Игорь Пивоваров — об искусственном интеллекте и бизнесе, с ним связанном

Наука и жизньНаука

Мыслю — значит существую

Максим Абаев, обозреватель журнала «Наука и жизнь»

Робот София и Бен Гёрцель, основатель проекта «SingularityNET», на конференции в Лиссабоне в 2017 году. Фото: Stephen McCarthy/Web Summit via Sportsfile/CC BY 2.0

Полгода назад я установил себе в смартфон приложение TikTok. Мне было интересно посмотреть на эту новую социальную сеть, которую почти каждый успел поругать и обвинить чуть ли не во всех смертных грехах. Её главная особенность — это бесконечная лента из коротких видеороликов, автоматически подстраивающаяся под ваши интересы. Первые несколько дней мне, скажем так, пришлось тяжело, наши интересы категорически не совпадали, но потом что-то произошло.

Занятных роликов стало попадаться всё больше и больше. Сеть очень быстро поняла, что мне нравится смотреть. Притом это не было в привычном для других социальных сетей стиле: «Тебе нравится космос — вот тебе ещё сто роликов про космос». Напротив, она весьма тонко «чувствовала», что и в каком количестве мне показывать, где попробовать какую-то новую тему и как удержать моё внимание. И тогда у меня возникло странное ощущение, как будто касание пальцем экрана смартфона это не результат моего желания смотреть или не смотреть видеоролик, а способ, каким нечто крайне любопытное пристально изучает меня. Поэтому, когда на записи одной радиопередачи я познакомился с человеком, знающим, как устроено это «нечто» по ту сторону смартфона, желание отдельно поговорить с ним об искусственном интеллекте появилось само собой. Этот человек — Игорь Пивоваров, главный аналитик Центра искусственного интеллекта, созданного на базе МФТИ, а ещё он директор конференции по искусственному интеллекту OpenTalks.AI, на которой разработчики машинного разума обсуждают технологии ИИ и бизнес, с ним связанный, а также то, о чём не любят говорить большие компании — об этике искусственного интеллекта.

Пока вы просматриваете ролики — скажем, с совами, — нейросеть TikTok изучает ваши интересы и учится их предугадывать. Фото Максима Абаева

— Игорь Олегович, чтобы создать искусственный интеллект, нам сначала нужно разобраться с тем, как работает наш «естественный» разум, как говорится, понять самих себя, или лучше пытаться создать интеллект с чистого листа?

— Сфера искусственного интеллекта — это такая большая область исследований, объединяющая самые разные направления, начиная от маленьких и понятных алгоритмов и заканчивая попытками построить искусственный супер-разум. Исследователи в этой области делятся на две большие группы. Одни изучают мозг человека как некоторый идеальный объект, который продуцирует мышление и сознание. Если мы изучим мозг целиком, научимся его моделировать, тогда, возможно, поймём, как устроено мышление и сознание. И мне ближе такой подход. Другие просто делают искусственный интеллект. Они говорят: зачем нам понимать, как устроен мозг. Нас интересует, условно, не «хард», а «софт». А софт не должен быть привязан к железу. Ведь если нужно сделать самолёт, совсем не обязательно повторять взмахи крыльев птиц, крыло самолёта использует другие принципы. В этом смысле вторая группа исследователей, которая ставит перед собой цель создать ИИ как процесс мышления и интеллекта, отбрасывает гипотезу, что мозг — это единственно возможный пример интеллекта.

— Сейчас планета у нас опутана глобальной паутиной интернет-сетей. Может быть, её как-то по-особенному структурировать, и за счёт огромного количества вычислительных ресурсов получится переход количества в качество?

— Вы правы, есть похожие идеи. Например, существует проект «SingularityNET», его основал Бен Гёрцель, математик и исследователь искусственного интеллекта. Смысл проекта в том, что это такой, уж простите за столько нерусских слов, онлайновый реалтаймовый маркетплейс алгоритмов искусственного интеллекта, решающих определённые задачи. По-простому это выглядит следующим образом. Возьмём робота Софию (разработка гонконгской компании Hanson Robotics. — Прим. ред.), которую возят по разным выставкам. На самом деле в ней самой никакого интеллекта нет. Это машина, с датчиками звука и изображения, способная что-то произносить. Тогда как сделать, чтобы София осмысленным образом понимала речь и реагировала на неё? Давайте в неё поставим модуль связи с интернетом и интерфейс, отправляющий определённый пакет аудиоданных в облако, если человек что-то сказал роботу. Дальше в сети объявляется «тендер» на расшифровку звукового файла. За миллисекунды собираются предложения, определяется победитель и он распознаёт аудиозапись, превращая её в текст. Затем объявляется следующий «микротендер» с заданием понять, как на этот текст надо ответить, и так далее.

Можно сказать, что это попытка построить настоящий сильный интеллект сборкой из множества отдельных микросервисов, решающих отдельные микрозадачи, но их так много и они так много решают, что в итоге всегда можно найти что-то, что отвечает текущей потребности. У подобного перехода к так называемому сильному искусственному интеллекту через прямое наращивание мощностей сервисов и обеспечение связи между ними есть свои сторонники. Хотя я не верю в такой подход.

— Вы сказали про сильный искусственный интеллект. Тогда получается, что должен быть и слабый? Как вообще измерить силу машинного интеллекта?

— Это пока не устоявшаяся терминология. Сейчас большинство специалистов склоняются к такому определению, что слабый ИИ — это некая система, которая способна выучиться и хорошо решать какую-то задачу, но только одну. Например, камера, а точнее алгоритм, который распознаёт номера автомобилей. Но поставь этому алгоритму задачу найти на улице Шэрон Стоун, и он уже не справится, потому что натаскан на другое.

Можно сделать алгоритм чуть шире, который сможет и номер распознавать, и людей находить. Но научить его переводить тексты с одного языка на другой уже не получится. А человек универсален, он способен научиться решать очень разные задачи. К тому же у современных алгоритмов искусственного интеллекта есть такая особенность — ката-строфическое забывание. Если модель натаскана на какую-то определённую задачу, а её переучиваешь на другую задачу, то она может и переучиться, но, скорее всего, забудет первую. То есть искусственный интеллект остался узким, просто фокус сместился на другое. Вот это называется слабым ИИ.

А сильный ИИ, его ещё называют «общий», это концепция системы, способной учиться неограниченному перечню задач, не забывая того, чему она научилась до этого! Есть такое определение, что интеллект — это способность адаптироваться к среде, обучаться и решать широкий круг задач, способствующих достижению целей в условиях неопределённости и ограниченности ресурсов. Понятно, что если такая система появится, то она будет учиться, учиться и ещё раз учиться и быстро превзойдёт человека, по крайней мере по спектру решаемых задач. Под сильным ИИ сейчас принято понимать примерно это.

Но есть исследователи, которые считают, что ИИ при этом должен быть ещё выше уровнем, чем человек во всех своих проявлениях. Дальше встаёт вопрос, а что такое уровень человека, люди же все разные, кто-то в шахматы играть не умеет, а кто-то гроссмейстер — с кем сравнивать? Так что сильный ИИ — это некая концепция, над ней много кто работает, и мы в том числе. Мои коллеги и я пытаемся понять, как работает мозг, сделать математические модели, чтобы разобраться, как устроены процессы целеполагания, мотивации, поведения, что нами движет и как это в мозге решается.

— Создание искусственного интеллекта — это теоретическая или практическая работа?

— Сейчас уже практическая, потому что именно последние лет пятнадцать у нас появились возможности ставить эксперименты. Я по образованию физик-теоретик. И одно дело, когда ты придумал теорию, сколь угодно красивую и сложную, но проверить её нельзя, а другое дело — когда ты можешь поставить эксперимент. Эйнштейн, например, создал свою теорию относительности, и она долго была лишь изящной математической конструкцией, а смогли проверить её только через полвека, когда измерили отклонения траекторий спутников. Вот тогда все сказали: «Вау!»

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Сиенские супруги Сиенские супруги

Джанноддза Сарачени и Мариотто Миньянелли жили и друг друга любили в Сиене

Наука и жизнь
Тюнинг Тюнинг

Калаш хорош, но его можно сделать еще лучше

Популярная механика
Наука побеждать Наука побеждать

Краткое введение в историю и биомеханику смешанных единоборств

Популярная механика
«Российская миссия. Забытая история о том, как Америка спасла Советский Союз от гибели» «Российская миссия. Забытая история о том, как Америка спасла Советский Союз от гибели»

Чем еще кроме продовольственной помощи APA занималась в России?

N+1
Гонка за орбитальный кинематограф Гонка за орбитальный кинематограф

Зачем снимать кино в космосе, если есть компьютерная графика?

Популярная механика
Электромобиль для зумеров: WayRay Holograktor Электромобиль для зумеров: WayRay Holograktor

WayRay представила первый в мире электромобиль с голографическим AR-остеклением

Популярная механика
11 способов становиться немного умнее каждый день 11 способов становиться немного умнее каждый день

Интеллект, как и тело, требует правильного питания и регулярных тренировок

Psychologies
«Любимый бросил меня, когда я была беременна»: как пережить предательство? «Любимый бросил меня, когда я была беременна»: как пережить предательство?

Чем после разрыва помогут внутренний «адвокат», «прокурор» и «судья»

Psychologies
«Глаза» для беспилотников «Глаза» для беспилотников

Автомобили с круглой нашлепкой на крыше сегодня на дорогах уже не редкость

Популярная механика
Социальное — это для всех: почему соцсектор не должен оставаться женской сферой Социальное — это для всех: почему соцсектор не должен оставаться женской сферой

У женщин и правда есть некий «ген доброты»?

Forbes
После выборов После выборов

Южная Корея, Сеул, район Куро, 18 декабря 1987 года

Дилетант
Четыре способа понять, что вы мыслите слишком узко Четыре способа понять, что вы мыслите слишком узко

Системное мышление дает возможность посмотреть на ситуацию шире

Inc.
Возвращение Чемберлена из Мюнхена Возвращение Чемберлена из Мюнхена

Аэродром Хестон, Лондон. 30 сентября 1938 года

Дилетант
«Канувшие в Лету»: графические форматы, о которых мало кто помнит «Канувшие в Лету»: графические форматы, о которых мало кто помнит

Первые графические стандарты

VC.RU
Новый мир в штате Чьяпас Новый мир в штате Чьяпас

Жизнь революционных сапатистов

Вокруг света
Как проверить авто на залог: все возможные способы и инструкции Как проверить авто на залог: все возможные способы и инструкции

Как проверить автомобиль перед покупкой и случайно не взять на себя обременения?

РБК
Инки вырвали ламе сердце Инки вырвали ламе сердце

Археологи в Перу нашли останки двух животных, принесенных в жертву

N+1
Живем вместе ради ребенка Живем вместе ради ребенка

Психолог о роли отца в жизни дочери

Лиза
Как Полина Гагарина похудела на 40 кг Как Полина Гагарина похудела на 40 кг

Как Полина Гагарина похудела и какие приемы помогают ей удерживать вес

Cosmopolitan
Темные пятна и светлые головы: 5 увлекательных книг по истории России Темные пятна и светлые головы: 5 увлекательных книг по истории России

Книги, которые помогут составить объективную картину прошлого России

Популярная механика
Little Big представили NFT-яйца Ильича Little Big представили NFT-яйца Ильича

NFT набирает обороты и собирает вокруг себя все больше людей

GQ
10 возмужавших сыновей зарубежных звезд – Спирс, Броснана и других 10 возмужавших сыновей зарубежных звезд – Спирс, Броснана и других

Как выросли сыновья зарубежных звезд

Cosmopolitan
Сама себе режиссер Сама себе режиссер

Карина Нигай – о том, как блогеры поменяли правила fashion-индустрии

Harper's Bazaar
«Купе номер 6»: идеальное кино про одиночество и российские поезда «Купе номер 6»: идеальное кино про одиночество и российские поезда

«Купе номер 6» — это идеальная лента о России. В самом хорошем смысле

Cosmopolitan
Тайна хрущёвок: зачем в старых квартирах делали окно между кухней и ванной? Тайна хрущёвок: зачем в старых квартирах делали окно между кухней и ванной?

Правда и мифы о том, зачем в квартирах делали окно между кухней и ванной

Cosmopolitan
Самые разрушительные компьютерные вирусы в истории Самые разрушительные компьютерные вирусы в истории

В 1983 Фред Коэн создал один из первых прототипов компьютерного вируса

Maxim
Человеческий фактор как главный виновник дорожных аварий. Как он появился и насколько актуален сегодня Человеческий фактор как главный виновник дорожных аварий. Как он появился и насколько актуален сегодня

Как появилось представление о человеческом факторе

Популярная механика
Одна вокруг света: красное море и вездесущие велосипедисты Одна вокруг света: красное море и вездесущие велосипедисты

Красное море в Латинской Америке и неожиданные препятствия

Forbes
Быть шаолиньским монахом: почему рынок приложений для медитации переживает бум Быть шаолиньским монахом: почему рынок приложений для медитации переживает бум

С чем связан бум приложений для медитации?

Forbes
Станет больше пыток и коррупции. Чем нам всем грозит закрытие «Мемориала»* Станет больше пыток и коррупции. Чем нам всем грозит закрытие «Мемориала»*

Чем закрытие «Мемориала»* грозит обычным гражданам

СНОБ
Открыть в приложении