Искусственный интеллект: опасность или возможность?

Лидер Китая Си Цзинпин сделал искусственный интеллект центральным элементом плана развития страны до 2025 года, известный как Made in China. В рамках этого плана предусмотрено ускорение интеграции технологий искусственного интеллекта и реальной экономики. 

В настоящий момент технологии искусственного интеллекта получили свое развитие лишь в нескольких провинциях на востоке КНР. В целях преодоления разрыва в этой области среди разных регионов страны будет создана общенациональная платформа по обмену большими данными, к которой смогут подключаться коммерческие компании из разных регионов страны. В результате реализации этой программы уже в 2020 году ожидаемая выручка этого сектора высоких технологий превысит 143 миллиарда долларов:

Эта новость заинтересовала меня не столько тем, как в КНР сегодня формулируются приоритеты социального и экономического развития. И не тем, что выручка китайских компаний лишь в одной, недавно начавшей свое развитие, сфере высоких технологий, в два раза превышает ВВП Беларуси и в следующем году превысит ВВП Украины. Меня заинтересовала сама тема искусственного интеллекта и перспектив развития этой отрасли в мире. 

Что такое искусственный интеллект? Робот, киборг, которого прекрасно сыграл Арнольд Шварценеггер в фильме Терминатор? Насколько наше обыденное представление близко тому, что сейчас является одним из основных трендов в мире высоких технологий? 

Обычно искусственный интеллект рассматривается в связи с производством роботов, которые будут выполнять работу, ранее выполняемую людьми. 

Искусственный интеллект сегодня позволяет продавцам точно определять, какой товар или услугу предложить тому или иному клиенту. Он позволяет помогать находить пропавших детей и стариков. Он дает возможность управлять автомобильным движением, сокращать время стояния в очередях в госпиталях. 

Технологии распознавания лиц, скажем, во время показа мод, могут позволить определять тренды моды в fashion индустрии. В Китае благодаря этим технологиям вас могут остановить за переход дороги в неустановленном месте или за украденные салфетки в магазине. 

Таким образом, «искусственный интеллект» — это машина, способная выполнять задачи способами, которые можно считать «умными». К таким задачам можно относить распознавание человеческих лиц и видов растений, насекомых и животных. К ним относятся торговля акциями на бирже и определение предпочтений пользователей при покупках товаров в интернете. Это может быть анализ получаемой от дронов информации в отношении состояния сельхоз культур или мониторинг дорожного движения. 

Одна из причин, почему Китай уделяет этой теме столь пристальное внимание – это попытка построить вооруженные силы на новой технологической платформе. Задачи, которые стоят для решения проблем управления беспилотными автомобилями, могут быть и при управлении беспилотными боевыми самолетами или военными катерами.

Та армия, которую мы сегодня знаем, вскоре утратит свое значение. Публичная демонстрация силы тех или иных вооруженных сил вряд ли способна произвести на кого-то сильное впечатление. Она останется лишь для парадов на потеху публики и удовлетворения тщеславия местных главнокомандующих.

Куда серьезней видится использование в военных целях искусственного интеллекта:

Несмотря на некий рост напряженности в мире (прежде всего между Россией и Западом), я все-таки удержался бы от аналогий периода «холодной войны». Искусственный интеллект — это все-таки не ядерное оружие, которое служило фактором сдерживания. Здесь состязание идет не столько  между государствами, сколько коммерческими компаниями. И двигается прогресс в этой области в большей степени технологическими фирмами и университетами, а не военными КБ и департаментами обороны.

Давайте начнем сначала и разберем, что собой представляет искусственный интеллект. И насколько он близок нашему представлению о воюющих умных машинах? 

Представим себе, что искусственный интеллект это некое машинное подобие человека. Для этого ему нужно обладать соответствующими органами чувств и способностью хранить и быстро обрабатывать получаемую из внешнего мира информацию.

Люди имеют четыре основных органа чувств – зрение, слух, обоняние (способность воспринимать запахи), и осязание (распознавание свойств предмета или вещи за счет тактильных ощущений).

Главным органом чувств является зрение. Считается, что посредством зрения мы воспринимаем от 80 до 90 процентов всей информации о внешнем мире. Именно поэтому разработчики технологий искусственного интеллекта сосредоточились в первую очередь на этом органе чувств.

Наши глаза за сотни тысяч лет эволюции научились различать цвета и формы предметов. Причем различать предметы мгновенно, не анализируя каждый на предмет формы, состава, или иных характерных особенностей. Мы не рассматриваем их по отдельности, не сравниваем друг с другом. Мы умеем быстро «выхватить» нужный предмет из сотен других, которые попадают в поле нашего зрения.

Наш глаз без труда определит какой из грибов должен пополнить наше меню.
Наш глаз без труда определит какой из грибов должен пополнить наше меню.

Так, мы с легкостью определяем, что вот это дерево – клен, а это – береза. Достаточно лишь мельком на него взглянуть. Глаз фиксирует изображение, и мозг мгновенно выдает нужную информацию. Ему не нужно долго и нудно отделять листья на кроне дерева, измерять форму каждого листа, соотносить их с листьями других деревьев, классифицировать их виды. 

Более того. Нашему глазу даже не надо видеть лист «в развертке», под прямым углом. Он может быть в движении, падать, и тем не менее мы легко сможем определить его принадлежность. 

Лист под углом. Для нас не составит труда моментально определить, что это клен.
Лист под углом. Для нас не составит труда моментально определить, что это клен.

Мы «на лету» способны определить его форму, и с легкостью сказать, что вот этот лист березовый, а тот – кленовый. При этом неважно, что листья на дереве все разные — не существуют двух абсолютно одинаковых листьев – мы моментально определяем, к какому классу они относятся.

А теперь представим себе «искусственный интеллект», некого «робота», который «смотрит» на этот лист. По сути, функцию «глаза» выполняет камера, а роль мозга, который обрабатывает информацию, играет процессор. 

Так вот. Процессор должен, прокрутить и проанализировать находящиеся в оперативной памяти миллионы изображений, чтобы определить, какой лист ему «представили». Задача усложняется еще и тем, что лист, сфотографированный камерой («искусственным глазом»), может лежать под углом, либо быть поврежден. 

Поврежденный лист. Но наш мозг может легко определить, к какой группе деревьев его отнести.
Поврежденный лист. Но наш мозг может легко определить, к какой группе деревьев его отнести.

Очевидно, что для того, чтобы определить форму листа необходимо разработать алгоритм. Это будет последовательность четко прописанных инструкций, на основании которых процессор будет анализировать полученное на входе изображение. В данном случае, алгоритм будет представлять собой некую «идеальную» форму листа, точнее, его «скелет», присущий только данному типу растения. 

Ему также нужно прописать инструкции на случай, если «объект» поврежден или находится под определенным углом. 

Роль алгоритма играет фрактал, применяемый для изображения основных характеристик объекта. Добавляя в формулы, задающие фрактал, случайные возмущения (типа угол наклона листа или его возможную деформацию), можно анализировать реальные объекты. К тому же его можно использовать для сжатия графических данных. Чтобы запомнить небольшой фрагмент рисунка, с помощью которого можно получить остальные части, требуется гораздо меньше памяти, чем для хранения всех изображений.
Роль алгоритма играет фрактал, применяемый для изображения основных характеристик объекта. Добавляя в формулы, задающие фрактал, случайные возмущения (типа угол наклона листа или его возможную деформацию), можно анализировать реальные объекты. К тому же его можно использовать для сжатия графических данных. Чтобы запомнить небольшой фрагмент рисунка, с помощью которого можно получить остальные части, требуется гораздо меньше памяти, чем для хранения всех изображений.

Задачу можно усложнить. А именно как определить разновидности клена. Например, где клен полевой, где гребенчатый, где пятилистный, где остролистный… (всего около 150 видов этого рода растений). 

Мы рассмотрели построение алгоритма на примере определения листа. Те же самые подходы можно использовать при определении различных видов животных, насекомых и, наконец, людей. 

Разработкой технологии определения лиц активно занимается Facebook. Используя огромный массив данных по фотографиям, которые мы загружаем, они разработали алгоритм, позволяющий с точностью до 97 процентов определить "владельца" лица.
Разработкой технологии определения лиц активно занимается Facebook. Используя огромный массив данных по фотографиям, которые мы загружаем, они разработали алгоритм, позволяющий с точностью до 97 процентов определить «владельца» лица.

Для того, чтобы строить алгоритмы, необходимы данные. Много данных. Нужно загрузить, обработать и проанализировать миллионы различных видов растений, животных или людей, чтобы алгоритм мог выдавать правильный результат.

Поэтому сегодня все технологически компании из США и Европы ринулись в Китай. КНР — это страна, где люди заказывают, покупают, платят и играют в онлайн, оставляя огромную массу данных. В этой стране имеется самый большой в мире пул исходного материала для разработки технологий искусственного интеллекта — информация о 1,5 миллиарда человек. И государство разрешает их использовать как в исследовательских, так и коммерческих целях. 

Именно поэтому крупные технологические гиганты – Apple, Microsoft, Google и маленькие «айтишные» фирмы ринулись в Китай, чтобы иметь возможность получить доступ к базам данных китайских граждан. Естественно, для этого необходимо открыть исследовательский центр в КНР. При этом китайские ученые и инженеры, работая на американские и европейские компании, получают доступ к последним технологиям в области искусственного интеллекта. А потом создают собственные компании, которые демонстрируют колоссальные экономические результаты. 

Искусственный интеллект — это способность анализировать большие объемы данных. Именно системы, способные искать закономерности за счет анализа больших данных, будут находиться на передовой того, что мы называем искусственным интеллектом. 

Но для того, чтобы обрабатывать и хранить эти данные нужны серьезные вычислительные мощности. 

Таким образом, для «искусственного интеллекта» надо иметь три основные составляющие:

1. Алгоритм. 

2. Наличие микроэлектронной базы или то, что мы по-простому называем «железом» (hardware).

3. Хорошее снабжение «сырьем», то есть данными, от которых зависит способность алгоритмов выдавать нужный результат.

P.S. Мы рассмотрели лишь один из органов чувств — зрение, на котором больше всего акцентируют внимание разработчики. Но есть еще слух, второе по значению из органов чувств. Наш слух, также как и зрение научилось выделять из какофонии голосов нужную информацию и отделять голоса друг от друга. 

Представьте. Вы сидите в кафе, разговариваете с приятелем. За соседним столом разговаривают люди. В кафе играет музыка, кто-то поет. Наш слух легко дифференцирует всех участников разговора. Но для искусственного интеллекта это будет бессмысленный поток слов. Например, ваш собеседник говорит: «мы решили отложить запуск нашего проекта на один месяц». За соседним столом: «сегодня обязательно посмотрю игру Ливерпуля и Челси». Слова песни: «пусть мне твердят, что есть края иные…». Для нашего слуха ничего не стоит выделить темы разговора.

Искусственный интеллект это услышит как: мы сегодня пусть решили обязательно отложить мне запуск посмотрю твердят нашего игру что проекта Ливерпуля на есть один края месяц иные и Челси. 

Какие тут могут быть алгоритмы в решении этой задачи? Здесь вероятны два подхода: построение алгоритма, который будет определять различные тональности в голосах. Либо будет вычленять наличие грамматической и смысловой логики в речи разных людей.

Для разработки искусственного интеллекта для различения звуков, а также определения различных запахов предстоит еще очень много работы.

Сегодня десятки тысяч компаний решают локальные задачи в области искусственного интеллекта. Кто-то занимается распознаванием лиц, кто-то растений, кто-то животных, кто-то анализом дорожной ситуации… 

Их усилия в отдельных областях ведут к решению все более крупных задач в области искусственного интеллекта. Подобно тому, как маленькие ручейки постепенно превращаются в большую реку. 

Со временем, способности распознавать отдельные виды растений, животных, узнавать людей, иметь возможность управлять автомобилем и знать ответы на все вопросы будут сводиться к одной точке, к одному интеллекту. 

Сейчас человечество идет этим путем. Это своеобразная «хитрость разума», которая ведет к результатам, которые мы не хотим достичь. Ведь никто не хочет наделять искусственный интеллект функцией Бога.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *