Автор – Альвина Ирицян, магистрант кафедры журналистики Тольяттинского государственного университета

От SIRI до самоуправляемых автомобилей – искусственный интеллект (ИИ) быстро прогрессирует. Пока научная фантастика изображает ИИ как человекоподобных роботов, в реальной жизни он начинает последовательно охватывать все сферы жизни человека – от поисковых алгоритмов Google до автономного оружия. Неслучайно поэтому некоторые эксперты видят в нём «троянского коня», способного подвергать риску или настраивать людей друг против друга. Стоит ли человеку на самом деле опасаться искусственного интеллекта или же страх перед ним – всего лишь мракобесие? Чем могут быть полезны технологии ИИ, скажем, обычному студенту? На эти и другие вопросы ответил кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная математика и информатика» опорного Тольяттинского государственного университета (ТГУ) Виталий Климов.

Цитируя «отца искусственного интеллекта» Джона Маккарти, искусственный интеллект (ИИ) – это «наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ».

Что же такое «искусственный интеллект»?

За последние два года в сфере ИИ произошёл настоящий прорыв, и во многом это стало возможным благодаря развитию искусственных нейронных сетей. Нейросети – это алгоритмы, работающие по принципу человеческого мозга, которые способны обрабатывать большие объёмы информации. Они не программируются в привычном смысле этого слова. Они обучаются. Такая способность является одним из главных преимуществ нейронных сетей в сравнении с традиционными алгоритмами.

Оказывается, нейросети – вовсе не последнее слово в сфере IT-технологий, они были изобретены несколько десятилетий назад. В 1943 году исследователи Чикагского университета разработали первую компьютерную модель нейронной сети, в основе которой лежали математические алгоритмы и теории деятельности головного мозга. Однако вычислительных мощностей того времени было недостаточно для их использования, поэтому о нейронных сетях забыли на долгие годы. Но сейчас, благодаря игровой индустрии, появились мощные видеокарты, которые идеально подходят для нейросетей. Именно в связи с этим за 2016 год акции компаний Nvidia и AMD, занимающихся разработкой графических процессоров в индустрии видеоигр, подскочили на 300 %. Стоимость этих компаний в данный момент в разы выше, нежели год назад. Экономия времени и денег, повышение производительности и доходов, предотвращение ошибок, вызванных человеческим фактором, – это то, что доступно нам уже сейчас. Давайте разберём самые необыкновенные успехи в области ИИ на сегодняшний день.

Google купила разработчиков ИИ за полмиллиона долларов. В чём подвох?

Компания Google в 2014 году приобрела стартап DeepMind Technologies более чем за пятьсот миллионов долларов. За что были отданы такие большие деньги?

Это игра «Арканоид». Компания DeepMind подключила к ней искусственный интеллект, основанный на нейронных сетях. ИИ не знал об этой игре практически ничего. Единственное, что было ему известно: 1) можно управлять платформой и 2) необходимо набирать очки. Вначале ИИ не понимает смысл игры и ведёт себя словно маленький ребёнок. Далее ИИ замечает, что, если отбивать шар, – очки набираются быстрее. Ещё через пару часов случилось именно то, за что Google отдал пятьсот миллионов долларов: в какой-то момент нейросеть понимает, как можно быстро набрать большое количество очков. Всё, что нужно, – пробить тоннель и закинуть мяч на кирпичики. Увидев именно в этом перспективу, Google заинтересовалась разработкой британской компании, одним из инвесторов которой был Илон Маск.

Разделяй и властвуй

Нейросети научились играть даже в 3D-игры, например, Doom. Отличие ботов, участвовавших в соревновании, от обычных ботов (которые есть в каждой игре) состоит в том, что они должны воспринимать игру как человек – то есть наблюдая только за экраном. Они ничего не знают ни о местонахождении патронов, ни о расположении противников. В самом начале обучения у бота нет никаких знаний о том, что в принципе происходит в игре. Он не знает о существовании стен, оружия и монстров. То есть всю информацию об игре они получают через камеру.

Ещё одно достижение искусственного интеллекта произошло в 2018 году, когда нейросеть обыграла в го лучшего в мире игрока. При этом несколько лет назад многие компетентные специалисты сомневались, сможет ли когда-нибудь ИИ обыграть человека даже в шахматы.

Они уже и по губам читают!

Однако не только в играх преуспела нейронная сеть DeepMind. Недавно компания объявила, что их ИИ усвоил возможность реалистичной имитации речи человека. Раньше мы слышали, как робот читает текст, и понимали, что читает не человек. А вот как сейчас ситуация обстоит с начиткой текста нейросетью.

Google объявила о том, что ИИ научился автоматически распознавать по губам речь на уровне целых предложений гораздо лучше любого сурдопереводчика. Через рекуррентную нейросеть пропустили пять часов записей различных программ телеканала BBC. В результате ИИ научился распознавать речь по губам даже в тех случаях, когда человек «проглатывает» части слов. Потенциал применения разработки огромен: от беззвучного управления голосовыми помощниками до аннотирования фильмов.

Искусственный интеллект в общественной жизни

Мы уже знаем, что нейросети, использующие компьютерное зрение, позволяют ИИ самообучаться и познавать мир. К примеру, для самоуправляемых автомобилей это крайне важно, так как невозможно заранее запрограммировать все возможные ситуации на дороге. Сегодня производители заставляют беспилотные машины «наворачивать» тысячи километров и, чем больше нейросеть проедет, тем более умной она станет и будет реже допускать ошибки. Потенциал у этих занятий огромен: в автокатастрофах ежегодно гибнет более 1 200 000 человек, и помимо спасения человеческих жизней, ИИ-авто ещё и уменьшит количество пробок на дорогах и значительно снизит финансовые убытки из-за аварий.

А чем может быть полезна технология ИИ обычному студенту? Сможет ли нейросеть освоить творческие задачи? Что делается на базе Тольяттинского государственного университета в рамках внедрения ИИ? Эти и другие вопросы мы задали кандидату технических наук, доценту кафедры «Прикладная математика и информатика» ТГУ Виталию Климову.

– Виталий Сергеевич, об искусственном интеллекте сейчас много говорят, но, кажется, никто толком не понимает, что это такое...

– На лекциях по курсу «Системы искусственного интеллекта» мы со студентами рассматриваем, как с течением времени изменялась трактовка понятия «искусственный интеллект». Давайте остановимся на следующем определении: искусственный интеллект – это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих отдельными элементами человеческого разума, такими как понимание языка, способность к обучению, способность поиска решения проблемы, способность работы с неструктурированными данными.

– С какими самыми распространёнными заблуждениями об ИИ вы чаще всего сталкиваетесь?

– В интернете и по телевидению каждый день нам говорят о положительном влиянии технологий искусственного интеллекта на здравоохранение, промышленность и экономику. Действительно, развитие технологий искусственного интеллекта является приоритетным направлением. Но не стоит забывать и об обратной стороне медали. Так, самое распространённое и одновременно опасное заблуждение – вера в то, что искусственный интеллект никогда не ошибается. Приведу несколько примеров. 7 мая 2016 года в штате Флорида, США, автомобиль Tesla, находящийся в режиме автопилота, врезался в прицеп фуры. Белый окрас прицепа и просвет над дорогой слились на фоне яркого неба и автомобиль, не увидев препятствия, «проехал» под прицепом. Водитель Tesla погиб. 18 марта 2018 года в штате Аризона, США, автомобиль Volvo XC90, двигаясь в автономном режиме со скоростью 60 км/ч, сбил женщину, переезжавшую дорогу на велосипеде. Впоследствии она скончалась в больнице. Автомобиль находился под контролем автопилота Uber. Boeing-737 MAX-8 индонезийской авиакомпании Lion Air потерпел крушение в октябре 2018 года у западного побережья острова Ява. Из-за некорректного срабатывания автоматической системы предупреждения сваливания самолёт резко перешёл в пикирование. Тогда погибло 189 человек.

– Можно ли строго определить тип задач, ради которых появился искусственный интеллект?

– В 1950 году английский учёный Алан Тьюринг в статье «Вычислительные машины и разум» сформировал процедуру, которую должна пройти машина, чтобы претендовать на наличие интеллекта. С тех пор исследования в области искусственного интеллекта шагнули вперёд: он начал использоваться для решения более сложных и практичных задач, таких как обработка естественного языка, организация компьютерного зрения, разработка экспертных систем, интеллектуальный анализ данных, организация машинного обучения, организация беспилотного управления транспортными средствами и так далее.

– Сможет ли ИИ освоить творческие задачи?

– Творческие задачи – это те задачи, решение которых не связано со следованием жёстко заданному алгоритму. Например, все задачи проектирования являются творческими. На текущем уровне развития искусственный интеллект уже способен или решать, или содействовать решению большинства творческих задач. Например, вы как журналист при подготовке статей (тоже творческая задача) часто пользуетесь системами информационного поиска Google, «Яндекс». Так вот, информационный поиск является одним из разделов области «Обработка естественного языка», относящейся к искусственному интеллекту.

– А как насчёт появления ИИ с сознанием и способностью чувствовать?

– На занятиях со студентами мы рассматриваем мысленный эксперимент, известный под названием «Китайская комната», который формирует представление о сознании искусственного интеллекта. Попытаюсь коротко рассказать. Представьте себе, что вы находитесь в изолированной комнате с корзиной, наполненной китайскими иероглифами (значение иероглифов вам неизвестно). Рядом с корзиной находится книга, в которой написаны чёткие инструкции по типу «если вам передадут такие иероглифы, то в ответ вы должны передать эти иероглифы». Благодаря этому набору инструкций, китайцу, передающему сообщения к вам в комнату, будет казаться, что он получает осмысленный ответ. На самом деле, вы просто следуете инструкциям и не понимаете значения как получаемых, так и отправляемых иероглифов. Это мысленный эксперимент доказывает, что цифровая машина, наделённая искусственным интеллектом путём её программирования, не способна обладать сознанием в том же смысле, в котором им обладает человек.

– Какие сферы, на ваш взгляд, являются наиболее перспективными для развития искусственного интеллекта?

– Я как гуманист хотел бы, чтобы искусственный интеллект активно применялся в производственной сфере для автоматизации технологических процессов с целью снижения доли тяжёлого человеческого труда и в сфере здравоохранения с целью снижения смертности. Но для меня ясно, что искусственный интеллект будет продолжать развиваться в области маркетинга и коммерции для того, чтобы продавать больше и дороже, а также в сфере контроля граждан – для создания оруэлловского эффекта «Большого Брата».

– Существуют опасения, что роботы всех заменят...

– Намного выше вероятность потерять работу из-за неэффективного управления компанией.

– Как вы считаете, использование возможностей искусственного интеллекта в оценке продуктивности студента – это утопия или реальность?

– Интеллектуальную систему оценки продуктивности студента создать реально. Возможны следующие трудности. Первое – объединение и согласование данных о студентах из разных баз данных университета. И второе – необходимость наличия большой выверенной выборки данных по студентам за несколько лет обучения, которая нужна для настройки интеллектуальной системы.

– Расскажите подробнее, что уже делается на базе ТГУ в сферах научных разработок и внедрения ИИ?

– Мной разработаны учебные курсы, посвящённые искусственному интеллекту, которые поддерживаются в актуальном состоянии. В рамках работы центра IT Student под моим руководством студенты пишут исследовательские работы, участвуют в конкурсах. В этом учебном году мной опубликовано четыре статьи, индексируемые в базе данных Scopus, на тему практического использования технологий искусственного интеллекта. В начале этого года завершены работы по гранту на тему «Разработка системы компьютерного зрения для локализации объектов на изображении», где я являюсь руководителем. До этого я также был руководителем по гранту РФФИ на тему «Управление тепловыми и металлургическими процессами при контактной сварке с применением систем искусственного интеллекта». Решением международного жюри XXII Московского международного салона изобретений и инновационных технологий мой проект «Компьютерное зрение с применением свёрточных нейронных сетей для локализации объектов на и изображении в реальном времени» был награждён серебряной медалью.

– В чём заключается данный проект?

– Это научный проект, направленный на увеличение точности и быстродействия алгоритмов компьютерного зрения отвечающих за распознавание объектов на изображениях.

– В рамках каких дисциплин студенты ТГУ сегодня изучают ИИ?

– На кафедре «Прикладная математика и информатика» искусственный интеллект изучается в рамках курсов «Математические основы интеллектуальных технологий» и «Системы искусственного интеллекта».

– А как изученный материал реализуется на практике?

– Выпускники используют изученные алгоритмы в своей профессиональной деятельности, работая, например, программистами или аналитиками.

– Какие, на ваш взгляд, направления развития ИИ в ТГУ наиболее перспективные?

– В принципе, любые направления по прикладному использованию искусственного интеллекта являются перспективными. Заранее невозможно сказать какие исследования окажутся востребованными. Я рассуждаю следующим образом. ТГУ является, в первую очередь, образовательным учреждением, поэтому перспективными для университета являются те направления искусственного интеллекта, которые связаны с обучением, например, интеллектуальный анализ данных образовательного процесса.