Calculatoarele au învățat să gândească. Unde duce?
SALVATORUL A venit
Știați că AI a salvat deja viața unui bolnav de cancer în Japonia? Specialiștii de la Institutul de Cercetări Medicale din Tokyo au tratat pacientul pentru leucemie acută. Doar terapia nu a ajutat. Ce sa fac?
Și medicii au luat o șansă - au cerut ajutor supercomputerului IBM Watson. Rezultatele examinărilor au fost încărcate în mașina fără suflet și a fost apăsat butonul „pornire”. Aparatul a analizat istoriile medicale ale 20 de milioane de pacienți cu cancer, a comparat diagnosticul și a returnat rezultatul: medicii au făcut un diagnostic greșit. Aceasta înseamnă că femeia nu a fost tratată așa cum trebuie. Lucrurile se îmbunătățeau.
„Pentru prima dată în Japonia, inteligența artificială a venit la îndemână pentru a salva viața unui pacient”, a recunoscut Arinobu Tojo, specialist la Institutul de la Tokyo.
MASINA GANDESC CA UN OM
Video promotional:
Termenul vag „inteligență artificială” este acum înțeles din ce în ce mai mult ca o rețea neuronală artificială (ANN). Acesta simulează munca neuronilor creierului nostru.
Astfel de mașini nu trebuie configurate manual prin introducerea a milioane de parametri. Rețeaua neuronală va învăța de la sine! Cum? Mii de exemple de soluție corectă a problemei sunt încărcate în ea - cu cât, cu atât mai bine. În plus, mai trebuie să setați structura rețelei.
Dacă este necesar, INS va învăța să joace șah și îi va zdrobi pe cei mai buni maeștri. Vrei să începi să creezi nu mai rău decât Pușkin. Aruncă doar câteva volume de Alexander Sergeevici în ea, iar acum „îmi amintesc de un moment minunat …”
Am căzut deja în aceste rețele. Un sistem de recunoaștere a vorbirii într-un smartphone, aplicații pentru procesarea fotografiilor, chiar și o prognoză meteo - toate acestea, oriunde ați privi, sunt rezultatul unei rețele neuronale.
Este vorba despre rețele neuronale care ajută la recunoașterea unei mașini din înregistrările camerei de pe autostrăzi, pentru a identifica o persoană dintr-o fotografie. Și dacă este necesar, identificați teroristul. Și rețelele neuronale vor conduce, de asemenea, o mașină și vor înlocui chirurgul la masa de operație …
Aștepți NEURON ARMAGEDDON?
Volumul informațiilor digitale se dublează la fiecare 18 luni. Potrivit specialiștilor IT, până în 2020 va ajunge la 40 de trilioane de gigabyți.
Și doar rețelele neuronale sunt capabile să macine astfel de volume de date la care nici chiar supercomputerii nu au visat niciodată. Astfel de mașini inteligente vor înrobii umanitatea leneșă?
Cele mai mari minți - fizicianul Stephen Hawking și fondatorul Tesla, Elon Musk - oferă oamenilor de știință și programatorilor, înainte de a fi prea târziu, să definească granița dincolo de care rețelele neuronale nu ar trebui să-și tragă nasul și să împiedice mașinile să se urce în aceste zone. În caz contrar, mai devreme sau mai târziu, rețelele neuronale pot decide că oamenii sunt de prisos pe această planetă.
CUM NE FACEM?
Punerea haosului în ordine …
„De asemenea, folosim și dezvoltăm în mod activ rețele neuronale”, spune Vladislav Belyaev, șeful adjunct al laboratorului de sisteme neuronale și învățare profundă la MIPT. - Acest lucru este realizat nu numai de companiile mari - Yandex și Mail. Ru - dar și de cele mici. De exemplu, DeepHackLab este angajat în sisteme conversaționale și modelare inteligentă a comportamentului. Fiztech, Skoltech, Universitatea de Stat din Moscova se pot lăuda cu proiecte de succes …
- Dar acest lucru necesită supercomputere puternice precum IBM Watson …
- Le avem. Universitatea de Stat din Moscova deține cel mai puternic supercomputer al țării, Lomonosov-2. Este unul dintre cele mai bune treizeci de computere din lume. MIPT și Advanced Research Foundation planifică un proiect de creare a rețelelor neuronale artificiale.
- Rețelele neuronale vor ajuta umanitatea să nu se înece în acest flux imens de informații?
- Sigur! Cu cât sunt mai multe date pentru antrenarea unei rețele neuronale, cu atât rezultatul este mai bun. În același timp, rețelele neuronale pot lucra atât cu informații structurate, cât și cu o formă haotică. Principalul lucru este să învățați cum să setați sarcinile corecte, să selectați datele și să construiți arhitecturi de rețele neurale.
- Ce face laboratorul tău?
- Laboratorul este condus de candidatul științelor fizice și matematice Mikhail Burtsev. Scopul nostru este să dezvoltăm algoritmi pentru rețele neuronale recurente, adică în care există un feedback. Folosim rezultatele cercetării pentru analiza textelor și construcția sistemelor de dialog.
VEDEAȚI DIN PISCUL 6
A mai rămas doar o jumătate de pas
Alexander MILKUS, redactor al departamentului de educație și știință
Asistenți vocali - Siri de la Apple, Cortana de la Microsoft, Ok Google, știți de la cine și mulți alții (există mulți dintre ei acum) sunt un exemplu clasic de rețea neuronală. Cu cât comunicați mai des cu asistentul computerului, cu atât el va înțelege mai bine vocea dvs., cu atât va găsi mai rapid informații și va fi mai larg opțiunile pentru răspunsurile sale.
Da, nu te înțelege întotdeauna exact. Și nu răspunde întotdeauna adecvat. Dar soluția la această problemă cea mai importantă a secolului XXI nu este în mod clar departe. De îndată ce computerul va învăța nu numai să răspundă la solicitări în monosilabe, dar să înțeleagă nuanțele vorbirii umane, lumea noastră se va întoarce cu capul în jos.
