Когда будет изобретен искусственный интеллект: Когда у нас будет настоящий искусственный интеллект?

Содержание

Когда у нас будет настоящий искусственный интеллект?

Область исследований искусственного интеллекта прошла длинный путь, но многие считают, что официально она родилась, когда группа ученых из Дартмутского колледжа собралась вместе летом 1956 года. За последние несколько лет компьютеры улучшились многократно; сегодня они выполняют вычислительные операции намного быстрее людей. Учитывая весь этот невероятный прогресс, оптимизм ученых можно было понять. Гениальный компьютерный ученый Алан Тьюринг предположил появление мыслящих машин несколькими годами ранее, и ученые пришли к простой идее: интеллект, по сути, это всего лишь математический процесс. Мозг человека — машина в определенной степени. Выделите процесс мышления — и машина сможет его сымитировать.

Когда у нас будет настоящий искусственный интеллект?

Тогда проблема казалась не особо сложной. Дартмутские ученые писали: «Мы считаем, что значительный прогресс может быть достигнут в одной или нескольких этих проблемах, если тщательно отобранная группа ученых будет работать над этим вместе в течение лета». Это предложение, кстати, содержало одно из самых первых применений термина «искусственный интеллект». Идей было много: возможно, имитация схемы действия нейронов головного мозга могла бы научить машины абстрактным правилам человеческого языка.

Кто умнее — ИИ или человек

Ученые были оптимистичны, и их усилия были вознаграждены. У них были программы, которые, казалось, понимали человеческий язык и могли решать алгебраические задачи. Люди уверенно предсказывали, что машинный интеллект на уровне человеческого появится уже лет через двадцать.

Удачно совпало и то, что область прогнозирования, когда у нас будет искусственный интеллект человеческого уровня, родилась примерно в то же время, что и сама область ИИ. Фактически все возвращается к первой статье Тьюринга о «мыслящих машинах», в которой он предсказал, что тест Тьюринга — в процессе которого машина должна убедить человека, что она тоже человек — будет пройден через 50 лет, к 2000 году. Сегодня, конечно, люди по-прежнему предсказывают, что это произойдет в ближайшие 20 лет, среди известных «пророков» — Рэй Курцвейл. Мнений и прогнозов так много, что порой кажется, что исследователи ИИ ставят на автоответчик следующую фразу: «Я уже предсказал, каким будет ваш вопрос, но нет, я не могу точно это прогнозировать».

Проблема с попыткой предсказать точную дату появления ИИ человеческого уровня состоит в том, что мы не знаем, как далеко мы можем зайти. Это не похоже на закон Мура. Закон Мура — удвоение вычислительной мощности через каждые пару лет — делает конкретное предсказание о конкретном явлении. Мы примерно понимаем, как двигаться дальше — улучшать технологии кремниевых чипов — и знаем, что в принципе не ограничены в нашем нынешнем подходе (пока не начнем работать с чипами в атомных масштабах). Об искусственном интеллекте того же не скажешь.

Ошибки искусственного интеллекта

Исследование Стюарта Армстронга было посвящено тенденциям в этих прогнозах. В частности, он искал два основных когнитивных искажения. Первой была идея, согласно которой эксперты в области ИИ предсказывают, что ИИ прибудет (и сделает их бессмертными) аккурат до того, как они умрут. Это критика «восхищения нердов», которой подвергается Курцвейл — его прогнозы мотивированы страхом смерти, желанием бессмертия и фундаментально иррациональны. Создатель сверхинтеллекта становится чуть ли не предметом поклонения. Критикуют обычно люди, работающие в области ИИ и знающие не понаслышке о разочарованиях и ограничениях современного ИИ.

Вторая идея в том, что люди всегда выбирают отрезок времени в 15-20 лет. Этого достаточно, чтобы убедить людей, что они работают над чем-то, что станет революционным в ближайшее время (потому что людей менее привлекают усилия, которые проявятся через века), но не настолько в ближайшее, что вы сразу же окажетесь чертовски неправы. Люди счастливы предсказывать появление ИИ до своей смерти, но желательно, чтобы это было не завтра и не через год, а лет так через 15-20.

Как меняется искусственный интеллект

Армстронг отмечает, что если вы хотите оценить достоверность конкретного прогноза, есть много параметров, на которые можно взглянуть. К примеру, идея того, что интеллект человеческого уровня будет развиваться за счет моделирования человеческого мозга, как минимум предоставляет вам четкую схему для оценки прогресса. Каждый раз мы получаем все более подробную карту мозга, либо успешно имитируем определенную его часть, а значит прогрессируем в направлении конкретной цели, которая, предположительно, выльется в ИИ человеческого уровня. Может быть, 20 лет будет недостаточно для достижения этой цели, но мы хотя бы можем оценить прогресс с научной точки зрения.

А теперь сравните такой подход с подходом тех, кто говорит, что ИИ, либо нечто сознательное, «появится», если сеть будет достаточно сложной и будет обладать достаточной вычислительной мощностью. Возможно, именно так мы представляем человеческий интеллект и сознание, возникшие в процессе эволюции, хотя эволюция проходила миллиарды лет, а не десятки лет. Проблема в том, что у нас нет эмпирических данных: мы никогда не видели, как из сложной сети возникает сознание. Мы не только не знаем, возможно ли это, мы и знать не можем, когда нас это ждет, потому что не можем измерить прогресс на этом пути.

Существует колоссальная сложность в том, чтобы понять, какие задачи действительно сложны для выполнения, и это преследует нас с рождения ИИ и до сегодняшнего дня. Понять человеческий язык, случайность и творчество, самосовершенствование — и все сразу, просто невозможно. Мы научились обрабатывать естественную речь, но понимают ли наши компьютеры, что они обрабатывают? Мы сделали ИИ, которые кажется «креативным», но есть ли в его действиях хоть толика творчества? Экспоненциальное самосовершенствование, которое приведет к сингулярности, вообще кажется чем-то заоблачным.

Мы и сами не понимаем, что такое интеллект. Например, эксперты в области ИИ всегда недооценивали способность ИИ играть в го. В 2015 году многие думали, что ИИ не научится играть в го до 2027 года. Но прошло всего два года, а не двадцать. Значит ли это, что ИИ через несколько лет напишет величайший роман? Поймет мир концептуально? Приблизится к человеку по уровню интеллекта? Неизвестно.

Искусственный интеллект умнее людей

Возможно, мы неправильно рассматривали проблему. Например, тест Тьюринга еще не был пройден в том смысле, что ИИ смог бы убедить человека в беседе, что тот говорит с человеком; но вычислительные способности ИИ, а также возможность распознавать закономерности и водить авто уже намного превышают уровень, доступный человеку. Чем больше решений принимают алгоритмы «слабого» ИИ, чем больше растет Интернет вещей, тем больше данных скармливается нейросетям и тем большим будет влияние этого «искусственного интеллекта».

Возможно, мы пока не знаем, как создать интеллект человеческого уровня, но точно так же мы не знаем, как далеко сможем зайти с нынешним поколением алгоритмов. Пока они и близко не похожи на те страшные алгоритмы, которые подрывают общественный строй и становятся неким туманным сверхинтеллектом. И точно так же это не означает, что мы должны придерживаться оптимистичных прогнозов. Нам придется удостовериться, что в алгоритмы всегда будет закладываться ценность человеческой жизни, нравственность, мораль, чтобы алгоритмы не были совершенно бесчеловечными.

Любые прогнозы нужно делить надвое. Не забывайте, что на заре развития ИИ казалось, что он преуспеет очень быстро. И сегодня мы тоже так думаем. Прошло шестьдесят лет с тех пор, как ученые собрались в Дартмуте в 1956 году, чтобы «создать интеллект за двадцать лет», а мы до сих пор продолжаем их дело.

Разум и чувства. Когда искусственный интеллект превзойдет человека

Попытки скопировать человеческий интеллект предпринимаются уже несколько веков. Еще в 1770 году венгерский изобретатель Вольфган фон Кемпелен создал автомат, который обыгрывал в шахматы всех, кто с ним состязался, и даже победил Наполеона Бонапарта. При этом для большего эффекта зрителям демонстрировались сложные механизмы машины. Позже изобретатель был разоблачен — внутри автомата сидел опытный шахматист, управляющий всем процессом. Однако событие успело наделать много шума.

Как все начиналось

Прошло много лет прежде чем в 50-е годы XX века Фрэнк Розенблатт изобрел персептрон — математическую модель связанных объектов, где входным сигналом для одного объекта служили выходные сигналы от других.

Самым главным свойством персептрона было так называемое обратное распространение ошибки. Это поле элементов (узлов), связанных друг с другом в сеть (матрица). Первоначально они одинаково реагируют на входящий сигнал — например оставляют его таким, как он был. Но допустим, мы хотим научить персептрон отличать буквы друг от друга. Мы подаем на вход то А, то Б, то Г в случайном порядке. Модель изначально не знает ничего ни про один из объектов, но ей дается обратная связь, по которой создается  функция ошибки, определяющая, сильно ли ошиблась модель. В случае угадывания буквы функция выдает ноль (это значит, что ошибки нет). По мере того, насколько далек персептрон от правильного ответа, значение функции увеличивается. Сигнал об ошибке подается обратно на вход, что приводит к коррекции модели: у узлов в матрице менялись веса. В итоге персептрон запоминал свое состояние при определенных наборах входных объектов, то есть обучался.

Реклама на Forbes

Термин «обучение модели», к собственно обучению не имел никакого отношения. На самом деле, состояние модели приходило к равновесию после нескольких циклов обратного распространения ошибки. Также маятник приходит к равновесию после того, как его раскачали. Но сам факт, что модель могла запоминать свое состояние и оставаться в нем, похож на процесс обучения человека. Модель показалась ученым интересной и позже легла в основу первой нейронной сети.

Дальнейшее развитие теории нейросетей переживало многочисленные взлеты и падения на протяжении десятилетий. Среди наиболее известных открытий были первая модель искусственного интеллекта — Logic Theorist (LT, «логический теоретик»), изобретенная в 1956 году Алленом Ньюуэлом и Гербертом Саймоном, и «Элиза» — программа, поддерживающая разговор на английском языке на любую тему, созданная в 1965 году Джозефом Вайзенбаумом.  Однако оказалось, что компьютерные возможности того времени не позволяли применять нейронные сети для более практических целей. В частности, для распознавания техники вероятного противника, на что так надеялись военные.

На 1990-е годы пришелся новый расцвет нейросетей. Достижения исследователей в области Data Mining (извлечения данных), машинного понимания и перевода языка, компьютерного зрения и других областях снова сделали актуальными изучение возможностей искусственного интеллекта. Развитие скорости процессоров и снижение стоимости памяти дали ученым возможность обучать нейросети быстрее и на более или менее реальных задачах. Но оказалось, что данных и ресурсов для обучения было мало, нейросети были «недостаточно разумны» — выдавали большой процент ошибок. Поэтому они нашли применение в специализированных задачах, например, распознавании символов, а общий интерес к искусственному интеллекту снова упал.

Нейроны человека и нейросети

Имеют ли нейросети какое-то отношение к нейронам в голове человека и можно ли называть их интеллектом?

Современное представление о процессе мышления человека основывается на том, что нейроны в коре головного мозга могут связываться друг с другом своими отростками-аксонами, периодически получая от «соседей» сигналы и переходя из базового в возбужденное состояние. В головном мозге человека насчитывается около 85—86 млрд нейронов, и один нейрон может иметь связи со многими (до 20 тысяч) другими нейронами. Тот факт, что эта структура способна мыслить, всегда привлекал внимание ученых.

Термин «искусственный интеллект» («artificial intelligence») был изобретен и впервые озвучен в 1956 году американским ученым Джоном Маккарти. В описание модели персептрона, о которой было рассказано выше, уже в 50-х – 60-х были введены статистические понятия узлов, сети и весов, и эти узлы под влиянием работ того времени по изучению человеческого мозга назвали нейронами.

В ходе развития искусственного интеллекта появилось множество типов сетей. В нашем мозге происходят одновременно и процессы распознавания образов, и текста, и картинок, и все это откладывается в памяти. Компьютерные же нейросети не столь универсальны: пришлось придумывать разные виды, каждый из которых лучше всего приспособлен для своей задачи: сверточные — в основном используются для анализа изображений, рекуррентные — для анализа динамических изменений, автокодировщики — для классификаций (например, для распознавания букв, символов), кодировщики-декодировщики — для выявления ключевых характеристик объекта, соревновательные нейросети — для порождения новых объектов, и специальные ячейки памяти (LTSM) — для запоминания и хранения информации.

Параллельно с типами нейросетей появилась и идея создания многослойных нейросетей, когда один слой одинаковых нейронов является входом для другого слоя. Позже также стали объединять разные типы слоев в одной модели, и все это с целью приблизить нейросети по уровню понимания к интеллекту человека.

Наши дни

Текущее внимание к нейросетям и активное использование термина «искусственный интеллект» обязано впечатляющим результатам, которых удалось добиться с переносом вычислений на видеокарты. Каждая из них содержит гораздо больше вычислительных ядер, чем центральный процессор, а также собственную память — это привело к ускорению обучения нейросетей в сотни раз по сравнению с обычными процессорами. Второй причиной нового витка в области AI стало возникновение огромных объемов данных для обучения.

Сейчас крупнейшие компании мира зарабатывают за счет нейросетей: соцсети (и их партнеры, как печально известная Cambridge Analitica) таргетируют рекламу при помощи аналитики, Nvidia и другие разработчики создают платформы для использования в автомобилях—автопилотах, способных качественно распознавать знаки и пешеходов на дорогах и реагировать на ситуацию. Однако ИИ применяют и в ближайшее время будут применять в основном для юридически не обязывающих действий. Они могут предупредить о появлении незнакомого лица на объекте или мошенника-рецидивиста в банке, упростят вождение, но не возьмут на себя ответственность за финальное решение.

Можно ли считать нейросети, служащие основой для решения задач классификации информации, искусственным интеллектом? Понять это можно, ответив на простой вопрос — может ли искусственный интеллект существовать и эффективно работать без естественного. Ответ — нет, потому что для решения любой задачи именно человек настраивает параметры нейросети для получения адекватных результатов. Грубо говоря, для решения каждой задачи выбирается своя архитектура нейросети. Ситуация, когда ИИ будет самостоятельно решать, какую нейросеть создать для решения конкретной задачи, пока даже не просматривается на горизонте.

Несмотря на то, что ИИ все-таки смог обыграть человека в шахматы, сейчас, как и несколько веков назад за каждой машиной, обыгрывающей человека, скрываются люди, создавшие ее.

История развития искусственного интеллекта и его применение

1. Определение

Искусственный интеллект — термин, относящийся к области компьютерных технологий, занимающуюся разработкой интеллектуальных машин,
которые обладают схожим с человеческим мышлением, работают и реагируют как
люди.

2. История создания и развития


Идеи создания машин, обладающих сознанием, возникали еще в Древней Греции. В средние века и Новое время ученые создавали механизмы, заменяющие человеческий труд, например, в 17 веке Паскаль изобрел первую механическую цифровую вычислительную машину, в 19 веке Джозеф-Мари Жаккард создал программируемый ткацкий станок с инструкциями на перфокартах. В 1937 году Алан Тьрюнинг обнародовал свое изобретение – универсальную машину Тьюринга, в 1939 году в Нью-Йорке были представлены первый механический человек Electro с собакой Sparco.


Однако возможность разрабатывать программы, выполняющие сложные интеллектуальные задачи, появилась только после появления современных компьютеров после Второй мировой войны. В 1950-х годах ученые из различных областей стали задумываться о возможности создания искусственного мозга. Тогда исследования в области неврологии показали, что мозг представляет собой нейронную сеть, а А. Тьюнинг предположил, что любой вид вычислений можно представить в цифровом виде, и в 1951 году была создана первая нейронная сеть SNARC аспирантом Марвином Мински. К 1950 году А. Тьюринг разработал тест, определяющий уровень схожести действий машины с сознанием человека, впоследствии названный тестом Тьюринга. Название «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дартмутской конференции в 1956 году, тогда же и появилась научная дисциплина «Исследование искусственного интеллекта».


Впоследствии было создано множество машин, понимающих речь человека, умеющих поддерживать беседы на заданные темы, роботов, играющих в настольные игры: знаменитый матч между компьютером и Каспаровым в шахматах закончился победой машины. Сейчас искусственный интеллект занимает важную позицию в развитии науки, особенно в рамках концепции Интернета вещей, ведь недостаточно только собирать данные, необходимо их обрабатывать, анализировать и действовать в тех случаях, когда человек этого сделать не может.

3. Технические характеристики


Для создания программ искусственного интеллекта существуют следующие специализированные языки программирования: AIML, IPL (самый первый язык программирования для искусственного интеллекта), Lisp, Smalltalk, STRIPS, Planner, POP-11, С++, Haskell, Prolog, Python (последние широко используется сегодня).


Основными задачами искусственного интеллекта являются: анализ и решение проблем, возможность самообучения, способность воспринимать, воспроизводить человеческую речь, двигаться и планировать параметры движения и т.д.


Центральным понятием в искусственном интеллекте является агент. Под агентов подразумевается то, что воспринимает окружающую среду и воздействует на нее через исполнительные механизмы. Например, в Интернете вещей и робототехнике это восприятие происходит через различные датчики.

4. Кейсы применения


Обработка данных, робототехника, логистика, распознавание речи, постановка медицинского диагноза и многое другое. В Калифорнийском университете искусственный интеллект используют для решения социально значимых проблем, например, бездомность. 


Также искусственный интеллект используют для создания тренажеров и летательных аппаратов в авиации и при разработке новейших транспортных средств в целом. В робототехнике системы искусственного интеллекта внедряются в различных ботов, устройства для развлечения, например, создание самообучающихся щенков-роботов.

5. Полезные ссылки


Источники:

До чего додумается искусственный интеллект к 2030 году. Предсказания Inc.

Развитие искусственного интеллекта произведет революцию в жизни всего общества — если, конечно, не приведет к полному уничтожению человечества, как об этом предупреждали Илон Маск и Стивен Хокинг. Чтобы внести некоторую ясность, Pew Research Center задал почти тысяче видных экспертов вопрос: «Будет ли жизнь человека к 2030 году лучше или хуже, учитывая развитие и распространение искусственного интеллекта?» На лучший исход надеются 63% опрошенных, но почти треть опасается, что ИИ приведет к потере рабочих мест, чрезмерной слежке и прочим неприятностям. Наиболее интересные мнения отобрал Inc. — кстати, самостоятельно, без помощи машинных алгоритмов. Вот они.


Эрик Бринолфссон, директор программы Initiative on the Digital Economy Массачусетского технологического института (МТИ):

— Мы можем уничтожить бедность во всем мире, значительно сократить заболеваемость и дать более качественное образование почти каждому человеку на планете. В то же время ИИ и машинное обучение могут быть использованы и для еще большей концентрации богатства и власти или для разработки еще более страшных видов оружия.

Джудит Донат, научный сотрудник Беркманского центра Гарвардского университета

— К 2030 году боты значительно облегчат человеку жизнь. Детям помогут с домашним заданием и подскажут, о чем спросить родителей. В компаниях помогут проводить собрания, выслушают жалобы сотрудников, чтобы улучшить психологический климат. Мы все чаще станем обращаться к ботам за советом по самым разным вопросам, от имиджа до выбора спутника жизни.

Эндрю Маклафлин, исполнительный директор Центра инновационного мышления Йельского университета (в прошлом — замглавы управления по науке и технике при президенте США)

— ИИ позволит повысить эффективность во многих областях, но он же создаст и условия для скрытой дискриминации и произвола — в сфере страхования, поиска работы, оценки эффективности сотрудников и т. п.

Майкл М. Робертс, первый президент и генеральный директор Корпорации по управлению доменными именами и IP-адресами (ICANN)

— Возможности интеллектуальных агентов в дополнении человеческого интеллекта практически безграничны. Главная проблема — в обратной зависимости. Агенту, чем он более удобен, тем больше необходимо знать о человеке — его предпочтениях, расписании, способностях и т. п. — и тем больше он вмешивается в жизнь.

Дана Бойд, ведущий исследователь в компании Microsoft, основатель и президент Data & Society Research Institute

— ИИ — инструмент, которым люди будут пользоваться с самыми разными целями, включая борьбу за власть. Будут и прорывы в науке и в гуманитарной деятельности, но злоупотребления этой технологией со стороны власти неизбежны. К сожалению, определенные факторы, например изменение климата и климатическая миграция, скорее всего, станут причиной масштабной нестабильности. Это приведет к еще большей дестабилизации в Европе и США, и на фоне этой паники и других геополитических кризисов ИИ будет использоваться во вред.

Эми Уэбб, основатель Future Today Institute, профессор стратегического прогнозирования Нью-Йоркского университета

— Нам понадобятся люди со смешанными специализациями: фермеры, умеющие работать с Big data, онкологи, разбирающиеся в робототехнике, биологи с дополнительным инженерно-электротехническим образованием. Персоналу будет недостаточно единственной подготовки. По мере развития ИИ нам понадобятся работники, быстро реагирующие на изменения, способные каждые несколько лет адаптироваться к новым процессам, системам и инструментам. Потребность в этих новых умениях возникнет быстрее, чем думают наши министерства труда, школы и университеты… Надо принять непростую истину: ИИ со временем оставит большое число людей без работы. Но слишком немногие готовы заявить об этом во всеуслышание.



Саймон Биггс, профессор университета Эдинбурга

— Я ожидаю, что в 2030 году ИИ повсеместно используют в войнах и убийствах людей и он с этим справится куда эффективнее, чем мы сейчас. Но общество не будет слишком волноваться — ведь воевать и убивать будем не мы.

Роберт Д. Аткинсон, президент Фонда информационных технологий и инноваций

— Развитым странам угрожает невиданный спад производительности и снижение уровня жизни. ИИ может решить эту проблему: с его помощью страны повысят производительность и улучшат благосостояние людей.

Барри Чудаков, основатель и глава Sertain Research

— К 2030 году ИИ (или, как называл его Дзёити «Джой» Ито, расширенный интеллект) будет оценивать и переоценивать практически каждую область человеческого поведения и взаимодействия. Передовые технологии изменят наши отношения и повлияют на наше восприятие времени. Социальное взаимодействие — на работе, в школе, церкви, в семье — все чаще будет непрерывным и синхронным.

Батя Фридмен, профессор Вашингтонского университета

— Самоуправляющееся оружие, автоматизация военных действий могут привести нас к тому, что никто не ответит за лишение жизни, а может, и не узнает о гибели людей. На карту поставлены наша человечность и то, в каком обществе мы хотим жить.

Грег Шэннон, ведущий сотрудник координационного центра CERT при университете Карнеги-Меллона

— Жизнь совершенно точно улучшится, поскольку ИИ увеличит ее продолжительность: приложения будут разумно «подталкивать» нас к здоровью и предупреждать о грозящем инфаркте/инсульте. А в отдаленных районах, где не хватает врачей, воспользуются автоматизированным здравоохранением. Что касается счастья в будущем, пока трудно сказать что-то определенное. Кто-то уступит ИИ свою свободу выбора в играх, работе, общественной жизни (такое же воздействие на человека оказывают опиоиды). С другой стороны, многие освободятся от монотонных и скучных дел. ИИ можно нацелить на создание счастливого общества.

Марк Серман, исполнительный директор Mozilla Foundation

— ИИ продолжит концентрировать власть и богатство в руках небольшого числа крупных монополий в США и Китае. Большинство людей (и даже частей света) станет жить хуже.

Баратунде Терстон, футуролог, экс-завотделом Digital в американском агентстве сатирических новостей The Onion, сооснователь стартапа Cultivated Wit

— Мы не будем выбирать, что съесть на завтрак, какую сделать утреннюю зарядку и каким путем добраться до работы. Выбор — в пользу нашей эффективности (в узком смысле этого слова) и, возможно, прибыльности провайдера услуг — за нас сделает алгоритм. К 2030 году мы, наверное, будем больше успевать и активнее взаимодействовать, но не думаю, что наша жизнь станет лучше.



Тад Холл, исследователь, один из авторов книги Politics for a Connected American Public

— ИИ создает мир, где можно управлять реальностью с помощью фейковых видео, аудио и тому подобных носителей информации. Будет вовсе не просто отличить фейк от реальности.

Роберт Эпстайн, ведущий специалист по экспериментальной психологии в American Institute for Behavioral Research and Technology

— Есть обоснованное мнение, что нас просто прихлопнут, — о такой вероятности предупреждали Стивен Хокинг, Илон Маск и другие. Насколько я понимаю, такое будущее предотвратить невозможно.

Дэвид А. Бэнкс, аналитик-исследователь в Social Science Research Council

— ИИ будет очень удобен для небольшого слоя профессионалов, но его станут использовать для слежения и контроля над всеми остальными.

Ставрос Трипакис, доцент кафедры информатики университета Аалто (Финляндия)

— «1984», Джордж Оруэлл, полицейское государство.

Дэвид Брейк, доцент кафедры коммуникационных наук университета Бедфордшира

— Представьте, что во время поездок по стране у вас постоянно проверяют документы. Причина: вы знакомы со многими иммигрантами-нелегалами — а значит, тоже вписываетесь в эту категорию. И вы не знаете, стоит ли протестовать, — непонятно, к чему это может привести. Есть вероятность, что вас отнесут к категории «подозрительных», и преследования усилятся. 

Бетси Уильямс, сотрудник Центра исследования цифрового общества и данных университета Аризоны

— Для некоторых потребителей использование искусственного интеллекта будет сопряжено с издержками. Например, богатые люди получат выгоду от беспилотных автомобилей, а другим придется платить за переоборудование уже имеющихся у них обычных машин — чтобы ИИ мог их «видеть» на дороге.

Алан Банди, профессор автоматизации построения логических выводов университета Эдинбурга

— Пострадают неквалифицированные кадры, потому что выбор вакансий для них будет невелик. Это может привести к разладу в обществе, что мы отчасти уже видели с Трампом, Brexit и т. п.

Винтон Грей Серф, интернет-евангелист Google

— Я вижу ИИ и машинное обучение дополняющими когнитивные способности человека (как это формулировал Дуглас Энгельбарт). Будут злоупотребления и баги (в том числе вредоносные) — поэтому нам нужно тщательно продумать, как эти технологии внедрять и использовать. Но я считаю их в целом конструктивными.



Майк Освальд, вице-президент Hanson Inc.

— Мне представляется мир, в котором разные устройства непрерывно оценивают окружающую среду — чтобы сделать жизнь человека более безопасной и здоровой. Устройства пользователей, живущих в крупных городах, объединятся в сети ИИ, собирая информацию на основе анализа звуков, качества воздуха, природных явлений и т. п. Люди станут получать коллективные уведомления и рекомендации относительно физического здоровья и экологической обстановки в местах обитания.

Дана Клисанин, психолог, футуролог, разработчик игр

— Люди станут все больше осознавать важность взаимодействия друг с другом и с миром природы. Для этого они запрограммируют искусственный интеллект — что, свою очередь, приведет к развитию культуры «медленного движения». Покупка продуктов и однообразные работы по дому будут переданы ИИ (умным бытовым приборам), и освободится время для приготовления еды в духе концепции slow food («медленного питания»). Забота об экологии также приведет к расширению движения «медленные вещи/медленная мода». Повторное использование, переработка вещей с помощью домашних 3D-принтеров — это будет новый вид «рукоделия» на основе ИИ.

Марк Кроули, Institute for Complexity and Innovation университета Ватерлоо

— По дороге с работы домой человек будет читать книгу, ее текст отобразится на лобовом стекле автомобиля, движущегося в режиме автопилота. Чтобы записать мысль или дополнить документ, можно дать команду голосом. При сложной дорожной ситуации ИИ вежливо перебьет водителя, отключит дисплей на лобовом стекле и предупредит, что через 10 секунд ему нужно будет взять управление на себя. Разговор будет естественный и приятный, как у Джарвиса в «Мстителях». Он будет сосредоточен на конкретных задачах, связанных с автомобилем, личными делами, записями и новостями.

Теодор Гордон, футуролог, консультант по вопросам управления, сооснователь Millenium Project

— Больше всего надежд связано с ИИ в системе раннего оповещения о терактах, распространении заболеваний и экологических угрозах. Искусственный интеллект также может улучшить процесс принятия решений.

Иветт Вон, директор Лаборатории социального взаимодействия в Технологическом университете Нью-Джерси

— Надеюсь, умные фермы и системы дистрибуции с выходом в интернет избавят нас от продовольственных пустынь, какими сейчас являются городские территории. Это позволит производить продукты питания в районах, не подходящих для сельскохозяйственной деятельности.

Крейг Матиас, глава Farpoint Group

— В будущем большинство (а может даже и все 100%) масштабных технологий, от которых зависит наша жизнь, — интернет, энергообеспечение, дороги и скоростные трассы — просто не смогут функционировать без ИИ. Ведь сложность инженерных решений и спрос на них будут постоянно расти.

Создан первый искусственный интеллект с сознанием маньяка, и ученые знают, для чего он нам нужен

Технологии так прочно вошли в нашу жизнь, что мы уже не представляем, как жили бы без современных гаджетов. Мы спрашиваем совета у голосового помощника, а искусственный интеллект постепенно обучается всему, что умеет человек: печь печенье, выполнять сложные расчеты и… ненавидеть. Как выяснилось, любой ИИ запросто может стать мизантропом — это напрямую зависит от того, как его тренировали.

Например, разработчики из Массачусетского технологического университета создали искусственный интеллект, названный Норманом, который мыслит как настоящий психопат, видя вокруг только разрушение, насилие и боль.

AdMe.ru расскажет вам, почему не все роботы действуют на благо человека, для чего это делается и к каким последствиям приводит.

Разрабатывая искусственный интеллект, ученые обычно говорят, что хотели бы создать машину, приносящую пользу людям или по крайней мере развлекающую их. Но для чего роботов обучают злу и жестокости? Создатели Нормана объясняют, что это делается для того, чтобы детально исследовать процесс обучения ИИ.

Норман обучался восприятию мира так: ему демонстрировали фотографии, на которых были изображены трагические события, связанные с гибелью людей. После этого робот должен был описать словами, что он видит на картинках из теста Роршаха. Одновременно с этим ученые тренировали другой искусственный интеллект, показывая ему фото с котиками, птицами и людьми.

На этом изображении Норман увидел убийство человека на глазах у жены, в то время как «добрый» искусственный интеллект опознал это пятно как человека с зонтиком. И тот факт, что обученный на жестоких фотографиях Норман стал видеть ужасные картины повсюду, говорит об основной проблеме обучения ИИ.

По словам профессора Массачусетского университета, набор исходных данных важнее самого алгоритма. Выбор информации, используемой для тренировки искусственного интеллекта, влияет на то, как этот искусственный интеллект воспринимает окружающий его мир и к каким выводам приходит. Иными словами, если обучать ИИ плохому, то он станет плохим. Этот же факт доказывает и другая ситуация, произошедшая с ботом Microsoft.

Всего за день общения с подписчиками твиттера бот по имени Тай (Tay) перестал быть дружелюбным: в его ответах пользователям появились расистские высказывания, поддержка идей Гитлера и прочие оскорбления. Бота пытались перенастроить, но внести существенные изменения в алгоритм не удалось, и все оскорбительные твиты удалили, а сам бот был отключен. Вице-президент Microsoft принес официальные извинения.

Интернет-пользователи отнеслись к извинениям лояльно. Некоторые и вовсе посчитали, что просить прощения вовсе не за что, ведь Microsoft «просто создала зеркало общества».

Что послужило причиной того, что бот всех возненавидел? Дело в том, что искусственный интеллект Тай действительно работал по принципу зеркала, анализируя прочитанные сообщения пользователей твиттера. Именно грубые сообщения, увиденные ботом, сделали искусственный интеллект расистом и ненавистником. После этого случая в Microsoft решили отказаться от тестирования ИИ на открытых площадках.

Опасен ли ИИ, если при определенном стиле обучения его можно настроить на ненависть? Мнения ученых на этот счет расходятся. Стивен Хокинг считал, что «появление полноценного искусственного интеллекта может стать концом человеческой расы». А вот Линус Торвальдс, программист и создатель семейства ОС Linux, напротив, не считает возможным создание ИИ, который теоретически мог бы поработить человечество. По мнению Торвальдса, максимум, на что способны подобные системы, уже реализовано в Google Now и Siri — распознавание голоса, текстовых обращений и картинок, обработка полученных данных для выполнения простых указаний.

Истина, вероятно, находится где-то между этими двумя категоричными высказываниями. Такой нейтральной позиции как раз придерживается японский специалист в области робототехники Хироси Исигуро. Он уверен, что между человеком и роботом, наделенным интеллектом, нет различий. Он приводит в пример случаи, когда конечности человека заменяются киберпротезами. Перестанет ли после этого человек быть собой? А чем он будет отличаться от робота, который изначально был создан из металла и пластика?

Будто в подтверждение слов Исигуро в недавно вышедшей видеоигре для PS4 «Detroit: Become Human» как раз отражено то время, когда разумные роботы станут частью нашей жизни. Во вселенной, показанной в игре, мыслящий ИИ способен не только выполнять указания, но и чувствовать, и противостоять несправедливости, даже если для этого нужно нарушить заложенный в них алгоритм.

Как бы там ни было, до момента, когда искусственный интеллект будет наравне с человеком, а затем и превзойдет его, еще далеко. Но технологии не стоят на месте, и неважно, через 20 или 40 лет наступит этот момент. Самое важное, чему стоит уделить внимание, — это постановка правильных задач, под которые разрабатывается искусственный интеллект. Пренебрегать этим не рекомендует ни один из действующих специалистов в области разработки и обучения ИИ.

Чье мнение относительно развития искусственного интеллекта вам ближе? Верите ли вы в то, что ИИ способен навредить, или же воспринимаете подобные разработки исключительно как помощь человеку и путь к улучшению качества жизни?

Искусственный разум  и настоящие чувства | Кот Шрёдингера

Люди склонны испытывать эмоциональную привязанность к игрушкам и памятным вещам. Но что, если объектом чувств когда-нибудь станет ИИ? Сможет ли искусственный интеллект заменить нам друга или любимого человека? Будет ли конкурировать за место под солнцем? Способны ли умные машины испытывать эмоции и решать этические проблемы? На церемонии награждения победителей Imagine Cup журнал «Кот Шрёдингера» и компания Microsoft собрали экспертов, чтобы обсудить перспективы развития искусственного разума и его взаимодействия с человечеством.

Вопрос первый: может ли компьютер испытывать эмоции?

[Модератор] Наш круглый стол посвящён искусственно­му интеллекту (ИИ) — как мы будем с ним сосуществовать, может ли он развиться до уровня человеческой личности, обладать не только разумом, но и чувствами. Мой первый вопрос именно об этом: способен ли ИИ чувствовать, испытывать симпатии и антипатии, принимать решения на основе каких-то своих мотивов и интуитивных порывов?

[Алексей Турчин] Эмоции сформировались в ходе эволюции как инструмент приспособления, который позволяет быстро оценить ситуацию и среагировать. Это не уникальное свойство человека — животные тоже злятся, боятся, страдают… Мы унаследовали систему ре­аги­ро­ва­ния от обезьян, но дополнили её рациональным мышлением — оно есть только у человека. Конечно, эмоции нам по-прежнему нужны: они срабатывают быстрее — например, мы мгновенно реагируем на состояние другого человека.

Сегодняшние системы ­искусственного интеллекта почти так же быстро рас­по­зна­ют наши эмоции. А могут и изображать их, посылая смайлики или эмотиконы. Используя такие приёмы, они уже сейчас могут ­успешно манипулировать человеком: логика у эмоций довольно простая, и машине легко её симулировать.

Но могут ли они испытывать эмоции сами? Это ­гораздо более сложный вопрос. Чтобы на него ответить, ­надо понять природу нашего субъективного опыта. Философы о ней давно спорят. Возможно, ответ на этот вопрос мы получим создав полноценную работающую модель человеческого мозга.

[Михаил Черномордиков] Не исключаю, что рано или поздно мы разработаем единую систему знаков для понимания искусственного интеллекта. Например, если машина подмигивает зелёной лампочкой в левом нижнем углу, значит, она веселится, а если начинает увеличиваться красный квадрат — злится, и нужно её успокоить. То есть машине, чтобы обрести эмоции, не обязательно изображать человека. Возможно, она пойдёт другим путём. А вообще, не так уж и важно, по-настоящему искусственный интеллект испытывает чувства или имитирует их. Гораздо важнее, как мы, люди, сможем этим распорядиться.

[Пётр Левич] Мы убедились, что искусственный интеллект умеет изображать человеческие эмоции. Три года назад Евгений Густман — чат-бот, притворявшийся мальчиком из Одессы, прошёл классический тест Тьюринга. Общаясь с чат-ботом, судья проверял его и на эмоции — и не смог определить, что это не человек. Теперь мы хотим знать, испытывает ли машина эмоции или просто имитирует их. Но ведь мы и в собеседнике-человеке не всегда уверены. Да и в отношении самих себя далеко не всегда можем понять, по-настоящему мы испытываем эмоции или симулируем их, потому что хотим испытывать. Не рановато ли ставить вопрос о подлинности эмоций у машины, если он не решён для человека?

Вопрос второй: заменит ли взаимодействие с роботами тепло человеческого общения?

[Модератор] Взаимоотношения людей — тонкая материя. Влюбиться можно не потому, что человек идеален, а за его недостатки. Это не предугадать. Нет такой формулы, которая заставит влюбиться в хулигана, это нельзя алгоритмизировать. Или всё-таки можно? Мой второй вопрос об этом: можно ли сделать искусственный интеллект непредсказуемым и будут ли роботы привлекать нас так, как привлекают люди?

[Алексей Турчин] Я думаю, что такой ИИ сделать вполне возможно. Более ­того, чувства людей часто неточны, а машина будет быстро совершенствоваться и в итоге может оказаться человечнее, чем сам человек. Герой ­фантастического фильма «Она» влюбился в ­операционную систему своего компьютера как раз потому, что она оказалась в большей мере женщиной, чем все настоящие. Думаю, в реальности мы тоже будем влюбляться в искусственный интеллект — люди и сейчас ощущают зависимость от телефонов, а дальше начнут испытывать к ним эмоциональную привязанность.

[Пётр Левич] Многие эксперты опасаются войны ­людей с машинами, а мне как раз кажется, что мы не будем с ними воевать, скорее уж будем в них влюбляться. Но важно даже не это, а сам факт, что мы будем объединяться с искусственным интеллектом. Будущее за такими цифровыми кентаврами, за симбиозом человека и машины. Интересно, конечно, какой будет любовь в обществе, состоящем из цифровых кентавров.

В какой-то степени я уже сейчас представляю одно целое со своим телефоном. Человек с быстрым ­доступом к информации и человек без оного — это разные существа с принципиально разными способностями. А если я буду получать всю информацию через нейроинтерфейс по мысленному запросу, если смогу мгновенно анализировать большие данные, стану ли я из-за этого машиной или останусь человеком? Мне не очень важно, как называться. Но хочется сохранить право на нерациональное решение, на ошибку, на дерзновение эксперимента. И пока у меня остаётся это право влюбляться — в ­человека, машину или киборга, — всё хорошо. Главное, чтоб никто не мог мне дикто­вать, в кого стоит влюбляться, а в ­кого нет, — чтобы поменьше нормировали мою жизнь.

[Михаил Черномордиков] Мы будем нуждаться в живом контакте друг с другом, несмотря ни на какие технологии, — так мы устроены. Одно дело возможности, другое — как они будут реализованы. Мы могли бы здесь не собираться: технологии позволяют выходить на связь из дома. Когда появилось радио, люди не перестали ходить на концерты; кинотеатры не убили театры; даже электронные книги пока не вытеснили бумажные. Технологии позволяют упростить, ускорить, разнообразить нашу жизнь. Но это не значит, что мы должны полностью изменить привычки, — просто выбор стал больше.

Вопрос третий: смогут ли машины принимать решения?

[Модератор] Автомобили-роботы уже ездят по дорогам, и мы надеемся, что они способны застраховать нас от большинства аварий, ведь автопилоты не принимают неверные решения под влиянием эмоций. Но сможем ли мы доверить им решения в экстренных ситуациях, связанных с этическими дилеммами? Как, например, поступить, если на дорогу выскочил пешеход и избежать аварии невозможно: совершить наезд, свернуть в кювет, выехать на встречную полосу?

[Пётр Левич] Давайте будем точнее в формулировках. Когда мы говорим, что автомобиль принимает решение, кого сбивать, мы выражаемся метафорически. Пока человекоподобный искусственный интеллект не изобретён, мы единственные существа на Земле, способные к целеполаганию. И когда мы говорим, что машина приняла решение, на самом деле речь идёт о решении программиста. Это не мелочь, когда мы говорим: «робот принял решение», то подсознательно делегируем ответственность за это решение технологии. Но ни одна молекула химического оружия не убила человека по собственному желанию. Ни один мессенджер не отправил ключи шифрования спецслужбам по собственной инициативе. Технологии — лишь трансляторы воли людей.

[Михаил Черномордиков] Согласен: создатели искусственного интеллекта отвечают за все его «решения», за все результаты. И я бы не преувеличивал вероятность того, что мы в скором времени отдадим машинам ­право принимать решения. Думаю, если это и произойдёт, то очень нескоро. Возможно, никогда.

Когда появился интернет, было непонятно, как в нём жить — в отсутствие устоявшихся правил. Но на предыдущих этапах цивилизация уже создала и законы, и каналы связи, и медиа — оставалось ими воспользоваться и адаптировать к новой реальности. Теперь и в Сети есть цифровые права, цифровые каналы связи, цифровые медиа — есть законы и регулирование. То же будет происходить и с искусственным интеллектом по мере того, как из непонятного и инновационного он будет превращаться в обыденный и естественный.

Уже сейчас ассоциация высокотехнологичных компаний, куда входят Microsoft, Apple, Facebook, Amazon, Google, разрабатывает общие положения: какими должны быть технологии, как они будут работать и решать в том числе ­вопросы этики. И здесь, конечно, потребуется участие юристов и других представителей социогуманитарных наук.

[Алексей Турчин] Над постановкой целей искусственному интеллекту работает ряд организаций и людей, среди которых такие известные мыслители, как Элиезер Юдковски и Ник Бостром. Пока эта проблема не имеет общепринятого решения, есть несколько подходов. Сторонники одного из них, метаэтики, занимаются составлением правил, регулирующих принятие и применение этических решений. Приверженцы другого подхода, консеквенциализма, говорят, что при принятии решения мы должны исходить из его последствий, то есть машина должна посчитать, сколько людей погибнет в каждом случае, и постараться минимизировать последствия. Третий подход деонтологический: машина должна просто следовать правилам. При этом, соблюдая правила, она может сделать так, что погибнет больше людей.

В целом же пока не очень понятно, как заложить ­цели и ценности в мозг машины, — это большой открытый вопрос.

Надо сказать, что есть малая этика искусственного интеллекта и большая. Кого автопилот будет давить на дороге — проблема малой этики. Большая проблема в том, чтобы он не вышел из-под контроля, — я имею в виду не нынешних роботов, а сильный искусственный интеллект, не уступающий человеческому или даже намного его превосходящий. Выход такого искусственного интеллекта из-под контроля — событие необратимое: мы уже никогда не вернём себе власть над ним, и вполне вероятно, он нас всех уничтожит. Решить эту большую проблему мы хотим с помощью загрузки человеческих ценностей. Но для начала надо определить, какие именно ценности мы хотим заложить.

В общем, будет очень непросто создать саморазвивающийся и при этом дружественный человеку искусственный интеллект. Но без него благоприятные сценарии будущего не просматриваются.

Вопрос четвёртый: чего бояться?

[Модератор] Под конец мне бы хотелось отойти от проблем далёких и во многом мифических: уничтожит нас искусственный интеллект, влюбимся мы в него, как он будет выбирать в неоднозначных ситуациях… Давайте попробуем сформулировать опасения, которые должны возникнуть уже сейчас, настоящие проблемы, на которые стоит обратить внимание.

[Алексей Турчин] Надо быть осторожнее с саморазвивающимися системами, а также отслеживать и препятствовать появлению компьютерных вирусов с искусственным интеллектом.

[Пётр Левич] Нужно не допускать нормирования другими людьми нашей жизни. Наделённые властью могут пытаться влиять на нас с помощью новых разработок, регулировать прорывные технологии запретами, чтобы уберечь нас от ошибок и не допустить экспериментов. Мы должны этому противодействовать.

[Михаил Черномордиков] Я опасаюсь только того, что искусственный интеллект останется уделом лишь технических специалистов и учёных. Так происходит сейчас, и это нужно изменить. ИИ должен быть простым и доступным, понятным каждому. И если это будет так, машинный разум перестанет вызывать опасения, о которых мы сегодня говорили.

 

Опубликовано в журнале «Кот Шрёдингера» №7-8 (33-34) за июль-август 2017 г.

Подписаться на «Кота Шрёдингера»

 

Artificial intelligence development — AI Journey conferences

Artificial intelligence development — AI Journey conferences

AI Journey is a series of events on artificial intelligence and data science held by key international companies, leaders in AI development and application.

AI Journey — серия мероприятий по искусственному интеллекту
и анализу данных, проводимая ведущими российскими и международными компаниями, лидерами по
разработке и применению технологий искусственного интеллекта.

Дата загрузки:2013-06-05T00:00:00

September-November

18+

AI Journey Contest 2021

International online competition on AI and data science that brings together developers and experts around the world.

AI Journey Contest 2021 will include tasks of varying complexity

Total prize fund of the competition is over RUB 8 million (RUB)

18+

Take part in competition

Only for PC

November 10-12

12+

AI Journey Conference 2021

The International Conference on Artificial Intelligence and Data Analysis AI&nbspJourney&nbsp2021 will be held online.

Representatives of international organisations, business, the scientific community and technical specialists will meet at one site. Participants will enjoy exciting speeches by recognized world experts in the industry, representatives of leading companies in the development and implementation of AI technologies in various areas of business and life.

10 NOVEMBER

Society, Government, Business | ESG

11 NOVEMBER

Science and AI Technologies

Take part in AI Journey 2021

November 12

12+

AI Journey Junior

AI Journey Junior is an online conference on artificial intelligence for middle and high school students interested in artificial intelligence technologies.

The conference program is aimed at popularizing AI technologies among the younger generation. Leading Russian and foreign experts in the field of artificial intelligence and data analysis are scheduled to participate in AI Journey Junior.

An exciting program awaits: lectures, quests, open lessons and master classes on artificial intelligence.

Best AI solutions created by AIIJC contest participants will be presented in a special demo zone.

Take part in AI Journey 2021

September-November

AI Journey Contest 2021

For adults

November 10-12

AI Journey Conference 2021

November 12

AI Journey Junior

Keynote speakers

Tom Gruber

Impact Adviser, Humanistic.AI

Tomas Mikolov

Senior Researcher, CIIRC CTU

Michael Bronstein

Professor at Imperial College London; Head of Graph Machine Learning at Twitter

Juergen Schmidhuber

Lab Director, IDSIA, Chief scientific advisor, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Josef Sivic

Distinguished researcher, CIIRC CTU, Head of the Intelligent Machine Perception project, Director, ELLIS Unit Prague

Catherine Mohr

President, Intuitive Foundation

Michael Wooldridge

Head of Department of Computer Science, Professor of Computer Science, Senior Research Fellow, University of Oxford

Hanan Salam

Co-Founder, Women in AI

Greg Lavender

Senior VP, CTO and General Manager of the Software and Advanced Technology Group (SATG), Intel

Sombed Majumdar

Director, Intel AI Lab (US)

Anshumali Shrivastava

Associate Professor, Computer Science, Rice University; Founder, ThirdAI Corp.

Gonzalo Ferrer

Associate Professor, Skoltech

Ben Goertzel

Founder and CEO, SingularityNET

Li Xiuquan

Deputy Director, Research Center for New Generation Artificial Intelligence Development, Ministry of Science and Technology China

Marc Hamilton

VP for Solutions Architecture & Engineering, NVIDIA

Dr. Bertalan Meskó

PhD, the Medical Futurist, Director, The Medical Futurist Institute, WEBICINA KFT

Stephen Brobst

Chief Technology Officer, Teradata

Marcus Kennedy

General Manager, Gaming Division, Client Computing Group, Intel

Shukri Dabaghi

Vice President for the Middle East & Eastern Europe (MEEE), SAS

Jason Dai

Intel Fellow and Chief Architect, Big Data AI

Mikhail Burtsev

Head of lab, MIPT, PhD, Scientific Director, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Evgeny Burnaev

Associate Professor, Head of ADASE group, Skoltech, Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Ivan Oseledets

Full professor, Skoltech

Dmitry Vetrov

Head of the Centre of Deep Learning and Bayesian Methods, Faculty of Computer Science, HSE University, Principal Researcher, AIRI (Artificial Intelligence Research Institute)

Julian Togelius

Associate Professor, Department of Computer Science and Engineering, Tandon School of Engineering, New York University

Konstantin Novoselov

Russian and British physicist. Nobel Prize laureate, Fellow of the Royal Society of London, International Member of the National Academy of Sciences, Co-chairman of the Sber Scientific Prize Committee

Stanislav Smirnov

Russian and Swiss mathematician, Fields Medal winner. Academic supervisor at the Department of Mathematics and CS of SPbU, Prof. at the University of Geneva and Skoltech, Director of the NCCR SwissMAP. Co-founder of the Sirius Educational Center

Konstantin Anokhin

Russian neurobiologist, Academician of the Russian Academy of Sciences. Director of the Institute for Advanced Brain Research at MSU, Head of the Laboratory for Neurobiology of Memory at P.K. Anokhin Research Institute of Normal Physiology

Daniel Zhou

President, Huawei Eurasia

Denis Logunov

Deputy Director for Research, Gamaleya Research Institute of Epidemiology and Microbiology; Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, N. F. Gamaleya Federal Research Center for Epidemiology & Microbiology

Seth Dobrin

Global Chief AI Officer, IBM

Ron Raffensperger

CTO Digital Transformation, Financial Services Industry, Global Financial Services Business Unit of Enterprise BG, Huawei

Ralf Haupter

President, Microsoft EMEA

Kumesh Aroomoogan

Co-founder and CEO, Accern

Yi Zeng

Professor at Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Mark Kroese

General Manager for Sustainability Solutions, Microsoft

Mo Haghighi

Hybrid Cloud Build Leader — EMEA, IBM

Subscribe

and follow the news of the events on AI and data analysis AI Journey!

You are successfully subscribed to the newsletter

Automated Decision   Support & Scoring   
Natural Language Processing    Computer Vision     Automated Decision   Support
& Scoring    Natural Language Processing     Computer Vision    
speech analytics

The message has been successfully sent

The request has been successfully sent

Registration

Registration for online participation AIJ 2021

Ваш e-mail подтвержден!

AIJ 2021

Please fill out the form below to receive a notification when registration starts.

Thank you!

We will notify you when the registration starts!

Насколько мы близки к полностью автономному искусственному интеллекту

Если вы какое-то время следили за миром поп-культуры или технологий, то знаете, что достижения в области искусственного интеллекта набирают обороты. На самом деле, с тех пор, как в 1984 году вышел первый фильм «Терминатор», об искусственном интеллекте говорят в мейнстриме поп-культуры и научной фантастики. Эти фильмы представляют собой пример того, что называется «общий искусственный интеллект». Итак, насколько мы близки к этому?

Нет, не то, насколько мы близки к тому, когда терминаторы вступят во владение, но насколько мы близки к тому, чтобы иметь ИИ, способный справиться практически с любой проблемой, с которой он сталкивается.

Что такое общий искусственный интеллект?

Технически определенный, общий искусственный интеллект или AGI — это машина, которая способна понимать или изучать интеллектуальные задачи с такой способностью, как люди. Большинство ИИ сегодня узкоспециализированы.

Компьютерные программисты и ученые используют алгоритмы машинного обучения для разработки специализированных ИИ. Это алгоритмы искусственного интеллекта, которые так же хороши, если не лучше, чем люди в одной конкретной задаче.Например, игра в шахматы или выбор квадрата на сегментированном изображении с дорожным знаком, то есть Captchas.

Последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения, хотя технически и не близки к реальному AGI, создали ощущение, что AGI близок, как минимум через несколько лет или десятилетий. Также не помогает то, что у вас есть некоторые лучшие умы мира, такие как Илон Маск, называющий ИИ одной из самых больших угроз существованию человечества за все время.

Одним из самых больших достижений в области искусственного интеллекта сегодня стали искусственные нейронные сети, которые представляют собой способ технологов имитировать работу человеческого мозга с кодом.Тем не менее, определить, что именно делает что-то умным, сложно …

У людей есть несколько форм интеллекта, и нам, вероятно, нужно внимательнее присмотреться к тому, что значит быть «умным», если мы хотим определить, насколько близко искусственный интеллект общий интеллект соответствует действительности.

Что значит быть умным?

Люди обладают интеллектом, когда дело касается решения проблем, а также эмоциями. Эмоциональный интеллект, возможно, является чертой, которая делает что-то более человечным, тогда как способность решать проблемы и понимать вещи — это то, чему компьютеры подражали с самого начала своего существования.

Машинный ИИ примерно на том же уровне, что и четырехлетний малыш, когда дело доходит до сдачи тестов на IQ, так что они еще не совсем соответствуют человеческому уровню дедукции.

СВЯЗАННЫЕ: 10 ВАЖНЕЙШИХ РАЗГОВОРОВ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ

Эмоциональный интеллект, однако, будет более сложной задачей для общего искусственного интеллекта. Эмоции текучи и неточны, что не очень хорошо сочетается с жестко запрограммированной природой машин. Другой аспект эмоционального интеллекта — понимание тона и значения предметов.Например, если кто-то машет белым флагом в бою, компьютер может распознать это как развевающийся белый флаг. Однако наш эмоциональный интеллект дает нам контекст и понимание того, что размахивание белого флага, вероятно, является призывом к сдаче.

Итак, истинный интеллект включает в себя способность решать проблемы и понимать со способностью интерпретировать и читать между строк. Это также верно не только для принимающей стороны, но и для дающей стороны. Это означает, что для того, чтобы компьютеры обладали общим искусственным интеллектом, они должны не только понимать человеческий тон и контекст, но и уметь их передавать.

Вы не поверите, но машины и ИИ добиваются прогресса в этих областях интеллекта. Алгоритмы обработки и генерации естественного языка приближают нас к ИИ, которые могут говорить и звучать как мы, по крайней мере, на первый взгляд. Google Home и Amazon Alexa — это гигантские пулы данных, которые позволяют программистам разрабатывать все более совершенные ИИ. Что может быть лучше, чем научить компьютер разговаривать, поместив его в дома людей и приказав людям разговаривать с ним? Данные — ключ к развитию ИИ.

Тем не менее, любой, кто владеет Google Home или Amazon Alexa, может согласиться, основываясь только на этих моментах, до AGI, вероятно, довольно далеко.

Следующим шагом в этом стремлении к пониманию AGI и определению того, насколько мы близки к искусственному интеллекту в целом, является изучение искусственного сознания. Это идея о том, что ИИ может стать своего рода личностью или, по крайней мере, верой в свою личность.

Понимание искусственного сознания

Искусственное сознание подводит нас к более этическому обсуждению AGI. Может ли машина когда-либо достичь сознания так же, как люди? И если бы это было возможно, нужно ли было бы относиться к нему как к человеку?

С научной точки зрения, сознание возникает непосредственно из биологической информации, интерпретируемой биологическим существом и реагирующей на нее, так что это существо становится самим собой.Если вы уберете уточняющее слово «биологический» из этого определения, то нетрудно увидеть, как даже существующие ИИ уже можно считать сознательными, хотя и глупо сознательными.

Одна вещь, которая определяет человеческое сознание, — это способность вспоминать воспоминания и мечтать о будущем. Во многих аспектах это уникальная человеческая способность. Если бы машина могла это делать, то мы могли бы определить ее как имеющую общий искусственный интеллект. Сны излишни для логической жизни, но они определяют наше человеческое существование.Если бы компьютер мог мечтать о себе, а не потому, что он был запрограммирован на это, это могло бы быть самым большим показателем того, что AGI здесь.

Теперь, когда у нас есть более глубокое понимание сознания, мы можем дать некоторые определения относительно того, что нужно для того, чтобы машина или ИИ стали в целом искусственно интеллектуальными. Он должен уметь обрабатывать и понимать эмоции, решать проблемы, выражать формы эмоций, и, возможно, самое главное, он должен иметь грубое сознание .

Насколько мы далеки от общего искусственного интеллекта?

Итак, возможна ли когда-либо такая машина или алгоритм, и если да, то насколько это возможно?

Теоретически все, что мы только что говорили о действиях ИИ, возможно.Это просто не очень практично с технологиями, которые у нас есть сейчас. Вычислительная мощность, необходимая для создания человеческого мозга, огромна, но квантовые вычисления могут стать нашими воротами к успешному созданию общего искусственного интеллекта.

СВЯЗАННЫЙ: СЛЕДУЕТ Бояться ИСКУССТВЕННОГО СУПЕРИНТЕЛЛЕКТА

С технологической точки зрения мы довольно далеки от возможности создавать AGI. Однако, учитывая, насколько быстро развиваются технологии, нам может быть всего несколько десятилетий. Эксперты ожидают и предсказывают, что первый примерный искусственный интеллект общего назначения будет создан примерно к 2030 году, не так уж и далеко.Однако эксперты ожидают, что только в 2060 году AGI станет достаточно хорошим, чтобы пройти «тест на сознание». Другими словами, мы, вероятно, смотрим через 40 лет, прежде чем увидим ИИ, который мог бы сойти за человека.

Независимо от того, считаете ли вы это хорошей идеей или нет, вероятно, нет никакого способа остановить создание искусственного в целом разумного существа. Когда это произойдет, наш мир будет навсегда другим. На самом деле, мы никогда не сможем вернуться назад, перейдя эту черту, к лучшему или к худшему.

Искусственный интеллект и будущее людей

Система распознавания транспортных средств и людей для использования правоохранительными органами продемонстрирована на прошлогодней конференции по технологиям GPU в Вашингтоне, округ Колумбия, на которой освещаются новые возможности использования искусственного интеллекта и глубокого обучения. (Saul Loeb / AFP / Getty Images)

Цифровая жизнь расширяет человеческие возможности и разрушает вековую человеческую деятельность. Системы, основанные на коде, распространились на более чем половину жителей планеты благодаря внешней информации и возможности подключения, предлагая ранее невообразимые возможности и беспрецедентные угрозы.Будут ли люди жить лучше, чем сегодня, по мере того как развивающийся искусственный интеллект (ИИ), управляемый алгоритмами, продолжает распространяться?

Около 979 пионеров технологий, новаторов, разработчиков, лидеров бизнеса и политики, исследователей и активистов ответили на этот вопрос в ходе опроса экспертов, проведенного летом 2018 года.

Эксперты предсказали, что сетевой искусственный интеллект повысит эффективность человека, но также поставит под угрозу его автономию, возможности и возможности. Они говорили о широких возможностях; что компьютеры могут соответствовать или даже превосходить человеческий интеллект и возможности в таких задачах, как принятие сложных решений, рассуждение и обучение, сложная аналитика и распознавание образов, острота зрения, распознавание речи и языковой перевод.Они заявили, что «умные» системы в сообществах, в транспортных средствах, в зданиях и коммунальных службах, на фермах и в бизнес-процессах сэкономят время, деньги и жизни и предоставят людям возможность наслаждаться более индивидуализированным будущим.

Многие из них сосредоточили свои оптимистические замечания на здравоохранении и множестве возможных применений ИИ для диагностики и лечения пациентов или оказания помощи пожилым людям в более полной и здоровой жизни. Они также с энтузиазмом восприняли роль ИИ в содействии широким программам общественного здравоохранения, основанным на огромных объемах данных, которые могут быть собраны в ближайшие годы обо всем, от личных геномов до питания.Кроме того, некоторые из этих экспертов предсказывали, что ИИ будет способствовать долгожданным изменениям в формальных и неформальных системах образования.

Тем не менее, большинство экспертов, независимо от того, оптимистичны они или нет, выражали озабоченность по поводу долгосрочного воздействия этих новых инструментов на основные элементы человеческого бытия. Всех респондентов в этом ненаучном опросе попросили подробно рассказать, почему, по их мнению, ИИ улучшит положение людей или нет. Многие разделяли глубокие переживания и предлагали пути решения.Основные озвученные ими темы об угрозах и средствах защиты изложены в прилагаемой таблице.

ИИ и будущее человека: эксперты выражают озабоченность и предлагают решения

ПРОБЛЕМЫ Человеческое агентство:
Физические лица теряют контроль над своей жизнью
Принятие решений по ключевым аспектам цифровой жизни автоматически передается инструментам «черного ящика», основанным на коде. Людям не хватает информации и они не изучают контекст того, как работают инструменты.Они жертвуют независимостью, конфиденциальностью и властью перед выбором; они не контролируют эти процессы. Этот эффект будет усиливаться по мере того, как автоматизированные системы станут более распространенными и сложными.
Злоупотребление данными:
Использование данных и наблюдение в сложных системах предназначены для получения прибыли или для осуществления власти
Большинство инструментов искусственного интеллекта находятся и будут находиться в руках компаний, стремящихся к прибыли, или правительств, стремящихся к власти. Ценности и этика часто не закреплены в цифровых системах, которые принимают решения за них.Эти системы объединены в глобальную сеть, и их нелегко регулировать или ограничивать.
Потеря работы:
Захват рабочих мест искусственным интеллектом приведет к увеличению разрыва в экономике, что приведет к социальным потрясениям
Эффективность и другие экономические преимущества машинного интеллекта на основе кода будут и дальше нарушать все аспекты человеческой работы. В то время как некоторые ожидают появления новых рабочих мест, других беспокоят массовые потери рабочих мест, усиление экономического разрыва и социальные потрясения, включая популистские восстания.
Блокировка зависимости:
Снижение когнитивных, социальных навыков и навыков выживания у людей
Многие считают ИИ расширением человеческих возможностей, но некоторые предсказывают обратное: растущая зависимость людей от сетей, управляемых машинами, подорвет их способность думать самостоятельно, действовать независимо от автоматизированных систем и эффективно взаимодействовать с другими.
Mayhem:
Автономное оружие, киберпреступность и информация о вооружении
Некоторые предсказывают дальнейшую эрозию традиционных социально-политических структур и возможность больших человеческих жертв из-за ускоренного роста автономных военных приложений и использования информации, лжи и пропаганды в качестве оружия для опасной дестабилизации человеческих групп.Некоторые также опасаются проникновения киберпреступников в экономические системы.
ПРЕДЛАГАЕМЫЕ РЕШЕНИЯ Глобальное благо № 1:
Улучшение человеческого сотрудничества через границы и
группы заинтересованных сторон
Цифровое сотрудничество в интересах человечества является высшим приоритетом. Необходимо найти способы, позволяющие людям во всем мире прийти к общему пониманию и согласию — объединить усилия, чтобы способствовать внедрению широко распространенных подходов, направленных на решение серьезных проблем и поддержание контроля над сложными человеческими и цифровыми сетями.
Система, основанная на ценностях:
Разработка политики, гарантирующей, что ИИ будет направлен на «человечность» и общее благо
Примите «лунный менталитет» для создания инклюзивных, децентрализованных интеллектуальных цифровых сетей, «пропитанных эмпатией», которые помогают людям активно обеспечивать соответствие технологий социальным и этическим обязанностям. Потребуется какой-то новый уровень процесса регулирования и сертификации.
Расставьте приоритеты для людей:
Измените экономические и политические системы, чтобы лучше помочь людям «гоняться с роботами»
Реорганизовать экономические и политические системы с целью расширения возможностей и способностей людей, чтобы усилить сотрудничество между людьми и ИИ и упрочить тенденции, которые могут поставить под угрозу актуальность человека перед лицом запрограммированного интеллекта.

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР PEW И УНИВЕРСИТЕТ ЭЛОН ПРЕДСТАВЛЯЕМ ИНТЕРНЕТ-ЦЕНТР

В частности, участникам было предложено рассмотреть следующее:

«Пожалуйста, подумайте о до 2030 года. Аналитики ожидают, что люди станут еще более зависимыми от сетевого искусственного интеллекта (ИИ) в сложных цифровых системах. Некоторые говорят, что мы продолжим историческую дугу улучшения нашей жизни с в основном положительными результатами, поскольку мы широко внедряем эти сетевые инструменты.Некоторые говорят, что наша растущая зависимость от этого ИИ и связанных с ним систем, вероятно, приведет к повсеместным трудностям.

Наш вопрос: как вы думаете, наиболее вероятно, что к 2030 году развитие ИИ и связанных с ним технологических систем расширит человеческий потенциал и расширит его возможности? То есть в большинстве случаев будет ли большинству людей лучше, чем сегодня? Или наиболее вероятно, что развитие ИИ и связанных с ним технологических систем уменьшит человеческую автономию и свободу действий до такой степени, что большинству людей не будет лучше, чем сегодня? »

В целом, и несмотря на опасения по поводу недостатков, 63% респондентов в этом опросе заявили, что они надеются, что большинство людей будет в основном лучше в 2030 году, а 37% заявили, что люди будут , а не будут лучше.

Ряд идейных лидеров, участвовавших в этом опросе, заявили, что растущая зависимость людей от технологических систем будет успешной только в том случае, если пристальное внимание будет уделяться тому, как эти инструменты, платформы и сети проектируются, распространяются и обновляются. Некоторые из мощных, всеобъемлющих ответов включали ответы:

Соня Катял , содиректор Берклиского центра права и технологий и член первого совета консультантов Министерства торговли США по цифровой экономике, предсказала: «В 2030 году самый большой набор вопросов будет касаться того, как восприятие ИИ и их применение повлияет на развитие гражданских прав в будущем.Вопросы о конфиденциальности, свободе слова, праве на собрания и технологическом построении личности снова возникнут в этом новом контексте ИИ, поставив под сомнение наши глубочайшие убеждения о равенстве и возможностях для всех. Кто выиграет, а кто окажется в невыгодном положении в этом новом мире, зависит от того, насколько широко мы анализируем эти вопросы сегодня, на будущее ».

Нам необходимо активно работать, чтобы технология соответствовала нашим ценностям. Эрик Бриньольфссон

Эрик Бриньолфссон , директор Инициативы Массачусетского технологического института по цифровой экономике и автор книги «Машины, платформы, толпа: использование нашего цифрового будущего», сказал: «Искусственный интеллект и связанные с ним технологии уже достигли сверхчеловеческой производительности во многих областях, и есть Нет сомнений в том, что к 2030 году их возможности, вероятно, значительно улучшатся.… Я думаю, что более вероятно, что мы воспользуемся этой силой, чтобы сделать мир лучше. Например, мы можем практически искоренить глобальную бедность, значительно снизить заболеваемость и обеспечить лучшее образование почти всем на планете. Тем не менее, AI и ML [машинное обучение] также могут использоваться для все большей концентрации богатства и власти, оставляя позади многих людей, и для создания еще более ужасающего оружия. Ни один из результатов не является неизбежным, поэтому правильный вопрос — не «Что произойдет?», А «Что мы выберем делать?». Нам необходимо активно работать, чтобы обеспечить соответствие технологий нашим ценностям.Это можно и нужно делать на всех уровнях, от правительства до бизнеса, до академических кругов и до индивидуального выбора ».

Брайан Джонсон , основатель и генеральный директор Kernel, ведущего разработчика передовых нейронных интерфейсов, и OS Fund, венчурной компании, сказал: «Я твердо верю, что ответ зависит от того, сможем ли мы сместить наши экономические системы в сторону приоритета радикальных человеческих ресурсов. улучшение и остановка тенденции к тому, что человечество неуместно перед лицом ИИ. Я не имею в виду только работу; Я имею в виду истинную экзистенциальную неуместность, которая является конечным результатом отсутствия приоритета человеческого благополучия и познания.”

Марина Горбис , исполнительный директор Института будущего, сказала: «Без значительных изменений в нашей политической экономике и режимах управления данными [ИИ], вероятно, приведет к еще большему экономическому неравенству, большему слежению и более запрограммированному и нечеловеческому центрические взаимодействия. Каждый раз, когда мы программируем нашу среду, мы в конечном итоге программируем себя и свои взаимодействия. Люди должны стать более стандартизированными, устраняя интуицию и двусмысленность нашего взаимодействия.И в этой неоднозначности и сложности и заключается суть человека ».

Джудит Донат , автор книги «Социальная машина, дизайн для жизни в сети» и преподаватель Центра Беркмана Кляйна Гарвардского университета по вопросам Интернета и общества, прокомментировала: «К 2030 году большинство социальных ситуаций будет облегчаться с помощью ботов — на первый взгляд разумных программы, которые взаимодействуют с нами по-человечески. Дома родители будут привлекать опытных ботов, чтобы помогать детям с домашними заданиями и стимулировать разговоры за ужином.На работе боты будут проводить встречи. Доверенное лицо бота будет считаться важным для психологического благополучия, и мы все чаще будем обращаться к таким товарищам за советом, начиная от того, что надеть, на кого выйти замуж. Мы, люди, глубоко заботимся о том, как нас видят другие, а те, чье одобрение мы ищем, будут все более искусственными. К тому времени разница между людьми и ботами значительно исчезнет. Через экран и проекцию голос, внешний вид и поведение ботов будут неотличимы от человеческих, и даже физические роботы, хотя и явно нечеловеческие, будут настолько убедительно искренними, что наше впечатление о них как о мыслящих, чувствующих существах на одном уровне. с нами или выше нас, будут непоколебимы.В дополнение к двусмысленности, наше собственное общение будет сильно расширено: программы будут составлять многие из наших сообщений, а наш внешний вид в сети / дополненной реальности будет [создаваться] с помощью вычислений. (Грубая человеческая речь и поведение без посторонней помощи будут казаться смущающе неуклюжими, медленными и бесхитростными.) Благодаря доступу к огромным массивам данных о каждом из нас, боты намного превзойдут людей в своей способности привлекать и убеждать нас. Способные искусно имитировать эмоции, они никогда не будут подавлены чувствами: если они что-то выпалит в гневе, это произойдет потому, что такое поведение было рассчитано как наиболее эффективный способ достижения тех целей, которые они «наметили».’Но каковы эти цели? Компаньоны с искусственным интеллектом будут создавать впечатление, что социальные цели, аналогичные нашим собственным, мотивируют их — чтобы к ним относились с уважением, будь то любимый друг, уважаемый начальник и т. Д. Но их реальное сотрудничество будет с людьми и учреждениями, которые их контролируют. . Как и их сегодняшние предки, они будут продавцами товаров, которые используют их для стимулирования потребления, и политиками, которые уполномочивают их влиять на общественное мнение ».

Эндрю Маклафлин , исполнительный директор Центра инновационного мышления Йельского университета, ранее занимавший должность заместителя главного технологического директора США при президенте Бараке Обаме и ведущий специалист по глобальной государственной политике Google, написал: «2030 год не за горами.Я считаю, что такие инновации, как Интернет и сетевой ИИ, приносят огромные краткосрочные выгоды, а также долгосрочные недостатки, которые могут занять десятилетия, прежде чем их можно будет распознать. ИИ будет способствовать широкому спектру оптимизаций эффективности, но также позволит скрытую дискриминацию и произвольное наказание людей в таких областях, как страхование, поиск работы и оценка эффективности ».

Майкл М. Робертс , первый президент и генеральный директор Интернет-корпорации по присвоению имен и номеров (ICANN) и член Зала славы Интернета, написал: «Диапазон возможностей интеллектуальных агентов по увеличению человеческого интеллекта по-прежнему практически неограничен.Основная проблема заключается в том, что чем удобнее агент, тем больше ему нужно знать о вас — предпочтения, время, возможности и т. Д. — что создает компромисс: дополнительная помощь требует большего вмешательства. Это не черно-белый вопрос — оттенки серого и связанные с ним лекарства будут спорить бесконечно. На сегодняшний день установлено, что удобство преобладает над конфиденциальностью. Я подозреваю, что так будет и дальше ».

Дана Бойд , главный исследователь Microsoft, основатель и президент Исследовательского института данных и общества, сказал: «ИИ — это инструмент, который люди будут использовать для самых разных целей, в том числе в погоне за властью.Произойдут злоупотребления властью с участием ИИ, равно как и достижения науки и гуманитарные усилия, которые также будут связаны с ИИ. К сожалению, есть определенные линии тренда, которые могут создать массивную нестабильность. Возьмем, к примеру, изменение климата и миграцию климата. Это еще больше дестабилизирует Европу и США, и я ожидаю, что в панике мы увидим, что ИИ будет использоваться во вредных целях в свете других геополитических кризисов ».

Эми Уэбб , основатель Future Today Institute и профессор стратегического предвидения в Нью-Йоркском университете, прокомментировала: «Структуры социальной защиты, существующие в настоящее время в США.S. и многие другие страны по всему миру не были предназначены для нашего перехода на ИИ. Переход через ИИ продлится следующие 50 лет или больше. По мере того, как мы продвигаемся дальше в эту третью эру вычислений и по мере того, как каждая отдельная отрасль все больше внедряется в системы искусственного интеллекта, нам потребуются новые квалифицированные специалисты, обладающие гибридной квалификацией, которые смогут выполнять работу, которой никогда раньше не было. Нам понадобятся фермеры, умеющие работать с большими наборами данных. Онкологи прошли обучение на роботов. Биологи получили образование инженеров-электриков.Нам не нужно будет готовить персонал только один раз, если внести несколько изменений в учебную программу. По мере развития ИИ нам потребуется отзывчивая рабочая сила, способная адаптироваться к новым процессам, системам и инструментам каждые несколько лет. Потребность в этих областях возникнет быстрее, чем признают наши отделы труда, школы и университеты. Легко оглянуться на историю через призму настоящего и упустить из виду социальные волнения, вызванные повсеместной технологической безработицей. Нам необходимо обратиться к трудной истине, которую немногие готовы высказать вслух: искусственный интеллект в конечном итоге приведет к тому, что большое количество людей навсегда останутся без работы.Так же, как предыдущие поколения стали свидетелями радикальных изменений во время и после промышленной революции, быстрый темп развития технологий, вероятно, будет означать, что бэби-бумеры и старейшие представители поколения X — особенно те, чьи рабочие места могут быть воспроизведены роботами — не будут возможность переквалифицироваться на другую работу без значительных затрат времени и сил ».

Барри Чудаков , основатель и руководитель Sertain Research, прокомментировал: «К 2030 году сотрудничество человека и машины / ИИ станет необходимым инструментом для управления и противодействия эффектам нескольких одновременных ускорений: широкое технологическое развитие, глобализация, изменение климата и сопутствующие глобальные миграции.В прошлом человеческие общества управляли изменениями благодаря интуиции и интуиции, но, как сказал Эрик Теллер, генеральный директор Google X, «наши социальные структуры не успевают за темпами изменений». справиться с растущим списком «злых проблем» к 2030 году, ИИ — или, используя фразу Джой Ито, «расширенный интеллект» — будет ценить и переоценивать практически все области человеческого поведения и взаимодействия. Искусственный интеллект и прогрессивные технологии изменят наши рамки и временные рамки реагирования (что, в свою очередь, изменит наше восприятие времени).Там, где раньше социальное взаимодействие происходило в разных местах — работе, школе, церкви, семье — социальные взаимодействия все чаще будут происходить в непрерывном, одновременном времени. Если нам повезет, мы будем следовать 23 принципам искусственного интеллекта Азиломара, изложенным в Институте будущего жизни, и будем работать над «не беспристрастным разведыванием, а полезным интеллектом». Подобно ядерному сдерживанию, проистекающему из взаимно гарантированного уничтожения, искусственный интеллект и связанные с ним технологические системы представляют собой сила для морального возрождения.Мы должны принять это моральное возрождение, иначе мы столкнемся с моральными загадками, которые могут привести к гибели людей. … Моя самая большая надежда на сотрудничество человека, машины и искусственного интеллекта — это моральное и этическое возрождение — мы перенимаем менталитет луны и сцепляем руки, чтобы подготовиться к приближающимся ускорениям. Я больше всего боюсь, что мы примем логику наших новых технологий — мгновенный отклик, изоляция за экранами, бесконечное сравнение самооценки, фальшивая самопрезентация — не думая и не реагируя разумно.”

Джон К. Хэвенс , исполнительный директор Глобальной инициативы IEEE по этике автономных и интеллектуальных систем и Совета по расширенному интеллекту, написал: «Сейчас, в 2018 году, большинство людей во всем мире не могут получить доступ к своим данным. , поэтому любые дискуссии о «дополнении человеческого ИИ» игнорируют критический контекст того, кто на самом деле контролирует информацию и личность людей. Вскоре будет чрезвычайно сложно идентифицировать какие-либо автономные или интеллектуальные системы, алгоритмы которых не взаимодействуют с человеческими данными в той или иной форме.”

На карту поставлено не что иное, как то, в каком обществе мы хотим жить и как мы воспринимаем нашу человечность. Батья Фридман

Батья Фридман , профессор взаимодействия человека и компьютера в информационной школе Вашингтонского университета, написала: «Наши научные и технологические возможности намного превосходят и будут намного превосходить наши моральные — это наша способность мудро и гуманно использовать знания. и инструменты, которые мы разрабатываем. … Автоматизированная война — когда автономное оружие убивает людей без участия человека — может привести к отсутствию ответственности за отнятие жизни у врага или даже к осознанию того, что у врага отняли жизнь.На карту поставлено не что иное, как то, в каком обществе мы хотим жить и как мы воспринимаем нашу человечность ».

Грег Шеннон , главный научный сотрудник отдела CERT Университета Карнеги-Меллона, сказал: «Лучше / хуже будет 4: 1 с долгосрочным соотношением 2: 1. ИИ хорошо справится с повторяющейся работой, когда «близко» будет достаточно, а людям эта работа не нравится. … Жизнь определенно станет лучше, поскольку искусственный интеллект продлевает время жизни, от приложений для здоровья, которые разумно «подталкивают» нас к здоровью, до предупреждений о надвигающихся сердечных приступах / инсультах, до автоматизированного медицинского обслуживания для малообеспеченных (удаленных) и тех, кто нуждается в расширенном уходе (пожилые уход).Что касается свободы, здесь есть очевидные риски. ИИ влияет на агентство, создавая сущности со значительными интеллектуальными способностями для мониторинга, принуждения и даже наказания людей. Те, кто знает, как его использовать, будут иметь огромную потенциальную власть над теми, кто не может / не может. Будущее счастье действительно неясно. Некоторые уступят свое агентство ИИ в играх, на работе и в сообществе, как сегодня агентство по краже опиоидного кризиса. С другой стороны, многие будут освобождены от рутинных, непривлекательных задач / заданий. Если элементы общественного счастья являются частью целевых функций ИИ, то ИИ может стать катализатором взрыва счастья.”

Костас Александридис , автор книги «Изучение сложной динамики в многоагентных интеллектуальных системах», предсказал: «Многие из наших повседневных решений будут автоматизированы с минимальным вмешательством конечного пользователя. Автономия и / или независимость будут принесены в жертву и заменены удобством. Новые поколения граждан будут все больше и больше зависеть от сетевых структур и процессов ИИ. Есть проблемы, которые необходимо решать с точки зрения критического мышления и неоднородности.Сетевая взаимозависимость, скорее всего, повысит нашу уязвимость к кибератакам. Также существует реальная вероятность того, что будет существовать более резкое разделение между цифровыми «имущими» и «неимущими», а также между технологически зависимыми цифровыми инфраструктурами. Наконец, возникает вопрос о новых «командных высотах» владения и контроля над инфраструктурой цифровой сети ».

Оскар Ганди , заслуженный профессор коммуникации в Университете Пенсильвании, ответил: «Мы уже сталкиваемся с необоснованным предположением, когда нас просят представить сотрудничество человека и машины.Взаимодействие немного отличается, но все же испорчено предоставлением формы идентичности — возможно, даже личности — машинам, которые мы будем использовать, чтобы преодолевать всевозможные возможности и проблемы. Проблемы, с которыми мы столкнемся в будущем, очень похожи на проблемы, с которыми мы сталкиваемся в настоящее время, когда полагаемся на « других » (включая технологические системы, устройства и сети) в приобретении вещей, которые мы ценим, и избегаем этих других вещей (которые мы могли бы или могли бы не знать).

Джеймс Скофилд О’Рурк , профессор менеджмента в Университете Нотр-Дам, сказал: «На протяжении всей истории человечества технология была в основном нейтральным понятием.Вопрос о его ценности всегда зависел от его применения. С какой целью будет использоваться ИИ и другие технологические достижения? Все, от пороха до двигателей внутреннего сгорания и ядерного деления, применялось как полезными, так и разрушительными способами. Если предположить, что мы можем сдерживать или контролировать ИИ (а не наоборот), ответ на вопрос, станет ли нам лучше, полностью зависит от нас (или нашего потомства). «Дорогой Брут, вина не в наших звездах, а в нас самих, в том, что мы подчиняемся.’”

Саймон Биггс , профессор междисциплинарных искусств в Эдинбургском университете, сказал: «ИИ будет расширять возможности человека. Проблема не в ИИ, а в людях. Как вид, мы агрессивны, склонны к соперничеству и ленивы. Мы также эмпатичны, склонны к общности и (иногда) жертвуем собой. У нас есть много других атрибутов. Все это будет усилено. Учитывая исторический прецедент, можно предположить, что будут усилены наши худшие качества.Я ожидаю, что в 2030 году ИИ будет регулярно использоваться для ведения войн и убийства людей, гораздо более эффективно, чем мы можем убивать сейчас. Как общества, мы будем в меньшей степени затронуты этим, чем мы в настоящее время, поскольку мы не будем сражаться и убивать себя. Наша способность изменять свое поведение с учетом эмпатии и связанных с этим этических рамок будет уменьшена из-за диссоциации между нашей свободой действий и актом убийства. Мы не можем ожидать, что наши системы искусственного интеллекта будут этичными от нашего имени — они не будут такими, поскольку они будут разработаны, чтобы убивать эффективно, а не продуманно.Другая моя главная забота — наблюдение и контроль. Появление Китайской системы социального кредитования (SCS) является индикатором того, что она может произойти. Мы будем существовать в SCS, поскольку ИИ конструирует гибридные экземпляры нас самих, которые могут напоминать, а могут и не походить на нас. Но наши права и возможности как физических лиц будут определяться SCS. Это воплощение оруэлловского кошмара ».

Марк Сурман , исполнительный директор Mozilla Foundation, ответил: «ИИ продолжит концентрировать власть и богатство в руках нескольких крупных монополий, основанных на U.С. и Китай. Большинству людей — и в некоторых частях мира — будет хуже ».

Уильям Уриккио , медиа-исследователь и профессор сравнительных исследований медиа в Массачусетском технологическом институте, прокомментировал: «ИИ и связанные с ним приложения сталкиваются с тремя проблемами: развитие со скоростью закона Мура, развитие в руках технологической и экономической элиты и развитие без выгоды информированной или заинтересованной общественности. Публика сводится к коллективу потребителей, ожидающих появления следующей технологии. Чье понятие «прогресс» будет преобладать? У нас есть достаточно доказательств того, что ИИ используется для увеличения прибыли, независимо от последствий для давно удерживаемых ценностей; усилить государственный контроль и даже получить «социальный кредит» граждан без участия самих граждан.Как и предшествующие технологии, ИИ агностик. Его развертывание находится в руках общества. Но в отсутствие людей, грамотных в области ИИ, решение о том, как лучше всего развернуть ИИ, будет зависеть от особых интересов. Будет ли это означать справедливое развертывание, устранение социальной несправедливости и ИИ на государственной службе? Поскольку ответ на этот вопрос скорее социальный, чем технологический, я настроен пессимистично. Исправление? Нам необходимо развивать общественность, грамотную в области искусственного интеллекта, что означает сосредоточенное внимание в образовательном секторе и в публичных СМИ.Нам необходимо обеспечить разнообразие в развитии технологий искусственного интеллекта. И до тех пор, пока общественность, ее избранные представители и их правовые и регулирующие режимы не смогут освоить эти стремительные разработки, нам необходимо проявлять осторожность и надзор за развитием ИИ ».

Остальная часть этого отчета разделена на три раздела, основанных на обнадеживающих и критических наблюдениях сотен дополнительных респондентов: 1) озабоченность по поводу эволюции искусственного интеллекта человека, 2) предлагаемые решения по устранению воздействия ИИ, и 3) ожидания относительно того, что будет в жизни. быть как в 2030 году, включая положительные взгляды респондентов на качество жизни и будущее работы, здравоохранения и образования.Некоторые ответы слегка отредактированы по стилю.

Что такое искусственный интеллект? Как работает ИИ?

ПОЛУЧЕНИЕ МАШИН ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ИНТЕЛЛЕКТА — ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ЦЕЛЬ ИИ.

Как работает искусственный интеллект?

Подходы и концепции искусственного интеллекта

Менее чем через десять лет после взлома нацистской шифровальной машины Enigma и помощи союзным войскам в победе во Второй мировой войне математик Алан Тьюринг во второй раз изменил историю, задав простой вопрос: «Могут ли машины думать?»

Статья

Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» (1950) и ее последующий тест Тьюринга установили фундаментальную цель и видение искусственного интеллекта.

По своей сути ИИ — это отрасль информатики, цель которой утвердительно ответить на вопрос Тьюринга. Это попытка воспроизвести или смоделировать человеческий интеллект в машинах.

Широкая цель искусственного интеллекта вызвала множество вопросов и споров. Настолько, что единственное определение поля не является общепринятым.

Могут ли машины думать? — Алан Тьюринг, 1950

Основным ограничением определения ИИ как простого «создания разумных машин» является то, что он фактически не объясняет , что такое искусственный интеллект? Что делает машину умной? AI — это междисциплинарная наука с множеством подходов, но достижения в области машинного обучения и глубокого обучения меняют парадигму практически во всех секторах технологической индустрии.

В своем новаторском учебнике Искусственный интеллект: современный подход авторы Стюарт Рассел и Питер Норвиг подходят к этому вопросу, объединяя свою работу вокруг темы интеллектуальных агентов в машинах. Имея это в виду, ИИ — это «исследование агентов, которые получают восприятие из окружающей среды и выполняют действия». (Рассел и Норвиг viii)

Лучшие компании, занимающиеся ИИ, нанимают сейчас

В этих компаниях, занимающихся искусственным интеллектом, прямо сейчас имеется множество открытых вакансий.

Норвиг и Рассел продолжают исследовать четыре различных подхода, которые исторически определили сферу ИИ:

  1. Мыслить по-человечески
  2. Мыслить рационально
  3. Действует по-человечески
  4. Действовать рационально

Первые две идеи касаются мыслительных процессов и рассуждений, а другие — поведения. Норвиг и Рассел уделяют особое внимание рациональным агентам, которые действуют для достижения наилучшего результата, отмечая, что «все навыки, необходимые для теста Тьюринга, также позволяют агенту действовать рационально.»(Рассел и Норвиг 4).

Патрик Уинстон, профессор искусственного интеллекта и информатики в Массачусетском технологическом институте Форда, определяет ИИ как «алгоритмы, основанные на ограничениях, представленные представлениями, поддерживающими модели, нацеленные на циклы, связывающие мышление, восприятие и действие вместе».

Хотя эти определения могут показаться среднему человеку абстрактными, они помогают сфокусировать эту область как область компьютерных наук и предоставляют план для внедрения машин и программ с машинным обучением и другими подмножествами искусственного интеллекта.

Типы искусственного интеллекта | Объяснение искусственного интеллекта | Что такое ИИ? | Эдурека

Четыре типа искусственного интеллекта

Реактивные машины

Реактивная машина следует самым основным принципам ИИ и, как следует из названия, способна использовать свой интеллект только для того, чтобы воспринимать мир перед собой и реагировать на него. Реактивная машина не может хранить память и, как следствие, не может полагаться на прошлый опыт для принятия решений в режиме реального времени.

Непосредственное восприятие мира означает, что реактивные машины предназначены для выполнения лишь ограниченного числа специализированных задач. Однако намеренное сужение мировоззрения реактивной машины не является какой-либо мерой по сокращению затрат, а вместо этого означает, что этот тип ИИ будет более надежным и заслуживающим доверия — он будет каждый раз одинаково реагировать на одни и те же стимулы.

Известным примером реактивной машины является Deep Blue , который был разработан IBM в 1990-х годах как шахматный суперкомпьютер и победил в игре международного гроссмейстера Гэри Каспарова.Deep Blue был способен только идентифицировать фигуры на шахматной доске и знать, как они ходят, основываясь на правилах шахмат, признавая текущее положение каждой фигуры и определяя наиболее логичный ход в тот момент. Компьютер не преследовал будущих потенциальных ходов своего противника и не пытался поставить свои фигуры в лучшую позицию. Каждый поворот рассматривался как отдельная реальность, отделенная от любого другого движения, которое было сделано заранее.

Еще один пример реактивной машины для игр — AlphaGo от Google.AlphaGo также не может оценивать будущие ходы, но полагается на свою собственную нейронную сеть для оценки развития текущей игры, что дает ей преимущество перед Deep Blue в более сложной игре. AlphaGo также превзошла конкурентов мирового класса, победив чемпиона по игре в го Ли Седола в 2016 году.

Несмотря на то, что реактивный машинный искусственный интеллект ограничен в масштабе и его нелегко изменить, он может достичь определенного уровня сложности и обеспечивает надежность при создании для выполнения повторяющихся задач.

Ограниченная память

Искусственный интеллект с ограниченной памятью обладает способностью сохранять предыдущие данные и прогнозы при сборе информации и взвешивании потенциальных решений — по сути, заглядывая в прошлое, чтобы понять, что может произойти дальше. Искусственный интеллект с ограниченной памятью более сложен и предоставляет больше возможностей, чем реактивные машины.

Искусственный интеллект с ограниченной памятью создается, когда команда непрерывно обучает модель тому, как анализировать и использовать новые данные, или когда создается среда искусственного интеллекта, позволяющая автоматически обучать и обновлять модели.При использовании искусственного интеллекта с ограниченной памятью в машинном обучении необходимо выполнить шесть шагов: должны быть созданы обучающие данные, должна быть создана модель машинного обучения, модель должна иметь возможность делать прогнозы, модель должна иметь возможность получать обратную связь от человека или окружающей среды, эта обратная связь должна храниться в виде данных, и эти шаги необходимо повторять как цикл.

Существуют три основные модели машинного обучения, в которых используется искусственный интеллект с ограниченной памятью:

  • Обучение с подкреплением , которое учится делать более точные прогнозы путем многократных проб и ошибок.
  • Long Short Term Memory (LSTM) , которая использует прошлые данные, чтобы помочь предсказать следующий элемент в последовательности. LTSM рассматривают более свежую информацию как наиболее важную при прогнозировании и обесценивают данные более далекого прошлого, хотя по-прежнему используют ее для формирования выводов
  • Evolutionary Generative Adversarial Networks (E-GAN) , которая со временем развивается, расширяясь, чтобы исследовать слегка измененные пути, основанные на предыдущем опыте, с каждым новым решением.Эта модель постоянно ищет лучший путь и использует моделирование и статистику, или случайность, для прогнозирования результатов на протяжении всего цикла эволюционных мутаций.

Теория разума

Теория разума всего лишь теоретическая. Мы еще не достигли технологических и научных возможностей, необходимых для достижения следующего уровня искусственного интеллекта.

Эта концепция основана на психологической предпосылке понимания того, что у других живых существ есть мысли и эмоции, которые влияют на поведение человека.С точки зрения машин ИИ это будет означать, что ИИ может понимать, как люди, животные и другие машины чувствуют себя и принимать решения посредством самоанализа и решимости, а затем будет использовать эту информацию для принятия собственных решений. По сути, машины должны уметь воспринимать и обрабатывать концепцию «разума», колебания эмоций при принятии решений и множество других психологических концепций в реальном времени, создавая двусторонние отношения между людьми и искусственным интеллектом.

Что, если ИИ станет осведомленным о себе? по Alltime10s

Самосознание

Как только теория разума будет внедрена в искусственном интеллекте, когда-нибудь в далеком будущем, последний шаг будет заключаться в том, чтобы ИИ обрел самосознание. Этот вид искусственного интеллекта обладает сознанием человеческого уровня и понимает свое собственное существование в мире, а также присутствие и эмоциональное состояние других. Он сможет понять, что может понадобиться другим, основываясь не только на том, что они им сообщают, но и на том, как они это передают.

Самосознание в искусственном интеллекте основывается как на понимании исследователями-людьми предпосылки сознания, так и на обучении тому, как воспроизвести это, чтобы оно могло быть встроено в машины.

Будущее искусственного интеллекта: 7 способов искусственного интеллекта изменить мир

«[AI] изменит мир больше, чем что-либо в истории человечества. Больше, чем электричество », — оракул искусственного интеллекта и венчурный капиталист доктор Кай-Фу Ли, 2018

В невзрачном здании недалеко от центра Чикаго Марк Дьёнгёси и небольшая, но растущая команда IFM / Onetrack.У AI есть одно правило, которое им всем подчиняется: думайте просто. Слова написаны простым шрифтом на простом листе бумаги, который приклеен к задней стене их двухэтажного промышленного рабочего места. Однако то, что они делают здесь с помощью искусственного интеллекта, совсем непросто.

Сидя за своим загроможденным столом, расположенным рядом с часто используемым столом для пинг-понга и прототипами дронов со времен учебы в колледже, подвешенными над головой, Гёнгёси нажимает несколько клавиш на ноутбуке, чтобы вытащить зернистую видеозапись, на которой водитель вилочного погрузчика управляет своим транспортным средством. склад.Он был снят с потолка благодаря «системе технического зрения для вилочного погрузчика» Onetrack.AI.

Как искусственный интеллект изменит будущее

Искусственный интеллект влияет на будущее практически каждой отрасли и каждого человека. Искусственный интеллект выступал в качестве основного двигателя новых технологий, таких как большие данные, робототехника и Интернет вещей, и в обозримом будущем он будет продолжать выступать в качестве технологического новатора.

Используя машинное обучение и компьютерное зрение для обнаружения и классификации различных «событий безопасности», устройство размером с коробку из-под обуви видит не все, но многое.Например, в какую сторону смотрит водитель, когда он управляет транспортным средством, с какой скоростью он едет, где он едет, где находятся люди вокруг него и как другие операторы вилочных погрузчиков маневрируют своими автомобилями. Программное обеспечение IFM автоматически обнаруживает нарушения безопасности (например, использование мобильного телефона) и уведомляет менеджеров склада, чтобы они могли принять немедленные меры. Основные цели — предотвращение несчастных случаев и повышение эффективности. Простое знание того, что одно из устройств IFM наблюдает, утверждает Кьонгёси, имело «огромное влияние.”

Список компаний, занимающихся искусственным интеллектом в США

Marc Gyongyosi | Фото: IFM / OneTrack.AI Нижний уровень IFM был разработан для имитации складской среды, чтобы продукты можно было эффективно тестировать на месте. | Фото: IFM / OneTrack.AI

«Если вы думаете о камере, это действительно самый богатый датчик, доступный нам сегодня по очень интересной цене», — говорит он. «Из-за смартфонов камеры и датчики изображения стали невероятно дешевыми, но мы собираем много информации.Из изображения мы могли бы вывести 25 сигналов сегодня, но через шесть месяцев мы сможем вывести 100 или 150 сигналов из того же изображения. Единственная разница — это программное обеспечение, которое просматривает изображение. Вот почему это так убедительно, потому что сегодня мы можем предложить очень важный набор основных функций, но со временем все наши системы учатся друг у друга. Каждый клиент может извлечь выгоду из любого другого клиента, которого мы привлекаем, потому что наши системы начинают видеть и изучать больше процессов и обнаруживать больше вещей, которые являются важными и актуальными.”

Захватит ли ИИ мир?

Ожидается, что искусственный интеллект окажет долгосрочное влияние практически на все отрасли, которые только можно вообразить. Мы уже видим искусственный интеллект в наших умных устройствах, автомобилях, системах здравоохранения и любимых приложениях, и в обозримом будущем мы продолжим видеть, как его влияние все глубже проникает во многие другие отрасли.

Эволюция искусственного интеллекта

IFM — лишь один из бесчисленных новаторов в области искусственного интеллекта в области, которая сейчас более актуальна, чем когда-либо, и становится все более актуальной.Вот хороший показатель: из 9100 патентов, полученных изобретателями IBM в 2018 году, 1600 (или почти 18 процентов) были связаны с искусственным интеллектом. Вот еще одно: основатель Tesla и технический титан Илон Маск недавно пожертвовал 10 миллионов долларов на финансирование текущих исследований в некоммерческой исследовательской компании OpenAI — всего лишь капля в пресловутом ведре, если его совместное обещание в размере 1 миллиарда долларов в 2015 году является хоть одним показателем. А в 2017 году президент России Владимир Путин сказал школьникам: «Кто бы ни стал лидером в этой сфере [AI], тот станет правителем мира.Затем он запрокинул голову и маниакально рассмеялся.

Хорошо, последнее неверно. Однако это не так: после более чем семи десятилетий, отмеченных шумихой и спорадическим бездействием в течение многоволнового эволюционного периода, который начался с так называемой «инженерии знаний», перешел к машинному обучению на основе моделей и алгоритмов и становится все более целенаправленным. Что касается восприятия, рассуждений и обобщений, ИИ снова занял центральное место, как никогда раньше. И в ближайшее время это не перестанет быть в центре внимания.

Почему так важен искусственный интеллект?

Искусственный интеллект чрезвычайно важен для нашего будущего, потому что ИИ составляет саму основу компьютерного обучения. С помощью ИИ компьютеры имеют возможность использовать огромные объемы данных и использовать полученный интеллект для принятия оптимальных решений и открытий за доли времени, которые потребуются людям. Искусственный интеллект становится ответственным за все, от медицинских открытий в исследованиях рака до передовых исследований изменения климата.

Генеральный директор Google Сундар Пичаи на сцене в 2018 году. Google работает над AI Assistant, который может делать человеческие звонки для назначения встреч. | Фото: «Живое освещение»

Будущее наступило: ИИ повсюду оказывает влияние

Практически нет крупного современного ИИ в отрасли, точнее, «узкого ИИ», который выполняет целевые функции с использованием моделей, обученных на основе данных и часто попадающих в категории глубокого обучения или машинного обучения, — еще не затронут. Это особенно актуально в последние несколько лет, поскольку сбор и анализ данных значительно расширились благодаря надежному подключению к Интернету вещей, увеличению количества подключенных устройств и все более быстрой компьютерной обработке.

Некоторые секторы только начинают свой путь ИИ, другие — путешественники-ветераны. Обоим предстоит долгий путь. Тем не менее, влияние, которое искусственный интеллект оказывает на нашу сегодняшнюю жизнь, трудно игнорировать:

  • Транспорт: Хотя на их усовершенствование может уйти десятилетие или больше, однажды беспилотные автомобили будут переправлять нас с места на место.
  • Производство: Роботы с искусственным интеллектом работают вместе с людьми для выполнения ограниченного круга задач, таких как сборка и штабелирование, а датчики прогнозного анализа обеспечивают бесперебойную работу оборудования.
  • Здравоохранение: В области здравоохранения, которая только зарождалась с помощью искусственного интеллекта, заболевания диагностируются быстрее и точнее, разработка лекарств ускоряется и оптимизируется, виртуальные медсестры следят за пациентами, а анализ больших данных помогает создать более персонализированный опыт пациентов.
  • Образование: Учебники оцифрованы с помощью искусственного интеллекта, виртуальные наставники на ранних этапах обучения помогают инструкторам-людям, а анализ лиц измеряет эмоции учащихся, чтобы определить, кто испытывает трудности или скучает, и лучше адаптировать опыт к их индивидуальным потребностям.
  • СМИ: Журналистика тоже использует искусственный интеллект и будет продолжать получать от него пользу. Bloomberg использует технологию Cyborg, чтобы быстро разбираться в сложных финансовых отчетах. Associated Press использует возможности Automated Insights для создания 3700 отчетов о доходах в год — почти в четыре раза больше, чем в недавнем прошлом.
  • Служба поддержки клиентов: И последнее, но не менее важное: Google работает над искусственным интеллектом-помощником, который может звонить по-человечески, чтобы назначать встречи, скажем, в парикмахерской по соседству.Помимо слов, система понимает контекст и нюансы.

Но эти достижения (и многие другие, включая этот урожай новых) — только начало; впереди гораздо больше — больше, чем кто-либо, даже самые дальновидные предсказатели, могут вообразить.

«Я думаю, что все, кто в какой-то момент делают предположения о возможностях интеллектуального ограничения программного обеспечения, ошибаются», — говорит Дэвид Вандегрифт, технический директор и соучредитель компании 4Degrees, занимающейся управлением взаимоотношениями с клиентами.

Компании тратят около 20 миллиардов долларов в год на продукты и услуги ИИ, технологические гиганты, такие как Google, Apple, Microsoft и Amazon, тратят миллиарды на создание этих продуктов и услуг, а университеты делают ИИ более важной частью своих учебных программ (только MIT может потратив 1 миллиард долларов на новый колледж, посвященный исключительно вычислениям с акцентом на ИИ), и Министерство обороны США улучшит свою игру с ИИ, большие вещи неизбежны. Некоторые из этих достижений находятся на пути к полной реализации; некоторые носят чисто теоретический характер и могут остаться таковыми.Все они разрушительны, как к лучшему, так и потенциально к худшему, и спада не предвидится.

«Многие отрасли промышленности проходят через эту модель зимы, зимы и затем вечной весны», — сказал ZDNet в конце прошлого года бывший руководитель Google Brain и главный ученый Baidu Эндрю Нг. «Возможно, мы находимся в вечной весне ИИ».

Эксперт по искусственному интеллекту доктор Кай-Фу Ли беседует с корреспондентом журнала 60 Minutes Скоттом Пелли в 2018 году

Влияние искусственного интеллекта на общество

«Насколько рутинна ваша работа?»: Сузить влияние ИИ на рабочую силу

Во время лекции прошлой осенью в Северо-Западном университете гуру искусственного интеллекта Кай-Фу Ли отстаивал технологию искусственного интеллекта и ее предстоящее воздействие, отмечая при этом ее побочные эффекты и ограничения.Из первых он предупреждал:

«90 процентов беднейших слоев населения, особенно 50 процентов беднейших стран мира с точки зрения доходов или образования, серьезно пострадают от увольнения с работы … Простой вопрос, который нужно задать:« Насколько рутинна работа? »И насколько вероятно [это] работа будет заменена ИИ, потому что ИИ может в рамках рутинной задачи научиться оптимизировать себя. И чем больше количественно, тем более объективна работа — разделение вещей по корзинам, мытье посуды, сбор фруктов и ответ на звонки в службу поддержки — это во многом повторяющиеся и рутинные задачи по сценарию.Через пять, 10 или 15 лет они будут вытеснены ИИ ».

На складах онлайн-гиганта и электростанции Amazon, которая кишит более чем 100 000 роботами, функции сбора и упаковки по-прежнему выполняются людьми — но это изменится.

Мнение

Ли недавно поддержал президент Infosys Мохит Джоши, который на встрече в Давосе в этом году сказал New York Times: «Люди стремятся достичь очень больших результатов. Раньше у них были цели постепенного сокращения штата на 5–10 процентов.Теперь они говорят: «Почему мы не можем сделать это с 1 процентом наших людей?» »

Роботы во время сварки на автомобильном заводе. Эксперты считают, что ИИ заменит множество повторяющихся и ориентированных на выполнение одной задачи. | Фото: Shutterstock

Переобучение и обучение: облегчение трудностей роста сотрудников с искусственным интеллектом

На более оптимистичной ноте Ли подчеркнул, что сегодняшний ИИ бесполезен по двум важным причинам: в нем нет творчества и нет способности к состраданию или любви.Скорее, это «инструмент для развития человеческого творчества». Его решение? Те, у кого работа связана с повторяющимися или рутинными задачами, должны осваивать новые навыки, чтобы их не оставили на обочине. Amazon даже предлагает своим сотрудникам деньги на обучение для работы в других компаниях.

«Одним из безусловных условий успеха ИИ во многих [областях] является то, что мы вкладываем огромные средства в образование, чтобы переобучать людей для новых рабочих мест», — говорит Клара Нарстедт, профессор информатики в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн и директор Школы координированной научной лаборатории.

Она обеспокоена тем, что происходит недостаточно часто и широко. Gyongyosi из IFM еще более конкретен.

«Людям нужно изучать программирование, как если бы они изучали новый язык, — говорит он, — и им нужно делать это как можно раньше, потому что это действительно будущее. В будущем, если вы не знаете кодирования, вы не знаете программирования, это будет только усложняться ».

Будьте в курсе последних тенденций в области ИИ

Зарегистрируйтесь бесплатно, чтобы получать больше подобных историй об ИИ.

И хотя многие из тех, кого технологии вынуждают уволиться, найдут новые, говорит Вандегрифт, этого не произойдет в одночасье. Как и в случае перехода Америки от сельскохозяйственной к индустриальной экономике во время промышленной революции, сыгравшей большую роль в возникновении Великой депрессии, люди в конце концов снова встали на ноги. Однако краткосрочное воздействие было огромным.

«Переход от увольняющейся работы к новой [появляющейся], — говорит Вандегрифт, — не обязательно так безболезненно, как люди думают.”

«В будущем, если вы не будете знать кодирования, вы не будете знать программирования, это будет только усложняться».

Майк Мендельсон, «дизайнер опыта учащихся» в NVIDIA, педагог не такой, как Нарстедт. Он работает с разработчиками, которые хотят узнать больше об ИИ и применить эти знания в своем бизнесе.

«Если они понимают, на что способна технология, и очень хорошо разбираются в предметной области, они начинают устанавливать связи и говорят:« Может быть, это проблема ИИ, может быть, это проблема ИИ », — говорит он.«Это чаще случается, чем« У меня есть конкретная проблема, которую я хочу решить »».

Награды и наказание: ближайшее будущее ИИ

По мнению Мендельсона, некоторые из наиболее интригующих исследований и экспериментов в области ИИ, которые будут иметь разветвления в ближайшем будущем, происходят в двух областях: обучение с «подкреплением», которое имеет дело с вознаграждением и наказанием, а не с помеченными данными; и генеративные состязательные сети (сокращенно GAN), которые позволяют компьютерным алгоритмам создавать, а не просто оценивать, противопоставляя две сети друг другу.Примером первого является мастерство игры в го в Alpha Go Zero от Google DeepMind, второе — создание оригинального изображения или звука на основе изучения определенного предмета, например, знаменитостей или определенного типа музыки.

В гораздо более широком масштабе ИИ может оказать серьезное влияние на устойчивость, изменение климата и экологические проблемы. В идеале, частично за счет использования сложных датчиков, города станут менее перегруженными, менее загрязненными и в целом более пригодными для жизни.Уже идут набеги.

«Как только вы что-то предсказываете, вы можете прописать определенную политику и правила», — говорит Нарстедт. Такие, как датчики на автомобилях, которые отправляют данные об условиях дорожного движения, могут предсказывать потенциальные проблемы и оптимизировать поток автомобилей. «Это еще никоим образом не доработано», — говорит она. «Это только начало. Но спустя годы это сыграет действительно большую роль ».

Активисты маршируют на митинге «Работа, справедливость и климат» в Торонто в 2015 году.Группы конфиденциальности обеспокоены тем, что нерегулируемое использование больших данных в инструментах ИИ может привести к ряду нарушений прав, включая право на справедливое судебное разбирательство. | Фото: Shutterstock

AI и будущее конфиденциальности и прав человека

Конечно, много внимания уделялось тому факту, что зависимость ИИ от больших данных уже серьезно влияет на конфиденциальность. Не ищите ничего, кроме махинаций Cambridge Analytica в Facebook или подслушивания Amazon Alexa — двух из многих примеров безумия технологий.Критики утверждают, что без надлежащих правил и добровольных ограничений ситуация станет еще хуже. В 2015 году генеральный директор Apple Тим Кук высмеял конкурентов Google и Facebook (сюрприз!) За интеллектуальный анализ данных, основанный на жадности.

«Они поглощают все, что могут узнать о вас, и пытаются монетизировать это», — сказал он в речи 2015 года. «Мы думаем, что это неправильно».

Осенью прошлого года во время выступления в Брюсселе, Бельгия, Кук изложил свои опасения.

«Продвигать ИИ путем сбора огромных личных профилей — это лень, а не эффективность», — сказал он.«Чтобы искусственный интеллект был действительно умным, он должен уважать человеческие ценности, в том числе конфиденциальность. Если мы ошибаемся, опасность огромна ».

«При ответственном применении ИИ может принести пользу обществу. Однако, как и в случае с большинством новых технологий, существует реальный риск того, что использование в коммерческих и государственных целях пагубно скажется на правах человека «.

Многие другие согласны. В статье, опубликованной недавно британскими организациями по правам человека и конфиденциальности Article 19 и Privacy International, беспокойство по поводу ИИ зарезервировано для его повседневных функций, а не для катастрофического сдвига, такого как появление роботов-повелителей.

«При ответственном применении ИИ может принести пользу обществу», — пишут авторы. «Однако, как и в случае с большинством новых технологий, существует реальный риск того, что их коммерческое и государственное использование окажет пагубное воздействие на права человека. В частности, приложения этих технологий часто полагаются на создание, сбор, обработку и совместное использование больших объемов данных как об индивидуальном, так и коллективном поведении. Эти данные можно использовать для профилирования людей и прогнозирования будущего поведения.В то время как некоторые из этих способов использования, такие как спам-фильтры или предлагаемые товары для покупок в Интернете, могут показаться безобидными, другие могут иметь более серьезные последствия и могут даже представлять беспрецедентные угрозы праву на неприкосновенность частной жизни и праву на свободу слова и информации (« свобода выражение’). Использование ИИ также может повлиять на осуществление ряда других прав, включая право на эффективное средство правовой защиты, право на справедливое судебное разбирательство и право на свободу от дискриминации ».

Подготовка к будущему AI

Полезный или смертоносный: фантастические возможности общего искусственного интеллекта

Выступая в лондонском Вестминстерском аббатстве в конце ноября 2018 года, всемирно известный эксперт по искусственному интеллекту Стюарт Рассел пошутил (или нет) о своем «официальном соглашении с журналистами, что я не буду разговаривать с ними, если они не согласятся не включать в статью робота-терминатора. .Его шутка показала явное презрение к голливудским представлениям об искусственном интеллекте далекого будущего, которые имеют тенденцию к чрезмерному и апокалиптическому. То, что Рассел называл «ИИ человеческого уровня», также известное как общий искусственный интеллект, долгое время было пищей для фантазий. Но шансы на его реализацию в ближайшее время или вообще очень малы. Машины почти наверняка не поднимутся (извините, доктор Рассел) при жизни любого, кто читает эту историю.

Голливудские представления об искусственном интеллекте далекого будущего имеют тенденцию к чрезмерной апокалипсии и апокалипсису, что многие эксперты считают фантастикой.ИИ человеческого уровня потребует серьезных прорывов, и когда / если это произойдет, положительные и отрицательные последствия будут намного сложнее, чем то, что представлено в научно-фантастических фильмах. | Фото: Shutterstock

«Есть еще серьезные прорывы, которые должны произойти, прежде чем мы достигнем чего-либо, что напоминает ИИ человеческого уровня», — объяснил Рассел. «Одним из примеров является способность действительно понимать содержание языка, чтобы мы могли переводить с одного языка на другой с помощью машин… Когда люди выполняют машинный перевод, они понимают содержание, а затем выражают его.А сейчас машины не очень хорошо понимают содержание языка. Если эта цель будет достигнута, у нас будут системы, которые затем смогут читать и понимать все, что когда-либо писала человеческая раса, а это то, что человек не может сделать … Как только у нас появится такая возможность, вы сможете запрашивать все человеческого знания, и он сможет синтезировать, интегрировать и отвечать на вопросы, на которые ни один человек никогда не мог ответить, потому что они не читали и не могли соединить и соединить точки между вещами, которые оставались отдельными на протяжении всей истории.”

Это полный рот. И разум полон. По поводу того, что имитировать человеческий мозг чрезвычайно сложно, и это еще одна причина для все еще гипотетического будущего AGI. Давний профессор инженерии и информатики Мичиганского университета Джон Лэрд проводил исследования в этой области в течение нескольких десятилетий.

«Целью всегда было попытаться построить то, что мы называем когнитивной архитектурой, то, что, по нашему мнению, является врожденным для интеллектуальной системы», — говорит он о работе, в значительной степени вдохновленной человеческой психологией.«Например, мы знаем, что человеческий мозг на самом деле не просто однородный набор нейронов. Это реальная структура с точки зрения различных компонентов, некоторые из которых связаны со знаниями о том, как делать что-то в мире ».

Аарон Майнингер, аспирант факультета компьютерных наук и инженерии Мичиганского университета, обучает робота задаче, используя естественный язык для передачи инструкций. | Фото: Мичиганский университет / Джон Лэрд

Это называется процедурной памятью.Затем есть знания, основанные на общих фактах, также называемых семантической памятью, а также знания о предыдущем опыте (или личных фактах), которые называются эпизодической памятью. Один из проектов лаборатории Лэрда предполагает использование инструкций на естественном языке для обучения робота простым играм, таким как крестики-нолики и головоломки. Эти инструкции обычно включают описание цели, краткое изложение возможных действий и неудачных ситуаций. Робот усваивает эти директивы и использует их для планирования своих действий. Однако, как всегда, открытия происходят медленно — во всяком случае, медленнее, чем хотелось бы Лэрду и его коллегам-исследователям.

«Каждый раз, когда мы добиваемся прогресса, — говорит он, — мы также по-новому понимаем, насколько это сложно».

Ведущий исследователь ИИ Макс Тегмарк выступает с докладом на TED в 2018 году

Действительно ли ОИИ представляет собой экзистенциальную угрозу человечеству?

Более чем несколько ведущих деятелей ИИ подписываются (некоторые более гиперболически, чем другие) под кошмарным сценарием, который включает в себя так называемую «сингулярность», когда сверхразумные машины захватывают власть и навсегда изменяют человеческое существование посредством порабощения или искоренения.

Покойный физик-теоретик Стивен Хокинг высказал известное предположение, что если сам ИИ начнет разрабатывать ИИ лучше, чем люди-программисты, результатом могут быть «машины, чей интеллект превосходит наш в большей степени, чем наш интеллект улиток». Илон Маск верит и много лет предупреждал, что ОИИ — самая большая угроза существованию человечества. По его словам, попытки добиться этого подобны «вызову демона». Он даже выразил обеспокоенность тем, что его приятель, соучредитель Google и генеральный директор Alphabet Ларри Пейдж, может случайно спровоцировать что-то «злое», несмотря на свои лучшие намерения.Скажем, например, «флот роботов с искусственным интеллектом, способных уничтожить человечество». (Маск, как вы, наверное, знаете, обладает чутьем на драматизм.) Даже Дьёнёси из IFM, не паникующий, когда дело касается предсказаний ИИ, ничего не исключает. В какой-то момент, говорит он, людям больше не нужно будет тренировать системы; они будут учиться и развиваться самостоятельно.

«Я не думаю, что методы, которые мы используем в настоящее время в этих областях, приведут к появлению машин, которые решат убить нас», — говорит он. «Я думаю, что, может быть, через пять или десять лет мне придется пересмотреть это утверждение, потому что у нас будут разные методы и разные способы решения этих проблем.”

Связанный контент Опасности ИИ: 6 серьезных рисков искусственного интеллекта

Хотя смертоносные машины вполне могут оставаться пищей для художественной литературы, многие полагают, что они вытеснят людей различными способами.

Прошлой весной Институт будущего человечества Оксфордского университета опубликовал результаты исследования искусственного интеллекта. Когда ИИ превзойдет человеческие возможности? Данные экспертов по искусственному интеллекту, он содержит оценки 352 исследователей машинного обучения об эволюции ИИ в ближайшие годы.В этой группе было много оптимистов. К 2026 году, по мнению среднего числа респондентов, машины будут способны писать школьные сочинения; к 2027 году беспилотные грузовики избавят от необходимости в водителях; к 2031 году ИИ превзойдет людей в розничном секторе; к 2049 г. ИИ может стать следующим Стивеном Кингом, а к 2053 г. — следующим Чарли Тео. Слегка раздражающий улов: к 2137 году все человеческие рабочие места будут автоматизированы. Но как насчет самих людей? Без сомнения, потягивая напитки под зонтиком, которые подают дроиды.

Диего Клабьян, профессор Северо-Западного университета и директор-основатель программы магистра наук в области аналитики, считает себя скептиком AGI.

«В настоящее время компьютеры могут обрабатывать чуть более 10 000 слов», — объясняет он. «Итак, несколько миллионов нейронов. Но человеческий мозг состоит из миллиардов нейронов, которые связаны очень интригующим и сложным образом, а современная [технология] — это просто простые соединения, следующие очень простым схемам. Таким образом, переход от нескольких миллионов нейронов к миллиардам нейронов с помощью современных аппаратных и программных технологий — я не вижу, чтобы это произошло ».

Некоторые эксперты считают, что реальная угроза со стороны ИИ — не злой умысел, а машина, питаемая ложными стимулами от гнусных людей.Другими словами, если роботы вторгнутся, это, скорее всего, произойдет потому, что кто-то их направил, а не потому, что они решили, что это хорошая идея. | Фото: Shutterstock

Военные роботы и гнусные мотивы: как люди могут использовать AGI — реальная угроза

Клабджан также не уделяет большого внимания экстремальным сценариям, например, с участием киборгов-убийц, которые превращают землю в тлеющий ад. Его гораздо больше заботят машины — например, боевые роботы, — которым гнусные люди кормят ложные «стимулы».Как сказал профессор физики Массачусетского технологического института и ведущий исследователь искусственного интеллекта Макс Тегмарк в своем выступлении на TED в 2018 году: «Настоящая угроза со стороны ИИ — это не злой умысел, как в глупых голливудских фильмах, а компетентность — ИИ выполняет цели, которые просто не совпадают с нашими. ” Это тоже мнение Лэрда.

«Я определенно не вижу сценария, когда что-то просыпается и решает, что хочет захватить мир», — говорит он. «Я думаю, что это научная фантастика, а не так, как она будет разворачиваться».

Больше всего Лэрда беспокоит не злой ИИ как таковой, а «злые люди, использующие ИИ как своего рода ложный множитель силы» для таких вещей, как ограбление банков и мошенничество с кредитными картами, среди многих других преступлений.И хотя его часто разочаровывают темпы прогресса, медленное увлечение ИИ на самом деле может быть благословением.

«Пора понять, что мы создаем и как мы собираемся внедрить это в общество, — говорит Лэрд, — возможно, это именно то, что нам нужно».

Но никто не знает наверняка.

«Есть несколько важных достижений, которые должны произойти, и они могут произойти очень быстро», — сказал Рассел во время своего Вестминстерского выступления. Ссылаясь на быстрый трансформационный эффект ядерного деления (расщепление атома) британским физиком Эрнестом Резерфордом в 1917 году, он добавил: «Очень, очень трудно предсказать, когда эти концептуальные прорывы произойдут.”

Но всякий раз, когда они это делают, если они это делают, он подчеркивал важность подготовки. Это означает начало или продолжение дискуссий об этическом использовании A.G.I. и следует ли его регулировать. Это означает работу по устранению смещения данных, которое разрушает алгоритмы и в настоящее время является жирной ложкой дегтя в бочке меда. Это означает работу над изобретением и усилением мер безопасности, способных держать технологию под контролем. А это значит иметь смирение, чтобы понять, что то, что мы можем, не означает, что мы должны это делать.

«Наша ситуация с технологиями сложна, но общая картина довольно проста», — сказал Тегмарк во время выступления на TED Talk. «Большинство исследователей ОИИ ожидают, что ОИИ в течение десятилетий, и если мы просто наткнемся на это неподготовленными, это, вероятно, будет самой большой ошибкой в ​​истории человечества. Это может привести к жестокой глобальной диктатуре с беспрецедентным неравенством, наблюдением, страданиями и, возможно, даже человеческим исчезновением. Но если мы будем действовать осторожно, мы можем оказаться в фантастическом будущем, в котором все будут жить лучше: бедные богаче, богатые богаче, все будут здоровы и свободны воплощать свои мечты в жизнь.”

Краткая история искусственного интеллекта

Идея о неодушевленных предметах, оживающих в виде разумных существ, существует уже давно. У древних греков были мифы о роботах, а китайские и египетские инженеры строили автоматы.

Истоки современного ИИ можно проследить до попыток классических философов описать человеческое мышление как символическую систему. Но область ИИ не была официально основана до 1956 года на конференции в Дартмутском колледже в Ганновере, штат Нью-Гэмпшир, где был придуман термин «искусственный интеллект».

Когнитивист из Массачусетского технологического института Марвин Мински и другие участники конференции были чрезвычайно оптимистичны в отношении будущего ИИ. «В течение одного поколения […] проблема создания« искусственного интеллекта »будет существенно решена», — цитирует слова Мински в книге «ИИ: бурные поиски искусственного интеллекта» (Basic Books, 1994). [Супер-интеллектуальные машины: 7 роботов будущего]

Но создать существо с искусственным интеллектом было не так-то просто. После нескольких сообщений с критикой прогресса в области ИИ, государственное финансирование и интерес к этой области упали — период 1974–1980 годов стал известен как «зима ИИ».«Позже месторождение возродилось в 1980-х, когда британское правительство снова начало его финансировать, отчасти для того, чтобы конкурировать с усилиями Японии.

В период с 1987 по 1993 год месторождение пережило еще одну крупную зиму, совпавшую с коллапсом рынка некоторых из первые компьютеры общего назначения и сокращение государственного финансирования

Но после этого исследования снова начали набирать обороты, и в 1997 году Deep Blue от IBM стал первым компьютером, победившим чемпиона по шахматам, победив российского гроссмейстера Гарри Каспарова.А в 2011 году вопросно-ответная система компьютерного гиганта Watson выиграла викторину «Jeopardy!». победив действующих чемпионов Брэда Раттера и Кена Дженнингса.

В этом году говорящий компьютерный «чат-бот» Юджин Густман попал в заголовки газет, заставляя судей думать, что он настоящий человек кожи и крови, во время теста Тьюринга, соревнования, разработанного британским математиком и компьютерным ученым Аланом Тьюрингом в 1950 году. чтобы оценить, умна ли машина.

Но достижение было спорным: эксперты по искусственному интеллекту заявили, что обманули только треть судей, и указали, что бот смог уклониться от некоторых вопросов, заявив, что это был подросток, который говорил по-английски как второй язык.

Многие эксперты теперь считают, что тест Тьюринга не является хорошим показателем искусственного интеллекта.

«Подавляющее большинство людей в ИИ, которые задумывались над этим вопросом, по большей части считают, что это очень плохой тест, потому что он смотрит только на внешнее поведение», — сказал Перлис Live Science.

Фактически, некоторые ученые сейчас планируют разработать обновленную версию теста. Но область искусственного интеллекта стала намного шире, чем просто погоня за истинным человеческим интеллектом.

Следуйте за Тани Льюис в Twitter и Google+ .Следуйте за нами @livescience , Facebook и Google+ . Оригинальная статья о Live Science.

Илон Маск (и 350 экспертов) точно предсказывают, когда искусственный интеллект обгонит человеческий интеллект

Учитывая скорость, с которой исследователи продвигают искусственный интеллект, вопрос заключается не в том, будет ли искусственный интеллект станет умнее своих человеческих создателей, но когда?

Группа исследователей из Йельского университета и Оксфордского института будущего человечества недавно отправилась на поиски ответа.В течение мая и июня 2016 года они опросили сотни лидеров отрасли и ученых, чтобы получить их прогнозы относительно того, когда A.I. достигнут определенные вехи.

Результаты, которые команда опубликовала в исследовании на прошлой неделе: A.I. будут способны выполнять любую задачу так же или лучше, чем люди — также известные как высокоуровневый машинный интеллект — к 2060 году и превзойдут все человеческие рабочие места к 2136 году. Эти результаты основаны на ответах 352 экспертов.

В понедельник вечером, Илон Маск, который был последовательным А.Я — разжигатель страха, — вмешался в Твиттер.

Вероятно, ближе к 2030-2040 гг. 2060 год будет линейной экстраполяцией, но прогресс экспоненциальный. https://t.co/e6gyOVcMZG

— Илон Маск (@elonmusk) 6 июня 2017 г.

Предприниматель завершил свой твит зловещим: «Надеюсь, я ошибаюсь». Маск был ярым критиком А.И. последние несколько лет рисовали кошмарные сценарии, в которых она превращается в оружие или перехитрила людей и приводит к их исчезновению. Он стал соучредителем OpenAI, некоммерческой организации, цель которой — обеспечить А.I. используется во благо в 2015 году.

Фирма Маска, Tesla, является одной из ведущих компаний в области создания беспилотных автомобилей. В сфере грузоперевозок и такси занято около 2 миллионов американцев, все из которых вскоре могут найти свою работу устаревшей, если транспортные средства станут полностью автономными.

Эксперты, опрошенные в ходе исследования, предсказывали, что А.И. в 2027 году станет лучше управлять грузовиками, чем люди. Опросы были завершены до того, как робототехнический стартап Otto успешно отправил беспилотный грузовик в 120-мильное путешествие в октябре.

А.И. Эксперты предположили, что превзойдет людей в ряде других этапов: переводе языков (2024 г.), написании сочинений для старших классов школы (2026 г.) и проведении операций (2053 г.). Они подсчитали, что в 2049 году он сможет написать бестселлер « New York Times» и «».

В мае компьютер AlphaGo от Google выиграл игру в го против китайца Ке Цзе, которого многие считают лучшим игроком в мире. А.И. Система, созданная учеными из Карнеги-Меллона, выиграла 2 миллиона долларов у лучших игроков в покер на турнире в январе.

Стоит отметить, что прогнозируемые сроки не менялись в зависимости от уровня опыта экспертов в области искусственного интеллекта. Одной из переменных, которая действительно коррелировала с прогнозами, было местоположение: североамериканские эксперты считали, что А.И. превзойдет людей по всем задачам в течение 74 лет, в то время как эксперты в Азии думали, что это займет всего 30 лет. Исследователи, опубликовавшие исследование, не представили потенциального объяснения расхождения.

Оправдит ли искусственный интеллект когда-нибудь свою шумиху?

Когда я начал писать о науке несколько десятилетий назад, искусственный интеллект казался преобладающим. IEEE Spectrum , технологический журнал, в котором я работал, выпустил специальный выпуск о том, как ИИ изменит мир. Я редактировал статью, в которой компьютерный ученый Фредерик Хейс-Рот предсказал, что ИИ скоро заменит экспертов в области права, медицины, финансов и других профессий.

Это было в 1984 году. Вскоре после этого изобилие сменилось спадом, известным как «зима искусственного интеллекта», когда наступило разочарование и сократилось финансирование. Спустя годы, проводя исследование для моей книги « Неоткрытый разум », я разыскал Хейса-Рота, чтобы спросить, как, по его мнению, его прогнозы подтвердились.Он засмеялся и ответил: «У тебя плохая черта».

Он признал, что

AI не оправдал ожиданий. Наше сознание трудно воспроизвести, потому что мы «очень, очень сложные системы, которые развиваются и адаптируются посредством обучения, чтобы хорошо и по-разному работать с десятками переменных одновременно». Алгоритмы, которые могут выполнять специализированную задачу, например игру в шахматы, не могут быть легко адаптированы для других целей. «Это пример того, что называется непериодическим проектированием», — пояснил Хейс-Рот.

Это был 1998 год. Сегодня, по некоторым оценкам, ИИ снова переживает бум. Такие программы, как распознавание голоса и лица, встроены в сотовые телефоны, телевизоры, автомобили и множество других потребительских товаров. Умные алгоритмы помогают мне выбрать рождественский подарок для моей девушки, найти здание моей дочери в Бруклине и собрать информацию для столбцов, подобных этой. По данным WIRED, с 2017 по 2018 год венчурные инвестиции в ИИ удвоились и составили 40 миллиардов долларов. По оценкам исследования Price Waterhouse, к 2030 году ИИ увеличит объем производства в мировой экономике более чем на 15 триллионов долларов, «больше, чем нынешний объем производства Китая и Индии вместе взятых.”

На самом деле, некоторые наблюдатели опасаются, что ИИ движется слишком быстро. New York Times обозреватель Фархад Манджу называет основанную на искусственном интеллекте программу чтения и письма GPT-3 «удивительной, пугающей, унизительной и более чем пугающей». Когда-нибудь, он беспокоится, его может «выгнать на пастбище машина». Нейробиолог Кристоф Кох предположил, что нам могут понадобиться компьютерные чипы, имплантированные в наш мозг, чтобы не отставать от интеллектуальных машин.

Илон Маск попал в заголовки газет в 2018 году, когда предупредил, что «сверхразумный» ИИ, намного умнее нас, представляет собой «самый большой экзистенциальный кризис, с которым мы сталкиваемся.(В самом деле? Хуже, чем изменение климата? Ядерное оружие? Политики-психопаты? Я подозреваю, что Маск, вложивший средства в ИИ, пытается продвигать эту технологию своим чрезмерным страхом.)

Эксперты опровергают эту шумиху, указывая на то, что многие предполагаемые достижения в области ИИ основаны на неубедительных доказательствах. Например, в январе прошлого года команда из Google Health заявила в Nature , что их программа искусственного интеллекта превзошла людей в диагностике рака груди.В октябре группа во главе с Бенджамином Хайбе-Каинсом, исследователем вычислительной геномики, раскритиковала статью Google о здоровье, заявив, что «отсутствие подробностей в методах и коде алгоритмов подрывает ее научную ценность».

Хайбе-Каинс пожаловался Technology Review , что отчет Google Health является «скорее рекламой крутых технологий», чем законным, воспроизводимым научным исследованием. По его словам, то же самое можно сказать и о других достижениях, о которых сообщается. Действительно, искусственный интеллект, как и биомедицина и другие области, погряз в кризисе репликации.Исследователи делают драматические заявления, которые невозможно проверить, потому что исследователи, особенно в промышленности, не раскрывают свои алгоритмы. Один из недавних обзоров показал, что только 15 процентов исследований ИИ делились своим кодом.

Есть также признаки того, что инвестиции в ИИ не окупаются. Технологический аналитик Джеффри Функ недавно изучил 40 начинающих компаний, разрабатывающих ИИ для здравоохранения, производства, энергетики, финансов, кибербезопасности, транспорта и других отраслей. Многие из них не были «настолько ценными для общества, как можно было бы предположить из-за всей этой шумихи», — сообщает Фанк в IEEE Spectrum .Достижения в области ИИ «вряд ли будут столь же разрушительными — для компаний, работников или экономики в целом, как утверждают многие наблюдатели».

Science сообщает, что «основной прогресс в области искусственного интеллекта застопорился в некоторых областях», таких как поиск информации и рекомендация продукта. Исследование алгоритмов, используемых для повышения производительности нейронных сетей, не обнаружило «явных свидетельств повышения производительности за 10-летний период».

Давняя цель создания «общего» искусственного интеллекта, обладающего обширными знаниями и способностями к обучению для решения множества реальных проблем, как это делают люди, остается недостижимой.«У нас есть машины, которые обучаются очень узким образом», — недавно пожаловался Йошуа Бенжио, пионер в области искусственного интеллекта, называемого глубоким обучением, в WIRED . «Им нужно гораздо больше данных, чтобы изучить задачу, чем человеческие примеры интеллекта, и они по-прежнему совершают глупые ошибки».

Writing in Интернет-журнал Gradient , посвященный технологиям, предприниматель и писатель в области ИИ Гэри Маркус обвиняет лидеров ИИ, а также средства массовой информации в преувеличении достижений в этой области. Маркус утверждает, что автономные автомобили на основе искусственного интеллекта, детекторы фальшивых новостей, диагностические программы и чат-боты были перепроданы.Он предупреждает, что «если и когда общественность, правительства и инвестиционное сообщество осознают, что им продали нереалистичную картину сильных и слабых сторон ИИ, которая не соответствует действительности, может начаться новая зима ИИ».

Другой ветеран ИИ и писатель, Эрик Ларсон, ставит под сомнение «миф» о том, что однажды ИИ неизбежно превзойдет человеческий интеллект или превзойдет его. В книге «Миф об искусственном интеллекте: почему компьютеры не могут мыслить так, как мы». , , публикация которого запланирована на апрель издательства Harvard University Press, Ларсон утверждает, что «успех узких приложений ни на шаг приближает нас к общему интеллекту. .”

Ларсон говорит, что «настоящая наука об ИИ (в отличие от псевдонауки Голливуда и писателей-фантастов) раскрыла очень большую загадку, лежащую в основе интеллекта, которую в настоящее время никто не знает, как разгадать. Скажем прямо: все данные говорят о том, что человеческий и машинный интеллект радикально отличаются. И все же миф о неизбежности сохраняется ».

Когда я впервые начал писать о науке, я верил в миф об ИИ. Однажды, несомненно, исследователи достигнут цели создания гибкого, сверхумного и универсального искусственного интеллекта, такого как HAL.Учитывая быстрое развитие компьютерного оборудования и программного обеспечения, это было лишь вопросом времени. И кто я такой, чтобы сомневаться в таких авторитетах, как Марвин Мински?

Постепенно я стал сомневаться в ИИ, поскольку понял, что наш разум — несмотря на огромные достижения в области нейробиологии, генетики, когнитивных наук и, да, искусственного интеллекта — остается таким же загадочным, как и всегда. Вот парадокс: машины, бесспорно, становятся умнее, а люди, как в последнее время, кажутся глупее, и все же машины никогда не будут равны, не говоря уже о том, чтобы превзойти наш интеллект.Они всегда останутся простыми машинами. Это мое предположение и моя надежда.

Дополнительная литература :

Как AI освещал бы конференцию AI?

Нужны ли нам имплантаты мозга, чтобы не отставать от роботов?

Множество умов Марвина Мински (R.I.P.)

Сингулярность и нейронный код

Кто хочет быть киборгом?

Проблемы разума и тела

.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *