Человечество попало в нейросети

Компьютеры научились мыслить.
К чему это приведет?
Создатели фильма «Терминатор-2» видели будущее в мрачных тонах. И их опасения начинают сбываться.
Фото: кадр из фильма


СПАСИТЕЛЬ ПРИШЕЛ!

А вы знаете, что в Японии искусственный интеллект уже спас жизнь пациента, больного раком? Специалисты Токийского института медицинских исследований лечили пациентку от острого лейкоза. Вот только терапия не помогала. Что делать?

И медики рискнули - они попросили помощи у суперкомпьютера IBM Watson. В бездушную машину загрузили результаты обследований и нажали на кнопку «пуск». Машина проанализировала истории болезней 20 миллионов больных раком, сравнила диагнозы и выдала результат: медики поставили неправильный диагноз. А значит, лечили женщину не так, как надо. Дело пошло на поправку.

- Впервые в Японии искусственный интеллект пригодился для того, чтобы спасти жизнь пациента, - признался специалист Токийского института Аринобу Тодзе.



МАШИНА ДУМАЕТ, КАК ЧЕЛОВЕК

Под расплывчатым термином «искусственный интеллект» теперь все чаще подразумевают искусственную нейронную сеть (ИНС). Она моделирует работу наших нейронов головного мозга.

Такие машины не надо настраивать вручную, вводя миллионы параметров. Нейросеть сама научится! Как? В нее загружают тысячи примеров верного решения задачи - чем больше, тем лучше. Плюс еще надо задать структуру сети.

Если нужно, ИНС научится играть в шахматы и будет громить лучших гроссмейстеров. А хотите, начнет творить не хуже Пушкина. Только закиньте в нее пару-тройку томиков Александра Сергеевича, и вот уже рождается «Я помню чудное мгновенье...»

Мы уже попали в эти сети. Система распознавания речи в смартфоне, приложения для обработки фотографий, даже прогноз погоды - все это, куда ни глянь, результат работы нейросети.

Именно нейросети помогают распознать авто по записям камеры на автодорогах, определить человека по фотографии. А при необходимости - идентифицировать террориста. А еще нейросети будут водить машину и заменят хирурга за операционным столом...



ЖДЕМ ОТ НЕЙРОНА АРМАГЕДДОНА?

Объем цифровой информации удваивается каждые полтора года. По прогнозам айтишников, к 2020-му он достигнет 40 триллионов гигабайт.

И только нейросети способны перемалывать такие объемы данных, которые не снились даже суперкомпьютерам. Поработят ли такие умные машины ленивое человечество?


Величайшие умы - физик Стивен Хокинг и основатель компании Tesla Элон Маск - предлагают ученым и программистам, пока не поздно, определить границу, за которую нейросетям нельзя совать носы, и не давать машинам забираться в эти области. А то рано или поздно нейросети могут решить, что люди - лишние на этой планете.



А КАК У НАС?

Приводим хаос в порядок...

- У нас тоже сейчас идет активное использование и развитие нейросетей, - обнадеживает заместитель заведующего лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Владислав Беляев. - Этим занимаются не только крупные компании - Яндекс и Mail.Ru - но и небольшие. Например, компания DeepHackLab занимается диалоговыми системами и моделированием интеллектуального поведения. Успешными проектами могут похвастаться Физтех, Сколтех, МГУ...

- Но для этого нужны мощные суперкомпьютеры типа IBM Watson...

- Они у нас есть. МГУ владеет мощнейшим суперкомпьютером страны «Ломоносов-2». Он входит чуть ли не в тридцатку лучших ЭВМ мира. МФТИ и Фонд перспективных исследований планируют реализацию проекта по созданию искусственных нейронных сетей.

- Нейросети помогут человечеству не утонуть в этом огромном потоке информации?

- Конечно! Чем больше данных для обучения нейросети, тем более качественный результат она дает. При этом нейросети умеют работать как со структурированной информацией, так и с той, что находится в хаотичном виде. Главное - научиться ставить правильно задачи, подбирать данные и строить нейросетевые архитектуры.

- Чем занимается ваша лаборатория?

- Лабораторией заведует кандидат физико-математических наук Михаил Бурцев. Наша цель - развитие алгоритмов рекуррентных нейросетей, то есть в которых имеется обратная связь. Результаты исследований мы применяем для анализа текстов и построения диалоговых систем.



ВЗГЛЯД с 6-го ЭТАЖА

Осталось всего полшага

Александр МИЛКУС, редактор отдела образования и науки

Голосовые помощники - Siri от Apple, Cortana от Microsoft, Ok Google, сами понимаете от кого, и многие другие (их сейчас немало) - классический пример нейросети. Чем чаще вы общаетесь со своим компьютерным ассистентом, тем лучше он понимает ваш голос, тем быстрее находит информацию и тем шире варианты его ответов.

Да, не всегда он вас точно понимает. И не всегда адекватно отвечает. Но решение этой самой главной проблемы XXI века явно не за горами. Как только компьютер научится не просто односложно отвечать на запросы, а понимать нюансы человеческой речи, наш мир перевернется.
Автор
Артур Пугач
Поделиться
Комментировать

Популярное в разделе