Как боты Facebook придумали для себя непонятный людям язык
Специалисты отдела Facebook по исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) приняли решение об отключении одной из созданных ими систем ИИ после того, как выяснилось, что боты придумали свой собственный язык для общения, непонятный для людей. Эксперты обсуждают варианты того, до чего могли бы договориться боты, если бы их вовремя не остановили, и призывают ввести регулирование этой области технологий, чтобы ИИ не вышел из-под контроля человека.
В июне нынешнего года специалисты отдела Facebook по исследованию возможностей искусственного интеллекта (FAIR) опубликовали исследование о том, как они занимаются обучением ботов диалогам с элементами согласования условий, достижения компромисса, то есть такому общению, которое обычный человек ведет ежедневно в разных ситуациях. Обучение шло успешно, однако в какой-то момент ученые FAIR обнаружили, что боты перешли с понятного английского на какой-то свой вариант языка с использованием английских слов, не имеющий смысла для человека. Во избежание непредсказуемых последствий — боты могли договориться о чем-то неизвестном — ученые отключили эту систему ИИ и запрограммировали дальнейшее общение ботов только на английском языке.
Экспертное сообщество в обсуждении этого случая чаще всего вспоминало фильм «Терминатор», в котором еще в 1984 году был описан случай обретения искусственным интеллектом Скайнет (SkyNet) свободы воли и творческих способностей.
Ведению диалога двух ботов ученые FAIR обучали на примере ситуации, когда нужно поделить между собой ряд каких-либо предметов, имеющих разную ценность для каждого из собеседников. Например, им предложили поделить две книги, одну шляпу и три мяча, оба бота не знали, какую ценность каждый из этих предметов имеет для другого. Диалог выглядел примерно так: «Я хочу взять шляпу и мячи», «Шляпа нужна мне самому, но я могу отдать тебе все книги», «Книги мне не нужны, можешь забрать себе их и один мяч», «Два мяча», «Договорились». В зависимости от того, насколько успешно и быстро удавалось договориться виртуальным собеседникам, их поощряли соответствующими баллами.
Как вышел из-под контроля чат-бот Microsoft
Спустя какое-то время на новом этапе исследований ученые вдруг увидели, что боты начали говорить что-то невнятное. Диалог приобрел следующую форму: «Я могу могу я я все остальное», «Мячи ноль для меня для меня для меня для меня для меня для меня для меня для меня для». Поначалу ученые решили, что допустили какую-то ошибку в программировании. Однако дальнейший анализ ситуации показал, что система ИИ с возможностью обучения и саморазвития просто позволила ботам найти новый способ достижения цели — вести диалог с наибольшей скоростью и большей эффективностью (каждый получает награду в зависимости от того, насколько успешно будет завершен диалог), и для этого собеседники перешли на более удобный в данной ситуации язык. Ученые приняли решение отключить эту систему ИИ во избежание непредвиденных последствий.
Как пояснил в интервью ресурсу Fast Co. Design один из участников FAIR Дхрув Батра, «от общения на английском языке не было никакой выгоды»,
ботам не было предложено поощрений за нормальное человеческое общение и не было поставлено ограничений на использование определенного языка, поэтому они начали перестраивать язык на свой лад.
«Боты отошли от использования понятного языка и начали изобретать для себя словесные коды,— пояснил ученый.— Ну, как, например, если бы я сказал какое-то слово пять раз, то вы бы это поняли как то, что я хочу пять штук чего-то. Это не слишком отличается от того, как люди создают в языке какие-то сокращения».
Но в то время как люди одной профессии могут не понимать специальных терминов и сокращений, принятых в другой профессии и понятных другим специалистам, ученые задумались, а нужно ли позволять ИИ делать то же самое? Велика вероятность того, отмечают в FAIR, что человек никогда не сможет понять язык ботов. «Важно не забывать, что нет людей, владеющих каким-то человеческим языком и языком ИИ»,— говорит Дхрув Батра. По его словам,
человек уже не понимает, насколько сложно мыслят системы ИИ, потому что человек не может увидеть их мыслительный процесс
, а если они еще начнут общаться между собой, то это только усложнит проблему.
Ученые же подчеркивают, что сейчас их больше интересует возможность общения ботов с людьми, так как это применимо в жизни. Над аналогичной проблемой сейчас работают не только в FAIR, но и в Microsoft, Google, Amazon, Apple. Существующие наработки уже позволяют добиться от систем ИИ ведения простых диалогов с человеком и выполнения простых задач, как, например, забронировать столик в ресторане.
Как Илон Маск видит перспективы развития искусственного интеллекта
Ранее основатель и глава компании Tesla Илон Маск заявил, что человеку необходимо быть очень осторожным с ИИ, учитывая, что машины и программы могут многое сделать лучше человека. «Я работаю с самыми передовыми технологиями ИИ и думаю, что людям нужно быть очень внимательными к этой проблеме»,— сказал он на летней конференции Национальной ассоциации губернаторов, подчеркнув, что ИИ представляет самую большую опасность для человечества. «ИИ представляет опасность для существования человеческой цивилизации, какую не представляют автокатастрофы, авиакатастрофы, бракованные лекарства или испорченные продукты»,— отметил он. По мнению Илона Маска, необходимо жестко регулировать исследования ИИ, чтобы в любой момент любое исследование можно было остановить и убедиться в его безопасности. О возможной опасности ИИ говорили в последние годы также основатель Microsoft Билл Гейтс, а также известный английский физик-теоретик Стивен Хокинг.
Чем полезен искусственный интеллект
Джон Тума, директор направления Aster Analytic Strategy корпорации Teradata, считает, что опасения Билла Гейтса относительно искусственного интеллекта неоправданны. По мнению Тумы, машины станут умнее людей, но это человечеству только на пользу. Читайте подробнее
Куда заведет человека развитие технологий
Китай планирует стать мировым центром искусственного интеллекта к 2030 году. Правительство КНР утвердило план из трех этапов по развитию и внедрению соответствующих технологий, сообщает издание ZDNet. Пока мировые корпорации ищут помощника человеку, ученые бьют тревогу и говорят, что искусственный разум может победить биологический. Читайте подробнее
Умные помощники. Как искусственный интеллект изменил мир
Искусственный интеллект используется в медицине, финансах и коммерции, промышленности и обеспечении порядка и безопасности — везде, где требуется обрабатывать большие объемы данных, систематизировать и прогнозировать.
Еще десятилетие назад мир воспринимал ИИ больше как утопическое будущее, чем возможную реальность. Ведь в 2010 году далеко не все имели компьютеры и знали, как пользоваться интернетом. Однако будущее оказалось намного ближе, чем думали многие. Сейчас искусственный интеллект практически управляет нашей жизнью. Рассказываем как.
Как работает ИИ
Один из способов создать искусственный интеллект — это построить нейронную сеть. Искусственная нейронная сеть работает по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме. В организме в сеть соединяются нервные клетки или нейроны. Искусственная нейросеть устроена почти так же, только вместо нервных клеток у нее простые процессоры.
Нейросети способны обучаться. В этом им помогает технология машинного обучения. Благодаря ей компьютеры могут отличать один объект от другого, сравнивать, анализировать и прогнозировать. Чтобы научиться распознавать, к примеру, кошку, нейросети нужно просмотреть огромное количество картинок с кошками и запомнить набор признаков.
В сад инженера компании Nvidia Роберта Бонда часто забредали соседские кошки и портили насаждения. Бонд написал алгоритм, который включал разбрызгиватель, когда в сад входила кошка. Для этого нейросеть анализировала изображения с видеокамер, сопоставляя части картинок со «знакомыми» признаками домашнего хищника. Если большая часть элементов картинки совпадает с признаками кошки, компьютер сообщает, что нашел кошку.
Точно так же нейросети могут читать написанные от руки буквы и цифры, прогнозировать курс акций на следующий день и определять больной орган.
Где применяется ИИ
Смартфоны и виртуальные помощники
Смартфоны буквально напичканы опциями и приложениями, которые работают на искусственном интеллекте. Каждый раз, когда мы разговариваем с голосовыми помощниками Siri от Apple, Google Assistant и Алисой от Amazon, мы общаемся с ИИ. Помощники рассказывают нам о погоде, прокладывают маршруты поездки и могут поддержать беседу. Разработчики даже научили их «обижаться».
ИИ умеет распознавать лица и отпечатки пальцев, чтобы разблокировать телефон, и делает многое другое. Причем разработчики все больше стараются запускать приложения с ИИ непосредственно на телефонах. Чтобы распознать, к примеру, речь, уже не нужен компьютер. Ваше карманное устройство прекрасно умеет это делать.
В октябре Google представил приложение для смартфонов под названием Recorder. Оно записывает видео и расшифровывает аудио в реальном времени. Recorder различает множество звуков, включая музыку и аплодисменты. Есть поиск по аудио, который позволяет находить отдельные слова.
Чтобы приложение уместилось на смартфоне, пришлось потрудиться. Как сказали в Google — это было нелегко. Требовалось, чтобы несколько чипов работали на самом телефоне, не слишком нагружая его процессор и без потери заряда батареи.
Видеонаблюдение давно является частью охранных систем магазинов, аэропортов, офисов, частных домов и улиц. Сейчас системы наблюдения научились распознавать лица и даже выражения лиц. Нейронные сети сравнивают людей на видео с полицейскими базами данных или с базами предприятий и быстро выдают имена и другую личную информацию. Могут отличить проявления агрессии от выражения любопытства.
Одним из первых в этом направлении стал Google. В 2014 году компания выпустила небольшую камеру Nest Cam, предназначенную для того, чтобы следить за безопасностью в доме. Она умела распознавать лица людей, видеть в темноте, слышать голоса, а также передавать свои впечатления от происходящего в мобильное приложение хозяев.
Современная умная камера создает 3D-модель помещения и всех предметов в нем. Модель замечает любое изменение в обстановке — движение, перемещение, появление нового объекта. Благодаря машинному обучению камера может распознавать не только объекты, но даже их действия.
Чем дольше камера работает, тем лучше она понимает, что происходит и кто перед ней, может различать своих и чужих. Камера создает базу посетителей с фотографиями под разными углами, сравнивает их и нумерует. Время от времени она может попросить хозяина уточнить статус того или иного человека. Полученные данные камера передает в облачный сервис и в приложение клиента.
Несмотря на всю пользу, эта технология столкнулась с противодействием населения. Людей беспокоят вопросы конфиденциальности и возможных ошибок систем. В 2019 году несколько городов в США запретили городским службам, включая полицию, использовать распознавание лиц. Среди них Сан-Франциско и Окленд в Калифорнии и Сомервилль в Массачусетсе. Между тем в другом американском городе — Бостоне — именно эти системы помогли разыскать исполнителей теракта.
Искусственный интеллект используется для диагностики и лечения всех видов заболеваний. Он может выявить рак легких, способен наблюдать за психическим здоровьем пациентов и следить, к примеру, за изменениями в состоянии желудочно-кишечного тракта.
Стартап Mindstrong Health и подобные компании изучают возможность при помощи ИИ измерять настроение людей. Хотя исследования в этой области еще не завершены, компании уже пробуют использовать приложение для медицинской диагностики.
Компания Auggi, занимающаяся проблемами кишечника, создает приложение для выявления желудочно-кишечных болезней. А стартап Seed Health хочет использовать микробы для лечения пациентов. В ноябре текущего года компании начали собирать фотографии кала у населения. Они хотят научить ИИ распознавать болезни по фотографиям. При помощи такого приложения пациентам больше не придется отслеживать свое состояние, записывая изменения в блокнот.
Может ли искусственный интеллект создавать предметы искусства? Художники, музыканты и другие представители богемы отвечают утвердительно. В конце 2018 года машина, созданная на основе ИИ, написала портрет в духе старых мастеров. Картина была продана на аукционе Christie’s за $432,5 тыс.
А что с акциями
Консенсус Refinitiv рекомендует покупать акции Amazon, Apple и Alphabet (материнская компания Google). Такой совет дало абсолютное большинство аналитиков, вошедших в консенсус. В среднем эксперты ожидают роста акций Amazon и Alphabet. Согласно прогнозам, на горизонте года Amazon подорожает на 21%, до $2167,56, а Alphabet — на 9%, до $1472,28 за бумагу. В отношении ценных бумаг Apple аналитики прогнозируют снижение на 6%, до $266,22 за акцию.
Начать инвестировать можно прямо сейчас на РБК Quote. Проект реализован совместно с банком ВТБ.
Финансовый инстурмент, используемый для привлечения капитала. Основные типы ценных бумаг: акции (предоставляет владельцу право собственности), облигации (долговая ценная бумага) и их производные. Подробнее
Искусственный интеллект
Что такое искусственный интеллект
— Увидеть или почувствовать искусственный интеллект нельзя. Это программа, которая принимает последовательность данных и анализирует. Результатом может быть распознавание лица, текста, генерация текста и многое другое, к чему применима характеристика «шаблонный подход», — рассказывает технический директор Chrono.tech Михаил Савченко.
— Искусственный интеллект в широком понимании — набор методов и моделей, получающий данные и делающий определенный вывод на их основе. Это может быть отнесение фотографии к определенному классу, группировка текстов по похожей тематике или предсказание курса валют. Все модели объединяет извлечение знаний из данных. Вычисление одной функции, которая может содержать миллионы и даже миллиарды параметров, — говорит программный директор Академии больших данных MADE в Mail.ru Илья Макаров.
По сути ИИ — это программа, как какой-нибудь пресловутый редактор текстов. Но отличается тем, что она может обучаться.
— Сама программа — это набор кода и база знаний, которые она получила в процессе обучения. И то, и другое — просто набор данных на жестком диске какого-то компьютера, — отмечает менеджер ИИ-продуктов фирмы «Цифра» Евгений Карпов.
Эксперты замечают, что понятием часто спекулируют, особенно в сфере маркетинга различных продуктов.
— Более умного человека мы отличаем по поведению, и способности находить правильные решения для более сложных задач. Так же и система с искусственным интеллектом отличается не особенным внешним видом, а поведением и задачами, которые она способна решать. Разработчики, разумеется, могут «увидеть» искусственный интеллект в тексте алгоритма, — объясняет заместитель генерального директора «Открытые технологии» Алексей Дьяченко.
Суть искусственного интеллекта
Как и любая другая компьютерная программа ИИ работает так: принимает данные, анализирует и выдает результат. Но суть искусственного интеллекта кроется в его особенности.
— От обычной программы отличает структура: искусственная нейронная сеть, которая после создания программистом проходит процедуру обучения, для того чтобы результаты анализа данных были максимально точными, — говорит Алексей Дьяченко.
Если просто объяснять суть ИИ, то у алгоритма есть два режима: работа и обучение.
— Например, у нас есть ИИ, который определяет носит ли человек каску на заводе или нет. Что бы он заработал мы показываем 10 000 фотографий людей в касках и говорим, что это люди в касках, потом показываем 10 000 людей без касок и говорим, что они без касок. После этого переводим его в режим работы и показываем новую фотографию. А наш ИИ уже сам может определить в каске человек или нет. Благодаря этому мы можем подать сигнал о нарушении техники безопасности и спасаем рабочих от опасных травм, — отмечает Евгений Карпов.
Но этим примером суть искусственного интеллекта не исчерпывается. Одна из важнейших составляющих технологии — самообучение.
— Кроме заложенных изначально алгоритм способен получать и обрабатывать новую информацию, чтобы в дальнейшем на ее основе принимать более сложные и эффективные решения. Кроме того, обучение происходит с каждой новой завершенной задачей. Искусственный интеллект совершенствуется на собственном опыте. Это называют машинным обучением, — поясняет директор по инновационным решениям компании Oberon Евгений Овчаров.
Серое вещество
Обо этом шла речь на “круглом столе” в Академии наук РФ, организованном “Российской газетой”. Собрались ведущие специалисты, изучающие вопросы искусственного интеллекта (“ии”) и работу человеческого мозга: В.П. Чехонин, академик РАН, вице-президент РАН, руководитель отдела фундаментальной и прикладной нейробиологии Центра социальной и судебной психиатрии им. В.П. Сербского; М.А. Пирадов, академик РАН, директор Научного центра неврологии; К.В. Анохин, академик РАН, директор Института перспективных исследований мозга МГУ им. М.В. Ломоносова.
Полтора года назад, в октябре 2018-го, на аукционе Christie”s был продан портрет за полмиллиона долларов. Это была первая в истории картина, написанная искусственным интеллектом. Он вначале проанализировал 15 000 портретов за последние пять веков – и написал свой, вполне себе оригинальный. Через полгода американская компания Warner Music заключила первый в мире контракт с исполнителем – интеллектом Endel. За год эта искусственная нейросеть обещала выпустить несколько дисков. Вскоре в США появился и первый виртуальный композитор AIVA, пишущий симфонии. Его, кстати, признала как равного профессиональная музыкальная ассоциация. Тремя годами ранее другой “ии”, проанализировав 11 тысяч неизданных книг, “сел” и написал два романа и повесть. “Ии” сегодня может сочинять стихи, придумывать сказки, даже лепить скульптуры. Да, не уровня Пушкина, братьев Гримм и Родена. Но главное – он реально творит. Занимается тем, что, казалось, всегда было сферой живого, человеческого сознания.
Владимир Чехонин: Вы правы, “ии” поднялся до небывалых высот. И тем не менее он – вторичен. Ведь интеллект работает по алгоритмам, которые закладывает человек. Хотя сейчас идут разработки “ии”, способного на неожиданные, не поддающейся стандартной логике решения. Но даже в этом случае программу с возможным креативом пишет, прогнозирует этот всплеск креатива ее создатель, программист-нейрофизиолог. Кто во всех приведенных вами примерах вложил элементы человеческого сознания в программу нейросети? Кто поставил задачу написать портрет или роман, или четверостишие? Человек. Оторвать машину от него невозможно. На данном во всяком случае этапе. Программист-нейрофизиолог предполагает те осознанные действия интеллекта, которые выглядят, как его собственные, разумные решения. В будущем, конечно, “ии” наверняка пойдет и дальше.
А, может, уже пошел? Термин искусственный интеллект впервые прозвучал в 1956 году на научной конференции в Дартмутском университете в США в речи ученого Джона Маккарти. Спустя всего 61 год была создана поразившая огромное количество шахматистов интеллектуальная программа AlphaZero. 5 декабря 2017 года она за 4 часа в 100 партиях разгромила в пух и прах – нет, не сильнейших шахматистов мира, с ними к тому времени легко уже расправлялась компьютерная программа Stockfish 8, анализировавшая немыслимые 80 миллионов ходов в секунду. AlphaZero разгромила именно ее. И как! До начала игры “ии” были известны лишь две вещи: как ходят фигуры на доске и цель игры – мат. Больше ничего, вообще. Интеллект начал с нуля и через час самообучения стал сильнейшим игроком на планете. Честно говоря, даже трудно представить, как далеко шагнет “ии” уже в следующие 60 или 100 лет. Терминатор, Ария из фильма “На крючке”, репликанты из “Бегущий по лезвию” могут показаться по сравнению с ним надувными шариками из “Детского мира”.
Михаил Пирадов: Да, представить сложно, но еще сложней предсказать – к чему развитие “ии” в итоге приведет. Ведь главное его отличие от обычных компьютерных программ – возможность самообучения, самосовершенствования, не зря ведь его называют еще нейросетью по аналогии с мозгом. Другими словами, “ии” сам себя может “сделать”. И каким он себя “сделает” – еще вопрос, из которого вытекает другой: а доживем ли мы как цивилизация до превращения “ии” в подобие Сверхразума? И вообще: существует ли в принципе предел возможностей “ии”? В конце концов не станет ли он доминировать над человечеством? По космическим меркам наш мир живет секунды. Конечно, это довольно спекулятивная вещь, но есть предположения, что мы не первая цивилизация на Земле. Но, если предположить хотя бы на миг, что какие-то цивилизации были до нас, то что привело к их исчезновению – термоядерные конфликты вследствие столкновения разумных существ друг с другом или столкновения с искусственным интеллектом, вышедшим из-под контроля?
Возвращаясь в день сегодняшний, замечу: далеко не все современные лидеры научно-технического прогресса так уж радостно прогнозируют совершенствование “ии”. Илон Маск, например, тратящий свои миллиарды не на фешенебельные яхты, как многие другие мультимиллиардеры, а на поднятие человечества на более высокую ступень развития, считает, что “ии” очень скоро станет пострашнее ядерной бомбы. И он в таких прогнозах не одинок. Так что давайте пока поговорим о том, что уже есть или появится в недалеком будущем с помощью “ии”.
Найдено лекарство от рака
Давайте: беспилотные машины, самолеты, медицинская диагностика, создание новых лекарств, абсолютно весь быт, начиная от приготовления пищи и заканчивая стиркой, глажкой домашним роботом, поливкой растений, заказом пиццы или десертов из ресторана к приходу хозяина, все банковские операции, любые общения с клиентами по любой ситуации, “ии” вместо судей, военные системы, воюющие без присутствия человека на поле боя… Что еще?
Константин Анохин: Много чего. Но заметьте: перечисленные функции “ии” – это задачи для узконаправленной нейросети. Той, которая сильна в чем-то одном: вычислении, распознавании лиц, оперировании какими-то данными, будь то банковские, медицинские или военные. Благодаря этому вы всегда сможете отличить “ии” от человека – вспомните дублей, которые изготавливали для себя научные сотрудники НИИЧАВО в фильме “Понедельник начинается в субботу”.
Следующим придет универсальный “ии”, который, как и человек, будет способен на разные действия и операции. Сейчас он решает сложную математическую задачу, потом уберет квартиру, приведет ребенка из детсада, накормит его обедом. Сегодня подобное невозможно, но многие научные центры работают над этим. Фундаментально важен следующий, третий шаг. Искусственный интеллект пока еще – только про “делать”, не про “ощущать”. Ни один самый мощный “ии” не знает о своем собственном существовании. Сможет ли человек создать “ии”-системы, которые будут обладать внутренним “я”, самоидентификацией, субъективным опытом? Другими словами, существовать на том же уровне бытия, что и мы? И, если да, то кто и как будет решать вопрос о прекращении “жизни” этих существ?
Почему “ии”, обладая фантастической памятью, вычислительными способностями, вариантными возможностями, до сих пор не “подсказал” ученым пути создания лекарств от самых агрессивных форм рака, рассеянного склероза, мышечной атрофии, от того же коронавируса?
Владимир Чехонин: По сути, на руководимый мной Совет по научному сопровождению Национальной лекарственной политики возложена ответственность за поиск новых фармпрепаратов, поэтому я отвечу. На сегодняшний день такая помощь от “ии” невозможна. В этой сфере интеллект еще пока слабый. Мы много работаем над моделированием лекарственных препаратов. И ряд продвинутых интеллектуальных программ рекомендуют нам множество определенных химических соединений. Начинаем проверять – соединения не работают. Особенно это касается лекарств, контролирующих высшую нервную деятельность. Мы, да и никто в мире не можем сегодня создать препараты, которые заставят человека продуктивнее мыслить, находить неожиданные решения, идти вопреки логике. Можно заставить его быть более энергичным, работоспособным, но более креативным – не получится. Нужны другие машины с другой мощностью – 200-300 петафлопс (1 петафлопс равен 1 квадриллиону операций в секунду. – Ред.). И тогда, быть может, в один по-настоящему прекрасный день какой-то “ии” выдаст: “Найдено лекарство от злокачественной опухоли мозга”.
То есть в самых сложных вопросах мы будем ждать чуда от машины, набитой всевозможными кодами, цифрами, по сути – обыкновенными математическими функциями?
Владимир Чехонин: Контроль в любом случае останется за человеком. Мы ведь до сих пор не знаем, как работает наш интеллект. Как и где формируются мысли, эмоции. Мы не можем смоделировать работу кусочка биомассы весом полтора килограмма. И если в этом нам поможет “ии”, – скажем ему спасибо.
Тайна между ушами
Поистине парадоксальная ситуация: космические зонды “Вояджер” и “Пионер” летят уже в другие галактики, а мы на Земле не можем разобраться, как работает серо-белое вещество, расположенное между ушами.
Константин Анохин: Парадокса никакого нет. Эволюция трудилась над созданием серого вещества примерно 500 миллионов лет. Почти все гены человеческого генома, более 80 процентов, вовлечены в работу над этим шедевром – мозгом. По сравнению с ним создать печень, сердце, почки – ерундовое дело. Мозг человека состоит из почти 100 миллиардов нейронов, у каждого нейрона 10 тысяч связей с другими нейронами, это 100 триллионов общих связей, а возможных их комбинаций больше, чем элементарных частиц в известной Вселенной. При этом в долю секунды все эти астрономические степени свободы способны сжаться в один-единственный образ, мысль, действие, ответ. В такой поистине волшебный момент в мозге происходит интеграция невероятного количества информации. Решить загадку, как это происходит, – вершина того, что может постичь человеческий разум.
Но хоть что-то мы знаем о работе мозга? Где, например, находится сознание, разум, душа, если хотите?
Михаил Пирадов: О том, как функционирует мозг, есть определенные представления, но они и близко не отражают всей сложности процессов, происходящих в нем. На их изучение брошены огромные интеллектуальные силы и средства. Каждая четвертая статья, выходящая в мире, посвящена биомедицине, и две трети из них, в свою очередь, посвящены наукам о мозге. Почему? Мозг – это Мы.
Увы, наши земные технологии еще не столь совершенны. Поэтому мы не раскрыли большинство секретов мозга. Один из них, к примеру, который в нашем Центре активно сейчас исследуется, – озарение. Что это – феномен, некая вспышка в мозгу? Особым образом сформировавшаяся, причем мгновенно, сеть нейронов? Как вызвать озарение? Выдающийся канадский эндокринолог Ганс Селье однажды сказал про Александра Флеминга, спасшего, наверное, самое большое количество людей на Земле, изобретя пенициллин: “Если бы не мое уважение к человеку, спасшему столько жизней, то я бы сказал, что этот микробиолог просто грязно работал”. Ну, действительно, как может на столе у микробиолога находиться чашка с плесенью?! Но Флеминг увидел плесень и создал из нее пенициллин. Что-то вспыхнуло в его мозгу. И у Менделеева вспыхнуло, и у Эдисона.
Нас ждет революция
Константин Анохин: Позвольте, я скажу о самом главном. О том, что даст ответы на ваши экзистенциальные вопросы. Нас ждет революция в науке о мозге. Сейчас вы говорите о нем, как о сгустке серо-белого вещества между ушами. А тысячи ученых думают о мозге, как о гигантской нейронной сети из миллиардов клеток. Все это драматические заблуждения… Именно они не позволяют увидеть ключ к разгадке тайны нашего бытия. Глядя на мозг лишь как на биологическую субстанцию, мы смотрим ниже уровня его настоящего существования. Один пример: многие годы ученые думали о ДНК лишь как о химической составляющей, длинной полимерной молекуле. Выделив ее, химики видели беловатую нитевидную субстанцию. Но это не сущность ДНК. Сегодня мы знаем, что ДНК – “нить жизни”. Потребовалась крупнейшая научная революция, чтобы перевести в наших умах ДНК из области химии в область биологии. Такой же переход на более высокий уровень ждет и наши представления о мозге. Я убежден: мы находимся на пороге этой научной революции и моя работа в последнее десятилетие была целиком посвящена попытке увидеть ее контуры. Результат – теория нейронных гиперсетей, гиперсетевая теория мозга. Наша внутренняя сущность написана не на языке нейронной сети – в этом все дело. Она полностью таится в гиперсети мозга, Вселенной нашего разума.
Внутри любой головы целая Вселенная?
Константин Анохин: Да, именно. Гиперсеть состоит из двух уровней – нижнего и верхнего. Нижний – сеть нейронов. Это мозг в том виде, каким мы его знаем. А каждый узел верхней сети составляют целые облака нейронов. Наверху облако, как сноп, связывается в единое целое. Такие сообщества нейронов в теории были названы когнитивными группами или “когами”. Каждый ког – неделимая частица нашего знания о мире и самих себе. Связываясь друг с другом, они образуют сущность нашего “я” – когнитом. У новорожденного таких узлов-снопов еще совсем немного. Но гиперсеть с возрастом разрастается. Мы набираемся опыта, знаний, умений, впечатлений. Облака нейронов толкают друг друга, соединяются, входят друг в друга. И нейронная гиперсеть становится невероятно сложной, уникальной для каждого из нас.
Ей-богу, страшно за мозг…
Константин Анохин: Не волнуйтесь, он справляется с этим. Вот сколько, к примеру, может возникнуть нейронных облаков в голове у конкретного человека? Считайте: один кадр сознания занимает в мозге полсекунды. За нашу жизнь, составляющую пару миллиардов секунд, с вычетом сна, мы создаем не менее одного миллиарда когов. Впечатляет, правда?
Что ты бродишь, нейрон одинокий.
Самое главное отличие “ии” от человеческого разума на сегодняшний день – интеллект ничего не чувствует, у него нет эмоций, он сухо и четко выполняет заложенные в него алгоритмы. Возможно ли, чтобы “ии”, например, влюбился в своего создателя?
Владимир Чехонин: Я как экспериментатор уверен: создание искусственного разума, идентичного естественному, с его эмоциями, чувствами, той же симпатией – задача непосильная для современного человека. Не будет Терминаторов, взявших контроль над человечеством. Это фантастика. По одной простой причине: мы не можем заложить в машину алогичное поведение. Оно свойство лишь человеческого интеллекта. Сегодня наука стоит перед созданием первичных элементов живой материи – клеток. И то решить адекватно эту проблему крайне сложно. В России, например, идут работы по созданию искусственных микроорганизмов разных уровней, в частности – молекутов, микоплазмы. Академик В.М. Говорун довольно успешно занимается этим. И мы всячески поддерживаем его эксперименты. Поскольку ясно, что именно отсюда начинается лестница к вершинам “ии”.
В октябре прошлого года была утверждена Национальная стратегия развития “ии” в России до 2030 года. На это выделяется 90 миллиардов рублей. При этом те же США тратят на исследования “ии” 200 миллионов долларов ежегодно. Мы пока не входим в тройку лидеров по развитию “ии” – среди них США, Китай и Великобритания. Что нам мешает сделать прорыв в этой области?
Михаил Пирадов: Особым образом подготовленные кадры и деньги. Нехватка первых и острая нехватка вторых. 90 миллиардов – это, поверьте, очень немного для развития “ии”, тем более лидерства в нем.
Вопрос, что называется, “на засыпку”: Бог – это искусственный интеллект?
Владимир Чехонин: Бог – нечто метафизическое. Мне трудно говорить о Боге-отце, это невозможная для меня степень абстракции. Но его сын Иисус Христос однозначно живой разум.
История возникновения искусственного интеллекта
Искусственный интеллект как научное направление представляет собой наглядный пример интеграции различных научных областей. Специалисты в естественно-научных областях и вычислительных науках изучают свойства и функционирование живых систем, пользуясь сходными методами.
В целом, искусственный интеллект – это самостоятельная область научных исследований, которая сформировалась в результате достижений в математике и логике и основана на накопленных человечеством знаниях о живой и неживой природе.
Древность
Как таковая устойчивая область научных знаний об искусственном интеллекта сформировалась в середине XX века, однако попытки в этом направлении делались ещё и в глубокой древности, и в средние века.
Еще древние египтяне и римляне испытывали благоговейный ужас перед культовыми статуями, которые жестикулировали и изрекали пророчества. Разумеется, делалось это с непосредственной помощью жрецов.
Средневековье
В средние века в понятие искусственного интеллекта вкладывали задачи создания механической человекоподобной мыслящей машины, способной, возможно, превзойти его по интеллекту. В это время, в частности, говорили о гомункулах – маленьких искусственных человечках, способных воспринимать информацию окружающего мира.
XVIII век
В XVIII веке благодаря развитию техники и, в особенности, часовых механизмов интерес к подобным изобретениям вырос ещё сильнее. В середине 1750-х годов австрийский изобретатель Фридрих фон Кнаус, служивший при дворе Франциска I, сконструировал серию машин, умевших писать пером довольно длинные тексты.
XIX век
Достижения в механике XIX века способствовали новому толчку изобретений в направлении к современному пониманию искусственного интеллекта. В 1830-х годах английский математик Чарльз Бэббидж придумал концепцию сложного цифрового калькулятора – аналитической машины, которая, как утверждал разработчик, могла бы рассчитывать ходы для игры в шахматы. А уже в 1914 году директор одного из испанских технических институтов Леонардо Торрес Кеведо изготовил электромеханическое устройство, способное разыгрывать простейшие шахматные эндшпили почти также хорошо, как и человек.
XX век
С середины 30-х годов прошлого столетия, с момента публикации работ Тьюринга, в которых обсуждались проблемы создания устройств, способных самостоятельно решать различные сложные задачи, к проблеме искусственного интеллекта стали относиться внимательно в мировом научном сообществе. Тьюринг предложил считать интеллектуальной такую машину, которую испытатель в процессе общения с ней не сможет отличить от человека.
В 1954 году американский исследователь Ньюэлл решил написать программу для игры в шахматы. К работе были привлечены аналитики корпорации RAND Corporation. В качестве теоретической основы программы был использован метод, предложенный основателем теории информации Шенноном, а его точная формализация была выполнена Тьюрингом. К работе также была привлечена группа голландских психологов под руководством Де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов. Через два года совместной работы этим коллективом был создан язык программирования ИПЛ1 – первый символьный язык обработки списков, а вскоре была написана первая программа, которую можно отнести к достижениям в области искусственного интеллекта. Это была программа «Логик-Теоретик», предназначенная для автоматического доказательства теорем в исчислении высказываний. Собственно же программа для игры в шахматы была завершена в 1957 году. В её основе лежали так называемые эвристики – правила, позволяющие сделать выбор при отсутствии точных теоретических оснований, и описания конечных целей.
Одним из наиболее важных признаков интеллектуальности служит способность к обучению. Так, в 1961 году один из ведущих английских специалистов по искусственному интеллекту профессор Мичи, описал механизм, состоящий из 300 спичечных коробков, который мог научиться играть в «крестики-нолики». Однако делать вывод об интеллектуальности и тем более говорить об искусственном интеллекте, основываясь только на одном единственном признаке, явно недостаточно.
В 1956 году в США собрались основатели кибернетики с целью обсудить возможности реализации проекта «Искусственный интеллект». В числе участников конференции были Маккарти, Минский, Шеннон, Тьюринг и другие. Первоначально к данному понятию отнесли свойства машин брать на себя отдельные функции человека, например, перевод с одного языка на другой, распознавание объектов, принятие оптимальных решений.
В нашей стране направление «Искусственный интеллект» возникло с опозданием примерно на 10 лет и пришло на смену кибернетическому и бионическому буму первой половины 60-х годов XX века.
Практически с самого начала учёные, занимавшиеся этим новым направлением научных знаний, предположили, что к конструктивному определению и моделированию мышления полезно идти от специфики задач, вводя искусственный интеллект как механизм, необходимый для их решения. Таким образом, искусственный интеллект в современном понимании – это совокупность методов и инструментов решения различных сложных прикладных задач, использующих принципы и подходы, аналогичные размышляющему над их решением человеку или процессам, протекающим в живой или неживой природе.
Тем не менее, даже в настоящее время единого и признанного всеми определения искусственного интеллекта не существует. И это не удивительно. Достаточно вспомнить, что универсального определения человеческого интеллекта также нет.
На сегодняшний день исследования в области искусственного интеллекта ведутся по различным направлениям: представление знаний, моделирование рассуждений, приобретение знаний, машинное обучение и автоматическое порождение гипотез, интеллектуальный анализ данных и обработка образной информации, поддержка принятия решений, управление процессами и системами, динамические интеллектуальные системы, планирование и т.д.
Ниже перечислены наиболее активно развиваемые подходы и методы искусственного интеллекта:
- искусственные нейронные сети;
- эволюционные вычисления;
- нечёткая логика и теория нечётких множеств;
- экспертные системы;
- клеточные автоматы;
- многоагентные системы.
Глубоководный Mesobot изучит обитателей сумеречной зоны
Woods Hole Oceanographic Institution / Youtube
Американские инженеры создали подводного робота Mesobot для изучения организмов, обитающих на глубинах от 200 до 1000 метров. В этой области располагается так называемая сумеречная зона, в которую проникает очень мало солнечного света с поверхности. Согласно современным представлениям, обитающие в этой области морские организмы могут оказывать существенное влияние на глобальный углеродный цикл и климат планеты. Mesobot способен выполнять длительные исследовательские миссии свыше 24 часов по наблюдению за морскими организмами как в полностью автономном режиме, так и с управлением по оптоволоконному кабелю с поверхности. В состав оборудования аппарата помимо камер высокого разрешения входят различные океанографические сенсоры для измерения параметров окружающей среды. Кроме того, он способен нести дополнительное сменное оборудование в специальных грузовых отсеках. Системы управления и научные приборы глубоководного аппарата устроены таким образом, чтобы не пугать и не привлекать внимания морских обитателей за которыми ведется наблюдение. Разработчики надеются, что Mesobot поможет им отслеживать суточные вертикальные миграции морских организмов и уже провели ряд успешных тестов робота в открытом океане, в ходе которых наблюдались несколько представителей зоопланктона в сумеречной зоне, говорится в статье опубликованной в журнале Science Robotics.
Область морей и океанов простирающаяся в глубину от 200 до 1000 метров, и в которую попадает очень мало солнечного света, называют мезопелагической или сумеречной зоной. Возле верхней границы этой области уже невозможна первичная продукция за счет фотосинтеза, а на глубины ниже этой зоны свет с поверхности не проникает вовсе. Несмотря на низкий уровень освещенности, в сумеречной зоне обитает множество морских организмов, жизнедеятельность которых оказывает большое влияние на глобальный углеродный цикл, а значит и на регуляцию климата на планете.
Одним из ключевых механизмов в транспорте углерода, как считают ученые, может быть суточная вертикальная миграция мезопелагических животных из сумеречной зоны к поверхности и обратно. День они проводят на глубине, скрываясь от хищников, а ночью под покровом темноты поднимаются к поверхности за едой. Такое поведение приводит к переносу части поглощаемого ими с кормом углерода на большую глубину вместе с продуктами жизнедеятельности.
По оценкам ученых, биомасса рыбы, обитающей в мезопелагической зоне, может в сто раз превосходить суммарную биомассу всей рыбы, ежегодно вылавливаемой в мире, что делает сумеречную зону привлекательной для изучения не только с точки зрения чистой науки.
Существующие на сегодняшний день роботы для исследования морей и океанов способны спускаться на большие глубины, но обычно требуют для работы постоянной связи с находящимся на поверхности судном. Однако для детального изучения сумеречной зоны исследовательский аппарат должен обладать характеристиками, продиктованными особенностями поведения обитающих здесь организмов. Многие существа из мезопелагии совершают суточные вертикальные миграции к поверхности, поэтому робот должен обладать большой степенью автономности, так как исследовательские миссии по наблюдению за мезопелагическими животными могут длиться более 24 часов.
Помимо этого, перемещения робота должны оставаться незаметными для животных из сумеречной зоны, так как они очень чувствительны к гидродинамическим возмущениям и ярким источникам света, которые могут потревожить их, заставив убегать, или наоборот, привлекая к исследовательскому аппарату.
Учитывая эти особенности, американские инженеры и океанологи под руководством Даны Йоргера (Dana R. Yoerger) из Океанографического института Вудс-Хол разработали робота для изучения мезопелагической зоны, который получил название Mesobot. Подводный аппарат высотой полтора метра и весом около 250 килограммов способен погружаться на глубину до одного километра и может действовать полностью автономно или управляться через оптоволоконный кабель.
Внешний вид робота Mesobot без внешнего защитного кожуха.
D.R. Yoerger et al. / Science Robotics, 2021
Робот оснащен несколькими электромоторами с низким энергопотреблением, которые обеспечивают управляемость во всех направлениях. При этом предполагается, что основные режимы работы робота — это зависание на определенной глубине и перемещение в вертикальной плоскости для наблюдения за мезопелагическими организмами во время их суточных миграций к поверхности и обратно.
Для снижения шума и гидродинамических возмущений, которые могут потревожить живые организмы, за которыми ведется наблюдение, винты на двигателях, отвечающих за перемещение в вертикальном и продольном направлениях, имеют большой диаметр (46 сантиметров). Это позволяет снизить частоту их вращения и уменьшить скорость создаваемых ими водяных струй. При этом на двигателях, отвечающих за боковое смещение, пришлось установить винты с меньшим диаметром, чтобы сделать аппарат более компактным. Создаваемые ими струи воды, по словам инженеров, направлены в стороны от робота и не вызывают сильного возмущения в области перед носовой частью робота, где располагаются камеры, направленные на объекты наблюдения.
Робот оснащен двумя камерами, стереоизображение с которых используется для обнаружения и сопровождения объектов наблюдения, и цветной камерой для сбора научных данных. Она может записывать 4K видео и делать снимки с разрешением до 12 мегапикселей. Для подсветки области наблюдения используются массивы светодиодов, дающих красный или белый свет с регулируемой яркостью. Поиск и обнаружение морских организмов в кадре осуществляется с помощью алгоритмов распознавания объектов, которые выполняются на базе NVIDIA Jetson TX2. Алгоритм способен сохранять фокус на объекте, даже когда в кадр попадают другие организмы.
После выбора подходящей цели Mesobot может сопровождать ее, стремясь удерживать объект в центре поля зрения и сохраняя заданную до него дистанцию. Таким образом ученые смогут отслеживать перемещение конкретных организмов на протяжении длительного времени на глубинах до одного километра. По словам разработчиков, установленные на борту литий-ионные аккумуляторы общей емкостью 4,5 киловатт-час позволяют подводному роботу работать более 24 часов в режиме сопровождения.
Кроме этого, Mesobot несет с собой множество океанографических сенсоров, которые измеряют параметры окружающей среды: температуру, электропроводность, глубину, уровень растворенного в воде кислорода, а также имеет отсек для установки дополнительного научного оборудования, например, пробоотборников или сонаров.
Представитель гигантских глубоководных аппендикулярий Bathochordaeus, наблюдаемый камерами Мезобота рядом со своим домиком из застывшей слизи
Рыбки роботы
Рыбка-робот или роборыбка
Рыбки – КИБОРГИ! Игрушки и не только.
Первые интерактивные модели в видероборыбок появились в Японии примерно 10 лет назад. Конструкторам удалось создать роботов, имитирующих форму, движение и поведение настоящих рыб. Изначально эти изобретения были направлены на решение научных задач и для изучения образа жизни подводных обитателей. В нашу повседневную жизнь уже давно вошли разные роботизированные устройства: бытовые и промышленные, автомобильные, медицинские, космические и даже. развлекательные. Не стала исключением и аквариумистика.
Однако, очень быстро это стало основой для массового создания увлекательных игрушек для детей и даже взрослых. Сегодня самые разнообразные высокотехнологичные игрушки-киборги в большом количестве продаются во многих странах мира. И спрос на них с каждым годом только растет.
Интересно заметить, что эти искусственные рыбки часто имитируют самые настоящие виды живых рыб.
Некоторые модели оборудованы светодиодами, что придает им еще большую схожесть с живыми подводными обитателями.
«Рыбка» представляет собой электронный прибор, который не работает на суше, а включается в момент соприкосновения с водой. Подобно живым рыбам эти устройства могут замирать и ускоряться, плавать в различных направлениях, меняя скорость, и даже – огибать препятствия! В аквариуме они ведут себя вполне естественно – иногда опускаются к самому дну или, наоборот, поднимаются к его поверхности.
Придумана была такая интересная игрушка в первую очередь для таких «любителей», которые не хотели утруждаться уходом за аквариумом и заботами о живых рыбках. Им не требуется своевременное кормление и лечение в случае болезни, не нужно приобретать техническое оборудование и аквахимию. Замена элементов питания достаточно проста, к тому же, одного набора батареек хватает для непрерывной работы в течение нескольких часов.
А если в аквариуме с такими роборыбками, разместить декорации и искусственные растения, то можно создать интересный уголок, имитирующий подводный мир. Для ребенка такой аквамирокбудет первой ступенькой на пути к настоящему живому аквариуму!
По сравнению с этими милыми роборыбками, роботы, которые и используются для подводных научных исследований, устроены гораздо серьезнее и сложнее. В настоящее время в разных странах периодически создаются изобретения, которые имеют форму рыб и передвигаются в водной среде.
Российским ученым удалось создать уникальный беспилотник, который внешне полностью копирует обычного тунца. Его использование планируется для решения разных задач – специальные датчики позволят оценить степень загрязнения водоема, подсчитать численность рыб или даже найти затонувшее судно!
А ученые в США разработали новый вид мягкой роботизированной рыбы-шпиона, которая может спокойно плавать среди других рыб не привлекая к себе внимания. Ее тело выполнено из специального мягкого полимера, мощный источник питания позволяет находиться в течение долгого времени на большой глубине, что очень важно для серьезных исследований, а в корпус встроены несколько видеокамер, которые передают оператору изображение и видео высокого разрешения.
Это уникальное создание предназначено для максимально близких наблюдений за сообществом коралловых рифов не приносящее при этом никаких разрушений и беспокойство ее обитателям.
В настоящее время рыбо-робототехника развивается быстро и во всех направлених.
Какими будут роботы-рыбы будущего? Чем они будут заниматься?
Несомненно, этот пловец не из плоти и крови – новейшее оружие ученых в борьбе за чистоту окружающей среды, а военные ведомства давно разрабатывают роборыб, способных тихо и неприметно подбираться к кораблям противника. Ученые уже в недалеком будущем планируют с помощью роботов-вожаков управлять стаями настоящих рыб, уводя их от угрозы или опасности. А может, с помощию роботов можно будет просто привлечь интересных и красивых рыбок, что значительно упростит тяжелый труд подводного фотографа.
