Социальные конфликты

Будущее AI уже наступило

Содержание материала

Вам помочь?Чтобы понять, будет ли востребована Ваш профессия в ближайшей перспективе, задайте себе вопрос: а справится ли с моей работой Искусственный интеллект (AI)? Для медиаторов перспективы остаться без работы не страшны, для ряда иных профессий перспективы мрачноватые . . . Харари пишет, что среди трех главных вызовов, которые стоят перед человечеством, первый — изменение климата. Второй — ядерная война. И третий — что мозги человека за счет достижений AI могут хакнуть.

Сергеей Карелов, экс-топ-менеджером международных IT-компаний IBM, SGI, Cray, независимый эксперт отвечает на вопросы Татьяны Гуровой*. Искусственный интеллект: на вершине этого сложного набора технологий есть некий кластер сумасшедших технологий, которые, устроив гигантскую путаницу, все называют искусственным интеллектом. Здесь и то, что AI обыгрывает человека в шахматы, в го, в стрелялки. Здесь и угрозы: роботы вытеснят десятки миллионов рабочих.


— Можно ли строго определить класс задач, ради которых появился искусственный интеллект?

На данном изображении может находиться: 1 человек— Сам термин «искусственный интеллект» имеет двести официальных определений. Его используют для широчайшего круга областей техники, бизнеса, различного рода гуманитарных, социальных, политтехнологических исследований. В итоге термин просто представляет собой ничто. И если мы пытаемся говорить об искусственном интеллекте, мы должны определиться, о чем мы хотим поговорить — о влиянии на выборы или о том, как хакнуть человечество.

Первая задача искусственного интеллекта была такая: давайте создадим программу, которая будет по своим интеллектуальным способностям соизмерима с человеком.

— То есть без какой-то привязки к конкретным задачам?
— Да. Любая задача. Машина должна была уметь то, что умеет человек: и распознавать, и говорить, и читать, и понимать. Максимум, чего добились на сегодняшний день с точки зрения практического применения, — это то, что показала IBM две недели назад на своем проекте Debater.

Есть такая программа Debater.

В какой-то момент стало ясно, что на чисто вычислительных задачах, где есть исчислимое множество вариантов, таких как шахматы, го и даже компьютерные игры, человеку «ловить» нечего. Эти вычислительные задачи прекрасно решаются в лоб машинным обучением, большими вычислительными мощностями. И их даже не надо учить. Достаточно написать одну программу обучения, поставить два компьютера, и они начинают учить друг друга. Даже если не сообщать им правила игры, а только показать несколько игр и сказать: дальше так же играйте сами.

AlphaZero: за сутки,, учась играть с нуля, достигла уровня Гуру

Альфа Зиро— И как долго они учатся?
— Последний опыт, который и поверг всех в полное замешательство, показала программа AlphaZero. За одни сутки эти программы, учась играть с нуля, достигли уровня игры, при котором бессмысленно подсовывать любого другого игрока, живого ли, компьютерную программу. Они их просто разделают как щенка.
— Понятно почему?
— Конечно. Если в задаче есть прямой перебор вариантов, то это означает, что надо найти иголку в стоге сена. А для этого нужно рассмотреть сто миллионов соломинок и сравнить каждую, не является ли она иголкой. Для того чтобы сравнить сто миллионов соломинок со скоростью человеческой работы, потребуется, допустим, две тысячи лет. А компьютер сделает это за пять секунд.

Но это лишь в том случае, если задача вычислимая. Как только задача становится невычислимая, а таких задач большинство, надо придумывать, как это делать. И вот в последнем айбиэмовском проекте Debater они вернулись к той классической задаче, с которой начинался искусственный интеллект, — к тесту Тьюринга. То есть пытались добиться того, чтобы, разговаривая с компьютером, вы не смогли отличить, с кем вы говорите — с человеком или с компьютером. Если этого добиться, то можно считать, что компьютер достиг человеческого уровня.


Первые программы типа «Элиза» были написаны пятьдесят лет назад. Они обменивались информацией письменно, но люди с большим трудом отличали компьютер от человека. Потом компьютеры научили с помощью глубокого обучения говорить и понимать слова.
Но все это было не то. Ну отвечает на вопросы, похожа на человека, а спросишь - что с внучкой делать, она скажет: это сложный вопрос, молодежь, с ней надо быть очень аккуратным. Получив десяток таких ответов, понимаешь, что все равно она ничего не понимает.