В последние годы, когда наука о данных приобрела популярность, многие монгольские специалисты и студенты заинтересованы в изучении ее методов и методологий. Однако я заметил, что отсутствует понимание искусственного интеллекта (ИИ) и его воздействия. Как профессионал в этой области, я пишу серию статей, чтобы прояснить концепцию ИИ, его развитие в Монголии и то, насколько хорошо Монголия подготовлена к эпохе ИИ.
Искусственный интеллект и интеллект
Когда мы думаем об ИИ, нам на ум приходит Терминатор или какие-нибудь сложные роботы из научно-фантастических фильмов. Что ж, мы не совсем не правы. Но прежде чем мы в одиночку определим ИИ как «робота-убийцу», давайте разберемся, что такое интеллект.
Если подумать о далеком прошлом, то 65 миллионов лет назад динозавры правили планетой просто потому, что они были сильнее, быстрее и крупнее других видов. Хотя физические способности важны, со времени вымирания динозавров доминирующий вид определялся уровнем интеллекта. Интеллект — это просто способность достигать сложных целей. Поскольку люди эволюционировали, чтобы стать самым разумным видом на планете, мы в настоящее время находимся на вершине иерархии интеллекта.
Поскольку интеллект является нашим одним из самых ценных и нематериальных активов, в исследования, направленные на воспроизведение функций человеческого мозга, были вложены огромные средства и инвестиции. Таким образом, мы можем определить ИИ как небиологический интеллект. Этот небиологический интеллект должен обладать определенными способностями действовать, думать и рационализировать как люди. С годами каждая из этих возможностей стала отдельной областью исследований.
- Способность общаться:независимо от используемого языка агент ИИ должен иметь возможность общаться с людьми и другими агентами ИИ. Область, изучающая смежный предмет, называется Обработка естественного языка (NLP). НЛПизучает компоненты устной коммуникации от распознавания и перевода устной речи (Распознавание речи) до понимания и понимания предложений (Понимание естественного языка) до создания и произнесения предложений (Естественный язык). Поколение). Лучшим примером в этой области является Google Assistant и устройство Google Home, которые могут понимать человеческие вопросы на нескольких языках и давать ответы.
2. Представление знаний:агент ИИ должен обладать способностью сохранять то, что он знает или слышит. Эта функция аналогична долговременной и краткосрочной памяти человека. Хранение знаний и информации напрямую связано с аппаратным обеспечением, программным обеспечением и структурой базы данных.
3. Автоматизированное рассуждение: чтобы иметь возможность использовать сохраненную информацию, чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы. Автоматизированное мышление — одно из старейших направлений исследований ИИ. Он изучает алгоритмические подходы к логическим рассуждениям и решению проблем в целом.
4. Машинное обучение: чтобы адаптироваться к новым обстоятельствам, а также обнаруживать и экстраполировать закономерности. На высоком уровне машинное обучение представляет собой математические и статистические модели, которые изучают шаблоны из большого количества данных и применяют изученные шаблоны к новым точкам данных для прогнозирования неизвестного состояния. Существуют разные категории моделей машинного обучения, о которых вы можете подробно прочитать здесь.
5. Компьютерное зрение:агент ИИ должен иметь возможность воспринимать объекты и понимать окружающую среду. Один из способов восприятия окружающей среды — смотреть и наблюдать, как это делают люди. Для ИИ восприятие может осуществляться с помощью видеопотоков. Видео — это, по сути, набор фоторамок. Итак, компьютерное зрение — очень широкая и междисциплинарная область, извлекающая информацию из изображений. Он включает в себя обнаружение объектов, распознавание и анализ движения. Поскольку в качестве входных данных используются изображения, компьютерное зрение использует один из методов машинного обучения — глубокое обучение.
6. Робототехника: агенты ИИ должны иметь возможность манипулировать объектами и перемещаться. Это требует механических ног и рук для выполнения физических задач. Например, робот Atlas от Boston Dynamics способен выполнять сложные физические задачи, такие как ходьба, бег и физические упражнения.
Текущее развитие ИИ может решать определенные задачи. Например, AlphaGo может играть только в го, IBM Watson был разработан, чтобы обыграть Jeopardy, Deep blue обыграл Гарри Каспарова в шахматы и 1 пример. Это примеры того, что мы называем узким искусственным интеллектом, который предназначен для решения узкого круга задач. Хотя современные приложения узкого ИИ превосходят людей в очень специфических задачах, конечной целью ученых является создание искусственного общего интеллекта (ИИА). AGI будет иметь возможность думать и учиться быстрее и будет физически сильнее людей. Он сможет делать почти все, что могут люди. Но следует ли нам развивать ОИИ с эмоциями, самосознанием и самосознанием — это очень дискуссионная тема среди ученых, и это обсуждение в другое время.
Самый важный навык, которым будет обладать AGI, — это самосовершенствование благодаря машинному обучению. В своей книге Жизнь 3.0 Макс Тегмарк определил, что Жизнь 2.0 — это мы, люди, которые могут перепроектировать большую часть своего программного обеспечения (обучение); а Life 3.0 — это ИИ, который может кардинально изменить не только свое программное обеспечение (обучение), но и свое оборудование (тело). Поскольку ОИИ может улучшать себя гораздо быстрее, чем люди, в конечном итоге он превзойдет нас по интеллекту. Таким образом, он станет тем, что ученые определяют как сверхразум. Если вы помните Иерархию Животного Интеллекта, эта сверхразумная сущность будет помещена поверх людей. Если время придет, то что будет с людьми? Сохраним ли мы контроль или станем рабами искусственного интеллекта? Ответы на эти вопросы в большей или меньшей степени зависят от того, как мы решим создавать и обучать ИИ. Хотя мы не знаем, станет ли ОИИ злым или добрым, одно можно сказать наверняка: люди играют неотъемлемую роль в его приложениях.
Создать ОИИ сложнее, чем вы думаете. Создание ОИИ известно как задача «ИИ-полный» или «ИИ-сложный». Чтобы создать агента AGI, необходимо интегрировать вышеупомянутые 6 дисциплин. Для этого потребуются не только огромные вычислительные мощности, но и аппаратное обеспечение, которое может облегчить хранение. Есть несколько проблем, которые нам необходимо преодолеть, чтобы создать ОИИ.
- Данные. Первое и самое главное, что нам нужно, — это данные, и нам нужно их много. Если вы посмотрите на историю ИИ с конца 1970-х до середины 1990-х годов, исследования ИИ замедлились, потому что ученые поняли, что им нужно огромное количество данных для обучения моделей машинного обучения. С конца 1990-х годов правительства начали финансировать исследования ИИ, были представлены новые приложения, и теперь это рынок на миллиард долларов. Есть два фундаментальных события, которые положили начало эре искусственного интеллекта: доступность данных и увеличение мощности оборудования. С момента интернет-бума данные генерируются с экспоненциальной скоростью, а технологии становились все быстрее и лучше, что позволило удешевить хранилище, что позволило нам быстрее использовать данные и обучать модели.
- Обучение. Точно так же, как человеческим младенцам нужно питание, забота и обучение, ИИ нуждается во всем этом. В недавнем исследовании обсуждалось, что текущая версия ИИ обладает интеллектом 4-летнего малыша. По сути, ИИ нужно научить отличать хорошее от плохого. Процесс обучения ИИ осуществляется через данные, которые мы подаем. Следовательно, чтобы правильно обучать ИИ, данные должны беспристрастно представлять каждый аспект предмета.
- Предвзятость. Количество данных не равно качеству. Недавние применения некоторых моделей машинного обучения показали, насколько оно может быть предвзятым. Например, модель распознавания лиц, обученная Amazon, неправильно классифицировала темнокожих женщин больше, чем светлокожих. Точность предсказания модели обвинительного приговора была выше для белых подсудимых, чем для черных. Необъективное предсказание модели может вызвать множество проблем, таких как отправка невинных людей в тюрьму или создание сегрегации в обществе.
- Доступ к Интернету. Самый большой и самый спорный вопрос — использовать ли ИИ для доступа к крупнейшему в мире хранилищу данных — всемирной паутине. Доступ к неограниченным и потенциально необъективным данным может привести к невообразимым результатам. Недавний опыт работы с чат-ботом, разработанным Microsoft в 2016 году, произвел на нас большое впечатление. Tay, чат-бот с искусственным интеллектом, был выпущен Microsoft через свою учетную запись в Twitter. Вскоре после запуска, всего через 16 часов, бот был закрыт из-за оскорбительного поведения и публикации расистских и сексуальных твитов. Интернет полон фейковых новостей и пропагандистских сообщений. Если ИИ извлечет уроки из этих предвзятых данных и предпримет действия на основе результатов, это поставит огромный знак вопроса о том, могут ли люди контролировать ИИ.
- Законы. Еще один важный вопрос, который следует обсудить, — это законы и правила, касающиеся не только использования ИИ, но и идентификации объектов. Развитие ИИ создаст множество этических вопросов о том, как мы относимся к проблемам, связанным с ИИ, и справляемся с ними. Должны ли мы относиться к агентам ИИ как к людям или объектам? Будут ли у них основные права как у интеллектуальных агентов? Что будет, если они совершат преступления? Как мы должны разрешать конфликты между человеком и роботом? Есть определенные юридические и этические аспекты, которые следует учитывать при создании интеллекта, способного принимать логические и рациональные решения.
Тем не менее, цель этой статьи — не напугать вас, а проинформировать о событиях, происходящих вокруг ИИ. Мы не знаем, когда мы создадим сверхинтеллектуального робота, но одно можно сказать наверняка: развитие и изменение будут происходить постепенно. Поэтому мы должны быть готовы.
Источники:
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence
https://en.wikipedia.org/wiki/Life_3.0
