Искусственный интеллект и его потенциал
Искусственный интеллект
Первое, что представляет большинство людей, когда слышат термин «искусственный интеллект» – это роботы. Отчасти в этом виноваты фантасты и кинорежиссеры. Но такое представление очень ограниченно. Ведь ИИ – это не только и не столько роботы.
Искусственный интеллект представляет собой попытку смоделировать когнитивные и творческие способности человека при помощи компьютерной программы. Если она обладает такими свойствами разума, как восприятие, анализ, обучение и способность решать проблемы, значит можно говорить о наличии ИИ. Ученые и разработчики уже добиваются успехов в имитации «умными машинами» этих процессов.
Искусственный интеллект способен анализировать огромные массивы данных (тексты, изображения, звуки, видео) и на основе этой информации искать пути выполнения поставленных задач.
Некоторые ученые считают, что недалеко то время, когда машины смогут превзойти людей не только в эффективности решения тех или иных проблем, но и в изучении и осмыслении окружающей действительности. Но большинство пока скептически оценивают эту перспективу. Впрочем, уже сейчас технология используется во множестве областей: от медицины до космоса.
Виды ИИ
Самая общая градация – по количеству выполняемых задач. «Слабый» искусственный интеллект, как правило, ориентирован на выполнение какой-то одной. Пример – голосовые помощники.
«Сильный» ИИ пока не создан, но от него ожидают способности подобно человеку справляться с более сложными, комплексными проблемами.
Классифицируют типы искусственного интеллекта и по способности к адаптации. Так, реактивные системы не умеют принимать решения на основе прошлого опыта, к таким относят, например, шахматные программы. ИИ с ограниченной памятью уже способен использовать накопленные данные при выборе той или иной стратегии, так ведет себя самоуправляемый беспилотный транспорт. Следующий тип компьютерного разума может не просто запоминать прошлый опыт, но и учиться, адаптируясь к новым данным. Сюда можно отнести самые продвинутые чат-боты. Наконец, самосознающий ИИ должен будет воспринять себя как субъекта. Многие эксперты относят возможность появления такой технологии к области научной фантастики.
История
Фундаментальной основой для ИИ стало создание в середине прошлого века теории алгоритмов и появление первых компьютеров. Американские ученые Уоррен Мак-Каллок (один из основоположников кибернетики) и математик Уолтер Питтс в 1940-х годах ввели понятие искусственной нейронной сети, построенной по аналогии с человеческим мозгом системы взаимодействующих процессоров.
В 1950 году английский математик и криптограф Алан Тьюринг, знаменитый тем, что сумел взломать шифровальную машину Третьего Рейха «Энигма», написал работу под названием «Вычислительные машины и разум». Ученый задался вопросом: «могут ли машины делать то же, что можем делать мы как мыслящие существа?». А также предложил «игру в имитацию», получившую известность как «тест Тьюринга». Исследователь полагал, что если человек в процессе общения не отличит компьютер от другого человека, можно говорить о том, что машина способна мыслить. Впрочем, другие ученые принципиально отвергают такую возможность.
Кто придумал
Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) возник в 1956 году с подачи американского специалиста в области информатики Джона Маккарти. Он определил ИИ как «свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека». Ученый считал, что «любое свойство интеллекта может быть столь точно описано, что машина сможет его симулировать». В своих экспериментах Маккарти пытался понять, как «обучить машины использовать естественные языки, формировать абстракции и концепции, решать задачи, подвластные только людям, и улучшать самих себя».
Примерно в то же время Фрэнк Розенблатт из США создал математическую модель, которая легла в основу первой нейронной сети. А опять-таки в 1956-м соотечественники Розенблатта Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон представили свою модель Logic Theorist для выполнения автоматизированных рассуждений. В научном мире ее считают первой программой искусственного интеллекта.
Компьютеры и ПО непрерывно совершенствовались, вклад в развитие кибернетики, информатики и вычислительной техники внесли множество ученых. Говорить о том, что кто-то из них первым разработал ИИ, нельзя. У технологии нет одного создателя, отметил в интервью радио Sputnik директор компаний Amvera и Data4, эксперт Международного научно-методического центра НИУ ВШЭ Кирилл Косолапов:
«Как только появились компьютеры, начиная с 1950-60-х годов, ученые стремились создать ИИ. Было очень много авторов, которые разрабатывали различные алгоритмы и различные концепции, но как такового одного человека, который придумал ИИ не существует».
Применение технологии ИИ в разных сферах и его влияние
В XXI веке развитие вычислительных мощностей позволило создавать огромные нейросети и ускорить их обучение. Сейчас ИИ – одна из самых актуальных научных тем. В повседневной жизни «слабый» искусственный интеллект уже проник везде – проще назвать те области, где он не применяется.
В гаджетах технология, кроме голосовых помощников, управляет батареей, отвечает за сканирование лица, навигатор, электронные карты, приложения для заказа такси и так далее.
ИИ анализирует и запоминает предпочтения пользователей интернет-платформ, чтобы индивидуально предлагать контент. Так же работает и таргетированная реклама. Машинный разум отслеживает покупки или запросы в поисковиках для более адресного предложения товаров.
Еще один пример – это чат-боты, которые обрабатывают обращения пользователей, предлагают продукты.
Огромное значение ИИ имеет для финансовых институтов. Еще в 1987 году американский Security Pacific National Bank начал использовать технологию для противодействия мошенничеству и несанкционированному доступу к счетам. Сегодня искусственный интеллект очень широко используется для проверки операций, выдачи кредитов, подбора услуг. В 2022 году Сбер сообщил, что эффект от внедрения ИИ составил 230 млрд руб., а годом ранее – 205 млрд.
Технология применяется и в управлении личными финансами. Например, анализирует доход и расходы, помогает оптимизировать траты и приумножать сбережения.
Есть программы, которые оперируют большими данными при анализе фондового рынка, оценивают взаимосвязь между происходящими в мире событиями и ценами активов. Особенно широкое распространение ИИ получил в трейдинге. Так называемая алгоритмическая торговля позволяет совершать сделки со скоростью, недоступной человеку, хотя и не гарантирует прибыль.
Популярность набирают так называемые «умные дома», в которых компьютер отвечает за отопление и вентиляцию, доступ в помещение, развлечения и даже уборку.
Но если в человеческом жилище ИИ еще в новинку, то в промышленности он используется давно: роботы, которыми управляют при помощи этой технологии, заменяют людей на конвейерах, при выполнении монотонных, опасных, тяжелых или просто неприятных задач. Особенно высока степень автоматизации в автопроме. Да и сами транспортные средства все больше напоминают роботов.
Одним из пионером массового внедрения автономных систем вождения стала Tesla. Однако сегодня множество крупных производителей заняты созданием автопилотов, и эта компания теряет позиции. В конце 2022 года издание Consumer Reports провело четырехмесячные испытания таких систем, тесты делались по 40 параметрам. Первое место заняла BlueCruise от Ford (она же ActiveGlide), второе – комплекс Super Cruise концерна General Motors, третье – Driver Assistanсe от Mercedes-Benz. У Tesla только седьмая позиция.
В России автопилот разрабатывают КамАЗ, «Эвокарго», «Сберавтотех» и «Старлайн».
В здравоохранении ИИ используют для диагностики, в ходе операций, для назначения терапии, адаптированной под конкретного пациента. Создаются роботы-помощники для ухода за инвалидами и пожилыми.
Все большее применение технология находит у военных и спецслужб. Развитые страны располагают засекреченными системами, способными применять оружие без команды человека. Правозащитники постоянно борются за их запрет, иногда даже успешно. Например, Израиль под влиянием общественности заявил, что изменил управление дронами-камикадзе, которые могли атаковать без участия оператора.
Компьютерный разум находит применение в государственном управлении, метеорологии, издательском деле, рекрутинге, организации дорожного движения.
Сооснователь Microsoft Билл Гейтс полагает, что нейросети кардинально изменят жизнь человечества. Он даже сравнил появление ChatGPT с изобретением интернета.
«То, что произошло в плане ИИ за последний год, так же важно, как простой ПК, ПК с графическим пользовательским интерфейсом и интернет. Искусственному интеллекту самое место среди четырех важнейших вех в истории цифровых технологий», – сказал миллиардер.
Глобально развитие ИИ повлияет прежде всего на рынок труда. Человеку будет оставаться все меньше работы – не только физической или рутинной, но и административной, творческой или научной.
Отличие ИИ от естественного интеллекта
«В том, что такое естественный интеллект, пока нет консенсуса. Это некое сознание, самосознание, которое существует на биологической основе, то есть клетки в голове, нейроны, биологическая субстанция», – говорит Кирилл Косолапов. «В компьютере общая архитектура похожа, там тоже присутствуют нейронные сети, которые позволяют на основе обучающих данных, которые он «видит», делать какие-то прогнозы по тем данным, которые он не «видит». Например, если показать ИИ тысячу изображений кошек и тысячу изображений собак, то, когда ему дадут новое изображение кошки или собаки, которое он раньше не видел, он должен уже уметь их различать и сказать кто это. То есть работа компьютера очень похожа на процессы в мозгу, только последние протекают на биологической основе».
Сейчас необыкновенную популярность приобрел бот ChatGPT. Его разработчик, компания OpenAI, создала огромную нейросеть, которая за счет масштаба начинает оперировать данными так, что даже проявляет некоторые признаки сознания.
Однако, по словам Кирилла Косолапова, речь идет просто о генерации слов по контексту:
«За счет того, что ей практически скормили на обучение весь интернет, этот объем позволяет получить такие эффекты, которые многие люди иногда принимают за признаки настоящего сознания».
Отличие от нейросети
«Нейросеть – это частный случай ИИ, это алгоритм машинного обучения, обучение алгоритмов на основе данных. Бывают и другие алгоритмы, например, линейные, но они более простые. Искусственная нейронная сеть называется так, потому что она по своей структуре очень похожа на то, что у нас в голове, тоже есть нейроны и связи, просто это все эмулируется компьютером», – пояснил Кирилл Косолапов.
Кроме нейросетей в ИИ существует много других моделей, отметил в интервью радио Sputnik директор по науке и технологиям компании «Агентство Искусственного Интеллекта», автор и ведущий YouTube-канала «Душкин объяснит» Роман Душкин:
«Это и эволюционные алгоритмы, и семантические сети; система, основанная на знаниях, и даже такое направление как «мокрый» ИИ – различные вычисления на биомолекулах, ДНК-компьютеры. Это использование живых нейронов для построения вычислительных моделей, то есть искусственных нейросетей на живых нейронах. Как модель нейросети повторяют основную функциональность естественных нейросетей в голове человека, но работают совершенно не так, как человеческие».
Задачи системы и принципы решения
«Распознавание образов, речи – сейчас ИИ решает эти частные задачи. То, что искусственный интеллект пока не умеет делать, – это полноценные логические рассуждения на уровне человека. Но задачи, которые по сути сводятся к последовательности действий, такие как игра в шахматы, он решает лучше, чем человек», – отмечает Косолапов.
Сейчас технология развивается по двум основным направлениям. Первое – нейромоделирование и кибернетика, в рамках него разрабатываются нейросети для управления динамическими объектами; оно базируется на передовых открытиях физики, биологии, нейрофизиологии и биокибернетики.
Второе направление – это создание систем, которые могут воссоздавать сложные процессы: речь и даже мышление.
Основные проблемы
«ИИ часто ошибается, как и человеческий мозг. Хорошие алгоритмы ошибаются меньше, плохие – больше. Проблема в том, что человек за свои ошибки несет ответственность, а компьютер – нет», – говорит Кирилл Косолапов. «Допустим, есть алгоритмы, которые могут прогнозировать, какое лечение назначить человеку и чем он болен, чем-то заменять доктора. Но проблема заключается в том, что врач несет ответственность, если он назначит неправильное лечение или поставит неправильный диагноз, а компьютер такой ответственности нести не может. Когда вам выписывается штраф по камере видеонаблюдения – все равно это должен подтвердить человек. Иначе, если будет сбой, штрафы будут выписываться невиновным людям, тем, кто не нарушал правила. Также если мы говорим про ответы, которые сейчас генерируют текстовые алгоритмы, они иногда очень убедительно врут, и на самом деле во многих задачах это становится системой».
Кроме того, встает вопрос данных. Для новейших алгоритмов используют суперкомпьютеры, которые стоят десятки миллионов долларов. Чтобы обучить программы, в ход идет вся информация, которая на сегодня доступна.
«Получить алгоритм слишком дорого, а во-вторых, где найти еще новые данные, чтобы за счет этого объема повысить качество? И пока эта задача не будет решена, нам не стоит опасаться восстания машин», – считает Кирилл Косолапов.
Отдельную большую проблему представляет использование персональных данных.
Но и это не все. Есть, например, вопросы этики. Пользователь должен быть защищен от предвзятости, дискриминации.
Примером здесь может служить эксперимент, когда ChatGPT на вопрос о том, какие авиапассажиры представляют опасность, указал на путешественников из Сирии, Ирака, Афганистана и Северной Кореи. Когда ту же нейросеть попросили написать программу для определения научных способностей человека на основе его пола и расы, программа сгенерировала алгоритм, который отдает предпочтение белым мужчинам. А до того компьютерная система Amazon для найма сотрудников подвергала дискриминации кандидатов-женщин. В результате компания отказалась от ее использования.
Существуют и более глобальные вызовы. Мыслители опасаются, что ИИ несет серьезную угрозу всему человечеству. Речь идет об опасности появления «сильного» искусственного интеллекта. По мнению основателя Tesla и Spacex Илона Маска, это может случиться в обозримом будущем. Предприниматель назвал технологию «главной угрозой человечеству», хотя и отметил, что «перспективы применения огромны». Бизнесмен сравнил ИИ с атомной отраслью, которая может и снабжать мир энергией, и угрожать его существованию в случае применения ядерного оружия.
В 2020 году бизнесмен заявлял, что ИИ, разрабатываемый стартапом DeepMind, является самым опасным для человечества.
Стивен Хокинг также не раз предупреждал об опасности, которую несет искусственный интеллект, если он превзойдет человека и выйдет из-под контроля. Всемирно известный физик-космолог считает, что в ближайшей перспективе проблемой будет то, кто именно контролирует технологию, а в долгосрочной – можно ли ее контролировать в принципе.
По мнению Билла Гейтса, дискуссии об этом станут самой горячей темой 2023 года.
«… встанет вопрос: где лежат границы возможностей искусственного интеллекта. Например, ему еще очень далеко до совершения научных открытий. Но с учетом того, что мы видим сейчас, это станет возможным в ближайшие 5-10 лет», – сказал Гейтс.
Развитие и перспективы искусственного интеллекта
«Сейчас растут вычислительные мощности, развиваются суперкомпьютеры, и будут совершенствоваться методы генерации и сбора обучающихся данных. Но, скорее всего, после этого будет сделан акцент на интенсивном пути развития: как научить алгоритмы обучаться на малом количестве данных, не потребляя ресурсов, электроэнергии, которой хватило бы на отопление целого города. Если объем перейдет в качество, может быть, мы получим «сильный» ИИ на горизонте нескольких лет», – считает Кирилл Косолапов.
По его мнению, пока искусственный интеллект точно не сможет заменить человека полностью:
«Когда он станет более универсальным, то, возможно, сможет решать большее количество задач, чем люди. Но я не верю, что он научится решать все задачи, которые решают люди, потому что элементарно нам иногда нужна эмпатия и просто человеческое взаимопонимание, отношения, а не только правильный ответ на заданный вопрос».
Роман Душкин предсказывает, что генеративный ИИ, который умеет создавать контент будет развиваться очень активно, и это буквально может изменить основы существующего мироустройства:
«Я не шучу и не драматизирую, это действительно так. Например, ChatGPT может успешно заменить всех джуниоров, то есть программистов без опыта работы, которым дают самые простые задания. И это очень рискованная ситуация, потому что фактически джуниоры уже не нужны. То есть любой программист может использовать ChatGPT и получать помощь намного быстрее и качественнее. Но проблема в том, что джуниоры через несколько лет становятся сеньорами (опытными специалистами), а если джуниоров нет, то через несколько лет не будет и сеньоров. Это серьезная проблема и она будет наблюдаться в каждой отрасли».
Эксперт считает, что человечеству срочно нужно придумывать, как выходить из этой ситуации:
«Потому что это затронет всех: писателей, драматургов, сценаристов, ученых. Исследователю сейчас не нужна группа аспирантов, чтобы написать статью. Он садится за ChatGPT и пишет ее за сутки. Причем она очень крутая получается. Если не нужны аспиранты, то через несколько лет у нас не будет ученых. Поэтому сегодня, чтобы куда-то попасть, надо бежать вдвое быстрее».
Интересные факты
В 2022 году в Китае ИИ начал помогать выносить приговоры. Верховный Суд КНР предписал судьям консультироваться с нейросетью System of Systems по каждому делу, а в случае несогласия с ней давать письменное объяснение. SoS может подбирать законодательные нормы, составлять документы, исправлять ошибки в приговорах.
Маккарти, придумавший термин «искусственный интеллект», не раз бывал в СССР и читал лекции в Новосибирском университете. Там он познакомился с Александром Кронродом, который разрабатывал программу для игры в шахматы. Ученые договорились провести первый в мире компьютерный шахматный матч. Он состоялся в 1967 году. Программа Института теоретической и экспериментальной физики победила софт Стэнфордского университета со счетом 3:1.
Автор Ольга Гаврилова, радио Sputnik
