Искусственный ум: как мозговитые машинки нам надобны?

    Искусственный ум уже предстал фактом в энных денежных и транспортных секторах, и по мере его распространения в остальных сферах мы больше желаем убедиться, что контролируем его, а уж и не напротив. От «Космической Одиссеи 2001 года» перед началом «Бегущего по лезвию», от «Робокопа» перед началом «Матрицы», когда люди имеют дело с искусственным умом, они безизбежно сталкиваются с темной фантазией кинематографистов. Крайний кинофильм Спайка Джонса «Она» и будущий «Из машины» Алекса Гарленда уже посвящаются творениям искусственного ума, проживающим посреди нас. Тест Тьюринга получается на фронтальный замысел, а уж мы все эдак же и не можем обусловить главное отличие чипов и кода от плоти и крови.

    Искусственный ум: как мозговитые машинки нам надобны?

    Эти опаски проявляют и некие узнаваемые люди Кремниевой равнины: в минувшем месяце Элон Маск (CEO Tesla и SpaceX) обрисовал искусственный ум как только «крупнейшую экзистенциальную угрозу» для населения земли. Чего же почти все из нас и не соображают, а уж может быть, и сам Элон Маск тоже, это же то, что искусственный ум — это и не какая-то неописуемая разработка, существующая исключительно в фантазиях кинематографистов и лабораториях компьютерных гениев. Почти все наши телефоны задействуют тривиальные способы искусственного ума для перевода с единого язык на альтернативный либо ответов на наши вопросцы; в игровой промышленности ИИ употребляется для генерации сложноватых и всегда меняющихся игровых сценариев. И пока что предприятия Кремниевой равнины вроде Гугл и Facebook продолжают скупать предприятия по создании ИИ и нанимать профессионалов, коэффициент искусственного ума будет продолжать расти.

    Содержание

    • 1 Выходит, искусственный ум — это же и не кинофильм Спилберга?
    • 2 ИИ уже бытует?
    • 3 У ИИ трудности с речью?
    • 4 Выходит, все вкладывают финансовые средства в ИИ, дабы выполнять игры лучше?
    • 5 Мы все умрем?
    • 6 Как только биться с этаким ИИ?
    • 7 Выходит, нам востребована програмка этики и все будет ладно?

    Выходит, искусственный ум — это же и не кинофильм Спилберга?

    К кинофильму никаких претензий нет, однако термин, который обозначает «искусственный интеллект», имеет куда наиболее длинноватую историю, чем ту самую, которую продемонстрировали в собственных фильмах Спилберг и Кубрик. Понятие искусственного ума всходит гораздо к рождению вычислительной техники в 1950-х годах, когда, всего спустя 14 лет опосля распознавания понятия компа общего предназначения, Алан Тьюринг призадумался, может ли машинка думать.

    Прошло 64 года, а уж эта мысль до сего времени занимает наши интеллекты, реализуется в фильмах и книжках, дискуссируется на симпозиумах. Она и не ушла далековато от набора правил, изложенных Тьюрингом в работе 1950 года «Вычислительные машинки и разум», в какой он предложил «игру в имитацию», которую мы ныне знаем как только тест Тьюринга. Подключить персональный компьютер к текстовому терминалу и отдать ему же вероятность пообщаться с оператором вместе с действительным человеком. Сущность теста в фолиант, что когда вы требуйте обусловить оператора, кто из его собеседников был человеком, «оператор ошибется столько же раз в процессе данной игры, сколько мог ошибиться, пытаясь отличить мужчину от женщины».

    Тьюринг полагал, что узнать, может ли машинка пройти тест, будет наиболее полезным, чем ответить на смутный и философский вопросец об фолиант, задумывается она либо и не задумывается. «Что касается сего вопроса… я считаю, что дискуссировать его бессмысленно». ИСТИНА, Тьюринг задумывался, что к 2000 году «язык и образование поменяются так, что хоть какой сумеет пообщаться с мыслящей машинкой безо всяких проблем».

    Говоря практически, он и не очень и прогадал. Сейчас часто можно услышать граждан, кои рассказывают, что них компы «тупят» либо «задумываются». Однако даже ежели мы серьезнее подойдем к определению думающей машинки, эта мысль будет поближе к действительности, чем почти все могли бы поразмыслить.

    ИИ уже бытует?

    Искусственный ум: как мозговитые машинки нам надобны?

    Относительно. Мы как и раньше далеки от прохождения игры в имитацию Тьюринга, невзирая на сообщения о оборотном. В июне чат-бот Евгений Густман удачно околпачил третья часть арбитров, проходя тест Тьюринга в Лондоне, убедив них в фолиант, что он человек. Однако заместо тамошнего, дабы мыслить, Евгений опирался на уловки и трюки. Выдавая себя за 13-летнего мальчугана, для коего британский язык — и не родной, машинка разъясняла сиим почти все алогичные моменты собственного поведения, в фолиант числе нехорошее ощущение юмора и оскорбительные реплики, частенько перенаправляя разговор в альтернативное русло.

    Большая часть разрабов ИИ пробуют обучить его возделывать естественный язык, дабы мы могли задать команду на обычном для нас языке. Это же то, что начинают выполнять детки гораздо перед началом тамошнего, как только проделывают собственный первый этап, и это же позарез непростая задачка для машинки. Разглядим излюбленную фразу исследователей ИИ: «time flies like an arrow, fruit flies like a banana». [игра слов: «время летит как только стрела, фруктовые мушки обожают банан»; вторую часть предложения, по аналогии с первой, можно перевести как только «фрукт летит как только банан»]. Разложение предложения на составные части время от времени ставит в тупик даже носителей лондонского языка, и не говоря уже о методе.

    У ИИ трудности с речью?

    И не вконец эдак. По большому счету, в большинстве случаев ИИ употребляется и не для дискуссий. Некие из вас обязаны аристократию о искусственном уме и не из научной фантастики либо от Алана Тьюринга, а уж из видеоигр, где ИИ употребляется для обозначения управляемых персональным компьютером оппонентов.

    В шутере от первого личика, к примеру, ИИ руководит движениями противников, позволяя им же уклоняться, целиться и стрелять в вас самым непостижимым образом. В гоночных играх ИИ может держать под контролем авто конкурентов. Как только образчик способностей ИИ, видеоигры, конечно же, оставляют вожделеть наилучшего. Однако бриллианты изготавливаются из алмазов, и облегченные руководила системы соединяются воединыжды, дабы предпринять что-то сложноватое.

    Взять, например, GTA V, где производство городов, проживающих своей жизнью, значит, что можно завернуть за угол и найти пожарный экипаж, который дерется с водителем, наехавшим на шланг; либо Dwarf Fortress, где гномы живут в пещерах собственной жизнью, текстурной и алгоритмически подробной. Эти возникающие системы гейм-плея отображают совсем новейший метод, которым может развиваться ИИ, и не пытаясь имитировать человека, однако развивая «достаточно хорошую» эвристику, которая превращает методы в нечто совсем другое при достаточном масштабировании.

    Выходит, все вкладывают финансовые средства в ИИ, дабы выполнять игры лучше?

    Нет. Сильно много денег в ИИ вкладывают этакие предприятия, как только Apple и Гугл, кои пробуют сделать самому себе виртуальных субъективных ассистентов вроде Siri и Гугл Now.

    Может быть, это же малость далековато от умопомрачительного видения Тьюринга, однако голосовые услуги, по большому счету, делают ту самую же трудную работу, что и человек. Им же надо выслушать и осознавать разговорную речь, измерять, какие заданные она внутри себя заключает, а уж потом возвращать итог, тоже в форме разговора. Они и не пробуют одурачить нас, убедив в фолиант, что они люди, однако это же происходит само по себе. Так как все вычисления происходят в облаке, чем все больше они слышат, тем самым предпочтительнее они соображают.

    Но ведущие научные исследования ИИ сосредоточены и не на фолиант, дабы повторить людское осознание мира, а уж затмить его. Watson от IBM, к примеру, знаменит как только персональный компьютер, который одолел на игровом шоу Jeopardy! в 2011 году, использовав осознание естественного языка для поиска ответов на вопросцы ведущего. Однако вместе с осознанием естественного языка, Watson а также может читать и осознавать гигантские массивы неструктурированных заданных, и очень резво. В случае с Jeopardy!, он функционировал с 200 миллионами страничек заданных, включая текст всей Википедии. Настоящая же миссию Watson состоит в том, дабы расшириться на весь Веб и предоставить спецам в клинической сфере сподручный механизм для работы. Наконец, существуют ученые, кои ординарно намерены спасти население земли.

    Мы все умрем?

    Может быть. Существуют опасение, что опосля тамошнего, как только довольно всепригодный ИИ вроде Watson будет сотворен, его мощность будет возрастать наряду с вычислительной мощностью, доступной для него. Закон Мура предвещает, что вычислительная мощность умножается каждые 24 месяца, эдак что останется лишь вопросец времени, когда ИИ станет умнее собственных авторов и сумеет сделать еще больше массивный ИИ, что приведет к экспоненциальному росту его способностей.

    Однако что сверхразумный искусственный ум будет выполнять с этими способностями? Все находится в зависимости от тамошнего, как только его запрограммируют. Неполадка в фолиант, что очень тяжело запрограммировать в высшей степени мозговитый персональный компьютер эдак, дабы он случаем и не уничтожил население земли.

    Допустим, вы даете собственному ИИ задачку выполнять скрепки и выполнять них эдак ладно, как это же вообщем может быть. Достаточно вскоре он постигнет, что улучшения изготовления скрепок можно достигнуть улучшениями на производственной полосы. Что он будет выполнять далее?

    «Например, он будет озабочен тем самым, дабы люди его и не выключили, так как тогда-то скрепки выполняться и не будут», — объясняет Ник Бостром. Скрепочный ИИ, разговаривает Бостром, «может избавиться от человека сразу же, так как он воображает опасность. За исключением тамошнего, ему же пригодится столько ресурсов, сколько вообщем может быть, так как них можно применять для изготовления скрепок. К примеру, атомы в человечьих телах».

    Как только биться с этаким ИИ?

    Искусственный ум: как мозговитые машинки нам надобны?

    Один-единственный метод, который сработает, по воззрению энных теоретиков вроде Рэя Курцвейла, технического директора Гугл, — это вырубить ИИ. Людям стоит ли думать не совсем только об фолиант, как только сделать разумный ИИ, да и о этической стороне сего вопросца — и программировать в согласовании с ней.

    Наконец, написание кода — это же ординарно поиск проблем. Машинка с аннотацией «сделать граждан счастливыми» может решить эту неурядицу очень ординарно, внедрив людям электроды в головной мозг. Потому, задавая искусственному уму предпринимать большие философские трудности, нам надо убедиться, что машинка осознает, что этакое «хорошо» и что этакое «плохо».

    Выходит, нам востребована програмка этики и все будет ладно?

    И не вконец. Даже ежели нам получится предупредить возникновение вредного ИИ, останется вопросец тамошнего, как только сообщество приспосабливается к возрастающим способностям искусственного ума.

    Индустриальная революция характеризуется автоматизацией ряда работ, кои раньше полагались на ручной труд. Нет никаких колебаний в фолиант, что индустриальная революция предстала периодом самого изрядного увеличения благосостояния граждан. Однако переворот тех пор был ни на что непохожим в собственном случае, и навряд ли мы сможем узреть этакое опять.

    То же, что сила пара проделала для физического труда, ИИ в состоянии сделать для интеллектуального. Уже рождаются первые жертвы данной сферы: диспетчерской такси нет пространства во всем мире с Hailo и Uber; работа биржевого маклера поменялась конкретно благодаря внедрению частотного трейдинга; спортивные и новостные заметки вскоре тоже будут выполнять машинки.

    Истинные конфигурации лишь начинаются. В ноябре Goldman Sachs возглавила раунд финансирования на 15 миллионов баксов для Kensho, сервиса анализа денежных заданных, который употребляет способы искусственного ума, кои неподвластны топовому из аналитиков-людей. Он может ишачить с этаким множеством заданных, что люди ординарно бессильны перед ним.

    Аналитика Kensho может применять фирмой частотного трейдинга, к примеру, Athena, которая употребляет ее для тамошнего, дабы получить привилегию в миллисекундах на базаре — сего довольно, дабы заработать, ежели вы торгуете млрд баксов. Опосля тамошнего как только этакий трейдинг скажется на базаре в общем, Kensho может предоставить свои методы Forbes, и тамошняя поменяет собственных денежных аналитиков. Большая часть бизнес-сводок похожи одна на одну, и ежели заданные доступны в структурированном формате, для чего растрачивать время на граждан?

    В общем и целом этакие конфигурации — это же ладно. Ежели труд миллионов граждан поменяют методы, они сумеют заняться чем-нибудь лучше, количество рабочих часов снизится, и мы приблизимся к утопии гораздо на этап.