ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ВСЕХ

24 апреля 2017 г.

В рамках  российского интернет форума  РИФ + КИБ — 2017 впервые на  столь  серьезном  уровне  поднимались такие  вопросы, как  правовое  регулирование  понятия  робот  и самой  робототехники и вопросы доступности  технологий  с применением  искусственного интеллекта  (ИИ, искин).


Это  многогранная тема, заниматься  которой  в  одиночку  не может ни одна  компания. Но важная  настолько, что  заклятые  друзья  Майкрософт, Гугл и еще ряд компаний такого же  уровня  объединяются для решения  задач, связанных  с  ИИ. Сейчас  искусственный  интеллект находится в стадии  зарождения и становления этой отрасли,  и крупные игроки  ИТ-сферы понимают это как никто другой.

Михаил Черномордиков,  представитель компании «Майкрософт», рассказал о  том, почему развитие  искусственного интеллекта это важно, какие  перспективы  ждут нас  в ближайшем  будущем  и что дает работа на  основе технологии нейронных сетей уже  сейчас.

Большинство из нас  привыкло считать, что  нейронные сети – это нервная  система  нашего организма, иное название ее. Специалисты-компьютерщики знают, что не только. Так  названы электронные компьютерные  сети, построенные по принципу  работы человеческой нейронной сети (нервной  системы). Именно они лежат в  основе работы современных технологий  искусственного интеллекта.

«ИИ  должен  становиться  доступным  каждому» — сказал Михаил Черномордиков, начиная свое  выступление.

До недавнего времени это  было уделом  специалистов, сейчас это  время прошло. ИИ должен стать понятным, прозрачным  и доступным  каждому – такова  цель  работы  пятитысячного отдела «Майкрософт», занимающегося  разработками  в области искусственного интеллекта. Это около  десяти процентов всех разработчиков и программистов, работающих в компании.

«Чтобы  создать  свою нейросеть, не нужно быть  опытным  разработчиком. Каждый  житель  планеты земля должен смочь зайти на какой-то сервер и создать собственную нейросеть» — добавил он,  объясняя причины такого  немалого сектора  специалистов, занимающихся этой  не характерной  для  привычного взгляда на  «Майкросфот»  работой.

Рассказал Михаил и  о том, какие  уже  существуют  облачные решения на основе  тех или иных технологий  с использованием  искусственного интеллекта.

Одним из интересных  примеров такого применения этой технологии стал ход одного телеканала в  США, где  во  время  предвыборных дебатов  кандидатов  в  президенты была  включена  программа для распознавание эмоций в  реальном  времени.  Зрители  смогли  увидеть  на  своих экранах результаты  компьютерного анализа эмоций  собеседников.  Организовать это  помогло облачное решение,  использованное журналистами. Они,  не являясь специалистами  в  сфере ИТ, используя  готовые  решения, смогли организовать это сами.

Еще один  интересный  пример — UBER , которые  ввел систему  идентификации  водителей  перед  получением  каждого заказа  на основе  облачного сервиса  «Майкрософт».  Для того, чтобы   пройти  идентификацию, необходимо сделать селфи и отправить его  на  сервер. По фото  определяется, тот ли это человек, кто должен  быть, и в  каком он состоянии. Если все  нормально,  водитель получает  заказ.  Это нововведение  UBER  запустил потому,  что основная  проблема  для них – это решение  вопроса с доверием пассажиров. Такая  система  распознавания  помогает  существенно снизить риски для  самих пассажиров и  повысить их уровень доверия к компании.

Не менее интересно  применяется  возможности нейронных сетей и знаменитый  сервис  по  поиску  работы SuperJob.

Благодаря запущенной недавно программе на основе  нейронных сетей по  тексту  резюме  сейчас  можно предсказать,  какую зарплату  соискатель ожидает на самом деле, независимо от тех цифр,  которые он указал в соответствующей  графе. С  медианной ошибкой  всего 7500  система называет реальные ожидания и  пожелания кандидата. Много это или мало?  Исходя из уровня  зарплат в  Москве, которые  брались для тестировки, это небольшая  погрешность. За базовый  уровень  при этом  брались не  зарплаты  топ-менеджеров, рассматривались цифры  в  30-30 тысяч  рублей  как  стартовые  ожидания.  Используя эту  программу, можно определить истинный  уровень ожиданий  соискателя, и  на основе этого в том  числе принимать  решение о том, приглашать  или нет его на собеседование (или, например, связаться с  ним, и объяснить, почему именно такой  уровень  его ожиданий  не  оправдан, и предложить другие условия). Как  ни странно это может показаться, но ожидания бывают не только завышенными, но  и заниженными. Тестируя  систему, были отмечены и такие  случаи.

«РолссРойс»,  который  является не только производителем знаменитых  одноименных автомобилей, но и авиационных двигателей,  внедрил датчики в  свои авиадвигатели, которые  помогли собрать  данные о работе систем  по всему  миру,  на  основе  которых были выработаны рекомендации по пилотированию,  позволяющие безопасно  управлять авиасудном  с  минимальным  расходом топлива. Уже  сегодня экономия от использования этих инструкций превысила  1  млн долларов. Даже  малейшие изменения  в пилотировании могут помочь как  сэкономить топливо, так и  привести к  его перерасходу

Но это  все далеко, с  этим  мы не работаем  каждый день.  А  вот  в  скайпе искусственный  интеллект помогает его пользователям  ежедневно . Сервис  для русскоязычных пользователей, обеспечивающий  синхронный  передов диалога, работает тоже на  нейронной сети.  Теперь вы можете  без проблем  общаться с  англичанином или немцем, не зная  его родной  язык.  При этом  вы будете  писать на русском, а ему  сообщение будет  приходить на его языке. То же самое и в  обратную сторону   — ваш собеседник  пишет на своем  языке, а  вы  получаете сообщение на русском.  Кажется, без такого мультилингвального переводчика  еще недавно не  обходилась ни одна  старая добрая научная фантастика.  Сегодня это реальность.

Альберт  Ефимов.

о все эти впечатляющие  примеры  —  лишь случаи применения  так  называемого частичного искусственного интеллекта. Ограниченный  и узконаправленный функционал, не более того.  О перспективах развития  полноценного искусственного интеллекта, способного сравниться с человеком, рассказал Альберт  Ефимов, глава  робототехнического центра фонда  Сколково. Его динамичный  и шутливый по форме  рассказ по сути  затрагивал очень важные  проблемы и страхи, которые  посещают многих  людей.

Стадия  развития ИИ  сейчас на  уровне  двухлетнего ребенка, сказал он, едва  выйдя на сцену. И тут же добавил, что возможно, это и преувеличение.  «Чуть лучше таракана, но до  млекопитающих  еще не дотягивает». Только нишевые  разделы, только  узкая  специализация – вот тот уровень, который  доступен  системам на основе ИИ  сейчас. . Распознавание лиц,  речи – да.  Но это  так называемый  узкий  искусственный  интеллект. А  есть общий  искусственный  интеллект, который  сравним  по задачам  с человеческим разумом, и развитие  которого сейчас находится в  зачаточном  состоянии. 

Нерешенных задач  в сфере работы с  искусственным интеллектом есть только две:

манипуляция объектами физического мира и «понимание  что делать в  пункте Б». То есть  понимание  сути и контекста, не доступное пока  искинам.

«Если вы   боитесь восстания роботов, просто не  открывайте  им дверь» — эта  фраза лучше  всего  выражает современное состояние  развития  тонких манипуляторов. На недавних испытаниях роботы, оказавшиеся  перед  закрытой  дверью на  пути следования своего маршрута, очень  долго пытались решить задачу  с ее преодолением. Справиться  сумели не все. В то время, как  человек  даже  в  возрасте  двухлетнего ребенка не  испытывает проблем  с решением подобных задач,  для   электронных систем  с   искусственным  интеллектом это пока  еще трудности.

Самое  слабое  место  роботов  — понимание  контекста, и это задача, с  которой, с одной  стороны  работают специалисты,  с другой  — не все  считают ее решение  правильной  целью.

«Страшно не то, когда  робот  поймет нашу речь. Страшно, когда они  начнут смеяться  нашим шуткам»

И все же, говорят  специалисты,  бояться  нечего. Роботы не  заменят человека, хотя  и позволят ему  снять с себя  множество задач.

Но что несет  за собой  роботизация  общества и какие  юридические  аспекты  имеет  эта популярная  научная перспектива?  Об этом  рассказал  Никита Куликов, исполнительный директор Хэндс Консалтинг, юрист.

Рассматривая  понятие робот в  юридическом  плане, мы  понимаем,  что рассматривать нечего.   Юридически полного и грамотного определения этого понятия нет.  И это в  ситуации, когда  мы  всерьез говорим  о том, что машины  под управлением искусственного интеллекта  могут  выйти на дороги,  виртуальные  помощники решают задачи клиентов, а  облачные решение на основе  нейронных сетей определяют  психоэмоциональное состояние и уровень твоих ожиданий. Зная  и умея  все это, мы  не знаем, как юридически классифицировать понятие роботов,  а значит и не знаем, как с  точки зрения закона реагировать, если что-то пойдет не так. Фактически, мы  находимся  в  состоянии «юридического безвременья», когда  явление уже  фактически есть, но законов, полноценно регулирующих его работу,   еще не существует.

Роботов  фактически нет в  законодательном поле.

В  нынешних  условиях  привычное понятие  робот меняется, так как  планируется совместить физические возможности и интеллект. И это  приводит к  необходимости принимать законы, регулирующие  возможности  и степень ответственности  роботов и их создателей.

Фактически,  необходим Кибер Кодекс.  Робототехника развивается  очень активно, очень быстро, поэтому загнать  в действующие законы и подзаконные акты эту сферу фактически невозможно. Нужен отдельный  кодекс,  юридическая «библия»  робототехники.

Айзек Азимов  сформулировал  4  закона робототехники, но сейчас нужны  новые законы. Будущее наступило, и в  нем человечеству  пора  вырабатывать новые законы и правила, учитывающие нашу быстро  ворвавшуюся из фантастических книг реальность.

      

Источник: cbsmedia.ru