Alekszandr Kuleshov akadémikus elmondta Rusnanónak, hogy az emberiség mennyire áll közel az önfejlesztő gépek létrehozásához, mihez vezet a létrehozásuk, és hogy Stephen Hawkingnak igaza volt-e, félve az intelligens gépek jelentette problémákat.
Alekszandr Kuleshov az egyik vezető orosz szakember az ideghálózatok, a mesterséges intelligencia és az összetett információfeldolgozó rendszerek létrehozásában. Most a Skolkovo Tudományos és Technológiai Intézetet vezeti, és ez év februárjáig az Orosz Tudományos Akadémia Információátviteli Problémák Intézetét vezeti.
Kuleshov akadémikus ezen a pénteken tartott előadást a "Rusnano" állami vállalat falai között, amelyen elmondta a hallgatóságnak, többek között Anatolij Boriszovics Csubajsznak, a mesterséges intelligencia létrehozásának terén az elmúlt években elért haladásról és arról, hogy az AI technológiák hogyan változtatják meg társadalmunkat a néhány év.
"Idegen" vagy emberi intelligencia?
„Miért kapnak ekkora figyelmet a mesterséges intelligencia és az intelligens adatfeldolgozás? Mi történt? Valójában az adatokat mindig feldolgozták. A Galileo ideje óta a tudományos kísérletek eredményeit feldolgozták (matematikailag). Mi történt ma, ami előtérbe helyezte ezt a problémát?”- kezdte történetét a Skoltech rektora.
Ahogy Kuleshov akadémikus megjegyzi, megváltozott azoknak az adatoknak a mennyisége, amelyekkel manapság az emberek és a számítógépek dolgoznak - most számítógépes programok gyűjtenek, tárolnak és dolgoznak fel terabájtos és petabájtos adatokat, amelyek feldolgozása a hagyományos információelemző rendszerek segítségével rendkívül nehéz.
Az emberek, például az atomerőmű üzemeltetői vagy a repülőgép pilótái, több tucat vagy akár több száz képernyőhöz férnek hozzá, különböző diagnosztikai információkkal, amelyek mindegyike önmagában szinte semmit sem jelent, és nem segít hibát találni a berendezések működésében, de ezek kombinációja csaknem 100 A% valószínűleg még a kritikus szakasz elérése előtt lehetővé teszi a probléma megoldását.
Természetesen, folytatja a tudós, az ember nem képes egyidejűleg 50 képernyő monitorozására, ami olyan rendszerek létrehozásának szükségességét eredményezi, amelyek elemeznék ezeket az adatokat, és csak egy képernyőn jelenítenék meg azt, ami igazán fontos a döntések meghozatalához és a helyzet figyelemmel kíséréséhez.
Promóciós videó:
„Teljesen új matematikai rendszerek jelentek meg az ilyen„ nagy adatok”elemzésére, amelyek túlmutattak rajtuk, és alkalmazhatók bármilyen információ elemzésére bármilyen technikai eszköz felhasználásával. Valójában a 17. században újak lettek volna, és hasznosak lettek volna az akkori tudósok számára. De hangsúlyozom, hogy mindez pontosan az új technológiák hullámán jelent meg”- folytatja Kuleshov.
Az akadémikus megjegyzi, hogy az e technológiákról folytatott megbeszélések többsége abból ered, hogy van különbség az orosz "intellektus" és az angol intelligencia szó között, ami e viták sok résztvevőjét arra készteti, hogy a mesterséges intelligenciának valamiféle antropomorf konstrukciónak kell lennie, amely hasonlít és utánozza az emberi intelligencia tulajdonságai. Tulajdonképpen Kuleshov szerint az elmúlt 25-30 év kutatásai azt mutatják, hogy egy ilyen megközelítés helytelen, és nem vezet érdemi, a gyakorlatban is alkalmazható eredményekhez.
„Az antropomorfizmus és a természet hasonlósága népszerű fogalmak, de az elmúlt évszázadokban soha semmi sem sikerült. Például Leonardo da Vinci mechanikus lovakat rajzolt, Daedalus és Icarus megpróbáltak úgy repülni, mint a madarak, de soha semmi sem sikerült - manapság nincsenek mechanikus lovak az utcáink körül, és másképp repülünk. Ugyanez van az aggyal is - ezek a kísérletek megérteni az agy működését, és ugyanezt a számítógépen is teljesen kudarcot vallottak”- teszi hozzá az előadó.
Mindezek a sikertelen kísérletek a neuronok kézzel készített analógjainak elkészítésére és egyfajta agyba kapcsolására, valamint más megközelítések, amelyek utánozzák az emberi idegrendszer munkáját, valamint a döntések meghozatalát és az információk elemzését, arra a tényre vezettek, hogy a múlt század 90-es éveiben a kifejezés A „mesterséges intelligencia” a matematikusok körében piszkos szóvá vált azoknak az ésszerűtlen elvárásoknak köszönhetően, amelyek antropomorf ötleteket hordoztak a neurális hálózatokról és a mesterséges intelligenciáról.
Az intelligencia mélysége
Valójában a "mesterséges intelligencia" fejlesztésének reneszánsza nagyon nemrégiben, a 2000-es évek végén kezdődött, amikor számos amerikai és orosz matematikus és programozó javasolta és implementálta az AI algoritmusokat, amelyek később "mély tanulás" és "sokszínűség-alapú tanulás" módszereként váltak ismertté.
„Végül az emberek kezdtek megfeledkezni a neurális hálózatokról, világossá vált, hogy semmi sem működik velük, és mindenki valahogy hiányolta Hinton és Krizhevsky cikkének 2005-ös publikációját, amely most meghatározza a jövőnket. Részt vettem ezeken a „temetéseken” is, de kiderült, hogy ez nem volt ilyen egyszerű”- magyarázza a tudós.
Mint kiderült, a kaszkádokban kombinált egyszerű ideghálózatok és a különböző elrendezésű hálózatok komplex rendszerei nem úgy viselkednek, ahogy a tudósok elvárták. És amint a gyakorlat megmutatta, képesek megoldani azokat a feladatokat, amelyek korábban meghaladták a mesterséges intelligencia hatalmát, ideértve a beszédfelismerést, az emberekről készült fényképeket, különféle tárgyakat, sőt a becsapódások és katasztrófák előrejelzését is.
„Teljesen egyedi helyzet állt elő - manapság senki sem tudja megmondani, mennyire működnek a neurális hálózatok. Az amerikai DARPA védelmi ügynökség kész egymillió dolláros díjat kiadni a működésük magyarázatáért, de úgy gondolom, hogy ezt a díjat a következő 30-40 évben nem igénylik. Ismerek nagyon komoly matematikusokat, akik a legkisebb siker nélkül küzdenek ezzel a problémával. Mondhatjuk, hogy visszatértünk a természetfilozófia napjaihoz - van egy bizonyos módszer, amely fantasztikusan jól működik, de nem tudjuk megmagyarázni, hogy miért - mondja Kuleshov.
A tudós szerint a mély ideghálózatok régóta felzárkózták és megelőzték az embereket a tudás számos területén, képesek azonosítani és megkülönböztetni azokat a dolgokat, amelyeket egy hétköznapi, képzetlen ember egyszerűen nem képes megtenni. Az ilyen ideghálózatok legfrissebb verziói kevesebb hibát követnek el, mint azok az emberek, akik kiképzettek olyan problémák megoldására, amelyekért az ilyen mesterséges intelligencia-rendszerek a jövőben felelősek lesznek.
Például a tudósok már létrehoztak ideghálózatokat, amelyek nem rosszabbul tudják leírni, mi történik a fényképeken és videókon, mint az ember. Az ilyen algoritmusok segíthetnek a vakoknak vagy siketeknek megérteni, mi történik körülöttük, és mit nem hallanak vagy nem láthatnak, a speciális szolgálatok pedig ilyen hálózatok segítségével terroristákat vagy gyanúsítottakat kereshetnek a videomegfigyelő archívumokban, vagy a repülőtereken és más zsúfolt helyeken végzett operatív munka során.
„A világon körülbelül 70 millió tervezőmérnök van, és a statisztikák azt mutatják, hogy termékeiknek csak 20% -a valamiféle új fejlesztés. A fennmaradó 80% -ot vagy más mérnökök készítették, vagy a meglévő modellek kisebb módosításai. Olyan mesterséges intelligencia-rendszer létrehozása, amely megtalálja a szükségeseket, drasztikusan csökkenti az általuk fejlesztésre fordított időt és erőforrásokat. Ilyen rendszerek még nincsenek, de 1-2 év múlva megjelennek”- folytatja az akadémikus.
Elmondása szerint az ilyen rendszerek másik példája a Kuleshov végzős hallgatói által kifejlesztett program, amely lehetővé teszi annak megállapítását, hogy van-e Alzheimer-kórban szenvedő ember, mágneses rezonancia képalkotó készülék segítségével készített agyának fényképeinek tanulmányozásával.
Csak 200 MR-felvétel készült a betegségben szenvedő emberekről ahhoz, hogy az orosz tudósok "megtanítsák" a mesterséges intelligenciát, hogy 90% -os pontossággal megkülönböztessék az egészséges és a beteg agyat. Hasonló módon az orosz matematikusok megtanultak az elektrokardiogramja segítségével fekélyeket találni az ember gyomrában.
Az RSC Energia együttműködésében és kérésére Kuleshov és munkatársai egy forradalmian új algoritmust készítettek az ISS motorok vezérléséhez, amely körülbelül 40-szer csökkenti az állomás magasságának fenntartásához szükséges üzemanyagköltségeket az amerikai tudósok által a régi orosz rendszer helyettesítésére létrehozott jelenlegi programhoz képest., és ötször jobb, mint a NASA közelgő programja.
A Diversity Learning technológiákon alapuló új rendszert jövőre az állomás fedélzetén tesztelik. Az orosz matematikusok és programozók által létrehozott másik AI-rendszer már működik az Orosz Vasútnál, és segít meghatározni, hogy mely bontásokat kell elsősorban helyrehozni az erőforrások költségeinek minimalizálása érdekében.
A tudós szerint hasonló programokat néha a legváratlanabb célokra is felhasználnak - például a repülőgép szárnyainak renderelésére létrehozott mesterséges intelligenciát a Louis Vuitton bőrfehérítő krémek készítésére használja.
„Ezeknek a technológiáknak a továbbfejlesztése gyökeresen megváltoztatja az emberi életet. Képzelje el, elhagy egy külföldi szállodát, véletlenül fényképezik a turisták, ez a kép bekerül egy keresőbe, "kiszámítja" ezeket a képeket, és öt perc múlva a főnöke megtudja. Ennek eredményeként nagyon nehéz lesz meggyőznie őt arról, hogy „helyi” üzleti útra indult”- magyarázza Kuleshov.
Kiterjesztett archaikus valóság
Ennek az „új, csodálatos világnak” az első példái ma léteznek - ez az AlphaGo AI rendszer, amely ebben az évben a Go világbajnokát verte meg. Mint Kuleshov kifejti, ez az első olyan példa egy egyedülálló géposztályra, amely képes kiszámíthatatlan problémák megoldására és önmaguk fejlesztésére.
„A Go abban különbözik a sakktól, hogy ezt a játékot egyszerűen lehetetlen matematikailag kiszámítani. A Go lehetséges mozgásainak száma meghaladja az Univerzum atomjainak számát, lehetetlen hülyén számolni a benne lévő mozdulatokat. Sakkban, ha van egy nagy teljesítményű számítógéped, akkor bárkit megver, Kaszparovot és Karjakint egyaránt. Ez a Go-ban lehetetlen, mert egyetlen számítógép sem képes rá. És az ideghálózat képes volt megoldani ezt a problémát - mondja a tudós.
Az AlphaGo fő megkülönböztető jellemzője az összes többi mesterséges intelligencia-rendszertől, hogy ez a program képes önmagával játszani és javítani, alkalmazkodni az ellenfélhöz, és abszolút nem triviális és váratlan módokat találni arra, hogy az ember megverje.
„Miért állok meg ebben, az az első lépés a teljesen titokzatos jövőbe. Hogyan született az AlphaGo? Először alkotói összegyűjtöttek egy 30 millió különböző játékhelyzetből álló adatbázist, és képezték rá az elsődleges ideghálózatot. Aztán lemásolták, és a második hálózat az elsőtől kezdett játszani. Ennek eredményeként több milliárd ismétlés után felmerült valami harmadik, amelyet az ember már nem irányít. Nem világos, honnan jött - ez némi önépítés eredménye. Senki sem tudja, hogyan történik”- hangsúlyozza Kuleshov.
Az akadémikus szerint az AlphaGo születése és győzelme megnyitja az ajtót egy teljesen új tér felé, ahová az emberiség nagyon gyorsan belép. És ezen a világon nem minden lesz hasznos és kellemes az emberiség számára általában és különösen az egyének számára.
„Nyilvánvaló, hogy a társadalmi eltolódás ettől óriási lesz. A félképzett munkavállalók száma már csökken, mint a sima zöld bőr, és a mesterséges intelligencia megjelenése, amely képes megoldani ezeket a problémákat, megfosztja őket munkájuktól. Mindezeknek a mérnököknek, taxisofőröknek, pilótáknak, ápolóknak, munkavállalóknak - emberek millióinak - el kell tűnniük, és csak 1% -uk képes alkalmazkodni az új realitásokhoz és átképezni magát, mint a jelenlegi tanulmányok mutatják - mondja a tudós.
Elmondása szerint „abszolút szörnyű társadalmi következmények küszöbén vagyunk a mesterséges intelligencia-rendszerek fejlesztése által. Most nem tudjuk felmérni a méretüket, mint az emberek a hurrikán közepén vagy a forradalom csúcsán. A pénzt most sürgősen be kell fektetni az oktatásba, mivel az átlagos végzettségű emberek teljesen feleslegessé válnak."
Amint a Skoltech rektora megjegyzi, a világ ma képes táplálni az egész emberiséget, de nem képes elfoglalni. Ez a munkanélküliség és az életcél hiánya már kihathat Európa és más fejlett országok életére, és különféle radikális mozgalmakhoz vezethet, mint például az IS és más tiltott szélsőséges és vallási csoportok.
„Ez az élet tudatos archaizálása, egy olyan helyzet megteremtése, amelyben szükségesnek érzem magam. A pokolba, hogy rosszabbul élek, de nem úgy élek, mint mindenki más. Az az érzés, hogy állandóan ingyen gyorséttermet küldenek neked, és félévente tornacipőt kapsz, ugyanakkor semmire sincs szükséged, valójában szörnyű. Ez az érzés pedig csak az AI és a robotika fejlődésével fog növekedni.”- folytatja Kuleshov.
A probléma észrevehető része azzal a ténnyel jár, hogy az embernek egyszerűen nincs ideje "fejlődni" az AI után - az emberek generációi 25 évente cserélődnek, és a technológiai forradalmak 5-6 év intervallummal fordulnak elő. Ezért, amint a rektor megjegyzi, a "felesleges" emberek száma folyamatosan növekszik, és csak a tömeges oktatás segíthet elkerülni a társadalmi robbanást és a ludditák új hullámának megjelenését.
„Aminek a küszöbén vagyunk, annak még nincs neve, és nem is tudom, hogy hívjam. Talán nevezhetjük őket "nem irányított intelligens rendszereknek". Alapvetően új rendszerekről van szó, amelyek önmagukat generálják, és nem állunk messze attól az időponttól, amikor elkezdenek behatolni az életünkbe”- zárja a tudós.