Сьогодні ЗМІ дедалі частіше згадують про штучний інтелект. Одні лякають кризою професій, інші йменують його локомотивом прогресу. У цій статті ми не будемо давати футуристичні прогнози, бо за нас це зробила наукова фантастика і мультфільм WALL-E. Натомість ми коротко і доступно, чіткими фактами, цифрами й датами, розповімо вам про історію розвитку та перспективи технології штучного інтелекту.
Дати
1950 рік
Славнозвісні британські вчені намагаються з’ясувати, чи вміють машини мислити самостійно. Найбільшого успіху в цьому питанні досягнув невеличкий гурток ентузіастів «Ratio Club», членом якого був і Алан Тюрінг. На той час Алан, як і всі науковці, щодо штучного інтелекту мав лише припущення. Ніхто достеменно не знав, чи мають машини розум, тож усі дослідження були радше волонтерством. У своїй праці «Обчислювальні машини та розум» Тюрінг вирішив замінити популярне тоді питання «Чи вміють машини думати?» на власне: «Чи можуть машини робити те, що робимо ми (розумні істоти)?». Йшлося, звичайно ж, про інтелектуальні здібності.
На підтвердження своєї тези Тюрінг змоделював однойменний тест, який став прообразом технології ШІ. У ньому комп’ютер намагається мімікрувати під людину:
Ілюстрація принципу роботи тесту Тюрінга
«Суддя взаємодіє з одним комп’ютером і однією людиною. На підставі відповідей на питання суддя має визначити, з ким він розмовляє: з людиною чи з комп’ютерною програмою. Завдання комп’ютерної програми — ввести суддю в оману, змусивши зробити неправильний вибір»
Того ж року виходить «Я, Робот» Айзека Азімова, де розвинуто тему машинних алгоритмів та ШІ у світовій культурі. Майже за 20 років цю естафету перебере «2001: Космічна Одіссея» Стенлі Кубрика.
1969 рік
На світ з’явився перший робот зі штучним інтелектом на ім’я Шекі. Сьогодні його можна побачити лише у Музеї комп’ютерної історії в Каліфорнії, проте тоді він був справжнім технологічним проривом. Його внутрішній комп’ютер оперував пам’яттю у 1,3 мегабайта. Шекі мав вбудовану камеру, далекомір, антену та колеса. Він рухався автономно, а також аналізував власні дії. Пересуваючи деякі предмети некоректно, Шекі швидко вчився і коригував свої рухи.
Штучний інтелект всередині Шекі працював за алгоритмом «А*». Його механізм досить складний, тому ілюстрація буде більш зрозумілою.
Ілюстрація пошуку A* на прикладі задачі планування шляху. Порожні сині кола — відомі вершини, зірочки — повністю досліджені вершини. Колір вершин означає відстань — червоні близько, зелені далеко. Алгоритм спочатку пробує дістатися цілі навпростець, а, стикнувшись із перешкодою, досліджує альтернативні шляхи, використовуючи відомі вершини.
1973 рік
Піонери програмування та інженерії не на жарт захоплюються ідеєю розумних машин. Терміном «штучний інтелект» майорять усі перші шпальти західних медіа. Науковці привселюдно заявляють, що алгоритм служитиме людству і забере левову частку монотонної роботи. Риторика того часу була така, що робітничі професії хотіли навчити «працювати головою». Тоді ходили навіть анекдоти про дружину-робота.
Часопис хайпу навколо ШІ минулого століття
Назва цього періоду в оригіналі звучить як «AI winter», тож йшлося явно не про розквіт. Науковці не гребували популізмом і видавали бажане за дійсне, вводячи в оману інвесторів. Дива не сталося. Інвестиції, зроблені державами та бізнесом у технологію, були втрачені. Штучний інтелект пройшов кілька циклів хайпу і критики, як-от Біткоїн, та перестав бути привабливим. Те, чого науковці обіцяли досягнути найближчими роками, вдалося лише чверть століття потому.
Будь-яка нова технологія ризикує перевершити очікування і «спалити» інвестиції на хвилі популярності. Так було і з британською залізницею, і з бульбашкою доткомів, коли лихоманка перемогла здоровий глузд. І це — (не)нормальна людська реакція на хайп.
1997 рік
У червні 1997 року групі дослідників з IBM дістався неабиякий приз у вигляді 100 000$. Неабияким він став і тому, що припадав пилюкою понад 17 років. Його заснував професор Едвард Фредкін, залишивши нагороду тим, хто напише алгоритм, який переможе найкращого шахіста планети.
Гарі Каспаров після програшу Deep Blue
З десятків невдалих спроб айті-фахівців усього світу вирізнялася машина від хлопців з IBM. Їхній алгоритм мусив не тільки розуміти дошку і правила, але й передбачати наступні кроки. Простіше кажучи, такий комп’ютер мав би прораховувати усі можливі ходи, обробляти їх у пам’яті та визначати найоптимальніший. Це було нелегко, і творці Deep Blue витратили на це майже 10 років.
У травні 1997 року Deep Blue став на двобій із Гарі Каспаровим. Програвши першу і вигравши другу партії, Deep Blue зіграв наступні три внічию. Вирішальна шоста партія була за роботом. Після матчу Каспаров неодноразово говорив, що помічав «занадто розумні» кроки у грі Deep Blue, та висловлював підозри, що машині допомагали гросмейстери. Пропозицію Гарі зіграти реванш Deep Blue відхилив і залишився з «поясом» переможця. Сподіваємося, хлопці з IBM тоді добряче погуляли.
2005 рік
Славнозвісний Держдеп США ще тоді застосовував бездушний ШІ у власних цілях. Перед дослідницьким центром Міноборони США постала проблема сполучення з бойовими підрозділами. Потрібен був герой, який зможе регулярно тягати спорядження та амуніцію солдатам туди, де не може пройти звичайний транспорт.
Рятівником мав би стати малюк на кодове ім’я «BigDog». Маючи центнер ваги й майже метр зросту, чотирилапий робот із купою сенсорів всередині пересувався складними шляхами зі швидкістю 6,4 км/год. За кілька років його розробники, відомі сьогодні як Boston Dynamics, навчили робота ходити по крижаних та слизьких поверхнях, а також оговтуватись після удару. 2015 року розробку і фінансування проєкту зупинили: BigDog занадто гучно шумів, тим самим розкриваючи позиції американських солдатів.
2008 рік
Досягла кульмінації столітня історія технології розпізнавання голосу. Ми зібрали купу знань — від IBM Shoebox, який ще 60 років тому розпізнавав 16 різних слів до секретних технологій розпізнавання голосу часів холодної війни від ФБР та Агенції нацбезпеки. Цей масив даних став у пригоді Google, і 2008 року вони випустили Voice Search App, провісник сучасного Google Assistant.
Завдяки власному алгоритму від Google, розпізнавання мови не тільки транслює голос у текст, але й враховує персональні дані та контекст користувача. Простіше кажучи, після фрази «Де найближчий банкомат?» штучний інтелект нарешті враховував вашу геолокацію. Принцип роботи технології був досить простим: голос конвертувався у файл, летів до серверів Google, проганявся через пошуковик і повертався до вас файлом результату, який розшифровував застосунок. Нинішні Amazon Alexa чи Siri неможливо було б уявити без цієї технології.
2014 рік
Не встигли онуки Тюрінга зіграти весілля, як створений ним тест легко пройшов Ґеник Ґустман — чат-бот, одним із розробників якого був українець Євген Демченко. Чат-бот видавав себе за 13-річного хлопаку з Одеси, який любить свою морську свинку, і чий батько працює гінекологом. У розмові Ґеник вдавав необізнаність школяра і навмисне робив типові граматичні помилки, чим вводив багатьох співрозмовників у оману. Інтерв’ю з Ґустманом можна прочитати тут, проте поспілкуватися особисто наразі неможливо — права на нього викупила медична корпорація. Утім, для цікавого досвіду ви можете почати листування з Cleverbot — конкурентом Ґеника, який теж був близьким до проходження тесту Тюрінга.
Того ж 2014 року Google почав інвестувати мільярди і мільярди доларів у самокеровані автівки зі ШІ, а Skype успішно запустив онлайн-переклад мовлення під час розмови. Чи є це початком нової бульбашки ШІ, чи технології все ж таки виправдають наші очікування? Запрошуємо до роздумів над цим наших читачів, а зі свого боку лише наведемо кілька цифр для розуміння цілісної картини.
Цифри
4 млрд гаджетів сьогодні облаштовані технологією штучного інтелекту. Найчастіше це система розпізнавання голосу.
За 6 років очікується зростання ринку програм зі ШІ у 50 разів, з 1,4 млрд $ до 59,8 млрд $.
Очікуване зростання світового ВВП 2030 року завдяки ШІ сягне майже 16 трильйонів доларів.
38% професій у США будуть неактуальними через розвиток штучного інтелекту.
Більш ніж половина топменеджерів США використовують технологію для аналізу ефективності своїх працівників та бізнес-процесів компанії.
2020 року кожен третій бізнес матиме у штаті хоча б одного робота, наприклад чат-бота для продажів.
До того ж часу у світі працюватиме сумарно 1 млрд камер, що будуть розпізнавати обличчя і порівнювати його з базами правоохоронців.
Понад 30 тисяч життів на рік мають врятувати машини з автопілотом.
Країна-лідер із розвитку ШІ — 🇺🇸Сполучені Штати — інвестувала 10 мільярдів доларів у дослідження і розвиток технології. Водночас 🇨🇳Китай щороку реєструє дедалі більше патентів. Очікується, що за наступні 5 років їхня кількість зросте вдвічі.
Камери зі ШІ у китайській правоохоронній системі
🇯🇵В Японії дослідили власне виробництво і дійшли висновку, що 70% заводів країни можна автоматизувати. У цьому напрямі вони й рухаються.
🇬🇧Великобританія, а саме держапарат, фінансово забезпечує майже 1000 докторів наук, що працюють над ШІ.
🇪🇪Естонія, про феномен якої ми писали раніше, визнана світовим лідером у розв’язанні юридичних питань завдяки алгоритмам штучного інтелекту.
Майбутнє
Транспорт
Сфера транспорту є однією з найперспективніших для імплементації ШІ. Аналізуючи весь міський трафік, технологія дозволяє скоротити кожну окрему поїздку і здешевити ціни на таксі. Це вже застосовується у Waze та Uber Shuttle, який вже курсує столичними дорогами. На робочих місцях ШІ розвивається за японським сценарієм, поступово автоматизуючи монотонні процеси. Так само буде покращено систему безпеки, що прибере людський фактор і збереже не одну тисячу життів.
Освіта
Нащадків пострадянської освіти засмутить, що штучний інтелект унеможливить плагіат. У списуванні немає нічого поганого, але з відвертою лінню і копіюванням робіт ШІ вже бореться на боці провідних університетів. Враховуючи результати учнів та їхній прогрес, ШІ даватиме поради щодо покращення певних моментів у навчальному плані. Він також вираховуватиме оптимальні навчальні програми для кожного учня, адаптуватиме інтерфейс і навіть читатиме лекції. Сподіваємося, що він колись визволить і українських вчителів від даремної рутини на кшталт перевірки робіт, виставляння оцінок і ведення класного журналу. Натомість вчителі зможуть передавати учням практичний досвід, а не сухий конспект лекцій.
Медіа
Сфера медіа та комунікацій вже докорінно змінилася завдяки новим технологіям. Так, наприклад, ваш спам-кошик рідко помиляється, а відповіді на листи у Gmail пропонуються автоматично. Штучний інтелект вже змінив медіа, запровадивши термін «автоматизованої журналістики». Як ви здогадалися, новини пише робот, який акумулює дані й подає зрозумілою людині мовою. Це дешевше, швидше і дозволяє фільтрувати фейкові новини. Сьогодні ця технологія вже є у Forbes, Associated Press і Los Angeles Times. Сайт новин, що повністю працює завдяки ШІ, можна переглянути тут.
Медицина
Окрім кореспондентів, штучний інтелект стає в пригоді хірургам, дантистам та докторам медичних наук. Сьогодні ведуться розробки автономних хірургічних роботів, які самотужки робитимуть нескладні операції. Великі гроші також вкладаються у сферу автоматичної діагностики хвороб, превентивної медицини, персоналізованого лікування, передбачення епідемій, автоматизації рутини на кшталт рентгену чи КТ, гаджетів із моніторингом стану організму та віртуальних докторів-консультантів.
Агросектор
Маючи золотий чорнозем і роботящі руки, українці не менш за інших зацікавлені у розвитку ШІ в агросфері, і тут справді є на що чекати. Як і всюди, роботи візьмуть на себе рутину з висадки культур, залишивши ентузіастам атракціон із помідорами та огірочками на городі. Завдяки термоаналізу дрони зможуть контролювати стан ґрунту та культур, даючи корисні рекомендації аграріям. Так само й з екологією — алгоритм передбачатиме шкоду від пестицидів та візуалізуватиме наслідки для довкілля.
Чудо-трактор на ланах широкополих
Розваги
Сфера розваг вже достоту користає зі ШІ, саме тому Spotify чи Apple Music іноді дають вам слушні музичні поради. Те саме стосується і серіалів на Netflix, Amazon Prime чи Hulu. Нині ентертеймент рухається до того, аби саму музику і фільми створював штучний інтелект. Пропонуємо вам прослухати і оцінити одну з таких композицій:
Військо
Не менш важливим стане військова сфера, де штучний інтелект використовуватимуть на повну потужність. Тривають розробки безпілотників, камери яких автоматично розрізнятимуть цивільних і військових та самі вирішуватимуть, як корегувати вогонь. Також ШІ зможе миттєво розрахувати можливі варіанти розвитку подій, аналізуючи помічену ворожу техніку. У світі дедалі частіше виникають дискусії про роботів, які винищуватимуть автономні кораблі, де немає людей. Про ризики принципу «вистрілив та забув» з боку ШІ цікаво написано у цій статті. Часом страшно уявити, якими можуть бути концтабори XXI століття: з дронами-наглядачами, автоматичними камерами смерті та іншими полями для експериментів над людьми.
У підсумку
Попри апокаліптичні прогнози та справді неймовірні досягнення, загальний вектор розвитку ШІ однозначно йде на користь людині. Автоматизований транспорт, який точно пересуватиметься за правилами, буде пристібатися і розмитнювати своє авто — лише маленький крок до майбутнього. ШІ та роботизовані механізми дозволять людям без кінцівок позбутися фізичних обмежень завдяки новим способам з’єднання з нейронами мозку. Закордоном це має термін «кіборги», проте український контекст дає можливість віднайти нове словосполучення для цієї технології. До речі, про військових. Машини зможуть зберегти життя наших солдатів і поліціянтів після повернення Донецька та Луганська до складу України. Сучасні технології дозволяють роботам повністю розміновувати поля та міста.
Отже, синергія людини й машини дозволить нам не лише забути про небезпечні професії, але й розв’язати кліматичну проблему, дослідити нові планети та навіть спробувати прорахувати майбутнє. Ніхто не може достеменно сказати, чи не живемо ми у період чергової бульбашки ШІ, і чи не повториться вкотре «AI winter». Але той факт, що ми вже не уявляємо своє життя без персоналізованої стрічки новин, онлайн-банкінгу та смартфона говорить краще за будь-які слова.
