Või vastupidi, ta lahendab kõik inimkonna probleemid.
Selle aasta novembri alguses andis Google'i insener François Schollet välja manifesti. Selles kirjeldas ta kaht põhiprobleemi: teadlased ja uurijad ei ole kokku leppinud, mida nad tehisintellekti all silmas peavad. Lisaks pole keegi veel välja pakkunud viisi, kuidas võrrelda AI omavahel ja inimese intelligentsusega. Milline on olukord selle arenguga tänapäeval? Mis see on ja kus seda rakendatakse? Proovime selle välja mõelda.
1. Mõistmismängud
Mustas ülikonnas, valge särgi ja nelinurkse äärega prillidega noor hiina mees istus peaga süles ja oli intensiivse mõtte kaotanud. Muistses idamaade intellektuaalses mängu mineku üheksanda dani omanik pole oma karjääri jooksul kunagi olnud nii raskes seisus.
Go on petlikult lihtsate reeglitega mäng: kaks mängijat, jooneväli 19 x 19, komplekti must-valgeid kive. Mängijad liiguvad vaheldumisi oma kive, üritades vastase kive nendega ümbritseda. Kogu oma elu võitis Ke Jie selle vastase kõigi mängu hõlpsalt - kuni 23. maini 2017, mil Google võimas võimsa tehisintellektiga loodud arvutiprogramm AlphaGo alistas ta, võites kolm mängu kolmest.
Ke Jie pole kunagi oma elus kaotanud mängu. Kuni sattusin AlphaGosse.
Pikka aega jäi Go arvutitele vallutamatuks piiriks. Kabe, male, kaardimängud ja strateegiad nagu Starcraft - masinad võtsid järjekindlalt ja universaalselt inimesed üle. Ja ainult go jäi loovuse ja intuitsiooni eelisõiguseks, mis on matemaatiliste algoritmide jaoks vaieldamatu, kuna võimalike kombinatsioonide arv go-tahvlil on suurem kui Universumi aatomite oma. Siiani ei suuda ükski superarvuti seda arvu arvutada ja loetleda.
Reklaamvideo:
Mitmetunniste mängude vältel võitles Ke Jie programmi kõigi talle kättesaadavate vahenditega. Ta kasutas konservatiivset, agressiivset, kaitsvat ja ettearvamatut taktikat, kuid ükski neist ei töötanud. AlphaGo ümbritses meest ikka ja jälle ning sundis teda alistuma. Nii langes inimliku intelligentsuse eelise kunstliku üle viimane bastion.
Steven Spielbergi menufilmis IA õppis lapse keha tehisintellekt isegi armastama. Foto: ikka filmist "Tehisintellekt".
2. Piiratud võimalused
Programmidega õnnestus saavutada selline tohutu edu, jäljendades inimintellekti ühte või teist tegevust, nii et nüüd on Venemaal üldiselt aktsepteeritud määratleda see kui tehnoloogia või toode, mis viib inimese intellektuaalse tegevusega sarnase tulemuseni ja mida kasutatakse rakendatud probleemide lahendamiseks.
Mõistet "AI" tutvustati esmakordselt 1956. aastal arvutiteadlase John McCarthy konverentsil Dartmouthi ülikoolis. Samuti kuulub tema vaimukas tõlgendus: "Niipea kui mõni tehisintellekti süsteem hakkab hästi tööle ja tulemusi andma, ei pea keegi seda tehisintellektiks."
John McCarthy. Foto: Vikipeedia.
See on suuresti tõsi. Meie ettekujutust AI-st mõjutavad sellised filmid nagu The Terminaator või RoboCop ning keerukama lugeja jaoks The Matrix või 2001 A Space Odyssey. Nende tõttu ühendame robotid ja tehisintellekti sageli ühtseks tervikuks. See pole õige. Robot on lihtsalt kest, samas kui see võib olla ükskõik milline ja see ei pea inimese keha jäljendama. Ja AI on algoritmide komplekt roboti sees olevas arvutis. Lihtne näide, tarkvara ja andmed, mis vastutavad Alice'i hääleassistendi töö eest Yandexist, on tehisintellekt ja naisehääl on tema isikupärasus ning selles süsteemis pole ühtegi robotit.
Teine suur väärarusaam on see, et AI, eriti need, mis on kehasse pandud roboti kehasse, suudab teha mingeid väliseid toiminguid ja vaimseid toiminguid, milleks inimene on võimeline. Kuulsa "Terminaatori" esimestes osades teeb T-800 kõike, mida inimesed teevad, ainult kiiremini, paremini, tõhusamalt. Tegelikult pole isegi sellised lahedad programmid nagu AlphaGo või Watson võimelised tegema midagi sellist, mida pole eelnevalt koolitatud ega koolitatud. Kasparov või Ke Jie võiksid kohe anda intervjuu, saades aru inimese kõnest ja sõnastades vastuseid, helistada enda jaoks takso ja broneerida restoranis laud, kuulata muusikat ning määrata selle žanr, esinejate ja meloodianimed. Ükski male mängimise, mineku, viktoriinide või muude erifunktsioonide programm ei ole võimeline õppima muid oskusi ega neid ümber õppima. Selle põhjal jagatakse AI kahte kategooriasse: tugev (nagu filmides) ja nõrk.
Te puutute tehisintellektiga kokku iga päev, niipea kui nutitelefoni kätte saate.
3. Eemaldage mask
Kuidas me teame, et oleme loonud tugeva AI? Tõenäoliselt on selle ainus kriteerium see, kui tehisintellekt on inimestest oma käitumise ja võimete poolest täiesti eristamatu. 1950. aastal lõi kuulus Briti matemaatik Alan Turing selleks spetsiaalse testi.
Turing sai kuulsaks kolme asjaga. Ta murdis Teise maailmasõja ajal Saksa Enigma krüpteerimismasina koodid. Ta tuli välja lihtsama arvutusmasina kontseptsiooniga. Ja ta pakkus testi, et teha kindlaks - kas arvuti suudab mõelda? Selleks suhtleb inimene järjekindlalt masina ja teise inimesega, nägemata neid. Dialoogide ajal peab ta kindlaks tegema - kes on tema vestluspartner? Kui katses osaleja võtab inimese jaoks arvuti või kui tal on sellele raske vastata, loetakse masin Turingi testi läbinuks.
Alan Turing.
Turingi test on tähelepanuväärne selle poolest, et see välistab robotite "teadvuse" paljastamise keerulised filosoofilised küsimused, asendades need inimese käitumise tõhusa jäljendamise kriteeriumiga. Pikka aega peeti seda "kullastandardiks", kuni viimastel aastatel on kaasaegsed vestlussaated ja hääleabilised muutunud nii keerukaks, et neid on inimestest juba väga raske eristada. Seetõttu on arvutiteadlased Turingi metatesti leiutamisega selle keeruliseks teinud. Selle abiga peetakse arvutit intelligentseks, kui see on loonud midagi, mida ta soovib ise intelligentsuse jaoks testida.
4. Ta on juba siin
Tugev AI on kauge tuleviku küsimus. Paljud skeptikud kahtlevad üldiselt, kas seda saab kunagi luua. Praegu elame aga nõrga tehisintellekti ajastul, kuigi seda vaevalt märkame. Kus ja millal me temaga ristume?
Nutitelefonis. Kui suunate objektiivi oma perekonna poole ja pildiotsijas, on naeratavad näod kohe ruutudega tähistatud - see on Viola-Jonesi algoritm. Seda kasutatakse ka CCTV kaamerates kurjategijate tabamiseks ja isegi sotsiaalvõrgustikes, kui nad pakuvad teile end kellegi teise üleslaaditud fotodele märkida.
Järgmisena vaatate YouTube'is saadet, filmi Netflixis või mõnda muud videosisu tellimise teenust, kuulate muusikat veebisaidil Yandex. Music
jne. Eelistuste analüüsimisel libistab süsteem libiseda teisi videoid, filme või kompositsioone. Ja see on ka nõrk AI!
Google'i tõlge või DeepL, mis aitab tõlkida teksti mis tahes levinumast ja isegi surnud keelest nagu ladina keel, vene keelde, pole ilma AI-süsteemideta võimalik. Meloodiate äratundmine ja äratundmine Shazamis, dikteeritud kõne diktofonis, automaatvastaja pangas jne jne.
Kuid kui te arvate, et AI puudutab ainult infosüsteeme, siis eksite! Kaasaegsete lennukite õhkutõusmist, maandumist ja juhtimist kontrollivad peaaegu täielikult mitte piloodid, vaid tehisintellekt. See reguleerib ka mitteblokeeruvat pidurisüsteemi ja autode kütuse sissepritse. Ja Skolkovo ning Ameerika maanteede teedel sõidavad ringi täiesti mehitamata isesõitvad autod koos keeruka arvutinägemise ja navigatsioonisüsteemidega.
Nüüd kaupleb tehisintellekt vahetustel ja väljastab sularahaautomaatidest raha, kontrollib õhu- ja maapealseid droone, diagnoosib ja teostab operatsioone, koostab lepinguid ja kohtuasju, eemaldab nutiarvestitest andmeid ning ennustab kütte- ja elektrivõrkude koormust.
Tegelikult on meie elu juba nõrga tehisintellektiga täiesti mõeldamatu.
KONVERENTS
Inimeste lüüasaamise ajalugu
1979 - tagamängija. Matemaatik Hans Berliner tuli välja algoritmiga olukorra hindamiseks mängulaual ja vaatlemiseks mängupuule mitu käiku ette, et valida optimaalne jätk. See oli aluseks BKG 9.8 programmile, mis alistas valitseva maailmameistri Luigi Villa tulemusega 7: 1.
1997 - male. Esimene lahing IBM-i Deep Blue arvuti ja valitseva maailmameistri Garry Kasparovi vahel toimus 1996. aastal. Kasparov võitis enesekindlalt (3 võitu, 2 viiki, 1 kaotus). Kuid vaid aasta hiljem suurendasid IBM-i insenerid kordusmatši jaoks arvuti võimsust märkimisväärselt - nüüd võis see hinnata 200 miljonit positsiooni sekundis. Seekord alistas Deep Blue Venemaa suurmeistri (2 võitu, 3 viiki, 1 kaotus) ja temast sai esimene arvuti, kes ületas maailma tugevaima maletaja.
2007 - kabe. Kanadas lõid nad kabeprogrammi, mida ei saa kaotada. Parimal juhul, kui inimene mängib vigadeta mängu, suudab ta viigi saavutada. Algoritm analüüsib kõiki võimalikke võimalusi mängu arendamiseks ja valib igas olukorras ideaalse käigu.
2011 - mänguetendused. IBM on pannud populaarse Jeopardy! (Venemaal - "Oma mäng") Watsoni tehisintellekti süsteem. Ta ei jätnud võimalust kahele legendaarsele meistrile: Ken Jennings, kes püstitas saate 74 episoodis rekordilise löömata võidu, ja Brad Rutter, kes sai saateajaloo suurima võidu - 4,45 miljonit dollarit. Tõsi, ülemeremaade insenerid pole siiani julgenud Anatoli Wassermani vaidlustada.
2017 - pokker. Pokkeris on mängijate kaardid suletud ja lisaks saavad mängijad bluffida, mis teeb tehisintellekti töö oluliselt keerukamaks. Isegi nii, DeepStack edestas 10-st 11-st professionaalsest pokkerimängijast pärast iga kolm tuhat mängu. Ja teadlased Carnegie Melloni ülikoolist (USA) lõid boti Libratus. Ta esitas väljakutse plussidele ja peksis tänapäeva populaarseimas pokkerivormis Texas Hold'em neli parimat mängijat.
2019 - Starcraft II. Google'i populaarseima reaalajas strateegiamängu Starcraft II robot Deepmind AlphaStar alistas kergelt ühe parima inimmängija tulemusega 5: 1 - poola Grzegorz Kominczi, hüüdnimega MaNa. Starcraft II nõuab sadade ühikute täpseks haldamiseks kaardil nii välkkiiret reageerimist kui ka pikaajalist strateegilist planeerimist. Mäng sisaldab palju olulist teavet: vaenlase ressursivarud, tema armee suurus ja asukoht jne. Iga AlphaStari versioon õppis kõiki mängu keerukusi ja nippe, treenis lahingutes teiste programmidega ja mängis kokku 200 aastat.
AI KLASSIFIKATSIOON
1. Nõrk tehisintellekt on AI, mis on spetsialiseerunud ühele valdkonnale. Ta suudab lüüa maailma parimaid maletajaid, kuid sellega lõpevad tema võimalused. Paluge tal mängida teie lemmikmuusikat - ja ta kukub stuuporisse.
2. Tugev tehisintellekt - universaalne inimese tasemel AI, masin, mis on võimeline täitma samu ülesandeid kui inimene. Tugeva AI loomise ülesanne on võrreldamatult raskem kui nõrga AI loomise ülesanne ja me peame selle veel lahendama. Selline intelligentsus on võimeline teadvustama, kavandama, probleemide lahendama, abstraktselt mõtlema, mõistma keerulisi ideid, kiiresti õppima, omandama üha uusi oskusi, õppima oma kogemusest.
3. Tehnoloogiline singulaarsus või tehisliku intelligentsuse teke. 1983. aastal kirjutas ulmekirjanik Vernon Vinge essee, milles ta pakkus välja, et inimkonna tulevik ootab "tehnoloogilist singulaarsust" - hetk aja jooksul, mil arvutusvõimsuse hulk, nende kombinatsioon ja tarkvara arendamine muutuvad nii võimsaks, et see annab alust ülimuslikuks, inimesest kõrgemaks. Nüüd toetab seda ideed filosoof ja futurist Nick Bostrom. Ta määratleb superintelligentsi kui "intelligentsust, mis ületab inimkonna parimaid meeli kõigis valdkondades, sealhulgas teaduslikku leidlikkust, tervet mõistust ja sotsiaalseid oskusi".
Kuigi inimkond on tugevast AI-st väga kaugel, kuid nõrkade AI-süsteemide arendamisel ja kasutamisel on see meil juba üsna edu saavutanud.
BTW
Google esitas 2018. aastal tehisintellekti konverentsil vestluse helisalvestuse, kus hääleassistent kutsus juuksurit ja salvestas selle omaniku juukselõikuse jaoks. Vestlusbot esitas küsimusi nii kavalalt, kasutas pause ja sekkumisi, nii et rea teises otsas olev administraator ei saanud aru, et temaga ei räägi mitte inimene, vaid virtuaalne vestluspartner. Konverentsil osalejaid hämmastas roboti realistlik kõnekäitumine.
KUIDAS TEIE?
Tehisintellekti ajalugu ulatub üle 60 aasta. Esimesed katsed õppemasinate ehitamiseks tehti küberneetika raames. See põhines elusorganismide ja ühiskonna kontrolliprotsesside matemaatilistel mudelitel. Küberneetika pioneeride hulgas oli palju Nõukogude teadlasi, nagu Viktor Glushkov, Anatoli Kitov ja Aleksei Lyapunov.
Venelaste saavutuste hulgas: esimeste robotmasinate ehitamine, mis on võimelised lahendama lihtsaid probleeme - valgusesse sõitma või takistusi vältima; tootmise automatiseerimine ja esimeste - tol ajal veel hiiglaslike ja aeglaste arvutite kasutamine riikliku planeerimiskomisjoni vajadusteks. Küberneetika püüdlused olid oma ajast ees, kuid nõukogude ministeeriumide liigse bürokraatia ja usaldamatuse vastu kõigele uuele ei leidnud nad pioneeride lootust. Nende silmapaistvate teadlaste paljude kaasaegsete meenutuste kohaselt suutis nende varase tehisintellekti süsteemide kasutuselevõtt ära hoida 1980. ja 1990. aastate majandusliku kokkuvarisemise ja juhtida NSVL kriisist välja.
Kahjuks on Venemaa teadlaste, inseneride ja arendajate edu nüüd tehisintellekti juhtivatest jõududest - Ameerika Ühendriikidest ja Hiinast - kaugele maha jäänud. Seetõttu loodi selle otstehnoloogia valdkonna teadusuuringute jaoks Moskva füüsika- ja tehnoloogiainstituudi baasil spetsiaalne kompetentsikeskus ja heaks kiideti "tehisintellekti arendamise riiklik programm", mida toetas isiklikult president Vladimir Putin. Paljude maailmaekspertide sõnul tagavad lähikümnenditel ülemaailmse juhtimise need, kes suudavad saavutada pikaajalise juhtpositsiooni nõrkade AI-tehnoloogiate väljatöötamisel ja jõuavad lähedale tugeva loomisele. Täna on meie jaoks äärmiselt oluline mitte jätta oma võimalust kasutamata.
AGAFON SELITRENNIKOV
