Eller tvert imot, han vil løse alle menneskelighetens problemer.
I begynnelsen av november i år ga Google-ingeniøren François Schollet ut et manifest. I den beskrev han to sentrale problemer: forskere og forskere har ikke blitt enige om hva de mener med kunstig intelligens (AI). I tillegg har ingen ennå kommet på en måte å sammenligne AI mellom seg selv og med menneskelig intelligens. Hva er situasjonen med utviklingen i dag? Hva er det og hvor brukes det? La oss prøve å finne ut av det.
1. Sinnets spill
En ung kinesisk mann i svart drakt, hvit skjorte og firkantede briller satt overhøyd med hodet i armene og gikk helt tapt etter intens tanke. Eieren av den niende dan i det gamle østlige intellektuelle spillet har aldri vært i en så vanskelig posisjon i karrieren.
Go er et spill med villedende enkle regler: to spillere, et 19 x 19 linjefelt, sett med svart og hvitt stein. Spillerne beveger vekselvis steinene sine og prøver å omgi motstanderens steiner med seg. Gjennom hele livet beseiret Ke Jie enkelt enhver motstander i dette spillet - til 23. mai 2017, da dataprogrammet AlphaGo med kraftig kunstig intelligens skapt av Google beseiret ham, og vant tre kamper av tre.
Ke Jie har aldri tapt et spill i livet. Helt til jeg løp inn i AlphaGo.
I lang tid var go den ubesatte grensen for datamaskiner. Brikker, sjakk, kortspill og strategier som Starcraft - maskiner overtok konsekvent og universelt mennesker. Og bare gå forble prerogativet til kreativitet og intuisjon, uten bruk for matematiske algoritmer, fordi antallet mulige kombinasjoner på go board er større enn atomer i universet. Så langt kan ingen superdatamaskiner beregne og regne opp dette tallet.
Salgsfremmende video:
I mange timer med spill kjempet Ke Jie programmet med alle tilgjengelige midler. Han brukte konservative, aggressive, defensive og uforutsigbare taktikker, men ingen av dem fungerte. AlphaGo omringet mannen om og om igjen og tvang ham til å overgi seg. Dermed falt den siste bastionen av overlegenhet av menneskelig intelligens fremfor kunstig.
I Steven Spielbergs blockbuster IA lærte kunstig intelligens i barnets kropp til og med å elske. Foto: Fortsatt fra filmen "Kunstig intelligens".
2. Begrensede opsjoner
Programmene klarte å oppnå så enorm suksess ved å imitere en eller annen aktivitet av det menneskelige intellektet, så nå er det generelt akseptert i Russland å definere det som enhver teknologi eller produkt som fører til et resultat som ligner på menneskelig intellektuell aktivitet og brukes til å løse anvendte problemer.
Begrepet "AI" ble først introdusert tilbake i 1956 på en konferanse ved Dartmouth University av informatikeren John McCarthy. Han eier også sin vittige tolkning: "Så snart ethvert kunstig intelligenssystem begynner å fungere godt og gi resultater, er det ingen andre som vurderer det som kunstig intelligens."
John McCarthy. Foto: Wikipedia.
Dette er stort sett sant. Oppfatningen vår av AI påvirkes av filmer som The Terminator eller Robocop, eller for den mer sofistikerte leseren, The Matrix eller 2001 A Space Odyssey. På grunn av dem kombinerer vi ofte roboter og kunstig intelligens i en enkelt helhet. Det stemmer ikke. Roboten er bare et skall, mens det kan være hva som helst og ikke trenger å etterligne en menneskekropp. Og AI er et sett med algoritmer inne i en datamaskin inne i en robot. Et enkelt eksempel, programvaren og dataene som er ansvarlige for arbeidet til Alice's stemmeassistent fra Yandex er kunstig intelligens, og den kvinnelige stemmen er hans personifisering, og det er ingen roboter i dette systemet.
Den andre store misforståelsen er at AI, spesielt de som er nedfelt i kroppen til en robot, kan utføre alle ytre operasjoner og mentale handlinger som en person er i stand til. I de første delene av den berømte "Terminator" gjør T-800 alt hva folk gjør, bare raskere, bedre og mer effektivt. I virkeligheten er ikke så kule programmer som AlphaGo eller Watson ikke i stand til å gjøre noe som de ikke har blitt trent på forhånd, ikke trent. Kasparov eller Ke Jie kunne umiddelbart holde et intervju, forstå menneskets tale og formulere svar, ringe en taxi for seg selv og bestille bord på en restaurant, høre på musikk og bestemme navnene på sjanger, utøver og melodi. Ingen av programmene for å spille sjakk, gå, spørrekonkurranser eller noen annen spesiell funksjon er i stand til å lære andre ferdigheter eller lære dem igjen. Basert på dette er AI delt inn i to kategorier: sterk (som i filmer) og svak.
Du kommer over kunstig intelligens hver dag, så snart du henter smarttelefonen.
3. Fjern masken
Hvordan vet vi at vi har skapt en sterk AI? Sannsynligvis er det eneste kriteriet for dette hvis kunstig intelligens ikke kan skilles fra mennesker i oppførsel og evner. I 1950 opprettet den berømte britiske matematikeren Alan Turing en spesiell test for dette.
Turing ble berømt for tre ting. Han brøt kodene for den tyske Enigma-krypteringsmaskinen under andre verdenskrig. Han kom på konseptet med den enkleste datamaskinen. Og han tilbød en test for å etablere - kan en datamaskin tenke? For å gjøre dette kommuniserer en person konsekvent med en maskin og en annen person uten å se dem. I løpet av dialogene må han avgjøre - hvem er samtalepartneren hans? Hvis deltakeren i eksperimentet tar datamaskinen for et menneske eller synes det er vanskelig å svare, anses maskinen for å ha bestått Turing-testen.
Alan Turing.
Turing-testen er bemerkelsesverdig ved at den eliminerer de komplekse filosofiske spørsmålene om å avsløre "bevisstheten" til roboter, og erstatte dem med kriteriet for effektivt å imitere menneskelig atferd. I lang tid ble det betraktet som "gullstandarden", inntil de siste årene har moderne chatbots og stemmeassistenter blitt så sofistikerte at de allerede er veldig vanskelige å skille fra mennesker. Derfor har datavitere komplisert det ved å finne opp Turing-metatesten. Med sin hjelp blir en datamaskin betraktet som intelligent hvis den har skapt noe den selv vil teste for intelligens.
4. Han er allerede her
Sterk AI er et spørsmål om den fjerne fremtiden. Mange skeptikere er generelt i tvil om at det noen gang kan skapes. Akkurat nå lever vi imidlertid i en tid med svak kunstig intelligens, mens vi knapt merker det. Hvor og når krysser vi ham?
I smarttelefonen din. Når du peker linsen mot familien og i søkeren, blir smilende ansikter øyeblikkelig merket med firkanter - dette er Viola-Jones-algoritmen. Det brukes også i CCTV-kameraer for å fange kriminelle, og til og med i sosiale nettverk når de tilbyr deg å merke deg selv på andres opplastede bilder.
Deretter ser du et show på YouTube, en film på Netflix eller en annen tjeneste for abonnement på videoinnhold, lytter til musikk i Yandex. Music
osv. Ved å analysere preferansene dine, slipper systemet andre videoer, filmer eller komposisjoner. Og dette er også en svak AI!
Google Translate eller DeepL, som vil hjelpe deg med å oversette tekst fra et av de vanligste og til og med døde språkene som latin til russisk, er umulig uten AI-systemer. Anerkjennelse og gjenkjennelse av melodier i Shazam, diktert tale i en diktafon, automatisk telefonsvarer i en bank, etc., etc.
Men hvis du tror at AI bare handler om informasjonssystemer, tar du feil! Start, landing og kontroll av moderne fly kontrolleres nesten fullstendig ikke av piloter, men av kunstig intelligens. Anti-lock bremsesystem og drivstoffinnsprøytning i biler er også regulert av det. Og på veiene til Skolkovo og amerikanske motorveier, kjører helt ubemannede selvkjørende biler med sofistikert datasyn og navigasjonssystemer.
Nå handler kunstig intelligens med utveksling og disponerer penger fra minibanker, kontrollerer luft- og bakkekombinerte droner, diagnostiserer og utfører operasjoner, trekker opp kontrakter og søksmål, fjerner data fra smarte målere og spår belastningen på varme- og kraftnett.
Faktisk er livet vårt allerede helt utenkelig uten svak kunstig intelligens.
KONFRONTASJON
Historie om menneskelig nederlag
1979 - backgammon. Matematikeren Hans Berliner kom med en algoritme for å evaluere situasjonen på spillebrettet og se på spilletreet flere trekk fremover for å velge den optimale fortsettelsen. Det dannet grunnlaget for BKG 9.8-programmet, som slo den regjerende verdensmesteren Luigi Villa med en score på 7: 1.
1997 - sjakk. Den første kampen mellom IBMs Deep Blue-datamaskin og regjerende verdensmester Garry Kasparov fant sted i 1996. Kasparov vant selvsikkert (3 seire, 2 uavgjorte, 1 nederlag). Bare et år senere, for en ny kamp, økte IBM-ingeniører datamaskinens kraft betydelig - nå kunne den estimere 200 millioner stillinger per sekund. Denne gangen beseiret Deep Blue den russiske stormesteren (2 seire, 3 uavgjorte, 1 tap) og ble den første datamaskinen som slo verdens sterkeste sjakkspiller.
2007 - brikker. I Canada opprettet de et sjekkprogram som ikke kan tape. I beste fall, hvis en person spiller et feilfritt spill, vil han kunne oppnå uavgjort. Algoritmen analyserer alle mulige alternativer for utvikling av spillet og velger det ideelle trekket i hver situasjon.
2011 - spill viser. IBM har tatt på seg den populære Jeopardy! (i Russland - "Eget spill") Watson system for kunstig intelligens. Hun etterlot ingen sjanse for to legendariske mestere: Ken Jennings, som satte en rekord ubeseiret strek i 74 episoder av showet, og Brad Rutter, som fikk den største gevinsten i showets historie - 4,45 millioner dollar. Riktignok har utenlandske ingeniører ennå ikke våget å utfordre Anatoly Wasserman.
2017 - poker. I poker er spillernes kort lukket, og dessuten kan spillere bløffe, noe som i stor grad kompliserer arbeidet med kunstig intelligens. Likevel, DeepStack overlistet 10 av 11 profesjonelle pokerspillere etter tre tusen spill hver. Og forskere fra Carnegie Mellon University (USA) opprettet Libratus-botten. Han utfordret proffene og slo fire av de beste spillerne i dagens mest populære form for poker, Texas Hold'em.
2019 - Starcraft II. Googles Deepmind AlphaStar-bot for verdens mest populære sanntidsstrategispill Starcraft II beseiret lett en av de beste menneskelige spillerne med en poengsum på 5: 1 - Pole Grzegorz Komincz, med kallenavnet MaNa. Starcraft II krever både lynrask respons for å nøyaktig administrere hundrevis av enheter på kartet og langsiktig strategisk planlegging. Spillet inneholder mye viktig informasjon: fiendens ressursreserver, størrelsen og plasseringen av hæren hans, osv. Hver av AlphaStar-versjonene lærte seg alle intrikatene og triksene i spillet, trening i kamper med andre programmer og spille totalt 200 år.
AI-KLASSIFIKASJON
1. Svak kunstig intelligens er en AI som spesialiserer seg på ett område. Han kan slå de beste sjakkspillerne i verden, men det er her mulighetene hans ender. Be ham spille favorittmusikken din - så faller han i en stupor.
2. Sterk kunstig intelligens - en universell AI på menneskelig nivå, en maskin som er i stand til å utføre de samme oppgavene som et menneske. Oppgaven med å lage en sterk AI er uten tvil vanskeligere enn oppgaven med å lage en svak AI, og vi har ennå ikke løst den. Slik intelligens vil være i stand til bevissthet, planlegging, problemløsning, abstrakt tenking, forstå komplekse ideer, rask læring, mestring av flere og flere nye ferdigheter, lære av egen erfaring.
3. Teknologisk singularitet, eller fremveksten av en kunstig superintelligens. I 1983 skrev science fiction-forfatter Vernon Vinge et essay der han antydet at fremtiden for menneskeheten venter på en "teknologisk singularitet" - et øyeblikk i tiden hvor datamengden, deres kombinasjon og utvikling av programvare vil bli så kraftig at det vil gi opphav til superintelligens, overlegen menneskelig. Nå støttes denne ideen av filosofen og futuristen Nick Bostrom. Han definerer superintelligens som "intelligens som overgår menneskets beste sinn på alle områder, inkludert vitenskapelig oppfinnsomhet, sunn fornuft og sosiale ferdigheter."
Men mens menneskeheten er veldig langt fra sterk AI, men i utviklingen og bruken av svake AI-systemer, har vi allerede ganske lykkes.
BTW
I 2018 presenterte Google et lydopptak av en samtale på en konferanse om kunstig intelligens, der en stemmeassistent ringte en frisør og spilte inn sin eier for en hårklipp. Chatbotten stilte så smart spørsmål, brukte pauser og avbrytelser, at administratoren i den andre enden av linjen ikke forsto at det ikke var en person som snakket med ham, men en virtuell samtalepartner. Konferansedeltakerne ble overrasket av robotens realistiske taleoppførsel.
HVORDAN GJØR VI?
Historien om kunstig intelligens går over 60 år. De første forsøkene på å bygge læringsmaskiner ble gjort innenfor rammen av kybernetikk. Det var basert på matematiske modeller av kontrollprosesser i levende organismer og samfunn. Blant pionerene innen kybernetikk var det også mange sovjetiske forskere, som Viktor Glushkov, Anatoly Kitov og Alexei Lyapunov.
Blant russernes prestasjoner: bygging av de første robotmaskinene som er i stand til å løse enkle problemer - å kjøre i lyset eller unngå hindringer; automatisering av produksjon og bruk av de første - på den tiden fremdeles gigantiske og langsomme datamaskiner - til behovene til Statens planleggingskommisjon. Initiativene til kybernetikken var foran deres tid, men på grunn av overdreven byråkratisering innen de sovjetiske departementene og mistillit til alt nytt, fant de ikke applikasjonen som pionerene hadde håpet på. I følge erindringene fra mange samtidige av disse fremtredende forskere, var introduksjonen av de tidlige systemene for kunstig intelligens i stand til å forhindre den økonomiske kollapsen på 1980- og 1990-tallet og trekke USSR ut av krisen.
Dessverre henger nå suksessen til russiske forskere, ingeniører og utviklere langt etter de ledende kreftene innen kunstig intelligens: USA og Kina. Derfor ble det opprettet et spesielt kompetansesenter for forskning innen denne end-to-end-teknologien på grunnlag av Moskva Institutt for fysikk og teknologi, og "Statens program for utvikling av kunstig intelligens" ble godkjent, personlig støttet av president Vladimir Putin. I følge mange verdenseksperter vil de som kan oppnå langsiktig ledelse i utviklingen av svake AI-teknologier og komme i nærheten av å skape en sterk, sikre global ledelse i de kommende tiår. I dag er det ekstremt viktig for oss å ikke gå glipp av sjansen vår.
AGAFON SELITRENNIKOV
