Когда нейросеть станет умнее человека?

Искусственный интеллект — одна из самых популярных областей в высоких технологиях. Нейросеть уже научилась писать музыку, стихи, создавать портреты, рисовать логотипы и даже написала статью для The Guardian, в которой призвала людей доверять роботам. Несколько дней назад Владимир Путин заявил, что искусственный интеллект приведёт к рывку в развитии человечества. Почему произошло столь стремительное развитие, за счёт каких технологий ИИ научился всему этому и каких открытий ждать в будущем?

Что такое нейросеть и как она развивалась

Главная технология искусственного интеллекта — это нейросеть. Идея имитации нейронной сети головного мозга пришла в 1943 году логику Уолтеру Питтсу и нейрописихологу Уоррену Мак-Каллоку. В 50-е годы была создана компьютерная модель восприятия информации — перцептрон. Она легла в основу создания искусственной нейронной сети.

Нейросеть — универсальная математическая модель. В функции нейросети существуют параметры, которые обучаются на основе полученных данных, и чем больше данных — тем лучше она обучается. Нейросеть заимствует принцип работы из нейрофизиологи и по композиции она напоминает человеческий мозг.

С годами люди стали всё более точно воссоздавать работу мозга. Над совершенствованием нейросети работали разные учёные — нейрофизиологи, специалисты в области компьютерных наук, математики, лингвисты, психологи. Каждая область исследования вносила свой вклад в развитие искусственного интеллекта. Математики занимались созданием и реализацией алгоритмов, психологи — вопросами сознания и самосознания, лингвисты — коммуникативными проблемами.

В 90-е годы в области разработок искусственного интеллекта произошёл сдвиг. В исследовании ИИ стали применять анализ данных и машинное обучение. Глубокая нейросеть стала обучаться слой за слоем и начала осваивать простые задачи вроде распознавания картинок. Долгое время она делала много ошибок, доля правильных ответов было только 75%.

Прорыв в машинном обучении

Интеллект, как естественный, так и искусственный, существует для того, чтобы выполнять какие-то задачи. Задача естественного интеллекта — адаптация и выживание. Задача искусственного интеллекта — целеполагание. Разработчики искусственного интеллекта пытаются создать такую систему, которая решит задачи за пределами вычислений. Они делают это с помощью машинного обучения.

Машинное обучение — метод работы искусственного интеллекта. Его алгоритм выстроен таким образом, что искусственный интеллект обучается самостоятельно в ходе решения множества подобных задач, которые он берёт из огромного массива данных. Существует два основных способа машинного обучения — с учителем и без.

Распознавание изображений долго оставалась одним из важнейших направлений в машинном обучении. В 2012 году случился поворотный момент для учёных и разработчиков искусственного интеллекта. На конкурсе ImageNet команда британского учёного Джеффри Хинтона продемонстрировала крупное достижение в области компьютерного зрения — доля правильных ответов глубокой нейросети увеличилась до 88%, а 2015 году она ошибалась только в 3,5% случаев. Это действительно был прорыв. Именно это событие положило начало бурному развитию этой архитектуры ИИ. Это произошло по нескольким причинам.

Во-первых, компьютерные мощности достигли такого уровня, на котором хранение, обработка и передача информации, исчисляемой терабайтами, стали возможны даже на персональном компьютере. Геймеры создали спрос на высокопроизводительные компьютеры, графические процессоры (GPU), и видеокарты. Кроме того, это стало дёшево. Эти новые возможности повлияли на развитие ИИ.

Во-вторых, появился краудсорсинг. Благодаря тому что люди люди сортировали изображения вручную, они создали множество обучающих выборок. Так произошло много новых открытий в области машинного обучения, статистики и науки о данных.

Как искусственный интеллект изменит наше будущее?

В головном мозге человека примерно 85 миллиардов нейронов. Сегодня уже возможно создавать нейросети из миллиона нейронов. По предсказаниям учёных, искусственная нейросеть обойдёт человеческий мозг по количеству нейронов к 2030 году, а к 2060 приведёт совокупное число нейронов всего человечества. Как это повлияет на нашу жизнь?

Направлений в разработках ИИ сейчас очень много: робототехника, поиск, машинное обучение, представление знаний (knowledge representation), планирование, обработка языка, мультиагентные системы. Учёные создают то, что раньше казалось доступным только человеческому интеллекту.

Мы все знаем сервисы ИИ вроде Яндекс.Пробок, переводчиков, умного дома и других. Но рынок высоких технологий продолжает предлагать всё новые продукты. В будущем нас ждёт бурное развитие автоматизированных систем. С развитием вычислительных мощностей и накоплением большого объёма данных очень сложные задачи теперь решаются мгновенно. Благодаря этому будет происходить дальнейшее развитие искусственного интеллекта.

Судебная система. В будущем искусственный интеллект может заменить место судьи. Его обучат анализировать материалы дел и выносить наиболее объективные решения. Китай стал использовать новые технологии в онлайн-судах уже в 2019 году.

Медицина. В области медицины к искусственному интеллекту выставляется множество разных задач. Например, его учат отличать доброкачественную опухоль от злокачественной. На основе рентгеновских снимков ИИ должен будет находить закономерности и ставить диагнозы.

Роботизация. К 2040 году может исчезнуть половина привычных нам профессий. По разным оценкам, роботы могут заменить до 80% рабочих специальностей. Это происходит уже сейчас, например, автомобили Tesla собираются на полностью автоматизированным конвеере, на складе Amazon логистикой занимаются практически только роботы, а в России создали робота для сортировки бытовых отходов

Беспилотные автомобили. Беспилотные автомобили сегодня уже легко справляются с объездом препятствий, парковкой и распознаванием разметки. Совсем скоро города будут заполнены машинами на автопилоте. Это существенно изменит наши представления о личном транспорте. Согласно исследованиям, благодаря использованию беспилотных автомобилей, снизится количество пробок и аварий на дорогах.

Автономные системы вооружений. Военная промышленность развитых стран уже вовсю работает над тем чтобы использовать искусственный интеллект в своих целях. С одной стороны, это может привести к тому, что в будущих военных конфликтах будет меньше человеческих жертв, они будут больше напоминать войну роботов. С другой — высокие технологии могут использоваться не только в интересах государства, ими могут завладеть и террористические организации. Кроме того, эксперты говорят, что развитие автономных систем неизбежно приведёт к гонке вооружений. В 2015 году многие учёные, в том числе Стивен Хокинг и Илон Маск, подписали открытое письмо против оружия с искусственным интеллектом.

Перечисленные области далеко не исчерпывают всех направлений развития искусственного интеллекта. С каждым годом всё больше сфер человеческой деятельности автоматизируется. Когда-то наука придёт к тому, что нейронов в искусственной нейросети будет больше чем в человеческом мозге. Остаётся только строить гипотезы, как именно преобразится наше общество и когда это произойдёт.

Статья написана в партнёрстве со Skillbox.