Academicianul Alexander Kuleshov i-a spus lui Rusnano despre cât de aproape este umanitatea de a crea mașini care se auto-îmbunătățesc, la ce va duce creația lor și dacă Stephen Hawking avea dreptate când se temea de problemele pe care le pun mașinile inteligente.
Alexander Kuleshov este unul dintre principalii specialiști ruși în crearea de rețele neuronale, inteligență artificială și sisteme complexe de procesare a informațiilor. Acum conduce Institutul de Știință și Tehnologie Skolkovo și, până în luna februarie a acestui an, a condus Institutul pentru probleme de transmitere a informațiilor din Academia Rusă de Științe.
Vinerea aceasta, academicianul Kuleshov a susținut o prelegere între zidurile corporației de stat „Rusnano”, la care a spus audienței, inclusiv Anatoly Borisovich Chubais, despre progresele realizate în domeniul creării inteligenței artificiale în ultimii ani și despre modul în care tehnologiile AI ne vor schimba societatea prin cativa ani.
„Extraterestru” sau inteligența umană?
„De ce inteligența artificială și prelucrarea inteligentă a datelor primesc atât de multă atenție astăzi? Ce s-a întâmplat? De fapt, datele au fost întotdeauna procesate. De pe vremea lui Galileo, rezultatele experimentelor științifice au fost procesate (matematic). Ce s-a întâmplat astăzi care a împins această problemă în prim plan?”, Și-a început povestea rectorul Skoltech.
După cum remarcă academicianul Kuleshov, cantitatea de date cu care oamenii și computerele lucrează astăzi s-a schimbat - acum programele de computer colectează, stochează și procesează terabyți și petabytes de date, a căror prelucrare utilizând sistemele tradiționale de analiză a informațiilor este extrem de dificilă.
Oamenii, de exemplu, operatorii de centrale nucleare sau piloții de avioane, au acces la zeci sau chiar sute de ecrane cu diverse informații de diagnosticare, fiecare dintre ele însemnând aproape nimic în sine și nu va ajuta la găsirea unei erori în funcționarea echipamentelor, dar a căror combinație cu aproape 100 de persoane Este probabil ca% să permită rezolvarea problemei chiar înainte de a ajunge la un stadiu critic.
Bineînțeles, continuă omul de știință, o persoană nu este capabilă să monitorizeze simultan 50 de ecrane, ceea ce dă naștere la nevoia de a crea sisteme care să analizeze aceste date și să afișeze pe un singur ecran ceea ce este cu adevărat important pentru luarea deciziilor și monitorizarea situației.
Video promotional:
„Sisteme matematice absolut noi care au apărut pentru analiza unor„ date mari”au crescut dincolo de ele și sunt aplicabile analizei oricărei informații folosind orice mijloace tehnice. De fapt, ele ar fi fost noi în secolul al XVII-lea și ar fi fost utile oamenilor de știință de atunci. Dar subliniez că toate acestea au apărut tocmai pe valul noilor tehnologii”, continuă Kuleshov.
Majoritatea discuțiilor despre aceste tehnologii, așa cum remarcă academicianul, provin din faptul că există o diferență între cuvântul rus „intelect” și cuvântul englez inteligență, ceea ce îi determină pe mulți participanți la aceste dispute să creadă că inteligența artificială ar trebui să fie un fel de construcție antropomorfă care seamănă și imită proprietățile inteligenței umane. De fapt, potrivit lui Kuleshov, ultimii 25-30 de ani de cercetare arată că această abordare este greșită și nu duce la rezultate semnificative care pot fi aplicate în practică.
„Antropomorfismul și asemănarea naturii sunt termeni populari, dar nimic nu a funcționat vreodată în ultimele secole. De exemplu, Leonardo da Vinci a desenat cai mecanici, Daedalus și Icarus au încercat să zboare ca păsările, dar nimic nu a funcționat vreodată - în zilele noastre nu există cai mecanici care aleargă pe străzile noastre, iar noi zburăm diferit. La fel se întâmplă și cu creierul - acele încercări de a înțelege cum funcționează creierul și de a face același lucru în computer au eșuat complet”, adaugă lectorul.
Toate aceste încercări nereușite de a face analogi de neuroni hand-made și de a le conecta într-un fel de creier, precum și alte abordări care imită activitatea sistemului nervos uman și modul în care luăm decizii și analizăm informațiile, au condus la faptul că, în anii 90 ai secolului trecut, sintagma „Inteligența artificială” în rândul matematicienilor a devenit un cuvânt murdar din cauza acelor așteptări nerezonabile, care purtau idei antropomorfe despre rețelele neuronale și inteligența artificială.
Adâncimile inteligenței
De fapt, renașterea dezvoltării „inteligenței artificiale” a început foarte recent, la sfârșitul anilor 2000, când un număr de matematicieni și programatori americani și ruși au propus și implementat algoritmi AI, care ulterior au devenit cunoscuți ca metode de „învățare profundă” și „învățare bazată pe diversitate”.
„În cele din urmă, oamenii au început să uite de rețelele neuronale, a devenit clar că nimic nu funcționează cu ei și toată lumea a ratat cumva publicarea în 2005 a articolului lui Hinton și Krizhevsky, care acum ne determină viitorul. Am participat și la aceste „înmormântări”, dar s-a dovedit că nu a fost atât de simplu”, explică omul de știință.
După cum sa dovedit, rețelele neuronale simple, combinate în cascade și sisteme complexe de rețele aranjate diferit, se comportă diferit decât se așteptau oamenii de știință. Și, așa cum a arătat practica, aceștia sunt capabili să rezolve acele sarcini care anterior erau dincolo de puterea inteligenței artificiale, inclusiv recunoașterea vorbirii, fotografii ale oamenilor, diverse obiecte și chiar prezicerea unor avarii și dezastre.
„A apărut o situație complet unică - nimeni astăzi nu poate spune cât de profunde funcționează rețelele neuronale. Agenția americană de apărare DARPA este gata să emită un premiu de un milion de dolari pentru explicarea modului lor de funcționare, dar cred că acest premiu va rămâne neaclamat în următorii 30-40 de ani. Cunosc matematicieni foarte serioși care se luptă cu această problemă fără cel mai mic succes. Putem spune că ne-am întors la zilele filozofiei naturale - există o anumită metodă care funcționează fantastic de bine, dar nu putem explica de ce , spune Kuleshov.
Rețelele neuronale profunde, spune omul de știință, au prins și depășit mult timp oamenii în multe domenii ale cunoașterii, fiind capabili să identifice și să distingă lucruri pe care o persoană obișnuită, neinstruită, pur și simplu nu le poate face. Cele mai recente versiuni ale unor astfel de rețele neuronale fac mai puține greșeli decât oamenii instruiți pentru a rezolva problemele de care vor fi responsabile astfel de sisteme de IA în viitor.
De exemplu, oamenii de știință au creat deja rețele neuronale care pot descrie ceea ce se întâmplă în fotografii și în videoclipuri nu mai rău decât o face o persoană. Astfel de algoritmi îi pot ajuta pe orbi sau surzi să înțeleagă ce se întâmplă în jurul lor și ce nu pot auzi sau vedea, iar serviciile speciale pot folosi astfel de rețele pentru a căuta teroriști sau suspecți în arhive de supraveghere video sau în timpul activității operaționale la aeroporturi și alte locuri aglomerate.
„Există aproximativ 70 de milioane de ingineri de proiectare în lume astăzi, iar statisticile arată că doar 20% din produsele lor reprezintă un fel de noi dezvoltări. Restul de 80% au fost deja create de alți ingineri, sau sunt modificări minore ale modelelor existente. Construirea unui sistem AI care poate găsi ceea ce aveți nevoie va reduce drastic timpul și resursele care sunt cheltuite de obicei dezvoltându-le. Până în prezent nu există astfel de sisteme, dar în 1-2 ani vor apărea”, continuă academicianul.
Potrivit acestuia, un alt exemplu de astfel de sisteme este un program dezvoltat de studenții absolvenți din Kuleshov, care face posibil să se determine dacă o persoană are sau nu boala Alzheimer prin studierea fotografiilor creierului său obținute cu un scaner de imagistică prin rezonanță magnetică.
Doar 200 de imagini RMN ale persoanelor care suferă de această boală au fost suficiente pentru ca oamenii de știință ruși să „învețe” inteligența artificială să facă distincția între creierul sănătos și cel bolnav cu o precizie de 90%. În mod similar, matematicienii ruși au învățat să găsească ulcere în stomacul unei persoane prin electrocardiograma sa.
În cooperare și la comanda RSC Energia, Kuleshov și colegii săi au creat un nou algoritm revoluționar pentru controlul motoarelor ISS, care va reduce costurile de combustibil pentru menținerea altitudinii stației de aproximativ 40 de ori în comparație cu programul actual creat de oamenii de știință americani pentru a înlocui vechiul sistem rus. și de cinci ori mai bun decât programul viitor al NASA.
Noul sistem, bazat pe tehnologiile Diversity Learning, va fi testat la bordul stației anul viitor. Un alt sistem AI, creat de matematicieni și programatori ruși, lucrează deja la Căile Ferate Ruse și ajută la determinarea defecțiunilor care ar trebui reparate în primul rând pentru a minimiza costurile resurselor.
Programe similare, potrivit omului de știință, sunt uneori folosite în cele mai neașteptate scopuri - de exemplu, AI, creată pentru a reda aripile avionului, este folosită de Louis Vuitton pentru a crea creme de albire a pielii.
„Dezvoltarea în continuare a acestor tehnologii va schimba radical viața umană. Imaginați-vă, părăsiți un hotel străin, sunteți fotografiat accidental de turiști, această imagine ajunge într-un motor de căutare, vă „calculează” pe aceste poze și în cinci minute șeful dvs. va afla despre asta. Drept urmare, îți va fi foarte greu să-l convingi că ai plecat într-o călătorie de afaceri „locală”, explică Kuleshov.
Realitate arhaică mărită
Primele exemple ale acestei „lumi noi, minunate” există astăzi - este sistemul AI AlphaGo, care l-a învins pe campionul mondial la Go anul acesta. După cum explică Kuleshov, este primul exemplu de clasă unică de mașini capabile să rezolve probleme incalculabile și să se îmbunătățească singure.
„Go diferă de șah prin faptul că acest joc este pur și simplu imposibil de calculat matematic. Numărul de mișcări posibile în Go depășește numărul de atomi din Univers, este imposibil să numărăm prost mișcările din el. În șah, dacă ai un computer puternic, atunci vei bate pe oricine, atât Kasparov, cât și Karjakin. Acest lucru este imposibil în Go, deoarece niciun computer nu o poate face. Iar rețeaua neuronală a reușit să rezolve această problemă , spune omul de știință.
Principala caracteristică distinctivă a AlphaGo de toate celelalte sisteme de AI este că acest program se poate juca cu el însuși și se poate îmbunătăți, adaptându-se adversarului și găsind modalități absolut non-banale și neașteptate pentru ca o persoană să-l bată.
„De ce mă opresc la acest lucru este primul pas către un viitor complet misterios. Cum s-a născut AlphaGo? În primul rând, creatorii săi au colectat o bază de date cu 30 de milioane de poziții diferite de joc și au instruit rețeaua neuronală principală pe aceasta. Apoi l-au duplicat, iar a doua rețea a început să se joace de la prima. Și, ca rezultat, după câteva miliarde de iterații, a apărut ceva al treilea pe care o persoană nu-l mai controlează. Nu este clar de unde a venit - acesta este rezultatul unei anumite construcții de sine. Nimeni nu știe cum se întâmplă”, subliniază Kuleshov.
Nașterea AlphaGo și victoria acesteia, potrivit academicianului, deschide ușa către un spațiu complet nou, în care omenirea va intra foarte repede. Și nu totul în această lume va fi util și plăcut pentru omenire în general și pentru indivizi în special.
„Este clar că schimbările sociale de la aceasta vor fi enorme. Numărul muncitorilor semi-calificați scade deja ca pielea ciupercă, iar apariția IA capabilă să rezolve aceste probleme îi va priva de locurile lor de muncă. Toți acești ingineri, șoferi de taxi, piloți, asistenți medicali, muncitori - milioane de oameni - vor trebui să dispară și doar 1%, după cum arată studiile actuale, se pot adapta la noile realități și se pot recalifica , spune omul de știință.
Potrivit acestuia, „suntem pe punctul de a avea consecințe sociale absolut monstruoase din dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială. Nu putem evalua acum amploarea lor, ca oamenii în mijlocul unui uragan sau la apogeul unei revoluții. Banii trebuie acum investiți de urgență în educație, deoarece persoanele cu calificare medie devin complet inutile."
După cum remarcă rectorul Skoltech, lumea de astăzi este capabilă să hrănească întreaga omenire, dar nu este capabilă să o ocupe. Acest șomaj și lipsa de scop în viață ar putea afecta deja viața Europei și a altor țări dezvoltate și ar putea da naștere unor mișcări radicale precum IS și alte grupuri extremiste și religioase interzise.
„Aceasta este o arhaizare conștientă a vieții, crearea unei situații în care mă voi simți necesar. La naiba cu el că trăiesc mai rău, dar nu trăiesc ca toți ceilalți. Sentimentul că vi se trimit în mod constant fast-food gratuit și vi se dau adidași la fiecare șase luni, dar în același timp nu sunteți nevoie de nimic, este de fapt cumplit. Iar acest sentiment va crește doar odată cu dezvoltarea AI și a roboticii”, continuă Kuleshov.
O parte vizibilă a acestei probleme este legată de faptul că o persoană pur și simplu nu are timp să „evolueze” după AI - generații de oameni se schimbă la fiecare 25 de ani, iar revoluțiile tehnologice au loc cu un interval de 5-6 ani. Prin urmare, după cum remarcă rectorul, numărul persoanelor „inutile” va crește constant și doar educația în masă poate ajuta la evitarea unei explozii sociale și a apariției unui nou val de luditiți.
„Ceea ce suntem în prag nu are încă un nume și nici nu știu cum să-i spun. Poate că ele pot fi numite „sisteme inteligente neadministrate”. Acestea sunt în mod fundamental noi sisteme care se generează și nu suntem departe de momentul în care încep să pătrundă în viețile noastre”, conchide omul de știință.
