Алгоритмы, на создание которых вдохновила природа / skillbox media

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) – программный комплекс, который способен воспроизводить человеческие навыки: планировать, решать проблемы, давать советы, а также обучаться и улучшать свою работу в процессе выполнения задач. Например, рекомендательные музыкальные сервисы, которые изучают ваши предпочтения и «подкидывают» похожую музыку, можно назвать своеобразным искусственным интеллектом.

Мышление человека основывается на нейронах мозга, а мышление ИИ базируется на нейронных сетях. Они позволяют системам приобретать новые навыки практически так же, как это делают люди.

Как отличить искусственный интеллект от простого алгоритма сбора и выдачи данных? Главная особенность ИИ и его отличие – способность к обучению и совершенствованию в процессе работы. То есть, чем больше вы используете технологию, тем лучше она подстраивается под ваши нужды, тогда как обычная система продолжает выполнять только изначально заданный алгоритм.

С сайта hackernoon.com

Ближайшее будущее искусственного интеллекта

Тревор Сэндс, исследователь ИИ из Lockheed Martin, дает оптимистичные прогнозы. Он считает, что в ближайшее 5-15 лет в этой сфере будет несколько прорывов. Сэндс не исключает, что большая часть новаторских решений будет исходить от корпорации Google.

Однако Тревор Сэндс утверждает, что вряд ли когда-нибудь удастся создать ИИ, который достигнет человеческого уровня. Причина в том, что мозг человека наделен большой пластичностью и более 86 миллиардами нейронов. Ему легко заниматься разными сферами деятельности, быстро переключаться между ними. Тогда как ИИ обеспечен лишь несколькими тысячами или миллионом искусственных нейронов. Даже если будут проводиться активные работы по усовершенствованию технологий, компьютеры с ИИ все равно не смогут составить конкуренцию человеческому разуму.

Поиск Google

Бесспорный лидер хит-парада — «великий и ужасный» поисковик Google, индексирующий всё на свете. Казалось бы, ещё совсем недавно несколько крупных поисковых систем сражались за место на рынке. Но Google со своим инновационным алгоритмом расчёта авторитетности ссылок PageRank оказался наиболее эффективным и точным поисковиком и занял доминирующую позицию. На Google приходится, по разным оценкам, чуть менее 80% поисковых запросов в мире, и он оставляет далеко позади все остальные международные поисковые системы, включая Yahoo, Baidu, Live.com и российский «Яндекс». Для большинства пользователей интернета сегодня именно Google выступает в роли ворот во Всемирную сеть.

Запатентованный алгоритм PageRank работает в связке с автоматическими поисковыми роботами-«пауками» и использует огромный список ключевых слов и веб-адресов. Основная идея проста: страница тем важнее и популярнее, чем больше на неё ведёт ссылок с других сайтов

На основе количества и качества гиперссылок, указывающих на ту или иную страницу, алгоритм оценивает «важность» этой страницы и самого сайта и выводит её на соответствующий уровень при выдаче результатов поиска. Но это не просто конкурс популярности: при расчёте важности используется и масса прочих параметров, в том числе частота и расположение ключевых слов на странице и длительность существования такой страницы

Оставит ли машины нас всех без работы?

Да, нейросети и машинное обучение будут вытеснять людей с рабочих мест. Они обходятся дешевле и допускают меньше ошибок. Не ленятся, не прокрастинируют и не нуждаются в отдыхе. Не грустят и не устают.

Уже сегодня существуют области, где нейросети могут заменить человека. Например, приложения могут отвечать клиентам по телефону или в чате на несложные вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку операторов кол-центров и даже сократить их штат.

На производстве нейросети способны управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, сумеет быстрее человека среагировать на нештатную ситуацию и предпринять правильные меры — отключить конвейер или остановить механизмы. Во многих случаях такие системы могут заранее предсказать неполадки и предотвратить ЧП.

В первую очередь нейросети потеснят человека в выполнении рутинных операций, возьмут на себя сложные расчеты, оценку рисков, сбор информации, моделирование ситуаций по заданным параметрам. Технологии можно задействовать на опасных и вредных производствах.

Но люди по-прежнему будут нужны там, где роботы еще долго не сумеют составить им конкуренцию. И речь не только о творческой сфере. Нейросети пока способны выполнять только узкоспециализированные задачи, на которые их натренировали, поэтому заменить людей могут в той же мере, что калькулятор — математика. При этом развитие технологий открывает огромный рынок труда для специалистов, связанных с машинным обучением и обслуживанием умной техники.

Вместе — в будущее!

Искусственный разум (Artificial Intelligence: AI) 12+

Сюжет фильма рассказывает о ребенке-роботе по имени Дэвид, которого дают скорбящей семье, чтобы проверить, насколько он способен любить.

Семье трудно заменить своего ребёнка роботом, что в итоге мотивирует и Дэвида отправиться на поиски Голубой Феи из «Приключений Буратино». Он надеется, что она превратит его в настоящего мальчика, и тогда он сможет стать настоящим сыном для своей «мамы».

Единственная серьёзная ошибка в данном фильме, это идея, что «интеллект» — это то же самое, что разумные мысли или эмоции. Ведущий эксперт в области искусственного интеллекта Джоанна Брайсон объясняет, что искусственный интеллект не может, например, страдать. И хотя Голливуд продолжает изображать роботов с ИИ, как чувствующих машин, в реальности инженеры в данной области таким не занимаются.

Хотя и можно создать робота, похожего на человека, он не может вести себя также и проявлять эмоции.

Исследователи мозга и упрямцы

Дальнейшее развитие событий проходило по обычному сценарию: разгорелись жаркие споры. Маркрам с частью своих коллег объявил цель своей работы, что наделало немало шума: ученые запланировали эмулировать на компьютере работу человеческого мозга к 2023 году.

Сужение идеи и концентрация на таком замысле со множеством открытых вопросов вызвали открытую неприязнь у сотен ученых, задействованных в проекте. Они требовали изменить структуру проекта, бюджет которого, к слову, составляет €1,2 млрд. Спор естественным образом касался и денежных средств, выделенных на исследования. Еще один вопрос, вокруг которого не утихала дискуссия, заключался в возможности моделирования активности человеческого мозга на компьютере.

Мюнхенский физик и нейробиолог Андреас Херц считает, что смоделировать полноценный мозг на компьютере не удастся

Даже среди исследователей мозга встречаются великие упрямцы. Спорам не было конца, поэтому пришлось вмешаться группе посредников, которой в конечном счете удалось переубедить Маркрама. Одним из членов этой группы стал мюнхенский физик Андреас Херц, профессор Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана, преподающий вычислительную нейробиологию — это относительно молодая междисциплинарная область науки, в рамках которой биологи, медики, психологи, математики, физики и специалисты в области компьютерных наук занимаются исследованием мозга.

По мнению Херца, в рамках проекта HBP внимание ученых должно быть более сконцентрировано на изучении организации, анализе и визуализации сложных нейронных данных с целью собрать материал для широкого научного сообщества. Такое смещение вида деятельности с исследований на своего рода оказание услуг, по всей видимости, единственный выход: «Если продолжать погоню за иллюзией репликации мозга на компьютере, весь проект будет обречен на провал»

Проблемы использования искусственного интеллекта

При внедрении систем ИИ специалисты сталкиваются с рядом сложностей:

«Умные» технологии доступны лишь крупным компаниям или министерствам, которые могут позволить себе вложить большие суммы и получить от этого отдачу только через несколько лет. Так, на развитие программы «Цифровая экономика», которая включает в себя технологии с искусственным интеллектом, Минкомсвязи закладывало 1,118 трлн. рублей.
После закупки робототехники или «умных» программ наступает этап их интеграции в бизнес, где возникают проблемы с кадрами. В 2020 году наблюдается дефицит специалистов, способных выполнить все необходимые надстройки ИИ для их внедрения в бизнес.
До сих пор остается непонятным, кто должен отвечать за возникающие инциденты при работе с ИИ – создатели или те, кто его использует.
Для обучения и успешной работы большинства ИИ требуются массивы информации. Вместе с этим возникает проблема конфиденциальности данных. Созданные ИИ-проекты не всегда обеспечены необходимым уровнем безопасности для сохранности данных.

Прогресс в разработках искусственного интеллекта

Несмотря на ошеломительное развитие технологий в наши дни, ученые до сих пор работают над основами ИИ. Как сделать так, чтобы компьютер точно идентифицировал, что находится на изображении или видео? Как добиться того, чтобы он не просто распознавал объекты, но еще и понимал? Ведь задача не только в том, чтобы машина узнала ту же кружку, но и установила, какая она, что из нее можно пить: чай, кофе или сок, что она связана с тарелками и ложками, что люди используют ее для питья и т.д.

Идеальный вариант – чтобы у компьютера в «голове» еще и возникали ассоциации, например, с сосудами, из которых пили древние люди, или с подстаканниками в автомобиле. Помимо этого, имеет место еще и проблема понимания языка, ведь у множества слов есть разные значения, а различить их можно, лишь исходя из контекста, да и сами люди выражают свои мысли всегда по-разному. Поэтому и стоит вопрос: как же сделать, чтобы компьютер смог подстроиться и продолжать подстраиваться под все это многообразие?

Прогресс ИИ в разных областях отличается своими особенностями. К примеру, в данный момент наблюдается стремительное развитие компьютерного зрения (имеется в виду распознавание изображений), но вот в области понимания компьютером естественного человеческого языка особых подвижек нет.

ИИ сегодня можно назвать по большей части узконаправленным. Он вполне успешно работает с картинками, текстом, звуком, но испытывает серьезные трудности с восприятием множества разнородных сигналов одновременно (в сравнении с этим человеческий интеллект является общим). Ученые всего мира уповают на то, что благодаря достижениям в отдельных научных областях удастся прийти к лучшему пониманию принципов обучения машин, что позволит перейти на качественно новый уровень – создать универсальный ИИ.

Лучший пример

Научная фантастика остается важным стратегическим инструментом для понимания будущего. По мере того, как ИИ становится все более распространенным явлением, новая научная фантастика все лучше изображает ИИ. «Семя» WebToon – это лучшая вымышленная интерпретация ИИ, которую я когда-либо видел. Искусство прекрасно; персонажи привлекательны; сюжет продуман. Лучше всего то, что комикс доступен бесплатно, так что ознакомьтесь с ним, даже если вы не любите комиксы.

«Семя» показывает, почему научная фантастика так важна как инструмент для размышлений о последствиях, исследуя возможности использования ИИ военными стратегами. Главная героиня, Эмма, начинает использовать искусственный интеллект, чтобы преодолеть свою межличностную тревогу. Сначала она считает, что ИИ, который она называет «Терри», – это чат-бот. В начале отношений Терри учит Эмму быть более уверенной в себе. Тренер по ИИ может стать важным инструментом, позволяющим людям развивать навыки межличностного общения, улучшая взаимодействие и улучшая личные и экономические результаты. Я принимаю участие в разработке коучинга ИИ, поэтому я понимаю эту идею. Я не вникал в это, пока не прочитал нечто подобное в рассказе.

Более здоровое понимание вымышленных изображений ИИ может послужить лучшим предостережением и вдохновением. «» Оруэлла и «О дивный новый мир» Хаксли до сих пор вносят свой вклад в политический дискурс, потому что мы фокусируемся на их предупреждениях о политическом и социальном контроле. Общество может опираться на тысячелетний опыт. Все понимают, что настоящей проблемой в «Мальчике, который кричал о волках» был нечестный мальчик, а не недостаточно быстрые силы защиты деревни или необычайно хищные волки. Серьезное размышление об ИИ, вероятно, приведет к таким же здравым выводам о нем.

Насколько полезные нейронные сети?

Некоторые могут сказать, что распознавание личностей, нахождение их страниц не принесет миру никакой пользы. И это действительно так, часть нейронных сетей используются не для благоустройства мира. Но не стоит забывать, что изначально их разрабатывают для улучшения жизни человека. Сегодня огромные бюджеты и усилия ученых направлены на внедрение нейронных сетей в медицинскую сферу. Еще несколько лет назад никто подумать не мог, что искусственному интеллекту достаточно будет изучить сетчатку глаза пациента, чтобы выявить у него предрасположенность к определенным заболеваниям.

Придут ли машины к власти?

Может, Рэй Курцвейл немного помешан? Так думают многие. На каждый из его тезисов о том, что нас ждет в ближайшем будущем, находится бесчисленное множество противников из всех областей науки — и примерно столько же сторонников. Наш журнал представит мнение обеих сторон

Кроме того, нам предстоит рассмотреть основной вопрос, имеющий жизненно важное значение для человечества, но, тем не менее, не играющий большую роль в публичных обсуждениях: могут ли машины захватить власть над людьми?

Инновационный метод: оптогенетика позволяет исследователям управлять генетически модифицированными живыми нервными клетками, используя их реакцию на свет

Курцвейл — отнюдь не единственный специалист в области искусственного интеллекта (ИИ), который считает, что «технологическая сингулярность» завершится через тридцать лет. Когда ИИ, намного превосходящий человеческий, получит доступ к повседневным знаниям, представленным в цифровой форме, и в процессе самообучения, по всей вероятности, незамедлительно приступит к созданию новых более высоких сверхинтеллектов, в истории человечества будет достигнута точка, с которой начнется новый путь развития, пока неведомый и не поддающийся определению для нас.

Этот «большой взрыв» ИИ описывает также теологическое понятие «точка Омега». По мнению специалиста в области ИИ Юргена Шмидхубера, процесс растянется на два-три десятилетия, как считает и Курцвейл, однако Шмидхубер предпочитает выражение «Омега», поскольку его звучание напоминает фразу «Боже мой!» (Oh my God!).

Впрочем, независимо от точности этих прогнозов, людям — по меньшей мере, тем из нас, кто еще не достиг пенсионного возраста, — нужно подготовиться к бурным переменам, тем более что средняя продолжительность жизни экспоненциально растет. Те, кто родился в этом столетии, могут дожить до его конца и обрести бессмертие — если ИИ не будет этому препятствовать.

Но действительно ли точка Омега — это вопрос нескольких десятилетий? В настоящее время лучшие IT-компании мира, в первую очередь концерн Google, который сейчас называется Alphabet, и его китайский аналог Baidu, предпринимают смелые попытки поднять биологию и технологии на новый, возможно, общий уровень. В исследовательских лабораториях университетов, военных и спецслужб ученые работают над собственной «ликвидацией».

Генри Маркрам руководит проектом «Человеческий мозг», на который ЕС выделил €1,2 млрд

Даже Европейская комиссия, ко всеобщему удивлению, продвигает особо амбициозный проект под названием «Человеческий мозг» (Human Brain Project, сокращенно HBP). Под руководством израильского специалиста Генри Маркрама международные группы ученых уже в течение двух лет проводят глубокие исследования человеческого мозга — под такой обтекаемой формулировкой установки была объединена работа 112 организаций из 24 стран мира.

Успехи небольших компаний

ИИ сегодня популярен и востребован — по данным совместного исследования TAdviser и «Ростелекома», 85% российских компаний уже используют ИИ-решения в бизнесе. При этом ИИ принято заказывать у подрядчика: 70% разработок создаются для продажи сторонним организациям.

Небольшие компании создают лаборатории, разрабатывают решения с использованием искусственного интеллекта и успешно внедряют их в IT-инфраструктуру своих клиентов.

Компания VideoMatrix специализируется на создании систем видеоаналитики. Решения используют на производстве — с их помощью ведут учёт созданных изделий, выявляют брак и контролируют соблюдение правил промышленной безопасности.

Нейросети VideoMatrix превосходят возможности человека. Программно-аппаратный комплекс АРМИЛ, созданный для Челябинского металлургического комбината, выявляет более 20 классов дефектов — в том числе царапины и микротрещины размером от 0,3 мм с точностью от 97%.

Компания EORA помогает выстраивать общение с клиентами с помощью чат-ботов. Это один из трендов на рынке маркетинговых решений. Компания сделала чат-бота для выбора обоев на сайте «Леруа Мерлен».

Нейросеть выучила параметры 1500 артикулов и научилась распределять их по внешним характеристикам — цветам и рисункам. Это помогает быстрее ориентироваться в ассортименте.

Создатели пишут, что система работает сродни компьютерной игре: «Пользователь загадывает персонажа, а джинн угадывает, кто это, задавая наводящие вопросы. Только в сервисе вместо персонажей обои, а вместо джинна — бот».

Техника как новая ступень эволюции

Прогнозы Курцвейла по-прежнему нередко называют преувеличенными. Он в ответ возражает, что многие люди представляют себе технический процесс «интуитивно-линейно»: «Сначала нам нужно научиться думать экспоненциально. Если я совершу тридцать шагов по прямой, мой результат составит тридцать шагов. Если я совершу тридцать шагов по экспоненте, мой результат составит миллиарды».

Во времена обучения Курцвейла университетский компьютер занимал целое здание. А сегодня он пользуется смартфоном, который умеет намного больше, чем тот компьютер, и умещается в карман рубашки. По мнению Курцвейла, уже через лет двадцать компьютеры можно будет поместить в клетку крови.

Закон Мура в силе: следующий этап наноэлектроники — система литографии в глубоком ультрафиолете Carl Zeiss Jena

Такая мудреная смесь Дарвина и Мура, которую Курцвейл называет «законом ускоряющейся отдачи» (The Law of Accelerating Returns), позволяет ему взглянуть в будущее человечества, которое в том виде, что мы знаем сегодня, исчезнет, и которому, по мнению изобретателя, будет даровано бессмертие.

Миллиарды лет на нашей планете почти ничего не происходило — это горизонтальное начало экспоненты. А потом эволюция внезапно начала набирать темп: с развитием человечества эпохальные свершения происходили со все сокращающимся временным интервалом. Из-за экспоненциального технического прогресса события быстро сменяют друг друга, а кривая идет круто вверх.

Строение искусственного интеллекта

Человеческий мозг крайне сложно устроен. То, что мы считаем простым здравым смыслом, — это на самом деле интерпретация совокупности накопленных знаний, логического мышления, вероятности и языка. За последние 50 лет исследователи в области искусственного интеллекта добились значительных успехов на пути к созданию машины, которая действительно умеет «мыслить».

Логика

Еще во времена Аристотеля философы пытались сопоставить и определить логические процессы, с помощью которых мы принимаем решения. Вместо того чтобы жить, как хочется, «рациональная составляющая» принуждает нас делать выбор и предпринимать действия, основанные на доказательствах и умозаключениях, причинах и следствиях. Если машина должна стать рационально действующей, ее программа должна определять, что если А и Б истинны, то единственным логическим заключением является В.

Задача реализации искусственного интеллекта — создать математические модели логических процессов, которые машина сможет использовать для принятия обоснованных решений на основе доказательств и теории вероятности.

Язык

Людям доступны многие способы обучения, такие, как восприятие на слух, зрение, чтение и ощущение. Единственный способ обучить компьютер — использовать язык. Компьютерные языки программирования основаны на логике. Взглянем на самую часто используемую условную конструкцию if/then (если/тогда): если X больше 1, тогда перейдите к Y. С увеличением вычислительных мощностей компьютеры обучаются интерпретации естественного языка — способа общения людей.

Суперкомпьютер IBM Watson может считывать текст на естественном языке, поскольку запрограммирован на синтаксический анализ предложений на предмет наличия подлежащих, сказуемых и дополнений и сравнения полученных записей с обширной базой знаний.

Поиск и оптимизация

Google — отличный пример искусственного интеллекта. Если бы это была всего лишь поисковая система, то она бы составляла список всех найденных веб-страниц, содержащих ваш запрос, в случайном порядке. Но программисты Google вооружили движок алгоритмами, позволяющими оптимизировать поиск, чтобы сначала найти наиболее подходящие (релевантные) соответствия.

Компьютеры с искусственным интеллектом используют те же методы поиска наиболее логичных реакций на полученные из окружающей среды данные (не врежься в этот стол) или на прямые запросы (каков баланс моего банковского счета?). Они запрограммированы на использование эвристических методов для исключения наименее вероятных путей поиска.

Вероятность

Люди часто принимают решения с учетом вероятности истинности какого-либо обстоятельства, анализируя прошлый опыт и текущие условия. Все компьютеры с искусственным интеллектом могут быть запрограммированы рассуждать аналогичным образом.

Компьютеры — отличные статистики: получив правильные алгоритмы, они могут быстро выполнить миллиарды вычислений, чтобы решить, какой ответ/действие, вероятнее всего, приведет к желаемому результату. По мере обнаружения новых доказательств, искусственный интеллект использует принцип Байесовской вероятности для соотношения нового набора вероятностей с выполненными вычислениями.

Алгоритмы

Алгоритмы — это фрагменты программной логики, которые инструктируют компьютер, как выполнить то или иное действие. Хорошим примером может служить алгоритм минимакса, помогающий шахматным компьютерам наподобие Deep Blue компании IBM принимать решение о следующем шаге.

Согласно этому алгоритму, каждой позиции на доске присваивается значение и осуществляется анализ всех возможных ходов, чтобы вычислить, какой из них приведет к наилучшему результату. Чтобы оптимизировать поиск, Deep Blue анализировал только ближайшие 12 ходов, а не все возможные ходы и контрходы, вплоть до мата.

Рассуждение

Когда-то считалось, что искусственный интеллект может рассуждать, только строго следуя правилам логики. Отвечающие на вопросы компьютеры, такие как IBM Watson, являются доказательством, что машины можно научить рассуждать на более высоких уровнях.

Watson начинает с прямой логики: ищет в своей обширной базе знаний ключевые слова из запроса. Но затем он использует гораздо более сложные алгоритмы для определения связанных понятий и построения интуитивных связей, которые мы называем «опытом». Вероятность — это огромный компонент машинных рассуждений более высокого уровня, использующий беспрецедентную вычислительную мощность, чтобы выдать наиболее вероятный ответ из почти безграничного диапазона знаний.

Кто придумал искусственный интеллект?

Термин «искусственный интеллект» впервые прозвучал еще в середине XX века на одном из научных семинаров. Но авторы вкладывали в него значение, существенно отличающееся от современного. Тогда ученые полагали, что искусственный интеллект — это система, которая будет способна переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты по фото или видео, улавливать смысл произнесенных фраз и адекватно на них отвечать.

Нынешние нейронные сети умеют все это! Но можем ли мы считать, что цели достигнуты и искусственный интеллект уже создан? Нет. Как мы уже сказали выше, современные ученые называют эти технологии нейронными сетями и машинным обучением.