Глупые, глупые люди. Как зачаток искусственного интеллекта вытесняет человека |
||
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 |
2017-12-02 13:11 Обширные исследования проводятся за секунды, дата смерти пациента определяется по снимку, а возможности машин-мыслителей быстро растут. Я не ожидал, что машина окажется в состоянии провести этот эксперимент сама собой, по наброску, меньше чем за час… Обычной компьютерной программе понадобилось бы больше времени, чем возраст Вселенной, чтобы перебрать все комбинации и прийти к этому! доктор Пол Вигли , Австралийский национальный университет Эта фраза учёного из Австралии недавно разошлась по всему миру. Пол Вигли (Paul Wigley) и его коллеги не скрывали удивления. Было непросто поверить, что одна компьютерная программа способна на такое. Кто-то едва успел доесть свой ланч, а она уже придумала, как управлять тремя лазерными лучами, чтобы охладить облако атомов. Молодые исследователи почти не создали ничего нового. Они лишь повторили эксперимент, который в 2001 году принёс двум учёным Нобелевскую премию по физике. Но на этот раз, через 16 лет, задачу резко упростил искусственный интеллект. Большую часть работы он взял на себя. Это только один пример тех масштабных изменений, которые происходят вокруг нас. Искусственный интеллект (ИИ), а вернее пока только его зачаток — узко направленные самообучаемые компьютерные программы, нейронные сети — занимает всё больше места в жизни человечества. Работа искусственного интеллекта — быстро обрабатывать информацию. В своём поле он не ограничен методами, которые ему предложил человек-создатель. Он может пробовать, ошибаться и пробовать снова. Находить незаметные для живого мозга связи и закономерности. Всё это происходит на скорости, немыслимой для нашей с вами сознательной деятельности. Анализ, который обычно занимает от нескольких недель до месяцев, который требует вклада экспертов, требователен к вычислительным мощностям, может быть выполнен нейросетями за долю секунды, полностью автоматически и на чипе сотового телефона доктор Лоуренс Перо Левасо, Кембриджский университет Молодая учёная из Кембриджа Лоуренс Перо Левасо (Laurence Perreault Levasseur) говорит о подарке, который нейронные сети сделали астрономам. Программе дали в течение суток изучать около полумиллиона снимков гравитационных линз. Такая линза ?– это, например, галактика, которая заслоняет от нас другую галактику. Мы можем видеть дальнюю в искажённом виде, будто через линзу, из-за гравитационного поля ближней. Так вот, чтобы узнать размер, энергию, скорость двух объектов, прежде приходилось строить модели на мощных компьютерах, затем долго их анализировать. Догадайтесь, как изменилась ситуация с ИИ? Нейронной сети дали в течение суток изучить полмиллиона снимков гравитационных линз. На следующий день она стала тратить всего секунду на анализ новой фотографии, полученной телескопами. Достоверность результата при этом не уступала итогам многомесячной работы группы исследователей. Разница в скорости анализа — до 10 миллионов раз! Есть и более близкая для всех нас сфера, в которой искусственный интеллект уже добился многого. Это медицина. Вся работа врачей построена на том, чтобы правильно поставить диагноз, а затем дать правильный прогноз. Если бы у нейросетей было резюме, они бы написали эти пункты в графу "основные навыки". В Хьюстоне создали алгоритм для анализа снимков молочной железы, чтобы выявлять рак. Обучали искусственный интеллект на 500 случаях болезни. Результат превзошёл ожидания. Нейросеть справилась с заданием в 30 раз быстрее человека и с точностью в 99%. Таких примеров масса. Нейросети научили выявлять предпосылки к болезни Альцгеймера, к раку кожи, находить зачатки туберкулёза по снимку, разрабатывать успешное индивидуальное лечение. В Университете Аделаиды решили пойти дальше и поставили задачу машине измерить жизнь человека. Там попытались создать нейросеть, которая позволила бы по снимкам внутренних органов предсказывать, как долго проживёт пациент. Первые результаты были обнародованы летом этого года. Умная машина в 69% случаев дала верный ответ на вопрос, кто из полусотни пациентов сможет прожить ещё пять лет. Вместо того чтобы фокусироваться на болезнях, автоматические системы могут предсказывать медицинский исход так, как докторов не учат, сопоставляя большие объёмы данных и находя еле уловимые закономерности. Доктор Люк Оакден-Райнер, Университет Аделаиды А в Университете штата Флорида решили узнать, может ли ИИ предсказать, с какой вероятностью человек может совершить суицид. Исследователям разрешили изучить 2 миллиона электронных медицинских карт с подсказкой, что несколько тысяч человек из числа их обладателей уже пытались покончить собой. По словам автора исследования Джессики Рибейро, машина смогла с 80–90- процентной вероятностью предсказать, кто может попытаться свести счёты с жизнью в течение двух лет. По мере приближения "часа Х" точность прогноза возрастала до 92%. Проектом заинтересовались американские военные и начали сотрудничество. — 50 лет исследований с по-настоящему умными людьми, работающими над этим, и никаких реальных перемен... Я не говорю, что машинное обучение — панацея, но такие технологии и перемены в status quo могут стать прорывом в застойной сфере исследований... психолог Джессика Рибейро, Университет штата Флорида Вскоре будет сложно назвать сферу, где искусственный интеллект не используется. Уже сейчас банки с его помощью вычисляют риски по валютным операциям и по страховке, IT-гиганты внедряют нейросети в интернет-поисковики, появляются приложения для гаджетов, где ИИ редактирует фотографии. Нейросети могут успешно управлять роботами на заводе, всё лучше умеют водить машины. Что это всё даёт? Человечество благодаря зачатку искусственного интеллекта у него на службе становится эффективнее, прогресс ускоряется. Правда, миллионы неэффективных и непрогрессивных живых людей лишаются работы. Как к этому относиться? Здесь есть по меньшей мере два мнения. Можно считать нейросети главным трендом и вкладывать в их применение много денег, чтобы не отстать от других. Такой путь выбирает глава Сбербанка Герман Греф. А можно считать, что искусственный интеллект нас в итоге и убьёт, — тогда вам по пути с Илоном Маском и Стивеном Хокингом. Источник: life.ru Комментарии: |
|