«Прекрасное далёко» настаёт! И движущая сила этого — искусственный интеллект

Мы открываем рубрику «Наука» обзором современного состояния самой перспективной и прорывной области знаний — искусственного интеллекта. Не случайна в заголовке фраза «Прекрасное далёко» — 25 марта 36 лет назад школьники на весенних каникулах начали смотреть премьеру пятисерийного художественного фильма «Гостья из будущего», в котором изобретения грядущего времени поражали воображение. Конечно, миелофон (устройство для чтения мыслей) пока не изобретён, но в остальном некоторые результаты, приближающие будущее, уже есть.

Конечно, мы с вами живём на заре эры искусственного интеллекта. Развитие человеческой цивилизации можно рассматривать как процесс постоянного обучения, накопления знаний, умений, навыков. Экономическое благополучие, развитость человеческой цивилизации прямо пропорциональны количеству накопленных человечеством знаний.

Количество накопленных знаний растёт гораздо быстрее числа людей, в головах которых эти знания имеются. Очевидно, что накапливаться с такой скоростью бесконечно знания не могут – начинают сказываться естественные ограничения человеческого мозга. Мы вступили в эпоху очередного цивилизационного кризиса – человечество на этот раз оказалось перед барьером информационной сложности.

Из истории известно: преодолеть глобальный кризис человечеству удавалось за счёт смены технологического уклада. В нашем случае на базе новых технологий, рождённых в прежней парадигме, совершается цифровая технологическая революция, в авангарде которой – искусственный интеллект.

Основной ограничивающий фактор индустриального уклада – не истощение энергетических ресурсов, а ограниченные возможности человеческого мозга по управлению всё более сложными системами, в первую очередь – глобальной экономикой.

Зародышем решения проблемы стало появление и быстрое развитие компьютерных технологий. Компьютеры могут выполнять изобретённые человеком алгоритмы в миллионы раз быстрее, чем человеческий мозг. Соответственно, всё, что удаётся формализовать, переносится из головы человека в эту новую искусственную цифровую среду.

Каждые полтора-два года происходит удвоение компьютерных мощностей и снижение удельной стоимости вычислений. Таким образом, компьютерные мощности представляют собой новый дешёвый и постоянно растущий ресурс, который может стать источником экономического роста.

Однако пока влияние информационных технологий на мировую экономику весьма ограничено. Заложенный в компьютерах потенциал задействован ещё очень мало, ведь, фактически, массово используется только быстродействие компьютеров. Они играют вспомогательную роль, осуществляя лишь те операции, которые удалось формализовать и автоматизировать, а принятие основной массы решений по-прежнему остаётся за людьми.

Процесс передачи человеческих знаний компьютерам идёт очень медленно. Он может затянуться на столетия, если алгоритмы и дальше будут создаваться человеком, а компьютер будет их только реализовывать.

Искусственный интеллект с машинным обучением – это выход из сложившейся ситуации. Это то, что позволит передать человеческие знания (в широком смысле) компьютерам в сжатые сроки и загрузить их теми задачами, которые сегодня доступны только людям.

Путём перепоручения компьютерам создания программ и идёт современная наука. Именно с этим связаны успехи в задачах компьютерного зрения, распознавания речи, машинного перевода и других, где узкоспециализированный искусственный интеллект достигает уровня человека, частично его заменяя.

Сейчас зачастую искусственный интеллект вызывает опасение и даже страх. И в научно-технической среде можно столкнуться с не вполне чётким пониманием того, что это такое. А люди, не работающие в данной сфере, по фантастическим книгам и фильмам представляют себе мыслящих антропоморфных роботов, которые чаще опасны, чем полезны человеку. Например, я видел результаты опроса, где против беспилотного транспорта выступает почти половина опрошенных людей, хотя все уже давно летают на фактически беспилотных самолётах, где управление после взлёта пилот полностью передаёт автомату.

Вот определение искусственного интеллекта, принятое в экспертной группе по разработке Стратегии России в области искусственного интеллекта: искусственный интеллект (ИИ) – комплекс технологических и программных решений, приводящих к результату, аналогичному интеллектуальной деятельности человека, и используемых для решения прикладных задач с помощью систем компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи, рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки принятия решений, а также систем, основанных на перспективных методах.

В узком смысле, как научная дисциплина, искусственный интеллект (ИИ) — инженерно-математическая дисциплина, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих когнитивные (интеллектуальные) функции человека, включающие в том числе анализ данных и принятие решений.

Различают понятия сильного и слабого ИИ. Сильный ИИ (человекоподобный ИИ) – интеллектуальный алгоритм, способный решать широкий спектр интеллектуальных задач как минимум наравне с человеческим разумом. Слабый ИИ (специальный ИИ) – интеллектуальный алгоритм, имитирующий человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач (игра в шахматы, распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т. п.).

Машинное обучение ИИ – технологии автоматического обучения алгоритмов ИИ распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования.

Искусственный интеллект, который сейчас у нас есть, применяется для решения плохо формализуемых конкретных задач – это «слабый ИИ».

Принцип работы тут такой. Одна группа специалистов создаёт математическую модель (систему уравнений) под какую-либо конкретную задачу. Другая группа готовит большую базу данных примеров, на которых проявляются закономерности этой задачи. Затем проводится «обучение» ИИ: на вход запрограммированной математической модели подаются примеры из обучающей выборки, и коэффициенты уравнений подстраиваются под известные выходы.

Таким образом, в числовые значения коэффициентов «закладывается» закономерность – та трансформация, которую нужно проделать с входными данными, чтобы получить желаемые данные на выходе.

После машинного обучения на большом массиве примеров ИИ готов работать – получив пример не из обучающей выборки, выдавать адекватный в рамках выявленной закономерности ответ.

Планируется, что в будущем появится сильный ИИ, который сможет решать разные задачи, то есть в своей универсальности будет ближе к человеческому интеллекту.

Интересен критерий проверки создания сильного ИИ – критерий Тьюринга: «если при общении по сети человек не может определить, общается он с роботом или с человеком, будем считать, что сильный ИИ создан».

Прогресс искусственного интеллекта достаточно сложно прогнозировать – легко ошибиться, как в одну, так и в другую сторону. Например, шведский философ-трансгуманист Ник Бостром, серьёзно занимающийся в том числе и вопросами развития ИИ, в 2013 году сделал прогноз о победе машины над человеком в одной из самых сложных логических настольных игр в мире – в го. Здесь, как с шахматами не получится – перебрать все возможные варианты нельзя. По его прогнозу искусственный интеллект должен был победить человека в го в 2020–22 годах. В действительности это произошло уже в 2017 году.

В истории эволюционирования ИИ были как «зимы», так и «лета», когда развитие получало новый импульс.

Сейчас обычные разработчики программного обеспечения могут использовать технологию искусственного интеллекта. Тут широкий спектр возможностей, существуют библиотеки готовых сервисов ИИ с уже решёнными задачами машинного перевода с одного языка на другой, распознавания эмоций и т. п.

В быту мы работаем со специализированными программами искусственного интеллекта, уже качественно реализованными и встроенными в устройства и процессы вокруг нас. Например: умный помощник для облегчения ввода текста в мобильном телефоне – алгоритм Т9, выделение лиц на фото в смартфонах и камерах, распознавание номеров автомобилей камерами ГИБДД, управление лифтами в многоэтажных офисах, системы парковки автомобиля, фильтры почтового спама, умная реклама в интернете, рекомендательные системы в онлайн-магазинах, роботизированный пылесос, умные персонажи в компьютерных играх и т. п.

Исходя из сегодняшнего положения дел, можно прогнозировать, что ИИ заменит человека в сфере финансов (на 99,9%), транспорта (разработки отечественных компаний уже позволяют использовать автомобили без человека за рулём), промышленности, сельского хозяйства и в сфере обслуживания. В итоге, искусственный интеллект возьмёт на себя 90% рутинных функций, которые сейчас вынужден делать человек.

Но вернёмся к опасениям в обществе, связанным с развитием ИИ. Насколько они оправданы?

В частности, страх потерять рабочее место с приходом технологий искусственного интеллекта. Вероятно, тот же страх испытывали извозчики, когда на смену гужевому транспорту пришёл автомобильный. Ведь целая индустрия обслуживала лошадей. Однако все благополучно нашли себе новые сферы деятельности. Или переход от печатных машинок к персональным компьютерам: делопроизводители переориентировались, переобучились. Ничего исключительно необычного не происходит, появление и развитие ИИ – это очередная ступенька технологического прогресса. Количество сокращённых рабочих мест будет меньше, чем количество вновь появляющихся в связи с новыми профессиями.

И в сфере образования фигура учителя не исчезнет. ИИ сможет ему помогать, например, выдавая рекомендации по обучению конкретного ученика, при проверке домашних заданий, а также автоматизируя административную часть работы учителя. Уже сейчас есть чат-боты – ассистенты преподавателя, которые отвечают на вопросы учеников.

ИИ в образовании – насущная необходимость, если мы хотим получать кадры, разбирающиеся в современной науке, технике и вообще жизни. Если раньше средняя продолжительность жизни человека была 40-50 лет, и 100 лет вокруг него ничего не менялось, то теперь при продолжительности жизни, стремящейся к 100 лет, принципиальные изменения происходят каждое десятилетие. В области ИИ качественный скачок вообще случается через каждые 3 года. И образование должно быть в авангарде изменений.

Специалистов в области ИИ в России готовят в МГУ, МФТИ, МИФИ, ВШЭ, МИСиС, НИУ ИТМО, Томском политехническом университете совместно с Microsoft, есть магистерские программы в МАИ, РУДН.

Что касается средней школы, то в проекте дорожной карты развития искусственного интеллекта в России запланировано с 2021 года начало апробации учебных модулей по изучению ИИ в 1% школ страны. А к концу 2024 году планируется, что ИИ будут изучать в половине всех общеобразовательных организаций, причём в рамках обычной школьной программы.

У нас есть чем гордиться: только две страны имеют свои поисковые системы, успешно конкурирующие с доминирующим Google США, – Россия и Китай. Наш «Яндекс» в русскоязычном сегменте интернета работает даже несколько лучше, чем Google.

Развитие идёт естественным путём: не правительства регламентируют конкретные шаги в развитии ИИ, а конкурирующие между собой ИТ-корпорации, например, в США –Google, Amazon, у нас – «Сбербанк», «Яндекс».

Главное сейчас для России – заняться стратегическим планированием в области ИИ. Здесь мы отстаём, некоторые страны уже подводят промежуточные итоги.

Нам нужен развитый финансовый рынок, адекватное правовое поле.

Глубокая наука у нас есть.

Проблема в том, что мы не умеем превращать её в деньги. Тут две причины. Во-первых, маленький рынок. ИТ-продукт можно продавать в любой стране, нужно интегрироваться в мировую систему, не замыкаться на территории своей страны. Во-вторых, и в главном – у нас дефицит людей с «продуктовым мышлением», при котором внимание фокусируется на пользователе ИТ-продукта и его задачах, дефицит людей с чётким пониманием своих компетенций, сферы и способов приложения своих способностей.