Искусственный интеллект

Понимание естественного языка является AI полной задачей. Одним из аспектов такого понимания является понимание контекста. В данной статье я объясню, какие виды контекста выделяет наша психика, как она работает с одним из видов контекста, и как мы этот процесс воссоздаем в нашей технологии искусственного интеллекта.

The trophy doesn't fit into the brown suitcase because it's too [small/large].
What is too [small/large]?
Answers:The suitcase/the trophy.
The Winograd Schema Challenge

В предыдущей статье описан наш подход к разработке ИИ и то, что нами уже сделано на настоящий момент. Напомню, что мы создаем ИИ путем прямого копирования структур и процессов психики человека.

Если говорить об исследованиях, оказавших влияние на развитие нейронауки, то Университетскому колледжу Лондона (UCL) есть чем похвастаться. Этот вывод – не мнение эксперта или результат анализа огромного штата сотрудников какого-нибудь аналитического агентства: всю работу проделал компьютер.

Программа Semantic Scholar проанализировала содержание 2,5 миллиона научных статей и цитируемость их авторов, а затем рассчитала оценку влияния каждого автора на остальных. В результате оказалось, что трое из самых влиятельных ученых в этой области работают на благо науки в Университетском колледже Лондона: Карл Фристон, специалист по параметрическим методам статистики (1 место), Раймонд Долан, эксперт в области эмоционального влияния на познание (2 место) и Крис Фрит, исследователь в сфере когнитивного основания шизофрении и социального познания (7 место).

3D-окружение еще сложно для восприятия слабой формой ИИ, что влечет за собой проблемы компьютера при прохождении таких игр

При помощи видеоигр современные специалисты по искусственному интеллекту собираются обучать ИИ методам преодоления препятствий и решения возникающих проблем «на ходу». К примеру, сотрудники DeepMind совместно с Blizzard превратили StarCraft II в среду для обучения слабой формы ИИ. В прошлом году система искусственного интеллекта Google самостоятельно освоила 49 старых игр Atari.

И речь идет не о системе, интегрированной в игру (вроде AI-противников в файтингах, футбольных симуляторах или симуляторах гонок), которой прекрасно известны условия и правила. ИИ, который обучают разработчики в компьютерных играх сейчас, поставлен в равные с человеком условия. Система наблюдает за картинкой на экране, обучаясь методам проб и ошибок. И такая программа способна находить решение не только в играх, она пригодна для поиска решения в самом широком кругу задач, независимо от правил или условий.

Профессор юридических наук из Университета Суррея считает, что необходимо с формальной точки зрения приравнять компьютерный ИИ к изобретателю наравне с людьми за участие в создании какого-либо изобретения. Эта точка зрения высказывается в статье, опубликованной в журнале Boston College Law Review, озаглавленной «Я мыслю, следовательно, я изобретаю: творческие компьютеры и будущее патентного права» [I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law].

В вводной части статьи утверждается, что хотя раньше уже выдавались патенты на изобретения, сделанные компьютерами, концепция компьютерного изобретательства в судах не рассматривалась. Идея о признании изобретений за творческими компьютерами может звучать сюрреалистично, но на самом деле они безо всякого признания выдают изобретения, которые в принципе можно патентовать, уже десятилетия.

Устойчивое выражение «не суди книгу по ее обложке» предостерегает от оценки чего-либо или кого-либо по одному только внешнему виду. Но когда читатель видит книгу, это все равно происходит: знакомство обычно начинается с обложки. Именно она оставляет первое впечатление о содержании и начинает рисовать историю в сознании человека. Хорошие обложки просто созданы для того, чтобы по ним судили.

Люди отлично справляются с определением жанра, едва взглянув на визуальное оформление книги. Согласитесь, что выбрать кулинарную книгу, биографию или путеводитель, просто посмотрев на обложку – довольно легко. Тогда возникает интересный вопрос: может ли искусственный интеллект так же успешно судить о книге по обложке, как и человек?

Да, маленьким такой скутер назвать нельзя (Источник: MIT)

Созданием автоматических систем управления автомобилем сейчас занимаются многие компании, как зарубежные, так и отечественные. Такие системы могут быть как полностью автоматическими — подобными разработками занимается Google, так и частично (цифровые помощники разного типа). Кстати, именно цифровым помощником является Autopilot компании Tesla Motors. Это не автопилот в полном понимании этого термина. Разработчики из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) решили создать еще и роботизированный скутер. Проект разрабатывался в сотрудничестве с такими организациями, как Национальный университет Сингапура и CSAIL (Artificial Intelligence Laboratory).

Ранее эта же команда исследователей занималась изучением возможности создания автоматических гольф-мобилей. Для них разрабатывалась специальная программная платформа, которую с некоторыми изменениями и дополнениями использовали и в новом проекте. Скутеры с автоматической системой управления, по мнению разработчиков, могут использоваться, например, теми людьми, кто не может по какой-либо причине ходить самостоятельно. Такие системы могут оказаться полезными и частным пользователям, и компаниям.

Японская компания Toshiba заявила о своем вкладе в развитие Интернета вещей и анализа больших данных. На этот раз она разработала нейроморфный процессор с очень низким энергопотреблением для нейронных сетей с временной задержкой (TDNN). Эта сеть состоит из большого количества модулей, в которых используется не цифровая, а аналоговая обработка данных.

В последнее время нейросети показывали себя прекрасно во многих прикладных задачах. Они искали закономерности в данных, которые использовались для классификации и прогнозирования. Нейросети с кажущейся легкостью распознавали объекты в цифровых изображениях или, «прочитав» отрывок текста, резюмировали его тему. Однако никто не мог рассказать, какие преобразования проходили вводимые данные для получения того или иного решения. Даже авторы сетей владели данными на входе и информацией на выходе. И если рассматривать визуальные данные, то иногда даже можно автоматизировать опыты по выяснению, на какие составляющие изображений реагирует нейросеть. А с системами обработки текста процесс более сложный. В чем сложность понимания человеческого языка машиной вы можете прочитать ниже.

В лаборатории CSAIL (лаборатории информатики и искусственного интеллекта) Массачусетского технологического института исследователи нейросетей сделали так, что теперь «виртуальный мозг» в дополнение к решению выдает и его обоснование. Они обучали два модуля одной нейросети одновременно. Данными для обучения были текстовые отрывки. Результаты порадовали: компьютер думал, как и человек, в 95% случаев. И все же, прежде, чем запустить новый метод нейросетей в активное пользование, потребуется дополнительная настройка и доработка.

Почему картинки обрабатывать легче, чем текст? Можно ли будет беспилотным автомобилям ездить свободно, позволительно ли заменять живого доктора запрограммированным интеллектом, внутри которого бессчетное количество нейронов? Приближает ли это нас к сознательным машинам в реальной жизни? Компьютерные модели нейронных сетей ведут себя так же, как и человеческий мозг, но им пока не разрешали принимать решения, затрагивающие жизни людей. Чтобы изменить это, специалистам понадобилось время и теперь мы можем узнать, как нейросеть приходит к итоговым значениям.

Командир Дэйв Боумен и второй пилот Фрэнк Пул, не доверяя компьютеру, решили отключить его от управления кораблём. Для этого они совещаются в звукоизолированной комнате, но HAL 9000 читает их разговор по губам. Кадр из фильма «Космическая одиссея 2001 года»

Чтение по губам играет важную роль в общении. Ещё эксперименты 1976 года показали, что люди «слышат» совершенно другие фонемы, если наложить неправильный звук на движение губ (см. "Hearing lips and seeing voices", Nature 264, 746-748, 23 December 1976, doi: 10.1038/264746a0).

С практической точки зрения чтение по губам — важный и полезный навык. Можно понимать собеседника не выключая музыку в наушниках, читать разговоры всех людей в поле зрения (например, всех пассажиров в зале ожидания), прослушивать людей в бинокль или подзорную трубу. Область применения навыка очень широка. Освоивший его профессионал без труда найдёт высокооплачиваемую работу. Например, в сфере безопасности или конкурентной разведке.

Менее, чем за 12 часов, три разных человека предложили мне деньги за то, чтобы я час разговаривал с незнакомым человеком по телефону.

Все они сказали, что им понравилась моя статья про то, как Google создаёт новый компьютерный чип для ИИ, и все они упрашивали меня обсудить эту тему с их клиентом. Каждый описал своего клиента как менеджера большого хедж-фонда, но не назвал его имени.

Запросы пришли от так называемых экспертных сетей – исследовательских фирм, связывающих инвесторов с людьми, которые могут помочь первым понять определённые рынки и обеспечить конкурентное преимущество (иногда, судя по всему, через инсайдерскую информацию). Эти экспертные сети желали, чтобы я объяснил, как ИИ-процессор от Google повлияет на рынок чипов. Но сначала они потребовали подписать для них соглашение о неразглашении. Я отказался.

Известно, что искусственному интеллекту нужны тысячи примеров, чтобы научиться распознавать новые объекты. В этом он значительно уступает человеку с его способностью узнавать класс предметов по одному представителю. К тому же, сам процесс обучения нейронной сети отнимает очень много времени. Компания DeepMind, подразделение Google, занимающееся разработками в области искусственного интеллекта, нашла способ обойти это.

Подразделение корпорации Google, которое занимается исследованиями и разработкой в области искусственного интеллекта, объявило о сотрудничестве с компанией Blizzard. Речь идет о совместной работе DeepMind и Blizzard на проектом, который позволяет превратить StarCraft 2 в среду для изучения слабой формы ИИ. В планах компании, в том числе — создание системы, которая смогла бы побеждать чемпионов по StarCraft.

DeepMind ранее разработала систему AlphaGo, которая смогла несколько раз победить чемпиона мира по игре в го. Несколько месяцев назад AlphaGo вышла победителем в сражении с Ли Седолем. Джефф Дин (Jeff Dean), представитель команды исследователей Google, еще до победы AlphaGo заявил о намерении заняться киберспортивными играми.

Успешная имперсонификация в системе распознавания лиц. Слева: актриса Риз Уизерспун, личность которой нейросеть распознаёт с вероятностью 100%. В центре: очки, подобранные для имперсонификации актёра Рассела Кроу. Справа: жертва имперсонификации

Благодаря нейросетям системы машинного зрения достигли рекордной точности результаты в распознавании лиц. Личность человека почти безошибочно распознаётся даже на смазанных фотографиях и на тех, где лицо видно лишь частично. Созданы алгоритмы, которые учитывают контекст: одежду, окружение, походку. Пока это лишь передовые технологические разработки. Но учитывая всемирную истерию вокруг терроризма и безопасности (хотя от терроризма погибает в 53 раза меньше людей, чем в ДТП), очень скоро подобные программы распознавания будут без всякого сомнения подключены к миллионам видеокамер наружного наблюдения в общественных местах. Вопрос в том, какие есть методы, чтобы бороться с такой слежкой?

Результат обработки фотографий Джулиана Ассанжа и Бенедикта Камбербэтча нейросетью для предсказания первого впечатления о человеке. Заметна небольшая нехватка субъективного интеллекта и доминантности у актёра по сравнению с героем, которого он играл в фильме «Пятая власть». В остальном образ Ассанжа передан вполне корректно. Иллюстрация: Университет Нотр-Дам, Гарвардский университет

Наш мозг способен быстро составить впечатление о незнакомце по его лицу. За несколько секунд определяются ключевые характеристики человека: его привлекательность, интеллект, возраст, надёжность, социальный статус (доминантность), общительность и уровень морали. Понятно, что это впечатление неточное, а иногда совершенно неправильное. Абсолютная точность здесь не требуется. Важна скорость. Это совершенно необходимый социальный механизм, без которого трудно выжить в обществе, жизненно важный навык. Поэтому первое впечатление настолько сильное и важное. Изменить его потом очень непросто.

В данной обзорной статье я рассказываю о своем опыте разработки искусственного интеллекта (воссоздание психики человека), какие результаты достигнуты (базовые когнитивные процессы человека, понимает текст и может задавать уточняющие вопросы), и в каких решениях применима технология на данном этапе развития (ИИ уже готов заменить живых онлайн консультантов и может быть виртуальным ассистентом для программистов).

Здравствуй, уважаемое сообщество GeekTimes! Не так давно здесь была опубликована серия статей посвященных работе над созданием модели нервной системы. И лучшим способом понять логику модели является возможность изучения программного кода её реализации. Я не только хочу донести более детально свои идеи, но и попросить помощи у сообщества. Мне известно, что среди читателей GT множество профессионалов в деле написания программного кода и Ваш опыт, знание может помочь развитию проекта. Иногда достаточно грамотного совета или рекомендации, чтобы решение такой не типичной задачи стало элегантным и лёгким.

В Шэньчжэне начал работу первый патрульный робот для работы с гражданским населением, у которого есть вооружение. AnBot похож на своих сородичей как и формой ездящего яйца, так и основной функцией — аудиовизуально искать нарушения и сообщать об этом человеку. У AnBot есть небольшое отличие: он может не просто сообщать об угрозе, но и разгонять толпу электрошокером.

Впервые робота показали в апреле этого года. Разработка Университета национальной обороны Народно-освободительной армии Китая напоминает Далека из «Доктора Кто»: весит 78 килограммов, имеет рост в полтора метра и диаметр в 80 сантиметров. При внешней неповоротливости разработчики обещают максимальную скорость в 18 километров в час — сравнимо со средней скоростью бега. Впрочем, патрульная скорость робота — 1 км/ч, о возможности езды по препятствиям ничего не сообщается. AnBot работает до 8 часов на одном заряде.

Представьте себе, что друг просит вас помочь прибраться в его комнате, полной разных вещей и мебели. Но представьте также, что помогать вам в этом он не будет, а просто опишет вам, показав фотографии, то, как ему хотелось бы, чтобы его комната выглядела в итоге. Задача может показаться скучной, но любой из нас справится с ней. Будучи детьми, мы открывали новые объекты, научились распознавать их и выработали навыки обращения с ними. Подталкиваемые любопытством, мы постепенно нарабатывали визуальное, внимательное и сенсорно-моторное знание, позволяющее нам, взрослым, обращаться с нашим физическим окружением по нашему выбору.

Сегодняшние роботы не приспособлены для таких задач. Представьте гуманоидного робота, помогающего прибираться в комнате. Допустим, вы показали роботу комнату в нормальном, убранном состоянии, и когда в ней наступил беспорядок, вы приказываете роботу убрать её до первоначального состояния. В таких условиях было бы очень утомительно учить робота тому, куда направлять внимание, и как управляться с каждым из объектов, чтобы положить его в правильной позиции на нужное место, или как выстроить последовательность действий.

Исследователи определили причину хронической, и в настоящее время неизлечимой, боли у пациентов после ампутации конечности и серьезного повреждения нерва. Возможный вариант лечения этой проблемы кроется в использовании возможностей искусственного интеллекта.

Не секрет, что системы ИИ сейчас развиваются и недалек тот день, когда кому-нибудь в правительстве придет в голову идея: у нас в городе масса камер. А что если посадить за них наблюдать ИИ и дать ему возможность сигналить нарядам полиции в случае потенциально опасной ситуации?