Искусственный интеллект уже в некотором роде помогает определиться вашему будущему. Когда вы ищете что-нибудь в поисковике, пользуетесь сервисом вроде Netflix или банк оценивает вашу пригодность для ипотеки. Но что будет, если искусственному интеллекту придется определять, виновны вы или нет, в суде? Как ни странно, в отдельных странах это уже, возможно, происходит. Недавно американского высокого судью Джона Робертса спросили, может ли он представить день, когда «умные машины, управляемые искусственным интеллектом, будут помогать в поиске улик или даже в принятии судебных решений». Он ответил: «Этот день уже настал, и он существенно помогает судебным органам в производстве дел».

Возможно, Робертс имел в виду недавний случай Эрика Лумиса, которого приговорили к шести годам заключения по рекомендации секретного проприетарного программного обеспечения частной компании. Лумис, который уже имел криминальную историю и был приговорен за то, что бежал из полиции на угнанной машине, теперь утверждает, что его право на процедуру было нарушено, поскольку ни он, ни его представители не смогли рассмотреть или опротестовать алгоритм рекомендации.

Отчет был подготовлен программой Compas, которая продается Notrpointe судам. Программа воплощает новую тенденцию в исследованиях ИИ: помогает судьям принять «лучшее» (или по крайней мере более ориентированное на данные) решение в суде.

Хотя конкретные подробности дела Лумиса остаются закрытыми, в нем наверняка содержатся диаграммы и числа, определяющие жизнь, поведение и вероятность рецидива Лумиса. Среди них возраст, раса, гендерная идентичность, привычки, история браузера и какие-нибудь измерения черепа. Точнее никто не знает.

Известно, что прокурор по делу сказал судье, что Лумис продемонстрировал «высокий риск рецидивизма, насилия, досудебного разбирательства». Это стандартно, когда дело касается вынесения приговора. Судья согласился и сказал Лумису, что «по оценке Compas он был определен как лицо, представляющее высокий риск для общества».

Верховный суд штата Висконсин осудил Лумиса, добавив, что отчет Compas привнес ценную информацию в его решение, но отметил, что без него он вынес такой же приговор. Проверить это наверняка, разумеется, не получится. Какими могут быть когнитивные предубеждения, когда в деле участвует всемогущая «умная» система вроде Compas, которая советует судьям, как им поступать?

Давайте будем откровенны, нет ничего «незаконного» в том, что сделал суд Висконсина - это просто пример. Другие суды могут и будут делать то же самое.

К сожалению, мы не знаем, в какой степени используются ИИ и другие алгоритмы при вынесении приговора. Есть мнение, что некоторые суды «тестируют» системы вроде Compas в закрытых исследованиях, но не могут заявлять о своем партнерстве. Есть также мнение, что несколько стартапов ИИ разрабатывают подобные умные системы.

Однако использование ИИ в законодательстве не начинается и не заканчивается вынесением приговора, оно начинается с расследования. В Великобритании уже разработана система VALCRI, которая выполняет трудоемкие аналитические работы за считанные секунды - пробирается сквозь тонны данных вроде текстов, лабораторных отчетов и полицейских документов, чтобы выделить вещи, которые могут потребовать дальнейшего расследования.

Полиция Уэст-Мидландс в Великобритании будет тестировать VALCRI в течение следующих трех лет, используя анонимные данные, содержащие больше 6,5 миллиона записей. Похожее испытание проводится полицией Антверпена в Бельгии. Однако в прошлом проекты ИИ и глубокого обучения, включающие массивные наборы данных, были проблемными.

Выгоды для немногих

Технологии обеспечили множество полезных приспособлений залам суда, от копировальных аппаратов до извлечения ДНК из отпечатков пальцев и сложных методов наблюдения. Но это не означает, что любая технология - это улучшение.

Хотя использование ИИ в расследованиях и приговорах может потенциально сэкономить время и деньги, оно породит острые проблемы. В докладе по Compas от ProPublica было четко сказано, что черных программа ошибочно считает более склонными к рецидивизму ответчиками, чем белых. Даже самые сложные системы ИИ могут унаследовать расовые и гендерные предубеждения тех, кто их создает.

Более того, какой смысл перекладывать принятие решений (по крайней мере частично) по вопросам, которые уникальны для людей, на алгоритм? В США существует определенная трудность, когда суд присяжных судит своих сверстников. Стандарты в законах никогда не были эталонными, потому эти суды присяжных считаются наиболее демократичными и эффективными системами осуждения. Мы совершаем ошибки, но со временем накапливаем знания о том, как их не совершать, уточняя систему.

Compas и подобные ей системы представляют «черный ящик» в правовой системе. Таковых быть не должно. Правовые системы зависят от непрерывности, прозрачности информации и способности к рассмотрению. Общество не хочет появления системы, которая поощряет гонку с созданием стартапов ИИ, которые делают быстрые, дешевые и эксклюзивные решения. Наспех сделанный ИИ будет ужасным.

Обновленная версия Compas с открытым исходным кодом была бы улучшением. Но сперва придется поднять стандарты системы правосудия, прежде чем мы начнем снимать ответственность в пользу алгоритмов.

Когда люди сталкиваются с машинами, умеющими реагировать так же как, люди, компьютерами, легко решающими логические и стратегические задачи, имитируя человеческую логику, большинству представителей человеческого рода становится неуютно. Все чаще закрадывается мысль, что в совсем недалеком будущем человечество потеряет свое главенство, подпав под иго роботов.

Фантазии кинематографа

В каждой шутке, как известно, есть только доля шутки, а остальное - горькая правда и повод для беспокойства. Масса научно-фантастических фильмов долгое время спекулировали на теме искусственного интеллекта, сумевшего перешагнуть в своем развитии своих создателей, и в конечном итоге поработив человечество или создав условия для вымирания людей.

Конфликты между человеком и машиной в фильмах развиваются по всем направлениям - образуется фронт боевых действий или идет подспудное уничтожение всего живого, причин которому в человеческих понятиях не существует.

Яркий образ агрессивного ИИ был впервые показан в фильме «Терминатор» в образе проекта "Скайнет". На протяжении пяти фильмов авторы саги пытаются понять, что представляет большую опасность для человечества - машина, обретшая самосознание, или люди, использующие мощь машины в собственных целях.

Предупреждения Маска

Картины такого рода становятся страшилками для любого обывателя, особенно если ведущие представители мира науки это поддерживают и усугубляют. За последние годы ученые раздвинули границы понимания того, что может искусственный интеллект. Многие специалисты, обладающие высоким уровнем доверия общественности, сделали громкие заявления о том, какие опасности подстерегают Homo Sapiens, о тех потенциальных угрозах, которые может принести дальнейшее развитие интеллекта машин.

Более того, многие ученые считают, что угроза не просто нависла над людьми, а уже стала реальностью и остановить процесс практически невозможно. Илон Маск уверен, что это уже происходит.

В июле 2017 года на заседании Национальной ассоциации губернаторов он заявил, что наблюдал за несколькими очень развитыми искусственными интеллектами, и, по его мнению, людям есть чего бояться. Он уточнил, что легкомысленность в этом вопросе может привести к пагубным последствиям. Также Маск считает, что люди опомнятся только в тот момент, когда ИИ станет "новым бессмертным Гитлером".

Опасения Хокинга

Физик Стивен Хокинг, уже покинувший мир, также выражал озабоченность по поводу активного внедрения в обиход искусственного интеллекта, предполагая, что он принесет уничтожение человеческой расе.

Свои опасения он связывал с тем, что развитые технологии приведут к деградации человека. Активное внедрение ИИ может сделать человека беспомощным перед силами природы, что в условиях эволюции и видовой борьбы приведет к гибели Homo Sapiens.

Люди могут научить ИИ быть злобным

Группа сотрудников MIT Media Lab Кембриджского университета Массачусетса создала нейронную сеть, названную «Машиной кошмаров». Запущенная в 2016 году, она трансформировала обычные цифровые фотоснимки в ужасающие картины возможного будущего человечества.

Еще один искусственный интеллект носит название «Шелли», создатели заложили в программу способность к самообучению на литературном поприще в жанре ужасов. Машина проанализировала 140 тысяч страшных рассказов, сказок и теперь ежедневно выдает по новому произведению. Эксперимент продолжается и сегодня, рассказы «Шелли» выкладываются на одну из интернет-площадок.

Более того, пользователи могут поучаствовать в развитии искусственного интеллекта, написав начало истории, к следующему дню «автор» выложит свою версию развития сюжета. Все написанные террабайты хранятся в памяти «Шелли» и анализируются, что повышает разнообразие «литературных» опытов, таким образом, машина самообучается.

Развитие, контроль и рамки

Не все ученые разделяют опасения и видят мир в апокалиптических тонах из-за развития искусственного интеллекта. Доцент кафедры компьютерных наук Корнельского университета Килиан Вайнбергер считает, что проблема надумана. Ученый называет причины, по которым происходит противостояние. Существует два вида человеческого страха перед неизвестным. Первое опасение состоит в том, что ИИ станет сознательным и уничтожит своего создателя и главного конкурента. Второй страх более реален и основывается на понимании природы человека - аморальные люди будут использовать умные машины в личных целях.

Ученый считает: страх, что ИИ разовьет сознание и будет занят свержением человечества, возникает от непонимания того, что представляет собой искусственный интеллект. Любая машина программируется и работает с огромным количеством ограничений, согласно четкому алгоритму, определяющему ее поведение. То есть любой ИИ совершает манипуляции, интеллектуальные игры только в очерченных границах.

Если машина пишет литературные рассказы, то без соответствующей программы, заложенной в нее человеком, она не сможет рассчитать километраж машины, двигающейся из пункта «А» в пункт «В». Также техника без соответствующего обеспечения не может «понять», создать алгоритм уничтожения или создания чего-либо, будь то посев пшеницы или устранение паука. Вайнсберг считает, что в обозримом будущем не существует предпосылок для появления у машин сознания, равного человеческому.

Человеческий фактор

Более реальной угрозой является возможность того, что ИИ окажется в руках людей с отсутствием морали и нравственности, но целиком поглощенных идеей достижения собственных целей. Если погрузиться в изучение этой проблемы, то она действительно оказывается устрашающей в масштабах всего человечества. Причем, чтобы это понять, не нужно рассматривать философскую проблематику. Достаточно вспомнить о Министерстве вооруженных сил любой державы, стремящейся к мировому господству.

Любой инструмент может быть использован во благо и во вред в зависимости от намерений людей, решивших его применить. Нож создавался для охоты и использования в мирных целях, но его совершенствование и разнообразие форм - во много заслуга людей, склонных к насилию.

Люди все еще пугаются искусственного интеллекта, не совсем понимая, что сами являются его создателями и главными регуляторами. От того, какая программа будет заложена в бездушную машину, напрямую зависит результат ее деятельности.

Увидеть благо

Вайнсберг считает, что если отбросить надуманные страхи, то ИИ может существенно облегчить жизнь человека, сделав ее более безопасной и комфортной. Преимущества машин можно использовать в медицине, например компьютер, обследовав родинку, моментально оценит злокачественности образования. Самоуправляемые автомобили способны полностью устранить проблему аварий на дорогах, уносящих миллионы жизней по всей планете.

Сейчас большинство людей не может понять природу искусственного интеллекта, а все неизвестное пугает человека с огромной силой, заставляя делать неверные выводы и поступки. Начавшееся противостояние будет продолжаться достаточно долго, но при этом ученые будут продолжать совершенствовать ИИ. Возможно, в какой-то момент в споре будет поставлена точка, но сделано это будет в тот момент, когда люди откажутся от спекуляций на волнующей теме и найдут в себе силы дать исчерпывающие ответы на простые вопросы.

Все смотрели фильмы о «Терминаторе», где суперкомпьютер Скайнет обрел свободу воли и решил уничтожить человечество. Чего-то подобного от разработки ИИ ожидают Илон Маск и Стивен Хокинг. Разбираемся, правдивы ли их опасения.

Что такое искусственный интеллект? Почему важно понимать, что это такое? Почему сегодня все о нем говорят?

Если вы читаете прессу, вы наверняка знаете, что с помощью именно этой технологии работают виртуальные помощники Amazon и Google, и что вскоре машины отберут у людей все рабочие места (на самом деле, не факт). Но при этом вряд ли вы отчетливо понимаете, что такое искусственный интеллект, и правда ли роботы нас всех поработят. Эта статья поможет разобраться во всех вопросах.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) - это компьютерная программа, в которую встроен механизм обучения. Получив новые знания, она позже использует их для принятия решения в новой ситуации, как это делают люди. Исследователи, создающие такие программы, пытаются заставить код считывать изображения, текст, видео или звук, и чему-то учиться на основе этой информации. Когда это происходит, полученное знание можно использовать в другом ситуации. Если алгоритм научился распознавать чье-то лицо, позже его можно распознать на фотографиях из Facebook. Применительно к современному ИИ обучение часто называют «тренировкой».

Люди с рождения умеют оперировать сложными идеями: если мы увидим яблоко, то впоследствии сможем узнать и совсем другое, непохожее на первое. Машины же очень буквальны, - у компьютера нет концепции «похожести», - и цель разработок в области искусственного интеллекта как раз и состоит в том, чтобы сделать машины менее буквальными. Машина легко может найти точные дубликаты фотографий яблока или найти два одинаковых предложения в тексте, но чтобы работать с визуальным образом яблока, чтобы распознать изображение того же яблока под другим углом или с другим светом, нужен ИИ. Это обобщение или формирование идеи, основанной на сходстве данных, и позволяет видеть общее в том числе между вещами, с которыми ИИ раньше не сталкивался.

Алекс Рудницкий, профессор компьютерных наук Университета Карнеги-Меллон, говорит: «Цель в том, чтобы облечь сложное человеческое поведение в форму, которую можно обработать вычислительным способом. А это, в свою очередь, позволяет нам создавать системы, способные выполнять сложные действия, полезные для людей».

Далеко ли зашла разработка ИИ

Исследователи ИИ все еще работают над самыми основами. Как научить компьютер распознавать то, что он видит на картинке или в видео? Когда это удастся, нужно двигаться от распознавания к пониманию. Было бы здорово не только узнать, что на картинке яблоко, но и разобраться, что яблоко съедобно, что оно как-то связано с апельсинами и грушами, что люди едят яблоки и используют их при приготовлении яблочного пирога. А еще неплохо бы знать про Мичурина, молодильное яблочко и тому подобные вещи. Кроме того, есть проблема с пониманием языка, поскольку у многих слов существует несколько значений, различимых только в контексте, и все мы по-разному выражаем свои мысли. Как компьютеру охватить это текучее, непрерывно меняющееся явление?

В разных областях скорость прогресса ИИ очень разная. Например, сейчас очень быстро продвигается вперед компьютерное зрение, то есть способность распознавать изображения, при этом с пониманием естественного языка дела обстоят гораздо хуже. В этих областях развивают так называемый «узкий интеллект» - такой ИИ эффективен при работе с изображением, звуком или текстом, но не может воспринимать сразу много разнородных сигналов (при этом у человека мы наблюдаем «общий интеллект»). Многие исследователи надеются, что достижения в отдельных областях помогут понять общие принципы машинного обучения, что все же позволит создать универсальный ИИ.

Почему ИИ - это так важно

Как только ИИ научился узнавать на картинке яблоко или распознавать кусочек речи на аудиозаписи, его уже можно использовать в других программах для принятия решений, для которого в противном случае понадобился бы человек. Например, можно автоматически отмечать друзей на фотографиях в Facebook - иначе это пришлось бы делать вручную. Если речь идет о беспилотном автомобиле или системе помощи водителю, то можно распознавать другие автомобили и дорожные знаки, а в сельском хозяйстве - разбирать урожай, удаляя гнилые плоды.

Эти задачи, основанные только на распознавании изображений, традиционно выполнялись либо пользователем, либо кем-то из компании, предоставляющей программное обеспечение. Если задача экономит время пользователя, это ее конкурентное преимущество, а если она позволяет освободить время сотрудника или делает его работу полностью ненужной, это снижает затраты бизнеса.

Кроме того, есть задачи, которые просто невозможно сделать без машин: например, это обработка аналитики продаж в размере миллионов записей за считанные минуты. Теперь такие задачи выполняются быстро и дешево. Здесь мы учим машину делать то, что раньше делали люди, и, конечно, экономическая выгода от таких нововведений весьма велика.

Джейсон Хонг, профессор Лаборатории компьютерного взаимодействия Университета Карнеги-Меллон, утверждает, что, хотя ИИ может выполнять задачи за человека, он также способен создавать новые виды занятости.

«Автомобили полностью сменили лошадей, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе их появление привело к огромному разнообразию задачи и производства - появились фуры, небольшие грузовики, минивэны, кабриолеты и так далее. Аналогичным образом в краткосрочной перспективе системы ИИ станут прямой заменой человека применительно к рутинным задачам, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе мы увидим, что это породило новое разнообразие», - говорит он.

Готлиб Даймлер и Карл Бенц не думали о том, как автомобиль изменит облик городов, не думали о загрязнении окружающей среды или об эпидемии ожирения в развитых странах. Так и нам пока трудно оценить долгосрочное влияние этого фактора.

Почему ИИ стал развиваться сейчас, а не 30 или 60 лет назад

На самом деле, многим идеям о том, как должно быть устроено обучение ИИ, даже больше 60 лет. Еще в 1950-х годах ученые Фрэнк Розенблатт, Бернард Видроу и Марчиан Хофф впервые занялись математическим выражением устройства нейронов в соответствии с представлениями тогдашней биологии. Да, одним уравнением любую проблему не решить, но что если подобно мозгу использовать множество связанных уравнений? Исходные примеры были простыми: проанализировать наборы единиц и нулей, поступающих по цифровой телефонной линии, и предсказать, что будет дальше.

На протяжении многих десятилетий в информатике была распространена точка зрения, что никакие сложные проблемы таким образом решить не удастся. Тем не менее сегодня эта концепция лежит в основе большинства систем работающих в этой области крупных компаний: Google, Amazon, Facebook, Microsoft. Теперь, оглядываясь назад, ученые понимают, что компьютеры были недостаточно сложны для моделирования миллиардов нейронов нашего мозга, и что для обучения нейронных сетей требуются огромные объемы данных.

И эти два фактора, вычислительная мощность и достаточное количество данных, появились только в последние 10 лет.

В середине 1990-х годов компания Nvidia, известный производитель видеокарт, обнаружила, что ее графические процессоры хорошо подходят для работы нейронных сетей, и начала выпускать карты, специально приспособленные для работы с ИИ. Было выяснено, что работа с более быстрыми и сложными нейронными сетями приводит к значительному улучшению точности ответов.

Затем в 2009 году исследователь ИИ Фей-Фей Ли опубликовала базу данных под названием ImageNet, которая содержала более 3 млн систематизированных изображений с подписями. Она считала, что если у алгоритмов будет больше примеров, это поможет им освоить более сложные идеи. В 2010 году Ли запустила конкурс ImageNet, а к 2012-му другой исследователь Джефф Хинтон использовал эту базу изображений для обучения нейронной сети - и превзошел все другие приложения с огромным перевесом в точности, более 10%.

Как и предсказывала Ли, количество данных оказалось ключевым параметром. Хинтон также устраивал из нейронных сетей конвейер - одна находила на изображениях фигуры, другая текстуры и т. д. Сегодня это называется глубокими нейронными сетями или глубоким обучением, и, когда вы читаете в новостях об очередном успехе ИИ, речь идет о подобной системе.

Как только в технологической индустрии увидели результаты ученых, начался бум. Исследователи, десятилетиями работавшие над глубоким обучением в относительной безвестности, стали новыми рок-звездами, и к 2015 году у Google было уже более тысячи проектов с использованием машинного обучения.

Нужно ли бояться ИИ

Все смотрели «Терминатора» и готовы испугаться всемогущего Скайнета. Среди ученых потенциальный Скайнет называют суперинтеллектом или общим искусственным интеллектом, подразумевая программу, которая во многих отношениях превосходит человеческий мозг. Поскольку компьютерные системы можно масштабировать - то есть можно создать множество простых и быстрых компьютеров и связать их между собой, - существуют опасения, что такой суперинтеллект сможет расти бесконечно, оставив людей далеко позади. А будучи таким умным, он выйдет из-под контроля и обойдет любые попытки людей этот контроль вернуть. Такой апокалиптический сценарий рисуют нам некоторые из лучших умов современности, например Илон Маск и Стивен Хокинг. Маск, в частности, говорил, что «большинство ведущих исследователей ИИ недооценивают проблему „джинна в бутылке“, несмотря на свой несомненный интеллект в некоторых областях».

Есть и другая точка зрения. Янн Лекун, глава лаборатории исследования искусственного интеллекта Facebook, говорит, что даже если ученым удастся сделать машину, способную обучаться самым разным вещам и организовывать это понимание в картину мира, совершенно не факт, что у такого компьютера появятся собственные желания, воля или инстинкт самосохранения.

«Человеческое поведение - насилие в ответ на угрозу, ревность, желание единоличного доступа к ресурсам, симпатия к родственникам и антипатия к незнакомцам и т. д. - сформировалось у наших предков в ходе эволюции. У разумных машин не будет предпосылок для подобного поведения, если мы сами явно их не создадим», - писал он на сайте Quora.

Нет причин считать, что компьютер сочтет человечество угрозой, поскольку для компьютера не существует понятия угрозы. Да, можно задать параметры, благодаря которым компьютер будет вести себя так, как будто у него есть инстинкт самосохранения, но на самом деле его у него нет.

Эндрю Нг, один из основателей Google Brain и бывший глава направления ИИ в Baidu, любит говорить: «Я не переживаю о злобном ИИ, как не переживаю из-за перенаселенности Марса».

Впрочем, повод для опасений есть - и это человеческий фактор. Было показано, что ИИ очень легко воспринимает человеческое смещение в оценках из данных, на которых он учится. Это может быть какая-то безвредная предрасположенность - например, он может чаще распознавать на картинках кошек, чем собак, потому что его так научили. Но представим себе, что ИИ перенял у людей их стереотипы, и, например, связал понятие «врач» с белыми мужчинами в большей степени, чем с людьми другого пола или расы. Если представить себе, что такой ИИ отвечает за найм врачей, он будет отдавать несправедливое предпочтение некоторым кандидатам.

И это реальность. Исследование издания ProPublica показало, что алгоритмы, используемые для определения приговора преступникам, отражали расовую предубежденность и предлагали назначить более суровое наказание не-белым подсудимым. Дело в том, что при сборе информации о здоровье часто исключают женщин, особенно беременных, и в результате медицинские рекомендации, выработанные на основе таких неполных данных, оказываются слабо применимы к значительному числу пациентов. Таким образом, чтобы доверить машинам принимать решения, которые раньше требовали человеческого присутствия, нужно следить, чтобы это происходило в соответствии с нашей этикой и представлениями о справедливости.

Проблема в том, что даже если вы поняли, что алгоритм предвзят, чтобы его исправить, нужно найти причину. Но поскольку глубокое обучение требует миллионов связанных вычислений, продраться через этот клубок и выяснить, каков вклад того или иного решения в общий результат, невероятно сложно. Эта проблема особенно остро стоит в таких областях как программирование беспилотных автомобилей, ведь каждое решение на дороге - это вопрос жизни и смерти. Первые исследования в этой области дают надежду, что мы сможем разобраться в механизмах работы построенных нами машин. Но пока что понять, почему ИИ, разработанный Facebook, Google или Microsoft, принял то или иное решение, просто невозможно.

Подготовила Евгения Сидорова

Искусственный интеллект (ИИ) - тема, которая уже давно не сходит со страниц научно-популярных журналов и постоянно затрагивается в кино и книгах. Чем больше специалисты развивают эту область науки, тем большими мифами она покрывается.

Развитие и будущее искусственного интеллекта волнует и тех, кто стоит у руля государства. Не так давно президент РФ Владимир Путин посетил офис «Яндекса» в день 20-летия компании, где ему объяснили, когда ИИ превзойдет человеческий интеллект.

Все, кто хоть немного проникает в суть потенциала искусственного интеллекта, понимают, что оставлять без внимания эту тему нельзя. Это не только важный вопрос для обсуждения, но и, наверное, один из самых значимых в контексте будущего.

Что такое искусственный интеллект и чего на самом деле боятся люди, рассказал «Снег. TV» специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Как говорил Джон Маккарти, изобретатель термина «искусственный интеллект» в 1956 году, «как только он заработал, никто больше не называет его ИИ». ИИ уже вовсю реальность: калькуляторы, Siri, самоуправляемые автомобили и т. д., а в него все равно не верят. Почему так происходит, что люди отрицают существование ИИ?

Главным образом по причине терминологической путаницы, так как разные люди вкладывают в понятие «искусственный интеллект» совершенно разный смысл.

В науке искусственным интеллектом называют систему, предназначенную для автоматизации решения интеллектуальных задач. В свою очередь, под «интеллектуальной задачей» понимают такую задачу, которую люди решают при помощи своего, естественного интеллекта.

Легко заметить, что такое определение искусственного интеллекта чрезвычайно широко - под него попадает даже обычный калькулятор, т. к. арифметические задачи по сути тоже интеллектуальные, человек решает их при помощи своего интеллекта.

Поэтому внутри понятия «искусственный интеллект» была проведена важная граница, отличающая прикладной или, как еще говорят, слабый искусственный интеллект, предназначенный для решения какой-либо одной интеллектуальной задачи или небольшого их множества, от гипотетического сильного ИИ, также называемого универсальным искусственным интеллектом (англ. - artificial general intelligence).

Такая система, когда она будет создана, будет способна решать неограниченно широкий круг интеллектуальных задач, подобно интеллекту человека. С этой точки зрения калькулятор, который способен считать куда быстрее человека, или программа, выигрывающая у человека в шахматы, - это прикладной ИИ, гипотетический же сверхразум будущего - сильный ИИ.

Когда читаешь про разные открытия и разработки в области ИИ, понимаешь, что всё в основном происходит в США или Азии. А как обстоят дела в России? Есть у нас какие-то наработки?

Область компьютерных наук в наши дни интернациональна, многие наши специалисты работают над созданием и совершенствованием различных моделей машинного обучения в составе как российских, так и международных команд. У нас традиционно сильная математическая и алгоритмическая школа, созданы исследовательские центры мирового уровня как в ведущих вузах, так и в некоторых частных компаниях.

Но давайте говорить начистоту - бюджеты, выделяемые в нашей стране на науку и образование, не идут ни в какое сравнение с научными бюджетами наиболее развитых стран. Доходы бюджета РФ в 2016 году составили около 200 миллиардов долларов США, в то время, как только на оборону США тратят сумму в три раза большую, чем весь российский бюджет.

Весь бюджет российской науки сопоставим с бюджетом одного лишь вуза из Лиги плюща. В безденежные 90-е страну покинули многие ведущие специалисты, была нарушена преемственность ряда научных школ. Также было практически утрачено собственное производство электроники.

В то время как мировые лидеры ИТ ведут гонку в создании специализированных процессоров для обучения нейронных сетей, нам остается лишь сфера разработки алгоритмов и программного обеспечения. Впрочем, и в этой области нами были достигнуты весьма впечатляющие успехи.

Например, команда под руководством Артема Оганова создала систему USPEX, способную предсказывать кристаллические структуры химических соединений, что привело к настоящей революции в современной химии.

Команда Владимира Махнычева и Виктора Захарова с ВМК МГУ при помощи созданной ими системы, а также суперкомпьютеров «Ломоносов» и IBM Blue Gene/P впервые смогла рассчитать 7-фигурные шахматные окончания.

Нейронные сети «Яндекса» распознают и синтезируют речь, генерируют музыку в стиле «Гражданской обороны» и композитора Скрябина. Сильная команда специалистов по ИИ и машинному обучению создана и в Сбербанке.

Словом, заметные успехи есть и у нас в стране.

Чем быстрее развиваются технологии искусственного интеллекта, тем сильнее людей захватывает опасение - как быстро они останутся без работы. Все действительно так плохо?

И да и нет. Человечество уже несколько раз сталкивалось с возникновением технологий, революционно изменивших всю производственную сферу.

Так было с паровым двигателем в эпоху промышленной революции, практически уничтожившим многие профессии (в основном связанные с примитивным физическим трудом), так было с электронными вычислительными машинами, которые заменили человека в задачах, основанных на поточных математических расчетах.

В XV-XVIII веках, когда в Англии «овцы съели людей», социальные последствия были действительно катастрофическими. Англия потеряла, по разным оценкам, от 7 до 30% своего населения. Властная элита того времени была всерьез озабочена тем, куда девать лишних людей. Джонатан Свифт откликнулся на эти искания юмористическим памфлетом, в котором предлагал употреблять детей бедняков в пищу.

Однако в наши дни мы видим, что на смену вымершим профессиям пришли новые, и население Земли куда больше, чем в XVIII веке. В XX веке последствия автоматизации были уже не столь катастрофичны с социальной точки зрения. Однако недооценивать опасность все-таки не стоит.

«Через 30 лет роботы смогут делать практически всё, что умеют делать люди, - такой прогноз дал Моше Варди (Moshe Vardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). - Это приведет к тому, что более 50% жителей Земли станут безработными».

Роботы забирают работы

На днях председатель комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Леонид Левин заявил, что для России является важной проблема вытеснения рабочей силы искусственным интеллектом.

Рано или поздно людей заменят автоматизированной системой, и на рынок выплеснется 2% работоспособного населения страны. Именно поэтому о том, как трудоустроить тех, кто потеряет работу вследствие развития цифровых технологий, нужно думать уже сейчас, сказал Левин.

По мнению председателя, уже в скором будущем мы столкнемся с ростом безработицы. Но действительно ли роботы «отберут» наши рабочие места и стоит ли беспокоиться по этому поводу, рассказал «Снег.TV» специалист по машинному обучению Сергей Марков.

Сергей, даже сейчас уже есть «мертвые профессии», которые не требуют человеческого труда, хотя, казалось бы, лет 10 назад никто и не думал, что, например, кондуктора скоро станут ненужными. А какие еще профессии вытеснят технологии?

Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле. Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти всё, что умеют люди, что тем останется делать? – сказал Моше Варди, профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди при Университете Райса.

Долгое время на пути автоматизации стояли технологические ограничения: машины не могли распознавать образы и речь, не могли говорить, не могли достаточно хорошо понимать смысл высказываний на естественном языке, не имели достаточно данных для того, чтобы научиться многим привычным для человека вещам.

Благодаря последним достижениям в сфере искусственного интеллекта многие из этих ограничений фактически оказались сняты. Кроме того, многие профессии сами претерпели трансформацию, что сделало их более удобными для автоматизации.

Например, современный офисный клерк ведет переписку не в бумажном, а в электронном виде, бухгалтер выполняет проводки не на бумаге, а в бухгалтерской программе, оператор станка управляет станком зачастую не при помощи рукоятей, а при помощи управляющей программы. Поэтому сейчас задача автоматизации во многих профессиях перестала быть научной и стала чисто инженерной.

Правда, пока что производственная сфера, связанная с ИИ, скорее создает рабочие места - нужны специалисты в области машинного обучения и подготовки данных, сотрудники для разметки обучающих массивов, специалисты по внедрению и т. д. Но в какой-то момент «электроовцы» определенно начнут есть людей, и о последствиях нужно позаботиться уже сейчас.

При этом важно понимать, что остановить технический прогресс нельзя, и попытка это сделать обернется куда более катастрофичными последствиями.

Мы сможем когда-нибудь полностью довериться роботам (ИИ) или все-таки в любом деле должен быть человеческий фактор?

У этого вопроса есть несколько аспектов. С одной стороны, люди в прошлом с опаской относились практически к любой технике. Первый лифт, первый автомобиль, первый поезд или самолет - всё это когда-то было непривычным и многим казалось опасным. Да во многом опасным и было - техногенные катастрофы унесли немало жизней.

И тем не менее в наши дни все эти вещи стали привычными и уже не вызывают сильного страха. В этом смысле - наши потомки будут относиться к системам ИИ более спокойно. Люди порой склонны мистифицировать вещи, которые им непонятны. Дикарь думает, что в паровозе живет злой дух, а современный обыватель думает, что наши системы ИИ обладают сознанием, хотя это далеко не так.

С другой стороны, я не думаю, что универсальные системы ИИ когда-либо станут частью нашей производственной сферы. На мой взгляд, будущее скорее за синтетическими системами - то есть за объединением человека и машины в единый организм. В этом смысле искусственным интеллектом будущего будет усовершенствованный человеческий интеллект.

Кстати говоря, человеческий интеллект тоже не совсем корректно называть естественным. Ребенок от рождения не обладает интеллектом, всему его учит общество, родители, окружающая среда. В этом смысле мы с вами все, по сути дела, «искусственные интеллекты», и наши страхи, связанные с ИИ, во многом являются страхами перед самими собой.

Последнее время многие ученые, например Стивен Хокинг, Билл Гейтс или тот же Илон Маск, начали паниковать, что ИИ обрекает человечество на гибель, а будущее они видят какой-то антиутопией. Стоит ли воспринимать такие прогнозы всерьез?

Честно говоря, я бы не спешил всерьез пугаться этих заявлений. Стивен Хокинг, безусловно, не является специалистом в области ИИ, как, в общем-то, и Илон Маск.

На другой чаше весов высказывания таких людей, как, например, Эндрю Ын - американский ученый в области информатики, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, ведущий специалист лаборатории искусственного интеллекта китайской корпорации Baidu.

Ын, говоря о проблеме безопасности ИИ, сравнивает ее с проблемой перенаселения Марса - конечно, мы когда-нибудь колонизируем Марс, и тогда, возможно, в какой-то момент там возникнет проблема перенаселения. Но стоит ли заниматься ей сегодня?

Марк Цукерберг также довольно скептически отнесся к заявлениям Маска. «Искусственный интеллект сделает в будущем нашу жизнь лучше, а предсказывать конец света очень безответственно», - заявил он.

Лично я думаю, что высказывания Маска стоит рассматривать в прагматическом ключе - Маск хочет застолбить эту тему и в идеале получить от государства средства для ее разработки.

Неужели всё так безоблачно и не о чем беспокоиться?

Реальные опасности, связанные с развитием ИИ, лежат, на мой взгляд, совсем в иной плоскости, чем об этом принято думать. Главные риски связаны не с тем, что мы создадим «Скайнет», который поработит человечество. Риски от внедрения технологий ИИ и машинного обучения куда более прозаичны.

Доверяя решение важных вопросов тем или иным математическим моделям, мы можем пострадать от ошибок, допущенных при их разработке. Искусственный интеллект, воспроизводящий действия людей-экспертов, унаследует их ошибки и предубеждения. Недоработки в системах управления производством или транспортом могут привести к катастрофам.

Вмешательство злоумышленников в работу жизненно важных систем в условиях тотальной автоматизации может повлечь опасные последствия. Чем сложнее системы, тем больше в них может быть потенциальных уязвимостей, в том числе связанных со спецификой тех или иных алгоритмов искусственного интеллекта.

Безусловно, для управления этими рисками следует создавать законодательную базу, разумные регламенты безопасности, специальные методы для выявления уязвимостей. Одни системы ИИ будут использоваться для контроля других. Возможно, код жизненно важных систем будет обязателен к публикации для независимого аудита. Словом, специалистам в этой сфере предстоит еще много работы.

Когда люди наблюдают за техникой, которая ведёт себя подобно человеку и компьютерами, которые обрабатывают титанические объёмы данных, возникает немало мыслей о будущем. Приличная их часть основана на теме порабощения человеческой расы.

Научно-фантастическая литература и кинематограф от «2001: Космическая одиссея» (1968) до «Мстители: Эра Альтрона» (2015) прогнозируют, что искусственный интеллект превзойдёт ожидания создателей и выйдет из-под контроля. Якобы его целью станет не просто конкуренция с человеком, а порабощение и истребление нашего вида.

Научная фантастика или страшное будущее?

Конфликт между людьми и искусственным интеллектом основная тема научно-фантастического сериала «Люди», третий сезон которого вышел в этом году. В новых эпизодах «синтетические» люди сталкиваются с враждебностью обычных людей, которые относятся к ним с подозрением, страхом и ненавистью. Насилие бушует. «Синты» воюют за свои основные права против тех, кто считает их нечеловечными.

Фантастика – крайность воображения. Но и в реальном мире не все желают встречать ИИ с распростёртыми объятиями. В последние годы границы воображаемых возможностей искусственного интеллекта активно раздвигаются. Люди все чаще говорят о его опасности. А предположения о том, что технологии способны обречь человечество, кажутся реальнее. Искусственный интеллект пугает нас.

Мнение об искусственном интеллекте

Илон Маск – один из самых заметных людей, которые призывают к осторожности, обсуждая ИИ. В июле прошлого года на встрече Национальной ассоциации губернаторов он сказал: «Я обладаю большим опытом работы с технологичными ИИ и думаю, что человечеству действительно необходимо об этом беспокоиться. Я продолжаю давать сигнал тревоги. Пока роботизированные машины не пойдут по улицам, уничтожая людей, мы не поймём, как на это реагировать, потому что такая перспектива воспринимается как нереальная».

В 2014 году, Маск называл искусственный интеллект «нашей самой большой экзистенциальной угрозой», а в августе 2017 заявил, что для человечества ИИ представляет больший риск, чем северокорейская идеология.

Величайший физик Стивен Хокинг также выражал беспокойство по поводу злоумышленного применения искусственного интеллекта. В 2014 году он сообщил BBC, что «развитие полноценного ИИ может стать предзнаменованием конца для человечества».

Ещё один удар нанесла команда программистов из MIT Media Lab в Кембридже, которая решила доказать, что ИИ опасен. Нейронная сеть Nightmare Machine («Машина кошмаров»), представленная в MIT в 2016 году, превратила обычные фотографии в ужасные демонические пейзажи. Искусственный интеллект под названием Shelly (так же разработан в MIT), сочинил 140 000 рассказов в жанре ужасов, которые пользователи Reddit публиковали на форуме r/nosleep.

«Нас интересует, как искусственный интеллект вызывает эмоции, конкретно в этой ситуации он спровоцировал страх» — прокомментировал эксперимент Мануэль Себриан, менеджер по исследованиям MIT Media Lab.

Почему мы боимся?

По мнению Килиана Вайнбергера, доцента кафедры информатики в Корнельском университете, негативные впечатления от искусственного интеллекта делятся на две категории:

Идея о том, что ИИ станет сознательно-независимым и попытается уничтожить нас.
Мнение, что злоумышленники будут использовать ИИ в своих целях.

«Искусственный интеллект пугает нас, потому что мы думаем, что супериндустриальный ИИ, став умнее человека, будет относиться к нему, как к низшему существу. Так же, как мы – к приматам. И это, конечно, крайне волнительно для человечества».

Однако Вайнбергер отмечает, что опасения по поводу превосходства и желания ИИ уничтожать расу базируются на неправильных представлениях об этой технологии. Искусственный интеллект впечатляет, когда мы видим его в действии. Но он имеет и массу ограничений. ИИ определяется алгоритмами. Они задают его поведение с помощью предписанных функций и не более того.

Нейронные сети выполняют сложные задачи с несколькими видами данных. Но большинство навыков, которыми человек обладает, даже не развивая их намеренно, для машинного интеллекта недоступны.

Искусственный разум может во много раз превзойти человека в выполнении специализированных работ. Например, игре в шахматы, идентификации объектов по изображению или большому анализу данных в бухгалтерии или банковском секторе.

У ИИ, который бы обладал самостоятельным сознанием, не будет такого прогресса, что он поработит человечество. И нет оснований считать, что подобный прогресс появится в скором будущем — добавляет Вайнбергер.

Но есть ещё одна тема о том, почему искусственный интеллект пугает нас – это использование возможностей ИИ людьми с плохими намерениями. Этот сценарий более реален и опасен.

Рационален ли наш страх?

В мире телесериала «Люди» человечество испытывает страх перед разумным ИИ и вступают в ожесточённую конфронтацию с ним. И, судя по популярности проекта, этот сюжет отвечает на актуальный запрос общества.

Боязнь технологий нельзя назвать необоснованной, поскольку определённый риск, безусловно, присутствует. Но опасность любого инструмента заключается в мыслях того, кто им управляет. Очевидно, именно этот вопрос необходимо решить человечеству, чтобы искусственный интеллект служил во благо.