Три прорыва, кои обеспечили грядущее возникновение искусственного ума

    «Несколько месяцев обратно, — рассказывает Кевин Келли с Wired, — я отправился в лесной кампус исследовательской лаборатории IBM в Йорктаун Хейтс, штат New-york, дабы посмотреть на зарождение перспективного грядущего искусственного ума. Это же был особняк Watson, электрического гения, который одолел в конкурсе Jeopardy! в 2011 году. Watson тогда-то был этаким — размером со спальню, состоящий из десяти отвесных, схожих на холодильник, машин, образующих четверо стенки. Маленькая полость снутри обеспечивает техникам доступ к мешанине проводов и кабелей на спинах этих машин. А также снутри изумительно тепло, как будто что-то живет собственной жизнью».

    Три прорыва, кои обеспечили грядущее возникновение искусственного интеллекта

    Сейчас Watson вконец альтернативный. Он все больше и не бытует только в образе массивов шифанеров, а уж распространился по пасмурным серверам, кои поддерживают несколько сотен «экземпляров» искусственного ума сразу. Как только и все пасмурные вещи, Watson доступен юзерам по всему миру, они приобретают доступ к нему с смартфона, с компа, со собственных своих серверов. Этот общий вид искусственного ума можно масштабировать ввысь и вниз по целесообразности. Так как искусственный ум улучшается наряду с тем самым, как только люди его задействуют, Watson все время становится умнее. Все, что он изучает, немедля становится легкодоступным для остальных. И это же и не одна програмка, это же совокупа многообразных программных систем — логика, язык, все это же может ишачить на разном коде, на различных чипах, в различных пространствах — кои воплощаются в едином потоке ума.

    Юзеры умеют подключаться как только к уму впрямую, эдак и сквозь посторонние приложения, кои употребляет главный ум при помощи облака. Как только и почти все предки профессиональных детишек, IBM намерено, дабы Watson изготовил мед карьеру, потому никого и не изумит, что для него сначала разрабатываются мед диагностические инструменты. Большая часть предшествующих попыток сделать диагностический искусственный ум и не увенчались фуррором, однако Watson ишачит и максимально хорошо. Ежели на простейшем англоязычном языке перечислить ему же симптомы заболевания, которую я некогда схватил в Индии, он выдаст перечень болячек, от более возможных перед началом маловероятных. Скорее всего, причина заболевания существовала в Гиардии — и это же верный ответ. Но такова экспертиза пока что труднодоступна для пациентов; IBM предлагает доступ к уму Watson партнерам, помогая им же разрабатывать миролюбивые пользовательские интерфейсы для докторов и больниц.

    «Я верю, что нечто вроде Watson вскоре станет топовым диагностом во всем мире — машинка либо человек, непринципиально, — говорит Алан Грин, первостепенный мед коллега Scanadu, стартапа, который планирует сделать нечто вроде мед трикодера из «Звездного пути» на основе пасмурного искусственного ума. — С развитием и улучшением искусственного ума максимально вскоре подростку нежелательно будет обращаться к доктору за диагнозом, пока что он и не достигнет взрослого возраста».

    Медицина — это лишь начало. Все большие пасмурные предприятия, десятки стартапов и остальные энтузиасты в безрассудном порыве намерены начать ишачить с Watson как только с познавательным обслуживанием. По заданным анализа Quid, искусственный ум завлек наиболее 17 млрд баксов инвестиций с 2009 года. Исключительно в минувшем году наиболее 2 млрд баксов существовало инвестировано в 322 предприятия, разрабатывающие искусственный ум. Facebook и Гугл нанимают ученых, кои присоединяются к командам по создании такого. Яху, Intel, Dropbox, LinkedIn, Pinterest и Twitter — все приобрели организацию по создании искусственного ума в минувшем году. Личные инвестиции в фолиант секторе подросли на 62% за крайние четверо года, и этот рост будет константным.

    Три прорыва, кои обеспечили грядущее возникновение искусственного интеллекта

    На фоне всей данной активности в общее сознание просачивается изображение грядущего искусственного ума, и это же и не все время HAL 9000 — прохладная, расчетливая и харизматичная летальная машинка с людским сознанием. Будущее искусственного ума все больше представляется в образе дешевеньких, надежных сервисов цифровой эры, невидимых и нужных. Традиционная програмка предоставит для вас столько IQ, сколько вы возжелаете, однако менее, чем для вас пригодится. Как только и все утилиты, искусственный ум будет очень скучноватым, даже ежели трансформирует Веб, мировую экономику и нацию. Он воскресит инертные объекты подобно тамошнему, как только электричество проделало это же сто годов назад. Все, что мы когда-то электрифицировали, мы наделим умом. Этот новейший нужный искусственный ум а также дополнит нас, граждан, персонально и коллективно, как только общий вид: углубит нашу память, убыстрит наше восприятие. Нет практически ничего неосуществимого для него, об чем можно поразмыслить, что возможно новейшим, иным либо увлекательным, и что можно выполнить при наличии высочайшего уровня ума. По факту, бизнес-план последующих 10 000 корпораций будет сводиться к формуле «возьмите X и добавьте ИИ». И это же хорошо.

    В 2002 году я посетил маленькую вечеринку Гугл — перед выходом предприятия на IPO, когда она занималась лишь поиском. Я завязал разговор с Ларри Пейджем, соучредителем предприятия, который предстал ее генеральным директором в 2011 году. «Ларри, я до сего времени и не понимаю. Существуют настолько не мало поисковых корпораций. Бесплатный поиск в Вебе? К чему он вас приведет?». Моей лишенной воображения голове мудрено существовало представить, каким будет будущее, однако в свое оправдание я могу сообщить то, что это же существовало за длительное время перед началом тамошнего, как только Гугл начала продвигать собственную маркетинговую схему, обеспечивая самому себе доход, за длительное время перед началом приобретения YouTube либо альтернативный большой предприятия. Я был и не одиним-единственным активным юзером них поискового веб-сайта, который задумывался, что ему же недолго осталось. Но ответ Пейджа загнал меня в ступор: «О, на деле мы делаем искусственный интеллект».

    Я много размышлял о этом разговоре в течение пары крайних лет, когда Гугл скупила 14 корпораций по создании ботов и искусственного ума. На первый взор может появиться, что Гугл увеличивает свое портфолио в сфере искусственного ума для улучшения способностей поиска, на который приходится 80% выручки предприятия. Однако я думаю, что все напротив. Заместо тамошнего, дабы применять искусственный ум для улучшения поиска, Гугл употребляет поиск для улучшения искусственного ума. Всякий раз, когда вы вводите запрос, жмете на «Поиск» либо создаете гиперссылку в Паутине, вы тренируете искусственный ум Гугл. Любой из 12,1 млрд запросов, который повседневно генерирует 1,2 млрд юзеров Гугл, учит искусственный ум с глубокими способностями самообучения опять и опять. Спустя десять лет размеренного развития алгоритмов, исследования заданных и с в 100 раз наибольшим количеством ресурсов, Гугл в конце концов предположит искусственный ум. Я думаю, к 2024 году первостепенным товаром Гугл станет и не поиск, а уж искусственный ум.

    И тут существуют куда разгуляться скептикам. В течение практически 60 лет исследователи искусственного ума предвещали, что ИИ вот-вот, уже за углом, пока что несколько лет обратно все снова и не оказалось эдак же далековато, как только и до этого. Обнаружился даже термин, который обрисовал бы эту эпоху небогатых результатов: зима искусственного ума. Что-то поменялось?

    Да. Три крайних заслуги ознаменовали очень ожидаемый приход искусственного ума.

    1. Недорогие параллельные вычисления

    Мышление по собственной природе является параллельным действием, млрд нейронов выстреливают сразу, создавая синхронные волны вычислений в головном мозге. Дабы выстроить нейронную паутину — первичную архитектуру программного обеспечения искусственного ума — необходимо, дабы различные процессы протекали синхронно. Каждый узел нейронной паутине вакантно имитирует нейрон головного мозга, который, в собственную очередь, ведет взаимодействие с примыкающими, образуя сигнал. Дабы осознать произнесенное слово, програмка обязана уметь слышать все фонемы в совокупы; дабы распознать изображение, ей же надо созидать каждый пиксель в контексте окружающих пикселей — эти задачки параллельные. Перед началом недавнешнего момента компьютерный микропроцессор мог возделывать лишь один этакий процесс за один раз.

    Ситуация начала изменяться наиболее десяти годов назад, когда возник новейший тип чипа, графический микропроцессор — GPU, который разработали умышленно для зрительно нагруженных — и параллельных — видеоигр, в каких миллионы пикселей обязаны пересчитываться не мало ежесекундно. Пригодится особый параллельный вычислительный чип, который предстал дополнением к материнской плате компа. Параллельные графические чипы заработали и игровая промышленность получила массивный толчок. К 2005 году GPU произвели в этаких количествах, что они стали намного дешевле, чем были прежде. В 2009 году Эндрю Нг из Стэнфорда осознал, что чипы GPU можно применять для параллельной работы нейронных сетей.

    Это же открытие разблокировало новейшие способности для нейронных сетей, кои умеют включать сотки миллионов связей меж узлами. Обыденным микропроцессорам нужно несколько недель, дабы высчитать все каскадные способности в нейронной паутине с соткой миллионов свойств. Нг нашел, что кластер из GPU в состоянии сделать то же самое за денек. Сейчас нейронные паутине, работающие на GPU, употребляются пасмурными компаниями (в фолиант числе и Facebook) для распознавания ваших друзей на фотографии, также для предоставления советов по контенту.

    2. Заглавные объемы заданных

    Каждый ум надо учить. Головной мозг человека, который на генном уровне запрограммирован на систематизацию вещей, обязан узреть десятки примеров, до того как сумеет отличить собаку от кошки. То же самое справедливо и для искусственного ума. Даже самый оптимальный программируемый персональный компьютер обязан отыграть само мало тыщу игр в шахматы, до того как станет мастером. Ряд прорывов в сфере искусственного ума заключается в неописуемой лавине заданных, собранных со всего мира, кои обеспечивают нужное искусственному уму обучение. Громоздкие основы заданных, самоотслеживание, веб-cookie, онлайн-следы, терабайты дискового места, десятилетия запросов в поисковике, Википедия — вся эта цифровая вселенная лишь выполняет ИИ умнее.

    3. Фаворитные методы

    Цифровые нейронные паутине были придуманы в 1950-х годах, однако компьютерным инженерам пригодились десятилетия, дабы научиться укрощать астрономически гигантские комбинаторные взаимоотношения меж миллионом — или соткой миллионов — нейронов. Ключ к организации нейронных сетей оказался в сложенных слоях. Возьмем, например, элементарную задачку распознавания тамошнего, что личико — это личико. Когда присутствует группа битов в нейронной паутине, которая активирует паттерн — изображение очи, к примеру — результат перебегает на альтернативный уровень нейронной паутине для предстоящего поиска. На последующем уровне обязаны обнаружиться два очи, и т.д., по иерархической структуре, которая сравнивает эти два очи с носом. Может потребоваться миллион этаких узлов, складывающихся в 15 уровней, дабы распознать людское личико. В 2006 году Джефф Хинтон из Вуза Торонто занес главную правку в этот способ, который он обозначил как только «глубокое обучение», deep learning. Он сумел математически улучшить результаты работы каждого слоя, тем ускорив процесс наложения этих слоев. Методы глубочайшего обучения неописуемо развились спустя пару лет, когда них перенесли на GPU. Сам по самому себе код глубочайшего обучения неэффективен для исполнения логического мышления, однако позарез важен для любых сегодняшних искусственных умов, будь то Watson, поисковый сервер Гугл либо методы Facebook.

    Этот безупречный шторм параллельных вычислений, большенных размеров заданных и глубочайших алгоритмов ведет нас к успеху в области разработки искусственного ума. И нет никаких оснований мыслить, что все остановится — ИИ будет лишь совершенствоваться.

    Три прорыва, кои обеспечили грядущее возникновение искусственного интеллекта

    Пасмурный искусственный ум станет частью нашей ежедневной жизни. Однако у сего будет своя стоимость. Пасмурные вычисления подчиняются закону вырастающей отдачи, который время от времени именуют спецэффектом паутине: приоритет паутине возрастает тем самым скорее, чем все больше она становится. Чем все больше паутину, тем паче она презентабельна для новеньких юзеров, что выполняет ее гораздо наибольшей и привлекательней, и т.д.. Облака, кои будут ишачить на ИИ, будут подчиняться этому же принципу. Чем все больше граждан употребляет ИИ, тем самым умнее он будет. Чем умнее он будет, тем самым все больше граждан будет его применять. Опосля тамошнего как только корпорация войдет в этот благотворный цикл, она будет расти эдак резво, что соперники и не сумеют ее догнать. В итоге будущее ИИ, вероятнее всего, будет полагаться на олигархию двух-трех больших коммерческих корпораций.

    В 1997 году предшественник Watson, Deep Blue, одолел работающего шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова. Опосля тамошнего как только машинка утвердила свои победы гораздо несколькими матчами, люди стали интересоваться ей же. Вы сможете поразмыслить, что это же финал истории, однако Каспаров осознал, что мог бы сыграть предпочтительнее, если б у него был моментальный доступ к громоздкой основе заданных любых предшествующих шахматных ходов, кои выполнял Deep Blue. Ежели этот инструмент доступен для ИИ, посему бы и не отдать его человеку? Развивая собственную идею, Каспаров включил понятие матчей человек-плюс-машина, в каком ИИ дополняет шахматиста, а уж и не соперничает с ним.

    Сейчас эти эдак именуемые шахматные матчи вакантного имиджа похожи на смешанные боевые искусства, когда геймеры задействуют любые излюбленные приемы, кои намерены. Вы сможете играться без помощи других, или выступать в качестве напарника сверхсообразительного шахматного компа, ординарно передвигая фигурки по доске, или в участия «кентавра», предложенного Каспаровым. Этакий кентавр прислушивается к рекомендациям ИИ, однако конечное решение воспринимает без помощи других. В чемпионате по вакантным шахматам Freestyle Battle 2014 года чисто шахматные двигатели выиграли 42 игры, а уж кентавры — 53. Сейчас топовым шахматистом является кентавр Intagrand, команда граждан и различных шахматных программ.

    Увлекательно альтернативное. Возникновение ИИ и не преуменьшает работу шахматистов-людей. Напротив. Дешевые и мозговитые шахматные програмки вдохновляют граждан играться в шахматы, рождаются новейшие турниры, геймеры играются предпочтительнее и предпочтительнее. Сейчас гроссмейстеров вдвое все больше, чем существовало, когда Deep Blue одолел Каспарова. Самый рейтинговый шахматист нынешнего денька, Магнус Карлсен, тренился с искусственным умом и был признан самым «компьютерным» из любых шахматистов. А также у него самый высочайший рейтинг посреди гроссмейстеров любых времен.

    Ежели ИИ может посодействовать людям предстать оптимальными шахматистами, явно, он может посодействовать нам предстать наилучшими пилотами, медиками, арбитрами, учителями. Большинство коммерческой работы, проделанной ИИ, будет нишевой, узконаправленной, вроде перевода с единого языка на альтернативный, однако это же лишь начало. Например, ИИ сумеет водить седан. В последующие 10 лет 99% искусственных умов, с которыми мы будем вести взаимодействие, будут аутистичными, однако сверхразумными спецами.

    На деле, это же будет и не тамошний ум, к которому мы привыкли. Ум предполагает ответственность, плюс под умом мы подразумеваем наше типичное самоосознание, наши отчаянные бездны самоанализа и самокопания. Однако в случае с искусственным умом мы желаем, дабы он не говоря ни слова вел седан не отвлекался. Искусственный целитель Ватсон в поликлинике обязан быть поклонником собственной работы. По мере развития ИИ, мы, может быть, будем всячески препятствовать развитию самосознания в нем — самые дорогие услуги ИИ будут лишены сознания вообщем.

    Короче говоря, нам востребован и не ум, а уж искусственные мозги. В отличие от общего ума, разум полностью конкретен, измеряем, специален. Нечеловеческий ум — это же и не ошибка, это же индивидуальность. Первостепенным приемуществом ИИ будет его инопланетный ум. ИИ будет мыслить об пище и не эдак, как только обыкновенный повар, позволяя нам посмотреть на еду заного. Он будет по-другому мыслить об производстве. О одежке. Об денег. Об науке и искусстве. Чуждость искусственного ума станет для нас наиболее ценной, ежели его скорость либо мощь.

    Сначала это же поможет нам предпочтительнее осознать, что мы имеем в образу, говоря «интеллект». В минувшем мы могли бы сообщить, что сверхинтеллект обязан водить машинку, побеждать человека в шахматы либо выигрывать в «Jeopardy!». Однако как ИИ добьется сего, мы усвоим, что эти заслуги чисто механические и навряд ли стоят свечей. Каждый фуррор искусственного ума принуждает пересмотреть само понятие.

    Мы не попросту обязаны пересмотреть значение ИИ — мы обязаны пересмотреть понятие человека как только такого. За крайние 60 лет, по мере тамошнего как только механизмы воспроизвели людское поведение и таланты, кои мы полагали оригинальными для граждан, нам надо призадуматься над тем самым, что различает нас друг от друга. Может быть, в наиблежайшее десятилетие мы будем переживать кризис идентичности, всегда спрашивая себя, зачем надобны люди. На фоне сего всевластный искусственный ум будет лишь подавлять. Самая большая полезность, которую может принести искусственный ум, это же посодействовать населению земли в самоопределении. Короче, ИИ востребован нам, дабы сообщить, кто мы существуют.

    По материалам Wired