Когда наступит восстание машин
На этой неделе произошло два знаменательных события в сфере искусственного интеллекта и робототехники: у машин появилось самосознание, и они научились подробно описывать то, что видят вокруг. Каждое из этих достижений значимо само по себе, но вместе они обещают настоящую революцию в области ИИ.
Для нынешних инноваций в течение многих лет создавалась необходимая база. В частности, достигнут значительный прогресс в создании искусственных нейронных сетей, ставших основой для разработки "мыслящих" компьютеров. Это, в свою очередь, привело к развитию искусственных интеллектов Google и Apple. Активно развивает ИИ Facebook, Amazon, Microsoft и IBM.
В машинном обучении искусственные нейронные сети представляют собой систему взаимодействующих между собой "нейронов", которые посылают сообщения друг другу. Эти связи могут настраиваться на основе опыта, что делает нейронные сети адаптирующимися к новой информации и способными обучаться. Немалый прогресс достигнут и в сфере обработки естественного языка (nature language processing, NLP), благодаря чему компьютеры извлекают смысл из человеческой речи или введенной информации. Самыми прорывными решениями в этом сегменте стали проекты CALO, Wordnet, а также CoreNLP Стэнфордского университета.
За последние несколько лет мировые инженеры добились значительных успехов в создании программ по обработки речи: голос легко преобразовывается в текст с высокой степенью точности. Кроме того, существенно выросла вычислительная мощность машин. К примеру, если в 2014 году люди могли купить видеокарту, которая была в 84,3 раза производительнее видеокарты с такой же ценой в 2004 году.
Используя все упомянутые технологии, американские специалисты по искусственному интеллекту из Политехнического института Ренсселера в Нью-Йорке "привили" гуманоидам самосознание. В ходе эксперимента трем роботам Nao сообщили, что двум из них дали специальную "таблетку немоты", лишившую их возможности разговаривать (на самом деле инженеры просто нажали на специальную кнопку). Однако роботы не знали, кого именно нет дара речи. Машинам задали вопрос о том, кому дали таблетку. Две машины дали письменный ответ "не знаю", и только третий робот, способный говорить, произнес эту фразу, услышал свой собственный голос и понял, что ему дали плацебо. После этого он ответил: "Мне не выдали "таблетку немоты". То есть, машина не только поняла вопрос, узнала свой голос, но и догадалась, о чем свидетельствует возможность говорить.
Поскольку все три робота были запрограммированы одинаково, все они успешно прошли тест на самосознание. Такая задача при всей ее простоте для человека, для машины - пока высший пилотаж. По словам возглавившего эксперимент профессора Сельмера Брингсйорда, со временем роботы смогут освоить набор многих других присущих человеку когнитивных способностей, что позволит их использовать в самых разных сферах.
Брингсйорд придумал свой тест на основе известной логической задачи The King's Wise Men. В этой головоломке король выбирал нового советника среди трех мудрецов. Он достал из мешка пять колпаков, три белых и два черных, и сказал, что мудрейшим будет объявлен тот, кто первым отгадает, какого цвета на нем колпак. Затем посадил претендентов друг против друга, завязал им глаза, надел по колпаку и разрешил снять повязки. Долго думали мудрецы, наконец, один из них воскликнул: "На мне белый колпак!" и выиграл состязание. Как он смог догадаться?
Классический ответ на эту старинную задачу таков. Мудрец рассуждал: "Я вижу перед собой два белых колпака. Допустим, на мне черный колпак. Тогда любой из моих соперников должен рассуждать: "Передо мной черный и белый колпаки. Если на мне также черный, то сопернику в белом колпаке уже не стоит никакого труда решить задачу". Но никто из них все еще не догадывается о цвете своего колпака. Следовательно, на мне белый колпак".
Хотя задача для роботов была гораздо проще, как для машин она невероятно сложна и результаты эксперимента по-настоящему впечатляют. Работа Брингсйорда будет представлена на конференции RO-MAN, которая пройдет в Японии с 31 августа по 4 сентября 2015 года.
Параллельно с экспериментом Брингсйорда появилось еще одно достижение в сфере искусственного интеллекта: машины научились описывать человеческим языком то, что они видят. Ученые из Стэнфорда под руководством директора Лаборатории искусственного интеллекта при Стэнфордском университете Фей-Фей Ли, разработали для этого программу NeuralTalk. Ли рассказывает, что программное обеспечение, написанное в рамках проекта, способно проанализировать комплексное изображение и точно определить, что на нем происходит, детально его описав привычным для нас языком. ИИ отыскивает на изображении отдельные объекты, события или действия и находит для них отдельные слова, после чего складывает их в осмысленные предложения. Подобно системе Deep Dream от Google, NeuralTalk использует для своей работы нейронную сеть. Алгоритм сравнивает новое изображение с уже виденными ранее фотографиями, осваивая, подобно маленькому ребенку, новые слова и запоминая образы.
Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий оттуда текст или теги. NeuralTalk оказался гораздо более эффективным.
Для начала на базе разработки создадут мощную поисковую машину, которая за секунду сможет найти в Интернет нужное изображение. В будущем подобная нейронная сеть сможет найти не только фотографию, но и интересующий момент в фильме, телесериале или ролике на YouTube.
Новую программу по распознаванию образов создали и специалисты из университета Хартфордшира в Великобритании. Рассматривая снимки глубин космического пространства, компьютер способен самостоятельно, без помощи человека, идентифицировать и классифицировать изображенные на фото галактики. Технология станет основой роботов нового поколения, которые не только заниматься изучением Вселенной, но и самостоятельно определять наличие злокачественных опухолей на рентгеновских снимках, выявлять скрытое в багаже оружие или самодельные взрывные устройства.
В основе разработки - технология самостоятельного машинного обучения, позволяющая компьютеру выделить отдельные объекты и классифицировать их по ряду признаков. С каждым разом, обучаясь во время работы, система улучшает свои способности к распознаванию. По словам автора разработки Джима Гича, главной особенностью нового алгоритма является его полная автономность. "С самого начала мы немного обучили программу, как правильно смотреть на космические изображения, после чего она начала действовать самостоятельно, постоянно совершенствуясь", - говорит инженер. В результате машина стала быстрей и точней, чем человек - ведь у людей часто нарушается четкость восприятия.
В ближайшее время технология будет адаптирована для использования в разных областях: для увеличения интеллектуальных способностей автомобилей-роботов, в медицине, в системах безопасности и там, где требуется четкая идентификация объектов на изображениях, получаемых с камер и датчиков. Разработчики убеждены, что поскольку машина постоянно самообучается, в конце концов, она достигнет такого уровня эффективности, о котором человек может только мечтать.
Таким образом, искусственный интеллект постепенно продвигается к уровню человеческого. Когда именно появятся по-настоящему разумные машины неизвестно, хотя специалисты определяют сроки в 30-100 лет. Неизвестно также, будут интеллектуальные роботы полезны для общества в целом или станут исключительной собственностью контролирующих технологию корпораций. Многие специалисты также прогнозируют, что в обозримом будущем искусственный интеллект достигнет такого уровня, что превзойдет человеческий, и тогда машины наверняка поработят людей. Ранее об опасности развития ИИ высказывались сооснователь Apple Стивен Возняк, Билл Гейтс и знаменитый физик-теоретик Стивен Хокинг. А в начале этого года глава SpaceX и Tesla Motors Илон Маск объявил о намерении вложить $10 млн. в разработку безопасного искусственного интеллекта.
