Удивительные истории об искусственном интеллекте - Александр Александрович Прокопович

Александр Бессонов

Мой мир рухнул!

– Алло, Настя, слышишь меня? Это я!

– Бабушка?!

– Да, милая моя! Как у тебя дела?

– Хм… да пофиг… Бабушка, у меня дела очень плохо! Хуже не бывает! С работы вот-вот уволят, с мужем поссорилась, дети со мной вообще не разговаривают! Мой мир рухнул! Если дальше так пойдет, скоро к тебе перееду!

– Приезжай, конечно! Я очень рада! Места немного… Постелю тебе рядом с Джимом. Помнишь, когда тебе было ночью страшно, ты перебиралась к нему, обнимала его и засыпала…

– Он был теплый и пах костром… Ты-то откуда это знаешь?!

– Я все помню, Настенька! Что там с работой твоей?

– Ох, я взяла очень много проектов на себя, и мне кажется, что не вывожу.

– Тебе кажется или так и есть?

– Какая разница?

– Огромная, милая моя. То, что происходит у тебя в голове, и то, что происходит на самом деле, – это разные вещи.

– Ну какие разные?! Я все сроки косячу… Ничего не успеваю. В офисе сижу допоздна. Все выходные там! На планерках мычу как корова вместо внятных ответов.

– Тихо, тихо, милая. Не заводись.

– Как не заводиться? На Витю с детьми срываюсь! Все меня считают уже ку-ку! Ну вот, по второй линии звонят по работе…

– Стоп! Сбрось их! Договорим.

– Но это может быть важно!

– Настя, сбрось!

– Ну ладно…

– Помнишь, мы с тобой ходили на речку?

– Когда я упала в лужу в новом розовом платье?

– Да!

– Еще бы. Такое не забыть. Катастрофа! Ты-то как…

– Так вот, ты орала так, что вся деревня слышала. Ты кричала, что твоя жизнь не имеет смысла! Что мама тебя убьет за платье! Что это дорогая фирма! Платье не отстирать! Помнишь?

– Припоминаю что-то…

– Мы отстирали платье. Не сразу. Сначала замочили. Потом кипятили. Стирали. Еще стирали… На следующий день ты в нем опять пошла на речку.

– Помню! Платье было как новое!

– Ничего не напоминает?

– Нельзя сравнивать мою ситуацию сейчас и то платье!

– А мне кажется, все то же самое. Только другие декорации.

– Хм… Думаешь, в этот раз можно отстирать платье?

– Уверена! Ну а если не отстираешь – купи новое! Оно даже лу…

– Алло, бабушка, алло…

– Анастасия, это виртуальной помощник Олег! Сеанс с виртуальной бабушкой завершен! Продлять будете?

– Нет! Не знаю, как вы это делаете, но я ее поняла!

Эльдар Сафин

Будущее настало вчера: жизнь с ИИ

(взгляд фантаста, работающего в IТ)

ИИ – боги или демоны?

Писатели – в том числе и фантасты – в общем такие же люди, как и все остальные. И перспективы развития искусственного интеллекта они видят ровно такие же – а именно, соответствующие одному из трех сценариев:

1. Искусственный интеллект превзойдет и уничтожит человечество (яркий пример – Скайнет из «Терминатора»).

2. Искусственный интеллект позволит человечеству открыть новые горизонты и стать сильнее и лучше (как пример – «Алмазный век, или Букварь для благородных девиц» Нила Стивенсона, где ИИ используется для обучения обычных детей до уровня гениев).

3. Искусственный интеллект станет новой переменной в движении человечества вперед, и самым важным вопросом в этом сценарии будет – сможем ли мы при этом остаться людьми (примеры – любой классический киберпанк; в частности, «Мечтают ли андроиды об электроовцах» Филиппа К. Дика, по которому сняли «Бегущего по лезвию»).

БУДУЩЕЕ НАСТАЛО ВЧЕРА: ЖИЗНЬ С ИИ

В целом то, как мы видим искусственный интеллект, зависит от того, как мы смотрим на будущее – как оптимисты, как пессимисты или же как реалисты. Потому что уже сегодня очевидно, что ИИ вошел в нашу жизнь очень плотно и никуда нам от него не деться.

Он будет доставлять нам пиццу, учить наших детей, развлекать нас и лечить наших родителей. Он будет пугать, восхищать, заботиться. Искусственный интеллект интегрирован в нашу жизнь как полноценная ее часть, и вынести его за скобки уже не получится.

Как так вышло? Что с этим делать – и надо ли что-то делать?

Откуда взялся искусственный интеллект

Здесь все просто: чем выше уровень задач, тем более сложные появляются инструменты для их решения. Когда нужно сложить два и два, мы можем пользоваться пальцами. Чтобы разделить семьсот пятьдесят шесть на тысячу пятьсот двадцать восемь, лучше использовать калькулятор, хотя можно попробовать и «в столбик».

А если, к примеру, нужно выбрать оптимальный маршрут из десяти тысяч вариантов, то имеет смысл написать алгоритм, который проверит все точки заданного пути.

Задачи постепенно становились запутаннее и интереснее, а инструменты – все более и более сложными. И вот в один прекрасный день создавать алгоритмы по правилам стало слишком накладно, поэтому люди придумали обучение на примерах – или, другими словами, дата-сетах.

Дата-сет для ИИ, который делает картинки, – это миллионы написанных ранее картин, рисунков, графических романов.

Дата-сет для ИИ, который пишет рассказы, – это вся мировая литература.

Дата-сет для ИИ, который составляет договоры, – это вся база договоров по каждой стране отдельно.

То есть теперь правила и алгоритмы пишутся только для оболочки программы, а сама программа обучается на гигантском количестве данных за счет так называемого машинного обучения. Чем больше дата-сетов обработает ИИ, тем лучше он соображает и больше задач решает.

Момент, когда к программам начали применять машинное обучение, – и есть момент появления искусственного интеллекта в современном его понимании. В 2000-х годах стартовало массовое применение искусственного интеллекта для потребителей – Netflix использовал его для создания алгоритма рекомендаций просмотра, Rebellion Research использовала машинное обучение для прогнозирования финансового кризиса 2008 года. Прошло всего лишь пятьдесят лет: первые попытки создания «интеллектуальных» программ были предприняты (и успешно!) еще в середине двадцатого века.

Сотни тысяч жизней в серверной стойке

Решение сложных задач с машинным обучением требует гигантских ресурсов. Те нейросети, которые появляются сегодня, десять лет назад были невозможны – потому что технологии, которые для них необходимы, находились в зачаточном состоянии. Плюс к тому, для обучения современного искусственного интеллекта требуется количество данных, во много раз превышающее объем работ, которые мог бы создать один гений или даже целая академия наук за все время своего существования.

К примеру, выборка данных, на которых обучается большая языковая модель, включает в себя статьи, книги, диалоги, комментарии и многое другое, разделенное по категориям и описанное для того, чтобы ребенок-нейросеть научился ориентироваться в контексте. «Смотри, это – яблоко!» Вместе с подобной фразой нейросеть получает сотни, тысячи описаний яблок. «А это – нож!» – и вот вам, пожалуйста, множество статей и