Основы современного искусственного интеллекта: как он работает, и уничтожит ли наше общество уже в этом году?

Автор оригинала: Haomiao Huang
  • Перевод

Сегодняшний ИИ технически «слабый» – однако он сложный и может значительно повлиять на общество



Не нужно быть Киром Дулли, чтобы знать, насколько пугающим может стать хорошо соображающий искусственный интеллект [американский актёр, исполнявший роль астронавта Дэйва Боумена в фильме «Космическая одиссея 2001 года» / прим. перев.]

ИИ, или искусственный интеллект, сейчас одна из самых важных областей знания. Решаются «нерешаемые» задачи, инвестируются миллиарды долларов, а Microsoft даже нанимает Коммона, чтобы он рассказал нам поэтическим штилем, какая это замечательная штука – ИИ. Вот ведь.

И, как с любой новой технологией, бывает сложно пробраться через всю эту шумиху. Я годами занимаюсь исследованиями в области беспилотников и «ИИ», однако даже мне бывает сложно успевать за всем этим. В последние годы я много времени провёл в поисках ответов даже на простейшие вопросы типа:

  • Что подразумевают люди, говоря «ИИ»?
  • В чём разница между ИИ, машинным обучением и глубоким обучением?
  • Что такого замечательного в глубоком обучении?
  • Какие бывшие сложными задачи теперь решать легко, а что до сих пор тяжело?

Я знаю, что не один интересуюсь подобными вещами. Поэтому, если вам интересно, с чем связаны все эти восторги по поводу ИИ на простейшем уровне, пора заглянуть за кулисы. Если вы – эксперт по ИИ, и читаете отчёты с конференции по нейрологической обработке информации (NIPS) для развлечения, в статье ничего нового для вас не будет – однако мы ждём от вас уточнений и исправлений в комментариях.

Что такое ИИ?


В информатике есть такая старая шутка: в чём разница между ИИ и автоматизацией? Автоматизация – это то, что можно делать с помощью компьютера, а ИИ – это то, что мы хотели бы уметь делать. Как только мы узнаём, как что-то делать, это переходит из области ИИ в разряд автоматизации.

Эта шутка справедлива и сегодня, поскольку ИИ не определён достаточно чётко. «Искусственный интеллект» – это просто не технический термин. Если залезть в Википедию, то там написано, что ИИ – это «интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и другими животными». Менее чётко и не скажешь.

В целом, есть два типа ИИ: сильный и слабый. Сильный ИИ представляет себе большинство людей, когда слышат об ИИ – это какой-то богоподобный всезнающий интеллект типа Skynet или Hal 9000, способный на рассуждения и сравнимый с человеческим, при этом превосходящий его возможности.

Слабые ИИ – высоко специализированные алгоритмы, разработанные для получения ответов на определённые полезные вопросы в узко определённых областях. К примеру, в эту категорию попадает очень хорошая шахматная программа. То же можно сказать о ПО, очень точно подстраивающем страховые платежи. В своей области такие ИИ достигают впечатляющих результатов, но в целом они весьма ограничены.

За исключением голливудских опусов, сегодня мы даже близко не подошли к сильному ИИ. Пока что любой ИИ – слабый, и большинство исследователей в данной области согласны с тем, что придуманные нами техники создания прекрасных слабых ИИ, скорее всего, не приблизят нас к созданию сильного ИИ.

Так что сегодняшний ИИ представляет собой больше маркетинговый термин, чем технический. Причина, по которой компании рекламируют свой «ИИ» вместо «автоматизации» заключается в том, что они хотят внедрить в общественное сознание голливудский ИИ. Однако это не так уж и плохо. Если отнестись к этому не слишком строго, то компании хотят лишь сказать, что, хотя мы ещё очень далеко от сильного ИИ, сегодняшний слабый ИИ куда как способнее существовавших несколько лет назад.

И если отвлечься от маркетинга, то так оно и есть. В определённых областях возможности машин резко возросли, и в основном благодаря ещё двум модным нынче словосочетаниям: машинное обучение и глубокое обучение.


Кадр из короткого видео от инженеров Facebook, демонстрирующего, как ИИ в реальном времени распознаёт кошек (задача, также известная, как святой Грааль интернета)

Машинное обучение


МО – это особый способ создания машинного интеллекта. Допустим, вы хотите запустить ракету, и предсказать, куда она попадёт. В общем и целом это не так уж и сложно: гравитация довольно неплохо изучена, вы можете записать уравнения и рассчитать, куда она отправится, на основании нескольких переменных – таких, как скорость и начальная позиция.

Однако такой подход становится неуклюжим, если мы обращаемся к той области, правила которой не так хорошо известны и ясны. Допустим, вы хотите, чтобы компьютер сказал вам, есть ли на каких-то изображениях из выборки кошки. Как вы будете записывать правила, описывающие вид во всех возможных точек зрения на все возможные комбинации усов и ушей?

Сегодня МО-подход хорошо известен: вместо того, чтобы пытаться записать все правила, вы создаёте систему, способную самостоятельно вывести набор внутренних правил после изучения огромного количества примеров. Вместо того, чтобы описывать кошек, вы просто показываете своему ИИ кучу фотографий кошек, и даёте ему самостоятельно понять, что является кошкой, а что – нет.

И на сегодня это идеальный подход. Систему, самостоятельно обучающуюся правилам на основе данных, можно улучшать, просто добавляя данных. А если наш вид что-то и умеет очень хорошо делать, так это генерировать, хранить и управлять данными. Хотите научиться лучше распознавать кошек? Интернет генерирует миллионы примеров прямо в эту минуту.

Всё возрастающий поток данных – одна из причин взрывного роста алгоритмов МО в последнее время. Другие причины связаны с использованием этих данных.

Кроме данных, для МО есть ещё два связанных с этим вопроса:

  • Как мне запомнить изученное? Как хранить и представлять на компьютере связи и правила, которые я вывел из данных?
  • Как мне обучаться? Как изменять сохранённую репрезентацию в ответ на поступление новых примеров, и улучшаться?

Иначе говоря, что именно обучается на основе всех этих данных?

В МО вычислительным представлением обучения, которое мы храним, является модель. Тип используемой модели очень важен: он определяет то, как учится ваш ИИ, на каких данных он может обучаться, и какие вопросы можно будет ему задавать.

Давайте посмотрим на очень простой пример. Допустим, мы покупаем в продуктовом магазине инжир, и хотим сделать ИИ с МО, который говорил бы нам, спелый ли он. Это должно быть легко сделать, поскольку в случае инжира, чем он мягче, тем слаще.

Мы можем взять несколько образцов спелого и неспелого инжира, посмотреть, насколько они сладкие, а потом разместить их на графике и подстроить под него прямую. Эта прямая будет нашей моделью.


Зародыш ИИ в виде «чем они мягче, тем слаще»


С добавлением новых данных задача усложняется

Посмотрите-ка! Прямая неявным образом следует идее о том, что «чем они мягче, тем слаще», и нам даже не пришлось ничего записывать. Наш зародыш ИИ не знает ничего о содержании сахара или созревании фруктов, но может предсказывать сладость фрукта, сжимая его.

Как натренировать модель, чтобы она стала лучше? Мы можем собрать ещё больше образцов и провести ещё одну прямую, чтобы получить более точные предсказания (как на второй картинке выше). Однако проблемы сразу становятся очевидными. Пока что мы обучали наш инжирный ИИ на качественных ягодах – а что, если мы возьмём данные из фруктового сада? Внезапно у нас появляются не только спелые, но и гнилые фрукты. Они очень мягкие, но определённо не подходят для еды.

Что нам делать? Ну, раз это модель МО, мы просто можем скормить ей больше данных, правильно?

Как показывает первая картинка внизу, в этом случае мы получим совершенно бессмысленные результаты. Прямая просто не подходит для описания того, что происходит, когда фрукт становится слишком спелым. Наша модель уже не вписывается в структуру данных.

Вместо этого нам придётся её поменять, и использовать более хорошую и сложную модель – возможно, параболу, или что-то похожее. Это изменение усложняет обучение, потому что для рисования кривых требуется более сложная математика, чем для рисования прямой.


Ладно, наверное, идея использовать прямую для сложного ИИ была не очень удачной


Требуется математика посложнее

Пример довольно глупый, но он показывает, что выбор модели определяет возможности обучения. В случае инжира данные простые, и модели могут быть простыми. Но если вы пытаетесь обучиться чему-то более сложному, требуются более сложные модели. Точно так же, как никакое количество данных не заставит линейную модель отражать поведение гнилых ягод, так невозможно подобрать простую кривую, соответствующую куче картинок, чтобы создать алгоритм компьютерного зрения.

Поэтому трудность для МО состоит в создании и выборе правильных моделей для соответствующих задач. Нам нужна модель, достаточно сложная для того, чтобы описать на самом деле сложные связи и структуры, но достаточно простая для того, чтобы с ней можно было работать и тренировать её. Так что, хотя интернет, смартфоны и так далее породили невероятные горы данных, на которых можно обучаться, нам всё равно нужны правильные модели, чтобы воспользоваться этими данными.

Именно тут и вступает в игру глубокое обучение.



Глубокое обучение


Глубокое обучение – это машинное обучение, использующее модель определённого вида: глубокие нейросети.

Нейросети – это тип модели МО, использующей структуру, напоминающую нейроны в мозге, для вычислений и предсказаний. Нейроны в нейросетях организуются послойно: каждый слой выполняет набор простых вычислений и передаёт ответ следующему.

Послойная модель позволяет проводить более сложные вычисления. Простой сети с небольшим количеством слоёв нейронов достаточно для воспроизводства использовавшейся нами выше прямой или параболы. Глубокие нейросети – это нейросети с большим количеством слоёв, с десятками, или даже сотнями; отсюда и их название. С таким количеством слоёв можно создавать невероятно мощные модели.

Эта возможность – одна из основных причин огромной популярности глубоких нейросетей в последнее время. Они могут обучаться различным сложным вещам, не заставляя человека-исследователя определять какие-то правила, и это позволило нам создать алгоритмы, способные решать самые разные задачи, к которым раньше компьютеры не могли подступиться.

Однако в успех нейросетей сделал свой вклад и ещё один аспект: обучение.

«Память» модели – это набор числовых параметров, определяющий то, как она выдаёт ответы на задаваемые ей вопросы. Обучать модель – значит, подстраивать эти параметры так, чтобы модель выдавала наилучшие ответы из возможных.

В нашей модели с инжиром мы искали уравнение прямой. Это задача простой регрессии, и существуют формулы, которые дадут вам ответ за один шаг.


Простая нейросеть и глубокая нейросеть

С более сложными моделями всё не так просто. Прямую и параболу легко представить несколькими числами, но глубокая нейросеть может иметь миллионы параметров, а набор данных для её обучения также может состоять из миллионов примеров. Аналитического решения в один шаг не существует.

К счастью, существует один странный трюк: можно начать с плохой нейросети, а потом улучшать её при помощи постепенных подстроек.

Обучение модели МО таким способом похоже на проверку ученика при помощи тестов. Каждый раз мы получаем оценку, сравнивая то, какие ответы должны быть по мнению модели, с «правильными» ответами в обучающих данных. Затем мы проводим улучшение и запускаем проверку снова.

Как мы узнаем, какие параметры надо подстраивать, и насколько? У нейросетей есть такое прикольное свойство, когда для многих видов обучения можно не только получить оценку в тесте, но и подсчитать, насколько именно она изменится в ответ на изменение каждого параметра. Говоря математическим языком, оценка – это функция значения, и для большинства таких функций мы легко можем подсчитать градиент этой функции относительно пространства параметров.

Теперь мы точно знаем, в какую сторону надо подстраивать параметры для увеличения оценки, и можно подстраивать сеть последовательными шагами во всё лучших и лучших «направлениях», пока вы не дойдёте до точки, в которой уже ничего нельзя улучшить. Это часто называют восхождением на холм, поскольку это действительно похоже на движение вверх по холму: если постоянно двигаться вверх, в итоге попадёшь на вершину.


Видали? Вершина!

Благодаря этому нейросеть улучшать легко. Если ваша сеть обладает хорошей структурой, получив новые данные, вам не нужно начинать с нуля. Можно начать с имеющихся параметров, и заново обучиться на новых данных. Ваша сеть будет постепенно улучшаться. Наиболее видные из сегодняшних ИИ – от распознавания кошек на Facebook до технологий, которые (наверное) использует Amazon в магазинах без продавцов – построены на этом простом факте.

Это ключ ещё к одной причине, по которой ГО распространилось так быстро и так широко: восхождение на холм позволяет взять одну нейросеть, обученную какой-то задаче, и переобучить её на выполнение другой, но сходной. Если вы обучили ИИ хорошо распознавать кошек, эту сеть можно использовать для обучения ИИ, распознающего собак, или жирафов, без необходимости начинать с нуля. Начните с ИИ для кошек, оценивайте его по качеству распознавания собак, и потом забирайтесь на холм, улучшая сеть!

Поэтому в последние 5-6 лет произошло резкое улучшение возможностей ИИ. Несколько кусочков головоломки сложились синергетическим образом: интернет сгенерировал огромный объём данных, на котором можно учиться. Вычисления, особенно параллельные вычисления на графических процессорах сделали возможной обработку этих огромных наборов. Наконец, глубокие нейросети позволили воспользоваться преимуществами этих наборов и создать невероятно мощные модели МО.

И всё это означает, что некоторые вещи, бывшие ранее крайне сложными, теперь делать очень легко.

И что мы теперь можем делать? Распознавание образов


Возможно, глубочайшее (пардон за каламбур) и скорейшее влияние глубокое обучение оказало на область компьютерного зрения – в особенности, на распознавание объектов на фотографиях. Несколько лет назад этот комикс от xkcd прекрасно описывал передний край информатики:

image

Сегодня распознавание птиц и даже определённых видов птиц – тривиальная задача, которую может решить правильно мотивированный старшеклассник. Что поменялось?

Идею визуального распознавания объектов легко описать, но сложно реализовать: сложные объекты состоят из наборов более простых, которые в свою очередь состоят из более простых форм и линий. Лица состоят из глаз, носов и ртов, а те состоят из кружочков и линий, и так далее.

Поэтому распознавание лиц становится вопросом распознавания закономерностей, в которых расположены глаза и рты, что может потребовать распознавания форм глаза и рта из линий и кружочков.

Эти закономерности называются особенностями, и до появления глубокого обучения для распознавания было необходимо описать все особенности вручную и запрограммировать компьютер на их поиск. К примеру, есть знаменитый алгоритм распознавания лиц "метод Виолы — Джонса", основанный на том факте, что брови и нос обычно светлее глазниц, поэтому они формируют яркую Т-образную форму с двумя тёмными точками. Алгоритм, по сути, ищет подобные Т-образные формы.

Метод Виолы-Джонса работает хорошо и удивительно быстро, и служит основой распознавания лиц в дешёвых фотоаппаратах и т.п. Но, очевидно, не каждый объект, который вам нужно распознать, поддаётся подобному упрощению, и люди придумывали всё более сложные и низкоуровневые закономерности. Чтобы алгоритмы работали правильно, требовалась работа команды докторов наук, они были очень чувствительными и подверженными отказам.

Большой прорыв случился благодаря ГО, а в частности – определённому виду нейросетей под названием «свёрточные нейросети». Свёрточные нейросети, СНС – это глубокие сети с определённой структурой, вдохновлённой строением зрительной коры мозга млекопитающих. Такая структура позволяет СНС самостоятельно обучаться иерархии линий и закономерностей для распознавания объектов вместо того, чтобы ждать, пока доктора наук потратят годы на исследования того, какие из особенностей лучше подходят для этого. К примеру, СНС, обученная на лицах, выучит собственную внутреннюю репрезентацию линий и кружочков, складывающихся в глаза, уши и носы, и так далее.


Старые зрительные алгоритмы (метод Виолы-Джонса, слева) полагаются на вручную выделенных особенностях, а глубокие нейросети (справа) на собственную иерархию более сложных особенностей, составленных из более простых

СНС потрясающе хорошо подошли для компьютерного зрения, и вскоре исследователи смогли обучить их на выполнение всяческих задач по визуальному распознаванию, от поиска кошек на фото до определения пешеходов, попавших в камеру робомобиля.

Это всё замечательно, но есть и другая причина такого быстрого и широкого распространения СНС – это то, насколько легко они адаптируются. Помните восхождение на холм? Если наш старшеклассник захочет распознать определённую птицу, он может взять любую из множества зрительных сетей с открытым кодом, и обучить её на собственном наборе данных, даже не понимая, как работает лежащая в её основе математика.

Естественно, это можно расширить и ещё дальше.

Кто там? (распознавание лиц)


Допустим, вы хотите обучить сеть, распознающую не просто лица, но одно определённое лицо. Вы могли бы обучить сеть распознавать определённого человека, потом другого человека, и так далее. Однако на обучение сетей тратится время, и это значило бы, что для каждого нового человека требовалось бы переобучать сеть. Нет уж.

Вместо этого мы можем начать с сети, обученной распознавать лица в целом. Её нейроны настроены на распознавание всех лицевых структур: глаз, ушей, ртов, и так далее. Затем вы просто меняете выходные данные: вместо того, чтобы заставлять её распознавать определённые лица, вы командуете ей выдавать описание лица в виде сотен чисел, описывающих кривизну носа или форму глаз, и так далее. Сеть может делать это, поскольку уже «знает», из каких компонентов состоит лицо.

Вы, конечно, не определяете всё это напрямую. Вместо этого вы обучаете сеть, показывая ей набор лиц, а потом сравнивая выходные данные. Вы также обучаете её так, чтобы она давала схожие друг с другом описания одного и того же лица, и сильно отличающиеся друг от друга описания разных лиц. Математически говоря, вы обучаете сеть на построение соответствия изображениям лиц точки в пространстве особенностей, где картезианское расстояние между точками можно использовать для определения их схожести.


Изменение нейросети с распознавания лиц (слева) до описания лиц (справа) требует лишь изменения формата выходных данных, без смены её основы


Теперь можно распознавать лица, сравнивая описания каждого из лиц, создаваемые нейросетью

Обучив сеть, вы уже легко можете распознавать лица. Вы берёте изначальное лицо и получаете его описание. Затем берёте новое лицо и сравниваете описание, выдаваемое сетью, с вашим оригиналом. Если они находятся достаточно близко, вы говорите, что это одно и то же лицо. И вот вы перешли от сети, способной распознавать одно лицо, к тому, что можно использовать для распознавания любого лица!

Подобная структурная гибкость – ещё одна причина такой полезности глубоких нейросетей. Было разработано уже огромное количество разнообразных МО-моделей для компьютерного зрения, и хотя они развиваются в очень разных направлениях, базовая структура многих из них основана на таких ранних СНС, как Alexnet и Resnet.

Я даже слышал истории о людях, использующих визуальные нейросети для работы с данными временного ряда или измерениями датчиков. Вместо того, чтобы создавать специальную сеть для анализа потока данных, они обучали предназначенную для компьютерного зрения нейросеть с открытым кодом буквально смотреть на формы линий графиков.

Подобная гибкость – дело хорошее, но не бесконечное. Чтобы решать некоторые другие проблемы, требуется использовать другие типы сетей.


И даже до этой точки виртуальные ассистенты добирались очень долго

Что ты сказал? (Распознавание речи)


Каталогизация картинок и компьютерное зрение – не единственные области возрождения ИИ. Ещё одна область, в которой компьютеры продвинулись очень далеко – это распознавание речи, особенно в переводе речи в письменность.

Базовая идея в распознавании речи довольно похожа на принцип компьютерного зрения: распознавать сложные вещи в виде наборов более простых. В случае с речью распознавание предложений и фраз строится на распознавании слов, которое основано на распознавании слогов, или, если быть более точным, фонем. Так что, когда кто-то говорит «Bond, James Bond», на самом деле мы слышим BON+DUH+JAY+MMS+BON+DUH.

В зрении особенности организованы пространственно, и эту структуру обрабатывают СНС. В слухе эти особенности организованы во времени. Люди могут говорить быстро или медленно, без чёткого начала и конца речи. Нам нужна модель, способная воспринимать звуки по мере поступления, как человек, вместо того, чтобы ждать и выискивать в них законченные предложения. Мы не можем, как в физике, сказать, что пространство и время – это одно и то же.

Распознавать отдельные слоги довольно легко, однако их сложно изолировать. К примеру, «Hello there» может звучать похоже на «hell no they’re»… Так что для любой последовательности звуков обычно существует несколько комбинаций слогов, произнесённых на самом деле.

Чтобы во всём этом разобраться, нам нужна возможность изучать последовательность в определённом контексте. Если я слышу звук, то что более вероятно – что человек сказал «hello there dear» или «hell no they’re deer?» Здесь опять на помощь приходит машинное обучение. С достаточно большим набором образцов произнесённых слов можно выучить наиболее вероятные фразы. И чем больше примеров у вас есть, тем лучше это будет получаться.

Для этого люди используют рекуррентные нейросети, РНС. В большинстве типов нейросетей, как, например, в СНС, занимающихся компьютерным зрением, связи между нейронами работают в одном направлении, от входа к выходу (математически говоря, это направленные ациклические графы). В РНС выход нейронов может быть перенаправлен обратно на нейроны этого же уровня, на них самих или даже ещё дальше. Это позволяет РНС иметь свою память (если вам знакома двоичная логика, то эта ситуация похожа на работу триггеров).

СНС работает за один подход: скармливаем ей изображение, и она выдаёт какое-то описание. РНС поддерживает внутреннюю память о том, что ей давали раньше, и выдаёт ответы на основе того, что она уже видела, плюс того, что видит сейчас.



Такое свойство памяти у РНС позволяет им не только «слушать» слоги, поступающие к ней один за другим. Это позволяет сети обучаться тому, какие слоги идут вместе, формируя слово, и тому, насколько вероятны определённые их последовательности.

Используя РНС, возможно получить очень хорошую транскрипцию человеческой речи – до такой степени, что по некоторым измерениям точности транскрипций компьютеры сейчас могут превосходить людей. Конечно, звуки – не единственная область, где проявляются последовательности. Сегодня РНС используют также и для определения последовательностей движений для распознавания действий на видео.


Покажи мне, как ты умеешь двигаться (глубокие подделки и генеративные сети)


Пока что мы говорили о МО-моделях, предназначенных для распознавания: скажи мне, что изображено на картинке, скажи мне, что сказал человек. Но эти модели способны на большее – сегодняшние модели ГО можно использовать и для создания контента.

Это имеется в виду, когда люди рассказывают о deepfake – невероятно реалистичных поддельных видеороликах и изображениях, созданных с использованием ГО. Некоторое время назад один сотрудник немецкого телевидения вызвал обширную политическую дискуссию, создав поддельное видео, на котором министр финансов Греции показывал Германии средний палец. Для создания этого видео потребовалась команда редакторов, работавших для создания телепередачи, но в современном мире это может за несколько минут сделать любой человек с доступом к игровому компьютеру средней мощности.

Всё это довольно грустно, но не в этой области так мрачно – вверху показано моё любимое видео на тему этой технологии.

Эта команда создала модель, способная обработать видеоролик с танцевальными движениями одного человека и создать видео с другим человеком, повторяющим эти движения, волшебным образом выполняя их на уровне эксперта. Также интересно почитать сопутствующую этому научную работу.

Можно представить, что, используя все рассмотренные нами техники, возможно обучить сеть, получающую изображение танцора и сообщающую, где находятся его руки и ноги. А в таком случае, очевидно, на каком-то уровне сеть обучилась тому, как связывать пиксели в изображении с расположением конечностей человека. Учитывая то, что нейросеть – это просто данные, хранящиеся на компьютере, а не биологический мозг, должно быть возможно взять эти данные и пойти в обратную сторону – чтобы получить пиксели, соответствующие расположению конечностей.

Начните с сети, извлекающей позы из изображений людей


МО-модели, способные делать это, называются генеративными [англ. generate – порождать, производить, создавать / прим. перев.]. Все предыдущие рассмотренные нами модели называются дискриминационными [англ. discriminate – различать / прим. перев.]. Разницу между ними можно представить себе так: дискриминационная модель для кошек смотрит на фотографии и различает фото, содержащие кошек, и фото, где их нет. Генеративная модель создаёт изображения кошек на основе, допустим, описания того, какая это должна быть кошка.



Генеративные модели, «рисующие» изображения объектов, создаются при помощи тех же СНС-структур, что и модели, использующиеся для распознавания этих объектов. И эти модели можно обучать в основном так же, как и другие модели МО.

Однако хитрость заключается в том, чтобы придумать для их обучения «оценку». При обучении дискриминационной модели есть простой способ оценить правильность и неправильность ответа – типа, правильно ли сеть отличила собаку от кошки. Однако как оценить качество полученного рисунка кошки, или его точность?

И вот тут для человека, любящего теории заговоров и считающего, что мы все обречены, ситуация становится немного страшноватой. Видите ли, лучший из придуманных нами способов для обучения генеративных сетей заключается в том, чтобы не делать этого самостоятельно. Для этого мы просто используем другую нейросеть.

Эта технология называется генеративно-состязательная сеть, или ГСС. Вы заставляете две нейросети состязаться друг с другом: одна сеть пытается создавать подделки, к примеру, рисуя нового танцора на основе поз старого. Другая сеть обучена на поиск разницы между реальными и поддельными примерами с использованием кучи примеров реальных танцоров.

И две эти сети играют в состязательную игру. Отсюда и слово «состязательный» в названии. Генеративная сеть пытается делать убедительные подделки, а дискриминационная пытается понять, где подделка, а где реальная вещь.

В случае видеоролика с танцором в процессе обучения была создана отдельная дискриминационная сеть, выдававшая простые ответы да/нет. Она смотрела на изображение человека и на описание положения его конечностей, и решала, является ли изображение реальной фотографией или картинкой, нарисованной генеративной моделью.


ГСС заставляют две сети состязаться друг с другом: одна выдаёт «фейки», а другая пытается отличать фейк от оригинала


В итоговом рабочем процессе используется только генеративная модель, создающая нужные изображения

Во время повторяющихся раундов обучения модели становились всё лучше и лучше. Это похоже на состязание эксперта по ювелирным подделкам со специалистом по оценке – соревнуясь с сильным соперником, каждый из них становится сильнее и умнее. Наконец, когда работа моделей оказывается достаточно хорошей, можно взять генеративную модель и использовать её отдельно.

Генеративные модели после обучения могут оказаться очень полезными для создания контента. К примеру, они могут генерировать изображения лиц (которые можно использовать для обучения программ по распознаванию лиц), или фонов для видеоигр.

Чтобы всё это работало правильно, требуется большая работа по подстройкам и исправлениям, но по сути человек тут выступает в роли арбитра. Именно ИИ работают друг против друга, внося основные улучшения.

Так что, ждать ли нам в ближайшее время появления Skynet и Hal 9000?


В каждом документальном фильме о природе в конце есть эпизод, где авторы рассказывают о том, как вся эта грандиозная красота скоро исчезнет из-за того, насколько люди ужасны. Думаю, что в том же духе каждая ответственная дискуссия касательно ИИ должна включать раздел о его ограничениях и социальных последствиях.

Во-первых, давайте ещё раз подчеркнём текущие ограничения ИИ: главная мысль, которую вы, как я надеюсь, извлекли из прочтения этой статьи, состоит в том, что успех МО или ИИ чрезвычайно сильно зависит от выбранных нами моделей обучения. Если люди плохо организуют сеть или используют негодные материалы для обучения, то эти искажения могут оказаться весьма явными для всех.

Глубокие нейросети невероятно гибкие и мощные, но не имеют волшебных свойств. Несмотря на то, что вы используете глубокие нейросети для РНС и СНС, их структура сильно отличается, и поэтому всё равно определять её должны люди. Так что, даже если вы можете взять СНС для автомобилей, и переобучить её на распознавание птиц, вы не можете взять эту модель и переобучить её на распознавание речи.

Если описать это в человеческих терминах, то всё выглядит так, будто мы поняли, как работают зрительная кора и слуховая кора, однако понятия не имеем о том, как работает кора головного мозга, и откуда вообще можно начать к ней подступаться.

Это значит, что в ближайшее время мы, вероятно, не увидим голливудского богоподобного ИИ. Но это не значит, что в своём нынешнем виде ИИ не может оказать серьёзное влияние на социум.

Мы часто представляем себе, как ИИ «заменяет» нас, то есть, как роботы буквально делают нашу работу, но на самом деле это будет происходить не так. Взгляните, например, на рентгенологию: иногда люди, смотря на успехи компьютерного зрения, говорят о том, что ИИ заменит рентгенологов. Возможно, мы не дойдём до такой точки, когда у нас вообще не будет ни одного рентгенолога-человека. Но вполне возможно такое будущее, в котором на сотню сегодняшних рентгенологов ИИ позволит пяти-десяти из них делать работу всех остальных. Если такой сценарий реализуется, куда пойдут оставшиеся 90 врачей?

Даже если современное поколение ИИ не оправдает надежд наиболее оптимистичных его сторонников, он всё равно приведёт к весьма обширным последствиям. И эти проблемы нам придётся решать, поэтому неплохим началом, вероятно, будет овладеть основами этой области.
Поддержать автора
Поделиться публикацией

Комментарии 76

    +1
    Но вполне возможно такое будущее, в котором на сотню сегодняшних рентгенологов ИИ позволит пяти-десяти из них делать работу всех остальных. Если такой сценарий реализуется, куда пойдут оставшиеся 90 врачей?
    Будут делать делать работу за ещё 900 — 1800 рентгенологов. И то, что 10 человек выполняют работу за 100 вовсе не должно означать, что эти 10 человек должны столько же денег брать. А значит стоимость услуги упадёт и поток клиентов возрастёт — рентгенологи не останутся без дела.
    В конце концов технические новшества создаются же не для того, чтобы кто-то больше зарабатывал, а для того, чтобы и больше людей было удовлетворено?
      +1

      "В конце концов технические новшества создаются же не для того, чтобы кто-то больше зарабатывал, а для того, чтобы и больше людей было удовлетворено?"
      Ох, мы тогда жили бы в идеальном мире!

        0
        Ну да. Если бы ещё технические новшества не обходились бы так дорого.
          0

          так, где дорого? вот тот же ИИ — даже в статье упоминают, что есть бесплатные варианты — скачал и вот у тебя в руках передовая технология делай, что хочешь. вопрос сколько стоит выпустить следующую дополнительную единицу товара или услуги. В случае ИИ, каждая дополнительная копия почти бесплатна. И каждый, кто её получил, может сам дальше её распространять. В случае с рентгенолагами или в общем смысле с диагностами вполне возможно появление бесплатных приложений способных по снимкам/данным анализов, симптомам ставить диагнозы — это будет дёшево и доступно всем у кого есть интернет. Можно будет мониторить своё здоровье не раз в пять лет, а хоть каждую неделю или день.

            0
            Вы же не думаете, что раз копирование определённых технологий бесплатно, то и разработка этих технологий ничего не будет стоить? Тогда никто и не пойдёт работать, создавать новые технологии, без надежды на заработок. Идеальный мир, извиняюсь, это когда одни люди что-то создали, а другие люди заплатили им за работу, получив конечный продукт.
              0

              ИИ появился/появляется не бесплатно, были же и есть люди, которые вкладывают деньги в эту технологию. Просто если тиражирование будет почти бесплатным, то в итоге почти бесплатной будет и сама тнхнология

                0
                Изначально я отвечал на утверждение, что для того, чтобы технологии служили людям, а не приносили прибыль исключительно их создателям, мы должны жить в идеальном мире. А я думаю, что если бы технологии появлялись бесплатно, без необходимости их продавать а не раздавать даром, то вот это был бы идеальный мир единорогов и фей.
        –1
        В конце концов технические новшества создаются же не для того, чтобы кто-то больше зарабатывал, а для того, чтобы и больше людей было удовлетворено?

        Поздравляю, вы открыли для себя социализм. При капитализме такое просто не возможно.
          +1
          Извините, но социализм я и так прекрасно помню. И удовлетворение людей при нём было пусть и не невозможно, но крайне затруднено, по сравнению с капитализмом.
            0
            Да нет, с удовлетворением людей там было не хуже, просто вполне определенных людей. Собственно, как и сейчас при псевдокапитализме. Только в отличие от социализма\коммунизма, которые без сильного ИИ невозможны принципиально, капитализм вполне реализуем.
              0
              Капитализм — это упрощение, децентрализация вычислений госплана. Т.е. при невозможности рассчитать этот госплан, пускают децентрализованные, куда менее эффективный рыночные методы распределения благ и производства.
              Nuwen наверно имел ввиду под словом «людей» именно определенный слой людей.
                +1
                Я имел ввиду именно людей вообще.
                Забавная прослеживается аналогия между биномом сильного и слабого искусственных интеллектов и между двух общественных строев — капитализм и коммунизм. Рынок он как слабый ИИ — автоматизация уровня цен, зависящих от спроса и предложения. В специализированных задачах он справляется отлично, но в масштабе всей экономики требует государственного регулирования, иначе теряет эффективность и человечность. А идеальное коммунистическое общество как сильный ИИ, который сразу способен создавать оптимальные стратегии, в обход поиска таковых брутфорсом и эволюционными алгоритмами рыночной конкуренции. Вот только пока такое мудрое общество выглядит не меньшей утопией чем сильный ИИ.
                  –1
                  Именно людей вообще? А вы в курсе, что половина мира умирает с голоду, а там вполне себе капитализм? Вы в курсе, что получая зарплату в Мск в 200 т.р. учитель в глубинке получает 10 т.р., а за 30 т.р. ты можешь купить девственность его дочери? Социалдарвинизм? Может процитируете вашего любимого персонажа? «Не вписались в рынок»?
                  А кто собрался регулировать этот капитализм? Этот же капитал сам себя? Реальность показывает утопичность именно капитализма, точнее его тупиковость. Деньги дают власть, т.е. чем больше денег тем больше власти, а государство в конечном итоге подчиняется воле именно денег, т.е. капитала, а далее и правящего класса, власть прибылей конкретных людей т.е. власть меньшинства в пользу этого меньшинства. Иначе тупо и быть не может, срастание государства и бизнеса тупо неизбежно, а у капитала как известно нет Родины. Единственный вариант — полная монополизация всей хоз. деятельности ( я не о мелких лавочниках, мелком бизнесе, кафешек и проче шелухи ). А это на сегодняшний момент совершенно не выглядит утопией, т.к. исключив мелкую буржуазию, повторяющиеся товары и пр., то кол-во наименований товаров уже поддается полному расчету, точнее будет, если создать соответствующие программно-аппаратные комплексы.
                  А эта монополизация вообще тупо неизбежна, т.е. в конечном итоге неизбежен и социализм, если бы не одно но — эти монополии в конечном итоге в борьбе разожгут очередную войнушку, где наши с вами дети или внуки будут убивать таких же рабочих с другой стороны.
                  А ИИ тут даже не причем, это лишь набор систем уравнений, а лишь потом возможно ИИ для системы принятия стратегических решений, что можно вполне заменить пока обычными людьми.
                    0
                    В той части мира — в которой капитализм — от болезней связанных с перееданием умирает больше людей, чем во всём остальном мире умирает от голода. Голодают обычно в странах, которые либо социалистические, либо феодальные и первобытно-общинные.
                    Проблемы наших учителей это проблемы нашего неумелого правительства, которое не способно регулировать даже полностью подконтрольные ему зряплаты бюджетников. Капитализм тут вообще ни при чём. Зарплату учителей определяет не рынок.
                    А капитализм регулируют с помощью антимонопольного законодательства и других законов. И кто это более-менее правильно умеет делать, у того в стране не голодают учителя.
                    Деньги дают власть, т.е. чем больше денег тем больше власти
                    А деньги, как известно, зарабатываются руками, может в руках вся проблема? Явно же не во избыточной власти некоторых мегаломаньяков, которые дорвутся до верхушки в любом случае, с деньгами или вообще без них, при любом строе.
                    Именно власть и нужно контролировать, чтобы она была устойчива к подкупам. А то знаете как бывает — контролировать власти некому, вот и началось — на народ они плевали, на выборы фыркали, демократию дискредитировали и конституцией подтёрлись.
                    Иначе тупо и быть не может
                    Чтобы так безапелляционно заявлять, вы должны бы предоставить пример полностью сросшегося с бизнесом государства, и того, как плохо в нём приходится большинству.
                    Единственный вариант — полная монополизация всей хоз. деятельности
                    Вы подобное решили лечить подобным? Вроде, как я вас понял, проблемы как раз в том, что монополии плевали на интересы потребителей, поскольку их прибыли от удовлетворённости последних не зависят.
                    кол-во наименований товаров уже поддается полному расчету
                    И чем рассчитанное количество наименований товаров поможет в решении задачи обеспечения всех максимальным уровнем удовлетворения? Думаете, в Союзе было всё так плохо с экономикой из-за того, что не было известно — сколько наименований товаров производится?
                    А эта монополизация вообще тупо неизбежна, т.е. в конечном итоге неизбежен и социализм
                    На то, что социализм и коммунизм неизбежен я и сам надеюсь. Только включить его во всей экономике по щелчку пальцев не получалось никогда и никогда не получится. Возможно с развитием автоматизированных систем управления и получится создать надёжный способ получения обратной связи от потребителя к производителю, не связанный с материальными ценностями. Тогда может какие-то общественные структуры по отдельности достигнут социализма, за счёт того, что плановая экономика действительно будет более эффективна чем рыночная, при сверхточном вычислении и исполнении плана. Затем такие структуры просто взаимоинтегрируются, для пущего повышения эффективности, и наступит светлое будущее.
                    Вот только пока нет никакого способа узнать, нравятся ли населению твои гениальные идеи по засеву средних широт всякими кукурузами и борщевиками, кроме того как следить за своей прибылью, которую несут тебе потребители.
                    наши с вами дети или внуки будут убивать таких же рабочих с другой стороны.
                    Боюсь, такая ситуация более возможна как раз в тех странах, в которых государство слабо и не может даже учителей прокормить. Собственно уже.
                      0
                      вы должны бы предоставить пример полностью сросшегося с бизнесом государства, и того, как плохо в нём приходится большинств

                      Мы живём уже в глобальном мире. Рынок уже глобален, а рассматривать отдельные государства уже практические моветон в экономике. Вот вам и пример, что во всём капиталистическом мире ( единой экономической системе ), большинство именно живёт очень хренова.

                      А вцелом мы вроде с Вами об одном и том же говорим. Последний Ваш абзац и есть собственно то, что я хочу донести. Просто вы почему-то противитесь тому, что это время буквально настает у нас на глазах, что довольно страшно, т.к. просто так этот правящий класс не смирится с фактом своей отсталости, так же как феодализм будучи уже не передовым на протяжении сотен лет отбрасывал прогресс назад, а крови пролилось столько, что ужасаешься. А текущее развитие военщины вообще ужасает, а противоречия всё растут и растут. Вот что ужасно. Завтра выведут на орбиту спутники с ядерными боеголовками, а ружье весящее на стене обязательно выстрелит.
                      Если и далее будет более менее спокойное время, лет хотяб 50, то возможно мы уже сами с вами увидим наступление социализма. Тот же делимобиль, опенсорс, автопилоты, автоматические фабрики, заводы, всё это должно появиться как мейнстрим, как и интернет ( это так вообще первый признак наступающего социализма ).
                        0
                        Разница между социализмом (= феодализмом) и нормальной экономикой в количестве регулирования, а значит, в количестве паразитов и дегенератов (избежавших конкурентной борьбы). К чему это приводит можно посмотреть на примере Венесуэлы. За двадцать лет из процветающей страны сделали бомжатник.

                        Есть только один способ повышать качество и уменьшать стоимость — конкуренция. Всё.
                          –1
                          Венесуэла — крайне неудачный пример. Там никогда не было социализма. То что там так называлось — это тупизм какой-то, если вникнуть. Читаем определение социализма.
                          Upd
                          Про конкуренцию: она невозможна в настоящее время, т.к. мир неизбежно монополизируется, там где раньше стояли мелкие магазинчики неизбежно появится X5 Retail… В итоге мир делят между собой крупнейшие монополии.
                            0
                            Не согласен. Там был настоящий социализм, каким я его застал в совке. И Венесуэла — это перспектива ЛЮБОЙ социалистической страны.
                              0
                              Повторюсь, меня не волнует что мог застать человек моложе 50 лет в «совке», есть конкретное определение социализма, а не какие-то метафизические представления о его стране тогда еще ребёнка. Инженер, если вы таковым являетесь, оперирует определениями, а не субъективными понятиями.
                              А уже тем более ни один уважающий себя человек не может утверждать о перспективе ЛЮБОЙ страны, т.к. это всего-лишь мнение, а не истина последней инстанции. Вы сейчас оперируете такими понятиями, которые занимали и занимают умы лучших людей планеты, своим утверждением вы ставите себя выше них? Алберт Эйнштейн был социалистом. Может он дурак?
                                –2
                                Про Эйнштейна не скажу, не знаком, а вот Вы, похоже — дурак. ))) Извините за точность оценки. ))
                            0
                            Все, кто приводят примеры современных близких к социализму стран, обычно упускают один очень важный параметр — окружение. К социалистическим странам оно очень недружелюбно. Что было бы в Северной Корее или Кубе или Венесуэле же без того, чтобы на них постоянно не давили санкции, которые не зря называют калечащими?..
                              0
                              окружение. К социалистическим странам оно очень недружелюбно
                              Ну да, особенно социалистические СССР и Китай были очень недружелюбны к Северной Корее, науськивая ту на своих южных братьев.
                              Что было бы
                              Сослагательное наклонение? Хм. Ну раз спорные приёмы можно использовать, то что было бы, если бы национал-социалистическую Германию в своё время так же недружелюбно всем миром санкциями взялись бы вразумлять?
                                0
                                Вы уходите от ответа и пытаетесь спровоцировать на обсуждение третьих тем. Это значительно более запрещенный прием, чем сослагательное наклонение. Давайте побережем время друг-друга и не будем растекаться по древу, а попробуем держать контекст в рамках, которые дают шанс на то, чтобы что-то выяснить.
                                  0
                                  Я уже ответил, вообще-то. Социалистические страны всегда имели могущественных союзников.
                                    0
                                    Они иногда имели союзников, но это не отменяло факта недружелюбного окружения во-первых, а во-вторых в эти времена они, как правило, добивались неплохих показателей, выводя из нищеты (в противоположность лжи в том комменте, на который я отвечал) большинство своего населения, создавая системы всеобщего доступа к медицине, образованию и т.п.
                                      0
                                      Ну так и капиталистические страны имели и союзников, и недружелюбное окружение. Почему у социалистов недружелюбное окружение гораздо чаще приводит к нищете, а у капиталистов — нет?
                                      добивались неплохих показателей, выводя из нищеты (в противоположность лжи в том комменте, на который я отвечал)
                                      То, что Южная Корея всегда жила богаче чем Северная, тоже ложь?
                                        0
                                        То, что Южная Корея всегда жила богаче чем Северная, тоже ложь?

                                        Если сравнить ВВП на душу населения:
                                        image
                                        image
                                        то в 1971 году, в Северной Корее жили чуток лучше, чем в Южной.
                                          0
                                          Вы серьезно? Как можно сравнить разоблачительные речи и статьи в «Правде» с торговыми эмбарго и «калечащими» санкциями?
                                            0
                                            А кто не давал самим вводить продуктовые эмбарго и калечащие санкции? Слабая экономика, а чего она слабая? Неэффективная? Кроме того, были не только речи и статьи, была агрессивная политика в странах третьего мира, направленная на расширение соц-лагеря, поставка оружия, специалистов, вплоть до ввода войск.
                                              0
                                              Снова растекаемся по древу. Странно вводить санкции и эмбарго против тех, кто и так с тобой торговать отказался, не находите?
                                              И да, экономика слабее (но не от того, что неэффективная). Просто размер и доступ к ресурсам совсем разный, что только показывает, насколько она на самом деле эффективней.
                                              Давайте заканчивать, т.к. по теме/тезису, с которого я начал и который меня тут интересует, продвижения нет.
                                                0
                                                Странно вводить санкции и эмбарго против тех, кто и так с тобой торговать отказался, не находите?
                                                Не менее странно, чем утверждать, что санкции и прочее имели такое сильное воздействие на того, кто и так добровольно отказался от тех благ, которые были этими санкциями запрещены.
                                                Просто размер и доступ к ресурсам совсем разный
                                                Да ну бросьте, СССР всегда был впереди всей планеты по добыче ресурсов и выплавке чугуна.
                                                продвижения нет
                                                Я уже выразил возражение — почему-то вы говорите о недружелюбном окружении только применительно к соц-странам, забывая что кап-страны в тех же условиях существовали. При прочих равных, как говорится, социалистическая экономика всё равно сильно проигрывала.
                                                  0
                                                  Да ну бросьте, СССР всегда был впереди всей планеты по добыче ресурсов и выплавке чугуна.

                                                  Абсолютно не соответствует действительности. Но это не наша тема.
                                                  почему-то вы говорите о недружелюбном окружении только применительно к соц-странам, забывая что кап-страны в тех же условиях существовали. При прочих равных, как говорится, социалистическая экономика всё равно сильно проигрывала.

                                                  Например?
                                                    0
                                                    Какие те же условия? США на второй мировой войне только нажилась и разжирела как свинья, да и ни одна бомба не упала на их материк. Далее подсадила пол мира на доллар и жирела дальше на разграблении мира. В то же время СССР потеряла как минимум 27 млн. человек населения, а до этого была первая мировая, гражданская, весь соцлагерь пострадал во второй мировой более всего, Китай потерял минимум 35млн. сограждан, а до этого сколько лет его эксплуатировали, опиумные войны и т.п… Разрушена инфраструктура, разрушены заводы, целые города в ВОВ, при всём при этом СССР вышла победителем. Далее развязанная США корейская война. Вьетнам и прочее. Это равные стартовые условия? 70й год — это всего 25 лет после ВОВ! 25 Карл! Нашей новой родине уже 30 лет считай. Эффективнее?
                                                      0
                                                      США на второй мировой войне только нажилась и разжирела как свинья
                                                      Не раскроете механизм обогащения путём поставки союзникам оружия в необязательно оплачиваемый кредит?
                                                      Далее подсадила пол мира на доллар
                                                      Уже ближе к правде, разрушенные экономики действительно выжили благодаря поддержке со стороны американцев. Что мешало СССР подсадить вторые пол-мира на рубль?
                                                      и жирела дальше на разграблении мира
                                                      Нашему бы правительству научиться так грабить свою страну. Американцы, вроде, отстраивали разрушенные страны а не разрушали их.
                                                      а до этого была первая мировая, гражданская
                                                      Тоже на американцев повесим? Давай, хотя-бы, на Гитлера?
                                                      весь соцлагерь пострадал во второй мировой более всего,
                                                      Во время Второй Мировой даже не было такого понятия — соцлагерь. Страны Восточного блока образовались после войны, может они и действительно больше всех пострадали, и по какому-то совпадению это именно те страны, которые освобождал и отстраивал СССР. Хотя, если посмотреть, как отстраивали одну и ту же страну — Германию, то на совпадение это уже походит меньше.
                                                      Разрушена инфраструктура, разрушены заводы, целые города в ВОВ
                                                      Всё это было восстановлено в кратчайшие сроки. Пока западные страны «грабили» сами себя, восстанавливая свои экономику и рынки сбыта — соцстраны строили производственные мощности без оглядки на такие малозначительные детали, как экономическая целесообразность и уровень удовлетворённости потребителей и строителей (значительная часть которых вообще в зарплате не нуждалась, так как военнопленные и зк). Уже к началу корейской войны социализм вгонял в ужас весь запад темпами выплавки чугуна.
                                                      Далее развязанная США корейская война. Вьетнам и прочее.
                                                      В Корее войну начал Ким Ир Сен, а во Вьетнаме — Хо Ши Мин, оба они ни разу не от США.
                                                      Это равные стартовые условия?
                                                      А вы все условия пересчитали, или только те, которые вам кажутся несправедливыми? На США не упало ни одной бомбы? А у СССР площадь территории, на которую тоже не одной бомбы не упало, превышает площадь США. США жирело, работая на отстройке половины мира? Ну так я о том и говорю — капитализм способен отстроить пол-мира и ещё и разжиреть на этом, а социализм — не способен, даже имея в форе огромное количество бесплатной рабочей силы, ресурсов и сырья.
                                    0
                                    Если бы социалистические страны занимались развитием своей экономикой, а не раздуванием мировой революции (привет Кубе от Боливии) — никто бы им санкции не вводил.
                                    Во-вторых — санкции-то от капиталистических стран, нет чтобы соцстранам построить свой экономический блок и, торгуя друг с другом, развиваться и побивать проклятых капиталюг экономической эффективностью.

                                    Однако, объективная реальность такова, что калькуляционный аргумент, как второй принцип термодинамики — его можно «побороть» на какое-то время и в некоторых местах, но не постоянно и в замкнутых системах.
                                    Вот вам пример: Ланьков про северную Корею пишет, что как только там провели реформу про «звенья в колхозах по 4-6 человек» (т.е. по сути — приватизация, т.к. это уже размер семьи), и разрешили распоряжаться бОльшей частью урожая по своему усмотрению (а не сдавать государству) — так голодные года и начали отступать. Это было в 2013 году. А в 2015 — уже про успехи чучхейских риэлтеров.

                                    Вот вам и все санкции.

                                    UPD: Если вам не нравится название «калькуляционный аргумент», то не вопрос — у него есть более социально близкое имя: "царь хороший, а вот бояре плохие". Как там с этим у соцстран?
                                      0
                                      В санкциях, как и в войнах, есть поводы, а есть причины. Поводом может быть что угодно, причины от этого не меняются. Борьба идет с социализмом, как идеей, а не из-за каких-либо действий таких государств. Смотреть надо в корень.
                                      Корею и ее частности я обсуждать не хочу. Они делают то, что считают нужным и после того, как ядерный щит построен именно сосредоточились на собственной экономике. Какие методы поощрения они применяют в ней — их дело. Насколько они в каких-то вопросах готовы отступить от социалистических идей (если готовы) — их дело и их риск.
                                      В этой ветке меня интересует сугубо один аспект — недооценка враждебного окружения в репликах «смотрите, как у них все плохо из-за социализма». Другие аспекты в этой ветке я обсуждать не собираюсь.
                                        0
                                        Борьба идет с социализмом, как идеей
                                        С вполне социальными государствами западной Европы никто никогда санкциями не воевал, может не надо перекладывать с больной головы на здоровую? Борьба идёт с тоталитаризмом, поскольку есть несколько исторических примеров, когда политика невмешивания в отношении тоталитарных мегасект привадила к огромным войнам и убыткам.
                                          0
                                          Никто не перекладывает. В западной Европе нет социализма. «Социальное государство» с социализмом не имеет почти ничего общего. Также заблуждением и манипуляциями является риторика про тоталитаризм, все тот же процесс создания повода, а не реальная причина.
                                          Но это снова уход от той узкой темы, которая меня интересует. Давайте тут заканчивать.
                                            0
                                            Ну тогда и «социализм», каким он был в социалистических странах, ничего общего с жизнью социума не имеет, в отличии от социальной направленности государств в западной Европе. И не знаю, с чего вы взяли что связь социализма и тоталитаризма это риторика. Назовёте хоть одну социалистическую страну, которая не имела большинство из признаков тоталитаризма?
                                            снова уход от той узкой темы, которая меня интересует.
                                            Ну, я вас понял, вам не хочется пообсуждать недостатки и преимущества любого из политических строев, вам хочется повыяснять отношения между строями — кто из них свой, кто чужой, кто враг а кто друг?
                                              0
                                              Наоборот — это вам хочется поспорить. Я свою тему заявил первым же комментом и старался от нее не отступать и возвращаться к ней.
                                              В таких спорах не выяснить всего. Для обеих сторон всегда лучше взять что-то небольшое и сосредоточившись разобрать тему — это конструктивно. Виляния и обмен репликами в стиле «сам редиска» никогда ни к чему не приводит.
                                  0

                                  Забыл добавить про монополизацию. Именно полная монополизация и дает социализм тупо потому, что покупателями твоей продукции становятся твои же работники. Т.е. они могут купить ровно то, что ты произвёл, ровно за те деньги, что ты им выдал в качестве зарплаты. Такая замкнутость нивелирует вообще смысл слова "прибыль", отрицает саму суть капитализма, потому это уже и будет называться социализмом.

                                    0
                                    они могут купить ровно то, что ты произвёл, ровно за те деньги, что ты им выдал в качестве зарплаты.
                                    то есть в вашей версии «социализма» не будет родственников (или иных форм взаимопомощи) и самозанятости?
                                      0

                                      Даже если будут, их невозможно отменить. То откуда эти люди возьмут деньги? Конечно работая у тебя в монополии.

                                        0
                                        да, но скинувшись родственнику, он будет иметь больше, чем ему заплатила монополия — а значит сможет получить каких-то ништяков «больше, чем полагается» (как там в классике — сделает сапожный ножик из обломка ножовки), а оттуда недалеко и до владения собственными средствами производства.
                                    0
                                    Мы живём уже в глобальном мире.
                                    Пока ещё нет. Не знаю, есть ли смысл дискутировать про экономику с человеком, придающим какой-то эзотерический смысл термину «научный социализм», но если вкратце, то есть эффективные производители экономических ценностей — они создают квалифицированных рабочих, рабочие места и даже целые профессии для этих рабочих, технологии, товары массового потребления и культивируют спрос на них. И есть не столь эффективные производители — качают сырьё и бананы, и хорошо если выходят хотя-бы в ноль, продавая их. Зато вторые ведут себя как мыши, родившие гору — ведь на их сырье всё держится! — периодически пытаясь при этом начать какую-нибудь бучу, типа немецкой, корейской, вьетнамской, арабской или русской весны, чтобы первым жизнь мёдом не казалась. И вот эти все созданные и не созданные ценности, можно назвать их уже деньгами, циркулируют по мировой экономике как воздушные массы в глобальном климате — где-то тепло, где-то холодно. Разница между первой категорией и второй эфемерна, и не всё всегда так биполярно, в своё время даже СССР производил деньги; да и не все производители денег мне симпатичны, то же Китай я не считаю империей добра. Но вот такой мне видится сегодняшняя экономика. А философию марксизма давно метлой не прометали, там куча всего из позапрошлых веков, когда эффективность производства ещё не та была.
                                    Просто вы почему-то противитесь тому, что это время буквально настает у нас на глазах, что довольно страшно, т.к. просто так этот правящий класс не смирится с фактом своей отсталости
                                    Это время давным давно уже наступило, оно в общем-то и не уходило никуда. Более невежественные и реакционные слои общества всегда будут противостоять прогрессу, ибо в старых временах всегда есть привлекательные для них условия — социальное неравенство и прочие традиционные ценности. Им и не выгодны ни свободы слова и личности, ни доступность информации, ни создание новых экономических ценностей. И бояться надо не ядерных ударов с орбиты, ружьё с которыми уже лет 70 на стене висит, а того, что космос вообще официально признают какими-нибудь пропагандистскими выдумками, и заставят всех трудодни на полях отрабатывать,
                                      0

                                      Ну с Вами похоже у меня нет разногласий. Это настолько тонкие моменты, что спорить с этим я даже не могу. В итоге мы говорим об одном и том же, но немного расходясь, потому я могу с вами только согласиться. Разногласия не на столько фундаментальные.

                          0
                          Есть научное определение социализма, а то что вы помните меня мало волнует. Я лишь процитировал Вас, при этом получил почему-то минус. Цель любого производства при капитализме — это прибыль. Неужели правда жизни задевает на столько, что нужно обязательно залезть и поставить минус?
                            +2
                            Я и научное определение социализма помню, и помню, как мало оно соотносилось с реальностью. Вы бы ещё «научный» коммунизм вспомнили.
                            Цель любого производства при капитализме — это прибыль.
                            Хотел бы я посмотреть, как вы пойдёте производить ништяки без расчёта на прибыль. Как заводы будете из воздуха создавать, НИОКР на голом энтузиазме проводить и сырьё голыми руками добывать.
                              –1
                              Да что вы помните? =) Вам сколько лет? 80?
                                0
                                да хоть 180.

                                вы что конкретно хотели сказать? Что советское правительство никогда не делало экономических расчетов — почем встанет государственной экономике тот или иной «завод-город»?
                                  0

                                  Нет. Вы меня просто не поняли. При капитализме завод строится для извлечения прибыли, именно прибыли, капиталистом. Цель построения завода — деньги. Цель построения завода при социализм — удовлетворение потребности. При этом расчет прибыли идет не как отдельно стоящего предпреятия, а как полной совокупности, полной сети предприятий (от чего начали уходить еще в 60х). А внтури самой системы вцелом прибыли нет. Представьте, что все ваши работники — единственные покупатели всей вашей продукции, а у работников нет иных источников денег. Откуда прибыль?

                                    0
                                    Вы меня просто не поняли
                                    Да ну что тут непонятного?
                                    При капитализме завод строится для извлечения прибыли, именно прибыли, капиталистом. Цель построения завода — деньги. Цель построения завода при социализм — удовлетворение потребности
                                    Вы думаете, что раз капитализм, и завод строят ради денег, то это по умолчанию менее хорошо и душевно, чем если бы завод строился только ради продукции. Просто потому, что капиталисты плохие, а социалисты — хорошие. Так всё старшее поколение учили ещё в школе.
                                    А те факты, что социалисты могут строить завод не из альтруизма (человек вообще из чистого альтруизма мало что делает), а из желания его возглавить и иметь вход в номенклатурную элиту, или ради показухи, или просто из-за того, что так указано в плане, написанном каким нибудь гениальным маразматиком, а против плана — ни-ни. Или те факты, что капиталисты тоже люди, и строят завод не из желания иметь чистую прибыль за счёт угнетения рабочих, а ну они просто хотят его сделать, вопреки тому, что какой-нибудь другой завод был бы прибыльнее но вредил бы больше. И что прибыль от этого завода не идёт на новорусские буржуазные ценности — дачи, яхты и виллы (ну не вся, в конце концов не у всех же такой дурной вкус) а идёт на развитие других заводов, которые снова приносят деньги, и так далее, на развитие а не на обогащение. Что плохого-то в развитии, самом по себе?
                                    Я не спорю, что при согласованной работе экономических объектов эффективность гораздо выше, но централизация на слабых человеческих существах, которые ошибаются и вредят, сводит все преимущества в минус.
                                    Представьте, что все ваши работники — единственные покупатели всей вашей продукции, а у работников нет иных источников денег. Откуда прибыль?
                                    Ну это вообще какое-то натуральное хозяйство получается, не то что не следующий шаг в развитии, а вообще предыдущий. Так в девяностых рабочим на заводах зарплату продукцией платили.
                                      0

                                      Вообще замкнутая экономическая система так и работает. В мире вцелом нет прибыли. Вся прибыль — перетекание денег из одних рук в другие, если где-то прибыло, значит где-то убыло. Если вы даже этого не понимаете, то как с вами вообще разговаривать? Вы в курсе как вообще происходят кризисы? Что такое экономический кризис? Почему кризисы неизбежны в экономике? Откуда вообще берется прибыль у капиталиста?

                                        0
                                        В мире вцелом нет прибыли.
                                        Ну, вообще-то мировой валовый продукт непрерывно растёт, это не пирамида. Иначе мы бы сейчас жили с валовым продуктом как в каменном веке. Вы ошибаетесь, считая что мировая экономика это игра с нулевой суммой, как шахматы — если есть победители, то обязательно должны быть проигравшие. Вы отрицаете существование взаимовыгодного сотрудничества. Или, может, Маркс так утверждал?
                                        Почему кризисы неизбежны в экономике?
                                        При кризисах деньги, в общем-то, тоже не сгорают без следа, просто пирамиды рушатся, и виртуальные суммы корректируются, становясь ближе к реальным.
                                          0
                                          Вообще замкнутая экономическая система так и работает. В мире вцелом нет прибыли
                                          1) так замкнутая или «в мире в целом» (в котором, если взять простейшие примеры незамкнутости, есть Солнце)?
                                          2) Деньги — это мера ценности, а ценность — это величина весьма переменная (или у вас ложка к обеду дешевеет ?).
                                          3) Экономика кроме того работает с перетоками ценостей не только в пространстве, но и во времени (т.е. это и инфляция с кредитами и шахты с заводами и складами-холодильниками магазинов), и новые ценности могут быть созданы внутри системы — взять то же удлинение технологических цепочек переделов.

                                          Почему кризисы неизбежны в экономике
                                          потому что это свойство человеческой психологии — люди не являются рациональными агентами.
                                            0
                                            1) Наша земля, т.к. все люди в ней уже вовлечены в капиталистические отношения и является замкнутой экономической системы, пока по крайней мере к нам не прилетят планетяне.
                                            2) Деньги — это товар. При капитализме конечно. И никакая не мера ценностей. Вы сами придумали определение денег?
                                            3) Кризис — неотъемлемая часть капитализма. Это вытекает именно из закономерных его особенностей. Почитайте соответствующую литературу и Вам сразу станет ясно.

                                            Приведу один из видов кризиса. Просто проведите игру в капитализм со своими детьми дома:
                                            Выпустите бумажки/деньги, например 1000 бумажек. Раздайте их поровну между всеми детьми. Вот вы и мама будут выступать в качестве капиталистов, дети будут наёмными работниками. Они у вас будут покупать еду, а за деньги будут делать работу по дому ( возможно готовить кушать в том числе ). Вы как капиталист, еще и конкурирующий с мамой, должны получать прибыль. Т.е. выплачивать своим работникам денег меньше, чем они вам приносить за еду. Как долго останутся деньги у ваших детей? Они рано или поздно закончатся т.к. вам нужна прибыль… Вам придётся принимать какие-то меры…
                                            1) печатать больше денег? К чему это приведет?
                                            2) Выдать кредит вашим детям? К чему это приведёт?

                                            N) ??

                                            Это конечно крайне упрощенное представление, но дает некую точку для эмуляции в голове экономики.
                                              0
                                              1) то есть Солнце там не светит, население не увеличивается, паровых машин не изобрели, а платина — это такое бесполезное «серебришко», которое следует топить?
                                              2) и что вы этим хотели сказать? Что акции — это товар, а никакая не мера успешности компании её выпустившей?
                                              3) Кризис — это неотъемлимая часть жизни. Если у вас нет кризисов — значит вы или не родились или уже «сыграли в ящик».

                                              и ваш пример — крайне упрощенный. В нем нет эффекта от увеличения производительности труда (сделать уборку быстрее за то же время), нет инфляции, нет налогов и т.д. Проще сыграть в монполию и потом осуждающе сказать, что вот он какой
                                              капитализм

                                                0
                                                1) WAT?
                                                2) Да
                                                3) Мы сейчас говорим об экономическом кризисе. А не абстрактных вещах.

                                                Игра в монополию почти отношения не имеет к экономике и кризисам. Я не говорил, что он сложный, об этом мой последний абзац и говорит. Введи туда увеличение производительности, расширь, углуби… Инфляция там затронута, если вы не заметили, как и кризис… Начни принимать меры по противодействию и всё появится.
                          –1
                          В случае с рентгенологами рынок ограничен. Если городу нужно только 100.000 снимков в год, при увеличении производственных мощностей потребности не вырастут. Там, где с этим справлялись 10 человек в городской клинике, а после автоматизации справится 1 человек, клиника уволит остальных 9. И куда они пойдут?
                            0
                            Тут вопрос не в том, куда они пойдут, а какой они квалификации. Что касается трудоустройства, то справились же с трудоустройством извозчиков…
                              0

                              вопрос не в рентгенологах, вопрос — если ИИ сможет заменить собой человека везде. Если любой товар или услуга вдруг станут равны ИИ+пару киловатт электричества (и даже эти пару киловатт в конечном счёте сведутся к ИИ), вот что тогда? Богатенький Буратино заполучивший такую волшебную палочку, что будет делать?, получит он эту палочку один, сколько будет стоить создать ещё одну-сто- миллиард таких палочек? Вроде как необходимости существования разделения труда и обмена результатами этого труда придёт конец.

                                0
                                Я думаю, введут искусственные ограничения, типа авторских прав. Технологии уже настолько сложные, что в гараже не повторить.

                                Даже если появится техническая возможность получить какие-то блага бесплатно, благ будет производиться столько, сколько разрешат «правообладатели». А чем они будут руководствоваться — неизвестно.
                                  +1
                                  Богатенький Буратино заполучивший такую волшебную палочку, что будет делать?
                                  Действительно, что он будет делать? Продавать даром ему достающиеся товары другим? А зачем? Что ему смогут дать деньги, если у него и так всё есть? Будет покупать людей? А чем люди будут лучше пары киловатт+ИИ?

                                  Вообще такое ощущение, что у многих какое-то детское видение капитализма и такое-же инфантильное отношение к деньгам. Вы, господа, вообще деньги то видели? В курсе, что их есть нельзя и что они вас сами по себе не обустроят, не развлекут и детей вам не родят? Думаете, какие-нибудь мегакорпорации вроде Амазона деньги под себя гребут, а Безос так вообще как Скрудж Макдак в золотохранилище как в олимпийском бассейне плавает? Что у учителей зарплата в 10к потому, что остальное их кровное заработанное идёт к Безосу в бассейн? А вы не задумывались, что деньги, изъятые из оборота автоматически выводятся из разряда денег и становятся мусором, повышая при этом ценность тех денег, которыми платят зарплату учителям?
                                    0

                                    Действительно, что он будет делать? "Продавать даром ему достающиеся товары другим? А зачем? Что ему смогут дать деньги, если у него и так всё есть? Будет покупать людей? А чем люди будут лучше пары киловатт+ИИ?"


                                    ну вот, то есть по идее мотивации сбивать цены, забирать работу, захватывать рынки у такого человека быть не должно. Для него это будет бессмысленно. Хотя не факт, возможны всякие самореализации, компенсации комплексов, реализация бабуинских инстинктов, типа я тут альфа и все самочки мои, я чатланин а вы пацаки и давайте кукуйте и цак наденьте. Вопрос может свестись к соотношению бабуина/человека в среднем по человечеству. С другой стороны, вот начнёт он раздавать все счастье даром, что делать с теми, кто не захочет брать?

                                      0
                                      что делать с теми, кто не захочет брать?
                                      Вообще не понимаю такой проблемы. А «ничего» разве не подходит?
                                        0

                                        эти люди будут " не вписавшимися в рынок" со всеми вытекающими последствиями.

                                          0
                                          Какой рынок? Всё же даром.
                                            0

                                            видимо промазал с коментом

                                            0

                                            ну вот была бесплатная windows 10, но энтузиазма с переходом на неё не наблюдалось, вернули платное распространение, и кто-то наверняка думает — от жеш капиталисты копеешный диск продают за 50 или сколько там $. Так и тут принесут какому-нибудь абаригену коробочку — вот держи бесплатно, выучи этих 20 команд и она обеспечит тебя едой, одеждой и медуслугами, а он скажет это не моё, я и интернетом то никогда не пользовался, я хочу по старинке — мешать бетон и получать за это зарплату. А потом будет обижаться — эти яйцеголовые забрали мою работу, они не уважают трудового человека, пролетарии всех стран гэть до кучи.

                                              +1
                                              На windows 10 неохотно переходили не из-за условной бесплатности, а из-за того, что она со своими плитками в пуске выглядит как порносайт в баннерах. Из-за отставания в популярности от семёрки (в своё время) и сделали переход бесплатным, даже ввели чуть ли не принудиловку, вызвав ещё больше неприязни. Так что не путайте причину и следствие — халяву все любят, просто некоторые вещи и на халяву не нужны.
                                              я хочу по старинке — мешать бетон и получать за это зарплату
                                              Что-то не припомню международных бунтов по поводу, например, того, что свечное освещение заменяли электрическим.
                                  0
                                  Да проблема возможно и не существенная — врачей вроде как везде дефицит и думаю рентгенологи вполне могут в кого-то мутировать.
                                  +1
                                  Мы часто представляем себе, как ИИ «заменяет» нас, то есть, как роботы буквально делают нашу работу, но на самом деле это будет происходить не так. Взгляните, например, на рентгенологию: иногда люди, смотря на успехи компьютерного зрения, говорят о том, что ИИ заменит рентгенологов.
                                  Человек останется незаменимым в том, что его можно «запрограммировать» на довольно туманные цели, типа «сделай хорошо» и он будет сам искать требуемую информацию, строить стратегии достижения поставленных целей, исходя из всех своих знаний о мире, людях и др.
                                  ИИ на такое будет способен очень нескоро. Сначала нужно довести методы обучения до решения подобного масштаба задач а потом еще скорее всего потребуется на много порядков удешевить вычислительные мощности.

                                    0
                                    залезть в Википедию, то там написано, что ИИ – это «интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и другими животными»
                                    Хахаха! Исходя из такого определения следует признать существование «баночного интеллекта» демонстрируемого банками, «водяного интеллекта» демонстрируемого водой, «деревянного интеллекта» демонстрируемого деревом. Из определения кстати не ясно о каких машинах идет речь. Посудомоечных, стиральных или пельменелепительных. :) :) :) Теперь можно представить себе заголовок «Компания Шатура Мебель заявляет о прорыве в деревянном интеллекте!» Или «Наши пельмени слеплены новейшей разработкой в области пельменелепительного интеллекта!» Или «Последние горизонты исследований в области деревянного интеллекта.»
                                      0
                                      Спасибо. Сохраню в закладки, как исторический слепок на 2019г. Очень интересно будет просмотреть лет через 5-10, что изменилось.
                                        0
                                        есть знаменитый алгоритм распознавания лиц «метод Виолы — Джонса», основанный на том факте, что брови и нос обычно светлее глазниц, поэтому они формируют яркую Т-образную форму с двумя тёмными точками
                                        … потому он не распознаёт темнокожих людей?
                                          0
                                          В состязании двух нейросетей всё не могу понять почему и как улучшается «Распознователь»? «Художник» ему показывает свои каракули и «Распознователь» лишь говорит же ему на сколько процентов его работа реалистична? Если же «Распознователь» был плохо обучен, то явно нереалистичное для человеческого глаза картинку оно примет, человек увидит это и поругает его — так и улучшается?

                                          Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                                          Самое читаемое