Искусственный интеллект

Неоспоримое требование времени

Жизнь вокруг нас меняется с головокружительной быстротой. Нечто, казавшееся незыблемым еще вчера, становится устаревшим сегодня и уже никак не вписывается в завтра. На смену старому уверенной поступью приходит новое. Одним из наиболее ярких проявлений рождающегося нового является искусственный интеллект. Этот феномен современности без преувеличения ― революция в технологической истории человечества.

Концепция искусственного интеллекта (далее местами ― ИИ) основана на предпосылке того, что ИИ при определенном уровне развития машинных алгоритмов способен понимать мышление людей и генерировать собственную логику через глубокий внутренний анализ, основанный на огромном количестве заложенной в ИИ внешней информации. При этом его база данных постоянно пополняется, опознается и классифицируется в соответствии с задачами и потребностями конкретной системы ИИ. Машинный интеллект связан со способностью системы адаптироваться и импровизировать в новой логической среде, обобщать свои знания и применять их в незнакомых сценариях. Системы искусственного интеллекта по своему выражению весьма близки к человеческому интеллекту в таких сферах деятельности как: планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, освоение новых знаний, восприятие, движение и т.д. В меньшей степени это относится к социальному поведению и творчеству.

Искусственный интеллект: чего нам ожидать?

Предполагается, что в более-менее обозримом будущем эволюция ИИ продвинется настолько, что он будет способен осознать сам себя как существо одушевленное и даже ― живое. ИИ сможет воспринимать окружающее, чувствовать и мыслить, как мы с вами. Но, не будем торопиться…

Пока же искусственный интеллект ― лишь компьютерная система, способная выполнять задачи, которые обычно требуют применения человеческого интеллекта. Это попытка воспроизвести или смоделировать человеческий интеллект в недрах бездушной машины.

ИИ включает в себя четыре основополагающих подхода, которые определяют его философию и архитектуру:

1. Мыслить, как человек
2. Значит, мыслить рационально
3. Действовать, как человек
4. Значит, действовать рационально

Первые два критерия касаются мыслительных процессов и рассуждений, а два других ― поведенческих.

Классификация искусственного интеллекта

ИИ делится на две большие категории:

1. Узкий искусственный интеллект (УИИ)

Этот вид искусственного интеллекта имеет ограниченные возможности и представляет собой лишь симуляцию человеческого интеллекта. Узкий искусственный интеллект ориентирован на качественное выполнение какой-то одной поставленной задачи. Хотя эти системы могут показаться умными, они по факту гораздо слабее, чем даже самый простой человеческий интеллект.

2. Общий искусственный интеллект (ОИИ)

Иногда его называют еще сильным ИИ. Представляет собой систему, которая, как и человек, способна применять возможности своего интеллекта для решения множества разных проблем. Предполагается, что из недр ОИИ в будущем может появиться искусственный суперинтеллект (ИСИ). Если это случится, по своему когнитивному потенциалу он превзойдет интеллект и способности человеческого мозга.

Как работает искусственный интеллект

Принцип действия ИИ состоит в том, что он собирает и быстро обрабатывает большие объемы данных на основе заложенных в него интеллектуальных алгоритмов. Такая технология позволяет электронному «мозгу» ИИ выявлять закономерности в массивах информации, создавать для себя шаблоны и учиться применять их по отношению к новым вводным.

Методы обучения искусственного интеллекта

Наполнение ИИ информацией определяется терминами «машинное» и «глубокое» обучение. По сути, оба этих понятия являются звеньями одной цепи. Они тесно взаимосвязаны.

Что такое машинное обучение?

В общем смысле машинное обучение ― это способность компьютерной системы к самообучению. Машина накапливает в себе информацию, классифицирует ее, комбинирует с уже имеющейся и совершенствует свой рабочий алгоритм действия, с помощью которого самостоятельно выполняет поставленные задачи, вне всякой зависимости от человека и корректирующего программирования. Машинное обучение автоматизирует построение аналитических моделей.

Классическое, или «неглубокое», машинное обучение больше зависит от вмешательства человека. Специалисты-люди определяют иерархию функций, чтобы дать машине своего рода «путеводитель» в ее предстоящей работе. Скажем, в системы машинного перевода с иностранных языков лингвисты и программисты вводят гигантские массивы слов, словосочетаний, правил построения языка, архитектуру его внутренней логики и формируют из этого строительного материала алгоритмы действий. Только после этого система начинает работать. Но ее продолжают накачивать новыми словами и правилами, чтобы она становилась “умнее”. И она становится.

Таким образом, для обучения в системы загружаются огромные массивы данных любого конкретного назначения. Машины затем используют их, чтобы учиться и выполнять поставленную задачу, например, понимать человеческую речь или распознавать фотографии. Качество и масштаб вводимых данных чрезвычайно важны для построения такой интеллектуальной системы, которая была бы способна корректно справиться с поставленной перед ней проблемой.

Например, если создается система машинного обучения для прогнозирования цен на жилье, обучающие данные должны включать в себя не только размер недвижимости, но и другие важные факторы, такие как плотность застройки, наличие зеленых зон или доступность транспортных сетей.

Следующим этапом обучения ИИ является уже глубокое обучение, основанное на применении нейронных сетей.

Что такое нейронные сети?

Ключом к успеху глубокого машинного обучения являются нейронные сети. Структура и функционирование нейронных сетей лишь весьма отдаленно напоминают принципы связей между нейронами в живом головном мозге. Сам термин «нейронные» просто заимствован из нейробиологии для простоты объяснения логических процессов, происходящих в машине.

Во время обучения нейронная сеть получает извне массивы данных с характерной смысловой доминантой, которая позволяет ей «понять», какой результат ожидается от нее в итоге. В этот момент она на своем уровне как бы строит собственную математическую модель, способную выбрать решение среди множества других, наиболее отвечающее требованиям поставленной задачи.

Нейронные сети состоят как бы из слоев, точнее ― из взаимосвязанных между собой уровней алгоритмов, каждый из которых обрабатывает некий кластер данных и передает его другим слоям для дальнейшей работы. Этих слоев может быть великое множество в зависимости от производительности нейронной сети и решаемых ею задач. Слои учатся выполнять свои индивидуальные задачи и на выходе придавать данным степень достоверности, которая признается следующими слоями и принимается в дальнейшую обработку. В процессе такой деятельности первоначальный набор разрозненных исходных данных, переходя от слоя к слою, усложняясь и отбрасывая от себя все лишнее, постепенно концентрируется в некое обобщенное решение. Степень достоверности сводимых воедино данных максимально возрастает, приобретая на выходе роль единственной истины. По крайней мере, с точки зрения машины. В принципе, очень похоже на то, как это происходит и в живом мозге, только на других физических и химических принципах. Как и живой мозг, искусственная нейросеть в процессе такой работы совершенствует свой интеллектуальный аппарат, учится применять его во все более сложных задачах, можно сказать ― «набирается ума». Именно сложные и разветвленные нейронные сети позволили машинам приобрести такие способности, как распознавание речи, компьютерное зрение или построение аналитических моделей.

Таким образом, машинное обучение позволяет компьютеру решать задачи без специально созданных для этого программ, что устраняет необходимость написания миллионов строк машинного кода. Вершиной эволюции ИИ явится создание компьютера с интеллектом человеческого уровня, который сможет решать практически любые задачи.

Приложения искусственного интеллекта

Сегодня существует множество примеров реального применения систем искусственного интеллекта. Например, такие как:

• Распознавание речи.

Сюда относится компьютерное распознавание речи, преобразование речи в текст и, напротив, ― текста в речь, речевой перевод с иностранных языков, речевой ввод запросов в поисковых системах, внедрение различных умных голосовых помощников на веб-сайтах, в социальных сетях и т.д.

Следующим этапом развития этой функции явится полноценное общение с машинами на естественном для людей языке. Это упростит коммуникацию с компьютерами и ускорит решение самых разных задач.

• Компьютерное зрение

Эта технология искусственного интеллекта позволяет компьютерам находить и извлекать нужную информацию из цифровых изображений, видео и других визуальных источников, и на основе собранных данных принимать решения. Способность такой системы выдавать логические выводы отличает ее от систем простого распознавания изображений. Компьютерное зрение, основанное на специфических сверточных нейронных сетях, находит применение в создании тегов для фотографий в поисковиках, рентгенологической визуализации в здравоохранении и беспилотных автомобилях в автопромышленности.  Блоки графического анализа являются ключевыми для ИИ, поскольку они обладают высокой вычислительной производительностью, необходимой для итеративной, т.е. многократно повторяющейся, обработки поступающих данных.

Искусственный интеллект: где используется?

Системы ИИ весьма эффективны во многих сферах жизни. Вот лишь некоторые из них.

Здравоохранение

• Телемедицина: в неэкстренных ситуациях пациенты могут обратиться к системе искусственного интеллекта клиники, чтобы проанализировать свои симптомы, показатели жизненно важных функций и оценить, нужна ли им медицинская помощь и в каком объеме. Это снижает нагрузку на медицинских работников, у которых появится больше времени на помощь критическим больным.
• Диагностика: благодаря компьютерному зрению, ИИ может считывать снимки МРТ для выявления опухолей и прочих злокачественных новообразований неизмеримо быстрее и со значительно меньшей погрешностью, чем врачи-рентгенологи.
• Роботы-хирурги: операции, проводимые ИИ вместе с роботом-хирургом, практически не имеют ошибок в работе.  Роботы не устают, могут работать круглосуточно с безупречным качеством проводимых операций. Причем сами операции менее инвазивны, чем традиционные процедуры, что значительно сокращает время, которое требуется пациенту для выздоровления.
• Мониторинг показателей жизнедеятельности: состояние здоровья человека ― это непрерывный процесс, зависящий от различных уровней показателей жизненно важных функций, и ИИ способен контролировать все необходимые параметры больного, вовремя давая необходимые советы для лечения.

Банковская и финансовая сфера

В финансовых учреждениях применение искусственного интеллекта помогает быстро и точно определить, какие из транзакций потенциально могут быть мошенническими, и отсечь их от операционных процессов. Кроме того, ИИ способен безошибочно давать кредитную оценку заемщику, а также автоматизировать интенсивные задачи управления финансовыми потоками.

Промышленность

• Снижение издержек: при участии ИИ происходит оптимизация операционных процессов, логистики и складских запасов. Это позволяет снизить издержки на всех этапах производственного цикла, сократить время каждого передела, повысить производительность труда и скорость товарного оборота.
• Повышение качества продукции: осуществляется обезличенный и жесткий контроль на всех этапах производства ― от поступления сырья до выпуска конечного изделия.

Образование

• Индивидуальные программы обучения: для каждого студента ИИ разрабатывает индивидуальную программу обучения, ориентированную конкретно на него в соответствии с рекомендациями, которые выдаются студенту после общения с ИИ.
• Беспристрастная экзаминация: отсутствие в оценке экзаменуемого личностных мотивов, симпатий или антипатий позволяет доверять ИИ как экзаменатору. Такой подход исключает ошибки в результатах испытаний, часто свойственные человеку.

Туризм

• Выбор и бронирование мест в транспорте и размещение в отелях: ИИ помогает человеку из огромного множества вариантов выбрать тот единственный, который будет оптимальным.
• Экскурсоводы и путеводители: ИИ позволяет посетителям музеев, выставок, торговых ярмарок или просто туристам ориентироваться в незнакомом пространстве. При этом ИИ может стать для человека и собеседником и гидом, сопровождая его необходимой информацией по ходу мероприятия. Для иностранных туристов ИИ станет еще и переводчиком с любого языка на их родной.

Транспорт

• Расписание онлайн: делает доступным для просмотра и бронирования любой рейс любого вида транспорта в любой точке мира. ИИ позаботится о том, чтобы путешественник выбрал именно то, что ему нужно.
• Разгрузка пробок на дорогах: в городах, где возникают проблемы с уличным трафиком, ИИ способен «разрулить» все проблемы. Нужно лишь подключить его к городской инфраструктуре.

Прогнозная аналитика

Данная область деятельности основана на оценках будущего через события и факты прошлого. ИИ это под силу. Он способен очень быстро собрать, оценить и вывести закономерности в той сфере, оценка которой необходима. Человеку на такую работу потребуется несопоставимо большее количество времени.

Генетические исследования

Еще одна область исследований ИИ ― это вычисления эволюционных изменений, которые проистекают из теории естественного отбора Дарвина. ИИ разрабатывает алгоритмы генетических перемен, сходные с теми, что претерпевают живые клетки от случайных мутаций в процессе смены поколений. Это даст возможность предвидеть те или иные проблемы в генетике и заранее корректировать их.

Общие примеры применения искусственного интеллекта

• Умные голосовые помощники, например, Алиса в Яндексе, Ева в Мегафоне, Маруся во ВКонтакте, Siri в Apple, Google Assistant в Гугле и другие
• Медицинские консультанты для диагностики и предупреждения заболеваний, персонализированные рекомендации по лечению
• Системы-переводчики с иностранных языков
• Разговорные боты в маркетинге и обслуживании клиентов
• Роботы-советники в биржевой торговле
• Спам-фильтры в электронной почте
• Инструменты мониторинга социальных сетей на предмет опасного контента или фейков
• Системы распознавания лиц
• Программы реставрации старых черно-белых фото- и видео материалов в цветные
• Роботы-водители в беспилотных автомобилях

Этические проблемы искусственного интеллекта

В обществе существуют опасения того, что искусственный интеллект в какой-то момент своего развития превзойдет человека в когнитивных способностях, выйдет из-под контроля и поработит наш социум. Это тем более актуально, что происходит тотальная цифровизация жизни, куда как раз и внедряется ИИ, причем порой на правах хозяина положения. Отсутствие ясности вокруг термина ИИ позволяет пессимистам предрекать наступление цифровой машинной диктатуры.

Однако, это не так. Пока системы ИИ находятся под контролем человека, существует небольшой риск того, что искусственный интеллект станет злоупотреблять своими возможностями или подвергнет опасности человечество. Если же программное обеспечение преднамеренно разработано с целью нанесения ущерба, то такие прецеденты уже действительно опасны. Однако, первичен здесь опять же человек, а не машина, поэтому проблема больше в нас самих.

Разрабатываемые человеком алгоритмы ИИ должны включать в себя строгие этические ориентиры человеческого сообщества, своеобразные красные линии, которые машина не сможет переступить. Такие системы будут гарантированно лишены потенциальной агрессии со стороны ИИ.

И все равно, многие предрекают неладное. Например, известный американский миллиардер-технократ Илон Маск утверждает, что искусственный интеллект представляет собой «фундаментальную опасность для существования человеческой цивилизации». Точно так же британский физик Стивен Хокинг говорил, что как только будет создан достаточно продвинутый ИИ, он быстро достигнет точки невозврата, после которой стремительно оставит человека позади. После такого человек будет сравним с насекомым на фоне ИИ машины.

Тем не менее, страх перед стремительным ростом ИИ, который затмит наш интеллект, представляется большинству серьезных исследователей ИИ абсурдной.

Искусственный интеллект и люди как конкуренты друг другу

Искусственный интеллект заполняет собой все большее пространство жизнедеятельности человека, но все же не вытесняет его. Современные системы искусственного интеллекта обучены выполнять четко поставленную задачу. Эти системы очень и очень специализированны. Они сосредоточены на какой-то одной тематике и проявляют себя далеко не так, как люди. Алгоритмы ИИ обучаются иначе, чем люди, они по-другому смотрят на вещи. Часто они способны увидеть соотношения и закономерности, которые ускользают от нас. На этой почве человеческое партнерство с искусственным интеллектом обещает множество новых возможностей.

Несмотря на продолжающийся прогресс в скорости обработки компьютерных данных и увеличения объема машинной памяти, пока не создано такое программное обеспечение ИИ, которое могло бы на равных соперничать с гибкостью человеческого интеллекта в сферах, требующих обширных общих знаний. Вместе с тем, некоторые программы ИИ достигли уровня интеллекта человека в решении части прикладных задач.

С учетом сказанного можно предположить, что в ближайшем будущем искусственный интеллект не сможет создать человеческому обществу достойную конкуренцию в сфере интеллектуального развития и, тем более, возобладать над ним.

Лидеры в сфере разработки ИИ

Было бы ошибкой думать, что технологические гиганты США являются безоговорочными мировыми лидерами в разработке ИИ. В этой сфере у них есть и другие достойные соперники. Так, китайские цифровые компании Alibaba, Baidu и Lenovo вкладывают значительные средства в самые разные направления ИИ ― от электронной коммерции до беспилотного передвижения. Китай реализует государственный план по превращению ИИ в одну из основных отраслей страны.

Сочетание огромных инвестиций, согласованного на государственном уровне сбора и анализа больших данных означает, что Китай вскоре будет иметь преимущество перед США в сфере разработок ИИ. Некоторые аналитики оценивают шансы Китая как 500:1 в его пользу.

В России тоже ведутся разработки систем ИИ. Это в первую очередь такие IT-компании, как Яндекс, Мегафон, Cognitive Technologies и некоторые другие. Но их вклад в мировую копилку ИИ пока незначителен.

Искусственный интеллект и вброс фальсификаций

Технологии ИИ находятся на пороге создания таких нейронных сетей, которые смогут генерировать абсолютно реалистичные симулякры и воспроизводить голоса любых живых персонажей. Это подорвет доверие к видео- или аудиозаписи, как к документу, и позволит эксплуатировать образ любого человека в корыстных или преступных целях. Например, от лица политических или медийных деятелей могут распространяться абсолютно реалистичные на первый взгляд видеообращения или призывы, каковых на самом деле это лицо никогда не делало. Таким же образом любого человека можно будет запросто скомпрометировать и даже опорочить, поместив его образ в некую постороннюю инсценировку, например, эротического содержания.

Системы распознавания, контроля и наблюдения

Возможности ИИ позволяют машинам распознавать до 95% человеческой речи. Компания Microsoft создала систему, способную транскрибировать, т.е. переводить речь из аудио- и видео формата в текстовый, без потерь и искажений. Это колоссально ускоряет работу различных редакторов, секретарей судов, позволяет автоматически снабжать видеоматериалы субтитрами.

Сейчас точность систем распознавания лиц выросла до такой степени, что, по утверждению китайского технологического гиганта Baidu, разработки его ИИ могут сопоставлять лица с достоверностью до 99%, при условии, что лицо достаточно четко отображено на фото или видео.

На Западе власти используют системы распознавания лиц, как правило, на крупных мероприятиях с большим скоплением народа, чтобы предотвратить возможные теракты. Власти Китая пошли дальше и реализуют общенациональную программу масштабного видеонаблюдения по всей стране в рамках так называемой системы социального кредита. Критики Китая называют это электронным концлагерем, сами же китайцы говорят лишь об укреплении общественного порядка и оптимизации общества. Хорошо это или плохо, покажет будущее.

Вполне вероятно, что практика контроля и наблюдения получит более широкое распространение по всему миру, если иметь ввиду тенденции обострения отношений как внутри социумов, так и среди государств.

Искусственный интеллект и тотальная безработица

Бурное развитие технологий ИИ не может не сказаться на повседневной жизни людей. Это в первую очередь касается изменения характера труда под воздействием ИИ и переформатирования рабочих процессов от ручного труда к полностью автоматизированному. ИИ способен в предстоящее десятилетие вытеснить человека из очень многих сфер деятельности, что будет вызывать безработицу и провоцировать социальное недовольство.

Такие процессы уже наблюдаются в развитых странах Запада. Например, магазины американской торговой сети Amazon Go работают без кассиров, покупатели берут товары с полок и проходят через специальную электронную арку. Просто там уже созданы технологии учета и оплаты товара бесконтактным способом. Бесплатно покупатель ничего не получит. Только в США это означает безработицу для более чем трех миллионов человек, которые работают кассирами. Та же компания Amazon лидирует в использовании роботов для повышения эффективности на своих складах. И такие процессы идут повсеместно.

То же самое касается грузоперевозок. По прогнозам, в одной только отрасли беспилотных грузовых перевозок в экономически развитых странах может быть ликвидировано несколько миллионов рабочих мест в следующем десятилетии. А беспилотные такси лишат работы уже десятки миллионов водителей по всему миру.

Скорее всего безработными станут такие работники как: администраторы, копирайтеры, редакторы, советники, бухгалтеры, контролеры, переводчики, финансисты, учителя и многие-многие другие. По некоторым оценкам, существует достаточно высокая вероятность того, что ИИ превзойдет людей во всех трудовых сферах в течение 45 лет и автоматизирует все человеческие рабочие места через 100-120 лет.

Что из этого следует?

Немецкий экономист XIX века Карл Маркс в своей знаменитой работе «Капитал» наглядно показал, что с увеличением автоматизации и вытеснением машинами живого труда, прибыль владельца бизнеса падает, поскольку она у него формируется от эксплуатации именно живого труда. Только живому работнику можно не доплатить и положить украденное себе в карман. С машиной этот фокус не проходит ― за нее капиталист сам заплатит сполна.

А если предположить, что вообще все и всюду рабочие места ликвидированы, и кругом трудятся только роботы, то кто и на какие средства будет покупать произведенное машинами? У людей не будет денег, а роботам не нужны произведенные ими товары. Это означает коллапс системы капитализма. Значит, на смену ему в обозримом будущем вместе с развитым ИИ придет что-то другое. Любопытно ― что?

Сверхразум

Помимо привычного нам уже ИИ, некоторые ученые считают, что появится еще одна его ипостась, известная как сверхразум. На данный момент это почти фантастика, но не так давно фантастикой был обычный смартфон. Так вот, в этой категории машины уже обладают сознанием, а может быть ― и душой, превосходя человеческий интеллект практически во всех областях, от науки до социального поведения.

Все будет зависеть от того, насколько быстро нейробиология сможет понять и воспроизвести в машине человеческий мозг. Вопрос лишь в том, способен ли человеческий мозг превзойти самого себя и создать что-то более совершенное, чем есть он сам?