Kompiuteriai išmoko mąstyti. Kur tai veda?
- „Salik.biz“
Gelbėtojas atėjo
Ar žinojai, kad AI jau išgelbėjo vėžiu sergančio paciento gyvybę Japonijoje? Tokijo medicinos tyrimų instituto specialistai gydė pacientą nuo ūminės leukemijos. Tik terapija nepadėjo. Ką daryti?
Ir gydytojai pasinaudojo proga - paprašė pagalbos iš superkompiuterio „IBM Watson“. Tyrimų rezultatai buvo įkelti į mašiną be sielos ir buvo paspaustas mygtukas „pradėti“. Aparatas išanalizavo 20 milijonų vėžiu sergančių pacientų ligos istoriją, palygino diagnozes ir pateikė rezultatą: gydytojai nustatė klaidingą diagnozę. Tai reiškia, kad su moterimi nebuvo elgiamasi taip, kaip turėtų. Reikalai gerėjo.
„Pirmą kartą Japonijoje dirbtinis intelektas buvo naudingas siekiant išgelbėti paciento gyvybę“, - prisipažino Tokijo instituto specialistas Arinobu Tojo.
MAŠINOS Mąstymas patinka vyrui
Reklaminis vaizdo įrašas:
Neaiškus terminas „dirbtinis intelektas“dabar vis labiau suprantamas kaip dirbtinis nervų tinklas (ANN). Tai imituoja mūsų smegenų neuronų darbą.
Tokių mašinų nereikia rankiniu būdu konfigūruoti įvedant milijonus parametrų. Neuroninis tinklas išmoks pats! Kaip? Į ją įkelta tūkstančiai teisingo problemos sprendimo pavyzdžių - kuo daugiau, tuo geriau. Be to, vis tiek turite nustatyti tinklo struktūrą.
Jei reikia, INS išmoks žaisti šachmatais ir sutriuškins geriausius senelius. Ar norite pradėti kurti ne blogiau nei Puškinas. Tiesiog įmesk į jį porą tomų Aleksandro Sergejevičiaus, o dabar „Prisimenu nuostabią akimirką …“
Mes jau esame patekę į šiuos tinklus. Kalbos atpažinimo sistema išmaniajame telefone, programos nuotraukų apdorojimui, netgi orų prognozė - visa tai, kur bežiūrėtumėte, yra neuroninio tinklo rezultatas.
Būtent neuroniniai tinklai padeda atpažinti automobilį iš užfiksuotų kamerų įrašų užmiestyje, atpažinti asmenį iš nuotraukos. Ir jei reikia, nustatykite teroristą. Be to, neuroniniai tinklai vairuos automobilį ir pakeis chirurgą prie operacinio stalo …
LAUKI NEURONO ARMAGEDDONO?
Skaitmeninės informacijos apimtis dvigubėja kas 18 mėnesių. Anot IT specialistų, iki 2020 m. Jis pasieks 40 trilijonus gigabaitų.
Tik neuroniniai tinklai sugeba susmulkinti tokį duomenų kiekį, apie kurį net superkompiuteriai niekada nesvajojo. Ar tokios išmaniosios mašinos pavergs tingią žmoniją?
Didžiausi protai - fizikas Stephenas Hawkingas ir „Tesla“įkūrėjas Elonas Muskas - siūlo mokslininkams ir programuotojams, kol dar ne vėlu, apibrėžti ribą, per kurią nervų tinklai neturėtų kišti nosies ir neleisti mašinoms lipti į šias zonas. Priešingu atveju, anksčiau ar vėliau, neuroniniai tinklai gali nuspręsti, kad šioje planetoje žmonėms yra perteklius.
KAIP MES?
Sutvarkyti chaosą …
„Mes taip pat dabar aktyviai naudojame ir plėtojame neuroninius tinklus“, - sako Vladislav Belyaev, MIPT nervų sistemų ir gilaus mokymosi laboratorijos vadovo pavaduotojas. - Tai daro ne tik didelės įmonės - „Yandex“ir „Mail. Ru“, bet ir mažos. Pavyzdžiui, „DeepHackLab“užsiima pokalbių sistemomis ir intelektualiu elgesio modeliavimu. „Fiztech“, „Skoltech“, Maskvos valstybinis universitetas gali pasigirti sėkmingai įgyvendintais projektais …
- Bet tam reikia galingų superkompiuterių, tokių kaip „IBM Watson“…
- Mes juos turime. Maskvos valstybiniam universitetui priklauso galingiausias šalies superkompiuteris „Lomonosov-2“. Jis yra vienas iš trisdešimt geriausių kompiuterių pasaulyje. MIPT ir Išplėstinių tyrimų fondas planuoja projektą, skirtą sukurti dirbtinius neuroninius tinklus.
- Ar neuroniniai tinklai padės žmonijai nenugrimzti į šį didžiulį informacijos srautą?
- Tikrai! Kuo daugiau duomenų neuroninio tinklo mokymui, tuo geresnį rezultatą jis suteikia. Tuo pačiu metu neuroniniai tinklai gali dirbti tiek su struktūruota informacija, tiek su ta, kuri yra chaotiška forma. Svarbiausia išmokti nustatyti teisingas užduotis, parinkti duomenis ir sukurti neuroninių tinklų architektūras.
- Ką veikia tavo laboratorija?
- Laboratorijai vadovauja fizinių ir matematikos mokslų kandidatas Michailas Burtsevas. Mūsų tikslas yra sukurti pasikartojančių neuroninių tinklų algoritmus, t. Y. Kuriuose yra grįžtamasis ryšys. Tyrimų rezultatus naudojame tekstų analizei ir dialogo sistemų konstravimui.
Vaizdas iš 6 aukšto
Liko tik pusė žingsnio
Aleksandras MILKUS, švietimo ir mokslo skyriaus redaktorius
Balso padėjėjai - „Siri“iš „Apple“, „Cortana“iš „Microsoft“, „Ok Google“, jūs žinote, iš ko ir daugelis kitų (jų dabar yra daug) yra klasikinis neuroninio tinklo pavyzdys. Kuo dažniau bendraujate su kompiuterio asistentu, tuo geriau jis supranta jūsų balsą, tuo greičiau randa informacijos ir tuo platesnės jo atsakymo galimybės.
Taip, jis ne visada tiksliai supranta tave. Ir jis ne visada tinkamai reaguoja. Tačiau šios svarbiausios XXI amžiaus problemos sprendimas tikrai nėra toli. Kai tik kompiuteris išmoks ne tik atsakyti į prašymus, susijusius su vienalyčiais elementais, bet ir suprasti žmonių kalbos niuansus, mūsų pasaulis apsivers aukštyn kojomis.