Кратко въведение в изкуствения интелект за обикновени хора

Напоследък изкуственият интелект е много гореща тема в Силиконовата долина и по-широката технологична сцена. За тези от нас, участващи в тази сцена, се чувства, че около темата се натрупва невероятна инерция, като всички видове компании вграждат AI в основата на своя бизнес. Има също така ръст в университетските курсове, свързани с ИИ, което е свидетел на вълна от изключително ярки нови таланти, които се търкалят на пазара на труда. Но това не е обикновен случай на пристрастие към потвърждението – интересът към темата нараства от средата на 2014 г.

Шумът около темата тепърва ще се увеличава, а за лаика всичко е много объркващо. В зависимост от това, което четете, лесно е да повярвате, че сме се запътили към апокалиптично заличаване в стил Скайнет в ръцете на студени, пресмятащи суперкомпютри, или че всички ние ще живеем вечно като чисто цифрови единици в някакъв вид облак -базиран изкуствен свят. С други думи, Терминаторът или Матрицата са на път да станат обезпокоително пророчески.

Трябва ли да се тревожим или вълнуваме? И какво означава всичко това?

Ще превземат ли роботите света?

Когато се включих в AI в края на 2014 г., знаех много малко за него. Въпреки че се занимавам с уеб технологии повече от 20 години, имам диплома по английска литература и съм по-ангажиран с бизнес и творческите възможности на технологиите, отколкото с науката зад тях. Бях привлечен от AI поради неговия положителен потенциал, но когато прочетох предупреждения от хора като Стивън Хокинг за апокалиптичните опасности, дебнещи в нашето бъдеще, естествено се разтревожих, както всеки друг.

Така че направих това, което обикновено правя, когато нещо ме тревожи: започнах да научавам за това, за да мога да го разбера. Повече от една година постоянно четене, говорене, слушане, гледане, бърникане и изучаване ме доведе до доста солидно разбиране за това какво означава всичко това и искам да прекарам следващите няколко абзаца, споделяйки това знание с надеждата да просветля някого друг, който е любопитен, но наивно се страхува от този невероятен нов свят.

О, ако просто искате отговора на заглавието по-горе, отговорът е: да, ще го направят. съжалявам

Как машините са се научили да учат

Първото нещо, което открих, беше, че изкуственият интелект, като индустриален термин, всъщност съществува от 1956 г. и е имал множество бумове и спадове през този период. През 60-те години индустрията на изкуствения интелект се къпеше в златна ера на изследвания със западни правителства, университети и големи фирми, които хвърляха огромни суми пари в сектора с надеждата да изградят смел нов свят. Но в средата на седемдесетте години, когато стана ясно, че ИИ не изпълнява обещанието си, балонът в индустрията се спука и финансирането пресъхна. През 80-те години на миналия век, когато компютрите стават все по-популярни, се появява друг бум на ИИ с подобни нива на умопомрачителни инвестиции, наливани в различни предприятия. Но отново секторът не успя да постигне резултат и последва неизбежният крах.

За да разберете защо тези бумове не успяха да се задържат, първо трябва да разберете какво всъщност представлява изкуственият интелект. Краткият отговор на това (и повярвайте ми, има много, много дълги отговори) е, че AI е редица различни припокриващи се технологии, които в общи линии се справят с предизвикателството как да се използват данни, за да се вземе решение за нещо. Той включва много различни дисциплини и технологии (Големи данни или Интернет на нещата, някой?), но най-важната е концепция, наречена машинно обучение.

Машинното обучение основно включва захранване на компютри с големи количества данни и им позволява да анализират тези данни, за да извлекат модели, от които могат да направят изводи. Вероятно сте виждали това в действие с технологията за разпознаване на лица (като във Facebook или модерни цифрови фотоапарати и смартфони), където компютърът може да идентифицира и рамкира човешки лица в снимки. За да направят това, компютрите препращат към огромна библиотека от снимки на лица на хора и са се научили да разпознават характеристиките на човешкото лице от форми и цветове, осреднени за набор от данни от стотици милиони различни примери. Този процес е основно един и същ за всяко приложение на машинно обучение, от откриване на измами (анализ на модели на покупки от история на покупки с кредитни карти) до генеративно изкуство (анализ на модели в картини и произволно генериране на картини, използващи тези научени модели).

Както можете да си представите, обработката на огромни масиви от данни за извличане на модели изисква МНОГО мощност на компютърна обработка. През 60-те години те просто не разполагаха с достатъчно мощни машини, за да го направят, поради което този бум се провали. През 80-те години на миналия век компютрите бяха достатъчно мощни, но те откриха, че машините учат ефективно само когато обемът на данните, които им се подават, е достатъчно голям и те не успяха да извлекат достатъчно големи количества данни, за да захранят машините.

След това дойде интернет. Не само че реши изчислителния проблем веднъж завинаги чрез иновациите на облачните изчисления – които по същество ни позволяват достъп до толкова процесори, от които се нуждаем, с едно натискане на бутон – но хората в интернет генерират повече данни всеки ден отколкото някога е било произвеждано в цялата история на планетата Земя. Количеството данни, което се произвежда постоянно, е абсолютно умопомрачително.

Какво означава това за машинното обучение е важно: сега имаме повече от достатъчно данни, за да започнем наистина да обучаваме нашите машини. Помислете за броя на снимките във Facebook и ще започнете да разбирате защо тяхната технология за лицево разпознаване е толкова точна.

Сега няма голяма бариера (за която в момента знаем), която да пречи на ИИ да постигне своя потенциал. Едва сега започваме да измисляме какво можем да направим с него.

Кога компютрите ще мислят сами

Има известна сцена от филма 2001: Космическа одисея, където Дейв, главният герой, бавно дезактивира мейнфрейма с изкуствен интелект (наречен „Hal“), след като последният не функционира и решава да се опита да убие всички хора в космоса станция, която трябваше да работи. Хал, ИИ, протестира срещу действията на Дейв и зловещо заявява, че се страхува от смъртта.

Този филм илюстрира един от големите страхове около AI като цяло, а именно какво ще се случи, след като компютрите започнат да мислят сами, вместо да бъдат контролирани от хората. Страхът е основателен: ние вече работим с конструкции за машинно обучение, наречени невронни мрежи, чиито структури са базирани на невроните в човешкия мозък. С невронните мрежи данните се подават и след това се обработват чрез изключително сложна мрежа от взаимосвързани точки, които изграждат връзки между понятията почти по същия начин, както прави асоциативната човешка памет. Това означава, че компютрите бавно започват да изграждат библиотека от не само модели, но и концепции, които в крайна сметка водят до основните основи на разбирането, вместо само до разпознаване.

Представете си, че гледате снимка на нечие лице. Когато за първи път видите снимката, много неща се случват в мозъка ви: първо, вие разпознавате, че това е човешко лице. След това може да разпознаете, че е мъж или жена, млад или стар, черен или бял и т.н. Също така ще имате бързо решение от мозъка си дали разпознавате лицето, въпреки че понякога разпознаването изисква по-задълбочено мислене в зависимост от това колко често вие сте били изложени на това конкретно лице (опитът да разпознаете човек, но да не знаете веднага откъде). Всичко това се случва почти мигновено и компютрите вече са способни да правят всичко това с почти същата скорост. Например Facebook може не само да идентифицира лица, но също така може да ви каже на кого принадлежи лицето, ако въпросният човек също е във Facebook. Google разполага с технология, която може да идентифицира расата, възрастта и други характеристики на човек въз основа само на снимка на лицето му. Изминахме дълъг път от 50-те години на миналия век.

Но истинският изкуствен интелект – който се нарича Общ изкуствен интелект (AGI), където машината е напреднала колкото човешкия мозък – е далече. Машините могат да разпознават лица, но все още не знаят какво е лице. Например, може да погледнете човешко лице и да направите извод за много неща, които са извлечени от изключително сложна мрежа от различни спомени, научавания и чувства. Може да погледнете снимка на жена и да познаете, че тя е майка, което от своя страна може да ви накара да предположите, че е безкористна, или дори обратното в зависимост от собствения ви опит с майките и майчинството. Един мъж може да погледне същата снимка и да намери жената за привлекателна, което ще го накара да направи положителни предположения за нейната личност (отново пристрастие за потвърждение) или обратното да открие, че тя прилича на луда бивша приятелка, което ирационално ще го накара да се чувства негативно към жената . Тези богато разнообразни, но често нелогични мисли и преживявания са това, което кара хората към различни поведения – добри и лоши – които характеризират нашата раса. Отчаянието често води до иновации, страхът води до агресия и т.н.

За да бъдат компютрите наистина опасни, те се нуждаят от някои от тези емоционални принуди, но това е много богат, сложен и многопластов гоблен от различни концепции, върху който е много трудно да се обучава компютър, независимо колко напреднали са невронните мрежи. Ще стигнем дотам един ден, но има достатъчно време, за да се уверим, че когато компютрите постигнат AGI, ще можем да ги изключим, ако е необходимо.

Междувременно напредъкът, който се прави в момента, намира все по-полезни приложения в човешкия свят. Автомобили без водач, незабавни преводи, AI помощници за мобилни телефони, уебсайтове, които се проектират сами! Всички тези постижения имат за цел да направят живота ни по-добър и като такива не трябва да се страхуваме, а по-скоро да се вълнуваме от нашето бъдеще с изкуствен интелект.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert