Что такое искусственный интеллект простыми словами

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — увлекательная тема, которая сделала огромные прорывы в XX веке. Мы ежедневно используем ИИ в нашей повседневной жизни, часто даже не подозревая об этом. Однако сегодня ИИ всё ещё находится исключительно на страницах фантастических романов и в кинематографе. Некоторые авторы изображают ужасные сценарии, где машины порабощают человечество, в то время как другие видят в ИИ верного помощника и друга человека.

Что на самом деле представляет собой искусственный интеллект? Превзойдет ли он когда-нибудь способности человеческого разума? Или это уже произошло? GeekBrains готов ответить на самые популярные вопросы о ИИ и его перспективах использования.

Искусственный интеллект — это понятие, которое до сих пор не имеет четкого определения. В середине XX века, когда термин впервые зазвучал на Дартмутском семинаре, его значение отличалось от современного. Ученые того времени полагали, что к искусственному интеллекту относится система, способная переводить тексты с одного языка на другой, распознавать объекты на фотографиях или видео, понимать смысл произнесенных фраз и адекватно на них реагировать. Современные нейросети способны справиться с этими задачами. Но можно ли считать, что мы достигли цели и уже создали AI?

Вряд ли. Чем дальше мы продвигаемся в разработке искусственного разума и достигаем впечатляющих результатов, тем больше требований мы предъявляем к ИИ.

Некоторые ученые строят сложные теории, пытаясь определить, что такое искусственный интеллект и какие характеристики системы должны быть, чтобы считать ее разумной. В общих чертах можно сказать, что интеллект определяется как способность к обучению, осознанию и применению знаний на практике. Следовательно, мы также можем ожидать от AI способность к обучению, осознанию своих знаний и их применению.

Когда начались работы над искусственным интеллектом?

Летом 1956 года в Дартмуте ученые собрались на семинаре, посвященном вопросам искусственного интеллекта (тогда и был сформулирован этот термин), а уже на следующий год появилась концепция первой искусственной нейросети — перцептрона. В 1960 году на основе этой концепции Фрэнк Розенблатт создал компьютер «Марк-1». Первый в мире нейрокомпьютер был обучен распознавать буквы латинского алфавита. Однако из-за технических ограничений 60-х годов и сложности процессов, технология не была до конца разработана, а сам разработчик скоропостижно скончался. О разработке нейрокомпьютеров забыли на 20 лет.

Только в 1980-х годах концепции нейронных сетей стали изучать серьезно. Техника стала более мощной, и количество критиков сократилось: электроника продолжала быстро прогрессировать. То, что 20 лет назад казалось мечтой, стало реальностью. Однако нахождение правильных методов обучения нейронных сетей заняло еще 20 лет. Только в середине 2000-х годов ученые нашли правильный путь, и искусственные нейросети начали покорять планету.

Описание искусственного нейрона

Искусственные нейронные сети были созданы в качестве математической модели человеческого мозга. Ученым Уоррену Мак-Каллоку и Уолтеру Питтсу пришлось разработать теорию работы человеческого мозга, чтобы понять, как устроены отдельные нейроны.

В живом организме отдельные нейроны — это живые клетки со сложной структурой. У каждого нейрона есть дендриты — ветвящиеся отростки, которые могут передавать сигналы другим нейронам через синапсы. Также есть аксон — более длинный отросток, ответственный за передачу сигнала от нейрона. Разные синапсы могут возбуждать или тормозить нейрон. Сигналы и синаптические связи, поступающие на «вход» нейрона, определяют импульсы, которые он передает другим нейронам.

Искусственные нейроны не требуют физического носителя. Они представляют собой математические функции. Задача искусственного нейрона — получить информацию, обработать ее и выдать результат. В искусственной нейронной сети нейроны делятся на три типа:

• Входные нейроны — получают исходную информацию (например, пиксели изображения, если сеть распознает фотографии).
• Промежуточные нейроны — обрабатывают информацию.
• Выходные нейроны — выдают результат (например, идентификацию объекта на фотографии).

Нейронные сети строятся в виде слоев, как пирог. Внешний слой содержит входные нейроны, а другой слой — выходные нейроны. Между ними может быть один или несколько промежуточных слоев. Каждый нейрон промежуточного слоя связан с множеством нейронов из окружающих слоев. Общение между нейронами осуществляется с помощью весов, числовых значений, которые каждый нейрон вычисляет на основе данных, полученных от предыдущего слоя.

При создании искусственных нейронных сетей ученые ориентировались на устройство человеческого мозга. Поэтому принципы работы искусственных нейронов не сильно отличаются от живых. Возможно, развиваясь на основе таких нейронных сетей, мы приблизимся к созданию разума, близкого к человеческому.

Отличие искусственного интеллекта от естественного

Вопрос о различии между искусственным и естественным интеллектом на самом деле имеет скорее философскую, чем строго научную, природу. Проблема не заключается в том, что мы не можем представить, каким будет созданный разум. Воображение способно создать любые образы, и писатели-фантасты доказали это множество раз. Проблема заключается в том, что ни один существующий на сегодняшний день искусственный интеллект не достиг достаточного уровня развития, чтобы конкурировать с человеком на равных условиях.

Философ Джон Серл высказал точку зрения еще в 1980-х годах, предложив термины «сильный искусственный интеллект» и «слабый искусственный интеллект». Сильный, по его мнению, способен осознавать себя и мыслить, подобно человеку, в то время как слабый не обладает этими способностями.

Сегодняшние ИИ, если классифицировать их согласно Серлу — слабые, поскольку ни один из них не обладает самосознанием. Наши нейросети могут распознавать лица, создавать удивительные картины, читать рукописный текст и даже сочинять стихи, но они были разработаны исключительно для выполнения этих конкретных задач. Ни одна из этих нейросетей не способна изменить свою «профессию» или выбрать другое направление. Они делают только то, для чего их обучили, и, в некотором смысле, можно считать их запрограммированными для выполнения этих задач. Они не обладают истинным пониманием того, что делают. Серл утверждал, что создание сильного искусственного интеллекта в принципе невозможно.

Другой философ Хьюберт Дрейфус также считал, что компьютерные системы никогда не смогут сравняться с человеком, так как человеческий разум опирается не только на усвоенные знания, но и на эмпирический опыт, которым компьютеры, по своей природе, не обладают. Следовательно, у компьютеров нет потенциала для развития собственного разума.

Однако эти уверенные утверждения были сделаны во времена, когда нейронные сети только начинали свой путь. Сегодня, наблюдая за их успехами в обучении, легко поверить в возможность существования искусственного интеллекта, который станет равным или даже превзойдет человека.

Сравнение человеческого и компьютерного интеллектов

Как можно определить, достиг ли искусственный интеллект уровня человеческого или нет? Один из возможных критериев — наличие чувств, эмоций и креативности. Если машина начинает испытывать страх, любовь, написать стихотворение или создать картину, можно ли это рассматривать как проявление разума?

Теоретически возможно. Однако чувства также присутствуют у животных и птиц. При этом мы чаще отрицательно отвечаем на вопрос о разумности животных и тем более о равенстве их разума с человеческим. Кроме того, чувства могут быть запрограммированы, в основном они лишь реакция на внешние раздражители. Кроме того, у нас нет данных о том, смогут ли компьютеры когда-нибудь испытывать эмоции, сравнимые с человеческими. Но должны ли их чувства быть аналогичными нашим?

Возможно, более надежно смотреть на наличие самосознания. Если машина начинает задавать вопрос «Кто я?» — это может считаться моментом появления разумности? Однако самосознание также присутствует у животных, и большинство людей способны прожить всю жизнь, не задаваясь глубокими философскими вопросами.

Существуют ли более точные и строгие методы сравнения интеллектов? Например, мы имеем интеллектуальный коэффициент IQ, с помощью которого можно оценить умственные способности человека. Почему бы не использовать его для оценки машин?

У компьютерных программ есть IQ?

Измерить интеллект даже у человека чрезвычайно сложно, поскольку когнитивные и мыслительные способности нельзя измерить точно. Более того, IQ — относительный показатель, а не абсолютный. Некоторые ученые считают, что тесты IQ измеряют не сам интеллект, а способность проходить эти тесты. Эту способность можно тренировать и получать высокие результаты, но сам интеллект при этом не изменится. Таким образом, IQ — это лишь число, связанное с интеллектом, но не дает объективной оценки самого интеллекта.

В различных IQ-тестах преобладают задачи на наблюдательность, логику, комбинаторику или математическое мышление. Результаты зависят от того, что человеку легче и в каких областях он компетентен. Важны скорость прохождения тестов и специализация задач.

Также возможно «тренировать» ИИ для решения определенных классов задач, и компьютеру потребуется гораздо меньше времени для прохождения IQ-теста, чем человеку. Таким образом, нейронная сеть может набрать очень высокие баллы, недоступные для гениальных людей, но при этом она может быть неспособна ответить на самые простые вопросы, для которых она не была обучена.

Так существуют ли объективные критерии для оценки компьютерного интеллекта? Один из первых исследователей, попытавшихся разработать такие критерии, был известный британский математик Алан Тьюринг.

Что такое тест Тьюринга?

В 1950 году Тьюринг опубликовал статью под названием «Вычислительные машины и разум», в которой он обсуждал возможность мышления у машин. Это была одна из первых научных работ, посвященных искусственному интеллекту, и она стала отправной точкой для серьезных научных дебатов.

Тьюринг начал с определения терминов, чтобы прояснить вопрос о том, может ли машина мыслить. Он пришел к выводу, что такой вопрос слишком размыт и не может быть точно определен. Что означает «машина»? Что значит «мыслить»?.. Очевидно, что этот вопрос несет в себе некую иррациональность, которая не позволяет дать на него однозначный ответ. В результате своих размышлений Тьюринг предложил тест, известный как «тест Тьюринга». В этом эксперименте судье предлагается общаться с двумя собеседниками: человеком и компьютером. Задача судьи состоит в том, чтобы определить, кто из них человек, а кто — программа. Если судья не может уверенно отличить, кто есть кто, или делает ошибку в своей оценке, считается, что машина прошла тест.

Суть теста Тьюринга не заключается в создании «обманывающей машины», способной притворяться человеком. Он служит для проверки, обладает ли конкретная машина или программа разумом, который сложно отличить от человеческого. Такую машину Тьюринг назвал «интеллектуальной», и это определение остается актуальным уже более 60 лет.

Процессоры для искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта не ограничиваются только программными решениями. В настоящее время активно разрабатываются электронные чипы, в которых поддержка искусственного интеллекта встроена на аппаратном уровне. Эти чипы называются нейронными процессорами. Они применяются в беспилотных автомобилях, дронах, промышленных роботах и автоматах, а также для решения специализированных задач, таких как распознавание речи или изображений, создание поисковых систем и машинный перевод.

Одно из таких устройств — тензорный процессор Google (TPU), специально разработанный для систем машинного обучения. На данный момент этот процессор не продается отдельно и используется только внутри компании Google для оптимизации поисковых запросов и обработки фотографий. TPU работает с 8-битными числами (небольшим для точных вычислений) и имеет ограниченный набор команд (в отличие от современных процессоров, которые могут иметь сотни команд). Несмотря на это, тензорный процессор эффективно выполняет вычисления, связанные с искусственным интеллектом и нейронными сетями. Компания Google регулярно выпускает новые версии TPU, что свидетельствует о его быстром развитии.

Кроме того, существуют и другие разработки подобных чипов. Многие из них узкоспециализированны и предназначены для ускорения программ искусственного интеллекта, связанных с компьютерным зрением.

Что делает искусственный интеллект с рынком труда

На данный момент уже есть области, где искусственный интеллект может заменить работу человека. Например, приложения могут обрабатывать запросы клиентов по телефону или в чате, отвечая на простые вопросы. Это позволяет оптимизировать нагрузку на операторов call-центров и даже сократить количество сотрудников.

В производстве искусственный интеллект способен управлять автоматикой и промышленными роботами. Искусственная нейросеть, постоянно контролирующая показатели множества датчиков, может быстрее человека реагировать на аварийные ситуации и предпринять соответствующие меры, такие как отключение конвейера или остановка механизмов. Во многих случаях такие системы могут предвидеть проблемы заранее и предотвратить чрезвычайные ситуации.

Угрожает ли искусственный интеллект человеку?

Искусственный интеллект будет вытеснять людей с рабочих мест. Он более экономически эффективен и допускает меньше ошибок. Искусственный интеллект не ленится, не откладывает дела и не отвлекается на социальные сети. Он не нуждается в отдыхе, сне и отпуске, и не испытывает усталости. Он идеальный работник.

В первую очередь искусственные нейросети заменят людей в выполнении рутинных операций, а также будут выполнять сложные расчеты, оценку рисков, сбор информации и моделирование ситуаций по заданным параметрам. Искусственный интеллект может быть задействован на опасных и вредных производствах.

Тем не менее, люди все еще будут нужны там, где роботы пока не способны составить им конкуренцию. И это не только в творческих областях. Искусственный интеллект в настоящее время способен выполнять только узкоспециализированные задачи, на которые он был обучен, поэтому он может заменить людей только в той же степени, что и калькулятор может заменить математика. Однако развитие технологий искусственного интеллекта открывает огромные возможности на рынке труда для специалистов, связанных с машинным обучением и обслуживанием интеллектуальной техники.

Что умеет искусственный интеллект

Сейчас трудно найти сферы человеческой деятельности, которые бы полностью обошлись без технологий искусственного интеллекта. Рассмотрим некоторые ключевые области, где ИИ уже нашел свое применение:

• Интернет. Когда вы произносите фразы «Окей, Гугл» или «Привет, Сири», вы обращаетесь к искусственному интеллекту в своем смартфоне. Он способен распознавать речь, переданную через микрофон, и обрабатывать ваш запрос. Он записывает ваш вопрос и отправляет его на серверы Google или Apple. Там в дело вступает другой искусственный интеллект, который распознает речь и переводит вопрос в понятный компьютеру формат. Затем третий искусственный интеллект выполняет поиск ответа в огромных базах данных. Наконец, ответ возвращается на ваш смартфон, где искусственный интеллект, имитирующий человеческий голос, произносит его для вас. Все это происходит в доли секунды.
• Транспорт и логистика. Одной из впечатляющих областей применения являются беспилотные автомобили. За последнее десятилетие множество автопроизводителей, включая General Motors, Nissan, BMW, Honda, Volkswagen, Audi и Volvo, а также компании Google и Tesla, занялись разработкой автомобилей, способных самостоятельно перемещаться по дорогам. В настоящее время беспилотные автомобили на улицах городов появляются редко, но они продолжают прогрессировать. Компания Amazon начала разрабатывать идею доставки товаров и почтовых отправлений с помощью дронов с 2013 года. Первая доставка товара с помощью беспилотного летательного аппарата была осуществлена в декабре 2016 года. В некоторых регионах дроны уже доставляют еду, лекарства и даже портативные дефибрилляторы. Эта система все еще развивается, хотя есть и негативные случаи использования дронов для незаконных целей, таких как доставка запрещенных предметов в тюрьмы или перевозка наркотиков.
• Финансы. Используется для прогнозирования рисков и выявления мошенничества. Например, компания MasterCard разработала сервис Decision Intelligence, который повышает точность подтверждения подлинных транзакций и снижает вероятность ложных отклонений платежей. Система, основанная на искусственной нейросети, использует информацию из различных источников, чтобы оценить, насколько транзакция является «нормальной». Она учитывает надежность продавца, историю транзакций, типичность покупки для покупателя, его местоположение и время суток. Это помогает защитить людей от мошенничества и уменьшить число ложных срабатываний.
• Медицина. Развивается прежде всего в области диагностики заболеваний. Искусственные нейросети научились распознавать раковые опухоли на рентгеновских снимках, КТ, маммографии и МРТ. Врачу требуется около 20 минут на изучение снимка, тогда как нейросети могут сделать это за считанные секунды. Это означает, что пациенты могут получать результаты обследования практически мгновенно. Кроме того, разработки в этой области проводятся и в России. Диагностические ИИ способны выявлять не только рак, но и ранние стадии болезни Альцгеймера, пневмонию и другие заболевания.
• Оборона и военное дело. В армии США разрабатывается ИИ, способный распознавать человеческие лица в темноте и даже сквозь стены с помощью тепловизора. Ожидается, что эта технология поможет выявлять лидеров банд во время военных действий. Также разрабатываются системы прицеливания для танков, способные обнаруживать скрытые цели. В оборонно-промышленном комплексе искусственный интеллект помогает повысить обороноспособность стран, однако он также может стать оружием для террористов.
• Бизнес и торговля. Нейронные сети производят настоящую революцию в ритейле. С их помощью улучшается качество обслуживания и обеспечивается индивидуальный подход к каждому потребителю. Умные технологии помогают обнаруживать мошенничество с банковскими картами, предлагают персональные рекомендации и помогают подобрать товары. Согласно отчету TAdviser, в 2018 году более трети всех доходов в ритейле было получено благодаря рекомендациям, основанным на искусственном интеллекте.
• Спорт. Технологии искусственного интеллекта применяются для прогнозирования результатов спортивных матчей. Компании, такие как UBS, Commerzbank и Microsoft, разработали системы, учитывающие опыт команды и отдельных игроков. Прогнозы иногда оказываются верными, но в большинстве случаев искусственный интеллект может ошибаться. Человеческий фактор всегда способен опровергнуть любые предсказания.
• Культура. Машины могут проявить креативность и достигнуть определенных успехов в сфере культуры. Например, можно создавать совершенно новые звуки, объединяя различные инструменты. Проекты, такие как Sony Flow Machines и Popgun’s Alice, разрабатывают электронных композиторов, способных создавать оригинальные мелодии и даже импровизировать с человеком. Также существуют нейросетевые проекты, способные создавать музыку, соответствующую настроению пользователя. В области живописи нейросети, такие как DeepDream, проявляют способности к сюрреалистическому искусству. Они создают удивительные полотна в различных стилях. Однако для придумывания сюжетов и идей они всё еще нуждаются в помощи человека. Технологии искусственного интеллекта, разработанные Google и Facebook, позволяют создавать видеоматериалы, включая ролики, где человек на экране может произносить любые слова и выражать различные эмоции. Искусственный интеллект может даже заменять актеров на экране или создавать совершенно фальшивые видеоролики. Это открывает новые возможности для кинематографистов, но и создает вызовы в области подделок и манипуляций.
• Литература Они могут создавать стихи, подбирая рифмы и размеры, но до настоящих поэтов им все еще далеко. Также нейросети могут использоваться для создания текстов в интернете, и компания Narrative Science предсказывает, что к 2025 году до 90% текстов в интернете будут создаваться с помощью машинного интеллекта.
• Игровая индустрия. Нейросети используются для управления врагами и игровыми ботами, а также для создания компьютерных игр, где AI может играть наравне с человеком. В соревнованиях по игре в Doom искусственный интеллект смог победить профессиональных игроков. Способность машины обыгрывать чемпионов мира по шахматам стала одним из показателей ее развития и мощности.

Перспективы развития искусственного интеллекта

Исследования продолжаются уже более полувека, но до сих пор многие люди не полностью понимают суть этой технологии. Фантастические романы и фильмы часто изображают ИИ как опасное создание, и такое представление формирует мнение многих людей.

Давайте рационально ответим на вопросы, связанные с дальнейшим развитием искусственного интеллекта.

Цель искусственного интеллекта — перенести человеческий разум в компьютер?

Нет, это не так. Теоретически такая возможность существует, хотя она сейчас очень далека от реализации. Создание точной копии человеческого разума, включая воспоминания и сознание, требует сканирования и маппинга всех нейронов и синапсов мозга человека, что на данный момент технически невозможно. В настоящее время мы находимся далеко от создания искусственной нейросети, которая была бы столь же мощной, как человеческий мозг.

Искусственный интеллект стремится достичь человеческого уровня интеллекта?

Цель искусственного интеллекта заключается в помощи людям и выполнении сложных и рутинных задач. Не обязательно, чтобы искусственный интеллект имел способность вести философские дискуссии или сочинять поэмы.

Однако, если искусственный интеллект когда-нибудь достигнет уровня человеческого мышления, это станет важным достижением для цивилизации. Мы получим разумного и умного помощника, и сможем гордиться тем, что создали такое творение.

Когда искусственный интеллект достигнет человеческого уровня?

На данный момент мы успешно создаем относительно небольшие нейросети, способные распознавать голос или обрабатывать изображения. Однако ни одна искусственная нейросеть не обладает такой же сложностью, как человеческий мозг. Человеческий мозг состоит из 86 миллиардов нейронов и множества синаптических связей между ними.

Текущие искусственные нейросети далеки от этих показателей, как в размерах, так и в сложности. Есть технические ограничения на размеры нейросетей, и даже самые мощные компьютеры не могут сравниться с размерами и сложностью человеческого мозга. Обучение нейросетей также остается сложной задачей.

Скорость компьютеров является показателем интеллекта?

Мощность интеллекта зависит не от скорости вычислений, а от сложности нейронных сетей. Человеческий мозг превосходит искусственные нейросети в мощности, несмотря на то что скорость обработки информации в нем ниже, чем в компьютерах.

Искусственные нейронные сети состоят из нейронов, объединенных в слои. Чем сложнее структура сети, тем больше слоев и нейронов, тем более масштабные задачи она может выполнять.

Может ли нейросеть развиваться естественным образом?

Возможности искусственной нейросети получать опыт и развиваться подобно человеку связана с технологическими ограничениями. Человеческий разум формируется через взаимодействие с окружающей средой и получение жизненного опыта. В настоящее время создание нейросети, способной развиваться естественным путем, требует значительных технических прорывов и включения «органов чувств» для восприятия окружающего мира.

Поэтому развитие искусственного интеллекта в этом направлении остается далеким будущим.

Риск для человеческой цивилизации — насколько он реален?

Всегда существуют риски, связанные с новыми технологиями. Однако важно понять, в чем именно заключаются эти риски. Один из возможных сценариев — искусственные нейросети достигнут определенного уровня и застопорятся на «плато» эффективности, не развиваясь дальше. Или они не оправдают ожиданий, если окажется, что искусственный интеллект не способен справиться с некоторыми типами задач, особенно творческого характера. В таком случае возможны потери трудозатрат и финансовых вложений.

Однако, если говорить о риске техногенных катастроф или восстания машин, то на данный момент такая угроза маловероятна. Современные нейросети не обладают способностью противостоять своим создателям, подобно тому, как нейроны в мозге, управляющие движением руки, не осознают себя как личность и не наносят удары по своему телу.

Но необходимо помнить, что искусственный интеллект — это наше творение. Мы разрабатываем, создаем, обучаем и вкладываем свои мысли в него. Значит, ответственность за его поведение лежит на нас.

Четвертая промышленная революция

Независимо от того, как мы относимся к этому, мы должны признать, что машинный разум уже существует. Отказ от него означает отступление в развитии, так как ИИ является важной частью нашего прогресса. Многие ученые связывают появление искусственных нейросетей с началом четвертой промышленной революции и заявляют о наступлении новой эпохи, когда рядом с нами будет находиться искусственный разум, всегда готовый помочь.

Страх перед новым и недоверие — это нормальная человеческая реакция на что-то новое. Многие люди относятся к искусственному интеллекту с опаской. Однако ужасы, которые приписывают искусственному разуму, зачастую проистекают только из фантастической литературы и кино. Подобные опасения возникали и по отношению к каждому технологическому новшеству. Люди боялись паровозов, поскольку считали, что они «распугают коров, отравят птиц дымом и разорвут пассажиров при скорости свыше 15 миль в час». Вероятно, будущие поколения также будут смеяться над нашими сегодняшними страхами, которые им будут известны из фильмов и книг XX и XXI веков.

Научиться востребованной профессии можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После обучения вы сможете работать в областях как Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision или NLP-специалист.