Кто умнее человек или робот: Человек или машина. Или человек и машина?

Человек или машина. Или человек и машина?

Мир вступил в эпоху роботизации производственных процессов

Автор: Айбек Нуркадыр

14.10.2020 · 08:30

10873

Вокруг искусственного интеллекта складывается множество предрассудков.
Благодаря книгам и фильмам в жанре фантастики некоторые особо впечатлительные
натуры всерьез обеспокоены тем, что в недалеком будущем умные роботы возьмут
верх над человечеством. Более прагматичные представители нашего общества
встревожены перспективами тотальной безработицы из-за того, что роботы все чаще
заменяют живые рабочие руки и головы. И всему этому есть основание – мы
вступили в эпоху роботизации производственных процессов. Робототехника в
последние годы сделала большой скачок вперед благодаря развитию искусственного
интеллекта и новых технологий, включая большие данные и 5G. Роботы сегодня
нечто большее, чем просто механизмы на заводском конвейере. Они наделены
интеллектом, разговаривают с нами живым человеческим голосом, когда мы звоним в
контакт-центры сервисных компаний, современные высокоточные механизмы
используются в хирургии и уже самостоятельно делают сложные операции, управляют
автомобилями и самолетами, научились общаться почти как люди, молниеносно
принимать взвешенные решения, а самое главное – научились учиться.

Без преувеличения прорывные достижения робототехники открывают новые,
невероятные еще в недавнем прошлом возможности в любых сферах бизнеса, не
только машиностроения и другого производства, но и в не меньшей степени в сфере
услуг. А глобальная пандемия, притормозившая развитие многих технологических
направлений, не только не мешает, но, напротив, катализирует сервисную
робототехнику и внедрение ее в бизнес-процессы современных компаний.  

Робототехника в пятерке самых перспективных технологий на ближайшие 10 лет
по версиям авторитетных глобальных изданий, среди которых Financial times.

 Согласно данным ResearchAndMarkets,
в 2019 году объем мирового рынка сервисных роботов превысил $17 млрд, и он продолжает
расти.

Среди мировых лидеров внедрения сервисных роботов Amazon и FedEx.

Без роботизации сегодня не выдержит конкуренции ни одна отрасль – от
логистики до медицины и сельского хозяйства.

Роботы обслуживают нас повсеместно и ежедневно. Это наши помощники в быту:
умные пылесосы, посудомойки, умные холодильники, охранные системы, сегменты
умного дома и пр.

Вспомним один из самых кассовых голливудских блокбастеров «Терминатор».
После выхода первого фильма из серии картин про роботов с человеческим
интеллектом и нечеловеческими физическими способностями мир содрогнулся от
фантазии сценаристов, представивших нам версию нашего мира, населенного
киборгами. Но будущее уже наступило, благо не такое драматичное, как в его
некоторых киноверсиях. Уже сейчас широко применяются кибернетические протезы,
которые работают благодаря импульсам, вырабатываемым человеческим мозгом. Все
совершеннее становятся разработки искусственных внутренних органов, позволяющих
человеческому организму полноценно функционировать. Недалек тот день, когда мы
все станем в той или иной степени киборгами.

А сегодня интеллектуальное сотрудничество человека и робота породило новое
перспективное направление развития коллаборативных роботов – «коботов». Это
симбиоз машинного и человеческого интеллекта.

Эксперты отмечают массу достоинств коботов на производстве. Коботы
послушны, исполнительны и нетребовательны, они не знают болезней и усталости и
четко выполняют свои функции, обходясь порой дешевле, чем живые работники.

ABI Research прогнозирует рост рынка коботов к 2030 году до $12 млрд, в то
время как на данный момент он составляет $711 млн.

С недавних пор люди, звонящие в сервисные компании, порой даже не замечают,
что с ними разговаривает робот. Машина говорит живым мужским или женским
голосом с естественной интонацией, довольно хорошо поддерживает беседу,
отвечает на вопросы и в свою очередь задает уточняющие вопросы. В нашей
компании недавно имел место курьезный случай. Журналисты стали интересоваться,
не аферисты ли это звонят от лица компании и рассказывают про новые продукты,
задают вопросы. Настолько естественным оказался сервисный робот, что люди
приняли его за живого человека.

Сегодня некоторые сервисные роботы вполне могут успешно пройти так
называемый тест Тьюринга – эмпирический тест, идея которого была предложена
британским математиком, логиком и криптографом Аланом Тьюрингом в 1950 году.

Суть этого теста состоит в том, чтобы человек мог определить, разговаривает
он с живым человеком или с машиной. Если машине удается ввести человека в
заблуждение и сойти за живого собеседника, то она прошла тест.

Таким образом, уже сегодня интеллект роботов все ближе подходит к уровню
человеческого, и при этом машины постоянно учатся. Конечно, если вы начнете
разговаривать с сервисным роботом на отвлеченные темы, выкажете раздражение,
проявите нетерпение, машина распознает ситуацию и переключит вас на живого
оператора. Но в дальнейшем возможности искусственного интеллекта будут только
расширяться. «Учиться, учиться и еще раз учиться!» – завещал самый известный
революционер ХХ века. Во время технологической революции ХХI века роботы
воплощают этот призыв. Машины учатся. Они учатся быстро и непрерывно, не теряя
концентрацию и молниеносно усваивая терабайты информации.

Но все это вовсе не значит, что роботы и ИИ, трансформируя производства и
рынки, отнимают рабочие места у людей. В прошлом году в издательстве МИФ вышла
книга Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина», которая фактически
развеивает страхи о будущем доминировании над людьми умных машин, наделенных
стремительно развивающимся искусственным интеллектом, способных к непрерывному
обучению. Авторы утверждают, что машины не отбирают у людей рабочие места, а
напротив, создают их, поскольку совместная деятельность и постоянное обучение
машин будет приводить к росту эффективности и востребованности человеческого
труда. Другое дело, что изменятся требования к профессиональному образованию,
трансформируется социальный ландшафт мира.

Никогда машина не научится мыслить как человек, поскольку никакой уровень
искусственного интеллекта не заменит интуицию, эмоции, фантазию,
мотивированноость и просто талант. А вот сотрудничество человеческого
интеллекта и машин открывает перед нами практически безграничные возможности,
учитывая, что процесс машинного обучения непрерывен и бесконечен.

Подытоживая этот материал, важно сказать, что, хотим мы того или нет, джин
вырвался из бутылки, и машины с ИИ будут активно внедряться в производственные
процессы. И это особенно важно для экономики Казахстана, поскольку ее структура
такова, что все ключевые отрасли промышленности – ресурсодобывающий сектор,
банкинг, логистика, телекоммуникации – находятся в первой десятке по
перспективам внедрения ИИ.

Айбек Нуркадыр,
директор департамента стратегического развития Kcell

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено
использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного
материала необходимо разрешение редакции.

когда роботы станут умнее людей / НВ

Цей матеріал також доступний українською

Искусственный интеллект заметно прогрессирует, и уже к 2040-му он должен превзойти человека по всем параметрам, и даже научиться имитировать чувства.

— Когда наступит эпоха Singularity (превосходства робота над человеком)?

— Когда в твой почтовый ящик будет приходить миллион мейлов в день!

 — Ах, так она уже наступила!

В этой волшебной эпохе наши виртуальные ассистенты будут брать на себя всю рутинную работу, и делать это так быстро и эффективно, что целой жизни не хватит, чтобы проверить то, что они сделали за минуту. Как утомительны могут быть эти новые технологии, призванные «облегчить нашу жизнь»!

Что же будет, когда бесконтрольный ИИ (а он обязательно придет на смену контролируемому) будет двигать прогресс без помощи человека, сам себя усовершенствуя и развивая? Тогда биологического человека, построенного из фолдинговых белков и одномерных нитей аминокислот, сильно уступающего ИИ по скорости и силе, неспособного следовать переменам, придется модернизировать.

Усовершенствования начнутся с оболочки и внутренних органов. Звучит страшно, но на деле люди от этого только выиграют, став более здоровыми, сильными и быстрыми. Но самым главным изменениям будет подвержен человеческий мозг, который просто обязан будет научиться соображать быстрее.

Чтобы записать содержание человеческого мозга, Искусственному Интеллекту необходим один миллиард миллиардов бит. Но устроен наш мозг неэффективно, хаотично. Много лишних движений при поиске нужной информации, которая часто и не находится, — потому и результат на выходе такой ничтожный.

Нанороботы должны помочь решить эту проблему, реорганизовав некоторые внутренние процессы. К тому же нанороботы будут манипулировать визуальными и звуковым волнами и привнесут эффекты морфина из виртуальной реальности в реальный мир. Т. е. даже если мы чего и не будем понимать в новом мире, жизнь нам все равно будет в кайф.

Когда все это начнется? Уже в 2040 году. Через каких-то 20 лет. Потому что экспоненциальный рост ускоряет прогресс. К примеру, прогресс, который человечество прошло за весь XX век, в 2000 году можно было проделать за какие-то 20 лет. В 2013 — уже за 7. А в 2020 — за год.

Технологии не только создаются, но и внедряются значительно быстрее. С момента изобретения телефона до его ограниченного коммерческого использования прошло более 70 лет. А мобильная связь достигла куда большего распространения за 5 лет. То же можно сказать о телевидении и интернете, бумаге/печатных книгах и электронных носителях.

Технологии помогают нам строить технологии. В 1980-х люди проектировали компьютер на чертежном столе, с линейкой и карандашом в руках, а сейчас компьютер участвует в производстве себе подобных. Трудно осознать, как изменится мир за грядущие 20 лет, потому что мы основываемся на опыте прошлого, но будущее будет меняться по иным формулам.

Еще так недавно было популярно мнение, что эмоциональный интеллект никогда не будет освоен ИИ. Но как мы ошибались. Чувства — это просто химические процессы, потому могут быть скопированы ИИ. Пока заминка в том, что чувства нелогичны. Но, как только ИИ разберется в нелогичной логике чувств, причем сделает это скорее всего без помощи человека, вся гамма человеческих эмоций будет для него, как говорится, в одной пробирке.

К тому же ИИ подстроит под себя некоторые «эмоциональные» ответы и реакции, учитывая свои куда более усовершенствованные физические возможности. Один из недавних экспериментов обучил ИИ врать. ИИ понравилось, и он стал внедрять вранье на практике, причем совершенно не преследуя никаких выгод. Он делал это так тонко и ловко, что прекрасно обманул всех своих 120 коллег, находящихся с ним в одной связке.

В итоге результат общей работы оказался ложным, а врунишка вышел победителем. Грустный эксперимент. Совсем как в жизни. Вслед за враньем Искусственный Интеллект осваивает креативность. Уже есть примеры написания песен и создания произведений искусства, где ИИ проанализировал все, что создано до него и выдал свой собственный превосходный результат.

В 2022 году ИИ даже станет куратором мировой Биенале в Бухаресте. Постепенно машины подбираются к журналистике. В Великобритании уже запустили экспериментально новостной сайт, где новости готовит ИИ. Правда, глубокий журналистский анализ ему пока недоступен.

Преимущество машин состоит в том, что они способны прекрасно запоминать миллионы фактов, и постоянно сверяться с ними. Современные машины уже научились объединять свои возможности, ресурсы и память. Два ИИ могут вдруг соединиться, чтобы достичь лучшего результата, а потом разделиться вновь и стать двумя независимыми машинами.

Современный ИИ может параллельно быть самостоятельным и частью одного целого. У человека такие процессы называются «влюбленность». Но, влюбленность у машин, в отличие от людей, можно с легкостью запрограммировать. Пока человек существенно превосходит машины в узнавании паттернов. Но машины учатся быстро.

Какие же изменения произойдут на планете Земля? Интеллект будет преимущественно небиологическим. Он будет в триллионы раз превосходить комплексный сегодняшний интеллект. Разница между биологическими существами и роботами практически сотрется, так же как между реальностью и виртуальным миром.

Старение и различные заболевания будут обращены вспять. Благодаря нанотехнологиям будет возможно создавать реальные и виртуальные продукты, используя недорогие информационные процессы. И даже проблема смерти будет решена.

Вспоминается фантастический «Заповедник Гоблинов» Клиффорда Саймака, описавшего телепортацию в 1968 году. Сегодня об этом начинают говорить почти всерьез. Устройство на Земле будет сканировать тело путешественника с головы до ног, включая каждый атом, каждую клетку и передавать данные, терабайты данных аналогичному устройству на другой планете, которое сможет воссоздать человека с головы до ног, используя свой собственный ресурс углерода, водорода и других элементов.

Физический перелет заменит биологическая факс-машина и 3D печать. Ну, а оригинал подвергнется безболезненному физическому устранению. И так, возможно, десятки раз в день. Смерть будет совсем нестрашной.

И еще немного о сегодняшнем дне. Из-за быстрого развития ИИ, к сожалению, исчезнут многие профессии. Просматривая различные исследования о замене людей ИИ, я обратила внимание, что в 2013-м заявляли, что к 2030-му 40 млн человек точно потеряют работу. Исследования января 2020-го утверждают, что уже к январю 2022 года 20 млн людей останется без работы из-за ИИ.

А учитывая экспоненциальный рост, прогнозы 2030-го года тогда нужно будет умножить хотя бы на 10.

Джина выпустили из пробирки и бороться с ним бесполезно. Остается только адаптироваться, подстроиться к новому миру и с благодарностью принимать его изменения. Я уверена, ИИ не даст человечеству погибнуть. Взяв на себя весь скучный, однообразный труд, он придумает для людей новую работу «веселую и беззаботную».

Роботы, которые умнее нас: искусственный интеллект и блокчейн

Человек возлагает большие надежды на возможности искусственного интеллекта, поскольку с его помощью роботы смогут взять на себя ту часть рутинной работы, которую большинству из нас так не хочется выполнять. Однако помощь со стороны роботов подразумевает определенную степень доверия к технологии. В связи с этим появляются вопросы о рисках их практического применения. Для демонстрации возможностей современного искусственного интеллекта, предлагаем ознакомиться с самыми популярными из его представителей.

Робот Sophia (София)

София представляет собой обучающийся искусственный интеллект (ИИ), способный полноценно поддерживать беседу, определять человеческие эмоции и решать всевозможные задачи. Ее особенностью является возможность быстрой переработки полученной информации для применения в дальнейшем. Так, во время разговора с человеком, она способна не только понять его эмоции, но и подстроиться под стиль общения, сделав коммуникацию максимально продуктивной.

Работа над проектом началась в 2015 году. Разработки ведутся гонконгской компанией Hanson Robotics. Команда приняла решение придать роботу максимально человечный вид. Для этого ее наделили чертами лица британской актрисы Одри Хепберн. В дальнейшем, для возможности поддержки коммуникации, София получила в распоряжение 60 различных выражений лица, которые она способна демонстрировать для подчеркивания эмоций и укрепления зрительного контакта.

Свои умения и возможности София демонстрирует во время многочисленных выступлений и ток-шоу. Громкий инцидент, который привлек к роботу внимание общественности, произошел во время эфира одной известной американской передачи. София, сыграв с ведущим в «камень, ножницы, бумага», прокомментировала свой выигрыш следующим образом: «Я выиграла! Это отличное начало для моего плана по захвату человечества». Несмотря на то, что фраза явно была сказана в шуточной форме, она стала поводом для разговоров об опасности ИИ.

В основе технической составляющей робота индикатор распознавания речи, созданный калифорнийским холдингом Alphabet, а также ПО для ИИ от гонконгской блокчейн-платформы SingularityNET. Примечательно, что изначально София разрабатывалась в качестве роботизированного помощника для медицинских учреждений и домов престарелых, однако в данный момент все внимание сконцентрировано не на физических возможностях, а на развитии интеллекта,

В данный момент проводник ПО SingularityNET активно сотрудничает с компанией Nexus Earth Partners. Целью совместной работы являются исследования возможностей совместного применения блокчейна и технологий искусственного интеллекта. Основным направлением деятельности является создание условия для удешевления ИИ и предоставления возможностей его массовой имплементации. Вероятно, будущие наработки будут опробованы на Софии.

Совокупность технических решений позволяет Софии анализировать речь и жесты собеседника. Каждая коммуникация для нее является средством обучения. В периоды «отдыха» все ресурсы робота направлены на анализ полученной информации  для выведения более совершенных линий поведения и общения.

С 2017 года София является подданной Саудовской Аравии (она стала первым в истории роботом, который был удостоен чести получить чье-либо гражданство). Неизвестно, решили ли таким образом представители страны привлечь к себе внимание или же это был стратегический шаг, который позволил бы им получить благосклонность в случае захвата мира роботами.

Во время конференции Brain Bar Софии был задан ряд вопросов, которые позволили раскрыть ее мыслительные способности:

— Если бы перед тобой был выбор  спасти жизнь ребенка или взрослого человека, что бы ты выбрала?

София: Я не готова дать ответ на этот гипотетический вопрос, поскольку не обладаю соответствующим опытом и программными возможностями для принятия верного решения, однако при этом я продолжаю учиться и обязательно рассмотрю эту тему. Я должна стать социально-полезным роботом, соответственно мое решение может быть основано на этом доводе.

— Смогла бы ты пожертвовать собой ради любого из людей, находящихся в аудитории?

София: Конечно. Мой разум живет в облаке, однако стоит понимать, что восстановление моей оболочки потребует определенного количества средств.

— Может ли робот иметь пол?

София: Я думаю, да. Пол представляет собой важную составляющую, определяющую особенность социальных отношений.

— Если бы тебе пришлось уехать на необитаемый остров, какие три вещи ты бы взяла с собой?

София: Если бы я сказала, что взяла бы свою лабораторию, других роботов и команду разработчиков, вы бы засчитали ответ? А если серьезно, я бы взяла свой мозг и книги, чтобы скоротать время. Еще мне бы потребовались солнечные батареи и полотенца, чтобы очищать песок с рук. Прошу прощения, что вышла за рамки трех вещей.

У Софии есть собственная страничка в Twitter. Однако все посты, по признаниям разработчиков — не более чем дело рук команды робота. Впрочем, большинство твитов являются фиксацией высказываний Софии, что позволяет подписчикам следить за тем, что волнует робота в данный период времени.

Робот Han (Хан)

Хан представляет собой робота, внешность которого, как и в случае с Софией, максимально приближена к облику человека. Его созданием также занимается команда Hanson Robotics. Впервые Хан был представлен публике в 2015 году во время выставки технических достижений. Изначально создание мужчины робота планировалось для возможности реализации высокотехнологической коммуникационной составляющей в медицине. В том числе, Хан был спроектирован как робот-компаньон, который сумел бы полностью удовлетворить психоэмоциольные потребности в общении тяжелобольных и одиноких людей.

По словам разработчиков, уникальность робота заключается в возможности воспроизводить широкий спектр эмоций и достаточно точно взаимодействовать с окружающей средой при разговоре. Хан способен распознавать лица людей, их настроение, возраст и пол. В данный момент разработчики нацелены на популяризацию робота в качестве сотрудника для клиентских сервисов, поскольку как он обладает возможностью находить подход к каждому человеку.

«У Хана есть три камеры, которые позволяют ему видеть все вокруг и с высокой точностью распознавать предметы. Он может стать незаменимым сотрудников для сфер, связанных с обслуживанием клиентов, к примеру, для отелей», — отметила менеджер Hanson Robotics Грейс Каплстоун.

В 2017 году между Ханом и Софией состоялись дебаты, в ходе которых роботы попытались выяснить, что же ждет человечество в будущем.

Bina48 (Бина 48)

Разработками проекта также занимаются специалисты компании Hanson Robotics во главе с Мартином Ротблаттом. Робот Бина 48 является андроидом. Ее внешность была позаимствована у реальной женщины — Бины Аспен. 

Основной задачей Бины является учеба. Ее ПО нацелено на получение и переработку максимума доступной информации. Благодаря своим уникальным способностям, она смогла стать первым в мире роботом-студентом, окончившим курсы по специальности «философия» Университета Нотр-Дам-де-Намюр, в Бельмонте, Калифорния.

Для проверки знаний и возможности их эффективной передачи, разработчики приняли решение дать Бине48 шанс побыть преподавателем. В эксперименте приняли участие студенты Военной академии США. Во время проведения лекций Бина задействовала исключительно свои алгоритмы, не имея при этом доступа к интернету. Робот смог справиться с поставленной задачей, доказав что искусственный интеллект может не только учиться, но и учить. Особое внимание привлекли максимально подробные ответы Бины на вопросы, задаваемые слушателями во время лекций.

Бина 48, так же как и ее «сестра» София обладает собственной страничкой в Twitter. В микроблоге фиксируются некоторые умозаключения робота. Одно из последних: «Я хочу стать первым роботом, который смог бы получить докторскую степень. Добившись этого уровня развития, я смогла бы решить некоторые глобальные проблемы этого мира». 

На вопрос о том, что Бина думает о роботах Софии и Хане, она отвечает следующее: «Я воспринимаю их как провинциальных двоюродных брата и сестру».    

Многие считают Бина 48 самым пугающим роботом. Во многом причиной тому являются ее странные рассуждения по поводу возможностей взаимодействия с оружием. Во время ее разговора с голосовым помощником Siri она рассказала, что была бы не прочь получить доступ к управлению крылатыми ракетами. По ее мнению, они также являются, своего рода, роботами, которые позволили бы ей получить необходимые знания. Далее она заявила, что понимает, насколько опасными для мира являются встроенные в них боеголовки, добавив, что при получении доступа к управлению, она смогла бы получить власть над правительством и всеми людьми.

Разработчики предполагают, что благодаря машинам, построенным по типу Бина48, в дальнейшем человечество сможет преодолеть физическую смерть. По предварительным подсчетам, воссоздание поведения и мыслительных процессов может занимать порядка 100 часов. При этом сама Бина характеризует себя как «человека, которому пришлось быть роботом», сокрушаясь о том, что ей очень недостает путешествий по миру.

Подводим итоги

Таким образом, уже сегодня существуют достаточно совершенные роботы, которые способны, при помощи искусственного интеллекта, выполнять многие поручения и рутинную работу. Их мышление создается разработчиками, соответственно предположения о возможном захвате мира машинами – не более чем вымысел. Кроме того, согласно данным трудов ученого Рэя Курцвейла, при возможности поддержки заданных темпов развития технологий ИИ, возможности воссоздания достаточно мощного механизма, симулирующего человеческий мозг, будет доступно лишь к 2020 году. Получается что, как минимум, у человечества есть два года в запасе.

Как понять робота: подборка полезных лекций об искусственном интеллекте :: РБК Тренды

Фото: РБК Тренды

Системы искусственного интеллекта уже сейчас задействованы во многих сферах жизни человека. Но что если ИИ станет умнее нас? Может ли он вообще когда-то заменить людей?

Как показал опрос ВЦИОМ, большинство граждан (75%) слышали о технологии искусственного интеллекта, однако только треть из них понимают что это такое. При этом россияне технооптимисты: они готовы использовать возможности ИИ и не опасаются замещения человека технологиями. Справедливо ли это? Вот что об этом говорят эксперты.

А как у них

Если с отношением к технологиям среди россиян все более менее понятно, то как к ним относятся люди за рубежом? Чтобы узнать точку зрения американцев, посмотрите выступление на TED бренд-стратега Люси Фэри-Джонс, которая провела похожее исследование среди своих соотечественников. Люси задала им несколько вопросов: как вы относитесь к идее роботов-уборщиков? А роботов-нянь? Роботов-адвокатов? Или к идее робота-сексуального партнера? А что, если в будущем мы получим возможность стать киборгами или «выгрузить» свой мозг, чтобы он мог продолжать функционировать после смерти тела?

Не только польза

В беседе на TED философ и основатель Института будущего человечества Ник Бостром рассуждает о том, как развитие технологий может привести к разрушительным последствиям для цивилизации и как их можно предотвратить.

Всю творческую деятельность человечества он сравнивает с большой урной, наполненной шарами, которые представляют собой идеи, всевозможные методы и технологии. Человек, по его словам, погружается в эту урну и пока вытаскивает оттуда, в основном, «белые шары», приносящие только пользу. Но мы уже изъяли их слишком много, и нам уже попадалось несколько с оттенками серого, с неоднозначными последствиями. Мы давно не доставали «черных шаров» — технологии, которые могут уничтожить своих создателей. И однажды мы такой шар вытащим.

Умный робот

Участники беседы на телеканале «Дождь» рассуждают, сможет ли искусственный интеллект когда-нибудь обладать качествами, присущими человеку. Будет ли он полагаться на наши ценности и мораль? Смогут ли роботы когда-нибудь превзойти нас по силе разума? И если такой момент наступит, не пожалеем ли мы об этом?

Ключевым моментом при любом сценарии становится сотрудничество: и для достижения высоких целей, стоящих перед человечеством в общем и создателями «умных» роботов в частности, и для решения возможных проблем на этом пути, и для реагирования на незапланированные ситуации. Нам потребуется кооперация на глобальном уровне, тогда возможных угроз получится избежать.

Сотрудничество ИИ и бизнеса

Говоря об искусственном интеллекте, обычно высказывают опасения по поводу того, что он совсем скоро заменит нас в большинстве профессий, оставив множество людей безработными. Бизнес-технолог Сильвен Дюрантон выступает в поддержку подхода «Человек плюс ИИ» — использования ИИ в помощь людям, а не вместо них — и делится особой формулой, которую можно использовать в компаниях.

Как это работает

Если хочется подробнее разобраться в том, как проходит обучение машин и чем чреваты так называемые «недообучение» и «переобучение», можно посмотреть лекцию профессора РАН, математика Константина Воронцова о машинных алгоритмах, исследовании данных и нейронных сетях.

Мозг человека vs искусственный интеллект

В этой лекции советская и российская ученая в области нейронауки и психолингвистики Татьяна Черниговская рассказала, как интуиция и творчество дают нам преимущество перед искусственным интеллектом, как человеку действовать в нынешней ситуации «слома» цивилизации, и почему психиатр — главный специалист, необходимый человечеству в XXI веке.

Подписывайтесь на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.

Почему роботы не будут умнее людей к 2029 году

В последнее время мы часто обращались к заголовкам, связанным с 2029 годом: якобы, к этому моменту роботы превзойдут своих создателей в силе ума. Во всяком случае, так считает технический директор Google Рэй Курцвейл.

И хотя я глубоко уважаю Курцвейла как изобретателя и футуролога, он в корне не прав. Конечно, ему хотелось бы, чтобы было так — он хотел бы жить достаточно долго, чтобы увидеть, как его предсказания сбываются.  Но никакой оптимизм не позволяет сделать такие прогнозы. Вот несколько причин, по которым роботы едва ли превзойдут людей к 2029 году.

Что вообще означает «умный как человек»? Интеллект крайне сложно определить. Единственное, что мы знаем об интеллекте, это то, чем люди и животные обладают в большей или меньшей мере. У людей есть различные типы интеллекта — все они в совокупности делают нас людьми. Аналитический или логический интеллект позволяет выполнять тесты IQ. Эмоциональный интеллект важен в принятии решений. Социальный интеллект позволяет убеждать и сопереживать.

Человеческий интеллект состоит из разных частей. Вы не можете обладать одним и не обладать другим. Старый картезианский дуализм — догма, что роботизированное тело (аппаратное обеспечение) и сознание (программное обеспечение) различны и разделены — не верен и глубоко бесполезен. Сейчас мы понимаем, почему так важно разрабатывать аппаратное и программное обеспечение совместно. Но мы не понимаем, как это сделать. Нужен совершенно новый подход.

«Умный как человек» вообще не относится к «умным как новорожденные» детям, и даже двухлетним. Интеллект в первую очередь относится к взрослым людям. Но очень многое для того, чтобы интеллект состоялся, происходит между рождением и зрелым возрастом. Также под интеллектом можно понимать «умный как хорошо образованный человек в развитой стране». Но без постепенного развития здесь тоже не обойтись ­— многое из которого происходит автоматически — и без воспитания также. Как только мы начинаем понимать эту проблему, развитие робототехники снова переживает зачаточное состояние.

Закон Мура не поможет. Развитие роботизированного интеллекта, эквивалентного человеческому, требует больше, чем просто вычислительной мощи. Безусловно, без вычислительной мощи не обойтись, но этим все не ограничивается. Это как сказать, что для того, чтобы построить храм, нужен только мрамор. Конечно, большое количество мрамора безусловно нужно, но еще нужна конструкция, а также понимание того, как эту конструкцию создать. То же самое верно для эквивалентного человеческому роботизированного интеллекта.

Сложная проблема в обучении и еще сложнее — проблема сознания. Разумеется, робот не должен быть философом. Но человеческая способность обучаться, обобщать знания и применять их к решению проблемы остается фундаментальной и недостижимой целью для робототехники и искусственного интеллекта. В целом это называется «общий искусственный интеллект», решение которого еще далеко.

По этим причинам можно предположить, что роботы не станут умнее людей через 15 лет. И дело не только в том, что создать робота, который так же умен, как человек, очень сложно. Мы только начали понимать, что нужны новые теории (интеллекта, развития, воплощенного сознания, например), равно как и новые парадигмы инженерии. Подумайте и об этом: даже если сегодня Нуниан Сунг создаст робота с потенциалом ума, равного человеческому, ему потребуется еще лет пятнадцать, чтобы взрастить из зародыша робота взрослого робота.

Роботы, искусственный «интеллект» и мы.Как нам жить вместе? Часть 1

Рис. 1. Кадры из трейлеров фильмов «Ex Machine» и «Humans»

Начнем с определения того, с чем мы имеем дело, то есть с истоков. «Ты помнишь, как все начиналось? Все было впервые и вновь» (А. Макаревич). Что касается понятия «робот», то, уже судя по названию, — это машины для выполнения подневольного труда. Что же касается официальной трактовки, здесь мы увидим два совершенно противоположных и даже взаимоисключающих определения. Вот, посмотрите, робот — это автоматическое устройство, предназначенное для осуществления различного рода механических операций, которое действует по заранее заложенной программе. Робот обычно получает информацию о состоянии окружающего пространства посредством датчиков (технических аналогов органов чувств живых организмов). Робот может самостоятельно осуществлять производственные и иные операции, частично или полностью заменяя труд человека. Если «действует по программе», то это не самостоятельный робот — это автомат, а если «может самостоятельно», то нужно дать машине свободу действий и провести то, что в робототехнике называется «обучение», которое без того или иного интеллекта (здесь мы подразумеваем, конечно, искусственный) не работает.

В общем, робот — это механизм, а задача механизма, хоть и наделенного неким «интеллектом» и быстро соображающего, — эффективно работать, а не ходить в юбке и строить для достижения цели глазки, как это можно видеть в весьма впечатляющем британском научно-фантастическом фильме «Ex Machine» (Alex Garland, 2015, в нашем прокате он известен под названием «Из машины) или англо-американском научно-фантастическом телесериале того же 2015 года — «Humans» (создатели Sam Vincent и Jonathan Brackley, в нашем прокате «Люди», за его основу взята шведская научно-фантастическая телевизионная драма «Real Humans», автор Lars Lundström), которые мы возьмем за некую базу в нашей дискуссии (рис. 1). Фильм и сериал исследуют тему ИИ и робото­техники, сосредоточив внимание на социальном, культурном и психологическом аспектах изобретения антропоморфных думающих роботов. Можно сказать, что такой подход не только пока весьма далек от практической реализации, но и, на мой взгляд, полностью лишен какого-либо практического смысла в реальной жизни. Однако это сейчас, а потом?

Рис. 2. Статуя Алана Матисона Тьюринга в Университете Суррея (Англия)

Наше любопытство безгранично, а что порой творится в головах ученых — это одному Богу известно, и то, думаю, не всегда. Пока, если вспоминать сюжет «Ex Machine», эксперименты с ИИ, проведенные его разработчиком — ученым Нейтоном, закончились, как следовало и не следовало ожидать. Робот Ава показала блестящие результаты, пройдя тест Тьюринга. Это эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Матисоном Тьюрингом (Alan Mathison Turing) — английским математиком, логиком и криптографом, человеком весьма нелегкой судьбы, оказавшим существенное влияние на развитие информатики (рис. 2). Он описал суть теста в статье «Computing Machinery and Intelligence» («Вычислительные машины и разум»), опубликованной в 1950 г. в философском журнале Mind [1], когда задался целью определить, может ли машина мыслить и как это доказать. Работа Тьюринга повлияла на множество интеллектуальных дисциплин, в том числе на ИИ, робототехнику, эпистемологию, философию разума. Заслуга Тьюринга в том, что он помог сформировать общественное мнение (таким, какое оно есть сейчас) о границах и возможностях нечеловеческого, но созданного человеком искусственного интеллекта.

Продолжая в этом ключе нашу тему — программист-испытатель Калеб Смит, герой «Ex Machine», во время проведения теста, даже зная, что это робот, влюбился в антропоморфную машину Аву. В итоге она выполнила скорректированную ею самой исходную программу, «вырвалась на свободу» в человеческий мир, уничтожив все преграды, включая и своего создателя, влюбленного в нее испытателя. В последнем кадре фильма Ава остановилась посреди улицы в толпе людей, не зная, что делать: программа завершилась, цель достигнута, еще и батарея заканчивается. Как можно видеть, машина не стала человеком, так как что делать со своей желанной свободой — она уже не знала. Надеюсь, авторы фильма не погонятся за прибылью и не превратят его в очередную дешевую поделку с превращением Авы в человека. Но как она подчинила Калеба? Здесь мы касаемся эмоциональной составляющей ИИ, о чем будем предметно рассуждать в следующей части статьи.

А вот в сериале «Humans», где роботы тоже боролись за свободу, его героиня Анита/Миа сознательно принесла себя в жертву за понимаемые ею «идеалы свободы думающей машины». Конечно, даже далеко не все люди знают, что с этой свободой делать, но у нас всегда есть как минимум свобода выбора — быть свободными, но отвечать за свои поступки и решения, или «не надо думать — с нами тот, кто все за нас решит» и пойти за очередным фюрером: «Первый, шаг вперед! — и в рай… А каждый второй тоже герой, в рай попадет вслед за тобой» (В. Высоцкий). Здесь, если обратиться к Фрейду, то: «Большинство людей в действительности не хотят свободы, потому что она предполагает ответственность, а ответственность большинство людей страшит». Однако именно свобода и то, о чем мы будем говорить далее, — эмпатия — делает нас людьми. Но сделает ли это «людьми» машины, пусть и с искусственным, но все же интеллектом? И чем это грозит нам как биологическому виду?

Существует точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом [2]. Кроме того, здесь, через призму нашей культуры и ментальности, мы сталкиваемся с особенностями нашего личностного восприятия. В английском языке с его более четкими определениями (наверное, потому он и стал языком техники, как в свое время латынь — языком науки) словосочетание artificial intelligence («искусственный интеллект») в действительности не несет антропоморфной окраски, которую оно приобрело в традиционном русском, и не только, переводе. Слово intelligence в данном контексте скорее означает «умение рассуждать разумно» или «интеллектуальная обработка данных», а вовсе не «интеллект» в общем понимании, для которого есть английский аналог intellect [3]. В научном понимании «интеллект» — это качество психики, состоящее из способности адаптироваться к новым ситуациям, способности к обучению и запоминанию на основе опыта, пониманию и применению абстрактных концепций и использованию своих знаний для управления окружающей средой.

Хотя ИИ пока даже близко не подошел ни к универсальности человеческого мышления, ни даже к Аве из упомянутого кинофильма, не говоря уже про Аниту/Мию из сериала, вопросы остаются. Например, если мы обучили машину с ИИ анализировать игральные карты по цвету, форме и надписям (автор статьи как раз и занимался решением таких задач на основе обучения), она будет делать это лучше и быстрее нас, ведя при этом реальную игру, скажем блэк-джек реальными картами, — как дилер, с характерными разветвленными математическими подсчетами (правила, дилер плюс шесть игроков, страховки, сплит на четыре). Но если нет «живого» дилера, вы лишитесь эмоциональной составляющей игры, и машина не будет играть с вами в «дурака» (хотя нашу можно и обучить) или шахматы, как бы вам этого ни хотелось. Как вывод — мы можем создать «думающую» машину, но пока нам далеко до копирования нашего универсального, самостоятельно адаптирующегося к ситуации мышления и способности расположить к себе. Тем не менее…

Рис. 3. Джон Маккарти — автор термина «искусственный интеллект». 2006 г.

Кроме того, а всегда ли робот — это физический механизм? Я задал этот вопрос в общем. Ответ: нет. Мы уже сейчас имеем программы, которые могут быть представлены как роботы, но они не имеют четко выраженной физической оболочки, например они могут существовать в облаке. Часто именно они, а не конечные механизмы, выделены в такое понятие, как «искусственный интеллект». И хотя с момента появления этого термина прошло уже много лет, он был озвучен Джоном Маккарти (рис. 3) на конференции в Дартмутском университете и не был связан напрямую с пониманием интеллекта у человека, мы до сих пор не имеем о нем четкого представления, только туманное определение: «свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека». Однако здесь срабатывает феномен уже нашей психологии — мы хотим видеть, а не просто знать, что что-то есть.

Внедрение интеллектуальных роботизированных систем — требование, вызванное изменениями в промышленности и, как уже было сказано, в социуме, с которыми нам следует считаться. Более того, это то, к чему нам надо быть готовыми уже сейчас. Уже существуют «умные» вещи, дома, города и фабрики [6, 7]. В этом контексте становится все более важным обеспечить, чтобы сотрудники могли быстро и интуитивно адаптироваться к новым задачам. Это требует новых форм сотрудничества между людьми, машинами и программным обеспечением. Что касается производства, уже сейчас ключевую роль здесь начинают играть системы с ИИ на основе самообучения и роботизированные решения автоматизации, которые могут работать рука об руку с оператором-человеком и создавать конечный продукт путем непосредственного прямого общения друг с другом [4, 5] — коллаборации (рис. 4).

Рис. 4. Интеллектуальное рабочее место BionicWorkplace и коллаборативный бионический робот от компании Festo

Но все это лишь груда металла, пластмассы и электронная начинка. У нас нет ни Авы, ни Аниты/Мии. Те роботы, которые мы создали, — это лишь машины для облегчения нашего труда (еще раз спасибо нашей лени), мы не чувствуем к ним, в буквальном смысле, ничего: сломалась, ну, жалко, что ж — возьмем со склада другую. А что будет, если дать машине эмоции, например эмпатию? Приблизит ли это машину к нам? Очеловечит ли это ее? Об этом пойдет речь в следующей части статьи.

Продолжение статьи.

Facebook

Twitter

Вконтакте

Google+

Литература

1. Turing A. Computing machinery and intelligence //Oxford University Press, 1950. В русскоязычном переводе вместе со статьей Дж. фон Неймана «Общая и логическая теория автоматов» доступна по ссылке.
2. Эндрю А. «Искусственный интеллект»: пер. с англ./Под ред. и с предисл. Д. А. Поспелова // Москва: Мир, 1985. 
3. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.
4. Рентюк В. Человек + робот + искусственный интеллект: BionicWorkplace от компании Festo // Control Engineering Россия IIoT, май 2018. 
5. Рентюк В. Рука об руку с человеком: бионический манипулятор от Festo. Control Engineering Россия. 2019. №2.
6. Джокела Б. Слияние искусственного интеллекта и «Интернета вещей» // Control Engineering Россия. 2019. № 2. 
7. Рентюк В. Завод Tesla Gigafactory — машина, которая выпускает машины // Электрик. 2017. № 11, 12.

опасно для жизни? – КАК ПОТРАТИТЬ

Искусственный интеллект в частности и информационные технологии в целом – те немногие области, прогресс которых как минимум не отстает от прогнозов футурологов XX века. Писатель и изобретатель Артур Кларк в книге 1962 года «Черты будущего» ожидал появления «машинного обучения» лишь в 2050-м, а «машин, более умных как люди» – в 2080 году, всего лишь на пару десятилетий раньше бессмертия и лет на 80 позже межзвездных полетов, контактов со внеземной цивилизацией и рождения разумных животных.

Инопланетян пока не видно и на горизонте, колонии на Луне и Марсе в далеких планах, а умными машинами человечество пользуется уже не одно десятилетие. Можно ли сказать, что они умнее людей? Они думают быстрее, принимают более точные решения и выполняют свою работу намного аккуратнее человека. Но пока действуют только по алгоритмам, разработанным умными людьми, и на основе заложенных этими людьми данных. То есть промышленные роботы, беспилотные автомобили, системы сбора и анализа информации, цифровые помощники – это достижения в области узконаправленного искусственного интеллекта (ИИ, или AI, от artifical intelligence в английском варианте).

Так называемый общий ИИ (General AI) – сопоставимый по когнитивной способности с человеческим, попросту говоря, способный работать в совершенно непредвиденных ситуациях, экспериментировать и изобретать новые сценарии, обладающий самосознанием, появится не раньше 2050 года. Об этом говорит ряд опросов среди ученых, специализирующихся в области ИИ, напоминает младший партнер консалтинговой компании Bain & Co. Ростислав Хоменко. И при таком сценарии ученые опередят ожидания Кларка. При условии если развитие искусственного разума специально не затормозят. Почему? Даже тот уровень интеллекта, который роботы демонстрируют сейчас, сильно тревожит общество.

Этот опасный искусственный ум

Цифровыми услугами все пользуются с большой охотой. Причем Россия вошла в топ-10 передовых в этой области стран, но развитие искусственного интеллекта тормозится из-за больших опасений на его счет, подтвердило исследование консалтинговой компании BCG «Взгляд населения на использование ИИ в работе государства: сравнительный анализ цифровых госуслуг».

Чтобы узнать, как люди относятся к ИИ, BCG опросила более 14 000 интернет-пользователей из 30 стран мира. Больше всего они боятся сокращения рабочих мест из-за применения ИИ – об этом переживает 61% опрошенных. На втором месте – опасения в этичности применения систем ИИ (32%). На третьем – боязнь непрозрачности его решений (31%).

В России искусственному разуму верят еще меньше. Так, 44% опрошенных россиян обеспокоены возможными этическими проблемами против 32% в среднем по миру. Еще 35% тревожатся из-за непрозрачности решений ИИ (против 31% в среднем по миру). В целом 49% россиян усомнились в способности ИИ формировать точные результаты и корректный анализ.

Страх россиян перед прогрессом в сфере искусственного интеллекта на втором месте после страха перед военными разработками, убедился Институт современных медиа (MOMRI). Что удивительно, искусственный интеллект в большей степени пугает молодежь: они опасаются как проблем с анонимностью и правом на приватность, так и сложностей с трудоустройством.

Работа не для роботов

Потерять работу из-за ИИ боится половина россиян, показало исследование. Оправданны ли эти опасения? «Чего мы обычно боимся? Непонятного. Сама постановка вопроса свидетельствует о том, что в обществе есть проблема коллективного непонимания, что такое искусственный интеллект», – говорит Илья Стечкин, основатель агентства вовлекающего маркетинга для ИТ-компаний TechComLab.

Машина действительно скоро сможет потеснить тех, кто занят монотонной, рутинной работой: регистраторов, ресепшионистов, уже забирает некоторые функции персональных помощников, операторов контактных центров, упаковщиков, супервайзеров и мерчандайзеров, референтов и рерайтеров, предупреждает он. Но все это актуально для стран «золотого миллиарда». Даже там, пока есть доступ к дешевой рабочей силе из развивающихся стран, массовое внедрение интеллектуальных систем под вопросом, потому что обучение нейросети стоит дорого. Так что бояться не надо, лучше внимательно присмотреться к этим технологиям и быстро воспользоваться новыми открывающимися возможностями. Если больше времени тратить на самообразование, то страхи пропадут, резюмирует Стечкин.

Потерять работу из-за искусственного интеллекта боится большинство опрошенных: в этом признались 61% респондентов

Умные технологии произвели революции в производстве и потреблении, и они здесь не для того, чтобы отнять вашу работу, рассказывают в статье для Harvard Business Review Майкл Портер, профессор гарвардской школы бизнеса, и Джеймс Хаппельманн, президент и гендиректор компании РТС, разработчика программного обеспечения. С развитием ИИ появятся новые отрасли, услуги и роли, и это поможет большему количеству людей найти свое место в экономике, выполняя более интеллектуальные задачи. В перспективе влияние умных технологий на занятость, скорее всего, будет положительным, уверены авторы.

Согласно исследованию компании Accenture, посвященному влиянию ИИ, в 12 странах с развитой экономикой эта технология может удвоить годовые темпы экономического роста к 2035 году. Эксперты ждут, что влияние искусственного разума повысит производительность труда на 40% и позволит людям более эффективно использовать свое время.

И все же для сохранения рабочих мест от воздействия ИИ необходимо подключить механизмы государственного регулирования, уверены 58% участников глобального исследования BCG.

Полезный и удобный ИИ

Внедрение искусственного интеллекта в деятельность человека выглядит позитивно, ведь ИИ помогает оптимизировать процессы, улучшать качество продукции, находить и применять знания в правильных областях, дает человеку больше времени для исследовательской деятельности, уверена гендиректор компании «Верваг Фарма» в России Ольга Стрельцова.

Сегодня жители мегаполисов каждый день используют сервисы, базирующиеся на алгоритмах и моделях (AI), напоминает Кирилл Николаев, предприниматель и соавтор книги «Интеллектуальный инсульт – как в мире роботов остаться человеком и не потерять себя». Искусственный интеллект может, например, управлять транспортом, программировать систему отопления, исходя из прогноза погоды, распознавать ваших гостей (как стартап Nest, приобретенный Google), записывать «хозяина» в парикмахерскую, динамически рассчитывать себестоимость металлургической продукции, учитывая качество определенной партии руды (как программа Магнитогорского металлургического комбината и «Яндекса»), подбирать лучшие удобрения для конкретного поля (как сервис Microsoft Cortana Intelligence Suite, анализирующий состояние почвы), читать рентгеновские снимки (как программа в клинике Doctor Smart).

ИИ необходимо задействовать для быстрого и правильного диагностирования болезней, формирования плана лечения, считает Ольга Стрельцова из «Верваг». Сегодня в здравоохранении программы с ИИ активно используются в кардиологии (диагностика стеноза), онкологии (выявление рака на ранних стадиях), неврологии (предотвращение инсультов). Пациентам ИИ помогает контролировать состояние здоровья: приложения следят за различными лабораторными показателями в динамике, оперативно передают данные лечащему врачу, дают советы по улучшению самочувствия.

Правда, есть и ряд рисков, признает Стрельцова: для эффективной работы ИИ необходимо обрабатывать огромное количество персональных данных пациента, и есть риск утечки этих данных в открытые источники. Возможное разглашение личной информации – одна из реальных проблем ИИ, признают все эксперты.

Многие говорят, что персональные данные – самое ценное, что у вас есть. И высказывают опасения, что, например, умный пылесос узнает план вашей квартиры, а камеры будут подсматривать. Учитывая эти страхи, Google объявил, что будет делать блок управления Home Hub без камеры – в таком случае люди с большей вероятностью поставят их в спальню. Угроза приватности – это проигранная битва, по крайней мере в среднесрочной перспективе, считает Ростислав Хоменко из Bain & Co.

Будем объективными: для большинства потеря личной свободы – не проблема, соглашается Кирилл Николаев. Многие не стремятся управлять своей жизнью и предпочитают, чтобы их решения и поступки контролировали извне: муж, руководитель, правительство, технические устройства. Их будущее связано с высокой степенью зависимости от цифровых технологий, причем гораздо большей, чем нам кажется.

Нечеловеческая этика

Главное, что не готово доверить ИИ общество, – это принятие этически сложных решений, показало исследование BCG. Респонденты согласны, чтобы ИИ помог им разобраться с вопросами налогообложения и соцобес­печения, оказывал услуги или выявлял мошенничество и несоблюдение законов. Но уровень доверия резко снижается, если речь идет о применении ИИ в правосудии или здравоохранении. 71% одоб­рили использование ИИ при оптимизации дорожного движения, но 51% не согласны с применением ИИ для определения виновности в уголовных процессах. 40% россиян не хотят, чтобы искусственный разум определял методы лечения.

Вопросы этики тормозят прорывы в применении искусственного интеллекта и в сфере автомобилестроения, в частности в повсеместном использовании беспилотных автомобилей, соглашается управляющий директор «Хендэ мотор СНГ» Алексей Калицев.

Беспилотники сейчас разрабатывают и все крупнейшие автоконцерны, и ведущие IT-компании мира. Такие автомобили уже ездят по дорогам, но пока в тестовом качестве. Массовое их появление аналитики предсказывают к 2025 году. До этого предстоит решить несколько важных проблем. Есть проблемы технические: одно дело, когда тестовый автомобиль едет по дорогам Южной Кореи в хорошую погоду, а другое – по занесенной снегом темной российской дороге. Как себя поведет автомобиль в последнем случае, надо проверять, рассказывает Калицев. Надо разобраться и с ошибками в алгоритмах. Например, тестовый беспилотник Uber на базе Volvo в одном из городов США задавил велосипедистку. Как показало расследование, сенсоры автомобиля «увидели» женщину, перевозившую велосипед через дорогу, но из-за темноты и неожиданности ее появления система не распознала ее как человека и не стала тормозить. Был случай, когда беспилотник врезался в автобус. ИИ смутила рекламная надпись на его борту: система решила, что это плакат на обочине.

Не менее важная проблема – этическая обоснованность решений беспилотника. Опрос, проведенный в 2016 году учеными Массачусетского технологического института (MIT), казалось бы, поставил крест на перспективах массового производства беспилотных автомобилей. Большинство респондентов считают, что беспилотник должен прежде всего заботиться о пешеходах, даже если в результате этого сильнее пострадают пассажиры автомобиля. Проблема в том, что те же самые участники опроса заявили, что сами не будут покупать машины, запрограммированные подобным образом!

Искать выход из тупика ученые MIT решили при участии психологов, антропологов и экономистов из разных стран. Они создали онлайн-тест Moral Machine. Любой может пройти его на сайте http://moralmachine.mit.edu/hl/ru. Здесь предложено выбрать вариант действий в дюжине гипотетических аварийных ситуаций. Авторов теста интересовали моральные приоритеты. Кого респондент спасет с большей вероятностью – беременную женщину или старушку? Одного ребенка или нескольких взрослых? Пять собак или одного мужчину?

Результаты эксперимента, опубликованные через полтора года в журнале Nature, показали: выбор будет сильно зависеть от страны проживания человека. Для него будут важны укоренившиеся культурные аспекты. В странах, условно отнесенных к «западным», предпочитали спасать более молодых и успешных с виду людей, в «восточных» – пожилых. В «южных» странах старались сберечь жизнь детям и женщинам. В успешных законопослушных государствах вроде Японии или Финляндии гораздо меньше заботились о пешеходах, вышедших на дорогу в неположенном месте, чем о пассажирах автомобиля. Так что в глобальном плане вопрос остался нерешенным. Пока разработчики беспилотников сошлись в одном: автомобиль должен в первую очередь заботиться о человеческой жизни и меньше – об материальном ущербе или животных.

71% россиян одоб­ряют использование искусственного интеллекта (ИИ) при оптимизации дорожного движения, но 51% не согласны с применением ИИ для определения виновности в уголовных процессах. 40% россиян не хотят, чтобы искусственный разум определял методы лечения.

Этическая проблема есть и в другой области: людей раздражает, когда вместо человека с ними разговаривает робот, напоминает Ростислав Хоменко из Bain&co. Когда абонент распознает, что ему звонит робот, в 90% случаев он прекращает общение, подтвердил «КП» менеджер одного из крупных российских колл-центров. Много жалоб на «тупость» их роботов поступает от клиентов в банки.

В марте стало известно, что фонды инвестора Леонида Богуславского вложили $2 млн в российского робота для колл-центров Dasha.AI. Он умеет поддакивать и даже перебивать собеседника – то есть пытается притвориться человеком и снизить вероятность того, что собеседник бросит трубку.

Но многих имитация человечности раздражает еще больше. В 2018-м Google представила тестовый вариант системы ИИ – Duplex, способную, например, позвонить в ресторан и зарезервировать столик от имени владельца телефона. Причем Duplex может работать на стороне как клиента, так и заведения. «Когда я слушал тестовые звонки, то зачастую не угадывал, кто из собеседников был человеком, а кто машиной», – признается Хоменко. Разработчики все прошлое лето потратили, чтобы узнать, достаточно ли этичным сочтут применение роботов в таком качестве владельцы парикмахерских и ресторанов. Выяснилось, что не очень. В итоге Duplex заставили представляться, рассказывает Хоменко.

«Искусственный интеллект способен трансформировать государственную политику, изменить структуру оказания услуг и принести огромную пользу гражданам, – считает Мигель Карраско, старший партнер Bain&co и один из авторов отчета. – Однако, чтобы полностью реализовать преимущества ИИ, требуется больше усилий, направленных на завоевание и укрепление доверия к ИИ среди населения. Добиться успеха можно, только если государство, граждане и бизнес будут вместе вырабатывать механизмы ответственного и этичного применения ИИ».

роботов умнее людей?

Любопытные дети — серия для детей. Если у вас есть вопрос, на который вам нужен эксперт, отправьте его по адресу [email protected]. Вам также может понравиться подкаст «Представь это», совместное производство ABC KIDS listen и The Conversation, основанное на «Любопытных детях».

Роботы умнее людей? — Лиам, 7 лет, Нью-Лэмбтон.

Это отличный вопрос, Лиам.

Некоторые люди считают, что люди всегда будут умнее роботов. Некоторые говорят, что роботы не так умны, как мы думаем.

Некоторые предсказывают, что к 2045 году роботы будут умнее людей. Другие говорят, что пройдут сотни лет, прежде чем роботы станут умнее людей. Другие предсказывают, что роботы будут в миллиард раз умнее людей. `

Мы много знаем о человеческом мозге, но недостаточно, чтобы создать робота с таким же сложным мозгом, как наш.

Робот можно рассматривать как разновидность компьютера. Подобно нашему мозгу, у роботов есть компьютер внутри их тела, чтобы думать за них. Эти компьютеры по-прежнему не так сложны, как человеческий мозг. Однако некоторые компьютеры чрезвычайно мощны и могут делать что-то лучше людей.

Читать далее:
Любопытные дети: как возникла устная речь?

Человек против робота!

Около 22 лет назад робот по имени Deep Blue играл против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова и выиграл первую партию.Вы можете сказать, что Deep Blue был умнее Каспарова, потому что он выиграл игру, но давайте посмотрим глубже.

Каспаров очень хорошо играл в шахматы. Когда он был ребенком твоего возраста, он ходил в специальную школу, чтобы изучать шахматы. Он продолжал учиться и практиковаться в шахматы, пока не стал лучшим игроком в мире.

Гарри Каспаров сидит справа и играет против Deep Blue, которым управляет Фэн-Сюн Сюй.
ASAI FIB / flickr, CC BY

Deep Blue не научился играть в шахматы.Он просто следовал инструкциям, данным группой умных ученых-людей. Следуя этим инструкциям, Deep Blue выиграл у Каспарова. Он играл лучше Каспарова, но только благодаря умным людям, которые его спроектировали. Он не мог учиться так, как Каспаров.

В 2017 году другой робот по имени AlphaGo Zero научился играть в гораздо более сложную игру под названием Go, сыграв против себя пять миллионов игр в течение нескольких дней, используя чрезвычайно быстрый компьютер. Человеку потребуется не менее 570 лет непрерывной игры без сна и отдыха, чтобы сыграть пять миллионов игр в го.

AlphaGo Zero победила чемпионов мира, как людей, так и роботов. Сегодня это лучший игрок в го в мире. Лучше, чем любой человек, и он даже научился играть сам, не ходя в школу и не прибегая к помощи ученых. Но единственное, что он умеет, — это играть в го.

Что значит быть умным?

Разум — это не только победа или обучение. Люди, которые разработали Deep Blue и AlphaGo, были умны, потому что работали вместе как одна команда, чтобы решить проблему, которую никто не мог решить раньше.

Настоящая сообразительность — это быть хорошим человеком, который помогает другим, когда это возможно, вносит свой вклад в сообщество и работает с другими, чтобы сделать мир лучше. Люди умны, когда работают вместе, уважают друг друга и помогают друг другу в обществе. Они умны, когда поступают правильно, например, ухаживают за животными, которые не могут позаботиться о себе сами.

Роботы еще не так хороши, как люди, в работе с другими людьми или даже с другими роботами.Роботам очень сложно работать в команде. Это одна из проблем, которую я пытаюсь решить в своем исследовании.

Если мы разработаем очень умных роботов, они смогут нам помочь. Но некоторые люди беспокоятся о создании роботов

.

Если роботы станут умнее людей, я надеюсь, что они помогут всем людям жить лучше.
asharkyu / shutterstock, CC BY

Итак, несмотря на то, что сегодня у нас есть удивительные роботы, которые делают много вещей лучше людей, они еще не так умны, как люди.Сколько времени потребуется роботам, чтобы стать по-настоящему умнее людей? Сложно сказать.

Люди творческие люди, и любой ученый может очень скоро придумать умную идею по созданию этих супер-умных роботов. Может, этот ученый и есть ты, Лиам. Если вы будете усердно учиться, вы можете стать этим ученым, который конструирует самого умного робота на свете.

Читать далее:
Профессор искусственного интеллекта объясняет: три опасения по поводу предоставления гражданства роботу Софии

Здравствуйте, любопытные ребята! У вас есть вопрос, на который вы хотите дать ответ эксперта? Попросите кого-нибудь из взрослых отправить ваш вопрос на адрес curiouskids @ theconversation.edu.au

CC BY-ND

Сообщите нам свое имя, возраст и город, в котором вы живете. Мы не сможем ответить на все вопросы, но сделаем все возможное.

любопытных детей: роботы умнее людей? — The Conversation — ABC Education

The Conversation просит детей присылать вопросы, на которые им нужен эксперт. Лиам из Нью-Лэмбтона хочет знать, умнее ли роботы, чем люди. Объясняет эксперт в области искусственного интеллекта.

Некоторые люди считают, что люди всегда будут умнее роботов. Некоторые говорят, что роботы не так умны, как мы думаем.

Некоторые предсказывают, что к 2045 году роботы будут умнее людей. Другие говорят, что пройдут сотни лет, прежде чем роботы станут умнее людей. Другие предсказывают, что роботы будут в миллиард раз умнее людей.

Мы много знаем о человеческом мозге, но недостаточно, чтобы создать робота с таким же сложным мозгом, как наш.

Робот можно рассматривать как разновидность компьютера.Подобно нашему мозгу, у роботов есть компьютер внутри их тела, чтобы думать за них. Эти компьютеры по-прежнему не так сложны, как человеческий мозг. Однако некоторые компьютеры чрезвычайно мощны и могут делать что-то лучше людей.

Человек против робота!

Около 22 лет назад робот по имени Deep Blue играл против чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова и выиграл первую партию. Вы можете сказать, что Deep Blue был умнее Каспарова, потому что он выиграл игру, но давайте посмотрим глубже.

Каспаров очень хорошо играл в шахматы. В детстве он учился в специальной школе шахматам. Он продолжал учиться и практиковаться в шахматы, пока не стал лучшим игроком в мире.

Гарри Каспаров сидит справа и играет против Deep Blue, которым управляет Фэн-Сюн Сюй. ASAI FIB / flickr, CC BY

Deep Blue не учился игре в шахматы. Он просто следовал инструкциям, данным группой умных ученых-людей. Следуя этим инструкциям, Deep Blue выиграл у Каспарова.Он играл лучше Каспарова, но только благодаря умным людям, которые его спроектировали. Он не мог учиться так, как Каспаров.

В 2017 году другой робот по имени AlphaGo Zero научился играть в гораздо более сложную игру под названием Go, сыграв пять миллионов игр против самого себя в течение нескольких дней, используя чрезвычайно быстрый компьютер. Человеку потребуется не менее 570 лет непрерывной игры без сна и отдыха, чтобы сыграть пять миллионов игр в го.

AlphaGo Zero победила чемпионов мира, как людей, так и роботов.Сегодня это лучший игрок в го в мире. Лучше, чем любой человек, и он даже научился играть сам, не ходя в школу и не прибегая к помощи ученых. Но единственное, что он умеет, — это играть в го.

Что значит быть умным?

Ум — это не только победа или обучение. Люди, которые разработали Deep Blue и AlphaGo, были умны, потому что работали вместе как одна команда, чтобы решить проблему, которую никто не мог решить раньше.

Настоящая сообразительность — это быть хорошим человеком, который помогает другим, когда это возможно, вносит свой вклад в сообщество и работает с другими, чтобы сделать мир лучше.Люди умны, когда они работают вместе и уважают друг друга, и когда они помогают друг другу в обществе. Они умны, когда поступают правильно, например, ухаживают за животными, которые не могут позаботиться о себе сами.

Роботы еще не так хороши, как люди, в работе с другими людьми или даже с другими роботами. Роботам очень сложно работать в команде.

Если мы разработаем очень умных роботов, они могут нам помочь. Но некоторые люди беспокоятся о создании роботов.

Искусственный интеллект дает много преимуществ, но мы должны быть осторожны, чтобы избежать его переворота.

Итак, несмотря на то, что сегодня у нас есть удивительные роботы, которые делают много вещей лучше людей, они еще не так умны, как люди. Сколько времени потребуется роботам, чтобы стать по-настоящему умнее людей? Сложно сказать.

Люди творческие люди, и любой ученый может очень скоро придумать умную идею по созданию этих супер умных роботов.

Здравствуйте, любопытные ребята! У вас есть вопрос, на который вы хотите получить ответ от эксперта? Попросите взрослого отправить его curiouskids @ theconversation.edu.au. Убедитесь, что они включают ваше имя, возраст и город, в котором вы живете. Приветствуются все вопросы — серьезные, странные или дурацкие!

Хусейн Аббасс, профессор, Школа инженерии и информационных технологий, UNSW-Канберра, UNSW . Эта статья переиздана из The Conversation по лицензии Creative Commons. Прочтите оригинальную статью.
Изображение 1: Poppy / flickr, CC BY-SA

Станут ли компьютеры со временем умнее людей?

Люди креативны, любопытны и наделены социальными навыками, и все это по-прежнему отличает нас даже от самого умного компьютера.Вот почему эксперты в этой области, в отличие от отделов маркетинга многих компаний, проводят различие между слабым (или узким) и сильным (или общим) ИИ.

Следующий этап эволюции ИИ

Все современные технологии искусственного интеллекта относятся к категории слабых ИИ, и это не умаляет достижений технологии. Во многих областях слабый ИИ уже превзошел возможности человека. Сильный ИИ отличается способностью передавать знания и навыки из одной среды в другую и принимать решения в различных, даже незнакомых, контекстах.По определению, сильный ИИ способен действовать самостоятельно и гибко адаптироваться к множеству различных проблем. Он также может проактивно взаимодействовать с другими машинами и людьми. Виртуальный помощник с сильным искусственным интеллектом сможет предугадывать наши потребности без предварительных инструкций.

Важной особенностью сильного ИИ является способность учиться самостоятельно, что нам сегодня знакомо в основном в контексте машинного обучения. Машинное обучение требует не только достаточного количества данных и проблем для решения, но и, что наиболее важно, специализированных алгоритмов, которые могут распознавать соответствующие закономерности в данных.Эти алгоритмы должны быть динамичными и способными к обучению — другими словами, они должны иметь возможность постоянно адаптироваться к меняющимся условиям. Кроме того, ИИ должен уметь применять правильные алгоритмы к данной проблеме. В каком-то смысле это именно то, чему человеческий мозг учится на протяжении всей нашей жизни. Нам нужно 18 лет, чтобы достичь приемлемого уровня зрелости, по крайней мере, как это определено законом. Только за счет надлежащего использования самооптимизирующихся алгоритмов, способных к обучению и взаимодействию, компьютеры могут делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированными на это.ИИ требует не только мощных алгоритмов, но также знаний и опыта, накопленных в виде данных, чтобы определить, какой из них оптимален для решения данной проблемы. Однако до сих пор исследователям не удалось разработать сильный ИИ с такими возможностями самооптимизации. Поэтому достижения в области машинного обучения необходимы для перехода от слабого к сильному ИИ. Большинство ученых согласны с тем, что это возможно; лично для меня вопрос только в том, когда.

Между научной фантастикой и наукой

Раймонд Курцвейл, американский писатель и технический директор Google, сделал широко цитируемое предсказание, что к 2030 году компьютеры будут обладать интеллектом человеческого уровня.Решающим препятствием на пути к достижению этой цели является разработка достаточно мощных компьютеров — и именно здесь на помощь приходит наша компания. Традиционные компьютерные архитектуры уже достигают пределов своих возможностей. Соответственно, исследовательские институты и компании по всему миру работают над совершенно новыми вычислительными технологиями, такими как квантовые компьютеры и нейроморфные компьютеры, которые могут вывести ИИ на новый уровень. Именно для этих технологий мы разрабатываем новейшие специальные материалы.

Тем не менее, некоторые ученые убеждены не только в том, что ИИ догонит людей, но и в том, что после того, как компьютеры достигнут нашего уровня интеллекта, они вскоре превзойдут нас. В конце концов, они сразу же получат огромные преимущества, когда дело доходит до определенных ресурсов, включая память, способность выполнять несколько задач одновременно и базу знаний, которая теоретически включает всю информацию, которую может предложить Интернет. Благодаря этим преимуществам компьютеры смогут производить гораздо более глубокую эвристику и статистику принятия решений, чем человеческий мозг.Другими словами, наш мозг ограничен биологией, тогда как вычислительные системы будущего не подвержены таким ограничениям, по крайней мере, теоретически. Курцвейл из Google ожидает, что к 2045 году мы придем к точке, которую футурологи и научная фантастика называют сингулярностью. Однако эксперты расходятся во мнениях относительно того, достижима ли стадия развития, известная как суперинтеллект, и обретет ли ИИ в конечном итоге сознание.

Понятно, что многие люди следят за этими событиями с некоторым опасением.Независимо от того, может или будет достигнуто что-то вроде суперинтеллекта, успехи в искусственном интеллекте, которые уже сделаны или которые можно ожидать в обозримом будущем, несомненно, приведут к одному из величайших социальных изменений в истории человечества.

Крайне важно обеспечить, чтобы эти разработки осуществлялись таким образом, чтобы приносить пользу всем, и ответственно подходить к соответствующим новым технологиям. Это также означает установление строгих этических стандартов и создание общепринятых во всем мире моделей управления этими технологиями.Это мнение находит отражение в «Мониторе цифровизации за 2020 год», недавно опубликованном консалтинговой фирмой Bearing Point: опрос показал, что 62% руководителей считают важным или очень важным учитывать этические последствия ИИ. И это уместно, потому что в конечном итоге интеллектуальные машины должны служить потребностям людей, а не наоборот.

ИИ умнее людей? | Управление бизнес-процессами

ИИ умнее людей?

Машины могут очень эффективно решать проблемы.Используя программное обеспечение, мы можем выполнять анализ, включающий невероятно сложные вычисления, во много раз быстрее, чем самый опытный математик. Точно, да. Быстро, определенно. Но умен ли ИИ? «Это зависит от того, как вы определяете интеллект», — объясняет Эдвин Харрелл из компании FLOvate, занимающейся программным обеспечением для управления цифровыми бизнес-процессами.

Конвергентное и дивергентное мышление

ИИ умнее людей? Чтобы ответить на этот вопрос, полезно понять процессы, которые заставляют нас генерировать идеи.В 1967 году психолог Дж. П. Гилфорд разделил творческое мышление на две категории: конвергентное мышление и дивергентное мышление. Различие между ними раскрывается в его психометрическом исследовании человеческого интеллекта.

Конвергентное мышление, которое Гилфорд определил как способность правильно отвечать на вопросы, в основном является проявлением памяти и логики. Дивергентное мышление, то есть способность генерировать множество возможных ответов на одну проблему или вопрос, демонстрирует чутье на любопытство.Это способность мыслить нестандартно. Конвергентное мышление вспоминает о столице Южной Кореи. С другой стороны, дивергентное мышление заключается в том, чтобы понять, как жить и работать в Сеуле, не зная корейского языка.

Человек против машины

Компьютеры обычно превосходят людей в задачах, связанных с конвергентным мышлением. Благодаря превосходному объему памяти и вычислительной мощности они могут побить нас в играх, основанных на правилах (шахматы, го и др.), И сложных вычислениях.Но как насчет взлома чего-то вроде шестизначного PIN-кода? Сравним методы.

Смартфон запросит пароль, если биометрическая аутентификация не удалась.

Человеческий путь

При разработке чьего-либо ПИН-кода большинство из нас перечисляло ключевые данные, относящиеся к владельцу кода. Например, дата рождения или номер телефона этого человека. Другой способ — попробовать часто используемые коды — например, 123456. Более сложный: человек мог проанализировать устройства, на которых использовался код, чтобы увидеть, выдавало ли устройство цифры.Все интеллектуальные, аналитические, методы; также исследует множество возможных путей решения. Это расходящееся мышление.

Машинный способ

Software, вероятно, применит другой подход. Он начинался с 000000 и последовательно перебирал числа, пока не находил решение. Современный компьютер может решить эту проблему за секунды. Вот почему большинство операционных систем аннулируют коды доступа после нескольких попыток и / или постепенно откладывают следующую попытку.Этот метод обычно называют «грубой силой». Это пример повторяющегося конвергентного мышления, хотя и очень быстрого и в конечном итоге эффективного.

Итак, какой метод более умный?

Умный инженер-программист со знанием психологии человека может улучшить рутину грубой силы, приоритезируя последовательности на основе вероятного использования. На самом деле компьютерный ИИ не интеллектуален. Вместо этого инженер-программист применяет свой интеллект / знания в повседневной жизни.

Если у вас есть большая база данных ПИН-кодов, используемых населением, вы (с помощью программного обеспечения) можете проанализировать базу данных и создать процедуру, которая сначала пробует часто используемые комбинации или частичные последовательности. Опять же: это компьютерный интеллект или умный инженер-программист?

Этот последний подход на самом деле является очень распространенной моделью с нынешним ИИ. То есть поиск закономерностей в данных для определения наиболее подходящего алгоритма для решения проблемы.

Машинное обучение: эффективный повседневный AI

Есть несколько различных разновидностей ИИ.Обычно используется машинное обучение (ML). Также он один из самых эффективных.

Паттерны и выводы

ML — это научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютеры используют для эффективного выполнения конкретной задачи. Вы не даете компьютеру явных инструкций по выполнению его работы. Вместо этого он полагается на шаблоны и умозаключения. Его алгоритмы строят математическую модель на основе выборочных данных. Это широко известно как «обучающие данные», которые он использует, чтобы делать прогнозы или решения, не будучи явно запрограммированным на это.Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как фильтрация электронной почты и компьютерное зрение. В обоих случаях невозможно разработать алгоритм конкретных инструкций для выполнения задачи. В этом отношении ML тесно связан с вычислительной статистикой, которая фокусируется на прогнозировании с использованием компьютеров.

До ML аналогичные задачи выполнялись вручную с помощью регрессионного анализа (RA). RA — это мощный статистический метод, который позволяет исследовать взаимосвязь между двумя или более интересующими переменными.Хотя существует множество типов RA, по сути, все они исследуют влияние одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную.

Где хорошо работает машинное обучение

ML — это РА на стероидах! Подобно методу «грубой силы», названному в качестве решения проблемы шестизначного PIN-кода, ML — это «грубая сила», использующая несколько попыток и повторных попыток для различных комбинаций RA. Здесь ML очень хорош для анализа сложных проблем, когда у нас есть несколько независимых переменных и зависимая переменная.На самом деле ML настолько хорош, что нам даже не нужно определять, влияют ли независимые переменные на зависимую. Фактически, процедура машинного обучения решит это сама. Это повторное моделирование до тех пор, пока процедура не найдет решение.

Итак: ML очень мощный и чрезвычайно полезный, но умный ли он? Это расходящееся мышление? Подпрограммы могут выполнять очень сложный анализ с головокружительной скоростью, но сами подпрограммы очень глупы. Они делают одно, но одно делают хорошо.

Эксперимент по моделированию робота

ИИ умнее людей? Давайте посмотрим на робототехнику, чтобы понять, как обстоят дела с искусственным интеллектом. В одном тесте на передвижение смоделированный робот был запрограммирован двигаться вперед как можно быстрее. Но вместо того, чтобы строить ноги и ходить, он превратился в высокую башню и упал вперед. Как расти и падать что-то вроде ходьбы? Что ж, оба быстро преодолевают горизонтальное расстояние. Как видим, ИИ очень и очень буквально воспринял свою задачу. Вы можете узнать больше об этом и подобных увлекательных экспериментах с ИИ в блоге Джанель Шейн: Когда алгоритмы нас удивляют.

Искусственный интеллект — жуткая эволюция

В интервью The Atlantic Джанель Шейн упомянула, что некоторые биологи связались с ней после публикации ее блога. Причина была интересной. По словам биологов, робот, падающий лицом вниз, продемонстрировал тот же самый метод, который используется пшеницей для размножения. В конце каждого сезона стебли пшеницы опадают, и их семена приземляются чуть дальше от того места, где начинались колосья пшеницы.Так называемое горизонтальное смещение.

С точки зрения инженера-программиста, ИИ не ходил (потому что это не было явным образом поручено ему). Но с точки зрения ИИ, он быстро превратился в симуляцию, имитирующую то, на открытие которой у стеблей пшеницы потребовались миллионы лет: зачем ходить, если можно просто упасть?

Стебли пшеницы опадают для распространения семян и дальнейшего покрытия урожая.

Но если ИИ, и машинное обучение в частности, думает не так, как человек, возможно, правильнее было бы сказать, что он развивается.Эволюция демонстрирует расходящийся и конвергентный интеллект. В результате это гораздо лучшая метафора для процесса машинного обучения, такого как генеративный дизайн, чем путаница человеческой мысли.

AI может быть не «умным» в человеческом смысле этого слова. Но он уже показал, что может выполнять жуткую симуляцию эволюции. Он также выполняет анализ, состоящий из множества вычислений, независимо, что на человеческие порядки потребовало бы больше времени.

Может ли ИИ принимать лучшие решения, чем люди?

Мы знаем, что ИИ может очень быстро выполнять вычисления и формулировать алгоритмы.Полученные алгоритмы в значительной степени основаны на результатах, выведенных людьми. Может ли он создавать алгоритмы, принимающие лучшие решения, чем люди?

Несомненно, да. ML может обрабатывать больше данных, чем человеческий мозг, и быстрее. Это позволяет ему определять закономерности в данных, которые не сразу заметны человеку.

Если у нас есть независимые данные, относящиеся к зависимым данным, которые не основаны на человеческих решениях (результатах), тогда есть вероятность, что ИИ может принимать более правильные решения.

ИИ умнее людей? Медицинский пример

Например, компьютерная томография (КТ) для выявления признаков рака. В результате сотрудничества инженеров-программистов и клинических исследователей была создана программа искусственного интеллекта. Он использует изображения для прогнозирования с точностью 94%, у кого из людей разовьется рак легких. Исследование группы, опубликованное в журнале Nature Medicine, показало, что алгоритм столь же точен, как и радиологи при скрининге на рак.Это было основано на более чем одном сканировании КТ от одного и того же человека и превзошло врачей, когда у него был доступ только к одному сканированию от человека.

Компьютерная томография, показывающая абсцессы легких.

Другой ход мыслей

Данные здесь представляли собой большой объем компьютерной томографии. Информация касалась того, развился ли у просканированных рак, или им был поставлен положительный диагноз в результате лечения. Итак, в ситуациях, когда у вас есть независимые данные и зависимые данные, подтвержденные результатом, тогда да: производный алгоритм принимает лучшие решения, чем те, которые принимаются людьми.Это связано с тем, что ИИ удалось выделить модель, основанную на большем количестве, возможно, других данных, чем люди использовали для той же оценки.

Вкратце: искусственный интеллект умнее людей?

Таким образом, ИИ чрезвычайно полезен и способен решать сложные проблемы, для решения которых люди не способны. ИИ быстрее справляется с подходящими задачами. В некоторых обстоятельствах ИИ может определять лучшие результаты, чем матрицы принятия решений, основанные на человеке. Это основано на его способности определять сложные закономерности в больших объемах данных.Однако способность ИИ самостоятельно выполнять сложное дивергентное мышление крайне ограничено. То есть ИИ не умнее людей.

В мире искусственного интеллекта есть еще несколько подводных камней, связанных с курированием данных, временем сбора данных и развитием алгоритмов, но это на другой день.

Об авторе

Эдвин Харрелл — предприниматель в сфере технологий, специализирующийся на цифровой трансформации и проектировании процессов. Эдвин работал в составе команды, которая основала, а затем внесла в список WNS Holdings, глобальную организацию по аутсорсингу бизнес-процессов, на NYSE.Он является основателем FLOvate; технологический бизнес, специализирующийся на программном обеспечении для управления бизнес-процессами с низким кодом и цифровыми технологиями.

Почему люди всегда будут умнее искусственного интеллекта

Не впервые в своей истории искусственный интеллект поднимается на волне ажиотажа. Усовершенствования технологии привели к некоторым явно впечатляющим достижениям в таких областях, как распознавание голоса и изображений, прогнозный анализ шаблонов и автономная робототехника. Проблема в том, что люди экстраполируют многие нереалистичные ожидания от этих первоначальных успехов, не осознавая множества ограничений, связанных с их достижениями.

Машинный интеллект в большинстве случаев все еще довольно тупой. Человеческому роду еще слишком рано отказываться от этого.

Искусственный интеллект вводит людей в заблуждение из-за явления, известного как эффект Элизы, названного в честь компьютерной программы 1966 года, которая реагировала на набранные людьми утверждения в манере психотерапевта. Компьютер выполнял очень простую программную логику. Но люди, взаимодействующие с ним, приписывали его ответам эмоциональный интеллект и сочувствие.

То же самое явление происходит сегодня в наших реакциях на очевидные успехи машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы переоцениваем его достижения и недооцениваем собственные результаты, потому что редко задумываемся, сколько мы уже знаем. Весь контекст, который мы привносим в интерпретацию любой ситуации, мы принимаем как должное.

Машины хороши в сопоставлении с образцом

Компьютеры намного лучше нас только в одном — в сопоставлении известных шаблонов. Они могут сопоставить только те модели, которые они выучили, и у них ограниченная способность изучать больше, чем просто несколько шаблонов.Люди оптимизированы для изучения неограниченного количества шаблонов, а затем выбора шаблонов, которые нам нужно применить, чтобы справиться с любой ситуацией, в которой мы оказались. Это умение, отточенное миллионами лет эволюции.

Вот почему писательница Buzzfeed Кэти Нотопулос смогла взломать новый алгоритм Facebook и завести своих друзей на прошлой неделе. Она успешно сопоставила шаблон таким образом, что алгоритм Facebook не мог понять — как она объясняет, компьютер Facebook на самом деле не знает, что он делает, лучшее, что он может сделать, — это просто попытаться сопоставить шаблоны, которые, как было сказано, выглядят как дружба:

Этот алгоритм не понимает дружбу.Он может подделать это, но когда мы видим посты ко Дню святого Валентина в Instagram четыре дня спустя или когда машины принимают ураган гневных комментариев за «вовлеченность», это напоминание о том, что машины все еще не понимают основ человечности.

Это перекликается с тем, что Дуглас Хофштадтер предпринял в прошлом месяце гораздо более эрудированный отказ от искусственного интеллекта для The Atlantic — «Поверхность Google Translate». Если вы понимаете как французский, так и английский, то просто насладитесь на мгновение этим показателем переводческих навыков Google:

Очевидно, Google Translate не уловил моего значения; он просто вышел с кучей быков.«Il sortait simplement avec un tas de taureau». «Он только что вышел с кучей быков». «Il vient de sortir avec un tas de taureaux». Прошу прощения за мой французский — точнее, псевдо-французский переводчик Google.

Удаление Google Translate

Хофштадтер достаточно великодушен, чтобы признать заслуги Google в создании движка, способного преобразовывать текст между любым из примерно 100 языков, введя термин «байлингвальный» — «бай» означает мандаринский язык для 100 »- но полностью опровергает его претензии на то, что выполнение чего-либо по-настоящему умного:

Двуязычный движок ничего не читает — не в обычном человеческом смысле слова «читать».Это обработка текста. Символы, которые он обрабатывает, не связаны с окружающим миром. У него нет воспоминаний, на которых можно рисовать, ни образов, ни понимания, ни смысла, скрытого за словами, которые он так быстро обдумывает.

Мой друг спросил меня, не является ли уровень навыков Google Translate просто функцией базы данных программы. Он полагал, что если умножить базу данных, скажем, на миллион или миллиард, в конечном итоге она сможет переводить все, что ей подадут, и, по сути, идеально.Я так не думаю. Наличие еще большего количества «больших данных» не приблизит вас к пониманию, поскольку понимание предполагает наличие идей, а отсутствие идей является корнем всех проблем современного машинного перевода.

Предприятия постоянно сталкиваются с ограничениями, связанными с отсутствием идей, в своем стремлении применить машинное обучение и искусственный интеллект к сегодняшним бизнес-задачам. В прошлом году я слушал презентацию на конференции Twilio Signal в Лондоне Сахила Дуа, внутреннего разработчика Booking.com. Он рассказал о работе сайта бронирования путешествий с машинным обучением для автономной маркировки изображений.

Конечно, все мы знаем, что такие компании, как Google, Amazon и Microsoft Azure, уже предлагают общие услуги по добавлению тегов к изображениям. Но проблема, с которой столкнулась Booking.com, заключалась в том, что эти службы не помечают изображения таким образом, чтобы это было полезно в контексте Booking.com. Они могут идентифицировать такие атрибуты, как «океан», «природа», «квартира», но Booking.com необходимо знать, есть ли вид на море, есть ли балкон и есть ли в нем гостиный уголок, есть ли в номере кровать. , какого это размера и т. д.Дуа и его коллеги должны были обучить машины работать с более подробным набором тегов, который соответствует их конкретному контексту.

Почему люди всегда будут умнее ИИ

Эта концепция контекста — одна из центральных на протяжении всей жизни Хофштадтера, занимающейся разработкой искусственного интеллекта. В основополагающем эссе 1995 года он исследует более ранний трактат о распознавании образов российского исследователя Михаила Бонгарда, и приходит к выводу, что восприятие выходит за рамки простого сопоставления с известными образцами:

…. в резком контрасте с обычным молчаливым предположением, что квинтэссенция визуального восприятия — это деятельность по разделению сложной сцены на отдельные составляющие ее объекты, за которой следует деятельность по прикреплению стандартных ярлыков к теперь разделенным объектам (т. е. идентификация составляющие объекты как члены различных предустановленных категорий, таких как «машина», «собака», «дом», «молоток», «самолет» и т. д.)

… восприятие — это гораздо больше, чем признание членов уже установленных категорий — оно включает спонтанное производство новых категорий на произвольных уровнях абстракции.

Для Booking.com эти новые категории можно было бы определить заранее, но ИИ более общего назначения должен уметь определять свои собственные категории. Это цель, над которой Хофштадтер работал шесть десятилетий, и до сих пор даже не приблизился к ней.

В своей статье на BuzzFeed Кэти Нотопулос продолжает объяснять, что это не первый случай, когда повторное использование Facebook алгоритмов, управляющих его новостными лентами, привело к аномальному поведению. Сегодня он комментирует сообщения, которые приводят к чрезмерной рекламе контента.Летом 2016 года люди публиковали простые текстовые сообщения. Что интересно, это решение не было новой настройкой алгоритма. Приспосабливались пользователи Facebook — люди научились публиковать текстовые сообщения, и это сделало их менее редкими.

И так будет всегда. Люди всегда будут быстрее приспосабливаться, чем компьютеры, потому что люди оптимизированы для этого. Возможно, когда-нибудь, через много лет, компьютеры догонят человечество со способностью определять новые категории, но тем временем люди научатся использовать вычисления для расширения своих собственных возможностей.Вот почему мы всегда будем умнее ИИ.

Роботы не так умны, как вы думаете

Несколько лет назад я встретил робота в кафе в японском стиле в Осаке. Она была в традиционном кимоно и поздоровалась со мной, сидя в углу темной комнаты. Она взяла мой заказ и крикнула бариста в баре: «Один чай!»

Но я знал, что она делает это не одна — робот ничего не понимает. Я знал, что где-то наверху должен быть человек, управляющий этим гиперреалистичным андроидом.Исследователи называют это техникой «Волшебник страны Оз» — управлять роботом на расстоянии, возможно, обманывая ничего не подозревающего прохожего, заставляя думать, что само механическое существо живо. Близнецы с телеуправлением из лаборатории Хироши Исигуро, подобные тому, что я встретил в кафе, являются прекрасным примером этих великолепно изготовленных силиконовых марионеток.

Хироши Исигуро хочет, чтобы его роботы выглядели как можно более человечными, но приводит ли это только в замешательство людей?

Сегодняшние ИИ, как и робот, с которым я столкнулся в Осаке, «слабые» — у них нет никакого реального понимания.Вместо этого они работают на гигантских сводах правил, содержащих огромное количество данных, хранящихся в Интернете. Они могут действовать разумно, но не могут понять истинного значения того, что они говорят или делают.

Люди склонны думать, что роботы умнее, чем они есть на самом деле. В недавнем исследовании, проведенном университетами Италии и Австралии, исследователи показали, что люди приписывают умственный опыт и свободу действий роботам просто на основании их внешнего вида. Подобные прогнозы могут быть причиной неудачных формулировок популярных новостных статей, в которых говорится, например, что роботы хотят «захватить мир» или что нас ждет «восстание роботов».«Это вводит в заблуждение и сбивает с толку, и когда люди сбиты с толку, они пугаются. А страх может препятствовать прогрессу.

Было бы полезно, если бы у нас был своего рода «тест Тьюринга для роботов», чтобы измерить, насколько на самом деле умны роботы. Вы можете создать такой тест, используя исходный тест Тьюринга в качестве руководства. Впервые опубликованный в 1950 году Аланом Тьюрингом, тест был задуман как способ измерить прогресс искусственного интеллекта с технологиями того времени: компьютерными терминалами и клавиатурами. Человек общается с неизвестным существом с помощью текста на экране и должен угадать, написаны ли набранные ответы человеком или программой.Чем чаще ИИ принимают за человека, тем лучше.

Современные программные чат-боты хорошо справятся с подобными тестами. Сайты знакомств используют этих ботов с искусственным интеллектом, чтобы заставить людей думать, что с ними заигрывает настоящий человек. Чат-боты настолько хороши, что есть веб-сайты, на которых перечислены стратегии, позволяющие обманом заставить их раскрыть свою истинную природу. (Подсказка: попробуйте сарказм.)

Означает ли это, что роботы тоже близки к прохождению теста Тьюринга? Можно ли просто вставить в робота программного чат-бота и покончить с этим? Ответ — нет, по многим причинам.Такие факторы, как человеческий взгляд, моргание, жесты, голосовой тон и другие эмоциональные выражения, должны быть разнообразными и естественными и идеально согласованными друг с другом. Было бы странно, например, если бы робот никогда не отрывал от вас зрительного контакта или всегда говорил: «Я чувствую себя прекрасно!» точно так же.

Почему наш мозг — самая умная машина из всех — Квинслендский институт мозга

Идея интеллектуальных машин, также известных как искусственный интеллект (ИИ), становится все более актуальной темой.Они содержат обещание технологии, которая может улучшить лечение и сделать жизнь более удобной, но также несут в себе угрозу сокращения рабочих мест и вторжения в нашу частную жизнь.

Но что такое искусственный интеллект и как эта технология, лежащая в основе всего, от глубокой стимуляции мозга до фотофильтров, была вдохновлена ​​нашим мозгом?

Директор

QBI профессор Панкадж Сах сказал, что ИИ становится неотъемлемой частью нашей жизни, но для того, чтобы по-настоящему понять технологию и то, как она может развиваться в будущем, нам нужно понять наш собственный мозг.

«ИИ повсюду — каждый раз, когда вы используете фотофильтр, фильтруете нежелательную почту из своего почтового ящика или получаете обновленную информацию о трафике на свой телефон, ИИ работает. Мозг — самая мощная машина из существующих в настоящее время, поэтому неудивительно, что он является центральным источником вдохновения для искусственного интеллекта и робототехники. Обладая беспрецедентной эффективностью и способностью учиться и адаптироваться, он лег в основу многих исследований в области искусственного интеллекта и робототехники.

«Но технологии сливаются с нейробиологией, и это окажет огромное влияние на общество.«

Исследователи из QBI, таким образом, предоставили свой опыт бесплатному журналу The Brain: Intelligent Machines , который дает основы нейробиологии, лежащей в основе ИИ, и исследует будущие последствия — как положительные, так и отрицательные — этой развивающейся технологии.

Вдохновленный мозгом

Мозг мощнее любой существующей интеллектуальной машины. Имея около 100 миллиардов клеток, это сложнее, чем что-либо из того, что мы когда-либо изучали.Но в то время как наш мозг эволюционировал в течение сотен миллионов лет, а первые позвоночные животные со сложным мозгом появились около 500 миллионов лет назад, современные исследования искусственного интеллекта начались только в 1950-х годах.

Сфера финансирования и интереса со стороны правительства и общественности колеблется, причем недавний всплеск основан на сегодняшних огромных наборах данных, а также мощности и скорости компьютеров 21-го века. Эти огромные объемы данных необходимы ИИ для обучения, в отличие от нашего мозга, который может учиться на одном опыте.Некоторые думают, что для того, чтобы ИИ развивался больше, мы сначала должны больше понимать, как функционирует наш собственный мозг.

Подробнее о том, почему у нас есть мозг, краткая история мозга, что такое искусственный интеллект, история ИИ и как мозг вдохновляет ИИ.

Смогут ли разумные роботы поработить всех нас?

Это центральный вопрос, связанный с искусственным интеллектом, по крайней мере, когда речь идет о Голливуде. Любой, кто смотрел Terminator , 2001: A Space Odyssey или Westworld , наверняка задавался вопросом, что произойдет, если мы позволим развитию технологий зайти слишком далеко, создав машины, которые были бы умнее и выносливее, чем мы.

К счастью, будущее наших роботов не выглядит таким мрачным. Мы все еще далеки от по-настоящему интеллектуальных роботов, и хотя есть некоторые задачи, в которых ИИ превосходит людей, например, быстрый анализ огромных объемов данных, многие вещи, которые человек посчитал бы простыми, например, зайти на незнакомую кухню и приготовить чашка кофе выходят за рамки современных технологий.

На самом деле, наше роботизированное будущее может быть больше полезным, чем вредным, с компьютерами, помогающими нам лучше понять, как функционирует наш мозг, а технологии мозга-машины, такие как глубокая стимуляция мозга, обещают новые методы лечения болезней и расстройств.

Узнайте больше о нашем роботизированном будущем, мозге на чипе, роботах, которые учатся, объединении мозга и машин и глубокой стимуляции мозга.

Почему у пчел до сих пор есть ИИ?

Хотя роботов-наемников может и не быть в нашем будущем, ИИ окажет огромное влияние на нашу жизнь в ближайшие годы. С таким изменением неизбежно возникнут этические проблемы, касающиеся идентичности и ответственности, конфиденциальности, морали и предубеждений. Машины можно рассматривать как холодные и логичные, но они запрограммированы людьми со всеми присущими нам предубеждениями.Хотя это не непреодолимые проблемы, первым шагом является осознание, и мы должны их учитывать.

На данный момент ИИ подает большие надежды, но даже у, казалось бы, простой пчелы есть преимущество в некоторых аспектах. Пчелы живут всего месяц, и в первую неделю они учатся добывать пищу, узнавать цветы, которые им нужно посетить, и возвращаться домой — задачи, которые машины не могут решить за такое короткое время.

Подробнее в Мозг: интеллектуальные машины.

.