Искусственный интеллект и точка сингулярности: когда машины станут умнее людей

Тема искусственного интеллекта (ИИ) из книг фантастов давно перешла в государственную политику многих стран мира. Россия также взяла активный курс на развитие ИИ: Владимир Путин поручил правительству ускорить принятие федерального проекта по искусственному интеллекту и сделать это уже до конца лета. Федпроект станет седьмым в нацпрограмме "Цифровая экономика".

Что можно назвать первым искусственным интеллектом (ИИ)?

Возможность создать искусственный интеллект, подобный человеческому, с давних времен отражена в мифах, преданиях и сказках. "Пожалуй, первый технически обоснованный проект механической машины для выполнения специфических интеллектуальных функций разработал видный чиновник министерства иностранных дел Российской империи Семен Корсаков", - рассказывает директор по перспективным технологиям Microsoft в России Владислав Шершульский. Это произошло в 1832 году, практически одновременно с созданием в Великобритании Чарльзом Бэббиджем проекта универсальной счетной машины. Правда, обе разработки так и не были реализованы.

Всерьез об ИИ в СССР задумались в 1954 году, когда в МГУ под руководством Алексея Ляпунова начал работу семинар "Автоматы и мышление". В 1974 году Александр Галушкин предложил метод обратного распространения ошибки, заложил основы теории глубоких нейросетей, став, наряду с Джеффри Хинотоном, одним из ее основателей. В 1988 году в СССР была создана Ассоциация искусственного интеллекта. Ее первым президентом стал один из основоположников отечественной теории ИИ Дмитрий Поспелов.

Когда и кем был придуман термин "искусственный интеллект"?

Современная трактовка искусственного интеллекта начала формироваться в сороковые годы XX века. Первые технологии справлялись с несложными действиями: играли в шахматы, решали математические примеры, учились отвечать на простые вопросы. Сам термин "искусственный интеллект" был предложен Джоном МакКарти в 1956 году. К 1960-м годам разработчики начали создавать экспертные системы, чтобы решать прикладные задачи. Например, такие программы умели обрабатывать цифры и реагировать на показатели датчиков. Затем технологии научились выявлять закономерности в изображениях, а со временем начали и распознавать текст.

Следующим шагом стал анализ неструктурированных данных, например, текстов договоров или электронных писем. Это стало возможным благодаря технологиям обработки данных на естественном языке, расцвет которых пришелся на конец 2000-х годов и продолжается до сих пор. Наиболее сложным для ИИ является распознавание речи и потокового видео: в этой области успех пришел к разработчикам только в 2010-е годы.

Сейчас везде используют нейросети, которые позволяют системе самообучаться. Это уже ИИ или еще нет?

В настоящий момент под ИИ понимают в целом любое обучение с помощью нейронных сетей. Как правило, в масштабных проектах с применением технологий компьютерного зрения, обработки естественного языка используется целый каскад нейросетей, которые взаимодействуют друг с другом. Кроме того, используются методы машинного обучения, которые позволяют алгоритму решать несколько задач одновременно и быстро обрабатывать данные, рассказывает Татьяна Даниэлян, заместитель директора по технологиям и разработкам компании ABBYY. Большинство разработчиков тратят на поиск оптимальной архитектуры недели, а иногда и месяцы. Решить эту проблему может технология нейронно-архитектурного поиска (neural architecture search, NAS). NAS самостоятельно подбирает архитектуру и методы обработки данных, что значительно ускоряет выпуск новых технологий.

"Нейросети — это один из подходов к реализации ИИ", - отметил Шершульский.

Какие российские компании уже занимаются ИИ и какие успехи уже есть?

Дорожная карта развития "сквозной" цифровой технологии "Нейротехнологии и искусственный интеллект" называет несколько таких компаний. Это "Яндекс", который занимается развитием беспилотного транспорта, голосового помощника "Алиса" и т.д, ABBYY, которая является разработчиком решений в области распознавания текстов (OCR) и лингвистики. Mail.ru Group, в частности, развивает систему персонализированной рекламы для пользователей с использованием ИИ. Стартап VisionLabs, в свою очередь, специализируюется на создании программных решений и сервисов на базе технологий компьютерного зрения. А компания DeepPavlov создала открытую программную библиотеку диалогового ИИ, которая используется для обработки естественного языка и разработки сложных диалоговых систем.

Еще один стартап, Stafory, создал робота Веру - сервис на базе ИИ, выполняющий функции рекрутера. А ОneFactor - разработчик специализированной платформы безопасной монетизации данных для владельцев традиционных розничных бизнесов, которая позволяет быстро запускать ИИ-сервисы для автоматизации бизнес-процессов в различных секторах экономики.

"Центр речевых технологий" (ЦРТ) занимается разработкой различных продуктов, позволяющих распознавать речь и звуки, производить автоматическое обслуживание клиентов и другие функции. Компания "ЭкзоАтлет" выпускает продукты в области протезирования и экзоскелетов. Наконец, онлайн-платформа "Викиум" создает программное обеспечение для отслеживания, анализа, визуализации мозговой активности и усиления когнитивных способностей пользователя.

Летом 2019 года Центр НТИ на базе МФТИ представил альманах по развитию ИИ в России и мире, разработанный при поддержке, в частности, Аналитического центра при правительстве РФ. Среди лидеров отрасли, помимо "Яндекса", Сбербанка и Mail.ru Group, ABBYY и ЦРТ, также были названы компания Coginitive Technologies, которая ведет разработки оборудования и ПО для беспилотных автомобилей, "Лаборатория Касперского", специализирующаяся на компьютерной безопасности и "Айкумен" ("Ростелеком"), которая анализирует большие данные с целью выявления трендов.


По оценке ABBYY, около трети крупных российских компаний уже используют ИИ или его элементы, а остальные две трети начнут это делать в ближайшие два года. Например, ИИ уже помогает "Газпром нефти" эффективно использовать нефтяные месторождения. Технология определяет, где правильно установить скважину, на какую глубину, какое оборудование использовать. В Сбербанке эти технологии каждый день решают целый ряд задач. Так, ИИ позволяет специалистам банка всего за 7 минут определить, какой компании можно выделить кредит на 2 млрд рублей, на основе истории ее деятельности. Человеку на такую оценку требуются часы, а иногда и дни. Кроме того, подобные решения на основе технологий ABBYY позволяют отслеживать значимые события в потоке из сотен тысяч новостей, чтобы вовремя видеть возможные риски для банка.

В московском метро тестируют систему распознавания лиц – это тоже элементы ИИ. Так, на станциях "Сухаревская" и "Октябрьское поле" посетители уже могут буквально "расплатиться лицом". Если человек сдал биометрические данные, то ему достаточно посмотреть в камеру. Система сама спишет сумму проезда с банковской карты. Это удобно и быстро. Похожие технологии используют у нас и крупнейшие розничные сети, чтобы контролировать очереди и распределять нагрузку на кассиров или, например, на основе характеристик посетителей правильно раскладывать продукцию на полках: где лучше положить товары для детей, а где – садовый инвентарь и цветы.

В какой момент компьютерная программа с анализом данных имеет право называться "искусственным интеллектом"?

По сути, система с элементами ИИ решает те задачи, для которых мы не можем явно сформулировать цель. Например, мы можем дать системе примеры того, что нам кажется хорошим решением в частных случаях, но она должна сама "догадаться", как вести себя в новых ситуациях. "Говоря технически – система ИИ решает задачу сложной многофакторной оптимизации с очень сложной, нерегулярной и, к тому же, неизвестной функцией ценности. Если функция ценности известна – это уже точно не ИИ. Более того, часто и алгоритм подбора параметров нам неизвестен, и мы предоставляем системе сформировать его самостоятельно", - рассказал Шершульский.

Сервисы, которые анализируют наши предпочтения, - тоже искусственный интеллект. Netflix или Spotify помогают решить проблему избыточного предложения с помощью рекомендательных ИИ-алгоритмов. "Еще недавно их алгоритмы были основаны преимущественно на анализе предпочтений людей, уже посмотревших сериал или послушавших музыку и определившихся в своем отношении к ним", - отметил эксперт Microsoft. Сегодня же речь идет о том, что искусственный интеллект будет сам заранее оценивать, что может понравиться какой аудитории.

От других программ ИИ отличается тем, что может имитировать интеллектуальную деятельность человека, обучаться на основе информации и заданных правил, делать логические выводы и корректировать свои решения, отметила Даниэлян.

Разработками ИИ в России занимаются только в крупных городах? А как обстоят дела с развитием ИИ в регионах?

Разработки в сфере ИИ, скорее, группируются вокруг лидирующих игроков отрасли, а не по территориальному признаку. Что касается использовании этой технологии, то многие российские компании, представляющие различные регионы, используют, например, виртуальных помощников, прогнозный анализ или машинное обучение.

Ученые еще толком ничего не знают о работе человеческого мозга. Можем ли мы говорить тогда о создании искусственного?

"Нельзя сказать, что мы ничего не знаем о работе человеческого мозга. Наоборот, за последнее время мы узнали очень много нового и конкретного", - считает Шершульский.

Зачастую при изучении человеческого мозга используются устройства с элементами искусственного интеллекта. Например, томографы высокого разрешения с нейросетевыми анализаторами. Создавая системы с элементами ИИ, люди стремятся не столько воспроизвести способ работы мозга, сколько результаты, которых он может достичь, подчеркнул эксперт. Тем не менее, в процессе разработки ИИ человек все больше познает природу своего собственного мышления.

Говоря об искусственном интеллекте, важно разграничивать "универсальный ИИ", подобный нашему и "узкий ИИ", предназначенный для решения конкретных практических задач. "Ученые долго сомневались в самой возможности создания "универсального ИИ" (AGI, Artificial General Intelligence). Сейчас мы все больше склоняемся к мысли, что такой универсальный ИИ будет создан не столько в результате отдельного научного проекта, сколько в ходе постепенного развития и взаимодействия доступных уже сегодня коммерческих сервисов", - рассказал эксперт.

Какие сроки ученые называют для создания так называемого "сложного ИИ"?

По словам главы Microsoft Сатьи Наделлы, так называемая "точка сингулярности", момент, когда, искусственный интеллект превзойдет человеческий, либо произойдет до 2100 году, либо так и останется на страницах произведений научной фантастики.