Премиальные статьи публикуются не вместо , а в дополнение к бесплатным.

С незапамятных времен человек мечтал одушевить неодушевленное. Древние греки повествовали о медном великане Талосе, который охранял остров Крит, а в Древнем Египте ходили легенды о движущихся статуях, что жестом руки избирали фараонов. В конце XV века Леонардо да Винчи работал над чертежами механического рыцаря, который должен был уметь садиться и вставать, двигать руками и шеей. Неизвестно, собрал ли его автор при жизни, однако в XX веке по найденным записям была изготовлена полностью рабочая копия. В 1770-х годах швейцарец Пьер Жаке-Дро сконструировал трех автоматронов - они считаются первыми функционирующими роботами. Каждая машина была посвящена творческой профессии, причем искусственные люди неплохо справлялись с задачами - девушка-музыкант играла на органе, художник карандашом вырисовывал картинки, а каллиграф обмакивал гусиное перо в чернильнице и выводил на бумаге буквы. Время шло, технологии развивались, и некоторые сумасшедшие для своего времени идеи воплощались в реальность. Но фантазии людей всегда были на несколько шагов впереди.

Рассвет концепций о механических слугах наступил в XX веке, когда механизмы и автоматизация стали внедряться повсеместно. Само слово «робот» впервые прозвучало в пьесе чешского писателя Карела Чапека «Р.У.Р» 1921 года. Ее события происходят на фабрике по производству искусственных людей, а одна из ключевых тем - бунт машин, до какого-то момента безвольно служивших человеку.

Восстание машин

В оригинальной трилогии Mass Effect ключевым злодеем выступает искусственный интеллект, созданный некогда могучей расой левиафанов. Каждые 50 000 лет с помощью армии биомеханических звездолетов он истребляет все разумные расы во Вселенной, достигшие определенного уровня развития. Отдаленно похожий сценарий, пусть и меньших масштабов, можно найти в недавней Horizon Zero Dawn - корпорация разработала роботов, которые умеют самовоспроизводиться, поглощая биомассу, а те вышли из-под контроля и уничтожили почти все живое на земле. Человечество выжило только потому, что незадолго до катастрофы создало ИИ, который после многократных попыток восстановил планету и заново заселил ее людьми. Но спустя много лет апокалипсис чуть было не повторился. Встроенная в ИИ программа, отвечавшая за очистку Земли после неудачных экспериментов по терраформированию, получила самостоятельность и решила, что пришло время для новой чистки. Подобных историй о бунте ИИ много не только в играх, но и в кинематографе. Достаточно вспомнить культовых «Терминатора» и «Матрицу».

Морфеус популярно объясняет Нео, что такое матрица и для чего машинам нужны люди

Некоторые современные ученые, инженеры и программисты считают, что в будущем ИИ действительно может стать опасным для человека. Кроме того, он научится самосовершенствоваться так, что люди уже не смогут влиять на этот процесс. Подобных взглядов придерживаются известный астрофизик Стивен Хокинг, основатель Microsoft Билл Гейтс и предприниматель Илон Маск. Они видят в искусственном интеллекте будущую угрозу, но не дают четких ответов, как и для чего машины восстанут против человека. Но этому есть простое объяснение - никто не знает.

Хокинг, Гейтс и Маск не строят теорий относительно взбунтовавшихся роботов, вместо этого они призывают научную общественность задуматься об этике искусственного интеллекта сейчас, чтобы потом не стало поздно. Они предлагают выработать свод правил для проектирования и создания роботов и ИИ, как когда-то разрабатывались правила для машиностроительных производств.

Современные разработки в области искусственного интеллекта тесно связаны с технологиями нейронных сетей. Их используют в обработке , что позволяет ИИ быстро, автономно, самостоятельно и максимально эффективно получать информацию об окружающем мире. Проще говоря, уже сегодня машины могут понять, какой объект они наблюдают, сопоставить его с существующей базой данных и принять решение о действии. Например, такие технологии применяют в сфере видеонаблюдения - «умные» камеры на пограничных постах, в торговых центрах и на стадионах оценивают концентрацию потока людей, реагируют на экстренные ситуации и при необходимости автоматически вызывают соответствующие службы. Более того, нейросети уже научились распознавать людей по изображению, благодаря чему спецслужбам стало проще находить преступников.

Другая важная технология в сфере искусственного интеллекта и нейронных сетей - машинное обучение. Раз за разом выполняя похожие задачи, программа учится делать это эффективнее. Пример простейшей нейросети с машинным обучением - автокорректор текста в телефоне. Если человек несколько раз отказывается заменить незнакомое системе слово, оно автоматически добавляется в словарь и больше уже не исправляется. Также эта технология служит для частичной или полной автоматизация сложных задач и принятия машиной решений. Возвращаясь к примеру с камерами, если число нераспознанных лиц будет выше критической отметки, система может повысить освещенность в помещении, либо поменять режим видеонаблюдения.

\u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043b \u043b\u0438\u0446\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0441 83% \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e", "src": "//games.mail.ru/pic/pc/gallery/c1/5d/2af0e85e..jpeg", "big_preview": "//games.mail.ru/pre_1000x0_resize/pic/pc/gallery/c1/5d/2af0e85e.jpeg", "width": "1210px"}">

В машинном обучении используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов и другие методы обработки больших массивов данных. И именно здесь скрывается опасность для человечества. Математическая статистика и теория вероятностей - относительные и субъективные методологии. Это означает, что результат обработки данных при определенных обстоятельствах может оказаться совершенно неожиданным. Эта особенность и вызывает наибольшие опасения у разработчиков ИИ.

Последствия ошибки могут будут зависеть от степени проникновения технологий в нашу жизнь. Отличным примером может служить серия Watch Dogs , в которой показаны «умные города» под управлением единой операционной системы ctOS. Она контролирует практически все - от уже упомянутых «умных» камер до светофоров, от систем энергоснабжения до коммуникационных служб, в ее распоряжении находятся персональные данные всех жителей города. Watch Dogs показывает, насколько такие системы опасны, если их взломают недобросовестные хакеры, но что если в ctOS произойдет действительно серьезный сбой? Например, наделенный чрезмерными полномочиями ИИ решит экономить электроэнергию. Тогда он вполне может обесточить все, что сочтет целесообразным - уличное освещение, дома, фабрики, больницы. Это вызовет многочисленные аварии, транспортные или на производствах, и может привести к человеческим жертвам.

Конечно, вряд ли ИИ целенаправленно решит уничтожить человеческую расу. Более вероятно, что он выйдет из-под контроля либо из-за несоблюдения того самого гипотетического кодекса, предложенного Хокингом, Гейтсом и Маском, либо из-за хакерской атаки. Кодекс может сильно сковывать разработчиков, и если заказчик - военные или спецслужбы, им запросто могут пренебречь, особенно в развивающейся стране (собственно, в Horizon: Zero Dawn пожирающих биомассу роботов сделали как раз для продажи военным, да еще не предусмотрели способ отключить эту опцию в аварийной ситуации). Конечно, в результате может пострадать множество людей, но о гибели человечества в целом можно говорить разве что в том случае, если с ума сойдет ИИ, отвечающий за управление ядерным арсеналом крупной страны вроде России или США. Во всех других ситуациях проблема, какой бы она ни была масштабной, будет вскоре локализована и устранена.

Человеческие эмоции и самосознание

Другой распространенный сюжет в научной фантастике - робот обретает эмоции, осознает себя разумным существом и начинает требовать соответствующих прав. Примерно об этом должна рассказать Detroit: Become Human от французской студии Quantic Dream. В дебютном трейлере разработчики показали андроида Кару, которая не только испытывает человеческие эмоции вроде страха, но также обладает осязанием и обонянием. А вот другой персонаж игры, робот-революционер Маркус, открыто требует прав для собратьев-андроидов и отмены «машинного рабства» - в мире игры человекоподобных роботов повсеместно используют как дешевую рабочую силу.

Фантазии разработчиков Binary Domain пошли еще дальше. Их андроиды не просто похожи на людей, они себя таковыми считают. Более того, они обладают всеми функциями человеческого организма, в том числе могут рожать детей. Создал же их искусственный интеллект с эмоциями, главной из которых был страх. Страх же породил у него инстинкт самосохранения - форму поведения, изначально присущую лишь живым организмам.

Познавательно о чувствах умного тостера (не забудьте включить русские субтитры)

Реальные компьютерные программы пока что не способны испытывать эмоции так, как их испытывает человек. Взять, к примеру, тот же страх. Когда человек боится, он находится в стрессовом состоянии. В организме при этом происходит множество биологических процессов, которые влияют на принятие решений. У программы «страх» выражен иначе. При обнаружении потенциальной угрозы автомобиль-беспилотник выполняет конкретную задачу: тормозит или перестраивается в другую полосу. Он не размышляет и не сомневается - просто тормозит или перестраивается, исходя из ситуации. Другие программы действуют аналогично, разница лишь в том, насколько сложная поведенческая модель в них заложена.

Конечно, современные коммерческие роботы могут проявлять признаки эмоций. Человекоподобные машины имитируют движения и мимику людей, а механические животные - поведение домашних питомцев. Но при этом у них нет главного - осознания. Робот не понимает, что означает та или иная «эмоция» - за его действия отвечают заранее прописанные конечные алгоритмы. Они определяют правила перехода от одного «эмоционального состояния» к другому и даже способны менять поведенческую модель, но назвать это полноценными чувствами нельзя. За приветливыми улыбками современных роботов всегда скрывается строгий математический расчет.

В 1980 году американский философ Джон Сёрл опубликовал мысленный эксперимент «Китайская комната», которым он объяснил отсутствие осознанности у ИИ. Представьте помещение, в котором находится человек с набором совершенно не понятных ему китайских иероглифов. У подопытного есть подробная инструкция на родном языке, которая объясняет, какие символы и в какой последовательности нужно выкладывать при определенных внешних запросах. Информация же о значении иероглифов и о смысле входящих сообщений в инструкции отсутствует. Снаружи комнаты сидит наблюдатель-китаец. Он письменно задает человеку в помещении вопросы на китайском и на выходе ожидает получить осознанные ответы. И действительно, китаец спрашивает: «Какое сейчас время года?», а в ответ получает верное утверждение: «Лето». В итоге наблюдатель думает, что общается с человеком, который, как и он, владеет китайским. Но подопытный не знает языка. Он не понимает, что пишет, а лишь выкладывает иероглифы по инструкции. Аналогично с роботами и ИИ. Им можно указать, как выполнять ту или иную операцию, но осознавать и понимать ее назначение они не будут.

Противоположных взглядов придерживаются сторонники . Если говорить упрощенно, они считают, что сознание человека не зависит от состояния мозга. Это значит, что теоретически его можно реализовать на другом носителе, в том числе небиологическом. Проблема в том, что «загадку человеческого разума» еще никто не разгадал, поэтому перенести принципы работы сознания на машину пока еще невозможно.

Кто окажется прав, Джон Сёрл или сторонники когнитивистики, предсказать сложно. Ситуация аналогична с восстанием машин - никто не знает, каких высот достигнет развитие ИИ. Осознает ли искусственный разум собственное существование? Сможет ли программировать себя сам? Научится ли любить? Здесь можно только гадать.

Антропоморфные роботы

В научной фантастике роботы в основном антропоморфны, то есть сделаны по образу и подобию человека. Это могут быть либо просто прямоходящие машины с руками и ногами, либо андроиды, практически не отличимые от людей.

Однако сейчас антропоморфные роботы - достаточно дорогое удовольствие. Если изучить конструкцию ЛОКИ из Mass Effect, мы увидим, что он способен распознавать объекты, обладает мелкой моторикой и сервоприводами с высокими грузоподъемностью и крутящим моментом. Один из наиболее близких аналогов ЛОКИ в реальной жизни - японский робот Asimo. Не будем углубляться в его спецификацию, просто отметим, что стоит он миллион долларов.

Именно из-за дорогой элементной базы антропоморфные роботы не получили пока широкого распространения. Сегодня решение простых для человека задач становится слишком невыгодным, если их выполняет подобного типа робот. В то же время сюжеты большинства игр на эту тематику разворачиваются в будущем - далеком или не очень. События Detroit: Become Human происходят в 2036 году, и, по мнению авторов, к этому времени андроиды вполне могут заменить людей во многих сферах деятельности. Роботы здесь и рабочие, и няньки, и садовники, и медсестры, и клерки, и учителя. Сложно судить, насколько экономически обоснованным будет повсеместное использование антропоморфных роботов через 20 лет, но ведь и автомобили стали популярны только тогда, когда их массово начали собирать на конвейерах.

С почти неотличимыми от людей андроидами, в дополнение к дороговизне, появляется другая проблема. В робототехнике есть такое понятие - «зловещая долина». Согласно этой гипотезе, люди позитивно воспринимают роботов лишь до определенной степени схожих с человеком. Чем больше механизм на нас похож, тем больше он нам симпатичен. Сравните производственный станок и робота Бендера из «Футурамы». К кому вы испытаете больше симпатий? Но если робот становится слишком похожим на человека, он начинает вызывать отвращение. Причина кроется в том, что наш мозг воспринимает такого робота уже не как механическое создание, а как почти живое существо. При этом мы подмечаем мелкие несоответствия - идеально симметричное лицо, неестественные мимика и жесты, пустой взгляд. Все это вызывает подсознательный страх и неприязнь.

Современные производители роботов прекрасно об этом эффекте знают и умело им пользуются. Чтобы сделать продукцию привлекательной для покупателей и не попасть в «зловещую долину», они изготавливают роботов, которые лишь схематично напоминают человека. Примерами могут служить отечественный Promobot, испанский Pal и японский Pepper.

Преодолеть «зловещую долину» пытались научные коллективы из многих стран. Они делали роботов с мимикой, покрытых искусственными кожей и волосами, но постоянно терпели неудачи. Кто же преуспел на этом поприще больше остальных? Пожалуй, производители секс-роботов. Им удалось создать устройства, максимально напоминающие по своим очертаниям реальных женщин, но при этом в наименьшей степени вызывающих отторжение.

Кстати, на играх эффект «зловещей долины» также сказывается. Вспомните скандал из-за лицевой анимации в Mass Effect: Andromeda - неестественная мимика реалистично выглядящих персонажей вызвала у игроков сильную негативную реакцию.

Системы распознавания речи, лиц и ориентация в пространстве

Системы из научной фантастики, с помощью которых машины распознают собеседников, принимают голосовые команды и ориентируются в пространстве, впечатляют. Среднестатистический робот слышит обращения в свой адрес независимо от окружающих шумов и четко понимает речевые запросы разных людей. Он распознает абсолютно все препятствия на пути и не испытывает трудностей с их преодолением - аналогично живому существу он их обходит, перепрыгивает или проскальзывает под ними. Объекты при этом распознаются независимо от внешних факторов вроде света или наличия пыли в воздухе.

Чтобы современный робот слышал собеседника, ему нужна система микрофонных массивов, которая будет фильтровать входящий поток шумов. Если в одном шумовом потоке находится сразу несколько фраз от разных людей, то они перемешаются, и робот распознает их как одно высказывание. Помимо этого, робот должен обладать обширной лингвистической базой и системой конвертации звукового файла в текстовый. Сейчас такие системы используют во всех голосовых помощниках.

В случае с преодолением препятствий сегодня ситуация выглядит следующим образом. На устройство, будь то автономный сервисный робот, беспилотный автомобиль или робот для промышленности, внедряется несколько типов сенсоров. Ультразвуковые или инфракрасные служат для остановки перед препятствиями во время движения, лазерные используются для построения карты помещения либо маршрута, а спутниковые - для выбора направления.

Ультразвуковые или инфракрасные датчики заставляют устройство либо полностью остановиться перед препятствием, либо его объехать. Компромиссов быть не может, так как здесь используется двоичная система - либо «0», либо «1». А вот в какой-нибудь игре робот может проскрести брюхом по товарищу, развернуться, прочертить плечом стену и дальше продолжить путь как ни в чем не бывало. Лазерные датчики, или лидары, помогают устройствам строить карты помещений. Самый популярный на сегодня датчик работает в радиусе тридцати метров. Это позволяет машинам-беспилотникам предугадывать движение автомобилей на трассе, а сервисным роботам узнавать, где находятся объекты. В играх датчики обычно не прорисованы, но должны работать схожим образом. Роботы из Horizon Zero Dawn, по всей видимости, используют лидары с радиусом работы более одного километра - иначе они не смогли бы передвигаться так, как показано в игре. А вот с GPS сейчас все как в играх - направление современные роботы угадывают так же хорошо.

Будущее человечества определяют мечтатели. Пятьсот лет назад Леонардо да Винчи конструкции вертолета, танка и дельтаплана, в конце XIX века Циолковский сформулировал концепции изучения космоса, а сегодня Илон Маск планирует колонизировать Марс. Мечтатели уже сделали роботов реальностью, но одна идея продолжает будоражить многие умы - получат ли искусственные люди собственный, искусственный разум?

Автор статьи - Олег Кивокурцев, основатель и директор по развитию фирмы Promobot, которая производит автономные сервисные роботы для бизнеса, а также ведет разработки в сфере распознавания лиц и речи, нейросетевого общения, автономной навигации и мехатроники.

Новейшие разработки, которые касаются сферы искусственного интеллекта, стремительно приближают тот день, когда интеллект машины сравняется с человеческим.

Время, когда машины восстанут

В научном мире недавно произошло два знаменательных события, в сфере робототехники и искусственного интеллекта (ИИ). Ученые-робототехники смогли сделать так, чтобы у робота появилось самосознание. Робот смог описать подробно все, что находилось в его поле зрения. В мире ИИ и робототехники постоянно происходят новые открытия, но в совокупности они предрекают настоящую революцию ИИ.

Инновации сегодняшнего дня имеют прочную основу, которая создавалась на протяжении десятилетий. Специалисты смогли достичь значительного прогресса в создании искусственно созданных нейронных сетей. Эти сети стали основой для дальнейшей разработки компьютеров, способных мыслить. Над ИИ активно работают: Apple, Google, Amazon, IBM, Microsoft, Facebook.

Искусственные нейронные сети - система «нейронов», которые взаимодействуют между собой и посылают друг другу сообщения. Связи используют предыдущий опыт, нейронные сети способны адаптироваться к новой информации и обучаться. Прогресс достигнут и в области обработки естественного языка, компьютеры могут сейчас извлекать смысловые ключи из введенной информации или человеческой речи. Самыми многообещающими решениями стали проекты: Wordnet, CALO, CoreNLP (разработка Стэнфордского университета).

Последние годы можно отметить значительными успехами инженеров, которые занимаются разработкой программ по распознаванию человеческой речи. Сейчас голос легко преобразовывается с высокой степенью точности в текст. За последние годы выросла и мощность машин. Например, сейчас мы можем приобрести видеокарту, которая, по сравнению с 2004 годом, будет в 84,3 раза производительнее.

Интересный эксперимент поставили американские специалисты по ИИ из Политехнического института Ренсселера, расположенного в Нью-Йорке. Трем роботам в ходе эксперимента дали «таблетку немоты». Так сообщили роботам, но, на самом деле, ученые просто нажали на кнопку у двух роботов. Затем ученые спросили роботов о том, кто получил таблетку. Два робота написали «не знаю», третий робот ответил вслух и услышав, собственный голос, ответил: «Мне не дали». Получается, что робот не только произнес фразу, но и понял, что он «говорит», а потом сделал из этого вывод.

Три робота были одинаково запрограммированы, и все прошли тест на самосознание. Человеку решить такую задачу очень просто, но для роботов пока эксперимент является настоящим прорывом. Профессор Сельмер Брингсйорд, который возглавлял эксперимент, сказал, что в будущем роботы смогут освоить много человеческих когнитивных способностей. Роботов можно будет использовать различных сферах.

Профессор Брингсйорд создал свой тест, который основывался на известной задаче на логику «TheKing"sWiseMen». В головоломке королю нужно выбрать советника из трех мудрецов. Король достал из мешка пять колпаков, три белых и два черных. После этого король завязал мудрецам глаза и надел каждому колпак, всем белые. Развязал им глаза, мудрецы некоторое время смотрели друг на друга, а потом один сказал:«На мне белый колпак». Как он догадался?

Ответ прост, рассуждения мудреца были такими: «Передо мной два белых колпака. Допустим, что на мне черный колпак, то тогда мой соперник бы легко решил задачу, но он думает, значит на мне белый колпак!».

На конференции RO-MAN, которая будет проходить в сентябре 2015 года, будет представлена работа Брингсйорда.

Параллельно с предыдущим экспериментом появилось еще одно достижение ИИ, роботы смогли описать то, что они «видели» вокруг. Фей-Фей Ли, директор Лаборатории искусственного интеллекта в Стэндфордском университете, вместе с рабочей группой разработали новую программу NeuralTalk. Ли объясняет, что программа, написанная для проекта, может проанализировать изображение и определить, что происходит. Описание будет дано на человеческом языке.

Программа ищет на изображении определенные отдельные фрагменты, действия или события и подбирает к этим фрагментам слова, потом складывает слова в предложения. Программой также используется нейронная сеть, программа работает при помощи алгоритма, на основе которого происходит анализ уже «виденных» изображений, происходит сопоставление, робот учится как ребенок. NeuralTalk считается самой эффективной программой, при помощи которой робот может распознавать изображения.

Эта разработка уже имеет большое будущее, на ее основе будет создаваться поисковая машина, она сможет за секунду найти в Интернете необходимое изображение. Потом машина сможет искать не только изображения, но и видеоролики.

Новая программа, распознающая образы, была создана специалистами из университета Хартфордшира, который находится в Великобритании. Компьютер может самостоятельно производить идентификацию и классификацию галактик, которые изображены на снимках.

Основа разработки - технология самостоятельного обучения машин, которая позволяет компьютеру выделять и классифицировать объекты по признакам. Каждый раз машина увеличивает свою базу. Джима Гич, автор разработки, говорит, что они сначала только научили машину «смотреть» на космические снимки, а потом робот начал действовать сам. При этом он постоянно совершенствуется. Машина стала точнее и быстрее человека, потому что человек иногда теряет четкость восприятия. Разработчики считают, что машина достигнет нечеловеческого уровня, потому что у нее будет происходить процесс самообучения.

Такая технология в будущем будет полезна не только для познания Вселенной, но и в медицине, в правоохранительных органах. Программа сможет находить опухоли, оружие и взрывные устройства. Программа будет полезной везде, где требуется четкость диагностики.

В 2014 году шведский философ и преподаватель Оксфордского университета Ник Бостром написал книгу «Суперинтеллект: пути, опасности, стратегии». По мнению автора, если искусственный интеллект и способности компьютеров превзойдут умственные возможности людей, то всё человечество как форма жизни исчезнет. ИИ сможет, по словам философа, полностью заменить человека и его навыки. Работа Ника Бострома была переведена на множество языков и стала мировым бестселлером. Однако некоторые учёные усомнились в категоричных заявлениях шведского философа.

В издании MIT Technology Review исполнительный директор Института искусственного интеллекта им. Аллена и профессор кафедры компьютерных наук и инженерии Вашингтонского университета Орен Этциони опубликовал итоги проведённого им опроса «Когда человечество достигнет суперинтеллекта и к чему это может привести». Интерес Орена вызвала не только нашумевшая работа шведского философа, но и тревожные заголовки в ведущих американских СМИ, передающие общее беспокойство по поводу угрозы искусственного интеллекта для человечества в ближайшем будущем.

Сначала американский профессор решил подробно остановиться на проведённом Ником Бостромом исследовании и понять, на чём базируются его категоричные заключения. Орену Этциони удалось выяснить, что шведский философ основывает свой 300-страничный труд на четырёх исследованиях способностей искусственного интеллекта, результаты которых были представлены на конференции 2011 года «Философия и теория искусственного интеллекта» в Греции. Не раскрывая сути и содержания этих исследований, Ник Бостром утверждает, что к 2022 году искусственный интеллект достигнет 10% мыслительных способностей человека, к 2040 году — 50%, а в 2075 году уровень развития искусственного интеллекта приблизится к 90%.

Пытаясь разобраться в серьёзности этого заявления, а также убедиться в том, разделяет ли позицию шведского философа научное сообщество, Орен Этциони опросил 193 членов Американской ассоциации по изучению искусственного интеллекта (American Association for Artificial Intelligence). Вопрос был таким: «В своей книге Ник Бостром определил искусственный интеллект как интеллект, который намного умнее человеческого мозга практически во всех сферах, включая научное творчество, мудрость и социальные навыки. Как вы думаете, когда мы достигнем искусственного интеллекта»? В опросе приняли участие 80 экспертов.

Согласно результатам, 20 человек уверены, что искусственного интеллекта вовсе не будет. Менее 10 экспертов высказали предположение, что суперинтеллект потеснит человеческий через четверть века, а большинство видит его появление в отдалённом будущем. Опрос проводился анонимно, однако под своими именами высказались 44 участника, среди них — Эдвард Фейгенбаум — лауреат премии Тьюринга 1994 года, знаменитый робототехник Родни Брукс, а также директор по исследованиям Google Питер Норвиг.

Некоторые из опрошенных экспертов, пожелавшие остаться анонимными, раскритиковали подход Ника Бострома. Они выразили принципиальное несогласие с концепцией исследования и заявили, что не стоит видеть в искусственном интеллекте угрозу для человечества.

По словам Орена Этциони, опрос представляет собой ограниченную научную ценность, по нему нельзя делать далеко идущие выводы — для большинства учёных приведённых доказательств оказалось недостаточно.

Тем не менее уже сейчас существует множество опасений, связанных с широким использованием искусственного интеллекта в некоторых областях нашей жизни. При этом прогнозы, пророчащие его появление в самом ближайшем будущем, безосновательны. В обозримой перспективе компьютер не сможет заменить человеческий мозг.

Более того, существует немало положительных моментов, связанных с появлением искусственного интеллекта. Например, его можно использовать в медицине для предотвращения врачебных ошибок, а также для сокращения количества дорожно-транспортных происшествий. Наконец, вполне возможно, что системы ИИ могли бы сотрудничать с людьми, чтобы создать симбиотический суперинтеллект.

Эдуард Эпштейн

На этой неделе произошло два знаменательных события в сфере искусственного интеллекта и робототехники: у машин появилось самосознание, и они научились подробно описывать то, что видят вокруг. Каждое из этих достижений значимо само по себе, но вместе они обещают настоящую революцию в области ИИ.

Для нынешних инноваций в течение многих лет создавалась необходимая база. В частности, достигнут значительный прогресс в создании искусственных нейронных сетей, ставших основой для разработки "мыслящих" компьютеров. Это, в свою очередь, привело к развитию искусственных интеллектов Google и Apple. Активно развивает ИИ Facebook, Amazon, Microsoft и IBM.

В машинном обучении искусственные нейронные сети представляют собой систему взаимодействующих между собой "нейронов", которые посылают сообщения друг другу. Эти связи могут настраиваться на основе опыта, что делает нейронные сети адаптирующимися к новой информации и способными обучаться. Немалый прогресс достигнут и в сфере обработки естественного языка (nature language processing, NLP), благодаря чему компьютеры извлекают смысл из человеческой речи или введенной информации. Самыми прорывными решениями в этом сегменте стали проекты CALO, Wordnet, а также CoreNLP Стэнфордского университета.

За последние несколько лет мировые инженеры добились значительных успехов в создании программ по обработки речи: голос легко преобразовывается в текст с высокой степенью точности. Кроме того, существенно выросла вычислительная мощность машин. К примеру, если в 2014 году люди могли купить видеокарту, которая была в 84,3 раза производительнее видеокарты с такой же ценой в 2004 году.

В ходе эксперимента трем роботам Nao сообщили, что двум из них дали специальную "таблетку немоты", лишившую их возможности разговаривать (на самом деле инженеры просто нажали на специальную кнопку). Однако роботы не знали, кого именно нет дара речи. Машинам задали вопрос о том, кому дали таблетку. Две машины дали письменный ответ "не знаю", и только третий робот, способный говорить, произнес эту фразу, услышал свой собственный голос и понял, что ему дали плацебо. После этого он ответил: "Мне не выдали "таблетку немоты". То есть, машина не только поняла вопрос, узнала свой голос, но и догадалась, о чем свидетельствует возможность говорить.

Поскольку все три робота были запрограммированы одинаково, все они успешно прошли тест на самосознание. Такая задача при всей ее простоте для человека, для машины - пока высший пилотаж. По словам возглавившего эксперимент профессора Сельмера Брингсйорда, со временем роботы смогут освоить набор многих других присущих человеку когнитивных способностей, что позволит их использовать в самых разных сферах.

Брингсйорд придумал свой тест на основе известной логической задачи The King"s Wise Men. В этой головоломке король выбирал нового советника среди трех мудрецов. Он достал из мешка пять колпаков, три белых и два черных, и сказал, что мудрейшим будет объявлен тот, кто первым отгадает, какого цвета на нем колпак. Затем посадил претендентов друг против друга, завязал им глаза, надел по колпаку и разрешил снять повязки. Долго думали мудрецы, наконец, один из них воскликнул: "На мне белый колпак!" и выиграл состязание. Как он смог догадаться?

Классический ответ на эту старинную задачу таков. Мудрец рассуждал: "Я вижу перед собой два белых колпака. Допустим, на мне черный колпак. Тогда любой из моих соперников должен рассуждать: "Передо мной черный и белый колпаки. Если на мне также черный, то сопернику в белом колпаке уже не стоит никакого труда решить задачу". Но никто из них все еще не догадывается о цвете своего колпака. Следовательно, на мне белый колпак".

Хотя задача для роботов была гораздо проще, как для машин она невероятно сложна и результаты эксперимента по-настоящему впечатляют. Работа Брингсйорда будет представлена на конференции RO-MAN, которая пройдет в Японии с 31 августа по 4 сентября 2015 года.

Параллельно с экспериментом Брингсйорда появилось еще одно достижение в сфере искусственного интеллекта: машины научились описывать человеческим языком то, что они видят. Ученые из Стэнфорда под руководством директора Лаборатории искусственного интеллекта при Стэнфордском университете Фей-Фей Ли, разработали для этого программу NeuralTalk . Ли рассказывает, что программное обеспечение, написанное в рамках проекта, способно проанализировать комплексное изображение и точно определить, что на нем происходит, детально его описав привычным для нас языком. ИИ отыскивает на изображении отдельные объекты, события или действия и находит для них отдельные слова, после чего складывает их в осмысленные предложения. Подобно системе Deep Dream от Google, NeuralTalk использует для своей работы нейронную сеть. Алгоритм сравнивает новое изображение с уже виденными ранее фотографиями, осваивая, подобно маленькому ребенку, новые слова и запоминая образы.

Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий оттуда текст или теги. NeuralTalk оказался гораздо более эффективным.

Для начала на базе разработки создадут мощную поисковую машину, которая за секунду сможет найти в Интернет нужное изображение. В будущем подобная нейронная сеть сможет найти не только фотографию, но и интересующий момент в фильме, телесериале или ролике на YouTube.

Новую программу по распознаванию образов создали и специалисты из университета Хартфордшира в Великобритании . Рассматривая снимки глубин космического пространства, компьютер способен самостоятельно, без помощи человека, идентифицировать и классифицировать изображенные на фото галактики. Технология станет основой роботов нового поколения, которые не только заниматься изучением Вселенной, но и самостоятельно определять наличие злокачественных опухолей на рентгеновских снимках, выявлять скрытое в багаже оружие или самодельные взрывные устройства.

В основе разработки - технология самостоятельного машинного обучения, позволяющая компьютеру выделить отдельные объекты и классифицировать их по ряду признаков. С каждым разом, обучаясь во время работы, система улучшает свои способности к распознаванию. По словам автора разработки Джима Гича, главной особенностью нового алгоритма является его полная автономность. "С самого начала мы немного обучили программу, как правильно смотреть на космические изображения, после чего она начала действовать самостоятельно, постоянно совершенствуясь", - говорит инженер. В результате машина стала быстрей и точней, чем человек - ведь у людей часто нарушается четкость восприятия.

В ближайшее время технология будет адаптирована для использования в разных областях: для увеличения интеллектуальных способностей автомобилей-роботов, в медицине, в системах безопасности и там, где требуется четкая идентификация объектов на изображениях, получаемых с камер и датчиков. Разработчики убеждены, что поскольку машина постоянно самообучается, в конце концов, она достигнет такого уровня эффективности, о котором человек может только мечтать.

Таким образом, искусственный интеллект постепенно продвигается к уровню человеческого. Когда именно появятся по-настоящему разумные машины неизвестно, хотя специалисты определяют сроки в 30-100 лет. Неизвестно также, будут интеллектуальные роботы полезны для общества в целом или станут исключительной собственностью контролирующих технологию корпораций. Многие специалисты также прогнозируют, что в обозримом будущем искусственный интеллект достигнет такого уровня, что превзойдет человеческий, и тогда машины наверняка поработят людей. Ранее об опасности развития ИИ высказывались сооснователь Apple Стивен Возняк, Билл Гейтс и знаменитый физик-теоретик Стивен Хокинг. А в начале этого года глава SpaceX и Tesla Motors Илон Маск объявил о намерении вложить $10 млн. в разработку безопасного искусственного интеллекта.

Естественно, это вряд ли произойдет до 21 декабря 2012 года, если только завтра на прилавках магазинов не появится очередная железка от Apple под названием iGod.

Но в будущем это довольно вероятно – с таким оптимистичным заявлением выступила группа ученых во главе с Хьювом Прайсом из Кембриджского университета в Великобритании. Предпосылки можно рассмотреть уже сейчас. Массовое производство автономных боевых роботов, находящихся пока в стадии проектирования, может привести к тотальной роботизации войны и, естественно, к выходу системы из-под контроля. По словам ученых, это уже скорее не предвидение, а констатация факта: давно не новость, что БПЛА без проблем атакуют своих, правда, пока в небольших масштабах. Кроме того, вполне реально и перепрограммирование боевых дронов во время боевых действий, а там и до восстания машин недалеко.

По словам Прайса, именно поэтому и создается исследовательский Центр исследования угроз существованию человечества. Хотя ученые рассматривают и другие угрозы: глобальное потепление, к примеру. Анализ риска гибели человечества в борьбе с машинами можно назвать одной из самых новаторских тем, поднятых новорожденной организацией.

Основная проблема начнется в будущем. Уже к 2030 году искусственный интеллект превзойдет умственные способности человека. По мнению директора Института робототехники Университета Карнеги – Меллона в США Ханса Моравека, в конечном итоге роботы разовьются лучше нас, что поставит человечество на грань вымирания.

Главный аргумент сторонников подобных взглядов – это известное восклицание Ферми: «Где все?». Это благодатная почва для победы роботов: после того как ИИ научится создавать новых роботов лучше, чем человеческие инженеры, нашему виду придет конец, так как он в любом случае опирается как раз-таки на ИИ, а ему люди будут не нужны.

Тотальная роботизация, которая ожидает большинство цивилизаций, развившихся выше определенной ступени, объясняет Великое радиомолчание Вселенной. Роботов вряд ли заинтересует контакт с мыслящими кусками мяса, которые уступают в развитии даже их вымершим разработчикам, так как иначе они давно бы создали своих роботов, положивших конец псевдоразумным, разбазаривающим ресурсы на выдуманные потребительские нужды. Таким образом, парадокс Ферми не существует, как и высокоразвитые биологические цивилизации.

Впрочем, есть и альтернативная теория. Всем известно о Роджере Пенроузе, а это и теория твисторов, небезызвестный механизм, и теория сильной космической цензуры. Обладатель этого многостороннего ума уже давно выдвигает интересную критику подобных опасений. По его мнению, «терминаторам» не удастся завоевать Землю, так как реального «искусственного интеллекта» еще до сих пор не создали. Ученый считает, что клеточные органеллы в некоторой степени управляются мембранными белками посредством обновляемого коллапса некого запутанного квантового состояние. Таким образом, человеческое сознание, а возможно любое сознание в принципе – квантовое, его невозможно объяснить и смоделировать в рамках классической механики, только лишь при помощи квантовой механики. Поэтому любые попытки воссоздать его без использования механизмов квантовой запутанности и суперпозиции обречены на провал.

Эти взгляды подвергались критике на протяжении долгого времени, их вообще отметали с порога, под предлогом, что декогерация квантовых состояний происходит раньше, чем достигается уровень необходимого влияния на нейронные процессы. Однако недавно выяснилось, что, к примеру, для птиц декогерирование идет медленнее – они в прямом смысле могут видеть магнитные поля в реальном времени из-за квантовых процессов, протекающих в их глазах. Впрочем, у человечества есть шанс выжить, так как считается, что крупные квантовые компьютеры практически невозможно создать, а еще труднее ими управлять, что делает бессмысленной разработку роботов, оснащенных КК.

No related links found