Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин
Середина 1980-х
Нейронные сети становятся новым модным веянием в ИИ-исследованиях.
1987
Начало второй зимы ИИ.
1989
Компьютерная программа NASA AutoClass обнаруживает несколько ранее неизвестных классов звезд.
1994
Запуск первых поисковых систем.
1997
Deep Blue от IBM обыгрывает в шахматы мирового чемпиона Гарри Каспарова.
1999
Система искусственного интеллекта Remote Agent на два дня становится основной системой управления космического корабля Deep Space 1 NASA на расстоянии в 100 млн км от Земли.
2002
Amazon заменяет автоматизированной системой редакторов-людей, которые создают рекомендации по использованию продуктов.
2004
В соревновании автомобилей-роботов DARPA Grand Challenge нацеливаются на создание умного транспорта, способного преодолеть 229-километровый отрезок в пустыне Мохаве. С задачей не справился ни один из участников.
2007
Google запускает Translate – сервис статистического машинного перевода.
2009
Исследователи Google публикуют авторитетную научную статью под названием «Необоснованная эффективность данных». В ней говорится, что «простые модели с множеством данных превосходят более сложные модели с меньшим количеством данных».
2011
Apple выпускает Siri – персонального голосового помощника, который может отвечать на вопросы, давать рекомендации и выполнять простые инструкции вроде «позвонить домой».
Суперкомпьютер Watson от IBM обыгрывает двух чемпионов в телевикторине «Jeopardy!».
2012
Беспилотные автомобили от Google автономно передвигаются по дорогам.
Рик Рашид, глава Microsoft Research, произносит речь в Китае, которая автоматически последовательно переводится на китайский.
2016
AlphaGo от Google побеждает Ли Седоля – одного из сильнейших в мире игроков в го.
2. Машины, которые учатся
Механика искусственного разума
В течение многих лет искусственный интеллект находился во власти грандиозных планов по воссозданию возможностей человеческого мозга. Мы мечтали о машинах, способных понимать и узнавать нас, помогать в принятии решений. В последнее десятилетие мы смогли достичь поставленных целей, но не так, как это представляли себе первопроходцы отрасли.
Неужели мы нашли способ имитировать человеческое мышление? До этого еще далеко. Наоборот, мы в корне пересмотрели основополагающее видение проблемы. Искусственный интеллект окружает нас повсюду, а его результативность сводится к big data и статистике: системы выполняют сложные вычисления на основе огромного количества данных. Мы смогли создать разум, но не такой, как наш. Мы все больше и больше полагаемся на эту новую форму интеллекта, и нам, возможно, придется пересмотреть и свое собственное мышление.
Не такие, как мы
Рик Рашид нервничал. И это было вполне объяснимо – выходя на сцену в 2012 году со своим обращением к нескольким тысячам ученых и студентов в Тяньцзине (Китай), он рисковал попасть в постыдную ситуацию. Рашид не говорил на китайском, а учитывая неудачное выступление его переводчика в прошлом, в этот раз мог произойти конфуз.
– Мы надеемся, что через несколько лет сможем преодолеть языковой барьер между людьми, – заявил основатель Microsoft Research своим слушателям. Возникла напряженная двухсекундная пауза, а затем из колонок послышался голос переводчика.
– Лично я уверен, что отсутствие языковых барьеров приведет нас к созданию лучшего мира, – продолжал Рашид. Еще одна пауза, и вновь прозвучал перевод на китайский. Рашид улыбнулся. Толпа аплодировала каждой реплике. Некоторые люди даже заплакали.
Столь восторженная реакция была вполне объяснимой: переводчик Рашида отлично показал себя. Каждое предложение было переведено идеально и понятно публике. Но самым впечатляющим было то, что речь Рашида переводил не человек.
Несмотря на все усилия ученых, когда-то выполнение подобной задачи выходило за пределы возможностей даже самого сложного искусственного интеллекта. На Дартмутской конференции в 1956 году и всех последующих мероприятиях были четко обозначены основные цели развития отрасли: машинный перевод, машинное зрение, понимание текста, распознавание речи, управление роботами и машинное обучение. Так появился целый список того, что мы хотели получить от ИИ.
На протяжении трех последующих десятилетий к исследованиям подключались мощнейшие ресурсы, однако ни один из пунктов списка не был достигнут. И лишь в конце 1990-х годов начали реализовываться многие прогнозы, предсказанные за 40 лет до этого. Но до новой волны успеха ИИ пришлось усвоить один очень важный и поучительный урок.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.