Не один десяток лет ученые пытаются заставить машину не просто выполнять полученные приказы, а думать самостоятельно. Память современных компьютеров соизмерима с человеческой, скорость выполнения логических операций – на порядки выше, но смоделировать разум исследователям пока так и не удалось. О современных вызовах в области искусственного интеллекта (ИИ) рассказывает доцент кафедры вычислительной техники Университета ИТМО Игорь Бессмертный.

В обывательском понимании искусственный интеллект - это компьютер, обладающий эмоциями и сознанием. А что вкладывают в это понятие современные исследователи?

Автор термина Джон Маккарти определял интеллект как способность субъекта ставить перед собой цели и добиваться их достижения. Если мы пытаемся наделить интеллектом некое техническое устройство, значит, мы хотим, чтобы оно самостоятельно решало возникающие задачи. Компьютеры способны рассуждать гораздо быстрее человека, но поиск решений методом перебора требует большого количества ресурсов. В начале шахматной партии у игрока белыми есть по два варианта хода для каждой пешки и коня. Противник в ответ тоже выбирает из двадцати вариантов, и получается, что первый ход у нас 400 возможных комбинаций, во второй - 160000, и так далее. Это называется комбинаторным взрывом, и попытки решить задачу «в лоб» ни к чему не приводят.

Я развиваю антропоморфный подход и считаю, что нам нужно пытаться воспроизвести человеческий мозг на уровне поведения. На протяжении жизни человек постоянно обращается к приобретенным интеллектуальным навыкам. Мы не задумываемся, когда завязываем шнурки или пользуемся таблицей умножения. Есть навыки более высокого уровня: профессиональный шахматист может «на автомате» обыграть неподготовленного игрока. Количество навыков определяется объемом памяти человека, а у машин ее сейчас более чем достаточно. Нужна такая структура данных, при которых машины будут записывать интеллектуальные навыки и логику их вывода, как был получен каждый факт и навык. В этом случае мы обеспечим быстрый вывод данных и сможем создавать интеллектуальные системы, которые будут отвечать на сложные запросы.

Например, если мы поищем в интернете температуру кипения воды, то сразу получим ответ, но у поисковых порталов нет готовых ответов на специфические запросы. Чтобы узнать температуру кипения воды в Тибете, нам придется подключать правила, учитывать зависимость температуры кипения от атмосферного давления, зависимость давления от высоты над уровнем моря, высоту Тибета. Только после определенных логических действий мы найдем решение, и если внести его в базу знаний, то в следующий раз факт будет извлечен быстро. Также важно при каждом вызове проверять актуальность данных - сейчас мы не задумываемся, что президент США - Барак Обама, но в будущем эти данные устареют.

- Это технически возможно?

Принципы самообучения реализуют с помощью нейронных сетей. Сейчас их используют для прогнозирования, торгов на биржах, в некоторые автомобили встраивают системы распознавания пешеходов. Иногда интеллектуальное поведение устройства необходимо - там, где невозможно находиться человеку-оператору, или в тех случаях, когда это упрощает жизнь. Но каждое такое устройство выполняет узкий круг задач. Есть роботы-сиделки, роботы-повара, но универсальный искусственный интеллект сейчас, по большому счету, не нужен.

- А как же мечты футурологов о том, что у людей появятся партнеры по разуму?

Если создавать гомункула, чтобы просто было с кем поговорить, это потребует неоправданно высоких затрат. А использовать компьютер для того, чтобы придумать что-то новое, уже пытались. Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) Генриха Альтшуллера великолепно работала в виде справочников и таблиц. Но когда ее решили автоматизировать, выяснилось, что ТРИЗ работает только в руках человека-изобретателя. Причина в том, что существует масса фактов, которые никак не формализованы. Считается, что половину своих знаний человек усваивает за первые три года жизни, и мы иногда даже не догадываемся о том, что они есть и что их нужно формализовать. Если я выпущу предмет, который держу в руках, он упадет на пол; людям это очевидно, а машине - нет. По моим подсчетам, человек должен хранить и уметь использовать в среднем 50 млн фактов. Для сравнения: компания Cycorp составляет онтологическую базу знаний с 1984 года, и за это время накопила всего 3 млн фактов. Для работы универсальной интеллектуальной системы нужно как минимум на два порядка больше.

- Являются ли современные вопросно-ответные системы вроде Wolfram Alpha искусственным интеллектом в таком понимании?

WolframAlpha разрабатывают в первую очередь для решения математических задач, в этом вопросе я бы ориентировался на проекты IBM. В девяностых в IBM создали шахматный суперкомпьютер Deep Blue, и после того, как он обыграл Гарри Каспарова, его собирались использовать в медицинских целях. Оказалось, что Deep Blue для этого не годится - он не умел обучаться, и для применения в другой области нужно было все начать с нуля. Сейчас компания разрабатывает суперкомпьютер Watson, который показывает впечатляющие результаты, например, победил людей в телеигре Jeopardy! Но поскольку Watson - коммерческий проект, остается догадываться, какими методами обеспечивается поиск информации, как выполняются цепочки умозаключений и как в IBM решают вопрос комбинаторной сложности.

- Как технологии искусственного интеллекта будут развиваться в будущем?

Прогнозы в области ИИ делать трудно, так как отрасль развивается очень быстро. Мы свидетели тому, как эволюционировали технологии распознавания речи, и сейчас в любом мобильном телефоне есть голосовое управление. Распознавание изображений тоже развивается быстрее, чем мы думали. Это прагматичные технологии, но я уверен, что создание искусственного разума технически возможно - не сейчас, а когда это будет необходимо.

Пресс-служба Университета ИТМО

Почему же …

Почему то … Орфографический словарь-справочник

почему-то - почему/ то … Морфемно-орфографический словарь

почему-то - почему/ то … Правописание трудных наречий

ПОЧЕМУ. 1. нареч. вопросительное. По какой причине, на основании чего. Почему вы не едете в отпуск? Почему ты так думаешь? 2. союзное слово. Вследствие чего, по причине чего. «Другая есть причина, почему она ждать не будет.» А.Тургенев. «Умел… … Толковый словарь Ушакова

Why Me? Жанр авантюрная комеди … Википедия

Отчего то, что то, чего то; по неизвестной причине, неизвестно почему, по какой то причине Словарь русских синонимов. почему то отчего то, неизвестно почему, по какой то (или неизвестной) причине; что то (разг.); чего то (прост.) Словарь… … Словарь синонимов

Pourquoi pas moi? Жанр Мелодрама,Комедия … Википедия

Отчего, зачем; благодаря чего, вследствие чего, с чего, вследствие этого, благодаря этому, благодаря тому, с какой радости, с каких щей, с каких же щей, что так, что же, поэтому, посему, какими судьбами, вследствие того, в честь какого праздника … Словарь синонимов

Местоим. нареч. По неизвестной причине; отчего то. Почему то не спится. Почему то невесело. Почему то знобит. П. жалею всех … Энциклопедический словарь

Книги

• Почему? , Ю. Б. Борьян. Книга о насущных проблемах России и путях их преодоления с учетом действовавших и действующих реалий (коррупции, приватизации, инфляции и т. д.). Кратко приведен опытвыхода из кризиса и…
• Почему я? , Джеймс Чейз. Романы Чейза отличает динамичный сюжет, весьма искусно разработанная интрига. В опасной ситуации оказывается герой "Похитителя" Гарри Барбер. Он вынужден проявитьмужество и сообразительность,…

Сегодня человечество переживает четвертую промышленную революцию, которая характеризуется достижениями в области робототехники и беспилотной автомобильной техники, распространением умных бытовых приборов и т. д. И «впереди планеты всей» находится искусственный интеллект (ИИ), являющийся развитием автоматизированных компьютерных систем, которые могут соответствовать или даже превосходить людей в интеллекте. ИИ считается следующей глобальной технологией - настолько глобальной, что будущие технологии будут зависеть от нее. Но все не настолько гладко с искусственным интеллектом, есть ряд очень спорных моментов, по поводу которых есть весомые опасения.

1. Беспилотный автомобиль может быть запрограммирован на то, чтобы убить водителя

Предположим, человек едет по дороге. Затем внезапно на дорогу перед машиной выскакивает ребенок. Водитель нажимает на тормоза, но они не срабатывают. Тогда у него есть два варианта: или сбить ребенка, или свернуть в столб, при этом разбившись насмерть. Большинство людей согласны с тем, что предпочтут свернуть в столб, на верную смерть. Однако, теперь стоит представить, что автомобиль беспилотный, и человек едет в роли пассажира. Захочет ли он, чтобы авто само свернуло в столб, убив его... Большинство людей, которые согласились, что они сами готовы разбиться, спасая жизнь ребенка, заявили, что они не хотят, чтобы машина самостоятельно свернула в столб, убив их. Более того, они утверждают, что даже не купят такой автомобиль, если будут знать, что он подвергнет их риску в результате несчастного случая. Это приводит к закономерному вопросу: что нужно делать машине, и как ее нужно программировать. Что самое интересное, производители беспилотных автомобилей уклоняются от ответа на подобный вопрос.

2. Роботы могут потребовать равных прав с людьми

С нынешними тенденциями развития искусственного интеллекта вполне возможно, что роботы достигнут стадии самоосознания. Когда это произойдет, они могут потребовать равных прав с людьми. То есть, они будут нуждаться в жилищных и медицинских услугах, а также потребуют, чтобы им разрешили голосовать, служить в вооруженных силах и получать гражданство. Подобные результаты были опубликованы в качестве результата UK Office of Science и Innovation’s Horizon Scanning Center еще в 2006 году, когда ИИ был гораздо менее развит. Ожидалось, что машины достигнут уровня самоосознания через 50 лет (т.е. уже через 40 лет).

3. Автоматические роботы-убийцы

Под фразой «автоматические роботы-убийцы» обычно подразумевают роботов, которые могут убивать без вмешательства людей. При этом не учитывают дронов, потому что они контролируются людьми. Один из автоматических роботов-убийц, о которых сейчас идет речь, - это SGR-A1, сторожевая турель, разработанная Samsung Techwin (ныне Hanwha Techwin) и Корейским университетом. SGR-A1 напоминает огромную камеру наблюдения, за исключением того, что она оснащена мощным пулеметом, который может автоматически открывать огонь по цели. SGR-A1 уже используется в Израиле и Южной Корее, которая установила несколько турелей вдоль своей демилитаризованной зоны (DMZ) с Северной Кореей. Тем не менее, Южная Корея отрицает активацию автоматического режима, который позволяет машине самой решать, кого убивать, а кого нет. Вместо этого турели находятся в полуавтоматическом режиме, при котором они обнаруживают цели, после чего требуется подтверждение оператора-человека для того, чтобы начать огонь.

4. Военные роботы могут переходить на сторону противника

В 2011 году Иран захватил американский беспилотный самолет-невидимку RQ-170 Sentinel в неповрежденном состоянии. При этом беспилотник не был сбит - Иран утверждает, что самолет «приземлили» посредством подмены GPS-сигнала (заставив его «думать», что он находится на дружественной территории). Дроны, GPS и роботы основаны на компьютерах, и, как все знают, компьютеры можно взломать. Военные роботы ничем не будут отличаться, если они когда-либо будут применяться на поле боя. Фактически, есть все возможности, что вражеская армия попытается взломать роботов и использовать их против «хозяина». Автономные роботы-убийцы еще не получили широкого распространения, поэтому примеров их взлома пока нет. Но стоит себе только представить, что будет, если армия роботов внезапно повернется против своих хозяев.

5. Боты для распространения пропаганды в Twitter

Боты захватывают Twitter. Исследования Университета Южной Калифорнии и Университета Индианы показали, что около 15% (48 миллионов) из всех учетных записей Twitter управляются ботами (при этом Twitter настаивает на том, что этот показатель составляет около 8,5 процента). Чтобы внести ясность, не все эти боты плохие. Некоторые из них действительно полезны. Например, есть боты, которые информируют людей о стихийных бедствиях. Однако есть и такие, которые используются для пропаганды. В качестве примеров можно привести ботов, которые подталкивали избирателей к голосованию за Дональда Трампа во время выборов в 2016 году, а также избирателей Великобритании к тому, чтобы проголосовать за выход из Европейского Союза во время референдума Brexit 2016 года.

6. Машины займут рабочие места людей

Несомненно, машины однажды будут работать на большинстве мест, на которых сегодня работают люди. Однако, никто не знает, когда это случится и в какой степени. По словам ведущей консалтинговой и аудиторской фирмы PricewaterhouseCoopers (PwC), роботы оккупируют 21 процент рабочих мест в Японии, 30 процентов рабочих мест в Великобритании, 35 процентов рабочих мест в Германии и 38 процентов рабочих мест в Соединенных Штатах Америки в 2030 году. А к следующему столетию они займут более половины рабочих мест, доступных людям. Самым пострадавшим сектором будет транспортировка и хранение, где 56 процентов рабочей силы будут машинами. За ним следуют производственный и розничный сектора, где машины займут более 46 и 44% всех имеющихся вакансий. Говоря о том «когда это случится», предполагается, что к 2027 году машины будут управлять грузовиками, а к 2031 году работать в розничных магазинах. К 2049 году они будут писать книги, а к 2053 году выполнять операции. Только несколько профессий не «пострадают» от нашествия машин. В качестве одного из примеров можно привести вакансию священника.

7. Роботы научились обманывать

Подобно своим создателям, роботы учатся обманывать. В ходе одного из экспериментов исследователи из Технологического института Джорджии в Атланте разработали алгоритм, позволяющий роботам решать, следует ли обманывать других людей или роботов. Если роботы решали пойти по пути обмана, исследователи включали алгоритм, позволяющий роботу решить, как обманывать людей и роботов, уменьшая вероятность того, что человек или робот узнают об обмане. О подробных результатах эксперимента информации не поступало, кроме того, что он был успешен. Этот эксперимент был организован Управлением США по морским исследованиям, что означает, что потенциально лгущие роботы могут применяться в военных целях.

8. Рынок ИИ монополизирован

Рынок ИИ монополизируется. Крупные компании покупают небольшие старт-апы по разработке ИИ с угрожающей скоростью. При нынешних тенденциях ИИ будет окончательно доработан очень небольшим количеством корпораций. По состоянию на октябрь 2016 года в отчетах указывалось, что крупные компании, такие как Apple, Facebook, Intel, Twitter, Samsung и Google, приобрели 140 предприятий по разработке искусственного интеллекта в течение последних пяти лет. В первые три месяца 2017 года крупные технологические компании купили 34 старт-апа ИИ. Что еще хуже, они также платят огромные деньги, чтобы нанять лучших ученых в области искусственного интеллекта.

9. ИИ превзойдет людей в интеллекте

Искусственный интеллект подразделяется на две группы: сильный и слабый ИИ. ИИ, который существует сегодня, классифицируется как слабый ИИ. Он включает в себя «умных помощников» и компьютеры, которые побеждают шахматных гроссмейстеров с 1987 года. Разница между сильным и слабым ИИ - это способность рассуждать и вести себя как человеческий мозг. Слабый ИИ обычно выполняет то, на что его запрограммировали, а сильный ИИ обладает сознанием и способностью мыслить, как человек. Он не ограничивается рамками своей программы и может сам решать, что делать, а чего не нужно делать без участия человека. На данный момент сильного ИИ не существует, но ученые предсказывают, что он должен появиться примерно через десять лет.

10. ИИ может уничтожить людей

Есть опасения, что в мире может наступить Апокалипсис, точно так же, как это произошло в фильме «Терминатор». Предупреждения о том, что ИИ может уничтожить людей, исходят не от каких-то «диванных аналитиков» или теоретиков заговора, а от таких выдающихся профессионалов, как Стивен Хокинг, Илон Маск и Билл Гейтс. Билл Гейтс считает, что ИИ станет слишком умным, чтобы оставаться под контролем людей. Аналогичного мнения придерживается Стивен Хокинг. Он не думает, что ИИ внезапно устроит «кровавую баню». Скорее, он полагает, что машины уничтожат людей, став слишком компетентными в том, что они делают. Конфликт людей с ИИ начнется с того момента, когда его цель больше не будет совпадать с нашей. Илон Маск сравнивает распространение ИИ с «вызовом демонов». Он считает, что это самая большая угроза для человечества. Чтобы предотвратить Апокалипсис и вымирание людей, он предложил, чтобы правительства начали регулировать развитие ИИ, прежде чем коммерческие компании «сделают большую глупость».

К слову, о достижения инженеров компании Илона. Совсем недавно , тем самым доказав, что подобные автомобили очень скоро заменят привычные машины на двигателе внутреннего сгорания.

16.11.2016

-

Искусственный интеллект (ИИ) в связке с робототехникой – одна из наиболее обсуждаемых сегодня тем. Однако область находится в самом начале пути своего развития. «Ещё не лето, но уже ранняя весна», – образно выразился ректор Сколтеха, академик Александр Кулешов. На какой стадии развития находятся технологии ИИ? Что не смогут заменить роботы? Что это, вообще, такое – искусственный интеллект? Всё это обсудили учёные, инженеры и представители бизнеса на конференции Skolkovo.AI 14 ноября.

Искусственный интеллект – это научное направление, целью которого является создание искусственных устройств, способных к обучению или направленному поведению и рациональным рассуждениям

Что такое искусственный интеллект?

Почти на каждом из выступлений конференции вставал вполне очевидный вопрос о том, что же такое «искусственный интеллект». Докладчики, эксперты этой области давали диссонирующие варианты ответа, начиная с «технологий, решающих элементарные задачи» и заканчивая «технологиями, решающими сложные задачи». Такая «разбросанность» говорит о том, насколько ещё непрочен фундамент этой области исследований и насколько по-разному люди видят границы того, чему посвящают жизнь.

Точные научные формулировки – хлеб учёных. Поэтому определение ИИ надёжнее всего было доверить президенту Российской ассоциации искусственного интеллекта д.ф. - м.н. профессору Геннадию Осипову:

«Искусственный интеллект – это научное направление, целью которого является создание искусственных устройств, способных к обучению или направленному поведению и рациональным рассуждениям. Нерациональное рассуждение и неразумное поведение нас не интересует, а вот для человека это характерно».

ИИ – здесь и сейчас

Теперь можно осмотреться и понять, что на сегодняшний день относится к искусственному интеллекту.

Например, МакАвто, в котором начали применять ИИ. Вместо того чтобы клиент общался с оператором, устанавливают устройство, которое записывает его заказ с учётом уличного шума и громких детских голосов из машины. Добиться чистой расшифровки получается благодаря достаточно сложным технологиям ИИ.

The Economist использовало платформу искусственного интеллекта Microsoft для интерактивной версии дебатов Трампа и Клинтон – читателям (или, скорее, зрителям) предлагался видеоряд с описанием эмоций кандидатов во время политических прений, созданный с помощью сканирования и анализа выражений их лиц.

Ещё один пример – система Cocoon, которая с помощью микрофона слушает и запоминает звуковой шаблон дома. После этого она уведомляет клиента о том, что происходило в доме в отсутствие членов семьи.

Через десятилетия эти технологии, возможно, покажутся нам примитивными. Но ведь и способность компьютера посчитать «2х2» сейчас язык не повернётся назвать хайтеком, хотя когда-то это было прорывом.

Основная задача искусственного интеллекта

«Мы перекладываем на машины ограничения. Мы не могли обладать всеми знаниями мира, потому что не могли прочитать и запомнить всю информацию, так как наши «канал» и «носитель» ограничены. Сейчас мы это можем, потому что у нас есть экстендеры в виде Google, Wikipedia и прочего.

Теперь нам необходимо не обладание знаниями, а их добывание. То есть это совершенно другой тип мышления, который при том же количестве нейронов в мозгу позволяет суммарно обладать значительно большим количеством знаний, находящихся в операционном управлении.

Иными словами, человека интересует расширение своих возможностей и увеличение доли своей свободы», – рассуждает ВРИО гендиректора РВК Евгений Кузнецов.

Как писал в одном из своих трудов С.П. Капица, в мире нет проблемы нехватки еды и ресурсов, но есть проблема их распределения.

«В XIX веке стояла проблема создания ресурсов (строили фабрики и осваивали новые способы производства). XX век – парадигма контроля и порождение потока цифровой информации. В XXI веке задача заключается не в том, чтобы производить и контролировать вещи, не в том, чтобы собирать информацию. Задача состоит в фильтрации и принятии решений на основе собранной информации. Тот ИИ, который мы по-тихоньку начинаем создавать, как раз эту проблему решает», – добавил руководитель робототехнического центра Фонда «Сколково» Альберт Ефимов.

«Нужны ли мы нам?»

Интеллект машин становится всё более сложным, в связи с чем встаёт вопрос: нужны ли тогда будут люди? В 2013 году Oxford e-Research Centre опубликовал исследование «Работа будущего» о компьютеризации различных профессий, рассмотрев более 700 специальностей. В рамках работы исследователи выделили три направления, которыми человек отличается от машины. Это креативность, социальное взаимодействие с окружающими и манипуляция объектами внешнего мира. «Ответ на вопрос «нужны ли мы нам» заключается в следующем: да, нужны, но только тогда, когда выполняем эти три требования. Таким образом, по мнению учёных, профессия садовника, например, не умрёт никогда, так как подходит всем трём условиям», – делает вывод Ефимов.

Наука и технологии России

Искусственный интеллект (ИИ) - тема, которая уже давно не сходит со страниц научно-популярных журналов и постоянно затрагивается в кино и книгах. Чем больше специалисты развивают эту область науки, тем большими мифами она покрывается.

Развитие и будущее искусственного интеллекта волнует и тех, кто стоит у руля государства. Не так давно президент РФ Владимир Путин посетил офис «Яндекса» в день 20-летия компании, где ему объяснили, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект.

Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, понимают, что оставлять без внимания эту тему нельзя. Это не только важный вопрос для обсуждения, но и, наверное, один из самых значимых в контексте будущего.

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди, рассказал «Снег. TV» специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Как говорил Джон Маккарти, изобретатель термина «искусственный интеллект» в 1956 году, «как только он заработал, никто больше не называет его ИИ». ИИ уже вовсю реальность: калькуляторы, Siri, самоуправляемые автомобили и т. д., а в него все равно не верят. Почему так происходит, что люди отрицают существование ИИ?

Главным образом по причине терминологической путаницы, так как разные люди вкладывают в понятие «искусственный интеллект» совершенно разный смысл.

В науке искусственным интеллектом называют систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. В свою очередь, под «интеллектуальной задачей» понимают такую задачу, которую люди решают при помощи своего, естественного интеллекта.

Легко заметить, что такое определение искусственного интеллекта чрезвычайно широко - под него попадает даже обычный калькулятор, т. к. арифметические задачи по сути тоже интеллектуальные, человек решает их при помощи своего интеллекта.

Поэтому внутри понятия «искусственный интеллект» была проведена важная граница, отличающая прикладной или, как еще говорят, слабый искусственный интеллект, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или небольшого их множества, от гипотетического сильного ИИ, также называемого универсальным искусственным интеллектом (англ. - artificial general intelligence).

Такая система, когда она будет создана, будет способна решать неограниченно широкий круг интеллектуальных задач, подобно интеллекту человека. С этой точки зрения калькулятор, который способен считать куда быстрее человека, или программа, выигрывающая у человека в шахматы, - это прикладной ИИ, гипотетический же сверхразум будущего - сильный ИИ.

Когда читаешь про разные открытия и разработки в области ИИ, понимаешь, что всё в основном происходит в США или Азии. А как обстоят дела в России? Есть у нас какие-то наработки?

Область компьютерных наук в наши дни интернациональна, многие наши специалисты работают над созданием и совершенствованием различных моделей машинного обучения в составе как российских, так и международных команд. У нас традиционно сильная математическая и алгоритмическая школа, созданы исследовательские центры мирового уровня как в ведущих вузах, так и в некоторых частных компаниях.

Но давайте говорить начистоту - бюджеты, выделяемые в нашей стране на науку и образование, не идут ни в какое сравнение с научными бюджетами наиболее развитых стран. Доходы бюджета РФ в 2016 году составили около 200 миллиардов долларов США, в то время, как только на оборону США тратят сумму в три раза большую, чем весь российский бюджет.

Весь бюджет российской науки сопоставим с бюджетом одного лишь вуза из Лиги плюща. В безденежные 90-е страну покинули многие ведущие специалисты, была нарушена преемственность ряда научных школ. Также было практически утрачено собственное производство электроники.

В то время как мировые лидеры ИТ ведут гонку в создании специализированных процессоров для обучения нейронных сетей, нам остается лишь сфера разработки алгоритмов и программного обеспечения. Впрочем, и в этой области нами были достигнуты весьма впечатляющие успехи.

Например, команда под руководством Артема Оганова создала систему USPEX, способную предсказывать кристаллические структуры химических соединений, что привело к настоящей революции в современной химии.

Команда Владимира Махнычева и Виктора Захарова с ВМК МГУ при помощи созданной ими системы, а также суперкомпьютеров «Ломоносов» и IBM Blue Gene/P впервые смогла рассчитать 7-фигурные шахматные окончания.

Нейронные сети «Яндекса» распознают и синтезируют речь, генерируют музыку в стиле «Гражданской обороны» и композитора Скрябина. Сильная команда специалистов по ИИ и машинному обучению создана и в Сбербанке.

Словом, заметные успехи есть и у нас в стране.

Чем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, тем сильнее людей захватывает опасение - как быстро они останутся без работы. Все действительно так плохо?

© Marcel Oosterwijk/flickr.com

И да и нет. Человечество уже несколько раз сталкивалось с возникновением технологий, революционно изменивших всю производственную сферу.

Так было с паровым двигателем в эпоху промышленной революции, практически уничтожившим многие профессии (в основном связанные с примитивным физическим трудом), так было с электронными вычислительными машинами, которые заменили человека в задачах, основанных на поточных математических расчетах.

В XV-XVIII веках, когда в Англии «овцы съели людей», социальные последствия были действительно катастрофическими. Англия потеряла, по разным оценкам, от 7 до 30% своего населения. Властная элита того времени была всерьез озабочена тем, куда девать лишних людей. Джонатан Свифт откликнулся на эти искания юмористическим памфлетом, в котором предлагал употреблять детей бедняков в пищу.

Однако в наши дни мы видим, что на смену вымершим профессиям пришли новые, и население Земли куда больше, чем в XVIII веке. В XX веке последствия автоматизации были уже не столь катастрофичны с социальной точки зрения. Однако недооценивать опасность все-таки не стоит.

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, - такой прогноз дал Моше Варди (Moshe Vardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). - Это приведет к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными».

Роботы забирают работы

На днях председатель комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Леонид Левин заявил, что для России является важной проблема вытеснения рабочей силы искусственным интеллектом.

Рано или поздно людей заменят автоматизированной системой, и на рынок выплеснется 2% работоспособного населения страны. Именно поэтому о том, как трудоустроить тех, кто потеряет работу вследствие развития цифровых технологий, нужно думать уже сейчас, сказал Левин.

По мнению председателя, уже в скором будущем мы столкнемся с ростом безработицы. Но действительно ли роботы «отберут» наши рабочие места и стоит ли беспокоиться по этому поводу, рассказал «Снег.TV» специалист по машинному обучению Сергей Марков.

Сергей, даже сейчас уже есть «мертвые профессии», которые не требуют человеческого труда, хотя, казалось бы, лет 10 назад никто и не думал, что, например, кондуктора скоро станут ненужными. А какие еще профессии вытеснят технологии?

Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле. Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? – сказал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди при Университете Райса.

Долгое время на пути автоматизации стояли технологические ограничения: машины не могли распознавать образы и речь, не могли говорить, не могли достаточно хорошо понимать смысл высказываний на естественном языке, не имели достаточно данных для того, чтобы научиться многим привычным для человека вещам.

Благодаря последним достижениям в сфере искусственного интеллекта многие из этих ограничений фактически оказались сняты. Кроме того, многие профессии сами претерпели трансформацию, что сделало их более удобными для автоматизации.

Например, современный офисный клерк ведет переписку не в бумажном, а в электронном виде, бухгалтер выполняет проводки не на бумаге, а в бухгалтерской программе, оператор станка управляет станком зачастую не при помощи рукоятей, а при помощи управляющей программы. Поэтому сейчас задача автоматизации во многих профессиях перестала быть научной и стала чисто инженерной.

Правда, пока что производственная сфера, связанная с ИИ, скорее создает рабочие места - нужны специалисты в области машинного обучения и подготовки данных, сотрудники для разметки обучающих массивов, специалисты по внедрению и т. д. Но в какой-то момент «электроовцы» определенно начнут есть людей, и о последствиях нужно позаботиться уже сейчас.

При этом важно понимать, что остановить технический прогресс нельзя, и попытка это сделать обернется куда более катастрофичными последствиями.

Мы сможем когда-нибудь полностью довериться роботам (ИИ) или все-таки в любом деле должен быть человеческий фактор?

У этого вопроса есть несколько аспектов. С одной стороны, люди в прошлом с опаской относились практически к любой технике. Первый лифт, первый автомобиль, первый поезд или самолет - всё это когда-то было непривычным и многим казалось опасным. Да во многом опасным и было - техногенные катастрофы унесли немало жизней.

И тем не менее в наши дни все эти вещи стали привычными и уже не вызывают сильного страха. В этом смысле - наши потомки будут относиться к системам ИИ более спокойно. Люди порой склонны мистифицировать вещи, которые им непонятны. Дикарь думает, что в паровозе живет злой дух, а современный обыватель думает, что наши системы ИИ обладают сознанием, хотя это далеко не так.

С другой стороны, я не думаю, что универсальные системы ИИ когда-либо станут частью нашей производственной сферы. На мой взгляд, будущее скорее за синтетическими системами - то есть за объединением человека и машины в единый организм. В этом смысле искусственным интеллектом будущего будет усовершенствованный человеческий интеллект.

Кстати говоря, человеческий интеллект тоже не совсем корректно называть естественным. Ребенок от рождения не обладает интеллектом, всему его учит общество, родители, окружающая среда. В этом смысле мы с вами все, по сути дела, «искусственные интеллекты», и наши страхи, связанные с ИИ, во многом являются страхами перед самими собой.

Последнее время многие ученые, например Стивен Хокинг, Билл Гейтс или тот же Илон Маск, начали паниковать, что ИИ обрекает человечество на гибель, а будущее они видят какой-то антиутопией. Стоит ли воспринимать такие прогнозы всерьез?

Честно говоря, я бы не спешил всерьез пугаться этих заявлений. Стивен Хокинг, безусловно, не является специалистом в области ИИ, как, в общем-то, и Илон Маск.

На другой чаше весов высказывания таких людей, как, например, Эндрю Ын - американский ученый в области информатики, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu.

Ын, говоря о проблеме безопасности ИИ, сравнивает ее с проблемой перенаселения Марса - конечно, мы когда-нибудь колонизируем Марс, и тогда, возможно, в какой-то момент там возникнет проблема перенаселения. Но стоит ли заниматься ей сегодня?

Марк Цукерберг также довольно скептически отнесся к заявлениям Маска. «Искусственный интеллект сделает в будущем нашу жизнь лучше, а предсказывать конец света очень безответственно», - заявил он.

Лично я думаю, что высказывания Маска стоит рассматривать в прагматическом ключе - Маск хочет застолбить эту тему и в идеале получить от государства средства для ее разработки.

Неужели всё так безоблачно и не о чем беспокоиться?

Реальные опасности, связанные с развитием ИИ, лежат, на мой взгляд, совсем в иной плоскости, чем об этом принято думать. Главные риски связаны не с тем, что мы создадим «Скайнет», который поработит человечество. Риски от внедрения технологий ИИ и машинного обучения куда более прозаичны.

Доверяя решение важных вопросов тем или иным математическим моделям, мы можем пострадать от ошибок, допущенных при их разработке. Искусственный интеллект, воспроизводящий действия людей-экспертов, унаследует их ошибки и предубеждения. Недоработки в системах управления производством или транспортом могут привести к катастрофам.

Вмешательство злоумышленников в работу жизненно важных систем в условиях тотальной автоматизации может повлечь опасные последствия. Чем сложнее системы, тем больше в них может быть потенциальных уязвимостей, в том числе связанных со спецификой тех или иных алгоритмов искусственного интеллекта.

Безусловно, для управления этими рисками следует создавать законодательную базу, разумные регламенты безопасности, специальные методы для выявления уязвимостей. Одни системы ИИ будут использоваться для контроля других. Возможно, код жизненно важных систем будет обязателен к публикации для независимого аудита. Словом, специалистам в этой сфере предстоит еще много работы.