IQ

Умственный интеллект человека, IQ (intelligence quotient) — это совокупность накопленных знаний, умение их правильно применять, а также широта кругозора, умение находить логические решения. Все тесты, направленные на определение коэффициента интеллекта, сопоставляют его с возрастом человека, поскольку интеллект постоянно развивается. Развитие умственных способностей напрямую зависит от когнитивных функций головного мозга — внимания, памяти, мышления, восприятия. Кроме того, человеку присущ определенный уровень эмоционального интеллекта — это умение определять подтексты, скрытые смыслы, манипуляции со стороны собеседника благодаря считыванию его эмоций, мимики, жестов, позы. Интеллект человека развивается в социуме, когда мы взаимодействуем с другими людьми, обмениваемся опытом, перенимаем культурные традиции.

Работа с изображениями

Распознавание образов было одной из самых популярных задач, которую пытались решить с помощью ИИ. Создание компьютерного зрения, как и систем распознавания речи и понимания смысла текстов являются ключевыми направлениями, в которых развиваются связанные с ИИ.

Современные генеративно-состязательные нейросети научились не только распознавать человека на фото. Они вполне успешно делают это на видеороликах, причём даже если человек замотал лицо шарфом или надел медицинскую маску.

Однако работа над узнаванием людей по фрагментам их лиц началась значительно раньше, чем пандемия. Например, опубликованная в 2017 году работа Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network («Идентификация маскированных лиц по ключевым точкам с использованием пространственной свёрточной сети») рассказывает о результатах работы нейросети, натренированной на распознавание лиц, скрытых очками, шарфом, накладными усами или бородой.

Для распознавания лиц нейросеть DFI использовала всего 14 ключевых точек на лице, поэтому точность «узнавания» замаскированных лиц была невелика. Современные коммерческие нейросети используют несколько сотен ключевых точек на лице человека, поэтому могут обнаружить соответствие, используя лишь те части лица, которые присутствуют на изображении.

Например, китайская компания SenseTime считывает 240 ключевых точек, расположенных вокруг носа, глаз, рта. Это обеспечивает распознавание частично скрытых лиц с точностью до 90%.

Minvision, ещё один китайский разработчик систем распознавания лиц, с началом пандемии срочно дообучил свою нейросеть на распознавание людей в масках. Источником ключевых точек для опознания были глаза и области вокруг них.

Современные ИИ успешно справляются не только с работой «Большого Брата», но и выступают в роли творцов, создавая, например, фотографии несуществующих людей, котиков, аниме-персонажей или абстрактную живопись.

Свежий известный пример коммерческого использования ИИ в дизайне — нейросеть Николай Иронов, которая создавала фирменный стиль и логотипы по программе «Экспресс-дизайн» в Cтудии Артемия Лебедева.

Несмотря на фантастические возможности, которые демонстрируют нейросети, живым дизайнерам нечего опасаться: ИИ может создать бесконечное количество вариантов логотипа или картины, но выбрать среди них удачные и наиболее соответствующие поставленной задаче может только человек. Да и взаимодействовать заказчики всё-таки предпочитают с живым человеком. Более того, ИИ может повысить продуктивность дизайнера, ведь тому уже не придётся перебирать варианты вручную.

Что касается задач, связанных с распознаванием образов на видео и фото, тут с нейросетями тягаться сложно, да и вряд ли имеет смысл. Эта работа относится к разряду той, которую с радостью перепоручат роботам.

Тест Тьюринга

Тест Тьюринга, как мы и упомянули, предназначен для определения потенциала искусственного интеллекта, близкого к интеллекту человека. Классическую интерпретацию данного теста можно выразить так: человек взаимодействует с одним компьютером или человеком. Основываясь на ответах на определённые вопросы, человек должен определить, кто является его собеседником: компьютер или человек. А в функции компьютерной программы входит введение человека в заблуждение и подведение его к неправильному выводу. В процессе теста никто из участников не видит друг друга.

Алан Тьюринг говорил, что машину можно признать мыслящей, если она сможет ввести в заблуждение 30% участников-людей в процессе переписки. И на протяжении десятков лет реализовать этот тест никому не удавалось, но в 2014 году издание «The Independent» сообщило, что компьютерная программа сумела убедить людей в том, что они обмениваются сообщениями с тринадцатилетним мальчиком. Это, собственно говоря, и означает, что по факту тест Тьюринга был пройден.

Интересно то, что компьютерную программу под названием «Юджин Густман» создали именно российские программисты, а сам тест был организован учёными из Университета Рединга в Лондоне в Королевском обществе. В ходе эксперимента 33% участников поверили в то, что общаются с реальным человеком. Кстати, «Юджин» утверждал, что он тринадцатилетний мальчик, живущий в Одессе.

Данный факт, несомненно, является огромнейшим шагом в исследованиях по созданию искусственного интеллекта, однако учёные заявляют, что это достижение может быть использовано киберпреступниками.

«Юджин Густман» — это первая программа, прошедшая тест, хотя есть также и другие программы, близкие к подобному результату. Среди них можно назвать такие как «JFRED», «Elbot the Robot», «Ultra Hal» и «Cleverbot».

По словам одного из основателей «Юджина» Владимира Веселова, основная идея разработчиков заключалась в том, чтобы «Юджин» знал всё и, одновременно, ничего не знал, а на разработку программы с «настоящей» личностью было потрачено огромное количество времени. Профессор из Университета Рединга Кевин Уорвик говорит, что в области искусственного интеллекта до сих пор не было более спорного и знакового события.

Мы же в данном случае не можем не согласиться со специалистами, ведь сам факт того, что машина смогла убедить людей в том, что она человек, может перевернуть всю мировую компьютерную систему. Представьте только, какие вообще могут быть последствия, если кибернетические собеседники, обладающие искусственным интеллектом, смогут вести живую переписку с людьми, а спам-ботов станет невозможно распознать?

Придут ли машины к власти?

Может, Рэй Курцвейл немного помешан? Так думают многие. На каждый из его тезисов о том, что нас ждет в ближайшем будущем, находится бесчисленное множество противников из всех областей науки — и примерно столько же сторонников. Наш журнал представит мнение обеих сторон

Кроме того, нам предстоит рассмотреть основной вопрос, имеющий жизненно важное значение для человечества, но, тем не менее, не играющий большую роль в публичных обсуждениях: могут ли машины захватить власть над людьми?

Инновационный метод: оптогенетика позволяет исследователям управлять генетически модифицированными живыми нервными клетками, используя их реакцию на свет

Курцвейл — отнюдь не единственный специалист в области искусственного интеллекта (ИИ), который считает, что «технологическая сингулярность» завершится через тридцать лет. Когда ИИ, намного превосходящий человеческий, получит доступ к повседневным знаниям, представленным в цифровой форме, и в процессе самообучения, по всей вероятности, незамедлительно приступит к созданию новых более высоких сверхинтеллектов, в истории человечества будет достигнута точка, с которой начнется новый путь развития, пока неведомый и не поддающийся определению для нас.

Этот «большой взрыв» ИИ описывает также теологическое понятие «точка Омега». По мнению специалиста в области ИИ Юргена Шмидхубера, процесс растянется на два-три десятилетия, как считает и Курцвейл, однако Шмидхубер предпочитает выражение «Омега», поскольку его звучание напоминает фразу «Боже мой!» (Oh my God!).

Впрочем, независимо от точности этих прогнозов, людям — по меньшей мере, тем из нас, кто еще не достиг пенсионного возраста, — нужно подготовиться к бурным переменам, тем более что средняя продолжительность жизни экспоненциально растет. Те, кто родился в этом столетии, могут дожить до его конца и обрести бессмертие — если ИИ не будет этому препятствовать.

Но действительно ли точка Омега — это вопрос нескольких десятилетий? В настоящее время лучшие IT-ком­пании мира, в первую очередь концерн Google, который сейчас называется Alpha­bet, и его китайский аналог Baidu, предпринимают смелые попытки поднять биологию и технологии на новый, возможно, общий уровень. В исследовательских лабораториях университетов, военных и спецслужб ученые работают над собственной «ликвидацией».

Генри Маркрам руководит проектом «Человеческий мозг», на который ЕС выделил €1,2 млрд

Даже Европейская комиссия, ко всеобщему удивлению, продвигает особо амбициозный проект под названием «Человеческий мозг» (Human Brain Project, сокращенно HBP). Под руководством израильского специалиста Генри Маркрама международные группы ученых уже в течение двух лет проводят глубокие исследования человеческого мозга — под такой обтекаемой формулировкой установки была объединена работа 112 организаций из 24 стран мира.

Медицина

Искусственный интеллект широко используется для поддержки принятия решений в медицине. Но как вам такой пример: китайский интеллектуальный робот Xiaoyi («Сяо И») впервые сдал экзамен на врача и получил лицензию на врачебную деятельность.

Разработка компании iFlytek находит и анализирует информацию о пациенте. К работе он приступит в марте. Предполагается, что Xiaoyi будет ассистировать врачам, чтобы повысить качество их работы. Робот сосредоточится на противоопухолевой терапии, а также на обучении врачей общей практики, которых в сельских районах Китая очень мало.

Ещё одно интересное решение – Wave Clinical Platform от ExcelMedical. Система следит за жизненными показателями пациента и предупреждает врачей за шесть часов до его возможной скоропостижной смерти. Платформа системно анализирует информацию и рассчитывает риски неблагоприятного исхода.

В рамках тестов в медицинском центре Питтсбургского университета система предотвратила шесть смертей тяжелобольных пациентов. Человек на такое просто не способен, потому что не придаст значение небольшому изменению показателей и не найдёт связь между ними.

Система DeepFaceLIFT, разработанная учёными Массачусетского технологического института, способна распознавать уровень боли по микровыражениям лица. Она решает очень сложную задачу, так как каждый человек выражает боль по-разному. DeepFaceLIFT позволит понять, кому действительно нужны обезболивающие, а кто страдает зависимостью от наркотических препаратов.

Система для анализа речи и поиска признаков психических заболеваний – разработка IBM. Специалисты отдела по вычислительной психиатрии и нейровизуализации создали интеллектуальную систему, которая может предсказать развитие психоза по речи пациента.

Пациентам предлагалось просто рассказать о себе. Система могла определить, что речь человека стала беднее, он перескакивает с одной идеи на другую и т.п. Это характерные признаки психоза.

После улучшения системы пациентам предложили пересказать ей только что прочитанную историю. На этих примерах искусственный интеллект в 83% случаев ставил правильный диагноз. Это объективно выше, чем у врачей, даже с солидным опытом.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (англ. artificial intelligence) — это способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту.

Кроме того, ИИ — это наука на стыке математики, биологии, психологии, кибернетики и ещё кучи всего. Она изучает технологии, которые позволяют человеку писать «интеллектуальные» программы и учить компьютеры решать задачи самостоятельно. Главная задача ИИ — понять, как устроен человеческий интеллект, и смоделировать его.

В области искусственного интеллекта есть подразделы. К ним относятся робототехника, наука о компьютерном зрении, обработка естественного языка и машинное обучение.

Решение в уме: на пятерку

Из-за чего эмуляция мозга оказывается несказанно трудным делом? Прежде всего, в нем задействован огромный потенциал производительности, благодаря которому шедевр эволюции может противостоять высшим достижениям цифровой современности. В человеческом мозге содержится около 100 млрд нейронов, а синапсов, соединяющих их, и вовсе больше в десять тысяч раз.

Скорость обработки данных нейронами относительно невысокая — около ста операций в секунду. В настоящее время цифровые схемы умеют производить вычислительные операции со скоростью как минимум в десять миллионов раз больше. Тем не менее, сверхразум — это не только скорость. Рецепт успеха от природы — массовый параллелизм: все нейроны и около квадриллиона синапсов могут работать одновременно. Поэтому победа в карточной игре с суперкомпьютером остается за человеческим мозгом.

Производительность 500 лучших в мире компьютеров соответствует логике закона Мура. Китайский Tianhe-2 с почти 34 пета­флопс занимает первую строчку рейтинга.

Если наш мыслительный аппарат когда-нибудь можно будет эмулировать, то потребуется компьютер с производительностью порядка одного экзафлопса, производящий от 1018 операций над числами с плавающей запятой в секунду. Производительность самого мощного на сегодняшний день суперкомпьютера в мире, китайского Tianhe-2, составляет около 34 петафлопс — на три порядка ниже требуемой.

Такие мощные компьютеры будут созданы не ранее чем через три года — вероятнее всего, через пять лет. Разработки, кроме Китая, начинают Индия, США и Европа. Важным вопросом станет энергопотребление, которое по нынешним меркам должно составить от 200 до 1000 МВт. Для сравнения: мощность средней атомной электростанции составляет 700 МВт, а наш мозг обходится несколькими миллионными долями от этого значения; во всяком случае, 30 Вт синапсам для интенсивной работы хватает.

Вместе с тем, несмотря на конкретную направленность, HBP — это IT-проект. Юлихскому исследовательскому центру супервычислений, предоставляющему аппаратное обеспечение для HBP, следует разработать более быстрые и эффективные компьютеры, которые были бы ориентированы на биологическую модель: более низкая предельная производительность, более высокий параллелизм.

Взаимосвязь между стоимостью транзисторов и увеличением их тактовой частоты — каждые 13 месяцев расходы снижаются вдвое.

Объемы данных по всему миру ежегодно увеличиваются в два раза, при этом цены на память постоянно снижаются.

AI

Колоссальное отличие искусственного интеллекта (AI, artificial intelligence) заключается в том, что он изначально запрограммирован на определенные действия. В него заложен алгоритм, благодаря которому он выполняет те или иные функции. Например, нейросети — разновидность ИИ — могут создавать шедевры искусства: картины, музыку, литературные произведения. Но в них изначально заложена база знаний, на которые они опираются. Они с молниеносной скоростью обрабатывают огромные объемы информации для этого. Делает ли это искусственный интеллект умнее человека? Давайте посмотрим на неоспоримые преимущества AI:

1. У него абсолютная память. Человек может что-то забыть, машина же — нет, она извлекает всю имеющуюся у нее информацию при необходимости.
2. Он не может допустить ошибку по невнимательности или из-за усталости. Если алгоритмом заложено выполнять вычислительные операции, то ИИ будет это делать сколько потребуется.
3. На него не влияют эмоции. В отличие от человека, машина не поддается манипуляциям и уловкам, она строго следует инструкциям вне зависимости от обстоятельств. Здесь может скрываться и опасность, поскольку эти действия могут быть, например, неэтичными — все зависит от того, как ее запрограммировать.
4. Он дает все возможные прогнозы. Компьютер в состоянии просчитать абсолютно все варианты развития событий.

Исследователи мозга и упрямцы

Дальнейшее развитие событий проходило по обычному сценарию: разгорелись жаркие споры. Маркрам с частью своих коллег объявил цель своей работы, что наделало немало шума: ученые запланировали эмулировать на компьютере работу человеческого мозга к 2023 году.

Сужение идеи и концентрация на таком замысле со множеством открытых вопросов вызвали открытую неприязнь у сотен ученых, задействованных в проекте. Они требовали изменить структуру проекта, бюджет которого, к слову, составляет €1,2 млрд. Спор естественным образом касался и денежных средств, выделенных на исследования. Еще один вопрос, вокруг которого не утихала дискуссия, заключался в возможности моделирования активности человеческого мозга на компьютере.

Мюнхенский физик и нейробиолог Андреас Херц считает, что смоделировать полноценный мозг на компьютере не удастся

Даже среди исследователей мозга встречаются великие упрямцы. Спорам не было конца, поэтому пришлось вмешаться группе посредников, которой в конечном счете удалось переубедить Маркрама. Одним из членов этой группы стал мюнхенский физик Андреас Херц, профессор Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана, преподающий вычислительную нейробиологию — это относительно молодая междисциплинарная область науки, в рамках которой биологи, медики, психологи, математики, физики и специалисты в области компьютерных наук занимаются исследованием мозга.

По мнению Херца, в рамках проекта HBP внимание ученых должно быть более сконцентрировано на изучении организации, анализе и визуализации сложных нейронных данных с целью собрать материал для широкого научного сообщества. Такое смещение вида деятельности с исследований на своего рода оказание услуг, по всей видимости, единственный выход: «Если продолжать погоню за иллюзией репликации мозга на компьютере, весь проект будет обречен на провал».

Deep learning: глубокое обучение для разных целей

Глубокое обучение — подраздел машинного обучения. Алгоритмам глубокого обучения не нужен учитель, только заранее подготовленные (размеченные) данные.

Самый популярный, но не единственный метод глубокого обучения, — искусственные нейронные сети (ИНС). Они больше всего похожи на то, как устроен человеческий мозг.

Нейронные сети — это набор связанных единиц (нейронов) и нейронных связей (синапсов). Каждое соединение передаёт сигнал от одного нейрона к другому, как в мозге человека. Обычно нейроны и синапсы организованы в слои, чтобы обрабатывать информацию. Первый слой нейросети — это вход, который получает данные. Последний — выход, результат работы. Например, несколько категорий, к одной из которых мы просим отнести то, что было отправлено на вход. И между ними — скрытые слои, которые выполняют преобразование.

По сути, скрытые слои выполняют какую-то математическую функцию. Мы её не задаём, программа сама учится выводить результат. Можно научить нейросеть классифицировать изображения или находить на изображении нужный объект. Помните, как reCAPTCHA просит найти все изображения грузовиков или светофоров, чтобы доказать, что вы не робот? Нейронная сеть выполняет то же самое, что и наш мозг, — видит знакомые элементы и понимает: «О, кажется, это грузовик!»

А ещё нейросети могут генерировать объекты: музыку, тексты, изображения. Например, компания Botnik скормила нейросети все книги про Гарри Поттера и попросила написать свою. Получился «Гарри Поттер и портрет того, что выглядит как огромная куча пепла». Звучит немного странно, но как минимум с точки зрения грамматики это сочинение имеет смысл.

Сегодня нейронные сети могут применяться практически для любой задачи. Например, при диагностике рака, прогнозировании продаж, идентификации лиц в системах безопасности, машинных переводах, обработке фотографий и музыки.

Чтобы обучить нейросеть, нужны гигантские наборы тщательно отобранных данных. Например, для распознавания сортов огурцов нужно обработать 1,5 млн разных фотографий. Не получится просто слить рандомные картинки или текст из интернета — их нужно подготовить: привести к одному формату и удалить то, что точно не подходит (например, мы классифицируем пиццу, а в наборе данных у нас фото грузовика). На разметку данных — подготовку и систематизацию — уходят тысячи человеко-часов.

Заключение

Что же можно сказать об идее искусственного интеллекта? С одной стороны, она поистине потрясающа, и если искусственный интеллект будет создан, это позволит всему человечеству сделать огромный шаг вперёд в своём развитии. Но если посмотреть на это с критической точки зрения, сознающий искусственный разум, если он попадёт в руки недобросовестных людей, сможет нанести человеку не поддающийся никакому описанию вред. Философствовать на эту тему можно очень и очень долго, но мы не станем этим заниматься – пусть это станет пищей для вашего ума.

Мы же хотим лишь посоветовать вам заниматься развитием своего собственного интеллекта, и становиться умнее и образованнее, ведь за вас этого не сделает ни одна машина.