Računalniki so se naučili razmišljati. Kam vodi?
ZAVEZNIK JE PRIČEL
Ste vedeli, da je AI že rešil življenje bolniku z rakom na Japonskem? Strokovnjaki tokijskega inštituta za medicinske raziskave so bolnika zdravili zaradi akutne levkemije. Samo terapija ni pomagala. Kaj storiti?
In zdravniki so izkoristili priložnost - za pomoč so prosili superračunalnik IBM Watson. Rezultate pregledov smo naložili v brezdušni stroj in pritisnili gumb "start". Stroj je analiziral anamnezo 20 milijonov bolnikov z rakom, primerjal diagnoze in vrnil rezultat: zdravniki so postavili napačno diagnozo. To pomeni, da ženske niso bile obravnavane tako, kot bi morale. Stvari so postale boljše.
"Prvič na Japonskem je bila umetna inteligenca dobra, da bi rešili bolnikovo življenje," je priznal Arinobu Tojo, specialist tokijskega inštituta.
STROJ MISLI NAJ ČLOVEK
Promocijski video:
Nejasen izraz "umetna inteligenca" se zdaj vse bolj razume kot umetna nevronska mreža (ANN). Simulira delo naših možganskih nevronov.
Takšnih strojev ni treba ročno nastaviti z vnosom milijonov parametrov. Nevronska mreža se bo naučila sama! Kako? Vanj se naloži na tisoče primerov pravilne rešitve problema - več, bolje. Poleg tega morate še vedno nastaviti mrežno strukturo.
Po potrebi se bo INS naučil igrati šah in razbil najboljše velemojsterje. Ali želite začeti ustvarjati nič slabše od Puškina. Samo vrgel vanj nekaj zvezkov Aleksandra Sergejeviča in zdaj "se spominjam čudovitega trenutka …"
V te mreže smo že padli. Sistem za prepoznavanje govora v pametnem telefonu, aplikacije za obdelavo fotografij, celo vremenska napoved - vse to, kamor koli pogledate, je rezultat nevronske mreže.
Prav nevronske mreže pomagajo prepoznati avto iz posnetkov kamer na avtocestah in prepoznati osebo s fotografije. In po potrebi identificirajte terorista. In nevronske mreže bodo vozile tudi avto in zamenjale kirurga za operacijsko mizo …
Čakate NEURON ARMAGEDDON?
Obseg digitalnih informacij se podvoji vsakih 18 mesecev. Po mnenju strokovnjakov za IT bo do leta 2020 dosegel 40 bilijonov gigabajtov.
In samo nevronske mreže so sposobne zmleti takšne količine podatkov, o katerih niti superračunalniki niso sanjali. Bodo takšni pametni stroji zasužnjili leno človeštvo?
Največji možje - fizik Stephen Hawking in ustanovitelj Tesle Elon Musk - znanstvenikom in programerjem ponujajo, preden bo prepozno, določiti mejo, čez katero nevronske mreže ne bi smele brcati v nos in preprečiti, da bi se stroji povzpeli na ta območja. V nasprotnem primeru se lahko nevronske mreže prej ali slej odločijo, da so ljudje na tem planetu odveč.
KAKO SMO?
Urejanje kaosa …
"Zdaj aktivno uporabljamo in razvijamo nevronske mreže," pravi Vladislav Belyaev, namestnik vodje laboratorija za nevronske sisteme in globoko učenje na MIPT. - To ne počnejo samo velika podjetja - Yandex in Mail. Ru -, ampak tudi majhna. Na primer, DeepHackLab se ukvarja s pogovornimi sistemi in inteligentnim modeliranjem vedenja. Fiztech, Skoltech, Moskovska državna univerza se lahko pohvali z uspešnimi projekti …
- Toda za to so potrebni močni superračunalniki, kot je IBM Watson …
- Imamo jih. Moskovska državna univerza ima v lasti najmočnejši superračunalnik v državi, Lomonosov-2. Je eden izmed tridesetih najboljših računalnikov na svetu. MIPT in Fundacija za napredne raziskave načrtujeta projekt za ustvarjanje umetnih nevronskih mrež.
- Ali bodo nevronske mreže pomagale človeštvu, da se ne utopi v tem ogromnem toku informacij?
- Seveda! Več podatkov za treniranje nevronske mreže, boljši rezultat daje. Hkrati so nevronske mreže sposobne delati tako s strukturiranimi informacijami kot s tistimi, ki so v kaotični obliki. Glavna stvar je, da se naučite, kako nastaviti pravilne naloge, izbrati podatke in zgraditi nevronske omrežne arhitekture.
- Kaj počne vaš laboratorij?
- Laboratorij vodi kandidat fizikalnih in matematičnih znanosti Mihail Burtsev. Naš cilj je razviti algoritme za ponavljajoče se nevronske mreže, to je, v katerih obstajajo povratne informacije. Rezultate raziskav uporabljamo za analizo besedil in gradnjo dialoških sistemov.
POGLED IZ 6. KATA
Le še pol koraka
Aleksander MILKUS, urednik oddelka za izobraževanje in znanost
Glasovni pomočniki - Siri iz Apple, Cortana iz Microsofta, Ok Google, veste, od koga in mnogi drugi (zdaj jih je veliko) so klasičen primer nevronske mreže. Bolj pogosto komunicirate s svojim računalniškim asistentom, bolje razume vaš glas, hitreje najde informacije in širše so možnosti za njegove odgovore.
Ja, ne razume te vedno točno. In ne reagira vedno ustrezno. Toda rešitev tega najpomembnejšega problema 21. stoletja očitno ni daleč. Takoj, ko se računalnik nauči, da ne bo odgovarjal samo na zahteve po enooslovnih zneskih, temveč tudi razumel nianse človeškega govora, se bo naš svet obrnil na glavo.