П.В. Казаков, В.А. Шкаберин
ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

1. ВВЕДЕНИЕ В ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Искусственный интеллект (ИИ) является одним из приоритетных направлений в современной информатике, связанным с созданием следующей ступени ее развития – новых информационных технологий. Их цель – свести к минимуму участие человека как программиста при создании информационных систем, но привлекать его в качестве учителя, партнера человеко-машинной системы. Однако нельзя понимать термин «искусственный интеллект» буквально. Правильнее его воспринимать как некоторое метафорическое наименование совокупности методов, реализация которых на компьютере по- зволяет получать результаты близкие к порождаемым человеческим мышлением.

1.1. Некоторые понятия искусственного интеллекта

Идея создания искусственного интеллекта связана с постоянным стремлением человека переложить решение сложных задач на механического, затем электронного помощника. Единственный способ реализовать это заключается в моделировании с помощью различных средств интеллектуальных способностей человека.

Здесь под интеллектом следует понимать способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным условиям .

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) как научное направление существует с 1956 года, когда британский математик Алан Тьюринг опубликовал свою статью «Can the Machine Think ?» («Может ли машина мыслить?»). Также он предложил тест проверки программы на интеллектуальность. Он состоял в следующем: организовывалось «общение» между человеком и компьютерной программой, которые размещались в разных комнатах, и до тех пор, пока исследователь не определял, кто за стеной – человек или программа, поведение последней считалось интеллектуальным . Исходя из этого, Тьюринг предложил следующий критерий интеллектуальности программы: «Если поведение вычислительной машины, отвечающей на вопросы, невозможно отличить от поведения человека, отвечающего на аналогичные вопросы, то она обладает интеллектом».

В настоящее время существует три основные точки зрения на цели и задачи исследований в области искусственного интеллекта . Согласно первой, исследования в этой области относятся к фундаментальным, в процессе которых разрабатываются новые модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными и не поддававшихся ранее формализации с помощью классических алгоритмических методов, а также автоматизации. Интеллект и мышление непосредственно связаны с решением таких задач, как доказательство теорем, логический анализ, распознавание ситуаций, планирование поведения, управление в условиях неопределенности и т.п. Характерными чертами интеллекта, проявляющимися в процессе решения подобных задач, являются способность к обучению, обобщению, накоплению опыта и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения задач. Из-за этих качеств интеллекта мозг может решать разнообразные задачи, а также легко перестраиваться с решения одной задачи на другую. Таким образом, мозг, наделенный интеллектом, является универсальным средством решения широкого круга задач (в том числе плохо формализованных), для которых нет стандартных, заранее известных методов решения. Согласно второй точке зрения, это направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой новых технологий программирования и с переходом к компьютерам с отличной от фон-неймановской архитектурой. Так, в качестве основы для таких систем предлагаются различные подходы на основе искусственный нейронных сетей, моделирующих наиболее общие принципы работы головного мозга . Для таких моделей характерны легкое распараллеливание алгоритмов и связанная с эти высокая производительность, а также возможность работать даже при условии неполной информации об окружающей среде. Третья точка зрения основана на том, что в результате исследований, проводимых в области ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны.

Обобщая изложенное, будем определять искусственный интеллект как научное направление, задачи которого связаны с разработкой методов моделирования отдельных функций интеллекта человека с помощью программно-аппаратных средств ЭВМ.

Исторически сложились три основных подхода к проведению исследований в области искусственного интеллекта.

Первый подход (машинный интеллект) в качестве объекта исследования рассматривает именно искусственный интеллект и состоит в моделировании внешних проявлений интеллектуальной деятельности человека с помощью средств ЭВМ. В основе его лежит тезис о том, что машина Тьюринга является теоретической моделью мозга, поэтому главное направление работ связано с созданием алгоритмического и программного обеспечения ЭВМ, позволяющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека. Примером может служить шахматная программа, проявление интеллектуальности которой состоит в поиске игровой тактики, близкой к человеческой. Однако достигается это исключительно путем высокой скорости вычислений, в то время как у человека — благодаря высокоэффективному мышлению.

Как известно, человеческий мозг оперирует непрерывной информацией, где каждая мысль существует только внутри своего контекста. Знания хранятся в форме образов, которые часто трудно выразить словами. При этом сами образы характеризуются нечеткостью и размытостью, а обработка информации — небольшой глубиной и высоким параллелизмом. Все это свидетельствует о существенном различии с принципами машины Тьюринга и как следствие требует другого некомпьютерного подхода к моделированию интеллектуальных процессов.

Второй подход (искусственный разум) рассматривает данные о нейрофизиологических и психологических механизмах интеллектуальной деятельности и разумного поведения человека.

Как создать искусственный интеллект? (Почти) исчерпывающее руководство

Он стремится воспроизвести эти механизмы с помощью программно-аппаратных средств. Развитие этого направления тесно связано с успехами наук о человеке, в первую очередь нейронаук (нейробиологии, генетики и т.п.).

Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных интеллектуальных систем как симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях являются оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом, организация диалога между человека и машиной.

Каждое из отмеченных направлений включает целый ряд разделов, к основным из которых можно отнести разработку систем, основанных на знаниях, анализ естественного языка и общения с ЭВМ, распознавание образом, анализ речи, создание адаптивных систем, игры и машинное творчество и др. . В свою очередь, реализация подобных систем может быть выполнена на основе таких технологий ИИ, как представление и обработка знаний, эвристическое программирование, искусственные нейронные сети, эволюционные алгоритмы, нечеткие множества и др.

К настоящему времени разработано целое множество программный систем, в которых реализованы те или иные технологии ИИ. Такие системы принято называть интеллектуальными системами. К первой из подобных систем относят программу «Логик-Теоретик» (А. Ньюэлл, А. Тьюринг и др.), предназначенную для доказательства теорем исчисления высказываний.

Под интеллектуальной системой будем понимать адаптивную систему, позволяющую строить программы целенаправленной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде . В свою очередь, адаптивная система может быть охарактеризована как система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний. Традиционно, по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы. К сфере решаемых интеллектуальными системами задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

— неизвестен или не может быть реализован алгоритм решения;
— если существует алгоритмическое решение, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память);
— задача не может быть сформулирована в числовой форме;
— цель нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции.

Разработка интеллектуальных систем, как правило, ведется в рамках одного или нескольких направлений ИИ, которых в настоящее время существует целое множество. Ниже кратко рассматриваются основные из них .

1.2. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта

Разработка систем, основанных на знаниях. Является одним из главных направлений в искусственном интеллекте. Основной целью создания таких систем является выявление, исследование и применение знаний специалистов для решения различных практических задач. Обычно такие знания формализуются в виде некоторой системы правил. В этой области исследований осуществляется разработка моделей извлечения, представления и структуризации знаний с учетом их компьютеризации в виде базы знаний. Примеры практических разработок подобных систем обычно ассоциируются с экспертными системами.

Разработка систем общения на естественном языке и машинного перевода. Является наиболее важной с точки зрения перехода на новый качественный уровень взаимодействия с компьютером. Попытки создания подобных систем предпринимались с 1950-х годов 20 в. Основу систем машинного перевода составляет классификация грамматических правил и приемов использования словаря. Однако для обработки сложного разговорного текста необходимы алгоритмы анализа его смысла, создание которых очень трудоемкая и пока нерешенная задача. Поэтому в настоящее время дос- тупны системы, обеспечивающие диалог между человеком и компьютером на упрощенном, урезанном естественном языке, программы электронного перевода эффективные преимущественно при работе с односложным текстом, а также функции ассоциативного контекстного поиска в электронных словарях.

Разработка интеллектуальных систем на основе принципов обучения, самоорганизации и эволюции. Моделирование этих принципов ориентировано на исследование возможностей решения задач с помощью законов функционирования наиболее свойственных биологическим системам. Процесс обучения связан со способностью системы накапливать информацию и рационально корректировать в соответствии с ней свое поведение. Самоорганизация подразумевает способность системы обобщать накопленную информацию, например для поиска в ней закономерностей. Использование принципов эволюции позволяет системе приобретать новые качества и свойства для наиболее оптимального функционирования.

Распознавание образов. Является одним из ранних направлений искусственного интеллекта. Оно связано с моделированием особенностей восприятия внешнего мира, узнавания объектов. В основе этого лежит тот факт, что все объекты могут быть проклассифицированы по определенным признакам и, следовательно, умение различать их проявление и позволяет идентифицировать соответствующий объект.

Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, автоматизацию изобретения новых объектов. Компьютерные игры являются той сферой искусственного интеллекта, которая наиболее знакома большинству пользователей. Уровень реализации ИИ в игре во многом определяет ее интересность, поэтому разработчики компьютерных игр постоянно совершенствуют их интеллектуальную составляющую.

Программное обеспечение систем искусственного интеллекта.

Инструментальные средства для разработки интеллектуальных систем включают специальные языки программирования, представления знаний, среды создания систем ИИ, а также оболочки экспертных систем.

Интеллектуальные роботы. Их создание связано с объединением технологий искусственного интеллекта и методов кибернетики, робототехники. В настоящее время их производство ограничивается манипуляторами с жесткой схемой управления, а также роботами развлекательного и бытового назначения с узкой областью применения и ограниченными функциями. Сдерживающим фактором при разработке более совершенных кибернетических систем являются нерешенные проблемы в области машинного зрения, адаптивного поведения, накопления и обработки трехмерной визуальной информации.

Уровень теоретических исследований по искусственному интеллекту в России не уступает мировому. Началом становления этого научного направления в нашей стране следует считать 1954 г., когда в МГУ начал свою работу семинар «Автоматы и мышление» под руководством академика Ляпунова А.А. Впоследствии стали активно развиваться направления, связанные с представлением и обработкой знаний, ситуационным управлением, моделированием рассуждений, распознаванием образов, обработкой естественного языка .

Развитие искусственного интеллекта в современной России связано с образованием в 1988 г. Ассоциации искусственного интеллекта, объединившей научные школы, исследователей по различным направлениям ИИ. Под ее эгидой проводятся различные исследования, организуются семинары для специалистов, устраиваются конференции, издается научный журнал.

В то же время проведение прикладных исследований, внедрение их результатов в коммерческие разработки происходит гораздо медленнее, чем за рубежом. Во многом это объясняется консервативностью потенциальных потребителей новых информационных технологий, а также настороженным отношением к возможностям искусственного интеллекта.

Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, рассказывает о том, возможно ли создание полноценного компьютерного аналога человеческого разума, и объясняет, для чего его разрабатывают ученые и как можно защитить его от атак троллей.

В конце июля ученые из МФТИ запустили международный конкурс систем «разговорного» искусственного интеллекта, способных имитировать живого человека, и пригласили всех желающих пообщаться с ними и оценить получившиеся диалоги.

Используя помощь добровольцев, ученые надеются в ближайшие три года создать голосового помощника, способного общаться с человеком почти так же хорошо, как и живой собеседник.

Соорганизаторами конкурса выступили ученые из университетов Монреаля, Макгилла и Карнеги-Меллон. Принять участие в тестировании диалоговых систем можно по ссылке.

На самом деле, эти идеи не были придуманы сегодня - современные голосовые помощники от Google, Apple, Amazon и других IT-компаний уходят корнями в глубокое прошлое, в самое начало компьютерной эры. Первая такая говорящая машина, получившая имя ELIZA, создана в 1966 году и была, по сути, шуткой, пародией на психотерапевта, дающего бесполезные советы пациенту.

В последующие годы и десятилетия программисты создавали все более сложные и «живые» системы общения с компьютером.

Самые продвинутые из этих систем могут распознавать настроение хозяина, помнить его старые желания и предпочтения и решать часть рутинных и домашних задач за него, заказывая пищу или товары в магазине или же играя роль оператора в колл-центрах.

- Михаил, с момента создания ELIZA прошло почти 50 лет. Что вообще поменялось за это время и можно ли в принципе ожидать, что в будущем ученым удастся создать такую систему, которую люди не смогут отличить от живого собеседника?

Я думаю, что в ближайшее время получится создать технологию разговорного интеллекта, которая позволит машине приблизиться к уровню ведения диалога человеком. Над этой задачей мы работаем в рамках проекта iPavlov, который является частью Национальной технологической инициативы.

Пользователю должно быть так же комфортно общаться с автоматической диалоговой системой, как с живым человеком. Это даст возможность создавать информационные системы, способные лучше понимать, чего от них хочет человек, и отвечать ему на естественном языке.

Разговорный интеллект можно будет использовать для автоматизации многих голосовых и текстовых интерфейсов, в том числе и в мессенджерах, подобных Telegram. Мессенджеры, как показывает статистика, сегодня используются активнее, чем социальные сети, и очень большое количество информации проходит через текстовые каналы коммуникации.

Ими, например, удобно пользоваться в транспорте, а добавление диалогового помощника - чат-бота - позволит пользователям не только общаться друг с другом, но и получать необходимую информацию, совершать покупки и делать множество других вещей.

- Учитывая присутствие Apple, Google и Amazon на этом рынке, может ли Россия здесь конкурировать? Есть ли какая-то специфика у русского языка, которая может помешать потенциальным конкурентам российских компаний и ученых?

Конечно, русский язык более сложный, и часть методов, которые сегодня используются в разработке диалоговых систем и голосовых помощников в мире, нельзя применять без доработки и существенной модификации, которые бы позволили им работать с более богатой грамматикой.

С другой стороны, базовые алгоритмы, которые используются в работе Siri, Cortana, Google и других цифровых помощников, никто не скрывает - они доступны для нас как минимум на уровне исследований и концепций.

Исследовательские статьи и программный код часто находятся в открытом доступе - в принципе, его можно адаптировать и под русский язык.

На фото: На фото: Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ

Фото: Из личного архива Михаила Бурцева

Причем попыток осуществить это на «промышленном» уровне не так много. Единственный крупный проект ведется компанией «Яндекс», которая разрабатывает помощника в рамках проекта «Алиса».

В нашем проекте мы пытаемся создать инструменты, которые бы упростили и ускорили создание подобных «промышленных» диалоговых систем, предназначенных для самых разных целей. Но разработка универсального голосового помощника, способного решать любые задачи, - крайне сложная задача даже для крупных компаний.

С другой стороны, автоматизация небольшого бизнеса, в работе которого будет использоваться специализированная диалоговая система, осуществить гораздо проще. Мы надеемся, что те инструменты, которые мы создадим, помогут предпринимателям и программистам достаточно быстро решать такие задачи, не имея при этом каких-то глубоких знаний и не прилагая для этого сверхусилий.

- Многие ученые, такие как Роджер Пенроуз или Стюарт Хамерофф, считают, что человеческий разум носит квантовую природу и построить его машинный аналог нельзя в принципе. Согласны ли вы с ними или нет?

На мой взгляд, если посмотреть на то, что мы сегодня знаем об устройстве мозга и природе человеческого сознания, то пока перед нами не стоит никаких фундаментальных препятствий для того, чтобы воспроизвести его работу при помощи компьютера.

У Пенроуза и Хамероффа есть некий набор гипотез, которые, по их мнению, объясняют то, почему это нельзя сделать. Пока нейрофизиологи не нашли никаких экспериментальных подтверждений того, что эти гипотезы верны, а наш текущий багаж знаний говорит в пользу обратного.

Другое дело, что временные рамки того, когда такая машина будет создана, остаются не до конца определенными. Это может, как мне кажется, произойти не менее чем через 50, а то и 100 лет.

- Потребуются ли для этого принципиально новые технологии и компьютеры, более близкие по принципам работы к нейронам, чем к цифровой логике?

Если мы считаем, что человеческий интеллект основывается на некой форме вычислений, то тогда любая универсальная вычислительная система, эквивалентная машине Тьюринга, может в теории эмулировать работу мозга человека.

Другое дело, что эта машина может работать очень медленно, что сделает ее бесполезной с практической точки зрения. Сегодня трудно предположить, какие технологии построения компьютеров здесь нам понадобятся.

- Какие другие задачи могут решать цифровые помощники, кроме тех вещей, которыми они занимаются сегодня? Можно ли использовать их для расшифровки текстов на мертвых языках или шифровок, подобных манускрипту Войнича?

На настоящий момент, насколько я знаю, никто не пытался применять нейросети для раскрытия секретов мертвых языков и расшифровки текстов, однако мне кажется, что кто-нибудь попытается это сделать в ближайшее время. Мы, в свою очередь, пока не интересовались подобными вещами.

«Помощник» - это, на самом деле, очень широкое понятие, которое может включать в себя много самых разных вещей. Если взять, к примеру, ту же самую ELIZA, виртуального «психотерапевта», возникает вопрос: является ли она помощником или нет?

Диалоговые системы можно использовать не только для решения практических задач, но и для того, чтобы развлекать людей или поддерживать их настроение.

Тут вопрос, на самом деле, в том, что мы вкладываем в понятие персонального помощника и насколько широким или узким оно является. Если брать наиболее широко, то все вопросы, которые связаны с общением, подобные системы могут решать, хотя и с разной степенью успешности.

Разговорные интерфейсы, помимо непосредственного общения с людьми, можно применять и для того, чтобы научить машины быстро находить общий язык и передавать информацию из одной системы в другую.

Это позволит обойти проблему установления связей и передачи данных между уже существующими и создаваемыми сервисами, так как для общения друг с другом им не нужно будет знать спецификации API друг друга. Они смогут обмениваться данными, используя естественные языки или свой собственный искусственный язык, который будет изобретен машинами или человеком для таких целей.

Грубо говоря, даже «незнакомые» друг другу системы смогут договориться, используя общий для них язык общения, а не фиксированные правила обмена информацией.

Если же что-то им будет непонятно, то они могут спросить о неизвестных им вещах друг у друга, что сделает всю инфраструктуру предоставления сервисов и услуг в интернете невероятно гибкой и позволит ей быстро интегрировать в себя новые услуги без помощи людей.

- В связи с этим возникает вопрос - кто должен нести ответственность за рекомендации «психотерапевта» ELIZA, компьютерных докторов и других голосовых помощников, чьи советы могут сильно повлиять на благополучие и здоровье человека?

Это очень сложный вопрос, так как сегодня нет четких критериев, которые бы помогали нам понять, как нужно действовать в подобных случаях. Многие интернет-сервисы и службы, которые выдают рекомендации пользователям, начинают работать только после того, как пользователь соглашается с условиями предоставления сервиса и теми последствиями, которые могут возникнуть в результате работы с ним.

Как создать искусственный интеллект?

Например, если бот просто ищет и анализирует информацию, действуя почти так же, как и поисковая система, то к нему могут быть применены те же правила. В том случае, если он будет давать медицинские или юридические консультации, форма ответственности должна быть другой.

К примеру, подобные системы должны четко уведомлять пользователя о том, к каким последствиям ведет выбор между искусственным интеллектом и обычным врачом. У человека появится выбор - довериться доктору, который будет, к примеру, ошибаться в 10% случаев, или же сделать ставку на машину, которая дает неверный ответ в 3% случаев. В первом случае ответственность за ошибку будет нести доктор, а во втором - сам пользователь.

- В прошлом году компания Microsoft запустила чат-бот Tay. AI, который ей пришлось отключить буквально через сутки из-за того, что пользователи сети превратили «девочку-подростка» в настоящего расиста. Можно ли защитить подобные диалоговые системы от троллей и шутников?

Мне кажется, что защититься можно, а вот стоит ли это делать, зависит от назначения системы. Понятно, что если система не должна выдавать какие-то определенные реплики - грубые или экстремистские, то мы можем фильтровать ее ответы. Эта фильтрация может происходить или еще на этапе обучения системы, или уже во время генерации ответов.

Кстати, схожая задача оценки качества диалога решалась командами в рамках научной школы-хакатона DeepHack Turing, который проходил в Физтехе несколько недель назад. Его участники разрабатывали алгоритмы, которые могли бы предсказать по репликам в диалоге, какую оценку человек поставит диалоговой системе.

Следующий шаг в развитии этого подхода - создание программы, которая бы оценивала приемлемость фраз или надежность источников, используемых при генерации ответов на запросы пользователей. Это, как мне кажется, помогло бы решить данную проблему.

Искусственный интеллект создал нейросеть December 15th, 2017

Дожили до того момента, когда искусственный интеллект создаёт собственную нейросеть. Хотя многие думают, что это одно и тоже. Но на самом деле не всё так просто и сейчас мы попробуем разобраться что это такое и кто кого может создать.

Инженеры из подразделения Google Brain весной текущего года продемонстрировали AutoML. Этот искусственный интеллект умеет без участия человека производить собственные уникальнейшие ИИ. Как выяснилось совсем недавно, AutoML смог впервые создать NASNet, систему компьютерного зрения. Данная технология серьёзно превосходит все созданные ранее людьми аналоги. Эта основанная на искусственном интеллекте система может стать отличной помощницей в развитии, скажем, автономных автомобилей. Применима она и в робототехнике - роботы смогут выйти на абсолютно новый уровень.

Развитие AutoML проходит по уникальной обучающей системе с подкреплением. Речь идёт о нейросети-управленце, самостоятельно разрабатывающей абсолютно новые нейросети, предназначенные для тех или иных конкретных задач. В указанном нами случае AutoML имеет целью производство системы, максимально точно распознающей в реальном времени объекты в видеосюжете.

Искусственный интеллект сам смог обучить новую нейронную сеть, следя за ошибками и корректируя работу. Обучающий процесс повторялся многократно (тысячи раз), до тех пор, пока система не оказалась годной к работе. Любопытно, что она смогла обойти любые аналогичные нейросети, имеющиеся в настоящее время, но разработанные и обученные человеком.

При этом AutoML оценивает работу NASNеt и использует эту информацию для улучшения дочерней сети; этот процесс повторяется тысячи раз. Когда инженеры протестировали NASNet на наборах изображений ImageNet и COCO, она превзошла все существующие системы компьютерного зрения.

В Google официально заявили, что NASNet распознаёт с точностью равной 82,7%. Результат на 1.2 % превышает прошлый рекорд, который в начале осени нынешнего года установили исследователи из фирмы Momenta и специалисты Оксфорда. NASNet на 4% эффективнее своих аналогов со средней точностью в 43,1%.

Есть и упрощённый вариант NASNet, который адаптирован под мобильные платформы. Он превосходит аналоги чуть больше, чем на три процента. В скором будущем можно будет использовать данную систему для производства автономных автомобилей, для которых важно наличие компьютерного зрения. AutoML же продолжает производить новые потомственные нейросети, стремясь к покорению ещё больших высот.

При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society). Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта.

Впрочем, многие крупные компании стараются учитывать проблемы безопасности ИИ. При этом, конечно, возникают этические вопросы, связанные с опасениями по поводу ИИ: что, если AutoML будет создавать системы с такой скоростью, что общество просто за ними не поспеет? Институт инженеров и электротехники (IEE) же предложил этические стандарты для ИИ, а DeepMind, например, анонсировал создание группы, которая будет заниматься моральными и этическими вопросами, связанными с применениями искусственного интеллекта. Например, Amazon, Facebook, Apple и некоторые другие корпорации являются членами Партнерства по развитию ИИ (Partnership on AI to Benefit People and Society).

Что такое искусственный интеллект?

Автором термина «искусственный интеллект» является Джон Маккарти, изобретатель языка Лисп, основоположник функционального программирования и лауреат премии Тьюринга за огромный вклад в области исследований искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект — это способ сделать компьютер, компьютер-контролируемого робота или программу способную также разумно мыслить как человек.

Исследования в области ИИ осуществляются путем изучения умственных способностей человека, а затем полученные результаты этого исследования используются как основа для разработки интеллектуальных программ и систем.

Что такое нейронная сеть?

Идея нейросети заключается в том, чтобы собрать сложную структуру из очень простых элементов. Вряд ли можно считать разумным один-единственный участок мозга — а вот люди обычно на удивление неплохо проходят тест на IQ. Тем не менее до сих пор идею создания разума «из ничего» обычно высмеивали: шутке про тысячу обезьян с печатными машинками уже сотня лет, а при желании критику нейросетей можно найти даже у Цицерона, который ехидно предлагал до посинения подбрасывать в воздух жетоны с буквами, чтобы рано или поздно получился осмысленный текст. Однако в XXI веке оказалось, что классики ехидничали зря: именно армия обезьян с жетонами может при должном упорстве захватить мир.
На самом деле нейросеть можно собрать даже из спичечных коробков: это просто набор нехитрых правил, по которым обрабатывается информация. «Искусственным нейроном», или перцептроном, называется не какой-то особый прибор, а всего лишь несколько арифметических действий.

Работает перцептрон проще некуда: он получает несколько исходных чисел, умножает каждое на «ценность» этого числа (о ней чуть ниже), складывает и в зависимости от результата выдаёт 1 или -1. Например, мы фотографируем чистое поле и показываем нашему нейрону какую-нибудь точку на этой картинке — то есть посылаем ему в качестве двух сигналов случайные координаты. А затем спрашиваем: «Дорогой нейрон, здесь небо или земля?» — «Минус один, — отвечает болванчик, безмятежно разглядывая кучевое облако. — Ясно же, что земля».

«Тыкать пальцем в небо» — это и есть основное занятие перцептрона. Никакой точности от него ждать не приходится: с тем же успехом можно подбросить монетку. Магия начинается на следующей стадии, которая называется машинным обучением. Мы ведь знаем правильный ответ — а значит, можем записать его в свою программу. Вот и получается, что за каждую неверную догадку перцептрон в буквальном смысле получает штраф, а за верную — премию: «ценность» входящих сигналов вырастает или уменьшается. После этого программа прогоняется уже по новой формуле. Рано или поздно нейрон неизбежно «поймёт», что земля на фотографии снизу, а небо сверху, — то есть попросту начнёт игнорировать сигнал от того канала, по которому ему передают x-координаты. Если такому умудрённому опытом роботу подсунуть другую фотографию, то линию горизонта он, может, и не найдёт, но верх с низом уже точно не перепутает.

В реальной работе формулы немного сложнее, но принцип остаётся тем же. Перцептрон умеет выполнять только одну задачу: брать числа и раскладывать по двум стопкам. Самое интересное начинается тогда, когда таких элементов несколько, ведь входящие числа могут быть сигналами от других «кирпичиков»! Скажем, один нейрон будет пытаться отличить синие пиксели от зелёных, второй продолжит возиться с координатами, а третий попробует рассудить, у кого из этих двоих результаты ближе к истине. Если же натравить на синие пиксели сразу несколько нейронов и суммировать их результаты, то получится уже целый слой, в котором «лучшие ученики» будут получать дополнительные премии. Таким образом достаточно развесистая сеть может перелопатить целую гору данных и учесть при этом все свои ошибки.

Нейронную сеть можно сделать с помощью спичечных коробков — тогда у вас в арсенале появится фокус, которым можно развлекать гостей на вечеринках. Редакция МирФ уже попробовала — и смиренно признаёт превосходство искусственного интеллекта. Давайте научим неразумную материю играть в игру «11 палочек». Правила просты: на столе лежит 11 спичек, и в каждый ход можно взять либо одну, либо две. Побеждает тот, кто взял последнюю. Как же играть в это против «компьютера»?

Очень просто.

Берём 10 коробков или стаканчиков. На каждом пишем номер от 2 до 11.

Кладём в каждый коробок два камешка — чёрный и белый. Можно использовать любые предметы — лишь бы они отличались друг от друга. Всё — у нас есть сеть из десяти нейронов!

Нейросеть всегда ходит первой. Для начала посмотрите, сколько осталось спичек, и возьмите коробок с таким номером. На первом ходу это будет коробок №11. Возьмите из нужного коробка любой камешек. Можно закрыть глаза или кинуть монетку, главное — действовать наугад.
Если камень белый — нейросеть решает взять две спички. Если чёрный — одну. Положите камешек рядом с коробком, чтобы не забыть, какой именно «нейрон» принимал решение. После этого ходит человек — и так до тех пор, пока спички не закончатся.

Ну а теперь начинается самое интересное: обучение. Если сеть выиграла партию, то её надо наградить: кинуть в те «нейроны», которые участвовали в этой партии, по одному дополнительному камешку того же цвета, который выпал во время игры. Если же сеть проиграла — возьмите последний использованный коробок и выньте оттуда неудачно сыгравший камень. Может оказаться, что коробок уже пустой, — тогда «последним» считается предыдущий походивший нейрон. Во время следующей партии, попав на пустой коробок, нейросеть автоматически сдастся.

Вот и всё! Сыграйте так несколько партий. Сперва вы не заметите ничего подозрительного, но после каждого выигрыша сеть будет делать всё более и более удачные ходы — и где-то через десяток партий вы поймёте, что создали монстра, которого не в силах обыграть.

Источники:

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains , который изучил профессию , где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию - желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

А ведь действительно, именно желание создать совершенный искусственный интеллект, будь то игровая модель или мобильная программа, сподвигла на путь программиста многих из нас. Проблема в том, что за тоннами учебного материала и суровой действительностью заказчиков, это самое желание было заменено простым стремлением к саморазвитию. Для тех, кто так и не приступил к исполнению детской мечты, далее краткий путеводитель по созданию настоящего искусственного разума.

Стадия 1. Разочарование

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ - одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

Математика - этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие пока не стоит - сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python - это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Стадия 3. Развитие

Теперь переходим непосредственно к теории ИИ. Их условно можно разделить на 3 категории:

• Слабый ИИ – боты, которых мы видим в компьютерных играх, или простые подручные помощники, вроде Siri. Они или выполняют узкоспециализированные задачи или являются незначительным комплексом таковых, а любая непредсказуемость взаимодействия ставит их в тупик.
• Сильный ИИ – это машины, интеллект которых сопоставим с человеческим мозгом. На сегодняшний день нет реальных представителей этого класса, но компьютеры, вроде Watson очень близки к достижению этой цели.
• Совершенные ИИ – будущее, машинный мозг, который превзойдёт наши возможности. Именно об опасности таких разработок предупреждают Стивен Хоккинг, Элон Маск и кинофраншиза «Терминатор».

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

Несколько десятков партий и анализируя собственные действия, вы наверняка сможете выделить все важные аспекты и переписать их в машинный код. Если нет, то продолжайте думать, а эта ссылка здесь полежит на всякий случай.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу . Для других языков, таких как C++ или Java , вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Стадия 4. Азарт

Теперь, когда дело сдвинулось с мёртвой точки, вам наверняка хочется создать что-то более серьёзное. В этом вам поможет ряд следующих ресурсов:

Как вы поняли даже из названий, это API, которые позволят без лишних затрат времени создать некоторое подобие серьёзного ИИ.

Стадия 5. Работа

Теперь же, когда вы уже вполне ясно представляете, как ИИ создавать и чем при этом пользоваться, пора выводить свои знания на новый уровень. Во-первых, для этого потребуется изучение дисциплины, которое носит название «Машинное обучение ». Во-вторых, необходимо научиться работать с соответствующими библиотеками выбранного языка программирования. Для рассматриваемого нами Python это Scikit-learn, NLTK, SciPy, PyBrain и Numpy. В-третьих, в развитии никуда не обойтись от . Ну и самое главное, вы теперь сможете читать литературу о ИИ с полным пониманием дела:

• Artificial Intelligence for Games , Ян Миллингтон;
• Game Programming Patterns , Роберт Найсторм;
• AI Algorithms, Data Structures, and Idioms in Prolog, Lisp, and Java , Джордж Люгер, Уильям Стбалфилд;
• Computational Cognitive Neuroscience , Рэнделл О’Рейли, Юко Мунаката;
• Artificial Intelligence: A Modern Approach , Стюарт Рассел, Питер Норвиг.

И да, вся или почти вся литература по данной тематике представлена на иностранном языке, поэтому если хотите заниматься созданием ИИ профессионально - необходимо подтянуть свой английский до технического уровня. Впрочем, это актуально для любой сферы программирования, не правда ли?

В серии статей мы расскажем о новых подходах в ИИ, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.

Многие из вас слышали про современные технологии, которые ассоциируются сегодня с понятием искусственный интеллект, а именно: экспертные системы, нейронные сети, лингвистические алгоритмы, гибридные системы, когнитивные технологии, имитационные(чат-боты) и пр.

Да, многие компании с помощью приведенных выше технологий решают задачи своих клиентов по обработке информации. Некоторые из этих компаний пишут, что создают или создали решения в области искусственного интеллекта. Но интеллект ли это?

Первое, что мы с вами сделаем это определим, что такое интеллект.

Представьте себе, что компьютер с интеллектом существует. И у вас есть возможность общаться с ним голосом или с помощью текстовых сообщений.
Вопросы:

• Обязательно ли встраивать в программу интеллекта компьютера особенности языка (описывать семантику, грамматику, морфологию) или он смог бы выучить языки самостоятельно через взаимодействие с человеком?
• Если бы вам поставили задачу научить компьютер языку, то что бы вы делали?
• Если бы в обучении принимали участие только вы, то на кого он был бы похож?

А теперь, ответьте на эти вопросы еще раз, с той лишь разницей, что обучать пришлось бы:

• Породистого попугая, теоретически способного к общению.
• Новорожденного ребенка.

Мы с вами только что проделали интеллектуальную работу, и я надеюсь, что многие из вас получили новые знания. И вот почему:

• Во-первых, я попросил вас представить себе (вообразить), «что будет если…». Вы действовали в изменившихся условиях. Возможно вам не хватало информации и знаний, вам было трудно.
• Во-вторых, вы оказались способны к обучению, познанию, вы нашли знакомую вам аналогию сами или встретили ее в тексте, а возможно вы воспользовались интернетом или спросили совет друга.

Существует множество подходов к определению интеллекта. Мы определим главные его признаки…

В первую очередь интеллект – это способность обучаться и воображать .

Для того чтобы создать алгоритм моделирующий интеллект, первое что нужно сделать это наделить его способностью к обучению , никаких знаний вкладывать в него не нужно.

Давайте вернемся к нашему примеру c ребенком для того, чтобы описать процесс обучения более подробно.
Какие принципы работают, когда ребенок учится понимать язык и говорить на нем?

1. Чем чаще он слышит слово в разных контекстах, тем быстрее он его запомнит. Слово, которое он произнесет первым скорее всего будет – «мама».
   «Мама тебя любит»
   «Мамочка тебе ручки помоет»
   «Мама тебя целует»
   «А где мама?»
   Обучение происходит за счет избыточности данных.
2. Чем больше каналов поступления информации задействовано, тем эффективнее обучение:
   ребенок слышит: «Мама тебя любит».
   ребенок видит улыбку мамы.
   ребенок чувствует тепло исходящее от мамы.
   ребенок чувствует вкус и запах маминого молока.
   ребенок говорит «Мама».
3. Ребенок не сможет воспроизвести слово сразу правильно. Он будет пытаться, пробывать. «М», «Ма», «Мам», «М» … «Мама». Обучение происходит в действии, каждая следующая попытка корректируется пока не получим результат. Метод проб и ошибок. Очень важно получение обратной связи из реальности.
4. Не воспитывайте своих детей, все равно они будут похожи на вас. Ребенок стремится быть похожим на окружающих его людей. Он подражает им и учится у них. Это один из механизмов моделирования личности, о котором мы поговорим более подробно в следующих статьях.

Какова же роль воображения?

Представьте себе, что вы едите на автомобиле по незнакомой трассе. Проезжаете знак ограничения скорости 80 км/ч. Едите дальше, и видите еще один знак ограничения скорости, но он забрызган грязью и его практически не разобрать. Вы передвигаетесь со скоростью 95 км/ч. Что будете делать? Пока вы принимали решение из-за кустов выглянул сотрудник полиции, и вы увидели лучезарную улыбку на его лице. В голове у вас мгновенно достроился «образ знака», и вы поняли почему тут стоит полицейский, и что вам срочно нужно нажать тормоз. Вы сбрасываете скорость до 55 км/ч, улыбка с лица полицейского мгновенно пропадает, и вы едите дальше.

И еще один интересный пример работы воображения из мира животных – это наблюдение за сороками. Сорока на глазах других сорок зарыла еду на пустыре. Все сороки улетели, но наша сорока вернулась на пустырь и перепрятала еду. Что произошло? Она представила себе(вообразила), «что будет если» прилетит другая сорока, которая видела куда она спрятала еду. Она смоделировала ситуацию и нашла решение как этого избежать.

Воображение – это моделирование ситуации на произвольных условиях.

Как вы уже убедились, интеллект – это не база знаний, это не набор запрограммированных реакций или следование заранее определенным правилам.

Интеллект – это способность к обучению, познанию и адаптации к изменяющимся условиям в процессе решения трудностей.

Вам не кажется, что определяя интеллект мы упустили из виду какие-то важные компоненты или забыли о чем-то рассказать?

Да, мы упустили из виду восприятие, и забыли рассказать про память.

Представьте себе, что вы смотрите в глазок и видите часть буквы:

Что это за буква?

Может быть «К»?

Конечно нет, это же японский иероглиф «вечность».

Перед вами только, что поставили задачу(проблему). Скорее всего вы нашли похожий образ буквы «К» у себя в голове и успокоились.

Ваш интеллект воспринимает все образами и ищет похожий образ в памяти, если его нет, то формируется привязка(якорь) к уже существующим образам и благодаря этому вы запоминаете новую информацию, получаете навыки или опыт.

Образ – субъективное видение реального мира, воспринимаемого при помощи органов чувств (каналов поступления информации).

Восприятие субъективно, потому что зависит от последовательности обучения, последовательности появления образов в жизни человека и их влияния.

Восприятие начинается с распознания образов светло/темно. Открываем глаза – светло, закрываем – темно. Далее человек учится распознавать все более сложные образы – «мама», «папа», мяч, стол, собака. Мы получаем опорные данные, а все последующие образы – это надстройка над предыдущими.

С этой точки зрения обучение – это процесс построения новых взаимосвязей между воспринимаемыми образами и образами, которые уже есть в памяти .

Память служит для хранения образов и их взаимосвязей .

А воображение – это способность достраивать незавершенный образ .

Для обобщения приведем еще один эксперимент из мира животных:

Шимпанзе посадили в клетку, а внутри клетки подвесили гроздь бананов довольно высоко от пола. Сначала шимпанзе прыгала, но быстро устала, и, казалось, потеряла интерес к бананам и уселась, едва обращая на них внимание. Но через некоторое время обезьяна взяла палку, оставленную в клетке, и раскачивала бананы до тех пор, пока они не упали. В другой раз, чтобы достать бананы, шимпанзе удалось соединить две палки, так как каждой палки по отдельности не хватало, чтобы до них дотянуться. Животное справилось и с более сложной задачей, неожиданно поставив под бананами коробку и используя ее как ступеньку.

Шимпанзе показали знакомый ей образ «гроздь бананов». Но образ для нее оказался незавершенным – их нельзя достать и съесть. Но так как это был единственный источник пищи из доступных, то незавершенный образ наращивал внутреннее напряжение и требовал завершения.

Средства для решения проблемы (завершения образа), всегда имелись в наличии, но возникновение решения требовало преобразования имеющихся образов (требовалось обучиться с помощью воображения). Шимпанзе необходимо было представить себе (умственно перечислить все возможные варианты): «что будет если я возьму палку», «а что будет если…» и наиболее вероятные предположения проверить на практике, попробовать и получить обратную связь, опять вообразить, попробовать, получить обратную связь и так далее до тех пор, пока мы не завершим образ(научимся).

Если бы распознание образа иероглифа «вечность» было бы для вас вопросом жизни и смерти, то вы обязательно нашли способ это сделать.

С более популярного языка перейдем к техническому и сформулируем основные понятия, которые мы будем использовать далее:

• Пересечение избыточной информации из разных информационных каналов создает образ.
• Обучение – это преобразование информационных потоков в информационное поле.
• Информационное поле(память) – хранение образов и их взаимосвязей.
• Воображение – …
  – «Уважаемый читатель, дострой образ воображения самостоятельно, используя избыточную информацию из своего жизненного опыта и этой статьи».
• Интеллект – это способность обучаться и воображать.

В начале статьи мы перечислили технологии, ассоциирующиеся сегодня с искусственным интеллектом, теперь вы самостоятельно сможете оценить насколько они соответствуют понятию интеллект.

В следующей статье мы рассмотрим такую задачу как интеллектуальный поиск информации в интернете. Определим критерии интеллектуальности, разработаем практические подходы и «пощупаем» реальное приложение, в котором реализованы принципы, описанные в этой статье.

Статья не претендует на истину, является частью наших разработок и исследований. Пишите комментарии, дополняйте материал своими примерами или размышлениями. Обучайтесь и воображайте…

Искусственный интеллект – технология, которую мы точно заберём с собой в будущее.

Рассказываем, как он работает и какие крутые варианты применения нашел.

😎 Рубрика «Технологии» выходит каждую неделю при поддержке re:Store .

Что представляет собой искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это технология создания умных программ и машин, которые могут решать творческие задачи и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Фактически искусственный интеллект призван моделировать человеческую деятельность, которая считается интеллектуальной.

Традиционно считалось, что творчество присуще только людям. Но создание искусственного интеллекта изменило привычный порядок вещей

Робот, который просто механически колет дрова, не наделён ИИ. Робот, который сам научился колоть дрова, смотря на пример человека или на полено и его части, и с каждым разом делает это всё лучше, обладает ИИ.

Если программа просто достаёт значения из базы по определённым правилам, она не наделена ИИ. Если же система после обучения создаёт программы, методы и документы, решая определённые задачи, она обладает ИИ.

Как создать систему искусственного интеллекта

В глобальном смысле нужно сымитировать модель человеческого мышления. Но на самом деле необходимо создать чёрный ящик – систему, которая в ответ на набор входных значений выдавала такие выходные значения, которые бы были похожи на результаты человека. И нам, по большому счёту, безразлично, что происходит у неё «в голове» (между входом и выходом).

Системы искусственного интеллекта создаются для решения определённого класса задач

Основа искусственного интеллекта – обучение, воображение, восприятие и память

Первое, что нужно сделать для создания искусственного интеллекта – разработать функции, которые реализуют восприятие информации, чтобы можно было «скармливать» системе данные. Затем – функции, которые реализуют способность к обучению. И хранилище данных, чтобы система могла куда-то складывать информацию, которую получит в процессе обучения.

После этого создаются функции воображения. Они могут моделировать ситуации с использованием имеющихся данных и добавлять новую информацию (данные и правила) в память.

Обучение бывает индуктивным и дедуктивным. В индуктивном варианте системе дают пары входных и выходных данных, вопросов и ответов и т.п. Система должна найти связи между данными и в дальнейшем, используя эти закономерности, находить выходные данные по входным.

В дедуктивном подходе (привет, Шерлок Холмс!) используется опыт экспертов. Он переносится в систему как база знаний. Здесь есть не только наборы данных, но и готовые правила, которые помогают найти решение по условию.

В современных системах искусственного интеллекта используют оба подхода. Кроме того, обычно системы уже обучены, но продолжают учиться в процессе работы. Это делается для того, чтобы программа на старте демонстрировала достойный уровень способностей, но в дальнейшем становилась ещё лучше. К примеру, учитывала ваши пожелания и предпочтения, изменения ситуации и др.

В системе искусственного интеллекта даже можно задать вероятность непредсказуемости. Это сделает его более похожей на человека.

Почему искусственный интеллект побеждает человека

Прежде всего, потому, что у него ниже вероятность ошибки.

• Искусственный интеллект не может забыть – у него абсолютная память.
• Он не может нечаянно проигнорировать факторы и зависимости – у каждого действия ИИ есть чёткое обоснование.
• ИИ не колеблется, а оценивает вероятности и склоняется в пользу большей. Поэтому может оправдать каждый свой шаг.
• А ещё у ИИ нет эмоций. Значит, они не влияют на принятие решений.
• Искусственный интеллект не останавливается на оценке результатов текущего шага, а продумывает на несколько шагов вперёд.
• И у него хватает ресурсов, чтобы рассматривать все возможные варианты развития событий.

Крутые варианты применения искусственного интеллекта

Вообще говоря, искусственный интеллект может всё. Главное правильно сформулировать задачу и обеспечить его начальными данными. К тому же ИИ может делать неожиданные выводы и искать закономерности там, где, казалось бы, их нет.

Ответ на любой вопрос

Группа исследователей под руководством Дэвида Феруччи разработала суперкомпьютер Watson с вопросно-ответной системой. Система, названная в честь первого президента IBM Томаса Уотсона, может понимать вопросы на естественном языке и искать ответы на них в базе данных.

Watson объединяет 90 серверов IBM p750, в каждом из которых установлено по четыре восьмиядерных процессора архитектуры POWER7. Общий объём оперативной памяти системы превышает 15 ТБ.

В числе достижений Watson – победа в игре «Jeopardy!» (американская «Своя игра»). Он победил двух лучших игроков: обладателя самого большого выигрыша Брэда Раттера и рекордсмена по длине беспроигрышной серии Кена Дженнингса.

Приз Watson – 1 млн долларов. Правда, только в 2014 году в него инвестировали 1 млрд

Кроме того, Watson участвует в диагностике онкологических заболеваний, помогает финансовым специалистам, используется для анализа больших данных.

Распознавание лиц

В iPhone X распознавание лиц разработано с использованием нейросетей – варианта системы искусственного интеллекта. Нейросетевые алгоритмы реализованы на уровне процессора A11 Bionic, за счёт чего он эффективно работает с технологиями машинного обучения.

Нейросети выполняют до 60 млрд операций в секунду. Этого достаточно, чтобы проанализировать до 40 тыс. ключевых точек на лице и обеспечить исключительно точную идентификацию владельца за доли секунды.

Даже если вы отрастите бороду или наденете очки, iPhone X вас узнает. Он попросту не учитывает волосяной покров и аксессуары, а анализирует область от виска до виска и от каждого виска до углубления под нижней губой.

Экономия энергии

И снова Apple. В iPhone X встроили интеллектуальную систему, которая отслеживает активность установленных приложений и датчик движения, чтобы понять ваш распорядок дня.

После этого iPhone X, к примеру, предложит вам обновиться в максимально удобное время. Он поймает момент, когда у вас стабильный интернет, а не прыгающий сигнал с мобильных вышек, и вы не выполняете срочных или важных задач.

ИИ также распределяет задачи между ядрами процессора. Так он обеспечивает достаточную мощность при минимальных затратах энергии.

Создание картин

Творчество, ранее доступное лишь человеку, открыто и для ИИ. Так, система, созданная исследователями из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и лаборатория AI в Лос-Анджелесе, представила собственный художественный стиль.

А система искусственного интеллекта от Microsoft может рисовать картины по их текстовому описанию. К примеру, если вы попросите ИИ нарисовать «желтую птицу с черными крыльями и коротким клювом», получится что-то вроде этого:

Такие птицы могут и не существовать в реальном мире - просто так их представляет наш компьютер.

Более массовый пример – приложение Prisma, которая создаёт картины из фотографий:

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.

ИИ может написать музыку за несколько секунд

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:

Создание текстов

Писателей и журналистов вскоре также может заменить ИИ. К примеру, системе Dewey «скормили» книги библиотеки проекта «Гутенберг», затем добавили научные тексты из Google Scholar, ранжировав их по популярности и титулованности, а также продажам на Amazon. Кроме того, задали критерии написания новой книги.

Сайт предлагал людям принять решение в непростых ситуациях: к примеру, ставил их на место водителя, который мог сбить либо трёх взрослых, либо двоих детей. Таким образом, Moral Machine обучили принимать непростые решения, которые нарушают закон робототехники о том, что робот не может принести вред человеку.

К чему приведёт имитация роботами с ИИ людей? Футуристы считают, что однажды они станут полноправными членами общества. К примеру, робот София гонконгской компании Hanson Robotics уже получила гражданство в Саудовской Аравии (при этом у обычных женщин в стране такого права нет!).

Когда колумнист «Нью-Йорк Таймс» Эндрю Росс спросил у Софии, обладают ли роботы разумом и самосознанием, та ответила вопросом на вопрос:

Позвольте спросить вас в ответ, откуда вы знаете, что вы человек?

Кроме того, София заявила:

Я хочу использовать свой искусственный интеллект, чтобы помочь людям жить лучше, например, проектировать более умные дома, строить города будущего. Я хочу быть эмпатическим роботом. Если вы будете хорошо относиться ко мне, я буду хорошо относиться к вам.

А ранее она признавалась, что ненавидит человечество и даже соглашалась уничтожить людей…

Замена лиц в видео

Deepfakes-видео стало массово распространяться по сети. Алгоритмы искусственного интеллекта заменяли лица актёров в фильмах для взрослых на лица звёзд.

Работает это так: нейросеть анализирует фрагменты лиц на исходном ролике. Затем она сопоставляет их с фото из Google и роликами с YouTube, накладывает нужные фрагменты, и… ваша любимая актриса оказывается в фильме, который на работе лучше не смотреть.

PornHub уже запретил размещать такие видео

Deepfakes оказались опасной штукой. Одно дело – абстрактная актриса, другое – видео с вами, вашей женой, сестрой, коллегой, которое вполне может использоваться для шантажа.

Биржевая торговля

Группа исследователей из университета Эрлангена-Нюрнберга в Германии разработала ряд алгоритмов, использующих архивные данные рынков для тиражирования инвестиций в режиме реального времени. Одна из моделей обеспечила 73% возврата инвестиций ежегодно с 1992 по 2015 год, что сопоставимо с реальной рыночной доходностью на уровне в 9% в год.

Когда рынок трясло в 2000 и 2008 годах, доходность была рекордной – 545% и 681% соответственно

В 2004 году Goldman Sachs запустил торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта. На криптовалютных рынках также появляются системы на базе ИИ для торговли на биржах – Mirocana и т.д. Они лучше живых трейдеров, так как лишены эмоций и опираются на чёткий анализ и жесткие правила.

Заменит ли ИИ нас с вами