Akademik Aleksandar Kuleshov rekao je Rusnanu o tome koliko je čovječanstvo blizu stvaranja samopopravljajućih strojeva, do čega će dovesti njihovo stvaranje i je li Stephen Hawking bio u pravu kada se bojao problema koje inteligentni strojevi predstavljaju.
Alexander Kuleshov jedan je od vodećih ruskih stručnjaka za stvaranje neuronskih mreža, umjetne inteligencije i složenih sustava za obradu informacija. Sada je na čelu Instituta za znanost i tehnologiju Skolkovo, a do veljače ove godine bio je na čelu Instituta za probleme prijenosa informacija Ruske akademije znanosti.
Ovog petka akademik Kulešov održao je predavanje unutar zidova državne korporacije "Rusnano", na kojem je publici, uključujući Anatolija Borisoviča Čubaisa, rekao prisutnima o napretku na polju stvaranja umjetne inteligencije posljednjih godina i kako će AI tehnologije promijeniti naše društvo kroz nekoliko godina.
"Vanzemaljac" ili ljudska inteligencija?
„Zašto umjetna inteligencija i pametna obrada podataka danas dobivaju toliko pažnje? Što se dogodilo? Zapravo, podaci su se uvijek obrađivali. Od vremena Galileja, rezultati znanstvenih pokusa obrađivani su (matematički). Što se danas dogodilo što je ovaj problem izbacilo u prvi plan?”, Započeo je svoju priču rektor Skoltecha.
Kako napominje akademik Kuleshov, količina podataka s kojima ljudi i računala danas rade promijenila se - sada računalni programi prikupljaju, pohranjuju i obrađuju terabajte i petabajte podataka, čija je obrada pomoću tradicionalnih sustava za analizu informacija izuzetno teška.
Ljudi, na primjer, operateri nuklearnih elektrana ili piloti zrakoplova imaju pristup desecima ili čak stotinama zaslona s raznim dijagnostičkim informacijama, od kojih svaki ne znači gotovo ništa samo po sebi, i neće pomoći u pronalaženju pogreške u radu opreme, ali čija kombinacija s gotovo 100 % će vam vjerojatno omogućiti da riješite problem čak i prije nego što dosegne kritičnu fazu.
Prirodno, nastavlja znanstvenik, osoba nije u mogućnosti istodobno nadzirati 50 zaslona, što dovodi do potrebe za stvaranjem sustava koji bi analizirali te podatke i prikazali na jednom zaslonu samo ono što je zaista važno za donošenje odluka i praćenje situacije.
Promotivni video:
„Apsolutno novi matematički sustavi koji su se pojavili za analizu takvih„ velikih podataka “narasli su izvan njih i oni su primjenjivi na analizu bilo kojih informacija korištenjem bilo kakvih tehničkih sredstava. Zapravo bi bili novi u 17. stoljeću i bili bi korisni znanstvenicima toga doba. Ali naglašavam da se sve to pojavilo upravo na valu novih tehnologija”, nastavlja Kuleshov.
Velik dio rasprave oko ovih tehnologija, kako napominje akademik, proizlazi iz činjenice da postoji razlika između ruske riječi "intelekt" i engleske riječi inteligencija, što navodi mnoge sudionike u tim sporovima da vjeruju da bi umjetna inteligencija trebala biti neka vrsta antropomorfne konstrukcije koja sliči i oponaša svojstva ljudske inteligencije. Zapravo, prema Kuleshovu, posljednjih 25-30 godina istraživanja pokazuju da je ovaj pristup pogrešan i da ne dovodi do značajnih rezultata koji se mogu primijeniti u praksi.
“Antropomorfizam i sličnost s prirodom popularni su pojmovi, ali tijekom prošlih stoljeća nikada se ništa nije uspjelo. Primjerice, Leonardo da Vinci slikao je mehaničke konje, Dedal i Ikar pokušavali su letjeti poput ptica, ali nikad ništa nije uspjelo - u današnje vrijeme oko naših ulica ne trče mehanički konji, a letimo drugačije. Isto je s mozgom - ti pokušaji da shvatimo kako mozak radi i da to učinimo u računalu, potpuno su propali”, dodaje predavač.
Svi ovi neuspjeli pokušaji izrade ručno izrađenih analoga neurona i povezivanja u svojevrsni mozak, kao i drugi pristupi koji oponašaju rad ljudskog živčanog sustava i način na koji donosimo odluke i analiziramo informacije, doveli su do činjenice da je 90-ih godina prošlog stoljeća fraza "Umjetna inteligencija" među matematičarima postala je prljava riječ zbog tih nerazumnih očekivanja koja su nosila antropomorfne ideje o neuronskim mrežama i umjetnoj inteligenciji.
Dubine inteligencije
Zapravo, renesansa razvoja "umjetne inteligencije" započela je vrlo nedavno, krajem 2000-ih, kada su brojni američki i ruski matematičari i programeri predložili i implementirali AI algoritme, koji su kasnije postali poznati kao metode "dubokog učenja" i "učenja temeljenog na raznolikosti".
„Na kraju, ljudi su počeli zaboravljati na neuronske mreže, postalo je jasno da ništa s njima ne radi i svima je nekako promaknula objava članka Hintona i Križevskog 2005. godine, koji sada određuje našu budućnost. Sudjelovao sam i na tim "sprovodima", ali ispostavilo se da to nije bilo tako jednostavno ", objašnjava znanstvenik.
Kako se pokazalo, jednostavne neuronske mreže kombinirane u kaskadama i složeni sustavi različito uređenih mreža ne ponašaju se onako kako su znanstvenici očekivali. I, kao što je praksa pokazala, sposobni su riješiti one zadatke koji su prije bili izvan moći umjetne inteligencije, uključujući prepoznavanje govora, fotografije ljudi, raznih predmeta, pa čak i predviđanje kvarova i katastrofa.
“Nastala je potpuno jedinstvena situacija - nitko danas ne može reći kako djeluju duboke neuronske mreže. Američka obrambena agencija DARPA spremna je izdati nagradu od milijun dolara za objašnjenje kako rade, ali vjerujem da će ta nagrada ostati neovlaštena u sljedećih 30-40 godina. Znam vrlo ozbiljne matematičare koji se s tim problemom bore bez imalo uspjeha. Možemo reći da smo se vratili u dane prirodne filozofije - postoji određena metoda koja djeluje fantastično dobro, ali ne možemo objasniti zašto , kaže Kuleshov.
Duboke neuronske mreže, kaže znanstvenik, već su dugo uhvatile i pretekle ljude u mnogim područjima znanja, budući da mogu prepoznati i razlikovati stvari koje obična, neobučena osoba jednostavno ne može učiniti. Najnovije verzije takvih neuronskih mreža čine manje pogrešaka nego ljudi obučeni za rješavanje zadataka za koje će takvi AI sustavi biti odgovorni u budućnosti.
Primjerice, znanstvenici su već stvorili neuronske mreže koje mogu opisivati što se događa na fotografijama i videozapisima ništa gore nego što to čini osoba. Takvi algoritmi mogu pomoći slijepim ili gluhim osobama da shvate što se oko njih događa i što ne mogu čuti ili vidjeti, a posebne službe mogu koristiti takve mreže za traženje terorista ili osumnjičenika u arhivama video nadzora ili tijekom operativnog rada u zračnim lukama i drugim mjestima s puno mjesta.
“Danas u svijetu postoji oko 70 milijuna inženjera dizajna, a statistika pokazuje da je samo 20% njihovih proizvoda neka vrsta novog razvoja. Preostalih 80% ili su već stvorili drugi inženjeri, ili su male izmjene postojećih modela. Izgradnja AI sustava koji može pronaći ono što vam treba drastično će smanjiti vrijeme i resurse koji se obično troše na njihovu izradu. Još nema takvih sustava, ali za 1-2 godine oni će se pojaviti”, nastavlja akademik.
Prema njegovim riječima, još jedan primjer takvih sustava je program koji su razvili studenti postdiplomskih studija Kuleshova, a koji omogućuje utvrđivanje ima li osoba Alzheimerovu bolest proučavanjem fotografija njezinog mozga dobivenih magnetnom rezonancom.
Samo 200 MRI snimaka ljudi koji pate od ove bolesti bili su dovoljni da ruski znanstvenici "nauče" umjetnu inteligenciju razlikovati zdrav i bolestan mozak s 90% preciznosti. Na sličan su način ruski matematičari naučili pronalaziti čireve u želucu osobe pomoću njegovog elektrokardiograma.
U suradnji i na zahtjev RSC Energije, Kuleshov i njegovi kolege stvorili su revolucionarni novi algoritam za upravljanje ISS-ovim motorima, koji će smanjiti troškove goriva za održavanje visine stanice za oko 40 puta u odnosu na trenutni program koji su američki znanstvenici stvorili za zamjenu starog ruskog sustava, i pet puta bolji od NASA-inog nadolazećeg programa.
Novi sustav, zasnovan na tehnologijama za učenje različitosti, bit će testiran na stanici sljedeće godine. Drugi sustav umjetne inteligencije, koji su stvorili ruski matematičari i programeri, već radi u Ruskim željeznicama i pomaže utvrditi koje kvarove treba popraviti kako bi se minimalizirali troškovi resursa.
Prema znanstveniku, slični se programi ponekad koriste u najneočekivanije svrhe - na primjer, AI, stvoren za stvaranje krila zrakoplova, Louis Vuitton koristi za stvaranje krema za izbjeljivanje kože.
„Daljnji razvoj ovih tehnologija radikalno će promijeniti čovjekov život. Zamislite, napuštate strani hotel, slučajno vas fotografiraju turisti, ova slika ulazi u tražilicu, "izračunava" vas na tim slikama i za pet minuta vaš će šef to saznati. Kao rezultat toga, bit će vam vrlo teško uvjeriti ga da ste otišli na 'lokalno' službeno putovanje”, objašnjava Kuleshov.
Proširena arhaična stvarnost
Prvi primjeri ovog "novog, divnog svijeta" postoje danas - to je AI sustav AlphaGo, koji je ove godine pobijedio svjetskog prvaka u Gou. Kao što Kuleshov objašnjava, to je prvi primjer jedinstvene klase strojeva sposobnih za rješavanje neprocjenjivih problema i poboljšanje sebe.
„Go se razlikuje od šaha po tome što je ovu igru jednostavno nemoguće matematički izračunati. Broj mogućih poteza u Go premašuje broj atoma u Svemiru, nemoguće je glupo izbrojati poteze u njemu. Ako imate moćno računalo u šahu, pobijedit ćete bilo koga, i Kasparova i Karjakina. To je nemoguće u programu Go, jer to ne može učiniti nijedno računalo. A neuronska mreža uspjela je riješiti ovaj problem , kaže znanstvenik.
Glavna značajka AlphaGo-a od svih ostalih AI sustava je ta što se ovaj program može igrati sam sa sobom i poboljšati, prilagođavajući se protivniku i pronalazeći apsolutno netrivijalne i neočekivane načine da ga osoba pobijedi.
„Zašto se zaustavljam na ovome - ovo je prvi korak u potpuno tajanstvenu budućnost. Kako je rođen AlphaGo? Prvo su njezini tvorci prikupili bazu podataka s 30 milijuna različitih pozicija u igrama i na njoj trenirali primarnu neuronsku mrežu. Zatim su ga duplicirali, a druga je mreža počela svirati od prve. I kao rezultat toga, nakon nekoliko milijardi ponavljanja, pojavilo se nešto treće što osoba više ne kontrolira. Nije jasno odakle je poteklo - to je rezultat neke samokonstrukcije. Nitko ne zna kako se to događa”, naglašava Kuleshov.
Rođenje AlphaGo-a i njegova pobjeda, prema akademiku, otvara vrata potpuno novom prostoru, u koji će čovječanstvo vrlo brzo ući. I neće sve na ovom svijetu biti korisno i ugodno za čovječanstvo općenito i pojedince posebno.
“Jasno je da će društveni pomaci od toga biti ogromni. Broj polukvalificiranih radnika već se smanjuje poput šarene kože, a pojava umjetne inteligencije sposobne za rješavanje ovih problema lišit će ih posla. Svi ti inženjeri, taksisti, piloti, medicinske sestre, radnici - milijuni ljudi - morat će nestati, a samo 1%, kako pokazuju trenutne studije, može se prilagoditi novoj stvarnosti i prekvalificirati , kaže znanstvenik.
Prema njegovim riječima, „mi smo na rubu apsolutno čudovišnih društvenih posljedica razvoja sustava umjetne inteligencije. Ne možemo sada procijeniti njihove razmjere, poput ljudi usred uragana ili na vrhuncu revolucije. Novac sada treba hitno uložiti u obrazovanje, jer ljudi prosječne kvalifikacije postaju potpuno nepotrebni."
Kao što napominje rektor Skoltecha, današnji je svijet u stanju prehraniti čitavo čovječanstvo, ali ga nije u mogućnosti zauzeti. Ova nezaposlenost i nedostatak svrhe u životu već bi mogli utjecati na život Europe i drugih razvijenih zemalja i dovesti do različitih radikalnih pokreta poput IS-a i drugih zabranjenih ekstremističkih i vjerskih skupina.
„Ovo je namjerna arhaizacija života, stvaranje situacije u kojoj ću se osjećati potrebnom. Dovraga s njim da živim lošije, ali ne živim kao svi drugi. Osjećaj da vam na svakih šest mjeseci neprestano besplatno šalju brzu hranu i daju vam tenisice, ali da pritom niste ni za što potrebni, zapravo je užasan. A taj će osjećaj rasti samo s razvojem umjetne inteligencije i robotike”, nastavlja Kuleshov.
Primjetan dio ovog problema povezan je s činjenicom da osoba jednostavno nema vremena za "evoluciju" nakon AI - generacije se ljudi mijenjaju svakih 25 godina, a tehnološke revolucije događaju se u razmaku od 5-6 godina. Stoga će, kako primjećuje rektor, broj "nepotrebnih" ljudi neprestano rasti, a samo masovno obrazovanje može pomoći u izbjegavanju socijalne eksplozije i pojave novog vala Luddita.
“Ovo što smo na rubu još nema ime, a ne znam ni kako bih to nazvao. Možda se mogu nazvati "neupravljanim inteligentnim sustavima". To su u osnovi novi sustavi koji sami generiraju, a mi smo vrlo blizu vremena kada počinju prodirati u naš život”, zaključuje znanstvenik.
