L'intelligence artificielle dans l'année 2019: déjà Terminator ou pas encore?

Il y a un drôle de phénomène psychologique: répétez toute la parole de suffisamment de fois, et finalement il perdra tout son sens, se transforme dans un chiffon humide, en phonétique rien. Pour beaucoup d'entre nous, l'expression «intelligence artificielle» il a perdu le sens. L'IA est maintenant omniprésent dans la technologie, il se nourrit de tout, de la télévision à la brosse à dents, mais signifie pas qu'il doit. Ainsi ne doit pas l'être.

l'intelligence Artificielle: le bien ou le mal

Tandis que l'expression «intelligence artificielle», incontestablement, est utilisé de manière incorrecte, cette technologie rend plus que jamais — et le bon et le mauvais. Il est utilisé dans les soins de santé et les combats; aide les gens à écrire de la musique et de livres; permet d'évaluer votre solvabilité et améliore les photos prises avec votre téléphone. En bref, elle prend des décisions qui affectent votre vie, que vous le vouliez ou non.

Il Peut être difficile d'accepter le fait hyips et la sensation, avec lesquels IA discutent технокомпании et les annonceurs. Prenez, par exemple, une brosse à dents X Oral-B, l'un des nombreux dispositifs, présentés au CES de cette année, qui ont prévus de la capacité de l'IA. Mais regardant de plus près, il devient clair que la brosse est juste de vous donner une rétroaction sur la façon brossez-vous les dents pendant nécessaire de temps et dans les bons endroits. Il ya plusieurs capteurs intelligents, permettant de déterminer où vous avez dans la bouche de brosse, mais de l'appeler par son intelligence artificielle est un délire, rien de plus.

Le Battage médiatique génère un malentendu. La presse peut gonfler et donner n'importe quelle étude, collé l'image de Terminator sur une vague histoire de l'IA. Souvent, cela conduit à la confusion au sujet de ce qu'est l'intelligence artificielle. Il peut être difficile de thème pour le profane, et les gens ont souvent être confondu moderne de l'IA avec la version à laquelle ils sont plus familiers: la science et la vue fantastique consciente de l'ordinateur, qui est beaucoup plus intelligent de l'homme. Les experts appellent cette étude de l'image de l'IA générale de l'intelligence artificielle, et si jamais nous serons en mesure de créer quelque chose de semblable, il sera très bientôt. Jusqu'à l'exagération des possibilités, de l'intelligence ou les capacités du système de l'IA ne pouvait pas aider le processus.

Beaucoup mieux de parler de «l'apprentissage de la machine», et non pas sur l'intelligence artificielle. Ce sous-champ de l'intelligence artificielle, qui comprend presque toutes les méthodes ayant le plus d'impact sur le monde à l'heure actuelle (y compris ce qu'on appelle une profonde formation). Dans cette phrase n'est pas la mystique d'une «IA», mais elle est plus utile pour expliquer ce qui rend cette technologie.

Comment fonctionne l'apprentissage? Au cours des dernières années, nous avons avec vous eu l'occasion de lire des dizaines d'explications et, surtout, la différence que j'ai trouvé pour lui-même, se trouve directement dans le titre: l'apprentissage est tout ce qui permet aux ordinateurs d'apprendre vous-même. Mais ce qu'il signifie vraiment — beaucoup plus d'une question.

Commençons par le problème. Par exemple, vous voulez créer un programme qui peut reconnaître les chats. Vous pouvez l'écrire de la manière démodée, en programmant évidente de la règle, comme «chez les chats pointus oeillets» et «les chats moelleux». Mais que fera le programme, quand vous lui montrez l'image du tigre? chaque règle prendra pas beaucoup de temps, et vous devez expliquer la multitude de différents concepts comme «пушистости» et «marbrure». Il est préférable de laisser la machine à enseigner. Par conséquent, vous lui donnez une énorme collection de photos de chats et elle regarde pour trouver vos propres modèles dans ce qu'ils voient. Tout d'abord, il relie les points, pour la plupart, par hasard, mais vous vérifiez de nouveau et de nouveau, en gardant les meilleures versions. Et avec le temps, elle commence à assez bien déterminer ce qu'est un chat et que le chat n'est pas.

Jusqu'à ce que tout est prévisible. En fait, vous avez probablement lu une explication semblable avant — désolé pour ça. Ce qui est important. Quels sont les effets secondaires du système d'enseignement, d'accueil de la solution, comme ça?

Le Plus grand avantage de cette méthode est la plus évidente: vous n'aurez jamais à programmer ce système. Bien sûr, vous aurez beaucoup de travail, en améliorant les principes de traitement des données du système, jusqu'à ce qu'il va trouver des moyens d'extraction d'information, mais vous ne serez pas parler de système, qu'elle avait besoin de chercher. Ce qui signifie qu'il sera en mesure de trouver des modèles que les gens en général, ne peuvent manquer ou même ne pensent à eux. Et parce que tout ce que vous avez un programme, les données de 1 et de 0, on peut former d'effectuer les différentes tâches, parce que le monde regorge littéralement de données. Avec le marteau de l'apprentissage automatique dans votre main, le numérique, le monde sera plein de clous, prêtes à se mettre en action.

Mais maintenant, réfléchissons sur les inconvénients. Si vous ne vous instruisez votre ordinateur, où que vous savez comment il prend les décisions? Le système d'apprentissage ne peuvent expliquer leur façon de penser, cela signifie que votre algorithme peut fonctionner bien pour de mauvaises raisons. Exactement la même, car tout ce que sait l'ordinateur, c'est les données que vous lui fournissez, il peut établir des préjugés envers les choses, ou peut-être bien que dans les goulets d'tâches, semblables à des données qu'il a vu auparavant. Il n'y a pas de bon sens, que vous pourriez attendre de l'homme. Vous pouvez créer le meilleur dans le monde, la reconnaissance des chats, mais elle ne vous dira que les chatons ne peuvent pas rouler sur des motos ou que le chat avec une grande probabilité appelleront «Кощей Immortel» ou «Alexeï Tolstoï».

La Formationles ordinateurs apprendre par moi-même — c'est une brillante affaire. Et comme tous les trucs qui comprend de ce astuces. Dans les systèmes d'IA est la raison, si vous voulez l'appeler. Mais ce n'est pas organique de l'esprit, et il ne joue pas selon les mêmes règles que pour les gens. Avec le même succès, vous pouvez demander: quelle est intelligent livre? Quelle expérience est codé dans la poêle?

Où nous en sommes avec notre intelligence artificielle? Après de nombreuses années, en-têtes, трезвонящих au sujet de la prochaine grande percée (qui n'est pas encore arrivé, et les titres ne baissent pas), certains experts arrivent à la conclusion que nous avons atteint un plateau. Mais cela n'empêche pas le progrès. En ce qui concerne la recherche, il ya une énorme quantité de possibilités à explorer est déjà disponible pour nous connaissance, et en ce qui concerne le produit, nous avons vu que la partie algorithmique de l'iceberg.

Kai-Fu Lee, le capital-risqueur et ancien chercheur en intelligence artificielle, décrit actuellement comme «l'ère de la mise en œuvre» — quand la technologie commence à se répandre de laboratoire dans le monde». Benedict Evans compare l'apprentissage de bases de données relationnelles, qui dans les années 90 a fait fortune et qui ont changé l'ensemble du secteur, mais c'est si ordinaire, et que vous vous ennuyez, si votre regard замутнен la majesté de ciné de l'intelligence artificielle. Nous sommes maintenant à un stade où l'IA doit devenir normal, habituel. Très bientôt, l'apprentissage sera en chacun de nous et nous nous arrêtons de prêter attention à lui.

Mais ce n'est pas arriv.

Pour le moment, l'intelligence artificielle — l'apprentissage — c'est toujours quelque chose de nouveau, qui reste souvent inexplicables ou insuffisamment étudiée. Mais à l'avenir, il sera devenu si familier et banal, que vous cessiez de son avis.

Mais pour l'instant vous proposons un avis et de vous y abonner.