Читать книгу Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет - Терренс Сейновски - Страница 14

Часть I. Переосмысление интеллекта: хронология
Глава 1. Развитие машинного обучения
Искусственный интеллект – реальная угроза?

Оглавление

После того как в 2016 году AlphaGo победила Ли Седоля в го, это вызвало новую волну опасений, что ИИ потенциально опасен для человечества. Программисты подписали обязательство не использовать ИИ в военных целях. Стивен Хокинг и Билл Гейтс сделали публичное заявление о реальной угрозе, которую может представлять ИИ. Илон Маск и другие предприниматели Кремниевой долины создали компанию OpenAI с капиталом в один миллиард долларов и наняли Илью Суцкевера, бывшего студента Джеффри Хинтона[42], на пост генерального директора. Основная цель этого проекта – убедить людей, что будущие открытия станут доступны каждому. Еще одной целью было предотвратить злоупотребление новейшими технологиями со стороны частных компаний. ИИ практически в одночасье перестал быть угрозой. Обе цели, конечно, преувеличены, но результат был достигнут.

Должны ли мы бояться ИИ? Не в первый раз инновации воспринимаются как угроза. Мы научились жить с ядерным оружием и не развязали ядерную войну. Когда технология рекомбинантных ДНК была открыта, люди боялись, что смертельно опасные организмы будут выпущены на свободу. Генная инженерия стала серьезной наукой, а мы живы до сих пор. Точно так же мы привыкнем и к искусственному интеллекту.

Одним из последствий дальнейшего развития DeepStack может стать то, что он превратится в обманщика мирового класса. То, что может сделать сеть, ограничивается только вашим воображением. Если сеть можно обучить самостоятельно водить автомобиль, ее также можно обучить участвовать в гонках «Формула-1», и кто-нибудь наверняка захочет в это вложиться. Сегодня для создания сетей, использующих глубокое обучение, требуются особые знания и навыки, но со временем, когда для разработки программ с ИИ нужны будут компьютеры с меньшей мощностью, а программное обеспечение станет автоматизированным, даже школьникам будет доступно создание приложений с ИИ. Кто знает, что они сделают?

Otto, один из самых популярных интернет-магазинов по продаже одежды, мебели и товаров для спорта в Германии, использует глубокое обучение для того, чтобы, опираясь на предыдущие заказы клиента, предугадать, что он закажет на этот раз, и оформить для него предзаказ[43]. С точностью до 90 процентов покупатели получают заказ едва ли не раньше, чем сделали его. Предварительный заказ делается автоматически без участия человека и экономит компании миллионы евро в год, так как избавляет ее от излишне больших закупок и возвратов. К тому же такой уровень обслуживания нравится покупателям. Глубокое обучение не только не оставило сотрудников компании без работы, но, наоборот, усилило их работоспособность. И действительно, ИИ может сделать вас эффективнее.

Хотя крупнейшие высокотехнологичные компании первыми внедрили приложения для глубокого обучения, инструменты машинного обучения уже широко доступны, и многие другие компании начинают получать от них выгоду. Алекса, голосовой помощник в устройстве Amazon Echo, отвечает на устные запросы благодаря глубокому обучению. Платформа Amazon Web Service (AWS) представила панель инструментов Lex and Polly, которая способствует разработке «естественного» языка на основе автоматического распознавания речи для определения намерений говорящего и преобразования письменного текста в устную речь. Приложения с диалоговым взаимодействием сейчас можно встретить только на малых предприятиях, которые не могут позволить себе нанять экспертов по машинному обучению. Искусственный интеллект помогает удовлетворять покупателей.

Когда компьютер обыграл в шахматы лучших игроков, разве люди перестали в них играть? Наоборот, это только повысило их уровень! Также это популяризировало шахматы. Когда-то лучшие игроки были жителями больших городов, таких как Москва, где были шахматные клубы и много гроссмейстеров, обучающих молодое поколение. Шахматные программы дали возможность Магнусу Карлсену, выросшему в маленьком городке в Норвегии, стать гроссмейстером всего в 13 лет, и сейчас он чемпион мира. Этот процесс не ограничится играми, он повлияет на все аспекты нашей жизни, от искусства до науки. ИИ может сделать нас умнее.

42

Британский ученый, известный своими работами в области глубинных нейронных сетей. – Прим. ред.

43

Algorithmic retailing: Automatic for the people, журнал The Economist, April 15, 2017, p. 56.

Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет

Подняться наверх