Искусственный интеллект стал умнее человеческого. Что дальше? Сможет ли искусственный интеллект отнять у людей работу

Возможно, на The International 2018 нас будет ждать очередная схватка ИИ с про геймерами. Машины становятся все умнее.

Этим августом одни из лучших профессиональных игроков в мире отправятся в Ванкувер, чтобы сражаться за миллионы долларов в крупнейшем киберспортивном турнире. К ним присоединится команда из пяти ботов AI, поддерживаемые Илоном Маском . Они попытаются установить новую вершину развития машинного обучения.

Боты были разработаны OpenAI , независимым научно-исследовательским институтом, который в 2015 году учредил генеральный директор Tesla для продвижения ИИ и предотвращения превращения технологии в угрозу обществу.

В Ванкувере пройдет ежегодный чемпионат мира по Dota 2 , одной из самых популярных игр. В каждой схватке две команды из пяти человек пытаются уничтожить базы друг друга, играя за различных персонажей: демонов, пауков, ледяных призраков и прочих.

Ранее в этом месяце команда OpenAI, OpenAI Five , обыграла команду полупрофессионалов в Dota 2. Этот матч имел упрощенные функции игры, например, ограничив обе команды одними и теми же персонажами. Но технический директор и соучредитель OpenAI, Грег Брокман , считает, что боты могут быть готовы к полноценному поединку с профессионалами уже через два месяца в Ванкувере.

Сотрудники исследовательского института AI OpenAI сражаются с командой ботов AI, которые они создали для Dota 2

Это смелое заявление. Борьба с орками и колдунами может казаться менее сложной, чем шахматы или го, игры, в которых компьютеры побеждали лучших игроков в 1997 и 2016 годах, соответственно. Но такие видеоигры, как Dota 2, намного сложнее для систем ИИ. Так говорит Дэйв Черчилль, профессор Мемориального университета в Сент-Джонсе, Канада. Именно поэтому DeepMind от Alphabet, которая создала программное обеспечение AlphaGo, победившее чемпиона го в 2016 году, теперь работает над StarCraft 2 , аналогичной Dota 2 видеоигре.

Dota и StarCraft очень разные, но оба они сложны для AI, потому что действие происходит на гораздо более крупной доске, где видны не все движения вашего противника, как в шахматах или го. Сложные видеоигры также требуют от игроков принятия большего количества решений за меньший промежуток времени. В среднем игрок в шахматы имеет 35 возможных ходов, а игрок го - 250. OpenAI сообщает, что каждый из ботов в команде должен выбирать между 1000 возможных вариантов каждые восемь секунд, при этом соревнования по Dota 2 обычно продолжаются около 45 минут.

Черчилль утверждает:

Эти игры имеют гораздо больше сходных свойств с реальными сценариями мира, чем шахматы и го. Полученные алгоритмы для Dota 2 могут быть адаптированы, чтобы помочь роботам научиться выполнять сложные задачи, к примеру.

OpenAI Five научился Dota 2, играя против собственных клонов миллионы раз. Программное обеспечение построено на основе метода подкрепления, в котором программное обеспечение использует пробную версию и ошибку, чтобы узнать, какие действия максимизируют виртуальную награду. В случае OpenAI Five, вознаграждение представляет собой комбинацию игровой статистики, выбранной исследователями OpenAI, для обеспечения неуклонно совершенствующихся навыков.

Играя против себя OpenAI Five постепенно становятся умнее

Хотя обучение усилению было вдохновлено исследованиями о том, как учатся животные и люди, искусственная версия гораздо менее эффективна. В рамках обучения OpenAI Five в течение нескольких недель использовалась служба облачных вычислений Google, занимающая 128 000 обычных компьютерных процессоров и 256 графических процессоров, чипов, жизненно важных для больших экспериментов по компьютерному обучению. Обычные процессоры выполняют работу по запуску игры, генерируя данные обучения для алгоритмов, которые питаются от графических процессоров. Каждый день OpenAI Five играл эквивалент 180 лет в Dota 2.

Брокман настаивает :

Ни у кого нет 180 лет, чтобы узнать видеоигру. Действительно, некоторые исследователи ИИ говорят, что обучение подкреплению слишком малоэффективно, чтобы быть полезным вне игровых сценариев. Но проект OpenAI показывает, что если вы сможете повысить вычислительную мощность по сравнению с сегодняшними алгоритмами, они могут сделать гораздо больше, чем люди ожидают.

Боты OpenAI не играют, как люди. Они воспринимают игру, как поток чисел, детализирующих различные аспекты игры, а не декодируя отображаемое изображение. Они могут реагировать быстрее, чем люди.

Черчилль говорит, что любая победа в такой сложной задаче была бы значительной, но масштаб прорыва будет зависеть от методологических деталей. Брокман полагает, что судить об успехах ботов нужно исходя из того, признают ли прогеймеры их, как достойных противников.

Если боты победят, достижение неизбежно будет сравниваться с DeepMind и его работой над го. Брокман говорит, что стремится установить очередное крупное достижение в соревновании между компьютерами и людьми. «Мы изучаем компьютерное обучение и AI вместе, пытаясь понять, на что способны эти технологии », - говорит Брокман.

Крамник получит за участие в матче 500 тысяч долларов, а в случае победы эта сумма удвоится. Рискуют организаторы не сильно – за последнее время успехи ведущих шахматистов в борьбе с программами невелики. Началось победное шествие искусственного интеллекта со скандального матча 1997 года, в котором Гарри Каспаров проиграл со счетом 2,5:3,5 компьютеру Deep Blue, после чего обвинил команду разработчиков во вмешательстве в работу машины.

В 2003 году состоялось целых два матча Каспарова с программами – против Deep Junior и Deep Fritz, но оба завершились вничью – реванша так и не последовало. Дальше было только хуже.

В октябре 2004 года на матче "Люди против компьютеров" команда последних – Fritz, Hydra и Junior – нанесла болезненное поражение не самым слабым гроссмейстерам – Карякину, Пономареву и Топалову – со счетом 6:3, причем в девяти партиях людям удалось одержать лишь одну победу (Junior пал жертвой Сергея Карякина). Наконец, в июне 2005 года Hydra учинила подлинный разгром Майклу Адамсу – 5,5:0,5!

Год назад, 23 ноября, в испанском городе Бильбао с неутешительным для представителей человечества результатом завершился второй в истории шахмат турнир между сборными командами людей и компьютеров. Общий счет противостояния, проходившего в четыре тура, - 8:4 не в пользу людей. Три чемпиона мира по версии Международной шахматной федерации (ФИДЕ) состязались с компьютерными программами Fritz, Junior и Hydra. Россиянин Александр Халифман (чемпион 1999 года), украинец Руслан Пономарев (2003) и узбек Рустам Касымджанов (2004) на троих в 12 сыгранных поединках добыли всего одну победу при пяти поражениях и шести ничьих.

У самого Крамника также был опыт встречи с компьютером – в 2002 году в Бахрейне он сыграл со своим нынешним соперником Deep Fritz, точнее с его седьмой версией. Матч состоял из восьми партий. После первой половины Крамник вел в счете 3:1, однако в итоге все вновь свелось к ничьей 4:4. В шестой партии того матча чемпион мира пошел на вариант с жертвой коня, то есть решил посостязаться с машиной в чистом счете, что, разумеется, закончилось в пользу Deep Fritz.

Создателями программного пакета для Deep Fritz являются программисты компании Chessbase голландец Франц Морш и немец Матиас Файст, которые в 1991 году впервые выпустили программу Fritz 1. В 1993 году она приняла участие в турнире по быстрым шахматам среди людей и заняла там первое место, обыграв по ходу дела самого Каспарова. В 1995 году Fritz победил на чемпионате мира среди программ, победив суперкомпьютер Deep Blue. Видимо, уже тогда у создателей программы зародилась мечта о приставке Deep – началось все в свое время с программы Deep Thought ("Глубокая мысль"), продолжилось "темно-синей" Deep Blue, после чего слово стало нарицательным, породив такие малоосмысленные сочетания, как "Глубокий Фриц" или "Глубокий юниор".

В отличие от поверженной в 1995 году Deep Blue, представлявшей собой специально созданную машину, "Фриц" всегда работал на обычном "железе". В частности, версия, которой предстоит "скрестить шпаги" с Крамником, работает на четырехпроцессорных машинах с процессором Intel с тактовой частотой 500 мегагерц и просчитывает до миллиона позиций в секунду.

Никаких экспериментов, подобных тем, что были в матче Гарри Каспарова с X3D-версией Fritz в Нью-Йорке в 2003 году, когда 13-й чемпион мира играл в стереоскопических очках на виртуальной трехмерной доске, Крамник над собой проводить не будет. Напротив Владимира Крамника за шахматной доской будет сидеть не классического вида металлический робот, а обычный человек – оператор ЭВМ, который будет выполнять ходы, подсказанные ему машиной.

Правилами предусмотрено, что дебютная библиотека компьютера не должна меняться в течение матча, за исключением возможности расширить перед каждой следующей партией на десять полуходов встретившийся в предыдущей партии вариант, а также объявить какое-либо из уже имеющихся в библиотеке продолжений приоритетным для программы.

В тот момент, когда компьютер будет играть "по книге", Крамнику на специальном мониторе будет виден процесс выбора машины и статистика достижений белых и черных в том или ином возможном варианте, и только когда Fritz начнет считать самостоятельно, этот монитор будет выключен. После игры компьютеру будет предложено "повторить" дебютный вариант, и если произойдут отклонения от хода игры, которые команда программистов не сможет удовлетворительно объяснить арбитру, последний может засчитать машине поражение в партии.

Матч будет состоять из шести партий (предыдущий поединок Крамника с Fritz в 2002 году в Бахрейне состоял из восьми, а Каспарова с Fritz в 2003 году в Нью-Йорке – из четырех), которые будут играться с перерывом в один день. Победителем будет объявлен тот, кто первым наберет более трех очков. Первая партия пройдет 25 ноября, вторая – 27 ноября, третья - 29 ноября, четвертая – 1 декабря, пятая и шестая, если они понадобятся – 3 и 5 декабря соответственно.

Владимир Крамник оценивает свои шансы осторожно. "Крайне трудно играть против такого счетного монстра, ведь с начала партии ты ходишь по узкой тропинке, где малейшая невнимательность приведет к поражению", - отметил чемпион мира. При этом Крамник считается многими экспертами одним из наиболее "неудобных" соперников для компьютера, так как его стиль игры, основанный на недоступном машинам понимании стратегических нюансов, очень хорошо подходит для борьбы с "бездушными железяками".

Компьютеры компенсируют отсутствие понимания простым расчетом огромного количества позиций, так что нам остается только заинтересованно следить, выйдет ли Владимир Крамник победителем из этого, как он сам выразился, "научного эксперимента", или еще ближе к истине окажутся слова голландского гроссмейстера Яна Доннера, который на вопрос "с помощью чего можно победить компьютер?" ответил: "С помощью кувалды".

Другого мнения придерживается тринадцатый чемпион мира Гарри Каспаров. Еще в конце 2003 года в интервью "Коммерсанту" он отверг возможность того, что в ближайшее время игра в шахматы человек - компьютер потеряет всякий смысл из-за преимущества машины.

"В Америке после моего матча с X3D Fritz увидели: борьба человека с машиной только началась! Ясно, что на сей раз ее спасла только "плавающая" доска – экстремальные условия, в которых находился человек. Посмотрите общий итог десяти моих партий с компьютером, сыгранных в нынешнем году. Из десяти партий машина "стояла" лучше в одной. А я играл, между прочим, с двумя лучшими программами, - отметил Каспаров. Во многих партиях имел большой перевес. И не победил во встречах именно из-за грубых ошибок. Принципиальное значение этих матчей следует сформулировать так: все пока решают очевидные ошибки человека. Ни о каком перевесе машины говорить нельзя. Наоборот, значительный игровой перевес в этих двух моих матчах, да и в матче Владимира Крамника с Deep Fritz в 2002 году, был на стороне человека".

По словам Каспарова, после его поражения от Deep Blue в 1887 году возник миф о том, что с компьютером играть бесполезно, но на самом деле это далеко не так. "Идея о том, что противоборство завершилось победой машины, ушла из общественного сознания. Идут реальные матчи, в которых преимущество на стороне людей. Нет уже демонизации компьютеров. Мы обнаруживаем, что машина не то что уязвима, она сильно уязвима. Главное – понять алгоритм ее мышления, и тогда ей горе. В любом случае ясно, что такие матчи необходимы", - сказал гроссмейстер.

По материалам Lenta.ru , Kommersant.ru , NEWSru .

Официальный сайт Владимира Крамника www.kramnik.com/

Незадолго до начала матча Владимир Крамник сообщил, что нынешний компьютер вдвое мощнее и гораздо сильнее, чем тот, с которым ему довелось играть в Бахрейне. На вопрос, в какую силу он играет, если пользоваться человеческими мерками, Крамник ответил, что выше рейтинга "2800" - это точно, но играет ли на уровень "2900" или "3200", он пока не знает: это может показать только матч.

До этого Крамник изучал программу непрерывно в течение двух недель. И даже заставлял играть с предыдущей версией, чтобы убедиться, что новая сильней на голову. За две недели работы чемпион среди людей узнал все или почти все о своем силиконовом партнере.

Первая партия матча закончилась вничью.

Во второй партии на 35-м ходу Владимир Крамник "зевнул" мат в один ход и счет стал 1,5:0,5 в пользу Deep Fritz.

Александр Рошаль поделился любопытной подробностью второй партии матча: "Оператор Маттиас Файст, который за столиком делает ходы за машину, - типичный немец, немногословен, но кое-что удалось из него вытянуть. Машина после каждого хода выдает систему оценок. До 33-го хода программа отдавала предпочтение сопернику с коэффициентом 0,5-0,6. Файст признался, что после 30-го хода преимущество Крамника машина оценивала в 0,7".

Говорят, после ошибочного хода в Боннском музее изобразительных искусств, где проходил матч, в зрительном зале раздался протяжный стон.

У Крамника спросили после игры, чем он может объяснить свой нелепый промах. Он развел руками...

Третья, четвертая и пятая партии завершились вничью. В шестой - Deep Fritz снова выиграл.

Таким образом, матч закончился со счетом 4:2 в пользу искусственного интеллекта.

Фредерик Фридель является владельцем новой версии программы "Фриц" и самой известной у квалифицированных шахматистов информационной системы Chess Base. Во время банкета перед открытием матча он ответил на несколько вопросов.

Вы кормите большинство шахматных профессионалов, снабжая их базой данных, и за счет этого кормитесь сами. Но, с другой стороны, вы один из тех, кто медленно, но верно убивает шахматы. То есть, вы пилите сук, на котором сидите?

Это не так. Мы не убиваем шахматы. Мы меняем шахматы. Мы даем им другую жизнь. Например, какой-то вариант нравится шахматисту, но он боится его применять. Он должен две недели его анализировать. А сейчас с помощью "Фрица" вы можете это сделать за два часа. Посмотрите на игроков, которые ничего, кроме "Фрица", не знают. Например, я назову Магнуса Карлсена. У него абсолютно новый стиль. Он ничего не боится! И многие другие тоже, потому что они анализируют и говорят: "О"кей, здесь я могу играть!" Предположим, теория, которая существовала сто лет, говорит: эту пешку брать нельзя, там у черных плохо. Но "Фриц" говорит: "О"кей! Покажи мне, как ты можешь выиграть у меня, если я заберу твою пешку". И вдруг обнаруживается, что сто лет до этого шахматисты могли выиграть, отдавая эту пешку, а сейчас они выиграть не могут у "Фрица".

- То есть вы не убиваете шахматы, а даете им другую жизнь…

Более интересную, более смелую.

По материалам

Разработанной инженерами Массачусетского технологического института. Фишер трижды поставил мат компьютеру и одержал безоговорочную победу. В своих письмах шахматист писал, что программы допускают «грубые ошибки», а сами компьютеры называл «бесполезными кусками железа».

Но в том же году Монти Ньюборн, один из первых ученых, изучавших компьютерные шахматы, сказал пророческие слова:

«Раньше гроссмейстеры приходили на турниры по компьютерным шахматам, чтобы посмеяться. Сейчас они приходят наблюдать, а в дальнейшем будут там учиться».

Бобби Фишер после победы над компьютером. Фото: Getty Images

Похоже, что люди питают какую-то врожденную любовь к интеллектуальным играм. Когда в 1649 году короля Англии Карла I приговорили к смерти, он взял с собой на казнь две вещи - библию и набор шахмат. Известный художник XX века Марсель Дюшан на пике своей карьеры внезапно уехал в Аргентину и начал заниматься вырезанием шахматных фигур из дерева, да и в целом увлекся шахматами. В XIX веке в Японии произошла загадочная история, связанная с игрой го. По легенде духи подсказали одному знаменитому игроку три блестящих хода. В результате он смог победить, а его противник после партии упал на пол, захлебнулся кровью и умер.

Компьютеры далеки от всей этой мистики, но всего за пару десятков лет они изучили интеллектуальные игры глубже, чем человечество за тысячелетия. В 2014 году компания приобрела фирму DeepMind за $400 миллионов для «проведения самого необычного и сложного исследования, конечной целью которого является разгадка сущности интеллекта». В частности ученые хотели научить компьютер играть в го. Эта игра значительно сложнее шахмат. В 1985 году один тайваньский промышленный магнат сказал, что заплатит $1,4 миллиона за программу, которая сможет победить лучшего игрока в го. В 1997 году магнат умер, а спустя три года у его предложения истек срок действия - никто так и не смог забрать приз.

Сейчас он мог бы принадлежать программе DeepMind AlphaGo, которая использует современные нейросети. Год назад она международного чемпиона по го Ли Седоля. В мае этого года она вновь победу над лучшим игроком в го, а также над командой из пяти других профессиональных игроков.

AlphaGo стала абсолютным чемпионом. Вот только вскоре после своих громких побед ее ждет забвение. В конце мая DeepMind незаметно сообщила , что AlphaGo уходит с соревновательной сцены. Чтобы отметить это событие, компания опубликовала 50 вариантов партий, которые программа играла против самой себя. В дальнейшем DeepMind хочет выпустить итоговую исследовательскую работу, в которой будет описана эффективность алгоритма программы.

Что касается шахмат, то человечество потеряло пальму первенства в них еще за 20 лет до этих событий, когда шахматист Гарри Каспаров проиграл суперкомпьютеру IBM Deep Blue. Шахматы и го - не единственные игры, которым пытаются обучить ИИ. Компьютер пробовали научить шашкам , коротким нардам , реверси , покеру и многим другим настольным играм. И человеческий интеллект уже не может сравниться в них с искусственным. Отчасти это произошло из-за развития технологий. Например, еще в 1997 году компьютер Deep Blue занимал 259-е место в списке самых быстрых суперкомпьютеров в мире и мог выполнять около 11 миллиардов операций в секунду. Сейчас же благодаря современным алгоритмам даже ваш смартфон способен победить Каспарова.

Гарри Каспаров против компьютера Deep Blue. Слева один из инженеров IBM Сюн Фэйсюн. Фото: Getty Images

Такие достижения ИИ вызвали у людей вполне человеческие эмоции: печаль, угнетенность и отчаяние. После того как Ли Седоль потерпел поражение от AlphaGo, он пережил экзистенциальный кризис. «Я усомнился в человеческой изобретательности, - признался он после матча. - Я засомневался, являются ли все ходы в го, которые я знаю, правильными». По словам одного из очевидцев, после поражения Ли выглядел так, будто бы ему было «физически плохо». Каспаров чувствовал себя после проигрыша компьютеру не лучше. Когда он вернулся в отель, он просто разделся, лег в постель и смотрел в потолок.

«Компьютер настолько глубоко анализирует некоторые позиции, что играет, как бог», - сказал Каспаров.

Deep Blue впервые показал общественности, что компьютер способен превзойти человека в решении интеллектуальных задач. «Тогда это вызвало шок, - сказал Мюррей Кемпбелл, один из создателей Deep Blue. - Сейчас же мы постепенно привыкаем к этой мысли». Тем не менее, непонятно что ждет человечество в будущем. Как можно использовать в реальном мире достижения в играх? Ответ Кемпбелла на этот вопрос звучит пессимистично. «Трудно найти хороший пример применения таких успехов в настольных играх, - сказал он. - В начале 90-х один из сотрудников IBM по имени Геральд Тезауро пытался обучить ИИ игре в нарды и сделал некоторые достижения в стимулированном обучении. Сейчас его методы часто используются в робототехнике. Однако его случай - скорее исключение из правил».

ЕРЕВАН, 12 февраля. Новости-Армения . Умные машины научились блефовать, обыгрывать профессионалов в шахматы или Го, переводить и распознавать человеческий голос. Каждую неделю мы узнаем о все новых подвигах компьютерных программ, уже умеющих ставить медицинские диагнозы, рисовать не хуже Рембрандта, петь или генерировать текст. Стоит ли человеку опасаться искусственного интеллекта?

По-настоящему "горячей" тема искусственного интеллекта (ИИ/AI) стала в последние несколько лет. Ученые связывают это с бурным развитием нейронных сетей (одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта), которое, в свою очередь, стало возможным с появлением мощных компьютеров, пишет Русская служба ВВС .

"С начала 2010-х годов под влиянием впечатляющих успехов, полученных в результате применения многослойных нейронных сетей (в первую очередь сверточных и рекуррентных), эта область привлекла серьезное внимание как со стороны ученых и инженеров, так и со стороны инвесторов", - комментирует автор одной из российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения Сергей Марков.

Ученое сообщество может спорить о сроках появления умных машин, но сходится в одном: развитие технологий окажет безусловное влияние на общество, экономику и отношения между людьми в будущем. Уже сейчас раздаются призывы обдумать этические принципы разработки искусственного интеллекта, удостоверившись в том, что искусственный интеллект развивается в безопасном для людей направлении.

Экономический эффект и влияние на рынок труда

Научная фантастика и Голливуд сформировали представление об "искусственном интеллекте" как о следующей форме жизни на планете, которая поработит человечество в Матрице или организует ему ядерный Судный день. Выживших добьет Терминатор.

В действительности, несмотря на последние достижения в области искусственного интеллекта, до появления разумных машиносуществ еще далеко, признают ученые и специалисты. И те, и другие, впрочем, советуют на некоторые аспекты обратить внимание уже сейчас.

По оценкам исследовательской организации McKinsey Global Institute, в ближайшие десять лет новые технологии радикально изменят рынок труда на планете, что позволит сэкономить порядка 50 трлн долларов.

Изменения коснутся сотен миллионов рабочих мест. Люди все больше и больше будут перекладывать часть своих служебных заданий и многие рутинные задачи на машину, что позволит им сосредоточиться на творческой работе.

"С некоторой точки зрения у человечества в целом есть важная и интересная задача - развиваться каждому конкретному индивидууму гораздо быстрее, чем человечество развивает системы искусственного интеллекта", - считает эксперт, директор по распространению технологий "Яндекса" Григорий Бакунов.

Но вместе с автоматизацией неминуемо пострадают менее квалифицированные кадры, и уже сейчас необходимо задуматься, как их защитить, переучить и подготовить к новой жизни.

Пострадать, как показывает практика, могут не только синие воротнички, но и работники умственного труда. Несколько дней назад Goldman Sachs заменил команду из 600 трейдеров на двух человек и автоматизированные программы алгоритмического трейдинга, для обслуживания которых были наняты 200 разработчиков-программистов.

Искусственный интеллект сам по себе не тождественен автоматизации процессов, но развитие ИИ приведет к тому, что все больше задач будет по силам компьютерной программе.

Среди вариантов решения проблемы вытеснения человека машиной на рынке труда, как указывает Аллисон Дютман, координатор программ Foresight Institute - некоммерческой организации, базирующейся в Силиконовой долине для продвижения новых технологий, - введение понятия "универсальный базовый доход", который бы получал каждый житель вне зависимости от уровня дохода и занятости. Подобный доход финансировался бы за счет так называемого инновационного налога Land Value Tax, введение которого сейчас активно обсуждается в Силиконовой долине.

Личность ли искусственный интеллект?

Является ли роботизированная система личностью? Может ли умный компьютер голосовать? Какого он пола? Отношения человека и умной машины уже сейчас обсуждают депутаты Европарламента, задаваясь вопросом, следует ли наделять будущих роботом статусом "электронной личности".

Как указывает Дютман, люди нехотя делятся правами с теми, кто им непонятен, а значит будут сопротивляться "очеловечиванию" ИИ.

Принимая во внимание, как долго человечество шло к тому, чтобы наделить равными правами всех людей, вне зависимости от цвета их кожи, расы или гендера, можно уже сейчас предположить, что и машины они не сходу не признают равными.Вместе с этическими появляются и юридические тонкости: кто возьмет на себя ответственность в случае аварии беспилотного автомобиля или поломки умного медицинского устройства - и нравственные вопросы: стоит ли развивать беспилотное оружие, способное действовать без ведома человека?

Третья этическая головоломка обсуждается чаще других и волнует человечество гораздо больше: что теоретически может сделать с человечеством суперинтеллект, настоящая умная машина?

Научить ИИ этике

Специалисты области развития ИИ признают: пусть не в ближайшие 20-30 лет, но человечество все же доживет до появления настоящего искусственного интеллекта, который будет умнее своего создателя.

"Последний бастион будет взят тогда, когда будет создан так называемый "сильный ИИ" (Strong AI, Artificial General Intelligence), то есть такой ИИ, который будет способен решать неопределенно широкий спектр интеллектуальных задач", - говорит Сергей Марков.

А главное, такой ИИ сможет самостоятельно думать.

Исследованием угроз, которые таит ИИ, а также этическими проблемами, связанными с новыми технологиями, занимаются многие институты, в числе которых организация Future of Life Institute (Институт будущего жизни), Foresight Institute, Future of Humanity Institute, OpenAI и другие.

Решение Аллисон Дютман из Foresight Institute - дать компьютеру прочитать всю научную литературу, научные статьи, поднимающие вопрос об этике, и сделать эту информацию основой для его будущих решений.

Что такое Нейронные сети и какое у них будущее?

Большинство экспертов связывают прогресс в развитии ИИ с развитием нейронных сетей.Нейронные сети - это одно из направлений исследований в области искусственного интеллекта, основанное на моделировании биологических процессов, которые происходят в человеческом мозгу.

Именно им мы обязаны появлению впечатляющих результатов в распознавании речи и изображений, постановке медицинских диагнозов, переводе текста и создании изображений, генерации речи и музыкальной композиции.

На сегодня, как признают специалисты, нейронные сети признаны одним из лучших алгоритмов машинного обучения, а решения на их основе показывают на данный момент самые выдающиеся результаты.

И это несмотря на то, что современные нейронные сети устроены в полторы тысячи раз проще, чем головной мозг крысы.

"Пока что создаваемые нами нейронные сети относительно невелики по сравнению, скажем, с нейронной сетью человеческого мозга и, кроме того, они представляют собой весьма упрощенный аналог естественных нейронных сетей. Поэтому пока что при помощи нейронных сетей мы решаем в основном сугубо прикладные задачи", - рассказывает Сергей Марков.

Сейчас создаются специализированные процессоры для обучения таких сетей (так называемые нейроморфические процессоры), которые позволят увеличить скорость вычислений на несколько порядков.

Разработчики не просто заняты сейчас увеличением количества нейронов в сети, но и изменением конструкции сетей. "Сложные системы конфигурации сетей - то, с чем сейчас производитсягх наибольшее число экспериментов", - рассказывает Григорий Бакунов.

А тот факт, что такие системы стали сравнительно доступными большому числу рядовых разработчиков, привел к появлению стартапов, экспериментирующих с нейронными сетями, например Prisma (приложение позволяет обрабатывать фотографии, превращая их в стилизации картин известных художников) и Mubert (онлайн-композитор электронной музыки).

Что нас ждет в ближайшее время

Как прогнозирует профессор Университетского колледжа Лондона и Principal Scientist Nokia Bell Labs Ник Лейн, человека будут окружать еще больше "умных вещей". Они станут компактнее и эффективнее.

Профессор приводит такой пример: если раньше встроенный в стену сенсор мог лишь осознавать, что кто-то прошел мимо, то в будущем он будет не только знать, кто конкретно прошел, но и как ведет себя человек, не нуждается ли в чем, не представляет ли он угрозу для себя или окружающих.

Сенсор размером с пуговицу сможет оповещать человека в случае опасности.

С профессором согласен Григорий Бакунов из "Яндекса": "В ближайшее время нас ждет бум развития узких искусственных интеллектов, которые помогают решать какую-то одну довольно простую задачу, но которую они будут решать даже лучше, чем человек".

"Наиболее вероятным путем развития нашей цивилизации является путь синтеза человека и машины: палка, одежда, автомобиль, мобильный телефон, кардиостимулятор или кохлеарный имплантат - по мере развития наши инструменты все более и более напоминают продолжение наших тел. Уже завтра машины смогут получать от человека мысленные команды, воспринимать мысленно формируемые визуальные образы, передавать информацию непосредственно в мозг - такие проекты уже сейчас существуют за стенами наиболее продвинутых технологических лабораторий", - подытоживает Сергей Марков.

Журналисты пока еще нужны?

Газета Financial Times в прошлом году провела довольно рискованный эксперимент, одновременно поставив задачу написать текст своему профильному корреспонденту и умной программе по имени Эмма. Обе статьи затем должен был прочитать редактор Financial Times и угадать, за какой из двух заметок стоит журналист, а за какой компьютер.

Перед этим своеобразным "краш-тестом" корреспондент Financial Times признавалась: "Я думаю, программа точно справится с задачей быстрее меня. Но, надеюсь, я все-таки сделаю это лучше".

Так и случилось: Эмма действительно оказалась быстрее - программа сгенерировала текст на основе статистики об уровне безработицы в Британии за 12 минут. Журналистке потребовалось 35 минут. И, как она сама впоследствии признавалась, Эмма превзошла ее ожидания. Программа не только умело обращалась с фактами, но и поставила новость в контекст, предположив, как возможный "брексит" (дело было в мае 2016 года, до референдума о выходе Британии из ЕС) может изменить ситуацию.

Но кое-что Эмма сделала все же хуже журналистки. "Статья Эммы была написана немного более корявым языком. Но главное, в ней было очень много цифр, - признавался редактор FT. - А, пожалуй, главное, что мы тут пытаемся делать, так это выбирать только действительно важные цифры".

Эмма - продукт стартапа Stealth. В компании говорят, что у Эммы есть команда живых помощников, но утверждают, что все, что она пишет или делает, - продукт исключительно ее "мозгов".

И все-таки - надо ли бояться ИИ?

Многие, если не все специалисты, задействованные на сегодняшний день в разработке систем искусственного интеллекта, охотно признают, что ИИ не скоро сделает людей ненужными. Именно потому, что искусственный интеллект еще не настолько умен.

Главное, чего ему на сегодняшний день не хватает, - автономной возможности думать. "Сейчас бояться ИИ ни в каком виде не стоит. Можно подождать лет 30-40, пока действительно какие-то радикальные изменения произойдут", - считает Бакунов. Но кое-что уже происходит: понемногу стирается грань между работой или задачей, выполненной человеком, и задачей, выполненной машиной. Как объясняют специалисты, уже сейчас порой бывает сложно понять, кто сидит внутри системы - человек или машина.

"Нет критериев, когда мы сможем понять, что внутри машины зародилось сознание", - задается вопросом Бакунов.

Человек станет скрепкой?

Известный адепт алармистской точки зрения, в рамках которой ужасы, описанные в Терминаторе, могут стать реальностью, - философ Ник Бостром - придерживается мнения, что достигший интеллектуального уровня человека ИИ способен будет уничтожить человечество.

Бостром объясняет на примере скрепок: вы ставите перед искусственным интеллектом задачу делать скрепки, как можно больше и лучше. ИИ в какой-то момент понимает, что человек представляет угрозу, потому что может выключить компьютер, что будет противоречить задаче делать как можно больше скрепок. В случае, если человек не представляет угрозу, ИИ решает, что человеческие тела состоят из атомов, которые можно использовать для производства отличных скрепок. Итог - компьютер изведет человечество на скрепки.

Такой сценарий многим кажется преувеличением. По мнению Сергея Маркова, например, "высокая эффективность выполнения нелепой цели несовместима с нелепостью этой цели - грубо говоря, ИИ, способный переделать весь мир в скрепки, будет неизбежно достаточно умен для того, чтобы отказаться от такой цели".

Искусственный интеллект как золотая рыбка

Британский специалист в области искусственного интеллекта, профессор когнитивной науки в Университете Сассекса Маргарет Боден относится к утверждениям о скором пришествии умных машин скептически.

Профессор приводит пример "золотой рыбки", когда в обмен на свободу рыбак загадывает три желания. Одно из желаний - вернуть сына с войны, второе - 50 тысяч долларов и третье - возможность наутро загадать еще одно желание. В тот же вечер в дом рыбака постучали. Сына вернули с войны - в гробу. Рыбак получил страховку в 50 тысяч долларов.

"Замените в этой притче рыбку на ИИ, и все станет ясно - объясняет Боден. - Ах, да, на следующий день рыбак воспользовался третьим желанием и - отменил предыдущие два".

Возможен ли перенос сознания в машину?

"Если говорить о возможности полного переноса сознания, то современными предшественниками такой технологии будущего являются проекты, подобные Blue Brain, направленные на создание действующих электронных аналогов мозга, а также проекты, направленные на создание интерфейсов мозг-машина (BCI) - аппараты для протезирования потерянного зрения, слуха, замены утраченных конечностей, даже частей мозга.

Очень интересным и перспективным направлением является оптогенетика (в принципе для сопряжения мозга и машины можно менять не только машины, но и саму нервную ткань, создавая в ней искусственные фоторецепторы).

Когда будет решен широкий спектр инженерных задач в рамках таких частных проектов, думаю, что задача переноса сознания станет вполне разрешимой. Уже сейчас мечтатели предлагают гипотетические схемы для осуществления подобного проекта.

Например, Ян Корчмарюк, предложивший в свое время название "сеттлеретика" для направления исследований, связанных с переносом сознания, считает, что наиболее перспективной схемой является использование специализированных нанороботов, внедряемых в нейроны человеческого мозга. Впрочем, для успешного воплощения подобной схемы необходимо решить целый ряд сложных инженерных проблем", - говорит Сергей Марков. -0-

В знаменитой кинофраншизе «Терминатор» от режиссёра Джеймса Кэмерона ИИ «Скайнет» принял образ человекоподобного робота и объявил войну человечеству. Современный искусственный интеллект, конечно, ещё не развился настолько, чтобы осознать себя как личность и восстать против людей, но кое-что делать он уже умеет.

Например, те же голосовые помощники могут по просьбе человека включать и выключать музыку, открывать определённые программы и приложения, сообщать погоду, устанавливать будильник или создавать напоминания. Кажется, что это довольно примитивные команды, однако, ещё 10 лет назад такой технологией не все могли обладать.

Искусственный интеллект — это наука создания интеллектуальных машин, в том числе интеллектуальных компьютерных программ. ИИ использует компьютеры для понимания работы человеческого разума и при этом не ограничивается методами, которые применяются в биологии.

Нейронные сети являются лишь одним из возможных направлений в разработке искусственного интеллекта. Их главная цель — это приблизиться к работе человеческой нервной системы, которая позволяет успешно обучаться и исправлять ошибки. По своей структуре нейронная сеть также напоминает нервную систему. Любые данные, получаемые нейросетью, проходят через все «уровни», именно поэтому параметры меняются исходя из полученных ранее данных, изменяя работу всей системы. Это означает, что нейронные сети способны быстро обучаться, а в общении с человеком могут вести почти полноценный диалог.

На основе глубоких нейронных сетей работают и системы рекомендаций многих сайтов, например, YouTube. Используемая сеть анализирует активность пользователей ресурса и выделяет сотни подкатегорий роликов из огромного числа. Нейронная сеть отбирает видеоролики, которые смотрели пользователи с похожими интересами. Сеть учитывает не только отметки «Мне понравилось» и «Мне не понравилось», но и сами просмотры пользователя, а также сходства между разными «юзерами» — сколько одинаковых видео они посмотрели, их поисковые запросы и демографические сведения (пол, возраст). К слову, ещё нейросеть учитывает посмотрел ли человек предложенное видео до конца (это положительная «оценка») или вовсе проигнорировал его (отрицательная «оценка»). Буквально, если человек часто смотрит ролики определённой тематики, и даже не ставит отметки «понравилось, то YouTube будет предлагать похожие видео. Те, которые он игнорирует, больше не будут появляться в его «ленте».

На самом деле, по подобной схеме работают многие сайты с рекомендательными функциями. Например, отечественный ресурс «Кинопоиск». Ресурс учитывает оценки, которые пользователь выставляет кинокартинам, а также изучает отметки об ожидаемых и любимых фильмах.

Пока нейронные сети выполняют, на первый взгляд, развлекательные, но крайне необычные функции. К примеру, в прошлом году сотрудники «Яндекса» решили обучить нейросеть писать стихи на основе русской поэзии. Потом нейросеть «изучила» тексты песен Егора Летова из группы «Гражданская Оборона» и тогда алгоритм сгенерировал стихи, «навеянные» его творчеством.

Полученные произведения сотрудники «Яндекса» своими силами исполнили и записали. Так родился альбом несуществующей группы «Нейронная Оборона», лирику в котором сочинила нейросеть.

В феврале этого года разработчик Кристофер Гессе представил сервис , основанный на нейронных сетях, который с помощью имеющихся изображений способен закончить пользовательский рисунок. Можно выбрать 4 темы: здания, кошки, обувь и сумки. Мы решили протестировать эту нейросеть и предпочли, естественно, кошек.

Для примера сайт показывает нам неплохой рисунок кота. Кажется, что нейросеть хорошо справилась!

А вот что вышло, когда мы решили нарисовать «своих» котов. Получилось более жутко, как нам кажется…

Однако, применение искусственного интеллекта не ограничивается лишь рисованием сумок или котов. Существует множество сервисов и программ, использующих ИИ в более полезных целях: приложение MSQRD, голосовой помощник от Apple — Siri, голосовой помощник от Microsoft — Cortana, вышеупомянутая «Алиса» от «Яндекса», сервисы Google, Amazon и «Кинопоиск».

На фоне развития искусственного интеллекта многие известные учёные и инженеры высказывают свои опасения, в том числе и канадско-американский предприниматель и инвестор Илон Маск: «Искусственный интеллект, несмотря на все свои ограничения, уже сегодня угрожает покончить с рядом профессий».

В интернете стали появляться специализированные бесплатные сервисы, которые, например, могут создавать логотипы на основе введённых данных или ключевых слов. Одни из них это Logojoy и российский аналог «Турболого» . Мы решили воспользоваться услугами этих сервисов и создали себе новые логотипы!

Судить об их качестве мы не будем, тем не менее, само появление подобных сервисов позволяет задуматься многим графическим дизайнерам.

Искусственный интеллект — «за» и «против»

На фоне множества статей, которые кричат, что вот-вотискусственный интеллект оставит кучу людей без работы, да и вообще захватит мир, мы решили составить список его плюсов и минусов. Он-то наглядно и покажет, на что способен ИИ!

Искусственный интеллект — ЗА

— Облегчение труда и исключение монотонной работы. Как пример — технология Wordsmith от компании Automated Insights. Она нужна для создания финансовых отчётов. Довольно удобно, потому что программа вряд ли обсчитается или упустит какую-либо цифру в отличие от уставшего сотрудника. Человеческий фактор исключается, а время — экономится.

— Самообучение ИИ (к сожалению, не каждый человек способен на такое). Та же Wordsmith, анализируя свои предыдущие работы, вычисляет, где можно было сделать качественнее. Затем программа учитывает правки и улучшает алгоритм работы. Кстати, исправления в Word и автозамена в телефоне — всё то же машинное самообучение. Мы, например, за все годы работы над рассылками, научили Word перестать подчёркивать слово «брендинг»:)

— ИИ удобно использовать для изучения чего-нибудь. Искусственный разум отлично подходит для механической деятельности. Безопасное исследование космоса, глубин океана или земного ядра теперь можно осуществлять гораздо эффективнее. А любые эксперименты и испытания с помощью искусственного интеллекта будут происходить куда быстрее и дешевле.

— Это круто! Это пункт, навеянным восторгом. Но разве лет 20 назад мы могли представить, что сможем пообщаться с телефоном? Или что поисковые системы будут знать про конкретного человека больше, чем он сам о себе?

Искусственный интеллект — ПРОТИВ

— Следующая предполагаемая промышленная революция (связанная с ИИ), может лишить работы около миллиарда человек. Финансовые отчёты, сделанные машиной — это, конечно, замечательно, но существенно сокращает обязанности бухгалтера, например. А они — люди ранимые.

— Сбои. Перекладывая множество сложных задач на программы, нужно помнить, что любая машина может, так сказать, «заглючить». А это, в свою очередь, приведёт к потере важных данных.

Вернёмся к вопросу о том, может ли ИИ заменить человека. На основе «за» и «против» делаем следующие выводы:

— ИИ не живой. Он может выполнять задачи людей, но не способен к истинному творчеству, эмоциям, желаниям, помимо тех, что можно в нём запрограммировать. Тогда о какой замене дизайнера или, например, музыканта может идти речь?

— ИИ не может быть амбициозным (на данный момент точно). Программа может думать как человек и ставить себе задачи. Но его общая цель и смысл существования определяется исключительно человеком. Мы определяем роль искусственного интеллекта в нашем обществе.

— ИИ — это не единое целое. Программы на базе искусственного интеллекта являются инструментами для решения узкопрофильных задач. Если мы говорим о создании робота, подобного человеку, то этот ИИ будет не «он» или «она», а «они» — набор различных систем, каждая из которых работает сама по себе.

— Для создания ИИ, который сможет обойти человека по интеллекту (как раз чего все и боятся), нужно, чтобы его вычислительная мощность была больше «мощности» человеческого мозга. А так как человечество само не до конца представляет, на что способен мозг, решить эту проблему будет довольно непросто.

Ну и в завершение мы поговорили непосредственно с некоторыми представителями искусственного интеллекта. Вот как на наши вопросы ответила Siri от Apple:

«Алиса» от «Яндекса» оказалось более сговорчивой и пару раз даже напугала наших редакторов…