"Los Anceles, Noyabr 2019". Nədənsə Marty McFly-nin Gələcəyə Qayıdışdan 2015-ci ildə gəliş tarixi ilə çoxlu üst-üstə düşmələr və yanlış başlanğıclar olsaydı, Blade Runner fandomu daha intizamlı oldu: 2019-cu ilin noyabr ayının əvvəlində, sanki əmrlə, sosial media xəbərləri İndiki vaxtımıza ola bildiyi kimi retro baxmaq üçün nostaljiyə qərq oldu. Atari reklam lövhələri və yöndəmsiz interfeyslər, yağışlı Kaliforniya, qırxıncı illərdən saç düzümü və paltarların qayıdışı - və təbii ki, insanlardan demək olar ki, fərqlənməyən androidlər. Gələcəyi proqnozlaşdırmaqda bir çox nöqsanlara baxmayaraq, Blade Runner son qırx il ərzində davamlı olaraq artan, insan və kompüter arasındakı əlaqəni xarakterizə edən narahatlığı çox düzgün əks etdirdi (bu, filmin azalmayan aktuallığını böyük ölçüdə müəyyənləşdirir). Əslində kompüterdən daha ağıllı olduğumuzu necə bilirik? Sizi texnologiya tamamilə əvəz edəndə necə yaşamaq olar? Hamımızı alqoritmlərə endirə bilsək necə olar?

Çox keçmədən spekulyativ müstəvidə qoyulan suallar mümkün qədər adi hala çevrilir: bu yaxınlarda məlum oldu ki, Timur Bekmambetovun Screenlife Technologies şirkəti rusdilli Vera Voice səs sintezatorunun (neyronlara imkan verən oxşar texnologiyalar) inkişafının aktiv mərhələsindədir. İngilis dilində məşhurların səsi ilə "danışmaq" üçün şəbəkə artıq mövcuddur və istifadə olunur).

İşsiz qalma riski təkcə aktyorlar deyil: neyron şəbəkələr artıq sadə mətnlər yaza, naxışlar və melodiyalar yarada, kifayət qədər mənalı dialoqlar apara və digər neyron şəbəkələri ilə ünsiyyət qura bilir. Qarşıdakı illərdə bir çoxumuz peşələri dəyişdirmək və həyatımızın nə qədər hissəsini süni intellektdən imtina etməyə hazır olduğumuz barədə ciddi düşünməli olacağıq. Xoşbəxtlikdən, 19-cu, 20-ci və 21-ci əsrlərin populyar elmi, populyar fəlsəfəsi və ümumiyyətlə pop mədəniyyəti bizi bu sualları başa düşmək üçün çox yaxşı hazırladı: yaradan maşın qorxusu insanın təbii vəziyyətidir və bir çox texnoloji irəliləyişlər eyni dərəcədə güclənmiş və bunun öhdəsindən gəlməyə kömək etmişdir.

1811

Parça və toxuculuq məmulatlarının istehsalının artan mexanikləşdirilməsi ingilis toxucularının və trikotajçılarının gəlirlərinin azalmasına səbəb olur (onların çətinlikləri Napoleon müharibələri ilə əlaqədar ölkədə rifahın ümumi azalması ilə üst-üstə düşür). Bir çox belə sənayenin cəmləşdiyi Nottingemşirdə sui-qəsdçilər gecələr çayırlarda görüşür və maşınlara dağıdıcı hücumlar planlaşdırırlar; təcrübə sonra bütün İngiltərədə yayıldı. Onlar öz ruhani liderlərini müəyyən Ned Ludd, sonradan mifik olduğu ortaya çıxan, lakin Luddit hərəkatına adını verən qəhrəman hesab edirlər. Hərəkatın hərəkətlərində iqtisadi vəziyyətdən narazılıq və malların keyfiyyətinin aşağı düşməsi, gələcəyin qaçılmaz başlanğıcı qorxusu və mövcudluq böhranı birləşib - bütün bunlar indiki süni intellekt qorxusunu səciyyələndirir. "Neoludit" sözü hələ də həmsöhbətin dar düşüncəli və təhsilsiz olduğunu göstərən dəhşətli bir lənət kimi istifadə olunur, eyni zamanda üsyanın qeyri-illüziya sinfi səbəblərini xatırlamamağa üstünlük verirlər.

1837

Çarlz Babbic Turing-i tamamlayan ilk kompüter olan Analitik Mühərriki təsvir edir (yəni bütün müasir kompüterlərə bənzəyir). Babbage öz hərəkatını qurmaq üçün kifayət qədər pul ala bilmədi, buna görə də bu günə qədər ilkin planlara uyğun qurulmamışdır. Bu, 1843-cü ildə Ada Lavleysin belə bir kompüterdə işləyə bilən ilk müasir proqramı hazırlamasına və bununla da tarixdə ilk qadın proqramçı olmasına mane olmadı.

1902

Antikitera adası yaxınlığında batmış qədim Roma gəmisində tapılan artefaktları araşdıran arxeoloq Valerios Stais “daşlardan” birinə diqqət çəkir: onun içərisində dişli çarxlar var. Stais bu mexanizmin tutulmaları və göy cisimlərinin mövqeyini proqnozlaşdırmaq üçün nəzərdə tutulduğunu irəli sürür, lakin heç kim ona inanmır: gəmidə qalan artefaktlar təxminən eramızdan əvvəl 1-ci əsrə aiddir və heç kim o dövrün astronomik mexanizmlərini tapmayıb. 1902-ci ilə qədər. Mexanizm 20-ci əsrin 50-ci illərinin ortalarına qədər unuduldu, bir neçə elm adamı onun təbiətini və tarixini təsdiqlədi. O vaxtdan bəri, mürəkkəbliyi ilə bizim eranın 14-cü əsrinin cihazları ilə müqayisə edilə bilən antikitera mexanizmi bəziləri üçün bəşəriyyətin öz qabiliyyətlərinə inamsızlığının simvoluna çevrildi, bəziləri üçün isə yadplanetlilərin səfərinin əlamətidir. Nə olursa olsun, mexanizm göstərir ki, çox yüksək səviyyəli riyazi və mexaniki təfəkkür bizim uzaq əcdadlarımız üçün mövcud idi və onlar onun bir hissəsini maşınlara köçürdülər. Qədim Yunan və Misir miflərindən canlanan heykəllərin əfsanələri süni intellektin sui-qəsd nəzəriyyələrini qidalandırır.

1920

Çex dramaturqu Karel Çapekin pyesi R.U.R. (Rossumovi Univerzální Roboti), aka Rossumun Universal Robotları. Avtomatlar haqqında qədim miflərə, Prometey əfsanəsinə, yəhudilərin qolemlər konsepsiyasına, Samuel Butlerin maşınlarda şüurun təkamülü nəzəriyyəsinə və əlbəttə ki, ağıllı mexanizmlər haqqında bütün hekayələrin əsas ədəbi sələfi - Meriyə əsaslanaraq. Shelley-nin "Frankenstein" romanı, - Çepek demək olar ki, təkbaşına "robot", süni yarı-ağıllı qulluqçu haqqında müasir bədii konsepsiya ilə çıxış edir (ədalətlə desək, Çapekdə bunlar mexanizmlər deyil, orqanizmlərdir). Çox xarakterikdir ki, robotlar haqqında ilk hekayə bəşəriyyətin tamamilə məhv olması ilə başa çatır. 1923-cü ildə ingilis dilində ilk istehsal buraxılacaq və sadə slavyan kökü olan söz dünyanın əksər dillərində sabitlənəcəkdir. Bundan əlavə, Fritz Lang-ın 1927-ci ildə çəkilmiş "Metropolis" filmindəki parlaq metal kostyumlar, aydın R.U.R.

1942

Kimyaçı, elmin populyarlaşdırıcısı və böyük yazıçı İsaak Asimov “Dəyirmi rəqs” hekayəsində təkcə süni intellektin mövcudluğunun əsas prinsiplərini formalaşdırır, həm də onun haqqında hekayələr yazır. Bunlar "Robotexnikanın Üç Qanunu" kimi tanınır:

1. Robot bir insana zərər verə bilməz və ya hərəkətsizliyi ilə bir insanın zərər çəkməsinə imkan verir.
2. Robot insan tərəfindən verilən bütün əmrlərə tabe olmalıdır, əgər bu əmrlər Birinci Qanuna zidd deyilsə.
3. Robot birinci və ya ikinci qanunlara zidd olmadığı dərəcədə öz təhlükəsizliyinin qayğısına qalmalıdır.

Elmi fantastikadakı Asimov qanunlarının dekonstruksiyası artıq 1950-ci illərdə, "qatil robot" B-filmlərində tropaya çevriləndə, tədricən böyük büdcəli filmlərə köçəndə aktiv şəkildə başladı. Süni intellektlə bağlı müasir hekayələr ya bu qanunları tamamilə rədd edir, ya da döyüşçü robotların mövcudluğunu mümkün etmək üçün onları dəyişdirir. Buna baxmayaraq, süni intellekt sahəsində mütəxəssislər Asimovun texno-optimist və alimpərəst mövqelərinə diqqət yetirməkdə davam edirlər.

1950

Fizik Edvin Tompson Ceynsin "Ehtimal nəzəriyyəsi: Elmin məntiqi" adlı kitabında dediyi kimi, 1948-ci ildə riyaziyyatçı və fizik Con fon Neymandan bir mühazirə zamanı bir maşının düşünə bilib-bilməyəcəyi soruşuldu və o, anında belə cavab verdi: " Siz deyirsiniz ki, elə şeylər var ki, maşın onları yerinə yetirə bilmir. Mənə bir maşının nəyi edə bilməyəcəyini dəqiq söyləsəniz, mən həmişə bunu edə biləcək bir maşın qura bilərəm! Sanki bu bəyanatı şərh edən kimi, iki il sonra riyaziyyatçı, proqramçı və müharibə qəhrəmanı Alan Türinq məqaləsində süni intellektin əsas konsepsiyalarından birini - bu günə qədər fəal şəkildə istifadə olunan (dəyişdirilmiş formada olsa da) Tyurinq testini təklif edir. hətta onun tənqidi getdikcə daha aktiv səslənsə belə). Turinq kompüteri insandan belə fərqləndirməyi təklif etdi: sual verin (yalnız yazılı şəkildə) və həm insandan, həm də maşından cavab alın. Suallarına cavab alan şəxs insanın ona harda cavab verdiyini və süni intellektin harada olduğunu başa düşə bilmirsə, o zaman testdən keçilir. Bir neçə onlarla elmi fantastika filmində, romanında və televiziya şousunda Turing testindən keçməyə və ya uğursuzluğa əsaslanan səhnələr var. Blade Runner-dən uydurulmuş "Voight-Kampf testi" əslində müstəntiqin əsas suallar verdiyi və şübhəlinin reaksiyasına nəzarət etdiyi Turinq testinin bir variantıdır. Bir çox digər hallarda olduğu kimi, testin mənfi nəticəsi təcavüzə və qəddarlığa səbəb olur.

1956

Bu ifadənin rəsmi olaraq ilk dəfə işlədildiyi Dartmut Kollecində konfrans keçirilir "süni intellekt" . Demək olar ki, bütün iştirakçıları uzun illər ərzində təkcə kibernetikanın 40-cı illərin şübhəli sahəsindən tam hüquqlu bir elmə çevrilmiş dəbi deyil, həm də xüsusi olaraq süni intellektin inkişafında müəyyənləşirlər. Məsələn, insanları öldürmək niyyətində olan süni intellekt haqqında ən məşhur hekayələrdən biri olan 2001-ci il filminin ssenarisini yazmaqda Marvin Minski Artur C. Klarkın məsləhətini verib (qəhrəmanlardan biri Viktor Kaminski də Marvinin adını daşıyır).

1957

Maşınların heyvanlar kimi öyrədilə biləcəyinə əmin olan psixoloq Frank Rosenblatt, neyron şəbəkənin ilk prototipi olan Perceptron adlı öz-özünə öyrənən elektron mexanizmi sınaqdan keçirir. Altmışıncı və yetmişinci illərdə Rosenblatt-ın qabaqcıl əsərləri qismən lağ edildi və unudulmuşdu - o cümlədən yuxarıda adı çəkilən Minski. Bəzi ekspertlər hesab edirlər ki, neyron şəbəkələrə bir konsepsiya kimi məhəl qoymamaq illərlə, hətta onilliklər ərzində süni intellektin inkişafına mane olub: neyron şəbəkələr yalnız 2010-cu illərdə, özünü öyrənən qrafik proqramlar və söhbət botları bazarlara daxil olanda pop mədəniyyətə tam daxil olub.

1965

Joseph Weizenbaum ilk müasir chatbot olan ELIZA-nı yaradır. Pygmalion qəhrəmanı Eliza Doolittle-ın adını daşıyan ELIZA proqramı kifayət qədər geniş ifadələr dəsti və ingilis qrammatikasına hörmətlə tam hüquqlu dialoq apara bildi. Aydın nailiyyətlərə baxmayaraq, bu cür layihələr üzərində iş sonradan bir sıra tədqiqat institutlarında bağlandı: altmışıncı illərin sonunda süni intellektin inkişaf sürəti ilə bağlı ilkin proqnozların həddən artıq optimist olduğu ortaya çıxdı (onlar deyirlər ki, " həll etmək” məntiqə əsaslanan stolüstü oyunlar hər şeydir, AI qarşıdakı illərdə nəyə ümid edə bilər? Bununla belə, bu, ELIZA-nın təsirinə təsir etmədi: Corc Lukas debüt bədii filmi "THX 1138"də oxşar interfeysdən istifadə etdi və dialoq seçimləri ilə ekran bir sıra erkən video oyunları üçün ilham mənbəyi oldu. , deyin, Zork. Birbaşa ELIZA-ya və səs köməkçilərinin şəcərəsinə qayıdır (onlar da tez-tez "qadın" adlarını daşıyır: Alexa, Cortana, Alice).

1980

Bazarda ilk Lisp maşınları peyda olur - böyük həcmdə verilənləri təhlil etmək və emissiya etmək qabiliyyətinə malik olan ekspert sistemləri üçün uyğunlaşdırılmış xüsusi kompüterlər. mümkün variant konkret vəziyyət üçün həllər. Əslində, bu, böyük verilənlər konsepsiyasının gündəlik həyatda ilk kütləvi tətbiqidir: ekspert sistemləri eyni sayda siqnalları təhlil edən insanlar üçün prinsipial olaraq qeyri-mümkün olan sürətlə işləyirdi. Sistemlər tibb, böhranların idarə edilməsi, fəlakətlərin idarə edilməsi, sənaye təhlükəsizliyi təhlili və s. Pul süni intellektə qayıdır: indi onunla təkcə hərbi idarələr və böyük hökumətlər deyil, həm də özəl şirkətlər maraqlanır. Məntiqi olaraq, 1983-cü ildə ən böyük hit sınıq ekspert sistemi haqqında fəlakət filmidir - "Müharibə Oyunları" (kompüterlərə əmanət edilmiş insan həyatı ilə bağlı çaxnaşma, video oyunlara hədsiz ehtiras haqqında çaxnaşma ilə kəsişir).

1986

Ernst Diekmansın Bavariyadakı qrupu kamera görüntülərinin təhlili texnologiyasından istifadə edərək, yalnız xüsusi hazırlanmış treklərdə tam avtonom avtomobillərin ilk sınaqlarını keçirir.

Artıq 1995-ci ildə Diekmansın avtomobili avtobanda 175 km/saat sürəti inkişaf etdirərək Münhendən Danimarka Odensesinə və geriyə gedə bildi. 1990-cı illərdə özünü idarə edən gələcəklə bağlı proqnozlar indikindən qat-qat açıq idi, Uber kimi startaplar hələ 2020-ci illərin əvvəllərində özünü idarə edən avtomobillərin kütləvi şəkildə mənimsənilməsinə ümid edirdilər. Bununla belə, videonun tanınması üçün maneələr hələ də mövcuddur: 2018-ci ildə avtonom avtomobilin təkərləri altında ilk piyada ölümü qeydə alınıb (və bu, sadəcə Uber-ə məxsus avtomobil idi).

Eyni 1986-cı ildə Almaniyada çox məşhur olan David Hasselhoff ilə birlikdə şüurlu cinayətlə mübarizə aparan avtomobil haqqında Knight Rider seriyasının son mövsümü çıxdı.

1997

90-cı illərin birinci yarısı kitablarda, filmlərdə və video oyunlarında kiberpank dövrüdür. Müvafiq olaraq, robotlar və kompüterlər tərəfindən bəşəriyyətin əsarət altına alınması ilə bağlı hekayələr mütləq əsas cərəyana çevrilir (təxminən Terminator 2-dən başlayaraq, burada əsas antaqonist Skynet hərbi neyron şəbəkəsi özünü dərk edir). Xəbərlərdə, xüsusən də Deep Blue superkompüterinin Qarri Kasparov üzərində qələbəsinin müzakirəsində apokaliptik qeydləri də eşitmək olar. Şahmat uzun müddətə süni intellektin müqəddəs zirvəsi idi: əgər süni intellekt 1979-cu ildə nərddə bir insanı döyməyi öyrənsəydi və uğurla dama oynayan proqram tarixdə süni intellektin ilk nümunəsi oldu (tərifdən asılı olaraq, bu, ya 1952-ci ilə, ya da 1956), sonra daha çox dəyişkənlik və gözlənilməzlik ilə xarakterizə olunan şahmat (həmçinin kifayət qədər zəka simvolu kimi çıxış edir) uzun müddət kompüterə verilmədi. Ancaq bu da keçdi: kədərli Kasparovun fotoşəkilləri bütün mediada yayıldı.

1998

Robot oyuncaqlarının kiçik, lakin çox bezdirici bumu (əsasən Furby gremlins və Aibo yüksək texnologiyalı itlərinə bənzəyir). Oyuncaqlar sözün tam mənasında proqramlaşdırıla bilməz, lakin onlar öyrənirlər (Furby vəziyyətində - dil, Aibo vəziyyətində - hərəkətlər) və əmrləri yerinə yetirməyə başlayırlar. Bu, filmlərdə süni intellektin təsvirində paradiqma dəyişikliyi ilə üst-üstə düşür: robotlar artıq düşmən və ya canavar deyillər (və Qısa Qapanmanın damarında hətta komik personajlar da deyil). Melodramatik “İki yüzillik adam” və “Süni intellekt” yekdilliklə robotların cəmiyyətdə tam hüquqlu iştirakçılar kimi rolunu öz xüsusiyyətlərinə malik olsa da, yenidən nəzərdən keçirir və yenidən nəzərdən keçirir: birbaşa “yaxşı qulluqçu” anlayışına qayıtmaq mümkün deyil. Ən azı insanlara və ya heyvanlara bənzəyən robotlarla: bir az sonra baş verən robot vakuumlarının bumu onu göstərir ki, antropo- və zoomorfizm olmadığı halda, robotlara qarşı empatiyamız hələ də məhduddur.

2001

çıxır film(cizgi filmi? oyuna giriş, lakin oyunsuz?) Final Fantasy: The Spirits Within, eyni adlı RPG seriyasının yaradıcısı Hironobu Sakaguchi tərəfindən idarə olunan və hələ də onlardan biri hesab olunur. ən yaxşı nümunələri"qeyri-adi dərə" nədir (bir insanın süni təsviri ona çox oxşadıqda, abstraksiya sayılmayacaq, lakin canlı varlıq üçün təsviri götürəcək qədər güclü deyil). Film Square-in kino departamentini iflasa uğradacaq, lakin bizə "rəqəmsal aktrisa" Aki Rossun və onun bikini posterlərinin təbiəti haqqında maraqlı müzakirələr verəcək (3D modellərin obyektivləşdirilməsinə dair bütün bu müzakirələr 2010-cu illərdə daha çox VR pornoqrafiyası və robotu ilə yeni sürət qazanacaq. hüquq məsələləri) toxunulmazlığa).

2007

"Birinci virtual qrup" tez-tez Gorillaz olaraq adlandırılır, lakin bu, hələ də cizgi filmi fasadının arxasında gizlənmiş klassik musiqiçilərin nümunəsidir. Hatsune Miku (adını "gələcəyin ilk səsi" kimi tərcümə etmək olar) tamamilə fərqli bir məsələdir: sanki mövcud olmayan və dəqiq desək, mövcud ola bilməyən müğənni. Vokaloidlərin ilk və ən məşhuru olan Yapon səs sintezi plaginləri cizgi filmi avatarına, öz mahnılarına və təsirli fanat bazasına malikdir. Bu, əlbəttə ki, oxuyan bir kompüterin ilk nümunəsi deyil (digər şeylərlə yanaşı, burada xatırlamağa dəyər Böyük rus layihəsi 386 dx və onun gitara klassiklərinin üz qabığı), lakin ən məşhur və ən əlamətdarı: o anda bütün dünya prodüserləri birdən başa düşdülər ki, təkcə melodiyaların yaradıcılarını deyil, həm də müğənniləri əvəz etmək mümkündür.

2012

Ən mühüm əsas festival Coachella-nın başlıqlarından biri holoqramdır (daha doğrusu, video proyeksiya). Məcazi mənada deyil, sözün əsl mənasında: 1996-cı ildə öldürülən Tupak Şakur Snoop Dogg və Dr. ). Tupacın etik cəhətdən şübhəli "dirilməsi" albomlarının qrafiklərə qayıtmasına və bu cür texnologiyaların təkmilləşdirilməsinin sürətlənməsinə səbəb oldu: artıq 2016-cı ildə Rogue One filmində, 1994-cü ildə vəfat edən Peter Cushing, bir formada bərpa edildi. 3D model, olduqca əhəmiyyətli rol oynadı.

Bundan əlavə, daha çox: 2020-ci ildə əsas rollardan birini 1955-ci ildə vəfat edən Ceyms Dinin ifa etdiyi "Ceki tapmaq" filmi çıxmalıdır. Bu arada, Rusiyada yerləşən “Replika” startapı ölü insanların nitqini və leksik xüsusiyyətlərini təqlid edə bilən neyron şəbəkələrin yaradılması üzərində işləməyə davam edir.

2018

FakeApp, evdə hazırlanmış sözdə deepfakes üçün ilk kommersiya proqramıdır, burada bir insanın səsi və ya siması digər şəxsin bədəni və üzü ilə birləşdirilir, beləliklə ekranda video hibridinin analoqu müşahidə oluna bilər. yuxarıda qeyd olunan "rəqəmsal dirilmə" və ya bir üzün digərinə çevrilməsi. Əlbəttə ki, bu texnologiyanın ilk istifadəsi saxta məşhur pornoqrafiyasını hazırlamaqdır (bəzi hesablamalara görə bütün deepfakeslərin 95%-dən çoxu). Video və səsli bank fırıldaqları, eləcə də siyasi opponentləri ləkələyən saxta videolar var (belə videolardan biri, spiker Nensi Pelosi Donald Trampın rəsmi hesabı tərəfindən retvit edilib). Sözün əsl mənasında, Slavoj Zizekin son bir neçə ildə danışdığı budur: “Mənim üçün əsas sual- və bu cavabsız sualdır - belə texnologiyalar bizim özümüzü qavrayışımıza necə təsir edəcək. Bizi azad canlılar kimi qəbul edəcəklərmi - yoxsa rəqəmsal maşınlar tərəfindən idarə olunacaqıq. Əsas məqam isə budur: biz onların bizi idarə etdiklərini belə bilmirik”.

Avtomobil almaq brelok almaqla başlayır.
Müəllifin şəxsi aforizmlərindən

İnsanlar süni intellektə malik maşınlardan nə ilə fərqlənir? Verilən suala verilən qeyri-adi cavablardan biri də empatiyadır. Oksford İngilis Lüğətində verilmiş empatiya tərifini tərcümə etsək, belə səslənir: empatiya özünü başqa bir şəxs və ya müşahidə olunan obyektlə zehni olaraq eyniləşdirmək (və ya onları tam başa düşmək) qabiliyyətidir. Bu, Vikipediyadakı adi tərifə uyğundur: “Empatiya (yunanca ἐν - “içində” + yunanca πάθος - ehtiras, əzab, hiss) başqa bir insanın mövcud emosional vəziyyətinə bunun xarici mənşəyi hissini itirmədən şüurlu empatiyadır. təcrübə. " Razılaşın, bu çox xüsusiyyət Bu, insanları proqramlaşdırılmış maşından fərqləndirir. Texniki ədəbiyyatda bu mövzuya az toxunulur və mən onun üzərində daha ətraflı dayanmaq istərdim, xüsusən də süni intellekt problemləri fonunda bu, vacib görünür.

Bu mövzuda materiallardan rus tərcüməsində istifadə etmək üçün eksklüziv fürsət Microsoft-un EMEA regionunda marketinq şöbəsinin rəhbəri və bir vaxtlar LinkedIn-də “Maşın empatiyaya malik ola bilərmi?” məqaləsini dərc etmiş Ceyson Millerin məqaləsinin müəllifinə təqdim edilib. ("Maşın empatiya göstərə bilərmi?"). Bu mövzuda qısa bir müzakirə apardıq, bu zaman məlum oldu ki, problem və AI-nin nəzarətsiz inkişafı və istifadəsi riskləri ilə bağlı fikirlərimiz üst-üstə düşür. Onlar indi süni intellekti bir növ ağıl halına gətirməyə, yəni ona sırf insani xüsusiyyətlər bəxş etməyə çalışırlar - Ceyson Millerin marketinqdə istifadə imkanları baxımından qiymətləndirdiyi eyni empatiya. Bu məqalənin müəllifinin fikrincə, empatiyanın potensial tətbiq sahəsi daha genişdir. Razılaşın, mehriban əməkdaşlıq edən sənaye robotu ilə ünsiyyət qurmaq daha xoşdur, onunla bir neçə söz mübadiləsi edib zarafat edə bilsəniz, sizinlə görüşəcək. xoş söz və sizi sensorlarla qiymətləndirərək (onlarda hələ də var), uyğun davranış modelini seçir. Bu, sadəcə içəridə “ağıllı” bir işə girməkdən daha yaxşıdır, lakin kənarda axmaq bir vızıltı mexanizmi. Və bu, proqram, köməkçi və ya şəxsi köməkçi olsa da, bir evdirsə - deyəcək bir şey yoxdur.

Empatiyaya gəlincə, keçən may ayında I/O Developers Konfransında Google yeni Duplex sistemini nümayiş etdirdi. O, "boss" cədvəlini optimal şəkildə təşkil etmək üçün telefon zəngləri edə bilən süni intellektlə işləyən virtual köməkçidir. Tamaşaçılar Duplex-in restoranda sifariş verməsini və bərbərxanada saç düzümü sifariş etməsini izləyirdilər. Söhbət əsnasında, deyəsən, telefon xəttinin o tərəfindəki şəxsi proqramla deyil, adamla danışdığına inandıranda təəccüblə güldülər. Burada psixologiyamızı nəzərə ala bilərik: məqalənin müəllifi 1980-ci illərdə inkişaf etdirdiyi və düzəltdiyi zaman oxşar hadisəni müşahidə etdi. prototip katib-informator (sonralar cavab verən maşın adlanırdı). O zaman demək olar ki, bütün insanlar bu prototiplə danışmağa çalışırdılar, çünki zəng edəndə insan nitqinin səs yazısını eşidirdilər.

Duplex demosu sosial mediada maraqlı bir sual qaldırarkən canlı müzakirələrə səbəb oldu. Süni bir sistemin danışıq siqnallarını başa düşmək və göndərmək qabiliyyəti bir maşının empatiya öyrənə biləcəyi şəkildəmi? Bu ən çox biridir mühüm məsələlər süni intellekt, onun cəmiyyətdəki rolu və onun yerli insan sahələrinə nə dərəcədə nüfuz edəcəyi ilə bağlı inkişaf edən müzakirələrdə.

Jason Miller bu sualı LinkedIn-də auditoriyaya verəndə o, üçü tamamilə aldı fərqli növlər cavablar - və bu cavablar AI-nin gələcəyini anlamaq üçün uzun bir yol qət edir. Mütəxəssislərin süni intellektin imkanları haqqında nə düşündükləri, eləcə də AI-nin bu imkanlarından necə istifadə oluna biləcəyi barədə yaxşı fikir verirlər.

İlk cavab “bəli, maşın empatiya öyrənə bilər” və ya “bəli, çünki süni intellekt nəticədə insan beyninin bacardığı hər şeyi edə biləcək”dir. Empatiyanın bizim qavrayışımıza bənzər şəkildə proqramlaşdırıla biləcəyi iddia edilmişdir. Bu nəzəriyyənin tərəfdarları üçün biz maşınlarıq və beynimiz çox yaxşı, hətta kvant kompüteridir, lakin adi bir kompüter kimi, müvafiq proqramlaşdırmaya malikdir.

İkinci cavab, yox, ola bilməz, çünki empatiya unikal insan xüsusiyyətidir, maşının yaşaya biləcəyi bir şey deyil. Və o, ümumiyyətlə, bir şey hiss edə bilərmi? Süni intellektin inkişafı nümunəsi kimi götürülən “Ex Machine” filmindən Ava ən azı empatiya nümayiş etdirsə də, ondan uğurla istifadə edib. Başqa misallara müraciət etsək, 2013-cü ildə Spike Jonzenin rejissorluq etdiyi və ssenari müəllifi olduğu Amerika fantaziya melodramı “Onun” filmində nəzərdən keçirdiyimiz baxımdan əhəmiyyətli olan bu keyfiyyətin əhəmiyyəti çox gözəl görünür. film tamamilə onun üzərində qurulduğundan və Samantanın neyron şəbəkəsi şəklində təqdim olunan AI-nin fiziki təcəssümü yoxdur ("ƏS" filminə görə). Empatiya təkcə “özünü hiss etməyə” deyil, həm də az və ya çox dərəcədə başqasının ağrısını, başqasının təcrübələrini və emosiyalarını hiss etməyə imkan verir. Biz insanlarda şüurun təşkilini başa düşmürük, bir yana, bu şüuru düzgün yoxlama (texniki dillə desək, autentifikasiya) ilə süni şəkildə yaratmaq qabiliyyətini dərk etmirik.

Üçüncü cavab xüsusilə maraqlıdır. Bu, hətta cavab deyil, daha çox sualdır: maşında empatiya var kimi görünürsə, bu empatiyanın real olub-olmamasının əhəmiyyəti varmı? Funksional olaraq heç bir fərq yoxdur: bu maşın bizimlə eyni emosiyaları həyata keçirə bilirmi, yoxsa sadəcə olaraq bu emosiyaları insanların özlərinin və ya onun sensorlarının ona göndərdiyi siqnallardan alır, ən uyğun cavabı, reaksiyanı inkişaf etdirir. Təsəvvür edin ki, biz empatiyanın həqiqi olub-olmadığını deyə bilmərik, çünki dərindən öyrənən robot üz ifadələrimizi və davranış modelimizi öyrənib – onda biz hələ də robota maşın kimi baxa bilərikmi?

Bu asan sualdan uzaqdır. Həqiqi və "süni" empatiya arasındakı fərq vacibdirmi? Burada məqalə müəllifinin fikri Ceyson Millerin cavabı ilə üst-üstə düşür - bəli, elədir. “Eks maşın” filminə qayıtsaq: Ava bunu uğurla nümayiş etdirdi və Kaleb, necə deyərlər, heç gözləmədən kələm şorbasına toyuqlar kimi yaxalandı. Bəlkə də, onun üstünlükləri üçün xüsusi olaraq yaradılmış bir qız obrazında olmasaydı, hər şey başqa cür olardı. Biz kişilərə daha az və xoşagəlməz, nöqteyi-nəzərimizdən zahirən daha çox güvənirik, ona görə də onun tərtibatçısı Nyuton burada bu faktı nəzərə aldı. Və "O" filmində Teodor köməkçi funksiyalarından istifadə edərək sadəcə onun üçün canlı ünsiyyəti əvəz edən qadın səsinə aşiq oldu.

düyü. bir.

Süni intellektdən köməkçi kimi istifadə perspektivi ümumiyyətlə xarakterikdir - məsələn, 2017-ci ilin oktyabrında Səudiyyə Ərəbistanının subyekti olmuş və vətəndaşlığını alan ilk robot olan Elon Musk Sophia tərəfindən qəbul edilən eyni son dərəcə mənfi, düşmən olmasa da, götürək. istənilən ölkə (şək. 1).

Ancaq orijinal suala qayıdaq: maşın kiminləsə empatiya qura bilərmi? Bu, gələcəkdə dəyişə biləcək suallardan biridir. Təbii ki, maşın tərifinə görə empatiya yaşaya bilməz, hamısı empatiya və maşının tərifinə düşür.

Maşınlar zehni olaraq özlərini insanlarla eyniləşdirə bilməzlər, çünki bizim insan şüurumuzda baş verənlər, öz analitik prosesləri və duyğu qavrayışları nə qədər inkişaf etmiş və dərin olsa da, maşının heç vaxt öz başına yaşaya bilməyəcəyi şeyləri ehtiva edir. Süni intellektin cəmiyyətdəki rolunu müzakirə edərkən, hər şeyin niyə belə olduğunu aydınlaşdırmaq vacibdir. Baxmayaraq ki, biz özümüzü həqiqətən dərk etmirik. CNBC jurnalisti Endryu Ross Sorkin keçirdiyi mətbuat konfransında Sofiyadan soruşdu: "Robotlarda ağıl və özünüdərk varmı?" O, belə cavab verdi: "Və cavab olaraq səndən soruşum, sən insan olduğunu haradan bilirsən?".

Maşın bizə yaxınlaşa bilər, amma məqalə müəllifinə (təkcə ona deyil) elə gəlir ki, o, heç vaxt insanı tam dərk edə bilməyəcək. Şüurumuz yalnız rasional bilik və məntiqi təfəkkürdən daha çox şey ehtiva edir. Əslində, bu rasional düşünmə qabiliyyəti beynimizin idarəedici gücü deyil, şüurumuzun əksər digər aspektlərinin yan məhsuludur. Şüurlu həyatımız dünyanı hisslərimizlə necə dərk etdiyimizlə idarə olunur. Görmə, səs, toxunma, dad və qoxunun birləşməsidir ki, heç bir maşının eyni şəkildə yaşaya bilməz.

İnsan şüuru da bizim güclü bioloji impulslarımız və ehtiyaclarımız tərəfindən idarə olunur. Heç bir maşın ac və ya susuz olmağın nə demək olduğunu heç vaxt hiss etməyəcək. Reallıqda heç bir maşın “Onun” filmində olduğu kimi başqa maşına və ya insana rəğbət bəsləyə və ona əl uzata bilməyəcək və insan üçün bu təbii prosesi müşayiət edən sevgi arzusu və bütün emosiyalarla motivasiya olunmayacaq. . Filmdə avtomobilin bir anda bir çox insanla necə flört etməyə başladığını və Teodorun niyə bundan incidiyini başa düşmədiyini xatırlayın.

Bundan başqa, avtomobildə hansı həyəcan siqnalı ola bilər? Heç bir maşın tənhalıqdan, başının üstündəki damı itirməkdən qorxmur və enerji sistemində gücün azalmasını və ya temperaturun qəbuledilməz artımını “hiss etməsə” fiziki təhlükəsizliyi qorxusundan yaranan güclü zəifliyi hiss etmir. AI ilə fiziki obyekt. Nevroloq Antonio Damasio jurnalist Sofiyaya verdiyi cavabın səhv olduğuna görə bu problemi belə həll etməyi təklif edir: “Biz hiss edən düşünən maşınlar deyil, düşünən maşınları hiss edə bilərik”.

Nəhayət, bizim şüurumuz sivilizasiyamızın inkişafı zamanı yaranan kollektiv ağıl və mədəni yaddaş tərəfindən formalaşır. Biz nəsildən-nəslə ötürülən və tarixdə əks olunan ümumi duyğularımızın və duyğu təcrübələrimizin minlərlə il ərzində kollektiv toplanmasının məhsuluyuq. Söhbətlər, ümumi zarafatlar, sarkazm, simvolizm inanılmaz dərəcədə incə psixoloji siqnallardır. Eyni kollektiv ağıl, məntiqi cəhətdən əsaslandırılmasa belə, hamımızın instinktiv olaraq razılaşa biləcəyimiz etika və dəyərləri inkişaf etdirir. Əgər mətbuatda yayılan xəbərlərə inanırsınızsa, bu başqa bir saxta kimi görünsə də, o zaman Stenford Universitetində süni intellektə zarafat etməyi öyrətməyə çalışırlar və özünəməxsus yumor hissi ilə təchiz edilmiş neyron şəbəkəsi inkişaf etdirirlər. Tərtibatçıların fikrincə, süni intellekt müəyyən bir alqoritmə uyğun işlədiyindən və bu, improvizasiyanı istisna etdiyi üçün tapşırıq çətin oldu. Hələlik nəticə məyusedicidir: neyron şəbəkəyə dünyanın bütün zarafatlarını və lətifələrini yükləsəniz belə, süni intellektlə gülməli ola bilməzsiniz.

Başqa heç nə insanlar kimi ünsiyyət qurmur və insanlar bizim bir-birimizlə ünsiyyət qurduğumuz kimi başqa heç nə ilə ünsiyyət qurmurlar. Bu vacibdir, çünki kollektiv intellektimizdə pay əldə etməyin yeganə yolu bir insanla ünsiyyət qurmaqdır. Maşınlarla digər insanlarla eyni şəkildə qarşılıqlı əlaqədə olmasaq, bu kollektiv təcrübə və zəka onlar üçün sadəcə mövcud deyil. Onlar bizim empatik sistemimizin bir hissəsi deyil. Bəli, "sevimli" kompüterimizə yazığı gələ bilər, bəlkə də onu atmayacağıq. Məqalənin müəllifi ilkini - 1990-cı illər üçün inanılmaz qiymətə alınmış 500 MB HDD ilə AMD 133 MHz prosessorunda saxladı. 750 dollar. Ancaq mən onun ad gününü qeyd etmirəm, kilerdə vaxt keçirmirəm və onunla nostalji söhbətlərim yoxdur: "DOOM II-də necə olduğumuzu xatırlayırsınız ...". Sevimli şeylərimiz olsa da, onlarla emosional əlaqəmiz yoxdur, yalnız müəyyən şeylərlə bağlı olan hadisələrlə əlaqəmiz var (Demis Russosun ifa etdiyi “Suvenirlərdən Suvenirlərə” gözəl mahnısını xatırlayın). Əks təqdirdə, bu, artıq fetişizmdir - fövqəltəbii xüsusiyyətlərin aid edildiyi cansız maddi obyektlərə pərəstiş və ya psixi pozğunluq, lakin bu vəziyyətdə biz assosiasiyalarla məşğul oluruq.

İnsanlar insan beyninin kompüter kimi işləməsi və ya süni intellektin insan kimi öyrənməsi haqqında danışanda obrazlı danışırlar. Bu hissə hesab edilə bilər uzun ənənə beynimizin necə işlədiyi və şüurumuzun əslində nə olduğu ilə maraqlanırıq. Biz hər dəfə yeni bir texnologiya icad etsək, onu beynin fəaliyyəti üçün bənzətmə kimi istifadə etmək istəkləri güclü olur. Elektrik cərəyanını icad etdiyimiz zaman beyindəki elektrik cərəyanları haqqında danışmağa başladıq. Teleqraf ortaya çıxanda beynin də diskret siqnallar göndərdiyinə qərar verdik. Bir çox insanın insan beyninin kompüter kimi işlədiyinə inanması (və buna görə də ilk növbədə məntiqi maşındır) bizim təxminimizdir. Biz əslində beynin necə işlədiyini, bu işin şüurumuza necə çevrildiyini və harada, necə saxlandığını bilmirik. Biz neyron şəbəkələrdə modelləşdirməyi bacardığımız müəyyən bir fəaliyyət və nəticəni görürük, lakin prosesin özünü görmürük və anlamırıq.

Qarşılıqlı əlaqələri görərək, nəticə çıxarırıq, amma bəlkə də elə bir vəziyyətdəyik ki, ayaqları qoparılan tarakan artıq döyülməkdən qaçmadığı üçün eşitməyi dayandırır. Çox güman ki, kompüterlə bənzətmə aparsaq, müəyyən buludda saxlanılan “məlumat bazamıza” daxil olmaq üçün yalnız müəyyən interfeys, parol və loqin var və biz hələ də məlum olmayan sürətli giriş texnologiyasından istifadə edirik. bizə. Niyə də yox? Texniki baxımdan bu mükəmməl məna kəsb edir. Bəlkə də elə buna görədir ki, biz bəzən bizə göründüyü kimi, başqasının həyatından məlumat alırıq, sistemimizdə “böcək” kimi görünür. Müasir süni intellekt nəzəriyyəsini inkişaf etdirdiyimiz zaman insan beynini qismən də təkrarlamağımız ehtimalı çox azdır. Hətta neyron şəbəkələri dediyimiz şey də indiki anlayışımıza əsaslanan bir görünüşdür (Şəkil 2).

düyü. 2.

Bu səbəblərə görə biz ikinci fikirlə, yəni maşının empatiya yaşaya biləcəyi iddiası ilə razılaşa bilərik, lakin bu nəzəriyyədəki qüsur ondan ibarətdir ki, biz insan beyninin və şüurunun nəhəng sirli əməliyyatlarını başa düşülə bilən bir şeyə endiririk. məntiqlə idarə olunan maşınla çoxaldılır və təqlid edilir. Söhbət süni intellektin imkanlarını həddən artıq qiymətləndirdiyimizdən deyil, öz imkanlarımızın nə qədər mürəkkəb olduğunu kobud şəkildə qiymətləndirmirik.

Bu, bizi başqa bir suala qaytarır: “Süni empatiya” bizimlə eyni şəkildə qarşılıqlı əlaqədə olsa da, həqiqi empatiya olmamasının əhəmiyyəti varmı? Bunu başa düşmək çox vacibdir ki, başqa bir aldanma - kompüter və ya proqram düşünməyə başlayıb. Nəticələri kədərli ola bilər, biz pulemyotlara çox şey verdik, bunun üçün kifayət qədər "ağıllı" olduqlarına qərar verdik. Süni intellekt dediyimiz şeylə real zəka arasındakı xətt haradadır? Bizə elə gəlir ki, bu, emosionallıqda gizlənir. Anlaşılan empatiya nümunəsi ilə davam edək.

Süni empatiya insanların göndərdiyi siqnalları müşahidə etmək, öyrənmək, cavab vermək və təkrarlamaqla işləyir. Dərin öyrənmə süni intellekt inkişaf etdikcə və getdikcə daha böyük verilənlər bazası ilə işləmək bacarığı inkişaf etdikcə, proqramlar bunu etməkdə və empatiya görünüşünü (və ya görüntüsünü) verməkdə getdikcə daha yaxşı olacaq. Bununla belə, həqiqi empatiya, nə qədər işləməli olduğunuzdan asılı olmayaraq, emosional siqnalları müşahidə etmək və onlara cavab verməkdən daha çox şey ehtiva edir. Niyə? Çünki insanların göndərdiyi siqnallar əslində yaşadıqlarının yalnız kiçik bir hissəsidir. Biz hamımız nə etdiyimizi və dediklərimizi izləyərək başqalarının bizim haqqımızda düşündüklərinin cəmindən daha çoxuq. Xaricdə görünmədən davranışımıza təsir edən qabiliyyətlərimiz, duyğularımız, xatirələrimiz və təcrübələrimiz var. Onlar ümumiyyətlə fərq edilmədikdə belə intuitiv olmalıdırlar. Misal: biz tez-tez özümüzü və ya bir fotoşəkildə və ya portretdə yaxşı (dəqiq yaxşı) tanış bir insanı tanımırıq, amma qalanları - problem yoxdur. Portretlə məsələni fəlsəfi - “obyektiv reallığın subyektiv qavrayışı ilə” izah etmək olar. “Obyektiv” foto ilə bunun səbəbi odur ki, o, bizə qapılmış bir an verir və biz özümüzü və tanınmış insanları kompleks kimi qəbul edirik, qalanları üçün kifayət qədər korrelyasiyamız var, beynimizin yaxşı olduğu şey budur.

Maşınlar ciddi nəticələrə səbəb olan və insanların belə hallarda istifadə etdiyi emosional kontekst və ümumi dəyərlər olmadan qərarlar qəbul etməyə başlayanda işlər daha da mürəkkəbləşir. Bu, Henry A. Kissinger-in bu yaxınlarda AI-nin Atlantik üçün təsirləri haqqında yazdığı məqalənin əsas mövzularından biri idi. Məsələn, pilotsuz nəqliyyat vasitəsini götürək ki, qaçılmaz qəza baş verərsə, valideynin və ya uşağın öldürülməsinə qərar verməlidir. Belə bir maşın nə vaxtsa insanlara niyə müəyyən seçimlər etdiyini izah edə biləcəkmi? Əgər maşının hərəkətlərinə insani nəticələrlə və insan nöqteyi-nəzərindən bəraət qazandırmaq tələb olunmasa, o zaman bizim etika və ədalət sistemimiz necə olacaq? Onu maşına necə qoyursan? Axı, o zaman emosiyalarımızı atıb maşının tərəfini tutmalı, dünyaya onun gözü ilə baxmalı olacağıq. Biz buna qadirikmi?

Əgər süni empatiyanı insanla əvəz etsək, belə bir proses daha asan və sadə olardı. Süni intellekt insanlarla qarşılıqlı əlaqəni təqlid edə bilər, lakin baş verənləri bizdən daha dar başa düşür. Proseslərin və ya strategiyaların idarə edilməsində AI-nin oynamalı olduğu rolu seçərkən bunu nəzərə almalıyıq. Məqalənin bu hissəsində avtomobillə bağlı danışdığımız empatiya çox mühüm rol oynayır. Bəlkə də buna görə köməkçi robotlara insan görünüşü və xoş səs verməyə çalışırlar (psevdo-elmi filmlərdə hətta nədənsə yeyirlər və nəinki).

Müəllifin təkcə elektron doldurma tərtibatçısı kimi deyil, həm də dizayner və ideoloqlardan biri kimi iştirak etdiyi məqalənin birinci hissəsində qeyd olunan oyun sistemlərini inkişaf etdirərkən belə bir problemlə qarşılaşdıq. Maşınlarımızın ikincisi və o, artıq 100% robot idi (gözlənildiyi kimi, vızıldayan və dönən), "canlı" dilerlərdən daha səmərəli işləyirdi, səhv etmirdi və daha böyük iqtisadi effekt verdi. Ancaq qarışıq seçim daha populyar idi - bəzi oyunçular "canlı" diler seçdilər, onun vəzifəsi yalnız gülümsəmək və ayaqqabıdan bir kart çıxarmaq idi (qumar masasında oyun kartlarının distribyutoru). Bu vəziyyətdə, təsadüfi xəritə generatoru olan sistem kimi tamamilə robot sistemimizin apriori sahib olmadığı empatiya işlədi.

Google-un Dupleks sistemi empatiyaya malik kimi görünə bilər, lakin bu empatiya ciddi şəkildə tapşırığa uyğun olanlarla məhdudlaşır. Məsələn, bir restoranda masa sifariş etmək. Dupleks müəyyən bir alqoritmdən kənar hər hansı bir emosiya aşkar etmək və ya onun davranışını konkret vəziyyətə əsasən yenidən təşkil etmək üçün öyrədilməyib. Telefon xəttinin digər ucundakı şəxsin səsi xoşagəlməz və əsəbi səslənirsə, Duplex onunla adekvat ünsiyyət qura bilərmi? Bir insana qalib gəlməyin və onu sakitləşdirməyin yolunu tapa bilərmi? O, restoranın pik saatlarında pulsuz masa tapmaq üçün yalvara bilərmi? İnsan ünsiyyəti sadəcə məlumatın səmərəli mübadiləsindən daha çox şeydir və burada real və süni empatiyadan istifadənin nəticələri xüsusilə əhəmiyyətli olur.

Əgər fundamental strateji qərarları süni intellektə ötürsək, onda onun iştirakı ilə istehsal olunan son məhsulun dəyərinin müəyyən edilməsi (əks halda, bu AI ümumiyyətlə nəyə lazımdır?) heyrətamiz sürətlə azalacaq. Lakin risk ondadır ki, süni intellekt insan şüuruna müxtəlif yollarla təsir edən, insan ruhunun simlərində oynayan digər elementlərə məhəl qoymur, necə ki, "Ex Machine" dən eyni Ava yalnız aydın məqsədə çatmaq üçün etdi.

İnsan intellekti o qədər güclüdür ki, təkcə rasional düşüncə ilə məhdudlaşmır. Şüurun elementləri ətrafımızdakı dünyanın gözlənilməzliyi və qeyri-müəyyənliyi ilə mübarizə aparmağa imkan verir. Onlar bizə kollektiv şəkildə rezonans doğuran ümumi dəyərlərə və motivasiyalara əsaslanan qərarlar qəbul etməyə və bunun niyə belə olduğunu anlamadan nəyin doğru olduğunu bilməyə imkan verir. Empatik insan zəkası kədərli və ya xoşbəxt olmaq üçün yaşadıqlarını yaşamağa qadirdir - və bu hisslərin onun mühakimələrinə və başqaları ilə davranışlarına təsir göstərməsinə imkan verir. Maşın istəsə belə edə bilməzdi, çünki o, daha çox sivilizasiyamızın məhsuludur. Digər sivilizasiyalarda hər şey fərqli ola bilərdi - məsələn, Vladimir Vısotski kimi öz növünüzü "böyük hörmətlə" yeməyin heç bir qəbahəti olmazdı: "Kim onu ​​duzsuz və soğansız yeyirsə, güclü, cəsarətli olar. yaxşı ... ".

Bir maşının ağıllı olması üçün ona dəyərli modellər verməliyik. Hansı? Biz öz miqyamızı bilirik və onu incəsənətdə - ədəbiyyatda və kinoda tətbiq etmək cəhdlərini görürük, lakin artıq “düşünən” maşına bundan nə verə bilərik? Fikrimizcə, heç nə. Onun üçün Xeyir və Şəri bilmə ağacını necə yetişdirmək olar və o, hansı meyvələr verməlidir? Bu yolla getsək, bizi əsl qarşıdurmaya aparar, maşınların öz fəlsəfəsi, dini və s. olacaq. Yeganə bəxtimiz gətirən şey əmrlərdir, amma bu haqda bunun son hissəsində danışacağıq. məqalə..

Süni intellekt rəqəmsal kompüterin və ya kompüter tərəfindən idarə olunan robotun normal olaraq canlı varlıqlarla əlaqəli vəzifələri yerinə yetirmək qabiliyyətidir. Termin tez-tez mülahizə yürütmək, ümumiləşdirmək və ya keçmiş təcrübədən öyrənmək bacarığı kimi insana xas intellektual proseslərlə təchiz edilmiş sistemlərin inkişafı layihəsinə tətbiq edilir. Bundan əlavə, AI (süni intellekt) anlayışının tərifi, məsələn, maşın öyrənməsi, virtual agentlər və ekspert sistemləri kimi əlaqəli texnologiyalar və proseslər toplusunun təsvirinə endirilir. Sadə dillə desək, AI beyindəki neyronların kobud təmsilidir. Siqnallar neyrondan neyrona ötürülür və nəhayət çıxarılır - ədədi, kateqoriyalı və ya generativ nəticə əldə edilir. Bunu aşağıdakı misalla göstərmək olar. sistem pişiyin şəklini çəkirsə və onun pişik olub-olmadığını tanımaq üçün öyrədilibsə, birinci təbəqə pişiyin ümumi formasını müəyyən edən ümumi gradientləri müəyyən edə bilər. Növbəti təbəqə qulaq və ağız kimi daha böyük obyektləri müəyyən edə bilər. Üçüncü təbəqə daha kiçik obyektləri (məsələn, bığları) müəyyən edir. Nəhayət, bu məlumat əsasında proqram onun pişik olub-olmadığını müəyyən etmək üçün “bəli” və ya “yox” yazacaq. Proqramçının neyronlara axtarmalı olduqları xüsusiyyətlər olduğunu "demək" lazım deyil. Süni intellekt onları bir çox təsvirlər üzərində məşq edərək (həm pişiklərlə, həm də pişiksiz) öz başına öyrəndi.

Süni intellekt nədir?

Süni neyronun təsviri

Süni neyron bioloji neyronların modeli, neyron şəbəkəsi kimi düşünülmüş riyazi funksiyadır. Süni neyronlar süni neyron şəbəkələrində elementar vahidlərdir. Süni neyron bir və ya daha çox giriş qəbul edir və onların aksonu boyunca ötürülən neyronun fəaliyyət potensialını təmsil edən çıxış və ya atəş yaratmaq üçün onları cəmləyir. Tipik olaraq, hər bir giriş ayrıca təhlil edilir və cəmi aktivləşdirmə funksiyası və ya köçürmə funksiyası kimi tanınan qeyri-xətti funksiyadan keçir.

AI tədqiqatları nə vaxt başladı?

1935-ci ildə ingilis tədqiqatçısı A.M. Türinq sonsuz yaddaşdan və yaddaşda irəli-geri hərəkət edən skanerdən ibarət mücərrəd hesablama maşınını təsvir etdi. Skaner tapdıqlarını oxuyur, əlavə simvollar yazır. Skanerin hərəkətləri təlimatlar proqramı ilə diktə edilir, o da yaddaşda simvollar kimi saxlanılır. Ən erkən uğurlu süni intellekt proqramı 1951-ci ildə Christopher Strachey tərəfindən yazılmışdır. 1952-ci ildə bu proqram bir adamla dama oynaya bilirdi, hərəkətləri proqnozlaşdırmaq qabiliyyəti ilə hamını təəccübləndirirdi. 1953-cü ildə Türinq klassik əsərini nəşr etdi erkən məqaləşahmat proqramlaşdırması haqqında.

Süni intellektlə təbii arasındakı fərq

İntellekt əsaslandırma, problem həll etmə və öyrənmə üçün ümumi zehni qabiliyyət kimi müəyyən edilə bilər. Ümumi təbiətinə görə zəka qavrayış, diqqət, yaddaş, dil və ya planlaşdırma kimi idrak funksiyalarını birləşdirir. təbii intellekt dünyaya şüurlu münasibəti ilə seçilir. İnsan təfəkkürü həmişə emosional rəngdədir və onu fizikilikdən ayırmaq olmaz. Bundan əlavə, insan sosial varlıqdır, ona görə də cəmiyyət həmişə düşüncəyə təsir edir. AI emosional sahə ilə əlaqəli deyil və sosial yönümlü deyil.

İnsan və kompüter intellektini necə müqayisə etmək olar?

İnsan təfəkkürünü beynin və maşının təşkilinin bir neçə ümumi parametrlərinə əsaslanan süni intellektlə müqayisə etmək olar. Kompüterin fəaliyyəti beyin kimi dörd mərhələdən ibarətdir: məlumatların kodlaşdırılması, saxlanması, təhlili və nəticənin verilməsi. Bundan əlavə, insan beyni və AI alınan məlumatlardan asılı olaraq öz-özünə öyrənə bilər mühit. Həmçinin, insan beyni və maşın zəkası müəyyən alqoritmlərdən istifadə edərək problemləri (və ya tapşırıqları) həll edir.

Kompüter proqramlarında IQ varmı?

Yox. IQ yaşdan asılı olaraq insanın intellektinin inkişafı ilə bağlıdır. Süni intellekt müəyyən mənada insan qabiliyyətlərini üstələyir, məsələn, yaddaşda çoxlu sayda rəqəm saxlaya bilir, lakin bunun İQ ilə heç bir əlaqəsi yoxdur.

Turing testi nədir?

Alan Turinq proqramın insan davranışının bütün nüanslarını o dərəcədə tuta bilib-bilmədiyini göstərən empirik test işləyib hazırlayıb ki, insan tam olaraq kiminlə - süni intellektlə və ya canlı həmsöhbətlə əlaqə saxladığını müəyyən edə bilmir. Turinq kənar müşahidəçinin sualları cavablandıran insanla maşın arasındakı söhbəti qiymətləndirməsini təklif etdi. Hakim kimin dəqiq cavab verdiyini görmür, amma həmsöhbətlərdən birinin süni intellekt olduğunu bilir. Söhbət yalnız mətn kanalı (kompüter klaviaturası və ekran) ilə məhdudlaşır, buna görə də nəticə maşının sözləri insan nitqi kimi göstərə bilməsindən təsirlənmir. Proqram bir insanı aldatmağı bacarırsa, o, imtahanın öhdəsindən səmərəli şəkildə çıxdığı hesab olunur.

Simvolik yanaşma

Süni intellektə simvolik yanaşma – tapşırıqlar, məntiq və axtarışlar haqqında yüksək səviyyəli simvolik (insan tərəfindən oxuna bilən) ideyalara əsaslanan süni intellektin öyrənilməsi üçün bütün metodlar toplusu. Simvolik yanaşma 1950-80-ci illərdə süni intellektlə bağlı tədqiqatlarda geniş istifadə edilmişdir. Simvolik yanaşmanın məşhur formalarından biri xüsusi istehsal qaydalarının birləşməsindən istifadə edən ekspert sistemləridir. İstehsal qaydaları simvolları If-Then alqoritminə bənzər məntiqi əlaqələrə bağlayır. Ekspert sistemi nəticə çıxarmaq üçün qaydaları emal edir və ona hansı əlavə məlumatın lazım olduğunu, yəni insan tərəfindən oxuna bilən simvollardan istifadə edərək hansı sualların verilməsini müəyyənləşdirir.

məntiqi yanaşma

“Məntiqi yanaşma” termini məntiqə müraciəti, əsaslandırmanı, problemləri məntiqi addımların köməyi ilə həll etməyi nəzərdə tutur. Məntiqçilər hələ 19-cu əsrdə dünyadakı bütün növ obyektlər və onlar arasındakı əlaqələr üçün dəqiq qeydlər hazırladılar. 1965-ci ilə qədər hər hansı bir problemi həll edə biləcək proqramlar var idi məntiqi tapşırıq(bu yanaşmanın populyarlığının zirvəsi 1950-70-ci illərin sonu idi). Məntiqi süni intellekt çərçivəsində məntiqi yanaşmanın tərəfdarları belə proqramlar (xüsusən də Proloq dilində yazılmış) üzərində intellektual sistemlər qurmağa ümid edirdilər. Lakin bu yanaşmanın iki məhdudiyyəti var. Birincisi, qeyri-rəsmi bilikləri götürmək və onu AI emalı üçün tələb olunan formal şərtlərə daxil etmək asan deyil. İkincisi, problemin nəzəri cəhətdən həlli ilə praktikada həlli arasında böyük fərq var. Hətta bir neçə yüz faktla bağlı problemlər hər hansı bir kompüterin hesablama resurslarını tükədə bilər, əgər onun ilk olaraq hansı əsaslandırmadan istifadə edəcəyinə dair heç bir əlamət yoxdur.

Agent əsaslı yanaşma

Agent fəaliyyət göstərən bir şeydir (latınca agere, "etmək"). Əlbəttə ki, bütün kompüter proqramları nəsə edir, lakin kompüter agentlərindən daha çox işlər gözlənilir: avtonom işləyir, ətraf mühitin siqnallarını qəbul edir (xüsusi sensorlardan istifadə etməklə), dəyişikliklərə uyğunlaşır, məqsədlər yaradır və onları həyata keçirir. Rasional agent ən yaxşı gözlənilən nəticəni əldə etmək üçün hərəkət edən şəxsdir.

Hibrid yanaşma

Güman edilir ki, 80-ci illərin sonlarında populyarlaşan bu yanaşma simvolik və neyron modellərin birləşməsindən ibarət olduğundan ən effektiv işləyir. Hibrid yanaşma maşının idrak və hesablama imkanlarını artırır.

Süni intellekt texnologiyası bazarı

Bazarın 2025-ci ilə qədər illik artım tempi 36,62% olmaqla 190,61 milyard dollara çatacağı gözlənilir. Bazarın böyüməsinə bulud proqramlarının və xidmətlərinin tətbiqi, böyük verilənlər massivlərinin yaranması və intellektual virtual köməkçilərə aktiv tələbat kimi amillər təsir edir. Bununla belə, süni intellekt texnologiyalarını inkişaf etdirən və tətbiq edən mütəxəssislər hələ də azdır və bu, bazarın böyüməsini dayandırır. Süni intellektlə işləyən sistemlər inteqrasiya və texniki dəstək tələb edir.

AI üçün prosessorlar

Müasir süni intellekt tapşırıqları böyük həcmdə məlumatları emal edə bilən güclü prosessorlar tələb edir. Prosessorların böyük həcmdə yaddaşa çıxışı olmalıdır və cihaz yüksək sürətli məlumat bağlantılarına da ehtiyac duyur.

Rusiyada

2018-ci ilin sonunda Rusiyada yüksək performans göstərən bir sıra Elbrus-804 serverləri istifadəyə verildi. Kompüterlərin hər biri dörd səkkiznüvəli prosessorla təchiz olunub. Bu cihazlardan istifadə edərək hesablama klasterləri qura bilərsiniz, onlar sizə proqramlar və verilənlər bazası ilə işləməyə imkan verir.

Dünya bazarı

Sürücülər və bazar liderləri iki korporasiyadır - Intel və AMD, ən güclü prosessorların istehsalçıları. Intel ənənəvi olaraq daha yüksək saat sürətinə malik maşınların istehsalına diqqət yetirir, AMD daim nüvələrin sayını artırmağa və çox yivli performans təmin etməyə diqqət yetirir.

Milli İnkişaf Konsepsiyası

Artıq 30 ölkə süni intellektin inkişafı üzrə milli strategiyaları təsdiqləyib. 2019-cu ilin oktyabrında Rusiyada süni intellektin inkişafı üzrə Milli Strategiyanın layihəsi qəbul edilməlidir. Moskvanın süni intellekt texnologiyalarının işlənib hazırlanmasını və tətbiqini asanlaşdıran hüquqi rejim tətbiq edəcəyi güman edilir.

AI Araşdırması

Süni intellektin nə olduğu və onun necə işlədiyi sualları alimləri həyəcanlandırır müxtəlif ölkələr artıq on ildən çoxdur. ABŞ hökuməti hər il tədqiqatlara 200 milyon dollar ayırır. Rusiyada 10 il ərzində - 2007-ci ildən 2017-ci ilə qədər - təxminən 23 milyard rubl ayrılıb. Süni intellekt üzrə tədqiqatların dəstəklənməsi üzrə bölmələr milli strategiyanın konsepsiyasının mühüm hissəsinə çevriləcək. Yaxın gələcəkdə Rusiyada yeni tədqiqat mərkəzləri açılacaq və süni intellekt üçün innovativ proqram təminatının hazırlanması davam etdiriləcək.

AI standartlaşdırma

Rusiyada süni intellekt sahəsində norma və qaydalar daim təkmilləşmə prosesindədir. Güman edilir ki, 2019-cu ilin sonu - 2020-ci ilin əvvəlində milli standartlar təsdiqlənəcək və hazırda bazar liderləri tərəfindən hazırlanır. Paralel olaraq 2020 və sonrakı illər üçün Milli Standartlaşdırma Planı formalaşdırılır. Standart “Süni intellekt. Konsepsiya və terminologiya ”dedi və 2019-cu ildə ekspertlər onun Ruslaşdırılmış versiyasını hazırlamağa başladılar. Sənəd 2021-ci ildə təsdiqlənməlidir.

Süni intellektin təsiri

Süni intellektin tətbiqi elmi-texniki tərəqqi ilə ayrılmaz şəkildə bağlıdır və hər il tətbiq dairəsi genişlənir. Həyatda hər gün bununla qarşılaşırıq, internetdə böyük bir ticarət şəbəkəsi bizə məhsul tövsiyə edəndə və ya kompüteri açanda sadəcə izləmək istədiyimiz filmin reklamını görürük. Bu tövsiyələr istehlakçının nə aldığını və ya izlədiyini təhlil edən alqoritmlərə əsaslanır. Bu alqoritmlərin arxasında süni intellekt dayanır.

Bəşər sivilizasiyasının inkişafı üçün risk varmı?

Elon Musk hesab edir ki, süni intellektin inkişafı bəşəriyyəti təhdid edə bilər və nəticələr nüvə silahının istifadəsindən daha pis ola bilər. Britaniyalı alim Stiven Hokinq qorxur ki, insanlar insana zərər verə biləcək super intellektlə süni intellekt yarada bilərlər.

İqtisadiyyat və biznes haqqında

Süni intellekt texnologiyasının iqtisadiyyatın bütün sahələrinə nüfuz etməsi 2030-cu ilə qədər qlobal xidmətlər və mallar bazarının həcmini 15,7 trilyon dollar artıracaq. ABŞ və Çin süni intellekt sahəsində bütün növ layihələrə görə hələ də liderdir. İnkişaf etmiş ölkələr- Almaniya, Yaponiya, Kanada, Sinqapur - həm də bütün imkanları reallaşdırmağa çalışırlar. İtaliya, Hindistan, Malayziya kimi bir çox orta dərəcədə inkişaf edən iqtisadiyyatlar xüsusi süni intellekt tətbiqlərində güclü tərəflərini inkişaf etdirirlər.

Əmək bazarına

Süni intellektin əmək bazarına qlobal təsiri iki ssenari üzrə baş verəcək. Birincisi, bəzi texnologiyaların yayılması çox sayda insanın işdən çıxarılmasına səbəb olacaq, çünki kompüterlər bir çox işi öz üzərinə götürəcək. İkincisi, texnoloji tərəqqinin inkişafı ilə əlaqədar olaraq, süni intellekt üzrə mütəxəssislərə sənayenin bir çox sahələrində böyük tələbat olacaq.

AI meyli

Süni intellektin laboratoriyadan çıxıb real dünyaya keçməsi ilə süni intellekt sisteminin qərəzliliyi getdikcə daha çox yayılmış problemə çevriləcək. Tədqiqatçılar məlumatların qiymətləndirilməsi və məlumatların qərəzliliyi potensialının müəyyən edilməsi üzrə adekvat təlim olmadan cəmiyyətdəki həssas qrupların zərər görəcəyindən və ya hüquqlarının pozulacağından qorxurlar. İndiyədək tədqiqatçılar maşın öyrənməsi əsasında qurulan sistemlərin bəşəriyyəti təhdid edib-etməyəcəyi barədə məlumatlara malik deyillər.

Proqramlar

Süni intellekt və onun tətbiqləri transformasiyadan keçir. Zəif AI (“zəif AI”) tərifi tibbi diaqnostika, elektron ticarət platformaları və robotların idarə edilməsində dar vəzifələrin icrasına gəldikdə istifadə olunur. Halbuki Strong AI (“güclü AI”) tədqiqatçılar tərəfindən qlobal vəzifələrlə qarşılaşan, sanki bir insan üçün təyin edilmiş bir intellekt kimi müəyyən edilir.

Müdafiə və hərbi istifadə

2025-ci ilə qədər qlobal miqyasda əlaqəli xidmətlər, proqram təminatı və avadanlıqların satışı 18,82 milyard dollara yüksələcək və bazarın illik artımı 14,75% təşkil edəcək. Süni intellekt məlumatların toplanması, bioinformatika, hərbi təlim və müdafiə sektoru üçün istifadə olunur.

Təhsildə

Bir çox məktəblər kompüter elmləri kurrikuluma AI-ya giriş dərslərini daxil edir və universitetlər böyük məlumat texnologiyalarından geniş istifadə edirlər. Bəzi proqramlar tələbə davranışına, qiymət testlərinə və esselərə nəzarət edir, tələffüz səhvlərini tanıyır və düzəlişlər təklif edir.

Süni intellektlə bağlı onlayn kurslar da var. Məsələn, təhsil portalında.

Biznesdə və ticarətdə

Növbəti beş ildə aparıcı pərakəndə satış şirkətləri alış-verişi asanlaşdırmaq üçün Siri kimi rəqəmsal köməkçilərlə işləyən mobil proqramlara sahib olacaqlar. Süni intellekt sizə internetdə böyük məbləğdə pul qazanmağa imkan verir. Buna misal olaraq istehlakçı davranışını daim təhlil edən və alqoritmləri təkmilləşdirən Amazon-dur.

#süni intellekt haqqında haradan öyrənə bilərəm

Elektrik sənayesində

Süni intellekt enerji resurslarının istehsalı və tələbatını proqnozlaşdırmağa, itkiləri azaltmağa və resursların oğurlanmasının qarşısını almağa kömək edir. Elektrik enerjisi sənayesində statistik məlumatların təhlilində süni intellektdən istifadə ən sərfəli təchizatçının seçilməsinə və ya müştəri xidmətlərinin avtomatlaşdırılmasına kömək edir.

İstehsal sektorunda

McKinsey-nin 1300 rəhbər işçisi arasında apardığı sorğuya əsasən, müəssisələrin 20%-i artıq süni intellektdən istifadə edir. Bu yaxınlarda Mosselprom qablaşdırma sexində öz istehsalında süni intellekt tətbiq etdi. AI-nin təsviri tanımaq qabiliyyətindən istifadə edir. Kamera paltarın üzərində çap olunan ştrix-kodu skan edərək işçinin bütün hərəkətlərini çəkir və məlumatları kompüterə göndərir. Görülən əməliyyatların sayı birbaşa işçinin əmək haqqına təsir edir.

Pivəbişirmədə

Carlsberg maya seçmək və çeşidini genişləndirmək üçün maşın öyrənməsindən istifadə edir. Texnologiya rəqəmsal bulud platforması əsasında həyata keçirilir.

Bank işində

Etibarlı məlumatların emalı ehtiyacı, mobil texnologiyaların inkişafı, məlumatların mövcudluğu və açıq mənbə proqram təminatının yayılması AI-ni bank sektorunda tələb olunan texnologiyaya çevirir. Getdikcə daha çox bank mobil proqramlar hazırlayan şirkətlər vasitəsilə vəsait toplayır. Yeni texnologiyalar müştəri xidmətlərini təkmilləşdirir və analitiklər beş il ərzində banklarda süni intellektin əksər qərarları təkbaşına qəbul edəcəyini proqnozlaşdırırlar.

Nəqliyyatda

Süni intellekt texnologiyalarının inkişafı nəqliyyat sənayesinin sürücüsüdür. Yol vəziyyətinin monitorinqi, yanlış yerlərdə piyadaların və ya obyektlərin aşkarlanması, avtonom idarəetmə, avtomobil sənayesində bulud xidmətləri nəqliyyatda süni intellektdən istifadənin yalnız bir neçə nümunəsidir.

Logistikada

Süni intellektin gücü şirkətlərə tələbi daha yaxşı proqnozlaşdırmağa və tədarük zəncirlərini daha sərfəli şəkildə qurmağa imkan verir. Süni intellekt daşınma üçün lazım olan nəqliyyat vasitələrinin sayını azaltmağa, çatdırılma müddətlərini optimallaşdırmağa, nəqliyyat və saxlama obyektlərinin istismar xərclərini azaltmağa kömək edir.

Lüks mal və xidmətlər bazarında

Dəbdəbəli brendlər də müştərilərin ehtiyaclarını təhlil etmək üçün rəqəmsallığa müraciət ediblər. Bu seqmentdə tərtibatçıların üzləşdiyi problemlərdən biri müştəri emosiyalarını idarə etmək və onlara təsir etməkdir. Dior artıq chatbotlar vasitəsilə müştəri-brend qarşılıqlı əlaqəsini idarə etmək üçün süni intellektə uyğunlaşır. Lüks brendlər gələcəkdə rəqabət aparacaq və onların AI ilə əldə edə biləcəkləri fərdiləşdirmə səviyyəsi həlledici olacaq.

Dövlət idarəçiliyində

Bir çox ölkələrin dövlət aparatları süni intellekt texnologiyalarında gizlənən çağırışlara hələ hazır deyil. Mütəxəssislər son bir neçə əsr ərzində inkişaf etmiş mövcud hökumət strukturlarının və proseslərin çoxunun yaxın gələcəkdə əhəmiyyətsiz olacağını proqnozlaşdırırlar.

Məhkəmə ekspertizasında

İctimai yerlərdə cinayətkarları müəyyən etmək üçün müxtəlif süni intellekt yanaşmalarından istifadə edilir. Bəzi ölkələrdə, məsələn, Hollandiyada polis mürəkkəb cinayətləri araşdırmaq üçün süni intellektdən istifadə edir. Rəqəmsal kriminalistika böyük miqdarda çox mürəkkəb verilənlər toplusunun çıxarılmasını tələb edən inkişaf etməkdə olan bir elmdir.

Məhkəmə sistemində

Süni intellekt sahəsindəki inkişaflar məhkəmə sisteminin köklü şəkildə dəyişməsinə, onun daha ədalətli və korrupsiyadan azad olmasına kömək edəcək. Məhkəmə sistemində ilk süni intellektlərdən biri Çindən istifadə etməyə başladı. Güman etmək olar ki, hakim robotları nəhayət anbarlardan böyük məlumatlarla işləyə biləcəklər. ictimai xidmətlər. Maşın intellekt böyük miqdarda məlumatı təhlil edir və o, insan hakimi kimi emosiyaları yaşamır. Süni intellekt informasiyanın emalına və statistik məlumatların toplanmasına, həmçinin məlumatların təhlili əsasında mümkün pozuntuların proqnozlaşdırılmasına böyük təsir göstərə bilər.

İdmanda

Süni intellektin idmanda tətbiqi son illərdə adi hala çevrilib. İdman komandaları (beysbol, futbol və s.) seçim zamanı müxtəlif amilləri nəzərə alaraq fərdi oyunçu performans məlumatlarını təhlil edir. Süni intellekt, oyun texnikasını, fiziki vəziyyətini və digər məlumatları təhlil etməklə oyunçuların gələcək potensialını proqnozlaşdıra, həmçinin onların bazar dəyərini qiymətləndirə bilər.

Səhiyyə tibbdə

Bu tətbiq sahəsi sürətlə böyüyür. Süni intellekt xəstəliklərin diaqnostikasında, klinik tədqiqatlarda, dərmanların hazırlanmasında və tibbi sığortada istifadə olunur. Bundan əlavə, indi çoxsaylı tibbi tətbiqlərə və cihazlara investisiya qoyuluşunda bum var.

Vətəndaşların davranışlarının təhlili

Vətəndaşların davranışlarının müşahidəsi təhlükəsizlik sahəsində, o cümlədən internet saytlarında (sosial şəbəkələrdə) və ani messencerlərdə davranışlarda geniş istifadə olunur. Məsələn, 2018-ci ildə çinli alimlər 20 min potensial intiharı müəyyən etməyə və onları psixoloji yardım. 2018-ci ilin martında Vladimir Putin sosial şəbəkələrdə destruktiv hərəkatların mənfi təsirləri ilə mübarizə üçün dövlət orqanlarının fəaliyyətinin gücləndirilməsi barədə göstəriş verib.

Mədəniyyətin inkişafında

Süni intellekt alqoritmləri insanlar tərəfindən yaradılanlardan ayırd etmək çətin olan sənət əsərləri yaratmağa başlayır. Süni intellekt yaradıcı insanlara ideyaları həyata keçirmək üçün bir çox alətlər təklif edir. Hazırda geniş mənada sənətkarın rolu anlayışı dəyişir, çünki süni intellekt bir çox yeni metodlar təqdim edir, həm də bəşəriyyət üçün bir çox yeni suallar yaradır.

Rəsm

İncəsənət çoxdan insan yaradıcılığının müstəsna sahəsi hesab edilmişdir. Ancaq belə çıxır ki, maşınlar yaradıcı sahədə insanların düşündüyündən daha çox şey edə bilər. 2018-ci ilin oktyabrında Christie's süni intellektlə işləyən ilk rəsm əsərini 432.500 dollara satdı. 15-20-ci əsrlər arasında yaradılmış 15.000 portreti təhlil edən generativ rəqib şəbəkə alqoritmindən istifadə edilmişdir.

Musiqi

Musiqi yaratmaq üçün süni intellektdən istifadə edən bir neçə musiqi proqramı hazırlanıb. Digər sahələrdə olduğu kimi, bu vəziyyətdə də AI zehni işi simulyasiya edir. Diqqətçəkən xüsusiyyət süni intellekt alqoritminin insan ifaçısını dinləmək və izləmək qabiliyyətinə malik kompüter izləmə texnologiyası kimi alınan məlumatlardan öyrənmək qabiliyyətidir. Süni intellekt həm də canlı musiqiçinin ifasına cavab olaraq kompüterin musiqi bəstələdiyi interaktiv kompozisiya texnologiyası kimi tanınan texnologiyanı idarə edir. 2019-cu ilin əvvəlində Warner Music bir ifaçı ilə ilk müqaviləni imzaladı - Endel alqoritmi. Müqavilənin şərtlərinə əsasən, Endel neyron şəbəkəsi il ərzində 20 unikal albom buraxacaq.

Şəkil

Süni intellekt fotoqrafiya haqqında düşüncə tərzimizi sürətlə dəyişir. Cəmi bir neçə ildən sonra bu sahədəki irəliləyişlərin əksəriyyəti əvvəlki kimi optika və ya sensorlara deyil, süni intellektə yönəldiləcək. İlk dəfə olaraq fotoqrafiya texnologiyasındakı irəliləyişlərin fizika ilə əlaqəsi olmayacaq və fotoqrafiya haqqında tamamilə yeni düşüncə tərzi yaradacaq. İndi də neyron şəbəkə foto redaktorlarda üzləri modelləşdirərkən ən kiçik dəyişiklikləri tanıyır.

Video: üz dəyişdirmə

2015-ci ildə Facebook DeepFace texnologiyasını saytda sınaqdan keçirməyə başladı. 2017-ci ildə Reddit istifadəçisi DeepFakes neyron şəbəkələrdən və maşın öyrənməsindən istifadə edərək real üz dəyişdirmə videoları yaratmaq üçün alqoritm hazırladı.

Media və ədəbiyyat

2016-cı ildə Google AI 11 000 nəşr olunmamış kitabı təhlil etdikdən sonra ilk ədəbi əsərlərini yazmağa başladı. Facebook AI Araşdırma tədqiqatçıları 2017-ci ildə istənilən mövzuda şeir yaza bilən neyron şəbəkə sistemi ilə çıxış ediblər. 2015-ci ilin noyabrında avtomatik mətnlərin hazırlanması istiqaməti Rusiyanın Yandex şirkəti tərəfindən açıldı.

Gedin oyunlar, poker, şahmat

2016-cı ildə süni intel Go-da (10.100-dən çox variantı olan oyun) bir insanı məğlub etdi. Şahmatda superkompüter insanların oynadığı hərəkətləri yaddaşda saxlamaq və 10 addım irəlidə yenilərini proqramlaşdırmaq qabiliyyətinə görə insan oyunçunu məğlub etdi. Poker indi botlar tərəfindən oynanılır, baxmayaraq ki, əvvəllər bu kart oyununu oynamaq üçün kompüteri öyrətmək demək olar ki, mümkün deyildi. Hər il tərtibatçılar alqoritmləri daha çox təkmilləşdirirlər.

Üz tanıma

Üz tanıma texnologiyası həm foto, həm də video axınları üçün istifadə olunur. Neyron şəbəkələri vektor və ya “rəqəmsal” üz şablonu qurur, sonra bu şablonlar sistem daxilində müqayisə edilir. Üzdə fərdi xüsusiyyətləri müəyyən edən istinad nöqtələrini tapır. Xüsusiyyətlərin hesablanması alqoritmi sistemlərin hər biri üçün fərqlidir və tərtibatçıların əsas sirridir.

Süni intellektin daha da inkişafı və tətbiqi üçün ilk növbədə insan yetişdirmək lazımdır

Sergey Şirkin

Süni intellekt fakültəsinin dekanı

İndi istifadə olunduğu formada süni intellekt texnologiyaları təxminən 5-10 ildir mövcuddur, lakin onları tətbiq etmək üçün, qəribə də olsa, çoxlu sayda insan tələb olunur. Müvafiq olaraq, süni intellekt sahəsində əsas xərclər mütəxəssislərin xərcləridir. Üstəlik, süni intellektin demək olar ki, bütün əsas texnologiyaları (kitabxanalar, çərçivələr, alqoritmlər) pulsuzdur və ictimai mülkiyyətdədir. Bir vaxtlar maşın öyrənməsi üzrə mütəxəssislər tapmaq demək olar ki, mümkün deyildi. Amma indi, əsasən, MOOC-un inkişafı (ing. Massive Open Online Course, kütləvi açıq onlayn kurs) hesabına onların sayı daha çoxdur. Ali təhsil müəssisələri də mütəxəssislər təmin edir, lakin onlar tez-tez onlayn kurslarda təhsillərini başa vurmalı olurlar.

İndi süni intellekt bir insanın iş yerini dəyişməyi planlaşdırdığını yaxşı başa düşə bilər və ona uyğun onlayn kurslar təklif edə bilər, onların çoxunu yalnız smartfonla keçmək olar. Və bu o deməkdir ki, siz hətta yolda olarkən məşq edə bilərsiniz - məsələn, işə gedərkən. İlk belə layihələrdən biri Coursera onlayn resursu idi, lakin sonradan hər biri onlayn təhsildə müəyyən yer tutan bir çox oxşar təhsil layihələri meydana çıxdı.

Siz başa düşməlisiniz ki, AI, hər hansı bir proqram kimi, ilk növbədə koddur, yəni müəyyən bir şəkildə hazırlanmış mətndir. Bu kodun inkişafı, saxlanması və təkmilləşdirilməsi lazımdır. Təəssüf ki, bu, öz-özünə baş vermir, proqramçı olmadan kod "canlana bilməz". Buna görə də, AI-nin hər şeyə qadir olması ilə bağlı bütün qorxular əsassızdır. Proqramlar ciddi şəkildə müəyyən edilmiş tapşırıqlar üçün yaradılır, onların insan kimi hissləri və istəkləri yoxdur, proqramçının onlara qoymadığı hərəkətləri yerinə yetirmirlər.

Demək olar ki, bizim dövrümüzdə süni intellekt yalnız fərdi insan bacarıqlarına malikdir, baxmayaraq ki, o, onların tətbiqi sürətinə görə orta insanı qabaqlaya bilir. Düzdür, hər bir belə bacarığın inkişafına minlərlə proqramçının çoxlu saatları sərf olunur. Süni intellektin indiyə qədər bacardığı ən çox şey bəzi fiziki və zehni əməliyyatları avtomatlaşdırmaq və bununla da insanları gündəlik işlərdən azad etməkdir.

Süni intellektdən istifadə hər hansı risk daşıyırmı? Daha doğrusu, indi süni intellekt texnologiyalarından istifadə imkanını görməmək riski var. Bir çox şirkətlər bunun fərqindədir və onlardan birinin “atəş” edə biləcəyi ümidi ilə bir anda bir neçə istiqamətdə inkişaf etməyə çalışırlar. Bunun bariz nümunəsi onlayn mağazalardır: indi yalnız süni intellektdən istifadə etmək zərurətini dərk edənlər, hələ trenddə olmadıqda, suda qaldılar, baxmayaraq ki, "pula qənaət etmək" və lazımi riyaziyyatçı-proqramçıları heç bir səbəb olmadan dəvət etməmək olduqca mümkün idi. .

Süni intellektin inkişaf perspektivi

İndi kompüterlər əvvəllər yalnız insanların edə bildiyi bir çox şeyi edə bilər: şahmat oynamaq, əlifbanın hərflərini tanımaq, orfoqrafiyanı yoxlamaq, qrammatika, üzləri tanımaq, diktə etmək, danışmaq, oyun şoularında qalib gəlmək və s. Lakin skeptiklər inad edirlər. İnsan bacarığı avtomatlaşdırıldıqdan sonra skeptiklər bunun sadəcə başqa bir kompüter proqramı olduğunu və öz-özünə öyrənən AI nümunəsi olmadığını söyləyirlər. Süni intellekt texnologiyaları yalnız geniş tətbiq tapır və bütün sahələrdə böyük inkişaf potensialına malikdir. Zaman keçdikcə bəşəriyyət süni intellektin inkişafında getdikcə daha da təkmilləşəcək daha güclü kompüterlər yaradacaq.

Süni intellektin məqsədi insan ağlını kompüterə yerləşdirməkdir?

İnsan beyninin necə işlədiyi barədə yalnız təxmini bir anlayış var. İndiyə qədər zehnin bütün xüsusiyyətlərini AI istifadə edərək təqlid etmək mümkün deyil.

Süni intellekt insan zəka səviyyəsinə çata bilərmi?

Alimlər süni intellektin daha da müxtəlif problemləri həll edə bilməsini təmin etməyə çalışırlar. Amma təfəkkür təkcə bir alqoritmlə məhdudlaşmadığından insan zəka səviyyəsinə çatmaqdan danışmaq tezdir.

Süni intellekt nə vaxt insan təfəkkür səviyyəsinə çata bilər?

İndi bəşəriyyətin əldə etdiyi məlumatların toplanması və təhlili mərhələsində süni intellekt insan düşüncəsindən uzaqdır. Bununla belə, gələcəkdə süni intellektin inkişafında kəskin sıçrayışa təsir edəcək irəliləyiş ideyaları yarana bilər.

Kompüter ağıllı maşına çevrilə bilərmi?

İstənilən mürəkkəb maşının bir hissəsi kompüter sistemidir və burada yalnız intellektual kompüter sistemlərindən danışmaq olar. Kompüter özü ağıllı deyil.

Kompüterlərdə sürət və intellektin inkişafı arasında əlaqə varmı?

Xeyr, sürət yalnız zəkanın bəzi xüsusiyyətlərindən məsuldur. Özlüyündə informasiyanın işlənməsi və təhlili sürəti kəşfiyyatın meydana çıxması üçün kifayət etmir.

Oxumaq və özünü öyrənmə yolu ilə inkişaf edə biləcək uşaq maşını yaratmaq mümkündürmü?

Bu, təxminən yüz ildir ki, tədqiqatçılar tərəfindən müzakirə olunur. Yəqin ki, ideya nə vaxtsa həyata keçəcək. Bu gün AI proqramları uşaqların bacardığı qədər çox məlumat emal etmir və istifadə etmir.

Hesablama nəzəriyyəsi və hesablama mürəkkəbliyi AI ilə necə əlaqəlidir?

Hesablama mürəkkəbliyi nəzəriyyəsi hesablama problemlərini xas mürəkkəbliyinə görə təsnif etməyə və bu sinifləri bir-biri ilə əlaqələndirməyə yönəlmişdir. Hesablama problemi kompüter tərəfindən həll edilən bir problemdir. Hesablama problemi alqoritm kimi riyazi addımların mexaniki tətbiqi ilə həll edilə bilər.

Nəticə

Süni intellekt artıq bir əsr əvvəl belə proqnozlaşdırmaq mümkün olmayan dünyamızın inkişafına böyük təsir göstərmişdir. Ağıllı telefon şəbəkələri zəngləri istənilən insan operatorundan daha səmərəli istiqamətləndirir. Avtomobillər pilotsuz fabriklərdə avtomatlaşdırılmış robotlar tərəfindən hazırlanır. Süni intellekt tozsoran kimi ən çox yayılmış məişət əşyalarına inteqrasiya olunur. Süni intellektin mexanizmləri tam başa düşülməyib, lakin mütəxəssislər süni intellektin inkişafının yaxın illərdə insan beyninin inkişafına daha da yaxınlaşacağını proqnozlaşdırırlar.

Boris Kobrinsky, tibb elmləri doktoru, Tibbdə Müasir İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun laboratoriya müdiri, FRC IU RAS, Rusiya Milli Tədqiqat Tibb Universitetinin professoru. N. I. Piroqov.

Süni intellektlə insan zəkasının fərqi nədir? Süni intellekt adlandırmaq ədalətlidirmi?

Təbii intellekt çoxsaylı funksiyalarla xarakterizə olunur. Onların bəziləri süni intellekt sistemlərində həyata keçirilir, lakin təbii intellektlə süni intellekt arasındakı əsas fərq yeni bilikləri sintez etmək və naməlum nümunələri müəyyən etmək bacarığıdır. Süni intellekt yaxşı qurulmuş bir termindir, lakin ingilis dilindən tam dəqiq olmayan tərcümə ilə əlaqələndirilir. Süni intellekt “ağıllı düşünmək bacarığı” deməkdir. Bu əsasda yaradılmış sistemləri daha doğrusu süni intellekt elementləri olan sistemlər adlandırırlar.

- Süni intellektin insanın alətindən başqa bir şey olmadığını söyləmək olarmı?

Belə bir formada danışmağa dəyməz. Ağıllı sistemlər bir insanın qərar qəbul etməsində məsləhətçi və ya köməkçidir.

Oxucuya AI-nin işlədiyi riyazi aparatın məşhur təsvirini vermək vacib olardı. Və sırf texniki baxımdan nəyi təmsil edir: sadəcə güclü superkompüterlər? Yoxsa sizə bəzi xüsusi alətlər və cihazlar lazımdır?

Əvvəldən əksər süni intellekt sistemləri riyazi aparata deyil, təbii dildə (məntiqi-linqvistik sistemlər) istifadəçi ilə dialoq üçün vasitələrdən istifadə edən məntiqə arxalanırdı ki, bu da əvvəlki hesablama sistemləri üçün mümkün deyildi. Hazırda hibrid intellektual sistemlərə məntiqlə yanaşı, müxtəlif riyazi analiz üsulları da daxildir. Lakin bilik bazası müxtəlif bilik təmsil dillərinin istifadə edildiyi müəyyən bir sahə üçün rəsmiləşdirilmiş bilikləri ehtiva edən intellektual sistemlər üçün məcburidir. Bu sistemləri idarə etmək üçün adi kompüterlərdən istifadə olunur. Superkompüterlər yalnız məlumatların işlənməsini sürətləndirməyə imkan verir ki, bu da dinamik real vaxt sistemləri üçün vacibdir - məsələn, kosmik gəminin mühərriklərinin idarə edilməsində və məsələn, hava proqnozları üçün vacibdir. İstisna, daxil edilmiş məlumatların riyazi emalının həyata keçirildiyi, lakin qərarların arqumentasiyası və məntiqi olmadığı, mövzu sahəsinə dair bilik bazası və irəli sürülən fərziyyələrin (həllərin) izahının olmadığı neyron şəbəkələridir. Lakin neyroşəbəkə yanaşması beynin işini müəyyən dərəcədə təqlid edən, əsl anlayışı hələ də açıq olan texnologiyadır.

İnsan beyninin necə işlədiyini (ümumiyyətlə) anlamırıq. İndi süni intellektin necə işlədiyi tam başa düşülürmü? Yoxsa qeyri-müəyyən bir şeyin baş verdiyi belə qara qutular artıq yaranıb?

Tamhüquqlu intellektual sistemlər, yuxarıda qeyd edildiyi kimi, istifadəçinin sistem tərəfindən irəli sürülmüş fərziyyələrin izahını həm onların nəzərdən keçirilməsi prosesində, həm də işin tamamlanmasından sonra (son fərziyyə) alması ilə xarakterizə olunur. Qara qutular izahat verməyən neyron şəbəkələrdir.

Belə bir zarafat var ki, süni intellekt məşhur məktəb ritorikasına cavab verir: “Əgər hamı beşinci mərtəbədən atlasa, siz də atlayacaqsınız?” "hə" cavabını verəcək. Bu nə qədər zarafatdır? Ümumiyyətlə, süni intellektin idrak imkanları hansılardır, onlar nə vaxtsa insanlarla müqayisə edilə biləcəkmi?

Robotlar müxtəlif yollarla öyrədilir, lakin nümunə ilə öyrənməyə əsaslanan bir yanaşma var. Əgər ondan istifadə etsəniz, nəzəri olaraq robotun istənilən mərtəbədən ciddi şəkildə atlamasına nail olmaq mümkün olardı. Amma o, qırılacaq və bir daha tullanmayacaq. Eyni zamanda, süni intellektə əsaslanan sistemlərin koqnitiv imkanları artır. Lakin balanslaşdırılmış qiymətləndirmə süni intellektin təbii intellektlə müqayisə oluna bilməyəcəyini göstərir, ən azı yenisinin ixtirasında. Təbiətdə analoqu olmayan təkəri insanın necə icad etdiyini bilmirik. Belə AI-ni necə öyrətmək olar. Yeni biliklər hər insanın beynində yaranmır.

İndi daha praktik sual: AI hansı sahələrdə insanı etibarlı şəkildə əvəz edəcək? Onun harda üstünlüyü olacaq? Harada o, heç vaxt kişi ilə müqayisə edilə bilməz? Məsələn, onun riyaziyyatın açıq məsələlərindən birini həll etmək şansı varmı - deyək ki, ϖ və e ədədlərinin cəbri müstəqilliyini sübut etsin?

Süni intellekt müxtəlif variantları tez çeşidləməyi bacarır, o, qərar qəbul etmək üçün məlum və ya başa düşülən yanaşma ilə bir çox sahələrdə insanı əvəz edə və ya insan yardımı göstərə bilər: məlumatların təhlilində, müxtəlif münasibətləri nəzərə almaqda, optimal həll yollarını seçməkdə, vəziyyətlərin monitorinqində və idarə etmək; robotlar müxtəlif işləri (çətin şəraitdə, evdə, işdə, səhiyyədə və s.) yerinə yetirə bilir. Ağıllı qərar dəstək sistemləri insanlara kömək edəcək. İnsan hərəkətləri üçün alqoritmlər qura biləcəyiniz bir çox işlərdə robotlar onları əvəz edəcək. Mümkündür ki, riyaziyyatda teoremləri sübut edərkən süni intellekt gələcəkdə mürəkkəb məsələləri həll edə bilsin. Amma yenə də qeyd etməliyəm ki, elmdə prinsipial yeni istiqamətlər kəşf etmək onun üçün əlçatmaz olacaq.

- Süni intellekt icmaları mümkündürmü? Qarşılıqlı yardım və ümumi maraqların dərk edilməsi?

Bəli, AI nümayəndələrinin icmaları və onların qarşılıqlı yardımı mümkündür. Bu, müasir multi-agent sistemlərinin inkişafıdır - hər biri digəri ilə qarşılıqlı əlaqədə olan intellektual agentlərin virtual icmaları və intellektual agentlərin qarşılıqlı əlaqə proqramında dəyişiklik təmin edən daha yüksək səviyyəli agentlər, koordinatorlar və müşahidəçilər var.

- Süni intellektin yaradıcılıq qabiliyyəti olacaqmı? Təsir?

Əgər yaradıcılıqla biz məlum olanın inkişafını başa düşürüksə, bəli, əvvəllər tamamilə naməlum bir şeyin yaradılmasıdırsa, yox. Təsiri sonuncuya aid etmək lazımdır. Lakin assosiativ əlaqələr artıq AI sistemlərində baş verir.

- Xüsusilə, süni intellekt sizin üzərində işlədiyiniz tibbi intuisiyanı əvəz edə bilərmi?

İntuisiya və təxəyyüllü təfəkkürə malik yüksək ixtisaslı həkimlərin ekspert biliklərinə əsaslanan intellektual sistemlər bilik bazasını formalaşdırmaq üçün çıxarıla bildiyi halda intuitiv təsvirləri daxil edə bilər. Təcrübəm ondan ibarətdir ki, buna qrup öyrənməsi ilə bir mütəxəssisin tibbi intuisiyasını üzə çıxarmaqla, müzakirələrin bacarıqlı idarə edilməsi ilə digər ekspertləri sorğu-sual etməklə əldə etmək olar.

Süni intellektlərin rəqabəti - ölkə, yoxsa şirkətlər səviyyəsində - bu nə dərəcədə çətindir? AI yarışında Rusiyanın yeri nədir?

Ölkələr arasında açıq rəqabət yoxdur. Bəlkə bir-birinin işini izləyən alimlərdən danışmaq olar. Şirkət səviyyəsində bu, tamamlanmış işdən inkişaf və / və ya mənfəət üçün vəsait əldə etmək ilə əlaqələndirilir. Rusiyada ötən əsrin 70-ci illəri - 90-cı illərin əvvəlləri çoxlu sayda sistemlərin yaradılması və maraqlı nəzəri inkişaflarla müşayiət olundu. Sonradan bu sahədə işlərin kifayət qədər maliyyələşdirilməməsi tənəzzülə səbəb oldu. Baxmayaraq ki, iş dayanmayıb. Təbabəti bir nümunə kimi nəzərə alsaq, qeyd etmək lazımdır ki, bu cür sistemlərə ehtiyac barədə dəfələrlə bəyanatlara baxmayaraq, Rusiya Elmlər Akademiyası sistemində qrantlar üzrə işlər istisna olmaqla, onlar üçün praktiki olaraq heç bir maliyyə vəsaiti yoxdur. Bu sahədə müsbət nümunələr Rusiya Elmlər Akademiyasının "Kompüter Elmləri və İdarəetmə" Federal Tədqiqat Mərkəzinin (miokard infarktı, insult və depressiya zamanı risklərin idarə edilməsinə yönəlmiş sağlamlığa qənaət sahəsində intellektual sistem və intellektual sistem) inkişaflarıdır. JSM metodu əsasında həyata keçirilən tibbi tədqiqatların avtomatlaşdırılmış dəstək sistemləri, fərziyyələrin avtomatik yaradılması) və Rusiya Elmlər Akademiyasının Uzaq Şərq Bölməsinin Avtomatlaşdırma və İdarəetmə Prosesləri İnstitutu (həzm xəstəliklərinin diaqnostikası və s. əsasında həyata keçirilir. ontologiyalar).

- Zəhmət olmasa, AI-nin inkişafının özü ilə hansı təhlükələri gətirdiyini təsvir edin.

Mənə elə gəlir ki, süni intellektin təhdidlərindən danışmaq yanlışdır. Təhlükə insanların yaxınlığında işləyən və ya personalı əvəz edən cihazlarda, məsələn, xəstəxanalarda süni intellektin istifadəsi ola bilər. Başqalarının zədələnməsinə səbəb ola biləcək amillərin qiymətləndirilməməsi indi və gələcəkdə əsas təhlükə kimi qəbul edilməlidir. Bu, həm də ağıllı xəstəxanalar adlandırılanların fəaliyyətini təmin edən müxtəlif istehsal prosesləri üçün avtopilotlara və idarəetmə sistemlərinə aiddir.

Bu il Yandex Alice səsli köməkçisini təqdim etdi. Yeni xidmət istifadəçiyə xəbərləri və hava şəraitini dinləmək, suallara cavab almaq və sadəcə botla əlaqə saxlamaq imkanı verir. "Alisa" bəzən cılız, bəzən demək olar ki, ağlabatan və insani istehzalı görünür, lakin çox vaxt ondan nə soruşulduğunu anlaya bilmir və gölməçədə oturur.

Bütün bunlar təkcə zarafat dalğasına deyil, həm də süni intellektin inkişafı ilə bağlı müzakirələrin yeni mərhələsinə səbəb olub. Ağıllı alqoritmlərin nəyə nail olduğu haqqında xəbərlər bu gün demək olar ki, hər gün gəlir və maşın öyrənməsi özünüzü həsr etmək üçün ən perspektivli sahələrdən biri adlanır.

Süni intellektlə bağlı əsas suallara aydınlıq gətirmək üçün süni intellekt və maşın öyrənmə metodları üzrə mütəxəssis, ən güclü yerli şahmat proqramlarından biri olan SmarThink-in müəllifi və XXIII Əsr layihəsinin yaradıcısı Sergey Markovla söhbət etdik.

Sergey Markov,

süni intellekt üzrə mütəxəssis

Süni intellekt haqqında mifləri təkzib etmək

Bəs "süni intellekt" nədir?

“Süni intellekt” anlayışı bir qədər şanssızdır. Əvvəlcə elmi ictimaiyyətdə yaranan o, nəhayət, elmi fantastika ədəbiyyatına, onun vasitəsilə isə pop mədəniyyətinə nüfuz etdi, burada bir sıra dəyişikliklərə məruz qaldı, bir çox şərhlərlə üst-üstə düşdü və sonda tamamilə mistikləşdi.

Buna görə də qeyri-mütəxəssislərdən “AI yoxdur”, “AI yaradıla bilməz” kimi ifadələri tez-tez eşidirik. Süni intellekt sahəsində aparılan tədqiqatların mahiyyətini dərk etməmək insanları asanlıqla başqa ifrata aparır - məsələn, müasir sistemlər Süni intellekt şüur, azad iradə və gizli motivlərə malik olduğu hesab edilir.

Milçəkləri kotletlərdən ayırmağa çalışaq.

Elmdə süni intellekt intellektual problemləri həll etmək üçün nəzərdə tutulmuş sistemlərə aiddir.

Öz növbəsində, intellektual vəzifə insanların öz intellektinin köməyi ilə həll etdikləri bir vəzifədir. Qeyd edək ki, bu zaman ekspertlər bilərəkdən “intellekt” anlayışını müəyyən etməkdən yayınırlar, çünki süni intellekt sistemlərinin yaranmasına qədər intellektin yeganə nümunəsi insan intellekti idi və intellekt anlayışını tək bir misal əsasında müəyyən etmək eynidir. bir nöqtədən düz xətt çəkməyə çalışır. İstədiyiniz qədər belə sətirlər ola bilər, yəni zəka anlayışı ilə bağlı mübahisələr əsrlər boyu aparıla bilərdi.

"güclü" və "zəif" süni intellekt

AI sistemləri iki böyük qrupa bölünür.

Tətbiqi süni intellekt(onlar həmçinin "zəif AI" və ya "dar AI" terminindən istifadə edirlər, ingilis ənənəsində - zəif / tətbiqi / dar AI) hər hansı bir intellektual tapşırığı və ya onların az hissəsini həll etmək üçün hazırlanmış AI-dir. Bu sinfə şahmat oynamaq, get, təsvirin tanınması, nitq, bank kreditinin verilməsi və ya verilməməsi barədə qərarların qəbulu və s. sistemləri daxildir.

Tətbiq olunan AI-dən fərqli olaraq, konsepsiya təqdim olunur universal süni intellekt(həmçinin "güclü AI", ingiliscə - güclü AI / Articial General Intelligence) - yəni hər hansı bir intellektual problemi həll etməyə qadir olan hipotetik (indiyə qədər) AI.

Çox vaxt insanlar terminologiyanı bilmədən AI-ni güclü süni intellektlə eyniləşdirirlər, buna görə də “AI mövcud deyil” ruhunda mülahizələr yaranır.

Güclü AI həqiqətən hələ mövcud deyil. Son on ildə süni intellekt sahəsində gördüyümüz bütün irəliləyişlər praktiki olaraq tətbiqi sistemlərdə irəliləyişlər olmuşdur. Bu uğurları qiymətləndirməmək olmaz, çünki tətbiqi sistemlər bəzi hallarda intellektual problemləri universal insan zəkasından daha yaxşı həll edə bilir.

Düşünürəm ki, siz süni intellekt anlayışının kifayət qədər geniş olduğunu gördünüz. Deyək ki, zehni hesablama həm də intellektual bir işdir, yəni istənilən hesablama maşını AI sistemi sayılacaq. Bəs hesablar? abak? Antikythera mexanizmi? Həqiqətən, bütün bunlar formal, primitiv olsa da, lakin AI sistemləridir. Bununla belə, adətən, bəzi sistemi AI sistemi adlandıraraq, bununla da bu sistemin həll etdiyi tapşırığın mürəkkəbliyini vurğulayırıq.

Tamamilə aydındır ki, zehni tapşırıqların sadə və mürəkkəblərə bölünməsi çox sünidir və müəyyən tapşırıqların mürəkkəbliyi haqqında təsəvvürlərimiz tədricən dəyişir. Mexanik hesablama maşını 17-ci əsrdə texnologiya möcüzəsi idi, lakin bu gün uşaqlıqdan çox daha mürəkkəb mexanizmlərlə qarşılaşan insanlar artıq heyran edə bilmirlər. Go-da avtomobil oyunu və ya avtomobil avtopilotları ictimaiyyəti təəccübləndirməyi dayandırdıqda, şübhəsiz ki, kiminsə bu cür sistemləri süni intellektə aid edəcəyinə inanan insanlar olacaq.

"Robotlar-əla tələbələr": AI-nin öyrənmə qabiliyyəti haqqında

Başqa bir gülməli yanlış fikir, AI sistemlərinin öz-özünə öyrənmə qabiliyyətinə malik olmasıdır. Bir tərəfdən, bu, süni intellekt sistemlərinin məcburi xüsusiyyəti deyil: öz-özünə öyrənməyə qadir olmayan bir çox heyrətamiz sistemlər var, lakin buna baxmayaraq, bir çox problemləri insan beynindən daha yaxşı həll edir. Digər tərəfdən, bəzi insanlar sadəcə bilmirlər ki, öz-özünə öyrənmə bir çox AI sistemlərinin hətta əlli ildən çox əvvəl əldə etdiyi bir xüsusiyyətdir.

1999-cu ildə ilk şahmat proqramımı yazanda bu sahədə öz-özünə iş artıq adi hal idi - proqramlar təhlükəli mövqeləri yadda saxlaya bilir, açılış variasiyalarını özləri üçün tənzimləyir, oyun üslubunu tənzimləyir, rəqibə uyğunlaşırdı. Əlbəttə ki, o proqramlar hələ də Alpha Zero-dan çox uzaq idi. Bununla belə, hətta “möhkəmləndirici öyrənmə” adlanan təcrübələrdə digər sistemlərlə qarşılıqlı əlaqəyə əsaslanan davranışı öyrənən sistemlər artıq mövcud idi. Ancaq bəzi anlaşılmaz səbəblərə görə, bəzi insanlar hələ də öz-özünə öyrənmə qabiliyyətinin insan intellektinin səlahiyyəti olduğunu düşünürlər.

Bütöv bir elmi intizam olan maşın öyrənməsi müəyyən problemlərin həlli üçün maşınların öyrədilməsi prosesləri ilə məşğul olur.

Maşın öyrənməsinin iki böyük qütbü var - nəzarət olunan öyrənmə və nəzarətsiz öyrənmə.

At müəllimlə öyrənmək maşında artıq bəzi hallar üçün bir sıra şərti olaraq düzgün həllər var. Bu vəziyyətdə öyrənmə vəzifəsi mövcud nümunələrə əsaslanaraq maşını qəbul etməyi öyrətməkdir düzgün qərarlar digər, naməlum hallarda.

Digər ifrat - müəllimsiz öyrənmək. Yəni, maşın düzgün həllərin bilinmədiyi bir vəziyyətə salınır, yalnız xam, etiketsiz formada məlumatlar var. Belə çıxır ki, belə hallarda müəyyən uğurlar əldə etmək olar. Məsələn, çox təhlili əsasında bir dildə sözlər arasında semantik əlaqələri müəyyən etmək üçün maşına öyrədə bilərsiniz böyük dəst mətnlər.

Nəzarət olunan öyrənmənin bir növü möhkəmləndirmə öyrənməsidir. İdeya ondan ibarətdir ki, AI sistemi digər agentlərlə, məsələn, özünün surətləri ilə qarşılıqlı əlaqədə ola biləcəyi və mükafat funksiyası vasitəsilə ətrafdan bəzi rəylər ala biləcəyi bəzi model mühitində yerləşdirilən bir agent kimi çıxış edir. Məsələn, özü ilə oynayan, tədricən parametrlərini düzəldən və bununla da öz oyununu tədricən gücləndirən şahmat proqramı.

Gücləndirici öyrənmə kifayət qədər geniş bir sahədir və təkamül alqoritmlərindən Bayesian optimallaşdırmasına qədər bir çox maraqlı texnikadan istifadə edir. Oyunlar üçün AI-də son nailiyyətlər gücləndirici öyrənmə zamanı AI-nin gücləndirilməsi ilə dəqiq bağlıdır.

Texnologiya Riskləri: Qiyamətdən Qorxmalıyıqmı?

Mən AI həyəcanvericilərindən deyiləm və bu mənada tək deyiləm. Məsələn, Stanford Maşın Öyrənmə kursunun yaradıcısı Endryu Nq süni intellektin təhlükələrini Marsda əhalinin həddindən artıq çoxalması problemi ilə müqayisə edir.

Həqiqətən də, gələcəkdə insanların Marsda koloniya quracağı ehtimalı var. Çox güman ki, gec-tez Marsda əhalinin həddindən artıq çoxalması problemi yarana bilər, lakin bu problemlə niyə indi məşğul olmalıyıq tam aydın deyil? Convolutional neyron şəbəkələrinin yaradıcısı Yn və Yang LeKun və onun rəhbəri Mark Zukerberq və Joshua Beno - tədqiqatları sayəsində müasir neyron şəbəkələri mətn emalı sahəsində mürəkkəb problemləri həll etməyə qadir olan bir insanla razılaşın.

Bu problemlə bağlı fikirlərimi təqdim etmək yəqin ki, bir neçə saat çəkəcək, ona görə də yalnız əsas tezislərə diqqət yetirəcəyəm.

1. Süni intellektin inkişafını məhdudlaşdırmayın

Siqnalçılar bu sahədə irəliləyişi məhdudlaşdırmaq və ya hətta dayandırmaq cəhdi ilə bağlı risklərə məhəl qoymadan AI-nin potensial pozulması ilə bağlı riskləri nəzərə alırlar. Bəşəriyyətin texnoloji gücü hədsiz sürətlə artır və bu, mənim “apokalipsisin qiymətinin ucuzlaşması” adlandırdığım effektə gətirib çıxarır.

150 il əvvəl bəşəriyyət bütün iradəsi ilə nə biosferə, nə də bir növ olaraq özünə bərpası mümkün olmayan ziyan vura bilməzdi. 50 il əvvəl baş vermiş fəlakətli ssenarini həyata keçirmək üçün nüvə güclərinin bütün texnoloji gücünü cəmləşdirmək lazım gələrdi. Sabah kiçik bir ovuc fanatik qlobal texnogen fəlakəti həyata keçirmək üçün kifayət edə bilər.

Bizim texnoloji gücümüz insan zəkasının bu gücü idarə etmək qabiliyyətindən qat-qat sürətlə artır.

İnsan zəkasını qərəzləri, aqressivliyi, aldadıcılığı və dar düşüncəsi ilə daha məlumatlı qərarlar qəbul edə bilən sistem (istər süni intellekt olsun, istərsə də, məncə, texnoloji cəhətdən təkmilləşdirilmiş insan zəkası maşınlarla inteqrasiya olunmasa) əvəz etmədikcə. vahid sistem), qlobal bir fəlakəti gözləyə bilərik.

2. super intellektin yaradılması prinsipcə mümkün deyil

Gələcəyin süni intellektinin, şübhəsiz ki, super intellektli olacağı, insanların qarışqalardan daha üstün olacağı fikri var. Bu halda mən texnoloji optimistləri də məyus etməkdən qorxuram - Kainatımız bir sıra fundamental fiziki məhdudiyyətləri ehtiva edir ki, bu da, görünür, super intellektin yaradılmasını qeyri-mümkün edəcək.

Məsələn, siqnalın ötürülmə sürəti işıq sürəti ilə məhdudlaşır və Heisenberg qeyri-müəyyənliyi Plank şkalasında görünür. Bu, ilk fundamental həddi - verilmiş kütlə m olan avtonom sistem üçün maksimum hesablama sürətinə məhdudiyyətlər qoyan Bremerman limitini nəzərdə tutur.

Başqa bir hədd Landauer prinsipi ilə bağlıdır ki, ona görə 1 bit məlumatın işlənməsi zamanı ayrılan minimum istilik miqdarı var. Çox sürətli hesablamalar sistemin qəbuledilməz istiləşməsinə və məhvinə səbəb olacaqdır. Əslində, müasir prosessorlar Landauer limitindən min dəfə geri qalır. Görünür ki, 1000 kifayət qədər çoxdur, lakin başqa bir problem, bir çox intellektual tapşırıqların EXPTIME mürəkkəblik sinfinə aid olmasıdır. Bu o deməkdir ki, onları həll etmək üçün tələb olunan vaxt problemin ölçüsünün eksponensial funksiyasıdır. Sistemin bir neçə dəfə sürətləndirilməsi yalnız "intellekt"də daimi artım verir.

Ümumiyyətlə, super intellektli güclü süni intellektin işləməyəcəyinə inanmaq üçün çox ciddi səbəblər var, baxmayaraq ki, təbii ki, insan zəkasının səviyyəsini üstələmək olar. Nə qədər təhlükəlidir? Çox güman ki, çox deyil.

Təsəvvür edin ki, siz birdən-birə digər insanlardan 100 dəfə sürətli düşünməyə başladınız. Bu o deməkdirmi ki, siz asanlıqla yoldan keçən hər kəsi pul kisəsini sizə verməyə inandıra biləcəksiniz?

3. biz başqa şeydən narahat oluruq

Təəssüf ki, qorxuncların ictimaiyyətin qorxuları ilə bağlı fərziyyələri nəticəsində, Terminator və Klark və Kubrick-in məşhur HAL 9000-də, süni intellekt təhlükəsizliyinin diqqətində gözlənilməz, lakin möhtəşəm ssenarilərin təhlilinə doğru sürüşmə müşahidə olunur. Eyni zamanda real təhlükələr də gözdən qaçır.

Texnoloji mənzərəmizdə mühüm yer tutduğunu iddia edən hər hansı kifayət qədər mürəkkəb texnologiya, şübhəsiz ki, özünəməxsus riskləri də gətirir. Buxar maşınları inkişaf etməmişdən əvvəl bir çox həyatlar - istehsalda, nəqliyyatda və s. effektiv qaydalar və təhlükəsizlik tədbirləri.

Tətbiqi AI sahəsində irəliləyişdən danışsaq, "Rəqəmsal Gizli Məhkəmə" adlanan problemə diqqət yetirə bilərik. Getdikcə daha çox tətbiq olunan AI sistemləri insanların həyatına və sağlamlığına təsir edən məsələlərlə bağlı qərarlar qəbul edir. Buraya tibbi diaqnostika sistemləri və məsələn, banklarda müştəriyə kreditin verilməsi və ya verilməməsi barədə qərar qəbul edən sistemlər daxildir.

Eyni zamanda, istifadə olunan modellərin strukturu, istifadə olunan amillər toplusu və qərar qəbul etmə prosedurunun digər təfərrüatları taleyi təhlükə altında olan şəxsdən gizlədilir.

İstifadə olunan modellər öz qərarlarını sistematik səhvlərə yol verən və ya müəyyən qərəzli - irqi, cinsiyyəti olan ekspert müəllimlərin rəylərinə əsaslandıra bilər.

Bu cür ekspertlərin qərarları üzərində təlim keçmiş süni intellekt öz qərarlarında bu qərəzləri vicdanla təkrarlayacaq. Axı, bu modellərdə xüsusi qüsurlar ola bilər.

İndi bu problemlərlə az adam məşğul olur, çünki SkyNet-in nüvə müharibəsinə başlaması əlbəttə ki, daha möhtəşəmdir.

Neyron şəbəkələri "qaynar trend" kimi

Bir tərəfdən, neyron şəbəkələri süni intellekt sistemlərinin qurulması üçün istifadə edilən ən qədim modellərdən biridir. Əvvəlcə bionik yanaşmanın tətbiqi nəticəsində ortaya çıxdılar, onlar tez öz bioloji prototiplərindən qaçdılar. Burada yeganə istisna impuls neyron şəbəkələridir (lakin onlar hələ sənayedə geniş tətbiq tapmayıblar).

Son onilliklərin tərəqqisi dərin öyrənmə texnologiyalarının inkişafı ilə əlaqələndirilir - neyron şəbəkələrinin hər biri müəyyən müntəzəm nümunələr əsasında qurulan çoxlu sayda təbəqədən yığılan bir yanaşma.

Yeni neyron şəbəkə modellərinin yaradılması ilə yanaşı, təlim texnologiyaları sahəsində də mühüm irəliləyişlər əldə edilmişdir. Bu gün neyron şəbəkələri artıq kompüterlərin mərkəzi prosessorlarının köməyi ilə deyil, matris və tenzor hesablamalarını tez yerinə yetirməyə qadir olan xüsusi prosessorlardan istifadə etməklə öyrədilir. Bu gün belə cihazların ən çox yayılmış növü video kartlardır. Bununla belə, neyron şəbəkələri öyrətmək üçün daha da xüsusi qurğular fəal şəkildə hazırlanır.

Ümumiyyətlə, əlbəttə ki, neyron şəbəkələri bu gün maşın öyrənməsi sahəsində əsas texnologiyalardan biridir ki, biz əvvəllər qeyri-qənaətbəxş həll edilmiş bir çox problemlərin həllinə borcluyuq. Digər tərəfdən, təbii ki, neyron şəbəkələrin dərdin dərmanı olmadığını başa düşməlisiniz. Bəzi tapşırıqlar üçün onlar ən təsirli vasitədən uzaqdırlar.

Bəs indiki robotlar həqiqətən nə qədər ağıllıdırlar?

Hər şey nisbidir. 2000-ci ilin texnologiyaları fonunda indiki nailiyyətlər əsl möcüzə kimi görünür. Deyinməyi sevən insanlar həmişə olacaq. 5 il əvvəl onlar qüdrətlə danışırdılar ki, maşınlar heç vaxt Go-da insanları məğlub etməyəcək (ya da heç olmasa, tezliklə qalib gəlməyəcəklər). Deyirdilər ki, maşın heç vaxt sıfırdan şəkil çəkə bilməyəcək, halbuki bu gün insanlar maşınların yaratdığı şəkillərlə onlara tanış olmayan rəssamların rəsmlərini praktiki olaraq ayıra bilmirlər. Keçən ilin sonunda maşınlar insandan demək olar ki, fərqlənməyən nitqi sintez etməyi öyrəndi və son illərdə maşınların yaratdığı musiqidən qulaqlar solmur.

Görək sabah nə olacaq. Mən AI-nin bu tətbiqlərinə böyük nikbinliklə baxıram.

Perspektivli istiqamətlər: AI sahəsinə dalmağa haradan başlamaq lazımdır?

Məşhur neyron şəbəkə çərçivələrindən birini və maşın öyrənməsi sahəsində populyar olan proqramlaşdırma dillərindən birini yaxşı səviyyədə mənimsəməyə çalışmağı məsləhət görərdim (bu gün ən populyarı TensorFlow + Python birləşməsidir).

Bu alətləri mənimsəmiş və ideal olaraq riyazi statistika və ehtimal nəzəriyyəsi sahəsində güclü bazaya sahib olmaqla, səylərinizi şəxsən sizin üçün ən maraqlı olacaq sahəyə yönəltməlisiniz.

İş mövzusuna maraq sizin ən vacib köməkçilərinizdən biridir.

Maşın öyrənmə mütəxəssislərinə ehtiyac müxtəlif sahələrdə - tibbdə, bank işində, elmdə, istehsalatda mövcuddur, ona görə də bu gün yaxşı mütəxəssisin həmişəkindən daha çox seçimi var. Bu sənayelərdən hər hansı birinin potensial faydaları, işin sizə həzz gətirəcəyi ilə müqayisədə mənə əhəmiyyətsiz görünür.