Восемь вопросов к искусственному интеллекту
Словосочетания «нейронные сети», «машинное обучение», «искусственный интеллект» звучат все чаще и чаще. Их произносят Владимир Путин и Максим Кац. Профессию специалиста по анализу данных называют одной из самых востребованных сейчас и в ближайшем будущем. Но вокруг темы искусственного интеллекта существует большое количество мифов и заблуждений. Ответы на наиболее популярные вопросы об искусственном интеллекте (ИИ) VTimes дает Дмитрий Ветров, профессор-исследователь НИУ ВШЭ.
Грозит ли нам восстание машин под предводительством ИИ?
Это одно из самых больших и вредных заблуждений. Технологии ИИ предназначены для решения конкретных интеллектуальных задач. Для каждой задачи используется отдельная модель. Стратегическая цель — создание так называемого сильного ИИ: универсальной обучаемой системы, способной постоянно учиться решать все новые и новые разнообразные типы задач, но не забывающей, как решать старые задачи.
Такая система будет в состоянии пройти тест Тьюринга, то есть при общении с ней человек не сможет отличить, говорит он с компьютером или с человеком. (Пока это за пределами технологических возможностей.) Можно предположить, что с внедрением квантовых компьютеров удастся подступиться к созданию сильного ИИ. Но даже когда он будет создан, это будет всего лишь помощник (или, если угодно, раб) человека, не способный к самостоятельному целеполаганию. Для последнего необходим не искусственный интеллект, а искусственное сознание, когда система осознает себя как мыслящее существо и у нее могут появиться стремления к самосохранению и самовоспроизводству. Ничего даже близко похожего на искусственное сознание мы не наблюдаем, и вряд ли нам это грозит в обозримой перспективе. Чтобы понять, почему это так, необходимо разобраться, что же на самом деле происходит при обучении компьютера.
Что такое технологии ИИ?
С момента появления первых компьютеров они рассматривались как программируемые вычислительные устройства, способные выполнять миллиарды простых арифметических и логических операций по заранее заданному алгоритму. Это позволило решить большое количество важных задач, в первую очередь связанных с расчетами в сложных математических моделях различных процессов, которые описывались дифференциальными уравнениями.
По сути, компьютер использовался для задач, алгоритм решения которых был известен человеку. И только в последние годы человечество стало осознавать, что компьютер способен на много большее — он может находить способ решать задачи, для которых алгоритма решения нет или он не известен человеку. Это стало возможным благодаря развитию технологий машинного обучения, которые сейчас все чаще называют искусственным интеллектом
Несколько упрощая, процесс обучения выглядит следующим образом. Имеется большое число однотипных задач, в которых известно условие и известен правильный ответ или один из возможных ответов. Примером может быть задача машинного перевода, в которой условием является фраза на одном языке, а ответом — ее перевод на другой язык. Модель машинного обучения, например глубинная нейронная сеть, работает по принципу черного ящика, который принимает на вход условие задачи и выдает сигнал в пространстве ответов. Применительно к машинному переводу это будет произвольный текст на втором языке. У черного ящика есть дополнительные параметры. Их значения определяют, как входной сигнал будет преобразовываться в выходной. Процесс обучения черного ящика заключается в поиске таких значений параметров, при котором для заданных входов он выдает сигнал, близкий к желаемым выходам. Настроив параметры так, что для всех задач с известным ответом черный ящик выдает желаемые ответы или близкие к ним, можно рассчитывать, что и для новых задач того же типа черный ящик будет выдавать разумные ответы. Разумеется, в общем случае гарантировать этого нельзя, но для многих популярных моделей машинного обучения действительно удается настроить модель так, что она успешно справляется с решением новых задач того же типа, ответов на которые модель не видела в ходе своего обучения. Из этого примера становится понятно, что существует несколько принципиальных ограничений для технологии машинного обучения. Во-первых, черный ящик должен быть достаточно гибким, что напрямую зависит от числа настраиваемых в ходе обучения параметров. Современные модели включают в себя десятки миллионов параметров, сложным образом определяющих, как входы преобразуются в выходы. Во-вторых, итоговое качество напрямую зависит от числа задач, которые демонстрировались модели в ходе обучения. Поэтому наилучшие результаты ИИ демонстрирует в тех областях, в которых удается накопить огромные объемы данных с миллиардами однотипных задач. В-третьих, ответы задачи должны объективно зависеть от условий. Методы машинного обучения бессмысленно применять, если между входами и выходами нет никакой семантической связи.
В каких сферах ИИ применяется уже сейчас?
Одним из удивительных результатов последних лет стало осознание того, что модели ИИ можно использовать для очень широкого спектра задач, для которых еще 20 лет назад считалось, что они не могут быть решены с помощью компьютера и способность к их решению является атрибутом высшей нервной деятельности. Например, ИИ способен рисовать картины, поддерживать беседу, управлять автомобилем и многое другое. Уже сейчас ИИ активно применяется в системах распознавания печатных и рукописных текстов, распознавании и синтезе речи, интернет-поиске, рекомендательных системах. Из последних достижений можно отметить решение задачи прогноза третичной структуры белков, которая являлась одной из сложнейших и важнейших задач в биологии и которая была решена специалистами компании DeepMind осенью 2020 г.
Не начнется ли деградация людей, если мы научим компьютер думать за нас?
Людям всегда будет, о чем задуматься.
Технологии ИИ — это всего лишь инструменты, заточенные под решение конкретных (пусть и весьма сложных) задач
Подобно тому, как люди физически не ослабли после появления станков и машин, способных заменить человека в физическом труде, появление технологий, способных решить за нас часть когнитивных задач, не приведет к тому, что люди станут меньше работать головой. Просто они начнут делать это для удовольствия, а не для того, что прокормить себя. Наконец, вопросы этики и морали, смысла жизни точно останутся прерогативой человека.
Каковы социальные последствия массового внедрения технологий ИИ?
Не будет преувеличением сказать, что повсеместное внедрение технологий ИИ приведет к серьезным изменениям в стиле и уровне жизни людей. Такие же драматические изменения происходили при повсеместном внедрении паровой машины, развитии электроэнергетики, распространении автомобилей. Человечество перейдет от массового производства одинаковых товаров и услуг к персонифицированным сервисам, многие отрасли народного хозяйства, которые невозможно сейчас представить без людей, будут полностью или частично автоматизированы. В течение пары десятилетий уйдут в прошлое профессии оператора колл-центра, водителя, синхронного переводчика, пилота самолета и др. У большинства людей появятся виртуальные или роботизированные персональные помощники, которые будут помогать в домашнем хозяйстве, следить за состоянием здоровья, планировать досуг. Конечно, часть нынешних профессий отомрет, но бояться этого не надо. Человечество многократно проходило через эпохи технологических трансформаций. На смену отмирающим профессиям придут другие, в которых люди смогут лучше себя реализовать, например киберспорт, стриминг, видеоблогерство и др.
Вам также может быть интересно:
Красота в деталях: ученые Вышки и AIRI разработали метод высококачественного редактирования изображений
Исследователи Центра ИИ НИУ ВШЭ, AIRI и Бременского университета разработали новый метод редактирования изображений на основе глубинного обучения — StyleFeatureEditor. Он позволяет точно воссоздавать мельчайшие детали изображения и сохранять их при редактировании. С его помощью пользователи смогут изменять цвет волос или выражение лица без потери качества изображения. Результаты работы опубликованы на самой цитируемой конференции по компьютерному зрению CVPR 2024.
Победители Международной олимпиады по ИИ поступили в НИУ ВШЭ
В середине августа в Болгарии состоялся финал первой Международной олимпиады по искусственному интеллекту (IOAI) среди старшеклассников. Сборная России показала отличный результат: в научном туре команда завоевала золотые медали, в практическом — серебряные и оказалась первой по сумме баллов за оба тура. Два участника сборной в этом году стали студентами факультета компьютерных наук ВШЭ.
В систему добровольной сертификации в области ИИ «Интеллометрика» включены первые лаборатории
В России вступает в действие система добровольной сертификации технологий искусственного интеллекта «Интеллометрика», использующая методический подход, разработанный учеными Высшей школы экономики. Допуск получили первые три лаборатории, которые смогут проводить испытания в сфере ИИ и выдавать по их итогам соответствующие протоколы, и один орган по сертификации.
В Вышке изучили, как студенты российских вузов осваивают технологии ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ анализирует масштабы и условия обучения технологиям искусственного интеллекта в университетах страны, для которых это становится важной частью подготовки высококвалифицированных кадров не только в сфере ИКТ, но и в других отраслях экономики. Исследование реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» при поддержке Минэкономразвития России.
Законы физики: как Высшая школа экономики стала Высшей школой IT-технологий и ИИ
Сотрудничество лидеров IT-индустрии и ведущих вузов в подготовке высококлассных специалистов стало ключевым трендом последних лет. Как построено IT-образование в Вышке и как университет стал лидером в сфере искусственного интеллекта, рассказал ректор НИУ ВШЭ Никита Анисимов на пресс-завтраке «Яндекс Образования» «Бигтехи и университеты: итоги приемной кампании — 2024/25 и модели партнерства».
Территория будущего: Вышка Онлайн принимает участие в фестивале «Москва 2030»
Пространство онлайн-кампуса НИУ ВШЭ открылось на фестивале «Территория будущего. Москва 2030», который проходит на нескольких знаковых площадках столицы в августе — сентябре. Гостей Вышки Онлайн ждут лекции и мастер-классы, карьерные консультации, нетворкинг, VR-квесты и развлечения.
Искусственный интеллект с Харизмой
Высшая школа экономики активно использует передовые цифровые технологии в науке и образовании. Рассказываем в нашей статье о том, как суперкомпьютер помогает исследователям университета.
Студенты НИУ ВШЭ успешно защитили дипломы, в работе над которыми применили YandexGPT
Этим летом студенты нескольких направлений подготовки НИУ ВШЭ — «Философия», «Медиакоммуникации», «Международные отношения» и «Востоковедение» — впервые использовали нейросеть в процессе написания дипломных и курсовых работ. Университет разрешил применять возможности YandexGPT, генеративной технологии Яндекса, для решения заранее определённого перечня задач, на которые обычно у студента уходит много времени. Она помогала собирать, анализировать и обобщать информацию, проверять текст на ошибки и править оформление, а также разбираться в сложных темах и структурировать ход размышлений.
Интеллект искусственный и дополненный: связь бизнеса, образования и науки
Сегодня фраза «приручить искусственный интеллект» уже не звучит как суперспособность будущего. Эти технологии революционно меняют жизнь, от голосовых помощников и систем «умный дом» до создания цифровых двойников и секвенирования генома. О связи науки, бизнеса и образования в развитии искусственного интеллекта рассказала декан факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ – Нижний Новгород Наталья Асеева.
НИУ ВШЭ, Яндекс и ИТМО запустили аспирантуру в области ИИ и гранты для молодых ученых
НИУ ВШЭ в партнерстве с Яндекс создает первую аспирантуру по искусственному интеллекту с уклоном в практику (еще одну такую аспирантуру компания откроет в ИТМО). Цель — предложить лучшие условия и инфраструктуру для развития молодых ученых в стране. Каждый год обучения аспиранты будут получать гранты по 800 тысяч рублей, чтобы создавать новые технологии в области ИИ и быстро внедрять свои разработки на практике, в индустрии.