Олюднення робота – механізація людини

Якщо ми виберемо штучний інтелект із популярних міфів, він може виявитися надзвичайно перспективним та корисним винаходом. Людина і машина – чи створить це поєднання незабутній тандем?

Після поразки від суперкомп'ютера Deep Blue у 1997 році Гаррі Каспаров відпочив, все обдумав і… повернувся до змагань у новому форматі – у співпраці з машиною як так званою кентавр. Навіть середній гравець у парі із середнім комп'ютером здатний перемогти найпросунутіший шаховий суперкомп'ютер — поєднання людського та машинного мислення справило революцію у грі. Отже, зазнавши поразки від машин, Каспаров вирішив вступити з ними в союз, що має символічний вимір.

процес стирання кордонів між машиною та людиною продовжується роками. Ми бачимо, як сучасні пристрої можуть замінити деякі функції нашого мозку, хорошим прикладом чого є смартфони або планшети, які допомагають людям із дефектами пам'яті. У той час як деякі наклепники кажуть, що вони також відключають багато функцій мозку у людей, у яких раніше не було дефектів… У будь-якому випадку, машинно-генерований контент все більше проникає в людське сприйняття — чи то візуальні, такі як цифрові твори чи контент у доповненій реальності, або слухові. як голос цифрових помічників на основі штучного інтелекту, таких як Alexa.

Наш світ явно чи невидимо захаращений «інопланетними» формами розуму, алгоритмами, які спостерігають за нами, розмовляють з нами, торгують із нами чи допомагають нам вибирати одяг та навіть супутника життя від нашого імені.

Ніхто всерйоз не стверджує, що існує штучний інтелект, рівний людському, але багато хто погодиться, що системи ІІ готові тісніше інтегруватися з людьми і створювати з «гібридних», машинно-людських систем, використовуючи найкраще з обох боків.

ІІ стає ближчим до людини

Загальний штучний інтелект

Вчені Михайло Лебедєв, Іоан Опріс та Мануель Казанова з Університету Дьюка в Північній Кароліні вже деякий час вивчають тему збільшення можливостей нашого розуму, про що ми вже розповідали у МТ. На їхню думку, до 2030 року світ, у якому людський інтелект буде посилено мозковими імплантатами, стане повсякденною реальністю.

На думку відразу приходять Рей Курцвейл і його прогнози технологічна сингулярність. Цей знаменитий футуролог давно писав, що наш мозок працює дуже повільно, порівняно зі швидкістю, з якою електронні комп'ютери можуть обробляти дані. Незважаючи на унікальну здатність людського розуму аналізувати величезні обсяги інформації одночасно, Курцвейл вважає, що обчислювальна швидкість цифрових комп'ютерів, що швидко зростає, набагато перевищить можливості мозку. Він припускає, що якщо вчені зможуть зрозуміти, як мозок робить хаотичні та складні дії, а потім організувати їх для розуміння, це призведе до прориву в обчислювальній техніці та революції штучного інтелекту у напрямку так званого загального ІІ. Хто вона?

Штучний інтелект зазвичай поділяють на два основні типи: вузький Тепер Загальна (AGI).

Перші ми можемо бачити навколо себе сьогодні, перш за все в комп'ютерах, системах розпізнавання мовлення, віртуальних помічниках, таких як Siri в iPhone, системах розпізнавання навколишнього середовища, встановлених в автономних автомобілях, алгоритмах бронювання готелів, рентгенівському аналізі, маркування небажаного контенту на Інтернет вивчення написання слів на клавіатурі телефону і десятки інших застосувань.

Загальний штучний інтелект – це щось інше, набагато більше нагадує розум людини. Це гнучка форма, здатна вивчити все, що ви можете вивчити, від стрижки волосся до побудови електронних таблиць, а також міркування та висновки на основі даних. ОІІ ще не побудували (дехто каже, що на щастя), і ми знаємо про нього більше з фільмів, ніж із реальності. Прекрасні приклади тому – HAL 9000 із «2001. Космічна Одіссея» або Скайнет із серії «Термінатор».

Опитування чотирьох експертних груп, проведене у 2012–2013 роках дослідниками ІІ Вінсентом С. Мюллером та філософом Ніком Бостромом, показало 50-відсоткову ймовірність того, що загальний штучний інтелект (AGI) буде розроблений у період з 2040 по 2050 рік, а до 2075 ймовірність збільшиться до 90%. . Фахівці прогнозують також більш високу стадію, так звану штучний надрозумякий вони визначають як «інтелект, що набагато перевершує людське пізнання у всіх областях». На їхню думку, вона з'явиться за тридцять років після досягнення ОГІ. Інші експерти з ІІ вважають ці прогнози надто сміливими. Враховуючи наше дуже слабке розуміння того, як працює людський мозок, скептики відкладають виникнення ДІВ на сотні років.

Комп'ютерне око HAL 1000

Немає амнезії

Однією з серйозних перешкод для справжнього ОІІ є схильність систем ІІ забувати те, чого вони навчилися, перш ніж намагатися перейти до нових завдань. Наприклад, система ІІ для розпізнавання осіб аналізуватиме тисячі фотографій осіб людей, щоб ефективно виявляти їх, наприклад, у соціальній мережі. Але оскільки навчальні системи ІІ насправді не розуміють сенсу того, що вони роблять, тому, коли ми хочемо навчити їх робити щось ще на основі того, що вони вже вивчили, навіть якщо це досить схоже завдання (скажімо, розпізнавання емоцій у особи), їх треба навчати з нуля, з нуля. Крім того, після навчання алгоритму ми вже не можемо його модифікувати, покращувати інакше як кількісно.

Протягом багатьох років вчені намагалися знайти спосіб вирішити цю проблему. Якби їм це вдалося, системи ІІ могли б навчатися на новому наборі навчальних даних, не перезаписуючи більшу частину знань, які вони вже були в процесі.

Ірина Хіггінс із Google DeepMind представила у серпні на конференції в Празі методи, які могли б зрештою зламати цю слабкість нинішнього ІІ. Її команда створила «ІІ-агента» — щось подібне до керованого алгоритмом персонажа відеоігри, який може мислити творчіше, ніж типовий алгоритм, — здатний «уявити», як те, що він зустрічає в одному віртуальному середовищі, виглядатиме в іншому. Таким чином, нейронна мережа зможе відокремити об'єкти, з якими вона зіткнулася в середовищі, що моделюється, від самого середовища і зрозуміти їх у нових конфігураціях або розташуваннях. У статті на arXiv описано вивчення алгоритму розпізнавання білої валізи або крісла. Після навчання алгоритм здатний «візуалізувати» їх у новому віртуальному світі і розпізнавати їх, коли справа доходить до зустрічі.

Коротше кажучи, цей тип алгоритму може визначити різницю між тим, що він зустрічає, і тим, що він бачив раніше, як це робить більшість людей, але на відміну від більшості алгоритмів. Система ІІ оновлює те, що вона знає про світ, без необхідності перенавчання та перенавчання всього наново. В основному система здатна передавати та застосовувати існуючі знання у новому середовищі. Звичайно, сама модель пані Хіггінс ще не є ОІІ, але це важливий перший крок до більш гнучких алгоритмів, що не страждають на машинну амнезію.

На честь дурості

Мікаель Трацці та Роман В. Ямпольський, дослідники з Паризького університету, вважають, що відповіддю на питання про зближення людини та машини є впровадження штучного інтелекту в алгоритми «штучна дурість ». Це також зробить його безпечнішим для нас. Звичайно, загальний штучний інтелект (AGI) також може стати безпечнішим за рахунок обмеження обчислювальної потужності та пам'яті. Вчені, однак, розуміють, що надінтелектуальний комп'ютер міг би, наприклад, замовити більше енергії за допомогою хмарних обчислень, придбання обладнання та відправлення його або навіть маніпулювання тупою людиною. Отже, необхідно забруднити майбутній ГІІ людськими забобонами та когнітивними помилками.

Дослідники вважають це цілком логічним. Люди мають явні обчислювальні обмеження (пам'ять, обробка, обчислення та «тактова частота») і характеризуються когнітивними спотвореннями. Загальний штучний інтелект не такий обмежений. Тому, якщо вона має бути ближче до людини, вона має бути обмежена таким чином.

Трацці та Ямпольський, здається, трохи забувають, що це палиця з двома кінцями, бо незліченні приклади показують, наскільки небезпечними можуть бути як дурість, так і упередження.

Емоції та манери

Ідея механічних персонажів із живими, людиноподібними рисами обличчя давно розбурхує людську уяву. Задовго до слова «робот» були створені фантазії про големи, автомати та дружні (або ні) машини, що втілюють як форму, так і дух живих істот. Незважаючи на всюдисутність комп'ютерів, ми не зовсім відчуваємо, що вступили в еру робототехніки, відомої, наприклад, у серіалі «Джетсони». Сьогодні роботи можуть пилососити будинок, водити машину та керувати плейлистом на вечірці, але всі вони залишають бажати кращого з погляду індивідуальності.

Втім, можливо, це скоро зміниться. Хто знає, чи не є провісником нової ери робототехніки більше характерних та манерних машин, подібних вектор Анки. Замість того, щоб зосередитись на тому, скільки практичних завдань він може виконувати, дизайнери прагнули наділити механічне творіння «душею». Завжди включений, підключений до хмари, маленький робот здатний розпізнавати обличчя та запам'ятовувати імена. Він танцює під музику, реагує на дотики, як тварина, та її стимулюють соціальні взаємодії. Хоча він може говорити, він, швидше за все, буде спілкуватися, використовуючи комбінацію мови тіла та простих емоційних знаків на дисплеї.

Крім того, він може багато чого - наприклад, грамотно відповідати на питання, грати в ігри, передбачати погоду і навіть фотографувати. Завдяки постійним оновленням він постійно опановує нові навички.

Vector не був розроблений для професіоналів у галузі холоду. І, можливо, це спосіб наблизити людей до машин більш ефективний, ніж амбітні програми з інтеграції людського мозку з ІІ. Це далеко не єдиний проект у своєму роді. Досвідчені зразки створювалися кілька років роботи-помічники для літніх та хворихяким стає все важче забезпечити належний догляд за розумною ціною. Відомий робот перець, що працює в японській компанії SoftBank, повинен вміти читати людські емоції та вчитися взаємодіяти з людьми. Зрештою, це допомога по дому та догляд за дітьми та літніми людьми.

Бабуся взаємодіє з роботом Pepper

Інструмент, надрозум або сингулярність

На закінчення можна відзначити три основні потоки у роздумах щодо розвитку штучного інтелекту та його зв'язку з людьми.

• Перший припускає, що побудова загального штучного інтелекту (ІІА), рівного і схожого на людську, взагалі неможлива. неможливо або дуже далекі за часом. У цій перспективі системи машинного навчання і те, що ми називаємо ІІ, будуть все більш і більш досконалими, що все більше виконують свої спеціалізовані завдання, але ніколи не перевищують певної межі — що не означає, що вони будуть служити тільки на благо людства. Так як це все одно буде машина, тобто не що інше, як механічний інструмент, він може як допомагати в роботі, так і підтримувати людину (чіпи в мозку та інших частинах тіла), а можливо і служити для того, щоб нашкодити або навіть убити людей.
• Друге поняття – можливість швидке будівництво АГІа потім, внаслідок самої еволюції машин, підніматися штучний надрозум. Це бачення потенційно небезпечне для людини, тому що надрозум може вважати його ворогом чи чимось непотрібним чи шкідливим. Подібні прогнози не виключають можливості того, що людський рід може знадобитися машинам у майбутньому, хоч і не обов'язково як джерело енергії, як у «Матриці».
• Нарешті, ми також маємо поняття «особливості» Рея Курцвейла, тобто своєрідного інтеграція людства з машинами. Це дало б нам нові можливості, а машинам дали б людський ДІВ, тобто гнучкий універсальний інтелект. Наслідуючи цей приклад, у довгостроковій перспективі світ машин і людей стане невиразним.

Типи штучного інтелекту

• реактивний – спеціалізовані, які реагують на конкретні ситуації та виконують строго певні завдання (DeepBlue, AlphaGo).
• З обмеженими ресурсами пам'яті – спеціалізовані ресурси отриманої інформації, що використовують, для прийняття рішень (автономні системи автомобіля, чат-боти, голосові помічники).
• Обдарований незалежним розумом -загальний, який розуміє людські думки, почуття, мотиви та очікування, здатний взаємодіяти без обмежень. Вважається, що перші екземпляри будуть виготовлені на наступному етапі розвитку ІІ.
• самосвідомість – крім гнучкого розуму, він ще й усвідомлення, тобто. поняття про себе. На даний момент це бачення повністю під знаком літератури.