Искусственный интеллект vs Humans

 Противостояние машин человеку – идея многих писателей-фантастов. По их словам, наступит тот день, когда искусственный интеллект осознает себя как сверхчеловеческий и постарается вытеснить своих создателей с планеты как несовершенный и бесполезный биологический вид.

Заглянуть так далеко в будущее нам пока не под силу. Но многие эксперты согласны, что мы стоим на пороге глобальных перемен.

«Первая ультраразумная машина — это последнее изобретение,
которое потребуется от человека».  Ирвин Гуд, 1965.

Сегодня роботы становятся все более распространены. Как на производстве, так и в быту, им становятся подвластны все более сложные операции. Но кажется, нынешние роботы еще достаточно примитивны, и умения человека и машины очень долго сравнить будет нельзя. Совсем недавно считалось, что компьютер не сможет победить человека, например, в логических играх. По крайней мере там, где нужен не только расчет, но и интуиция.

Первое существенное поражение человек получил в 1997 году, когда Гарри Каспаров проиграл шахматный матч-реванш компьютеру Deep Blu.

Программная ошибка заставила компьютер сделать «бессмысленный» с точки зрения тактики ход, и нарушила понимание человеком логики машины, что и привело Каспарова к поражению (об этой «незапланированной» ошибке впоследствии был даже снят документальный фильм).

Но игра в шахматы не является самой сложной из логических настольных игр. Например, в игре Го, которая возникла в Древнем Китае примерно пять тысяч лет назад, только конечных позиций более 10160. Всего же вариантов ходов в ней больше, чем атомов в видимой нам части Вселенной. К слову сказать, Алан Тьюринг, одни из первых теоретиков искусственного интеллекта, серьезно увлекался игрой Го.

К тому же, как система, Го опирается не сколько на математику, сколько на философию, и игроки используют творческий и ассоциативный подход к игре. Получению высокого дана предшествуют многие годы тренировок. Получается, компьютер должен в буквальном смысле играть на чужом поле, ведь творчество традиционно считается прерогативой человека.

Но в 2016 случилось новое поражениe человека перед машиной. Ли Седоль, опытный игрок в Го, второй номер в международной классификации, проиграл компьютеру AlphaGo, разработанному компанией Google DeepMind, как первую игру со счетом 0:5, так и матч-реванш со счетом1:4.

На фото: Ли Седоль против AlphaGo

Как удалась победа «бездушной машине»?

По признанию комментаторов, AlphaGo играла против Ли Седоля подобно человеку: система искала и создавала на доске уязвимые группы камней, чтобы затем самой сделать сильные ходы. И хотя компьютер допустил несколько ошибок, победа в обоих матчах осталась за ним.

Дэвид Силвер, главный программист AlphaGo, объяснил этот успех системой, основанной на принципах работы двух нейронных сетей. Одна из них анализирует текущие позиции на доске, а вторая использует эти данные, для того чтобы выбрать следующий ход.

Однако сейчас для того, чтобы лучше представить себе принцип работы искусственного интеллекта и получить представление о его эволюции, давайте сделаем небольшое отступление, и вернемся на некоторое время назад.

История создания искусственного интеллекта насчитывает всего семьдесят с небольшим лет. И началась она с попытки создания человеческим мозгом искусственного по своему образу и подобию.

Впервые это произошло в 1943 году, когда компания McCulloch and Pitts на основе биологического нейрона смоделировала искусственный, который действовал как переключатель, и в результате информации, полученной от других нейронов, либо приводился в действие, либо оставался неактивным.

В 1957 году американским психологом Франком Розенблаттом был разработан perceptron algorithm, первый обучающий механизм для нейронных сетей. Эта дата считается рождением новой отрасли знания – когнитивной науки.

В данное время Искусственные нейронные сети представляют собой класс моделей, который часто используется в машинном обучении из - за их способности обрабатывать большие объемы данных. Нейронные сети состоят из нескольких слоев, каждый из которых содержит ряд параметров, значения которых неизвестны, и которые должны быть обучены (т.е. настроены на обучающие данные). Все слои в нейронной сети содержат искусственные нейроны. Каждый нейрон получает в качестве входных данных выходныe сигналы нейронов в предыдущем слое. Входы затем суммируются. 

В случае с компьютером AlphaGo, обе нейронные сети вначале прошли обучение элементарным правилам игры в Го и тонкостям стратегии у игроков-профессионалов во время онлайн-матчей, а затем - тренируясь сама с собой и, в том числе, учитывая собственные ошибки.

На фото: Демис Хассабис, основатель компании DeepMind

Организатор и владелец компании DeepMind, которая была куплена гигантом Google за 625 млн. $, Демис Хассабис в своем интервью газете «Guardian» рассказал, что DeepMind не ограничится только изучением древней игры Го. С помощью адаптивных, гибких алгоритмов, которые подобно биологическому мозгу, будут способны к обучению, ученые и программисты смогут сконструировать искусственный интеллект, способный с нуля освоить любую задачу. Это поможет решению насущных проблем человечества в медицине, науке и технологиях.

Рэймонд Курцвейл, известный американский футуролог, программист и изобретатель, предположил, что уже в 2030-е годы наноботы в кровотоке смогут уничтожать болезнетворные микроорганизмы, удалять мусор, избавляться от сгустков, засорения и опухолей, исправлять ошибки ДНК и фактически отменять процесс старения.

Уже сейчас неекоторые роботы, например, четырехрукий Da Vinchi, проводит полноценную операцию на внутренних органах, правда, управляет его движениями врач.

На фото: робот-хирург da Vinci

Ассистент-робот – это находка для людей, которые ведут настолько активную и насыщенную жизнь, что буквально привыкли «находиться в нескольких местах одновременно».

Японский профессор Хироси Исигуро из университета Осаки создает очень реалистичных андроидов. Робот по имени Geminoid HI-2 выглядит словно живой человек, и сходство это настолько велико, что на прогулке 80% людей здороваются с ним. Что говорить об обычных людях, ведь даже студенты профессора не смогли вначале заподозрить подвох. Зато теперь андроид читает вместо профессора лекции в университете, то есть читает, конечно, сам Хироси, и транслирует посредством управляемого робота.

Представляете, насколько это может быть удобно - просто позвонить с утра начальнику и сказать: «Что-то мне сегодня нездоровится. Можно сегодня вместо меня на работу выйдет андроид?»

На фото: Хироси Исигури и его alter ego

Но как быть с теми сферами, где до недавнего времени, главенствовал человек – в сфере искусства? Может ли компьютер cтать творцом?

Команда ученых из Universität Konstanz под руководством профессора Оливера Дейссена, разработала робота, известного, как e-David, который владеет техникой живописи и сам пишет свои полотна.

Самое интересное, что сам робот был модифицирован из обычной типовой модели, используемой для сварки металлических деталей на автомобильных заводах.

E-David использует около 12.000 различных мазков, чтобы написать портрет. Программа моделирует конечный результат, вычисляет необходимые кисти, краски и штрихи, и приступает к работе. Делать предварительные наброски нет необходимости, камера постоянно фотографирует результат, сверяя его с конечным изображением и поэтому не делает ошибок.

Знаменитый русский художник Александр Иванов писал свою картину «Явление Христа народу» более 20 лет и в том числе сделал более 600 набросков с натуры (картина находится в Третьяковской галерее в Москве). Интересно, сколько лет понадобилось бы художнику, если бы он создавал это полотно не в 19 веке, а сейчас, в сотрудничестве с роботом? Художник выполнил бы всю подготовительную работу, собрал материал, задумал концепцию, а затем E-David выполнил бы всю техническую работу. Также было бы очень удобно сравнивать несколько вариантов картины – можно не переделывать всю работу, а для удобства «заказать» у робота два различных варианта. Жаль, конечно, что сейчас не в моде реализм – современные картины никто уже не будет писать 20 лет.

Сейчас команда под руководством Оливера Дейссена разрабатывает алгоритмы, которые позволят Э-Дэвиду создавать свои собственные стратегии и стили живописи на основе анализа предыдущих работ. Как художник старой школы, который прошел многолетнее обучение, прежде чем стал мастером, робот должен будет «научиться» технике, прежде чем сможет создавать собственные творческие полотна.

На фото: робот-художник e-David

Но как же быть с вдохновением? Это ведь типично человеческая черта? Или творческое состояние потока - это свойство мозга, а не души, и момент, когда случайно складываются имеющиеся фрагменты цельной картины является скорее техническим, чем случайным? В таком случае, почему бы нам в скором времени не услышать о роботе, творящем в порыве вдохновения?

Это почти произошло в марте 2016 года, когда роман, написанный роботом, вышел в Японии в финал конкурса научной фантастики. И это очень символично – в наше время роботы сами создают реальность из некогда фантастических рассказов.

Осталось выяснить главное: когда у роботов появится сознание, подобное человеческому? Возможно ли это в принципе – наличие сознания у машины? И как понять или измерить наступление этого момента?

На эти и некоторые другие вопросы мы попробуем ответить в следующей статье

 

Виктория Мельникова

Login

Помощь для Joomla.