Недавно мы писали о том, что Южно-Уральский государственный университет выиграл грант в размере 37 миллионов рублей на разработку образовательных программ в сфере искусственного интеллекта. Планируется, что полученные средства вуз, в том числе, потратит на подготовку, переподготовку и повышение квалификации преподавателей в области ИИ, причем не только в ЮУрГУ, но и в высших учебных заведениях области.
В массовой культуре искусственный интеллект, зачастую, изображается как своеобразное слияние человеческого мозга с компьютером: свойственная каждому человеку свобода мышления здесь сочетается с возможностью вычислительной машины анализировать и обрабатывать огромные массивы данных за считанные секунды, управлять другими техническими устройствами и существовать буквально везде, в рамках цифрового пространства. А еще, в массовой культуре, искусственный интеллект практические всегда противостоит человечеству.
Конечно, все прекрасно понимают, что этот образ — далек от действительности. Но, тем не менее, несмотря на свою стереотипность и банальность, в художественных произведениях мы до сих пор сталкиваемся с «умными и злыми машинами». Принято считать, что через него человек выражает свой страх быть замененным машиной. Действительно, с конца 20-го века, когда на заводах впервые появились роботизированные конвейеры, мы все чаще думаем и говорим об этом.
Но как дела обстоят на самом деле? Действительно ли нам нужно бояться искусственного интеллекта или, напротив, сосредоточиться на том, чтобы как можно скорее создать первую самостоятельно думающую машину? Что вообще такое искусственный интеллект?
На этот и другие вопросы нам ответил Леонид Соколинский, доктор физико-математических наук, профессор, проректор по информатизации ЮУрГУ.
На сегодняшний день что принято считать искусственным интеллектом, а что нет? Существуют ли какие-то разработки в этой сфере?
Со стороны научного понимания ИИ — это искусственные нейронные сети, которые реализуются с помощью вычислительной техники и обучаются для решения определенных задач. Уже созданы нейронные сети, которые, например распознают рукописные цифры в сотни раз быстрее и точнее, чем человек. Примеров нейронных сетей, которые уже сейчас функционируют и, более того, используются в разных сферах нашей жизни, очень много.
Многие люди считают, что ИИ это мозг, который воспроизвели на компьютере. Расскажите, чем это представление отличается от действительности?
Люди действительно воспринимают искусственный интеллект именно так. Это, не в последнюю очередь связано с тем, как его показывают в фильмах и книгах. При этом, реальность очень сильно отличается от того, что мы видим в массовой культуре. Дело в том, что человеческий мозг — чрезвычайно сложно организован и ученые до конца не понимают, как он функционирует. Исследования в этом направлении ведутся уже давно, но полной картины и понимания принципов работы это органа мы до сих пор не имеем. В человеческом мозге примерно 86 миллиардов нейронов. Эти нейроны — минимальная логическая единица, которая создает мыслительный процесс и обрабатывает получаемую нами информацию от органов чувств.
Люди научились создавать искусственный нейроны, но объединить их в систему, которая содержала бы в себе 86 миллиардов искусственных нейронов мы пока технически не можем. Однако, если мы соберем самые мощные компьютеры мира и каким-то образом их объединим, заставим работать вместо, то по количеству логических элементов они примерно сравняются с человеческим мозгом.
В наши дни сделать функционирующий искусственный мозг невозможно, но в будущем, думаю, что у нас всё получится, главное решить ряд технологических проблем.
Вы сказали о технологических проблемах, которые у нас возникли уже сейчас. Расскажите, что это за проблемы?
Как нам эффективно обучать и чем питать искусственный мозг? В живом, биологическом мозге, связь между нейронами осуществляется с помощью электрических импульсов. При этом, например, человеческий мозг на генерацию и обработку этих импульсов тратит очень малое количество энергии. Вычислительные машины, в свою очередь, тратят в миллионы раз больше электроэнергии для того чтобы проделать ту же самую работу, что делают наши биологические нейроны. Соответственно, для эффективного функционирования искусственного мозга потребовалось бы колоссальное количество электроэнергии.
Предположим мы разобрались, чем питать искусственный мозг, что нужно делать дальше?
Мы бы сразу столкнулись с другой проблемой. Собственно, мы уже сейчас с ней столкнулись: как обучать искусственный интеллект? Человек учится всю свою жизнь: детский сад, школа, университет, кто-то остается заниматься наукой, кто-то уходит работать и уже там дополнительно получает знания и навыки. В сущности, всё, что мы умеем, начиная от речи и заканчивая умением решать уравнения, например, мы когда-то изучили, запомнили и, что самое главное, научились применять полученные знания на практике.
Чтобы искусственный мозг начал решать какие-то задачи, его также нужно обучать и для этого потребуются колоссальные временные и вычислительные ресурсы. Кроме того, это рождает несколько вопросов: какие методики применять для его обучения? Кто будет этим заниматься? Какие знания он должен получить, а какие нет?
Тем не менее, постепенно эти проблемы будут решены. Мы постепенно движемся к созданию искусственного интеллекта, подобного человеческому, но сразу скажу, что в очень далекой перспективе.
А возможно ли приспособить, обучить одну нейронную сеть выполнять разные задачи?
Нет, для каждой задачи нужно разрабатывать свою нейронную сеть, со своей архитектурой, структурой, и особым способом обучения на строго определенных, размеченных примерах, подготовленных заранее и, чем больше будет таких примеров, тем лучше и точнее будет работать эта нейронная сеть. Опять же, требуется достаточно мощная вычислительная техника и, конечно, временные затраты.
В итоге, при всех вложениях, нейронная сеть будет решать только одну конкретную задачу, например, как я уже сказал, узнавать только рукописные цифры. Дайте ей задачу найти среди цифр, например, букву — она с ней не справится, потому что она для этого не разрабатывалась. При этом, ребенок с этой задачей справится без всякого труда.
Конечно, мы можем объединить несколько нейронных сетей, наладить между ними взаимодействие и получить так называемый сильный искусственный интеллект — своего рода ансамбль обученных, взаимодействующих между собой нейронных сетей, которые могут решать большое количество разных задач, общаясь друг с другом.
Теоретически, нейронная сеть может решить любую задачу, которую перед ней поставят, главное, как я уже сказал, ее правильно обучить, но как бы хорошо нейронная сеть ни была обучена, мы не всегда можем быть уверены, что решение, предложенное нейронной сетью, будет оптимальным и верным. Это одна из фундаментальных проблем, связанных с ИИ в целом, она называется «проблемой доверенного искусственного интеллекта». Возможность допустить ошибку, заложена в фундамент архитектуры нейронных сетей. В этом плане искусственные нейронные сети сходны с человеком, ведь люди, бывает, ошибаются.
Все чаще появляются новости о том, что те или иные предприятия, представители бизнеса внедряют в свои процессы технологии искусственного интеллекта. На сегодняшний день, в каких отраслях применение ИИ наиболее актуально и почему?
Действительно, в современном мире ИИ применяется, так или иначе, во всех отраслях деятельности человека. Например, в медицине искусственные нейронные сети эффективно применяются для диагностики различных заболевай на основе анализа изображений: обработка снимков МРТ, флюорографии, да даже обычной фотографии. Уже существует нейронная сеть, которая по фотографии пигментации может определить, возможно ли развитие рака кожи на этом участке или это просто естественное изменение цвета кожи.
Если говорить про рентгеновские снимки, здесь нейронная сеть, зачастую, эффективнее диагностирует заболевания, которые врач-рентгенолог при осмотре снимков может упустить, не заметить. Конечно, постановка диагноза остается за человеком, но использование нейронных сетей в медицине — уже практически современный стандарт.
В социальной сфере нейронные сети постепенно внедряются в сервисы доставки и перевозки, но пока на уровне экспериментов. Искусственный интеллект не требует отдыха, ему не нужно платить зарплату, это ведет к колоссальной экономии для транспортных и курьерских компаний. В недалеком будущем мы увидим машины, в первую очередь большегрузные, которые сами, без участия водителя, курсируют между городами, и самостоятельно занимаются перевозкой товаров. Сейчас исследованиями в этой области занимаются ведущие российские и мировые IT-компании.
За последние годы робототехника шагнула далеко вперед: роботы стали подвижнее, быстрее. Управляемые нейронными сетями, они смогут без труда определить, куда и как нужно доставить посылку или заказ. Эксперименты в этой сфере также проводятся. Конечно, они не будут также эффективны как человек, но выполнять какой-то базовый набор действий они в состоянии.
В промышленности нейронные сети также применяются. Например, они занимаются контролем продукции на непрерывных производственных линиях. До появления нейронных сетей существовала проблема определения брака, ведь лента конвейера движется с огромной скоростью. Раньше над этой лентой строилась небольшая будка, в которой сидел человек и просто следил за прокатом ленты, чтобы остановить процесс, если вдруг начались какие-то разрывы. Это сложная и монотонная работа, если человек с ней справлялся плохо — завод производил брак, что вело к финансовым и производственным потерям.
Сейчас эту задачу успешно решают нейронные сети и делают они это намного лучше, чем даже очень хорошо обученный человек. Автоматика анализирует изображение несущейся на огромной скорости ленты и, в случае возникновения проблемы, передает сигнал оператору, который уже может остановить конвейер и самостоятельно составляет протокол: где был замечен брак, какой характер он носит.
Из более сложных примеров применения в промышленности: линии разливки стали. Существует проблема залипания стали в разливочной машине. Если это происходит, то технологический процесс останавливается, а предприятие несет убытки. Современный варианты таких разливочных машин обвешены сотнями датчиков, которые ежесекундно фиксируют различные параметры. Показания с этих датчиков в реальном времени анализирует нейронная сеть, которая может предсказать, произойдет ли залипание стали в машине. Решить эту задачу в короткие сроки человек не в состоянии.
Другая, не слишком приятная сфера применения — военная. Россия, как и ряд других стран мира, регулярно исследует возможности применения ИИ для создания беспилотных боевых машин, роботов, комплексов управления вооружением, умного оружия. Военные очень заинтересованы этой технологией, ведь она, все-таки, позволит снизить человеческие потери как среди военных, так и среди гражданских. То, что боевые роботы и автоматические системы с искусственным интеллектом будут использоваться — это факт и его нужно принять, как бы нам не хотелось.
А если говорить о более «повседневном» применении нейронных сетей? Как они могут помочь нам, обычным людям?
Лингвистика и перевод с одного языка на другой. Здесь также используются искусственные нейронные сети. Например, Яндекс добился колоссальных успехов, если речь идет о переводе в паре «английский-русский» и «русский-английский». Яндекс.Переводчик, зачастую, выдает очень хороший литературный текст. Не идеальный, конечно, но очень качественный. Перевод и работа с языками — сложная задача даже для нейронных сетей.
Нейронные сети все чаще внедряются в системы видеонаблюдения, в банковскую отрасль. Сейчас мы уже можем научить нейронную сеть узнавать человека по лицу, голосу, даже по его поведению за компьютером. Такие системы уже существуют и активно используются бизнесом. Если вы дали согласие на сбор ваших биометрических данных, то вам достаточно просто заглянуть в камеру. Техника безошибочно поймет, что это вы и даст возможность, например, совершить какую-то банковскую операцию. Согласитесь, что подделать ваш голос или черты лица намного сложнее, чем паспорт.
Некоторые нейронные сети используются для анализа данных с камер наружного наблюдения. Они могут, например, отследить как вы, передвигались по городу. Такие технологии используются во многих городах мира, включая Москву и уже есть определенные успехи: находить преступников, стало намного проще. Нейронная сеть отсматривает и анализирует видеозаписи в десятки раз быстрее, человек физически не может так точно и так быстро обрабатывать информацию. На выходе сотрудники службы безопасности, полицейские получают отчет, в какие моменты, в какое время и где был замечен подозреваемый. В случаях, когда счет идет на минуты и преступника надо задержать в мегаполисе «по горячим следам» — нейронные сети чуть ли не единственный эффективный способ следить за его передвижениями. Причем, зачастую такие сети узнают вас, даже если вы немного прикрыли лицо. Например, надели головной убор или очки.
Стоит также упомянуть, что существует одна серьезная проблема. С искусственным интеллектом могут работать только обученные люди. Даже самому талантливому врачу или инженеру на заводе все эти интерфейсы могут показаться сложными. Нам нужно научиться разрабатывать понятные интерфейсы, чтобы любой человек мог сформулировать и поставить задачу компьютеру. Сейчас, к сожалению, далеко не все профильные специалисты понимают, как и главное зачем им нужно уметь пользоваться инструментами нейронных сетей. Обучить таких людей, дать им базовое понимание принципов работы — одна из важнейших задач.
Вы привели много примеров, где ИИ уже используется. Вспоминая историю, когда на заводах появились первые роботизированные конвейеры, многие люди возмутились тем, что скоро машины полностью заменят людей. Как вы считаете, возможно ли, что искусственный интеллект частично либо полностью сместит человека с интеллектуальных профессий?
Думаю, что в обозримом будущем существенной угрозы для людей интеллектуальных профессий — нет. Какие-то элементы замещения роботизированными комплексами и системами искусственного интеллекта будут появляться. В первую очередь такие замещения будут касаться низкоквалифицированного труда. Как я уже сказал, в будущем существенно сократятся рабочие места для людей в области грузоперевозок, курьерской доставки. Но что касается профессий, требующих высокой квалификации, думаю, что этим профессиям ничего не угрожает. Для того, чтобы ИИ смог заменить человека в такой профессии, нужен сильный искусственный интеллект, до которого мы пока еще не дошли.
Безусловно, негативное восприятие технологий будет. Возможно будут появляться определенные социальные движения, как в свое время против внедрения машин на производстве восстали Луддиты. Это восприятие в той или ной форме обязательно будет существовать. Думаю, что прогресс все равно неизбежен, нравится нам это или нет. Поколения будут меняться. Люди будущего будут рождаться в новой реальности, где, например, курьеры заменены роботами и они будут воспринимать это как данность. В их представлении это будет абсолютно нормой и они не будут понимать, что когда-то эти задачи выполняли люди.
В обозримом будущем, например, все автомобили станут беспилотными. А если вы захотите управлять машиной сами, то придется заплатить и кататься в строго определенных местах. Странно ли это звучит? История уже знает один такой пример. Раньше лошади были основным средством передвижения у человека. Если бы вы сказали человеку из 1900 года, что всего через 100 лет для того, чтобы покататься на лошади ему нужно будет заплатить, поехать в специальное место и уже там сесть верхом, он бы вас не понял, возможно рассмеялся бы. В его реалиях езда на лошади — это естественный способ передвижения, в том числе по городу. Но нас, современных людей, это совсем не удивляет, для нас это нормально. В дальнейшем то же самое может произойти и с автомобилями, управляемыми людьми.
Как вы считаете, в будущем будет ли ИИ регулироваться на законодательном уровне?
Безусловно. Это, действительно, очень серьезный вопрос. Уже сейчас есть определенное направление в науке, которое исследует этические нормы использования искусственного интеллекта. Первым, кто об этом задумался стал писатель-фантаст Айзек Азимов, который придумал три закона робототехники. В законодательство точно будет вписан искусственный интеллект и я объясню, почему. Смоделируем ситуацию: робот-курьер несет ценный груз, а на него нападают грабители, с целью этот груз отобрать. Что в этом случае делать роботу? Отбиваться или бежать? А если он травмирует людей или даже убьет? Или еще, если машина на автопилоте, все-таки, нарушит правила дорожного движения. Как мы с вами выяснили, искусственный интеллект все-таки может совершать ошибки. Кто понесет за это ответственность? Машина, ее владелец или компания-разработчик? Сейчас мы не можем ответить на этот вопрос, но в будущем правовая база для искусственного интеллекта обязательно будет разработана.
В 1984 году американский писатель Уильям Гибсон написал книгу «Нейромант», которая по-сути создала жанр «киберпанк». В ней, как и в других киберпанк-произведениях описан мир будущего, в котором высокие технологии никого не удивляют. Как вы считаете, мы близки к такому варианту будущего?
В технологическом плане. Но только в технологическом. Думаю, что мы уже входим в, как вы выразились, «киберпанк». Может быть мы, конечно, это до конца не замечаем, потому что мы находимся в процессе этого вхождения. Даже если мысленно отмотать время на 20-30 лет назад и рассказать человеку из 90-х и 2000-х о том, что телефоны и компьютеры узнают нас по голосу и лицу, существуют голосовые помощники, мы можем мгновенно переводить текст на разные языки мира, а вычислительные мощности смартфонов в тысячи раз выше, чем у компьютеров тех времен, то для него это уже будет описанием мира будущего, какой-то научной фантастикой, а это лишь малая часть технологий, которыми мы пользуемся практически ежедневно. Но это наша с вами реальность, в которой мы живем и воспринимаем всё это как должное, уже практически не обращая внимания. Опять же, мало кого сейчас можно удивить роботами или умным домом — слишком часто в нашей жизни мы стали сталкиваться с такими явлениями. Поэтому, да, можно сказать, что в технологическом плане мы уже живем в мире будущего, который писатели-футурологи описывали в 60-70е годы. Технологий не нужно бояться, ведь они, в первую очередь, создаются для того, чтобы сделать нашу жизнь проще.