Текст книги "101 факт об искусственном интеллекте. Как подготовиться к жизни в новой реальности"

2. Будет ли искусственный интеллект способен видеть, слышать и понимать?

Для того чтобы лучше понять, насколько огромным будет влияние ИИ на нашу жизнь, полезным будет знать, что технологии искусственного интеллекта на данный момент могут видеть (компьютерное зрение), слышать (распознавание речи) и понимать (обработка естественного языка) гораздо лучше, чем когда-либо ранее. Рисунок 1.5 прекрасно показывает данную идею.

Исследователи искусственного интеллекта успешно продвигаются в каждой из трех сфер. Например, в Google заявили, что разработали технологию компьютерного зрения, которая может добавлять на изначально черно-белые видео и фотографии соответствующие цвета[11]11
  Kyle Wiggers, “Google’s computer vision model tracks objects and colorizes videos”, Venture Beat, June 27, 2018, https://ventu– rebeat.com/2018/06/27/googles-computer-vision-model-tracks-ob– jects-and-colorizes-videos


[Закрыть].

Google также разработал технологию распознавания речи, которая способна слышать и понимать речь практически так же хорошо, как человек, а точность восприятия данной технологией английского языка составляет 95 %[12]12
  Will Knight, “We can now use AI to see through walls”, MIT Technology Review, June 12, 2018, https://www.technologyreview.com/the-downlo– ad/611419/we-can-now-use-ai-to-see-through-walls


[Закрыть].

Другим удивительным достижением в сфере компьютерного зрения можно считать то, что ученым из Массачусетского технологического института (МТИ) удалось разработать искусственный интеллект, который может видеть сквозь стены, используя радиочастотные волны[13]13
  April Glaser, “Google’s ability to understand language is nearly equi– valent to humans”, Recode, May 31, 2017, https://www.recode. net/2017/5/31/15720118/google-understand-language-speech-equi– valent-humans-code-conference-mary-meeker


[Закрыть].

В ближайшем будущем мы сможем узнать о похожих достижениях в области трех этих технологий. Мы можем быть уверены, что помощь, которую ИИ предложит человечеству, будет неизмерима, если он сможет идеально видеть, слышать и понимать.

Рис. 1.5. Искусственный интеллект может видеть, слышать и понимать

Важны будут все три компонента, но компьютерное зрение станет наиболее значимым из них, поскольку предлагает самый широкий спектр применений для таких вещей, как самоуправляемые автомобили, распознавание лиц, дроны и робототехника.

Мой прогноз состоит в том, что в будущем компьютерное зрение будет использоваться практически повсюду, в том числе и в каждом устройстве у вас дома. Например, ваш холодильник сможет использовать компьютерное зрение, чтобы понять, чего не хватает, и самостоятельно заказывать необходимые продукты. Кроме того, большинство зданий будут использовать компьютерное зрение в целях безопасности, избегая таким образом необходимости в охранниках. Компьютерное зрение также может использоваться в супермаркетах и других магазинах розничной торговли: применяя технологию распознавания лиц для анализа ваших эмоций, основанных на выражении лица, можно будет составлять предложения о покупке тех или иных товаров.

А теперь подумайте о своей работе. Как применение одной из трех этих технологий искусственного интеллекта (компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка) может помочь вам выполнять свою работу эффективнее?

3. Что делает искусственный интеллект настолько важным в наше время?

Что же все-таки делает искусственный интеллект настолько необходимой и важной технологией в наше время?

Эксперт в области искусственного интеллекта и глубинного обучения, Эндрю Ын, сказал об этом, возможно, лучше всех, описывая искусственный интеллект как новое электричество. Говоря об этом, он продемонстрировал свою веру в то, что ИИ вскоре станет источником энергии для большей части нашей общественной деятельности и бизнеса, что приведет к кардинальному изменению стиля нашей работы и жизни.

Я верю, что изучение принципа работы искусственного интеллекта и понимание его воздействия на нашу жизнь настолько же важно (если не важнее), как умение читать и писать. Мы входим в эру искусственного интеллекта, поэтому важно уже сейчас понять в этом вопросе все, что мы можем.

Есть множество причин, по которым получение знаний по искусственному интеллекту должно быть в приоритете, и вот несколько самых важных из них:

• Скорость внедрения ИИ: новые технологии искусственного интеллекта внедряются в ошеломительном темпе, за которым трудно поспеть. Сегодня людей, действительно понимающих все возможные последствия, которые принесет с собой такое быстрое развитие технологий, очень мало. Очевидно, что стремительные изменения создадут некоторые сложности – их мы разберем по ходу книги.

• Потенциальное влияние на общество: трудно представить то огромное количество вещей, которые будет способен улучшить, изменить или создать ИИ, когда мы начнем применять его во множестве разных сфер.

• Приоритет искусственного интеллекта для каждой крупной технологической компании: даже Google – компания, заявлявшая, что основным приоритетом для нее является мобильность, – переключилась на разработку искусственного интеллекта. Практически каждая технологическая компания инвестирует в исследование и разработку искусственного интеллекта, что наглядно демонстрирует важность искусственного интеллекта для бизнеса в целом.

• Недостаток квалифицированных работников: из-за крайне быстрого развития ИИ появилась огромная потребность в большем количестве грамотных специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, экспертов в области машинного обучения, а также других профессионалов из разных технических областей, которые могут создавать другие решения и услуги. Играет роль и недостаток других специалистов, например учителей и консультантов, кто мог бы помочь объяснить, к чему приведет развитие ИИ, которое, в свою очередь, поможет бизнесу и людям адаптироваться к новым реалиям.

• Конкурентные преимущества для компаний, которые внедряют искусственный интеллект правильно и делают это раньше всех: как крупные, так и небольшие компании могут применять ИИ, и те, кто сделает это раньше других, и сделает это правильно, получат огромное конкурентное преимущество.

• Юридические последствия по всему миру: практически в каждой стране необходимо будет корректировать и обновлять законодательство, чтобы оно соответствовало новым трендам эры искусственного интеллекта. Также существует потребность в информации о способах, с помощью которых общества смогут получить выгоду от применения ИИ в различных областях, таких как здравоохранение и логистика.

• Развитие этики: поскольку мы готовимся к росту ИИ, нам необходимо подтолкнуть компании к развитию новых технологий в этической и ответственной манере, чтобы они имели возможность приносить большую пользу человечеству и повышать стандарты жизни по всему миру. Однако, поскольку это гораздо проще сказать, чем сделать, данные подходы необходимо внедрить еще до окончания процесса разработки искусственного интеллекта.

• Информирование о преимуществах и возможностях: люди, работающие на технологические компании, зачастую имеют самый позитивный взгляд на будущие возможности, которые будут предоставлены искусственным интеллектом. Однако вне этого сектора люди часто имеют негативное отношение к инструментам ИИ из-за недостатка знаний в данной области. Распространение информации о преимуществах ИИ станет важным фактором помощи людям в облегчении процесса принятия этих новых технологий. В будущем самые продуктивные члены общества будут работать вместе с искусственным интеллектом, создавая партнерские отношения между человеком и роботом и делая свою работу гораздо эффективнее. Важно делиться знаниями о том, как это правильно сделать.

• Сотрудничество бизнеса и общества: исследование и разработка искусственного интеллекта должны осуществляться не только в больших технологических компаниях. Напротив, должен существовать сильный и открытый процесс международной коммуникации и коммуникации между компаниями всех размеров, равно как и процесс коммуникации между бизнесом и обществом.

Вот лишь несколько причин, почему каждому из нас необходимо начать искать дополнительную информацию по технологиям искусственного интеллекта. В конце данной книги вы найдете список из 20 вопросов и ответов, которые раскрывают некоторые из тем, указанных выше.

Я надеюсь, что, прочитав о темах, раскрываемых в данной книге, вы не только приобретете больший интерес к искусственному интеллекту, но и станете говорить о нем более открыто и часто и, возможно, даже сами начнете работать с новыми инструментами искусственного интеллекта.

4. Информация – новая нефть?

Размышляя об искусственном интеллекте, можно задать следующие вопросы: почему искусственный интеллект так важен? Почему так много крупных технологических компаний вкладывают усилия в развитие и применение инструментов искусственного интеллекта?

С точки зрения развития одна из очевидных причин роста количества инструментов искусственного интеллекта состоит в экспоненциальном увеличении вычислительных мощностей компьютеров, что, в свою очередь, позволило компьютерам обрабатывать более сложные алгоритмы. Это те самые виды продвинутых алгоритмов, за счет которых и функционирует ИИ.

Данные являются другим важным элементом ускорения развития искусственного интеллекта. Если максимально упростить, то можно сказать, что создавать продукты и приложения с искусственным интеллектом без наличия данных практически невозможно.

В техническом сообществе есть одно очень известное высказывание: «Данные – новая нефть». Сегодня самыми важными компаниями зачастую являются те, у которых есть доступ к самым большим объемам данных. Однако в бизнесе важен не только объем данных, но и их качество.

Я все же могу возразить: данные даже лучше нефти. В те годы, когда нефть была одним из ценнейших ресурсов в мире, лишь некоторые компании имели возможность извлекать из нее выгоду. Однако теперь, когда практически любой человек может усвоить базовые знания об искусственном интеллекте и машинном обучении и использовать полученные навыки для создания ценных инструментов и когда можно с легкостью воспользоваться бесплатными онлайн-источниками информации, каждый может извлечь выгоду из данных.

Доступ к данным

В современном мире у нас есть обилие данных, которые мы можем использовать. Например, тридцать лет назад объем данных по здравоохранению, дорожному движению, финансам и другим важным областям деятельности и темам был далеко не таким большим, как сейчас, и создавать решения на базе искусственного интеллекта для решения основных проблем в этих областях было просто невозможно.

Пользуясь той же логикой, можно предположить, что технологии, которые существуют у нас сейчас, будут иметь даже большее значение спустя десять лет, поскольку появится доступ к еще большему объему данных.

Один из примеров данной концепции можно найти в наблюдении за разработкой самоуправляемых автомобилей и связанных друг с другом «умных» городов. Основным компонентом, делающим создание этих вещей возможным, является объем данных, которые можно собрать и проанализировать для увеличения производительности систем искусственного интеллекта.

Анализ данных обычно опирается на два вида информации: структурированные и неструктурированные данные. Чтобы действительно понять системы ИИ, важно знать ключевые различия между двумя типами данных.

Обычно структурированные данные используются гораздо чаще неструктурированных. Структурированные данные включают в себя простые данные, такие как числовые значения, даты, валюты или адреса. Неструктурированные данные включают в себя более сложные для анализа типы данных: текст, изображения и видео. Однако развитие инструментов искусственного интеллекта сделало возможным анализ более обширного спектра неструктурированных данных, которые затем можно использовать для создания рекомендаций и прогнозов.

Мощная аналитика даст нам возможность в будущем применять инструменты искусственного интеллекта для всего общества в целом.

Рис. 1.6. Структурированные и неструктурированные данные

В «Меррилл Линч» посчитали, что 80–90 % всех бизнес-данных в мире не структурированы, это означает, что анализ именно такого типа данных очень ценен[14]14
  Wikipedia entry on Unstructured data, November 10, 2017, https:// en.wikipedia.org/wiki/Unstructured_data


[Закрыть]. Результаты анализа неструктурированных данных могут привести к возникновению ряда преимуществ в нашем современном обществе, включая, помимо прочего, лучшие возможности для здравоохранения, более безопасные схемы дорожного движения, а также облегчение доступа к образованию.

Использование данных в бизнесе и общественной деятельности

«Большие данные» также помогают крупным компаниям улучшать свою внешнюю и внутреннюю деятельность. Ли Кайфу, венчурный капиталист и директор компании Sinovation Ventures, описывает причины того, почему данные важны для технологических компаний, в пяти шагах, которые компании используют для улучшения своих решений в области искусственного интеллекта:

Получение большего количества данных: поисковый алгоритм Google содержит в себе огромное количество данных. Кроме того, Facebook не стала бы настолько мощной социальной сетью без доступа к данным о человеческом общении. Основная идея здесь состоит в том, что технологические компании могут создавать услуги, которые были бы настолько мощными и полезными, чтобы люди хотели давать сервису пользоваться своими данными.

Лучший продукт с обученным искусственным интеллектом: в случае Google и Facebook ваш пользовательский опыт учитывает ваши индивидуальные предпочтения, чтобы быть максимально полезным вам. Это становится возможным благодаря наличию инструментов на базе искусственного интеллекта, которые способны персонализировать опыт.

Увеличение числа пользователей: если у пользователей был положительный опыт использования продукта, они, как правило, рекомендуют его своим друзьям.

Повышение прибыли: увеличение числа пользователей всегда означает увеличение прибыли.

Доступ к высококвалифицированным специалистам по теории и методам анализа данных и процессов, а также к экспертам в области машинного обучения: поскольку прибыль компаний растет, они получают возможность привлекать самых лучших в мире экспертов в области искусственного интеллекта[15]15
  Kai-Fu Lee, “The State of Artificial Intelligence in China – Kai-Fu Lee”, The Artificial Intelligence Channel, YouTube, November 03, 2017, htt– ps://youtu.be/KtVOdFDYk3I


[Закрыть].

В конце концов, чем больше в компанию приходит специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, а также экспертов по машинному обучению, тем значительнее становятся их исследования в области искусственного интеллекта, что, в свою очередь, позволяет компании не только становиться более значимой, но и лучше подготовиться к будущему.

Эти пять шагов отражены на рисунке 1.7 ниже. Несмотря на то что в примере приведены исключительно американские технологические компании, данные шаги также применимы и к другим компаниям, занимающимся разработками в области искусственного интеллекта, таким как Alibaba, Baidu и Tencent.

Рис. 1.7. Искусственному интеллекту важны данные

Из-за того, что данные являются настолько важной частью процесса развития ИИ, многие эксперты требуют у технологических гигантов разрешения на использование хотя бы части имеющихся у них данных с целью, чтобы большее количество полезных приложений и продуктов также смогли использовать данную информацию.

Поскольку этот подход влечет за собой необходимость ответа на важные вопросы, неоспоримым фактом является то, что в будущем будет важно иметь такие наборы данных для постоянного развития продуктов и сервисов с искусственным интеллектом.

В данной главе содержится лишь краткое введение к теме важности искусственного интеллекта, но я надеюсь, что, читая эту книгу, вы начнете думать о потенциальных областях применения технологий искусственного интеллекта, которые вы бы могли разработать в будущем. Как и многие другие темы в настоящей книге, если данная идея захватила ваше внимание, я рекомендую вам глубже погрузиться в ее изучение.

5. Насколько быстро развиваются технологии искусственного интеллекта?

Как вы, возможно, уже знаете, мощность компьютеров продолжает расти, и они теперь могут решать даже самые сложные задачи. Компьютеры способны не только работать быстрее и эффективнее, но и выполнять задачи, для которых раньше требовалось человеческое присутствие, включая перевод на иностранные языки, сочинение музыкальных композиций и даже управление автомобилем.

Возможно, вы видели в новостях заголовки о некоторых вещах, которые может делать машина, наделенная искусственным интеллектом. Но если подумать о всем том, что могут делать машины, наделенные искусственным интеллектом, то это просто уму непостижимо!

Одной из основных функций искусственного интеллекта является то, что он дает машинам возможность учиться новому, не требуя программирования под конкретные новые задачи. Таким образом, основное различие между компьютерами прошлого и будущего заключается в том, что компьютеры будущего будут способны обучаться и улучшаться самостоятельно.

В этом недалеком будущем «умные» виртуальные помощники, такие как Siri от Apple или Alexa от Amazon, будут знать о вас больше, чем ваши самые близкие друзья и родственники. Вы можете представить себе, насколько это может изменить нашу жизнь? Именно поэтому очень важно понимать последствия, которые эти новые технологии принесут с собой в наш мир.

Одним простым путем к тому, чтобы понять, скольким вещам учатся компьютеры сейчас, является изучение способов, с помощью которых компьютеры под управлением искусственного интеллекта побеждают лучших игроков в некоторые игры:

• 1996: Компьютер Deep Blue от IBM победил лучшего в мире шахматиста Гарри Каспарова;

• 2011: Компьютер Watson от IBM победил лучших игроков «Своей игры»;

• 2016: DeepMind от Google победил лучшего игрока в Го[16]16
  Alex Fitzpatrick, “Google’s AI Just Did Something Nobody Thought Possible”, Time, January 27, 2016, http://time.com/4196275/google-de– epmind-ai-go


[Закрыть];

• 2017: Libratus, программа, наделенная искусственным интеллектом, разработанная Университетом Карнеги-Меллона, победила лучших в мире игроков в покер[17]17
  Lisa Eadicicco, “This Researcher Programmed the Perfect Poker-Play– ing Computer”, Time, February 01, 2017, http://time.com/4656011/ar– tificial-intelligence-ai-poker-tournament-libratus-cmu


[Закрыть];

• 2017: AlphaGoZero, разработанная DeepMind, достигла самого высокого уровня в Го без каких-либо данных от человека, просто играя сама с собой[18]18
  Alex Fitzpatrick, “Google’s AI Just Did Something Nobody Thought Possible”, Time, January 27, 2016, http://time.com/4196275/google-de– epmind-ai-go


[Закрыть].

DeepMind, ведущая исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, которая принадлежит Google, создала игрока в Го с искусственным интеллектом, и это было большим достижением. Хотя в данном примере ИИ использовался лишь для того, чтобы научиться играть, такие же технологии будут использоваться в будущем, чтобы, например, производить исследования вакцин от смертельных болезней[19]19
  Demis Hassabis and David Silver, “AlphaGo Zero: Learning from sc– ratch”, DeepMind, October 18, 2017, https://deepmind.com/blog/alpha– go-zero-learning-scratch


[Закрыть].

Важной вехой развития ИИ стал июнь 2018 года. OpenAI, некоммерческая исследовательская лаборатория искусственного интеллекта, заявила о создании технологии, способной победить лучшие команды игроков в многопользовательской стратегии Dota 2. Удивительной эту новость делает скорость, с которой эта технология могла обучаться игре. Агенты-игроки с искусственным интеллектом обучались в ходе игры друг с другом, и, делая это, они вскоре смогли приобретать навыки и опыт, для получения которого человеку потребовалось бы 180 лет игры[20]20
  James Vincent, “AI bots trained for 180 years a day to beat hu– mans at Dota 2”, June 25, 2018, The Verge, https://www.theverge. com/2018/6/25/17492918/openai-dota-2-bot-ai-five-5v5-matches


[Закрыть].

Американский бизнесмен и филантроп Билл Гейтс подтвердил, что это было значительное достижение в области развития искусственного интеллекта, поскольку ИИ впервые удалось победить людей в игре, требующей командной работы и сотрудничества. Это достижение также много говорит и о будущих возможностях ИИ, которые могут включать в себя решение сложных проблем, возникающих в реальной жизни[21]21
  Catherine Clifford, «Bill Gates says gamer bots from Elon Musk-backed nonprofit are ‘huge milestone’ in A.I.”, CNBC, 28 de junio de 2018, https://www.cnbc.com/2018/06/27/bill-gates-openai-robots-beating-hu– mans-at-dota-2-is-ai-milestone.html


[Закрыть].

Если искусственный интеллект продолжит развиваться в сегодняшнем темпе, то можем ли мы представить, как будет выглядеть мир через 30 или 50 лет? Несмотря на то что сделать такой долгосрочный прогноз может быть трудно, в данной книге мы проанализируем способы, с помощью которых искусственный интеллект изменит наш мир в ближайшем будущем, а именно в следующие 3–10 лет. Как бы там ни было, интересно размышлять о том, что если ИИ учится экспоненциально, а люди думают линейно, то практически невозможно представить, каким на самом деле потенциалом будет обладать ИИ в будущем.

«Умные» фоновые вычислительные процессы

Искусственный интеллект все лучше и лучше выполняет различные задачи в фоновом режиме, и мы об этом даже не знаем. И данная способность со временем будет только улучшаться. Другими словами, в будущем эффективность искусственного интеллекта продолжит расти, и мы будем знать о выполняемых им задачах все меньше и меньше. Это называется «фоновые вычислительные процессы».

Фоновые вычислительные процессы относятся к цифровой среде, в которой датчики, устройства и «умные» системы используют искусственный интеллект для выполнения сложных задач так, чтобы мы об этом даже не догадывались. Благодаря тому, что устройства, оснащенные искусственным интеллектом, становятся все крошечнее, мы будем видеть все меньше выполняемых ими фоновых процессов. Кроме того, поскольку «умные» системы становятся все более продвинутыми в коммуникации друг с другом через так называемый «Интернет вещей», ИИ сможет выполнять большее количество процессов в фоновом режиме с большей эффективностью. Также поскольку голосовое управление будет становиться все более распространенным, потребность в устройствах, требующих печатного ввода, таких как смартфоны, будет снижаться. В связи с этим все крупные технологические компании работают над развитием новых типов персональных ассистентов, способных работать в среде фоновых вычислительных процессов, и, таким образом, множество задач, для которых мы сегодня используем смартфон, в конце концов будут выполняться в фоновом режиме. Все эти факторы пойдут на пользу бурному развитию технологий выполнения фоновых вычислительных процессов.

Наша повседневная жизнь будет связана с различными компаниями и услугами, которые станут доступны нам в автоматическом режиме, без необходимости запрашивать их и иногда даже знать о том, что они были запрошены. Вот один практический пример, как это может функционировать, взятый с новостного сайта Venture Beat:

«Кардиомонитор, встроенный в вашу рубашку, предоставляет в реальном времени данные о состоянии вашего сердца вашему кардиологу, который затем сможет отправить вашему фармацевту обновленный рецепт на лекарства, а фармацевт, в свою очередь, отправит на ваши умные часы уведомление о том, что вы можете забрать свои лекарства. Затем ваш GPS-навигатор автоматически обновит маршрут до аптеки, куда вы приедете на самоуправляемом автомобиле и оплатите свои лекарства смартфоном»[22]22
  Gary Grossman, “AI-powered ambient computing is just getting started”, Venture Beat, March 30, 2018, https://venturebeat.com/2018/03/30/ ai-powered-ambient-computing-is-just-getting-started


[Закрыть].

Вполне возможно, что уже к 2025–2027 году настолько много вещей будут работать в фоновой среде, что это станет чем-то вроде электричества – тем, что постоянно работает на фоне и о чем мы даже не задумываемся, пока оно не перестает работать.