Компютрите са се научили да мислят. Къде води?
СПАСНИКЪТ ИДЕ
Знаете ли, че AI вече е спасил живота на пациент с рак в Япония? Специалисти от Токийския институт по медицински изследвания лекуваха пациента за остра левкемия. Само терапията не помогна. Какво да правя?
И лекарите взеха шанс - поискаха помощ от суперкомпютъра IBM Watson. Резултатите от прегледите бяха заредени в бездушната машина и натиснат бутона „старт“. Машината анализира медицинската история на 20 милиона пациенти с рак, сравни диагнозите и върна резултата: лекарите поставиха грешна диагноза. Това означава, че към жената не се е отнасяло както трябва. Нещата се подобряваха.
„За първи път в Япония изкуственият интелект дойде по-удобно, за да спаси живота на пациента“, призна Аринобу Тоджо, специалист от Токийския институт.
МАШИНАТА МИСЛИ, ЧЕТЕ ЧОВЕК
Промоционално видео:
Неясният термин "изкуствен интелект" сега все повече се разбира като изкуствена неврална мрежа (ANN). Симулира работата на нашите мозъчни неврони.
Такива машини не е необходимо да бъдат конфигурирани ръчно чрез въвеждане на милиони параметри. Невронната мрежа ще се научи сама! Как? Хиляди примери за правилното решение на проблема се зареждат в него - колкото повече, толкова по-добре. Плюс това, все още трябва да зададете мрежовата структура.
Ако е необходимо, INS ще се научи да играе шах и ще разбие най-добрите гросмайстори. Искате ли да започнете да създавате не по-лошо от Пушкин. Просто хвърлете няколко тома на Александър Сергеевич в него и сега "Спомням си един прекрасен момент …"
Вече попаднахме в тези мрежи. Система за разпознаване на реч в смартфон, приложения за обработка на снимки, дори прогноза за времето - всичко това, където и да погледнете, е резултат от невронна мрежа.
Именно невронните мрежи помагат да се разпознае автомобил от записи на камери по магистралите, да се идентифицира човек от снимка. И ако е необходимо, идентифицирайте терориста. А невронните мрежи също ще управляват кола и ще заменят хирурга на операционната маса …
ЧАКАМЕ ЗА НЕУРОН АРМАГЕДДОН?
Обемът на цифровата информация се удвоява на всеки 18 месеца. Според ИТ специалистите до 2020 г. той ще достигне 40 трилиона гигабайта.
И само невронните мрежи са в състояние да смилат такива обеми от данни, за които дори суперкомпютрите никога не са мечтали. Дали такива умни машини ще поробят мързеливото човечество?
Най-големите умове - физикът Стивън Хокинг и основателят на Тесла Елон Мъск - предлагат на учените и програмистите, преди да е станало твърде късно, да определят границата, отвъд която невронните мрежи не трябва да забиват носовете си и да не позволяват на машините да се качват в тези райони. В противен случай рано или късно невронните мрежи могат да решат, че хората са излишни на тази планета.
КАК ДА СМЕ?
Въвеждане на хаос в ред …
„Ние също сега активно използваме и развиваме невронни мрежи“, казва Владислав Беляев, заместник-ръководител на лабораторията по невронни системи и задълбочено обучение в MIPT. - Това се прави не само от големи компании - Yandex и Mail. Ru -, но и от малки. Например DeepHackLab се занимава с разговорни системи и интелигентно моделиране на поведението. Fiztech, Skoltech, Московския държавен университет може да се похвали с успешни проекти …
- Но това изисква мощни суперкомпютри като IBM Watson …
- Имаме ги. Московският държавен университет притежава най-мощния суперкомпютър в страната - Ломоносов-2. Той е един от тридесетте най-добри компютри в света. MIPT и Фондацията за напреднали изследвания планират проект за създаване на изкуствени невронни мрежи.
- Невронните мрежи ще помогнат ли на човечеството да не се удави в този огромен поток от информация?
- Сигурен! Колкото повече данни за трениране на невронна мрежа, толкова по-добър резултат дава. В същото време невронните мрежи са в състояние да работят както със структурирана информация, така и с тази, която е в хаотична форма. Основното е да се научите как да задавате правилните задачи, да избирате данни и да изграждате невронни мрежови архитектури.
- Какво прави вашата лаборатория?
- Лабораторията се ръководи от кандидата физически и математически науки Михаил Бурцев. Нашата цел е да разработим алгоритми за повтарящи се невронни мрежи, тоест в които има обратна връзка. Използваме резултатите от изследванията за анализ на текстове и изграждане на системи за диалог.
ВИЖТЕ ОТ 6-и ЕТАЖ
Остава само половин стъпка
Александър MILKUS, редактор на отдела за образование и наука
Гласовите асистенти - Siri от Apple, Cortana от Microsoft, Ok Google, знаете от кого и много други (сега има много от тях) са класически пример за невронна мрежа. Колкото по-често общувате с вашия компютърен асистент, толкова по-добре той разбира вашия глас, толкова по-бързо намира информация и по-широки са възможностите за отговорите му.
Да, той не винаги те разбира точно. И не винаги реагира адекватно. Но решението на този най-важен проблем на 21-ви век очевидно не е далеч. Щом компютърът се научи не само да отговаря на заявки в едносрични, но и да разбере нюансите на човешката реч, нашият свят ще се обърне с главата надолу.