Машины дешевле людей: как искусственный интеллект работает на нас (и против нас) |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-26 21:10 искусственный интеллект, новости робототехники, угроза искусственного интеллекта Искусственный интеллект скоро окажется внутри каждого электронного устройства: холодильники учатся понимать человеческую речь, зубная щетка — подсказывать, как лучше чистить зубы, а умная кровать — переворачивать на другой бок, если человек начинает храпеть. Владислав Сорокин, партнер агентства Brain-to-Brain, специально для T& разобрался в истории вопроса и рассказал, почему люди так боятся войны с машинами, чем технологии угрожают нам в реальности и как поведет себя робот, если «Почту России» атакует бешеный енот. В октябре прошлого года на открытии кембриджского центра Future of Intelligence, который займется исследованием самых острых вопросов, связанных с AI (Artificial Intelligence), Стивен Хокинг сказал: «Искусственный интеллект —?это самое лучшее или самое худшее, что когда-либо случилось с человечеством». Понятно, почему «лучшее», —? в прошлом году технологии AI стали еще больше похожи на настоящую магию: Google выиграл в го у Ли Седоля, Трамп стал президентом США якобы при помощи психометрии и анализа лайков американцев, «Нейронная оборона» из «Яндекса» написала целый альбом под стать Егору Летову, и даже японские фермеры начали сортировать огурцы с помощью машинного обучения. При этом подавляющее большинство наделяет программы человеческими качествами, например свободой воли. Каждый второй разговор про AI заканчивается фантазиями о том, что война с машинами неизбежна, Терминатора наверняка уже делают в подземельях китайского министерства обороны и если не Сара Коннор, то кто? Илон Маск? Спустя полвека после появления понятия «искусственный интеллект» это по-прежнему одна из главных взрослых страшилок. Однако, чтобы понять логику Хокинга и Маска, когда они говорят об угрозе искусственного интеллекта, необходимо разобраться с тем, как все устроено. Просто код Искусственный интеллект — ?это всего лишь код. У него нет и не может быть места, которое испытывает эмоции или принимает решения. Поэтому, когда журналисты пишут о том, что «казанские ученые вызвали у искусственного интеллекта страх и отвращение», это говорит только о том, что они просто не придумали иного способа объяснить сложные компьютерные модели, кроме как с помощью сомнительной с точки зрения правдивости метафоры. Ровно поэтому еще в 60-х многие ученые перестали употреблять термин «искусственный интеллект» и стали заниматься «когнитивной наукой». Они пытались избежать двусмысленности, которая неизбежно возникает, когда понятия из мира человека переносятся на машину. Но не переносить, оказывается, тоже нельзя, в этом же вся суть —?силиконовый мозг создается по образу и подобию мозга человеческого. Тут-то и возникает языковая ловушка: ?смыслы после переноса поменялись, а язык — нет. Вот и получается, что «…искусственный интеллект научили чувствовать страх». Но мы совершенно точно преуспели в обучении компьютера математике. Любой алгоритм превосходит нас в обработке чисел — ?мозг с точки зрения эволюции столкнулся с цифрами совсем недавно, и считаем мы, вообще-то, плохо. Но если математике мы учились всего несколько веков, то распознаванию образов — ?всю свою историю, и делаем это лучше машины. Чтобы у компьютера получилось сказать: «На этой фотографии — ?дерево, а на этой — ?сковородка», — ему сначала нужно показать миллионы деревьев и миллионы сковородок. И не просто показать, а разложить их по полочкам. В процессе обучения программа выработает собственную логику, как отличить одно от другого, и сможет распознать, например, все деревья на новых фотографиях. Но если в фотографиях была ошибка, то и распознавание получится так себе. На заре разработки компьютерного зрения в Google не могли понять, почему программе не удается распознать гантели. А потом выяснилось, что на учебных фото все гантели держала человеческая рука, поэтому система «думала», что «гантели = черная штука странной формы + часть руки человека», и не хотела распознавать спортивный инвентарь, лежащий на полу. © Ociacia / iStock Данные ? деньги Если еще пару лет назад подобные задачи распознавания образов занимали умы ученых, то 2016-й стал годом, когда бизнес наконец понял: «данные = деньги», с ними нужно работать, потому что это выгодно. Помимо спецподразделений в Например, в компании oneFactor работают несколько десятков математиков, программистов и Гендиректор oneFactor Роман Постников учился на кафедре матстатистики МГУ, он занимается нейросетями около 15 лет, его основной профиль — ?работа с геоданными, он сделал несколько успешных проектов в «Мегафоне» и вот теперь открыл свой бизнес — сервис, который помогает компаниям зарабатывать больше за счет извлечения пользы из неструктурированного потока информации. Например, вы — ?телеком-оператор, у вас есть миллион пользователей, и вам хочется предсказать, кто из них собирается перебежать к конкуренту. Или вы — ?банк, у вас есть тысячи заявок на кредит, а вы хотите знать, какие можно одобрить, а кто, скорее всего, будет задерживать платежи. Со слов Романа, 90% российских банков пользуются помощью машин в принятии решений о выдаче кредитов — ?так они сокращают риски и экономят миллионы на неблагонадежных клиентах. Фраза «Кто владеет информацией, тот ?владеет миром» становится все более актуальной, а за пользовательскими лайками началась настоящая охота. В том самом расследовании о победе Трампа на выборах суть заключалась в том, что Cambridge Analytica удалось собрать полную психометрическую базу данных всех жителей США. «Большой Брат» раньше ассоциировался с уличными камерами наблюдения, но сегодня? ?это скорее транснациональная корпорация, которая записывает все ходы. Газета The Guardian написала, что после победы Трампа многие люди задумались о том, чтобы уйти в тень, стали массово удалять аккаунты из соцсетей. Если раньше свои данные пыталась скрывать маргинальная группа людей, то теперь, по крайней мере в США, это тренд. А для мессенджера Signal, обеспечивающего анонимность путем шифрования данных прямо в смартфоне отправителя, который рекомендовал Эдвард Сноуден, настал звездный час. Бесконтрольный Google Glass Один из основателей московского сообщества soundartist.ru Сергей Касич включает Wi-Fi только при редкой необходимости, камера —? закрыта, аккаунт в соцсети —? с выдуманным ФИО. Он убежден, что у каждого человека в XXI веке появилось новое право — ?«быть нераспознанным». «Я хочу быть хозяином своей судьбы, поэтому верю, что у каждого должно быть обязательное право затеряться и не быть найденным в этом всепоглощающем распознавании, которое сейчас происходит». Герой Сергея — ?Стив Мэнн, канадский инженер, который работал в Массачусетском технологическом институте и придумал носить на голове камеру, которая записывает все, что он видит. Стив не снимает ее уже 35 лет, называет себя киборгом и предлагает людям противостоять «Большому Брату», наблюдая за ним в ответ. Движение «сбалансированного наблюдения» (equiveillance), по мнению Мэнна, — ?это способ достичь общества будущего, где значение личной свободы сопоставимо с властью корпораций. Сергей Касич считает, что идеи Мэнна сегодня вывернуты наизнанку, — то, что он придумал для борьбы с тотальным наблюдением, Google со своими технологиями искусственного интеллекта будет использовать ровно наоборот: «Он разрабатывал свой девайс, чтобы расширить возможности человека, обезопасить его, но корпорация по сути крадет его технологию, чтобы этот Glass превратить в миллиарды глаз искусственного интеллекта и решать диаметрально противоположную задачу». Касич не хочет вписываться в этот мир в том числе и Узнай, какое ты растение Директор по инновациям банка «Открытие» Алексей Благирев говорит, что мы уже давно живем в мире «цифрового рабства»: «Ваши данные вам не принадлежат. Если вы посмотрите правила пользования (Terms of Use), например, Facebook, там везде указано, что Facebook накапливает данные и может использовать их таким образом, что вы об этом можете и не узнать. Такие компании, как Google, Yandex, Facebook, Mail.Ru, уже накопили внушительный объем информации о своих пользователях, обратив внимание на ценность этой информации раньше остальных». Предсказать потребность пользователя —? это серьезное конкурентное преимущество, а на рынке сейчас особенно востребованы два навыка: умение получать данные, совмещать их, обогащать и грамотно обрабатывать и умение создавать модели, которые находят закономерности в данных. Набрать критическое количество данных можно разными путями. Популярные психологические тесты вроде «Узнай, какое ты растение» —? это тоже способ получить информацию о пользователе. Другой вариант — ?датчики и в целом направление «интернет вещей» (Internet of Things). Команда Благирева, например, сейчас работает над проектом?, в котором страховая премия рассчитывается по риску пожара в здании на основе информации с датчиков дыма. На рынке автострахования похожие проекты несколько компаний запустили еще в 2013-м — если вы не выезжаете на МКАД, то страховка по КАСКО будет стоить в два раза дешевле обычной. В будущем будут востребованы рекомендательные сервисы, в которых искусственный интеллект возьмет на себя работу по анализу профиля человека и выдаче советов на каждый день. Это универсальный помощник, над созданием которого сейчас бьются в самых больших компаниях. Недавно основатель Facebook Марк Цукерберг разместил видео с демонстрацией своего виртуального ассистента и домашнего помощника «Джарвиса»?, который пока ничего не предсказывает. А вот автопилот Tesla уже сейчас может предсказать аварию в ста метрах впереди от вас и начать сбрасывать скорость заранее. © Ociacia / iStock Цифровое послезавтра Подобные проекты — это ?части новой экономики, которая возникает в том месте, где сотрудника контакт-центра заменяет программа распознавания речи, а маркетолога — ?платформа по сегментации аудитории. Еще год назад казалось невозможным, что специалистов креативных профессий можно заменить программами. Все думали, что их навык — ?слишком человеческий, а компьютеру не привьешь чувство прекрасного. Но потом в Facebook придумали нейросеть, основанную на принципе «глубокого обучения», которая смогла нарисовать лица людей. Гендиректор oneFactor объясняет, как это работает: «Представьте, что у вас есть дизайнер, который рисует макет помещения, показывает его вам и говорит: «Оцени, пожалуйста, —?нравится или нет?» — а вы говорите: «Нет, не нравится», — и указываете, что исправить. Теперь представьте, что на месте вас и дизайнера — ?две нейронные сети, и они друг с другом соревнуются. Чем больше проверок и взаимных улучшений проходит, тем лучше будет итоговый результат». Американская администрация в декабре выпустила доклад, в котором авторы предупреждают: 47% рынка труда —? в зоне риска. Это значит, что предстоит глобальный передел: бизнес сэкономит везде, где можно сэкономить, а машины, так уж получилось, дешевле людей. Если вы боитесь за свою работу?, ?подумайте: что уникального делаете именно вы? А другой человек так может? Если ответ — ?да, то с высокой вероятностью вас может заменить и машина. Если смотреть на мир через теорию экономики — ?он погружается в глобальное неравенство, где одна и та же технология принесет прибыль одним странам и несчастье — другим. По мнению Романа Постникова, фабрики в Китае через пару десятилетий будут просто никому не нужны, дешевую рабочую силу на фабрику можно будет просто загрузить, как видео на YouTube: «Развитие систем искусственного интеллекта будет приводить к тому, что человек физически будет все меньше участвовать в создании товаров, и потребность в перемещении производств товаров и бизнесов в страны с более дешевой рабочей силой начнет сокращаться. Глобализация, конечно, не исчезнет, но экономических поводов для нее будет меньше. Поэтому может так оказаться, что лет через 50 некоторые государства окажутся в положении экономической изоляции, так как у них не будет передовых технологий автоматизации, и получить их быстро они уже не смогут». Борислав Козловски, научный журналист и стажер «Яндекса», говорит, что алгоритм не сможет полностью заменить людей: «Важная особенность того же врача — в том, что он берет на себя ответственность. Врач не дает рекомендацию «С вероятностью 96% на снимке изображена опухоль», но ставит диагноз: «Я как врач заставляю вас впредь считать, что это опухоль». Или, приходя на «Почту России», я вижу, что там Источник: theoryandpractice.ru Комментарии: |
|