L'intelligenza artificiale nel 2019: già Terminator o ancora no?

C'è di divertente fenomeno psicologico: ripetere ogni parola è sufficiente un sacco di volte, e alla fine perde ogni significato, si trasformerà in un panno umido, in fonetica nulla. Per molti di noi la frase «intelligenza artificiale» da tempo ha perso il suo significato. IA ora ovunque nelle tecnologie, si nutre di tutto, dal televisore allo spazzolino da denti, ma significa affatto ciò che deve. Così non dovrebbe essere.

intelligenza Artificiale: il bene o il male

Mentre la frase «intelligenza artificiale», senza dubbio, è usato correttamente, questa tecnologia rende più che mai — e per il bene e il male. Ha usato nella sanità e combattimento; aiuta le persone a scrivere musica e libri; valuta il merito di credito e migliora le foto scattate dal telefono. In breve, prende decisioni che riguardano la vostra vita, che vi piaccia o no.

Può essere difficile da accettare il fatto хайпом e la sensazione è che l'IA discutono технокомпании e gli inserzionisti. Prendiamo, per esempio, spazzolino da denti Genius X da Oral-B, uno dei tanti dispositivi presentati al CES di quest'anno, che reclamizzano le presunte capacità di IA. Ma un esame più da vicino, diventa chiaro che il pennello solo ti dà un feedback su come pulire se hai i denti per la necessaria quantità di tempo e nei posti giusti. Ci sono un paio di sensori intelligenti che consentono di determinare dove avete in bocca spazzola, ma chiamarla intelligenza artificiale è un delirio, non di più.

La Sensazione genera un equivoco. La stampa può gonfiare e esagerare qualsiasi ricerca, applicando l'immagine del Terminatore qualsiasi vaga storia con l'IA. Spesso questo porta a confusione sul tema, che è l'intelligenza artificiale. Questo può essere un argomento facile per il profano, e la gente spesso erroneamente associano moderno IA con la versione con cui sono più familiari: la fantastica prestazione consapevole del computer, che è molte volte più intelligente dell'uomo. Gli esperti chiamano questo particolare stile di IA comune intelligenza artificiale, e se mai saremo in grado di creare qualcosa di simile, sarà molto presto. Fino a un'esagerazione capacità, l'intelligenza o la capacità del sistema di IA non aiuterà il processo.

Molto meglio parlare di «machine learning», e non sull'intelligenza artificiale. Questo è un sottocampo di intelligenza artificiale, che comprende quasi tutti i metodi che forniscono il maggior impatto sul mondo attualmente (tra cui quello che viene chiamato profonda dell'apprendimento). In questa frase non mistica di «intelligenza artificiale», ma è più utile per la spiegazione di ciò che rende questa tecnologia.

Come funziona l'apprendimento automatico? Negli ultimi anni abbiamo con voi hanno avuto la possibilità di leggere decine di spiegazioni, e più importante differenza che ho trovato per me, sta proprio nel titolo: apprendimento automatico è di tutti, che consente ai computer di imparare da soli. Ma che cosa significa in realtà un problema molto più grande.

Cominciamo con il problema. Per esempio, si desidera creare un programma in grado di riconoscere i gatti. È possibile scrivere il suo vecchio modo: preimpostazione regole ovvie, come «i gatti taglienti orecchie» e «gatto birichino». Ma che renderà il programma, quando si mostra la sua immagine di una tigre? ogni regola occuperà un sacco di tempo, mentre si dovrà spiegare molte differenti concetti come «morbidezza» e «gommoso». Meglio lasciare la macchina a insegnare a se stesso. In questo modo, si dà una vasta collezione di immagini di gatti, e sta guardando loro, per trovare i propri modelli in ciò che hanno visto. Innanzitutto collega il punto, per la maggior parte casuale, ma si controlla di nuovo e di nuovo, mantenendo le migliori versioni. E con il passare del tempo comincia abbastanza bene definire che cos'è un gatto e che il gatto non è.

Mentre tutto prevedibile. In realtà, probabilmente avete letto questa spiegazione prima — mi dispiace per questo. Importante altro. Quali sono gli effetti collaterali di apprendimento del sistema di accoglienza soluzione come questa?

Il Più grande vantaggio di questo metodo è il più ovvio: non devi mai la programmazione di questo sistema. Naturalmente, avrete un sacco di lavoro, migliorando i principi del trattamento dei dati il sistema, fino a quando lei troverà più ragionevoli metodi di estrazione delle informazioni, ma non si parla di sistema, che ha bisogno di cercare. Questo significa che si sarà in grado di trovare i modelli che la gente, in generale, può perdere o addirittura non riflettono su di loro. E poiché tutto ciò che serve per un programma, si tratta di dati — 1 e 0 — può insegnare a svolgere le più diverse attività, perché il mondo è letteralmente brulicante di dati. Con un martello di apprendimento in mano, il mondo digitale sarà pieno di chiodi, pronti a portare in azione.

Ma ora pensiamo a i difetti. Se non insegni computer, come fai a sapere come si prende le decisioni? Il sistema di apprendimento automatico non possono spiegare il suo pensiero, e questo significa che il tuo algoritmo è in grado di funzionare bene per le ragioni sbagliate. Allo stesso modo, poiché tutto ciò che sa di computer, sono i dati che si hanno fornite si può sviluppare un atteggiamento prevenuto verso le cose, o può essere buono solo strette di attività, che sono simili ai dati di, che aveva visto prima. Non c'è buon senso, che ci si potrebbe aspettare da un uomo. È possibile creare la migliore in tutto il mondo il riconoscimento dei gatti, ma non è mai dirà che i gattini non possono andare in moto o che il gatto con grande probabilità sarà chiamato «Koschey Immortale» o «Alex Colon».

La praticacomputer imparare da soli è un trucco brillante. E come tutti i trucchi, questo include trucchi. Nei sistemi di IA è la mente, se si vuole chiamarlo così. Ma non è organico mente, e lui non gioca secondo le stesse regole e le persone. Con lo stesso successo, si può chiedere: quanto è intelligente il libro? Che tipo di esperienza è codificato in padella?

Dove siamo ora, con la nostra intelligenza artificiale? Dopo molti anni di intestazione, трезвонящих la prossima grande cosa (che non c'è ancora stata, sì, e i titoli non si placa), alcuni esperti sono giunti alla conclusione che abbiamo raggiunto un certo altopiano. Ma questo non impedisce il progresso. Per quanto riguarda la ricerca, c'è un enorme numero di possibilità per lo studio già disponibile per noi la conoscenza e per quanto riguarda il prodotto, abbiamo visto solo la punta algoritmica di un iceberg.

Kai-Fu Lee, venture capitalist ed ex ricercatore di intelligenza artificiale, descrive un momento come «l'integrazione» — quando la tecnologia comincia a «spruzzo fuori dal laboratorio al mondo». Benedict Evans confronta machine learning con i database relazionali, in cui negli anni ' 90 è stato fatto fortuna e che hanno cambiato l'intero settore, ma sarà così normale, che non ti annoi, se il tuo sguardo замутнен la grandezza di un oggetto di scena di intelligenza artificiale. Ora siamo in quella fase, quando l'IA deve diventare normale, abituale. Molto presto l'apprendimento automatico è in ognuno di noi e smettere di prestare attenzione a lui.

Ma fino a quando questo non è successo.

Al momento attuale, l'intelligenza artificiale — apprendimento automatico è ancora qualcosa di nuovo, che spesso rimane inspiegabile o non sufficientemente studiato. Ma in futuro diventerà così familiare e quotidiano, che si smette di accorgersene.

Nel frattempo, offriamo notare e firmare su di esso.