Array ( [0] => 2829 [1] => 2836 [2] => 2850 [3] => 2860 [4] => 2871 [5] => 2883 [6] => 2890 [7] => 2898 [8] => 2921 ) 1
0
24 апреля
Загрузить еще

"Восстание машин" приближается?

Фото: Фото: compressorhead.rocks

На днях компания Microsoft провела эксперимент: запустила в социальную сеть Твиттер самообучающегося бота (это такое сокращение от знакомого всем нам слова "робот", компьютерная программа, помогающая автоматизировать какие-то простые операции) - девочку-подростка Tay. Она должна была общаться с пользователями и отвечать на их вопросы. При этом Тау умела учиться - она должна была для ответа на вопросы шерстить информацию в интернете и если не делать некие выводы, то хотя бы компилировать правильный ответ. Пользователи гоняли Тау и в хвост и в гриву, задавая не всегда умные, а подчас и провокационные вопросы. В результате меньше чем за сутки Тау стала расистом, начала шутить про национальности, цвет кожи и Гитлера. Создателям пришлось "усыпить" бота. "Надо поспать, слишком много болтовни за сегодня", - написала на прощание Тау и отключилась. А ведь так все хорошо начиналось...

Седьмое чувство для компьютера

В мире сейчас идет соревнование между крупнейшими IT-компаниями: кто раньше разработает самообучающуюся систему - то есть искусственный интеллект. Сперва задачи перед компьютерным разумом ставят вполне себе человеческие - сочинить музыку, написать картину или книгу. И роботы уже достигают в этом приличных успехов. Например, недавно искусственный интеллект от японских разработчиков написал роман, который вышел в финал человеческого литературного конкурса.

Что же теперь - близок тот день, когда роботы окончательно заткнут нас за пояс по всем параметрам? Может, нам всерьез пора бояться восстания машин? Со всеми этими вопросами я обратилась к Александру Крайнову, руководителю службы компьютерного зрения и технологий искусственного интеллекта компании Яндекс.

- Современные программы искусственного интеллекта действуют на основе нейронных самообучающихся сетей, - рассказывает Александр. - Это компьютерный алгоритм, который учится на примерах. Есть такая программа AlphaGo, которая научилась играть в старинные японские очень сложные шашки го. Грубо говоря, компьютеру не стали говорить, какой ход в го хороший, а какой плохой. Ему в память загрузили несколько тысяч партий, и он, зная результаты, сам научился определять, как лучше сходить. В результате AlphaGo смог обыграть мирового чемпиона по го Ли Седоля.

То есть благодаря постоянному обучению у робота появились опыт и интуиция. А ведь еще недавно люди легко обыгрывали в го любую компьютерную программу. Возможных комбинаций в этой игре больше, чем атомов во Вселенной, просчитать все варианты даже компьютеру не под силу! Человек и выигрывал за счет интуиции. И вот теперь что-то вроде интуиции появилось и у робота!

Тренировка на кошках

Нейронные сети помогают искусственному интеллекту и в другом - компьютеры учатся понимать смысл сказанного. Или, например, нарисованного.

- При необходимости компьютер в течение недели можно научить понимать, что на картинке изображен алкоголь, а не детское питание или сок, - уверяет Александр Крайнов. - При этом мы не говорим, как отличить одно от другого, а просто даем ответ программе, правильно она распознала или нет. При наличии достаточно большой базы данных она учится узнавать довольно точно.

По сути, этот механизм разработчики позаимствовали у природы. Мы же не говорим ребенку, по каким признакам отличить кошку от собаки, потому что тогда плюшевые котята и лысые сфинксы никак не попадут в одну и ту же категорию "кошки". Ребенок просто тычет пальцем в котенка, спрашивает "Это киса?" и ждет от нас подтверждения. Примерно так же учат и нейронную сеть.

- Можно сделать из компьютера нормального переводчика, более сложного, чем сейчас. Компьютер будет понимать смысл написанного и переводить это в цифровой код. А развернуть этот смысл обратно в слова можно на любом другом языке. То есть это уже не дословный перевод, а содержательный, - объясняет Александр. - И это все - недалекое будущее, все эти вещи станут возможными буквально в течение нескольких месяцев.

- То есть композиторам и писателям пора искать другую профессию?

- Если смотреть с точки зрения ремесла, то да, компьютеры вполне смогут писать хорошую музыку и отличные книги.

Но пока композиторам, переводчикам и стенографистам и так далее можно не беспокоиться о работе, их услуги обойдутся заказчику дешевле специально обученного компьютера.

Для работы того же AlphaGo требуется 176 графических карточек Nvidia, каждая стоимостью примерно 4 тысячи долларов. И это далеко не самая большая статья расходов: помимо этого, Сети требуются почти 1200 процессоров, рабочие серверы и программисты, которые будут ее обучать. Одна победа в го обошлась разработчикам в миллионы долларов. Но многим из нас стоит серьезно задуматься о смене профессии уже сейчас.

- А что же тогда будут делать люди, если компьютеры во всем лучше?

- Ставить задачи, которые роботы будут выполнять. Самостоятельно поставить перед собой цель компьютеру не под силу.

Меня так и подмывало спросить: "Пока не под силу?" Но я удержалась, ответ-то напрашивается сам собою.

Жуть! 

КСТАТИ

Тяжелый металл

С сочинением музыки у роботов пока проблемы, но вот исполнять ее они могут уже сейчас. Например, немецкая группа Compressorhead полностью состоит из роботов (на фото), которые играют на самых обычных, неадаптированных инструментах. В ее составе - барабанщик Stickboy с 4 руками, 2 ногами и металлическим ирокезом, его помощник Stickboy-младший (играет на тарелках хайхет), гитарист Fingers с 78 пальцами на двух руках и бас-гитарист Bones. У него пальцев всего 8, зато он может ездить по сцене с помощью гусеничной платформы (на фото).

Пока роботы играют в основном чужие произведения, рок вроде AC/DC и Black Sabbath. Но, возможно, с развитием нейронных сетей смогут написать и собственный рок? 

Взгляд с 6-го этажа 

Берегись компьютера! 

Есть такой закон Мура. Он гласит, что производительность процессоров (мозга компьютеров) удваивается каждые 18 месяцев. То есть самые современные компьютеры в состоянии решать вдвое больше задач, чем их предшественники.

Есть и подсчеты - к 2050 году обычный компьютер (правда, пока непонятно, как он будет выглядеть) по количеству совершаемых операций в секунду будет шустрее, чем все населяющее землю человечество.

А дальше? Дальше пока непонятно что. Хотя...

Хотя уже понятно - еще 3 - 4 года, и программы, позволяющие компьютеру самообучаться, будут созданы, отлажены и запущены. Так называемый интернет вещей  станет штукой обыденной. Всякие там сейчас еще удивляющие нас умные холодильники, способные заказать в магазине доставку новых пачек сока и хрустиков. Стиральные машины, которые будут анализировать белье и сами выбирать оптимальный режим стирки и сушки. Автомобили без водителя.

Хотим мы или не хотим, машины будут все более облегчать нашу жизнь, превращая при этом нас в особей, все больше зависящих от прихотей компьютерного разума. Мы уже меняемся. Исчезли мозоли на указательном пальце, натертые автоматической ручкой. Стало хуже зрение из-за постоянно упирающегося в экран взгляда. Изменилась осанка из-за более продолжительного сидения за компьютерным столом. Станем ли мы в конце концов придатком машин? Окажемся ли мы в реальной жизни в таком состоянии, которое сотни раз описывали фантасты: машина, оценив беспомощность и бесполезность людей, отключает последних как существ нерациональных и излишних в этом мире?

Ученые сейчас говорят: нет, такое невозможно. Все равно программы даже для саморазвивающихся искусственных интеллектов пишет человек. И все равно наше с вами человечье слово - последнее.

Но кто знает? Кто знает?

Новости по теме: Робототехника изобретения