Akademik Aleksander Kulešov je Rusnanu povedal, kako blizu je človeštvo ustvarjanju samoizboljševalnih strojev, do česa bo prišlo njihovo ustvarjanje in ali je imel Stephen Hawking prav, ko se je bal problemov, ki jih predstavljajo inteligentni stroji.
Aleksander Kulešov je eden vodilnih ruskih strokovnjakov za ustvarjanje nevronskih mrež, umetne inteligence in zapletenih sistemov za obdelavo informacij. Zdaj vodi Inštitut za znanost in tehnologijo Skolkovo, do februarja letos pa Inštitut za probleme prenosa informacij Ruske akademije znanosti.
Ta petek je akademik Kuleshov v stenah državne korporacije "Rusnano" predaval, na katerem je občinstvu, vključno z Anatolijem Borisovičem Chubaisom, povedal o napredku na področju ustvarjanja umetne inteligence v zadnjih letih in o tem, kako bodo tehnologije umetne inteligence spremenile našo družbo že skozi nekaj let.
"Tujec" ali človeška inteligenca?
»Zakaj umetni inteligenci in pametni obdelavi podatkov danes namenjamo toliko pozornosti? Kaj se je zgodilo? Pravzaprav so bili podatki vedno obdelani. Od časa Galileja so bili rezultati znanstvenih poskusov obdelani (matematično). Kaj se je danes zgodilo, kar je to težavo potisnilo v ospredje? «, Je svojo zgodbo začel rektor Skoltecha.
Kot ugotavlja akademik Kulešov, se je količina podatkov, s katerimi danes delajo ljudje in računalniki, spremenila - zdaj računalniški programi zbirajo, shranjujejo in obdelujejo terabajte in petabajte podatkov, katerih obdelava s tradicionalnimi sistemi za analizo informacij je izjemno težka.
Ljudje, na primer upravljavci jedrskih elektrarn ali letalski piloti, imajo dostop do več deset ali celo sto zaslonov z različnimi diagnostičnimi informacijami, od katerih vsak sam po sebi skoraj nič ne pomeni, in ne bodo pomagali najti napake pri delovanju opreme, kombinacija pa s skoraj 100 % vam bo verjetno omogočil, da težavo rešite, še preden doseže kritično stopnjo.
Znanstvenik še pravi, da človek ne more hkrati spremljati 50 zaslonov, zaradi česar je treba ustvariti sisteme, ki bi analizirali te podatke in na enem zaslonu prikazali samo tisto, kar je resnično pomembno za odločanje in spremljanje stanja.
Promocijski video:
“Popolnoma novi matematični sistemi, ki so se pojavili za analizo takšnih„ velikih podatkov “, so zrasli nad njimi in so uporabni za analizo kakršnih koli informacij s kakršnimi koli tehničnimi sredstvi. Pravzaprav bi bili novi v 17. stoletju in bi bili koristni takratnim znanstvenikom. Toda poudarjam, da se je vse to pojavilo ravno na valu novih tehnologij, «nadaljuje Kuleshov.
Večina razprav o teh tehnologijah, kot ugotavlja akademik, izvira iz dejstva, da obstaja razlika med rusko besedo "intelekt" in angleško besedo inteligenca, zaradi česar mnogi udeleženci teh sporov menijo, da bi morala biti umetna inteligenca nekakšna antropomorfna konstrukcija, ki spominja in posnema lastnosti človeške inteligence. Pravzaprav po mnenju Kuleshova zadnjih 25-30 let raziskav kaže, da je tak pristop napačen in ne vodi do pomembnih rezultatov, ki bi jih lahko uporabili v praksi.
»Antropomorfizem in podobnost z naravo sta priljubljena izraza, vendar se v preteklih stoletjih še nikoli ni nič izšlo. Na primer, Leonardo da Vinci je slikal mehanske konje, Daedal in Icarus sta poskušala leteti kot ptice, a se nikoli ni nič izšlo - danes po naših ulicah ne tečejo mehanski konji in letimo drugače. Enako je z možgani - tisti poskusi, da bi razumeli, kako delujejo možgani, in da bi to storili tudi v računalniku, so popolnoma propadli, «doda predavatelj.
Vsi ti neuspešni poskusi izdelave ročno izdelanih analogov nevronov in povezovanja v nekakšne možgane ter drugi pristopi, ki posnemajo delo človeškega živčnega sistema in način odločanja in analiziranja informacij, so privedli do dejstva, da je v 90. letih prejšnjega stoletja "Umetna inteligenca" med matematiki je postala umazana beseda zaradi tistih nerazumnih pričakovanj, ki so nosila antropomorfne ideje o nevronskih mrežah in umetni inteligenci.
Globine inteligence
Dejansko se je renesansa razvoja "umetne inteligence" začela pred kratkim, konec 2000-ih, ko so številni ameriški in ruski matematiki in programerji predlagali in izvajali algoritme umetne inteligence, ki so kasneje postali znani kot metodi "globokega učenja" in "učenja na podlagi raznolikosti".
»Na koncu so ljudje začeli pozabljati na nevronske mreže, postalo je jasno, da z njimi nič ne deluje, in vsi so nekako pogrešali objavo leta 2005 članka Hintona in Križevskega, ki zdaj določa našo prihodnost. Sodeloval sem tudi pri teh »pogrebih«, vendar se je izkazalo, da ni bilo tako preprosto, «razlaga znanstvenik.
Kot se je izkazalo, se preproste nevronske mreže, združene v kaskade in zapletene sisteme različno urejenih mrež, obnašajo drugače, kot so pričakovali znanstveniki. In kot je pokazala praksa, lahko rešijo tiste naloge, ki prej niso mogle imeti umetne inteligence, vključno s prepoznavanjem govora, fotografijami ljudi, različnimi predmeti in celo predvidevanjem okvar in nesreč.
»Nastala je popolnoma edinstvena situacija - danes nihče ne more reči, kako delujejo globoke nevronske mreže. Ameriška obrambna agencija DARPA je pripravljena podeliti milijon dolarjev za razlago, kako delujejo, vendar verjamem, da ta nagrada v naslednjih 30-40 letih ne bo zahtevana. Poznam zelo resne matematike, ki se s to težavo spopadajo brez najmanjšega uspeha. Lahko rečemo, da smo se vrnili v čase naravne filozofije - obstaja določena metoda, ki deluje fantastično dobro, vendar si ne moremo razložiti, zakaj, pravi Kuleshov.
Znanstvenik pravi, da globoke nevronske mreže že dolgo ujamejo in prehitijo ljudi na številnih področjih znanja, saj lahko prepoznajo in ločijo stvari, ki jih običajna, neizurjena oseba preprosto ne zmore. Najnovejše različice takšnih nevronskih mrež naredijo manj napak kot ljudje, usposobljeni za reševanje težav, za katere bodo takšni sistemi umetne inteligence odgovorni v prihodnosti.
Na primer, znanstveniki so že ustvarili nevronske mreže, ki lahko na fotografijah in v videoposnetkih opisujejo nič slabše kot človek. Takšni algoritmi lahko slepim ali gluhim ljudem pomagajo razumeti, kaj se dogaja okoli njih in česar ne slišijo ali vidijo, posebne službe pa lahko takšna omrežja uporabljajo za iskanje teroristov ali osumljencev v arhivih videonadzora ali med operativnim delom na letališčih in drugih gnečah.
»Danes je na svetu približno 70 milijonov inženirjev oblikovanja, statistika pa kaže, da je le 20% njihovih izdelkov nekakšen nov razvoj. Preostalih 80% so bodisi že ustvarili drugi inženirji bodisi so manjše spremembe obstoječih modelov. Z izgradnjo sistema umetne inteligence, ki bo našel tisto, kar potrebujete, boste drastično zmanjšali čas in sredstva, ki jih običajno porabite za njihov razvoj. Zaenkrat takšnih sistemov še ni, vendar se bodo čez 1-2 leti pojavili, «nadaljuje akademik.
Po njegovem mnenju je še en primer takšnih sistemov program, ki so ga razvili podiplomski študentje Kuleshova, ki omogoča ugotavljanje, ali ima človek Alzheimerjevo bolezen, s preučevanjem fotografij njegovih možganov, pridobljenih s skenerjem z magnetno resonanco.
Samo 200 slik MRI ljudi, ki trpijo za to boleznijo, je bilo dovolj, da so ruski znanstveniki umetno inteligenco z 90-odstotno natančnostjo "naučili" razlikovati med zdravimi in obolelimi možgani. Na podoben način so se ruski matematiki naučili najti razjede v človekovem želodcu z njegovim elektrokardiogramom.
Kuleshov in njegovi kolegi so v sodelovanju in po naročilu RSC Energia ustvarili nov revolucionarni algoritem za nadzor motorjev ISS, ki bo približno 40-krat zmanjšal stroške goriva za vzdrževanje nadmorske višine postaje v primerjavi s trenutnim programom, ki so ga ameriški znanstveniki zamenjali za stari ruski sistem in petkrat boljši od Nasinega prihajajočega programa.
Novi sistem, ki temelji na tehnologijah učenja raznolikosti, bodo na postaji preizkusili prihodnje leto. Drugi sistem umetne inteligence, ki so ga ustvarili ruski matematiki in programerji, že deluje na ruskih železnicah in pomaga določiti, katere okvare je treba najprej popraviti, da se zmanjšajo stroški virov.
Po mnenju znanstvenika se podobni programi včasih uporabljajo za najbolj nepričakovane namene - na primer AI, ustvarjen za upodabljanje kril letal, Louis Vuitton uporablja za ustvarjanje krem za beljenje kože.
»Nadaljnji razvoj teh tehnologij bo korenito spremenil človekovo življenje. Predstavljajte si, odhajate iz tujega hotela, po naključju vas fotografirajo turisti, ta slika pride v iskalnik, na teh slikah vas "izračuna" in čez pet minut bo šef zanjo vedel. Posledično ga boste zelo težko prepričali, da ste šli na 'lokalno' službeno potovanje, «pojasnjuje Kuleshov.
Povečana arhaična resničnost
Prvi primeri tega "novega, čudovitega sveta" obstajajo že danes - prav sistem AI AlphaGo je letos premagal svetovnega prvaka v Go. Kot pojasnjuje Kuleshov, je to prvi primer edinstvenega razreda strojev, ki so sposobni rešiti neizračunljive težave in se izboljšati.
»Go se od šaha razlikuje po tem, da je to igro preprosto nemogoče izračunati matematično. Število možnih premikov v Go presega število atomov v vesolju, nemogoče je neumno šteti premike v njem. Če imate močan računalnik v šahu, boste premagali koga, tako Kasparova kot Karjakina. V storitvi Go je to nemogoče, saj tega ne more storiti noben računalnik. In nevronska mreža je lahko rešila ta problem, pravi znanstvenik.
Glavna značilnost AlphaGo-ja od vseh drugih sistemov umetne inteligence je ta, da se lahko ta program igra sam s seboj in se izboljšuje, prilagaja se nasprotniku in najde povsem netrivialne in nepričakovane načine, kako ga lahko oseba premaga.
»Zakaj se pri tem ustavim - to je prvi korak v popolnoma skrivnostno prihodnost. Kako se je rodil AlphaGo? Najprej so njegovi ustvarjalci zbrali bazo podatkov o 30 milijonih različnih igralnih položajev in na njej usposobili primarno nevronsko mrežo. Nato so ga podvojili in drugo omrežje se je začelo predvajati od prvega. In posledično se je po več milijardnih ponovitvah pojavilo nekaj tretjega, česar človek ne nadzoruje več. Ni jasno, od kod je prišel - to je rezultat neke samogradnje. Nihče ne ve, kako se to zgodi, «poudarja Kuleshov.
Rojstvo AlphaGo in njegova zmaga po besedah akademika odpira vrata v popolnoma nov prostor, v katerega bo človeštvo zelo hitro vstopilo. In ne bo vse na tem svetu koristno in prijetno za človeštvo na splošno in še posebej za posameznike.
»Jasno je, da bodo družbeni premiki od tega ogromni. Število polkvalificiranih delavcev se že zmanjšuje kot obarvano usnje in pojav umetne inteligence, ki bi lahko rešila te težave, jim bo odvzel delovna mesta. Vsi ti inženirji, taksisti, piloti, medicinske sestre, delavci - milijoni ljudi - bodo morali izginiti, le 1%, kot kažejo sedanje raziskave, pa se lahko prilagodi novi realnosti in prekvalificira, pravi znanstvenik.
Po njegovih besedah »smo na robu absolutno pošastnih družbenih posledic razvoja sistemov umetne inteligence. Zdaj ne moremo oceniti njihovega obsega, kot ljudje sredi orkana ali na vrhuncu revolucije. Zdaj je treba denar nujno vložiti v izobraževanje, saj ljudje s povprečno kvalifikacijo postajajo popolnoma nepotrebni."
Kot ugotavlja rektor Skoltecha, je današnji svet sposoben nahraniti vse človeštvo, vendar ga ne more zasesti. Ta brezposelnost in pomanjkanje smisla v življenju bi že lahko vplivala na življenje Evrope in drugih razvitih držav ter povzročila različna radikalna gibanja, kot so IS in druge prepovedane ekstremistične in verske skupine.
»To je namerna arhaizacija življenja, ustvarjanje razmer, v katerih se bom počutil potrebnega. Hudiča mu, da živim slabše, a ne živim kot vsi drugi. Občutek, da vam vsakih šest mesecev ves čas brezplačno pošiljajo hitro hrano in vam dajejo superge, hkrati pa vas nič ne rabi, je pravzaprav grozen. In ta občutek bo naraščal le z razvojem umetne inteligence in robotike, «nadaljuje Kuleshov.
Opazen del tega problema je povezan z dejstvom, da človek po AI preprosto nima časa, da bi se "razvil" - generacije ljudi se menjajo vsakih 25 let, tehnološke revolucije pa se zgodijo v razmiku 5-6 let. Zato bo, kot ugotavlja rektor, število "nepotrebnih" ljudi nenehno naraščalo in le množično izobraževanje lahko pomaga preprečiti socialno eksplozijo in nastanek novega vala luditov.
»Kar smo na pragu, še nima imena in sploh ne vem, kako bi temu rekel. Morda jih lahko imenujemo "neupravljani inteligentni sistemi". To so popolnoma novi sistemi, ki se generirajo sami in zelo blizu smo času, ko začnejo prodirati v naše življenje, «zaključuje znanstvenik.