Штучний інтелект - «судний день» або «золотий вік загального процвітання»

Штучний інтелект (ШІ) стійко займає лідируючі позиції в топах проривних технологій ще з кінця минулого століття.  Ще до початку практичних розробок фантасти успішно експлуатували тему машинного розуму.  Як правило, основними були два сюжети - це утопічне процвітаюче людське суспільство, де всі проблеми життєзабезпечення покладені на розумних роботів, і похмурі перспективи майбутнього, де влада над людиною захоплена машинами.  Сьогодні ці сюжети лягли в основу етичних проблем розробки штучного розуму.  Але про все по порядку.
 Щоб створити цифровий інтелект, розробники визначили два основних напрямки.  В одному випадку це була імітація людського мозку зі складною мережею нейронів і нервових закінчень, а в іншому - спроба розробки системи алгоритмів, які повторюють розумову діяльність людини.  На зорі розробок ІІ перший шлях реалізувати було досить складно через скромних можливостей обчислювальної техніки і слабкою теоретичної бази.  Тому пріоритет отримав шлях розробки алгоритмів.  Однак не всі завдання можна було вирішити у такий спосіб.  У деяких випадках єдиним виходом могли стати нейронні мережі, які і стали основою машинного навчання.  Сучасні темпи розвитку комп'ютерної техніки і нано технологій зіграли позитивну роль в розвитку штучних нейронних мереж.








 Кожен із шляхів створення штучного інтелекту мав свої сильні і слабкі сторони.  При розробці системи алгоритмів необхідно було ставити формальний опис вирішення кожного завдання.  Тобто, щоб розширити коло розв'язуваних проблем, розробнику необхідно додавати в програму нові алгоритми.  Проте, такі пристрої добре вирішували логічні завдання, і вже в кінці 90-х років минулого століття машина обіграла в шахи чемпіона світу.
 Штучні нейронні мережі не вимагають програмування в тому сенсі, як це реалізується при створенні систем алгоритмів.  Головне достоїнство нейромереж в тому, що вони здатні самонавчатися.  На основі великого обсягу правильних рішень задач вибудовується залежність між вхідними та вихідними даними.  Першим завданням, успішно вирішеною нейромережею, стало розпізнавання і класифікація предметів на картинках не гірше, ніж це робила людина.

 Логічно припустити, що об'єднання двох підходів до створення ІІ могло б дати приголомшливі результати.  І дійсно, одним з таких результатів стало гібридне рішення, обіграло людини в гру го.  Тут проявилися найкращі риси нейромереж та алгоритмів.  ІІ спочатку оцінював становище на дошці як краще / гірше, а потім алгоритм прораховував тільки варіанти, передбачені нейромережею, як хороші.  При цьому немає необхідності прораховувати всі можливі варіанти.  Якщо це порівняти з поведінкою людини, то гравець інтуїтивно визначає поточну ситуацію, вибираючи найбільш оптимальні ходи.  Але, на жаль, такий гібридний підхід поки що не завжди можливий.

 Практичне застосування штучного інтелекту прийшло на вже підготовлений грунт.  Комп'ютерна обробка даних сформувала середу структурованої і стандартизованої інформації.  Застосування скриптів в різних сферах знизило залежність результатів роботи від кваліфікації і особистих якостей працівників.  Відбувається адаптація способу життя людини під цифрові технології.  Тому зона використання ІІ буде постійно розширюватися, частково замінюючи людська праця.

 Використання ІІ в управлінні транспортними засобами дозволяє реалізувати на практиці ідеї фантастів про машинах без водія.  Вже пройшли успішні випробування пілотних версій великовантажних автомобілів.  Ймовірно, найближчим часом можна очікувати появу роботів-таксі, які вигідно відрізняються традиційних таксистів.

Висока швидкість комп'ютерної обробки великих обсягів інформації в поєднанні з самонавчальним штучним інтелектом дозволяє вже сьогодні економити тисячі годин робочого часу, зменшуючи до нуля час відгуку на запит клієнта.За оцінками експертів до 2020 року близько 85% взаємодій з клієнтом буде здійснюватися без участі людини.  Однак використання ІІ не обмежується тільки зовнішніми комунікаціями.  Інноваційно орієнтовані компанії планують включати технологію штучного інтелекту в свої стратегії найму та утримання.  Це може бути відбір і фільтрація резюме по заданих параметрах, відстеження потенційних проблем і причин падіння продуктивності, аналіз поведінки співробітників і багато іншого.

 Наведемо думки двох експертів.  За словами глави відділу консультування і послуг Microsoft Italy: «Штучний інтелект стане новим бізнес-інструментом, і скоро компанії вже не будуть представляти, як без нього можна обходитися».

 У 2019 можливості штучного інтелекту стануть доступні на сучасних пристроях усередині компаній, що скоротить затримки, зумовлені використанням хмари.  Це, в свою чергу, помітно відіб'ється на характері розподілених мереж і зробить технологію ІІ такий же повсюдної, якими сьогодні є смартфони і електронна пошта ».

 З цим повністю згоден директор Canon Europe зі стратегічного розвитку Патрік Бишофф:
 «Майбутнє - це інтелектуальні периферійні і хмарні рішення.  Іншими словами, інтелектуальні рішення, які завжди під рукою ».

 В якості одного із способів реалізації ІІ, який з'являється вже сьогодні, можна розглядати інтернет речей.  Розумні датчики і підключені пристрої успішно застосовуються в побуті і не виробництві.  Одночасно з цим ведуться розробки гібридних хмарних систем, які з поєднання центру обробки даних з загальнодоступним хмарою перетворюються в обчислювальні одиниці.  Зараз ці дві тенденції досягли такого рівня, що 2019 рік можна вважати початком ери інтелектуальних хмар і інтелектуальної периферії.

 Зрозуміло, що практичне застосування ІІ має неозорі перспективи.  Це і повна автоматизація багатьох процесів, і забезпечення безпеки, і ювелірна точність хірургічних операцій, що рятує людські життя, і передбачення бажань, з метою максимального задоволення потреб.  Все це перегукується з сюжетом фантастів про створення процвітаючого суспільства, де майже вся робота покладена на роботів.  І тоді ми впритул зіткнемося з етичним питанням про самосвідомість штучного інтелекту.  Чи можна його визнати розумним істотою, рівним людині і зрівняти в правах?  Але це тільки одна сторона медалі.  Насправді доведеться зіткнутися з низкою проблем іншого роду.

 Впровадження ІІ в діяльність людини буде приводити до скорочення традиційних робочих місць.  Чи не при справах можуть виявитися не тільки працівники call-центрів і водії, а й юристи, лікарі, вчителі.  Зараз ми навіть не можемо до кінця усвідомити наскільки ІІ здатний замінити людину.  Тобто, вивільнення трудових ресурсів стане певною проблемою.  Щоб її вирішити, необхідна адаптація суспільства до індустрії високих технологій.  Але складність буде в пошуку тих сфер, де людина зможе конкурувати з штучним розумом.
 В процесі розвитку ІІ доведеться зіткнутися з багатьма «дитячими» хворобами зростаючого машинного «розуму».  Незбалансованість вхідної інформації викликатиме на виході тенденційність.  Один з проявів такого явища, з яким вже довелося зіткнутися, отримало назву «проблеми білої людини».  Ця назва була дана через переважання білих чоловіків в результатах роботи ІІ.  Так, наприклад, рекламні алгоритми видавали високооплачувані вакансії в основному відвідувачам чоловічої статі.  Алгоритми, що підбирають імена, частіше залишали свій вибір на «білих» іменах.  У конкурсі краси ІІ давав призові місця білим конкурсанткам.


Інша проблема ІІ виявилася в соціальних мережах, зокрема в Facebook.  Виходячи з переваг користувача, йому пропонувався контент тільки в одному ключі.  При цьому ховалися альтернативні точки зору.  На поточному етапі подібні явища можна списати на недосконалість алгоритмів і машинного навчання.Але в подальшому, якщо ІІ буде приймати життєвизначальних рішення, наприклад, винесення вердиктів в суді, таке неприпустимо.

 Як і будь-яка сильна технологія ІІ може мати подвійне призначення.  Тому її потрібно захищати від маніпулювання даними та спотворення алгоритмів третіми особами.  Тобто, на ІІ повинні поширюватися всі заходи кібербезпеки, можливо, більшою мірою.  Як це буде реалізовано на практиці поки залишається відкритим питанням.

 Однак є й інша проблема штучного інтелекту, яка складніше і глибше всіх інших.  Незважаючи на математичні моделі, теоретичну і експериментальну бази, навіть розробники цих алгоритмів не можуть пояснити, як діє їхній продукт.  ІІ являє собою «чорний ящик», який теоретично повинен видавати очікувані результати.  Але практика може відрізнятися від теорії.  Не знаючи, що протікають в «чорному ящику» процеси, їх неможливо контролювати.
 На відміну від людини машина вчиться вирішувати завдання, але не розуміє, що вона робить.  Це може призводити до того, що завдання буде вирішено, але зовсім не так, як очікувалося, хоча формально це буде рішенням.  Як приклад можна навести деякі «нестандартні» рішення ІІ, створених для проходження ігор:

 Гравець вбиває себе в кінці першого рівня, щоб не програти на другому рівні;
 Щоб не програти, гравець постійно ставить гру на паузу;
 При моделюванні штучного життя, де виживання вимагало енергії, але народження дітей енергії при цьому не забирало, ІІ створив вид, провідний сидячий спосіб життя, займається в основному спарюванням з метою виробництва потомства, яке можна було б потім з'їсти або використовувати в якості помічників для виробництва  більше їстівних нащадків.

 В іграх такі рішення виглядають кумедно, але в житті це загрожує глобальними трагедіями.  Цілком ймовірно, що для ІІ рішенням завдання боротьби з раком буде знищенням всіх хворих, які страждають від цього захворювання.  Тому сценарій знищення людства машинами не здається таким вже утопічним.Як в майбутньому складеться симбіоз людини і машини можна тільки припускати.  Необхідно розуміти, що технології ІІ будуть розвиватися і далі.  Вони відкривають занадто багато привабливих перспектив.  Прогрес зупинити неможливо.  Але відповідальність за майбутнє поки що лежить на людині - створимо ми світ загального процвітання або будемо знищені своїм же творінням.

 А як ви думаєте: до чого призведе масштабне впровадження штучного інтелекту в життя людини?  Напишіть в коментарях самий футуристичний, оптимістичний або науковий сценарій, який може нас чекати.

Штучний інтелект: добро чи зло для демократії?

За твердженням деяких експертів, штучний інтелект (Artificial intelligence, АІ) є загрозою для сучасного демократичного суспільства. Згадаймо хоча б, як зловмисні боти впливали на президентські вибори 2016 року в США та втручались у вибори в Мексиці в цьому році. Але ще більш тривожним є недавнє дослідження, відповідно до якого більшість людей у демократичних суспільствах у всьому світі вважають, що влада не чує їхній голос. Та й загалом, сучасні системи врядування останнім часом зіштовхнулися з кількома викликами. По-перше, це розчарування з боку інституціональних організацій, по-друге, негативний вплив іноземних агенцій, які використовують АІ зашкоджуючи суспільству.

І хоча АІ часто змальовується як загроза для людства, оскільки він здатний автоматизувати величезну кількість робочих місць та залишити людей без роботи — насправді це лише інструмент, який може бути використаний для ефективного вдосконалення стилю життя. Ось чотири ідеї, як застосувати АІ з метою поліпшення демократії в суспільстві. Виявлення фейківНа початку цього року технологія відеомонтажу, коли голову однієї людини «трансплантують» на тіло іншої, з використанням штучного інтелекту, досягла такого рівня, що це стало причиною появи великої кількості фейкових новин.

Переважно зловмисники зараз використовують наступний сценарій – вони прилаштовують у відеоролику голову певної знаменитості (звичайно, без її згоди) до тіла іншої людини і потім показують, як ця людина займається з кимось сексом. В результаті на порноресурсах масово з’являються фальшиві відео зі Скарлетт Йоханссон, Гал Гадо (Scarlett Johansson, Gal Gadot) та іншими зірками. Але що станеться, якщо в інтернеті будуть поширювати фейкові  відео із виступом президента Сполучених Штатів? Очевидно, що зловживання такими технологіями є дуже небезпечним. Звичайно, багато людей виявлять підробку, але ж фейкові персонажі все краще імітують людську мову і жести, тому чим далі, тим важче буде відрізнити фальсифікацію від оригіналу. І якщо ми не зможемо це виявити напевно, як уникнути фальшивих новин?

У відповідь на таку зростаючу загрозу стартапи та державні агенції започаткували ініціативи, мета яких – за допомогою штучного інтелекту зупинити розповсюдження фейкових новин.

Truepic, стартап, що працює з Reddit для виявлення маніпуляцій у ЗМІ, нещодавно отримав фінансування обсягом $8 млн, завдяки якому він почне вивчати способи виявлення небезпечних фальсифікацій. Також минулого місяця дослідники з Державного університету штату Нью-Йорк оголосили про те, що вони створили комп’ютерну модель зору для контролю за тим, які люди з’являються у фальшивих відео.

Агентство передових дослідницьких проектів у галузі оборони (DARPA) цього літа фінансує конкурс для провідних експертів з криміналістики, який допоможе визначити шляхи виявлення глибинних фальсифікацій.

Вибори у Сполучених Штатах в листопаді, швидше за все, стануть випробувальним майданчиком для різноманітних технологій втручання у виборчий процес з боку інших країн, що вороже налаштовані до США. Серед таких спроб можуть бути і високотехнологічні фальсифікації, тому дуже багато залежить від того, чи зможемо ми ефективно виявляти фейки. Доречно згадати виступ  комедійного актора Джордана Піле (Jordan Peele ), який виголосив відеопромову, використовуючи обличчя Барака Обами: «Це може здаватися банальним, але саме від того, як ми рухаємося до ери інформації, залежить те, чи зможемо ми вижити, чи станемо чимось на кшталт антиутопії». Мовний аналіз
Професор Стенфордського університету Ден Юрафскі (Dan Jurafsky) об’єднався з професором-психологом Дженніфер Еберхардт (Jennifer Eberhardt) з метою використання технології обробки природної мови та подальшого сканування 100-годинного запису розмов між поліцією та водіями приватних автомобілів. У фінальному звіті Юрафскі відзначив, що поліція зазвичай говорить з чорошкірими водіями менш ввічливо, ніж з білими.


Робота, яку проводять Юрафскі та Еберхардт, є однією з перших в сфері аналізу записів з відеокамер. Дослідники планують продовжити вдосконалення своєї моделі, щоб проаналізувати розмови поліції в тюрмі з різними членами громади.

З багатьох причин держава зацікавлена   у підтриманні здорових відносин між поліцією та громадою. Будь-яка конструктивна критика, що може з’явитися після аналізу відеозаписів, виглядає як позитивний крок.

Потенціал Alexa для міських сервісів
У минулому році ЗМІ писали про способи використання Alexa в місті Лос-Анджелес, де розумний динамік розповідав мешканцям про час роботи бібліотеки, новини місцевого самоврядування та останні постанови міської ради. Завдання полягає в тому, щоб за допомогою таких пристроїв автоматизувати міські служби, окрім тих, що стосуються аварійних ситуацій.

Сьогодні Alexa та Google Assistant здатні розповісти вам про такі речі, як дата вивозу сміття або години роботи місцевого басейну. Але муніципальні уряди повинні прагнути до більш амбітних рішень, побудованих на голосових додатках.

Популярність віртуальних асистентів зростає, і більшість американських домогосподарств, як очікується, придбають для себе  розумний динамік в найближчі п’ять років. Втім Alexa – лише найпростіша форма штучного інтелекту. Одна з принад розмовного AI полягає в тому, що вам не потрібно вивчати, як ним користуватися. Все що вам потрібно – просто висловити ваш запит.

Якщо міські уряди будуть використовувати технології голосових асистентів як спосіб охопити більшу кількість громадян, це може змінити ставлення до уряду на краще.

Також буде корисним, якщо Amazon інтегрує в свій пристрій фразу типу «Алекса, спитай місто про…». Такий підхід дозволить зробити запити більш простими для мешканців міста.

Віртуальні асистенти, що з’являються в наших будинках, автомобілях та на робочих місцях, можуть стати посередником для спілкування з різними місцевими інституціями. Це дозволить зменшити бюрократію та надати громадянам можливість висловити власну думку.

Пряма демократія завдяки штучному інтелекту

Взагалі пряма форма народовладдя можлива тільки в невеликих колективах. У великій громаді така демократія є майже неможливою з різних причин, починаючи з того, що люди не мають достатньо вільного часу для висловлення своєї позиції і не володіють відповідною технічною платформою, необхідною для голосування по кожному окремо взятому законопроекту. З цієї причини зараз панує репрезентативна демократія.

Медіа-лабораторія MIT пропонує за допомогою спеціальних алгоритмів вивчати модель поведінки людей та голосувати надалі від їх імені, опираючись на вірогідний прогноз їхнього рішення. Сам прогноз формується на базі їхньої попередньої поведінки. Тим самим з’являється можливість приймати законодавство шляхом прямої демократії.

Поки важко собі уявити, що політики будуть всерйоз розглядати такі підходи в майбутньому. З іншого боку, це відкриває двері для обговорення використання штучного інтелекту в сфері законодавчих ініціатив та віртуальних помічників, які допоможуть людям голосувати.