FestivalNauki.ru
En Ru
cентябрь-ноябрь 2020
176 городов
September – November 2020
312 cities
09-11 октября 2020
МГУ | Экспоцентр | 90+ площадок
14–16 октября 2016
Центральная региональная площадка
28–30 октября 2016
ИРНИТУ, Сибэскпоцентр
14–15 октября 2016
Центральная региональная площадка
23 сентября - 8 октября 2017
«ДонЭкспоцентр», ДГТУ
ноябрь-декабрь 2018
МВДЦ «Сибирь»,
Вузы и научные площадки города
6-8 октября 2017
Самарский университет
27-29 октября
Кампус ДВФУ, ВГУЭС
30 сентября - 1 октября
Ледовый каток «Родные города»
21-22 сентября 2018 года
ВКК "Белэкспоцентр"
9-10 ноября 2018 года
Мурманский областной Дворец Культуры
21-22 сентября 2019 года
22-23 октября 2019 года
29-30 ноября 2019 года
7-8 сентября 2019 года
27-29 сентября 2019 года
4-5 октября 2019 года
10-12 октября 2019 года

Рецепт прост: возьмите что угодно и добавьте ИИ

О направлении развития технологий можно думать как о земном притяжении. Представьте капли дождя, падающие в долину. Путь капли непредсказуем, но основное направление несомненно — вниз. Так и с технологическими трендами: интернет был неминуем, а Твиттер нет.

 

 
Кевин Келли — исследователь кибер-культуры, главный редактор журнала Wired

Думаю, главный среди множества технологических трендов — это интеллектуализация, тенденция делать вещи умнее и умнее. У нас уже есть искусственный интеллект. Его работа зачастую незаметна: пилоты, например, управляют современными пассажирскими самолётами всего семь-восемь минут — остальное время самолёт ведёт ИИ.

Но мы толком не понимаем, что такое интеллект, точнее, понимаем однобоко, по аналогии с измерением IQ: у мыши его мало, у шимпанзе побольше, у глупого человека ещё больше, а у гения ну очень много. Но человеческий интеллект не нота, которая может быть громче или тише, а симфония из нот, исполняемых на разных инструментах-способностях.

Мы умеем думать разными способами. Есть логика, есть эмоциональное мышление, пространственное и ещё сотня других видов мышления, которые по-разному развиты и сгруппированы у каждого конкретного человека. У животных, разумеется, другой набор — и в решающие моменты он может дать лучший результат, нежели человеческий интеллект: будь у белки наша память, она умерла бы с голоду, прежде чем вспомнила, куда спрятала орешки.

Специализированный машинный интеллект тоже превосходит наш в областях, для которых мы эти машины создаём, но он совсем не похож на наш. Калькулятор быстрее вас считает, GPS лучше ориентируется в пространстве, Гугл больше и дольше помнит. Но ИИ водит автомобиль не как человек: он никогда не отвлекается, не беспокоится, выключил ли духовку. Мне кажется, ИИ стоит называть «бессознательными интеллектом». У него нет сознания, он ничем не озабочен.

 

Мы пытаемся создать так много типов мышления, как только можем. Есть проблемы в бизнесе и науке — настолько сложные, что человеческое мышление не способно решить их, нужен иной тип мышления. Машины научат нас думать по-новому, и это станет двигателем экономики будущего.

Другой важнейший тренд, связанный с ИИ, — это начало нового промышленного переворота. Суть первого промышленного переворота заключалась в создании искусственной силы. В аграрной цивилизации все приходилось делать человеку или животным. Великим достижением промышленной революции стало обуздание паровой мощи и освоение ископаемого топлива для изобретения силы, которую стали использовать для всего. Она стала главным источником инноваций: фермер может взять ручной насос и получить электронасос, добавить к нему искусственную силу. Весь прогресс — результат её приручения.

А теперь провернём ту же схему с ИИ. Добавим его к электронасосу и получим умный насос. Повторим это миллион раз со всеми вещами — вот вам и вторая промышленная революция. У машины на шоссе будет не только 250 лошадиных сил, но и 250 видов ума. Всё, что сегодня электрифицировано, будет ещё и интеллектуализировано. Рецепт для следующих 10 000 стартапов очень прост: взять нечто и добавить ИИ.

 

Роботы не займут место людей: мы эффективны в разных вещах, ведь они думают по-другому. Нам придётся учиться работать вместе

Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам. Люди думали: всё, конец шахматам. Но оказалось, что лучший в мире шахматист — это не ИИ. И не человек. Это команда: человек + искусственный интеллект. И лучший медик-диагност — не человек и не ИИ, а команда. Роботы не займут место людей: мы эффективны в разных вещах, ведь они думают по-другому. Нам придётся учиться работать вместе.

(Из выступления на конференции TED)

Переводчик: Leo Rumckin Редактор: Péter Pallós Я хочу поговорить о направлении развития технологий. Когда появляются новые технологии, мы удивляемся их возможностям. Но существует и огромная область технологий намного более предсказуемых, потому что разным системам свойственны разные наклонности, нерешённые проблемы, тенденции. Эти тенденции восходят к самой природе физики, химии проводов, переключателей, электронов, подчиняющихся одним и тем же шаблонам вновь и вновь. Благодаря этим шаблонам создаются тенденции и наклонности. Об этом можно думать как о земном притяжении. Представьте капли дождя, падающие в долину. Настоящий путь капли во время её падения непредсказуем. Нельзя увидеть, куда она упадёт, но основное направление несомненно — всегда вниз. Так что тенденции и проблемы, интегрированные в технологические системы, позволяют почувствовать, к чему всё идёт в глобальном масштабе. В широком смысле я бы сказал, что создание телефона было неизбежным, а вот айфона — нет. Интернет был неминуем, а «Твиттер» — нет. Существует множество развивающихся прямо сейчас тенденций, я думаю, самая главная среди них — тенденция делать вещи умнее и умнее. Я называю это интеллектуализацией, также известной как искусственный интеллект, ИИ. Я думаю, это будет одним из самых значительных событий, трендов, направлений и двигателей общества ближайшие 20 лет. Конечно, он уже существует. У нас уже есть ИИ. Часто он работает где-то на заднем плане: в бэк-офисах больниц, где с его помощью диагностируют по снимкам лучше, чем настоящий доктор. И в юридических конторах, где он справляется с доказательствами лучше, чем помощник юриста. ИИ управлял самолётом, на котором вы сюда прилетели. Пилоты управляли им всего семь-восемь минут, остальную часть времени вёл ИИ. А на Netflix и Amazon он на заднем плане создаёт вам рекомендации. Такое есть уже сегодня. Есть и намного более продвинутый пример: победа программы AlphaGo, одолевшей мирового чемпиона по игре го. Но это не всё. Когда вы играете в видеоигры, вы играете против ИИ. Но недавно в «Гугл» обучили свой ИИ тому, как научиться играть в видеоигры. Ещё раз, обучение видеоиграм уже произошло, но самостоятельное изучение того, как играть в них, — следующий этап. Это искусственный ум. Направление таково: берём этот искусственный ум и делаем его умнее и умнее. Есть три, по моему мнению, недооценённых подхода к этому тренду. Думаю, мы бы понимали ИИ намного лучше, если бы понимали эти три вещи. Эти три вещи помогли бы принять ИИ, потому что только приняв его, можно по-настоящему им рулить. Можно даже управлять нюансами, приняв общий тренд. Итак, поговорим об этих трёх подходах. Первый: наш разум обладает очень небольшим пониманием того, что есть разум. Большинство понимают интеллект однобоко, словно это нота, которая становится громче и громче. Начинается всё с измерения IQ. В начале, например, простой низкий IQ, как у мыши или крысы, а потом как у шимпанзе, а потом, например, как у глупого человека, далее, какой-нибудь средний человек, как я, а там гений. И единственный показатель IQ становится больше и больше. Это абсолютно неверно. Не то, чем является интеллект. Не человеческий так уж точно. Он скорее как симфония из разных нот, и каждая играется на разных инструментах знания. Мы способны осуществлять разные виды мышления. Есть логика, есть эмоциональное мышление, есть пространственное, и ещё сотня других видов мышления, сгруппированных вместе, которые развиты по-разному у разных людей. У животных, разумеется, другой набор — иная симфония разных видов мышления, хотя иногда и играется на тех же инструментах, что и у нас. Они могут думать как и мы, но предпочитать иные аспекты и, может, даже с лучшим результатом, чем иногда люди. Долговременная память бе́лки феноменальна. Она может вспомнить, куда спрятала свои орешки. Однако в иных случаях они могут думать хуже. Когда мы создаём машины, мы разрабатываем их таким образом, чтобы сделать их умения в некоторых областях лучше наших, хотя большинство даже близко не будут похожи на наши, потому что не нужны. Так что возьмём их, эти искусственные машины, и будем добавлять разнообразное искусственное познание нашим ИИ. И мы сделаем их очень-очень специализированными. Ваш калькулятор умнее вас в арифметике, GPS умнее вас в ориентации в пространстве, у «Гугл» и «Бинг» лучше долговременная память. Возьмём разные типы мышления и засунем их, скажем, в машину. Причина, по которой мы хотим так сделать, — она будет водить не как человек. Она не думает как мы. В этом-то и её смысл. Она никогда не отвлекается, не беспокоится о том, выключила ли она духовку, стоило ли пойти учиться на финфак. Она просто ведёт. (Смех) Просто ведёт, ОК? И вообще, может стóит их называть «бессознательными». У них же нет сознания, они ничем не озабочены, не отвлекаются. В общем, мы пытаемся создать так много разных типов мышления, как можем. Мы заселимся в пространство всевозможных типов или видов мышления. Существуют проблемы в бизнесе и науке, настолько сложные, что человеческое мышление неспособно решить их в одиночку. Нужна двухэтапная программа, суть которой в изобретении новых видов мышления, вместе с которыми мы сможем решать очень большие проблемы, такие как тёмная энергия, квантовая гравитация. Мы собираемся создать новый разум. Можете об этом думать как об искусственных пришельцах, в некотором смысле. Они помогут нам думать по-другому, потому что это и заложено в двигатель созидания, богатства и новой экономики. Второй подход состоит в использовании ИИ, в общем-то, для начала нового промышленного переворота. Суть первого промышленного переворота была в том, что человечество создало искусственную силу. А до того, во время аграрной революции, всё создавалось человеческим трудом или животной силой. Это был единственный способ что-то сделать. Великим прорывом в промышленной революции было обуздание паровой мощи, ископаемого топлива, для изобретения искусственной силы, которую использовали для всего. В наши дни, когда вы едете по шоссе, вы можете лёгким нажатием на педаль командовать 250 лошадьми — 250 лошадиными силами, которые можно приспособить к построению небоскрёбов, городов, дорóг, к созданию фабрик, штампующих конвейерами стулья или холодильники, далеко за пределами наших сил. И эту искусственную силу возможно распространить по проводам в сети в каждый дом, фабрику, ферму, чтобы каждый мог пользоваться искусственной силой, просто сунув вилку в розетку. Это стало источником инноваций, потому что фермер может взять ручной насос и добавить к нему искусственную силу, электричество, и он получит электронасос. Повторить так тысячи или десятки тысяч раз. Этот рецепт привёл к промышленной революции. Всё, что мы видим, весь прогресс, плодами которого мы пользуемся, существует потому, что мы это всё сделали. А теперь провернём ту же схему с ИИ. Распределим её по сети, и теперь вы сможете взять электронасос и добавить к нему немного искусственного интеллекта, и получить умный насос. Повторить миллион раз, и это произведёт вторую промышленную революцию. Вот едет машина по шоссе, с её 250 лошадиными силами, да вдобавок ещё и с 250 умами. Машина с автопилотом. Это станет новым товаром, новой услугой. ИИ растечётся по сети, по облаку, так же, как электричество. Всё, что сегодня электрифицировано, будет ещё и интеллектуализировано. Я в долгу перед Джеффом, потому что рецепт для следующих 10 000 стартапов очень-очень прост: взять нечто и добавить ИИ. Дальше мы возьмём этот рецепт и будем по нему готовить. Таким путём мы добьёмся второй промышленной революции. Кстати говоря, прямо сейчас можете зайти в «Гугл» и купить ИИ за шесть центов, сто запросов. Он доступен прямо сейчас. И, наконец, третий подход: когда ИИ находит воплощение в теле, получается робот. И роботы будут делать многое из того, что уже делаем мы. Работа — это набор заданий, роботы переопределят наши работы, потому что будут делать некоторые наши задания. Но они будут выполнять целые новые категории, множества заданий, о надобности которых мы не подозревали. Они породят новые профессии, новые виды заданий, нужных нам, также, как и после автоматизации придумали кучу новых вещей, о надобности которых мы не знали, но без которых теперь не можем жить. Они произведут на свет намного больше профессий, чем отберут, но важно то, что для многих заданий, которые мы передадим им, важна эффективность и производительность. Если есть задача, производственная или мыслительная, для которой очень важны эффективность и продуктивность, отдайте её роботам. Продуктивность — удел роботов. В чём люди очень хороши́, так это в растрате времени. (Смех) Мы хороши́ в неэффективных вещах. Наука, по сути, неэффективна. Она работает благодаря постоянным неудачам. Работает, потому что мы проводим провальные тесты и эксперименты, иначе бы мы не учились. Работает из-за того, что малоэффективна. Новшества по определению неэффективны, ибо сначала делают прототипы, потому что испытывается то, что не работает. Исследования в корне неэффективны. Искусство неэффективно. Отношения людей неэффективны. И ко всем этим вещам мы тяготеем, потому что они неэффективны. Эффективность для роботов. И нам придётся учиться работать вместе с ИИ, потому что они думают по-иному. Deep Blue победила мирового чемпиона по шахматам. Люди думали, что это конец для шахмат. Но как оказалось, лучший в мире шахматист — это не ИИ. И не человек. Это команда человека и ИИ. Лучший диагност — не человек и не ИИ, а команда. Мы будем работать вместе с ИИ, и думаю, что платить вам будут по тому, как хорошо вы с ними работаете. Ещё раз, они от нас отличаются, они инструменты, и будут чем-то, с чем мы будем работать вместе, а не против. Работаем вместе, а не врозь. В будущем: к чему это приведёт? Думаю, потомки через 25 лет оглянутся в прошлое и посмотрят на наше понимание ИИ и скажут: «У вас не было ИИ, да и интернета тоже, по сравнению с тем, что у нас есть через 25 лет». Сейчас не существует экспертов по ИИ. В это вкладывают кучу денег, тратят миллиарды долларов, огромнейший бизнес; но ни одного эксперта, по сравнению с тем, что у нас будет через 20 лет. Мы сейчас в самом начале дорóги, тронувшись с места всего час назад. Интернет только что изобрели. Мы в самом начале того, что нас ждёт. Самый популярный продукт с ИИ через 20 лет, которым будут пользоваться все, ещё не изобретён. Значит, вы никуда не опоздали. Спасибо. (Смех) (Аплодисменты)

 


Иллюстрации

ted.com

 

Добавьте свой комментарий

Plain text

  • Переносы строк и абзацы формируются автоматически
  • Разрешённые HTML-теги: <p> <br>
LiveJournal
Регистрация

Новости в фейсбук

Случайные статьи

Магнитные микродиски помогут улучшить информативность существующих методов исследования внутренних органов

Исследование учёных МГУ поможет уточнить модели циркуляции атмосферы Земли

Физики изучили самоорганизацию молекул полимеров

Сотрудники физического факультета МГУ имени М.В.Ломоносова исследовали самоорганизацию молекул с образованием наномасштабных структур.

Как высчитывают самые большие числа и как им придумывают названия?

Толпа бывает очень умной

Коллективный разум большой группы непрофе