Искусственный интеллект: как найти ему применение и научить приносить пользу

Искусственный интеллект – уже реальность

У искусственного интеллекта нет определения. Точнее, нет единого определения, признанного научным сообществом, – впрочем, единого определения у человеческого интеллекта тоже нет.

Человечество уверено, что ИИ, обладающий личностью или сознанием, – выдумка научной фантастики. Так это или нет, по прогнозам ученых, мы узнаем через 40-60 лет. Но уже сегодня можно сказать, что искусственный интеллект, который может налаживать производство, управлять автомобилями и предсказывать преступления, не будущее и не художественная литература, а реальность.

Тест Тьюринга Отождествлять ту или иную технологию с понятием «искусственный интеллект» ученые начали после появления теста Тьюринга – эмпирического теста, идею которого предложил английский ученый Алан Тьюринг. Он задался целью определить, может ли машина мыслить. Алан Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить Стандартная интерпретация этого теста звучит так: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем разговаривает — с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор». Участники теста не видят друг друга. Если судья не может определенно сказать, кто из собеседников – человек, считается, что машина прошла тест. Чтобы протестировать именно интеллект машины, а не ее возможность распознавать устную речь, беседа ведется в режиме «только текст» — например, с помощью клавиатуры и экрана (компьютера-посредника). Переписка должна осуществляться через контролируемые промежутки времени, чтобы судья не мог делать заключения исходя из скорости ответов. Во времена Тьюринга компьютеры реагировали медленнее человека. Сейчас это правило все еще действует, потому что они реагируют гораздо быстрее, чем человек.

Интеллект или не интеллект?

Характерная черта искусственного интеллекта – способность к самообучению. «Сегодня человека окружает так много инноваций, что зачастую ответить на вопрос, что является ИИ, а что – нет, очень затруднительно, – рассказывает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Data Systems (HDS) в North EMEA. –Так, например, поисковик Google – это не искусственный интеллект: в основе его алгоритмов лежит так называемый контекстный поиск (поиск фрагментов текстовых записей путем их сравнения с заданной пользователем последовательностью символов), а не смысловой».

Беспилотный автомобиль Google – уже искусственный интеллект.

В то же время беспилотный автомобиль Google – уже искусственный интеллект. Технологии анализа данных, которые он использует, исследуют информацию с карт, датчиков, камер и контроллеров и на ее основе выстраивает траекторию своего движения.

«Сегодня вся мировая экономика находится в стадии перехода к новому технологическому укладу, основу которого составляют системы ИИ и роботизированные решения, — говорит Ольга Ускова, президент компании Cognitve Technologies. – На наших глазах продукты приобретают принципиально новые качества. Из объектов становятся мыслящими субъектами, способными принимать решения. В этом смысле применение систем ИИ позволит существенно повысить эффективность, качество и удобство продуктовых направлений, создать новые сегменты услуг».

Интеллект для предсказаний

Если машину можно научить, например, анализировать десятки тысяч различных переменных, выявлять повторяющиеся шаблоны (паттерны) и делать на их основе прогнозы на будущее, она заинтересует уже не только ученых, но и государство, и бизнес. Так, разработчики компании Hitachi утверждают, что с помощью искусственного интеллекта можно заблаговременно предсказывать преступления.

Разработчики Hitachi утверждают, что с помощью искусственного интеллекта можно заблаговременно предсказывать преступления

До сегодняшнего дня такие технологии напоминали мир голливудских блокбастеров. Именно о предсказании преступлений, к примеру, идет речь в фантастическом триллере «Особое мнение» с Томом Крузом. Однако вместо мутантов-провидцев в Hitachi Data Systems для предупреждения преступлений используют высокие технологии, в основе которых лежит машинное обучение.

Технология, предложенная HDS, представляет собой комплекс связанных между собой решений, включающий системы видеонаблюдения, мониторинга и аналитики. Технология, получившая название Hitachi Visualization Suite, собирает информацию с датчиков, в том числе с камер видеонаблюдения, добавляет к ним данные из Интернета и контекстуальные данные о преступлениях за прошлые периоды из систем управления записями, после чего применяет к собранным сведениям то, что и называется машинным обучением. При этом используется известный язык программирования R, который «перемалывает» всю полученную информацию для поиска паттернов, не обнаруженных людьми.

«Человек просто не в состоянии справиться, когда речь заходит о десятках или сотнях переменных, которые могут повлиять на потенциальное преступление, – рассказывает Даррин Липском, один из основателей компаний Avrio и Pantascene – изначальных разработчиков технологии мониторинга преступлений, которую приобрела компания Hitachi. – Важно учитывать максимальное количество доступных факторов: социальные сети, близость к учебным заведениям или станциям метро, сведения с датчиков выстрелов и звонки в службу спасения, погоду».

Таким образом, технология анализирует множество различных переменных по уже случившимся преступлениям: кто и когда их совершил, где, какие события этому предшествовали, какие данные из Интернета из социальных сетей указывали на преступление и т. п. После чего выделяет среди них закономерности, затем «запоминает» их и, исследуя вновь поступившие данные, анализирует их, исходя уже из собственного «опыта».

Предсказание будущего на практике

Данная технология способна отфильтровать все сообщения в Twitter, привязанные геотегами к определенному месту на карте для поиска значимых слов. «Преступники, к примеру, используют различные ключевые слова для обозначения предстоящих встреч или действий, – рассказывает Липском. – Наш подход позволяет вычленить нечто аномальное, например слово, не соответствующее теме, или крайне частое, привязанное к географическому положению употребление определенного слова, тогда ему назначается более высокий весовой коэффициент».

«Средний» ИИ ориентирован на анализ Больших данных и датчиков устройств Интернета вещей и может принести пользу не только компаниям, но и обычным людям.

Применение этой технологии на практике напоминает сцену из «Особого мнения», где шеф Андертон стоит перед огромным экраном, на котором вся доступная информация показана в виде таблиц, шкал и графиков. Машина сделала свои прогнозы и представила их в визуальном интерфейсе, где карты с цветовым кодированием показывают интенсивность различных криминальных показателей. Система может указать на определенное место с точностью до 200 квадратных метров и присвоить ему уровень потенциальной угрозы в диапазоне 0-100%

По мнению Ольги Усковой, безопасность – одна из основных задач искусственного интеллекта, в частности беспилотного транспорта. «Если сегодня, по данным Всемирной организации здравоохранения, на дорогах мира гибнет более 1,2 млн человек, то с приходом беспилотников, например, ситуация изменится на порядки. Это число, по разным прогнозам аналитико, составит сотни, если даже не десятки человек в год. Более того, и эти цифры будут постоянно снижаться, поскольку системы ИИ постоянно самообучаются и совершенствуются. Причины, приводящие к авариям, будут учитываться в интеллектуальных алгоритмах и, в отличие от человека, больше повторяться не будут», — отмечает эксперт.

У ученых существует представление о сильном, среднем и слабом ИИ: первый тип интеллекта еще пока не разработан, тогда как последним, слабым, мы пользуемся каждый день, когда обращаемся к подсказкам Siri или Google-переводчику. В данном случае мы имеем дело даже не с сильным искусственным интеллектом, который мог бы рассуждать, обучаться без прописанных программ и даже делиться мнением. «Подобные разработки Hitachi являются примером среднего ИИ – AGI (artificial general intelligence). Он ориентирован на анализ Больших Данных и датчиков устройств Интернета вещей и может принести пользу не только компаниям самого разного рода и масштаба, но и обычным людям», – считает Ирина Яхина.