Штучний інтелект цікавить людей з часу появи перших комп’ютерів. Свою популярність ШІ отримав, зокрема, й завдяки культовим фільмам дев’яностих, як-от «Термінатор» чи «Матриця», хоча в сучаснішому вигляді з’явився ще у «Космічній Одіссеї» Артура Кларка. Кларків «HAL-9000» досі вважається одним з найвеличніших антигероїв кінематографу.

Останнім часом про ШІ активно розповідає Ілон Маск. Мільярдер серйозно стурбований можливостями штучного інтелекту та особливо тим, як його зможуть використати у майбутньому військові. На думку Маска, регулювати використання ШІ потрібно вже зараз, бо згодом може бути надто пізно.

«HAL-9000» змушує холонути кров майже половину фільму, хоча насправді лише чітко виконував задану програму

Як працює штучний інтелект?

Над тим, чи можуть машини думати, одним з перших замислився Алан Тюрінг. Саме він відомий як автор «тесту Тюрінга». В основі тесту – розмова між людиною, яка має грати роль «судді», іншою людиною та комп’ютером. Упродовж листування «суддя» має визначити, з ким він розмовляє. Якщо комп’ютер не виказав себе, значить, він пройшов  тест і, відповідно, може думати.

Штучний інтелект працює, поєднуючи великі обсяги даних із можливістю їх швидкої обробки за допомогою спеціальних алгоритмів, які додатково дозволяють йому навчатися. Сьогодні штучний інтелект – надзвичайно широка галузь досліджень, яка містить такі компоненти:

  • Машинне навчання автоматизує побудову аналітичних моделей. Воно використовує різні методи, щоб об’єднувати інформацію за різними показниками та, відповідно, робити з цього висновки.
  • Нейронні мережі – це принцип машинного навчання, який намагається обробляти інформацію, функціонуючи подібно до біологічних нейронних мереж тваринного мозку. Комп’ютер вчиться виконувати певні завдання, аналізуючи завантажені приклади.
  • З нейронними мережами пов’язаний ще один принцип машинного навчання – глибинне навчання. Воно, по суті, дозволяє машинам навчатися на власному досвіді, як це вміють люди. Хорошим прикладом глибинного навчання є програма AlphaGo, в яку завантажили тисячі партій гри в го. AlphaGo тисячі разів переграла ці партії всередині нейронної мережі й зуміла виробити стратегію, щоб виграти у тодішнього чемпіона Лі Седоля.
  • Когнітивні обчислення підходять для аналізу неструктурованих даних, як-от набір документів. Передбачається, що за допомогою подібних обчислень можна буде аналізувати інформацію з медичної картки пацієнта, результати аналізів і статті в наукових журналах, щоб точно поставити діагноз пацієнтам.
  • Комп’ютерне бачення базується на розпізнаванні візуальних образів із фото чи відео за допомогою глибинного навчання. Науковці, що працюють з комп’ютерним зором, прагнуть досягти розуміння комп’ютерами візуальних об’єктів, які їх оточують.
  • Обробка природної мови дозволить комп’ютерам розуміти людську мову, розмовляти нею та аналізувати її. Успіх у цій сфері дозволить комп’ютерам безперешкодно пройти тест Тюрінга.

    Google Assistant – один з десятків прикладів застосування штучного інтелекту сьогодні

Що не так із сучасним ШІ?

Попри непогані результати в деяких галузях, штучний інтелект має кілька недоліків. По-перше, він може мати надто вузьку спеціалізацію. Сьогодні можна натренувати ШІ грати в шахи чи го або «знаходити» на фото пожежний гідрант. Проблема виникає, коли ми намагаємося поєднати ці функції. Тоді виявляється, що світ надто складний для комп’ютера. Для людини взагалі неважко «перемкнутися» з однієї гри на іншу, однак навіть найрозумнішим сучасним комп’ютерам це поки дуже важко.

По-друге, ШІ все ще доволі легко надурити. Ми не знаємо, що відбувається всередині, поки він навчається, і саме це створює гігантське поле для неправильного розуміння штучним інтелектом нашого світу. Навіть найменша помилка при створенні коду може змусити ШІ вважати мурах птахами. За посиланням можете побачити як легко пошити в дурні штучний інтелект там, де впорається навіть дитина.

Щоб збити ШІ з пантелику, іноді достатньо змінити лише один піксель

Окремою темою є вартість штучного інтелекту. Можливо, Siri чи Google Assistant не дуже дорогі, однак вони також і доволі скромні за своїми можливостями. Компанії вкладають сотні мільйонів доларів у дослідження ШІ, які поки не окупаються. Скажімо, лише «базові» потреби Deep Mind, як-от плата за оренду нерухомості та обслуговування комп’ютерів, становили понад 40 млн доларів. На зарплату персоналу в компанії витрачають майже сто мільйонів доларів щорічно.

Не варто забувати про медійний ефект. Вчені люблять хвалитися, коли роблять якесь відкриття, й передбачати, де і коли ми почнемо це застосовувати. Ми публікуємо десятки хороших новин про досягнення у галузі досліджень штучного інтелекту, однак за кожною такою новиною стоять десятки, а, може, й сотні невдалих спроб.

Що у підсумку?

Поки ми можемо дружно сказати агресивному ШІ: «не сьогодні». Сучасний штучний інтелект надто дорогий, громіздкий та не надто надійний. Поступ в цій сфері залежить від багатьох чинників і насамперед від фінансування. Крім того, вважається, що для створення потужного штучного інтелекту нам потрібно спочатку зрозуміти власний.

Ми також не знаємо, як відбудеться перехід до ШІ (якщо, звісно, він відбудеться). Ілон Маск заявляв, що ми вже, по суті, кіборги – такими зробили нас смартфони. Філософ Девід Чалмерс розвиває цю думку: наша пам’ять залежна від нагадувань Facebook, постів у Instagram чи від об’єму пам’яті смартфону. Ми користуємось Google-Maps для навігації, Calendar для планування дня і десятками інших програм.

Деніел Деннет допускає перехід від «вуглецевого розуму» до «кремнієвого». За аналогію можна взяти перехід керування тілом від генів до мозку, про який пише Річард Докінз в «Егоїстичному гені».

На думку Докінза, гени створили мозок для розв’язання «тактичних» завдань організму, як-от втекти від хижака, роздобути їжу чи знайти прихисток. Однак з часом мозок навчився обманювати гени (як приклад – контрацептиви) і переймає дедалі більший контроль. Річард Докінз припускає, що в процесі еволюції гени втратять вплив на організм на користь мозку. Чи трапиться щось схоже із людством в далекому майбутньому? Покаже лише час.

Підтримайте Токар
50 грн.

10% середньостатистичної статті,
або ж пів дня роботи нашого сервера

Підтримати
Ось вона, нагода стати причетним до розвитку незалежних медіа!
Коменти