Vi går inn i en tid med kunstig intelligens, som ikke bare lover nye muligheter og fordeler, men også mange nye utfordringer.
Hvordan treffer robotisering arbeidsmarkedet, og er det nødvendig å innføre en fire dager lang arbeidsuke på grunn av den?
Hvordan endrer gadgets hjernen vår?
Blir ungdom stum?
Direktøren for Higher School of Mathematics and Applied Physics, leder for laboratoriet for nevrale nettverksteknologier og kunstig intelligens ved Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, professor Lev Utkin, fortalte om den nærmeste og fjerne fremtid som venter på menneskeheten.
Lev Utkin.
Siden teknologisk fremgang stadig akselererer, må det komme en tid hvor folk ikke lenger forstår noe. I 2030 vil datamaskinens datakraft være lik den menneskelige hjernen. Denne datoen er gitt av den økonomiske politikkommisjonen for den amerikanske kongressen.
Salgsfremmende video:
Datamaskiner er som barn
Hvor lenge har kunstig intelligens dukket opp og hva er skjult bak dette begrepet?
- Kunstig intelligens har gått gjennom to stadier av utvikling. Først dukket de såkalte ekspertsystemene opp. På 1980-tallet ble de ansett som den mest eksplosive vitenskapelige retningen. Dette var systemer basert på ekspertuttalelse. For eksempel formulerte en superfaglig lege reglene. Forenklet så det ut slik: hvis en person har en rennende nese, høy feber og sår hals, så har han en akutt luftveissykdom. Hvis det samtidig er mørklagt i lungene, har pasienten med en viss sannsynlighet lungebetennelse eller tuberkulose. På disse reglene ble det i henhold til prinsippet fra generelt til spesifikt opprettet systemer som stilte diagnoser til pasienter. Men problemet er at det er for mange situasjoner som skjer med pasienter, og ingen spesialist kan beskrive alt. Hvis du prøver å gjøre dette, blir slike systemer veldig kompliserte. Og allerede på begynnelsen av 90-tallet ble de forlatt på grunn av deres unviability. De ble erstattet av andre, som var bygget på det motsatte prinsippet - fra det spesielle til det generelle. Folk begynte å lære datasystemer ved hjelp av spesifikke eksempler.
Det er en komplett analogi med å lære et barn. Barnet får vist bilder av katter, hunder, og han begynner gradvis å forestille seg disse dyrene. Og generelt. Hvis han ble lært på en stripet katt, og deretter vist en siameser eller naken egypter, vil han fortsatt si at det er en katt, fordi han i hodet hans allerede har generalisert sitt bilde for seg selv og kan nå kjenne den igjen uavhengig av de første bildene. Det er det samme med kunstig intelligens. Programmet blir "matet" med en haug med eksempler, og det begynner i seg selv å lete etter særpreg, for å analysere. For eksempel, hvis en ubemannet bil kjører nedover gaten, når den ser et fartsbegrensningstegn på opptil 60 kilometer i timen, vil den bremse, for før det i løpet av trening ble det vist en haug med bilder med slike skilt - inkludert skitne, omvendte …
En ny måte å bekjempe kreft
Du gjør omtrent det samme på laboratoriet ditt - lærer et datasystem å gjenkjenne kreft hos mennesker?
- Ja, vi har laget et system for automatisert intelligent diagnostikk av lungekreft. Av all kreps er denne den vanligste. Problemet er at lungekreft ikke kan oppdages i de tidlige stadiene. Et av tegnene sies å være hoste. Men dette er tull. En person begynner å hoste bare når svulsten kommer inn i bronkiene. Da, kan man si, var han heldig som fikk vite om henne tidlig. Og hvis det er i andre deler av lungen, er det umulig å føle det før metastasene går og svulsten vokser i en slik grad at personen allerede vil begynne å kveles. Men da er det allerede ubrukelig å behandle det. Derfor er det nødvendig ved hjelp av dataskjerming for å finne svulster i de tidlige stadiene, selv i form av små foci. Vi løser dette problemet - faktisk lager vi det samme nevrale nettverket som vi trener ved å bruke en haug bilder (laget i 3D) av forskjellige pasienter. Anna Aleksandrovna Meldo, en veileder fra kreftsenteret i Pesochny, hjelper oss med dette. Vi viser datamaskinen bilder og forklarer hvor kreften er og hvor den ikke er. Etter å ha trent, er systemet i stand til å undersøke alle mistenkelige knuter i pasientens tomogram i løpet av sekunder og avgi konklusjonen. En lege kan bruke timer på den samme jobben.
Ubemannede kjøretøyer er en kilde til trafikkork
Et av områdene for anvendelse av kunstig intelligens er ubemannede kjøretøy. Når blir det virkelighet?
Den kunstige intelligensen som finnes i dag er nok til at bilen kan gjenkjenne skilt, situasjoner og veimerkinger på egen hånd. Men jeg kan knapt forestille meg å bruke et ubemannet kjøretøy i det virkelige liv, spesielt under forholdene våre. Snø vil falle et par ganger, og markeringene vil ikke lenger være synlige. Eller en bil som passerer foran ham, sprayer et veiskilt. Det andre problemet er hvordan robotkjøretøy vil oppføre seg i ekstreme situasjoner. Hos en mann er det klart, han begynner å vri rattet frem og tilbake. Og maskiner har en strammere algoritme. Hvis det er en ulykke foran ham på veien, og det er en solid bane til høyre, vil han aldri krysse den og bare reise seg. Og alle de andre vil stå bak ham. Selvkjørende biler er en potensiell kilde til trafikkoverbelastning. Til nå vet ingen hvordan de skal løse dette problemet. Et mulig alternativ er å bygge separate veier for ubemannede kjøretøy. Trafikkork der vil bli minimert.
Det er en dedikert linje for busser, en annen for robotkjøretøy og en tredje for syklister. Det er ikke nok kjørebane for alle de tildelte banene i byen
- Vel ja. Eller byer for slik bevegelse må bygges i utgangspunktet. Det er dette som skjer i Kina - de bygger byer fra bunnen av. For eksempel en ny by i nærheten av Beijing for 100 tusen innbyggere - spesialister på kunstig intelligens. Som i Sovjetunionen, ble hele byer en gang bygget for forskere, og dette rettferdiggjorde seg selv, som gjorde det mulig å løse de viktigste problemene. Slik ble atomprosjektet implementert. Kina følger også denne veien, og det er derfor den nå ligger foran hele planeten.
Hvordan roboter vil endre livene våre
Kunne du forutsi hvordan livet vårt vil endre seg om 10 år? Gi minst et par tegn på den nærmeste fremtiden, i tillegg til selvkjørende biler
- Jeg er ikke en visjonær, men det er tydelig at kommunikasjonsnivået vil være et helt annet. Det vil være noen sjetonger i stedet for telefoner. For eksempel innebygd i håndflaten. Nå kan til og med små private selskaper kjøpe roboter for produksjon. Og det er klart at snart vil disse robotene være overalt. Et stort antall mennesker vil bli løslatt. Men dette betyr ikke at det vil være massiv arbeidsledighet. Hver runde av den industrielle revolusjonen frigjør en person mer og mer fra hardt arbeid, gir ham mer fritid. Grovt sett, for 100 år siden jobbet folk i 16 timer, uten fridager i det hele tatt, de så ikke det hvite lyset og hvilte bare på høytider. Og nå har de to fridager, ferier, og mange jobber allerede mindre enn 8 timer. Og nå er det hundretusener av forskere. Det var mye færre av dem for 100 år siden. Det kan tenkes at om ti år vil enda flere bli lettet for hardt og rutinemessig arbeid,de vil ha mye fritid, de vil ha muligheten til å drive med vitenskap og kreativitet.
Den høye effektiviteten i det menneskelige samfunn har gjort det mulig å frigjøre tid til kulturell utvikling.
Kanskje det vil skje. Men så langt, selv i tilsynelatende ganske vellykkede vestlige land som Spania eller Italia, er det stor arbeidsledighet, spesielt blant unge mennesker. Og dette er et reelt problem for dem. Hva slags kreativitet er det …
- Så i disse to landene du har navn, liker de ikke egentlig å jobbe. Butikkene er åpne i tre timer om morgenen og tre timer på kvelden. Og mellom dem - en siesta. Jeg var med familien i Venezia. Dette er skrekk. I løpet av dagen er alt stengt - ingen steder å drikke kaffe. Og dette er normen for dem. Jeg tror de bodde der, i Vesten, veldig komfortabelt en stund, ikke på grunn av hardt arbeid eller høy arbeidsproduktivitet, men på grunn av Sovjetunionens sammenbrudd.
Et enormt land for en sang har solgt mange ting til Europa og Amerika, åpnet enorme salgsmarkeder for dem. Hvilke transittstrømmer gikk gjennom Finland og andre nærliggende land. Hvor mye penger som ble tatt til England og Sveits … Og fra alt dette har levestandarden deres økt kraftig. Men de klarte ikke å dra nytte av alt dette - og nå er de overrasket over at de har krise.
Tror du dette er direkte relatert til Russland?
- Sikker. Og med Kina, som så ut til å være et vedheng av vestlige firmaer - en kilde til billig arbeidskraft. Og nå er Kina allerede på egen hånd, og Russland ser ut til å være en fiende.
Og likevel, kan jeg forestille våre nåværende innenlandske kapitalister og vår regjering anta at løslatelse av mange mennesker på grunn av robotisering vil bli et enormt problem. Ingen vil gi disse oppsagte menneskene en eneste krone overflødig med ordene: "Kom igjen, utvikle kreativt - skriv bøker eller tegn bilder."
- Dette problemet er langsiktig. Se. For å gjøre det samme arbeidet som 100 mennesker gjør nå, er det bare to som trengs i morgen. Dette betyr at produktiviteten vil øke dramatisk. Det vil si at overskuddet til eieren av bedriften også vil vokse kraftig. Fra 1 rubel vil han ikke motta 2 rubler, men for eksempel 10. Og hvis staten normalt bygger sin sosialpolitikk og ikke gir noen forbannelse om de 98 menneskene som befinner seg på gaten, vil det øke skatten for dette foretaket. Og det vil omfordele noen av pengene til fordel for folket. I noen land i dag, som et eksperiment, betaler de innbyggerne en ubetinget grunninntekt (ubetinget grunninntekt, AML), uavhengig av om de jobber eller ikke. De gir dem ganske enkelt penger, fordi de forstår at det vil være billigere for staten enn å utdype sosiale stridigheter i samfunnet. Og hvis dette ikke blir gjort, vil selvfølgelig alt gå i høysnor, og folk vil bare bli verre.
Hvis folk slutter å jobbe, hvis maskiner gjør alt for dem, vil ikke dette føre til irreversible konsekvenser for menneskeheten? Kanskje folk vil slutte å anstrenge og tenke helt? Hvorfor, hvis maskiner tenker på dem nå?
- Maskiner kan ikke tenke, de løser problemer. For eksempel å oppdage lungekreft. Men dette betyr ikke at vi ikke trenger leger - de må bare "reformatere". For eksempel pleide en lege å undersøke en pasient, men nå vil han se på en datamaskin. Eller lag databaser med stillbilder for datamaskinen.
Ikke vær redd for dingser
Hvordan påvirker dingser hjernen til studentene? Danner de ikke klippebevissthet? Mister ikke folk på grunn av dem forkjærligheten for analyse for å løse store komplekse problemer?
- Gadgets er nyttige. De frigjør deg fra unødvendig arbeid. Jeg husker da jeg selv var student, og skrev foredrag til poenget med sinnssykdom. Jeg husket ikke, jeg forsto ikke hva lærerne fortalte oss der - Gud forby at vi hadde tid til å skrive ned, skissere hva de sa. Og jeg har allerede bestått eksamen på grunnlag av notater. Nå viser jeg studentene en presentasjon. Og hvis jeg er en normal lærer og materialet mitt er godt forberedt i forskjellige medier, så kan jeg gi dem 10 ganger mer kunnskap i ett foredrag enn for tjue år siden. Tidligere, for å finne nødvendig lærebok, måtte du gå til biblioteket. Og der viste det seg at han allerede hadde blitt gitt til noen. Det var ikke snakk om fotokopiering i det hele tatt. Jeg måtte bruke mye tid på å lete etter nødvendig informasjon. Og nå kan en student i en gadget på et sekund se hva han trenger. Dette kan sammenlignes med bruk av en kalkulator i stedet for en lysbilde-regel, takket være hvilken vi begynte å telle raskere og frigjøre oss for andre viktige ting.
Jeg er sikker på at det faktum at en person ikke trenger å kaste bort tid på all slags tull, kunnskapen hans bare blir dypere.
En ukjent kunstner så et slikt Moskva på XXII-tallet i 1914. Syklusen med futuristiske postkort ble bestilt av Einem-konditorfabrikken. På Røde Torg, lyden av vinger, ringing av trikker, hornene til syklister, bilsirener, knitring av motorer. Skyggefulle fotgjengere flykter til Utførelsesplass.
Interessante fakta
Problemet med katastrofale glemmer
En av indikatorene på at kunstig intelligens fremdeles er veldig langt fra "naturlig", er følgende trekk i minnet. Hvis du trener et nevralt nettverk for å gjenkjenne et objekt i lang tid, bytter det til å gjenkjenne et annet, så husker det ikke engang det opprinnelige objektet. For eksempel, hvis systemet først ble lært å skille elefanter, så begynte de å trene det på aper, men så plutselig viste de igjen en elefant, da vil kunstig intelligens ikke kjenne den igjen. For jeg har allerede glemt hvordan han ser ut.
En elefant på sidene til et middelaldersk bestiary fra 1500-tallet.
Hvordan studenter har endret seg gjennom årene
Det antas at unge i dag er betydelig dårligere enn sine jevnaldrende i nyere sovjettid når det gjelder mentale evner. Professor Lev Utkin observerer ikke dette. Han mener at det blant studentene alltid er en viss prosent av intelligent, gjennomsnittlig og lat. Og denne prosentandelen endrer seg ikke. Noe forverring i skoleforberedelsene til barn merkes, men unge mennesker i dag fører en sunnere livsstil - de drikker og røyker mye mindre enn før. Studenter går inn for idrett, fritiden har blitt mer interessant, horisontene er bredere. For i dag er det flere muligheter for dette.
Forfatter: Vladlen Chertinov. IA "Petersburg Word"
