Александр Чесалов – Генеративный искусственный интеллект #Forge&flux. Учебное пособие для школьников старших классов и студентов первых курсов вузов (страница 4)

Несмотря на все это, у такого вида искусственного интеллекта есть много неоспоримых преимуществ, которые заключается в том, что он способен выполнять конкретные узкоспециализированные задачи очень быстро, качественно и точно, порой даже лучше, чем сам человек. Там, где человек может сильно устать, искусственный интеллект может помочь ему выполнить работу самостоятельно в течение долгого времени. Совместная работа человека и искусственного интеллекта очень сильно сказывается на производительности и эффективности выполняемой работы. Описанный процесс очень часто называют «автоматизацией рутинных задач», который значительно облегчает нашу с вами повседневную жизнь.

Использование слабого искусственного интеллекта дает нам больше времени на саморазвитие, отдых и на достижение новых целей.

Общий искусственный интеллект (Artificial General Intelligence) – это прикладная система искусственного интеллекта, технологии и алгоритмы которой могут выполнять значительное число задач анализа данных, принятия на их основе решений и их реализация, обеспечивающая имитацию интеллектуальных способностей человека и объяснимость предлагаемых человеку вариантов решений, воспроизводя и иногда превышая широкий спектр когнитивных и интеллектуальных способностей человека, включая интерпретацию внешних данных и воздействий и извлечение из них смыслов, использование полученных знаний для обучения, планирования и принятия решений в условиях неопределенности и достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации к изменяющимся условиям и взаимодействию с внешней средой26.

Другими словами, сильный искусственный интеллект – это интеллект, не отличимый от человеческого, обладающий самосознанием. Он способен видеть, слышать, учиться, решать задачи, планировать и самосовершенствоваться, а самое главное, он имеет воображение и способен к творчеству.

Общий искусственный интеллект и искусственный интеллект на уровне человека (Human Level Machine Intelligence) – это синонимы сильного искусственного интеллекта. Оба термина обозначают степень развития искусственного интеллекта на уровне человека.

На сегодняшний день сильный или общий искусственный интеллект существует только как теоретическая концепция. Некоторые ученые предполагают, что ее практическая реализация случится не ранее 2045 года. Тем не менее среди большого числа ученых и практиков существует устойчивое мнение, что все, даже самые современные и совершенные системы искусственного интеллекта, которые существуют на сегодняшний день, являются «слабым ИИ», а прогнозы о том, что к 2045 году будет создан сильный ИИ, являются мифом. Причина такому мнению – это сверхсложность устройства нашего головного мозга с точки зрения создания подобного ему суперкомпьютера, который хоть сколь-нибудь смог приблизиться по своей вычислительной мощности к человеческому мозгу. Возможно, в ближайшем будущем прорыв будет осуществлен в области квантовых компьютеров и вычислений, который позволит приблизиться к созданию сильного искусственного интеллекта.

Искусственный сверхинтеллект (Artificial Super Intelligence, ASI) – это термин, который обозначает наивысшую степень развития искусственного интеллекта, превосходящую человеческие возможности во всех аспектах его жизнедеятельности.

На сегодняшний день систем искусственного сверхинтеллекта, так же, как и систем сильного или общего искусственного интеллекта, не существует. Многие ученые считают, что до создания суперинтеллекта пройдет очень много времени, но большинство из них все же сходятся во мнении, что это рано или поздно произойдет.

На мой взгляд, случится это тогда, когда люди смогут создать такие суперкомпьютеры и системы хранения информации, которые будут способны производить вычисления и хранить данные, как наш человеческий мозг.

Знаете ли вы, что наш с вами мозг и нервная система – это суперкомпьютер со своей системой хранения данных и интерфейсов взаимодействия с внешним миром?

За обработку информации в нашем мозге отвечают порядка 86–100 млрд нейронов (нейронных клеток), которые меняют свое состояние до 50 раз в секунду. Число возможных состояний нашего мозга = 10^1000000 (количество возможных комбинаций возбуждения или торможения нейронов), тогда как количество атомов во Вселенной = 10⁸⁰.

Кроме того, на сегодняшний день никто не может дать ответ на вопрос, сколько экзабайт (10¹⁸) или йоттабайт (10²⁴) данных и в какой форме хранится в нашем мозге.

Исходя из этих скромных данных, мы можем с вами сделать вывод о том, что появление искусственного сверхинтеллекта возможно лишь тогда, когда человечество создаст квантовые носители информации и квантовый суперкомпьютер, сопоставимый по своим вычислительным мощностям с нашим мозгом27.

Тем не менее ученые из разных стран полны энтузиазма и ведут работы по созданию общего, а затем уже и суперинтеллекта. Приведу некоторые из этих направлений, которые, на мой взгляд, будут вам интересны:

– Эмуляция работы человеческого мозга. Задача заключается в создании полной цифровой копии человеческого мозга. Для этого осуществляется сканирование всей структуры мозга человека для создания точной цифровой карты его нейронных связей.

– Мозговые импланты. Ученые работают над тем, чтобы создать такие устройства, которые можно будет встраивать в человеческий мозг для улучшения его работы. Предполагается, что это позволит достичь уровня сверхразума за счет симбиоза человека и машины.

– Создание эволюционных распределенных систем искусственного интеллекта. Основная идея этого подхода заключается в том, чтобы системы искусственного интеллекта смогли самостоятельно развиваться и эволюционировать с тем, чтобы через несколько этапов превратиться в суперинтеллект.

– Нейроморфные вычисления. Ученые работают над тем, чтобы создать нейроморфные компьютеры, работа которых основана на работе нейронных и синаптических структур человеческого мозга. Считается, что такие суперкомпьютеры в десятки раз производительнее современных суперкомпьютеров, работающих на графических ускорителях28.

По моему мнению, вам будет интересна точка зрения, которая имеет отношение к теме искусственного сверхинтеллекта, выдающегося физика-теоретика Стивена Хокинга, которая, возможно, откроет вам новую перспективу нашего с вами будущего: «Боюсь, искусственный интеллект может полностью заменить людей. Если сейчас люди разрабатывают компьютерные вирусы, то в будущем кто-то сможет создать искусственный интеллект, который будет способен улучшать и воспроизводить самого себя. Это станет новой формой жизни, которая превзойдет человека».

Объяснимый искусственный интеллект (Explainable Artificial Intelligence, XAI) – набор правил и методов, позволяющих пользователям системы искусственного интеллекта понять, почему алгоритмы машинного обучения этой системы пришли именно к тем или иным результатам работы и/или выводам. Объяснимый искусственный интеллект обеспечивает прозрачность работы используемой системы ИИ для ее пользователей, по своей сути противопоставляя себя принципу «черного ящика» в машинном обучении.

Вопросы объяснимости получаемых результатов работы системы искусственного интеллекта, на самом деле, интересуют не только нас с вами как пользователей таких систем, но и инженеров-программистов, их создающих.

Когда разработчики переходят от программирования и экспериментов по решению простейших задач автоматизации к разработке серьезных программных систем, например систем поддержки принятия решений, они должны не только сами понимать, на основании чего получаются те или иные результаты работы, но и быть готовыми объяснить их происхождение пользователям системы искусственного интеллекта, которую они разрабатывают. Это необходимо делать еще и потому, что каждый разработчик несет персональную ответственность за создаваемые им алгоритмы, модели, программы, системы и другие приложения и сервисы, которые впоследствии будут использованы людьми. Неверно принятое решение на «необъяснимых» результатах работы системы искусственного интеллекта может привести к катастрофическим последствиям как для отдельно взятого человека, так и для отдельно взятой компании, города или даже целой страны.

Очень часто бывает так, что программист, обучающий модель, не является экспертом в той или иной предметной области, и это, на самом деле, большая проблема. Например, программист не является врачом, что, конечно, очевидно. Как вам известно, многие врачи обладают огромным запасом знаний, опыта и интуиции, которые с первого взгляда могут сказать, что нельзя доверять тем или иным данным, полученным от использования какой-то конкретной модели, применяемой в системе поддержки принятия решений. Специалист сразу отметит, что модель делает неразумный прогноз. Несомненно, программисты и врачи должны работать в тесной кооперации, но очень часто бывает так, что программист принимает решение о тех или иных результатах работы самостоятельно, что может повлечь за собой наличие скрытой ошибки при расчетах и точности получаемых данных. Именно в таких случаях при разработке систем искусственного интеллекта инженеры-программисты должны уделять большое внимание вопросам объяснимости.