Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens - Джеймс Баррат
Книгу Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens - Джеймс Баррат читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!
206 0 12:54, 25-05-2019Книга Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens - Джеймс Баррат читать онлайн бесплатно без регистрации
В 2011 г. Грейнджер с коллегами запатентовал чип с изменяемой конфигурацией для параллельной обработки данных, основанный на этих алгоритмах. Это означает, что некоторые из самых распространенных структур мозга уже можно воспроизвести в виде компьютерного чипа. Стоит собрать их вместе, как в программе SyNAPSE фирмы IBM, — и вы на пути к созданию виртуального мозга. Всего один из этих чипов уже сегодня мог бы ускорить и улучшить работу систем, созданных для распознавания лиц в толпе, обнаружения ракетных пусков на спутниковых фотографиях, автоматической каталогизации вашей коллекции цифровых снимков и решения сотен других задач. Со временем искусственное воспроизведение мозговых схем, возможно, позволит «ремонтировать» поврежденный мозг, встраивая в него компоненты, способные восстановить «неисправные» области. Когда-нибудь микросхема параллельной обработки данных, запатентованная командой Грейнджера, могла бы заменить собой поврежденные структуры живого мозга.
А пока программы, построенные по алгоритмам работы мозга, пробиваются в традиционные компьютерные процессы. Подкорковые узлы — древняя, «рептильная» часть мозга, отвечающая за контроль движений. Исследователи выяснили, что подкорковые узлы при освоении навыков задействуют алгоритмы того типа, что используются в обучении с подкреплением. Команда Грейнджера открыла, что нейронные контуры в коре головного мозга — последнем по времени появления отделе мозга — выстраивают иерархии фактов и создают связи между фактами (подобно иерархическим базам данных). Это два разных механизма.
А теперь самое интересное. Нейронные схемы в этих двух частях мозга, подкорковых узлах и коре, связаны между собой посредством других контуров, сочетающих в себе свойства того и другого. В вычислительной технике существуют прямые параллели этому. Компьютерные системы обучения с подкреплением действуют методом проб и ошибок — они должны проверить громадное число возможностей, чтобы узнать наконец верный ответ. Именно так мы в основном используем подкорковые узлы для освоения автоматических действий, таких как езда на велосипеде или удар по бейсбольному мячу.
Но у человека есть еще иерархическая система коры, позволяющая нам не просто перебирать вслепую все возможности методом проб и ошибок, а каталогизировать и иерархически организовывать их, а затем просеивать куда более разумно. Такая комбинация работает намного быстрее и дает лучшие результаты, чем у животных, к примеру, пресмыкающихся, использующих только систему проб и ошибок, работающую в подкорковых узлах. Возможно, самое продвинутое, что мы можем делать в системе, объединяющей в себе кору и подкорковые узлы, — это проводить внутренние тесты типа проб и ошибок без необходимости выходить на внешний уровень и проверять в реальном мире. Мы можем проводить множество проверок, просто обдумывая что-то: мы моделируем все это в своей голове. Искусственные алгоритмы, в которых сочетаются эти методы, работают много лучше, чем каждый из методов в отдельности. Грейнджер предполагает, что примерно такое же преимущество дает объединение двух этих систем в нашем мозгу.
Грейнджер и другие нейробиологи выяснили также, что цепями мозга управляют всего несколько типов алгоритмов. Одни и те же базовые вычислительные системы используются вновь и вновь в различных сенсорных и когнитивных операциях, таких как слуховое восприятие и дедуктивные рассуждения. Не исключено, что, как только эти операции удастся воспроизвести в компьютерах программно и аппаратно, можно будет простым их дублированием создавать модули для моделирования различных частей мозга. А воссоздание алгоритмов, скажем, слухового восприятия должно помочь в усовершенствовании приложений распознавания устной речи. Более того, это уже произошло.
Курцвейл был одним из первых новаторов, применивших знания о мозге в программировании. Как мы уже говорили, он утверждал, что обратное проектирование мозга — самый перспективный путь к созданию УЧИ. В очерке, отстаивавшем эту точку зрения и его предсказания по поводу этапов и вех технического развития, он писал:
Говоря в целом, мы ищем в биологии методы, способные ускорить разработку ИИ, которые в основном ведутся без сколько-нибудь полного представления о том, как аналогичные функции реализует мозг. Из своего собственного опыта в области распознавания речи я знаю, что наша работа сильно ускорилась, когда мы получили достоверные сведения о том, как мозг готовит и обрабатывает слуховую информацию.
Еще в 1990-е гг. фирма Курцвейла делала первые шаги в распознавании речи и разрабатывала приложения, которые позволили бы врачам диктовать медицинские отчеты. Курцвейл продал свою компанию, и на ее, в частности, основе возникла компания Nuance Communications. Всякий раз, прибегая к помощи Siri, вы пользуетесь алгоритмами Nuance, задействованными в речевой части этого волшебства. Распознавание речи — искусство перевода произнесенного слова в текстовую форму (не путать с обработкой естественного языка, цель которой — извлечение смысла из написанных слов). После того, как Siri переведет ваш запрос в текстовый вид, в дело вступают три остальных ее главных таланта: обработка естественного языка, поиск в громадной базе данных и взаимодействие с поисковыми серверами Интернета, такими как OpenTable, Movietickets и Wolfram | Alpha.
Watson — что-то вроде Siri на стероидах и безусловный чемпион по обработке естественного языка. В феврале 2011 г. эта программа, применив построенные по образцу мозга системы, одержала убедительную победу над соперниками-людьми в «Своей игре». Как и шахматный чемпион Deep Blue, для IBM Watson — это способ продемонстрировать свои вычислительные ноу-хау при одновременном продвижении дела ИИ. Известная игра представляла для программы серьезный вызов, ведь в вопросах часто задействованы ассоциации и игра слов. Участники должны понимать каламбуры, сравнения и культурный контекст, а ответы необходимо формулировать в том же стиле, что и вопросы. Однако распознавание речи не является специализацией Watson. Он не способен понимать устную речь. А поскольку он не видит и не чувствует, он не может и читать, так что в ходе игры вопросы приходится вводить вручную. К тому же Watson не слышит, так что аудио- и видеоподсказки исключались.
Эй, погодите-ка! Так что же выиграл Watson — «Свою игру» или специально подстроенную под него ее разновидность?
Уже после громкой победы, чтобы научить Watson понимать человеческую речь, IBM скрестила его с технологией распознавания речи фирмы Nuance. Кроме того, Watson читает терабайты медицинской литературы. Одна из целей IBM — уменьшить его габариты с нынешней комнаты, наполненной серверами, до, скажем, размеров холодильника и сделать из него лучшего в мире медика-диагноста. Когда-нибудь, уже довольно скоро, вам, возможно, придется записываться к врачу через виртуального помощника, который засыплет вас вопросами и сообщит врачу ваш предварительный диагноз. К несчастью, Watson по-прежнему не видит и может просмотреть такие признаки вашего состояния, как блеск в глазах, румяные щеки или свежее пулевое ранение. IBM планирует также установить Watson на ваш смартфон в качестве идеального приложения «вопрос-ответ».
Где же работают скопированные с мозга способности Watson? Его аппаратное обеспечение имеет выраженную параллельную структуру: 3000 параллельных процессоров оперируют 180 различными программными модулями, написанными для параллельных процессоров. Параллельная обработка информации — величайшее достижение мозга, и разработчики программного обеспечения вовсю пытаются повторить это достижение. Как сказал мне Грейнджер, параллельные процессоры и написанные для них программы не оправдали ожиданий. Почему? Потому что написанные для них программы плохо справляются с разделением задач для параллельного решения. Но, как продемонстрировал Watson, доработанные параллельные программы меняют ситуацию, и «железо» с параллельной архитектурой не слишком отстает. Разрабатываются новые чипы параллельных вычислений, которые должны невероятно ускорить работу уже существующих программ.
Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.
Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.
Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.
Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор сайта
Оставить комментарий