Вы движетесь по шоссе, как вдруг на оживленную дорогу выбегает человек. Вокруг вас движутся автомобили, и у вас есть доля секунды, чтобы принять решение: попытаться объехать человека и создать риск аварии? Продолжать движение в надежде, что он успеет? Тормозить? Как вы оцените шансы, если у вас на заднем сиденье будет пристегнут ребенок? Во многом, это классическая «нравственная дилемма», проблема вагонетки. У нее есть миллион самых разных вариантов, которые позволяют выявить человеческое предубеждение, но суть одна.
Весной 2016 года система искусственного интеллекта под названием AlphaGo победила чемпиона мира по игре в го в матче в отеле Four Seasons в Сеуле. Мир отреагировал не сразу. Большинство американцев и европейцев не знакомы с го, древней азиатской игрой, которая подразумевает размещение черных и белых камешков на деревянной доске. И технология, которая вышла победителем, была еще более непонятной: форма искусственного интеллекта, работающая на принципах машинного обучения, в ходе которого для тренировки и обучения компьютера распознаванию закономерностей и паттернов ему скармливают большие объемы данных. Он способен принимать собственные стратегические решения.
В современном мире дорожный трафик регулируется при помощи знаков, указателей, светофоров и так далее. Однако со все большим развитием самоуправляемых и «умных» автомобилей потребуется и совсем иная среда для контроля за дорожным движением. Исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли предлагают использовать для этих целей искусственный интеллект. И даже уже запустили проект для реализации задуманного. Он, как утверждают ученые, не только улучшит дорожную обстановку, но и положительно повлияет на окружающую среду.
Эксперименты, которые ставят ученые, не всегда являются чем-то монотонным, скучным и неинтересным широкому кругу лиц. Иногда бывает совсем наоборот. К примеру, исследователи из Медиа-лаборатории Массачусетского Технологического института уже на следующей неделе планируют запустить беспрецедентный проект, в рамках которого любой желающий сможет поучаствовать в управлении живым человеком. В MIT этот эксперимент называют «первой игрой в реальности», в ходе которой управляемому персонажу нужно будет победить вышедшую из-под контроля программу искусственного интеллекта.
В сфере искусственного интеллекта и, так называемого, глубокого машинного обучения существует уже немало наработок. Однако все имеющиеся на сегодня самообучающиеся нейронные сети имеют один существенный момент: они не являются полностью самостоятельными. То есть, им нужно изначально задавать определенные параметры, по которым они и будут работать. При этом учиться «с нуля», как это делает любой человек в своей жизни, ни один электронный мозг не способен. И именно такой самообучающийся ИИ и планируют создать эксперты из MIT и компании Honda.
Нам уже привычно слышать такие фразы, как «машинное обучение» и «искусственный интеллект». Мы думаем, что кто-то сумел воспроизвести человеческий ум внутри компьютера. Это, конечно, неправда. Но частично причина, по которой эта идея так распространена, объясняется тем, что метафора человеческого обучения и интеллекта была весьма полезна для объяснения машинного обучения и искусственного интеллекта. Некоторые исследователи искусственного интеллекта поддерживают тесный контакт с сообществом нейробиологов, и вдохновение проходит в обоих направлениях.
Знаменитый аукционный дом Кристис продал первое «произведение искусства», написанное искусственным интеллектом, сообщает портал The Verge. Картина под названием «Портрет Эдмонда Белами» ушла с молотка за 432 500 долларов. Продажа «шедевра» оказалась необычной не только потому, что это первый случай в 252-летней истории аукционного дома продажи картины, написанной роботом, но еще и потому что ожидаемая стоимость лота должна была составить не более 7-10 тысяч долларов.
Технологии искусственного интеллекта уже давно используются в системах распознавания лиц и поиске людей при помощи камер видеонаблюдения. Однако это далеко не единственные параметры, по которым можно производить поиск. К примеру, группа исследователей из Индии обучила искусственный интеллект искать нужных людей, исходя из их роста, гендерной принадлежности и одежды, которую они носят.
Компьютерные нейросети, на основе которых строится искусственный интеллект, устроены по своей сути также, как и их анатомические прародители. Для того, чтобы ИИ учился чему-то новому, нужно укреплять старые и создавать новые связи между элементами нейросети. На текущем уровне развития технологий наращивать потенциал нейросетей становится все сложнее. Но на помощь могут прийти новые мемристоры, разработанные в Американском Институте Физики (AIP).
Забавная штука искусственный интеллект. Он может идентифицировать объекты за считанные секунды или доли секунды, подражать человеческому голосу и рекомендовать музыку, но большинству машинных «интеллектов» недостает самого базового понимания повседневных объектов и действий — иными словами, здравого смысла. DARPA объединяется с Алленовским институтом искусственного интеллекта в Сиэтле, чтобы изменить это.
Компания Magic Leap известна как первая, выпустившая для массовой аудитории гарнитуру дополненной реальности. Произошло это в августе нынешнего года. И, хоть гаджет и получил довольно противоречивые отзывы, разработчики даже не планируют останавливаться. Например, на днях они представили весьма интересного виртуального ассистента на основе ИИ — девушку по имени Mica. А также рассказали и о планах по развитию проекта.
На сегодняшний день основными методами создания реалистичной анимации виртуальных существ являются скелетная анимация и небезызвестный Motion Capture (mocap). Однако специалисты постоянно находятся в поиске новых не менее качественных, но более дешевых способов. И, вполне возможно, в этом могут помочь нейросети. Одну из них недавно обучили распознавать движения людей и переносить их на виртуальных персонажей. Подойдет для этого любое видео. Даже видео с YouTube.
В 2017 году основатель Tesla и SpaceX Илон Маск загорелся идеей создать интерфейс для прямого обмена информацией между мозгом человека и компьютером. Для этого он открыл компанию Neuralink, но есть огромная вероятность, что на воплощение задумки Илона в реальность потребуются десятки лет. Хорошо, что подобными идеями горит не только он, но и исследователи из Вашингтонского университета. В сентябре 2018 года они придумали систему для создания «телепатической» связи между тремя людьми.
Как и в других проектах по созданию искусственных изображений, данная технология основана на генеративно-состязательной нейросети. Напомним, что она состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Первая создает изображения, а вторая оценивает их схожесть с образцами идеального результата.
Большие данные (или big data) в последнее время все чаще находят применение в самых разных областях. Проще говоря, big data – это огромный массив неструктурированных данных, который можно использовать для тех или иных целей. Их обработкой занимаются особые программы на основе искусственного интеллекта и очень часто на выходе можно получить крайне важные результаты. И недавно российское медицинское сообщество совместно с разработчиками ИИ-систем приступили к запуску масштабного проекта по созданию национального оператора биомедицинских данных. В будущем он поможет специалистам ставить более верные и точные диагнозы и улучшить выявление и лечение заболеваний.
Границы между реальным миром и миром цифровым продолжают ломаться, и важность последнего в нашей персональной и профессиональной жизни продолжает расти. Некоторые описывают плавление виртуальных и реальных миров как часть четвертой промышленной революции. Полное влияние этой революции на нас как отдельных людей, наши компании, общества и сообщества остается неизвестным.
В 2018 году команда, состоящая из самообучаемых ИИ-игроков, потерпела феерическое поражение против профессиональных киберспортсменов. Шоу-матч, проходивший в рамках чемпионата мира по игре Dota 2 The International показал, что командное стратегическое мышление пока по-прежнему позволяет человеку одерживать верх над машиной.
В октябре аукционный дом «Кристис» впервые выставит в продажу произведения искусства, созданные искусственным интеллектом. Машинное обучение все глубже проникает в культуру, поэтому юристы начинают задаваться вопросом: кому принадлежат авторские права на созданные алгоритмами произведения, и то получит деньги за продажу?
Уже достаточно давно существует технология распознавания речи. Как и функция распознавания изображения. Так почему бы их не совместить, улучшив сразу обе? Видимо, именно так и подумали эксперты из Массачусетского технического университета (MIT), разработав алгоритм, способный определить отдельные объекты на изображении, основываясь лишь на речевом описании.
За исключением некоторых острых состояний, большинство болезней начинаются с едва заметных признаков, которые все больше прогрессируют со временем. Касается эти и когнитивных расстройств наподобие деменции. И для быстрой и своевременной диагностики японские ученые создали ИИ, который заподозрит признаки болезни всего за несколько минут.