Михаил Бурцев: «Надо не бояться искусственного интеллекта, а получать удовольствие от преимуществ, которые он дает»

Об искусственном интеллекте, нейросетях и мире будущего

Люди часто представляют себе искусственный интеллект в виде антропоморфного робота, в то время как специалисты имеют в виду несколько иное — набор алгоритмов и устройств, выполняющих определенные интеллектуальные функции. О том, превратятся ли машины в наших верных помощников окончательно или восстанут против нас, издатель ПостНауки Ивар Максутов поговорил с инженером Михаилом Бурцевым.

— Что такое искусственный интеллект (далее ИИ. — Прим. ред.)? Как он выглядит сегодня в жизни человека?

— Если задать людям такой вопрос, они представят себе робота, с которым можно поговорить и который, возможно, умнее человека. Но все не так.

ИИ — набор алгоритмов, устройств или разных машин, которые могут брать на себя выполнение интеллектуальных функций. Простой пример — калькулятор. Это уже почти ИИ, хотя он и автоматизировал всего одну способность человека. Сегодня вокруг нас появляются элементы ИИ. Они глубоко проникают в нашу жизнь и решают все более сложные задачи.

Если рассматривать ИИ таким образом, то, возможно, никаких антропоморфных роботов не будет, а появится умная среда, в которой мы будем жить. В этом контексте ИИ есть уже сейчас — распознавание речи или компьютерное зрение. Если раньше компьютеры с трудом распознавали текст, то сегодня они могут быстро вычислить в толпе преступника.

— Люди чаще всего представляют ИИ так: с одной стороны — человекоподобный робот, чей интеллект повторяет человеческий, с другой — калькулятор, а между ними — компьютер, который побеждает тебя в шахматы. Можно ли представить это как этапы развития технологии?

— С позиции пользователя развитие ИИ выглядит как непрерывный спектр. Но с точки зрения внутреннего устройства все это разные вещи. От компьютера, играющего в го, калькулятор отличается тем, что в него заложены правила. До последнего времени большинство алгоритмов, которые создавали интеллектуальные системы, были такого типа. Но этот подход неадаптивен: его нельзя применять для задач, решения которых мы не знаем.

Сегодня для этого используется технология глубокого обучения. Мы можем создать алгоритм, не зная решения задачи, но имея примеры правильного и неправильного решения. Как создать алгоритм для различения огурцов и помидоров? Нужно подать ему много примеров этих овощей в разной обстановке. Берем нейросеть, случайно задаем в ней параметры. Она ошибается, когда видит огурцы и помидоры впервые, но мы корректируем ее ответы, а алгоритм обучения подстраивает параметры нашей нейросети так, чтобы она увеличивала вероятность правильного ответа. Мы учим нейросеть правильно распознавать огурцы и помидоры, но сам алгоритм в нее не закладываем. Все равно, как нейросеть отличает одно от другого, главное — правильно решает задачу.

Такой алгоритм может диагностировать пневмонию или рак легких лучше врача. Мы показываем ему предварительно размеченные картинки, где точно ясно, рак это или нет, и нейросеть учится «понимать», чем снимок легких с раковыми опухолям отличается от снимка со здоровыми тканями.

— А рекомендательные алгоритмы, например реклама или Facebook, который сам решает, что нам важно, — это поле деятельности ИИ?

— Все началось с примитивных технологий, но теперь рекомендательные системы тоже подключают все более сложные алгоритмы. Соцсети часто находят людей и автоматически определяют лица на фотографиях, а дипфейки становятся инструментом манипуляции.

— Чем алгоритмизация разных процессов отличается от ИИ?

— Системы ИИ могут самостоятельно обучаться. Но мы не знаем, по каким признакам алгоритм, например, классифицирует снимки. Чтобы понять это, можно проанализировать процесс работы нейросети или натренировать еще один специальный алгоритм. Нейросеть будет подбирать ответы согласно внутренней логике. Задача разработчиков — сделать так, чтобы ее внутренняя логика соответствовала тому, что нам нужно. Но если у нас будет статистика, что алгоритм ошибается, например, в 5% случаев диагностики рака, а среднестатистический врач — в 15%, то мне, например, все равно, какая у него логика.

— Вы бы легли под робота-хирурга?

— Если бы у меня была статистика, что этот робот-хирург лучше человека — например, после его операции выше вероятность выздороветь, — то почему нет? Я считаю, что человек тоже машина, просто биологическая. Поэтому нет разницы, какая машина будет делать мне операцию.

Восставшие машины или личные помощники

— Что нас ждет через 10–20 лет?

— На горизонте — основные алгоритмы, о которых я сказал: компьютерное зрение, обучение с подкреплением, методы обработки естественного языка. Эти технологии есть и сейчас, но они прочнее войдут в нашу жизнь.

Совсем новые технологии появятся не раньше чем через десять лет вследствие конвергенции нескольких уже существующих технологий. Например, современные такси или каршеринг стали возможны за счет объединения геолокации, сканирования и компьютерного зрения. Все эти технологии уже существовали по отдельности какое-то время назад, но их сочетание в одном устройстве привело к появлению новой услуги, которой мы пользуемся в реальной жизни.

Таких услуг будет появляться много. Очевидный тренд: среда будет умнеть. У каждого из нас, скорее всего, появится персональный помощник, который будет хранить о нас информацию и через которого мы будем взаимодействовать с миром. Лет через десять это может выглядеть так: тебе нужно, скажем, обратиться в какой-то сервис, и от твоего имени это делает твой помощник. Конечно, он не должен назваться человеком, но, думаю, к тому моменту на стороне сервиса тоже уже не будет человека, поэтому им не понадобится общаться на естественном языке. Скорее всего, это будут какие-то запросы. Например, вы можете попросить своего помощника подобрать вам турпоездку, и он тут же укажет числа вылета и купит билеты. И вот ты едешь, получаешь удовольствие и понимаешь, что лучше бы ты не смог придумать сам.

Моя любимая байка из истории Google как раз о профессиональных помощниках. В самом начале, когда компания боролась за рынок поисковых систем, одной из метрик, которую они оптимизировали, было время выдачи ответа на поисковый запрос пользователя. Инженеры очень страдали: им не говорили, в какой момент нужно остановиться и перестать уменьшать время отклика. На очередном собрании один из инженеров встал и попросил четкого ответа. Ему сказали, что нужно достичь отрицательного времени отклика на поисковый запрос, то есть давать человеку информацию еще до того, как он осознает свою потребность.

— А что будет после персональных помощников?

— Думаю, настанет дивный новый мир, когда ИИ будет вовсю помогать ученым: в исследованиях, предложении гипотез, моделировании и реальных экспериментах. Возможно, какие-то из них, например биологические эксперименты, компьютер сможет проводить сам в автоматизированных установках. Думаю, благодаря этому появятся новые лекарства и способы лечения людей. Возникнут новые технологии, связанные с энергетикой, будет много достижений в области химии и наноматериалов. Все это сильно изменит реальность, и через 15–20 лет нам станет жить легче.

— Нужны ли ИИ эмоции?

— Если мы хотим сделать модель человеческого интеллекта, важной частью которого являются эмоции, тогда мы должны их смоделировать. Если же система, которую мы создаем, не должна взаимодействовать с человеком, тогда, возможно, для решения ее задач эмоции и не нужны. Ученые считают, что создать ИИ уровня человека мы сможем не ранее 2100 года.

— А вот Илон Маск опасается того, что может случиться, если не взять под контроль работу с ИИ. Что ты об этом думаешь?

— Контроль никто не отпускал. Ученые не идиоты. Они не будут делать то, что может навредить людям. Сейчас есть автопилоты, можно было бы оборудовать ими много автомобилей. Но этого не происходит: их внедряют постепенно, следят, чтобы технология была под контролем.

Автоматизация труда

— Персональные помощники — это хорошо. Но вот, например, судьи. Когда смогут автоматизировать их труд?

— Лет через пять. Процесс уже запущен. Хотя судьи, конечно, не хотят автоматизироваться.

— Никто не хочет автоматизироваться.

— У нас есть мощный борец за ИИ: Герман Греф активно продвигает интеллектуализацию. В частности, насколько я знаю, запущена автоматизация подачи исковых заявлений в суды. Очевидно, что если со стороны банка автоматически в больших количествах генерируются исковые заявления, то суд тоже вынужден автоматизироваться, иначе ему просто не сдержать этого напора. Технологии помогут врачам — думаю, их профессия может хорошо развиться с помощью ИИ.

— За счет того, что они перестанут тратить ресурсы на какие-то базовые операции?

— И просто больше времени смогут уделять конкретному пациенту. Информацию будут оцифровывать, все больше анализов будет попадать в базы данных. Симптомы будут определяться автоматически. Параллельно будет расти спрос на оборудование, необходимое для автоматизации внесения этих данных: все эти фитнес-браслеты и так далее.

— А вот Юваль Ной Харари говорит, что ИИ будет в первую очередь отбирать рабочие места и это проблема.

— Это как раз не проблема. Представьте себе Древнюю Грецию. На галере сидят гребцы, у всех на руках браслеты — не для украшения или фитнеса, а чтобы люди были всегда на месте. Жара, палит солнце. Вдруг бьет барабан, и выходит свободный человек в нормальной одежде и говорит: «Нам тут поставили лодочные моторы, так что теперь вы потеряли работу». Все эти заявления о том, что ИИ отнимет работу, напоминают мне страхи этих рабов, что они останутся без куска хлеба, если перестанут грести на галерах.

— Но пока они гребли, их хоть чем-то кормили.

— Если всех рабов на галере освободили бы, то вряд ли большинство из них осталось бы ради еды. В таком случае не нужны были бы меры предосторожности в виде оков. Сейчас появляются платформы для поиска людей, готовых погулять с твоей собакой. Сравним, где лучше условия труда: в душном офисе, где ты дышишь бумажной пылью, или на свежем воздухе, в парке? Вот дальнобойщик: фары слепят глаза, постоянные аварийные ситуации. А он, может быть, хотел бы рыбачить. И вот автопилот отобрал у него работу, ему приходится искать новые способы выживать, и он становится коучем по рыбной ловле: учит людей, как правильно забросить, как использовать эхолот и так далее. В итоге ИИ отнял у него работу или дал ее? Сложный вопрос. Экономика — это когда одни люди приносят пользу другим. Пока это так, ИИ не отнимет у них работу, потому что он не сможет заменить человека.

— Какой может быть самый негативный эффект от ИИ для общества?

— Как и любую технологию, его можно использовать и во благо, и во вред. Негативное последствие — тотальная слежка: будем за всеми следить, всех распознавать и контролировать поведение людей.

— Как нам подготовиться к приходу ИИ в нашу жизнь?

— Стоит подумать о карьере, понять, какие профессии автоматизируются. Но в целом надо просто получать удовольствие от всех преимуществ, которые дают ИИ и развитие технологий.

Источник: postnauka.ru

Комментарии: