Оглавление
Сергей Шумский. Воспитание машин. Новая история разума
Предисловие научного редактора
Неизбежность сосуществования человеческого и машинного интеллекта
От автора
Введение
Глава 1. Технологические уклады и технологические революции
Понятие технологических укладов
Энергетические потребности человека
Охота и собирательство
Аграрный уклад
Индустриальный уклад
Закон гиперболического роста народонаселения
Цифровой уклад
Резюме
Глава 2. Эволюция цифровых технологий: от первых ЭВМ до роботов
Основные понятия: информация, знания, искусственный интеллект
Параметры человеческого мышления
Гиперболическое распределение богатства
Предыстория: первые вычислительные машины
Электронно-вычислительные машины (национальные лаборатории)
Mainframes, языки программирования, операционные системы (IBM)
Мини-ЭВМ, локальные клиент-серверные сети (DEC)
PC, Internet (Microsoft – Intel)
Смартфоны, облачные платформы, ИИ (Apple – Google – Microsoft – Amazon – Facebook)
Аналогия с промышленной революцией
Резюме
Глава 3. Экономика цифровых платформ
Экономика больших данных: персонализация
Первые цифровые платформы: интеллект из больших данных
Современные цифровые платформы: сенсорный интеллект
Разговорный интерфейс – путь к сильному ИИ
Цифровые платформы будущего: интеллект роботов
Резюме
Глава 4. Социальные проблемы цифровой революции
Проблемы реальны
ИИ-безработица
ИИ-патернализм
ИИ-порабощение
Резюме
Глава 5. Путь к сильному искусственному интеллекту
Как определить и измерить интеллект?
Исследовательская программа по созданию сильного ИИ
Обратная инженерия мозга
Моделирование психики
Ресурсы для создания сильного ИИ
Бизнес-модель: платформа сильного ИИ
Резюме
Глава 6. Будущая человеко-машинная цивилизация
Горизонты предсказаний
Ограничения на рост вычислительных мощностей
Основной тренд: бережливая экономика
Мир через 5–10 лет: слабый ИИ
Мир через 10–20 лет: ИИ человеческого уровня
Мир через 20–40 лет: ИИ сверхчеловеческого уровня
Резюме
Заключение
Отрывок из книги
За несколько последних лет тема искусственного интеллекта (ИИ) приобрела особую популярность. О внедрении ИИ в практику бизнеса сообщают Amazon, Сбербанк, Tesla, РЖД и буквально сотни других компаний, крупных и небольших. Однако, как это нередко бывает, быстрый рост популярности какого-то понятия часто приводит к возникновению недоразумений, связанных с неточным (а иногда и ошибочным) его пониманием. Именно это и происходит с концепцией искусственного интеллекта. Сложные аппаратно-программные комплексы многим представляются примерами использования ИИ как новой технологии, хотя чаще всего они являются просто более сложными вариантами привычных для нас гаджетов.
Такая ситуация может породить ощущение, что ИИ – всего лишь очередной хайп, интерес к которому со временем пройдет. Но так ли это? К сожалению, многие недавно вышедшие работы об искусственном интеллекте не дают ясного ответа на этот важный вопрос. Вы найдете на него ответ в книге, которую держите в руках.
.....
Так называемая революция глубокого обучения 2010-х является ответом на этот вызов. Сегодня мы наблюдаем появление первых несовершенных пока версий слабого ИИ, которые можно уподобить несовершенным поначалу моделям паровых двигателей времен первой промышленной революции. Однако, как мы помним, именно благодаря паровым двигателям аграрная цивилизация стала замещаться индустриальной. Аналогично современный слабый ИИ знаменует собой начало перехода к новому цифровому укладу. Однако закончиться он может лишь с появлением сильного ИИ, повсеместно доступного «интеллекта из розетки», коллективного сетевого мышления искусственных личностей, аналогичного замене паровых двигателей на общедоступную «энергию из розетки» в ходе второй промышленной революции.
В главе 3 мы обратимся к экономике цифрового уклада. За счет чего она будет в разы эффективнее индустриальной? Почему в ней станет производиться больше благ с меньшими затратами? Какие формы организации бизнеса придут на смену транснациональным компаниям индустриального уклада?
.....
