Новости всё Hi-Tech - iCity.life Владивосток

Когда разговор заходит об искусственном интеллекте (ИИ), на ум приходят фильмы наподобие «Я, робот», «Матрица», «Терминатор» и «Космическая одиссея» – каждый из них иллюстрирует наш страх перед искусственным разумом и человекоподобными роботами. И если последние пугают нас из-за эффекта зловещей долины, то страх перед ИИ сочетает в себе множество факторов. Но что вообще такое ИИ? И какое отношение к нему имеют популярные сегодня нейросети? Чтобы ответить на эти вопросы сперва разберемся с терминами: «нейронная сеть» или «нейросеть» представляет собой математическую модель (или программу), способную к обучению и обработке большого количество информации. В ее основе лежит алгоритм машинного обучения для «имитации» работы человеческого мозга. И так как к 2023 году нейросеть научилась писать тексты и музыку, генерировать изображения и диагностировать заболевания, можно ли назвать ее искусственным интеллектом – инструментом, способным выполнять творческие задачи, которые традиционно считались прерогативой человека?

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

В 1950 году статья британского математика Алана Тьюринга положила начало общественной дискуссии об искусственном интеллекте. В качестве ответа на вопрос о том, могут ли машины мыслить, Тьюринг предложил необычный тест, ответы на который позволяют отличить человека от машины. Сегодня «тест Тьюринга» является не только важной частью истории искусственного интеллекта и лингвистики, но и философской концепцией.

Следующей вехой стало определение ИИ, предложенное американским информатиком Джоном Маккарти в 2004 году – в статье он описывает ИИ как науку создания интеллектуальных машин и компьютерных программ, призванных способствовать пониманию человеческого интеллекта. Это определение, пожалуй, лучше прочих иллюстрирует суть и назначение искусственного интеллекта – создавая интеллектуальные машины мы познаем себя.

Если говорить совсем просто, то ИИ – это свойство искусственных интеллектуальных систем, которые позволяют компьютеру решать разнообразные когнитивные задачи включая творческие (а они, как считается, свойственны только человеку). И хотя мы привыкли думать об искусственном интеллекте в контексте научной фантастики, технологии, оснащенные этими системами, окружают нас повсюду.

Сегодня ИИ помогает искать и анализировать информацию, планировать астрономические наблюдения космических телескопов (Hubble и James Webb), диагностировать заболевания, следить за порядком на улицах мегаполисов и даже предсказывать преступления с точностью до 90% (ну чем не «Особое мнение»?). Немаловажно и то, что задачи, которые кажутся нам трудными, не являются таковыми для ИИ – и наоборот.

Что такое машинное обучение?

Несмотря на многочисленные преимущества интеллектуальных систем, современный ИИ не мыслит как человек и делает выводы основываясь на анализе большого количества информации (которая может быть ограниченной или неточной). Так, в 2016 году система не смогла распознать азиатский разрез глаз у гражданина Новой Зеландии по причине того, что большинство жителей этой страны имеют европейскую внешность.

Для создания интеллектуальных систем используются разные методы, например, алгоритмы машинного обучения, позволяющие понять как компьютеры и роботы извлекают уроки из собственного опыта. Многие экспертные системы также используют специальные знания в таких областях как медицина, юриспруденция и др.

Машинное обучение – важный, но не единственный раздел исследований в области искусственного интеллекта. Одним из видов машинного обучения является нейросеть.

Согласно определению Маккарти, искусственные интеллектуальные системы помогают нам узнавать самих себя. В этом смысле нейросеть – крайне полезный инструмент, призванный повторить работу самого сложного органа человеческого тела, являясь, по сути, математической моделью (набором формул или программой) для обработки большого количества информации.

Что такое нейросети и как они работают?

Сегодня искусственные нейронные сети (ИНС) — математические модели, имитирующие нейронные связи в человеческом мозге – эффективнее обрабатывают данные (в отличие от традиционных компьютеров), лучше распознают образы, решают задачи и постоянно развиваются с помощью алгоритмов машинного обучения. Можно даже сказать, что нейронные сети «программируют сами себя» и стремительно развиваются.

Ученые называют сложную архитектуру нейросетей глубоким обучением. Однако отличить машинное обучение от глубокого сложно, особенно не специалисту, поэтому чаще всего говорят просто название конкретной сети (например ChatGPT, MidJourney и др).

Успешная и высокоскоростная обработка изображений, текстов, видео и голоса увеличивает области возможного применения нейросетей. Так, распознание речи и изображений сегодня занимает всего несколько минут, а не часов (как раньше). Стоит ли говорить, что способность этих систем «думать» (то есть интерпретировать данные учитывая контекст) произвела революцию в вычислительной технике, какой мы ее знаем.

Как объясняют специалисты, процесс создания нейросети можно сравнить с тем, как глаза получают визуальный сигнал: данные поступают поэтапно до тех пор, пока мозг не обработает полученную информацию и не «выдаст» сгенерированное изображение (учитывая при этом все ранее использованные данные и взаимосвязи). Важной характеристикой нейросети является и ее адаптивность – возможность вносить изменения в алгоритмы машинного обучения в процессе получения и обработки данных.

Что нужно знать о ChatGPT?

В октябре 2022 года компания OpenAI представила ChatGPT – программу, способную генерировать тексты едва отличимые от написанных человеком. Эта нейросеть также выполняет функции голосового помощника (то есть является чат-ботом), придумывает истории, пишет стихи и разъясняет сложные темы простыми словами.

После релиза ChatGPT мгновенно привлекла внимание пользователей – в отличие от уже существующих систем, новая нейросеть не просто копирует найденную в сети информацию, а старается предоставить максимально понятный ответ на заданный вопрос. ChatGPT также работает в формате диалога, а ее аналогов на данный момент в мире не существует.

Такие чат-боты как GPT работают с большим объемом данных чтобы делать прогнозы, осмысленно связывать слова, понимать контекст и имитировать речевые паттерны, – говорится на официальном сайте компании.

Самым революционным поступком OpenAI стал пользовательский интерфейс, который позволяет широкой публике напрямую экспериментировать с нейросетью. Именно эта особенность сделала ChatGPT настоящей сенсацией, что подтверждает нашумевшая история студента из Российского государственного гуманитарного университета (РГГУ): молодой человек воспользовался чат-ботом чтобы написать диплом, а историей успеха поделился в своем Twitter.

Цель работы, которая по словам выпускника заняла всего 23 часа, заключалась в корректном составлении запросов для ChatGPT и проверки ответов. В конечном итоге дипломная работа под названием «Теоретические аспекты управления современной организацией» набрала 82% оригинальности, а ее автор справился с защитой.

Новость стала настоящей сенсацией и даже послужила причиной скандала – ряд пользователей обратились в Министерство образования с просьбой отозвать дипломную работу, написанную нейросетью. К счастью, история закончилась хорошо – администрация РГГУ не стала отзывать диплом, предложив ограничить доступ к чат-боту ChatGPT в образовательных учреждениях.

Как позже рассказал выпускник, общение с нейросетью проходило на английском языке, после чего Александр перевел ответы на русский язык и отредактировал текст. Итоговую работу выпускная комиссия РГГУ сочла «удовлетворительной». Кажется, мечта всех школьников и студентов наконец исполнилась.

Что нужно знать о Midjourney?

До шумихи вокруг ChatGPT сенсацией была нейросеть Midjourney, способная генерировать изображения по текстовому описанию. По словам разработчиков Midjourney призвана расширить творческие возможности человека и интеллектуальных систем.

Пользоваться этим чат-ботом несложно, главное – задать вопрос на английском языке (например, описывая сюжет) и отправить его на обработку. Полученные изображения, как вероятно знает уважаемый читатель, получаются на отлично. Особенно радует способность Midjourney генерировать такие абстрактные фразы как «селедка под шубой», «душа компании», «тоска зеленая» и др.

И так как весь мир обсуждает выдающиеся достижения нейросетей, профессиональные художники, писатели и программисты всерьез обеспокоены будущим профессии – труд ИИ в тысячи раз дешевле, а результат можно получить за несколько секунд. При этом отличить текст ChatGPT от написанного человеком (как и картинки Midjourney) не могут даже профессионалы. Успокаивает лишь тот факт, что новейшие ИНС не мыслят как люди (по крайней мере пока).

Может ли искусственный интеллект заменить человека?

Современные интеллектуальные системы призваны выполнять задачи, над которыми традиционно работают люди, будь то понимание языка, распознавание шаблонов и решение проблем. Но несмотря на привычный страх перед искусственным разумом, вероятность того, что нейронные сети или любая другая форма искусственного интеллекта полностью заменит людей в ближайшем будущем крайне мала.

И хотя ИНС выполняют ряд определенных задач эффективнее и быстрее людей, они все еще не способны понимать контекст и проявлять творческий подход также, как это делаем мы. К тому же в большинстве случаев ИИ используется как инструмент для расширения человеческих возможностей, а не для их замены – современные ИНС помогают нам анализировать большие объемы данных, делать прогнозы и автоматизировать рутинные задачи, освобождая наше драгоценное время.

Более того, за разработку и внедрение ИНС отвечаем мы сами. Как и за решения о том, какую роль в жизни общества в будущем сыграет ИИ. Но кое-что можно сказать наверняка уже сегодня – скорость развития искусственных интеллектуальных систем, способных к обучению, приведет к появлению более сложных и мощных моделей а также их интеграции в различные отрасли и аспекты повседневной жизни (включая здравоохранение, финансы, транспорт и образование).