Мифы об искусственном интеллекте
Тема искусственного интеллекта сейчас на пике популярности. И часто о нем пишут люди, далекие от программирования. Более того, многие журналисты стремятся сделать на этой теме очередную сенсацию и взбудоражить общественность. Поэтому я решила развенчать все мифы об «искусственном интеллекте» и рассказать о нем всю правду.
Во-первых, следует сказать сразу, что термин «искусственный интеллект» является крайне неудачным. Он совершенно не соответствует тому, что мы, люди, понимаем под интеллектом.
Прорыв в области распознавания образов, текстов, речи и т. д. произошел совсем недавно благодаря использованию искусственных нейронных сетей, способных к «обучению». Но на самом деле никаких «нервных импульсов» и никакой способности к «самообучению» у компьютеров нет.
Искусственная нейронная сеть — это всего лишь алгоритм, программа, написанная на каком-либо языке программирования. «Нейроны» - это некие переменные, хранящие весовые коэффициенты. «Обучение нейронной сети» - это подача на вход программы большого количества данных и подстраивание весовых коэффициентов таким образом, чтобы она на выходе давала верный ответ. Чем правильнее подобрана архитектура сети, количество нейронов, функции активации и прочие параметры, а также чем качественнее обучающие примеры, тем лучшие результаты даст нейронная сеть на независимых (новых) данных.
Да, есть и алгоритмы обучения сети «без учителя», но в любом случае они требуют хорошо сформулированной задачи, критериев успешного обучения (целевой функции), правильно подготовленных и оцифрованных данных. Так что назвать это «самообучением» язык не поворачивается. Единственное, что отличает такие алгоритмы — это то, что они продолжают учиться на новых примерах без риска переобучения.
На этой неделе я была в ВДНХ, на выставке, посвященной образованию. И там была интересная дискуссия на тему «Естественный язык и искусственный интеллект». Приглашенный специалист - Сергей Губанов, разработчик ядра переводчика «Яндекс» — старался объяснить лингвистам, как происходит машинное обучение.
Уж не знаю, насколько они его поняли.
Он рассказал о том, что прорыв в распознавании речи и в машинном переводе стал возможен благодаря нейронным сетям. Но машина обучается языкам совсем не так, как человек. Программа не понимает, например, что «кошка», «кошки», «кошку», «cat» - это одно понятие. Она работает исключительно с цифровыми представлениями. Обучение нейронной сети состоит в том, чтобы давать ей как можно больше примеров — разнообразных текстов и их переводов. Она извлекает из них вероятности, с которой встречаются те или иные слова, буквы, сочетания букв и т. д.
Именно по этой причине невозможно создать универсальный переводчик с любого языка на любой. Для каждой языковой пары пишется отдельный переводчик, проводится отдельное обучение. Есть легкие языковые пары, когда языки являются родственными, похожими, и есть очень трудные языковые пары, где до сих пор не удалось достичь качественного перевода.
Все статьи и передачи о том, что искусственный интеллект скоро заменит человека и выйдет из-под его контроля — это просто лживая провокация, больше не знаю, как назвать.
Да, благодаря нейросетевым моделям произошел серьезный технический прорыв. Программы сейчас умеют делать то, что казалось совершенно невозможным пару десятков лет назад. Но это кропотливый, ежедневный труд миллионов программистов, которые простыми математическими методами приближают будущее, делают сказку былью. И вместо того, чтобы освещать их достижения, журналисты демонизируют их, пугая народ картинами зомби-апокалипсиса.
Их, конечно, можно понять. Они стремятся привлечь внимание публики сенсационными новостями, играют на эмоциях и невежестве людей. Всё это не иначе как погоня за прибылью. Пусть это будет на их совести.
Главное, чтобы люди не клевали на эти искусственные приманки, чтобы они думали своей головой, понимали реальное положение дел, знали каким трудом достигается прогресс и какие возможности он нам открывает. А возможности эти действительно впечатляют!
Комментарии
Вообще-то давно уже есть нейрочипы, которые реализуют нейронные сети "в железе"
"«Нейроны» - это некие переменные, хранящие весовые коэффициенты."
Нейроны - это взвешивающие сумматоры с нелинейным преобразователем (активационной функцией"
В принципе, Ваш порыв двинуть науку в массы можно приветствовать, но тогда уж не надо создавать у неискушённых читателей, что вся область искусственного интеллекта сводится к нейрокибернетике.
И мозг животных уже имеет задатки интеллекта. Остаётся развить его до хотя бы человечьего уровня.
Ныне это возможно подключением электронных дополнителей - микрочипов. В дальнейшем, с появлением органических логических элементов - их просто можно вживлять.
Но вы пример ученным в том, что выносите свою идею на суд общественности раньше, чем ее начнут другие финансировать, экспериментировать ну и т.д. Общественный интеллект сразу вычислит последствия предлагаемой идеи для общества и раскритикует ее. Потому многие идеи продвигают в закрытых от общества лабораториях.
Искусственным может быть процесс создания,но не сам интеллект.
Комментарий удален модератором
Сейчас японцы уже разрабатывают секс роботов, способных вынашивать плод и рожать человеческих детенышей... эта технология на порядок выше банального программирования.
Я отталкиваюсь в рассуждениях от природы, от естественных процессов. В природе не происходит намеренного разрушения структур. Есть просто неустойчивые структуры, которые со временем сами начинают распадаться, и их место занимают новые структуры - более устойчивые и гармоничные.
Поэтому людям, которые хотят принести реальную пользу миру, следует сосредоточиться на создании новых структур, а старые сами рухнут, не выдержав конкуренции с ними. Это закон природы. Борьба же с ними только делает их сильнее, даёт им ресурсы для дальнейшего развития.
Экономические проблемы социализма в СССР
https://www.marxists.org/russkij/stalin/t16/t16_33.htm
"Поэтому людям, которые хотят принести реальную пользу миру, следует сосредоточиться на создании новых структур, а старые сами рухнут, не выдержав конкуренции с ними."
Эти новые структуры (что это кстати? органы власти?) сейчас можно создавать только подпольно (партийные ячейки) и при помощи них объединять Рабочий Класс на борьбу, учить и координировать работу. Само не рухнет - нужно подтолкнуть :)
В основе всего стоят алгоритмы. Распознавание голоса - фонемы, распознавание изображений - видео и фото. Каждому фрагменту на начальном уровне программером даётся оценка правильности выбора. Ничего сверхестественного в этом нет. Просто алгоритмы (за счёт расширения баз) становятся более объёмными и разветвлёнными, что приводит к "обожествлению" таких решений, но по-прежнему, алгоритмы остаются быть алгоритмами Единственный нюанс в этом действе заключается в появлении "запутанности", когда программер уже не способен справится со всеми ветвями сложных алгоритмов и появляется возможность "хаоса" в принятии решений. Это как раз то, чего все боятся - бесконтрольность программного обеспечения!!!
Да, и то и другое - алгоритмы, но это совершенно разные способы программирования.
В нейросетевом программировании нет какой-либо готовой модели, есть просто куча разных данных. И нужно уметь подобрать параметры сети, чтобы она могла из этих данных извлечь информацию. Поэтому здесь нет изначальной ошибки: или сеть ничего не даст (даст какую-то ерунду), или она даст что-то понятное.
То же самое и с нашим мозгом. Мы можем понятия не иметь о нервных клетках, об их устройстве и алгоритмах, но прекрасно понимаем то, что они выдают в виде ощущений, образов, мыслей.
Если наш мозг представить "чёрным ящиком" с многочисленными входящими данными и ожидаемым результатом, то искусственный "чёрный ящик" с подобной обработкой информацией мы стали называть ИИ с нейросетью, не зная реальности.
В первом случае я не стала бы доверять на 100%, потому что это может быть субъективное мнение. А в случае с моделью - это даже не вопрос доверия, а очевидное доказательство.
Мы не строим черный ящик, а пытаемся понять универсальные информационные законы.
Машина может считать только варианты из имеющихся данных, которые в большей своей части не совсем корректны, а более условны в связи с недостатком знаний человеческих.
Для проявления интеллекта, машина должна:
1. Научиться лгать, т.е. фантазировать исходя из объёма имеющейся у неё информации.
2. То, что нафантазировала, должна УСПЕТЬ создать и УСПЕТЬ проверить на практике пока не сдохла.
Когда разумный хочет жрать или пить, он такого нафантазирует и насоздаёт, что даже детям останется и войдёт в их обыденность.
Вывод; Искусственный интеллект не должен уметь фантазировать, самостоятельно собирать данные и тем более воплощать свои конструкции в жизнь, ибо мы станем рабами его и он нас уничтожит.