14 Июня 2018 г.

Развитие искусственного интеллекта в ЕАЭС: взгляд из Беларуси

Развитие искусственного интеллекта в ЕАЭС: взгляд из Беларуси
Фото: yandex.ru

«Евразия.Эксперт» продолжает серию материалов по перспективным новым технологиям, призванным изменить облик нашего общества. В предыдущем материале было рассказано о перспективах робототехники в мире и о месте стран ЕАЭС в продвижении соответствующих технологий. Теперь белорусский аналитик, кандидат исторических наук Павел Потапейко анализирует, насколько продвинулось человечество в области искусственного интеллекта и какое место в его разработке занимают страны Евразии.

Мыслящая машина


Грядет «революция роботов» – с этим согласно большинство исследователей. Ее важнейшей частью станет развитие искусственного интеллекта. А вот тут споров немало. Прежде всего, следует отметить, что до сих пор среди ученых нет единого мнения, что это такое. Более того, нет и строгого определения, что есть интеллект вообще. Есть мнение, что интеллект вообще чисто биологический феномен, недоступный машине.

Существующие взгляды на ИИ сводятся к двум. Во-первых, есть наука о создании интеллектуальных машин и программ, технология их создания и моделирования творческой деятельности человека. Во-вторых, это способность машин к творчеству и самостоятельному обучению, а также осознанию пределов своих возможностей.

Перевод artificial intelligence как «искусственный интеллект», не вполне точен. Intelligence – умение рассуждать, а то и вообще «разведка». Интеллект – это intellect. Но и за рубежом в нем тоже видят интеллект. Американский ученый Джон Маккарти, отец понятия «искусственный интеллект», в 1956 г. говорил, что пока нельзя определить, какие вычислительные операции считать интеллектуальными, да и вообще люди не разобрались в своем интеллекте. Он дал такое определение ИИ: это «вычислительная составляющая способности достигать целей».

Сейчас доминирует мнение, что искусственный интеллект – это способность системы создавать в ходе самообучения решения задач определенной сложности и выполнять их.

Его структура состоит из трех главных элементов: базы данных, «решателя» и интеллектуального интерфейса, позволяющего общаться. Цель – сделать его способным к разумным рассуждениям и действиям при помощи устройств и программ. Но пока нет критериев, что же можно назвать «разумностью» в случае машин.

Изменился объем данных, с которыми работает человек – терабайты и петабайты, с которыми крайне сложно справиться обычными методами анализа. К примеру, операторы АЭС или пилоты имеют доступ к десяткам экранов, каждый из которых мало значим, но их комплекс позволит выявить проблему. Человек не может одновременно следить за 50 экранами, что требует систем анализа данных и вывода на один экран только важного.

В мире количество проектов в сфере ИИ за 3 года выросло в несколько раз. Если в 2015 г. было заявлено о 17, то в 2017 – уже о 74. В 85% случаев заказчиком выступает крупный бизнес. Лидируют США, затем идут Великобритания и Индия.

Немного истории


К середине ХХ в. сложились условия для исследований в этом направлении. Была разработана теория алгоритмов, созданы компьютеры, нейрофизиологи начали постигать мозг. Экономисты и социологи взяли математические подходы для формализации знания, оптимальных расчетов. Все это задало новый поворот дискуссиям философов и писателей о природе человека. Возник вопрос: каковы пределы возможностей компьютера?

Любопытно, что еще в 1832 г. в России Семен Корсаков опубликовал описание изобретенных им механических устройств («гомеоскопов» и др.), помогающих поиску и классификации данных. Причем он впервые применил перфокарту, обогнав свое время.

гомеоскоп.jpg

Гомеоскоп Семена Корсакова. Фото: mosregtoday.ru

В 1950 произошел прорыв. Британский ученый Алан Тьюринг в статье «Может ли машина мыслить» (в журнале Mind) предложил «тест Тьюринга». Суть такова: человек общается с компьютером и с другим человеком – письменно, не видя собеседников, задает вопросы и получает ответы. И машину можно посчитать разумной, по Тьюрингу, если человек не распознает, где ответы машины. Возникла и другая точка зрения: искусственный интеллект возникнет тогда, когда машина научится чувствовать и творить.

В СССР искусственным интеллектом занялись в 60-е гг. Целый ряд ученых Академии наук, МГУ и др. –В. Пушкин, Д. Поспелов, М. Цейтлин, С. Маслов, В. Турчин – добилась успехов по таким направлениям, как автоматический поиск доказательства теорем.

Стали складываться два основных макро-подхода к разработке искусственного интеллекта. «Восходящий» (Bottom-Up или «биологический») предполагает изучение нейронных сетей и введение биологических элементов, на основе которых и моделируется поведение. Здесь речь идет о нейро- и биокомпьютере. «Нисходящий» (Top-Down или «семиотический») – имитация психических процессов (мышления, эмоций и др).

В их рамках стали формироваться подходы. Первым стал символьный, основанный на языках символьных вычислений и ориентированный на поиск только существенной информации для эффективного решения задач. Но в программу заложен лишь один метод работы с данными, аналитику выполняет человек. Чем нестандартнее задача, тем больше усилий. Надо учиться новым правилам по ходу, а машине с этим непросто.

Затем стали применять логический подход: через моделирование логики и рассуждений. Был создан язык «Пролог», использующий набор данных и правил логического рассуждения без жесткого алгоритма их использования.

В 90-е появился агентоориентированный подход, согласно которому машина – «интеллектуальный агент» человека, воспринимающий среду через датчики и действующий при помощи различных механизмов. Здесь упор делается на отборе методов и алгоритмов, позволяющих выживать в среде и выполнить задачу.

Возник и подход, сочетающий элементы других – гибридный. Здесь основа – синергия нейронных и символьных моделей, позволяющая расширять веер возможностей.

К концу века зашли в тупик усилия создать искусственный интеллект путем имитации человеческого. Ренессанс начался в 2000-х гг., когда ряд математиков и программистов предложили алгоритмы ИИ, названные методами «глубинного обучения» и «обучения на базе многообразий». К 2012 г. Дж. Хинтон, А. Крижевский и И. Сацкевер из Торонто (Канада) вдохнули новую жизнь в подход через нейронные сети. Объединенные в каскады и сложные системы, они могут решать задачи, которые ИИ раньше решать не мог: распознавать речь, изображения, предсказывать катастрофы.

В США центрами развития ИИ являются Массачусетский технологический институт и Исследовательский институт машинного интеллекта. В Японии – Национальный институт современной промышленной науки и технологий (AIST). В Индии – Индийский технологический институт (г. Мадрас). В Германии – Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта. В России ИИ курирует Научный совет по методологии искусственного интеллекта РАН.

Основные пути развития искусственного интеллекта


Долгое время магистральным путем развития ИИ было моделирование мыслительных процессов и рассуждений. Создается система символов, ставится формализованная (математически) задача на входе, а на выходе ожидается решение. Причем алгоритм не задан. Так машины доказывают теоремы, прогнозируют и т.д.

Другим основным направлением стало машинное обучение – получение знаний самостоятельно. Еще в 1956 г. американец Рэй Соломонофф наметил его: машина должна уметь без «учителя» распознавать образы в потоке и классифицировать их, совершенствуя эти способности в процессе «самоподготовки».

Обучение, как и с детьми или животными, предполагает поощрение и наказание. Критерием правильности может быть, например, полезность. Задачи – например, распознавание речи, символов, текста. Тут все заметнее биологическое моделирование и совершенствование компьютерного зрения.

Важное направление – работа с естественным языком. Машина должна максимально уйти от механического понимания текста, что особо важно для перевода. Пока, к слову, не удалось достичь хорошего машинного перевода.

Также важна инженерия знаний – получение их из массива информации и последующая систематизация. Здесь наработки опираются на экспертные системы – программы, использующие специализированные базы данных для выводов по проблеме.

Такое направление, как биологическое моделирование, основано на развитии нейронных сетей. Сторонники этого подхода считают, что человеческое поведение, способность к обучению и адаптации есть результат именно биологической структуры. Есть интересная идея, что машины, как и люди, могут совершенствоваться «генетически»: алгоритм может стать лучше, наследуя лучшие характеристики алгоритмов-«родителей».

Наконец, большая работа идет в области машинного творчества. ИИ учат писать музыку, картины, стихи, выступать в качестве художника в фильмах и играх.

картина.jpg

Картина, написанная нейронной сетью. Фото: meduza.io 

Есть и другие направления: системы безопасности, интеграция с роботами и др.

С одной стороны, ставится задача приблизить ИИ к человеку (и даже их интегрировать), т.е. усилить человеческий интеллект. С другой – интегрировать все наработки в единую систему, суперинтеллект, для решения проблем человечества.

Искусственный интеллект и познание


Относительно недавно искусственный интеллект и столь же молодые науки – нейрофизиология, когнитивная психология и эпистемология (раздел философии, изучающий знание) сформировали когнитологию (от cognition – познание). Все они, казалось бы, из разных сфер, но междисциплинарность открывает новые аспекты.

В рамках философии также возникает целое направление – философия искусственного интеллекта. Ведь он затрагивает ряд фундаментальных проблем – человек, знание, картина мира. Философия ИИ ставит две группы вопросов: «до» и «после». Первая – о его сущности, вторая же – этическая: что он несет человечеству.

На главный вопрос «Может ли машина мыслить?» до сих пор нет ответа. Идут дебаты между сторонниками гипотез «сильного» и «слабого» ИИ. Первые доказывают, что он будет не моделью разума, а именно разумом в человеческом смысле. И задаются вопросом о «метаразуме», постигающем проблемы, но лишенном человеческих сомнений. Вторые же считают его лишь орудием, не способным подняться к познанию. На основе формальных схем по-настоящему мыслить нельзя, говорят они.

Этическая сторона искусственного интеллекта занимает философов и фантастов не меньше. Так, трансгуманисты считают его создание одной из важнейших задач человека. В американском Институте сингулярности (SIAI) этика ИИ стала особым направлением, его ведет Элиезер Шломо Юдковски. Он пишет о важности запрограммировать ИИ на дружественное отношение к человеку, иначе он может натворить дел.

Теологи пока высказывались мало. Далай-лама заявил, что нельзя считать машины обладающими сознанием и познанием. Православный протоиерей Михаил Захаров отметил, что созданное человеком искусственное существо, превосходящее его интеллектом, все равно творение Божие. Ведь положение Библии о сотворении человека не следует понимать буквально – мол, Бог вылепил его руками. Это иносказание, указывающее на волю Божию, без которой ничего не происходит. Ведь создает же человек новые виды животных и растений, а все они творения Божьи, заключает богослов.

Интересную мысль высказал марксист Эвальд Ильенков в работе «Диалектическая логика»: машина не может мыслить разумно, диалектически. Идея, что появится машина, мыслящая как человек – продукт неопозитивизма. Для марксизма самая сложная машина остается инструментом. Но капитализм и человека низводит до положения вещи через отчуждение результатов труда. Отсюда и взгляд на мышление как функцию.

В фантастике искусственный интеллект либо обслуживает человека, либо борется с ним. Роман «Выбор по Тьюрингу» Гарри Гаррисона и Марвина Мински – об утрате человечности человеком, в мозг которого вживлена ЭВМ, и человечности машины с ИИ, куда скачана информация из мозга человека. Много писали об ИИ А. Азимов, Р. Хайнлайн, С. Лем. Они затрагивают этику: достижение им самосознания, построение им абсолютного тоталитарного порядка, бегство роботов и создание ими своего мира, мифологии и т.п. И даже психиатрической клиники для роботов с искусственным интеллектом!

Победы и успехи


Вместе с тем список достижений искусственного интеллекта впечатляет уже сегодня. Знаменитый Deep Blue обыграл в шахматы самого Каспарова. Watson, созданный IBM, победил в американской телеигре Jeopardy!, похожей на «Свою игру». Искусственный интеллект распознает цели для ПВО. Торговые компании оценили его способность анализировать продажи со скоростью, превышающей любых экспертов, а это миллионы сделок в день. Только за 2017 г. в его разработки венчурный капитал инвестировал $12 млрд. Банки и финансисты вкладываются не зря. Он моментально обрабатывает новости, отчеты брокеров, истерики в соцсетях и выдает анализ настроений и трендов. Например, UBS и Deutsche Bank используют Sqreem, мгновенно дающий характеристики потребителей и их преференций. Goldman Sachs с помощью платформы Kensho анализирует рынок через «большие данные», Интернет и новости, определяя воздействие на активы. Есть и советники для индивидуальных клиентов.

каспаров.png

Гарри Каспаров играет в шахматы против ИИ Deep Blue. Фото: media.pri.org

Очень серьезно относится к искусственному интеллекту медицина.

Нейронные сети все шире применяются в диагностике. ИИ анализирует томографию и выявляет отклонения, заболевания (например, опухоли), анализирует сердечный ритм. Он помогает обрабатывать записи, консультировать, справляться с рутиной (например, выдачей таблеток), дозировать компоненты лекарств.

Роботы, наделенные ИИ, ухаживают за престарелыми и парализованными, служат манекенами для обучения студентов. Сегодня в мировой медицине уже под сотню стартапов, использующих ИИ.

Искусственный интеллект решили применять и… в работе с кадрами. Тут наиболее перспективны три направления: сортировка резюме, прогнозирование профпригодности и автоматизация рутинных задач. ИИ может многое: скрининг резюме, анализ мимики, черт лица, речевых сигналов, скоростной поиск информации в базе, разработка эффективных сценариев собеседования. Стартап Pomato анализирует резюме, выполняя более 200 тысяч вычислений за секунды. Компания Unilever сократила обработку заявлений, сэкономив более 50 тыс. часов. TextRecruit выпустил автоматизированный интерфейс Ari – набор чатов в форме бесед с кандидатами. Чат-боты экономят на сотрудниках онлайн-сервисов.

ИИ уже пишет симфонии для голливудских фильмов. AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) – первый виртуальный композитор, признанный профессиональной музыкальной организацией. Google Magenta в 2016 г. впервые в истории написал мелодию. В лаборатории SONY CSL программа Flow Machines изучила гигантскую базу данных поп-музыки и создала 90-секундную мелодию, правда, пока она очень проста. В том же 2016 г. японский ИИ едва не завоевал литературную премию за рассказ…

Компания Narrative Science уже поставила на поток новости и репортажи о спорте и недвижимости, анализируя статистику. Automated Insights в 2013 г. написала для Yahoo Sports 350 миллионов текстов, а в 2014 г. – под миллиард. Стартап Echobox выпускает программы, помогающие грамотно размещать материалы в соцсетях, анализируя обширный объем данных и определяя, кто как реагирует на те или иные публикации в зависимости от времени суток. ИИ готовит для Yseop массу всего – от комментариев до финансовых отчетов – со скоростью в тысячи страниц в секунду на нескольких языках.

Вспомним первые попытки применить искусственный интеллект на дому – тамагочи, ферби, собаку Aibo… Mattel делает такие игрушки даже для трехлеток – они понимают, отвечают, учатся. Корнеллский университет создал «состязательные сети», овладевшие принципами игры DOOM и создающие новые уровни без помощи людей.

Искусственный интеллект может фильтровать спам, распознавать голоса даже в шумной комнате (или в метро), видеть невербальные сигналы, обеспечивать навигацию и преодоление препятствий. Значит, в сфере безопасности также будут перемены.

Есть достижения и в производстве. Так, искусственный интеллект помог в 200 раз ускорить разработку металлического стекла, прочнее, легче и устойчивее к коррозии, чем даже сталь, да и дешевле. Это совместный проект министерства энергетики США, Национального института стандартов и технологий и Северо-западного университета.

Илон Маск создал компанию Neuralink, которая будет заниматься слиянием человеческого разума с ИИ, имплантируя нейрокомпьютерный интерфейс в мозг для его усиления и «мониторинга». Это поможет лечить паралич или болезнь Паркинсона. Но оцифровка сознания, пусть и ради усиления наших умственных способностей?..

Трансгуманисты советуют задуматься: а ведь мы можем неизмеримо усилить интеллект, изменить мышление, общение и ощущение мира. Скажем, транслировать мысли и эмоции другим людям. Не означает ли это некий вариант цифрового бессмертия?

Швейцарские разработчики научили парализованных обезьян ходить с нейропротезами. Там создан экзоскелет кисти руки, управляемый мыслью. Электроды размещены на резиновом шлеме. Импульсы мозга идут от него на металлические «сухожилия», закрепленные на запястьях и пальцах липучками-фиксаторами, рука двигается. Экзоскелет легок в обращении, устанавливается за минуты и может управляться движением глаз, что важно для обездвиженных. Он тестирован на переживших инсульт и травмы позвоночника. Парализованные могут печатать силой мысли. В этом году достигнуто умение связывать нескольких людей волнами мозга…

Футурологи – например, Джейсон Силва – предсказывают слияние людей с искусственным интеллектом. Они считают, что смартфоны и подобные гаджеты уже превращают нас в киборгов. Энди Кларк и Дэвид Чалмерс выдвинули теорию «расширенного разума»: технологии позволяют выйти за пределы физических возможностей. Маск утверждает, что слияние биологического и искусственного интеллекта дает нам шанс остаться «биологически ценными».

Глубинные нейронные сети умеют описывать происходящее на фотографиях и видеороликах. Это поможет слепым и глухим, а спецслужбы будут использовать для поиска террористов и подозреваемых в видеоархивах или в местах скопления людей.

Недавно компания Baidu, которую называют «китайским Google», объявила о создании нейронной сети, воспроизводящей голос после анализа всего нескольких секунд записи. До того нужны были более длительные образцы. VoCo от Adobe имитировала голос после 20-минутной записи. Lyrebird от канадского стартапа – после всего минуты. Baidu выходит вперед. Такие программы могут помочь, скажем, потерявшим голос, либо убаюкать ребенка дистанционно. Не говоря уж о целях спецслужб…

DARPA, работающая на Пентагон, разработала обнаружение «когнитивно-технологических угроз». Это камера, способная видеть на 10 км. Она считывает ЭЭГ мозга и угрозу в мозговых волнах солдата. Информация направляется в компьютер и сигнализирует: «Это угроза, стреляй». Причем до того, как солдат решает действовать.

Разница в миллисекундах, но они могут быть решающими. Правда, есть проблема: программа пока не различает своих и врагов. А Lockheed Martin разрабатывает ИИ, предсказывающий войны как погоду. С 2001 г. система W-ICEWS собрала более 30 млн образцов данных из новостей. По ним интеллект iTRACE определяет, что говорит о войне.

В январе 2016 г. медиа сообщили о сенсации. Созданный Google искусственный интеллект AlphaGo впервые обыграл в древнюю китайскую стратегическую игру го чемпиона Европы, да еще и со счетом 5:0. Чемпион мира, наблюдавший за матчем, не скрывал своего потрясения. Глава разработчиков Дэвид Силвер подчеркнул, что до того любые интеллектуальные системы могли обыграть максимум сильного любителя. Дело в том, что в го намного больше ходов и комбинаций, чем в шахматах, игру почти нельзя просчитать математически. Группа Силвера построила ИИ на двух нейросетях: одна оценивает текущую позицию на доске, а вторая использует ее анализ для выбора хода. Это позволило выбор оптимума из «леса» вариантов. Искусственный интеллект долго учился тонкостям у профи, игравших на первых стадиях саморазвития AlphaGo. Была собрана база из 30 миллионов игровых позиций, на которой тренировался искусственный интеллект. А затем он продолжил самосовершенствование, следя за онлайн-матчами и играя сам с собой. Знатоки отмечали, что нельзя было понять, где человек, а где машина.

Неожиданный ход


Но что если идти путем усиления интеллекта самого человека биологически, а не через машины? Вал информации нарастает едва ли не в геометрической прогрессии. К 2025 г., по оценкам специалистов, человечество будет производить в десять раз больше информации в год, чем в 2015 г. И ее хранение становится большой проблемой, нужно думать над эволюцией накопителей. Возникают различные идеи альтернативного плана. И не все связаны с искусственным интеллектом. А если расширить возможности человека?

Например, накопителем может стать ДНК. Именно это предложили ученые из Технологического института г. Уотерфорда (Ирландия). Они используют для архивации и записи данных бактерии, сохраняя 1 зеттабайт данных всего в 1 грамме ДНК.

Руководитель проекта, доктор Саситхаран Баласубраманьям, увидел в ДНК некое подобие программного обеспечения клетки, с кодом, описывающим ее функциональность. Поэтому, рассуждает он, его можно использовать и для хранения информации! Преобразовав в нуклеотиды. Правда, технология очень дорога. Она основана на плазмидах – молекулах ДНК, отдельных от геномных хромосом, которые будут кодировать и хранить информацию в штамме Novablue бактерий кишечной палочки E Coli. Этот штамм имеет фиксированное положение, обеспечивающее сохранность данных. А те можно извлекать и перемещать с помощью мобильного штамма бактерий HB101 той же палочки. Контроль над процессом будет осуществляться с помощью антибиотиков стрептомицина и тетрациклина. Для поиска данных нужно до трех дней, но, считают исследователи, его можно ускорить – уже есть методы записи данных в ДНК за секунды.

Оборотная сторона медали


Однако далеко не все так однозначно. Наряду с сообщениями об успехах в создании искусственного интеллекта есть и скептические голоса. Некоторые задаются вопросом: а не блеф ли это все? Существует ли вообще в реальности такое явление? Другие, не сомневаясь в его наличии, скептически относятся к «понтам» ученых и бизнеса.

Исследователь обработки естественного языка Эрик Камбриа из сингапурского университета Нанъянг заявляет: «Сегодня искусственным интеллектом в сущности никто не занимается, но все утверждают это, потому что здорово звучит». Выступая на Всемирном экономическом форуме, доктор Ли Кайфу, тайваньский венчурный капиталист и президент-основатель Google China, съязвил: «Каждый бизнесмен пытается подать свою компанию как развивающую искусственный интеллект или сказать, что инвестирует в него». Но стартапы-пузыри, привлекшие не разобравшихся инвесторов, лопнут, сказал он. Однако Ли уверен, что ИИ – реальность.

Немало материалов об искусственном интеллекте отличается смешением понятий, отмечают эксперты. Ажиотаж ясности не способствует. Крупные инноваторы упрекают друг друга в недопонимании сути вопроса, как Илон Маск Марка Цукерберга.

Э. Камбриа считает, что сегодня ни одна машина не сравнится с самым тупым человеком. К тому же мы до сих пор не знаем, как работает мозг. Мощные инструменты классификации данных впечатляют, но работают не так, как человеческое познание. Если они дают доступ к недостижимым ранее вычислениям, это не значит, что они научились сложностям наших познавательных процессов. «Компании просто используют трюки, чтобы их машины вели себя похоже на интеллект». Наработки в этой области имеют узкий характер. Обыгрывающий чемпионов в го ИИ не умеет отвечать на вопросы, и т.д. А не владеющий темой может решить, что у лампочки на крыльце, зажигающейся при появлении кого-либо, тоже есть ИИ.

Предложена классификация на «вспомогательный», «дополненный» и «автономный» интеллект. Вспомогательный – это, например, GPS-навигатор. Дополненный «позволяет людям делать то, чего они не могли бы иначе». Автономный «позволяет машинам действовать самостоятельно» (беспилотники).

В дискуссиях на тему искусственного интеллекта можно встретить сомнения полярного характера. Так, одни верят, что он рано или поздно станет всемогущим, но опасаются «оцифровки» человеческого мозга и способности вторжения в него. Кто-то видит проблему в том, что ИИ окажется доступен элитам, государству, мафии, спецслужбам, террористам, «сумрачным гениям», но не простому человеку. Другие, напротив, иронизируют над проколами того, что подается как искусственный интеллект. Третьи считают, что его развитие заставит человека вымереть подобно динозаврам. У многих вызывает тревогу перспектива вытеснения рабочих мест и многих профессий, появления новых луддитов и движений, стремящихся к архаизации, остановке прогресса.

Растут опасения и другого характера. Портал New Scientist сообщает, что создан голос, который при проверке системой распознавания в 95% случаев смог ее обмануть. Уже есть программы, которые при помощи нейронных сетей меняют лица на видео. А технология, способная имитировать голос, может вылиться в волну фейка, где известные люди будут говорить невесть что. Если сегодня многих удается обмануть фотошопом, то что будет, когда фейком займется искусственный интеллект? ИИ, разработанный компанией NVIDIA, уже создает фейковые видео, которые не каждый специалист сможет отличить от настоящих, на ходу преобразует видеоролики. Скажем, на видео, снятом зимой, программа меняет пейзаж на летний. Или кошек на леопардов. Так что скоро нельзя будет с уверенностью сказать, настоящее перед нами видео или фейк.

Но к искусственному интеллекту есть и противоположные вопросы. Человеческий мозг, где взаимодействуют 86 миллиардов нейронов, до сих пор остается загадкой. Предстоит долгий путь, чтобы до конца понять, как возникают сознание или восприятие. Только тогда можно говорить о том, чтобы усилить мозг или интегрировать с машинами. По мнению академика Александра Кулешова, крупнейшего в России специалиста по искусственному интеллекту и нейросетям, главы Сколковского института науки и технологий («Сколтех»), неудачные попытки имитировать мозг человека привели к тому, что в 90-х гг. термин «искусственный интеллект» у математиков стал ругательным. «Никто сегодня не знает, как работают глубокие нейронные сети. Американское агентство DARPA готово дать миллион долларов за объяснение, но я полагаю, что он еще лет 30 останется невостребованным. Я знаю очень серьезных математиков, которые бьются над этим без успеха. Мы, можно сказать, вернулись к натурфилософии – есть некий способ, который работает, но мы не можем объяснить, почему».

Ограниченность искусственного интеллекта демонстрирует неспособность создать программу хорошего перевода. Это одна из важнейших задач, которую перед ним ставят – язык остается барьером.

Но несмотря на все достижения в области обработки естественного языка, у ИИ по-прежнему возникают трудности. Причина в том, что в языке нет жестких алгоритмов и правил, крайне важен контекст, эмоции. А этого машина передать не может.

машинный перевод.jpg

Недостатки машинного перевода. Фото: mtdata.ru

Если в шахматах и даже го есть более-менее четкие правила, то язык – почти противоположность. Даже два переводчика не могут договориться. Прогресс есть – например, переводчик Google (куда в 2016 г. добавили нейросеть) уже умеет понимать предложения целиком, не переводя по слову. Йорг Майфуд, филолог из Университета Джексонвилля, объясняет, почему переводы пока искусственному интеллекту не даются: «Например, в английском значение отдельного слова зависит от остальной части предложения, смысл предложения зависит от текста, а тот зависит от культуры, намерений говорящего и т.п. Сарказм и ирония, идиомы… Перевод Google – отличный инструмент, но им не заменить человека». Он приводит пример: «Я пошел покупать дрель и прочитал надпись: «Saw machine». (Машинная пила). Ниже был испанский перевод ‘La máquina vió,’ что означает «Машина это видела». «Saw» перевели не как существительное, а как глагол прошедшего времени». Перевод – по сути интерпретация, а ведь иногда даже люди не понимают друг друга. Препятствия создают, например, культура или возраст. Уже цитировавшийся Эрик Камбриа отмечает: «Люди сперва расшифровывают значение предложения на своем языке, а затем кодируют это значение при переводе на другой».

Есть вопросы и к творческим способностям ИИ. Он уже добился кое-чего, но искусство ли это? Пока это делалось по заданию, а не для собственного удовольствия машины, не по ее собственным представлениям об эстетике, самовыражении и т.п. А значит, о подлинном интеллекте говорить рано, считают многие эксперты.

Для человека творчество ценно само по себе. Чтобы машина могла создавать свое искусство, она должна творить без утилитарной цели и иметь свою шкалу оценок. Ему их пока ставит человек.

Но тут не все так просто. Профессор Кендзи Дойя провел эксперимент: группа роботов на колесах могла свободно кататься, находить места зарядки и обмениваться программами. Роботы, которые не заряжались, прекращали работать, а те, которые не обменивались программами, не передавали «ДНК» следующим поколениям. Со временем они начали определять собственные цели: некоторые переставали заряжаться, чтобы преследовать других, например. Такое поведение не было запрограммировано.

Искусственный интеллект в ЕАЭС


В последнее время в гонке за лидерство в области ИИ стала отставать Европа. Так, в Германии его используют лишь 42% технологических компаний, в Британии – 35%, во Франции – 21%. Зато окрепли Китай и страны ЕАЭС.

Так, в России, по данным исследования 2018 г., объем рынка ИИ в промышленной сфере к 2021 г. составит $380 млн. До 44% его сегодня – машиностроение (включая приборо-, авиастроение и др.). Еще 22% – процессное производство (нефте- и химпром, металлургия и т.д.). Электроэнергетика – 11%. По итогам 2017 г., объем рынка искусственного интеллекта в России составил около 700 млн руб., а к 2020 г. вырастет до 28 млрд руб. Продвигать его будут финансовый и торговый сектор и промышленность.

По мнению экспертов, Россия может стать одним из лидеров в применении искусственного интеллекта в процессном производстве, в отличие от Запада.

В российском ИТ-секторе он сегодня самый горячий тренд. По данным Департамента информационных технологий Москвы, в ближайшее время ожидается стремительный рост платформ и мобильных приложений на базе ИИ, причем в новых сферах.

Российские банки (например, «Хоум Кредит») считают ИИ одним из технологических приоритетов – он помогает принимать кредитные решения. «Сбербанк» планирует, что через 5 лет до 80% решений будут приниматься с его помощью. В «Альфа-банке» намерены до 50% общения с клиентами доверить ботам. В сфере торговли также ожидают заметный рост его использования. Есть данные, что руководство компаний уже в 2017 г. в 41% опиралось при принятии решений на аналитику, подготовленную ИИ.

Федеральная налоговая служба в 2017 г. начала использовать ИИ в работе с физическими лицами. Предлагается задействовать его и в судебной системе: он мог бы принимать решения по типовым делам и проверять на предмет ошибок.

Вместе с тем в России этот сектор пока заметно уступает крупному американскому рынку ИИ. Причина в том, что бизнес до последнего сомневался в практической отдаче. Но в последнее время убедился, что ИИ способствует снижению издержек, росту качества и безопасности. Более половины топ-менеджеров намерены увеличить затраты на ИИ.

Среди уникальных разработок – «Евгений» или «Женя Густман». Он ближе всего к настоящему искусственному интеллекту – впервые прошел тест Тьюринга в 2014 г. в Британии. «Женя» убедил 33% судей, что он человек (притворяясь 13-летним мальчиком).

Упоминавшийся академик Кулешов и его сотрудники разработали ИИ, способный диагностировать болезнь Альцгеймера по томографии мозга и язву желудка по ЭКГ с точностью 90%. Они же создали алгоритм управления двигателями МКС, который позволит сократить расходы топлива в 40 раз по сравнению с текущей программой, созданной американцами. Этот ИИ, основанный на технологиях «обучения на базе многообразий», прошел испытания на станции в 2017 г. Другой ИИ, созданный российскими математиками и программистами, работает в РЖД и помогает определить, какие поломки чинить в первую очередь для минимизации расходов.

В 2016-2017 гг. Фонд перспективных исследований (создан в 2012 г. для целей обороны) тестировал ИИ, способный заменить ряд функций пограничников и операторов камер слежения в аэропортах, на вокзалах и др. Например, он может распознавать лица в условиях слабой освещенности и иных помех. В России разработки и испытания ИИ в сфере безопасности идут по таким направлениям: распознавание лиц, обработка информации от беспилотников и спутников и прогнозирование преступлений.

В России становятся регулярными хакатоны по ИИ, с приглашением крупных отечественных и зарубежных специалистов. Так, каждый февраль Московский физико-технический институт проводит хакатон DeepHack – серию конкурсов, направленных на развитие технологий, связанных с нейросетями, обработкой больших данных и ИИ.

хакатон.png

Кадр с хакатона DeepHack. Фото: neuronovosti.ru

Американский эксперт С. Бендетт из Центра военно-морских исследований заявил, что российские разработки пока отстают от китайских и американских, хотя ИИ стали уделять внимание на правительственном уровне, а это может привести к прорыву.

В Беларуси – всплеск исследований в области искусственного интеллекта. Президент подписал Декрет №8 «О развитии цифровой экономики», взят курс на ИТ-страну. К 2018 г. ИИ занимаются свыше 70 компаний, самые известные – MSQRD, AIMatter, Viber и EPAM.

Много стартапов. Основные направления – машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение. Разработки ведутся для медицины, финансов, промышленности, строительства, транспорта, сельского хозяйства, туризма и экологии. Их финансируют бюджет и частный капитал. Проходят хакатоны и международные форумы – например, Международная научно-техническая конференция OSTIS, собравшая специалистов постсоветского пространства. Или Международная конференция «Развитие информатизации и государственной системы научно-технической информации» (РИНТИ).

В 2015 г. создан Межведомственный исследовательский центр искусственного интеллекта на базе Национальной академии наук, начавший выполнять заказы. Вузы и структуры, занимающиеся этими исследованиями, работают как единая сеть.

В 2016 г. начал работу венчурный фонд Haxus, содействующий разработкам в области ИИ и виртуальной реальности, хакатонам. Среди свежих наработок – ИИ, определяющий калорийность продукта по фото; отслеживание дорожных знаков в помощь водителю; точечное выявление сорняков на полях (позволяет не опрыскивать химией весь участок, экономия до 75%). ИИ «Индустрия 4.0» контролирует производство молочных продуктов таких известных компаний, как «Савушкин продукт». Белорусские программы ИИ восстанавливают нервные клетки (аналогов в мире нет), лучше диагностируют онкозаболевания по изображениям опухолевых клеток, распознают речь, отслеживают движения глаз. В 2017 г. искусственный интеллект в Беларуси расширил спектр диагностики заболеваний, обрабатывая фото глазного дна пациентов. Планируется дать при помощи ИИ возможность следить за здоровьем глаз самому владельцу, установив на смартфон приложение и особую линзу. Технология уже прошла испытания.

Однако скептики считают, что говорить об ИИ-чуде в Беларуси рано, так как достижения имеют, по их оценке, «очаговый характер». Но недавние шаги как раз направлены на системное развитие этой сферы. Даже критики признают, что зарплата и условия привлекают разработчиков из других стран. Многие призывают бизнес активнее инвестировать в прекрасное белорусское образование в области искусственного интеллекта. Однако ряд компаний уже готовит себе кадры среди студентов.

Задачу идти в ногу в сфере искусственного интеллекта ставит и Казахстан. Президентом определена стратегия «Казахстан-2050», нацеленная на всемерное развитие высоких технологий, утверждена программа «Цифровой Казахстан», где речь шла и об ИИ.

Н. Назарбаев выступил с посланием «Третья модернизация Казахстана: глобальная конкурентоспособность». Государство стало активно финансировать разработки в области ИИ, появились стартапы. Причем исследования в этой области начались здесь лишь в 2013 г. Была создана программа распознавания речи на казахском языке, система компьютерного зрения, комплекс «Азамат-911», определяющий в толпе подозрительных лиц. Делается упор на ИИ для медицины (в рамках Дорожной карты по цифровизации здравоохранения на 2017-18 гг.). Группой ученых из США, Польши и Казахстана разработан саморазвивающийся ИИ Medintel для диагностики болезней. В 2017 г. Минздрав и IBM подписали меморандум, предусматривающий внедрение искусственного интеллекта Watson for Oncology. Он рекомендует методы лечения конкретного пациента. Совместно с ЮНИСЕФ разработано приложение «Патронажная медсестра и уход за детьми раннего возраста». С 2017 г. сайт hh.kz стал использовать ИИ для поиска вакансий.

В Армении тоже растет интерес к ИИ. В 2017 г. к системному подходу в этой сфере, чтобы не отстать от мировых лидеров, призвал сооснователь компании PicsArt Оганес Авоян, занимающийся ИИ с 90-х гг.

Он заявил, что Армения должна скорее внедрять его, воспользоваться трендом и получить конкурентное преимущество. И здесь важна роль как государства, так и бизнеса. В стране сильная научная школа – это важный фактор. По мнению О. Авояна, это уникальный шанс для Армении. Он призвал поддерживать спецшколы и программы в области ИИ. Его компания ведет разработки, тренинги, сотрудничает с вузами в подготовке специалистов по ИИ, организовала хакатон совместно с Microsoft, где армянские разработчики создали интересных продуктов.

Другая Евразия


В «гонке ИИ» не отстают и другие страны Евразии. Так, в Турции в 2017 г. созданы системы управления беспилотных летательных аппаратов, использующие ИИ. Разработчики предложили беспилотник, умеющий сам анализировать информацию и атаковать цели. Но об этом речь подробнее пойдет в особой публикации.

В марте 2018 г. появилась информация о планах создания в Турции министерства искусственного интеллекта к концу 2019 г. на базе отделов министерства науки, промышленности и технологий. Официально это не подтверждено, но и не опровергнуто.

Искусственному интеллекту уделяет все большее внимание и Иран. Здесь выходят сотни публикаций в области нейронауки, растет поток инвестиций в эту сферу. Иран к концу 2017 г. занял 16-е место в мире по разработкам в области искусственного интеллекта, это лидер Ближнего Востока в данном вопросе.

На 2017 г. Индия – мировой лидер по массовому внедрению ИИ. Причем занимает позиции давно и прочно. Важным фактором стало то, что крупнейшие международные ИТ-компании уровня Microsoft и Adobe имеют здесь инновационные центры. Более половины крупных компаний, занимающихся ИИ, ведут в Индии проекты. Власти всячески содействуют развитию этой сферы. Индийцы разрабатывают ИИ в крупнейших научных центрах мира. Есть свои титаны – например, Infosys.

В 2017 г. Google купил стартап Halli Labs из Бангалора, занятый машинным обучением. В Индии большое внимание уделяют ИИ в военных технологиях, она хочет быть готова к войнам следующего поколения. В мае 2018 г. министр обороны А. Кумар объявил о внедрении беспилотных танков, самолетов, судов и боевых роботов. Из недавнего упомянем разработку ученых из Индии и США – нейросеть, «деанонимирующую» участников массовых протестов, скрывающих лица шарфами и балаклавами. В ряде банков (шведский SEB и др.) применяется ИИ Amelia, сокративший соединение с колл-центром с 55 секунд до 2. Он разработан индийской компанией IPsoft в 2014 г.

Особенность Индии в том, что там больше всех бьют тревогу насчет перемен на рынке труда, что несет искусственный интеллект.

В индийской ИТ-сфере к 2016 г. трудилось до 4 млн человек. Теперь рабочие места под угрозой. По прогнозам, уже к 2020 до 70% из них могут потерять работу. В 2016 г. эта участь постигла 17,6 тыс. сотрудников трех крупнейших компаний в этой области. В 2017 г. – 56 тыс. (в 7 компаниях). В последние 2 года 3 из 10 рабочих мест на нижнем уровне сектора вытеснены автоматизацией. Эксперты подозревают, что корпорации используют ИИ как предлог для сокращений.

А вот Китай, напротив, полон оптимизма и намерен возглавить процесс. В 2017 г. Госсовет КНР опубликовал «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения». Согласно ей, к 2020 г. в ИИ будет вложено $22,8 млрд, к 2025 г. страна станет мировым лидером по вложениям в него ($60 млрд), а к 2030 г. инвестирует $150 млрд. Только в создание микрочипов для ИИ планируется вложить $31 млрд, для чего в 2014 г. создан Национальный инвестиционный фонд производства микросхем.

Руководство хочет использовать многочисленность населения. Чем больше данных вносится в базу искусственного интеллекта, тем больше он развивается, и огромное население может стать генератором совершенствования ИИ. Объем этого рынка уже перевалил за миллиард юаней и по прогнозам за 5 лет возрастет в 5 раз.

Китай не хочет упустить шанс стать лидером в области ИИ. По оценкам аналитиков, это первая область ИТ, где у него есть все шансы.

В вузах все больше мест по специальности «искусственный интеллект». В ноябре 2017 г. в Пекине состоялось совещание правительственных экспертов и представителей науки, вузов и ИТ-компаний, где было решено, что Китай должен влиять на стандарты в области ИИ. Такие компании, как Alibaba и Tencent, уже добавляют ИИ к своему продукту, который завоевывает мир.

Спецификой Китая является определяющая роль государства в ИИ-сфере. С 2016 г. действует закон, регулирующий использование личной информации. Но государство выразило готовность делиться данными с разработчиками ИИ. Разработан ИИ, считывающий на лице до 200 точек и различающий даже близнецов. Если кто-то слишком часто появляется в определенных местах, программа обращает на это внимание. Например, в период крупного фестиваля в г. Циндао с ее помощью удалось задержать 25 воров, один был в розыске 10 лет. Недавно с помощью ИИ нашли похищенную девочку и похитителя. В г. Шэньчжэнь искусственный интеллект снизил количество переходов улиц на красный свет в 10 раз: камеры выставляют фото и имена нарушителей на электронную доску позора. Тут, кстати, бум селфи в соцсетях, дающий богатую базу данных…

Вместе с тем сами китайские эксперты признают отставание от США, например, в теоретических исследованиях в области ИИ. Сказывается «молодость» этой сферы. В пекинском хайтек-кластере Чжунгуаньцунь работает немало стартапов, но им в среднем 3 года. Раздаются голоса скептиков: не имея большого опыта и накопленных наработок, вряд ли получится в планируемые сроки стать лидером. Впрочем, это понимают и в руководстве и готовы привлекать лучших мировых специалистов, создавая им условия – от упрощения виз до зарплат в миллион долларов в год.

Хотя лидерство лишь в планах, бурное развитие ИИ в КНР и колоссальные инвестиции в него встревожили США. Одни эксперты боятся уступить Китаю, другие критикуют его наработки, третьи же считают, что мир только выиграет от конкуренции.

Что же несет нам искусственный интеллект?


Таким образом, можно видеть, что вокруг искусственного интеллекта нет полной ясности, однако он будет важной частью грядущей «революции роботов». Отношение к нему можно условно поделить на два лагеря, внутри которых есть свои группы мнений. Одни его опасаются, ожидая вытеснения человечества «мегамозгом» в дальней перспективе и уж точно «захвата» миллионов рабочих мест и исчезновения целого ряда профессий уже в недалеком будущем. Другие же уверены, что никакой машине никогда не сравниться с человеком, и подчеркивают, что до сих пор ни один искусственный интеллект не был способен к творчеству или нормальному переводу с языка на язык. И уличают многих из провозглашающих себя инвесторами или пользователями ИИ в циничном блефе ради поднятия престижа или привлечения новых инвестиций в свой бизнес или проект. Отмечается и тот факт, что даже специалисты не знают о нашем собственном интеллекте и работе мозга очень и очень многого. Но даже скептики согласны: искусственный интеллект существует и развивается, пусть и как машина, работающая не так, как наше сознание и познание.

По сферам применения искусственный интеллект по всему миру «нашел себя» прежде всего в медицине, военном деле, транспорте, финансовом секторе и анализе «больших данных», но его все больше в разных сферах – промышленном производстве, сервисе, строительстве и т.д. – вплоть до сельского хозяйства и туризма.

Лидерами в его развитии и внедрении остаются США, Япония, Южная Корея, Великобритания и Индия. Им в затылок дышит Китай. Заметно продвинулись и страны ЕАЭС: Россию отличает мощный прогресс, Беларусь совершила яркий рывок, солидны дела у Казахстана. Да и некоторые другие страны демонстрируют серьезные достижения – например, Турция и Иран. А вот страны Евросоюза отстают. В любом случае, усиливается всемирная гонка за лидерство в области искусственного интеллекта.


Павел Потапейко, кандидат исторических наук

Комментарии
28 Октября
РЕДАКТОРСКая КОЛОНКа

Беларусь записали в один ряд «прифронтовых государств» с Украиной и Грузией для противодействия России и Китаю.

Инфографика: Отношение к евразийской интеграции
инфографика
Цифра недели

70,4%

голосов набрал блок «Мой шаг» Никола Пашиняна на парламентских выборах в Армении