Еще в октябре 1950 года британский техно-провидец Алан Тьюринг опубликовал в журнале MIND статью под названием «Вычислительные машины и интеллект », в которой поднималось то, что в то время многим могло показаться фантастической научной фантастикой .
"May not machines carry out something which ought to be described as thinking but which is very different from what a man does?" Turing asked.
Turing thought that they could. Moreover, he believed, it was possible to create software for a digital computer that enabled it to observe its environment and to learn new things, from playing chess to understanding and speaking a human language. And he thought machines eventually could develop the ability to do that on their own, without human guidance. "We may hope that machines will eventually compete with men in all purely intellectual fields," he predicted.
Почти 70 лет спустя казалось бы диковинное видение Тьюринга стало реальностью. Искусственный интеллект, обычно называемый ИИ, дает машинам возможность учиться на собственном опыте и выполнять когнитивные задачи - то, что когда-то казалось способным делать только человеческий мозг .
ИИ быстро распространяется по всей цивилизации, где он обещает делать все: от автономных транспортных средств передвигаться по улицам до более точных прогнозов ураганов . На повседневном уровне ИИ определяет, какую рекламу показывать вам в Интернете, и поддерживает дружественные чат-боты, которые появляются, когда вы посещаете веб-сайт электронной коммерции, чтобы отвечать на ваши вопросы и обеспечивать обслуживание клиентов. И АИ-питание личных помощники в интеллектуальных домашних устройствах голосовой активации выполняют мириады задач, от контроля наших телевизоров и дверных звонков , чтобы ответить на простые вопросы и помочь нам найти наши любимые песни.
But we're just getting started with it. As AI technology grows more sophisticated and capable, it's expected to massively boost the world's economy, creating about $13 trillion worth of additional activity by 2030, according to a McKinsey Global Institute forecast.
"AI is still early in adoption, but adoption is accelerating and it is being used across all industries," says Sarah Gates, an analytics platform strategist at SAS, a global software and services firm that focuses upon turning data into intelligence for clients.
How Artificial Intelligence Works
Возможно, еще более удивительно то, что наше существование незаметно трансформируется технологией, которую многие из нас почти не понимают, если вообще понимают - что-то настолько сложное, что даже ученым сложно это объяснить.
«ИИ - это семейство технологий, которые выполняют задачи, которые, как считается, требуют интеллекта, если они выполняются людьми», - объясняет Васант Хонавар , профессор и директор Исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Университете штата Пенсильвания. «Я говорю« подумал », потому что на самом деле никто не знает, что такое интеллект».
Хонавар описывает две основные категории интеллекта. Есть узкий интеллект , который достигает компетенции в узко определенной области, такой как анализ изображений с рентгеновских лучей и МРТ в радиологии. Общий интеллект , напротив, - это более похожая на человека способность узнавать обо всем и говорить об этом. «Аппарат может быть хорош для некоторых диагнозов в радиологии, но если вы спросите его о бейсболе, он будет бессмысленным», - объясняет Хонавар. Интеллектуальная универсальность людей «на данный момент все еще недосягаема для ИИ».
По словам Хонавара, у ИИ есть две ключевые составляющие. Одна из них - инженерная часть, то есть создание инструментов, которые каким-то образом используют интеллект. Другой - это наука об интеллекте, или, скорее, о том, как дать машине возможность получить результат, сравнимый с тем, что придумал бы человеческий мозг, даже если машина достигает этого с помощью совершенно другого процесса. Если использовать аналогию, «летают птицы и летают самолеты, но они летают совершенно по-разному», Хонавар. «Даже в этом случае они оба используют аэродинамику и физику. Точно так же искусственный интеллект основан на представлении о том, что существуют общие принципы поведения интеллектуальных систем».
AI is "basically the results of our attempting to understand and emulate the way that the brain works and the application of this to giving brain-like functions to otherwise autonomous systems (e.g., drones , robots and agents)," Kurt Cagle, a writer, data scientist and futurist who's the founder of consulting firm Semantical, writes in an email. He's also editor of The Cagle Report, a daily information technology newsletter.
And while humans don't really think like computers, which utilize circuits, semi-conductors and magnetic media instead of biological cells to store information, there are some intriguing parallels. "One thing we're beginning to discover is that graph networks are really interesting when you start talking about billions of nodes, and the brain is essentially a graph network, albeit one where you can control the strengths of processes by varying the resistance of neurons before a capacitive spark fires," Cagle explains. "A single neuron by itself gives you a very limited amount of information, but fire enough neurons of varying strengths together, and you end up with a pattern that gets fired only in response to certain kinds of stimuli, typically modulated electrical signals through the DSPs [that is цифровая обработка сигналов ], которые мы называем сетчаткой и улиткой ".
«Большинство приложений ИИ находились в областях с большими объемами данных», - говорит Хонавар. Если снова использовать пример радиологии, наличие больших баз данных рентгеновских снимков и МРТ, которые были оценены радиологами-людьми, позволяет обучить машину имитации этой деятельности.
ИИ работает, комбинируя большие объемы данных с интеллектуальными алгоритмами - сериями инструкций, которые позволяют программному обеспечению учиться на шаблонах и характеристиках данных, как объясняется в этом учебнике SAS по искусственному интеллекту.
Как отмечается в учебнике SAS, при моделировании работы мозга ИИ использует множество различных подполей.
- Machine learning automates analytical model building, to find hidden insights in data without being programmed to look for something in particular or draw a certain conclusion.
- Neural networks imitate the brain's array of interconnected neurons, and relay information between various units to find connections and derive meaning from data.
- Deep learning utilizes really big neural networks and a lot of computing power to find complex patterns in data, for applications such as image and speech recognition.
- Cognitive computing is about creating a "natural, human-like interaction," as SAS puts it, including using the ability to interpret speech and respond to it.
- Компьютерное зрение использует распознавание образов и глубокое обучение для понимания содержания изображений и видео, а также для того, чтобы машины могли использовать изображения в реальном времени, чтобы понять, что их окружает.
- Обработка естественного языка включает в себя анализ и понимание человеческого языка и реагирование на него.
Десятилетия исследований
Концепция искусственного интеллекта восходит к 1940-м годам, а термин «искусственный интеллект» был представлен на конференции 1956 года в Дартмутском колледже . В течение следующих двух десятилетий исследователи разработали программы, которые играли в игры и выполняли простое распознавание образов и машинное обучение. Ученый из Корнельского университета Фрэнк Розенблатт разработал Perceptron , первую искусственную нейронную сеть, которая работала на 5-тонном (4,5 метрических тоннах) компьютере IBM размером с комнату, в который загружались перфокарты.
Но только в середине 1980-х годов, по словам Хонавара, была разработана вторая волна более сложных, многоуровневых нейронных сетей для решения задач более высокого уровня. В начале 1990-х годов еще один прорыв позволил ИИ обобщить знания, выходящие за рамки тренировок.
В 1990-х и 2000-х годах другие технологические инновации - Интернет и все более мощные компьютеры - помогли ускорить развитие ИИ. «С появлением Интернета большие объемы данных стали доступны в цифровой форме», - говорит Хонавар. « Секвенирование генома и другие проекты начали генерировать огромные объемы данных, а достижения в области вычислительной техники сделали возможным хранение этих данных и доступ к ним. Мы могли обучать машины выполнять более сложные задачи. У вас не могло быть модели глубокого обучения 30 лет назад назад, потому что у вас не было данных и вычислительной мощности ".
ИИ и робототехника
ИИ отличается от робототехники, но связан с ней, когда машины чувствуют окружающую среду, выполняют вычисления и выполняют физические задачи самостоятельно или под руководством людей, от работы на фабрике и приготовления пищи до посадки на другие планеты. Хонавар говорит, что эти два поля во многом пересекаются.
«Вы можете представить себе робототехнику без особого интеллекта, чисто механические устройства, такие как автоматизированные ткацкие станки», - говорит Хонавар. «Есть примеры роботов, которые не обладают значительным интеллектом». И наоборот, есть робототехника, в которой интеллект является неотъемлемой частью, например, управление автономным транспортным средством по улицам, заполненным управляемыми людьми автомобилями и пешеходами.
«Это разумный аргумент, что для реализации общего интеллекта в какой-то степени потребуется робототехника, потому что взаимодействие с миром в какой-то степени является важной частью интеллекта», - считает Хонавар. «Чтобы понять, что значит бросить мяч, нужно уметь бросать мяч».
ИИ незаметно стал настолько повсеместным, что его уже можно найти во многих потребительских товарах.
«Огромное количество устройств, попадающих в пространство Интернета вещей (IoT), с готовностью используют какой-то самоусиливающийся ИИ, хотя и очень специализированный, - говорит Кейгл. «Круиз-контроль был ранним ИИ, и его работа намного сложнее, чем думает большинство людей. Шумопоглощающие наушники. Все, что поддерживает распознавание речи, например большинство современных телевизионных пультов. Фильтры социальных сетей. Фильтры спама. Если вы расширите ИИ чтобы охватить машинное обучение, это также будет включать в себя проверку орфографии, системы текстовых рекомендаций, действительно любую систему рекомендаций, стиральные и сушильные машины, микроволновые печи, посудомоечные машины, действительно большую часть домашней электроники, произведенной после 2017 года, динамики, телевизоры, антиблокировочные тормозные системы, любые электрические автомобиль, современные камеры видеонаблюдения.В большинстве игр используются сети искусственного интеллекта на разных уровнях."
ИИ уже может превзойти людей в некоторых узких областях, так же как «самолеты могут летать на большие расстояния и перевозить больше людей, чем птица», - говорит Хонавар. ИИ, например, способен обрабатывать миллионы взаимодействий в социальных сетях и получать информацию, которая может влиять на поведение пользователей - способность, которая, по мнению экспертов по ИИ, может иметь «не очень хорошие последствия».
Он особенно хорош в понимании огромных объемов информации, которые могут перегрузить человеческий мозг. Эта возможность позволяет интернет-компаниям, например, анализировать горы данных, которые они собирают о пользователях, и использовать полученные знания различными способами, чтобы повлиять на наше поведение.
Но ИИ пока не добился такого большого прогресса в воспроизведении человеческого творчества, отмечает Хонавар, хотя технология уже используется для сочинения музыки и написания новостных статей на основе данных из финансовых отчетов и результатов выборов.
Как ИИ может трансформировать экономику
Учитывая потенциал ИИ для выполнения задач, которые раньше требовали людей, легко опасаться, что его распространение может лишить большинство из нас работы. Но некоторые эксперты предполагают, что, хотя сочетание ИИ и робототехники может устранить некоторые должности, оно создаст еще больше новых рабочих мест для технически подкованных работников.
«Наибольшему риску подвержены те, кто выполняет рутинные и повторяющиеся задачи в розничной торговле, финансах и производстве», - сказал Даррелл Уэст, вице-президент и директор-основатель Центра технологических инноваций. at the Brookings Institution, a Washington-based public policy organization, explains in an email. "But white-collar jobs in health care will also be affected and there will be an increase in job churn with people moving more frequently from job to job. New jobs will be created but many people will not have the skills needed for those positions. So the risk is a job mismatch that leaves people behind in the transition to a digital economy. Countries will have to invest more money in job retraining and workforce development as technology spreads. There will need to be lifelong learning so that people regularly can upgrade their job skills."
And instead of replacing human workers, AI may be used to enhance their intellectual capabilities. Inventor and futurist Ray Kurzweil has predicted that by the 2030s, AI have achieved human levels of intelligence, and that it will be possible to have AI that goes inside the human brain to boost memory, turning users into human-machine hybrids. As Kurzweil has described it, "We're going to expand our minds and exemplify these artistic qualities that we value."
Now That's Interesting
Несколько лет назад Кейгл был участником конференции по научной фантастике вместе с писателем Дэвидом Брином , который написал о концепции подъема, в которой ИИ будет использоваться для повышения интеллектуальных возможностей разумных нечеловеческих существ, таких как дельфины и обезьяны, до человеческого уровня. . «Готовы ли мы с этической точки зрения выпустить новый разумный вид во Вселенную?» - спрашивает Кейгл. «Достаточно ли нам комфортно в нашем собственном существовании, чтобы создавать других, которых мы будем любить, спорить, учиться у них и учить?»
