все чаще последнее время можно услышать
об очевидных победах искусственного
интеллекта в 1997 году шахматный
суперкомпьютера deep blue победил
сильнейшего человека шахматы гарри
каспарова в 2011 машина обыграла
человека в свою игру и
2017 покорились покер его искусственно
интеллект проникает все новые и новые
сферы деятельности человека сейчас
машины лучше людей играют на биржах
создают синтезировать новые лекарства
управляют самолетами рекомендуют фильмы
книги музыку переводить тексты и так
далее американский изобретатель и
футуролог рэй курцвейл 5 сказала что в
2045 году будет создан искусственный
интеллект который превзойдет человека во
всех сферах деятельности то есть будет
сильнее во всем а так как он сильнее
человека он сможет создать такой
искусственный интеллект который сильнее
того который может создать человек то
есть сильнее самого себя и так далее это
будет продолжаться пока не родится
идеальный такой компьютерный бог который
может все и обладает бесконечной
мощностью это называется этот момент
называется технологической
сингулярностью
многие люди боятся что такое сверхразум
посчитает что люди это помеха что они
ему не нужны и решит от нас избавиться
насколько это вероятно и стоит а нам
этого бояться в последнее время все
больше ученых сходятся к мысли о том что
ожидание технологической сингулярности
стоит отложить
и я расскажу вам почему во первых
каждый искусственный интеллект который
сейчас существует
несмотря на то что все называют их
одинаково искусны интеллект на самом
деле это все разные программы каждая
решающий решающая
узкую задачу в своей предметной области
например
тот компьютер который победит вас в
шахматы не сможет на этой фотографии
отличить ферзя от ну скажем каспарова
тот интеллект который слушает ваша речь
и распознает что вы говорите сам не
сможет произнести ни слова и создание
общего
широкого искусного интеллекта который
объединяет все навыки и все знания это
отдельная задача
и ученые сейчас не представляют даже как
к ней подступиться
во вторых давайте сравним сложность игр
в которых компьютеру удалось обыграть
человека и сложность нашей жизни в
шахматах
в типичный ход шахматист может совершить
одно из примерно тридцати вариантов
действий и всего за шахматную партию
таких ходов
каждый из двух соперников делает около
40
в итоге мы получаем вот такое вот число
комбинаций возможных комбинаций
шахматных партий она безусловно большое
да это единица со 120 нулями но все же
это гораздо меньше чем я вам сейчас
покажу на примере человеческой жизни гон
имеет гораздо больше вариативность как
вы видите число ходов в партии больше
число разных вариантов походить в каждый
момент времени тоже больше
и в итоге мы получаем единицу с 1000
нулями но давайте посмотрим на нашу
жизнь в любой момент времени вы можете
понять тысячи тысячи решений что сейчас
сделать подумайте что вы можете вот в
данный момент
например сделать вы можете выключить или
включить телефон вы можете обнять
человека который сидит справа от вас вы
можете убежать из зала смешно размахивая
руками все что угодно тысячи действий и
даже если считать что такие решение вы
принимаете ну скажем раз в минуту все
равно в течение жизни вам предстоит
принять 40 миллионов таких решений и с
вами играет ни один соперник
а 7 миллиардов живущих на земле людей
далее восемнадцатый год обнажил проблемы
даже в тех областях которые до этого
считались
watch на искусственный интеллект а
считалось что там все хорошо
машины врезаются роботы
падают оказавшись в непривычных для себя
ситуациях google переводит
скажу вам такую вещь до что есть вещи
которые просты для человека но
невероятно сложны для машины например
давайте возьмем фразу
мальчик снял кепку с головы и подкинули
в верх все понятно что произошло вы
нарисовали себе эту картину в голове а
компьютер думает что как вообще это
может быть может быть как то так вот
собственно в этом году в 2018
организация artificial intelligence
запустила соревнование искусственных
интеллектов алгоритмом подаются на вход
учебники по различным дисциплинам
экзаменационные вопросы составленной на
основе этих учебников каждым вопросы
дается 4 варианта ответа таким образом
даже обезьяна или морская свинка класса
я покладу и случайно ответит правильно
на каждый четвертый вопрос то есть
набьет 25 процентов как вы думаете
сколько набирает лучший на данный момент
искусственный интеллект все что сейчас
могут создать люди
гении творчество превосходят обезьяну на
2 процента набирает 27 процентов то есть
только два вопроса из ста искусственный
интеллект может на два вопроса из то
может ответить лучше случайного
механизма почему же так получается что
какие-то вещи
искусственный интеллект отдаются под
легко а в каких то он чувствовать себя
чрезвычайно беспомощным все дело в том
что интеллект это не является одномерным
нельзя просто взять и прыжка айкью и
всех понёс разрываясь альберта эйнштейна
выпускника университета деревенского
дурачка обезьяна собаку свинку
гомера симпсона есть много разных
аспектов интеллекта кто-то лучше
действует в команде кто-то в одиночку у
кого-то лучше получается точной науки у
кого-то гуманитарные
кто-то может легче сконцентрироваться
стрессовых условиях
а кто-то спокойных это все аспекты
интеллекта и эти аспекты
также отличаются у человека и машины
машине легче
точные науки и чёткая логика потому что
у него бесконечные вычислительные
способности неограниченная память и вот
это все человек лучше себя чувствует в
гибком мышление мы можем одновременно
соединять знания с из сотен тысяч
нечетких фактов которые мы называем
здравым смыслом
мы все вместе можем чувствовать
прекрасное
не поддающиеся описанию логическим
языком мы можем получать
интегрировать сигналы с нескольких
органов чувств одновременно и управлять
сотнями мышц и для нас это не доставляет
никаких сложностей так может быть не
стоит пытаться машине повторить 1 в 1
человека
а давайте будем использовать сильные
стороны каждого из них прошел первый
турнир по шахматам команд состоящих из
человека и искусственного интеллекта и
победил в этом турнире победила не
команда с самым сильным компьютером или
не команда из самых сильных шахматистов
победили после посредственные машины
средний шахматисты но эта команда смогла
найти фактор синергии то тот плюс
который соединяет сильнейший стороны
человека и компьютера вот
поиском таких факторов в более общем
смысле мы занимаемся в нашей лаборатории
hand лап и вариантов здесь множество для
начала человек может обучать
искусственный интеллект давайте
предположим что перед нами стоит задача
научить компьютер по engino грамме
определять наличие или отсутствие у
человека пневмонии для этого инженер
должен показать компьютер множество
кадров с болезнью без и объяснить где
болезнь присутствует а где отсутствует
тогда в какой-то момент компьютер начнет
сам соображать и приносить помощь
человеку
здесь казалось бы все просто но даже тут
есть чем заняться потому что сейчас
компьютер нужны миллионы снимков чтобы
научиться отвечать
а человеку десятки мы пытаемся прийти к
этому же числу научить его за
единичные случаи понять логику когда он
научился
следующее что может все разворачивается
наоборот да и теперь уже искусственный
интеллект помогает человеку представьте
себе что представьте себе пациента
который приходит к врачу
показывает ему in голограмму и камера в
очках врача моментально определяет
наличие или отсутствие пациент пневмонии
у этого пациента на стекла очков
проецируется данное состояние здоровья
пациента его температура пульс давление
в к века в кабинете расставлены микрофон
и которые слушают речь пациента с врачом
и автоматически записывает формируют
анамнез это называется усиление
интеллекта и такие системы могут помочь
не только врачам но и специалистом в
самых разных областях
а может ли машина не только помогать
человеку отвечая на вопрос но и
координировать действия человека или
может быть даже группа людей например
группы пожарных в горящем здании
представьте себе систему которая
получает с камер пожарных картинку
соединяет воедино и строят карту
горящего помещения она знает где я был
присутствует где отсутствует она может
просчитать
распространение огня и распределить
пожарных по помещению таким образом
чтобы максимизировать эффект от тушения
пожара иметь минимизировать риск для
людей если объединить все эти сказанные
ситуации то получается картина буквально
такого гибридного предприятия
представьте себе
предприятие допустим клинику во главе
которого находится человек команды в
этой клинике собираются и координируется
искусственным интеллектом хотя состоят
из специалистов людей допустим на нужно
принять роды или
завести операцию собирается команда
интеллект каждого участника этой команды
дополняется усиливается как я говорил
выше искусственным интеллектом а он в
свою очередь
обучается человеком вот такие системы
это гораздо более близкое будущее чем
технологическая сингулярность это уже
почти возможно сейчас но и тут есть
проблемы
дело в том что компьютер слишком мало
понимает как я говорил уже до этого
сложно не понимаю ничего координировать
людей и мы с этим боремся недавно мы
провели эксперимент где попросили группу
людей
ответить на вопросы того теста с
экзаменационными вопросами из учебников
по которого я говорил до этого и
посчитали количество правильных ответов
люди правильные ответили на 68 процентов
вопросов затем мы написали простой
простую программу которая выбирает ответ
тот который дали максимальное количество
человек
то есть просто выбирает максимум и такая
программа набрала 71 процент правильных
ответов
после этого мы улучшили программу и
заставили ее учитывать голоса
разных специалистов с разным весом
например если человек часть часто до
этого отвечал неправильно его вес
голосование понижается если он отвечал
правильно его вес повышается и такая
система
смогла набрать уже 81 процент правильных
ответов затем мы вес эксперта который мы
говорил разделили по областям знаний
например человек может плохо отвечать по
биологии и там его вес будет низкий но
хорошо отвечать по информатике и там его
вес будет высокий мы сделали ещё
несколько небольших улучшений и в итоге
добились числа 89 рекордных процентов
спасибо сейчас мы учим в эту систему не
просто отвечать на вопросы о объяснять
компьютеру логику почему ответ почему
человек пришел к тому или иному ответу
строить логическую цепочку мы
рассчитываем что в этом случае компьютер
сможет иногда давать правильный ответ
даже тогда когда все люди ошиблись
совмещая их знания и интегрируя их в
единую вот видим увиденную как бы
цепочку знаний из которой можно вывести
правильный ответ мы рассчитываем что
когда у нас это получится мы сможем да и
и что еще самое важное интеллект не
просто будет отвечать на данный вопрос
конкретный он еще и будет запоминать эти
знания постепенно накапливая вот эту
базу вот здравого смысла
о котором я говорил и рано или поздно
научиться отвечать без помощи людей и мы
сможем увеличить тот результат 27
процентов
существенно до десятков процентов может
быть 70 или 80 как здесь таким образом
как я рассказал наверное не стоит в
ближайшее время ждать того что искусный
select вытеснит людей скорее нужно ждать
что люди будут им усиленные
но при этом не стоит думать что ничего
не изменится конечно будет встряска как
и в другие технологические революции
часть профессий уйдет часть появится
новых а те что останутся могут
измениться до неузнаваемости
соответственно что на мой взгляд будет
что что на взгляд уйдет рутина будет
компьютером
искренне на он возьмет ее на себя
сложные вещи такие как наука
искусство там люди будут усилены
и также человеку останутся эмоциональные
аспекты
это кино и театр другой сборной россии
по футболу и там помогать детям в
старикам и так далее и в конце расскажу
историю я программирую с раннего детства
и когда я учился в школе я думал что не
успею дожить до возраста когда я пойду
на работу как программист уже будут не
нужны все программы будут написаны
сейчас я понимаю да вчера мне
исполнилось 34 сейчас я понимаю как я
ошибался потому что вещей которые можно
запрограммировать стала только больше и
больше это только кажется что
искусственный интеллект на носу на самом
деле мы находимся в самом начале
большого пути
следующий и от вас зависит то какой
получится эта история у вас есть вся все
все шансы сделать ее прекрасный спасибо [аплодисменты]
об очевидных победах искусственного
интеллекта в 1997 году шахматный
суперкомпьютера deep blue победил
сильнейшего человека шахматы гарри
каспарова в 2011 машина обыграла
человека в свою игру и
2017 покорились покер его искусственно
интеллект проникает все новые и новые
сферы деятельности человека сейчас
машины лучше людей играют на биржах
создают синтезировать новые лекарства
управляют самолетами рекомендуют фильмы
книги музыку переводить тексты и так
далее американский изобретатель и
футуролог рэй курцвейл 5 сказала что в
2045 году будет создан искусственный
интеллект который превзойдет человека во
всех сферах деятельности то есть будет
сильнее во всем а так как он сильнее
человека он сможет создать такой
искусственный интеллект который сильнее
того который может создать человек то
есть сильнее самого себя и так далее это
будет продолжаться пока не родится
идеальный такой компьютерный бог который
может все и обладает бесконечной
мощностью это называется этот момент
называется технологической
сингулярностью
многие люди боятся что такое сверхразум
посчитает что люди это помеха что они
ему не нужны и решит от нас избавиться
насколько это вероятно и стоит а нам
этого бояться в последнее время все
больше ученых сходятся к мысли о том что
ожидание технологической сингулярности
стоит отложить
и я расскажу вам почему во первых
каждый искусственный интеллект который
сейчас существует
несмотря на то что все называют их
одинаково искусны интеллект на самом
деле это все разные программы каждая
решающий решающая
узкую задачу в своей предметной области
например
тот компьютер который победит вас в
шахматы не сможет на этой фотографии
отличить ферзя от ну скажем каспарова
тот интеллект который слушает ваша речь
и распознает что вы говорите сам не
сможет произнести ни слова и создание
общего
широкого искусного интеллекта который
объединяет все навыки и все знания это
отдельная задача
и ученые сейчас не представляют даже как
к ней подступиться
во вторых давайте сравним сложность игр
в которых компьютеру удалось обыграть
человека и сложность нашей жизни в
шахматах
в типичный ход шахматист может совершить
одно из примерно тридцати вариантов
действий и всего за шахматную партию
таких ходов
каждый из двух соперников делает около
40
в итоге мы получаем вот такое вот число
комбинаций возможных комбинаций
шахматных партий она безусловно большое
да это единица со 120 нулями но все же
это гораздо меньше чем я вам сейчас
покажу на примере человеческой жизни гон
имеет гораздо больше вариативность как
вы видите число ходов в партии больше
число разных вариантов походить в каждый
момент времени тоже больше
и в итоге мы получаем единицу с 1000
нулями но давайте посмотрим на нашу
жизнь в любой момент времени вы можете
понять тысячи тысячи решений что сейчас
сделать подумайте что вы можете вот в
данный момент
например сделать вы можете выключить или
включить телефон вы можете обнять
человека который сидит справа от вас вы
можете убежать из зала смешно размахивая
руками все что угодно тысячи действий и
даже если считать что такие решение вы
принимаете ну скажем раз в минуту все
равно в течение жизни вам предстоит
принять 40 миллионов таких решений и с
вами играет ни один соперник
а 7 миллиардов живущих на земле людей
далее восемнадцатый год обнажил проблемы
даже в тех областях которые до этого
считались
watch на искусственный интеллект а
считалось что там все хорошо
машины врезаются роботы
падают оказавшись в непривычных для себя
ситуациях google переводит
скажу вам такую вещь до что есть вещи
которые просты для человека но
невероятно сложны для машины например
давайте возьмем фразу
мальчик снял кепку с головы и подкинули
в верх все понятно что произошло вы
нарисовали себе эту картину в голове а
компьютер думает что как вообще это
может быть может быть как то так вот
собственно в этом году в 2018
организация artificial intelligence
запустила соревнование искусственных
интеллектов алгоритмом подаются на вход
учебники по различным дисциплинам
экзаменационные вопросы составленной на
основе этих учебников каждым вопросы
дается 4 варианта ответа таким образом
даже обезьяна или морская свинка класса
я покладу и случайно ответит правильно
на каждый четвертый вопрос то есть
набьет 25 процентов как вы думаете
сколько набирает лучший на данный момент
искусственный интеллект все что сейчас
могут создать люди
гении творчество превосходят обезьяну на
2 процента набирает 27 процентов то есть
только два вопроса из ста искусственный
интеллект может на два вопроса из то
может ответить лучше случайного
механизма почему же так получается что
какие-то вещи
искусственный интеллект отдаются под
легко а в каких то он чувствовать себя
чрезвычайно беспомощным все дело в том
что интеллект это не является одномерным
нельзя просто взять и прыжка айкью и
всех понёс разрываясь альберта эйнштейна
выпускника университета деревенского
дурачка обезьяна собаку свинку
гомера симпсона есть много разных
аспектов интеллекта кто-то лучше
действует в команде кто-то в одиночку у
кого-то лучше получается точной науки у
кого-то гуманитарные
кто-то может легче сконцентрироваться
стрессовых условиях
а кто-то спокойных это все аспекты
интеллекта и эти аспекты
также отличаются у человека и машины
машине легче
точные науки и чёткая логика потому что
у него бесконечные вычислительные
способности неограниченная память и вот
это все человек лучше себя чувствует в
гибком мышление мы можем одновременно
соединять знания с из сотен тысяч
нечетких фактов которые мы называем
здравым смыслом
мы все вместе можем чувствовать
прекрасное
не поддающиеся описанию логическим
языком мы можем получать
интегрировать сигналы с нескольких
органов чувств одновременно и управлять
сотнями мышц и для нас это не доставляет
никаких сложностей так может быть не
стоит пытаться машине повторить 1 в 1
человека
а давайте будем использовать сильные
стороны каждого из них прошел первый
турнир по шахматам команд состоящих из
человека и искусственного интеллекта и
победил в этом турнире победила не
команда с самым сильным компьютером или
не команда из самых сильных шахматистов
победили после посредственные машины
средний шахматисты но эта команда смогла
найти фактор синергии то тот плюс
который соединяет сильнейший стороны
человека и компьютера вот
поиском таких факторов в более общем
смысле мы занимаемся в нашей лаборатории
hand лап и вариантов здесь множество для
начала человек может обучать
искусственный интеллект давайте
предположим что перед нами стоит задача
научить компьютер по engino грамме
определять наличие или отсутствие у
человека пневмонии для этого инженер
должен показать компьютер множество
кадров с болезнью без и объяснить где
болезнь присутствует а где отсутствует
тогда в какой-то момент компьютер начнет
сам соображать и приносить помощь
человеку
здесь казалось бы все просто но даже тут
есть чем заняться потому что сейчас
компьютер нужны миллионы снимков чтобы
научиться отвечать
а человеку десятки мы пытаемся прийти к
этому же числу научить его за
единичные случаи понять логику когда он
научился
следующее что может все разворачивается
наоборот да и теперь уже искусственный
интеллект помогает человеку представьте
себе что представьте себе пациента
который приходит к врачу
показывает ему in голограмму и камера в
очках врача моментально определяет
наличие или отсутствие пациент пневмонии
у этого пациента на стекла очков
проецируется данное состояние здоровья
пациента его температура пульс давление
в к века в кабинете расставлены микрофон
и которые слушают речь пациента с врачом
и автоматически записывает формируют
анамнез это называется усиление
интеллекта и такие системы могут помочь
не только врачам но и специалистом в
самых разных областях
а может ли машина не только помогать
человеку отвечая на вопрос но и
координировать действия человека или
может быть даже группа людей например
группы пожарных в горящем здании
представьте себе систему которая
получает с камер пожарных картинку
соединяет воедино и строят карту
горящего помещения она знает где я был
присутствует где отсутствует она может
просчитать
распространение огня и распределить
пожарных по помещению таким образом
чтобы максимизировать эффект от тушения
пожара иметь минимизировать риск для
людей если объединить все эти сказанные
ситуации то получается картина буквально
такого гибридного предприятия
представьте себе
предприятие допустим клинику во главе
которого находится человек команды в
этой клинике собираются и координируется
искусственным интеллектом хотя состоят
из специалистов людей допустим на нужно
принять роды или
завести операцию собирается команда
интеллект каждого участника этой команды
дополняется усиливается как я говорил
выше искусственным интеллектом а он в
свою очередь
обучается человеком вот такие системы
это гораздо более близкое будущее чем
технологическая сингулярность это уже
почти возможно сейчас но и тут есть
проблемы
дело в том что компьютер слишком мало
понимает как я говорил уже до этого
сложно не понимаю ничего координировать
людей и мы с этим боремся недавно мы
провели эксперимент где попросили группу
людей
ответить на вопросы того теста с
экзаменационными вопросами из учебников
по которого я говорил до этого и
посчитали количество правильных ответов
люди правильные ответили на 68 процентов
вопросов затем мы написали простой
простую программу которая выбирает ответ
тот который дали максимальное количество
человек
то есть просто выбирает максимум и такая
программа набрала 71 процент правильных
ответов
после этого мы улучшили программу и
заставили ее учитывать голоса
разных специалистов с разным весом
например если человек часть часто до
этого отвечал неправильно его вес
голосование понижается если он отвечал
правильно его вес повышается и такая
система
смогла набрать уже 81 процент правильных
ответов затем мы вес эксперта который мы
говорил разделили по областям знаний
например человек может плохо отвечать по
биологии и там его вес будет низкий но
хорошо отвечать по информатике и там его
вес будет высокий мы сделали ещё
несколько небольших улучшений и в итоге
добились числа 89 рекордных процентов
спасибо сейчас мы учим в эту систему не
просто отвечать на вопросы о объяснять
компьютеру логику почему ответ почему
человек пришел к тому или иному ответу
строить логическую цепочку мы
рассчитываем что в этом случае компьютер
сможет иногда давать правильный ответ
даже тогда когда все люди ошиблись
совмещая их знания и интегрируя их в
единую вот видим увиденную как бы
цепочку знаний из которой можно вывести
правильный ответ мы рассчитываем что
когда у нас это получится мы сможем да и
и что еще самое важное интеллект не
просто будет отвечать на данный вопрос
конкретный он еще и будет запоминать эти
знания постепенно накапливая вот эту
базу вот здравого смысла
о котором я говорил и рано или поздно
научиться отвечать без помощи людей и мы
сможем увеличить тот результат 27
процентов
существенно до десятков процентов может
быть 70 или 80 как здесь таким образом
как я рассказал наверное не стоит в
ближайшее время ждать того что искусный
select вытеснит людей скорее нужно ждать
что люди будут им усиленные
но при этом не стоит думать что ничего
не изменится конечно будет встряска как
и в другие технологические революции
часть профессий уйдет часть появится
новых а те что останутся могут
измениться до неузнаваемости
соответственно что на мой взгляд будет
что что на взгляд уйдет рутина будет
компьютером
искренне на он возьмет ее на себя
сложные вещи такие как наука
искусство там люди будут усилены
и также человеку останутся эмоциональные
аспекты
это кино и театр другой сборной россии
по футболу и там помогать детям в
старикам и так далее и в конце расскажу
историю я программирую с раннего детства
и когда я учился в школе я думал что не
успею дожить до возраста когда я пойду
на работу как программист уже будут не
нужны все программы будут написаны
сейчас я понимаю да вчера мне
исполнилось 34 сейчас я понимаю как я
ошибался потому что вещей которые можно
запрограммировать стала только больше и
больше это только кажется что
искусственный интеллект на носу на самом
деле мы находимся в самом начале
большого пути
следующий и от вас зависит то какой
получится эта история у вас есть вся все
все шансы сделать ее прекрасный спасибо [аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment