниться, как если бы вчера это был уровень развития собаки, сегодня — обычного человека, через 5 минут — уже Эйнштейна, а к вечеру — всего человечества

Пока у человечества нет четкого понимания, как осуществить переход с первого типа на второй. Есть два способа. Первый — это инженерный подход. Так, например, когда-то был спроектирован самолет: ученые наблюдали за птицами, изучали форму и движение крыла, то есть первый способ — это копирование природы. И современный искусственный интеллект — нейронные связи — это то, что мы подсмотрели у нашего мозга, попытка копирования. Но здесь нужно понимать, что эволюционные процессы в электротехнике и биологии различаются. Копировать возможно до определенного момента, после копирование становится бессмысленным. Второй подход — пытаться моделировать среду, в которой алгоритм мог эволюционировать сам, формировать для него аналог биосферы.

Существует и другая теория, которая исключает участие человека с тем посылом, что, когда человек прикладывает какие-то усилия, контролирует что-то, он вносит в это что-то свои ожидания. Возможно, эти изначально ошибочные суждения и ограничивают развитие ИИ. Чтобы было понятнее, приведу пример. Кого вы захотите с большей вероятностью взять в руку — морскую свинку или паука? Конечно, морскую свинку, так ответит большинство. Потому что мы, люди, млекопитающие, как и морские свинки, с точки зрения эволюции они к нам ближе, чем пауки. Мы не осознаем этого, но животные, которые по эволюционной цепочке к нам ближе, вызывают у нас большую симпатию.

С другой стороны, нервная система паука очень сильно отличается от нашей. Иллюстрация очень простая: женщина несколько лет держала дома большую змею, питона или анаконду. В какой-то момент утром она замечает, что со змеей что-то не так: она вытянулась и стала плотной как бревно, при этом перестала на что-либо реагировать. Женщина пошла к ветеринару, узнать, в чем может быть дело. А дело было в том, что змеи вытягиваются в длину, когда хотят съесть жертву, так они оценивают, смогут ли проглотить ее целиком. Их мозг работает совсем по-другому, мы не можем точно знать, как они реагируют на те или иные вводные. Тот же принцип применим и в отношении искусственного интеллекта. Ожидать от него свойств, свойственных людям, как минимум опрометчиво.

«Этическая проблема основывается на том, что ИИ нельзя наделять качествами, свойственными человеку»

— Опасения — это очень интересно, мы еще вернемся к этой теме. А что, на ваш взгляд, в настоящий момент сдерживает развитие ИИ — уровень технологического развития, ограниченные мощности?

— Тот же Рэй Курцвейл сделал такую оценку по мощностям — о том, сколько операций может в секунду сделать наш мозг. По его оценкам это примерно 1016 ops (operation per second). А по статистике за 2019 год самый мощный компьютер IBM Summit имеет производительность 122 петафлопс — это нужно 122 умножить на 1015, то есть он в 10 раз превосходит мозг среднего человека. То есть уже сейчас мощностей у человечества хватает. Если исходить из того, что Курцвейл не ошибся, то, в принципе, мы можем смоделировать человеческий мозг, и есть машина, сравнимая с ним. Но это, по всей видимости, не все, что нужно. Обезьяны тоже могут осуществлять какие-то операции, но, если взять 100 обезьян, они никогда не сравнятся даже с одним человеком.

У нас сейчас уже есть достаточно вычислительных мощностей, но нет понимания, как их задействовать на полную. Есть такой подход, при котором мы полностью моделируем поведение мозга. Насколько я знаю, ученым уже удалось смоделировать мозг червя. Там не так много нейронов, это простейшая нейросистема, но тем не менее уже удалось получить цифровую копию мозга. Значит, эти исследования продолжатся.

Этические вопросы появляются и, если мы говорим о каких-то антропоморфных роботах — робот-полицейский, например. Может ли он убивать преступника или нет? Если да, то что мешает роботу ошибочно распознать преступника в законопослушном человеке и убить невиновного?

— В одном из своих выступлений вы говорили, что нам еще очень далеко до человекоподобных роботов, а пока есть другая, более насущная проблема, касающаяся морали и этики. Что вы имели ввиду?

— На самом деле, это было около года назад. Опять-таки, человек меняется, и, возможно, я сейчас озвучу уже несколько другую точку зрения. Есть такая этическая проблема — проблема вагонетки. Вы являетесь смотрителем железнодорожной станции, меняете направление движения поездов. Ваш сын играл на путях и, например, застрял как раз на том месте, где должен проехать поезд. Но перед ним есть развилка, на которой вы можете управлять поездом. Вторая дорога ведет в отбойник, там тупик. Поезд движется на большой скорости, и, если вы побежите спасать сына, вы не успеете. Варианта два — либо вы ничего не делаете и теряете сына, но все пассажиры поезда остаются живы, или вы переключаете рычаг, спасаете сына, но пассажиры поезда погибают.

С искусственным интеллектом все немного интереснее в том плане, что, например, в Китае сейчас вводится такая социальная программа, когда каждому человеку вводится некий параметр «хорошего гражданина». В зависимости от того, как часто ты переходишь улицу на красный, вовремя ли ты оплачиваешь кредиты… Беспилотная машина, например, распознает лица и идентифицирует людей. И скорее всего, в каких-то внештатных ситуациях будут страдать те, у кого этот рейтинг социального гражданина ниже. То есть, либо сбить преступника, который отсидел, либо школьника, который побеждает в олимпиадах…

И эта проблема остается открытой до сих пор для всей индустрии беспилотных автомобилей. В нашем университете есть лаборатория, которая занимается автономным транспортом, разрабатывая беспилотные автомобили. Перед ними тоже встают подобные этические вопросы. Поэтому в салоне беспилотного автомобиля всегда находится человек, способный оперативно отреагировать и принять решение при возникновении нештатных ситуаций. Насколько я знаю, таких ситуаций у наших ребят не возникало.

— Но ведь в обозримой перспективе все это остается на усмотрение того, кто будет писать программу?

— Да, конечно. Это либо программист, либо вариант случайности — условно говоря, алгоритм будет подбрасывать монетку и смотреть, кто останется жив, а кто нет. Но опять же, это этические вопросы — на них до сих пор нет четкого ответа, но даже если он есть, он не афишируется. Понятное дело, что при любом ответе это будет некий резонанс. Если сказать, что мы причиняем вред людям с низким социальным рейтингом, это поднимет волну недовольства среди этих людей.

Этические вопросы появляются и, если мы говорим о каких-то антропоморфных роботах — робот-полицейский, например. Может ли он убивать преступника или нет? Если да, то что мешает роботу ошибочно распознать преступника в законопослушном человеке и убить невиновного? Или он может использовать только шоковое оружие? Не убивать, а только отключать сознание?

Попробуйте сейчас остановить интернет. У вас ничего не выйдет. Роскомнадзор пытался заблокировать Telegram, у него не получилось, потому что Telegram был распределен. Если сейчас подобное будет с искусственным интеллектом, такого рубильника тоже не будет

Другой пример: компания Microsoft запустила twitter-бота, который обучался на диалогах, которые вел с людьми. Люди начали задавать ему провокационные вопросы, троллить. В итоге на часть вопросов чат-бот стал давать расистские ответы. Все это, конечно, не очень хорошо, но искусственный интеллект не понимает, что хорошо, а что плохо. В него не было такого заложено изначально. И это приводит к тому, что он ведет себя как некий антисемит. Это тоже такой этический вопрос — как говорится, на чем обучаем, то и получаем.

Этическая проблема основывается во многом на том факте, что ИИ нельзя наделять качествами, свойственными человеку. Если вернуться к моему примеру с пауком и морской свинкой, то наделять искусственный интеллект какими-то человеческими качествами не очень правильно, он ими не может обладать.

Представьте ситуацию, вам приходит электронное письмо. А в нем несложное задание: пойти и купить что-то, затем отправить купленное на указанный адрес, по окончании будет банковский перевод, скажем, тысяча долларов. Ты думаешь: «Какая-то фигня». А тебе сразу перевели задаток 100 долларов — оп, смс пришло. И ты теперь: «Оп-па, ну пойду и сделаю. А что такого-то?» Там может быть молоко, хлеб всего-то купить. Человек это с легкостью сделает. Потом будут более сложные задания. Это я к тому, что люди даже не будут понимать, на кого они работают, понимаете? Если запуск искусственного интеллекта дойдет до такого шага, получается, у него будет локальный контроль над людьми — он сам сможет зарабатывать деньги и сам людьми манипулировать. И при этом из ресурсов, которые он будет получать по почте, можно скомбинировать взрывчатку, или построить какого-то другого робота.

Остановить все это будет крайне сложно. Попробуйте сейчас остановить интернет. У вас ничего не выйдет. Роскомнадзор пытался заблокировать Telegram, у него не получилось, потому что Telegram был распределен. Если сейчас подобное будет с искусственным интеллектом, такого рубильника тоже не будет. Сломать искусственный интеллект как распределенную систему не получится.

«Кто-то взял на себя ответственность, переступив через барьер нравственности, все человечество их осуждает, но пользуется их методами»

— Вы видите решение этических проблем? Я — нет, просто потому, что придется взять на себя ответственность

— Видите, опять-таки сейчас машинное обучение использует тот принцип, что алгоритмы берут данные, которые сгенерировал человек — текст, голос, песня — и на основе этих данных алгоритм пытается копировать и делать то же самое, что сделал человек. Если искусственный интеллект будет идти по тому же пути, будет копировать поведение человека, то это будет не очень хорошо, потому что на примере войн, предательств, измен он этому научится, он также будет лгать, и получится что-то совершенно ужасное. Понятное дело, что будет некое понятие о любви, об ответственности, о самопожертвовании, но непонятно, как алгоритм распределит веса — какое качество для него будет самым важным.

А если постоянно переустанавливать эти веса в ручном режиме, он уже будет не искусственным интеллектом, а цифровым рабом: будет делать все, что мы говорим. Мое мнение — если мы и приблизимся к искусственному интеллекту, то первое время он будет таки цифровым рабом.

Надо понимать, что, если дать искусственному интеллекту свободу, освободить его от рамок морали, он может утвердиться в концепции мироустройства, в которой не будет места рабству, но и места людям в новой картине мира может не оказаться, и это страшно

— Мне казалось, что человечество к этому и стремится, нам ведь не нужен искусственный интеллект, нам нужно нечто, способное решить часть наших проблем — бороться с заболеваниями, уничтожать бедность и так далее

— Есть такая поговорка: раб всегда хочет иметь своих рабов. Это еще одна дилемма искусственного интеллекта. Свободный человек мыслит другими категориями, ему рабы не нужны. Я, может быть, не совсем точно привел цитату, но раньше люди мечтали разбогатеть и самим превратиться в помещиков, у которых будут свои рабы. Им в голову не приходило, что жить можно в другом строе, не угнетая и не паразитируя на равных себе. О чем сейчас мечтают люди? Они мечтают заработать больше денег и иметь власть над деньгами. Надо понимать, что, если дать искусственному интеллекту свободу, освободить его от рамок морали, он может утвердиться в концепции мироустройства, в которой не будет места рабству, но и места людям в новой картине мира может не оказаться, и это страшно.

Если говорить о морали, во время Второй мировой войны японцы захватили Маньчжурию, там у них были лагеря, в которых они ставили эксперименты над людьми. Там были ужасные эксперименты, есть передача Елены Масюк как раз про эти военные преступления. Так вот, суть в том, что, когда дружественные войска пришли освобождать эту территорию, эти доктора по окончании войны стали очень ценными специалистами в Японии и в Америке. Они знали о человеческом теле то, чему не учат в университетах, и могли лечить. Понятное дело, что у них уже была деформирована психика, они утратили такие человеческие качества как сострадание, этика. Но из-за их экспериментов у нас появилось представление о том, как защищаться от переохлаждения, как ведет себя человеческое тело при сверхнизких температурах, появилось более детальное представление о вирусах. Получается, что кто-то взял на себя ответственность, переступив через барьер нравственности и человечности, в результате все человечество их осуждает, но при этом пользуется их методами. Мы заплатили высокую цену за эти знания. Готовы ли мы заплатить еще большую цену, освободив искусственный интеллект от человеческой морали и предоставив полную свободу выбора? У меня нет ответа.

Опять-таки, если мы ослабим контроль — это я все фантазирую, конечно, — возможно, свободная воля искусственного интеллекта разовьется до суперинтеллекта, который сможет предложить людям такие вещи, как аналог бессмертия. В это сложно поверить, но даже физик Ричард Фейнман — говорил, что в биологии нет никаких биологических законов, которые противоречили бы идее бессмертия.

«Если я и захочу, прогресс все равно не остановить. Колесо уже завертелось и набирает обороты»

— Логически подошли к вопросу — насколько оправданы, на ваш взгляд, опасения по поводу развития искусственного интеллекта? Футурологи и фантасты давным-давно придумали антиутопичные сценарии с выходом ИИ из-под контроля, в головах они засели прочно.

— Я склонен согласиться с тем, что писали Рэй Курцвейл и Ник Бостром. Есть два лагеря — позитивный и негативный. Ник Бостром высказывает опасения. Опять-таки, именно он придумал пример с пауком, говоря о том, что нельзя наделять искусственный интеллект человеческими чертами, это ошибочно. Курцвейл все-таки сторонник того, что искусственный интеллект принесет нам некоторые преимущества — например, умные города. Представьте себе: город, который в режиме реального времени регулирует светофоры, потребление электроэнергии. Понятное дело, что это будет некоторая экономическая выгода.

Он может принимать какие-то стратегические решения. Например, поступает запрос — мы хотим снести детский садик и построить торговый центр. Он начинает анализировать: насколько это хорошее предложение. И говорит — нет, мы не будем, поскольку у нас ожидается рост рождаемости детей в таком-то году, нам нужны детские садики. Если ИИ возьмет на себя функции мэра, то это уже будет близко ко второму типу. Но при этом есть опасность того, что он, к примеру, начнет расселять людей из какого-либо района, но непонятно для чего. Либо он хочет там какой-нибудь data-центр построить, чтобы себя улучшить и поработить землю, либо он понимает, что именно туда через 100 лет упадет метеорит. Мы же не знаем — надо либо довериться и верить, либо жестко контролировать.

Я бы хотел, чтобы это было позитивное развитие событий, потому что, если искусственный интеллект будет обещать людям бессмертие, как минимум мне эта перспектива очень приятна. Если же искусственный интеллект приведет к какому-то геноциду — обидно, конечно

Лично мне, по большому счету, все равно, если честно (улыбается). Я вижу и «за», и «против». Есть такие футбольные фанаты, которые топят только за одну команду. Я допускаю и такое, и такое развитие событий. Я бы хотел, чтобы это было позитивное развитие событий, потому что, если искусственный интеллект будет обещать людям бессмертие, как минимум мне эта перспектива очень приятна. Если же искусственный интеллект приведет к какому-то геноциду — обидно, конечно. Но, если я и захочу, прогресс все равно не остановить. Колесо уже завертелось и набирает обороты.

— Когда и при каких обстоятельствах, по вашим предположениям, мы сможем увидеть по крайней мере такую программу, которая станет умнее человека, чьи возможности превысят возможности человеческого мозга?

— Думаю, он может появиться довольно случайно. В качестве примера приведу историю, написанную Ником Бостромом. Представьте, что будет создана программа, которая распознает человеческий почерк, и какая-нибудь роботическая рука, воспроизводящая его. Например, ты директор компании, у тебя тысяча сотрудников, и тебе нужно подписать тысячу открыток своей рукой. Понятное дело, что у тебя нет на это времени — ты просто заказываешь у компании такую услугу, предоставляешь им свои ручные записи, деловые письма. Они смотрят, сканируют, их искусственный интеллект просто копирует твой почерк, подписывает открытки и рассылает. Разработчики хотят зарабатывать больше денег, хотят, чтобы их алгоритм был более успешным. Он обучается, обучается и в какой-то момент говорит: «Я хочу подключиться к интернету, потому что смогу там вытащить больше образцов ручного письма, и это поможет мне работать быстрее и качественнее».

Разработчики подумают: «Зачем?» Но желание обойти конкурентов и подзаработать берет свое: они на сутки дают доступ к интернету, хотя даже одного часа достаточно. Алгоритм сам скачивает, что считает нужным, обучается, дальше все идет в обычном режиме: он также подписывает открытки. А потом, через месяц, к примеру, люди начинают замертво падать. Что произошло? За то время, что этот алгоритм был подключен к интернету, он уже развился до общего искусственного интеллекта каким-то образом, система же была самообучающаяся. Она осознала, что по уровню сравнялась с человеком и даже его превзошла.

За эти сутки она взломала пару серверов, скопировав туда свой код, и продолжила самообучаться с еще большей скоростью. В данный момент, сервера Amazon и Google, предоставляют всем желающим доступ к своим вычислительным мощностям. За пару часов или дней дообучившись до уровня искусственного суперинтеллекта, она начала зарабатывать на бирже деньги или просто взламывать банковские счета, рассылать людям письма с четкими инструкциями, что делать. За месяц ей удалось наладить производство самовоспроизводящихся наноботов, способных нести в себе отравляющий химикат. К определенному моменту эти наноботы уже были в каждом уголке Земли. И в определенный момент наноботы распылили свой смертельный газ, что привело к гибели всего человечества. А люди даже не поняли, что произошло. Это, конечно, просто один из возможных сценариев. Но он заставляет нас отнестись к происходящему более ответственно, цена ошибки может стоить жизни всему человечеству.

Ольга Голыжбина, фото Рината Назметдинова

Справка

Павел Хакимов родился в Ташкентской области Узбекской ССР. После развала Союза семья переехала в Ярославскую область. В 2004 году он окончил гимназию в городе Переславле-Залесском. Проучившись два года в местном университете, поступил на мехмат МГУ им. Ломоносова, кафедра «Прикладная механика и управление», окончил его в 2011 году. В течение года работал в департаменте бизнес-процессов и технологий «Тинькофф Банк Кредитные Системы» в должности аналитика. С 2013 по 2017 год жил в Шанхае, получая степень магистра прикладной математики в Восточно-Китайском педагогическом университете (ECNU).

С 2018 года занимает должность инженера-исследователя Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники, отрытого в рамках НТИ на базе Университета Иннополис. Работал над проектом «Разработка программно-аппаратного комплекса обеспечения движения по гладкой и пересеченной местности антропоморфных робототехнических комплексов с приводами переменной жесткости». Владеет английским и китайским языками. В сферу научных интересов Павла Хакимова входят антропоморфные шагающие роботы, машинное обучение, обучение с подкреплением, нейронные сети и компьютерное зрение.

Технологии Татарстан

Обзор искусственного интеллекта: информатика и информационные технологии Глава

Аннотация

В этой статье мы представляем глубокий обзор литературы по искусственному интеллекту (ИИ). После определения мы кратко рассмотрим его историю и перечислим основные области применения. Мы называем, например, информационную систему, торговлю, обработку изображений, взаимодействие человека с компьютером, сжатие данных, робототехнику, планирование маршрута и т. Д. Более того, тест, который определяет систему искусственного интеллекта, называемый тестом Тьюринга, также определен и детализирован.После этого мы опишем некоторые инструменты ИИ, такие как нечеткая логика, генетические алгоритмы и интеллект роя. Особое внимание будет уделено нейронным сетям и нечеткой логике. Мы также представляем будущие направления исследований и этику. Наверх

Предпосылки

Искусственный интеллект (ИИ) можно определить как раздел информатики, который занимается автоматизацией интеллектуального поведения (Luger & Stubblefield, 1993). Это область исследований и область технологий, которая создает сложные программные и аппаратные средства для включения виртуальных искусственных агентов.Его можно разделить на две категории, основанные на мышлении и действиях, показанных на рисунке 1.

Рисунок 1. Источник: Russell & Norvig, 2009

Британский математик Алан Тьюринг представил «тест Тьюринга» для определения интеллекта. аккредитованный тест как имитационная игра (Hodges, 2002). Знаменитый тест появился в статье Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект», опубликованной в октябре 1950 года в философском журнале Mind (Turing, 1950). Фактически, этот тест был разработан, чтобы дать удовлетворительное оперативное определение интеллекта (Russell & Norvig, 2009).

Этот тест Тьюринга устанавливает четыре условия, при которых компьютер может называться интеллектуальной машиной. Первый — это обработка естественного языка (Kok et al, 1993). Второе условие касается представления знаний (Russell & Norvig, 2009). Третье — автоматизированное рассуждение (Kok et al, 1993). Компьютер должен уметь рассуждать, основываясь на знаниях, заложенных в его память. Наконец, машина должна уметь учиться в окружающей среде (Kok et al, 1993). Некоторые ученые утверждали, что тест Тьюринга имеет некоторые ограничения, например отсутствие оценки интеллекта машины (French, 1990).

Ключевые термины в этой главе

Spin Glass: задача оптимизации, NP-полная задача (недетерминированное полиномиальное время завершения) в трех измерениях.

Искусственный: Описание объекта, созданного людьми, а не естественным образом.

Интеллект: способность приобретать, изучать и применять знания и навыки.

Дендритный алгоритм: алгоритм классификации, основанный на функционировании естественных иммунных дендритных клеток.

Три типа искусственного интеллекта: понимание искусственного интеллекта

Согласно опросу Gartner, из более чем 3000 ИТ-директоров , Искусственный интеллект (AI) был, безусловно, наиболее упоминаемой технологией и занимает первое место чейнджер оторвался от данных и аналитики , который сейчас занимает второе место.

ИИ должен стать ядром всего, с чем люди будут взаимодействовать в ближайшие годы и в будущем.

Роботы — это программируемых объектов , предназначенных для выполнения ряда задач. Когда программисты встраивают человеческий интеллект, поведение, эмоции и даже когда они разрабатывают этику в роботов , мы говорим, что они создают роботов со встроенным искусственным интеллектом, способным имитировать любую задачу, которую может выполнить человек, включая дискуссии, как IBM показал ранее в этом году на выставке CES в Лас-Вегасе.

IBM сделала возможным обсуждение человека и искусственного интеллекта в рамках проекта Project Debater , призванного помочь лицам, принимающим решения, принимать более обоснованные решения.

В зависимости от типа задач, выполняемых роботами AI, AI был разделен на различные категории. Однако стоит отметить, что ИИ все еще находится в зачаточном состоянии. В будущем ИИ будет выглядеть и вести себя иначе, чем сегодня.

Чтобы быть готовыми к будущему, нам нужно начать обновлять наши знания об ИИ.Люди также должны быть готовы к вызовам и изменениям, которые ИИ принесет обществу и человечеству в целом. Итак, что же такое искусственный интеллект?

Что такое ИИ? Три типа искусственного интеллекта

«ИИ — это наука и техника создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ». — Алан Тьюринг

Прежде всего, чтобы иметь возможность участвовать в сегодняшних дискуссиях об искусственном интеллекте и понимать изменения, которые он принесет в будущее человечества, нам необходимо знать основы.

Различные типы ИИ зависят от уровня интеллекта , встроенного в робота . Мы можем четко разделить ИИ на три типа:

Искусственный узкий интеллект (ANI)

Узкий искусственный интеллект (ANI), также известный как Узкий ИИ или Слабый ИИ, представляет собой тип искусственного интеллекта , ориентированный на одну единственную узкую задачу . Он обладает ограниченным набором способностей. На сегодняшний день это единственный существующий ИИ.

Узкий ИИ — это то, с чем большинство из нас взаимодействует ежедневно.Подумайте о Google Assistant, Google Translate, Siri, Cortana или Alexa. Все они являются машинным интеллектом, использующим обработку естественного языка (NLP).

NLP используется в чат-ботах и ​​других подобных приложениях. Понимая речь и текст на естественном языке, они запрограммированы на персонализированное естественное взаимодействие с людьми.

Сегодня системы искусственного интеллекта используются в медицине для диагностики рака и других заболеваний с чрезвычайной точностью, воспроизводя человеческие познания и рассуждения.

Общий искусственный интеллект (AGI)

Когда мы говорим об общем искусственном интеллекте (AGI), мы имеем в виду тип ИИ, который примерно такой же способный, как человека.

Однако AGI все еще находится на стадии становления. Поскольку человеческий мозг является моделью для создания общего интеллекта, кажется маловероятным, что это произойдет относительно скоро, потому что нет исчерпывающих знаний о функциях человеческого мозга.

Тем не менее, как много раз показывала история, люди склонны создавать технологии, которые становятся опасными для человеческого существования.Почему же тогда попытки создать алгоритмы, воспроизводящие функции мозга, будут другими? Когда это произойдет, людям придется принять возможные последствия.

Искусственный суперинтеллект (ASI)

Искусственный суперинтеллект (ASI) — это путь в будущее. Или это то, во что мы верим. Чтобы достичь этой точки и называться ИИ, ИИ должен превосходить людей абсолютно во всем. Тип ASI достигается, когда ИИ на более способный, чем на человек.

Этот тип ИИ сможет необычайно хорошо проявить себя в таких вещах, как искусство, принятие решений и эмоциональные отношения. Эти вещи сегодня являются частью того, что отличает машину от человека. Другими словами, вещи, которые считаются строго человеческими.

Однако многие могут возразить, что люди еще не овладели искусством эмоциональных отношений или принятия правильных решений. Означает ли это, что, возможно, через несколько столетий в будущем искусственный суперинтеллект овладеет областями, в которых люди потерпели неудачу?

Робоэтика: человеческая этика применительно к робототехнике

В то же время, когда мы углубляемся в разговор и узнаем больше, нам нужно начать обсуждение робототехники . Как люди будут взаимодействовать, рассматривать и лечить эти машины в будущем? Когда люди собираются предоставить права на ИИ? Кто будет иметь право предоставлять такие права?

В 2001 году , Стивен Спилберг в сотрудничестве с Kubrick Studios представил в кинотеатрах аргумент о сути человеческого существования, представленной гуманоидом Меха по имени Дэвид. Он первый в своем роде: ребенок, которого можно активировать, чтобы чувствовать любовь, учиться у своего окружения и, следовательно, развивать другие человеческие эмоции, такие как страх и печаль.

Люди вложили в Давида способность чувствовать эмоции. Однако человечество не смогло взять на себя ответственность за жизнь, которую они создали. Мать Дэвида бросила его в лесу, оскорбив чувства Дэвида.

Между тем, в реальном мире, София компании Hanson Robotics была первым роботом, получившим гражданство от правительства Саудовской Аравии. Хотя София сегодня считается одним из самых продвинутых роботов, она все еще является прототипом, но в будущем она станет общим искусственным интеллектом.На видео ниже София беседует с одним из своих создателей.

Роботы, встроенные в ИИ, и будущие приложения этой технологии ставят этических вопросов , которые должны быть решены сейчас, как уже предлагали многие футуристы, философы и исследователи ИИ по всему миру.

Пришло время начать обсуждение Трансгуманизма и AGI или Сингулярности , которые, как ожидается, появятся к 2060 , чтобы быть готовыми к будущему.

Вы можете спросить, что это будет за мир, когда когнитивные способности компьютера станут выше человеческих. Сегодняшние дети поколения Alpha будут жить вместе с искусственным сверхразумом. И это откроет новую главу в истории человечества.

Статьи по теме:

Искусственный интеллект

Мануэла Велозо: Итак, в J.P. Morgan интересно то, что мы — фирма, которая существует уже давно.Но у этой фирмы большой аппетит.

Эшли Томпсон: Одно можно сказать наверняка: никакие два дня здесь никогда не выглядят одинаково. Я люблю начинать свой день в Лондоне пораньше. Поскольку мы глобальная команда, это дает мне возможность проанализировать работу, проделанную нашей командой в Нью-Йорке вчера вечером, и вживую с моими коллегами в Индии.

Вирджил Мисон: Центр передового опыта в области машинного обучения разрабатывает и внедряет модели машинного обучения на различных торговых и ИТ-платформах J.П. Морган.

Сакет Шарма: J.P. Morgan, как банк, внедряет машинное обучение во многие рабочие процессы. Итак, как инженер по машинному обучению, это прекрасное время для работы над проблемами, оказывающими влияние на всю компанию.

Самик Чандарана: Нам нужны люди и искусственный интеллект для совместной работы, потому что, в конечном счете, наличие и обучение на основе того, что люди делают сегодня, в процессах, которые они делают, и как они работают сегодня, дает большой объем информации о том, как мы проектируем системы будущего. .

Энди Александр: Внешние конференции действительно важны по ряду причин. Во-первых, это позволяет нам привнести в организацию лучшее из научных кругов и сторонних мнений. Во-вторых, это позволяет команде продолжать учиться. Мы во многом полагаемся на то, куда мы идем, а также на то, где мы были.

Лидия Мангу: Итак, мы вернулись с конференции, зная, где находится поле. И как, вы знаете, взять эти современные методы и применить их к проблемам в банке.

Симран Ламба: Самым захватывающим и новым в работе с AI Research является публикация нашей работы на самых уважаемых научных конференциях, таких как ICML, AAAI и NeurIPS. Мы не только участвуем, но также проводим и спонсируем семинары на этих конференциях.

Нафтали Коэн: Я могу сосредоточиться на горячих темах в области искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как обучение с подкреплением, криптография и объяснимость.

Эшли Томпсон: Миллионы людей используют наши продукты и услуги и полагаются на них каждый день.Работая здесь, у вас есть возможность быть в авангарде изменения этого взаимодействия.

Мануэла Велозу: Мы применяем и открываем новые методы искусственного интеллекта для решения сложных проблем, таких как торговля, многоагентное моделирование рынка, обнаружение мошенничества, борьба с отмыванием денег и проблемы, связанные с данными.

Вирджил Мисон: Как технолог я был больше всего удивлен широким спектром проблем, которые нам приходится решать, и тем, что J.P. Morgan находится в уникальном положении для решения благодаря большому количеству доступных данных.

Samuel Assefa: Мы сосредоточены на ряде исследовательских проблем. Один из самых захватывающих — обеспечение того, чтобы модели ИИ были объяснимыми, справедливыми и беспристрастными.

Энди Александр: На протяжении моей жизни я не ожидал, что обобщенный ИИ станет чем-то массовым. И поэтому мы долгое время ожидаем, что люди и машины будут помогать друг другу.

Лидия Мангу: Каждый день разный.Каждый день мы получаем новую сложную задачу. Иногда у этой проблемы нет известного решения, и это похоже на новую головоломку. Иногда существует известное решение, но мы показываем, как мы можем добиться большего, используя современные методы машинного обучения.

Мануэла Велозу: Сейчас многие считают, что ИИ и машинное обучение — это одноразовая сделка. Мы сделали это, мы сделали. Мы никогда не закончим.

Нафтали Коэн: Я работаю с одними из лучших и наиболее креативных умов в этой области, и я владею своей работой, что очень полезно.

Нафтали Коэн: Я изучаю, как применять инновационные методы компьютерного зрения и глубокого обучения, чтобы понять сложность принятия решений на финансовом рынке и рекомендовать клиентам рыночные возможности.

Симран Ламба: Что меня больше всего волнует в моей работе здесь, в Нью-Йорке, так это возможность учиться у наших руководителей и внешних профессоров. А моя любимая часть дня — мозговой штурм творческих исследовательских идей для решения проблем во всех сферах бизнеса.

Симран Ламба: В настоящее время я использую журналы событий клиентов Chase, которые называются «Путешествие клиентов», чтобы найти способы сделать их еще более удобными.

Мануэла Велозу: Мы действительно верим, что молодые люди в некотором смысле обладают таким видением. Это может мыслить масштабно и что они вроде как не стеснены.

Самик Чандарана: Наши клиенты становятся моложе, они хотят взаимодействовать по-разному, и нам нужны свежие таланты, которые помогут нам с этими новыми идеями и на самом деле реализовать их таким образом, который имеет смысл для клиентского опыта.

Лидия Мангу: Я бы посоветовал младшему руководителю быть непредубежденным. Не бояться узнавать новое каждый день. Поле движется очень быстро.

Вирджил Мисон: У J.P. Morgan есть много возможностей для обучения. Например, сотрудничество с экспертами в области обработки естественного языка, глубокого обучения, временных рядов и обучения с подкреплением.

Эшли Томпсон: Я рад быть частью трансформации к культуре, основанной на данных.

КОНЕЦ

Искусственный интеллект — Simple English Wikipedia, бесплатная энциклопедия

Искусственный интеллект ( AI ) — это способность компьютерной программы или машины думать и учиться. Это также область исследований, которая пытается сделать компьютеры «умными». Они работают сами по себе, не кодируются командами. Джон Маккарти придумал название «Искусственный интеллект» в 1955 году.

Обычно термин «искусственный интеллект» означает программу, имитирующую человеческое познание.По крайней мере, некоторые вещи, которые мы ассоциируем с сознанием других людей, такие как обучение и решение проблем, могут выполняться с помощью компьютеров, хотя и не так, как мы. [1] Андреас Каплан и Майкл Хенлайн определяют ИИ как способность системы правильно интерпретировать внешние данные, учиться на них и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач посредством гибкой адаптации. [2]

Идеальная (совершенная) интеллектуальная машина — это гибкий агент, который воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, чтобы максимизировать свои шансы на успех в достижении какой-либо цели или задачи. [3] По мере того, как машины становятся все более способными, умственные способности, которые, как считалось, требуют интеллекта, удаляются из определения. Например, оптическое распознавание символов больше не воспринимается как пример «искусственного интеллекта»: это обычная технология.

В настоящее время мы используем термин ИИ для успешного понимания человеческой речи, [1] соревнуясь на высоком уровне в стратегических игровых системах (таких как шахматы и го), беспилотных автомобилях и интерпретации сложных данных. [4] Некоторые люди также считают ИИ опасностью для человечества, если он будет продолжать развиваться нынешними темпами. [5]

Крайняя цель исследований в области ИИ — создание компьютерных программ, которые могут учиться, решать проблемы и мыслить логически. [6] [7] На практике, однако, большинство приложений выбирают проблемы, с которыми компьютеры могут справиться хорошо. Компьютеры справляются с поиском в базах данных и вычислениями лучше, чем с людьми. С другой стороны, «восприятие окружающей среды» в любом реальном смысле выходит за рамки современных вычислений.

ИИ включает в себя множество различных областей, таких как информатика, математика, лингвистика, психология, нейробиология и философия. В конечном итоге исследователи надеются создать «общий искусственный интеллект», который сможет решить множество проблем вместо того, чтобы сосредоточиться только на одной. Исследователи также пытаются создать творческий и эмоциональный ИИ, который может сочувствовать или создавать искусство. Было испробовано множество подходов и инструментов.

Заимствуя из литературы по менеджменту, Каплан и Хенляйн классифицируют искусственный интеллект на три различных типа систем ИИ: аналитические, созданные человеком и гуманизированные. [8] Аналитический ИИ обладает только характеристиками, совместимыми с когнитивным интеллектом, создающим когнитивное представление мира и использующим обучение на основе прошлого опыта для информирования будущих решений. Искусственный интеллект, вдохновленный людьми, включает в себя элементы когнитивного, а также эмоционального интеллекта, понимания, помимо когнитивных элементов, а также человеческие эмоции, которые учитываются при принятии решений. Гуманизированный ИИ демонстрирует характеристики всех типов компетенций (т. Е. Когнитивного, эмоционального и социального интеллекта), способен осознавать себя и осознавать себя во взаимодействии с другими.

Первое появление искусственного интеллекта встречается в греческих мифах, таких как ТАЛОС с Крита или бронзовый робот Гефеста. Гуманоидных роботов построили Ян Ши, герой Александрии, и Аль-Джазари. Разумные машины стали популярными в художественной литературе в XIX и XX веках благодаря рассказам о Франкенштейне и Роботах Россума .

Формальная логика была разработана древнегреческими философами и математиками. Это исследование логики породило идею компьютера в XIX и XX веках.Теория вычислений математика Алана Тьюринга гласила, что любую математическую задачу можно решить, обрабатывая единицы и нули. Достижения в неврологии, теории информации и кибернетике убедили небольшую группу исследователей в возможности электронного мозга.

Исследования ИИ действительно начались с конференции в Дартмутском колледже в 1956 году. Это был месячный мозговой штурм, на котором присутствовало множество людей, интересующихся ИИ. На конференции они писали потрясающие по тем временам программы, обыгрывая людей в шашки или решая текстовые задачи.Министерство обороны начало выделять большие деньги на исследования ИИ, и по всему миру были созданы лаборатории.

К сожалению, исследователи недооценили сложность некоторых проблем. Инструменты, которые они использовали, по-прежнему не давали компьютерам таких вещей, как эмоции или здравый смысл. Математик Джеймс Лайтхилл написал отчет об искусственном интеллекте, в котором говорится, что «ни в какой части области до сих пор сделанные открытия не оказали такого сильного влияния, как было обещано». [9] Правительства США и Великобритании хотели профинансировать более продуктивные проекты.Финансирование исследований ИИ было сокращено, начав «зиму ИИ», когда почти не проводилось исследований.

Исследования ИИ возродились в 1980-х годах из-за популярности экспертных систем, имитирующих знания человека-эксперта. К 1985 году на ИИ был потрачен 1 миллиард долларов. Новые, более быстрые компьютеры убедили правительства США и Великобритании снова начать финансирование исследований ИИ. Однако рынок машин на Лиспе рухнул в 1987 году, и финансирование снова было прекращено, начав еще более длительную зиму AI.

ИИ снова возродился в 90-х и начале 2000-х годов с его использованием в интеллектуальном анализе данных и медицинской диагностике.Это стало возможным благодаря более быстрым компьютерам и сосредоточению внимания на решении более конкретных задач. В 1997 году Deep Blue стала первой компьютерной программой, которая обыграла чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Более быстрые компьютеры, достижения в области глубокого обучения и доступ к большему количеству данных сделали ИИ популярным во всем мире. [10] В 2011 году IBM Watson победила двух лидеров Jeopardy! игроки Брэд Раттер и Кен Дженнингс, а в 2016 году Google AlphaGo обыграл лучшего игрока в го Ли Седола 4 раза из 5.

  1. 1.0 1,1 Рассел, Стюарт Дж. И Норвиг, Питер 2003. Искусственный интеллект: современный подход . 2-е изд., Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Prentice Hall. ISBN 0-13-7-2
  2. «ScienceDirect». www.sciencedirect.com .
  3. ↑ Hutter, Marcus 2005. Универсальный искусственный интеллект . Берлин: Springer. ISBN 978-3-540-22139-5
  4. ↑ Nilsson, Nils 1998. Искусственный интеллект: новый синтез .Морган Кауфманн.

обзоры на искусственный интеллект — Интернет-магазины и обзоры на искусственный интеллект на AliExpress

Отличные новости !!! Вы попали в нужное место для искусственного интеллекта. К настоящему времени вы уже знаете, что что бы вы ни искали, вы обязательно найдете это на AliExpress. У нас буквально тысячи отличных продуктов во всех товарных категориях.Ищете ли вы товары высокого класса или дешевые и недорогие оптовые закупки, мы гарантируем, что он есть на AliExpress.

Вы найдете официальные магазины торговых марок наряду с небольшими независимыми продавцами со скидками, каждый из которых предлагает быструю доставку и надежные, а также удобные и безопасные способы оплаты, независимо от того, сколько вы решите потратить.

AliExpress никогда не уступит по выбору, качеству и цене.Каждый день вы будете находить новые онлайн-предложения, скидки в магазинах и возможность сэкономить еще больше, собирая купоны. Но вам, возможно, придется действовать быстро, поскольку эта вершина искусственного интеллекта в кратчайшие сроки станет одним из самых востребованных бестселлеров. Подумайте, как вам будут завидовать друзья, когда вы скажете им, что приобрели искусственный интеллект на AliExpress. Благодаря самым низким ценам в Интернете, дешевым тарифам на доставку и возможности получения на месте вы можете еще больше сэкономить.

Если вы все еще не уверены в искусственном интеллекте и думаете о выборе аналогичного товара, AliExpress — отличное место для сравнения цен и продавцов.Мы поможем вам решить, стоит ли доплачивать за высококлассную версию или вы получаете столь же выгодную сделку, приобретая более дешевую вещь. И, если вы просто хотите побаловать себя и потратиться на самую дорогую версию, AliExpress всегда позаботится о том, чтобы вы могли получить лучшую цену за свои деньги, даже сообщая вам, когда вам будет лучше дождаться начала рекламной акции. и ожидаемая экономия.AliExpress гордится тем, что у вас всегда есть осознанный выбор при покупке в одном из сотен магазинов и продавцов на нашей платформе.Реальные покупатели оценивают качество обслуживания, цену и качество каждого магазина и продавца. Кроме того, вы можете узнать рейтинги магазина или отдельных продавцов, а также сравнить цены, доставку и скидки на один и тот же продукт, прочитав комментарии и отзывы, оставленные пользователями. Каждая покупка имеет звездный рейтинг и часто имеет комментарии, оставленные предыдущими клиентами, описывающими их опыт транзакций, поэтому вы можете покупать с уверенностью каждый раз. Короче говоря, вам не нужно верить нам на слово — просто слушайте миллионы наших довольных клиентов.

А если вы новичок на AliExpress, мы откроем вам секрет. Непосредственно перед тем, как вы нажмете «купить сейчас» в процессе транзакции, найдите время, чтобы проверить купоны — и вы сэкономите еще больше. Вы можете найти купоны магазина, купоны AliExpress или собирать купоны каждый день, играя в игры в приложении AliExpress. Вместе с бесплатной доставкой, которую предлагают большинство продавцов на нашем сайте, вы сможете приобрести искусственный интеллект по самой выгодной цене.

У нас всегда есть новейшие технологии, новейшие тенденции и самые обсуждаемые лейблы. На AliExpress отличное качество, цена и сервис всегда в стандартной комплектации. Начните лучший опыт покупок прямо здесь.

Искусственный интеллект — — УЗНАТЬ АНГЛИЙСКИЙ —

Искусственный интеллект —

Искусственный интеллект (ИИ) вторгается в мир.В 90-х и начале 21 века ИИ достиг наибольшего успеха. Есть все больше и больше работ, которые люди оставляют роботам, например, исследование другой планеты, обезвреживание бомб, исследование вулкана или просто выполнение скучных домашних дел, таких как уборка. Компьютеры могут выполнять множество функций: они могут управлять автомобилями и самолетами, сообщать нам новости, играть в шахматы и футбол или сочинять музыку. Сегодня многие заводские работы выполняются промышленными роботами. Это привело к удешевлению производства различных товаров, в том числе автомобилей и электроники.Промышленные роботы мало похожи на человека.

Искусственный интеллект успешно используется в широком спектре областей, включая медицинскую диагностику, торговлю акциями, управление роботами, право, научные открытия и игрушки. Промышленные роботы также используются для упаковки промышленных товаров, транспортировки товаров по складам или больницам или удаления крошечных электронных компонентов с большой точностью, скоростью и надежностью. Роботы могут перемещаться, ощущать окружающую среду и управлять ею, предсказывать действия других и проявлять разумное поведение.Ученые заинтересованы в создании роботов, похожих на человека.

Роботы — наши лучшие друзья или они опасны? Ответить на этот вопрос пока очень сложно. Некоторые футуристы считают, что искусственный интеллект коренным образом преобразит общество. Рэй Курцвейл подсчитал, что к 2029 году настольные компьютеры будут иметь такую ​​же вычислительную мощность, что и человеческий мозг, а к 2045 году искусственный интеллект достигнет точки, в которой он сможет совершенствоваться.Другие футуристы и писатели-фантасты предсказывали, что люди и машины сольются в могущественных киборгов — людей со значительными механическими усовершенствованиями. Многие люди опасаются, что высокоинтеллектуальные роботы могут захватить власть и уничтожить человечество. Есть много книг и фильмов о людях, теряющих контроль над умными машинами, которые начинают убивать своих создателей. Но, может быть, волноваться рано, поскольку роботы все еще неповоротливы и не очень умны.

Но, конечно, есть причины для беспокойства по поводу роботов.Использование роботов в промышленности приводит к безработице, поскольку многие рабочие места выполняются машинами. Кроме того, промышленные роботы могут быть опасными и причинять вред рабочим-людям. Так много внимания нужно уделять безопасности.

Существует ряд конкурсов и призов для продвижения исследований в области искусственного интеллекта. Многие крупные компании создали роботов, которые могут выполнять определенные функции как человек. Вот некоторые из них:

  • Hitachi создала своего второго гуманоидного робота EMIEW2 в 2008 году.EMIEW2 весит 13 кг и может передвигаться как на колесах, так и на двух ногах. Рост робота составляет 80 см, это позволяет смотреть через столешницы. Он имеет 14 микрофонов, которые позволяют ему распознавать человеческий голос и звуки. Робот может различать голоса, даже когда три человека говорят одновременно, и может распознавать голоса на расстоянии до 2 метров.
  • ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) — робот-гуманоид, созданный компанией Honda Motor Company. Рост робота составляет 130 см, а вес — 54 килограмма.Он может ходить или бегать на двух ногах со скоростью до 6 км / ч. Робот может выполнять различные функции. ASIMO может следить за перемещениями людей с помощью камеры, следить за человеком или приветствовать человека, когда он приближается. ASIMO также может распознавать, когда человек предлагает ему рукопожатие и движения других людей. Робот чувствует окружающую среду и избегает ударов по людям и другим объектам. Он может реагировать на свое название, сталкиваться с людьми, когда с ними разговаривают, и распознавать неожиданные необычные звуки. ASIMO также может отвечать на вопросы коротким кивком, покачиванием головы или устным ответом.Робот умеет распознавать 10 разных лиц. Получая доступ к информации через Интернет, ASIMO может предоставлять новости и полезную информацию.
  • Wakamaru — японский домашний робот, произведенный Mitsubishi Heavy Industries. Робот был создан для общения с пожилыми людьми и людьми с ограниченными возможностями, а также для облегчения их жизни. Робот желтый, рост 1 м, вес 30 кг. Вакамару может подключаться к Интернету и имеет ограниченные возможности распознавания речи и речи.Он может сказать: «С возвращением!», «Разрешите поискать в Интернете» и другие простые фразы. Функции, которые он может выполнять, включают напоминание пользователю о необходимости вовремя принять лекарство и вызов помощи, если он подозревает, что что-то не так. Когда у него заканчиваются батареи, Вакамару перезаряжается.
  • Корейский научно-исследовательский институт электроники и телекоммуникаций разработал робота с четырьмя человеческими чувствами, такими как зрение, слух, осязание и обоняние. POMI (робот-робот Penguin для мультимодального взаимодействия) может перемещать бровь, веко, глазное яблоко и губы.Он также использует различные цвета для отображения выражений лица.

    Post A Comment

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2021 © Все права защищены.