Ahli akademik Alexander Kuleshov memberitahu Rusnano tentang betapa dekatnya manusia dengan membuat mesin peningkatan diri, apa yang akan dihasilkan oleh ciptaan mereka, dan apakah Stephen Hawking betul ketika dia takut akan masalah yang ditimbulkan oleh mesin pintar.
Alexander Kuleshov adalah salah satu pakar Rusia terkemuka dalam penciptaan rangkaian saraf, kecerdasan buatan dan sistem pemprosesan maklumat yang kompleks. Sekarang dia mengetuai Institut Sains dan Teknologi Skolkovo, dan hingga Februari tahun ini dia mengetuai Institut Masalah Penyebaran Maklumat Akademi Sains Rusia.
Ahli akademik Jumaat ini Kuleshov memberi ceramah di dinding korporat negara "Rusnano", di mana dia memberitahu para hadirin, termasuk Anatoly Borisovich Chubais, mengenai kemajuan dalam bidang penciptaan kecerdasan buatan dalam beberapa tahun terakhir dan tentang bagaimana teknologi AI akan mengubah masyarakat kita melalui beberapa tahun.
"Alien" atau Kepintaran Manusia?
Mengapa kecerdasan buatan dan pemprosesan data pintar mendapat perhatian banyak hari ini? Apa yang berlaku? Sebenarnya, data selalu diproses. Sejak zaman Galileo, hasil eksperimen saintifik telah diproses (secara matematik). Apa yang terjadi hari ini yang mendorong masalah ini ke depan?”, Rektor Skoltech memulakan ceritanya.
Seperti yang dinyatakan oleh Ahli Akademik Kuleshov, jumlah data yang digunakan manusia dan komputer hari ini telah berubah - kini program komputer mengumpulkan, menyimpan dan memproses terabyte dan petabytes data, pemprosesannya yang menggunakan sistem analisis maklumat tradisional sangat sukar.
Orang, misalnya, pengendali loji tenaga nuklear atau juruterbang kapal terbang, mempunyai akses ke puluhan atau bahkan ratusan skrin dengan pelbagai maklumat diagnostik, yang masing-masing bererti hampir tidak ada apa-apa, dan tidak akan membantu mencari kesalahan dalam operasi peralatan, tetapi gabungannya dengan hampir 100 % berkemungkinan memungkinkan untuk menyelesaikan masalah walaupun sebelum mencapai tahap kritikal.
Secara semula jadi, saintis itu meneruskan, seseorang tidak dapat memantau 50 skrin secara serentak, yang menimbulkan keperluan untuk membuat sistem yang akan menganalisis data ini dan hanya memaparkan pada satu layar apa yang benar-benar penting untuk membuat keputusan dan memantau keadaan.
Video promosi:
Sistem matematik yang benar-benar baru yang muncul untuk analisis 'data besar' seperti itu telah berkembang di luarnya, dan mereka dapat digunakan untuk analisis setiap maklumat dengan menggunakan cara teknis apa pun. Sebenarnya, mereka mungkin baru pada abad ke-17 dan akan berguna bagi para saintis pada masa itu. Tetapi saya menekankan bahawa semua ini muncul tepat pada gelombang teknologi baru,”lanjut Kuleshov.
Sebilangan besar perbincangan mengenai teknologi ini, seperti yang dicatat oleh ahli akademik, berpunca dari kenyataan bahawa terdapat perbezaan antara perkataan "intelek" Rusia dan kecerdasan kata Inggeris, yang menyebabkan banyak peserta dalam pertikaian ini mempercayai bahawa kecerdasan buatan harus menjadi semacam pembinaan antropomorfik yang menyerupai dan meniru sifat kecerdasan manusia. Sebenarnya, menurut Kuleshov, penyelidikan selama 25-30 tahun terakhir menunjukkan bahawa pendekatan seperti itu salah dan tidak membawa kepada hasil yang bermakna yang dapat diterapkan dalam praktik.
"Antropomorfisme dan kesamaan dengan alam adalah istilah yang popular, tetapi tidak ada yang berjaya selama berabad-abad yang lalu. Sebagai contoh, Leonardo da Vinci melukis kuda mekanikal, Daedalus dan Icarus cuba terbang seperti burung, tetapi tidak ada yang berjaya - pada masa ini tidak ada kuda mekanik yang berjalan di jalanan kami, dan kami terbang dengan cara yang berbeza. Sama dengan otak - usaha untuk memahami bagaimana otak berfungsi, dan melakukan perkara yang sama di komputer, telah gagal sepenuhnya, "tambah pensyarah itu.
Semua percubaan yang tidak berjaya ini untuk membuat analog neuron buatan tangan dan menghubungkannya ke dalam sejenis otak, serta pendekatan lain yang meniru kerja sistem saraf manusia dan cara kita membuat keputusan dan menganalisis maklumat, menyebabkan fakta bahawa pada tahun 90-an abad yang lalu frasa "Kecerdasan buatan" di kalangan ahli matematik telah menjadi kata kotor kerana harapan yang tidak masuk akal, yang membawa idea antropomorfik mengenai rangkaian saraf dan kecerdasan buatan.
Kedalaman kecerdasan
Sebenarnya, kebangkitan semula "kecerdasan buatan" bermula baru-baru ini, pada akhir tahun 2000an, ketika sebilangan ahli matematik Amerika dan Rusia dan pengaturcara mencadangkan dan melaksanakan algoritma AI, yang kemudiannya dikenali sebagai kaedah "pembelajaran mendalam" dan "pembelajaran berdasarkan kepelbagaian"
"Pada akhirnya, orang mula melupakan rangkaian saraf, menjadi jelas bahawa tidak ada yang bekerja dengan mereka, dan semua orang entah bagaimana terlepas penerbitan pada tahun 2005 artikel oleh Hinton dan Krizhevsky, yang sekarang menentukan masa depan kita. Saya juga mengambil bahagian dalam "pengebumian" ini, tetapi ternyata tidak begitu sederhana, "jelas saintis itu.
Ternyata, rangkaian saraf sederhana yang digabungkan dalam lata dan sistem kompleks rangkaian yang disusun secara berbeza tidak berperilaku seperti yang diharapkan para saintis. Dan, seperti yang telah ditunjukkan oleh latihan, mereka dapat menyelesaikan tugas-tugas yang sebelumnya melebihi kemampuan kecerdasan buatan, termasuk pengenalan ucapan, gambar orang, pelbagai objek, dan bahkan meramalkan kerosakan dan bencana.
"Situasi yang benar-benar unik telah timbul - tidak ada yang hari ini dapat mengatakan bagaimana jaringan saraf yang dalam berfungsi. Agensi pertahanan Amerika DARPA bersedia untuk mengeluarkan hadiah berjuta-juta dolar untuk menjelaskan bagaimana mereka berfungsi, tetapi saya percaya bahawa hadiah ini akan tetap tidak dituntut dalam 30-40 tahun akan datang. Saya tahu ahli matematik yang sangat serius yang menghadapi masalah ini tanpa sedikit pun kejayaan. Kita boleh mengatakan bahawa kita telah kembali ke zaman falsafah semula jadi - ada kaedah tertentu yang berfungsi dengan baik, tetapi kita tidak dapat menjelaskan mengapa, "kata Kuleshov.
Jaringan saraf yang mendalam, kata saintis itu, telah lama menangkap dan mengatasi manusia dalam banyak bidang pengetahuan, dapat mengenal pasti dan membezakan perkara yang tidak dapat dilakukan oleh orang biasa yang tidak terlatih. Versi terbaru dari rangkaian neural seperti itu membuat lebih sedikit kesalahan daripada orang yang dilatih untuk menyelesaikan tugas-tugas yang akan dipertanggungjawabkan oleh sistem AI di masa depan.
Sebagai contoh, saintis telah membuat rangkaian saraf yang dapat menggambarkan apa yang berlaku dalam gambar dan dalam video tidak lebih buruk daripada yang dilakukan seseorang. Algoritma seperti itu dapat membantu orang buta atau pekak memahami apa yang berlaku di sekeliling mereka dan apa yang tidak dapat mereka dengar atau lihat, dan perkhidmatan khas boleh menggunakan rangkaian tersebut untuk mencari pengganas atau suspek dalam arkib pengawasan video atau semasa kerja operasi di lapangan terbang dan tempat-tempat sesak yang lain.
Terdapat kira-kira 70 juta jurutera reka bentuk di dunia hari ini, dan statistik menunjukkan bahawa hanya 20% produk mereka adalah semacam pembangunan baru. Baki 80% sama ada sudah dibuat oleh jurutera lain, atau merupakan modifikasi kecil pada model yang ada. Membangun sistem AI yang dapat menemui apa yang anda perlukan akan mengurangkan masa dan sumber yang biasanya dihabiskan untuk mengembangkannya secara drastik. Belum ada sistem seperti itu, tetapi dalam 1-2 tahun mereka akan muncul,”lanjut akademik itu.
Menurutnya, contoh lain dari sistem tersebut adalah program yang dikembangkan oleh pelajar siswazah Kuleshov, yang memungkinkan untuk menentukan apakah seseorang menderita penyakit Alzheimer atau tidak dengan mempelajari foto-foto otaknya yang diperoleh dengan pengimbas pencitraan resonans magnetik.
Hanya 200 gambar MRI orang yang menderita penyakit ini cukup bagi para saintis Rusia untuk "mengajar" kecerdasan buatan untuk membezakan antara otak yang sihat dan berpenyakit dengan ketepatan 90%. Dengan cara yang sama, ahli matematik Rusia telah belajar mencari bisul di perut seseorang dengan elektrokardiogramnya.
Dengan kerjasama dan atas permintaan dari RSC Energia, Kuleshov dan rakan-rakannya telah membuat algoritma baru yang revolusioner untuk mengendalikan enjin ISS, yang akan mengurangkan kos bahan bakar untuk mengekalkan ketinggian stesen sekitar 40 kali berbanding program semasa yang dibuat oleh saintis Amerika untuk menggantikan sistem lama Rusia, dan lima kali lebih baik daripada program NASA yang akan datang.
Sistem baru, berdasarkan teknologi Pembelajaran Kepelbagaian, akan diuji di stesen tahun depan. Sistem AI lain, yang dibuat oleh ahli matematik dan pengaturcara Rusia, sudah bekerja di Keretapi Rusia dan membantu menentukan kerosakan mana yang harus diperbaiki terlebih dahulu untuk mengurangkan kos sumber.
Program serupa, menurut saintis, kadang-kadang digunakan untuk tujuan yang paling tidak dijangka - sebagai contoh, AI, yang dibuat untuk membuat sayap pesawat, digunakan oleh Louis Vuitton untuk membuat krim pemutih kulit.
“Perkembangan lebih lanjut teknologi ini secara radikal akan mengubah kehidupan manusia. Bayangkan, anda meninggalkan hotel asing, anda difoto oleh pelancong secara tidak sengaja, gambar ini berakhir di mesin carian, ia "mengira" anda pada gambar-gambar ini dan dalam masa lima minit bos anda akan mengetahui tentangnya. Hasilnya, sangat sukar bagi anda untuk meyakinkannya bahawa anda melakukan perjalanan perniagaan 'tempatan',”jelas Kuleshov.
Kenyataan kuno yang bertambah
Contoh pertama dari "dunia baru dan indah" ini wujud hari ini - ia adalah sistem AI AlphaGo, yang mengalahkan juara dunia di Go tahun ini. Seperti yang dijelaskan oleh Kuleshov, ini adalah contoh pertama kelas mesin unik yang mampu menyelesaikan masalah yang tidak terhitung dan memperbaiki diri.
"Go berbeza dari catur kerana permainan ini mustahil untuk dikira secara matematik. Bilangan kemungkinan pergerakan di Go melebihi jumlah atom di Alam Semesta, mustahil untuk mengira pergerakan yang bodoh di dalamnya. Dalam catur, jika anda mempunyai komputer yang kuat, anda akan mengalahkan sesiapa sahaja, baik Kasparov dan Karjakin. Ini mustahil dilakukan di Go, kerana tidak ada komputer yang dapat melakukannya. Dan rangkaian saraf dapat menyelesaikan masalah ini, "kata saintis itu.
Ciri pembezaan utama AlphaGo dari semua sistem AI lain adalah bahawa program ini dapat bermain dengan dirinya sendiri dan memperbaiki diri, menyesuaikan diri dengan lawan dan mencari cara yang sama sekali tidak remeh dan tidak dijangka bagi seseorang untuk memukulnya.
Mengapa saya berhenti di sini - ini adalah langkah pertama menuju masa depan yang benar-benar misteri. Bagaimana AlphaGo dilahirkan? Pertama, penciptanya mengumpulkan pangkalan data dengan 30 juta kedudukan permainan yang berbeza, dan melatih rangkaian saraf utama di atasnya. Kemudian mereka menggandakannya, dan jaringan kedua mula bermain dari yang pertama. Hasilnya, setelah beberapa bilion lelaran, muncul perkara ketiga yang tidak dapat dikendalikan oleh seseorang lagi. Tidak jelas dari mana asalnya - ini adalah hasil dari beberapa pembinaan diri. Tidak ada yang tahu bagaimana ia berlaku,”Kuleshov menekankan.
Kelahiran AlphaGo dan kemenangannya, menurut ahli akademik, membuka pintu ke ruang yang sama sekali baru, di mana umat manusia akan masuk dengan sangat cepat. Dan tidak semua perkara di dunia ini akan berguna dan menyenangkan bagi umat manusia pada umumnya dan individu khususnya.
“Jelas bahawa pergeseran sosial dari ini akan sangat besar. Bilangan pekerja separuh mahir sudah berkurang seperti kulit shagreen, dan kemunculan AI yang mampu menyelesaikan masalah ini akan kehilangan pekerjaan mereka. Semua jurutera, pemandu teksi, juruterbang, jururawat, pekerja - berjuta-juta orang - harus hilang, dan hanya 1%, seperti yang ditunjukkan oleh penyelidikan semasa, dapat menyesuaikan diri dengan realiti baru dan melatih semula, kata saintis itu.
Menurutnya, "kita berada di ambang akibat sosial yang sangat mengerikan dari pengembangan sistem kecerdasan buatan. Kita sekarang tidak dapat menilai skala mereka, seperti orang di tengah taufan atau pada puncak revolusi. Wang kini perlu dilaburkan dengan segera dalam pendidikan, kerana orang yang mempunyai kelayakan rata-rata menjadi sangat tidak diperlukan."
Seperti yang dicatat oleh rektor Skoltech, dunia hari ini dapat memberi makan kepada seluruh umat manusia, tetapi tidak dapat menghuninya. Pengangguran dan kekurangan tujuan hidup ini sudah boleh mempengaruhi kehidupan Eropah dan negara maju lain dan menimbulkan pelbagai gerakan radikal seperti IS dan kumpulan pelampau dan agama lain yang diharamkan.
Ini adalah pengarsipan hidup yang disengaja, penciptaan situasi di mana saya akan merasa diperlukan. Ke neraka dengannya bahawa saya hidup lebih teruk, tetapi saya tidak hidup seperti orang lain. Perasaan bahawa anda selalu dihantar makanan segera secara percuma dan diberi kasut setiap enam bulan, tetapi pada masa yang sama anda tidak diperlukan untuk apa-apa, sebenarnya mengerikan. Dan perasaan ini hanya akan tumbuh dengan perkembangan AI dan robotik,”lanjut Kuleshov.
Bahagian yang ketara dari masalah ini adalah berkaitan dengan fakta bahawa seseorang tidak mempunyai masa untuk "berkembang" setelah AI - generasi manusia berubah setiap 25 tahun, dan revolusi teknologi berlaku dengan selang 5-6 tahun. Oleh itu, seperti yang dicatat oleh rektor, jumlah orang yang "tidak perlu" akan terus bertambah, dan hanya pendidikan massa yang dapat membantu mengelakkan ledakan sosial dan kemunculan gelombang baru Luddites.
"Kita berada di ambang belum mempunyai nama, dan saya tidak tahu mahu memanggilnya. Mungkin mereka boleh dipanggil "sistem pintar yang tidak dikendalikan". Ini adalah sistem yang pada dasarnya baru yang menghasilkan diri mereka sendiri, dan kita tidak jauh dari masa ketika mereka mulai meresap ke dalam kehidupan kita,”saintis menyimpulkan.
