Медицина
Искусственный интеллект широко используется для поддержки принятия решений в медицине. Но как вам такой пример: китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») впервые сдал экзамен на врача и получил лицензию на врачебную деятельность.
Разработка компании iFlytek находит и анализирует информацию о пациенте. К работе он приступит в марте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать врачам, чтобы повысить качество их работы. Робот сосредоточится на противоопухолевой терапии, а также на обучении врачей общей практики, которых в сельских районах Китая очень мало.
Ещё одно интересное решение – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. Платформа системно анализирует информацию и рассчитывает риски неблагоприятного исхода.
В рамках тестов в медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связь между ними.
Система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый человек выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.
Система для анализа речи и поиска признаков психических заболеваний – разработка IBM. Специалисты отдела по вычислительной психиатрии и нейровизуализации создали интеллектуальную систему, которая может предсказать развитие психоза по речи пациента.
Пациентам предлагалось просто рассказать о себе. Система могла определить, что речь человека стала беднее, он перескакивает с одной идеи на другую и т.п. Это характерные признаки психоза.
После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей только что прочитанную историю. На этих примерах искусственный интеллект в 83% случаев ставил правильный диагноз. Это объективно выше, чем у врачей, даже с солидным опытом.
Распознавание лиц
В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.
Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.
Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.
Имитация человека
Роботы, наделённые искусственным интеллектом, уже могут имитировать человеческую мимику. К примеру, Facebook AI lab разработала интеллектуального анимированного бота и обучила его на сотнях записей видеозвонков Skype.
Алгоритм отслеживал 68 ключевых точек на человеческом лице. Он понял, как люди кивают, моргают и воспроизводят другие движения при общении с собеседниками. Затем бот смог в режиме реального времени реагировать на информацию, которую ему сообщал собеседник, или его мимику.
Ещё один важный момент – наделение ИИ моралью. Чтобы обучить систему человеческим моральным нормам, исследователи из Массачусетского технологического института создали Moral Machine.
Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.
К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).
Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:
Кроме того, София заявила:
А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…
Воображая будущее
Забудьте на время, что на носу у вас очки, а в душе осень.
Исаак Бабель
Человек — единственный, кто воспринимает время. Более того, будущее для нас в приоритете над настоящим. Мы сохраняем себя сегодня ради завтрашнего дня. При неуверенности в будущем человек испытывает стресс, вне зависимости от того, насколько благополучно все в настоящий момент.
Людей пугает неизвестность: что ждет за поворотом, за закрытой дверью, завтра. На этом построены фильмы ужасов. Жуть охватывает героя, когда он, например, слышит шаги за дверью и не знает, кто это может быть — Дед Мороз с подарками или маньяк.
Будущее еще не наступило, его можно только вообразить. Люди, способные вообразить «прекрасное далеко», чувствуют себя комфортно. Но многие не могут, испытывают тревогу и заражают ею окружающих. Происходит эмоциональное заражение. Как устоять перед ним?
Люди, которые в состоянии вообразить завтрашний день, испытывают меньший стресс. Их иммунная система хорошо работает. Медицина уже признала, что хорошее настроение стимулирует иммунитет, а подавленное состояние и особенно длительные стрессы его резко снижают.
Известны исторические личности, которые не заболевали, когда вокруг был мор. Все знают Нострадамуса как предсказателя. Мало кто знает, что он был гениальным врачом. Нострадамус лечил людей во время эпидемии бубонной чумы и не болел сам. У него была другая биология? Нет, этот феномен связан с другим состоянием психики. Способностью иметь наивысший иммунитет при прочих равных условиях. Как такого феномена достичь всем остальным?
Человек воспринимает жизнь чувственно и сознательно. Наши чувства имеют форму — воображение. Одного не бывает без другого: воображения не бывает без чувств, а чувство всегда создает образ.
У людей, у которых по тем или иным причинам нет сильных переживаний: не развиты чувственно или не позволяют себе проявлять чувства вследствие ложных установок, нет способности вообразить будущее. В обычных обстоятельствах такие люди проживают унылую жизнь.
Когда нет воображения — все вокруг уныло, как поздняя осень. А когда происходит глобальный катаклизм, как сегодня, а им нечем вообразить завтрашний день, возникает сверхстресс, который истощает нервную систему, тянет вниз иммунную. Они становятся легкими жертвами любого внешнего воздействия, в том числе инфекции.
Чтобы этого не происходило, надо развивать воображение, чувственность. Как это сделать? Очень простой рецепт — чтение классической литературы. Проверенное временем письменное слово возбуждает яркие чувства, создает особые ассоциативные ряды. Слово — это смысл, и на каждый смысл, каждое слово у нас возникает образ. Образы, воображение, чувственность и уверенность в завтрашнем дне — вот и все, что нужно для стрессоустойчивости.
Наш далекий предок выжил в первобытной саванне с помощью воображения. Развитое воображение поможет преодолеть нынешний переходный период. В ближайшем будущем человечество ожидает новый мир с возможностями, которые могут представить себе только люди с развитым воображением.
Список литературы:
1. Юваль Ной Харари. Sapiens. Краткая история человечества.
2. Скачкова Д. К. К вопросу о роли воображения в человеческом познании.
Написание музыки
В августе искусственный интеллект Amper сочинил, спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.
Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.
Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.
Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть. Получилось в духе Летова:
Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:
Эволюция одной мечты человечества
Воображение важнее знания, ибо знание
ограничено, воображение же охватывает все
на свете, стимулирует прогресс и является источником ее эволюции.
Альберт Эйнштейн
Мысль о полетах в воздухе зародилась у людей много тысяч лет назад. Еще у древних египтян встречаются рисунки и скульптуры людей с крыльями. Такие же изображения позднее появятся у греков и римлян. Сказания народов мира отображают это же желание. Например, ковер-самолет присутствует в русских и ближневосточных сказках.
Эта мечта оставалась утопией вплоть до Леонардо Да Винчи, который выделялся даже на фоне гениев эпохи Возрождения. Нет такого человека, который бы не слышал о «Моне Лизе». Мы воспринимаем Леонардо в первую очередь как величайшего художника. Но сам «универсальный человек» считал себя прежде всего ученым и инженером.
Он интересовался механикой, математикой, архитектурой, окружающей средой. В XV веке Леонардо Да Винчи описал клапан правого желудочка сердца, открыл, что по годовым кольцам определяется возраст дерева, создал камеру-обскура, конструировал каналы и плотины. Принято считать его изобретениями: прототип танка, водолазный костюм или скафандр, самоходную тележку (прообраз автомобиля). Множество других инженерных замыслов запечатлены в рисунках, чертежах и эскизах мастера. Наибольший интерес вызывают его летательные аппараты.
Леонардо, вдохновляемый полетом птиц, мечтал о воздухоплавании. Его рисунки и наброски впервые показывают, как можно построить летательную машину. Леонардо Да Винчи работал над устройством разных типов летательных аппаратов. Он создал первый орнитоптер, воздушный винт, парашют. Гениальный изобретатель, силой воображения заглянувший на много столетий вперед, из-за слабых технологий того времени так и не воплотил свои идеи. Мечту Леонардо Да Винчи о воздухоплавании воплотил через пять столетий Игорь Сикорский.
Игра в шахматы
Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором – выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями.
А новая система AlphaZero до турнира знала лишь как ходят фигуры и какова цель игры. Но она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.
AlphaZero – улучшенная версия AlphaGo Zero. Она 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.
Итак, у AlphaZero была информация о том, как ходят фигуры, и обучающий нейросетевой алгоритм с подкреплением. Когда турнир начался, AlphaZero стал играть сам с собой, обрабатывая до 800 тыс. позиций в секунду.
По человеческим меркам, AlphaZero провел за игрой в шахматы около 1400 лет. И достиг уровня абсолютного чемпиона мира по шахматам. По крайней мере, среди компьютеров.
После этого AlphaZero потратил восемь часов и превзошел AlphaGo в го. А потом ещё ща два часа разгромил программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (японскую стратегическую настольную игру).
От счетов к хай-теку
Промышленная революция XIX века, информационные революции века XX сменяют друг друга. Все идет на увеличение, усложнение и ускорение. Значение развитого воображения тоже усиливается.
Еще полвека назад детей в школе учили считать на счетах. Современную жизнь невозможно представить без компьютеров и скоростного интернета — добавочной реальности, создающей абсолютную связь между людьми.
Человечество стоит на пороге нового технологического прорыва — роботов и искусственного интеллекта. Не успели подумать, чем это нам грозит, а некоторые и испугаться, как новая напасть — коронавирус. Природа принуждает человечество к объединению, иначе с эпидемией не справиться. Только объединенное человечество сможет перейти в новую фазу развития — уретральную.
Как это ни странно звучит, но помочь нам пережить пандемию может… развитое воображение.
Биржевая торговля
Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.
В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.
Заменит ли ИИ нас с вами
Искусственный интеллект превосходит человека в решении задач, которые связаны с анализом больших данных, чёткой логикой и необходимостью запоминать большие объёмы информации. Но в творческих конкурсах человек пока выигрывает у ИИ.
Возможно, потому, что восприятие творчества субъективно. А в шахматной партии или биржевой торговле можно двигаться к конкретным результатам.
Безусловно, ИИ меняет наш мир и находит всё новые применения. Наша задача – использовать его во благо, разрабатывать правила регулирования ИИ-систем и передавать системам опыт, накопленный за тысячелетия существования человечества.
iPhones.ru
Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее. Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел. ? Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store. Что представляет собой искусственный интеллект Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую…
Рассказать
Язык вымысла и цивилизация
В процессе естественного отбора животные эволюционировали миллионы лет, приспосабливаясь к условиям окружающей среды. У Homo Sapiens, находящегося на грани вымирания, такого времени уже не было. Поэтому, в отличие от животного мира, наш предок начал эволюционировать не физически, а психически. Это невозможно без воображения.
Во время когнитивной революции сапиенсы приобрели способность думать и общаться, используя устную речь. Он не был ни первым языком на земле, ни первым звуковым языком. Многие животные, в том числе обезьяны, общаются с помощью голосовых сигналов.
![Как стать героем фильма за 2 минуты [обзор]](https://darkstalker.ru/wp-content/uploads/4/f/5/4f59f134df8a89826cc97b6443235940.jpeg)
Уникальность языка наших предков состояла в «способности сообщать о таких вещах, которых мы никогда не видели, не слышали и не нюхали… Легенды, мифы, боги, религии появились в результате когнитивной революции… Способность обсуждать вымысел — наиболее удивительное свойство языка сапиенсов. Этот язык можно поэтому назвать языком вымысла» .
Уровень цивилизации определяется уровнем сотрудничества с незнакомыми людьми. Язык вымысла позволил создавать общую мифологию, которая «наделила сапиенсов небывалой способностью к гибкому сотрудничеству в больших коллективах» . По мере развития менялись мифы, которые объединяли все большее число людей.
Без воображения не было бы нашей цивилизации. Не только потому, что мы бы не смогли сотрудничать на необходимом уровне. Без воображения невозможно ничего изобрести — от первых орудий труда до коллайдера. Для создания нового надо сначала это новое представить, вообразить. «Основной функцией воображения является идеальное представление результата деятельности до того, как он будет достигнут реально, предвосхищение того, чего еще не существует. С этим связана способность делать открытия, находить новые пути, способы решения возникающих задач. Догадка, интуиция, ведущие к открытию, невозможны без воображения» .
Все великие ученые и изобретатели имели развитое воображение. Возьмем для примера реализацию древней мечты человечества.
Мистер Геликоптер
Важную роль в жизни будущего авиаконструктора сыграла мать, которая посвятила свою жизнь воспитанию пятерых детей. Больше всего ее интересовали искусство и изобретения Леонардо Да Винчи. Увлечения матери попали на благодатную почву. Звуковой ребенок любил слушать мамины рассказы о бесконечности Вселенной и загадочных звездах. Но больше всего поражали его детское воображение рассказы о Леонардо Да Винчи и его идее создать «железную птицу» — летающую машину, которая поднималась в воздух с помощью мощного винта.
Мать привила будущему великому авиаконструктору любовь к музыке и литературе. Настольной книгой маленького Игоря стал роман Жюля Верна «Робур-завоеватель», где описан летательный аппарат, отдаленно напоминающий вертолет. Однажды после чтения этого романа мальчику приснилось, что он находится на борту летающего корабля, из окон которого видно море и остров с пальмами. Этот сон станет явью через 30 лет — все это он увидит на борту спроектированного им самолета-амфибии.
После окончания гимназии родители определили Игоря в Морской кадетский корпус в Санкт-Петербурге, где уже учился их старший сын. Это было привилегированное учебное заведение, но Игоря не привлекала военная карьера, пусть и связанная с морем. Он отслеживал все технические новинки, во внеурочное время что-то конструировал в учебных мастерских. Желание строить аэропланы и летать на них окончательно созрело после появления в газетах сообщений о первых полетах американцев — братьев Райт.
Игорь Сикорский бросает училище и дальнейшую жизнь посвящает реализации своей мечты (более подробно можно почитать здесь).
Сикорский создал около 15 типов самолетов. После его изобретений начала развиваться многомоторная авиация. С 1939 года он перешел на конструирование вертолетов. На вертолетах Сикорского был совершен в 1967 году первый в мире перелет через Атлантический, а в 1970 году — через Тихий океан, правда, с дозаправкой в воздухе. Его изобретения положили начало новой эпохи, и за конструктором закрепилось прозвище «Мистер Геликоптер».
Не только картинки
Неужели нейросети годятся только для поиска и обработки изображений? Конечно, нет. Второй наглядный пример использования нейросетей — это распознавание речи. В 2011 году в Google перевели сервис Google Voice Search (сейчас он входит в Google Now) на нейросети и получили снижение ошибок распознавания на 25%. В 2014 году то же самое в Apple сделали с Siri, а спустя полгода в Microsoft запустили функцию мгновенного перевода речи в Skype. И она тоже базируется на нейросети.
Еще одно перспективное направление — это семантическое распознавание и синтез текста, то есть вычленение из поданного на вход текста смысла и возврат вразумительного ответа. Такая функция уже используется в Google Inbox для генерации автоответов. В Google постоянно работают над улучшением нейросети, в том числе скармливая системе тексты любовных романов.
Уже упомянутый Андрей Карпатый в прошлом году опубликовал свои исследования на схожую тему. Ему удалось получить бессмысленный, но на первый взгляд правдоподобно выглядящий научный текст.
Псевдонаучный текст, сгенерированный нейросетью
Примерно в то же время свое исследование опубликовали сотрудники Google. Они попытались научить нейросеть выполнять обязанности оператора службы поддержки, и, судя по приведенным примерам диалогов с пользователем, это у них неплохо получилось. Сеть действительно помогла пользователю решить проблему. Но следует, конечно же, сделать скидку на то, что проблема была очень простая и часто встречающаяся.
Фрагмент диалога роботизированной службы поддержки с пользователем
Нейросетям по плечу и некоторые компьютерные игры. Ребята из подразделения Google DeepMind, прославившиеся своей сетью DeepArt и той самой сетью AlphaGo, еще в начале прошлого года создали ИИ, который самостоятельно научился играть в 49 классических игр с Atari и победил лучших игроков в 22 из них. При этом сеть не была встроена внутрь игры и ориентировалась только по изображению — как и обычный игрок.
В большинстве игр нейросеть значительно превзошла человека
Примитивных игровых ботов раньше писали и без глубинных нейросетей. К примеру, Super Mario проходится при помощи обычного алгоритма поиска пути (он еще называется A*)
Важно то, что нейросеть сама учится распознавать объекты на экране и приспосабливается под правила любой игры — будь то платформер или, к примеру, Asteroids:
Еще интереснее наблюдать, как глубинные нейросети приспосабливают для более интеллектуальных игр. Последний эксперимент Google — попытка научить нейросеть разбирать текст на картах Magic the Gathering и Hearthstone. Эти тексты сообщают игроку, как сработает та или иная карта после того, как он сыграет ее. Поэтому, чтобы научиться играть, нейросеть первым делом пытается перевести эти правила в программный код.
Карты из Hearthstone в интерпретации нейросети Google
То есть, по сути, ИИ воссоздает исходный код игры. Вдумайся в это: мы почти дожили до того, что программа пишет программу! Впрочем, пока что с оговорками: нейросеть настраивают под конкретную игру; текст на картах написан почти формализованным языком, что облегчает задачу, да и код в итоге часто выходит нерабочий.
Опыт, полученный при разработке ИИ для игр, может пригодиться и в других областях. Наиболее очевидная из них — самоуправляемые автомобили и беспилотные летательные аппараты. В NVIDIA недавно опубликовали результаты исследования: экспериментаторы пытались создать систему управления автомобилем, которая полагается исключительно на данные с установленной перед лобовым стеклом камеры. На основе этой информации нейросеть принимала решение о нажатии педалей или повороте руля. И снова результат оказался обнадеживающим. После недолгого обучения с водителем сеть научилась ездить по загруженным дорогам без разметки. И это без дополнительных датчиков вроде лидара и без специальных алгоритмов. Нейросеть увидела, как водить машину, нейросеть поняла.
Еще одно важное применение нейросетей — аналитика. Существует множество стартапов, которые используют нейросети исключительно для предсказаний всевозможных событий: изменения погоды, колебаний акций или продаж, таргетирования рекламы и многого другого
Во всех сферах, где так или иначе задействована аналитика, ИИ медленно, но уверенно вытесняет человека.
Перцептрон и триста пород собак
Впервые идею искусственной нейронной сети предложил нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт в 1957 году и реализовал ее в нейрокомпьютере «Марк-1» в 1960-м. Математическая модель такой сети получила имя «перцептрон», а само устройство представляло собой небольшой компьютер, снабженный табло из нескольких сотен фотоэлементов. Показывая компьютеру изображения, а затем корректируя весовые коэффициенты связей искусственных нейронов, можно было научить нейронную сеть распознавать геометрические фигуры и некоторые буквы алфавита.
По нынешним временам «Марк-1» — это игрушка. К тому же она страдала от множества проблем: к примеру, изображения не распознавались при деформации или повороте. Сейчас понятно, что при тогдашнем уровне вычислительной мощности многие вещи просто нельзя было реализовать. Перцептроны интересны скорее с исторической точки зрения — реальных задач они не решали. В 1969 году Марвин Минский и Сеймур Паперт описали эти опыты в книге «Перцептроны», после чего исследования в области нейросетей были свернуты в пользу, как тогда казалось, более перспективных символьных вычислений.
Фрэнк Розенблатт и перцептрон
Новый всплеск интереса к нейронным сетям произошел лишь в 1986 году, когда появился способ машинного обучения по методу обратного распространения ошибки. Он позволил существенно повысить скорость и качество обучения нейросетей. Однако вычислительные ресурсы все еще были ограничены, да и действительно больших объемов данных для обучения нейросетей не было. Поэтому они существовали в основном как исследовательские проекты и применялись для решения очень ограниченного круга задач. Таких, которые не требуют слишком много мегагерцев или мегабайтов, — к примеру, распознавание текста.
В 2012 году произошло событие, которое коренным образом изменило отношение к нейросетям. Сеть SuperVision, разработанная в Торонтском университете, с большим отрывом выиграла конкурс распознавания объектов на изображениях ImageNet LSVRP (Large-Scale Visual Recognition Challenge). Число ее ошибок составило 16,4%, тогда как программа, занявшая второе место, ошибалась в 26% случаев. Для сравнения: человек делает ошибки в 5% случаев. Но удивительнее всего было то, что для предварительного обучения сети использовался не кластер, а обычный компьютер с двумя видеокартами NVIDIA. Тренировка заняла около недели.
Это был первый случай, когда нейросеть превзошла классические алгоритмы машинного зрения в очень сложном и специфичном тесте. База изображений включала в себя не только простые объекты вроде автомобилей, автобусов, столов и стульев, но еще и триста пород собак, из которых два десятка — разновидности терьеров.
Звучит курьезно? Пожалуй
Но вот что важно: тебе никогда не узнать столько пород собак, а машина их уверенно распознает. И речь не о каком-то огромном компьютере IBM, а о системе вроде тех, что собирают себе любители игр с крутой графикой
Скандал в благородном семействе, или Возможно ли творчество без воображения?
Итак, ученому и изобретателю необходимо воображение. Нужно ли оно художнику? На первый взгляд, ответ очевиден. Но, видимо, не всем. По крайней мере, в художественных училищах работают над техникой, а не над развитием воображения студентов. Каков результат?
В начале 2000-х волна подделок захлестнула художественный рынок. Подделки попадают даже на аукционы Christie´s и Sotheby´s, так как их качество настолько высоко, что даже эксперты затрудняются однозначно судить об авторстве представленных на их суд работ. Грандиозный скандал разразился в мае 2000 года, когда аукционные дома Sotheby’s и Christie’s опубликовали свои каталоги. Оба дома предложили покупателям одну и ту же картину — «Вазу с цветами» Поля Гогена. Каждый дом был уверен в том, что выставляет оригинал.
Конечно, художники-копиисты таким способом делают деньги. Но встает законный вопрос: почему обладатели такой великолепной техники не создают собственные картины, ведь никакие деньги не могут заменить реализации. Ответ прост: для собственного творчества им не хватает воображения. Сравните их судьбу с судьбой, например, Сальвадора Дали, который говорил в свойственной ему эпатажной манере о воображении так: «Если человек не может представить галопирующую лошадь на помидоре, он — идиот!»
Без воображения не может быть творчества, а следовательно, и культуры, ведь основной инструмент культуры — искусство — невозможно без творческого воображения. Фрейд определял культуру как «способ существования, которое выбрало человечество в целях собственного сохранения». Культура консолидирует общество, ограничивает нашу все возрастающую неприязнь. Без культуры общество нежизнеспособно.
В прошлом люди с развитым воображением продвигали науку и культуру. Что изменилось в наш технологический век?
Рождение мифа
Исследователи и компании, которые работают с большими объемами данных, применяют нейросети еще с восьмидесятых годов, а вот рядовые земляне обращают внимание на прогресс в этой области только после показательных побед машин над людьми. Deep Blue обыграл Каспарова! Watson обошел людей в Jeopardy! А теперь гугловский AlphaGo победил Ли Седоля — одного из лучших игроков в го на сегодняшний день
Последний случай особенно интересен. Выигрышную стратегию в го просто невозможно запрограммировать традиционными методами. Количество вероятных комбинаций уже после первого хода здесь равно 129 960 (в шахматах, для сравнения, — четыреста), а за весь матч их набирается больше, чем атомов во Вселенной. Алгоритм просчета ходов не в состоянии продумать все возможные комбинации и проигрывает профессиональным игрокам, которые полагаются на интуицию, выработанную годами тренировок.
Ли Седоль vs. AplhaGo
Другие статьи в выпуске:
Xakep #209. Capture the Flag
- Содержание выпуска
- Подписка на «Хакер»-60%
У AlphaGo есть если не интуиция, то кое-что очень на нее похожее. Система долгое время обучалась на сотнях тысяч сыгранных людьми партий и играла сама с собой. Она научилась «чувствовать» перспективные ходы и уже на их основе прогнозирует игру на несколько ходов вперед. То есть программа переняла ту человеческую черту, которую люди используют ежесекундно, а вот переложить в алгоритм затрудняются.
С легкой руки журналистов AlphaGo превратилась из банальной нейронной сети, описанной еще шестьдесят лет назад, в Искусственный Интеллект, которому недалеко и до обретения самосознания. На самом деле это, конечно же, не так. AlphaGo — это более-менее стандартный пример многослойной нейронной сети, которая способна эффективно решать одну конкретную задачу. Присущая ей «интуиция» — это известное свойство системы, обученной на множестве примеров. Однако считать нейронные сети чересчур разрекламированной игрушкой тоже не стоит.
Выводы
И все-таки: завоюет ли искусственный интеллект мир? Несмотря на впечатляющие результаты работы исследователей, нейросети в своем сегодняшнем виде — это очень узкоспециализированные системы, которые имеют мало общего как с принципами работы мозга, так и с ИИ, каким его показывают в фильмах и научно-фантастических романах.
Да, нейросети способны отличать терьеров по фотографии, угадывать твой возраст и настроение, обыгрывают человека в настольные и компьютерные игры и даже пишут картины, если эти произведения можно так называть. Но все это всего лишь системы для обработки массивов данных. Нейросети не умны, не разумны, не обладают разносторонними способностями. Это инструмент, который применяют в ситуациях, когда есть массив данных, но нет действенного алгоритма его обработки: «вот изображение, я хочу знать, есть ли на нем кошка; я понятия не имею, как ее найти, но у меня есть много других изображений с кошками для сравнения».
Поэтому не будем в очередной раз повторять разговоры о компьютерном сверхразуме, который поработит мир, — достаточно того, что о нем говорят Илон Маск, Рэй Курцвейл, Стивен Хокинг и Билл Гейтс. Давай лучше послушаем Бетховена, над которым поиздевался очередной «крутой искусственный интеллект».
