Как будет развиваться искусственный интеллект: прогнозы в журнале РБК

Что такое искусственный интеллект и какие компоненты его составляют

Все элементы перцептрона связаны между собой, и у каждой связи есть вес — число, отвечающее за то, каким образом сигнал будет преобразован. Если в процессе обучения предсказание нейросети будет отличаться от эталонной разметки, веса нейросети изменятся так, чтобы в следующий раз предсказание для этой картинки было корректным. Соответственно, во время обучения веса нейронов автоматически меняются и балансируются по особым алгоритмам. Впоследствии, если обучение прошло хорошо, полученную нейросеть с выученным набором весов можно будет использовать для классификации новых изображений, которые не вошли в обучающий датасет.

Это определение, как и сам термин ИИ, было впервые озвучено в 1956 году на летнем семинаре в Дартмутском колледже, который организовали четверо американских учёных: Джон Маккарти, Марвин Ли Минский, Натаниэль Рочестер и Клод Шеннон. С тех пор понятие стало настолько популярным, что редко можно встретить человека, который о нём не слышал.

Есть мнение, что мир стоит на пороге создания общего искусственного интеллекта (от англ. Artificial General Intelligence), способного мыслить и действовать как обычный человек. По данным агрегатора прогнозов Metaculus, эта технология может появиться уже в 2034 году.

Например, чтобы научить систему распознавать изображения, специалисты используют большой массив изображений — датасет, с описанием, или разметкой, представленных на них объектов: человек, кошка, автомобиль и так далее. После загрузки массива картинок, по мере анализа полученной информации, программа учится самостоятельно идентифицировать объекты. Связь между нейронами, которые привели к правильному ответу, усиливается, а к неправильному — ослабляется. После многократных итераций сеть создаёт правильные нейронные соединения — в этот момент можно сказать, что система научилась верно решать задачу.

Искусственная нейронная сеть (ИНС) — система соединённых и взаимодействующих между собой простых блоков математических операций, моделирующих искусственные нейроны. В целом модель искусственной нейросети имитирует принципы сетей нервных клеток мозга живого организма. Такие системы не программируются в привычном смысле этого слова — они обучаются. Наибольшее применение нейронные сети нашли в программных приложениях, которые трудно выразить традиционным компьютерным алгоритмом, написанным на основе правил. Например, для работы с изображениями, видео, текстом и звуком.

Технически современная наука может создать модель ИНС, которая по количеству нейронов будет сравнима с нейронной сетью кошки. Но мозг — это не просто массив отдельных нейронов, имеющих связь друг с другом. Это сложная динамическая система — её рабочие процессы до сих пор изучены далеко не полностью. Это же можно сказать и про сознание, многие принципы которого до сих пор неизвестны. Так что даже сознание кошки — цель для современного ИИ пока недостижимая. И выступает он сегодня только в качестве помощника, которые берёт на себя множество рутинных задач, требующих обработки больших массивов данных.

Один из ярких примеров этого способа — AutoML, проект компании Google, который использует автоматическое машинное обучение своих нейросетей. В процессе обучения ИНС сама подбирает алгоритмы, наиболее подходящие для выполнения той или иной задачи. Одновременно с этим алгоритмы-подборщики проходят обучение с людьми. Благодаря тому, что машина в единицу времени способна обработать огромные массивы информации и проанализировать миллионы различных вариантов написания кода, процесс обучения и развития ИИ идёт гораздо быстрее, чем если бы это делала группа программистов.

Этот пример — сильно упрощённая модель как искусственной нейронной сети, так и биологической нейросети человека или животного. Архитектуры и топологии современных глубинных ИНС гораздо сложнее и масштабнее. Они имеют множественные слои ассоциативных элементов, способных структурировать и ранжировать информацию. Эти сети создают многоуровневые композиции из примитивных данных, которые позволяют моделировать сложные, нелинейные отношения.

Насколько искусственный интеллект приблизился к человеческому

С пунктами 4 и 5 всё гораздо сложнее, поскольку их реализация выходит за границы бесхитростной логики машины. Здесь начинают играть такие понятия, как осознание своей личности и эго, бессознательное, эмоции, чувства. Та удивительная смесь индивидуальной биохимии, личного жизненного опыта и его интерпретации, которая делает нас теми, кем мы являемся — людьми в полном понимании этого слова.

Анализ больших данных (от англ. Data Mining) позволяет находить полезные и доступные решения в различных сферах человеческой деятельности. Мобильные устройства, облачные вычисления и интернет вещей расширяют экосистему больших данных, давая новые возможности для извлечения полезных знаний, выявления тенденций и настройки алгоритмов.

Можно с уверенностью сказать, что сегодня ИИ — это всего лишь множество интеллектуальных систем и их комбинаций, способных решать конкретные задачи: рисовать, водить автомобиль, проводить тестирование компьютерной программы или даже писать довольно крупные фрагменты кода. Однако о появлении общего искусственного интеллекта, обладающего разумом и самосознанием, пока говорить рано. Поэтому в противовес термину «общий ИИ» используется «слабый ИИ», чтобы обозначить технологию, которая пусть и может справляться с отдельными задачами лучше человека, но не обладает сознанием и не способна сравниться с интеллектом человека на широком спектре задач.

В 2019-м визионеры осторожно говорили о том, что до AGI остается лет 50. К концу 2023-го прогнозы скорректировали уже до пяти—десяти лет. Получается, с каждым днем не только мы приближаемся к моменту, когда мировые медиа разорвут заголовки о том, что ИИ обрел сознание, но и этот момент движется ближе к нам. Это будет тектонический сдвиг— не меньший, чем появление бумаги или печатного пресса. А пока мы туда идем, технологии позволят делать все более совершенных роботов. Останется только решить проблему с выработкой и хранением энергии, но и с этим уж как-нибудь справятся. А может, ИИ поможет обуздать термоядерный синтез. И вот уже андроиды с иллюстраций на наших обложках ходят по настоящим улицам, а мы все меньше этому удивляемся… Оглянуться не успеете!

Перед нами задача классификации изображений, когда нейросеть присваивает метки картинкам после идентификации изображённых на них объектов. Такие примеры решаются по принципу «обучение с учителем»: для тренировки модели нужно собрать полный набор размеченных изображений.

Одно из перспективных направлений в области развития ИИ — метод, согласно которому нейронная сеть самостоятельно исследует процесс создания искусственного интеллекта и вносит изменения в алгоритмы кода. Это позволяет ей не только изучать, но и улучшать свою топологию и архитектуру.

Искусственный интеллект уже решает множество задач, на выполнение которых у людей ушли бы тысячи часов: обыгрывает шахматных гроссмейстеров, выявляет переломы на рентгеновских снимках, выбирает самый быстрый маршрут для грузовика доставки, проводит тестирование компьютерных программ с экрана. При этом у ИИ из-за отсутствия какой-либо субъектности нет понимания того, как он выполняет эти задачи.

Еще несколько лет (если не месяцев), и станет реальностью общий искусственный интеллект (AGI), который не только будет выполнять узкие задачи, но сможет делать все то же, что и средний человек. В том числе учиться, решать различные проблемы и планировать будущее. Только делать это он будет очень быстро, намного быстрее людей. Конечно, такой ИИ будет лишен инстинктов, которые заложены в нас с рождения, в том числе инстинкта доминирования, борьбы за власть. Поэтому вряд ли мы столкнемся со сценарием «Терминатора». Но все же такая вероятность развития событий есть. Равно как возможна утопическая цивилизация, где гармонично сосуществуют люди и машины. Поэтому очень важно, какие максимы люди сейчас заложат в искусственный интеллект и как отнесутся к вопросу безопасности. Неудивительно, что более тысячи человек, среди которых Илон Маск, Стив Возняк и другие деятели этой отрасли в марте 2023 года подписали открытое письмо с призывом замедлить обучение нейросетей. Затея, впрочем, успехом не увенчалась — скорости только возросли. И это тревожит.