Искусственный интеллект

Мечта Карлсона сбывается

Помните из классики:

— Карлсон, ты знаешь, она хочет попасть в телевизор!
— Она? В телевизор?
— Да.
— Вот эта толстая домомучительница хочет залезть в самую маленькую коробочку?! Ничего не получится. Её надо будет сложить вчетверо!

А теперь представьте, что каждый день мы кладем в «самую маленькую коробочку», в информационно-справочную систему, по три реальные тележки текстовых документов, которые весят явно больше, чем Фрекен Бок. Плюс все эти документы нужно как-то добыть, сверить по много раз, технологически обработать, а потом доставить пользователю в достоверном и актуальном виде. Об этом Карлсон мог только мечтать.

Сегодня поговорим о наполнении наших систем документами и интеллектуальными сервисами. Для этого совершим экскурсию по Производственному департаменту Консорциума «Кодекс» (ПД), сотрудники которого занимаются формированием начинки для профессиональных справочных систем «Кодекс» и «Техэксперт». Коллеги из разных подразделений из первых уст расскажут о нашем способе «наведения чистоты» в системе такого масштаба. Мы проследим весь жизненный путь документа от поиска до попадания к пользователю. Также выясним, есть ли у документа жизнь после смерти.

В то время, как некоторые специалисты продолжают работать над созданием искусственного интеллекта, а еще кто-то пытается создать киборга, ученые из Университета Шеффилда и Университета Сассекса ставят перед собой куда более приземленные задачи. Их цель — поставить управление дроном под управление мозгом пчелы. Проект Green​ Brain Project работает, начиная с 2012 года. Основная задача проекта — создание компьютерной модели мозга пчелы, и перенос «мозга» в управляющую систему дрона.

Кроме того, исследователи планируют еще выяснить принцип работы мозга пчелы, узнать, как он работает, и продвинуться в понимании концепции искусственного интеллекта. Задача, которую поставили перед собой исследователи, гораздо более простая, чем, например, эмуляция работы мозга человека — такой проект тоже существует, но вряд ли он будет реализован в ближайшее время. Создать компьютерную модель мозга пчелы — также чрезвычайно сложная задача. Но в основном нервном узле пчелы всего 960 тысяч нейронов, в то время, как у человека и млекопитающих мозг состоит из десятков и сотен миллионов нейронов.

В дополнение к переводу истории создания и испытаний первого робомобиля.

RALPH (Rapidly Adapting Lateral Position Handler, Быстрый Обработчик Бокового Расположения), 1995 год

Введение

Ежегодно почти 15000 людей погибают в США в ДТП, в которых водитель не справляется с управлением [1]. В этих случаях водитель часто отвлекается или ему становится плохо. Система предупреждения о покидании автомобилем полосы движения могла бы предотвратить большую часть этих ДТП. Почти 70% таких происшествий случаются за городом на двухполосных дорогах без разметки. Таковая система должна работать в расчёте на то, что эти дороги в обозримом будущем не подвергнутся никаким улучшениям.

Исследование фокусируется на разработке машинного зрения, определяющего конкретные характеристики дороги и просчитывающего траекторию движения в зависимости от взаимного расположения этих характеристик. Многие системы [2][4][5][7] основаны на характеристиках вроде разметки. Другие полагаются на поиск определённых цветов [1][6] или текстур [12] на картинке.

Свойство всех этих систем – присутствие априори заданной модели того, как должна выглядеть дорога. К сожалению, дороги часто могут выглядеть по-другому. Разметка сильно зависит от типа дороги и от штата. Изменения в окружающей среде приводят к изменениям внешнего вида дорог. Смена освещения, загораживание картинки другими средствами передвижения, дождь, снег, соль, другие посторонние объекты могут сильно повлиять на внешний вид дорог. Всё это мешает работе указанных алгоритмов.

Пока автомобили не научились водить себя сами, но уже способны помогать владельцу. Исследователи из Корнелльского университета работают над системой, способной предугадать действия водителя с целью избежать ошибок. Для этого компьютер следит за поворотом головы, на фото ниже система посчитала наибольшую вероятность поворота влево.

В серии статей мы расскажем о новых подходах в ИИ, моделировании личности и обработке BIG Data, которые недоступны для большинства специалистов по ИИ и общественности. Ценность этой информации в том, что она вся проверена на практике и большинство теоретических наработок реализованы в прикладных проектах.

Многие из вас слышали про современные технологии, которые ассоциируются сегодня с понятием искусственный интеллект, а именно: экспертные системы, нейронные сети, лингвистические алгоритмы, гибридные системы, когнитивные технологии, имитационные(чат-боты) и пр.

Да, многие компании с помощью приведенных выше технологий решают задачи своих клиентов по обработке информации. Некоторые из этих компаний пишут, что создают или создали решения в области искусственного интеллекта. Но интеллект ли это?

Верхний ряд — 2D-фотографии человеческих лиц; средний ряд — результат 3D-моделирования в программе MIT; нижний ряд — результат 3D-моделирования в одной из предыдущих программ

Множество программных приложений последнего времени, в том числе распознавание образов и речи, обнаружение спама и кредитный скоринг, — это результат работы алгоритмов машинного обучения, когда нейросеть обучается на большом объёме данных.

Данная область бурно развивается в последнее время, а сфера применения машинного обучения становится шире. Неудивительно, что в 2013 году DARPA запустило четырёхлетний исследовательских проект для поиска более эффективных способов разработки приложений, в частности — для разработки языков так называемого вероятностного программирования.

Принято считать, что автоматизации подвержены, в основном, профессии, не требующие аналитической деятельности. Поэтому многие IT-специалисты чувствуют себя в безопасности, мол, на моё-то место робота не поставят. Однако развитие машинного обучения уже позволяет использовать RPA (robotic proccess automation, роботизированная автоматизация процессов) для отказа от найма людей (в основном, на аутсорсинге) в таких сферах, как служба поддержки, обслуживание серверов и ЦОД, сетевая поддержка и т.д. Насколько серьёзен прогресс в этой сфере и не пора ли начинать беспокоиться?

На GT уже рассказывали о роботе-насекомом Hector, который умеет прокладывать путь (забегая вперёд, за это отвечает нейросеть под названием Navinet) и адаптироваться к разным поверхностям (программа Walknet).

Разработчики этого необычного робота — д-р Мальте Шиллинг (Malte Schilling) и профессор д-р Холк Крас (Holk Cruse) из группы Cluster of Excellence Cognitive Interaction Technology (CITEC) в Билефельдском университете (Германия). Сейчас они заявили, что новая нейросеть под названием reaCog позволит роботу постепенно развить в себе рефлексивное самосознание и эмоции!

На конференции F8 для разработчиков приложений, работающих с Facebook, главный инженер компании Майк Шропфер объявил о прорыве, совершённом в области искусственного интеллекта. Поводом для заявления послужила работа двух систем ИИ.

Первая система способна распознать, какой из 487 различных видов спорта показан на видео. При этом, например, она отличает фигурное катание от хоккея. Неизвестно, насколько это проще или сложнее для ИИ, чем отличить кошку от собаки, но в любом случае, это очень интересная система. Уже хочется опробовать её, подсунув для распознавания фрагмент батальной сцены из «Властелина колец».

Бизнесмена из Флориды обвинили в фальсификации своей смерти за рубежом и арестовали после того, как система распознавания лиц обнаружила совпадение фото из заявления на выдачу паспорта с фотографией из старых документов. Бизнесмена также обвинят в мошенничестве со страховой компанией: его семья пыталась забрать страховую сумму.

Сооснователь компании Apple присоединился к числу видных экспертов, которые предупреждают об опасности бездумного развития технологий искусственного интеллекта. Как Илон Маск и Стивен Хокинг ранее, Стив Возняк предупреждает о риске для человеческой расы.

Американские пограничники запускают эксперимент по применению на границе биометрических технологий. Часть служащих будет участвовать в проверке работоспособности системы распознавания лиц.

Эта система будет использоваться для того, чтобы ваше лицо с фотографией в вашем паспорте сравнивал компьютер. Проверять систему пограничники будут на своих гражданах, возвращающихся из других стран. Случайно выбранных людей они сфотографируют, после чего программа сравнит это фото с тем, что хранится в чипе паспорта.

Организации, выступающие за приватность и защиту частной жизни, уже высказываются с критикой этой программы. Представитель Центра демократии и технологии говорит: «Эта программа работает с людьми, которые ни в чём не подозреваются и занимаются обычными делами. И вдруг от них требуют предоставить их биометрические данные, по которым их можно идентифицировать в будущем, и которые будут храниться в системе. Это опасный путь, ведущий в потенциале к целому ряду злоупотреблений».

Пока программисты могут зарабатывать программированием, то существующие ИИ это не ИИ, какой бы фантик на них не был бы навешен. Предлагаемый мной вариант может решить этот вопрос.

В результате своих изысканий я перестал для себя использовать фразу «искусственный интеллект» как слишком неопределенную и пришел к другой формулировке: алгоритм самостоятельного обучения, исследования и применения найденных результатов для решения любых возможных к реализации задач.

Что такое ИИ, об этом уже много было написано. Я ставлю вопрос по другому, не «что такое ИИ», а «зачем нужен ИИ». Мне он нужен, что бы заработать много денег, затем что бы компьютер выполнял за меня все, что я сам не хочу делать, после построить космический корабль и улететь к звездам.

Вот и буду здесь описывать, как заставить компьютер выполнять наши желания. Если вы ожидаете здесь увидеть описание или упоминание, как работает сознание, что такое самосознание, что значит думать или рассуждать — то это не сюда. Думать — это не про компьютеры. Компьютеры рассчитывают, вычисляют и выполняют программы. Вот и подумаем, как сделать программу, способную рассчитать необходимую последовательность действий для реализации наших желаний.

В каком виде в компьютер попадет наша задача — через клавиатуру, через микрофон, или с датчиков вживленных в мозг — это не важно, это дело вторичное. Если мы сможем компьютер заставить выполнять желания написанные текстом, то после мы можем поставить ему задачу, что бы он сделал программу, которая так же выполняет желания, но через микрофон. Анализ изображений так же лишний.

Заключительная статья из цикла о противостоянии Каспарова с шахматными машинами

Матч с X3D стал последним сражением Гарри Кимовича с машиной – больше он никогда не играл с компьютерами публично. Впрочем, и его соперничество с людьми тоже продолжалось недолго. Пару лет он ещё играл в обычных турнирах, но в 2005 году решил завершить свою шахматную карьеру. Отныне шахматы стали для него всего лишь хобби.

После ухода Каспарова, в шахматах не осталось явного лидера. На протяжении нескольких лет шахматную корону оспаривало сразу несколько примерно равных по силе гроссмейстеров. Но в 2013 году на вершину поднялся молодой норвежец Магнус Карлсен. Сегодня он чемпион мира и безусловный лидер мировых шахмат.

После трудного матча с израильской шахматной программой Deep Junior, в том же 2003-м году Каспарову предстояло сразиться с ещё одним электронным соперником.

Группа Clarity Lab, находящаяся в университете Мичигана, предлагает решение с открытым исходным кодом для персонального компьютерного помощника. Их программа распознаёт голос и ищет ответы на запросы, точно как делают Siri от Apple, Google Now от Google, и аналогичные решения от Microsoft и Amazon. Проект под названием Sirius умеет даже больше, чем его аналоги – например, ему можно предоставить картинку и задать по ней вопрос.

Проект спонсируют Google, DARPA, американские военные и Национальный научный фонд США. Он распространяется по лицензии BSD, что означает полную открытость и бесплатность для всех желающих. Значит, любые стартапы смогут реализовать такую функциональность в своих проектах и устройствах.

Примечание переводчика: Данная статья является переводом (оригинальная статья ). Это перевод первой части второй статьи перевод первой части. Вторая часть оказалась слишком большой 15к слов, по этому её пришлось разделить на две части примерно по 8к (оригинального текста) слов каждая, перед вами первая часть перевода второй части статьи, вторую часть опубликую сразу как переведу. Оригинальная статья была написана для широкой аудитории, поэтому многие термины использованные в ней могут быть не точными или вообще не научными. При переводе я старался сохранить непринуждённый дух статьи и юмор, с которым был написан оригинал. К сожалению, это не всегда получалось. Переводчик согласен не со всем, что написано в данной статье, но правки к фактам и своё мнение не были добавлены даже в виде примечаний или комментариев. В тексте могут быть ошибки и опечатки, сообщайте о них, пожалуйста, в личные сообщения, буду стараться исправлять всё максимально быстро. Все ссылки в тексте скопированы из оригинальной статьи и ведут на англоязычные ресурсы.



We have what may be an extremely difficult problem with an unknown time to solve it, on
which quite possibly the entire future of humanity depends. — Nick Bostrom

Перед нами, вероятно, одна из сложнейших задач, с которой когда-либо сталкивалось человечество, и мы даже не знаем сколько времени у нас есть на её решение, но от него зависит будущее нашего биологического вида — Ник Бостром

Летом прошлого года у нас в блоге был пост Почему вам следует загрузить свой разум в суперкомпьютер? Однако, несмотря на столь захватывающую перспективу отринуть земные оковы и освободиться от всего плотского, разум человека, его сознание, навеки связаны с ощущением тела. Поэтому учёным будущего, которые найдут-таки способ загрузить разум человека в компьютер, придётся решать и проблему создания виртуального тела для него.

Тайваньский производитель электроники Foxconn, собирающий устройства для Canon, Sony, Nintendo, Microsoft, Amazon и многих других компаний, планирует в течение трех лет закупить армию роботов, чтобы возложить на неё 70% всей работы на своих заводах. Сейчас на заводах Foxconn в Китае работает миллион человек.