Какие задачи мы отдадим для решения искусственному интеллекту
Есть даже ГОСТ на искусственный интеллект! Там сказано, что он имитирует когнитивные функции человека и должен быть полезным. А что к ним относится: зрение, речь, письмо, что-то еще?.. Где граница, которая отделяет полезные функции от прочих? Вопросов больше, чем ответов. Знаменитый ученый Алан Тьюринг считал, что ИИ - это то, что может общаться с человеком. Но сегодня невозможно понять, искусственный интеллект перед тобой или живой: в 2010-е компьютеры научились имитировать мышление малообразованного мальчика и проходить тест Тьюринга фактически обманом. Пользы от такого ИИ мало.
В середине ХХ века люди думали, что искусственный интеллект освободит их от рутинных дел, но этого не случилось. На несколько десятилетий интерес к ИИ угас. В 1990-е он возродился и неуклонно растет.
Сейчас ИИ чаще всего ассоциируется с машинным обучением, хотя это не единственная его технология. Наибольшие успехи достигнуты в области компьютерного зрения и анализа текстов. ИИ неплохо научился идентифицировать объекты по видео, определять их местоположение и состояние, распознавать и переводить тексты. Это востребовано почти во всех отраслях. По изображениям определяют дефекты в продукции (даже микротрещины в узлах летательных аппаратов), по МРТ - проблемы со здоровьем. Технологии дополненной реальности позволяют совмещать в едином зрительном поле реальное изображение и дополнительную информацию. Хорошо ли выставлен товар на полке, удовлетворены ли клиенты МФЦ качеством обслуживания, насколько заполнены мусорные баки - все это пытаются оценить с помощью компьютерного зрения.
Активно развивается ИИ в сфере транспорта. Беспилотники или аппараты с одним пилотом для подстраховки действительно войдут в обыденную практику в течение 10-20 лет. Здорово, конечно, что робот может доставить вас из точки А в точку Б, но вот куда лучше отправиться в путешествие, какое место жительства предпочесть - вот те вопросы, на которые мог бы ответить настоящий ИИ. Но тут все не так просто. В текущем виде искусственный интеллект может посоветовать вам вино или книгу, но его ответ будет основан на мнении большинства чем-то похожих на вас людей. А человеческий интеллект работает иначе: он хочет испытать такие эмоции, которых никто не испытывал.
Есть и более сложные задачи, математически похожие на выбор конечной точки маршрута. Куда инвестору вложить капиталы? Как спланировать стратегию развития бизнеса? Как составить рациональное производственное расписание? Сегодня ИИ помогает решать эти вопросы, но мы все еще далеки от гарантированно хороших решений.
На слуху успехи чат-ботов, основанных на использовании нейросетей. Наиболее известна GPT-3, разрабатываемая ассоциацией OpenAI. Есть и другие интересные решения, в том числе YaLM 100B от "Яндекса" - крупнейшая сеть, которая находится в полностью свободном доступе. (OpenAI после денежных вливаний Microsoft стала закрывать доступ к исходным кодам своих решений.) Такие решения не являются полноценным ИИ, они лишь имитируют связный текст, который мог бы написать человек. А вот какой именно? Писатель-фантаст или квалифицированный медик? Никто не может ответить заранее. Легко найти примеры ответов нейросети, похожих на ответы настоящих специалистов. Но есть и антипримеры - скажем, когда нейросеть одобряет самоубийство. Нейросеть пишет романы и рисует картины, но в них нет души, эмоций человека. Интерес к полностью самостоятельным произведениям нейросети в среднесрочной перспективе угаснет. Она станет рядовым инструментом художника, писателя или журналиста наравне с кистью, ручкой или графическим редактором, помогая найти новую идею или довести начальный замысел до совершенства.
Успехи развития ИИ в нашей стране во многом обусловлены разработками "Яндекса". В связи с переговорами о разделе бизнеса компании на российский и международный важно, чтобы весь технологический ресурс (прежде всего - люди) остался в РФ. Нам повезло, что большинство программ для ИИ имеют открытые исходные тексты: их можно бесплатно использовать и модифицировать. И специалисты в данной области у нас квалифицированные. В сфере аппаратного обеспечения есть определенные риски: ИИ требует достаточно мощных вычислительных ресурсов, прежде всего видеокарт, которые у нас либо не производятся, либо сильно уступают по мощности аналогам из недружественных стран. Все как во времена СССР, когда поставки передовой вычислительной техники были под запретом, но проблемы удавалось решить серыми схемами.
Медийные персоны вроде Илона Маска предлагают приостановить развитие ИИ, чтобы изучить риски для человечества. Но они сами не знают, в чем эти риски, и умело работают на публику. Некоторые ученые им вторят в надежде получить финансирование на изучение несуществующей проблемы. ИИ еще слишком слаб, чтобы представлять реальную угрозу. Да, вероятность появления сильного ИИ или инопланетян-захватчиков не нулевая, но она ничтожно мала. И вряд ли нас спасет остановка прогресса на полгода или 100 лет. Машинное обучение позволяет получать просто совершенные предсказания. У нейросетей нет эмоций и высоких целей. Человеческий мозг во много раз совершеннее. В GPT-3 около 200 миллиардов параметров. В нашем мозге чуть меньше 100 миллиардов нейронов, но у каждого из них от одной до 10 тысяч связей, которые можно рассматривать как аналоги параметров. Нейросети могут эмулировать поведение червяка, бабочки, но до умственных способностей человека им нужно увеличиться тысячекратно и изменить принципы обучения. При этом потребление энергии человеческим мозгом сопоставимо с потреблением обычной лампочки, а его вычислительные способности превосходят суперкомпьютеры, съедающие мегаватты.
Истинный ИИ родится, когда мы поймем, как заложить в компьютер наши цели и эмоции, выстроить взаимодействие тысяч автономных агентов, примерно как в улье: интеллект каждой пчелы минимален, но интеллект роя колоссален. Создание роя автономных агентов (крылатых или ползающих) для военных и гражданских операций, сетецентрическое управление им - наиболее вероятное будущее для ИИ.