Ио игры онлайн

Каким бывает искусственный интеллект

Исследователи обычно делят ИИ на три группы:

Слабый ИИ (Weak, или Narrow AI)

Слабый интеллект — тот, что нам уже удалось создать. Такой ИИ способен решать определённую задачу. Зачастую даже лучше, чем человек. Например, как Deep Blue — компьютерная программа, которая обыграла Гарри Каспарова в шахматы ещё в 1996 году. Но такая Deep Blue не умеет делать ничего другого и никогда этому не научится. Слабый ИИ используют в медицине, логистике, банковском деле, бизнесе:

• Искусственный интеллект от Google смог опередить опытных врачей в точности диагностики рака молочной железы. Чтобы это сделать, использовали сотни тысяч результатов скрининга. По данным Американского онкологического общества, врачи не диагностируют рак примерно в 20% случаев и часто ставят ложный диагноз. ИИ не только поставил более точный диагноз, чем врачи, — на 9,4%, — но и чаще указывал на болезнь там, где онкологи не сумели её распознать.
• Amazon — одна из ведущих ИИ-компаний в мире — разработала систему Fraud Detector. Она помогает бороться с онлайн-мошенничеством, из-за которого люди и компании теряют миллионы долларов. Алгоритм следит за действиями пользователей в реальном времени, находит их и сообщает об аномалиях — например, помечает подозрительные заказы, которые нужно проверить до совершения платежа. Это можно использовать в банках, онлайн-магазинах и крупных компаниях.
• Беспилотные автомобили Waymo благодаря машинному обучению способны передвигаться по реальным дорогам без вреда для пассажиров и прохожих. Кстати, такие машины — правда, от компании Toyota — будут использовать на следующих Олимпийских играх в Японии для транспортировки гостей.

Это несколько примеров, в реальности применений намного больше.

Сильный ИИ (Strong, или General AI)

Как выглядел бы сильный искусственный интеллект, можно увидеть в игре Detroit: Become Human.

Во вселенной Detroit роботы способны учиться, мыслить, чувствовать, осознавать себя и принимать решения. Одним словом, становятся похожи на человека. А в обычной жизни ближе всего к General AI чат-боты и виртуальные ассистенты, которые имитируют человеческое общение. Здесь ключевое слово — имитируют. Siri или Алиса не думают — и неспособны принимать решения в ситуациях, которым их не обучили. Сильный искусственный интеллект пока остаётся мечтой.

Музыкальное сопровождение мультика

Музыкальная тема к Губке Бобу была написана Дереком Драймоном, Марком Харрисоном и другими и основана на морской песенке «Blow the Man Down», которая также использовалась в таких популярных медиа проектах как фильм «Пираты Карибского Моря» и сериал «Теория Большого Взрыва». На основную тему мультфильма было выпущено множество кавер версий, в частности одну из них исполнила Аврил Лавин. Для Специального Рождественского выпуска Губки Боба была записана версия композиции в исполнении хора. Главным композитором и музыкальным редактором мультика является Николас Карр. Большинство мелодий, составляющих музыкальное сопровождение серий взяты из библиотеки мелодий Associated Production Music Library, которой пользуются для подбора музыки для своих серий редакторы многих шоу, например, знаменитых Симпсонов. Для создания комедийного или драматического эффекта в эпизодах мультика используется Укелеле (гавайская гитара). Вообще, классические мелодии для Укелеле, популярные в 50-х годах в Америке, составляют изрядную часть саундтрека к мультику. Не меньшую часть составляют вариации на тему классических морских песенок. Одна из самых часто встречающихся – это песенка «Пьяный Моряк».

Свой вклад в саундтрек к Спанч Бобу (в отличие от других проектов канала Никелодеон) внесли и многие знаменитые независимые музыканты. Это и альтернативные рок группы, такие как Wilco, The Flaming Lips и The Shins, и классические хеви-метал команды, например Пантера, Моторхэд и Твистед Систер.

Новый AI Journey и задачи для разработчиков

— В этом, юбилейном для «Сбера» году (разговор состоялся в преддверие 180-летия банка. — РБК Тренды), компания в очередной раз проведет конференцию по ИИ и анализу данных AI Journey. Какие темы хотят обсудить участники и к чему вы хотели бы прийти по итогам?

— AI Journey, как и в прошлом году, продлится три дня. В первый день эксперты обсудят вопросы бизнеса и развития ИИ, влияния ИИ на общественную жизнь в целом и на отдельные отрасли экономики. Впервые мы будем говорить о роли цифровых технологий в области устойчивого развития и ESG. Также запланирована специальная секция по проблемам этики ИИ. Второй день — научный. Он будет посвящен последним разработкам в области ИИ. В третий день пройдет конференция для школьников средних и старших классов, которые интересуются анализом данных и технологиями ИИ.

Как и раньше, конференция соберет лучших мировых экспертов в области ИИ. Например, среди спикеров — президент Intuitive Foundation Кэтрин Мор, профессор Университета Райса и основатель ThirdAI Corp Аншумали Шривастава, старший научный сотрудник CIIRC CTU Томас Миколов, профессор Имперского колледжа Лондона и Университета Лугано, руководитель по графовому глубокому обучению в Twitter Михаэль Бронштейн, доцент Сколтеха Гонзало Феррер. Широкой публике эти имена, может быть, известны не так хорошо. Но, поверьте, в отрасли искусственного интеллекта, анализа данных, машинного обучения это общепризнанные звезды мировой величины.

На конференции запланировано много презентаций и демонстраций последних разработок, но раскрывать сейчас детали я не готов.

Индустрия 4.0

AI Journey: кто поможет искусственному интеллекту спасти мир

— В рамках AI Journey проходит соревнование AI Journey Contest. Какие задачи будут решать участники?

— Задач, как и в прошлом году, будет три.

Во-первых, это Fusion Brain Challenge — обучение мультимодальных и мультиязычных моделей.

Вторая задача в рамках соревнования — NoFireWithAI. Это хакатон в области AI for Social Good (то есть ИИ ради общественного блага), который мы проводим в партнерстве с МЧС. Участникам предложено создать модель, прогнозирующую вероятность возникновения природных пожаров.

Наконец, третью задачу под названием AITrain, тоже социально значимую, мы поставили в партнерстве с РЖД. Здесь участникам предлагается разработать по фотографиям модель определения элементов железнодорожной инфраструктуры и препятствий на пути поездов. Подобные решения важны для создания интеллектуальных систем, которые снижают влияние человеческого фактора.

Критика Спанч Боба

Спанч Боб приобрел огромный успех, что не могло не обратить на него внимание общественности, как всегда и происходит в таких случаях. Естественно, мультик стал подвергаться разнообразной критике, ведь если мультфильм смотрит множество детей, значит он имеет огромный потенциал для формирования их нравственного и этического облика

Таким образом, вместе с большим успехом и признанием общественности авторы мультика получают и огромную ответственность. Давайте посмотрим, каким упрекам подвергался Губка Боб за время своего существования.

В 2005 году вышло видео, пропагандирующее толерантность и терпимость к разнообразным меньшинствам, где Спанч Боб и персонажи других мультиков пели песенку соответствующего содержания. Естественно, Губка Боб сразу же был подвергнуть критике со стороны семейных и религиозных организаций за «пропаганду нестандартной любви».

Инцидент вызвал массу обсуждений о предпочтениях самого Губка Боба. Создатель мультика, Стивен Хилленбург отверг обвинения в нестандартности таковых, несмотря на то, что популярность Спанч Боба среди голубой аудитории росла. Все участники команды мультфильма были крайне удивлены такой реакцией общественности на мультик для детей, в котором, само собой, подобного посыла не было и быть не могло.

Кроме всего прочего, прошел слух, что один из эпизодов мультика был показан на канале для взрослых и представлял Патрика и Спанч Боба вышедшими за рамки простой дружбы и испытывающих друг к другу нежные чувства. Впоследствии, этот эпизод стал так популярен, что его показали и непосредственно на Никелодеон. Все это также дало почву для поиска разнообразных двусмысленных шуточек непосредственно в самом мультике. Естественно таковые были с легкостью найдены, особенно с учетом отрыва от контекста. Например вполне безобидная в контексте серии фраза Губки Боба «Полижите мои щеки» звучит сама по себе довольно двусмысленна.

Джеффри Деннис, автор статьи «То, что мы делаем каждую ночь: о заметных проявлениях откровенности в мультфильмах» утверждает «Спанч Боб и Сэнди явно не состоят в каких-либо романтических отношениях», в то время как «вероятность отношений между Губкой Бобом и Патриком также очень спорная», потому как «они живут в отдельных домах и даже имеют разные группы друзей».

Но отвлечемся от темы романтических отношений персонажей мультика. В конце концов, взрослые часто ищут проблемы там, где дети просто не обращают внимания на что-то и забавляются, глядя на приключения веселых персонажей. Гораздо более серьезной темой является влияние мультиков на умственные способности. В 2011 году в Государственном Университете штата Вирджиния было проведено исследование о влиянии мультфильма на детей.

Исследование проходило следующим образом. Было сформировано три группы четырехлетних детей, каждая из которых занималась определенной деятельностью. Первая группа смотрела Спанч Боб, вторая – Кайлу (образовательное телешоу), а третья – занималась рисованием. После 9 минут соответствующей деятельности, каждую группу детей проверили на сообразительность и умственные способности. Дети, смотревшие Спанч Боба продемонстрировали значительно более низкие показатели, чем дети из двух других групп, чьи результаты оказались примерно одинаковыми. В итоге, исследование показало, что просмотр мультика Губка Боб может вызвать у детей дошкольного возраста кратковременные нарушения в мыслительных функциях и ухудшения внимания. Ученые связали это с частой сменой сцен в мультфильме. Администрация канала Никелодеон в ответ на результаты исследования заявила, что во-первых мультфильм предназначен для детей более старшего возраста, а во-вторых, что ученые применяли довольно спорную методологию и нет никаких оснований считать, что полученные выводы обладают достоверностью, достаточной для того, чтобы родители могли делать негативные выводы по поводу мультика Спанч Боб.

Написание музыки

В августе искусственный интеллект Amper сочинил, спродюсировал и исполнил музыку для альбома «I AM AI» (англ. я — искусственный интеллект) совместно с певицей Тэрин Саузерн.

Amper разработала команда профессиональных музыкантов и технологических экспертов. Они отмечают, что ИИ призван помочь людям продвинуть вперед творческий процесс.

Amper самостоятельно создала аккордовые структуры и инструментал в треке «Break Free». Люди лишь незначительно поправили стиль и общую ритмику.

Ещё один пример – музыкальный альбом в духе «Гражданской обороны», тексты для которого писал ИИ. Эксперимент провели сотрудники «Яндекса» Иван Ямщиков и Алексей Тихонов. Альбом 404 группы «Нейронная оборона» выложили в сеть. Получилось в духе Летова:

Затем программисты пошли дальше и заставили ИИ писать стихи в духе Курта Кобейна. Для четырёх лучших текстов музыкант Роб Кэррол написал музыку, и треки объединили в альбом Neurona. На одну песню даже сняли клип – правда, уже без участия ИИ:

Как работает ИИ в играх?

Вместо того чтобы узнать, как лучше всего победить игроков, ИИ в видеоиграх предназначен совсем для другого. Он необходим для улучшения игрового опыта геймеров.

«Чтобы быть полезным, ИИ должен вести хорошую борьбу, но чаще проигрывать, чем побеждать. Он должен заставить игрока почувствовать себя умным, хитрым и могущественным».

Мэт Бакленд, отрывок из книги «Программирование игрового искусственного интеллекта в примерах»

Самая распространённая роль ИИ в видеоиграх — управление неигровыми персонажами, и разработчики часто используют различные трюки, чтобы NPC выглядели более умными. Один из широко используемых алгоритмов называется конечным автоматом (FSM или finite-state machine). Его ввели в разработку видеоигр в 1990-х годах. В FSM-алгоритме разработчик обобщает все возможные ситуации, с которыми может столкнуться ИИ, а затем программирует конкретную реакцию для каждой из них. Например, в шутерах искусственный интеллект атакует, когда появляется игрок, а затем отступает, когда его собственный уровень здоровья становится слишком низким.

В примере алгоритма FSM NPC может выполнять четыре основных действия в ответ на возможные ситуации: поиск помощи, уклонение, блуждание и нападение. Многие известные игры, например Battlefield, Call of Duty и Tomb Raider, включают в себя успешные примеры искусственного интеллекта на основе FSM-алгоритма.

Более продвинутый метод, который используют разработчики для повышения персонализированного игрового опыта, — алгоритм дерева поиска Монте-Карло (MCTS или Monte Carlo Tree Search). Алгоритм MCTS был создан для предотвращения аспекта повторяемости, который присутствует в FSM-алгоритме. MCTS-алгоритм сначала обрабатывает все возможные ходы, доступные NPC в конкретный момент времени. Затем для каждого из этих возможных ходов он анализирует все действия, которыми игрок мог бы ответить. А далее — снова возвращается к оценке NPC уже на основе информации о поступках игрока.

Этот алгоритм искусственного интеллекта использовала компания IBM при создании Deep Blue — первого шахматного суперкомпьютера, который 11 мая 1997 года вошёл в историю и выиграл матч из шести партий у чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.

Подобный алгоритм применяют и во многих стратегических играх. Но поскольку возможных ходов гораздо больше, чем в шахматах, рассмотреть их все попросту не получится. В таких играх алгоритм MCTS будет случайным образом выбирать некоторые из возможных ходов. Благодаря этому действия NPC становятся гораздо более непредсказуемыми для игроков.

Вспомним такую игру, как Civilization, в которой существует огромное количество вариантов событий, доступных для компьютерного противника. Постройка дерева для каждого возможного выбора и сценария заняла бы очень много времени. Именно поэтому, чтобы избежать столь огромных вычислений, алгоритм MCTS случайным образом выбирает несколько возможных вариантов. В итоге игра отнимает меньше ресурсов системы, при этом ИИ в ней всё ещё способен удивлять игроков.

Интересные факты о Губка Бобе

В некоторых случаях Спанч Боб носит очки. Например – для охоты за медузами (в качестве защиты) или для чтения. Очки, которые он носит, напоминают очки художника, который его нарисовал, Тома Кенни.

В первых двух сезонах его глаза больше, чем в других

В одном из эпизодов упоминается, что первыми словами Губки Боба были слова: «Можно принять заказ?». Однако, впоследствии, это оказывается неверным, так как в другом эпизоде показано, как Губка Боб произносит «Крабья Лапа» еще находясь в утробе матери, что доказывает что именно эти слова были его первыми.

Если считать, что Спанч Боб родился в 1986, то к моменту начала показа мультика в 2000-м ему было только 14 лет. Таким образом получается, что он – четырнадцатилетний подросток, живущий один. А работу он нашел, выходит, в 12 или в 13 лет.

В некоторых эпизодах показано, что Спанч Боб обладает некой формой телепатии, что отражается в шутках о том, как сильно он раздражает своих друзей. Примеры:

• Спанч Боб вмешивается в сны своих друзей в серии «Время для сна»
• Спанс Боб приветствует мистера Крабса в мыслях Сквидворда в серии «Смерть за пирог»
• В серии «Большой розовый лузер» Спанч Боб думает «По крайней мере, в своих мыслях я в безопасности». Когда Патрик думает о том же, Спанч Боб издает возглас удивления, что подтверждает, что он прочел его мысли.
• В серии «Жаркий Выстрел» Спанч Боб читает мысли миссис Пафф. Он спрашивает ее о значении слова, которое произнесла про себя.

Спанч Боб обычно изображается слабым, но в некоторых эпизодах он проявляет поистине супергеройские силы.

Спанч Боб всегда мстит всем, кто его подставил или воспользовался его добротой. В том числе и свои друзьям. Довольно странным при этом является факт, что Сквидворду Губка Боб мстил всего пару раз, причем в одном из них он мстил не Сквидворду лично, а всем подряд.

До определенного времени Спанч Боб считался единственным персонажем, у которого есть питомец. Однако, впоследствии выяснилось, что у Сэнди есть змея, птица и бабочка, а у мистера Крабса – червь.

В четвертом эпизоде облик и голос Губки Боба претерпели изменения и стали более детскими. Возможно, это было сделано для привлечения более юной аудитории.

Спанч Боб носит зеленую пижаму, а не появляется в обычном для себя нижнем белье, когда к нему приходят гости.

Спанч Боб благодаря своей популярности стал талисманом канала Никелодеон.

Повседневный карман Губки Боба имеет 8 карманов: два на рубашке, два сзади, два спереди, один на галстуке и еще один.

Губка Боб появился во всех без исключения сериях мультфильма. Он – единственный персонаж, который может этим похвастаться.

В одном из эпизодов Губка Боб – левша. Однако впоследствии мы видим, как он пользуется для дел обеими руками в равной мере. Таким образом можно предположить, что он либо был вынужден научиться пользоваться правой рукой, либо сделал это по собственному желанию.

Губка Боб – самый популярный из всех персонажей Никелодеон.

В серии «Вы уволены, Миссис Пуфф», мистер Фитц утверждает, что Губка Боб был исключен из Школы Судоводителей 1 025 856 раз, что, конечно, является преувеличением.

С серии «Мой милый морской конек» и далее нос Губки Боба всегда опускается, когда он опечален.

В одной из серий Губка Боб дает понять, что ненавидит, когда ему лижут ступни, так как он кричит во время того, как Патрик делает это.

С каждым сезоном голова Губки Боба становится все больше.

Изначально, предполагалось назвать персонажа Спанч Бой, однако это имя было уже занято производителем швабр. Мистер Крабс ссылается на это совпадение, когда в одной из серий кричит «Отспанчбой меня, Боб!»

Когда Спанч Боб отправляется на пляж, он надевает купальный костюм. В первых сериях он синий, но затем становится красным.

В серии «Люблю этого кальмара!» показано, что у Губки Боба аллергия на тюльпаны.

Предполагается, что Губка Боб сдаст свой тест по судовождению в одном из эпизодов 10 сезона.

В одном из эпизодов Губка Боб упоминает, что его второе имя – Реджинальд, однако это с легкостью может быть и не правдой, так как многие события эпизода указывают на то, что в тот момент Спанч Боб врал.

Нейросети для бизнеса и движение к «сильному» ИИ

— Искусственный интеллект уже несколько лет держится в топе самых перспективных и обсуждаемых технологий. В решении каких задач он продвинулся дальше всего?

— Самые впечатляющие достижения ИИ демонстрирует в компьютерном зрении, обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP), рекомендательных системах, распознавании речи.

Причем разработки на основе ИИ давно вышли за пределы научных лабораторий. Теперь это действенные инструменты для решения широкого круга задач практически во всех сферах жизни — от распознавания объектов (например, для диагностики заболеваний c применением компьютерного зрения в медицине) до кредитного скоринга (в частности, для одобрения кредита крупному бизнесу за 7 минут в «Сбере»). По данным исследования KPMG, 92% респондентов согласились с тем, что ИИ поможет их организации работать более эффективно.

Бизнес все активнее внедряет в свою деятельность NLP-модели. Например, нейросеть GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) от компании OpenAI. Она способна генерировать осмысленные тексты, включая описания товаров и даже стихи. Сеть используют для повышения эффективности поисковых инструментов, чат-ботов, технологий автодополнения текста и так далее.

Кроме того, GPT-3 может преобразовывать команды на естественном языке в код. Грубо говоря, вы словами описываете, какой сайт вам нужен, какие разделы в нем должны быть, как должна быть оформлена главная страница, а GPT-3 с ваших слов пишет код для такого сайта.

Аналогичные возможности, только для русского языка, дает языковая нейросеть ruGPT-3 от «Сбера». Наш виртуальный ассистент Салют работает именно на ней.

Индустрия 4.0

На что способна нейросеть GPT-3

— Какие главные тренды можно сегодня выделить в сфере развития ИИ?

— Корпорации и исследовательские организации создают все более и более масштабные предобученные нейросети архитектуры «трансформер», такие как GPT-3. Это настолько мощный тренд, что, можно сказать, в ИИ сейчас — период «стероидной гонки» трансформеров. Помимо OpenAI и «Сбера», собственную модель — Megatron-Turing NLG — недавно представила и Microsoft.

Мы также видим повышение универсальности моделей и движение к AGI (Artificial General Intelligence, «сильный» ИИ). До сих пор искусственный интеллект надо было учить решению конкретной задачи и переучивать под новые. Сейчас возможности моделей расширяются. Они становятся мультимодальными и способны работать как с изображениями, так и с текстами. Я думаю, что в будущем мы увидим AGI — универсальный искусственный интеллект, возможности которого будут сравнимы с человеческими.

Кроме того, ИИ все чаще выступает драйвером научных достижений на благо человечества (Social AI), и это еще один мощный тренд. Например, в конце 2020 года компания DeepMind представила нейросеть AlphaFold, которая смогла предсказать трехмерную структуру белковых молекул с точностью до одного атома. Без этого сложно создавать новые лекарства против таких болезней как синдром Альцгеймера, в развитии которого во многом виноваты неправильно свернутые белки. Таким образом ИИ помог решить задачу, над которой ученые бились около 50 лет.

Индустрия 4.0

Редактирование генов и протезы в мозг: как победить болезнь Альцгеймера

Вообще наибольший объем частных инвестиций в ИИ в мире в 2020 году — более $13,8 млрд — пришелся как раз на исследования, связанные с разработкой лекарственных препаратов. В рамках направления CovidTech технологии ИИ и машинного обучения сыграли важнейшую роль. Например, мы в «Сбере» в короткие сроки создали сервисы для борьбы с пандемией: определение заболевания по КТ-снимкам легких, звуку дыхания и кашля, симптом-чекер COVID-19 или эпидемиологический симулятор, позволяющий прогнозировать распространение инфекции.

ИИ с патентом и этика для машин

— В июне «Сбер» сообщал, что хочет запатентовать созданное ИИ произведение. Как продвигаются дела с патентом?

— В этом году мы провели первый эксперимент по регистрации прав на систему ИИ, которую создала другая система ИИ. Однако авторами указали реальных людей — наших сотрудников, которые делали изначальную систему ИИ. В итоге мы получили свидетельство на программу для ЭВМ, созданную искусственным интеллектом.

Следующим этапом попробуем подать заявку на регистрацию созданного им изобретения. Это непростая задача: изобретательский уровень пока есть в единичных решениях ИИ. Но такой эксперимент мы готовим.

Конечно, о том, чтобы наделить ИИ правами, речи не идет. Все права останутся за человеком.

Индустрия 4.0

Авторские правки: кому принадлежат права на творчество ИИ

— ИИ используется все шире и становится все доступнее. Не создает ли это дополнительных рисков?

— Мы верим, что ИИ меняет жизнь людей к лучшему. Но, конечно, осознаем, что ИИ как технология несет и ряд угроз. Например, риск выхода систем из-под контроля и причинения вреда человеку и обществу, использования ИИ для неправомерных целей.

Но подобными рисками можно управлять. Для этого нужно создавать этические кодексы и нормы, регламентировать распространение информации об исследованиях и разработках с акцентом на ответственность и безопасность, развивать нормативно-правовую базу.

«Сбер» уже принял корпоративные принципы этики ИИ. Их пять: контролируемость и управляемость, прозрачность и предсказуемость функционирования, стабильность и надежность, ответственное применение и непредвзятость ИИ. Для реализации этих принципов мы создали специальную рабочую группу в рамках Комитета ESG. Она стала первым в России специальным органом для решения спорных этических вопросов в сфере ИИ.

— Недавно в России приняли Кодекс этики в сфере ИИ, который вы подписали от имени «Сбера». Что в себя включает этот документ и кого он затрагивает?

— Работа над кодексом велась Альянсом в сфере ИИ, куда входит и «Сбер», совместно с Аналитическим центром при правительстве РФ и Минэкономразвития. Кодекс распространяется на довольно широкий круг лиц, поскольку на разных этапах жизненного цикла системы ИИ с ней взаимодействуют разные люди: разработчики, эксплуатанты, операторы и так далее.

Документ носит рекомендательный характер. Именно такие мягкие инструменты регулирования создают комфортную среду для отрасли, задавая определенные рамки. Для сферы ИИ это особенно актуально, поскольку технологии быстро развиваются, и нужен гибкий подход.

Индустрия 4.0

Границы разумного: как регулировать искусственный интеллект

На текущий момент добровольных этических ограничений вполне достаточно. Их соблюдение будет говорить о том, что компания добросовестна и ответственно относится к клиентам, к обществу в целом. А те участники рынка, которые будут пренебрегать этикой ИИ, попросту потеряют доверие клиентов.

— Понадобится ли как-то усиленно регулировать рынок ИИ в будущем?

— Конечно, правила использования систем ИИ обязательно должны быть. Главное — и это мировой тренд — двигаться в регулировании ИИ вместе и постепенно. Это должна быть коллаборация между государством, индустрией, наукой, гражданским обществом и экспертами.

ИИ – это угроза?

Сегодня может показаться, что искусственный интеллект, представляющий угрозу для человечества – это удел научных фантастов и фильмов наподобие «Матрицы» или «Я-робот». Согласитесь, довольно сложно представить себе всемогущий и страшный ИИ, когда Siri не способна дать правильный прогноз погоды. Но Шейн Джонсон, директор Центра будущих преступлений Дауэса в Калифорнийском университете объясняет, что количество потенциальных угроз будет расти и они будут становится все сложнее и сложнее, переплетаясь с нашей повседневной жизнью.

По мнению Джонсона, чьи слова приводит Inverse, мы живем в постоянно меняющемся мире, который создает новые возможности – как хорошие, так и плохие

Вот почему так важно предвидеть будущие угрозы, в том числе рост преступности. Это необходимо, чтобы политики и другие заинтересованные стороны, обладающие компетенцией, могли выявить преступления еще до того, как они произойдут

Да, прямо как в фильме «Особое мнение» с Томом Крузом в главных ролях.

Хотя авторы работы, опубликованной в журнале Crime Science признают, что выводы исследования по своей сути носят спекулятивный характер и зависят от современной политической обстановки и технического развития, в будущем технологии и политика будут идти рука об руку.

Кадр из фильма «Осбое мнение»

Что такое Искусственный интеллект?

Искусственный интеллект – это попытка создать компьютеры, способные к разумному поведению. По сути, это универсальный термин, используемый для обозначения всего – от Siri до IBM Watson и мощных технологий, которые нам еще предстоит изобрести.

Некоторые исследователи различают «узкий ИИ» или слабый ИИ — компьютерные системы, которые лучше людей в какой-то конкретной, четко определенной области, такой как игра в шахматы, генерация изображений или диагностика рака, — и «общий ИИ» – то есть, системы, которые могут превзойти человеческие возможности во многих областях. На сегодняшний день общего ИИ у нас нет, однако исследователи все лучше начинают осознавать проблемы, который он может собой представлять.

Технологии по распознаванию лиц становятся лучше с каждым годом

За последние несколько лет узкий ИИ добился необычайного прогресса: сегодня системы искусственного интеллекта отлично справляются с переводом иностранной речи, с игрой в шахматы и Го, а также в помогают решать важные вопросы исследовательской биологии, например предсказание того, как сворачиваются белки, и при создании изображений.

Более того, системы искусственного интеллекта определяют, что именно мы увидим в поиске Google или Яндекс или в ленте новостей Facebook или Вконтакте. Они сочиняют музыку и пишут статьи, которые на первый взгляд не отличаются от написанных человеком текстов. Эти же системы разрабатываются для улучшения наведения беспилотных летательных аппаратов и обнаружения ракет.

Но узкий ИИ становится все менее… слабым. На сегодняшний день ученым удалось добиться значительного прогресса в области искусственного интеллекта, кропотливо обучая компьютерные системы конкретным концепциям. И в последние годы интерес многих ученых нацелен на создание компьютерных систем, способных к обучению.

В целом, прогресс в области искусственного интеллекта позволил ученым добиться огромных успехов, а также поднял насущные этические вопросы. Так, Рози Кэмпбелл из Центра ИИ при Калифорнийском университете в Беркли утверждает, что нынешние трудности никак не связаны с теми жуткими сценариями из фильмов о восстании машин. Скорее, они возникают из-за несоответствия между тем, что мы приказываем нашим системам делать, и тем, что мы на самом деле от них хотим.

Искусственный интеллект несет в себе как прогресс, так и риск возможного регресса и гибели цивилизации

Проблемы, однако, возникают из-за того, что системы действительно хороши в достижении поставленной (или заданной) цели; но цель, которую они усвоили в своей учебной среде – это не тот результат, которого ученые на самом деле хотели добиться.

«В результате мы создаем системы, которые не понимаем, а это означает, что мы не всегда можем предвидеть их поведение», – отмечают исследователи.

Машинное обучение: как учится ИИ

Машинное обучение (англ. machine learning) — это один из разделов науки об ИИ. Здесь используются алгоритмы для анализа данных, получения выводов или предсказаний в отношении чего-либо. Вместо того чтобы кодировать набор команд вручную, машину обучают и дают ей возможность научиться выполнять поставленную задачу самостоятельно.

Чтобы машина могла принимать решения, необходимы три вещи:

• Алгоритм — специальная программа, которая говорит компьютеру, что делать и откуда брать данные. Например, мы можем написать программу, которая сортирует пиццу: «Маргарита», с грибами, с колбасой.
• Набор данных  — примеры, на которых машина тренируется. Это могут быть картинки, видео, текст — что угодно. В нашем случае понадобятся тысячи фотографий различных пицц. Чем больше примеров, тем богаче опыт, — совсем как у людей.
• Признаки — на что компьютеру смотреть при принятии решения? Если мы занимаемся машинным обучением с учителем, то вручную выделяем грибочки и кусочки колбасы. При обучении без учителя — сливаем все данные в программу и даём компьютеру самому разобраться, где что, а при необходимости корректируем.

В машинном обучении много разных алгоритмов. Один из самых простых — линейная регрессия. Её применяют, если есть линейная зависимость между переменными. Пример: чем больше сумма заказа, тем больше вы оставите чаевых. По имеющимся данным можно предсказать сумму чаевых в будущем. В общем-то, простая математика.

Есть байесовские алгоритмы. В их основе применение теоремы Байеса и теории вероятности. Эти алгоритмы используют для работы с текстовыми документами — например, для спам-фильтрации. Программе нужно дать наборы данных по категориям «спам» и «не спам». Дальше алгоритм будет самостоятельно оценивать вероятность того, что слова «Бесплатные туры для пенсионеров» и «Закажи маме тур, пожалуйста» относятся к той или иной категории.

Игра в шахматы

Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором – выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями.

А новая система AlphaZero до турнира знала лишь как ходят фигуры и какова цель игры. Но она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.

AlphaZero – улучшенная версия AlphaGo Zero. Она 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.

Итак, у AlphaZero была информация о том, как ходят фигуры, и обучающий нейросетевой алгоритм с подкреплением. Когда турнир начался, AlphaZero стал играть сам с собой, обрабатывая до 800 тыс. позиций в секунду.

По человеческим меркам, AlphaZero провел за игрой в шахматы около 1400 лет. И достиг уровня абсолютного чемпиона мира по шахматам. По крайней мере, среди компьютеров.

После этого AlphaZero потратил восемь часов и превзошел AlphaGo в го. А потом ещё ща два часа разгромил программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (японскую стратегическую настольную игру).