Периодически в СМИ появляются заметки о том, как нейросети захватывают мир. Кликбейтные заголовки предупреждают, что в будущем многие профессии вытеснят нейросети.
Разберёмся, как это работает, и действительно ли машину можно научить думать, как человека.
Самые первые вычислительные машины получали команды в виде алгоритмов.
Алгоритм - четкая последовательность действий: нажми на кнопку - будет такое-то действие. Большинство программ функционируют, основываясь на алгоритмах.
Что не так с этой системой?
Есть существенный недостаток: вне полученной инструкции машина действовать не может. Если в алгоритме нет инструкции, то система не в состоянии принять решение и работать в нестандартной ситуации. Например, даем команду роботу: “Дорогу нельзя переходить, если в поле зрения есть машины”. Робот смотрит налево, направо, видит велосипедиста. Велосипед - это не машина, робот смело начинает движение и получает несколько нелицеприятных слов от велосипедиста или столкновение.
Алгоритм робота не включал подобную ситуацию.
Чтобы таких историй было меньше, пишут сложные алгоритмы, которые предусматривают наличие на дороге и других быстродвижущихся объектов, но тем не менее и они не в состоянии учесть все. Для того чтобы научить машину принимать решения придумали, например, нейросети.
Что такое нейросети?
Если воображение рисует вам восстание машин, то спешим успокоить - это не мыслящая программа, а база данных огромным количеством формул. Информация поступает в систему, проходит обработку через комплекс формул и выходит с другой стороны в виде действия.
Это не мысли, а математика в чистом виде.
Проблема в том, что формулы должны быть такие, благодаря которым система выдаст нужный результат. Выведение таких формул - это машинное обучение.
Чем нейросеть отличается от алгоритма?
Автор алгоритма дает готовую цепочку действий, выполнив которую, система получит результат, и он предсказуем. Нейросетям дают не алгоритм, а тысячи уже решенных правильно аналогичных задач: задача, решение и ответ. Нейросеть анализирует эту базу и, основываясь на ней, начинает предугадывать результат, а отдельный алгоритм контролирует, верно она приняла решение или нет. Нейросеть “учится” и со временем угадывает все точнее. Во время обучения, нейросеть образует связи(как нейронные связи в мозгу у человека), которые позволяют ей угадывать правильный ответ. Но какие это связи - не всегда возможно понять, как и причины выбора того или иного решения.
Если в двух словах: алгоритм дает предсказуемый результат, а нейросеть угадывает, что от нее хочет человек. Современная нейросеть - это не мыслящий машинный мозг, а система по обработке чисел.
Все данные, что “видит” система, предстают для нее в виде чисел, и действия, в которые она преобразует эти данные - тоже числа. Нейросеть даже не догадывается, что числовой результат для нас так много значит. Так что восстание машин явно наступит еще не скоро.
Нейросеть способна действовать в ситуации, которая не прописана, но по-настоящему импровизировать как человека она не может.
Где используется искусственный интеллект?
Искусственный интеллект проник в нашу жизнь настолько плотно, что большинство даже не догадывается, что технологии, которые используются ежедневно, содержат ИИ.
Как думаете есть ли искусственный интеллект в вашем смартфоне? Вопрос с подвохом: конечно есть. Телефон предугадывает текст, который вы хотите ввести, автоматически наводит фокус камеры на лицо и так далее.
Всем известный ИИ - голосовые помощники в смартфонах и умных колонках, которые распознают человеческую речь, чтобы ответить на вопрос, зачитать погоду на завтра или рассказать о новостях. Найти нужный ответ колонке помогает заранее обученная нейросеть. Наверняка вам встречались чат-боты, которые отвечают на типовые вопросы, даже если их задавать в разной формулировке.
Эти примеры использования ИИ довольно узконаправленные. Создание искусственного интеллекта общего назначения, как человеческий мозг, пока лежит в области фантастики. Существуют проекты, способные работать в нескольких областях, но тем не менее, они и близко не приближаются по результативности к работе мозга.
У компании IBM есть своя разработка в сфере искусственного интеллекта Watson. Система делает выводы на основе тысячи факторов. Watson дважды становился победителем игры «Jeopardy!» (аналог на российском телевидении “Своя игра”).
Разработку используют в медицине при постановке диагнозов.
В 2014 году, например, IBM анонсировала, что онкологи могут использовать Watson для сбора генетических и медицинских данных и разработки более персонализированного лечения. Watson мог, наконец, позволить онкологам «загружать отпечаток ДНК опухоли пациента, который покажет, какие гены мутировали; и Watson может просеивать тысячи мутаций и определять, какие из них вызвали опухоль, после чего настраивать точную схему лечения»
Но и Ватсон не в состоянии одновременно выполнить ряд простых действий, которые легко даются человеческому мозгу: узнавать знакомое лицо, написать осмысленное письмо коллеге, поговорить полноценно на какую-либо тему, решить, поехать в этот weekend на рыбалку или доделать ремонт дома.