Сергей Переслегин: «Если мы не сможем контролировать ИИ, то дальше у нас есть два пути»

Сильный искусственный интеллект, которым Илон Маск регулярно пугает детей и взрослых, будет совсем не похож на Скайнет. Он не будет захватывать мир, но и контролировать ИИ не получится. ИИ будет манипулировать каждым жителем планеты индивидуально, меняя его жизнь под свои задачи. Человечеству придется туго, нас ждет тяжелый период эволюционной борьбы с противником, которого мы никогда не сможем уничтожить

Каким будет появление сильного ИИ, чего от него ждать и как он повлияет на развитие человечества рассказал известный российский, физик и социолог Сергей Переслегин.

Александр Носков: — На разработку систем и сервисов с элементами искусственного интеллекта по всему миру направлены гигантские ресурсы. Практически ежедневно в Хайтек+ пишут о новых достижениях на основе применения ИИ в самых разных областях — медицине, материаловедении, химии, психологии, физике, космологии. Рано или поздно количество перейдет в качество и появится сначала система с элементами сильного или общего ИИ, а потом и самодостаточный релиз. Чего нам ждать от этого черного ящика?

ИИ — это не технология

Бездумное использование привычного термина всеми, от бизнеса до военных, размывает цели и сбивает с толку.

Посему, хватит морочить головы:

• умеющие бегать и т.п. роботы — это не ИИ, а роботы, умеющие что-то там делать;

• самоуправляемые авто — тоже не ИИ, а автомобильный автопилот;

• и распознавание чего-либо, и машинный голос в колцентре, и компьютерное зрение, и помощь в принятии решений — все это тоже не ИИ.

ИИ — это не технология, а цель.

Китай задавил США своим искусственным интеллектом

Недавний исполнительный приказ президента США Дональда Трампа определяет область исследования искусственного интеллекта (ИИ) в качестве приоритетной и стратегической. Почему тематике ИИ уделяется настолько серьезное внимание, рассказывает автор ИА REGNUM Александр Шпунт.

Национальная комиссия по технологиям, автоматизации и экономическому прогрессу была создана при правительстве США еще в 1964 году, уже тогда американские власти и эксперты предвидели важность распространения автоматизации (частью которой и является нынешняя цифровизация) и стремились к лидерству в этой области.

...

ИИ — это не технология

Бездумное использование привычного термина всеми, от бизнеса до военных, размывает цели и сбивает с толку.

Посему, хватит морочить головы:

• умеющие бегать и т.п. роботы — это не ИИ, а роботы, умеющие что-то там делать;

• самоуправляемые авто — тоже не ИИ, а автомобильный автопилот;

• и распознавание чего-либо, и машинный голос в колцентре, и компьютерное зрение, и помощь в принятии решений — все это тоже не ИИ.

ИИ — это не технология, а цель.

На пути к этой цели создается множество технологий, совершенствуются существующие и возникают новые области знаний, открываются новые сегменты бизнеса (потребительские и корпоративные, товарные и сервисные).

Искусственный интеллект — не то, чем он кажется

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) — верный помощник человека. Но многие — и фантасты, и учёные, и широкая общественность — задаются вопросом: если завтра он станет умнее человека, что тогда?

А собственно говоря, ничего. Тут загвоздка в определении «умнее». Пока современные компьютеры принципиально ничем не отличаются от своих предков на перфокартах, где «ноль» — отсутствие сигнала, «единица» — наличие сигнала. Компьютер не способен решать несколько задач параллельно — только последовательно, через систему прерываний. В итоге, какие бы задачи ни ставились перед ЭВМ — от системы распознавания образов до игры в шахматы, — всё сводится к механическому перебору вариантов и выбору оптимального из них. И что особенно важно, оптимального с точки зрения алгоритма и целевой функции, которые задаёт человек. И вообще, нельзя сравнивать интеллект человека и машины. Это принципиально разные процессы.

НИКТО НЕ ЗНАЕТ, КАК СЛОВО ЕГО ОТЗОВЁТСЯ ...

По мере того, как разные версии искусственного интеллекта будут входить в нашу жизнь, обладателям важных профессий придется с ними конкурировать. Для проверки эффективности работы юридической платформы LawGeex вызов бросили действующим профессорам права из Стэнфордского университета, Университетов Дьюка и Южной Каролины.

Условия для всех участников были одинаковыми: 5 документов — детальных соглашений о неразглашении информации. Их нужно было проанализировать и дать ответы на 30 принципиальных, конкретных юридических вопросов, касающихся формулировок и условий. Документы были тестовыми, и для каждого подготовлен эталонный набор ответов – задачей соревнования было определить процент полученных точных ответов за отведенное время.

2018 год: дигитализация или смерть!

2017 год оказался вполне благополучным (для западных стран): экономика на подъеме, уровень безработицы падает, а биржевые индексы стремятся вверх. И все же, несмотря на благоприятный для бизнеса фон, многие компании рискуют не справиться с переменами, которые вызваны развитием интернет-технологий и их все возрастающим проникновением во все сферы жизни. Об этом говорится в ежегодном обзоре компании Forrester Research, посвященном технологическим тенденциям, способным оказать наибольшее влияние на бизнес в следующем году.Фото: pexels.com

Первый из факторов, на которые необходимо обратить внимание собственникам и управляющим компаний, касается взаимодействия с клиентами. Клиентский опыт (Customer experience) приобрел исключительную важность в информационно-прозрачной среде, особенно для интернет-компаний. Согласно прогнозу, 30% компаний столкнутся с падением качества клиентского опыта. Отчасти это будет вызвано все возрастающими ожиданиями клиентов и неспособностью компаний изменяться достаточно быстро, чтобы соответствовать ожиданиям. В то время как одни менеджеры будут игнорировать связанные с этим риски, другие станут использовать клиентский опыт как способ завоевать и сохранить доверие клиентов.

12 свежих новостей из области искусственного интеллекта

На этом душераздирающем видео наглядно продемонстрированы жестокие технологии машинного обучения. Слово «обучение» тут приведено отнюдь не для красоты — программисты сейчас уже не выдают роботам жёсткие инструкции, а именно учат их, позволяя ошибаться и учиться на собственных ошибках.

Весьма рекомендую большую статью о достижениях в глубоком обучении, которая вышла недавно на «Хабре». Интересующимся темой предлагаю прочесть всю статью целиком, а я пока что перескажу самые любопытные детали:

https://habrahabr.ru/company/mailru/blog/338248/

1. За год робот-переводчик сократил расстояние до человека-переводчика на 55-85%. В некоторых языковых парах робот переводит лучше, в некоторых хуже, однако уже ясно, что в ближайшем будущем роботы достигнут того уровня квалификации, которого с запасом хватит для любых технических переводов.

На парах «Английский-Испанский» и «Французский-Английский», например, эксперты поставили человеческому переводу практически тот же балл, что и машинному: 5,5 баллов из шести.

2. Серьёзно продвинулись роботы и в озвучке — разница между роботом и диктором сократилась за год на 50%. Вот показательный пример английской речи. Если бы я не знал заранее, что говорит робот, я бы никогда об этом не догадался:

Чрезмерная популяризация ИИ вредит прогрессу технологии

В сфере ИИ наступит эпоха застоя, прогнозирует американский теоретик искусственного интеллекта Роджер Шэнк. Эксперт считает, что понятие слишком часто используют в неправильном контексте, а суперкомпьютер IBM Watson занимается откровенным мошенничеством. «Хайтек» перевел ключевые идеи Шэнка, которые он опубликовал в своем блоге.

Научить компьютерную систему понимать, а не просто анализировать ключевые слова, — это сложная задача, которая стоит перед разработчиками в области искусственного интеллекта. Эту проблему ученые пытались решить еще 50 лет назад, но и сейчас она остается актуальной, пишет Шэнк. Эксперт считает, что многие компании выдают анализ ключевых слов за подлинное компьютерное мышление и называют его «искусственным интеллектом».

По мнению Шэнка, застой в сфере ИИ наступил еще в 1984 году. От технологии ожидали слишком многого, а ученые давали слишком много обещаний о способностях ИИ, которых на самом деле не было. Финансирование стало сокращаться, а с ним прекратились и исследования естественной речи.

Современные компании по-прежнему пытаются выдавать анализ ключевых слов за ИИ. Объектом критики Роджера Шэнка стали поисковые системы Google и суперкомпьютер IBM Watson. При работе с поиском пользователи подстраиваются под его механизмы и адаптируют свои запросы соответственно. Однако Google, по мнению эксперты, справляется со своими задачами и выполняет наши нужды. Наибольшее негодование у Шэнка вызывает IBM Watson.

Искусственный интеллект научили рерайтить

Мы все привыкли реагировать на искусственный интеллект в виде какого то роботизированного и чуть ли не человекоподобного устройства. А есть же и другие сферы их применения и там где они уже активно участвуют.

Исследователи из Кембриджского университета и компании Microsoft, используя машинное обучение, разработали программу, которая способна создавать другие программы, заимствуя код.

В настоящее время существует множество языков программирования низкого и высокого уровней. При этом программистам для успешной работы нередко приходится изучать несколько языков программирования. При это программирование как правило недоступно людям, не изучавшим машинные языки.

Новая программа DeepCoder, по утверждению разработчиков, в будущем позволит программировать даже тем людям, которые не знают ни одного языка. Для этого им достаточно лишь будет словами описать, какой результат желательно получить; программу в соответствии с представленным описанием DeepCoder составит сам.

В настоящее время новой программе для работы необходимы лишь входные и выходные данные, то есть некий набор значений на входе программы и другой набор значений на выходе. Опираясь на эти данные программа может определить закономерности.

После того, как закономерности, связывающие входные и выходные данные будут найдены, DeepCoder самостоятельно будет искать в других программах подходящие куски кода и из них составлять готовую собственную программу. В случае, если дать DeepCoder описание промежуточных шагов, программа составит готовый код в несколько раз быстрее.