Share Button

Какие современные технологии называют искусственным интеллектом и насколько это корректно, рассказал основатель группы компаний EORA.RU Роман Доронин на интернет-форуме «РИФ-Воронеж» в пятницу, 18 октября. Журналист РИА «Воронеж» записала главные тезисы эксперта IT-отрасли.

«При создании ИИ ученые вдохновлялись кино»

– Если мы говорим о первых идеях возникновения искусственного интеллекта, точкой отсчета можно считать 1927 год, когда вышел немецкий фильм «Метрополис». Это авангард фантастического кино, в котором, если кратко, одна женщина превратила себя в робота и начала всех убивать. Это феноменальный фильм, и многие известные ученые им вдохновлялись при создании концепций взглядов на будущее, в том числе знаменитый математик Алан Тьюринг. Следующий виток произошел в 1954 году, когда ученые, препарировав кальмара, смогли извлечь нейрон. Это клетка мозга, имеющая такую структуру, благодаря которой в него поступают три связи, нейрон их как-то прочитывает и на выходе выдает одну. Нейрон кальмара был большим, визуально различимым, благодаря чему его смогли исследовать, и тут же появилась идея алгоритмически повторить мозг живого существа, воспроизвести процессы, которые в нем происходят. В тот момент ни к чему прийти не удалось, и наступила так называемая «зима искусственного интеллекта». Но в 1980-х годах в Америке, а в 1990-х и в России появился интернет, и все снова стало развиваться. Дело в том, что все эти алгоритмы не могут работать без данных и вычислительных мощностей. С появлением интернета все это стало возможным, и наступила «весна искусственного интеллекта».

_MG_4316_новый размер.JPG

«Машина умеет только то, чему ее научили»

– На самом деле искусственного интеллекта не существует. Более корректный термин – «машинное обучение». Почему мы думаем, что если нейросеть обыграла человека в Dota, значит, завтра она возьмет автомат и пойдет нас всех расстреливать?

В диджитал-эпоху, в которую мы живем, появились штуки, необходимые исключительно для генерации новостей, но для человечества они послужили неким стимулом. Я имею в виду такие сети, которые сначала обыграли человека в шахматы, потом – в го, затем – в Dota. Но это совершенно отдельный вид машинного обучения – обучение с подкреплением. Чем-то такая нейросеть похожа на тот самый искусственный интеллект, от которого ждут очень многого. Такая нейросеть действительно может сама себя обучать и играть в игру. Но она может применяться только в играх, которым ее обучили. Она не может обучиться большему самостоятельно.

«Искусственным интеллектом называют себя разные технологии»

– Сегодня существуют четыре больших технологических направления, каждое из которых перетягивает на себя одеяло искусственного интеллекта. Надо признать, что все они – очень важные и сложные технологически, но все же это не ИИ.

Первое – это Data Science. Набор методов и подходов по работе с данными, выявлению закономерностей среди них и их интерпретации. Data Scientist – самая модная профессия последней пары лет. На технологиях Data Science построены банковские системы, реклама. Когда о вас знают какую-то информацию, можно научить машину вам что-то предлагать, основываясь на этой информации. На этом строятся все рекомендательные сервисы.

Вторая сфера – «машинный слух». Это механизм работы человеческого уха, перенесенный в формат машины. С помощью этих технологий можно определять траекторию движения объектов, ориентироваться в пространстве, классифицировать и идентифицировать звуки.

Третья технология, которая называет себя ИИ, – это процессинг естественного языка, по-английски – natural language processing, или NLP. Он работает так. Вы говорите: «Алиса, разбуди меня завтра утром». В этот момент ваш голос с помощью нейронных сетей переводится в текст. Дальше движки NLP обрабатывают и расшифровывают этот текст. «Разбуди» относится к сущности функции – будильнику, «завтра» и «утро» – это сущности времени. Обдумав это предложение, система ответит: «Хорошо, будильник на десять часов утра такого-то дня поставлен». То есть NLP – это перевод с человеческого языка на машинную команду. На этой технологии построены примерно все поисковые системы.

_MG_4342_новый размер.JPG

Четвертый тренд – самый всеобъемлющий, интересный и большой – это машинное зрение. Задач, которые решает эта технология, очень много, от биометрии до составления масок для соцсетей. Компьютерное зрение умеет классифицировать объекты – например, отличить кошку от телевизора, а телевизор – от самолета. Затем распознавать их. Например, распознавание лиц использует две модели: одна нейросеть обучена только искать лица и отличать их от всего остального, вторая получает готовые лица и пытается замерить их разность или близость.

Все эти технологии существовали давно, но сейчас появился новый термин – «машинное обучение». Это набор алгоритмов, заточенных под предсказание и классификацию связей между какими-то вещами. Кроме того, они очень быстро выявляют закономерности, поэтому их называют самообучаемыми, но на самом деле сами они ничему не обучаются, они просто учатся. Если раньше все просто программировали, то новые алгоритмы основываются на зависимостях, которые они находят.

«Искусственный интеллект мифологизирован»

– Искусственный интеллект – это сфера, которая сильно мифологизирована. По сути, она никак не описана, и все используют этот термин как хотят. В этом году в тренде умные колонки. Уже известно, что к концу года будет минимум семь разных голосовых помощников. Второй тренд – это компьютерное зрение, которое будет развиваться и позволит, например, распознавать вес свиньи, пока она бежит. Но самое страшное – это DeepFake, которого боюсь даже я.

Мой главный тезис в том, что не будет жуткой машины-терминатора, которая всех убьет. Будет скорее очень много странных социальных явлений. Технология DeepFake встраивает любое лицо в любой видеоряд. И это страшно, потому что генерировать таким образом можно и аудио, и видео, и тексты, и если какие-нибудь СМИ будут использовать такой сгенерированный контент, не проверив, это будет полный скандал. Поэтому это самая опасная тема, причем зародилась она не у военных, а в социальных сетях.

Что машины могут, а что – нет

– Машины прекрасно запоминают и воспроизводят. Все машинное обучение происходит с «учителем». Только человек учит машину, причем для очень локальной задачи. «Алиса» не может помочь сделать задание для TOEFL, потому что для нее это слишком сложно, ее этому не учили.

Машина не может резко поумнеть и выйти за рамки задачи. Система, которая разговаривает, умеет только разговаривать. Система, которая определяет вес свиньи во время бега, умеет только это. Они не могут обсудить с вами: «Знаешь, вчера 5 тыс. свиней оценил… так устал, видеть их уже не могу».

Машины не могут создавать принципиально новое. Нейросеть, которая детектирует лица, способна только на это. Даже генеративные нейросети могут генерировать только то, чему их научили. Если мы загрузим в нейросеть гигабайты рэпа, она сможет писать что-то похожее на рэп. Но если человек увидит в этом что-то новое, это будет только его интерпретация. Например, когда мы смотрим на облако и нам кажется, что оно похоже на сердечко, это наше восприятие. Облако ничего для этого не сделало, оно не виновато.

_MG_4374_новый размер.JPG

Контекст

Десятый интернет-форум «РИФ-Воронеж» стартовал в Event-Hall сити-парка «Град» в пятницу, 18 октября, и проработает до вечера субботы, 19 октября. В его программу вошли выступления экспертов в сфере соцсетей, диджитал-дизайна, HR, SMM, контекстной рекламы, VR и других отраслей. На фестивальные события зарегистрировались более 4,5 тыс. человек. Вход на все мероприятия бесплатный.

Фото — Евгения Емельянова

×



НУЖНО СОЗДАТЬ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ВИДЕО, СНЯТЬ ФИЛЬМ ИЛИ МУЗЫКАЛЬНЫЙ КЛИП ?

Игровое кино, короткометражное, рекламное и промо, документальное, телепроекты, корпоративное, свадебное, приватное и т.д. Территориально в Киеве, но можем работать в любой точке мира!

ARCHANGEL FILMS



Добавить издание «РИА «Воронеж»» в ваши источники?

Новости из таких источников показываются на сайте Яндекс.Новостей выше других

Добавить

Заметили ошибку? Выделите ее мышью и нажмите Ctrl+Enter


ПРЯМОЙ ЭФИР

[fvplayer id=»2″]