Например, в Канаде запрещена реклама, направленная на детей. Считается, что манипулировать уязвимыми умами аморально. Разумеется, уязвимы не только дети, иначе реклама бы просто не работала.
Во-вторых, реклама негативно влияет на состояние рынка, потому что за счет нее крупные компании мешают своим малоизвестным конкурентам. Современные технологии на базе ИИ позволяют еще точнее доносить посыл до целевой аудитории. Страшно то, что так людей можно заставить ухудшать собственную жизнь. Я имею в виду, например, политическую рекламу. С инструментами, которые позволяют влиять на людей, следует быть очень осторожными.
М. Ф.: Как вы можете прокомментировать предупреждения Илона Маска и Стивена Хокинга о смертельной угрозе, которую несет суперинтеллект, и о рекурсивном улучшении? Стоит ли об этом беспокоиться в данный момент?
И. Б.: Лично меня эти вопросы не волнуют. Исходя из текущего состояния дел, эти сценарии попросту нереалистичны. Они не совместимы с тем путем, по которому сейчас создается ИИ. Через несколько десятилетий все может измениться, но в настоящий момент – это научная фантастика. По крайней мере, с моей точки зрения. Более того, эти страхи отвлекают от насущных проблем, над которыми мы могли бы работать.
Кроме роботов-убийц и политической рекламы, существует, к примеру, проблема системной предвзятости в данных, ведущая к усилению дискриминации. Правительство и бизнес могут повлиять на это. Поэтому вместо обсуждения рисков, которые могут появиться в долгосрочной перспективе, нужно уделять внимание актуальным угрозам.
М. Ф.: А что вы думаете о работе в этой сфере, которую проводит Китай и другие страны? Например, вы упоминали об ограничениях на автономное оружие, но проблема в том, что некоторые страны могут игнорировать соглашение. Есть ли в данном случае повод для беспокойства?
И. Б.: Как ученый я не считаю это проблемой. Чем больше исследователей во всем мире работает над какой-то темой, тем лучше. Если Китай много инвестирует в исследования в сфере ИИ, это прекрасно; в конце концов, пользоваться результатами мы будем вместе. Хотя меня и пугают мысли о том, что китайское правительство может использовать технологию в военных целях. Системы, умеющие распознавать лица и следить за людьми, позволяют за считаные годы построить общество «Большого Брата». Технически это вполне осуществимо и представляет большую опасность для демократии. Это то, о чем мы должны беспокоиться. Подобное возможно при автократии.
Что же касается гонки вооружений, не нужно смешивать роботов-убийц и применение ИИ в военных целях. Я не считаю, что следует полностью запретить ИИ в армии. Если ИИ будет использован для создания оружия, уничтожающего роботов-убийц, это хорошо. Аморально создание таких роботов, а не применение ИИ военными. Ведь работать можно и над оборонительным оружием.
М. Ф.: То есть вы считаете, что нужен свод правил работы над автономным оружием?
И. Б.: Свод правил требуется везде. По крайней мере, в областях, где применение ИИ будет влиять на общество. Нужно разработать правильные социальные механизмы, которые смогут гарантировать, что ИИ не будет использован во вред.
М. Ф.: И вы думаете, правительство в состоянии заняться этим вопросом?
И. Б.: Доверять решение этого вопроса компаниям точно не следует, потому что их в основном заботит увеличение прибыли. Конечно, они будут пытаться сохранить популярность у пользователей и клиентов, но их действия не совсем прозрачны.
Я думаю, что основную роль тут должно сыграть правительство, точнее даже международное сообщество.
М. Ф.: Считаете ли вы, что выгоды от ИИ в целом перевешивают связанные с ним риски?
И. Б.: Выгоды смогут перевесить риски, если мы будем действовать мудро. Именно поэтому так важно принимать правильные решения. И не хочется, закрыв глаза, мчаться вперед; нужно видеть все подстерегающие нас опасности.
М. Ф.: Где, по вашему мнению, все это должно обсуждаться? В аналитических центрах и университетах? Или требуется политическая дискуссия как на национальном, так и на международном уровне?
И. Б.: Нужна именно политическая дискуссия. В частности, на встрече Большой семерки, куда меня пригласили, был поставлен вопрос: «Какой путь развития ИИ может оказать положительное влияние на экономику и позволит сохранить доверие людей?» Потому что общество обеспокоено. И устранить это беспокойство поможет только открытая дискуссия, в которой смогут участвовать все желающие. Потому что ИИ и связанные с ним проблемы должны быть понятны любому человеку.
Стюарт Рассел
“Как только сильный ИИ «выйдет из детского сада», он превзойдет людей во всех возможных областях и будет обладать куда большей базой знаний, чем любой человек".
Профессор электротехники и computer science. директор Center for Intelligent Systems при Калифорнийском университете в Беркли
Стюарт Рассел известен как один из ведущих разработчиков ИИ. Является соавтором учебника по ИИ «Искусственный интеллект. Современный подход»[9 - Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. / Пер. с англ. К. Птицына. – М.; СПб.: Диалектика, 2019. – 1407 c.: ил.], который в настоящее время используется более чем в 1300 колледжах и университетах в 118 странах. Получил степень бакалавра физики в Уодхэм-колледже Оксфордского университета и докторскую степень в области computer science в Стэнфорде. Занимался исследованиями на различные темы, связанные с ИИ, такие как машинное обучение, представление знаний и компьютерное зрение. Имеет многочисленные награды, в том числе Международной объединенной конференции по ИИ (IJCAI). Является членом Американской ассоциации содействия развитию науки, Ассоциации по продвижению ИИ (AAAI) и Ассоциации вычислительной техники (ACM).
Мартин Форд: Вы написали учебник по ИИ, поэтому мне было бы интересно услышать, как вы определяете некоторые ключевые термины. Что входит в понятие ИИ? Какие проблемы информатики относятся к нему? Как ИИ связан с машинным обучением?
Стюарт Рассел: Я дам вам, скажем так, стандартное определение, которое приведено в нашей книге и в настоящее время общепризнано: «сущность разумна настолько, насколько правильно она поступает». Это означает, что ее действия должны приводить к поставленным целям. Определение относится как к людям, так и к машинам. Если разложить идею правильного поведения на составляющие и исследовать, окажется, что система ИИ должна уметь постигать, видеть, распознавать речь и действовать.
Еще требуется умение видеть суть вещей. Невозможно успешно функционировать в мире, о котором вам ничего не известно. Понять, каким образом мы осознаем различные вещи, помогает такое научное направление, как представление знаний. В его рамках изучаются способы внутреннего хранения данных, с последующей их обработкой алгоритмами формирования рассуждений, такими как алгоритмы автоматического логического вывода и вероятностного вывода.
Машинное обучение всегда было частью науки об ИИ. По сути, это развитие корректного поведения на базе предшествующего опыта.
М. Ф.: Еще дайте, пожалуйста, определения нейронным сетям и глубокому обучению.
С. Р.: Одна из стандартных методик машинного обучения – это обучение с учителем. Системе ИИ дается набор примеров какого-то понятия, снабженных описаниями и метками. Представьте фотографию с подписью, которая указывает, что это изображение лодки, далматинца или чашки с вишнями. Цель обучения состоит в поиске параметра или гипотезы, которые позволят классифицировать изображения в целом. Так мы пытаемся научить ИИ предсказывать, как могут выглядеть другие изображения тех же объектов.
Гипотезу или параметр можно представить в виде нейронной сети – схемы, состоящей из набора слоев. Входом в нее могут быть значения пикселов на фотографиях далматинцев. В процессе их распространения по схеме на каждом уровне вычисляются новые значения. На выходе из нейронной сети мы получаем распознавание объекта. И мы надеемся, что если подать на вход изображение далматинца, то после прохождения значений всех пикселов через все слои нейронной сети индикатор далматинца будет иметь высокое значение, а индикатор чашки с вишнями низкое. В этом случае можно сказать, что нейронная сеть правильно распознала объект.
М. Ф.: А как заставить нейронную сеть распознавать объекты на изображениях?
С. Р.: Для этого и нужен процесс обучения. Его алгоритмы настраивают весовые коэффициенты всех связей таким образом, чтобы на примерах сеть запоминала правильные ответы. При определенном везении сеть начинает распознавать объекты и на новых, не входящих в обучающий набор изображениях.
Глубокое обучение – это обучение многослойных нейронных сетей. Формально минимального требования к глубине сети не существует, но двух- или трехуровневые сети, как правило, не считаются глубокими. Некоторые сети могут насчитывать более тысячи слоев. В них преобразование, происходящее между входом и выходом, можно представить как композицию более простых преобразований, происходящих на отдельных уровнях. Предполагается, что наличие множества уровней облегчает поиск обобщающих параметров благодаря установлению весовых коэффициентов всех связей.
Мы только подходим к теоретическому пониманию того, в каких случаях и почему глубокое обучение дает верные результаты. По большому счету все происходящее до сих пор выглядит для нас как магия. Кажется, что изображения, звуковые сигналы и речь, подаваемые на вход глубокой сети, обладают каким-то свойством, помогающим вычленить из них нужный признак. Но пока не ясно, каким.
М. Ф.: Может сложиться впечатление, что ИИ – это синоним глубокого обучения. Это не так?
С. Р.: Приравнивать глубокое обучение к ИИ – ошибка, потому что умение отличать далматинцев от ваз с вишнями – это малая часть требований к эффективному ИИ. Программы AlphaGo и AlphaZero привлекли внимание СМИ к глубокому обучению, но на самом деле это гибрид классического ИИ, который использует метод поиска, с алгоритмом глубокого обучения, который оценивает каждую игровую позицию. Хотя умение отличать хорошую позицию от плохой в го ключевое, программа не смогла бы сыграть на уровне чемпиона мира только в результате глубокого обучения.
По такому же принципу работает система беспилотного автомобиля. На дороге то и дело возникают ситуации, разрешение которых должно происходить по классическим правилам, но в то же время нужно предугадывать возможную реакцию других участников движения, оценивать последствия.
Восприятие – это важный компонент ИИ, который вполне адекватно удается реализовать через глубокое обучение, но для создания системы ИИ требуется множество других способностей различного типа. Особенно это касается действий, растянутых во времени, таких как поездка в отпуск, или сложных – строительство завода. Такие виды деятельности невозможно организовать, имея только систему типа «черный ящик» с глубоким обучением. Иначе алгоритму глубокого обучения нужно будет продемонстрировать все способы, которые когда-либо применялись для строительства. Научится ли система после этого строить заводы? Нет. Во-первых, таких данных не существует, а если бы они и были – нет смысла строить заводы таким образом.
Для строительства нужны специальные знания. Умение планировать. Знание свойств материалов. Чтобы решать долгосрочные и сложные задачи, можно создать системы ИИ, но глубокое обучение тут не поможет.
М. Ф.: Есть ли достижения в сфере ИИ, которые можно считать прорывом?
С. Р.: Хороший вопрос. Дело в том, что многие достижения, о которых активно говорили в СМИ, это не концептуальный прорыв, а всего лишь демонстрация. Вспомните хотя бы победу суперкомпьютера Deep Blue над Каспаровым. По сути, речь шла о демонстрации алгоритмов, разработанных тридцатью годами ранее и постепенно совершенствовавшихся на более мощном оборудовании. Но прорыв заключался в особенностях шахматной программы. В ней интересны и способ прогнозирования, и альфа-бета-алгоритм, сокращающий объем поиска, и некоторые из методов проектирования функций оценки. В итоге, как это часто бывает, СМИ назвали прорывом то, что им не является.
Также и сегодня. Вспомните отчеты о восприятии и распознавании надиктованной речи, заголовки в газетах о точности понимания текста на уровне человека или еще точнее. Но все эти впечатляющие практические результаты – только демонстрация прорывов, произошедших в 1980–1990-х гг.
Сейчас к более старым достижениям прибавлены современные методы проектирования, огромные наборы данных, многоуровневые сети и новейшее оборудование. Есть интерес к ИИ. Но обсуждаются не прорывы.
М. Ф.: Можно ли считать примером прорывной технологии программу AlphaZero от DeepMind?
С. Р.: Это интересная программа. Но нет ничего удивительного в том, что программное обеспечение для игры го смогли использовать для игры в шахматы и сеги на уровне чемпионов мира.
Тот факт, что программа AlphaZero менее чем за сутки научилась играть на сверхчеловеческом уровне в три разные игры, используя одно и то же программное обеспечение, безусловно, вызывает волнение. Но это всего лишь подтверждает, что если вы четко понимаете класс задачи, особенно детерминированной, если есть два игрока, делающих ходы по очереди, а игра идет по известным правилам и за ней можно наблюдать, то решением может стать хорошо спроектированный класс алгоритмов ИИ, позволяющих обучать функции оценки и использовать классические методы управления поиском.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «ЛитРес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию (https://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=64050836&lfrom=174836202) на ЛитРес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.
notes
Примечания
1
Форд М. Роботы наступают: развитие технологий и будущее без работы / Пер. с англ. С. Чернина. – М.: Альпина нон-фикшн, 2016. – 429 с.: ил. – (Серия «Искусственный интеллект»).
2
Форд М. Технологии, которые изменят мир / Пер. с англ. А. Кардаш. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 268 с.
3
https://futureoflife.org/lethal-autonomous-weapons-pledge/
4
Бостром Н. Искусственный интеллект: этапы, угрозы, стратегии / Пер. c англ. С. Филина. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 490 с.: ил.
5
https://www.wired.com/story/artificial-intelligence-researchers-gender-imbalance
6
http://ai-4-all.org/
7
Тьюринг А. Вычислительные машины и разум / Пер. с англ. К. Королева. – М.: АСТ, 2018. – 128 с. – (Серия «Эксклюзивная классика»).
8
Бенджио И., Гудфеллоу Я., Курвилль А. Глубокое обучение / Пер. с англ. А. Слинкина. – М.: ДМК пресс, 2017. – 652 с.: ил. Книга бесплатно доступна по адресу https://www.deeplearningbook.org.
9
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. / Пер. с англ. К. Птицына. – М.; СПб.: Диалектика, 2019. – 1407 c.: ил.
